【CSDN編者按】1月2日，阿里巴巴發(fā)布《達(dá)摩院2020十大科技趨勢(shì)》，十大科技趨勢(shì)分別是：人工智能從感知智能向認(rèn)知智能演進(jìn)；計(jì)算存儲(chǔ)一體化突破AI算力瓶頸；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的超融合；機(jī)器間大規(guī)模協(xié)作成為可能；模塊化降低芯片設(shè)計(jì)門檻；規(guī)模化生產(chǎn)級(jí)區(qū)塊鏈應(yīng)用將走入大眾；量子計(jì)算進(jìn)入攻堅(jiān)期；新材料推動(dòng)半導(dǎo)體器件革新；保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的AI技術(shù)將加速落地；云成為IT技術(shù)創(chuàng)新的中心 。

新的畫卷，正在徐徐展開。未來(lái)走勢(shì)幾何？CSDN特邀CSDN博客專家馬超，為各位讀者略作解讀和延伸。

作者 | 馬超

責(zé)編 | 胡巍巍

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

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近些年，總感覺時(shí)間過(guò)得飛快，2019一轉(zhuǎn)眼，就成過(guò)眼云煙。雖然沒(méi)能來(lái)一場(chǎng)說(shuō)走就走的旅行，但是世界那么大，總還是要睜開眼睛去看一下。比如，接下來(lái)的2020年，會(huì)有哪些黑科技即將占據(jù)C位？筆者將帶大家共同來(lái)進(jìn)行盤點(diǎn)。基于本文的詞云如下，可作為2020年的關(guān)鍵詞參考。

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基礎(chǔ)科研期待突破

基礎(chǔ)學(xué)科方面的自主創(chuàng)新，是我們實(shí)現(xiàn)趕超、后來(lái)居上、跨越發(fā)展的根本途徑。而且近年來(lái)，我們?cè)诹孔佑?jì)算、新材料科學(xué)等方面，的確令人十分期待。

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1. 量子計(jì)算進(jìn)入攻堅(jiān)期

2019年，科技巨頭間的"量子霸權(quán)"爭(zhēng)霸賽，讓量子計(jì)算這個(gè)高深的概念，走入大眾視線。先是2019年10月份，谷歌在《自然》雜志發(fā)文稱，僅需要200秒，即可完成超算上萬(wàn)年才能完成的計(jì)算量。不過(guò)這樣的結(jié)論，隨后也遭到IBM等公司的公開反對(duì)。

中國(guó)在量子計(jì)算方面也是成果豐碩，比如近日中科院院士潘建偉教授與德國(guó)、荷蘭的科學(xué)家合作，首次實(shí)現(xiàn)20光子輸入60×60模式干涉線路的玻色取樣量子計(jì)算，在四大關(guān)鍵指標(biāo)上，均大幅刷新國(guó)際記錄，逼近實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算研究的重要目標(biāo)"量子霸權(quán)"。

由于量子單元并不是簡(jiǎn)單的0、1態(tài)，而是一個(gè)相干疊加態(tài)，因此容錯(cuò)量子計(jì)算和演示實(shí)用量子優(yōu)勢(shì)，一直是業(yè)內(nèi)期待攻堅(jiān)突破的里程碑，是量子計(jì)算實(shí)用化的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，想達(dá)到其中任何一個(gè)都將是十分艱巨的任務(wù)。目前，我國(guó)量子計(jì)算將進(jìn)入技術(shù)攻堅(jiān)期。預(yù)計(jì)2020年，量子計(jì)算領(lǐng)域?qū)?huì)經(jīng)歷投入增大、競(jìng)爭(zhēng)激化、產(chǎn)業(yè)化加速和生態(tài)更加豐富的階段。

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2. 新材料推動(dòng)半導(dǎo)體器件革新

目前，主流的經(jīng)典晶體管制程是7nm，不過(guò)由于量子糾纏效應(yīng)的存在，業(yè)內(nèi)對(duì)于3nm以下制程的芯片，普遍持悲觀態(tài)度。在摩爾定律放緩、以及算力和存儲(chǔ)需求爆發(fā)的雙重壓力下，科學(xué)界也在尋求對(duì)于經(jīng)典半導(dǎo)體材料——硅的替代方案。目前以Bi2Se3、 Sb2Te3、 Bi2Te3為代表的拓?fù)浣^緣體等，能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)損耗的電子和自旋輸運(yùn)，使全新的高性能邏輯和互聯(lián)計(jì)算單元的成為可能。

