阿里發(fā)布2020十大科技趨勢：人工智能

 　　1月2日上午，阿里巴巴達摩院今日發(fā)布“達摩院2020十大科技趨勢”。圍繞AI、芯片、云計算、區(qū)塊鏈、工業(yè)互聯(lián)網、量子計算等領域做出預測。

　　趨勢認為，5G、IoT設備、云計算、邊緣計算的迅速發(fā)展將推動工業(yè)互聯(lián)網的超融合，實現工控系統(tǒng)、通信系統(tǒng)和信息化系統(tǒng)的智能化融合。

　　傳統(tǒng)單體智能無法滿足大規(guī)模智能設備的實時感知、決策。物聯(lián)網協(xié)同感知技術、5G通信技術的發(fā)展將實現多個智能體之間的協(xié)同——機器彼此合作、相互競爭共同完成目標任務。

　　對于芯片領域，趨勢認為傳統(tǒng)芯片設計模式無法高效應對快速迭代、定制化與碎片化的芯片需求。以RISC-V為代表的開放指令集及其相應的開源SoC芯片設計、高級抽象硬件描述語言和基于IP的模板化芯片設計方法，推動了芯片敏捷設計方法與開源芯片生態(tài)的快速發(fā)展。

　　以下為達摩院2020十大科技趨勢：

　　趨勢一、人工智能從感知智能向認知智能演進

　　【趨勢概要】人工智能已經在“聽、說、看”等感知智能領域已經達到或超越了人類水準，但在需要外部知識、邏輯推理或者領域遷移的認知智能領域還處于初級階段。認知智能將從認知心理學、腦科學及人類社會歷史中汲取靈感，并結合跨領域知識圖譜、因果推理、持續(xù)學習等技術，建立穩(wěn)定獲取和表達知識的有效機制，讓知識能夠被機器理解和運用，實現從感知智能到認知智能的關鍵突破。

　　趨勢二、計算存儲一體化突破AI算力瓶頸

　　【趨勢概要】馮諾伊曼架構的存儲和計算分離，已經不適合數據驅動的人工智能應用需求。頻繁的數據搬運導致的算力瓶頸以及功耗瓶頸已經成為對更先進算法探索的限制因素。類似于腦神經結構的存內計算架構將數據存儲單元和計算單元融合為一體，能顯著減少數據搬運，極大提高計算并行度和能效。計算存儲一體化在硬件架構方面的革新，將突破AI算力瓶頸。

　　趨勢三、工業(yè)互聯(lián)網的超融合

　　【趨勢概要】5G、IoT設備、云計算、邊緣計算的迅速發(fā)展將推動工業(yè)互聯(lián)網的超融合，實現工控系統(tǒng)、通信系統(tǒng)和信息化系統(tǒng)的智能化融合。制造企業(yè)將實現設備自動化、搬送自動化和排產自動化，進而實現柔性制造，同時工廠上下游制造產線能實時調整和協(xié)同。這將大幅提升工廠的生產效率及企業(yè)的盈利能力。對產值數十萬億乃至數百萬億的工業(yè)產業(yè)而言，提高5%-10%的效率，就會產生數萬億人民幣的價值。

　　趨勢四、機器間大規(guī)模協(xié)作成為可能

　　【趨勢概要】傳統(tǒng)單體智能無法滿足大規(guī)模智能設備的實時感知、決策。物聯(lián)網協(xié)同感知技術、5G通信技術的發(fā)展將實現多個智能體之間的協(xié)同——機器彼此合作、相互競爭共同完成目標任務。多智能體協(xié)同帶來的群體智能將進一步放大智能系統(tǒng)的價值：大規(guī)模智能交通燈調度將實現動態(tài)實時調整，倉儲機器人協(xié)作完成貨物分揀的高效協(xié)作，無人駕駛車可以感知全局路況，群體無人機協(xié)同將高效打通最后一公里配送。

