大家好,今天小编带来达摩院2020十大科技趋势发布 区块链将走进大众的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，来看看吧。
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达摩院2020十大科技趋势发布 区块链将走进大众
近日，“达摩院2020十大科技趋势”发布。这是继2019年之后，阿里巴巴达摩院第二次预测年度科技趋势。
回望2019年的科技领域，静水流深之下仍有暗潮涌动。AI芯片崛起、智能城市诞生、5G催生全新应用场景……达摩院去年预测的科技趋势一一变为现实。科技浪潮新十年开启，围绕AI、芯片、云计算、区块链、工业互联网、量子计算等领域，达摩院继续提出最新趋势，并断言多个领域将出现颠覆性技术突破。
芯片技术推动了历次科技浪潮，但随着摩尔定律的放缓和高算力需求场景的井喷，传统芯片陷入性能增长瓶颈，业界试图从芯片产业链的各个环节寻找破解之道。达摩院认为，芯片领域的重大突破极有可能在体系架构、基础材料和设计方法三处实现。
体系架构方面，存储、计算分离的冯·诺依曼架构难以满足日益复杂的计算任务，业界正在探索计算存储一体化架构，以突破芯片的算力和功耗瓶颈；基础材料方面，以硅为代表的半导体材料趋于性能极限，半导体产业的持续发展需寄望于拓扑绝缘体、二维超导材料等新材料；芯片设计方法也需应势升级，基于芯粒（chiplet）的模块化设计方法可取代传统方法，让芯片设计变得像搭积木一样快速。
芯片技术突破的背后是“算力爆炸”，而人工智能无疑是未来最重要的算力需求方和技术牵引者。目前，语音、视觉、自然语言处理等感知AI技术的发展已到极限，但在通向“强人工智能”的认知智能方面，AI还处在初级发展阶段。达摩院认为，在不久的将来，AI有望习得自主意识、推理能力以及情绪感知能力，实现从感知智能向认知智能的演进。
AI的认知演进，使得机器间的“群体智能”成为可能。达摩院预测，今后AI不仅懂得“人机协同”，还能做到“机机协同”。当机器像人一样，彼此合作、相互竞争共同完成目标任务，大规模智能交通灯调度、仓储机器人协作分拣货物、无人驾驶车自主感知全局路况等场景便不难想象。
与人工智能技术范式转变同步的是IT技术范式的转变。传统物理机、网络、软件等发展失速，云计算正在融合软件、算法和硬件，加速各行各业的数字化转型。达摩院指出，无论芯片、AI还是区块链，所有技术创新都将以云平台为中心，为云定制的芯片、与云深度融合的AI、云上的区块链应用将层出不穷。一言以蔽之，云将成所有IT技术创新的中心。
科研与应用间的张力是科技进步的永恒动力。达摩院的科技预测既有前瞻性又充分考虑落地性。去年，达摩院提出，区块链的商业化应用将加速，这一论断得到了现实验证。2019年，区块链技术上升为国家战略，在数字金融、数字***、智能制造等领域逐步落地。达摩院认为，2020年企业应用区块链技术的门槛将进一步降低，专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生，日活千万的区块链应用将走入大众。
附：达摩院2020十大科技趋势
趋势一、人工智能从感知智能向认知智能演进
【趋势概要】人工智能已经在“听、说、看”等感知智能领域已经达到或超越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能将从认知心理学、脑科学及人类社会历史中汲取灵感，并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术，建立稳定获取和表达知识的有效机制，让知识能够被机器理解和运用，实现从感知智能到认知智能的关键突破。
趋势二、计算存储一体化突破AI算力瓶颈
【趋势概要】冯诺伊曼架构的存储和计算分离，已经不适合数据驱动的人工智能应用需求。频繁的数据搬运导致的算力瓶颈以及功耗瓶颈已经成为对更先进算法探索的限制因素。类似于脑神经结构的存内计算架构将数据存储单元和计算单元融合为一体，能显著减少数据搬运，极大提高计算并行度和能效。计算存储一体化在硬件架构方面的革新，将突破AI算力瓶颈。
趋势三、工业互联网的超融合
【趋势概要】5G、IoT设备、云计算、边缘计算的迅速发展将推动工业互联网的超融合，实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化，进而实现柔性制造，同时工厂上下游制造产线能实时调整和协同。这将大幅提升工厂的生产效率及企业的盈利能力。对产值数十万亿乃至数百万亿的工业产业而言，提高5%-10%的效率，就会产生数万亿人民币的价值。
