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智東西1月2日消息，阿里達摩院發(fā)布2020十大科技趨勢：

1、人工智能從感知智能向認知智能演進；

2、計算存儲一體化突破AI算力瓶頸；

3、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的超融合；

4、機器間大規(guī)模協(xié)作成為可能；

5、模塊化降低芯片設計門檻；

6、規(guī)?；a(chǎn)級區(qū)塊鏈應用將走入大眾；

7、量子計算進入攻堅期；

8、新材料推動半導體器件革新；

9、保護數(shù)據(jù)隱私的AI技術(shù)將加速落地；

10、云成為IT技術(shù)創(chuàng)新的中心。

以下為十大趨勢的概要及解讀：

一、人工智能從感知智能向認知智能演進

人工智能在聽、說、看等感知智能領(lǐng)域已達到或超越人類水準，但在需要外部知識、邏輯推理或者領(lǐng)域遷移的認知智能領(lǐng)域還處于初級階段。

實現(xiàn)認知智能是當下人工智能研究的核心，也是未來人工智能熱潮進一步打開天花板、形成更大產(chǎn)業(yè)規(guī)模的關(guān)鍵。

認知智能將結(jié)合人腦推理過程，進一步解決復雜的閱讀理解問題和少樣本的知識圖譜推理問題，協(xié)同結(jié)構(gòu)化的推理過程和非結(jié)構(gòu)化的語義理解，以及多模態(tài)預訓練問題。

認知智能的出現(xiàn)使得AI系統(tǒng)主動了解事物發(fā)展的背后規(guī)律和因果關(guān)系、而不再只是簡單的統(tǒng)計擬合，從而進一步推動下一代具有自主意識的AI系統(tǒng)。

二、計算存儲一體化突破AI算力瓶頸

傳統(tǒng)馮·諾依曼計算機架構(gòu)中存儲單元和計算單元分離，而在大數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能時代，AI運算中數(shù)據(jù)搬運更加頻繁，導致算力瓶頸和功耗瓶頸成為對更先進算法的限制因素，形成“內(nèi)存墻”問題。

人工智能要進一步突破，必須采用新的計算架構(gòu)來解決這一瓶頸，而類似于人腦的計算存儲一體化能顯著減少數(shù)據(jù)搬運，極大提高計算并行度和能效，成為下一代AI系統(tǒng)的入口。

廣義上計算存儲一體化計算架構(gòu)的發(fā)展，近期策略關(guān)鍵在于通過芯片設計、集成、封裝技術(shù)拉近存儲單元與計算單元的距離，增加帶寬，降低數(shù)據(jù)搬運的代價，緩解由于數(shù)據(jù)搬運產(chǎn)生的瓶頸。

中期規(guī)劃，通過架構(gòu)方面的創(chuàng)新，設存儲器于計算單元中或者置計算單元于存儲模塊內(nèi)，可以實現(xiàn)計算和存儲融合。

遠期展望，通過器件層面的創(chuàng)新，實現(xiàn)器件即是存儲單元也是計算單元，不分彼此，融合一體，成為真正的計算存儲一體化。

計算存儲一體化的出現(xiàn)將通過迫使產(chǎn)業(yè)升級，重構(gòu)現(xiàn)在處理器和存儲器的相對壟斷的產(chǎn)業(yè)格局。在此過程中，可幫助更多芯片行業(yè)中小企業(yè)發(fā)展，為國產(chǎn)芯片彎道超車創(chuàng)造了機會。

三、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的超融合

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(wǎng)的超融合，實現(xiàn)工控系統(tǒng)、通信系統(tǒng)和信息化系統(tǒng)的智能化融合。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)主要解決三個問題：

