阿里达摩院:2021年十大科技趋势，你更看好哪些方向？

1. 阿里达摩院:2021年十大科技趋势，你更看好哪些方向？

从 科技 的视角，不同企业机构媒体，也陆续开始了不同的盘点与总结，我们可以多方进行参考学习。
  
 12月28日，阿里的达摩院公布了2021年十大 科技 趋势，具体如下:
  
 
  
     
 趋势一：以氮化镓、碳化硅为代表的第三代半导体迎来应用大爆发；
  
 趋势二：量子纠错和实用优势将成“后量子霸权”时代的核心命题；
  
 趋势三：碳基技术突破将加速柔性电子发展；
  
 趋势四：AI提升药物及疫苗研发效率；
  
 趋势五：脑机接口将帮助人类超越生物学极限；
  
 趋势六：数据处理实现“自治与自我进化”；
  
 趋势七：云原生重塑IT技术体系；
  
 趋势八：农业迈入数据智能时代；
  
 趋势九：工业全局智能场景将大规模涌现；
  
 趋势十：智慧运营中心成为未来城市标配。
  
 这已经是阿里达摩院成立三年来，第三次发布其年度 科技 趋势。
  
 这十大趋势中，不少前沿技术还是“未入寻常百姓家”，更多还是是在实验室的研究阶段或者小批量的 探索 落地阶段，因此，在很多普通吃瓜群众来看，恐怕会有很多“不明觉厉”的词汇出现。
  
 但按照现在技术快速迭代与进步的速度，在未来几年，可能随时会带给我们各种意外与惊喜(当然，其实也不排除带来惊吓的可能性)。
  
 回顾一下达摩院的 历史 ，早在2017年，马云在云栖大会上宣布成立了阿里的“达摩院”，当时就规划未来三年将投入超过1000亿人民币！
     
 按照达摩院当初的规划，会围绕基础科学技术、前沿应用突破和产业场景革新三个领域进行重点研究，期望能够成为前沿技术的探路者与领先者。
  
 这次公布的十大 科技 趋势，涵盖了第三代半导体、量子计算技术、人工智能创新、碳基技术革命、脑机接口突破、工业与农业智能场景落地等诸多关键领域的重大技术突破与创新。
  