趋势四、机器间大规模协作成为可能
【趋势概要】传统单体智能无法满足大规模智能设备的实时感知、决策。物联网协同感知技术、5G通信技术的发展将实现多个智能体之间的协同——机器彼此合作、相互竞争共同完成目标任务。多智能体协同带来的群体智能将进一步放大智能系统的价值：大规模智能交通灯调度将实现动态实时调整，仓储机器人协作完成货物分拣的高效协作，无人驾驶车可以感知全局路况，群体无人机协同将高效打通最后一公里配送。
趋势五、模块化降低芯片设计门槛
【趋势概要】传统芯片设计模式无法高效应对快速迭代、定制化与碎片化的芯片需求。以RISC-V为代表的开放指令集及其相应的开源SoC芯片设计、高级抽象硬件描述语言和基于IP的模板化芯片设计方法，推动了芯片敏捷设计方法与开源芯片生态的快速发展。此外，基于芯粒（chiplet）的模块化设计方法用先进封装的方式将不同功能“芯片模块”封装在一起，可以跳过流片快速定制出一个符合应用需求的芯片，进一步加快了芯片的交付。
趋势六、规模化生产级区块链应用将走入大众
【趋势概要】区块链BaaS-BlockchainasaService-服务将进一步降低企业应用区块链技术的门槛，专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生，实现物理世界资产与链上资产的锚定，进一步拓展价值互联网的边界、实现万链互联。未来将涌现大批创新区块链应用场景以及跨行业、跨生态的多维协作，日活千万以上的规模化生产级区块链应用将会走入大众。
趋势七、量子计算进入攻坚期
【趋势概要】2019年，“量子霸权”之争让量子计算在再次成为世界科技焦点。超导量子计算芯片的成果，增强了行业对超导路线及对大规模量子计算实现步伐的乐观预期。2020年量子计算领域将会经历投入进一步增大、竞争激化、产业化加速和生态更加丰富的阶段。作为两个最关键的技术里程碑，容错量子计算和演示实用量子优势将是量子计算实用化的转折点。未来几年内，真正达到其中任何一个都将是十分艰巨的任务，量子计算将进入技术攻坚期。
趋势八、新材料推动半导体器件革新
【趋势概要】在摩尔定律放缓以及算力和存储需求爆发的双重压力下，以硅为主体的经典晶体管很难维持半导体产业的持续发展，各大半导体厂商对于3纳米以下的芯片走向都没有明确的答案。新材料将通过全新物理机制实现全新的逻辑、存储及互联概念和器件，推动半导体产业的革新。例如，拓扑绝缘体、二维超导材料等能够实现无损耗的电子和自旋输运，可以成为全新的高性能逻辑和互联器件的基础；新型磁性材料和新型阻变材料能够带来高性能磁性存储器如SOT-MRAM和阻变存储器。
趋势九、保护数据隐私的AI技术将加速落地
【趋势概要】数据流通所产生的合规成本越来越高。使用AI技术保护数据隐私正在成为新的技术热点，其能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用方实现特定计算，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题，实现数据的价值。
趋势十、云成为IT技术创新的中心
【趋势概要】随着云技术的深入发展，云已经远远超过IT基础设施的范畴，渐渐演变成所有IT技术创新的中心。云已经贯穿新型芯片、新型数据库、自驱动自适应的网络、大数据、AI、物联网、区块链、量子计算整个IT技术链路，同时又衍生了无服务器计算、云原生软件架构、软硬一体化设计、智能自动化运维等全新的技术模式，云正在重新定义IT的一切。广义的云，正在源源不断地将新的IT技术变成触手可及的服务，成为整个数字经济的基础设施。
科技｜阿里达摩院：这十项前沿技术2020将有大突破
不久前，阿里巴巴集团前沿 科技 研究机构达摩院发布了2020十大 科技 趋势，涵盖了人工智能、量子计算、区块链等前沿 科技 及技术热词。业内认为，达摩院发布的趋势内容 聚焦了正在走进现实生活的前沿技术，成为相关行业一种有益的展望 。
2020十大 科技 趋势具体包括，人工智能从感知智能向认知智能演进、计算存储一体化突破AI算力瓶颈、工业互联网的超融合、机器间大规模协作成为可能、模块化降低芯片设计门槛、规模化生产级区块链应用将走入大众、量子计算进入攻坚期、新材料推动半导体器件革新、保护数据隐私的AI技术将加速落地、云成为IT技术创新的中心。
以“保护数据隐私的AI技术将加速落地”这一趋势为例，报告认为，数据流通所产生的合规成本越来越高。使用AI技术保护数据隐私正在成为新的技术热点，其能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用方实现特定计算，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题，实现数据的价值。
