2023十大科技趋势(达摩院发布)

博文小编

2023-01-13

最近,OpenAI 发布的ChatGPT 受到广泛关注,它不仅会聊天、编故事、写论文,还能从事写代码、改程序Bug、构建虚拟机等更复杂的工作。

未来的科技趋势发展到底会朝着什么方向?开发工作会被取代吗?我们要朝着什么方向努力?

展望未来,才能更好地立足当下!

所以,博文菌今天就来和大家分享一下阿里巴巴达摩院1月11日发布的《2023十大科技趋势》,希望可以对我们今年努力的方向带来指导和参考。


▼以下内容摘自达摩院《2023十大科技趋势》▼

趋势 01 多模态预训练大模型

基于多模态的预训练大模型将实现图文音统一知识表示,成为人工智能基础设施。

人工智能正在从文本、语音、视觉等单模态智能,向着多种模态融合的通用人工智能方向发展。

多模态统一建模,目的是增强模型的跨模态语义对齐能力,打通各个模态之间的关系,使得模型逐步标准化。

目前,技术上的突出进展来自于 CLIP(匹配图像和文本)和 BEiT-3(通用多模态基础模型)。

基于多领域知识,构建统一的、跨场景、多任务的多模态基础模型已成为人工智能的重点发展方向。

未来大模型作为基础设施,将实现图像、文本、音频统一知识表示,并朝着能推理、能回答问题、能总结、做创作的认知智能方向演进。

趋势 02 Chiplet

Chiplet (芯粒)的互联标准将逐渐统一,重构芯片研发流程。

Chiplet 是硅片级别的“解构 - 重构 -复用”,它把传统的 SoC 分解为多个芯粒模块,将这些芯粒分开制备后再通过互联封装形成一个完整芯片。

芯粒可以采用不同工艺进行分离制造,可以显著降低成本,并实现一种新形式的 IP 复用。

随着摩尔定律的放缓,Chiplet 成为持续提高 SoC 集成度和算力的重要途径,特别是随着 2022 年 3 月份 UCle 联盟的成立,Chiplet 互联标准将逐渐统一,产业化进程将进一步加速。

基于先进封装技术的 Chiplet 可能将重构芯片研发流程,从制造到封测,从 EDA 到设计,全方位影响芯片的区域与产业格局。

趋势 03 存算一体

资本和产业双轮驱动,存算一体芯片将在垂直细分领域迎来规模化商用。

存算一体旨在计算单元与存储单元融合,在实现数据存储的同时直接进行计算,以消除数据搬移带来的开销,极大提升运算效率,以实现计算存储的高效节能。

存算一体非常符合高访存、高 并 行 的 人 工 智 能 场 景 计 算 需 求。

在产 业 和 投 资 的 驱 动 下, 基 于SRAM,DRAM,Flash 存储介质的产品进入验证期,将优先在低功耗、小算力的端侧如智能家居、可穿戴设备、泛机器人、智能安防等计算场景落地。

未来,随着存算一体芯片在云端推理大算力场景落地,或将带来计算架构的变革。

它推动传统的以计算为中心的架构向以数据为中心的架构演进,并对云计算、人工智能、物联网等产业发展带来积极影响。

趋势 04 云原生安全

安全技术与云紧密结合,打造平台化、智能化的新型安全体系。

云原生安全是安全理念从边界防御向纵深防御、从外挂模式向内生安全的转变,实现云基础设施的原生安全,并基于云原生技术提升安全的服务能力。

安全技术与云计算由相对松散走向紧密结合,经过“容器化部署”、“微服务化转型”走向“无服务器化”的技术路线,实现安全服务的原生化、精细化、平台化和智能化:

以安全左移为原则,构建产品研发、安全、运维一体化的产品安全体系,增进研发,安全和运维融合协同;

以统一的身份验证和配置管理为基础,实现精准授权和动态策略配置;

以纵深防御体系为架构,平台级的安全产品为依托,实现精准主动防御,化解传统安全产品碎片化的问题;

