达摩院2022十大科技趋势发布：硅光芯片将突破摩尔定律限制_老虎社区_美港股上老虎

达摩院2022十大科技趋势发布：硅光芯片将突破摩尔定律限制

钱江晚报2021-12-28

12月28日，阿里巴巴达摩院发布2022十大科技趋势，这是达摩院连续第四年发布前沿科技趋势预测。通过“定量发散”与“定性收敛”结合的研究方法，达摩院分析了近三年来的770万篇公开论文、8.5万份专利，覆盖159个领域，挖掘其中热点及重点技术突破，深度访谈近100位科学家，提出了2022年可能照进现实的十大科技趋势，覆盖人工智能、芯片、计算和通信等领域。达摩院首先关注到可能激发全局变革、令人...

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_无解_
·2021-12-28
百度牛逼，百度加油[笑哭]
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- 老胡八一:
  吹牛股。。。天天吹天天跌
  2021-12-29
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今天也是很优秀
·2021-12-28
百度还是厉害的
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MG黄
·2021-12-28
11. 阿里巴巴死而复生，中概股回暖！
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阿珠_0958
·2021-12-28
[得意] [得意] [得意]
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xiaochoochoo
·2021-12-28
写得好!
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找乐自由之路
·2021-12-28
阿里只要不吃里扒外还是好公司
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- MG黄:
  回去读点书
  2021-12-28
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Science。通过将人工智能引入更底层的科研领域，处理多维、多模态的海量数据，科学家可能突破长久以来的研究瓶颈，抵达更远的无人区。\n人工智能本身也将迎来模式变革。超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，它解决了传统深度学习的应用碎片化难题，引发科研机构和企业重点投入。达摩院认为，因性能与能耗提升不成比例，大模型参数竞赛将进入冷静期，大小模型云边端协同进化会是未来趋势。\n变革还将发生在芯片领域。在电子芯片的制程竞赛接近终点的情况下，硅光芯片异军突起，融合光子和电子优势，突破摩尔定律限制，满足人工智能、云计算带来的爆发性算力需求。预计未来三年，硅光芯片将承载大型数据中心的高速信息传输。\n人工智能的应用进一步延伸，有望对国计民生产生影响。风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，但由于波动性、随机性、反调峰等特征，带来了并网难、消纳率低等问题。达摩院认为，AI可通过精准的计算和协调能力，成为电网的智能“调度员”，帮助大规模消纳绿色能源。传统医疗过于依赖医生经验，效果参差不齐。人工智能与精准医疗的深度融合，将打造出临床医学的高精度导航系统，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。\n计算和通信领域的变革不断加快，数据安全和隐私保护得到前所未有的关注。全域隐私计算将成为安全领域的基石性技术。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望实现全域数据安全保护，为数字时代保驾护航。\n网络的边界将被不断拓展。星地计算将构建卫星及地面一体化的通信与计算，让网络覆盖海洋、沙漠、深空等无人区。达摩院预计，未来三年内低轨卫星数量将快速增长，与高轨卫星组成卫星互联网。网络技术的发展还将推动形成云网端融合的新计算体系，让终端专注极致体验，不断催生云上新物种，带领我们进入以沉浸式体验为核心的新一代互联网。\n趋势一 AI for Science\n人工智能成为科学家的新生产工具，催生科研新范式\n【趋势概要】实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式，而人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据，解决复杂场景下的科学难题，带领科学探索抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程，还将帮助发现新的科学规律。预计未来三年，人工智能将在应用科学中得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。\n趋势二 大小模型协同进化\n大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化\n【趋势概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。\n趋势三 硅光芯片\n光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制\n【趋势概要】电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。\n趋势四 绿色能源AI\n人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系\n【趋势概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用，将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力，成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑，推动碳中和进程。预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。\n趋势五 柔性感知机器人\n机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务\n【趋势概要】传统机器人依赖预编程，局限于大型生产线等结构化场景。近年来，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。\n趋势六 高精度医疗导航\n人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度与效率提升\n【趋势概要】传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。\n趋势七 全域隐私计算\n破解数据保护与流通两难，隐私计算走向全域数据保护\n【趋势概要】数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。预计未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。\n趋势八 星地计算\n卫星及地面一体化的通信与计算，促进空天地海全面数字化\n【趋势概要】基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为删除的内容:集成一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。预计未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，卫星及其地面系统将成为新型计算节点。\n趋势九 云网端融合\n云网端融合形成新计算体系，催生云上新物种\n【趋势概要】新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。\n趋势十 XR互联网\nXR眼镜会成为重要交互界面，带动下一代互联网发展\n【趋势概要】随着端云协同计算、网络通信、数字孪生等技术发展，以沉浸式体验为核心的XR（未来虚实融合）互联网将迎爆发期。眼镜有望成为新的人机交互界面，推动形成有别于平面互联网的XR互联网，催生从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。