趨勢一、人工智能從感知智能向認(rèn)知智能演進(jìn)

【趨勢概要】人工智能已經(jīng)在“聽、說、看”等感知智能領(lǐng)域已經(jīng)達(dá)到或超越了人類水準(zhǔn)，但在需要外部知識、邏輯推理或者領(lǐng)域遷移的認(rèn)知智能領(lǐng)域還處于初級階段。認(rèn)知智能將從認(rèn)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(dá)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(rèn)知智能的關(guān)鍵突破。

【趨勢解讀】近些年來，人工智能已經(jīng)在感知智能上取得了長足的進(jìn)步，甚至在許多領(lǐng)域已經(jīng)達(dá)到或超出了人類的水準(zhǔn)，解決了“聽、說、看”的問題。但對于需要外部知識、邏輯推理或者領(lǐng)域遷移等需要“思考和反饋”的問題，仍然存在諸多難題去攻破。

相較于感知智能這一人工智能1.0，人工智能2.0將更多基于數(shù)據(jù)，自動將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)化的知識，做到真正意義上的認(rèn)知智能。探索如何保持大數(shù)據(jù)智能優(yōu)勢的同時，賦予機器常識和因果邏輯推理能力，實現(xiàn)認(rèn)知智能，成為當(dāng)下人工智能研究的核心。

認(rèn)知智能的機制設(shè)計非常重要，包括如何建立有效的機制來穩(wěn)定獲取和表達(dá)知識，如何讓知識能夠被所有模型理解和運用。認(rèn)知智能將會從認(rèn)知心理學(xué)、腦科學(xué)以及人類社會的發(fā)展歷史中汲取更多的靈感，并結(jié)合跨領(lǐng)域知識圖譜、因果推理、持續(xù)學(xué)習(xí)等研究領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)行突破。

認(rèn)知智能將結(jié)合人腦的推理過程，進(jìn)一步解決復(fù)雜的閱讀理解問題和少樣本的知識圖譜推理問題，協(xié)同結(jié)構(gòu)化的推理過程和非結(jié)構(gòu)化的語義理解。認(rèn)知智能也需要解決多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練問題，幫助機器獲得多模感知能力，賦能海量任務(wù)。

大規(guī)模圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是認(rèn)知智能計算強有力的推理方法。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從處理傳統(tǒng)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如圖像、語音和文本序列）推廣到更高層次的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如圖結(jié)構(gòu)）。大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)可以表達(dá)豐富和蘊含邏輯關(guān)系的人類常識和專家規(guī)則，圖節(jié)點定義了可理解的符號化知識，不規(guī)則圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)表達(dá)了圖節(jié)點之間的依賴、從屬、邏輯規(guī)則等推理關(guān)系。以保險和金融風(fēng)險評估為例，一個完備的AI系統(tǒng)不僅需要基于個人的履歷、行為習(xí)慣、健康程度等進(jìn)行分析處理，還需要通過其親友、同事、同學(xué)之間的來往數(shù)據(jù)和相互評價進(jìn)一步進(jìn)行信用評估和推斷?；趫D結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠利用用戶之間、用戶與產(chǎn)品之間的交互，做出非常準(zhǔn)確的因果和關(guān)聯(lián)推理。

未來人工智能熱潮能否進(jìn)一步打開天花板，形成更大的產(chǎn)業(yè)規(guī)模，認(rèn)知智能的突破是關(guān)鍵。認(rèn)知智能可以幫助機器跨越模態(tài)理解數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)到最接近人腦認(rèn)知的“一般表達(dá)”，獲得類似于人腦的多模感知能力，有望帶來顛覆性創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)價值。認(rèn)知智能的出現(xiàn)使得AI系統(tǒng)主動了解事物發(fā)展的背后規(guī)律和因果關(guān)系、而不再只是簡單的統(tǒng)計擬合，從而進(jìn)一步推動下一代具有自主意識的AI系統(tǒng)。

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(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(jìn)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。

【詳細(xì)解讀】經(jīng)典的馮諾伊曼計算機架構(gòu)中，存儲單元和計算單元涇渭分明。運算時，需要將數(shù)據(jù)從存儲單元讀取到計算單元，運算后會把結(jié)果寫回存儲單元。在大數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能時代，AI運算中數(shù)據(jù)搬運更加頻繁， 需要存儲和處理的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于之前常見的應(yīng)用。當(dāng)運算能力達(dá)到一定程度，由于訪問存儲器的速度無法跟上運算部件消耗數(shù)據(jù)的速度，再增加運算部件也無法得到充分利用，即形成所謂的馮·諾伊曼“瓶頸”，或“內(nèi)存墻”問題。這就好比一臺馬力強勁的發(fā)動機，卻因為輸油管的狹小而無法產(chǎn)生應(yīng)有的動力。

