阿里巴巴達摩院發佈2020十大科技趨勢預測

 

5G網絡正式商用化,人工智能(AI)語音助手應用愈見廣泛,眾多革新科技成功提高大眾的生活水平。新一年來臨之際,阿里巴巴集團的基礎科學和創新技術研究機構達摩院發佈2020十大科技趨勢預測,涵蓋雲計算、AI、機器人、區塊鏈、網絡和物聯網(IoT)等領域。

阿里巴巴達摩院致力於探索科技未知,以人類願景為驅動力,開展基礎科學和創新技術研究。該院發布的2020十大科技趨勢預測如下:

  1. AI從「感知智能」向「認知智能」演進
  2. 計算存儲一體化,突破AI算力樽頸
  3. 5G及IoT設備等迅速發展,推動工業互聯網「超融合」
  4. 多個智能體達致大規模協同
  5. 模塊化降低芯片設計門檻
  6. 規模化的「生產級區塊鏈」將會走入大眾
  7. 量子計算進入關鍵時刻
  8. 新材料推動半導體器件革新
  9. 保護數據私隱的AI技術將會加速落實
  10. 雲成為資訊科技創新的中心
阿里巴巴達摩院預期,人工智能將會從「感知智能」向「認知智能」演進。

阿里巴巴達摩院預期,人工智能將會從「感知智能」向「認知智能」演進。

回望2019年的科技領域,AI芯片崛起、智能城市誕生、5G催生全新應用場景。科技浪潮的新一個十年啟程,達摩院繼續提出最新趨勢,圍繞AI、芯片、雲計算、區塊鏈、工業互聯網、量子計算等領域,斷言多個領域將出現顛覆性技術突破。

芯片技術推動歷次科技浪潮,但隨著摩爾定律(Moore’s law)的放緩和高算力需求場景的出現,傳統芯片陷入性能增長樽頸,業界試圖從芯片產業鏈的各個環節尋找破解之道。達摩院認為,芯片領域的重大突破極有可能在體系架構、基礎材料和設計方法三處實現。

芯片技術突破的背後是「算力爆炸」,AI被視為未來最重要的算力需求方和技術牽引者。目前,語音、視覺、自然語言處理等感知AI技術的發展已到極限,但在通向「強人工智能」的「認知智能」方面,AI還處在初期發展階段。達摩院認為,在不久的將來,AI有望進一步發展自主意識、推理能力以及情緒感知能力,實現從「感知智能」向「認知智能」的演進。

AI的認知演進,使得機器間的「群體智能」成為可能。達摩院預測,今後AI不僅懂得「人機協同」,還能做到「機機協同」。當機器像人一樣,彼此合作、相互競爭共同完成目標任務,大規模調整智能交通燈、倉儲機器人協同分流貨物、無人駕駛車自主感知全域路況等場景便不難想象。

與人工智能技術範式轉變同步的,是資訊科技範式的轉變。傳統物理機、網絡、軟件等發展失速,雲計算正在融合軟件、算法和硬件,加速各行各業的數字化轉型。達摩院指出,無論芯片、AI還是區塊鏈,所有技術創新都將以雲平台為中心,為雲訂製的芯片、與雲深度融合的AI、雲上的區塊鏈應用將層出不窮。一言以蔽之,雲將成所有資訊科技創新的中心。

《阿里足跡》以下為讀者梳理十大科技趨勢預測的簡介,欲了解詳細的趨勢預測,可下載完整版《達摩院2020十大科技趨勢》白皮書,參考阿里巴巴達摩院的分析及觀點:
按此參閱:《達摩院2020十大科技趨勢》白皮書(簡體中文)

達摩院認為,無論芯片、AI還是區塊鏈,所有技術創新都將以雲平台為中心。

達摩院認為,無論芯片、AI還是區塊鏈,所有技術創新都將以雲平台為中心。

趨勢一:AI從「感知智能」向「認知智能」演進

人工智能已經在「聽、說、看」等感知智能領域達到,甚至超越人類水準,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上,還處於初期發展階段。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,並結合擴領域知識圖譜、因果推理、持續學習等技術,建立穩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,從「感知智能」跨越到「認知智能」。