XR互联网将重塑数字应用形态，变革娱乐、社交、工作、购物、教育、医疗等场景交互方式。预计未来三年，外形与重量接近普通眼镜的新一代XR眼镜将产生，成为下一代互联网的关键入口。","kind":null,"is_publish_news":true,"is_publish_highlight":true,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1},"commentList":[{"id":696292313,"gmtCreate":1640698876746,"gmtModify":1640699403289,"author":{"id":"3549871285956389","authorId":"3549871285956389","name":"_无解_","avatar":"https://static.tigerbbs.com/cfd513996b2ed568c822a25e7a5f7284","vip":1,"crmLevel":7,"crmLevelSwitch":1,"authorIdStr":"3549871285956389","idStr":"3549871285956389"},"htmlText":"百度牛逼，百度加油[笑哭]&nbsp;","listText":"百度牛逼，百度加油[笑哭]&nbsp;","text":"百度牛逼，百度加油[笑哭]","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":3,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/696292313","repostId":1139105558,"repostType":2,"repost":{"id":"1139105558","pubTimestamp":1640662718,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1139105558?lang=&edition=full","pubTime":"2021-12-28 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Science。通过将人工智能引入更底层的科研领域，处理多维、多模态的海量数据，科学家可能突破长久以来的研究瓶颈，抵达更远的无人区。\n人工智能本身也将迎来模式变革。超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，它解决了传统深度学习的应用碎片化难题，引发科研机构和企业重点投入。达摩院认为，因性能与能耗提升不成比例，大模型参数竞赛将进入冷静期，大小模型云边端协同进化会是未来趋势。\n变革还将发生在芯片领域。在电子芯片的制程竞赛接近终点的情况下，硅光芯片异军突起，融合光子和电子优势，突破摩尔定律限制，满足人工智能、云计算带来的爆发性算力需求。预计未来三年，硅光芯片将承载大型数据中心的高速信息传输。\n人工智能的应用进一步延伸，有望对国计民生产生影响。风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，但由于波动性、随机性、反调峰等特征，带来了并网难、消纳率低等问题。达摩院认为，AI可通过精准的计算和协调能力，成为电网的智能“调度员”，帮助大规模消纳绿色能源。传统医疗过于依赖医生经验，效果参差不齐。人工智能与精准医疗的深度融合，将打造出临床医学的高精度导航系统，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。\n计算和通信领域的变革不断加快，数据安全和隐私保护得到前所未有的关注。全域隐私计算将成为安全领域的基石性技术。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望实现全域数据安全保护，为数字时代保驾护航。\n网络的边界将被不断拓展。星地计算将构建卫星及地面一体化的通信与计算，让网络覆盖海洋、沙漠、深空等无人区。达摩院预计，未来三年内低轨卫星数量将快速增长，与高轨卫星组成卫星互联网。网络技术的发展还将推动形成云网端融合的新计算体系，让终端专注极致体验，不断催生云上新物种，带领我们进入以沉浸式体验为核心的新一代互联网。\n趋势一 AI for Science\n人工智能成为科学家的新生产工具，催生科研新范式\n【趋势概要】实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式，而人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据，解决复杂场景下的科学难题，带领科学探索抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程，还将帮助发现新的科学规律。预计未来三年，人工智能将在应用科学中得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。\n趋势二 大小模型协同进化\n大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化\n【趋势概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。\n趋势三 硅光芯片\n光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制\n【趋势概要】电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。\n趋势四 绿色能源AI\n人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系\n【趋势概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用，将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力，成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑，推动碳中和进程。预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。\n趋势五 柔性感知机器人\n机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务\n【趋势概要】传统机器人依赖预编程，局限于大型生产线等结构化场景。近年来，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。\n趋势六 高精度医疗导航\n人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度与效率提升\n【趋势概要】传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。\n趋势七 全域隐私计算\n破解数据保护与流通两难，隐私计算走向全域数据保护\n【趋势概要】数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。预计未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。\n趋势八 星地计算\n卫星及地面一体化的通信与计算，促进空天地海全面数字化\n【趋势概要】基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为删除的内容:集成一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。预计未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，卫星及其地面系统将成为新型计算节点。\n趋势九 云网端融合\n云网端融合形成新计算体系，催生云上新物种\n【趋势概要】新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。\n趋势十 XR互联网\nXR眼镜会成为重要交互界面，带动下一代互联网发展\n【趋势概要】随着端云协同计算、网络通信、数字孪生等技术发展，以沉浸式体验为核心的XR（未来虚实融合）互联网将迎爆发期。眼镜有望成为新的人机交互界面，推动形成有别于平面互联网的XR互联网，催生从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。