計算力瓶頸以及功耗瓶頸已經(jīng)對更先進(jìn)、復(fù)雜度更高的AI模型研究產(chǎn)生了限制。例如，最先進(jìn)的自然語言處理模型XLNet有約4億模型參數(shù)，每次訓(xùn)練需要數(shù)百個谷歌深度學(xué)習(xí)加速器TPU運算三天，耗資超過10萬美元。而據(jù)估算人腦中細(xì)胞間互聯(lián)軸突個數(shù)在百萬億到千萬億數(shù)量級，兩者相差約六個數(shù)量級。顯然AI在認(rèn)知問題上離我們追求的的所謂通用人工智能還有巨大差距，預(yù)計將需要計算能力和計算系統(tǒng)的能源效率比現(xiàn)在至少提高幾個數(shù)量級。因此人工智能要進(jìn)一步突破，必須采用新的計算架構(gòu)，解決存儲單元和計算單元分離帶來的算力瓶頸。

計算存儲一體化，類似于人腦，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。計算存儲一體化的研究無法一蹴而就。對于廣義上計算存儲一體化計算架構(gòu)的發(fā)展，近期策略的關(guān)鍵在于通過芯片設(shè)計、集成、封裝技術(shù)拉近存儲單元與計算單元的距離，增加帶寬，降低數(shù)據(jù)搬運的代價，緩解由于數(shù)據(jù)搬運產(chǎn)生的瓶頸。中期規(guī)劃，通過架構(gòu)方面的創(chuàng)新，設(shè)存儲器于計算單元中或者置計算單元于存儲模塊內(nèi)，可以實現(xiàn)計算和存儲你中有我，我中有你。遠(yuǎn)期展望，通過器件層面的創(chuàng)新，實現(xiàn)器件即是存儲單元也是計算單元，不分彼此，融合一體，成為真正的計算存儲一體化。近年來，一些新型非易失存儲器，如阻變內(nèi)存，顯示了一定的計算存儲融合的潛力。

計算存儲一體化正在助力、推動算法升級，成為下一代AI系統(tǒng)的入口。存內(nèi)計算提供的大規(guī)模更高效的算力，使得算法設(shè)計有更充分的想象力，不再受到算力的約束。從而將硬件上的先進(jìn)性，升級為系統(tǒng)、算法的領(lǐng)先優(yōu)勢，最終加速孵化新業(yè)務(wù)。

更進(jìn)一步，計算存儲一體化是一個game-changer，開辟了一條新賽道。它的出現(xiàn)將通過迫使產(chǎn)業(yè)升級，重構(gòu)現(xiàn)在處理器和存儲器的相對壟斷的產(chǎn)業(yè)格局。在此過程中，可以幫助更多芯片行業(yè)中小企業(yè)發(fā)展，更為國產(chǎn)芯片創(chuàng)造彎道超車創(chuàng)造了機會。

趨勢三、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的超融合

【趨勢概要】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(jìn)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。

【趨勢解讀】現(xiàn)有工業(yè)系統(tǒng)之間的通信主要依賴于有線通信來屏蔽噪聲和保障低延時，例如OpcUA、Modbus。由于工廠復(fù)雜的環(huán)境，布線成為了工業(yè)系統(tǒng)通信的痛點。工廠的搬送機器人或一個工礦的挖機需要在一個大范圍內(nèi)頻繁移動，WiFi難以較好覆蓋，而4G/Lora/NB的數(shù)據(jù)傳輸速率和延時達(dá)不到機器人響應(yīng)的要求，因此通信問題難以有效解決。隨著5G技術(shù)的成熟，可以滿足工業(yè)系統(tǒng)對于高可靠低時延的需求， DTU（無線傳輸設(shè)備）較原本的有線方案無論在部署上，還是在運維上都有著極高的優(yōu)勢和性價比?？梢灶A(yù)見的是，工業(yè)系統(tǒng)的互聯(lián)將隨著5G的建設(shè)而得到快速普及。

隨著IoT PaaS的成熟，云端已經(jīng)兼容了WiFi、BLE,、Zigbee、Modbus、OpcUA,、RS232等網(wǎng)絡(luò)和連接協(xié)議。這些協(xié)議可以通過5G的模組非常方便地幫助原來的IT系統(tǒng)與云端打通。APS（自動排產(chǎn)軟件）和MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）可以從云端或邊緣服務(wù)器直接下發(fā)工藝包和生產(chǎn)計劃至每一個機臺，從而實現(xiàn)IT（信息化）和OT（工控軟件）的融合，不僅極大解放了人力，更重要的是實現(xiàn)了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的重要方向之一，即工廠內(nèi)部垂直集成：IT和OT系統(tǒng)的整合。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)主要解決三個問題。一是將制造企業(yè)內(nèi)部的IT軟件系統(tǒng)與OT設(shè)備系統(tǒng)打通，進(jìn)行自動派單，從而實現(xiàn)柔性制造。二是在工廠外實現(xiàn)上下游產(chǎn)業(yè)鏈的優(yōu)化組合。三是產(chǎn)品的設(shè)計和產(chǎn)品生命周期的管理。