（1）將制造企業(yè)內(nèi)部的IT軟件系統(tǒng)與OT設備系統(tǒng)打通，進行自動派單，實現(xiàn)柔性制造；

（2）在工廠外實現(xiàn)上下游產(chǎn)業(yè)鏈的優(yōu)化組合；（3）產(chǎn)品的設計和產(chǎn)品生命周期的管理。

隨著5G和邊緣計算以及IoT PaaS的成熟以及區(qū)塊鏈技術(shù)的進步，可以突破單個工廠的限制，將價值網(wǎng)絡中的上下游企業(yè)工廠的制造系統(tǒng)連接起來，進而實現(xiàn)工廠上下游制造產(chǎn)線的實時調(diào)整和協(xié)同，避免不必要的生產(chǎn)和庫存。

工業(yè)系統(tǒng)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)連接起來，大幅提升工廠的生產(chǎn)效率及企業(yè)的盈利能力，如果按照提高5%-10%的效率計算，就會產(chǎn)生2-4萬億人民幣的價值。

四、機器間大規(guī)模協(xié)作成為可能

在大規(guī)模智能設備網(wǎng)絡中，機器與機器之間的交流與協(xié)作將十分重要。這種協(xié)作將優(yōu)化整體的長期目標，涌現(xiàn)群智，從而進一步將智能系統(tǒng)的價值規(guī)模化放大。

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(wǎng)協(xié)同感知技術(shù)、5G通信技術(shù)的發(fā)展將實現(xiàn)多個智能體之間的協(xié)同。

多智能體協(xié)同及群體智能這樣全新的人工智能范式的發(fā)展和普及，將會帶來整個經(jīng)濟社會的升級，讓人工智能不再只是單個的工具，而是協(xié)調(diào)整個人類工作生活網(wǎng)絡的核心系統(tǒng)。

五、模塊化降低芯片設計門檻

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。芯片行業(yè)格局正逐漸被比市場靈敏度、比需求適配、比速度和價格的“快魚吃慢魚”格局所取代。

在應用驅(qū)動的趨勢下，誰能快速推出專用芯片，就能搶占市場先機。越來越多的系統(tǒng)和應用服務公司在推出專用芯片。

現(xiàn)有的芯片設計模式存在研發(fā)成本高、周期長等問題，開發(fā)一款中檔芯片，往往需要數(shù)百人、數(shù)千萬甚至上億美元的研發(fā)投入，受到成本和市場壓力的驅(qū)使，半導體產(chǎn)業(yè)在積極尋找新的芯片開發(fā)模式，來滿足低成本、快速的需求。

近年來，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，越來越多芯片企業(yè)開始嘗試開源硬件架構(gòu)進行設計。

此外，基于芯粒（chiplet）的模塊化設計方法正成為新的行業(yè)趨勢，它用先進封裝的方式將不同功能“芯片模塊”封裝在一起，可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。

未來計算機的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，可能不是由單獨封裝的芯片制造的，而是在一塊較大的硅片上互連成芯片網(wǎng)絡的Chiplets制造的。

六、規(guī)?；a(chǎn)級區(qū)塊鏈應用將走入大眾

2019年是區(qū)塊鏈里程碑的一年，區(qū)塊鏈技術(shù)正式被定位為國家戰(zhàn)略，為區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)的發(fā)展打開了巨大的想象空間。

區(qū)塊鏈的路線之爭逐步清晰，從顛覆到補充，從去中心到去中介，聯(lián)盟鏈架構(gòu)成為行業(yè)主流技術(shù)路線。

展望2020你那，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(shù)的門檻，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡的“局域網(wǎng)”和“數(shù)據(jù)孤島”問題將被新型的通用跨鏈技術(shù)所解決。

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(xiàn)物理世界資產(chǎn)與鏈上資產(chǎn)的錨定，進一步拓展價值互聯(lián)網(wǎng)的邊界、實現(xiàn)萬鏈互聯(lián)。

未來將涌現(xiàn)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(chǎn)級區(qū)塊鏈應用將會走入大眾。

七、量子計算進入攻堅期

2019年，“量子霸權(quán)”之爭讓量子計算在再次成為世界科技焦點。

谷歌在硬件上的進展大大增強了行業(yè)對超導路線和對大規(guī)模量子計算實現(xiàn)步伐的樂觀預期。2020年的量子計算將蓬勃發(fā)展，主要特點是技術(shù)上進入攻堅和產(chǎn)業(yè)化的加速階段。