XR互联网将重塑数字应用形态，变革娱乐、社交、工作、购物、教育、医疗等场景交互方式。预计未来三年，外形与重量接近普通眼镜的新一代XR眼镜将产生，成为下一代互联网的关键入口。","source":"lsy1592808427283","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>达摩院2022十大科技趋势发布：硅光芯片将突破摩尔定律限制</title>\n<style 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大小模型协同进化\n大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化\n【趋势概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。\n趋势三 硅光芯片\n光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制\n【趋势概要】电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。\n趋势四 绿色能源AI\n人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系\n【趋势概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用，将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力，成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑，推动碳中和进程。预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。\n趋势五 柔性感知机器人\n机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务\n【趋势概要】传统机器人依赖预编程，局限于大型生产线等结构化场景。近年来，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。\n趋势六 高精度医疗导航\n人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度与效率提升\n【趋势概要】传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。\n趋势七 全域隐私计算\n破解数据保护与流通两难，隐私计算走向全域数据保护\n【趋势概要】数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。预计未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。\n趋势八 星地计算\n卫星及地面一体化的通信与计算，促进空天地海全面数字化\n【趋势概要】基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为删除的内容:集成一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。预计未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，卫星及其地面系统将成为新型计算节点。\n趋势九 云网端融合\n云网端融合形成新计算体系，催生云上新物种\n【趋势概要】新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。\n趋势十 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Science。通过将人工智能引入更底层的科研领域，处理多维、多模态的海量数据，科学家可能突破长久以来的研究瓶颈，抵达更远的无人区。\n人工智能本身也将迎来模式变革。超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，它解决了传统深度学习的应用碎片化难题，引发科研机构和企业重点投入。达摩院认为，因性能与能耗提升不成比例，大模型参数竞赛将进入冷静期，大小模型云边端协同进化会是未来趋势。\n变革还将发生在芯片领域。在电子芯片的制程竞赛接近终点的情况下，硅光芯片异军突起，融合光子和电子优势，突破摩尔定律限制，满足人工智能、云计算带来的爆发性算力需求。预计未来三年，硅光芯片将承载大型数据中心的高速信息传输。\n人工智能的应用进一步延伸，有望对国计民生产生影响。风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，但由于波动性、随机性、反调峰等特征，带来了并网难、消纳率低等问题。达摩院认为，AI可通过精准的计算和协调能力，成为电网的智能“调度员”，帮助大规模消纳绿色能源。传统医疗过于依赖医生经验，效果参差不齐。人工智能与精准医疗的深度融合，将打造出临床医学的高精度导航系统，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。\n计算和通信领域的变革不断加快，数据安全和隐私保护得到前所未有的关注。全域隐私计算将成为安全领域的基石性技术。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望实现全域数据安全保护，为数字时代保驾护航。\n网络的边界将被不断拓展。星地计算将构建卫星及地面一体化的通信与计算，让网络覆盖海洋、沙漠、深空等无人区。达摩院预计，未来三年内低轨卫星数量将快速增长，与高轨卫星组成卫星互联网。网络技术的发展还将推动形成云网端融合的新计算体系，让终端专注极致体验，不断催生云上新物种，带领我们进入以沉浸式体验为核心的新一代互联网。\n趋势一 AI for Science\n人工智能成为科学家的新生产工具，催生科研新范式\n【趋势概要】实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式，而人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据，解决复杂场景下的科学难题，带领科学探索抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程，还将帮助发现新的科学规律。预计未来三年，人工智能将在应用科学中得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。\n趋势二 大小模型协同进化\n大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化\n【趋势概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。\n趋势三 硅光芯片\n光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制\n【趋势概要】电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。\n趋势四 绿色能源AI\n人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系\n【趋势概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用，将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力，成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑，推动碳中和进程。预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。\n趋势五 柔性感知机器人\n机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务\n【趋势概要】传统机器人依赖预编程，局限于大型生产线等结构化场景。近年来，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。\n趋势六 高精度医疗导航\n人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度与效率提升\n【趋势概要】传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。