傳統(tǒng)生產(chǎn)管理與控制中，軟件是分層、弱連接，難以實現(xiàn)根據(jù)訂單變化進(jìn)行生產(chǎn)動態(tài)調(diào)整的個性化定制要求。目前隨著5G和IoT PaaS的成熟，可以輕松把設(shè)備數(shù)據(jù)聯(lián)到云上，將設(shè)備作業(yè)的數(shù)據(jù)傳到業(yè)務(wù)系統(tǒng)（云上的IT系統(tǒng)）里面，實現(xiàn)派工自動化，從而實現(xiàn)生產(chǎn)的實時調(diào)整，滿足個性化需求定制。

每個企業(yè)出于核心技術(shù)保密以及采用的生產(chǎn)系統(tǒng)軟硬件不統(tǒng)一等原因，無法構(gòu)成緊密的價值網(wǎng)絡(luò)，使價值網(wǎng)絡(luò)整體的競爭力難以提升。隨著5G和邊緣計算以及IoT PaaS的成熟以及區(qū)塊鏈技術(shù)的進(jìn)步，利用分布式賬本，解決信任問題后，可以突破單個工廠的限制，將價值網(wǎng)絡(luò)中的上下游企業(yè)工廠的制造系統(tǒng)連接起來，進(jìn)而可以實現(xiàn)上下游制造產(chǎn)線的實時調(diào)整和協(xié)同，上游的流水線變慢，下游的流水線也可以慢一下，這樣就避免了不必要的生產(chǎn)和庫存，從而使整個價值網(wǎng)絡(luò)的競爭力得以提升。

現(xiàn)有生產(chǎn)模式中，在由產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)規(guī)劃、生產(chǎn)工程、生產(chǎn)執(zhí)行、服務(wù)所購成的產(chǎn)品價值鏈上，各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)來源不同，異構(gòu)性強，難以互通，整個價值鏈的信息無法全透明。但是通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字孿生技術(shù)，在產(chǎn)品的設(shè)計階段使用CAD軟件設(shè)計產(chǎn)品的解析模型；在產(chǎn)品的使用階段，利用5G和IoT PaaS采集關(guān)鍵參數(shù)，并且輸入到云端的模型解析軟件里，可以很好跟蹤這個產(chǎn)品的全生命周期中的性能和設(shè)計指標(biāo)之間的差異變化。而這些使用過程的信息就成為下一次產(chǎn)品迭代的重要的數(shù)據(jù)來源，周而復(fù)始，推動產(chǎn)品不斷迭代進(jìn)步。

工業(yè)系統(tǒng)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)連接起來，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)第一次讓人類掌握了一個實時調(diào)整工業(yè)系統(tǒng)能力的工具，從而大幅度促進(jìn)了生產(chǎn)效率，降低了庫存，提高了質(zhì)量。整個中國的第二產(chǎn)業(yè)是40萬億人民幣，如果按照提高5%-10%的效率計算，將是產(chǎn)生2-4萬億人民幣的價值。 這將大幅提升企業(yè)的盈利能力。

趨勢四、機器間大規(guī)模協(xié)作成為可能

【趨勢概要】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(biāo)任務(wù)。多智能體協(xié)同帶來的群體智能將進(jìn)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。

【趨勢解讀】隨著人工智能發(fā)展迎來又一次浪潮，越來越多的智能設(shè)備參與到人類日常生產(chǎn)活動中，影響著人們生活的方方面面。隨著“萬物互聯(lián)（Internet of everything）”概念的提出，大量的智能設(shè)備被聯(lián)接起來，形成一個智能設(shè)備網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)信息共享、統(tǒng)一控制。

在大規(guī)模智能設(shè)備網(wǎng)絡(luò)中，機器與機器之間的交流與協(xié)作將十分重要。這種協(xié)作將優(yōu)化整體的長期目標(biāo)，涌現(xiàn)群智，從而進(jìn)一步將智能系統(tǒng)的價值規(guī)?；糯?。以城市級別的交通燈控制任務(wù)為例，它關(guān)注長期城市交通的車輛通行順暢度?，F(xiàn)實環(huán)境中，一個城市級別的交通燈控制規(guī)模巨大，不同時期又有不同的控制策略，每個路口紅綠燈的控制策略取決于實時車流信息及鄰近范圍內(nèi)其他路口的交通控制策略。這種要求動態(tài)實時調(diào)整的大規(guī)模智能網(wǎng)絡(luò)，使用原有的基于規(guī)則的方法很難實現(xiàn)。而基于多智能體強化學(xué)習(xí)的大規(guī)模交通控制技術(shù)可以解決這一難題。