　　趨勢五、模塊化降低芯片設計門檻

　　【趨勢概要】傳統(tǒng)芯片設計模式無法高效應對快速迭代、定制化與碎片化的芯片需求。以RISC-V為代表的開放指令集及其相應的開源SoC芯片設計、高級抽象硬件描述語言和基于IP的模板化芯片設計方法，推動了芯片敏捷設計方法與開源芯片生態(tài)的快速發(fā)展。此外，基于芯粒(chiplet)的模塊化設計方法用先進封裝的方式將不同功能“芯片模塊”封裝在一起，可以跳過流片快速定制出一個符合應用需求的芯片，進一步加快了芯片的交付。

　　趨勢六、規(guī)?；a級區(qū)塊鏈應用將走入大眾

　　【趨勢概要】區(qū)塊鏈BaaS(Blockchain as a Service)服務將進一步降低企業(yè)應用區(qū)塊鏈技術的門檻，專為區(qū)塊鏈設計的端、云、鏈各類固化核心算法的硬件芯片等也將應運而生，實現物理世界資產與鏈上資產的錨定，進一步拓展價值互聯(lián)網的邊界、實現萬鏈互聯(lián)。未來將涌現大批創(chuàng)新區(qū)塊鏈應用場景以及跨行業(yè)、跨生態(tài)的多維協(xié)作，日活千萬以上的規(guī)?；a級區(qū)塊鏈應用將會走入大眾。

　　趨勢七、量子計算進入攻堅期

　　【趨勢概要】2019年“量子霸權”之爭讓量子計算在再次成為世界科技焦點。超導量子計算芯片的成果，增強了行業(yè)對超導路線及對大規(guī)模量子計算實現步伐的樂觀預期。2020年量子計算領域將會經歷投入進一步增大、競爭激化、產業(yè)化加速和生態(tài)更加豐富的階段。作為兩個最關鍵的技術里程碑，容錯量子計算和演示實用量子優(yōu)勢將是量子計算實用化的轉折點。未來幾年內，真正達到其中任何一個都將是十分艱巨的任務，量子計算將進入技術攻堅期。

　　趨勢八、新材料推動半導體器件革新

　　【趨勢概要】在摩爾定律放緩以及算力和存儲需求爆發(fā)的雙重壓力下，以硅為主體的經典晶體管很難維持半導體產業(yè)的持續(xù)發(fā)展，各大半導體廠商對于3納米以下的芯片走向都沒有明確的答案。新材料將通過全新物理機制實現全新的邏輯、存儲及互聯(lián)概念和器件，推動半導體產業(yè)的革新。例如，拓撲絕緣體、二維超導材料等能夠實現無損耗的電子和自旋輸運，可以成為全新的高性能邏輯和互聯(lián)器件的基礎;新型磁性材料和新型阻變材料能夠帶來高性能磁性存儲器如SOT-MRAM和阻變存儲器。

　　趨勢九、保護數據隱私的AI技術將加速落地

　　【趨勢概要】數據流通所產生的合規(guī)成本越來越高。使用AI技術保護數據隱私正在成為新的技術熱點，其能夠在保證各方數據安全和隱私的同時，聯(lián)合使用方實現特定計算，解決數據孤島以及數據共享可信程度低的問題，實現數據的價值。

　　趨勢十、云成為IT技術創(chuàng)新的中心

　　【趨勢概要】隨著云技術的深入發(fā)展，云已經遠遠超過IT基礎設施的范疇，漸漸演變成所有IT技術創(chuàng)新的中心。云已經貫穿新型芯片、新型數據庫、自驅動自適應的網絡、大數據、AI、物聯(lián)網、區(qū)塊鏈、量子計算整個IT技術鏈路，同時又衍生了無服務器計算、云原生軟件架構、軟硬一體化設計、智能自動化運維等全新的技術模式，云正在重新定義IT的一切。廣義的云，正在源源不斷地將新的IT技術變成觸手可及的服務，成為整個數字經濟的基礎設施。