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阿里達摩院2020十大科技趨勢:工業互聯網超融合,云成IT技術創新中心

今天是 2020年的第一個工作日,阿里巴巴達摩院發布了“達摩院2020十大科技趨勢”預測,該預測圍繞人工智能AI、芯片、云計算、區塊鏈、工業互聯網、量子計算等領域展開,提出多個領域將在2020年出現顛覆性技術突破。

 

在十大科技趨勢中,與當前各行業比較密切相關的顛覆性技術主要體現在工業互聯網的超融合和云技術方面。制造企業將實現設備自動化、搬送自動化和排產自動化,進而實現柔性制造;而云將成所有IT技術創新的中心,為云定制的芯片、與云深度融合的AI、云上的區塊鏈應用將層出不窮。

 

以下是十大趨勢的概要:

 


趨勢一、人工智能從感知智能向認知智能演進

 

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人工智能已經在“聽、說、看”等感知智能領域已經達到或超越了人類水準,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還處于初級階段。

 

未來人工智能熱潮能否進一步打開天花板,形成更大的產業規模,認知智能的突破是關鍵。

 

認知智能可以幫助機器跨越模態理解數據,學習到最接近人腦認知的“一般表達”,獲得類似于人腦的多模感知能力,有望帶來顛覆性創新的產業價值。


 

趨勢二、計算存儲一體化突破AI算力瓶頸

 

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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瓶頸以及功耗瓶頸已經成為對更先進算法探索的限制因素。類似于腦神經結構的存內計算架構將數據存儲單元和計算單元融合為一體,能顯著減少數據搬運,極大提高計算并行度和能效。計算存儲一體化在硬件架構方面的革新,將突破AI算力瓶頸。

 

計算存儲一體化,類似于人腦,將數據存儲單元和計算單元融合為一體,能顯著減少數據搬運,極大提高計算并行度和能效。

 

計算存儲一體化正在助力、推動算法升級,成為下一代AI系統的入口。存內計算提供的大規模更高效的算力,使得算法設計有更充分的想象力,不再受到算力的約束。從而將硬件上的先進性,升級為系統、算法的領先優勢,最終加速孵化新業務。

 

更進一步,計算存儲一體化是一個game-changer,開辟了一條新賽道。它的出現將通過迫使產業升級,重構現在處理器和存儲器的相對壟斷的產業格局。在此過程中,可以幫助更多芯片行業中小企業發展,更為國產芯片創造彎道超車創造了機會。

 


趨勢三、工業互聯網的超融合

 

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5G、IoT設備、云計算、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、通信系統和信息化系統的智能化融合。制造企業將實現設備自動化、搬送自動化和排產自動化,進而實現柔性制造,同時工廠上下游制造產線能實時調整和協同。這將大幅提升工廠的生產效率及企業的盈利能力。對產值數十萬億乃至數百萬億的工業產業而言,提高5%-10%的效率,就會產生數萬億人民幣的價值。

 

工業互聯網主要解決三個問題。

 

一、將制造企業內部的IT軟件系統與OT設備系統打通,進行自動派單,從而實現柔性制造。

二、在工廠外實現上下游產業鏈的優化組合。

三、產品的設計和產品生命周期的管理。

 

工業系統通過工業互聯網連接起來,工業互聯網第一次讓人類掌握了一個實時調整工業系統能力的工具,從而大幅度促進了生產效率,降低了庫存,提高了質量。整個中國的第二產業是40萬億人民幣,如果按照提高5%-10%的效率計算,將是產生2-4萬億人民幣的價值。這將大幅提升企業的盈利能力。

 


趨勢四、機器間大規模協作成為可能

 

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傳統單體智能無法滿足大規模智能設備的實時感知、決策。物聯網協同感知技術、5G通信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:大規模智能交通燈調度將實現動態實時調整,倉儲機器人協作完成貨物分揀的高效協作,無人駕駛車可以感知全局路況,群體無人機協同將高效打通最后一公里配送。

 