新型磁性材料和新型阻變材料，能夠帶來(lái)高性能磁性存儲(chǔ)器如SOT-MRAM和阻變存儲(chǔ)器。考慮到傳統(tǒng)半導(dǎo)體材料硅，已經(jīng)接近潛力極限，再想提高性能，只能在新型材料方面，找到突破口。所以，筆者認(rèn)為，2020年這方面很可能迎來(lái)突破。

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3. 模塊化設(shè)計(jì)，讓天下沒(méi)有難做的芯片

在2019年之前，中國(guó)芯片行業(yè)中，流傳一句話叫："除了水和空氣，剩下的都是從國(guó)外買的。"聽起來(lái)似乎很夸張，但實(shí)際上一點(diǎn)也不夸張。除技術(shù)之外，過(guò)高的芯片成本、過(guò)長(zhǎng)的投資回報(bào)周期，都是阻礙行業(yè)發(fā)展的攔路虎。如何降低芯片成本、以及提高運(yùn)算效率，是當(dāng)今各大企業(yè)所考慮的首要難題。

2019年烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上，阿里旗下的平頭哥芯片公司，率先開源一款物聯(lián)網(wǎng)芯片（MCU），筆者已經(jīng)在《百行代碼解讀阿里 AloT 芯片平臺(tái)無(wú)劍 100》做過(guò)詳細(xì)解讀。由于傳統(tǒng)芯片設(shè)計(jì)模式，無(wú)法高效應(yīng)對(duì)快速迭代、定制化與碎片化的芯片需求。以RISC-V為代表的開放指令集、相應(yīng)的開源SoC芯片設(shè)計(jì)、高級(jí)抽象硬件描述語(yǔ)言和基于IP的模板化芯片設(shè)計(jì)方法，推動(dòng)了芯片敏捷設(shè)計(jì)方法與開源芯片生態(tài)的快速發(fā)展。

此外，基于芯粒（Chiplet）的模塊化設(shè)計(jì)方法，用先進(jìn)封裝的方式，將不同功能的"芯片模塊"封裝在一起，從而可以跳過(guò)流片，快速定制出符合應(yīng)用需求的產(chǎn)品，也進(jìn)一步加快了芯片交付。2020年，中國(guó)在芯片方面的投資，肯定會(huì)更進(jìn)一步加大。那么，這種模塊化的芯片設(shè)計(jì)模式，能否讓中國(guó)的芯片行業(yè)，更上一層樓？這尤其值得期待。

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4. AI從感知智能向認(rèn)知智能方向發(fā)展

AI自從AlphaGo出圈以來(lái)，它在自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、語(yǔ)音合成等"聽、說(shuō)、看"的感知智能領(lǐng)域達(dá)到、甚至超越人類所能達(dá)到的水平。但是，我們卻只能找到統(tǒng)計(jì)聯(lián)系、而無(wú)法找到因果關(guān)系。

2016年，李世石對(duì)陣AlphaGo第四局的"神之一手"78手，直接導(dǎo)致AlphaGo的崩盤。這不僅體現(xiàn)了人類智慧，也反映出AI感知智能的不足之處。

未來(lái)，認(rèn)知智能將從認(rèn)知心理學(xué)、腦科學(xué)及人類社會(huì)歷史中汲取靈感，并結(jié)合擴(kuò)領(lǐng)域知識(shí)圖譜、因果推理、持續(xù)學(xué)習(xí)等技術(shù)，去建立穩(wěn)定獲取和表達(dá)知識(shí)的有效機(jī)制，從而讓知識(shí)能夠被機(jī)器理解和運(yùn)用，以及讓AI能夠回答為什么的問(wèn)題，最終實(shí)現(xiàn)從感知智能到認(rèn)知智能的關(guān)鍵突破。