 技术迭代速度加快，一切皆有可能。你是不明觉厉还是参与其中呢
  
 看完达摩院这十大预测，哪些方向你最看好？欢迎一起讨论。

2. 阿里巴巴达摩院发布2021年十大科技趋势

 达摩院（DAMO Academy）是阿里巴巴于2017年10月11日宣布成立的全球研究院。 达摩院是一家致力于 探索  科技 未知，以人类愿景为驱动力的研究院，是阿里在全球多点设立的科研机构，立足基础科学、颠覆性技术和应用技术的研究。
    一：以氮化镓、碳化硅为代表的第三代半导体，迎来应用大爆发。 
   第三代半导体氮化镓、碳化硅经，主要用于工业充电、5G高频器件、可再生能源和储能领域的电源。随着新能源产业的逐步爆发，第三代半导体也会迎来爆发式增长。
       二：后“量子霸权”时代，量子纠错和实用优势成为核心命题。 
   中国科学家构建世界首台光量子计算机“九章”，开启量子计算新时代。这是继去年谷歌发布其量子计算机后，该领域的一大突破。
   达摩院量子实验室完成第一个可控量子比特研发工作，实现从0到1「量子芯片」的制备突破。让量子芯片拥有实在的物理载体。达摩院量子实验室将聚焦高精度量子比特的研发工作，这是通往通用量子计算机的关键一步
       三：碳基技术突破，加速柔性电子发展。 
   碳基材料，包括零维的富勒烯、一维的碳纳米管、二维的石墨烯、三维的石墨及金刚石等，其中，碳纳米管和石墨烯凭借优异的电性能、透光性和延展性，被认为是柔性电子的“天选”材料。部分厂家已声明开发出柔性屏幕，相信不久柔性屏将成为手机的下一个爆发口。
       四：AI提升药物及疫苗研发效率。 
   AI（Artificial Intelligence）就是人工智能，它是研究人的智能的，并且进行模拟和延伸的新兴科学技术。AI技术的研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。AI的目的就是希望让计算机能像人类一样进行学习和思考。AI与疫苗、药物临床研究进行结合，可以减少重复劳动与时间消耗，提升研发效率，极大地推动医疗服务和药物的普惠化。
       五：脑机接口，帮助人类超越生物学极限。 
   今年马斯克的脑机接口公司Neuralink展示了一头植入Neuralink设备的猪，名为Gertrude。它在两个月前被植入Neuralink设备，目前状态良好。这一事件将脑机接口推上了风口，脑机接口虽然离实用化还有很远，但作为新一代人机交互和人机混合智能的关键核心技术，脑机接口对神经工程的发展起到了重要的制程推动作用。
       六：数据处理实现“自治与自我进化”。 
   目前已经进入大数据时代，越来越多的人加入大数据分析这个行业，对大数据进行分析，通过分析获取很多智能的，深入的，有价值的信息。大数据的属性，数量，速度，多样性等呈现出不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要。以智能化方法，实现数据管理系统自动优化，是未来数据处理发展的必然选择。人工智能和机器学习手段，正逐渐被广泛应用于智能化的冷热数据分层、异常检测、智能建模、资源调动、参数调优、压测生成、索引推荐等领域。实现数据处理的“自治与自我进化”，将有效降低数据计算、处理、存储、运维的管理成本。
       七：云原生重塑IT技术体系。 
   云计算已经进入下半场，如何把云计算与不同的业务场景深度结合？如何让技术真正作用于企业？如何节省企业IT部署成本？
     突破传统IT的开发环境，云原生架构充分利用云计算的分布式、可扩展和灵活的特性，更高效地应用和管理异构硬件和环境下的各类云计算资源。阿里巴巴已成立专门的云原生部门来研究和发展这项技术。
       八：农业迈入数据智能时代。 
   以物联网、人工智能、云计算等为代表的数字技术，正与农业产业深度融合，打通农业产业的全链路流程。农业将告别“靠天”吃饭，进入智慧农业时代。
       九：工业互联网，从单点智能走向全局智能。 
   目前的工业智能仍以解决碎片化需求为主， 汽车 、消费电子、品牌服饰、钢铁、水泥、化工等具备良好信息化基础的制造业，工业互联网将贯穿供应链、生产、资产、物流、销售等各环节，实现企业生产决策闭环的全局智能化应用。
     
       十：智慧运营中心成为未来城市标配。 
   城市化进程的加快，使城市被赋予了前所未有的经济、政治和技术的权利，城市被无可避免地推到了世界舞台的中心，发挥着主导作用。与此同时，城市也面临着环境污染、交通堵塞、能源紧缺、住房不足、失业、疾病等方面的挑战。在新环境下，如何解决城市发展所带来的诸多问题，实现可持续发展成为城市规划建设的重要命题。在此背景下，“智慧城市”成为解决城市问题的一条可行道路，智慧城市是指利用各种信息技术或创新概念，将城市的系统和服务打通、集成，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务，以及改善市民生活质量。 其利用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的关键信息，对民生等需求做出智能的响应，为人类创造更美好的城市生活。智慧城市建设的大提速将带动地方经济的快速发展，也将带动卫星导航、物联网、智能交通、智能电网、云计算、软件服务等多行业的快速发展，为相关行业带来新的发展契机。我国智慧城市发展进入规模推广阶段，国家鼓励开展应用模式创新，推进智慧城市建设。
   随着各地智慧城市的建设与推进，智慧城市的数据管理分析等成为一大难题，智慧运营中心将统一城市系统、并提供整体智慧治理能力，进而成为未来城市的数字基础设施。
      【图片和概念来源于网络】

