阿里巴巴達摩院發布2019十大科技趨勢：自動駕駛進入冷靜發展期

1月2日，阿里巴巴達摩院發布“2019十大技術趨勢”，涵蓋智慧城市、數字身份、自動駕駛、圖形神經網絡系統、AI芯片、區塊鏈、5G等領域。阿里達摩院認為，車路協同的技術路線將加速無人駕駛的到來。未來2-3年，以物流、交通等有限場景為代表的自動駕駛商業應用將迎來新進展，如固定線路公交車、無人配送、園區微流通等商業場景將迅速落地。

2019年達摩院的十大科技趨勢是趨勢1：實時城市模擬成為可能，城市公共基礎設施的感知數據和城市的實時脈動數據流將匯聚在大計算平臺上，計算能力和算法的發展將促進視頻等非結構化信息與其他結構化信息的實時集成，城市實時模擬成為可能，局部城市智能將升級為全球智能。未來，將加大對城市大腦技術和應用的研發力度。在實體城市之上，將誕生具有全時空感知、全要素聯動、全周期迭代的智慧城市，這將極大地促進城市治理的優化和完善。預計在新的一年里，中國將有越來越多的城市擁有智慧。

趨勢2：語音AI在特定領域通過了圖靈測試。隨著端云中語音交互模塊的標準化和低成本，將會有越來越多的會說話的公共設施，未來每個空間都將至少有一個用于語音交互的聯系人。隨著智能語音技術的進步，移動設備上的實時語音生成可能與現實生活中的語音無法區分，甚至在一些特定的對話中通過了圖靈測試。該領域的規則甚至法律將逐步建立，以引導行業走向標準化。趨勢3：AI專用芯片將挑戰GPU的絕對主導地位。在當前數據中心的人工智能訓練場景中，計算和存儲之間的數據遷移已成為瓶頸，基于3D堆疊存儲技術的新一代人工智能芯片架構已成為趨勢。人工智能芯片對數據帶寬的需求將進一步推動3D堆疊存儲芯片在人工智能訓練芯片中的廣泛應用。而類腦計算芯片將進一步推動其發展，尋找更合適的應用。在數據中心的訓練場景中，人工智能專用芯片將挑戰GPU的絕對優勢。能夠充分體現領域特定的AI芯片架構仍將更多地體現在許多邊緣場景中。

趨勢4：非常大規模的圖形神經網絡系統將給機器帶來常識。簡單的深度學習已經成熟，結合深度學習的圖神經網絡將端到端學習與歸納推理相結合，有望解決深度學習無法解決的關系推理和可解釋性等一系列問題。一個強大的圖形神經網絡將類似于神經元等節點形成的人腦，機器有望成為一個具有常識、理解和認知能力的人工智能。趨勢五：計算架構將被重構，無論是數據中心還是邊緣計算場景，計算架構都將被重構。未來的計算、存儲和網絡不僅要滿足人工智能對高通量計算能力的需求，還要滿足物聯網場景下低功耗的需求。基于FPGA、GPU、ASIC等計算芯片的異構計算架構，以及新型存儲設備的出現，已經拉開了傳統計算架構的序幕。從過去以CPU為核心的通用計算，到應用驅動和技術驅動帶來的領域特定架構的顛覆性變革，將加速人工智能乃至量子計算黃金時代的到來。趨勢六：5G網絡催生新的應用場景。第五代移動通信技術將大大增強移動帶寬，提供近100倍于4G的峰值速率，促進沉浸式的逐漸成熟……