筆者在參加2019年BDTC大數(shù)據(jù)年會(huì)時(shí)就觀察到，因果推理等認(rèn)知智能領(lǐng)域的話題，得到了業(yè)內(nèi)極大關(guān)注。因此，我們也有理由相信，2020年，通過(guò)外部知識(shí)、邏輯推理或者領(lǐng)域遷移的認(rèn)知智能，或?qū)⒂瓉?lái)突破。

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技術(shù)發(fā)展新趨勢(shì)

除了基礎(chǔ)科研方面的突破，物聯(lián)網(wǎng)、AI、云計(jì)算等新興技術(shù)發(fā)展新動(dòng)向，也同樣值得關(guān)注，具體如下：

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1. 物聯(lián)網(wǎng)+工業(yè)的迎來(lái)爆發(fā)

隨著5G的落地、IoT設(shè)備數(shù)量的爆發(fā)、邊緣計(jì)算概念的提出，使得工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)要素，得以深度整合。這將促進(jìn)制造效率提高、產(chǎn)品質(zhì)量改善、產(chǎn)品成本和資源消耗的降低，并將傳統(tǒng)工業(yè)提升到智能工業(yè)的新階段。從當(dāng)前技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用前景來(lái)看，物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領(lǐng)域的供應(yīng)鏈管理、生產(chǎn)過(guò)程工藝優(yōu)化、產(chǎn)品設(shè)備監(jiān)控管理、環(huán)保監(jiān)測(cè)及能源管理、工業(yè)安全生產(chǎn)管理等方面，都發(fā)揮了巨大作用，其幫助人類實(shí)現(xiàn)了工控系統(tǒng)、通信系統(tǒng)和信息化系統(tǒng)的智能化融合。

通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)+方案，制造企業(yè)將實(shí)現(xiàn)設(shè)備自動(dòng)化、搬送自動(dòng)化和排產(chǎn)自動(dòng)化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)柔性制造。同時(shí)，工廠上下游制造產(chǎn)線能實(shí)時(shí)調(diào)整和協(xié)同。這將大幅提升工廠的生產(chǎn)效率、及企業(yè)的盈利能力。對(duì)產(chǎn)值數(shù)十萬(wàn)億、乃至數(shù)百萬(wàn)億的工業(yè)產(chǎn)業(yè)而言，提高5%-10%的效率，就會(huì)產(chǎn)生數(shù)萬(wàn)億人民幣的價(jià)值。所以，物聯(lián)網(wǎng)+工業(yè)，必將在2020年迎來(lái)爆發(fā)。

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2. AI+物聯(lián)網(wǎng)，使機(jī)器間大規(guī)模協(xié)作成為可能

傳統(tǒng)單體智能，無(wú)法滿足協(xié)調(diào)大規(guī)模智能設(shè)備共同完成實(shí)時(shí)感知和決策等工作。但隨著物聯(lián)網(wǎng)協(xié)同感知技術(shù)、5G高速通信技術(shù)的發(fā)展，多智能體之間的協(xié)同合作，將會(huì)成為可能。

多智能體協(xié)同，將使物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)一步智能化，并進(jìn)一步強(qiáng)化智能系統(tǒng)的價(jià)值。比如，大規(guī)模智能交通燈調(diào)度，將實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)整；倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人協(xié)作，將完成貨物分揀的高效協(xié)作；無(wú)人駕駛車可以感知全局路況；群體無(wú)人機(jī)協(xié)同，將高效打通最后一公里配送，超大規(guī)模的智能終端合作成為可能。

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3. 計(jì)算存儲(chǔ)一體化，突破AI算力瓶頸

目前，深度學(xué)習(xí)需要采用規(guī)模非常龐大的網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)很多參數(shù)以及完成大量計(jì)算。同時(shí)，在這些計(jì)算過(guò)程中，會(huì)生成大量數(shù)據(jù)。為完成這些計(jì)算，芯片設(shè)計(jì)中，會(huì)增加很多運(yùn)算單元，如幾千到幾萬(wàn)個(gè)運(yùn)算單元。隨著運(yùn)算單元數(shù)目的增加，每個(gè)運(yùn)算單元能夠使用的存儲(chǔ)器的帶寬和大小都在減小。因此，存儲(chǔ)器會(huì)成為計(jì)算瓶頸。