未來5年,多智能體協作將在城市生活的方方面面落地發展,倉儲機器人的高效協作完成貨物的快速分揀,提升物流效率,降低存儲和運輸成本;道路上的無人車能夠決定并道時是否讓其他車先行,提升無人駕駛的安全性和交通效率;交通燈根據當前路口和鄰近路口的實時交通情況來決定調度信號,真正盤活整個城市高峰時期的交通;網約車平臺會根據城市不同地點各個時間的打車需求來優化給每輛車的派單,降低用戶等車時間,提升司機收入。

 

多智能體協同及群體智能這樣全新的人工智能范式的發展和普及將會帶來整個經濟社會的升級,讓人工智能不再只是單個的工具,而是協調整個人類工作生活網絡的核心系統。

 


趨勢五、模塊化降低芯片設計門檻

 

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傳統芯片設計模式無法高效應對快速迭代、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的開源SoC芯片設計、高級抽象硬件描述語言和基于IP的模板化芯片設計方法,推動了芯片敏捷設計方法與開源芯片生態的快速發展。此外,基于芯粒(chiplet)的模塊化設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用需求的芯片,進一步加快了芯片的交付。

 

未來計算機的系統結構,可能不是由單獨封裝的芯片制造的,而是在一塊較大的硅片上互連成芯片網絡的Chiplets制造的。模塊化的芯片技術最終可以實現像搭積木一樣”組裝“芯片。

 


趨勢六、規模化生產級區塊鏈應用將走入大眾

 

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區塊鏈BaaS(Blockchain as a Service)服務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、云、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,進一步拓展價值互聯網的邊界、實現萬鏈互聯。未來將涌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,日活千萬以上的規模化生產級區塊鏈應用將會走入大眾。

 

在電氣時代,用電量是衡量經濟水平的核心指標;在4G時代,互聯網上的活躍用戶數是繁榮的標志;在數字經濟時代,面對即將到來的海量用戶場景,我們相信在未來的1年,將會井噴式的涌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。與此而來的,一批日活千萬的區塊鏈規模化生產級應用將會走入大眾。以區塊鏈為基礎的分布式帳本,將在數字經濟中進一步推動產業數字化形成的價值有效傳遞,從而構建新一代價值互聯網和契約社會。

 


趨勢七、量子計算進入攻堅期

 

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2019年,“量子霸權”之爭讓量子計算在再次成為世界科技焦點。超導量子計算芯片的成果,增強了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投入進一步增大、競爭激化、產業化加速和生態更加豐富的階段。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,量子計算將進入技術攻堅期。

 


趨勢八、新材料推動半導體器件革新

 

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在摩爾定律放緩以及算力和存儲需求爆發的雙重壓力下,以硅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、保護數據隱私的AI技術將加速落地

 

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數據流通所產生的合規成本越來越高。使用AI技術保護數據隱私正在成為新的技術熱點,其能夠在保證各方數據安全和隱私的同時,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。

 

保護數據隱私的AI安全技術拓展傳統分布式計算以及信息安全范疇,為網絡協作計算提供一種新的計算模式。它可通過多種技術結合保護數據安全,包括安全多方計算、差分隱私、同態加密、混淆電路、加密搜索與計算、可信軟硬件等;也可利用人工智能保障模型魯棒與安全性,如模型加固、數據毒化防御、對抗性樣本防御等。

 


趨勢十、云成為IT技術創新的中心

 

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隨著云技術的深入發展,云已經遠遠超過IT基礎設施的范疇,漸漸演變成所有IT技術創新的中心。云已經貫穿新型芯片、新型數據庫、自驅動自適應的網絡、大數據、AI、物聯網、區塊鏈、量子計算整個IT技術鏈路,同時又衍生了無服務器計算、云原生軟件架構、軟硬一體化設計、智能自動化運維等全新的技術模式,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技術變成觸手可及的服務,成為整個數字經濟的基礎設施。

 

未來的軟件一定是生長于云上的,云原生和無服務器計算正在重塑整個軟件生命周期,從軟件需求設計到研發到發布到構建分發到運維等。在All-in-Cloud的時代,基于軟硬一體化重新設計的云計算基礎設施以及通過云原生的嶄新資源交付方式在提高計算效率、易用性的同時降低計算和運維成本,進一步鞏固云成為數字經濟時代基礎設施。

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