探索,2023达摩院十大科技趋势!

颠覆性的科技突破也许百年才得一遇,持续性的迭代创新则以日进一寸的累积改变着日常生活。未来十年,科技会发生怎么样的变化?芯片、AI、云计算;各位少侠,请随老僧一起探索,2023达摩院的十大科技趋势!

前沿科技总是相对“小众”,今年入选的10条科技趋势,且听老僧慢慢道来。

趋势1,【多模态预训练大模型趋势】

解释: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。

老僧解读:

目前,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。未来,随着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。

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趋势2,【Chiplet模块化设计封装技术趋势】

解释:Chiplet的互联标准将逐渐统一,重构芯片研发流程。 芯片产业由“雕版印刷”开始走向“活字印刷”。

老僧解读:

有少侠问了,什么是Chiplet?Chiplet中文名称“芯粒”,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。

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趋势3,【存算一体趋势】

解释: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。 简单来说就是你把压岁钱交给了爸妈,爸妈立刻给你想好了怎么花。(不少少侠听到这已经泪目了。既有存,也有算,但这可不是这么算的。)

老僧解读:

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。

老僧相信,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。

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趋势4,【云原生安全趋势】

解释:俗话说的好,内功修的强,武功就会好。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。

老僧解读:

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。

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趋势5,【软硬融合云计算体系架构趋势】

解释:云计算向以CIPU为中心的全新云计算体系架构深度演进,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。 高手一定要内外兼修,既要九阳神功,也要有倚天剑,方可天下无敌

老僧解读:

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。

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趋势6,【端网融合的可预期网络趋势】

解释: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。通俗来讲,这张网可以排除很多不确定性的因素,让使用者完成任务变得更可预期。

老僧解读:

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。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。

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趋势7,【双引擎智能决策趋势】

解释: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。双向引擎,推动全局。

老僧解读:

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。

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。

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趋势8,【计算光学成像趋势】

解释: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。这是一个可以藏在你手机里的技术,有了它,朋友圈拍月亮大赛赢麻了。

老僧解读:

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。

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趋势9,【大规模城市数字孪生趋势】

解释: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。换个角度理解,元宇宙太遥远了,我们先元个城市。

老僧解读:

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,大规模城市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。

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趋势10,【生成式AI趋势】

解释: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。 想一想,在未来,老板让我搞新媒体,我把任务交给AI,赚个5000月薪的差价。这样的AI,你期待吗?

老僧解读:

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,极大的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。

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