未來5年，多智能體協(xié)作將在城市生活的方方面面落地發(fā)展，倉儲機器人的高效協(xié)作完成貨物的快速分揀，提升物流效率，降低存儲和運輸成本；道路上的無人車能夠決定并道時是否讓其他車先行，提升無人駕駛的安全性和交通效率；交通燈根據(jù)當(dāng)前路口和鄰近路口的實時交通情況來決定調(diào)度信號，真正盤活整個城市高峰時期的交通；網(wǎng)約車平臺會根據(jù)城市不同地點各個時間的打車需求來優(yōu)化給每輛車的派單，降低用戶等車時間，提升司機收入。

多智能體協(xié)同及群體智能這樣全新的人工智能范式的發(fā)展和普及將會帶來整個經(jīng)濟社會的升級，讓人工智能不再只是單個的工具，而是協(xié)調(diào)整個人類工作生活網(wǎng)絡(luò)的核心系統(tǒng)。

趨勢五、模塊化降低芯片設(shè)計門檻

【趨勢概要】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(jìn)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(jìn)一步加快了芯片的交付。

【趨勢解讀】AIoT時代世間萬物逐步走向在線化、數(shù)據(jù)化、智能化，不僅將帶來芯片需求的爆發(fā)式增長，形成巨大的市場空間，同時其碎片化和定制化的特點，也對芯片設(shè)計模式提出了新的要求。芯片行業(yè)傳統(tǒng)的比投資、比品牌、比工藝的“大魚吃小魚”格局，正逐漸被比市場靈敏度、比需求適配、比速度和價格的“快魚吃慢魚”格局所取代。在應(yīng)用驅(qū)動的趨勢下，誰能快速推出專用芯片，就能搶占市場先機。越來越多的系統(tǒng)和應(yīng)用服務(wù)公司在推出專用芯片，例如蘋果、谷歌、阿里巴巴、亞馬遜、特斯拉等應(yīng)用企業(yè)開始進(jìn)入芯片設(shè)計領(lǐng)域，自研或聯(lián)合開發(fā)芯片產(chǎn)品。

現(xiàn)有的芯片設(shè)計模式存在研發(fā)成本高、周期長等問題，開發(fā)一款中檔芯片，往往需要數(shù)百人年、數(shù)千萬甚至上億美元的研發(fā)投入，不僅嚴(yán)重阻礙了芯片創(chuàng)新速度。特別是隨著芯片制程從10nm縮減到7nm，接下來還要進(jìn)一步縮減到5nm，每一次制程縮減所需要的成本和開發(fā)時間都在大幅提升。受到成本和市場壓力的驅(qū)使，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)在積極尋找新的芯片開發(fā)模式，來滿足低成本、快速的需求?；贗P的可重用的設(shè)計方法學(xué)，解決了芯片功能模塊重復(fù)設(shè)計的問題，使得芯片可以以模塊化的方式進(jìn)行設(shè)計，不同功能的IP模塊可以在不同的芯片中被重用，這種方法推動了系統(tǒng)芯片（Syetem-on-Chip）的普及。近年來，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、以Chisel為代表的高級抽象硬件描述語言和基于IP的模塊化模板化的芯片設(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，越來越多芯片企業(yè)開始嘗試開源硬件架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計。

面向未來，一種“芯粒”（Chiplet）的模塊化設(shè)計方法正在成為新的行業(yè)趨勢。這種方法通過對復(fù)雜功能進(jìn)行分解，開發(fā)出多種具有單一特定功能的“芯粒”（Chiplet），如實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲、計算、信號處理、數(shù)據(jù)流管理等功能。利用這些不同功能的Chiplets進(jìn)行模塊化組裝，將不同的計算機元件集成在一塊硅片上，來實現(xiàn)更小更緊湊的計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。以前設(shè)計一個SoC，需要從不同的IP供應(yīng)商購買IP，包括軟核IP或硬核IP，再結(jié)合自家研發(fā)的模塊，集合成一個SoC，然后在某個制造工藝節(jié)點上完成芯片設(shè)計和生產(chǎn)的完整流程。未來計算機的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，可能不是由單獨封裝的芯片制造的，而是在一塊較大的硅片上互連成芯片網(wǎng)絡(luò)的Chiplets制造的。模塊化的芯片技術(shù)最終可以實現(xiàn)像搭積木一樣”組裝“芯片。