达摩院断言， 科技 浪潮新十年开启，围绕AI、芯片、云计算、区块链、工业互联网、量子计算等多个领域将出现颠覆性技术突破。
01 人工智能从感知智能向认知智能演进
人工智能已经在「听、说、看」等感知智能领域已经达到或超越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能将从认知心理学、脑科学及人类 社会 历史 中汲取灵感，并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术，建立稳定获取和表达知识的有效机制，让知识能够被机器理解和运用，实现从感知智能到认知智能的关键突破。
02 机器间大规模协作成为可能
传统单体智能无法满足大规模智能设备的实时感知、决策。物联网协同感知技术、5G通信技术的发展将实现多个智能体之间的协同——机器彼此合作、相互竞争共同完成目标任务。多智能体协同带来的群体智能将进一步放大智能系统的价值：大规模智能交通灯调度将实现动态实时调整，仓储机器人协作完成货物分拣的高效协作，无人驾驶车可以感知全局路况，群体无人机协同将高效打通最后一公里配送。
03 计算存储一体化突破AI算力瓶颈
冯诺伊曼架构的存储和计算分离，已经不适合数据驱动的人工智能应用需求。频繁的数据搬运导致的算力瓶颈以及功耗瓶颈已经成为对更先进算法 探索 的限制因素。类似于脑神经结构的存内计算架构将数据存储单元和计算单元融合为一体，能显著减少数据搬运，极大提高计算并行度和能效。计算存储一体化在硬件架构方面的革新，将突破 AI 算力瓶颈。
04 工业互联网的超融合
5G、IoT 设备、云计算、边缘计算的迅速发展将推动工业互联网的超融合，实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化，进而实现柔性制造，同时工厂上下游制造产线能实时调整和协同。这将大幅提升工厂的生产效率及企业的盈利能力。对产值数十万亿乃至数百万亿的工业产业而言，提高 5%-10% 的效率，就会产生数万亿人民币的价值。
05 模块化降低芯片设计门槛
传统芯片设计模式无法高效应对快速迭代、定制化与碎片化的芯片需求。以RISC-V 为代表的开放指令集及其相应的开源 SoC 芯片设计、高级抽象硬件描述语言和基于 IP 的模板化芯片设计方法，推动了芯片敏捷设计方法与开源芯片生态的快速发展。此外，基于芯粒（chiplet）的模块化设计方法用先进封装的方式将不同功能「芯片模块」封装在一起，可以跳过流片快速定制出一个符合应用需求的芯片，进一步加快了芯片的交付。
06 规模化生产级区块链应用将走入大众
区块链 BaaS(Blockchain as a Service) 服务将进一步降低企业应用区块链技术的门槛，专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生，实现物理世界资产与链上资产的锚定，进一步拓展价值互联网的边界、实现万链互联。未来将涌现大批创新区块链应用场景以及跨行业、跨生态的多维协作，日活千万以上的规模化生产级区块链应用将会走入大众。
07 量子计算进入攻坚期
2019 年，「量子霸权」之争让量子计算在再次成为世界 科技 焦点。超导量子计算芯片的成果，增强了行业对超导路线及对大规模量子计算实现步伐的乐观预期。2020 年量子计算领域将会经历投入进一步增大、竞争激化、产业化加速和生态更加丰富的阶段。作为两个最关键的技术里程碑，容错量子计算和演示实用量子优势将是量子计算实用化的转折点。未来几年内，真正达到其中任何一个都将是十分艰巨的任务，量子计算将进入技术攻坚期。
08 新材料推动半导体器件革新
在摩尔定律放缓以及算力和存储需求爆发的双重压力下，以硅为主体的经典晶体管很难维持半导体产业的持续发展，各大半导体厂商对于 3 纳米以下的芯片走向都没有明确的答案。新材料将通过全新物理机制实现全新的逻辑、存储及互联概念和器件，推动半导体产业的革新。例如，拓扑绝缘体、二维超导材料等能够实现无损耗的电子和自旋输运，可以成为全新的高性能逻辑和互联器件的基础；新型磁性材料和新型阻变材料能够带来高性能磁性存储器如 SOT-MRAM 和阻变存储器。
09 保护数据隐私的AI技术将加速落地
数据流通所产生的合规成本越来越高。使用 AI 技术保护数据隐私正在成为新的技术热点，其能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用方实现特定计算，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题，实现数据的价值。