\n趋势七 全域隐私计算\n破解数据保护与流通两难，隐私计算走向全域数据保护\n【趋势概要】数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。预计未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。\n趋势八 星地计算\n卫星及地面一体化的通信与计算，促进空天地海全面数字化\n【趋势概要】基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为删除的内容:集成一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。预计未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，卫星及其地面系统将成为新型计算节点。\n趋势九 云网端融合\n云网端融合形成新计算体系，催生云上新物种\n【趋势概要】新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。\n趋势十 XR互联网\nXR眼镜会成为重要交互界面，带动下一代互联网发展\n【趋势概要】随着端云协同计算、网络通信、数字孪生等技术发展，以沉浸式体验为核心的XR（未来虚实融合）互联网将迎爆发期。眼镜有望成为新的人机交互界面，推动形成有别于平面互联网的XR互联网，催生从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。XR互联网将重塑数字应用形态，变革娱乐、社交、工作、购物、教育、医疗等场景交互方式。预计未来三年，外形与重量接近普通眼镜的新一代XR眼镜将产生，成为下一代互联网的关键入口。","source":"lsy1592808427283","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>达摩院2022十大科技趋势发布：硅光芯片将突破摩尔定律限制</title>\n<style 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大小模型协同进化\n大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化\n【趋势概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。\n趋势三 硅光芯片\n光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制\n【趋势概要】电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。\n趋势四 绿色能源AI\n人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系\n【趋势概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用，将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力，成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑，推动碳中和进程。预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。\n趋势五 柔性感知机器人\n机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务\n【趋势概要】传统机器人依赖预编程，局限于大型生产线等结构化场景。近年来，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。\n趋势六 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Science。通过将人工智能引入更底层的科研领域，处理多维、多模态的海量数据，科学家可能突破长久以来的研究瓶颈，抵达更远的无人区。\n人工智能本身也将迎来模式变革。超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，它解决了传统深度学习的应用碎片化难题，引发科研机构和企业重点投入。达摩院认为，因性能与能耗提升不成比例，大模型参数竞赛将进入冷静期，大小模型云边端协同进化会是未来趋势。\n变革还将发生在芯片领域。在电子芯片的制程竞赛接近终点的情况下，硅光芯片异军突起，融合光子和电子优势，突破摩尔定律限制，满足人工智能、云计算带来的爆发性算力需求。预计未来三年，硅光芯片将承载大型数据中心的高速信息传输。\n人工智能的应用进一步延伸，有望对国计民生产生影响。风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，但由于波动性、随机性、反调峰等特征，带来了并网难、消纳率低等问题。达摩院认为，AI可通过精准的计算和协调能力，成为电网的智能“调度员”，帮助大规模消纳绿色能源。传统医疗过于依赖医生经验，效果参差不齐。人工智能与精准医疗的深度融合，将打造出临床医学的高精度导航系统，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。\n计算和通信领域的变革不断加快，数据安全和隐私保护得到前所未有的关注。全域隐私计算将成为安全领域的基石性技术。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望实现全域数据安全保护，为数字时代保驾护航。\n网络的边界将被不断拓展。星地计算将构建卫星及地面一体化的通信与计算，让网络覆盖海洋、沙漠、深空等无人区。达摩院预计，未来三年内低轨卫星数量将快速增长，与高轨卫星组成卫星互联网。网络技术的发展还将推动形成云网端融合的新计算体系，让终端专注极致体验，不断催生云上新物种，带领我们进入以沉浸式体验为核心的新一代互联网。\n趋势一 AI for Science\n人工智能成为科学家的新生产工具，催生科研新范式\n【趋势概要】实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式，而人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据，解决复杂场景下的科学难题，带领科学探索抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程，还将帮助发现新的科学规律。预计未来三年，人工智能将在应用科学中得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。\n趋势二 大小模型协同进化\n大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化\n【趋势概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。\n趋势三 硅光芯片\n光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制\n【趋势概要】电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。\n趋势四 绿色能源AI\n人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系\n【趋势概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用，将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力，成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑，推动碳中和进程。预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。\n趋势五 柔性感知机器人\n机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务\n【趋势概要】传统机器人依赖预编程，局限于大型生产线等结构化场景。近年来，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。\n趋势六 高精度医疗导航\n人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度与效率提升\n【趋势概要】传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。