基于4K/8K超高清視頻和AR/VR的交互模式。

連接將增強到數百億，帶來大規模的機器式通信和連接的深度集成。網絡正在向云和軟件發展。該網絡可以分為幾個獨立且并行的虛擬子網絡，以為不同的應用提供虛擬專用網絡。再加上高可靠性、低延遲、大容量的網絡能力，車路協同、工業互聯網等領域將獲得全新的技術賦能。趨勢7：數字身份將成為第二種身份證。生物識別技術正在逐步成熟并進入大規模應用階段。隨著3D傳感器的快速普及和各種生物特征的集成，每一臺設備都可以更智能地“看”和“聽”。生物識別和生活技術也將重塑身份識別和認證，數字身份將成為第二張身份證。從手機解鎖、社區門禁到餐館就餐、超市收銀臺，再到高鐵停靠、機場安檢和醫院就診，人臉環游世界的時代正在加速。趨勢八：自動駕駛已經進入平靜發展期，單純依靠“自行車智能”不可能長期實現終極無人駕駛，但這并不意味著自動駕駛已經完全進入寒冬。

車路協同技術路線將加速無人駕駛的到來。未來2-3年，以物流、交通等有限場景為代表的自動駕駛商業應用將迎來新進展，如固定線路公交車、無人配送、園區微流通等商業場景將迅速落地。趨勢9：區塊鏈回歸理性，商業應用加速。在各個行業的數字化過程中，物聯網技術將支持線下世界和鏈上數據的可信映射，區塊鏈技術將促進流通路徑中可信數據的重組和優化，從而提高流通和協作的效率。在跨境匯款、供應鏈金融、電子票據和司法存款等許多場景中，區塊鏈將開始融入我們的日常生活。隨著“鏈接”價值的體現，分層架構和跨鏈互聯將成為區塊鏈規模的技術基礎。區塊鏈領域將從過度的狂熱和悲觀中回歸理性，商業應用有望加速。趨勢10：數據安全保護技術正在加速發展。各國政府將傾向于出臺更嚴格的數據安全政策和法規，企業將在個人數據隱私保護方面投入更多資金。

未來幾年，黑客和黑市攻擊不會停止，但數據安全保護技術將增加。跨系統數據跟蹤和可追溯性相關技術，如水印技術、數據資產保護技術和用于強對抗的先進反爬蟲技術，將得到更廣泛的應用。1月2日，阿里巴巴達摩院發布“2019十大技術趨勢”，涵蓋智慧城市、數字身份、自動駕駛、圖形神經網絡系統、AI芯片、區塊鏈、5G等領域。阿里達摩院認為，車路協同的技術路線將加速無人駕駛的到來。未來2-3年，以物流、交通等有限場景為代表的自動駕駛商業應用將迎來新進展，如固定線路公交車、無人配送、園區微流通等商業場景將迅速落地。

2019年達摩院的十大科技趨勢是趨勢1：實時城市模擬成為可能，城市公共基礎設施的感知數據和城市的實時脈動數據流將匯聚在大計算平臺上，計算能力和算法的發展將促進視頻等非結構化信息與其他結構化信息的實時集成，城市實時模擬成為可能，本地城市智能將升級為gl……

人工智能。未來，將加大對城市大腦技術和應用的研發力度。在實體城市之上，將誕生具有全時空感知、全要素聯動、全周期迭代的智慧城市，這將極大地促進城市治理的優化和完善。預計在新的一年里，中國將有越來越多的城市擁有智慧。

趨勢2：語音AI在特定領域通過了圖靈測試。隨著端云中語音交互模塊的標準化和低成本，將會有越來越多的會說話的公共設施，未來每個空間都將至少有一個用于語音交互的聯系人。隨著智能語音技術的進步，移動設備上的實時語音生成可能與現實生活中的語音無法區分，甚至在一些特定的對話中通過了圖靈測試。該領域的規則甚至法律將逐步建立，以引導行業走向標準化。趨勢3：AI專用芯片將挑戰GPU的絕對主導地位。在當前數據中心的人工智能訓練場景中，計算和存儲之間的數據遷移已成為瓶頸，基于3D堆疊存儲技術的新一代人工智能芯片架構已成為趨勢。人工智能芯片對數據帶寬的需求將進一步推動3D堆疊存儲芯片在人工智能訓練芯片中的廣泛應用。而類腦計算芯片將進一步推動其發展，尋找更合適的應用。在數據中心的訓練場景中，人工智能專用芯片將挑戰GPU的絕對優勢。能夠充分體現領域特定的AI芯片架構仍將更多地體現在許多邊緣場景中。