10 云成为IT技术创新的中心
随着云技术的深入发展，云已经远远超过 IT 基础设施的范畴，渐渐演变成所有 IT 技术创新的中心。云已经贯穿新型芯片、新型数据库、自驱动自适应的网络、大数据、AI、物联网、区块链、量子计算整个 IT 技术链路，同时又衍生了无服务器计算、云原生软件架构、软硬一体化设计、智能自动化运维等全新的技术模式，云正在重新定义 IT 的一切。广义的云，正在源源不断地将新的 IT 技术变成触手可及的服务，成为整个数字经济的基础设施。
阿里巴巴又建了工业互联网大平台！
三年前阿里巴巴布局孕育的“迅犀工厂”，被评为“世界灯塔工厂”。可见阿里巴巴不但有超前的眼光还有执行落地的能力。
2020年阿里巴巴达摩院发布的 科技 趋势：5G、IoT设备、云计算、边缘计算的迅速发展将推动工业互联网的超融合，实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化，进而实现柔性制造，同时工厂上下游制造产线能实时调整和协同。
理论与实践检验了阿里巴巴布局的工业互联网大平台。
(1)芯片设计
当初阿里巴巴收购了中天微芯片公司。经过大量注资，在过去短短一年的时间里，达摩院就卖出了两亿多块芯片。除了简单工业模块芯片，达摩院还表示要自研NPU芯片。
(2)“云”中心平台
云计算正在快速融合传统软件、算法和基础硬件，加速各行各业的智能化数字化转型。达摩院指出，无论芯片、AI还是区块链，所有技术创新都将以云平台为中心，为云定制的芯片、与云深度融合的AI、云上的区块链应用将层出不穷。一言以蔽之，云将成所有IT技术创新的中心。
(3)模块化和区块链
区块链的商业化应用将加速，这一论断得到了现实验证。2019年，区块链技术上升为国家战略，在数字金融、数字***、智能制造等领域逐步落地。达摩院专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等应运而生，日活千万的区块链应用将走入大众。以RISC-V为代表的开放指令集，基于IP的模板化芯片设计方法，推动了芯片敏捷设计方法与开源芯片生态的快速发展。
一个以阿里云为中心、以平头哥、达摩院为芯片载体，以区块链为模块的工业互联网大平台由此诞生。
行业改造升级开启，所有工业设备需求，如同消费者在淘宝购物平台一样。
阿里巴巴工业互联网大平台来了！
三大创新科技决定人类未来，企业生死的秘密也在这里
这是一个 科技 创新爆发的时代，所有人都试图抢先一步抓住通往未来的梯子。
那么，看到纷繁的创新 科技 ，什么才是问题的根本？
有几分未来魔幻色彩的阿里巴巴达摩院在《达摩院2020十大 科技 趋势》报告的扉页上这样写道：
这段话以开启未来的姿势，描述了通往人类未来十年大门的样子，但并未描述推开门以后的样子。
曾经有人说，材料、能源和信息是现代 科技 的三大支柱，它将人类物质文明推向新的阶段。
2020年，国家将新基建具体描述为七大领域。
关于未来 科技 是什么样子，如果你问一万个人，可能会有一万种答案！
谈到创新 科技 ，有人会想到大数据、云计算、人工智能AI、区块链等等。
这些当然也足够激动人心，但是，这些都是集成创新，不是基础性的创新 科技 。
麦肯锡对大数据的定义是 ：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据***。
云计算是一种互联网部署架构，或者说是分布式计算的一种，本质上是 对计算能力的一种更高效的利用。
人工智能本质上是对数据、图像、语言等人类具备的信息能力的模拟和集成处理技术。
区块链从本质上讲，是一个共享数据库，以及共享数据的安全机制。
这些都不是最本质最基础的创新 科技 ！最基础的才是具有决定性的力量！
***如我们把创新 科技 分为三大基础领域：设备端、连接通道和驱动力，那么答案就呼之欲出了。
首先，代表设备端的创新 科技 ，是量子计算。
人类 历史 若干年以来，制约发展最重要的因素，一直是计算能力或者说算力。如果用量子世界来做计算的话就能够秒算，把所有的可能性一下子算出来，因为量子世界有它本真的平行性，这是量子计算最基本的概念。
这是人类算力的飞跃！
其次，连接设备的通道 科技 ，就是5G或者6G，以及往后发展的7G、8G，乃至“N”G。 5G已经如此激动人心，人类拥有6G，世界将会怎样？
你可以尽情展开相像！
第三，所有创新 科技 ，需要依赖动力，未来最基本的动力是新能源。 传统能源包括石油、电力等，这些能源的转化效率显然太低了，而且严重依赖自然***，对这些能源的开***利用也会破坏环境。