\n趋势七 全域隐私计算\n破解数据保护与流通两难，隐私计算走向全域数据保护\n【趋势概要】数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。预计未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。\n趋势八 星地计算\n卫星及地面一体化的通信与计算，促进空天地海全面数字化\n【趋势概要】基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为删除的内容:集成一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。预计未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，卫星及其地面系统将成为新型计算节点。\n趋势九 云网端融合\n云网端融合形成新计算体系，催生云上新物种\n【趋势概要】新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。\n趋势十 XR互联网\nXR眼镜会成为重要交互界面，带动下一代互联网发展\n【趋势概要】随着端云协同计算、网络通信、数字孪生等技术发展，以沉浸式体验为核心的XR（未来虚实融合）互联网将迎爆发期。眼镜有望成为新的人机交互界面，推动形成有别于平面互联网的XR互联网，催生从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。XR互联网将重塑数字应用形态，变革娱乐、社交、工作、购物、教育、医疗等场景交互方式。预计未来三年，外形与重量接近普通眼镜的新一代XR眼镜将产生，成为下一代互联网的关键入口。","source":"lsy1592808427283","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>达摩院2022十大科技趋势发布：硅光芯片将突破摩尔定律限制</title>\n<style 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大小模型协同进化\n大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化\n【趋势概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。\n趋势三 硅光芯片\n光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制\n【趋势概要】电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。\n趋势四 绿色能源AI\n人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系\n【趋势概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用，将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力，成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑，推动碳中和进程。预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。\n趋势五 柔性感知机器人\n机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务\n【趋势概要】传统机器人依赖预编程，局限于大型生产线等结构化场景。近年来，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。\n趋势六 高精度医疗导航\n人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度与效率提升\n【趋势概要】传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。\n趋势七 全域隐私计算\n破解数据保护与流通两难，隐私计算走向全域数据保护\n【趋势概要】数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。预计未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。\n趋势八 星地计算\n卫星及地面一体化的通信与计算，促进空天地海全面数字化\n【趋势概要】基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为删除的内容:集成一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。预计未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，卫星及其地面系统将成为新型计算节点。\n趋势九 云网端融合\n云网端融合形成新计算体系，催生云上新物种\n【趋势概要】新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。\n趋势十 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Science。通过将人工智能引入更底层的科研领域，处理多维、多模态的海量数据，科学家可能突破长久以来的研究瓶颈，抵达更远的无人区。\n人工智能本身也将迎来模式变革。超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，它解决了传统深度学习的应用碎片化难题，引发科研机构和企业重点投入。达摩院认为，因性能与能耗提升不成比例，大模型参数竞赛将进入冷静期，大小模型云边端协同进化会是未来趋势。\n变革还将发生在芯片领域。在电子芯片的制程竞赛接近终点的情况下，硅光芯片异军突起，融合光子和电子优势，突破摩尔定律限制，满足人工智能、云计算带来的爆发性算力需求。预计未来三年，硅光芯片将承载大型数据中心的高速信息传输。\n人工智能的应用进一步延伸，有望对国计民生产生影响。风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，但由于波动性、随机性、反调峰等特征，带来了并网难、消纳率低等问题。达摩院认为，AI可通过精准的计算和协调能力，成为电网的智能“调度员”，帮助大规模消纳绿色能源。传统医疗过于依赖医生经验，效果参差不齐。人工智能与精准医疗的深度融合，将打造出临床医学的高精度导航系统，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。\n计算和通信领域的变革不断加快，数据安全和隐私保护得到前所未有的关注。全域隐私计算将成为安全领域的基石性技术。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望实现全域数据安全保护，为数字时代保驾护航。\n网络的边界将被不断拓展。星地计算将构建卫星及地面一体化的通信与计算，让网络覆盖海洋、沙漠、深空等无人区。达摩院预计，未来三年内低轨卫星数量将快速增长，与高轨卫星组成卫星互联网。网络技术的发展还将推动形成云网端融合的新计算体系，让终端专注极致体验，不断催生云上新物种，带领我们进入以沉浸式体验为核心的新一代互联网。\n趋势一 AI for Science\n人工智能成为科学家的新生产工具，催生科研新范式\n【趋势概要】实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式，而人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据，解决复杂场景下的科学难题，带领科学探索抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程，还将帮助发现新的科学规律。预计未来三年，人工智能将在应用科学中得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。\n趋势二 大小模型协同进化\n大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化\n【趋势概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。