現(xiàn)在回首，達摩院去年的趨勢預(yù)測正確率還是很高的。而就在前不久 Gartner 也發(fā)布了《2020 年十大策略科技趨勢預(yù)測》，今年的兩份預(yù)測中有重疊也有差異，我們把它們分別進行了整理，你覺得那一份預(yù)測和你對世界的理解，更像呢?

2020 年初，阿里巴巴旗下達摩院發(fā)布了 2020 年十大科技趨勢。從名單來看，人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、云計算成為熱門。

去年，達摩院的預(yù)測包括：語音 AI 在特定領(lǐng)域有望通過圖靈測試、自動駕駛則進入冷靜發(fā)展期、AI 專有芯片將挑戰(zhàn) GPU 絕對統(tǒng)治地位;數(shù)字身份有望成為第二張身份證;5G 連接能力將增強至百億級……

現(xiàn)在回首，達摩院去年的趨勢預(yù)測正確率還是很高的。而就在前不久 Gartner 也發(fā)布了《2020 年十大策略科技趨勢預(yù)測》，今年的兩份預(yù)測中有重疊也有差異，我們把它們分別進行了整理，你覺得那一份預(yù)測和你對世界的理解，更像呢?

阿里達摩院 2020 十大科技趨勢

趨勢一、人工智能從感知智能向認(rèn)知智能演進

目前，人工智能已經(jīng)在「聽、說、看」等感知智能領(lǐng)域已經(jīng)達到或超越了人類水準(zhǔn)，但在需要外部知識、邏輯推理或者領(lǐng)域遷移的認(rèn)知智能領(lǐng)域還處于初級階段。

認(rèn)知智能將從認(rèn)知心理學(xué)、腦科學(xué)及人類社會歷史中汲取靈感，并結(jié)合跨領(lǐng)域知識圖譜、因果推理、持續(xù)學(xué)習(xí)等技術(shù)，建立穩(wěn)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，實現(xiàn)從感知智能到認(rèn)知智能的關(guān)鍵突破。

趨勢二、計算存儲一體化突破 AI 算力瓶頸

馮諾伊曼架構(gòu)的存儲和計算分離，已經(jīng)不適合數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能應(yīng)用需求。頻繁的數(shù)據(jù)搬運導(dǎo)致的算力瓶頸以及功耗瓶頸已經(jīng)成為對更先進算法探索的限制因素。

類似于腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的存內(nèi)計算架構(gòu)將數(shù)據(jù)存儲單元和計算單元融合為一體，能顯著減少數(shù)據(jù)搬運，極大提高計算并行度和能效。計算存儲一體化在硬件架構(gòu)方面的革新，將突破 AI 算力瓶頸。

趨勢三、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的超融合

5G、IoT 設(shè)備、云計算、邊緣計算的迅速發(fā)展將推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的超融合，實現(xiàn)工控系統(tǒng)、通信系統(tǒng)和信息化系統(tǒng)的智能化融合。制造企業(yè)將實現(xiàn)設(shè)備自動化、搬送自動化和排產(chǎn)自動化，進而實現(xiàn)柔性制造，同時工廠上下游制造產(chǎn)線能實時調(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。對產(chǎn)值數(shù)十萬億乃至數(shù)百萬億的工業(yè)產(chǎn)業(yè)而言，提高 5%-10% 的效率，就會產(chǎn)生數(shù)萬億人民幣的價值。

趨勢四、機器間大規(guī)模協(xié)作成為可能

傳統(tǒng)單體智能無法滿足大規(guī)模智能設(shè)備的實時感知、決策。物聯(lián)網(wǎng)協(xié)同感知技術(shù)、5G 通信技術(shù)的發(fā)展將實現(xiàn)多個智能體之間的協(xié)同 —— 機器彼此合作、相互競爭共同完成目標(biāo)任務(wù)。

多智能體協(xié)同帶來的群體智能，將進一步放大智能系統(tǒng)的價值：大規(guī)模智能交通燈調(diào)度將實現(xiàn)動態(tài)實時調(diào)整，倉儲機器人協(xié)作完成貨物分揀的高效協(xié)作，無人駕駛車可以感知全局路況，群體無人機協(xié)同將高效打通最后一公里配送。

趨勢五、模塊化降低芯片設(shè)計門檻

傳統(tǒng)芯片設(shè)計模式無法高效應(yīng)對快速迭代、定制化與碎片化的芯片需求。以 RISC-V 為代表的開放指令集及其相應(yīng)的開源 SoC 芯片設(shè)計、高級抽象硬件描述語言和基于 IP 的模板化芯片設(shè)計方法，推動了芯片敏捷設(shè)計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)計方法，用先進封裝的方式將不同功能「芯片模塊」封裝在一起，可以跳過流片，快速定制出一個符合應(yīng)用需求的芯片，進一步加快了芯片的交付。