新能源是那些刚开始开发利用或正在积极研究、有待推广的能源，如太阳能、地热能、风能、海洋能、生物质能和核聚变能等。
量子计算、5G/6G、新能源，这才是决定人类未来的三大创新 科技 ，也是企业创新的方向！
达摩院发布 2022 十大科技趋势：AI for Science 催生科研新范式
据介绍，《达摩院 2022 十大 科技 趋势》***用了“定量发散，定性收敛”的分析方法，整个分析流程分为两部分：
达摩院分析了 159 个领域近三年 770 万篇公开论文、8.5 万份专利，挖掘其中热点领域及重点技术突破，深度访谈近 100 位科学家，提出了 2022 年可能照进现实的十大 科技 趋势，覆盖人工智能、芯片、计算和通信等领域。
具体而言，这十大 科技 趋势分别是：AI for Science、大小模型协同进化、硅光芯片、绿色能源 AI、柔***知机器人、高精度医疗导航、全域隐私计算、星地计算、云网端融合、XR 互联网。
达摩院认为，计算机科学改变科研的路径是从下游逐渐走向上游。起初计算机主要用来做实验数据的分析与归纳。后来科学计算改变了科学实验的方式，人工智能结合高性能计算，在实验成本与难度较高的领域开始用计算机进行实验的模拟，验证科学家的***设，加速科研成果的产出，如核能实验的数字反应堆，能够降低实验成本、提高安全性、减少核废料产生。
近年，人工智能被证明能做科学规律发现，不仅在应用科学领域，也能在基础科学领域发挥作用，如 DeepMind 使用人工智能来帮助证明或提出新的数学定理，***数学家形成对复杂数学的直觉。
达摩院预测， 在未来的三年内，人工智能技术在应用科学中将得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为研究工具。
阿里达摩院城市大脑实验室负责人华先胜在接受 InfoQ ***访时表示，用 AI 去助力科研主要基于数据和计算这两点，在数据和算力的基础上形成 AI 能力。
“从本质上来讲，AI for Science 和 AI for Industry 差别不大，AI 也是作为推动领域发展的一个工具。只是这个领域有点不一样，它的门槛比较高，因为是科学家要做的事情，不是一个普通人、一般的技术工作人员可以做的事情。但是从本质上来讲，也是这个领域因为有了数据，可以设计算法去挖掘数据中的’***’，去解决这个领域的问题。”
对于从业者而言，AI for Science 需要 AI 专家要去了解科学问题，需要科学家要去了解 AI 的原理。“AI for Industry 的时候，其实是从单点的技术逐渐地走向了平台化，AI for Science 的未来，我想也会逐步地走向平台化。这个时候就是 AI 专家结合某个领域、某个学科，甚至是某个学科的某一类问题和科学家们一起去建造一个科研的平台。这个时候科学家们可能有更大的自由度、更强大的工具，能够更批量地去做科学研究，实现更加丰富、更加重要的科学突破。”华先胜说道。
谷歌的 BERT、Open AI 的 GPT-3、智源的悟道、 达摩院的 M6 等大规模预训练模型取得了重要进展，大模型的性能有了飞跃性提升，为下游的 AI 模型提供了发展的基础。然而大模型训练对***消耗过大，参数数量增加所带来的性能提升与消耗提升不成比例，让大模型的效率受到挑战。
阿里达摩院智能计算实验室科学家杨红霞在接受 InfoQ ***访时表示，预训练大模型还有亟待突破的几个课题：
达摩院认为，大模型的参数规模发展将进入冷静期，大模型与相关联的小模型协同将是未来的发展方向。大模型沉淀的知识与认知推理能力向小模型输出，小模型基于大模型的基础叠加垂直场景的感知、认知、决策、执行能力，再将执行与学习的结果反馈给大模型，让大模型的知识与能力持续进化，形成一套有机循环的智能系统，参与者越多，受惠者越多，模型进化的速度也越快。
“大小模型的协同进化也可以更好的服务于更加复杂的新场景，例如虚拟现实、数字人，需要云边端的同时部署与交互，同时该体系对于保护用户数据隐私也更加的灵活，用户可以在不同的端上维护自己的小模型。”杨红霞向 InfoQ 说道。
清华大学计算机系教授，北京智源人工智能研究院学术副院长唐杰表示，大模型的发展，在认知智能方面，模型参数不排除进一步增加的可能，但参数竞赛本身不是目的，而是要探究进一步性能提升的可能性。大模型研究同时注重架构原始创新，通过模型持续学习、增加记忆机制、突破三元组知识表示方法等方法进一步提升万亿级模型的认知智能能力。在模型本身方面，多模态、多语言、面向编程的新型模型也将成为研究的重点。
