一個世紀以來，數(shù)字科技的演進推動了人類的技術進步與產(chǎn)業(yè)發(fā)展。我們當前正在經(jīng)歷數(shù)字科技最快發(fā)展的階段，數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化讓數(shù)字世界與物理世界的融合與協(xié)同更加緊密。

隨著技術的不斷進步，以 GPT 系列模型為代表的大模型展現(xiàn)出了超強的性能，隨后出現(xiàn)的 ChatGPT 更是讓人驚嘆，該模型能拿來聊天、搜索、寫代碼、debug…… 人工智能的發(fā)展正在從文本、語音、視覺等單模態(tài)智能，向著多種模態(tài)融合的通用人工智能方向發(fā)展。

不僅如此，AI 界今年也涌現(xiàn)出了眾多亮眼的研究， 例如谷歌發(fā)布的 PaLM 和 Pathways，OpenAI 推出的 InstructGPT，DeepMind 一直致力于強化學習攻克游戲和 AI for science 的研究……

那么 2023 年，科技圈到底有哪些技術值得關注？

今天，達摩院發(fā)布 2023 十大科技趨勢，涵蓋生成式 AI、Chiplet 模塊化設計封裝、全新云計算體系架構等技術?？焖俑庞[如下：

具體而言，大家都在關注的多模態(tài)預訓練大模型，是今年達摩院科技走向預測的焦點之一?；诙嗄B(tài)的預訓練大模型將實現(xiàn)圖文音統(tǒng)一知識表示，成為人工智能基礎設施。目前，技術上的突出進展來自于 CLIP (匹配圖像和文本) 和 BEiT-3 (通用多模態(tài)基礎模型)?；诙囝I域知識，構建統(tǒng)一的、跨場景、多任務的多模態(tài)基礎模型已成為人工智能的重點發(fā)展方向。未來大模型作為基礎設施，將實現(xiàn)圖像、文本、音頻統(tǒng)一知識表示，并朝著能推理、能回答問題、能總結、做創(chuàng)作的認知智能方向演進。

云計算始終是數(shù)字時代的技術創(chuàng)新中心：基于云定義的可預期網(wǎng)絡技術，將從數(shù)據(jù)中心的局域應用走向全網(wǎng)推廣；因云而生的云原生安全技術，則將推動平臺化、智能化的新型安全體系的成形；云也在重新定義計算體系架構，從以 CPU 為中心的傳統(tǒng)架構，向以云基礎設施處理器 （CIPU）為中心的全新體系架構演進。未來，由云定義的軟硬一體化，將實現(xiàn)系統(tǒng)級的深度融合。

云原生安全

芯片領域在算力需求暴漲、摩爾定律放緩的夾擊下尋求突圍，達摩院預測，存算一體和 Chiplet 模塊化設計封裝將有長足進展：基于 SRAM、NOR Flash 等成熟存儲器的存內計算有望在智能家居、可穿戴設備等場景實現(xiàn)規(guī)模化商用；Chiplet 互聯(lián)標準的逐漸統(tǒng)一將重構芯片研發(fā)流程。

Chiplet 模塊化設計封裝有望重塑芯片產(chǎn)業(yè)格局

基礎技術的迭代演進必將催生新場景和新產(chǎn)業(yè)，今年最被達摩院看好的趨勢有計算光學成像、數(shù)字孿生城市、雙引擎智能決策等。

計算光學成像技術有望突破傳統(tǒng)光學的物理極限，幫助人類觸及見所未見的事物；智慧城市完成了精準映射、生成渲染、仿真推演等關鍵技術的全面突破，將從單一場景演進至大規(guī)模城市數(shù)字孿生，輔助人類更全知地認識和管理城市；智能決策系統(tǒng)實現(xiàn)了運籌優(yōu)化和機器學習的聯(lián)合驅動，將為人類在電網(wǎng)調度、港口吞吐管理、機場停機安排等實時變化的復雜難題上，提供更有價值的優(yōu)化答案。

大規(guī)模城市數(shù)字孿生向立體化、無人化、全局化方向演進

最后一個是生成式 AI（Generative AI 或 AIGC），其是利用現(xiàn)有文本、音頻文件或圖像創(chuàng)建新內容的技術。過去一年，其技術上的進展主要來自于三大領域：圖像生成領域，以 DALL?E-2、Stable Diffusion 為代表的擴散模型（diffusion model）；自然語言處理（NLP）領域基于 GPT-3.5 的 ChatGPT；代碼生成領域基于 GPT-3 的 Copilot?，F(xiàn)階段的生成式 AI 通常被用來生成產(chǎn)品原型或初稿，應用場景涵蓋圖文創(chuàng)作、代碼生成、游戲、廣告、藝術平面設計等。未來，生成式 AI 將成為一項大眾化的基礎技術，極大的提高數(shù)字化內容的豐富度、創(chuàng)造性與生產(chǎn)效率，其應用邊界也將隨著技術得進步與成本的降低擴展到更多領域。

以上就是達摩院發(fā)布的 2023 科技趨勢，你最看好哪個方向？