趨勢六、規(guī)?；a(chǎn)級區(qū)塊鏈應(yīng)用將走入大眾

區(qū)塊鏈 BaaS(Blockchain as a Service)服務(wù)，將進一步降低企業(yè)應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)的門檻，專為區(qū)塊鏈設(shè)計的端、云、鏈各類固化核心算法的硬件芯片等也將應(yīng)運而生，實現(xiàn)物理世界資產(chǎn)與鏈上資產(chǎn)的錨定，進一步拓展價值互聯(lián)網(wǎng)的邊界、實現(xiàn)萬鏈互聯(lián)。未來將涌現(xiàn)大批創(chuàng)新區(qū)塊鏈應(yīng)用場景以及跨行業(yè)、跨生態(tài)的多維協(xié)作，日活千萬以上的規(guī)?；a(chǎn)級區(qū)塊鏈應(yīng)用將會走入大眾。

趨勢七、量子計算進入攻堅期

2019 年，「量子霸權(quán)」之爭讓量子計算再次成為世界科技焦點。超導(dǎo)量子計算芯片的成果，增強了行業(yè)對超導(dǎo)路線及對大規(guī)模量子計算實現(xiàn)步伐的樂觀預(yù)期。2020 年量子計算領(lǐng)域?qū)?jīng)歷投入進一步增大、競爭激化、產(chǎn)業(yè)化加速和生態(tài)更加豐富的階段。

作為兩個最關(guān)鍵的技術(shù)里程碑，容錯量子計算和演示實用量子優(yōu)勢，將是量子計算實用化的轉(zhuǎn)折點。未來幾年內(nèi)，真正達到其中任何一個都將是十分艱巨的任務(wù)，量子計算將進入技術(shù)攻堅期。

趨勢八、新材料推動半導(dǎo)體器件革新

在摩爾定律放緩以及算力和存儲需求爆發(fā)的雙重壓力下，以硅為主體的經(jīng)典晶體管，很難維持半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展，各大半導(dǎo)體廠商對于 3 納米以下的芯片走向都沒有明確的答案。新材料將通過全新物理機制實現(xiàn)全新的邏輯、存儲及互聯(lián)概念和器件，推動半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的革新。

趨勢九、保護數(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)成本越來越高。使用 AI 技術(shù)保護數(shù)據(jù)隱私正在成為新的技術(shù)熱點，其能夠在保證各方數(shù)據(jù)安全和隱私的同時，聯(lián)合使用方實現(xiàn)特定計算，解決數(shù)據(jù)孤島以及數(shù)據(jù)共享可信程度低的問題，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。

趨勢十、云成為 IT 技術(shù)創(chuàng)新的中心

隨著云技術(shù)的深入發(fā)展，云已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過 IT 基礎(chǔ)設(shè)施的范疇，漸漸演變成所有 IT 技術(shù)創(chuàng)新的中心。云已經(jīng)貫穿新型芯片、新型數(shù)據(jù)庫、自驅(qū)動自適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、AI、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、量子計算整個 IT 技術(shù)鏈路，同時又衍生了無服務(wù)器計算、云原生軟件架構(gòu)、軟硬一體化設(shè)計、智能自動化運維等全新的技術(shù)模式，云正在重新定義 IT 的一切。

廣義的云，正在源源不斷地將新的IT技術(shù)變成觸手可及的服務(wù)，成為整個數(shù)字經(jīng)濟的基礎(chǔ)設(shè)施。

Gartner：2020年十大策略科技趨勢預(yù)測

趨勢一、超級自動化

超級自動化(hyperautomation)是結(jié)合多種機器學(xué)習(xí)、軟件包和自動化工具來完成工作的過程。超級自動化不僅涵蓋了豐富的工具組合，也包含自動化本身的所有步驟(發(fā)現(xiàn)、分析、設(shè)計、自動化、測量、監(jiān)控與重新評估)，其重點在于了解自動化機制的范疇、這些機制彼此之間的關(guān)系，以及如何進行機制的整合與協(xié)調(diào)。

超級自動化趨勢起源于機器人流程自動化(RPA)，但在機器人流程自動化外，還需要結(jié)合各種工具來協(xié)助復(fù)制任務(wù)流程中人類參與的部分。

趨勢二、多重體驗

到了 2028 年，使用者體驗將在用戶對數(shù)字世界的感知和互動方式兩個方面發(fā)生重大轉(zhuǎn)變。虛擬現(xiàn)實(VR)、擴增實境(AR)和混合實境(MR)改變?nèi)藗兏兄獢?shù)字世界的方式，而對話式平臺正在改變?nèi)祟惡蛿?shù)字世界互動的方式。這種感知與互動模式的轉(zhuǎn)變，將在未來帶來多重感官與多重模式的體驗。

