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，但在需要外部知識、邏輯推理或者領(lǐng)域遷移的認知智能領(lǐng)域還處于初級階段。

認知智能將從認知心理學(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)模化生產(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)模化生產(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)遠遠超過 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)也體認到保護和管理個人資料的風險日益增加，因此各國政府同步實施嚴格立法來確保企業(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撲，能將信息的處理、內(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)負責云服務(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責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。”

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?