\n趋势三 硅光芯片\n光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制\n【趋势概要】电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。\n趋势四 绿色能源AI\n人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系\n【趋势概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用，将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力，成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑，推动碳中和进程。预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。\n趋势五 柔性感知机器人\n机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务\n【趋势概要】传统机器人依赖预编程，局限于大型生产线等结构化场景。近年来，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。\n趋势六 高精度医疗导航\n人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度与效率提升\n【趋势概要】传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。\n趋势七 全域隐私计算\n破解数据保护与流通两难，隐私计算走向全域数据保护\n【趋势概要】数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。预计未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。\n趋势八 星地计算\n卫星及地面一体化的通信与计算，促进空天地海全面数字化\n【趋势概要】基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为删除的内容:集成一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。预计未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，卫星及其地面系统将成为新型计算节点。\n趋势九 云网端融合\n云网端融合形成新计算体系，催生云上新物种\n【趋势概要】新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。\n趋势十 XR互联网\nXR眼镜会成为重要交互界面，带动下一代互联网发展\n【趋势概要】随着端云协同计算、网络通信、数字孪生等技术发展，以沉浸式体验为核心的XR（未来虚实融合）互联网将迎爆发期。眼镜有望成为新的人机交互界面，推动形成有别于平面互联网的XR互联网，催生从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。XR互联网将重塑数字应用形态，变革娱乐、社交、工作、购物、教育、医疗等场景交互方式。预计未来三年，外形与重量接近普通眼镜的新一代XR眼镜将产生，成为下一代互联网的关键入口。","source":"lsy1592808427283","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>达摩院2022十大科技趋势发布：硅光芯片将突破摩尔定律限制</title>\n<style 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大小模型协同进化\n大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化\n【趋势概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。\n趋势三 硅光芯片\n光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制\n【趋势概要】电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。\n趋势四 绿色能源AI\n人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系\n【趋势概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用，将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力，成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑，推动碳中和进程。预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。\n趋势五 柔性感知机器人\n机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务\n【趋势概要】传统机器人依赖预编程，局限于大型生产线等结构化场景。近年来，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。\n趋势六 高精度医疗导航\n人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度与效率提升\n【趋势概要】传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。\n趋势七 全域隐私计算\n破解数据保护与流通两难，隐私计算走向全域数据保护\n【趋势概要】数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。预计未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。\n趋势八 星地计算\n卫星及地面一体化的通信与计算，促进空天地海全面数字化\n【趋势概要】基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为删除的内容:集成一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。预计未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，卫星及其地面系统将成为新型计算节点。\n趋势九 云网端融合\n云网端融合形成新计算体系，催生云上新物种\n【趋势概要】新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。\n趋势十 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大小模型协同进化\n大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化\n【趋势概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。\n趋势三 硅光芯片\n光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制\n【趋势概要】电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。\n趋势四 绿色能源AI\n人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系\n【趋势概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用，将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力，成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑，推动碳中和进程。预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。\n趋势五 柔性感知机器人\n机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务\n【趋势概要】传统机器人依赖预编程，局限于大型生产线等结构化场景。近年来，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。