达摩院预测， 在未来的三年内，在个别领域将以大规模预训练模型为基础，对协同进化的智能系统进行试点 探索 。在未来的五年内，协同进化的智能系统将成为体系标准，让全 社会 能够容易地获取并贡献智能系统的能力，往通用人工智能再迈进一大步。
电子芯片发展逼近摩尔定律极限，集成技术进步趋于饱和，高性能计算对数据吞吐要求不断增长，亟需技术突破。
光子芯片不同于电子芯片，技术上另辟蹊径，用光子代替电子进行信息传输，可以承载更多的信息和传输更远的距离。光子彼此间的干扰少、提供相较于电子芯片高两个数量级的计算密度与低两个数量级的能耗。相较于量子芯片，光子芯片不需要改变二进制的架构，能够延续当前的计算机体系。光子芯片需要与成熟的电子芯片技术融合，运用电子芯片先进的制造工艺及模块化技术，结合光子和电子优势的硅光技术将是未来的主流形态。
北京大学教授，上海光机所特聘首席研究员周治平表示，达摩院选择“硅光芯片”作为 2022 年 10 大 科技 趋势之一，印证了该技术在信息通信领域的巨大应用价值。硅光芯片的进一步扩展是硅基光电子芯片：利用集成电路的设计方法和制造工艺，将微纳米量级的光子、电子、及光电子器件异质集成在同一硅衬底上，形成一个完整的具有综合功能的新型大规模光电集成芯片。它更加显著地反映了人类 社会 在纳米技术方面的持续努力以及对更小型器件和更紧凑系统的极大兴趣。
达摩院预测，光电融合是未来芯片的发展趋势，硅光子和硅电子芯片取长补短，充分发挥二者优势，促使算力的持续提升。 未来三年，硅光芯片将支撑大型数据中心的高速信息传输；未来五到十年，以硅光芯片为基础的光计算将逐步取代电子芯片的部分计算场景。
绿色能源的大规模开发和利用已经成为当今世界能源发展的主要方向。在高比例绿色能源并网的趋势下，传统电力系统难以应对绿色能源在大风、暴雨、雷电等天气下发电功率的不确定性，以及复杂故障及时响应的应对能力。
在运行监测过程中，参数核验和故障监测仍需要大量的人工参与，故障特征提取困难，识别难度大。针对大规模绿色能源并网在稳定、运行和规划上面临的各种挑战，以人工智能为主的新一代信息技术将对能源系统整体的高效稳定运行提供技术保障和有力支撑。
人工智能与能源电力的深度融合，将推动大规模新能源发电、并网、输送、消纳和安全运行，完成对能源系统的升级改造。
中国电科院首席系统架构师周二专认为，新型电力系统要实现智能调控、运行推演将离不开 AI 技术，在 AI 技术的支撑下构建多个物理电网和 IT 应用程序交互的数字孪生体，每个数字孪生体解决某一个场景或某一个方面的电网运行问题。这样，当有足够的孪生体构成电网调控数字孪生系统来解决电网运行问题的各个方面，即可实现智能调控。
达摩院预测， 在未来的三年内，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿能消纳，能源供给在时间和空间维度上能够互联互济，网源协调发展，弹性调度，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。
机器人是技术的集大成者，在过去硬件、网络、人工智能、云计算的融合发展下，技术成熟度有了飞跃式地进展，机器人朝向多任务、自适应、协同化的路线发展。
柔性机器人是重要的突破代表，具有柔软灵活、可编程、可伸缩等特征，结合柔性电子、力感知与控制等技术，可适应多种工作环境，并在不同任务中进行调节。近年柔性机器人结合人工智能技术，使得机器人具备感知能力，提升了通用性与自主性，降低对预编程的依赖。
柔***知机器人增加了对环境的感知能力(包含力、视觉、声音等)，对任务的迁移能力增强，不再像传统机器人需要穷举可能性，并且可执行依赖感知的任务(如医疗手术)，拓展机器人的适用场景。另一个优势是在任务中的自适应能力，面向突发变化能够及时反应，准确地完成任务并避免问题发生。
达摩院预测， 未来五年内，柔性机器人将充分结合深度学习带来的智能感知能力，能面向广泛场景，逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备。同时在服务机器人领域实现商业化，在场景、体验、成本方面具备优势，开始规模化应用。
传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的***诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。
预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。而随着因果推理的进一步发展，可解释性有望实现突破，人工智能将为疾病的预防和早诊早治提供有力的技术支撑。
