以科技把脈未來 達摩院發佈2021十大科技趨勢

自新冠疫情在去年初廣泛肆虐至今,數字科技進而成為社會抗擊疫情、經濟重返正軌、民生邁向穩定的重要力量。身處科技最前沿的阿里巴巴達摩院,梳理並提出2021年10大科技趨勢,既包含物理基礎研究突破帶來的潛力,也囊括科技進步對生產場景及生活模式的改變,為資訊科技領域提供前瞻見解。

新一份科技趨勢預測報告中,達摩院以「原子動能」、「比特躍遷」及「場景變革」3個範疇提出10大科技趨勢,分別為:

  1. 以氮化鎵、碳化矽為代表的第三代半導體迎來應用大爆發
  2. 後「量子霸權」時代,量子糾錯和實用優勢成為核心命題
  3. 碳基技術突破加速柔性電子發展
  4. 人工智能提升藥物及疫苗研發效率
  5. 「腦機接口」幫助人類超越生物學極限
  6. 數據處理實現「自治與自我進化」
  7. 雲原生重塑IT技術體系
  8. 農業邁入數據智能時代
  9. 工業互聯網從單點智能走向全局智能
  10. 智慧運營中心成為未來城市基礎

材料是科技發展的主要基礎,新材料技術已經推動多輪科技革命。然而,受制於成本高昂、生產工藝欠成熟等問題,諸多新型材料未能獲大規模應用。達摩院認為,未來數年間,以氮化鎵(GaN)和碳化矽(SiC)為代表的第三代半導體材料,將會在材料生長及器件製備等技術上實現突破,並應用於5G基站、新能源汽車及數據中心等新基建場景,大幅降低整體能耗。

過去幾年,AI技術潤物細無聲,並逐步滲透至各行業,例如走進製造企業,提升質檢工作效率。達摩院認為,生產環節應用AI只是開始,汽車、消費電子、服裝、鋼鐵、化工等資訊科技基礎良好的行業,將會實現供應鏈、生產、資產、物流、銷售等各環節的全局智能,繼而大幅提升生產及營運效率。

在醫療領域,AI與藥物、疫苗研發結合是其中一個主要趨勢,但鮮有通過AI研發藥物並成功推出市面的案例。達摩院指出,新型AI算法的迭代及算力突破,將有助解決藥物分子靶點驗證、藥物可成藥程度等難題,例如在疫苗研發過程中,AI可自動輸入有效化合物模型,然後與電腦合成程序產生的數億種不同的化合物對比篩選,最終快速找到疫苗的優質候選化合物。

達摩院在2020年的10大科技預測中,曾預測「雲將成為資訊科技創新的中心」,時隔1年,雲原生成為雲計算領域的新變量。達摩院提出,未來芯片、開發平台、應用軟件乃至計算機等將誕生於雲上,AI、5G及區塊鏈等技術都將會以雲原生的方式被應用,企業獲取資訊科技服務的路徑再次被縮短。

創新永無終點,但每次技術創新都必然沿著普惠的軌跡而行。達摩院認為,AI、5G、雲計算及物聯網等數字技術,正在發生前所未有的化學反應,農業乃至城市等不同場景都將會經歷新一輪變革,例如在農業領域,自動監測農作物、精細化育種,農產品物流運輸可追溯都將變成現實。


以下是達摩院的2021年10大科技趨勢闡釋:

趨勢一:以氮化鎵、碳化矽為代表的第三代半導體迎來應用大爆發

以氮化鎵(GaN)和碳化矽(SiC)為代表的第三代半導體,具備耐高溫、耐高壓、高頻率、大功率、抗輻射等優異特性,但受工藝、成本等因素限制,多年來僅限於小範圍應用。近年來,隨著材料生長、器件製備等技術的不斷突破,第三代半導體的性價比優勢逐漸顯現並正在打開應用市場:SiC元件已用於汽車逆變器,GaN快速充電器也大量上市。

未來5年,基於第三代半導體材料的電子器件將廣泛應用於5G基站、新能源汽車、特高壓、數據中心等場景。

趨勢二:後「量子霸權」時代,量子糾錯和實用優勢成核心命題

2020年為後「量子霸權」元年,世界對量子計算的投入持續上漲,技術和生態蓬勃發展,多個平台異彩繽紛。這一潮流將在2021年繼續推高社會的關注和期待,量子計算的研究需要證明自身的實用價值;業界需要聚焦「後霸權」時代的使命:協同創新,解决眾多的科學和工程難題,為早日到達量子糾錯和實用優勢兩座里程碑鋪路奠基。