以安全运营为牵引,实现涵盖应用、云产品、网络等全链路的实时检测、精准响应、快速溯源和威胁狩猎。

趋势 05 软硬融合云计算体系架构

云计算从以 CPU 为中心的计算体系架构向以云基础设施处理器(CIPU)为中心的全新体系架构深度演进。

通过软件定义,硬件加速, 在保持云上应用开发的高弹性和敏捷性同时,带来云上应用的全面加速。

新的体系架构下,软硬一体化带来硬件结构的融合,接入物理的计算、存储、网络资源,通过硬件资源的快速云化实现硬件加速。

此外,新架构也带来软件系统的融合。

这意味着以 CIPU 云化加速后的算力资源,可通过 CIPU 上的控制器接入分布式平台,实现云资源的灵活管理、调度和编排。

在此基础上,CIPU 将定义下一代云计算的服务标准,给核心软件研发和专用芯片行业带来新的发展机遇。

趋势 06 端网融合的可预期网络

基于云定义的可预期网络技术,即将从数据中心的局域应用走向全网推广。

可预期网络(Predictable Fabric)是由云计算定义,服务器端侧和网络协同的高性能网络互联系统。

计算体系和网络体系正在相互融合,高性能网络互联使能算力集群的规模扩展,从而形成了大算力资源池,加速了算力普惠化,让算力走向大规模产业应用。

可预期网络不仅支持新兴的大算力和高性能计算场景,也适用于通用计算场景,是融合了传统网络和未来网络的产业趋势。

通过云定义的协议、软件、芯片、硬件、架构、平台的全栈创新,可预期高算力网络有望颠覆目前基于传统互联网 TCP 协议的技术体系,成为下一代数据中心网络的基本特征,并从数据中心的局域应用走向全网推广。

趋势 07 双引擎智能决策

融合运筹优化和机器学习的双引擎智能决策,将推进全局动态资源配置优化。

企业需在纷繁复杂、动态变化的环境中快速精准地做出经营决策。

经典决策优化基于运筹学,通过对现实问题进行准确描述来构建数学模型,同时结合运筹优化算法,在多重约束条件下求目标函数最优解。

随着外部环境复杂程度和变化速度不断加剧,经典决策优化对不确定性问题处理不够好、大规模求解响应速度不够快的局限性日益突显。

学术界和产业界开始探索引入机器学习,构建数学模型与数据模型双引擎新型智能决策体系,弥补彼此局限性、提升决策速度和质量。

未来,双引擎智能决策将进一步拓展应用场景,在大规模实时电力调度、港口吞吐量优化、机场停机安排、制造工艺优化等特定领域推进全局实时动态资源配置优化。

趋势 08 计算光学成像

计算光学成像突破传统光学成像极限,将带来更具创造力和想象力的应用。

计算光学成像是一个新兴多学科交叉领域。

它以具体应用任务为准则,通过多维度获取或编码光场信息(如角度、偏振、相位等),为传感器设计远超人眼的感知新范式;同时,结合数学和信号处理知识,深度挖掘光场信息,突破传统光学成像极限。

目前,计算光学成像处于高速发展阶段,已取得许多令人振奋的研究成果,并在手机摄像、医疗、无人驾驶等领域开始规模化应用。

未来,计算光学成像有望进一步颠覆传统成像体系,带来更具创造力和想象力的应用,如无透镜成像、非视域成像等。

趋势 09 大规模城市数字孪生

城市数字孪生在大规模趋势基础上,继续向立体化、无人化、全局化方向演进。

城市数字孪生自 2017 年首度被提出以来,受到广泛推广和认可,成为城市精细化治理的新方法。

近年来,城市数字孪生关键技术实现了从量到质的突破,具体体现在大规模方面,实现了大规模动态感知映射(更低建模成本)、大规模在线实时渲染(更短响应时间),以及大规模联合仿真推演(更高精确性)。

目前,大规模城数字孪生已在交通治理、灾害防控、双碳管理等应用场景取得较大进展。

未来城市数字孪生将在大规模趋势的基础上,继续向立体化、无人化、全局化方向演进。

趋势 10 生成式AI

生成式 AI 进入应用爆发期,将极大地推动数字化内容生产与创造。

生成式 AI(Generative AI 或 AIGC)是利用现有文本、音频文件或图像创建新内容的技术。

过去一年,其技术上的进展主要来自于三大领域:图像生成领域, 以 DALL·E-2、Stable Diffusion 为代表的扩散模型(Diffusion Model);自然语言处理(NLP)领域基于 GPT-3.5的 ChatGPT;代码生成领域基于Codex的 Copilot。

现阶段的生成式 AI 通常被用来生成产品原型或初稿,应用场景涵盖图文创作、代码生成、游戏、广告、艺术平面设计等。

未来,生成式 AI 将成为一项大众化的基础技术,极大地提高数字化内容的丰富度、创造性与生产效率,其应用边界也将随着技术的进步与成本的降低扩展到更多领域。

读者评论

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