由于深度學(xué)習(xí)并不屬于通用計(jì)算的范疇，馮·諾伊曼（John von Neuman）架構(gòu)的存儲(chǔ)和計(jì)算分離，已經(jīng)不適合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能應(yīng)用需求。頻繁的數(shù)據(jù)搬運(yùn)，導(dǎo)致的算力瓶頸以及功耗瓶頸，已經(jīng)成為更先進(jìn)算法探索的限制因素。類似于腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的存內(nèi)計(jì)算架構(gòu)，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元和計(jì)算單元融合為一體，這樣能顯著減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)，提高計(jì)算并行度和能效。而計(jì)算存儲(chǔ)一體化，在硬件架構(gòu)方面的革新，也將突破AI算力瓶頸。

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4. 云服務(wù)下沉，成為新十年的基礎(chǔ)設(shè)施

筆者在《神龍飛天，國(guó)士王堅(jiān)》中，曾經(jīng)介紹過(guò)在阿里神龍服務(wù)器和飛天操作系統(tǒng)的加持下，阿里、乃至整個(gè)云服務(wù)中的虛擬化層，所帶來(lái)的損耗，正在被不斷降低。

云服務(wù)憑借其標(biāo)準(zhǔn)化、彈性化的優(yōu)勢(shì)，使得用戶只需專注應(yīng)用開發(fā)，無(wú)需關(guān)注基礎(chǔ)設(shè)施及基礎(chǔ)服務(wù)。而且，通過(guò)云原生的資源交付方式，計(jì)算效率、易用性、用戶的計(jì)算和運(yùn)維成本都會(huì)得到優(yōu)化。可以說(shuō)，云服務(wù)變得像電力和自來(lái)水一樣無(wú)處不在，它還會(huì)成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代基礎(chǔ)設(shè)施。

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來(lái)自于技術(shù)的關(guān)懷

技術(shù)本身，不全是冷冰的。很多新興技術(shù)，也會(huì)帶來(lái)一定的人文關(guān)懷，比如：

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1. 保護(hù)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(lái)越高。使用AI技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，正在成為新的技術(shù)熱點(diǎn)，其能夠?qū)崿F(xiàn)在保證各方數(shù)據(jù)安全和隱私的同時(shí)，聯(lián)合使用方實(shí)現(xiàn)特定計(jì)算，解決數(shù)據(jù)孤島、以及數(shù)據(jù)共享可信程度低的問(wèn)題。這樣，不僅可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，還能避免數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。

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2. 規(guī)模化生產(chǎn)級(jí)區(qū)塊鏈應(yīng)用將走入大眾

2020年，除了央行基于區(qū)塊鏈的數(shù)字貨幣，很可能會(huì)進(jìn)行試點(diǎn)以外，隨著BaaS（Blockchain as a Service，區(qū)塊鏈即服務(wù)）將進(jìn)一步降低企業(yè)應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)的門檻。

專為區(qū)塊鏈設(shè)計(jì)的端、云、鏈各類固化核心算法的硬件芯片等，也隨著國(guó)家大力扶持應(yīng)運(yùn)而生。而這會(huì)幫助我們實(shí)現(xiàn)物理世界資產(chǎn)與鏈上資產(chǎn)的錨定，進(jìn)一步拓展價(jià)值互聯(lián)網(wǎng)的邊界、實(shí)現(xiàn)萬(wàn)鏈互聯(lián)。之前區(qū)塊鏈發(fā)展過(guò)于偏向于虛擬化，而通過(guò)正本清源，目前區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)發(fā)展，也越來(lái)越貼近實(shí)體經(jīng)濟(jì)。

當(dāng)下，BAT等頭部企業(yè)，在區(qū)塊鏈方面的專利儲(chǔ)備非常雄厚。2020年，肯定會(huì)涌現(xiàn)大批創(chuàng)新區(qū)塊鏈應(yīng)用場(chǎng)景以及跨行業(yè)、跨生態(tài)的多維協(xié)作，日活千萬(wàn)以上的規(guī)模化生產(chǎn)級(jí)區(qū)塊鏈應(yīng)用，將會(huì)進(jìn)入尋常百姓家。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的达摩院十大科技趋势发布：2020 非同小可！的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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