趨勢六、規(guī)?；a(chǎn)級區(qū)塊鏈應(yīng)用將走入大眾

【趨勢概要】區(qū)塊鏈BaaS(Blockchain as a Service)服務(wù)將進(jìn)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(jìn)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)?；a(chǎn)級區(qū)塊鏈應(yīng)用將會走入大眾。

【趨勢解讀】2019年是區(qū)塊鏈里程碑的一年，區(qū)塊鏈技術(shù)正式被定位為國家戰(zhàn)略，為區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)的發(fā)展打開了巨大的想象空間。區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用已延伸到數(shù)字金融、數(shù)字政府、智能制造、供應(yīng)鏈管理等多個領(lǐng)域，主流廠商紛紛進(jìn)入?yún)^(qū)塊鏈領(lǐng)域推動技術(shù)突破和商業(yè)化場景落地。區(qū)塊鏈將正式面對海量用戶場景的考驗，這將對系統(tǒng)處理量提出了更高的要求，并加劇參與節(jié)點在信息存儲、同步等方面的負(fù)擔(dān)，在現(xiàn)有技術(shù)環(huán)境下會導(dǎo)致系統(tǒng)性能和運行效率的下降。

區(qū)塊鏈的路線之爭逐步清晰，從顛覆到補充，從去中心到去中介，聯(lián)盟鏈架構(gòu)成為行業(yè)主流技術(shù)路線。聚焦研發(fā)高吞吐、低延時大規(guī)模共識網(wǎng)絡(luò)，各行業(yè)內(nèi)提升多方協(xié)作效率的價值鏈接局域網(wǎng)逐步呈現(xiàn)。在傳統(tǒng)物理世界中，鏈外到鏈上錨定過程中的信息真實性保障一直是全行業(yè)技術(shù)攻關(guān)的重點。目前各個行業(yè)中正在逐步形成的局域網(wǎng)，通過更好地實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，幫助價值網(wǎng)絡(luò)的無障礙流動，有望形成真正的價值互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。在商用網(wǎng)絡(luò)中，區(qū)塊鏈保證所有信息數(shù)字化并實時共享，使得離散程度高、鏈路長、涉及環(huán)節(jié)多的多方主體仍能有效合作，但與此同時，也帶來了存儲成本、秘鑰安全，數(shù)據(jù)隱私等方面的壓力。

展望2020年，區(qū)塊鏈BaaS(Blockchain as a Service)服務(wù)將進(jìn)一步降低企業(yè)應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)的門檻。在商業(yè)應(yīng)用大規(guī)模落地的同時，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的“局域網(wǎng)”和“數(shù)據(jù)孤島”問題將被新型的通用跨鏈技術(shù)所解決。自主可控的安全與隱私保護(hù)算法及固化硬件芯片將會成為區(qū)塊鏈核心技術(shù)中的熱點領(lǐng)域，保障基礎(chǔ)設(shè)施的性能和安全。以端、云、鏈的軟硬件產(chǎn)品為基礎(chǔ)的一站式解決方案，進(jìn)一步加速企業(yè)上鏈與商業(yè)網(wǎng)絡(luò)搭建的進(jìn)程。區(qū)塊鏈通過與AIOT技術(shù)融合實現(xiàn)物理世界資產(chǎn)與鏈上資產(chǎn)的錨定，進(jìn)一步拓展價值互聯(lián)網(wǎng)的邊界實現(xiàn)萬鏈互聯(lián)。這也將進(jìn)一步夯實區(qū)塊鏈在數(shù)字經(jīng)濟時代數(shù)據(jù)和資產(chǎn)可信流轉(zhuǎn)的全球基礎(chǔ)設(shè)施地位。

在電氣時代，用電量是衡量經(jīng)濟水平的核心指標(biāo)；在4G時代，互聯(lián)網(wǎng)上的活躍用戶數(shù)是繁榮的標(biāo)志； 在數(shù)字經(jīng)濟時代，面對即將到來的海量用戶場景，我們相信在未來的1年，將會井噴式的涌現(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。與此而來的，一批日活千萬的區(qū)塊鏈規(guī)?；a(chǎn)級應(yīng)用將會走入大眾。以區(qū)塊鏈為基礎(chǔ)的分布式帳本，將在數(shù)字經(jīng)濟中進(jìn)一步推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化形成的價值有效傳遞，從而構(gòu)建新一代價值互聯(lián)網(wǎng)和契約社會。

趨勢七、量子計算進(jìn)入攻堅期

【趨勢概要】2019年，“量子霸權(quán)”之爭讓量子計算在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(jìn)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(dá)到其中任何一個都將是十分艱巨的任務(wù)，量子計算將進(jìn)入技術(shù)攻堅期。

