【引言】
阿里达摩院
202 0
十大科技趋势发布,涵盖人工智能、芯片制造、量子计算、工业
互联网、机器协作、区块链、隐私保护、云计算等多个领域,勾勒新一年科技走向。
本文内容节选自如下链接:
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趋势一、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。
趋势二、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。
趋势三、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。
趋势四、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。
趋势五、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
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