技術(shù)方面，超導量子計算仍將繼續(xù)占據(jù)中心舞臺，并對其他硬件路線造成嚴峻的壓力。

作為兩個最關(guān)鍵的技術(shù)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(zhuǎn)折點。未來幾年內(nèi)，真正達到其中任何一個目標都十分艱巨，量子計算將進入技術(shù)攻堅期。

產(chǎn)業(yè)和生態(tài)方面，政府、企業(yè)和學術(shù)機構(gòu)的規(guī)劃和投入將升級、擴大。競爭將在多個維度激化：領(lǐng)軍團隊規(guī)模擴充的同時透明性下降；人為設障的風險上升。

產(chǎn)業(yè)分工將進一步細化：制冷、微波、低溫電子控制、設計自動化、制備代工等領(lǐng)域在資本推動、政策扶植和生態(tài)滋養(yǎng)下蓬勃發(fā)展。各行龍頭企業(yè)會加力探索應用，助長算法和軟件。

八、新材料推動半導體器件革新

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(jīng)典晶體管很難維持半導體產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展，各大半導體廠商對于3nm以下的芯片走向都沒有明確的答案。

一個可以確定的趨勢是，越來越多新材料將通過全新物理機制實現(xiàn)全新的邏輯、存儲及互聯(lián)概念和器件，推動半導體產(chǎn)業(yè)的革新。

從近期來看，新材料如鍺和III-V族材料可能會代替?zhèn)鹘y(tǒng)的硅作為晶體管的通道材料以提升晶體管的速度。

從更長遠的角度來看，更具挑戰(zhàn)性的材料及全新的物理機制將是半導體產(chǎn)業(yè)能夠保持甚至加速指數(shù)式的增長的關(guān)鍵。

材料的生長、器件的制備以及電路的工作原理都會發(fā)生根本性的變化。這對設備廠商，晶圓廠及電路設計公司都會帶來歷史性的挑戰(zhàn)和機遇，也會為新興的公司及產(chǎn)業(yè)提供振奮人心的發(fā)展機會。

九、保護數(shù)據(jù)隱私的AI技術(shù)將加速落地

數(shù)據(jù)流通所產(chǎn)生的合規(guī)成本越來越高，大量的數(shù)據(jù)因需依法保護而無法被聯(lián)合在一起計算。

使用AI技術(shù)保護數(shù)據(jù)隱私正在成為新的技術(shù)熱點，其能夠在保證各方數(shù)據(jù)安全和隱私的同時，聯(lián)合使用方實現(xiàn)特定計算，解決數(shù)據(jù)孤島以及數(shù)據(jù)共享可信程度低的問題，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。

保護數(shù)據(jù)隱私的AI安全技術(shù)可通過多種技術(shù)結(jié)合保護數(shù)據(jù)安全，包括安全多方計算、差分隱私、同態(tài)加密、混淆電路、加密搜索與計算、可信軟硬件等；也可利用人工智能保障模型魯棒與安全性，如模型加固、數(shù)據(jù)毒化防御、對抗性樣本防御等。

十、云成為IT技術(shù)創(chuàng)新的中心

云已經(jīng)遠遠超過IT基礎設施的范疇，漸漸演變成所有IT技術(shù)創(chuàng)新的中心。

云已經(jīng)貫穿新型芯片、新型數(shù)據(jù)庫、自驅(qū)動自適應的網(wǎng)絡、大數(shù)據(jù)、AI、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、量子計算整個IT技術(shù)鏈路。

云計算的含義不斷擴展，這使得廣義上的云計算成為數(shù)字經(jīng)濟基礎設施。

在All-in-Cloud的時代，基于軟硬一體化重新設計的云計算基礎設施以及通過云原生的嶄新資源交付方式，在提高計算效率、易用性的同時降低計算和運維成本，進一步鞏固云成為數(shù)字經(jīng)濟時代基礎設施。