3. 达摩院发布2022年十大科技趋势

28日，阿里巴巴达摩院发布2022年十大科技趋势，这是达摩院连续第四年发布前沿 科技 趋势预测。
  
 达摩院分析了近3年来的770万篇公开论文、8.5万份专利，覆盖159个领域，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。十大趋势为AI for Science、大小模型协同进化、硅光芯片、绿色能源AI、柔性感知机器人、高精度医疗导航、全域隐私计算、星地计算、云网端融合、XR互联网。
    
 新华社音视频部制作
  
 【纠错】【责任编辑:凌纪伟】

4. 达摩院预测2021年十大科技趋势，专家对此是如何解读的？

2021十大科技趋势分别为：
以氮化镓、碳化硅为代表的第三代半导体迎来应用大爆发后“量子霸权”时代，量子纠错和实用优势成核心命题碳基技术突破加速柔性电子发展AI提升药物及疫苗研发效率脑机接口帮助人类超越生物学极限数据处理实现“自治与自我进化”云原生重塑IT技术体系农业迈入数据智能时代工业互联网从单点智能走向全局智能智慧运营中心成为未来城市标配。
专家普遍认为，达摩院发布的科技趋势虽然有十个方向，但都是围绕着当前科学发展的几个关键潮流，即以芯片为代表的算力、以图计算为代表的算法以及以5G为代表的连接能力。
传统时代的计算始终在冯诺伊曼架构约束下发展，但人工智能的到来正在挑战冯诺依曼架构，而摩尔定律也接近失效，新型芯片以及新的计算机架构已经成为整个行业研究重心。达摩院认为，计算体系结构正在被重构，基于FPGA、ASIC等计算芯片的异构计算架构正在对以CPU为核心的通用计算发起冲击。
“通过推高通用芯片的性能来征服一切的方式已经失效。” 中国科学院计算技术研究所研究员陈天石对此评论说，“学术界和工业界都把目光投向了更加专用的处理器架构，并且一直在期待新器件引发的新的架构演进。”
杜克大学副教授、IEEE Fellow陈怡然也表示，目前学术界的研究重心在一些更为革命性的架构研究，例如内存计算、非冯诺依曼架构、神经形态计算等。而佛罗里达大学杰出教授、IEEE Fellow李涛则指出，计算体系结构的变革将主导和引领ICT领域的持续创新和发展，这将是未来产业界的核心竞争力。
在人工智能领域，GPU无疑是最受企业以及开发者追捧的芯片。但达摩院认为，数据中心的AI训练场景下，计算和存储之间数据搬移已成为瓶颈，AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位。
“对于训练场景来说，计算量要求非常高，需要存储和处理的数据量远远大于之前常见的应用，AI专用计算架构是最佳选择。” 清华大学微纳电子系副系主任尹首一对达摩院的这一观点表示认可。
根据达摩院的判断，AI专用芯片的应用将成为趋势。在2018年的杭州云栖大会上，阿里巴巴曾宣布首款AI芯片AliNPU将于2019年应用于城市大脑和自动驾驶等云端数据场景中。陈天石指出，“AI芯片可以灵活高效地支持视觉、语音和自然语言处理，甚至传统的机器学习应用，将在数据中心场景发挥重要作用。”