【趨勢解讀】通過利用量子力學(xué)中非經(jīng)典的性質(zhì)，量子計算有望顛覆當(dāng)前的計算技術(shù)，給經(jīng)濟和社會帶來變革性的進(jìn)步。目前量子計算正處于從實驗室走進(jìn)實際應(yīng)用的轉(zhuǎn)變之中。2019年谷歌宣稱達(dá)到 “量子霸權(quán)”的里程碑，即其量子計算器件可執(zhí)行一個任何經(jīng)典計算機都無法完成的任務(wù)。另一領(lǐng)軍團隊IBM當(dāng)即反駁，稱該任務(wù)仍在經(jīng)典算力之內(nèi)。且不論爭論的是非，谷歌在硬件上的進(jìn)展大大增強了行業(yè)對超導(dǎo)路線以及對大規(guī)模量子計算實現(xiàn)步伐的樂觀預(yù)期。2020年的量子計算將蓬勃發(fā)展，主要特點是技術(shù)上進(jìn)入攻堅和產(chǎn)業(yè)化的加速階段。

技術(shù)方面，超導(dǎo)量子計算仍將繼續(xù)占據(jù)中心舞臺，并對其他硬件路線造成嚴(yán)峻的壓力。因為谷歌在超導(dǎo)方向上的成果皆為已知技術(shù)，多個追趕者將按圖索驥，在2020年或做出令人欽佩的復(fù)制性結(jié)果，或陷入高度復(fù)雜的工程噩夢。而領(lǐng)先團隊的目標(biāo)已然鎖定在比“量子霸權(quán)”更重要且毫無爭議的兩個里程碑：容錯量子計算和演示實用量子優(yōu)勢。前者指的是如何通過量子糾錯，避免硬件錯誤的累積，技術(shù)上需要同時在“高精度”和“大規(guī)模”兩個維度上突破，后者指有力地證明量子計算機可以用超越經(jīng)典計算的性能解決一個有實際意義的問題。至于演示實用量子優(yōu)勢是否能繞過糾錯，還有待歷史證明，因為實際問題要求的規(guī)?？赡苋绱酥?，導(dǎo)致對精度的要求不低于糾錯的要求。在2020年，乃至未來幾年，毫無爭議地達(dá)到這兩個目標(biāo)中任何一個都非常艱巨，故而量子計算將進(jìn)入技術(shù)攻堅時期。

產(chǎn)業(yè)和生態(tài)方面，政府、企業(yè)和學(xué)術(shù)機構(gòu)的規(guī)劃和投入將升級、擴大。競爭將在多個維度激化：領(lǐng)軍團隊規(guī)模擴充的同時透明性下降；人為設(shè)障的風(fēng)險上升。產(chǎn)業(yè)分工將進(jìn)一步細(xì)化：制冷、微波、低溫電子控制、設(shè)計自動化、制備代工等領(lǐng)域在資本推動、政策扶植和生態(tài)滋養(yǎng)下蓬勃發(fā)展。各行龍頭企業(yè)會加力探索應(yīng)用，助長算法和軟件。

國際上工業(yè)界-學(xué)界-開放性平臺和服務(wù)三方將相互賦能。工業(yè)界的工程復(fù)雜度任何純學(xué)術(shù)團隊無法企及；學(xué)界將探索高不確定、顛覆性的方向；開放性平臺和服務(wù)將降低研究和創(chuàng)業(yè)的時間和成本，加速整個領(lǐng)域的迭代和創(chuàng)新速度。這一生態(tài)依賴于人才的自由流動，深厚的基礎(chǔ)研究能力，和強大的企業(yè)執(zhí)行力；并將得益于大面積且高效的政府投入，及以降低門檻、激勵創(chuàng)新、帶動民間投入為目標(biāo)的政策引領(lǐng)。

趨勢八、新材料推動半導(dǎo)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(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。例如，拓?fù)浣^緣體、二維超導(dǎo)材料等能夠?qū)崿F(xiàn)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(lián)器件的基礎(chǔ)；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。

【趨勢解讀】半個世紀(jì)以來半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)都在竭力遵循摩爾定律，在取得巨大經(jīng)濟效益的同時也從根本上改變了人類社會的發(fā)展進(jìn)程。人工智能及大數(shù)據(jù)興起為云端及終端裝置帶來更多創(chuàng)新的同時，也使得半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展面臨著摩爾定律放緩導(dǎo)致的產(chǎn)品升級困難以及大數(shù)據(jù)導(dǎo)致的算力和存儲需求爆發(fā)的雙重壓力。以硅為主體的經(jīng)典晶體管縮放已經(jīng)越來越難以維持，從而難以實現(xiàn)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。