Gartner 研究副總裁 Brian Burke 指出：“未來體驗?zāi)Ｊ綄摹夹g(shù)的人’轉(zhuǎn)變?yōu)椤斫馊祟惖募夹g(shù)’，人機互動將由人類轉(zhuǎn)由計算機來處理。這種與使用者進行多重感官互動與溝通的能力，將創(chuàng)造出一個能傳遞更細(xì)致訊息的環(huán)境?！?/p>

趨勢三、專業(yè)知識的全民化

專業(yè)知識的全民化是指透過徹底簡化的體驗，且在無須接受密集又昂貴培訓(xùn)課程的前提下，協(xié)助人類取得專業(yè)技術(shù)知識(機器學(xué)習(xí)、應(yīng)用程序開發(fā))或商業(yè)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(銷售流程、經(jīng)濟分析)的管道。專業(yè)知識全民化的例子包括「公民參與」(citizen access，如公民數(shù)據(jù)科學(xué)家、公民解決方案整合者)、公民發(fā)展和無程序代碼模式的演進。

Gartner 預(yù)測到了 2023 年，專業(yè)知識全民化的趨勢將在四大面向加速發(fā)展：

資料與分析技術(shù)的全民化：從以數(shù)據(jù)科學(xué)家為對象，擴大到適用于專業(yè)開發(fā)人員的普及工具;

開發(fā)的全民化：利用人工智能工具自主開發(fā)應(yīng)用程序;

設(shè)計的全民化：隨著更多的應(yīng)用程序開發(fā)功能實現(xiàn)自動化，低程序代碼、無程序代碼的場景將持續(xù)增加，賦予公民開發(fā)人員更多能力;

知識的全民化：非 IT 專業(yè)人員透過工具和專家系統(tǒng)，應(yīng)用超出自身專業(yè)能力及訓(xùn)練的專業(yè)技能。

趨勢四、增進人類賦能

增進人類賦能(human augmentation)是利用科技來增進人類在體能和感知力上的機能，并成為人類不可或缺的一部分體驗，其中體能增進是藉由在人體內(nèi)植入或配戴科技組件(穿戴式裝置)來增進人類的機能;而認(rèn)知增進則是透過傳統(tǒng)計算機系統(tǒng)及新興智能空間中多重體驗接口的信息和應(yīng)用來實現(xiàn)。

在未來 10 年，隨著個人開始追求自身機能的增進，人類體能與認(rèn)知的增進技術(shù)將會變得越來越普遍。這將創(chuàng)造一股全新的“消費化(consumerization)”效應(yīng)，員工將持續(xù)增進自身的機能，并進一步拓展到辦公空間的優(yōu)化。

趨勢五、透明化與可追溯性

越來越多的消費者意識到個人資料是非常寶貴且必須受管控的，而企業(yè)也體認(rèn)到保護和管理個人資料的風(fēng)險日益增加，因此各國政府同步實施嚴(yán)格立法來確保企業(yè)組織確實做到這一點。透明化與可追溯性已成為支持這類數(shù)字倫理及隱私權(quán)需求的關(guān)鍵要素。

透明化與可追溯性指用于符合監(jiān)管要求、遵守人工智能和其他先進科技應(yīng)用的道德規(guī)范，并修復(fù)外界對企業(yè)信任的各種態(tài)度、行動及輔助的技術(shù)與措施。企業(yè)建立透明化和信任感時必須專注下列三個領(lǐng)域：人工智能與機器學(xué)習(xí)、個人資料的隱私，所有權(quán)和控制、符合倫理的設(shè)計。

趨勢六、更強大的邊緣運算

邊緣運算是一種運算拓?fù)?，能將信息的處理、?nèi)容的收集與傳送都保留在靠近該信息來源處，嘗試讓流量和處理工作都在本機進行，目的在縮短延遲時間、發(fā)揮邊緣功能并賦予邊緣端更大的自主性。

Burke 表示：“目前邊緣運算多半著重于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的需求，為制造或零售等特定產(chǎn)業(yè)提供脫機或分布式功能給嵌入式物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。然而運算資源日趨成熟并走向?qū)I(yè)化，加上數(shù)據(jù)儲存量的增長，使邊緣端的功能日漸強大，邊緣運算也將成為幾乎所有產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用的主導(dǎo)要素。特別是機器人、無人機、自駕車和執(zhí)行系統(tǒng)等各種復(fù)雜的邊緣裝置，都將加速此轉(zhuǎn)變?！?/p>

趨勢七、分布式云端

分布式云端是將目前集中式公有云服務(wù)分散到不同地點，并由原來的公有云供貨商繼續(xù)負(fù)責(zé)云服務(wù)的營運、治理、更新與升級。這代表大部分公有云服務(wù)所采用的集中式模式將進行轉(zhuǎn)變，為云端運算開創(chuàng)全新時代。