趨勢二:計算存儲一體化,突破AI算力樽頸

馮紐曼架構(Von Neumann architecture,或稱馮諾伊曼架構)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樽頸及功耗樽頸,已經限制更先進的算法探索。類似於腦神經結構的 計算架構將數據存儲單元和計算單元融合為一,能顯著減少數據搬運,大幅提高計算並行度和能效。計算存儲一體化在硬件架構方面的革新,將突破AI算力樽頸。

趨勢三:工業互聯網的超融合

5G、IoT設備、雲計算、邊緣計算的迅速發展將推動工業互聯網的超融合,實現工控系統、通訊系統和訊息化系統的智能融合。製造企業將實現設備自動化、搬送自動化和排產自動化,進而實現柔性製造,同時工廠上下游製造產線能實時調整和協同,大幅提升工廠的生產效率及企業的潛在盈利能力。對產值數十萬億乃至數百萬億的工業產業而言,提高5%至10%的效率,就相當於產生數萬億元人民幣的價值。

趨勢四:機器間大規模協作成為可能

傳統單體智能無法滿足大規模智能設備的實時感知和決策。IoT協同感知技術、5G通訊技術的發展將實現多個智能體之間的協同:機器彼此合作、相互競爭共同完成目標任務。多智能體協同帶來的群體智能,將進一步放大智能系統的價值,例如大範圍的智能交通燈將實現動態實時調整,倉儲機器人協作完成貨物分流的高效協同,無人駕駛車可以感知全域路況。

趨勢五:模塊化降低芯片設計門檻

傳統芯片設計模式無法高效應對快速的時代轉換、訂製化與碎片化的芯片需求。以RISC-V(五代精簡指令集)為代表的開放指令集及其相應的開源SoC(系統單芯片設計)、高級抽象硬件描述語言和基於IP的模板化芯片設計方法,推動芯片敏捷設計方法與開源芯片生態的快速發展。此外,基於芯粒(chiplet)的模塊化設計方法,利用先進封裝的方式將不同功能的「芯片模塊」封裝,跳過流片,快速訂製出一個符合應用需求的芯片,進一步加快芯片的交付。

趨勢六:規模化生產級區塊鏈應用將走入大眾

區塊鏈即服務(Blockchain as a Service,BaaS)將進一步降低企業應用區塊鏈技術的門檻,專為區塊鏈設計的端、雲、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,拓展價值互聯網的邊界、實現萬鏈互聯。未來將湧現大批創新區塊鏈應用場景,以及跨行業、跨生態的多維協作,規模化生產級區塊鏈應用將會走入大眾。

趨勢七:量子計算進入關鍵時刻

2019年,「量子霸權」之爭讓量子計算再次成為世界科技焦點。超導量子計算芯片的成果,增強行業對超導路線及對大規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加碼投入、競爭激化、產業化加速和生態更豐富的階段。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,但亦意味量子計算將會進入技術突破的關鍵時刻。

趨勢八:新材料推動半導體器件革新

在摩爾定律放緩及算力和存儲需求爆發的雙重壓力下,以矽為主體的經典晶體管很難維持半導體產業的持續發展,各大半導體廠商對於三納米以下的芯片走向沒有明確的答案。新材料將通過全新物理機制,實現全新的邏輯、存儲及互聯概念和器件,推動半導體產業的革新。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:保護數據私隱的AI技術將加速落實

數據流通所產生的合規成本越來越高,使用AI技術保護數據私隱正在成為新的技術熱點,其能夠在保證各方數據安全和私隱的同時,聯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:雲成為資訊科技創新的中心

隨著雲技術的深入發展,雲已經遠遠超過資訊科技基礎設施的範疇,漸漸演變成所有資訊科技創新的中心。雲已經貫穿新型芯片、新型數據庫、自驅動自適應的網絡、大數據、AI、IoT、區塊鏈、量子計算整個資訊科技鏈路,同時又衍生了無服務器計算、雲原生軟件架構、軟硬一體化設計、智能自動化運維等全新的技術模式,雲正在重新定義資訊科技的一切。廣義的雲,正在源源不斷地將新的資訊科技變成觸手可及的服務,成為整個數字經濟的基礎設施。

2020年 十大科技趨勢 阿里巴巴達摩院 阿里雲