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達摩院2020十大科技趨勢發布:晶片產業即將迎來大變局

2020年第一個工作日,「達摩院2020十大科技趨勢」發布。這是繼2019年之後,阿里巴巴達摩院第二次預測年度科技趨勢。

2020-01-02 05:46 / 2人閱讀過此篇文章  

2020年第一個工作日,「達摩院2020十大科技趨勢」發布。這是繼2019年之後,阿里巴巴達摩院第二次預測年度科技趨勢。

回望2019年的科技領域,靜水流深之下仍有暗潮湧動。AI晶片崛起、智能城市誕生、5G催生全新應用場景……達摩院去年預測的科技趨勢一一變為現實。科技浪潮新十年開啟,圍繞AI、晶片、雲計算、區塊鏈、工業網際網路、量子計算等領域,達摩院繼續提出最新趨勢,並斷言多個領域將出現顛覆性技術突破。

晶片技術推動了歷次科技浪潮,但隨著摩爾定律的放緩和高算力需求場景的井噴,傳統晶片陷入性能增長瓶頸,業界試圖從晶片產業鏈的各個環節尋找破解之道。達摩院認為,晶片領域的重大突破極有可能在體系架構、基礎材料和設計方法三處實現。

體系架構方面,存儲、計算分離的馮·諾依曼架構難以滿足日益複雜的計算任務,業界正在探索計算存儲一體化架構,以突破晶片的算力和功耗瓶頸;基礎材料方面,以矽為代表的半導體材料趨於性能極限,半導體產業的持續發展需寄望於拓撲絕緣體、二維超導材料等新材料;晶片設計方法也需應勢升級,基於芯粒(chiplet)的模塊化設計方法可取代傳統方法,讓晶片設計變得像搭積木一樣快速。

晶片技術突破的背後是「算力爆炸」,而人工智慧無疑是未來最重要的算力需求方和技術牽引者。目前,語音、視覺、自然語言處理等感知AI技術的發展已到極限,但在通向「強人工智慧」的認知智能方面,AI還處在初級發展階段。達摩院認為,在不久的將來,AI有望習得自主意識、推理能力以及情緒感知能力,實現從感知智能向認知智能的演進。

AI的認知演進,使得機器間的「群體智能」成為可能。達摩院預測,今後AI不僅懂得「人機協同」,還能做到「機機協同」。當機器像人一樣,彼此合作、相互競爭共同完成目標任務,大規模智能交通燈調度、倉儲機器人協作分揀貨物、無人駕駛車自主感知全局路況等場景便不難想像。

與人工智慧技術範式轉變同步的是IT技術範式的轉變。傳統物理機、網絡、軟體等發展失速,雲計算正在融合軟體、算法和硬體,加速各行各業的數字化轉型。達摩院指出,無論晶片、AI還是區塊鏈,所有技術創新都將以雲平台為中心,為雲定製的晶片、與雲深度融合的AI、雲上的區塊鏈應用將層出不窮。一言以蔽之,雲將成所有IT技術創新的中心。

科研與應用間的張力是科技進步的永恆動力。達摩院的科技預測既有前瞻性又充分考慮落地性。去年,達摩院提出,區塊鏈的商業化應用將加速,這一論斷得到了現實驗證。2019年,區塊鏈技術上升為國家戰略,在數字金融、數字政府、智能製造等領域逐步落地。達摩院認為,2020年企業應用區塊鏈技術的門檻將進一步降低,專為區塊鏈設計的端、雲、鏈各類固化核心算法的硬體晶片等也將應運而生,日活千萬的區塊鏈應用將走入大眾。

附:達摩院2020十大科技趨勢

趨勢一、人工智慧從感知智能向認知智能演進

【趨勢概要】人工智慧已經在「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於初級階段。認知智能將從認知心理學、腦科學及人類社會歷史中汲取靈感,並結合跨領域知識圖譜、因果推理、持續學習等技術,建立穩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,實現從感知智能到認知智能的關鍵突破。

趨勢二、計算存儲一體化突破AI算力瓶頸

【趨勢概要】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慧應用需求。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。類似於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,極大提高計算並行度和能效。計算存儲一體化在硬體架構方面的革新,將突破AI算力瓶頸。

趨勢三、工業網際網路的超融合

【趨勢概要】5G、IoT設備、雲計算、邊緣計算的迅速發展將推動工業網際網路的超融合,實現工控系統、通信系統和信息化系統的智能化融合。製造企業將實現設備自動化、搬送自動化和排產自動化,進而實現柔性製造,同時工廠上下游製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。

趨勢四、機器間大規模協作成為可能

【趨勢概要】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後一公里配送。

趨勢五、模塊化降低晶片設計門檻

【趨勢概要】傳統晶片設計模式無法高效應對快速疊代、定製化與碎片化的晶片需求。以RISC-V為代表的開放指令集及其相應的開源SoC晶片設計、高級抽象硬體描述語言和基於IP的模板化晶片設計方法,推動了晶片敏捷設計方法與開源晶片生態的快速發展。此外,基於芯粒(chiplet)的模塊化設計方法用先進封裝的方式將不同功能「晶片模塊」封裝在一起,可以跳過流片快速定製出一個符合應用需求的晶片,進一步加快了晶片的交付。

趨勢六、規模化生產級區塊鏈應用將走入大眾

【趨勢概要】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、雲、鏈各類固化核心算法的硬體晶片等也將應運而生,實現物理世界資產與鏈上資產的錨定,進一步拓展價值網際網路的邊界、實現萬鏈互聯。未來將湧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。

趨勢七、量子計算進入攻堅期

【趨勢概要】2019年,「量子霸權」之爭讓量子計算在再次成為世界科技焦點。超導量子計算晶片的成果,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

【趨勢概要】在摩爾定律放緩以及算力和存儲需求爆發的雙重壓力下,以矽為主體的經典電晶體很難維持半導體產業的持續發展,各大半導體廠商對於3納米以下的晶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

【趨勢概要】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。

趨勢十、雲成為IT技術創新的中心

【趨勢概要】隨著雲技術的深入發展,雲已經遠遠超過IT基礎設施的範疇,漸漸演變成所有IT技術創新的中心。雲已經貫穿新型晶片、新型資料庫、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,同時又衍生了無伺服器計算、雲原生軟體架構、軟硬一體化設計、智能自動化運維等全新的技術模式,雲正在重新定義IT的一切。廣義的雲,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。





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