雖然新的材料和器件架構(gòu)如高介電常數(shù)介電層（high-k dielectrics）、鰭式晶體管（FinFET）以及銅質(zhì)導(dǎo)線，擴展了傳統(tǒng)半導(dǎo)體廠商的選擇并逐步被采用成為主流，但并沒有從根本上改變傳統(tǒng)的邏輯、存儲及互聯(lián)的原理以及這些器件所面臨的物理原理上的困境。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，但一個可以確定的趨勢是越來越多的新材料將會被應(yīng)用在半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)中，這些新材料將將會通過新的物理機制實現(xiàn)全新的邏輯、存儲、及互聯(lián)概念和器件。

從近期來看，新材料如鍺和III-V族材料可能會代替?zhèn)鹘y(tǒng)的硅作為晶體管的通道材料以提升晶體管的速度。新的介電材料如鐵電材料可能會導(dǎo)致超陡的亞閾值坡度以降低晶體管的能耗。新的金屬材料如鈷可能會替代鎢和銅作互聯(lián)導(dǎo)線以增強穩(wěn)定性和減緩信號延遲。二維材料或外延生長的納米層材料可能會導(dǎo)致3D堆集的架構(gòu)以增加芯片的密度。這些器件的物理機制清楚，當(dāng)然大規(guī)模應(yīng)用還需要半導(dǎo)體廠商來解決工藝實現(xiàn)、工程配套等方面的挑戰(zhàn)。

從更長遠(yuǎn)的角度來看，更具挑戰(zhàn)性的材料及全新的物理機制將是半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)能夠保持甚至加速指數(shù)式的增長的關(guān)鍵。新物理機制是全新的高性能的邏輯和互聯(lián)器件的基礎(chǔ)，比如基于量子效應(yīng)的強關(guān)聯(lián)材料和拓?fù)浣^緣體、新發(fā)現(xiàn)的二維材料中魔幻角度下的超導(dǎo)現(xiàn)象等會導(dǎo)致無損耗的電子和自旋輸運。利用新的磁性材料的自旋-軌道耦合現(xiàn)象可以制備全新的高性能磁性存儲器如SOT-MRAM，而利用新的阻變現(xiàn)象使得全新的高密度、高穩(wěn)定性的阻變存儲器（RRAM）成為可能。雖然這些全新的工作機制還處在早期的探索中，但他們能從根本上解決傳統(tǒng)器件在物理原理層面所受到的限制，實現(xiàn)對摩爾定律的突破。

新材料和新機制將會對傳統(tǒng)的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)進(jìn)行全面洗牌，包括材料的生長、器件的制備以及電路的工作原理都會發(fā)生根本性的變化。這對設(shè)備廠商，晶圓廠及電路設(shè)計公司都會帶來歷史性的挑戰(zhàn)和機遇，也會為新興的公司及產(chǎn)業(yè)提供振奮人心的發(fā)展機會。

趨勢九、保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的AI技術(shù)將加速落地

【趨勢概要】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(hù)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。

【趨勢解讀】數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)成為社會經(jīng)濟發(fā)展的新生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)流動價值也越來越受到人們的重視。然而在企業(yè)數(shù)字化建設(shè)過程中，由于規(guī)劃、設(shè)計、管理等方面存在的問題，導(dǎo)致業(yè)務(wù)系統(tǒng)在功能上不關(guān)聯(lián)互動、信息不共享互換，各個系統(tǒng)之間容易形成數(shù)據(jù)孤島的問題，進(jìn)一步制約數(shù)據(jù)共享所帶來的流動價值。在越來越多對數(shù)據(jù)隱私的擔(dān)憂聲中，政府開始行動制定數(shù)據(jù)使用合規(guī)法案，大量的數(shù)據(jù)因為需要依法保護(hù)而無法被聯(lián)合在一起計算。針對“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象，目前大部分?jǐn)?shù)據(jù)共享平臺本質(zhì)上都是基于中心化的數(shù)據(jù)交換機制，存在過程復(fù)雜、通信成本高、效率低、所有權(quán)模糊化、數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險大的缺點，而且無法保護(hù)用戶的個人隱私。保護(hù)隱私的AI安全技術(shù)能夠在保證各方數(shù)據(jù)安全和隱私的同時，聯(lián)合使用各方數(shù)據(jù)來達(dá)到特定的訓(xùn)練與使用AI的目的，大大降低信任成本與會計成本，從而充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值，解決數(shù)據(jù)孤島以及數(shù)據(jù)共享可信程度低的問題。

保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的AI安全技術(shù)拓展傳統(tǒng)分布式計算以及信息安全范疇，為網(wǎng)絡(luò)協(xié)作計算提供一種新的計算模式。它可通過多種技術(shù)結(jié)合保護(hù)數(shù)據(jù)安全，包括安全多方計算、差分隱私、同態(tài)加密、混淆電路、加密搜索與計算、可信軟硬件等；也可利用人工智能保障模型魯棒與安全性，如模型加固、數(shù)據(jù)毒化防御、對抗性樣本防御等。