\n趋势六 高精度医疗导航\n人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度与效率提升\n【趋势概要】传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。\n趋势七 全域隐私计算\n破解数据保护与流通两难，隐私计算走向全域数据保护\n【趋势概要】数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。预计未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。\n趋势八 星地计算\n卫星及地面一体化的通信与计算，促进空天地海全面数字化\n【趋势概要】基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为删除的内容:集成一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。预计未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，卫星及其地面系统将成为新型计算节点。\n趋势九 云网端融合\n云网端融合形成新计算体系，催生云上新物种\n【趋势概要】新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。\n趋势十 XR互联网\nXR眼镜会成为重要交互界面，带动下一代互联网发展\n【趋势概要】随着端云协同计算、网络通信、数字孪生等技术发展，以沉浸式体验为核心的XR（未来虚实融合）互联网将迎爆发期。眼镜有望成为新的人机交互界面，推动形成有别于平面互联网的XR互联网，催生从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。XR互联网将重塑数字应用形态，变革娱乐、社交、工作、购物、教育、医疗等场景交互方式。预计未来三年，外形与重量接近普通眼镜的新一代XR眼镜将产生，成为下一代互联网的关键入口。","source":"lsy1592808427283","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>达摩院2022十大科技趋势发布：硅光芯片将突破摩尔定律限制</title>\n<style 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大小模型协同进化\n大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化\n【趋势概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。\n趋势三 硅光芯片\n光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制\n【趋势概要】电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。\n趋势四 绿色能源AI\n人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系\n【趋势概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用，将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力，成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑，推动碳中和进程。预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。\n趋势五 柔性感知机器人\n机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务\n【趋势概要】传统机器人依赖预编程，局限于大型生产线等结构化场景。近年来，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。\n趋势六 高精度医疗导航\n人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度与效率提升\n【趋势概要】传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。\n趋势七 全域隐私计算\n破解数据保护与流通两难，隐私计算走向全域数据保护\n【趋势概要】数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。预计未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。\n趋势八 星地计算\n卫星及地面一体化的通信与计算，促进空天地海全面数字化\n【趋势概要】基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为删除的内容:集成一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。预计未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，卫星及其地面系统将成为新型计算节点。\n趋势九 云网端融合\n云网端融合形成新计算体系，催生云上新物种\n【趋势概要】新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。\n趋势十 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大小模型协同进化\n大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化\n【趋势概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。\n趋势三 硅光芯片\n光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制\n【趋势概要】电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。\n趋势四 绿色能源AI\n人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系\n【趋势概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用，将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力，成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑，推动碳中和进程。预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。\n趋势五 柔性感知机器人\n机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务\n【趋势概要】传统机器人依赖预编程，局限于大型生产线等结构化场景。近年来，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。\n趋势六 高精度医疗导航\n人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度与效率提升\n【趋势概要】传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。\n趋势七 全域隐私计算\n破解数据保护与流通两难，隐私计算走向全域数据保护\n【趋势概要】数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。预计未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。\n趋势八 星地计算\n卫星及地面一体化的通信与计算，促进空天地海全面数字化\n【趋势概要】基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为删除的内容:集成一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。预计未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，卫星及其地面系统将成为新型计算节点。