数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。
浙江大学教授，浙江大学网络空间安全学院院长任奎表示，隐私计算不是某个单项技术，而是大一统的称呼，包括最早 1982 年提出的安全多方计算，到后来的同态加密、可信计算、差分隐私等等。但隐私计算早前并不具备太大的实用价值，像全同态加密理论上很好，但性能开销过大，实际使用很困难。现在随着硬件加速和软件创新，我们逐渐看到实用化的趋势，当然这还有个过程。
达摩院预测， 未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。
基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、 沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。
阿里达摩院 XG 实验室负责人张铭认为，星地计算要真正能够实现成功商用和规模化发展，仍涉及到不少核心技术的突破。
以低轨卫星终端为例，一是要以场景需求和商用价值为导向，二是需要从技术突破和解决工程问题等角度出发，设计高性能、低成本、适应场景多的商用产品。例如在关键技术方面，如何设计新型毫米波相控阵天线，以及相应的波束赋形控制算法，以低成本方式满足性能指标要求；如何设计新型星地通信协议，满足卫星互联网多用户、移动性、复杂动态业务需求；此外，在终端集成和优化方面，还存在很多工程问题需要突破和解决，从而满足海陆空不同场景下多方位需求。
达摩院预测， 未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，与高轨卫星共同组成卫星互联网。在未来五年，卫星互联网与地面网络将无缝结合形成天地一体的泛在互联网，卫星及其地面系统成为新型计算节点，在各类数字化场景中发挥作用。
新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。
达摩院预测， 在未来两年内，将有大量的应用场景在云网端融合的体系运行，伴随着更多依云而生的新型设备，带来更极致、更丰富地用户体验。
随着端云协同计算、网络通信、数字孪生等技术发展，以沉浸式体验为核心的 XR（未来虚实融合）互联网将迎爆发期。眼镜有望成为新的人机交互界面，推动形成有别于平面互联网的 XR 互联网，催生从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。XR 互联网将重塑数字应用形态，变革 *** 、社交、工作、购物、教育、医疗等场景交互方式。
达摩院预测， 未来三年内会产生新一代的 XR 眼镜， 融合 AR 与 VR 的技术，利用端云协同计算、光学、 ***等技术将使得外形与重量接近于普通眼镜，XR 眼镜成为互联网的关键入口，得到大范围普及。
阿里达摩院发布的2021十大科技趋势，看看什么才是真正的高科技
达摩院发布了《2021年达摩院十大 科技 趋势》，从「原子动能」、「比特跃迁」和「场景变革」三个章节，分别阐述了当今最前沿 科技 的十***展趋势，本文将带来这十大趋势的解读，了解最高端 科技 的现状。
趋势一:以氮化镓、碳化硅为代表的第三代半导体迎来应用大爆发
以氮化镓、碳化硅为代表的第三代半导体逐渐打开了应用市场。
第三代半导体拥有耐高温、耐高压、高频率、大功率、抗辐射等特性，之前因为工艺原因导致生产成本较高，难以普及使用，随着工艺技术的发展，第三代半导体的优势越来越大。
翻译到我们的生活场景中，我们手机、电脑使用的CPU，原料之一就是半导体。之前电脑或者手机使用时间长了以后会出现卡顿，原因之一就是因为目前的CPU不耐高温。在逐渐迭代到第三代半导体后，我们的直观感受就是，电脑手机等数码产品使用起来再烫也不卡了，并且运转速度超快，一个字，爽！
当然，这只是极小的一部分体验改善，第三代半导体真正发挥威力的场景众多，将被广泛用于5G基站、新能源 汽车 、特高压、数据中心等场景。
趋势二:后“量子霸权”时代，量子纠错和实用优势成核心命题
这句话不太容易看懂，先做个翻译，什么叫量子霸权：就是一个字，快！
2019年9月20日， 科技 巨头 谷歌 一份内部研究报告显示，其研发的量子计算机成功在3分20秒时间内，完成传统计算机需1万年时间处理的问题，并声称是全球首次实现“量子霸权”。
“后‘量子霸权’时代”，即在量子霸权实现后的一段时间内。
趋势三:碳基技术突破加速柔性电子发展
柔性电子，就是经过扭曲、折叠、拉伸等形状变化后仍能保持原有性能的电子设备。比如未来的智能穿戴、电子皮肤、柔性显示屏等，直接颠覆了传统 科技 硬件的固定形状的限制。