5. 2020年达摩院发布的10个科技趋势都有什么？云计算、大数据等等

6. 科技｜阿里达摩院：这十项前沿技术2020将有大突破

 不久前，阿里巴巴集团前沿 科技 研究机构达摩院发布了2020十大 科技 趋势，涵盖了人工智能、量子计算、区块链等前沿 科技 及技术热词。业内认为，达摩院发布的趋势内容 聚焦了正在走进现实生活的前沿技术，成为相关行业一种有益的展望 。
   2020十大 科技 趋势具体包括，人工智能从感知智能向认知智能演进、计算存储一体化突破AI算力瓶颈、工业互联网的超融合、机器间大规模协作成为可能、模块化降低芯片设计门槛、规模化生产级区块链应用将走入大众、量子计算进入攻坚期、新材料推动半导体器件革新、保护数据隐私的AI技术将加速落地、云成为IT技术创新的中心。
   以“保护数据隐私的AI技术将加速落地”这一趋势为例，报告认为，数据流通所产生的合规成本越来越高。使用AI技术保护数据隐私正在成为新的技术热点，其能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用方实现特定计算，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题，实现数据的价值。
   达摩院断言， 科技 浪潮新十年开启，围绕AI、芯片、云计算、区块链、工业互联网、量子计算等多个领域将出现颠覆性技术突破。
    01 人工智能从感知智能向认知智能演进 
   人工智能已经在「听、说、看」等感知智能领域已经达到或超越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能将从认知心理学、脑科学及人类 社会  历史 中汲取灵感，并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术，建立稳定获取和表达知识的有效机制，让知识能够被机器理解和运用，实现从感知智能到认知智能的关键突破。
       02 机器间大规模协作成为可能 
   传统单体智能无法满足大规模智能设备的实时感知、决策。物联网协同感知技术、5G通信技术的发展将实现多个智能体之间的协同——机器彼此合作、相互竞争共同完成目标任务。多智能体协同带来的群体智能将进一步放大智能系统的价值：大规模智能交通灯调度将实现动态实时调整，仓储机器人协作完成货物分拣的高效协作，无人驾驶车可以感知全局路况，群体无人机协同将高效打通最后一公里配送。
       03 计算存储一体化突破AI算力瓶颈 
   冯诺伊曼架构的存储和计算分离，已经不适合数据驱动的人工智能应用需求。频繁的数据搬运导致的算力瓶颈以及功耗瓶颈已经成为对更先进算法 探索 的限制因素。类似于脑神经结构的存内计算架构将数据存储单元和计算单元融合为一体，能显著减少数据搬运，极大提高计算并行度和能效。计算存储一体化在硬件架构方面的革新，将突破 AI 算力瓶颈。
       04 工业互联网的超融合 
   5G、IoT 设备、云计算、边缘计算的迅速发展将推动工业互联网的超融合，实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化，进而实现柔性制造，同时工厂上下游制造产线能实时调整和协同。这将大幅提升工厂的生产效率及企业的盈利能力。对产值数十万亿乃至数百万亿的工业产业而言，提高 5%-10% 的效率，就会产生数万亿人民币的价值。
       05 模块化降低芯片设计门槛 
   传统芯片设计模式无法高效应对快速迭代、定制化与碎片化的芯片需求。以RISC-V 为代表的开放指令集及其相应的开源 SoC 芯片设计、高级抽象硬件描述语言和基于 IP 的模板化芯片设计方法，推动了芯片敏捷设计方法与开源芯片生态的快速发展。此外，基于芯粒（chiplet）的模块化设计方法用先进封装的方式将不同功能「芯片模块」封装在一起，可以跳过流片快速定制出一个符合应用需求的芯片，进一步加快了芯片的交付。
       06 规模化生产级区块链应用将走入大众 
   区块链 BaaS(Blockchain as a Service) 服务将进一步降低企业应用区块链技术的门槛，专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生，实现物理世界资产与链上资产的锚定，进一步拓展价值互联网的边界、实现万链互联。未来将涌现大批创新区块链应用场景以及跨行业、跨生态的多维协作，日活千万以上的规模化生产级区块链应用将会走入大众。
       07 量子计算进入攻坚期 
   2019 年，「量子霸权」之争让量子计算在再次成为世界 科技 焦点。超导量子计算芯片的成果，增强了行业对超导路线及对大规模量子计算实现步伐的乐观预期。2020 年量子计算领域将会经历投入进一步增大、竞争激化、产业化加速和生态更加丰富的阶段。作为两个最关键的技术里程碑，容错量子计算和演示实用量子优势将是量子计算实用化的转折点。未来几年内，真正达到其中任何一个都将是十分艰巨的任务，量子计算将进入技术攻坚期。
       08 新材料推动半导体器件革新 
   在摩尔定律放缓以及算力和存储需求爆发的双重压力下，以硅为主体的经典晶体管很难维持半导体产业的持续发展，各大半导体厂商对于 3 纳米以下的芯片走向都没有明确的答案。新材料将通过全新物理机制实现全新的逻辑、存储及互联概念和器件，推动半导体产业的革新。例如，拓扑绝缘体、二维超导材料等能够实现无损耗的电子和自旋输运，可以成为全新的高性能逻辑和互联器件的基础；新型磁性材料和新型阻变材料能够带来高性能磁性存储器如 SOT-MRAM 和阻变存储器。
       09 保护数据隐私的AI技术将加速落地 
   数据流通所产生的合规成本越来越高。使用 AI 技术保护数据隐私正在成为新的技术热点，其能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用方实现特定计算，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题，实现数据的价值。
       10 云成为IT技术创新的中心 
   随着云技术的深入发展，云已经远远超过 IT 基础设施的范畴，渐渐演变成所有 IT 技术创新的中心。云已经贯穿新型芯片、新型数据库、自驱动自适应的网络、大数据、AI、物联网、区块链、量子计算整个 IT 技术链路，同时又衍生了无服务器计算、云原生软件架构、软硬一体化设计、智能自动化运维等全新的技术模式，云正在重新定义 IT 的一切。广义的云，正在源源不断地将新的 IT 技术变成触手可及的服务，成为整个数字经济的基础设施。