\n趋势九 云网端融合\n云网端融合形成新计算体系，催生云上新物种\n【趋势概要】新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。\n趋势十 XR互联网\nXR眼镜会成为重要交互界面，带动下一代互联网发展\n【趋势概要】随着端云协同计算、网络通信、数字孪生等技术发展，以沉浸式体验为核心的XR（未来虚实融合）互联网将迎爆发期。眼镜有望成为新的人机交互界面，推动形成有别于平面互联网的XR互联网，催生从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。XR互联网将重塑数字应用形态，变革娱乐、社交、工作、购物、教育、医疗等场景交互方式。预计未来三年，外形与重量接近普通眼镜的新一代XR眼镜将产生，成为下一代互联网的关键入口。","source":"lsy1592808427283","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>达摩院2022十大科技趋势发布：硅光芯片将突破摩尔定律限制</title>\n<style 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href=\"https://baijiahao.baidu.com/s?id=1720356889968545167&wfr=spider&for=pc\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/3a7574e1aacf9a9c99f899d5e60407e9","relate_stocks":{"BABA":"阿里巴巴"},"source_url":"https://baijiahao.baidu.com/s?id=1720356889968545167&wfr=spider&for=pc","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1139105558","content_text":"12月28日，阿里巴巴达摩院发布2022十大科技趋势，这是达摩院连续第四年发布前沿科技趋势预测。通过“定量发散”与“定性收敛”结合的研究方法，达摩院分析了近三年来的770万篇公开论文、8.5万份专利，覆盖159个领域，挖掘其中热点及重点技术突破，深度访谈近100位科学家，提出了2022年可能照进现实的十大科技趋势，覆盖人工智能、芯片、计算和通信等领域。\n达摩院首先关注到可能激发全局变革、令人心潮澎湃的科学基础范式变化。数百年来科学研究主要使用实验科学和理论科学两大基础范式，如今可能迎来全新范式：AI for Science。通过将人工智能引入更底层的科研领域，处理多维、多模态的海量数据，科学家可能突破长久以来的研究瓶颈，抵达更远的无人区。\n人工智能本身也将迎来模式变革。超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，它解决了传统深度学习的应用碎片化难题，引发科研机构和企业重点投入。达摩院认为，因性能与能耗提升不成比例，大模型参数竞赛将进入冷静期，大小模型云边端协同进化会是未来趋势。\n变革还将发生在芯片领域。在电子芯片的制程竞赛接近终点的情况下，硅光芯片异军突起，融合光子和电子优势，突破摩尔定律限制，满足人工智能、云计算带来的爆发性算力需求。预计未来三年，硅光芯片将承载大型数据中心的高速信息传输。\n人工智能的应用进一步延伸，有望对国计民生产生影响。风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，但由于波动性、随机性、反调峰等特征，带来了并网难、消纳率低等问题。达摩院认为，AI可通过精准的计算和协调能力，成为电网的智能“调度员”，帮助大规模消纳绿色能源。传统医疗过于依赖医生经验，效果参差不齐。人工智能与精准医疗的深度融合，将打造出临床医学的高精度导航系统，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。\n计算和通信领域的变革不断加快，数据安全和隐私保护得到前所未有的关注。全域隐私计算将成为安全领域的基石性技术。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望实现全域数据安全保护，为数字时代保驾护航。\n网络的边界将被不断拓展。星地计算将构建卫星及地面一体化的通信与计算，让网络覆盖海洋、沙漠、深空等无人区。达摩院预计，未来三年内低轨卫星数量将快速增长，与高轨卫星组成卫星互联网。网络技术的发展还将推动形成云网端融合的新计算体系，让终端专注极致体验，不断催生云上新物种，带领我们进入以沉浸式体验为核心的新一代互联网。\n趋势一 AI for Science\n人工智能成为科学家的新生产工具，催生科研新范式\n【趋势概要】实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式，而人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据，解决复杂场景下的科学难题，带领科学探索抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程，还将帮助发现新的科学规律。预计未来三年，人工智能将在应用科学中得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。\n趋势二 大小模型协同进化\n大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化\n【趋势概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。\n趋势三 硅光芯片\n光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制\n【趋势概要】电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。\n趋势四 绿色能源AI\n人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系\n【趋势概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用，将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力，成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑，推动碳中和进程。预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。\n趋势五 柔性感知机器人\n机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务\n【趋势概要】传统机器人依赖预编程，局限于大型生产线等结构化场景。近年来，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。\n趋势六 高精度医疗导航\n人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度与效率提升\n【趋势概要】传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。\n趋势七 全域隐私计算\n破解数据保护与流通两难，隐私计算走向全域数据保护\n【趋势概要】数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。预计未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。\n趋势八 星地计算\n卫星及地面一体化的通信与计算，促进空天地海全面数字化\n【趋势概要】基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为删除的内容:集成一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。预计未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，卫星及其地面系统将成为新型计算节点。\n趋势九 云网端融合\n云网端融合形成新计算体系，催生云上新物种\n【趋势概要】新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。\n趋势十 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