趨勢4：非常大規模的圖形神經網絡系統將給機器帶來常識。簡單的深度學習已經成熟，結合深度學習的圖神經網絡將端到端學習與歸納推理相結合，有望解決深度學習無法解決的關系推理和可解釋性等一系列問題。一個強大的圖形神經網絡將類似于神經元等節點形成的人腦，機器有望成為一個具有常識、理解和認知能力的人工智能。趨勢五：計算架構將被重構，無論是數據中心還是邊緣計算場景，計算架構都將被重構。未來的計算、存儲和網絡不僅要滿足人工智能對高通量計算能力的需求，還要滿足物聯網場景下低功耗的需求。基于FPGA、GPU、ASIC等計算芯片的異構計算架構，以及新型存儲設備的出現，已經拉開了傳統計算架構的序幕。從過去以CPU為核心的通用計算，到應用驅動和技術驅動帶來的領域特定架構的顛覆性變革，將加速人工智能乃至量子計算黃金時代的到來。趨勢六：5G網絡催生新的應用場景。第五代移動通信技術將大大增強移動帶寬，提供近100倍于4G的峰值速率，并推動基于4K/8K超高清視頻和AR/VR的沉浸式交互模式逐漸成熟。

連接將增強到數百億，帶來大規模的機器式通信和連接的深度集成。網絡正在向云和軟件發展。該網絡可以分為幾個獨立且并行的虛擬子網絡，以為不同的應用提供虛擬專用網絡。再加上高可靠性、低延遲、大容量的網絡能力，車路協同、工業互聯網等領域將獲得全新的技術賦能。趨勢7：數字身份將成為第二種身份證。生物識別技術正在逐步成熟并進入大規模應用階段。隨著3D傳感器的快速普及和各種生物特征的集成，每一臺設備都可以更智能地“看”和“聽”。生物識別和生活技術也將重塑身份識別和認證，數字身份將成為第二張身份證。從手機解鎖、社區門禁到餐館就餐、超市收銀臺，再到高鐵站、機場安檢……

醫院就診，通過人臉環游世界的時代正在加速。趨勢八：自動駕駛已經進入平靜發展期，單純依靠“自行車智能”不可能長期實現終極無人駕駛，但這并不意味著自動駕駛已經完全進入寒冬。

車路協同技術路線將加速無人駕駛的到來。未來2-3年，以物流、交通等有限場景為代表的自動駕駛商業應用將迎來新進展，如固定線路公交車、無人配送、園區微流通等商業場景將迅速落地。趨勢9：區塊鏈回歸理性，商業應用加速。在各個行業的數字化過程中，物聯網技術將支持線下世界和鏈上數據的可信映射，區塊鏈技術將促進流通路徑中可信數據的重組和優化，從而提高流通和協作的效率。在跨境匯款、供應鏈金融、電子票據和司法存款等許多場景中，區塊鏈將開始融入我們的日常生活。隨著“鏈接”價值的體現，分層架構和跨鏈互聯將成為區塊鏈規模的技術基礎。區塊鏈領域將從過度的狂熱和悲觀中回歸理性，商業應用有望加速。趨勢10：數據安全保護技術正在加速發展。各國政府將傾向于出臺更嚴格的數據安全政策和法規，企業將在個人數據隱私保護方面投入更多資金。

未來幾年，黑客和黑市攻擊不會停止，但數據安全保護技術將增加。跨系統數據跟蹤和可追溯性相關技術，如水印技術、數據資產保護技術和用于強對抗的先進反爬蟲技術，將得到更廣泛的應用。

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