7. 达摩院发布 2022 十大科技趋势：AI for Science 催生科研新范式

   
   据介绍，《达摩院 2022 十大 科技 趋势》采用了“定量发散，定性收敛”的分析方法，整个分析流程分为两部分：
     
     
   达摩院分析了 159 个领域近三年 770 万篇公开论文、8.5 万份专利，挖掘其中热点领域及重点技术突破，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。
     
   具体而言，这十大 科技 趋势分别是：AI for Science、大小模型协同进化、硅光芯片、绿色能源 AI、柔性感知机器人、高精度医疗导航、全域隐私计算、星地计算、云网端融合、XR 互联网。
     
   达摩院认为，计算机科学改变科研的路径是从下游逐渐走向上游。起初计算机主要用来做实验数据的分析与归纳。后来科学计算改变了科学实验的方式，人工智能结合高性能计算，在实验成本与难度较高的领域开始用计算机进行实验的模拟，验证科学家的假设，加速科研成果的产出，如核能实验的数字反应堆，能够降低实验成本、提高安全性、减少核废料产生。
     
   近年，人工智能被证明能做科学规律发现，不仅在应用科学领域，也能在基础科学领域发挥作用，如 DeepMind 使用人工智能来帮助证明或提出新的数学定理，辅助数学家形成对复杂数学的直觉。
     
   达摩院预测， 在未来的三年内，人工智能技术在应用科学中将得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为研究工具。 
     
   阿里达摩院城市大脑实验室负责人华先胜在接受 InfoQ 采访时表示，用 AI 去助力科研主要基于数据和计算这两点，在数据和算力的基础上形成 AI 能力。
     
   “从本质上来讲，AI for Science 和 AI for Industry 差别不大，AI 也是作为推动领域发展的一个工具。只是这个领域有点不一样，它的门槛比较高，因为是科学家要做的事情，不是一个普通人、一般的技术工作人员可以做的事情。但是从本质上来讲，也是这个领域因为有了数据，可以设计算法去挖掘数据中的’玄机’，去解决这个领域的问题。”
     
   对于从业者而言，AI for Science 需要 AI 专家要去了解科学问题，需要科学家要去了解 AI 的原理。“AI for Industry 的时候，其实是从单点的技术逐渐地走向了平台化，AI for Science 的未来，我想也会逐步地走向平台化。这个时候就是 AI 专家结合某个领域、某个学科，甚至是某个学科的某一类问题和科学家们一起去建造一个科研的平台。这个时候科学家们可能有更大的自由度、更强大的工具，能够更批量地去做科学研究，实现更加丰富、更加重要的科学突破。”华先胜说道。
     