趨勢八、自動化對象

自動化對象是利用人工智能讓過去由人類負(fù)責(zé)的某些流程得以自動化的物理裝置，最典型的自動化對象包括機器人、無人機和自駕車/船與相關(guān)設(shè)備。它們的自動化程度超越了僵化的程序設(shè)計模塊，并能利用人工智能執(zhí)行各種先進行為，以更自然的方式和四周的環(huán)境與人類互動。隨著技能提升、法令開放和社會接受度增加，自動化對象將逐漸被用于不受限制的公共空間。

Burke 表示：“隨著自動化對象數(shù)量大增，獨立的智能對象將逐漸轉(zhuǎn)向成群的協(xié)作型智能對象。這些同時運作的多種裝置，有些需有人力從旁協(xié)助，有些已可獨立運作、無需人類參與;而不同種類的機器人可以在同一個裝配流程中同時運行。舉例來說，在貨運市場最有效的解決方案，可能是使用自駕車將包裹送到目的地，藉由車上的機器人和無人機，確保包裹最后可以安全送達?！?/p>

趨勢九、實用性區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈可在各個商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)間建立信任，透明化地進行跨業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的價值交換，并有機會降低成本、縮短交易結(jié)算時間和改善現(xiàn)金流，因此在重新塑造產(chǎn)業(yè)樣貌極具潛力。

當(dāng)資產(chǎn)可追溯來源時，將大幅降低被偽造品替換的機率;在其他領(lǐng)域也極具價值，包括追蹤食物在整條供應(yīng)鏈中的足跡以辨識污染來源，或追蹤個別環(huán)節(jié)來協(xié)助產(chǎn)品召回。除此之外，區(qū)塊鏈還可用于身份管理;而區(qū)塊鏈中的智能合約能讓系統(tǒng)在事件發(fā)生時自動觸發(fā)行動，例如在每次收到商品時能自動執(zhí)行付款。

Burke 指出：“擴充性和互通程度不足等各種技術(shù)問題，讓區(qū)塊鏈在企業(yè)中的應(yīng)用還不夠成熟。盡管存在這些挑戰(zhàn)，區(qū)塊鏈擁有顛覆產(chǎn)業(yè)和推動營收增長的巨大潛力，因此就算是認(rèn)為區(qū)塊鏈在短期內(nèi)不會快速普及的企業(yè)，都應(yīng)開始評估這項技術(shù)。”

趨勢十、人工智能安全性

人工智能和機器學(xué)習(xí)將持續(xù)用來提升各種應(yīng)用場景中人類決策的能力，雖然這為實現(xiàn)超級自動化和使用自動化對象進行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型帶來了龐大的商機，但同時也因為智慧空間中的物聯(lián)網(wǎng)、云端運算、微服務(wù)，以及高度連網(wǎng)系統(tǒng)受攻擊機率大增，為安全團隊帶來諸多新挑戰(zhàn)。

安全和風(fēng)險主管應(yīng)將重點放在以下三大關(guān)鍵領(lǐng)域：保護人工智能系統(tǒng)、利用人工智能強化安全防護，以及做好攻擊者惡意使用人工智能的準(zhǔn)備。

徐九碎碎念：

科技發(fā)展是不定向的，我們很難預(yù)測未來科技的發(fā)展趨勢。

舉個例子，蒸汽機的發(fā)明引發(fā)了第一次工業(yè)革命，那時候人們預(yù)測的未來科技，就是把蒸汽的作用無限放大，蒸汽賦能萬物變革。

但后來，蒸汽技術(shù)似乎沒像預(yù)測的那樣發(fā)展，而是迎來了以電力的大規(guī)模應(yīng)用為代表的第二次工業(yè)革命。

生活在 21 世紀(jì)的我們，得益于互聯(lián)網(wǎng)和大規(guī)模集成電路的發(fā)明產(chǎn)生，感受到的是 IT 行業(yè)迅猛發(fā)展。所以，我們猜測未來的發(fā)展趨勢是這樣的：無人駕駛、AR&VR、智能家居、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、機器人……

但你有沒有發(fā)現(xiàn)，我們現(xiàn)在關(guān)于未來科技發(fā)展趨勢的預(yù)測，絕大部分都是基于上世紀(jì)互聯(lián)網(wǎng)和大規(guī)模集成電路的發(fā)明。從這個角度看，我們是不是跟上個世紀(jì)人們看待蒸汽機時代是一模一樣?

但誰又能知道 IT 互聯(lián)網(wǎng)帶來的變革余波能持續(xù)多久?也許，跟以往一樣，突然出現(xiàn)一場生物革命、化學(xué)革命，成為第三次工業(yè)革命?

希望接下來新的十年，能來點新的想不到的花樣。你對未來的預(yù)測是什么?