想一想，随便折叠，旋转，扭动的电子屏，是个啥感觉。
在智能穿戴场景中，甚至我们穿的鞋子都能智能化。传统的鞋子制造，因为需要满足人体的工学限制，必须要用传统的棉、皮革、毛皮等材料，而碳基技术的突破发展，可能会改变这一限制，智能方向已经不再只是手机、 汽车 了。
趋势四:AI提升药物及疫苗研发效率
因为2020年全球大流行的***病毒，几乎所有国家都认定了一个事实，疫苗研发的效率就是经济发展的效率，谁先研究出疫苗，谁就能成为世界的领导者。
AI技术其实已经在医疗领域有了非常广泛的应用，比如医疗影像、病历管理等。但是，在以免研发方面，却依旧处在比较初级的 探索 阶段。未来AI技术将在疫苗研发阶段广泛参与，极大提升研发效率。
传统的疫苗研发，需要耗费大量的成本和时间，Nature显示，一款新药的研制需要投入26亿美金，耗时10年，但是成功率不足10%。
而AI的加入，将极大的降低研发费用，缩短研发时间，提升研发成功率。
趋势五:脑机接口帮助人类超越生物学极限
脑机接口，马斯克提出的时候，很多人都认为马斯克疯了，但是这并不是一个新概念。主要做法是，植入脑机芯片，让芯片***人类大脑和神经系统处理信息。
这将极大突破人类的生物极限，幻想一下，一目十行，过目不忘是个什么感觉。人类发展了数百万年，大脑的运算能力还不如一个只有100年 历史 的芯片，那让芯片来帮助大脑，将会是什么体验？
另外，这个技术还将帮助失语人士重新拥有交流的能力，通过读取大脑的意识，进行语言交流。对于帕金森、渐冻症、脑瘫等疾病缠身，当前医疗无法根治的病人，这个技术可以通过机械臂精确完成大脑发出的指令，减少病人的痛苦。
当然，这项技术在***上也有极大的挑战，在未来的发展中，需要我们不断的做出权衡。
趋势六:数据处理实现“自治与自我进化”
当前的数据时代，企业对于数据的治理每年都要花费大量的成本。比如，之前传统行业并不会收集过多的数据，类似消费者信息、商品信息、行业信息等，但是随着 科技 发展，大家都发现，数据就是财富，因此，每个企业都存储了大量的数据，用于处理应用。
但是，这也反而成了企业成本投入的一大块内容。比如，要有大量的存储空间，每次使用需要有大量的数据从业者进行手动处理等等。
而随着云计算和人工智能的发展，这些数据将实现自治与自我进化，即，自己的不同部分之间产生联系与分析，不再依赖大量的人工操作。
是不是听起来，有点吓人？
趋势七:云原生重塑IT技术体系
传统的IT产品开发上线，需要有非常长的时间，不断地进行开发、测试等。既浪费金钱和精力，又严重浪费时间，甚至研发成功后，错过了一波商业行情。
如果你有过使用外包做网站、app、公众号的精力，应该就有这个体会，花钱多，见效慢，问题多。
但是云原生技术，将改善甚至解决这个问题，通过技术改进，大幅降低试错成本，开发上线新产品的效率极大提升，大幅度的降低研发成本。
***都可建站、***都可有自己APP的时代即将到来。
趋势八:农业迈入数据智能时代
生活在 社会 主义新中国的我们，可能很少感受到“挨饿”是个什么感觉，这个要感谢农业技术上做出突出贡献的袁隆平等一类的科学家。
但是，到了2050年，全球的人口将接近100亿，贫困国家在内的大量人口都面临着巨大的粮食问题。而当前农业有着耕地分布不均、利用率低下、单品产量不稳定等多种因素制约着农业的进一步发展。
而在智能时代，以大数据、人工智能为指导，农业将进入智慧阶段。
通过传感器，集成天气、微生物、灌溉、土壤特征等信息，快速分析，实现精细化识别感知。能够极大提升农业作物的产量和耕地的利用效率。
妈妈再也不用担心我吃不饱啦！
趋势九:工业互联网从单点智能走向全局智能
现在的工业领域，随着技术的迭代提升，产能越来越高，同时暴露出的问题也越来越多。例如前几年的产能过剩，导致有大量的***浪费，产品的竞争力下降，生产越多，反而亏损越多的情况。
而在新的数字时代，每一个工厂从原料的***购、物品的生产、加工再到面向消费者的营销、配送等，全部都由大数据和人工智能给予指导决策，精准捕捉时长需求，制定自己的生产***。
既节省材料，又符合时长需求，还能提升自身利润，一举多得。
趋势十:智慧运营中心成为未来城市标配
大家对以下几个场景肯定是深有感触：
而随着5G、大数据的发展，智慧城市运营中心将承担起真正的城市大脑的作用，极大改善我们在城市中的生活体验。
智慧城市运营中心最重要的功能，是将城市作为一个有机整体进行治 理。这意味着它将从根本上把城市作为统一的巨系统，从而避免用传 统的中心化思路逐一解决单个问题，而是整体解决城市的系统问题。
以上就是达摩院发布的十大 科技 趋势。你看明白了么？
后缀：达摩院2020十大科技趋势发布 区块链将走进大众