   谷歌的 BERT、Open AI 的 GPT-3、智源的悟道、 达摩院的 M6 等大规模预训练模型取得了重要进展，大模型的性能有了飞跃性提升，为下游的 AI 模型提供了发展的基础。然而大模型训练对资源消耗过大，参数数量增加所带来的性能提升与消耗提升不成比例，让大模型的效率受到挑战。
     
   阿里达摩院智能计算实验室科学家杨红霞在接受 InfoQ 采访时表示，预训练大模型还有亟待突破的几个课题：
     
     
   达摩院认为，大模型的参数规模发展将进入冷静期，大模型与相关联的小模型协同将是未来的发展方向。大模型沉淀的知识与认知推理能力向小模型输出，小模型基于大模型的基础叠加垂直场景的感知、认知、决策、执行能力，再将执行与学习的结果反馈给大模型，让大模型的知识与能力持续进化，形成一套有机循环的智能系统，参与者越多，受惠者越多，模型进化的速度也越快。
     
   “大小模型的协同进化也可以更好的服务于更加复杂的新场景，例如虚拟现实、数字人，需要云边端的同时部署与交互，同时该体系对于保护用户数据隐私也更加的灵活，用户可以在不同的端上维护自己的小模型。”杨红霞向 InfoQ 说道。
     
   清华大学计算机系教授，北京智源人工智能研究院学术副院长唐杰表示，大模型的发展，在认知智能方面，模型参数不排除进一步增加的可能，但参数竞赛本身不是目的，而是要探究进一步性能提升的可能性。大模型研究同时注重架构原始创新，通过模型持续学习、增加记忆机制、突破三元组知识表示方法等方法进一步提升万亿级模型的认知智能能力。在模型本身方面，多模态、多语言、面向编程的新型模型也将成为研究的重点。
     
   达摩院预测， 在未来的三年内，在个别领域将以大规模预训练模型为基础，对协同进化的智能系统进行试点 探索 。在未来的五年内，协同进化的智能系统将成为体系标准，让全 社会 能够容易地获取并贡献智能系统的能力，往通用人工智能再迈进一大步。 
     
   电子芯片发展逼近摩尔定律极限，集成技术进步趋于饱和，高性能计算对数据吞吐要求不断增长，亟需技术突破。
     
   光子芯片不同于电子芯片，技术上另辟蹊径，用光子代替电子进行信息传输，可以承载更多的信息和传输更远的距离。光子彼此间的干扰少、提供相较于电子芯片高两个数量级的计算密度与低两个数量级的能耗。相较于量子芯片，光子芯片不需要改变二进制的架构，能够延续当前的计算机体系。光子芯片需要与成熟的电子芯片技术融合，运用电子芯片先进的制造工艺及模块化技术，结合光子和电子优势的硅光技术将是未来的主流形态。
     
   北京大学教授，上海光机所特聘首席研究员周治平表示，达摩院选择“硅光芯片”作为 2022 年 10 大 科技 趋势之一，印证了该技术在信息通信领域的巨大应用价值。硅光芯片的进一步扩展是硅基光电子芯片：利用集成电路的设计方法和制造工艺，将微纳米量级的光子、电子、及光电子器件异质集成在同一硅衬底上，形成一个完整的具有综合功能的新型大规模光电集成芯片。它更加显著地反映了人类 社会 在纳米技术方面的持续努力以及对更小型器件和更紧凑系统的极大兴趣。
     
   达摩院预测，光电融合是未来芯片的发展趋势，硅光子和硅电子芯片取长补短，充分发挥二者优势，促使算力的持续提升。 未来三年，硅光芯片将支撑大型数据中心的高速信息传输；未来五到十年，以硅光芯片为基础的光计算将逐步取代电子芯片的部分计算场景。 
     