趨勢三:碳基技術突破加速柔性電子發展

柔性電子是指經扭曲、折疊、拉伸等形狀變化後仍保持原有性能的電子設備,可用作可穿戴設備、電子皮膚、柔性顯示屏等。

柔性電子發展的主要瓶頸在於材料。目前的柔性材料,或者「柔性」不足容易失效,或者電性能遠不如「硬質」矽基電子。近年來,碳基材料的技術突破為柔性電子提供了更好的材料選擇:碳納米管。這一碳基柔性材料的質量已滿足大規模集成電路的製備要求,且在此材料上製備的電路性能超過同尺寸下的矽基電路;而另一碳基柔性材料石墨烯的大面積製備也已實現。

趨勢四:AI提升藥物及疫苗研發效率

AI已經廣泛應用於醫療影像、病歷管理等輔助診斷場景,但AI在疫苗研發及藥物臨床研究的應用依舊處於探索階段。

隨著新型AI算法的迭代及算力的突破,AI將有效解決疫苗或藥物研發周期長、成本高等難題,例如提升化合物篩選、建立疾病模型、發現新靶點、先導化合物發現及先導藥物優化等環節的效率。AI與疫苗、藥物臨床研究的結合,可以減少重複勞動與時間消耗,提升研發效率,極大的推動醫療服務和藥物的普惠化。

趨勢五:腦機接口幫助人類超越生物學極限

腦機接口是新一代人機交互和人機混合智能的關鍵技術。腦機接口對神經工程的發展起到了重要支撐與推動作用,幫助人類從更高維度空間進一步解析人類大腦的工作原理。

腦機接口這一新技術領域探索性的將大腦與外部設備進行通訊,並借由腦力意念控制機器。例如在控制機械臂等方面幫助提升應用精準度,將為神智清醒,思維健全,但口不能言、手不能動的患者提供精準康復服務。

趨勢六:數據處理實現「自治與自我進化」

隨著雲計算的發展、數據規模持續指數級增長,傳統數據處理面臨存儲成本高、集群管理複雜、計算任務多樣性等巨大挑戰。面對海量暴增的數據規模以及複雜多元的處理場景,人工管理和系統調整捉襟見肘。因此,通過智能化方法實現數據管理系統的自動優化,將會成為未來數據處理發展的選擇之一。

人工智能和機器學習手段逐漸被廣泛應用於智能化的冷熱數據分層、異常檢測、智能建模、資源調動、參數調優、壓測生成、索引推薦等領域,有效降低數據計算、處理、存儲、維護的管理成本,實現數據管理系統的「自治與自我進化」。

趨勢七:雲原生重塑IT技術體系

在傳統IT開發環境裡,產品開發上線周期長、研發效能不高,雲原生架構充分利用了雲計算的分佈式、可擴展和靈活的特性,更高效地應用和管理異構硬件和環境下的各類雲計算資源,通過方法論工具集、最佳實踐和產品技術,開發人員可專注於應用開發過程本身。

展望未來,芯片、開發平台、應用軟件乃至計算機等將誕生於雲上,可將網絡、服務器、操作系統等基礎架構層高度抽象化,降低計算成本、提升迭代效率,大幅降低雲計算使用門檻、拓展技術應用邊界。

趨勢八:農業邁入數據智能時代

傳統農業產業發展存在土地資源利用率低、從生產到零售鏈路脫節等瓶頸問題。以物聯網、人工智能、雲計算等為代表的科學技術正在與農業產業深度融合,打通農業產業的全鏈路流程。

結合新一代傳感器技術,農田地面數據訊息得以實時獲取和感知,並依靠大數據分析與人工智能技術快速處理海量領域農業數據,實現農作物監測、精細化育種和環境資源按需分配。同時,通過5G、物聯網、區塊鏈等技術的應用確保農產品物流運輸中的可控和可追溯,保障農產品整體供應鏈流程的安全可靠。

趨勢九:工業互聯網從單點智能走向全局智能

受實施成本和複雜度較高、供給側數據難以打通、整體生態不夠完善等因素限制,目前的工業智能仍以解决碎片化需求為主。疫情中數字經濟所展現出來的韌性讓企業更加重視工業智能的價值,加之數字技術的進步普及、新基建的投資拉動,這些因素將共同推動工業智能從單點智能快速躍遷到全局智能,特別是汽車、消費電子、品牌服飾、鋼鐵、水泥、化工等具備良好訊息化基礎的製造業,貫穿供應鏈、生產、資產、物流、銷售等各環節在內的企業生產决策閉環的全局智能化應用,將會大規模湧現。

趨勢十:智慧營運中心成為未來城市基礎

在過去10年裡,智慧城市借助數字化工具切實提升了城市治理水平。但在新冠疫情防控中,一些所謂的智慧城市集中暴露問題,特別是由於「重建設、輕營運」所導致的業務應用不足。在此背景下,城市管理者希望通過營運中心盤活數據資源、推動治理與服務的全局化、精細化和實時化。而AIoT(物聯網及人工智能)技術的日漸成熟和普及、空間計算技術的進步,將進一步提升營運中心的智慧化水平,在數字孿生基礎上把城市作為統一系統並提供整體智慧治理能力,進而成為未來城市的數字基礎設施。

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