趨勢十、云成為IT技術(shù)創(chuàng)新的中心

【趨勢概要】隨著云技術(shù)的深入發(fā)展，云已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)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。

【趨勢解讀】從單機離線到超大規(guī)模在線，IT的技術(shù)框架發(fā)生了時代性劇變。傳統(tǒng)IT范式出現(xiàn)失速，而借助與客戶的緊密協(xié)同并降低使用門檻，云計算不但成為傳統(tǒng)IT的顛覆者，傳統(tǒng)IT接口開始逐漸被云端接口取代和重新定義。

與此同時，技術(shù)創(chuàng)新的主導(dǎo)者與策源地全面轉(zhuǎn)移到云平臺。云平臺、技術(shù)開源、云用戶三者形成驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新的新三角。未來新型的計算形態(tài)例如量子計算、AI、新型芯片等創(chuàng)新不僅將首先發(fā)生在云平臺上，同時也將通過云向外界服務(wù)。云計算的含義不斷擴展，這使得廣義上的云計算成為數(shù)字經(jīng)濟基礎(chǔ)設(shè)施。

在全面上云的云計算時代，傳統(tǒng)的軟硬件分離迭代的模式逐步顯現(xiàn)出局限性，現(xiàn)今的應(yīng)用越來越復(fù)雜，對算力的要求越來越高，而算法、軟件和硬件的隔閡造成巨大算力的浪費，已經(jīng)無法滿足在超大規(guī)模計算機場景下提升IT計算效率、降低計算成本的訴求。同時隨著大多數(shù)企業(yè)開始全面擁抱云計算，如何最大化發(fā)揮“云”的價值，實現(xiàn)應(yīng)用的快速上線和高效運行、業(yè)務(wù)的秒級啟動等是企業(yè)從容地應(yīng)對市場快速變化的關(guān)鍵。

在軟硬件核心技術(shù)領(lǐng)域，通過自主可控的技術(shù)重新設(shè)計軟硬件之間的系統(tǒng)接口，使算法、軟件和硬件設(shè)計的溝通會更加緊密，讓現(xiàn)有硬件的算力發(fā)揮到極致，打造適合云基礎(chǔ)設(shè)施的新型計算機。通過大幅提升計算效率，實現(xiàn)能夠突破傳統(tǒng)IT時代的算力瓶頸，凸顯云計算的整體優(yōu)勢。在過去的幾年中，用于機器學(xué)習(xí)加速的AI芯片，以及新一代虛擬化專用芯片等都是充分利用軟硬件協(xié)同設(shè)計模式帶來計算效率提升的典范。另一方面，軟硬件協(xié)同設(shè)計有利于加強對于底層技術(shù)的控制能力，提升云的可靠性和易用性。

在云資源交付方式上，云原生讓云計算變得越來越標(biāo)準(zhǔn)化。基于無服務(wù)器計算（Serverless Computing）的應(yīng)用開發(fā)和交付方式進(jìn)一步解放云計算能力。Serverless通過更高層次的抽象，由云平臺來負(fù)責(zé)計算資源的分配、管理和伸縮，讓開發(fā)者只需關(guān)注自己的業(yè)務(wù)邏輯，而無需顯示地保有計算資源，免去資源管理、系統(tǒng)運維等工作，按需付費的計費方式也可以幫助開發(fā)者實現(xiàn)成本優(yōu)化。無服務(wù)器計算進(jìn)一步簡化微服務(wù)（Micro-service）應(yīng)用架構(gòu)，用戶只需書寫事件驅(qū)動的函數(shù)實現(xiàn)即可，極大地降低構(gòu)建云應(yīng)用的難度。同時無服務(wù)器計算進(jìn)一步推動事件驅(qū)動應(yīng)用架構(gòu)的發(fā)展，有效解耦事件源和事件處理者，為企業(yè)提供一個靈活的系統(tǒng)，能夠快速適應(yīng)變化并實時做出決策。

未來的軟件一定是生長于云上的，云原生和無服務(wù)器計算正在重塑整個軟件生命周期，從軟件需求設(shè)計到研發(fā)到發(fā)布到構(gòu)建分發(fā)到運維等。在All-in-Cloud的時代，基于軟硬一體化重新設(shè)計的云計算基礎(chǔ)設(shè)施以及通過云原生的嶄新資源交付方式在提高計算效率、易用性的同時降低計算和運維成本，進(jìn)一步鞏固云成為數(shù)字經(jīng)濟時代基礎(chǔ)設(shè)施。