   绿色能源的大规模开发和利用已经成为当今世界能源发展的主要方向。在高比例绿色能源并网的趋势下，传统电力系统难以应对绿色能源在大风、暴雨、雷电等天气下发电功率的不确定性，以及复杂故障及时响应的应对能力。
     
   在运行监测过程中，参数核验和故障监测仍需要大量的人工参与，故障特征提取困难，识别难度大。针对大规模绿色能源并网在稳定、运行和规划上面临的各种挑战，以人工智能为主的新一代信息技术将对能源系统整体的高效稳定运行提供技术保障和有力支撑。
     
   人工智能与能源电力的深度融合，将推动大规模新能源发电、并网、输送、消纳和安全运行，完成对能源系统的升级改造。
     
   中国电科院首席系统架构师周二专认为，新型电力系统要实现智能调控、运行推演将离不开 AI 技术，在 AI 技术的支撑下构建多个物理电网和 IT 应用程序交互的数字孪生体，每个数字孪生体解决某一个场景或某一个方面的电网运行问题。这样，当有足够的孪生体构成电网调控数字孪生系统来解决电网运行问题的各个方面，即可实现智能调控。
     
   达摩院预测， 在未来的三年内，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿能消纳，能源供给在时间和空间维度上能够互联互济，网源协调发展，弹性调度，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。 
     
   机器人是技术的集大成者，在过去硬件、网络、人工智能、云计算的融合发展下，技术成熟度有了飞跃式地进展，机器人朝向多任务、自适应、协同化的路线发展。
     
   柔性机器人是重要的突破代表，具有柔软灵活、可编程、可伸缩等特征，结合柔性电子、力感知与控制等技术，可适应多种工作环境，并在不同任务中进行调节。近年柔性机器人结合人工智能技术，使得机器人具备感知能力，提升了通用性与自主性，降低对预编程的依赖。
     
   柔性感知机器人增加了对环境的感知能力(包含力、视觉、声音等)，对任务的迁移能力增强，不再像传统机器人需要穷举可能性，并且可执行依赖感知的任务(如医疗手术)，拓展机器人的适用场景。另一个优势是在任务中的自适应能力，面向突发变化能够及时反应，准确地完成任务并避免问题发生。
     
   达摩院预测， 未来五年内，柔性机器人将充分结合深度学习带来的智能感知能力，能面向广泛场景，逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备。同时在服务机器人领域实现商业化，在场景、体验、成本方面具备优势，开始规模化应用。 
     
   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。而随着因果推理的进一步发展，可解释性有望实现突破，人工智能将为疾病的预防和早诊早治提供有力的技术支撑。 
     
   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。
     
   浙江大学教授，浙江大学网络空间安全学院院长任奎表示，隐私计算不是某个单项技术，而是大一统的称呼，包括最早 1982 年提出的安全多方计算，到后来的同态加密、可信计算、差分隐私等等。但隐私计算早前并不具备太大的实用价值，像全同态加密理论上很好，但性能开销过大，实际使用很困难。现在随着硬件加速和软件创新，我们逐渐看到实用化的趋势，当然这还有个过程。
     
   达摩院预测， 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。 
     
   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，成为一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。
     
   阿里达摩院 XG 实验室负责人张铭认为，星地计算要真正能够实现成功商用和规模化发展，仍涉及到不少核心技术的突破。
     
   以低轨卫星终端为例，一是要以场景需求和商用价值为导向，二是需要从技术突破和解决工程问题等角度出发，设计高性能、低成本、适应场景多的商用产品。例如在关键技术方面，如何设计新型毫米波相控阵天线，以及相应的波束赋形控制算法，以低成本方式满足性能指标要求；如何设计新型星地通信协议，满足卫星互联网多用户、移动性、复杂动态业务需求；此外，在终端集成和优化方面，还存在很多工程问题需要突破和解决，从而满足海陆空不同场景下多方位需求。
     
   达摩院预测， 未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，与高轨卫星共同组成卫星互联网。在未来五年，卫星互联网与地面网络将无缝结合形成天地一体的泛在互联网，卫星及其地面系统成为新型计算节点，在各类数字化场景中发挥作用。 
     
   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。
     
   达摩院预测， 在未来两年内，将有大量的应用场景在云网端融合的体系运行，伴随着更多依云而生的新型设备，带来更极致、更丰富地用户体验。 
     
   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。
     
   达摩院预测， 未来三年内会产生新一代的 XR 眼镜， 融合 AR 与 VR 的技术，利用端云协同计算、光学、 透视等技术将使得外形与重量接近于普通眼镜，XR 眼镜成为互联网的关键入口，得到大范围普及。 

8. 马云斥资1000亿，打造阿里达摩院，未来会受影响吗？

随着时代的不断进步，我国的科技有了很大的提升，科技是第一生产力，只有不断发展科技，我国的发展才会越来越好，如今我国就有很多了不起的科技，在科技的发展下，人们的生活水平也得到了很大的提高，如今的时代也是一个智能的时代，拥有一部智能手机就可以帮助我们解决很多生活问题，智能手机让我们学会使用网络支付，解决零钱散落的烦恼，人们还可以实现网络购物。


智能的发展是造福人类的，让很多行业都复兴了起来，说到这里就不得不提到马云，他是一位非常了不起的人，他创办的阿里巴巴集团改变了人们的生活方式，阿里巴巴集团最初是由马云等18人于1999年在浙江省杭州市创立的公司，旗下还有很多业务，比如蚂蚁金服、淘宝、阿里巴巴国际交易市场、天猫等。2019年11月，阿里巴巴港股上市，总市值超4万亿，登顶港股成为港股“新股王”。马云的阿里巴巴集团为中国人带来了巨大的经济效益，不过马云并不满足现状，依然在不断进步，为了探索科技，马云宣布阿里巴巴成立全球研究院——阿里巴巴达摩院。目前人们对于淘宝、支付宝都非常熟悉，但是知道阿里巴巴达摩院的人却非常少，那么阿里巴巴达摩院到底是用来干嘛的呢？


达摩院在金庸的武侠小说中有提到，代表着武学机构，但是阿里巴巴达摩院是一家致力于探索科技未知，以人类愿景为驱动力的研究院，是阿里在全球多点设立的科研机构，立足基础科学、颠覆性技术和应用技术的研究。阿里达摩院涵盖的范围也很广，有量子计算、机器学习、基础算法、网络安全、视觉计算、芯片技术、传感器技术等等，以及机器智能、智联网、金融科技等多个产业领域。马云曾经表示，未来一定是技术带来利润，未来市场规模的取得是靠创新。而马云成立的阿里巴巴达摩院是为世界解决一亿就业机会，服务跨国界的二十亿人，为一千万家企业创造盈利的平台，这也意味着阿里达摩院将会影响到全球二十亿人。


阿里巴巴达摩院可是斥巨资打造的，预计3年投资1000亿人民币，2020年3月阿里达摩院正式成立XG实验室，现阶段主要聚焦5G技术和应用的协同研发。阿里达摩院主要由三大部分构成，第一部分是在全球建设自主研究中心，在世界上其他国家构建亚洲达摩院、美洲达摩院及欧洲达摩院三大全球分部，并在世界各地成立不同研究方向的实验室，同时引进国外的科技人才。第二部分是通过建立联合实验室，与高校建立紧密联系，依托高校的研究实力与阿里巴巴丰富的数据资源推动产学研合作。第三部分是结合阿里巴巴创新研究计划，联合 13 个国家，99 所高校科研机构234支科研团队，达成产学研开放协作，构建全球学术合作网络。


马云曾表示希望阿里达摩院能够比阿里巴巴要更加长久，企业都是有周期的，要想有好的发展就必须要不断进步，阿里达摩院在未来将会留下先进的科技造福人类。达摩院的发展前景是非常广阔的，阿里达摩院是属于中国的，相信在未来它一定会走向更广阔的国际舞台，在世界科技领域上占有重要的地位。