12 月 28 日上午,阿里巴巴达摩院发布 2021 十大科技趋势,这是达摩院成立三年以来第三次发布年度科技趋势。

材料是一切科技发展的基础,新材料技术已推动多轮科技革命。然而,受限于成本高昂、生产工艺不成熟等问题,诸多新型材料未能实现大规模应用。达摩院认为,未来几年,以氮化镓和碳化硅为代表的第三代半导体材料将在材料生长、器件制备等技术上实现突破,并应用于 5G 基站、新能源汽车、特高压、数据中心等新基建场景,大幅降低整体能耗。

新材料的价值远不止提供更优的性能,它还能突破传统材料物理极限,达摩院预测,碳基材料作为制作柔性设备的核心材料,将走出实验室并制备可随意伸缩、弯曲的柔性电子设备,例如用该材料制作的电子皮肤不仅机械特性与真实皮肤相似,还有外界环境感知功能。

过去几年,AI 技术润物细无声渗透至传统产业,例如 AI 走进制造企业,提升质检工作效率。达摩院认为,AI 应用于生产环节只是开始,汽车、消费电子、服装、钢铁、化工等信息化基础良好的行业将实现供应链、生产、资产、物流、销售等各环节的全局智能,最终实现生产及运营效率的大幅提升。

在医疗领域,业界公认 AI 与药物、疫苗研发结合是大势所趋,但用 AI 研发药物并成功上市的案例极为鲜见。达摩院指出,新型 AI 算法的迭代及算力突破将解决药物分子靶点确证、药物可成药性等难题,例如在疫苗研发过程中,AI 可自动输入有效化合物模型,然后与电脑合成程序产生的数亿种不同的化学化合物对比筛选,最终快速找到疫苗的优质候选化合物。

作为人机交互和人机混合智能未来技术,脑机接口在医疗领域极具研究价值。达摩院在趋势中指出,学术界和工业界正在努力攻克脑信号的采集和处理难题,帮助人类更好地理解大脑工作原理,技术的成熟将加速脑机接口的临床应用,未来将为口不能言、手不能动的患者提供精准康复服务。

科学技术的发展总是在不断发散与收敛的模式中跃迁。去年,达摩院曾预测 “云将成为IT技术的创新中心”,时隔一年,云原生成为云计算领域的新变量,达摩院提出,未来芯片、开发平台、应用软件乃至计算机等将诞生于云上,AI、5G、区块链等技术都将以云原生的方式落地,企业获取IT服务的路径再次被缩短。

以下为达摩院2021十大科技趋势全文:

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

以氮化镓(GaN)和碳化硅(SiC)为代表的第三代半导体,具备耐高温、耐高压、高频率、大功率、抗辐射等优异特性,但受工艺、成本等因素限制,多年来仅限于小范围应用。近年来,随着材料生长、器件制备等技术的不断突破,第三代半导体的性价比优势逐渐显现并正在打开应用市场:SiC元件已用于汽车逆变器,GaN快速充电器也大量上市。未来5年,基于第三代半导体材料的电子器件将广泛应用于5G基站、新能源汽车、特高压、数据中心等场景。

趋势二、后“量子霸权”时代,量子纠错和实用优势成核心命题

2020年为后“量子霸权”元年,世界对量子计算的投入持续上涨,技术和生态蓬勃发展,多个平台异彩缤纷。这一潮流将在2021年继续推高社会的关注和期待,量子计算的研究需要证明自身的实用价值;业界需要聚焦“后霸权”时代的使命:协同创新,解决众多的科学和工程难题,为早日到达量子纠错和实用优势两座里程碑铺路奠基。

趋势三、碳基技术突破加速柔性电子发展

柔性电子是指经扭曲、折叠、拉伸等形状变化后仍保持原有性能的电子设备,可用作可穿戴设备、电子皮肤、柔性显示屏等。柔性电子发展的主要瓶颈在于材料——目前的柔性材料,或者“柔性”不足容易失效,或者电性能远不如“硬质”硅基电子。近年来,碳基材料的技术突破为柔性电子提供了更好的材料选择:碳纳米管这一碳基柔性材料的质量已可满足大规模集成电路的制备要求,且在此材料上制备的电路性能超过同尺寸下的硅基电路;而另一碳基柔性材料石墨烯的大面积制备也已实现。

趋势四、AI提升药物及疫苗研发效率

AI已广泛应用于医疗影像、病历管理等辅助诊断场景,但AI在疫苗研发及药物临床研究的应用依旧处于探索阶段。随着新型AI算法的迭代及算力的突破,AI将有效解决疫苗/药物研发周期长、成本高等难题,例如提升化合物筛选、建立疾病模型、发现新靶点、先导化合物发现及先导药物优化等环节的效率。AI与疫苗、药物临床研究的结合可以减少重复劳动与时间消耗,提升研发效率,极大的推动医疗服务和药物的普惠化。

趋势五、脑机接口帮助人类超越生物学极限

脑机接口是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支撑与推动作用,帮助人类从更高维度空间进一步解析人类大脑的工作原理。脑机接口这一新技术领域探索性的将大脑与外部设备进行通信,并借由脑力意念控制机器。例如在控制机械臂等方面帮助提升应用精度,将为神智清醒,思维健全,但口不能言、手不能动的患者提供精准康复服务。

趋势六、数据处理实现“自治与自我进化”

随着云计算的发展、数据规模持续指数级增长,传统数据处理面临存储成本高、集群管理复杂、计算任务多样性等巨大挑战;面对海量暴增的数据规模以及复杂多元的处理场景,人工管理和系统调优捉襟见肘。因此,通过智能化方法实现数据管理系统的自动优化成为未来数据处理发展的必然选择。人工智能和机器学习手段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,有效降低数据计算、处理、存储、运维的管理成本,实现数据管理系统的“自治与自我进化”。

趋势七、云原生重塑IT技术体系

在传统IT开发环境里,产品开发上线周期长、研发效能不高,云原生架构充分利用了云计算的分布式、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,通过方法论工具集、最佳实践和产品技术,开发人员可专注于应用开发过程本身。未来,芯片、开发平台、应用软件乃至计算机等将诞生于云上,可将网络、服务器、操作系统等基础架构层高度抽象化,降低计算成本、提升迭代效率,大幅降低云计算使用门槛、拓展技术应用边界。

趋势八、农业迈入数据智能时代

传统农业产业发展存在土地资源利用率低和从生产到零售链路脱节等瓶颈问题。以物联网、人工智能、云计算等为代表的科学技术正在与农业产业深度融合,打通农业产业的全链路流程。结合新一代传感器技术,农田地面数据信息得以实时获取和感知,并依靠大数据分析与人工智能技术快速处理海量领域农业数据,实现农作物监测、精细化育种和环境资源按需分配。同时,通过5G、物联网、区块链等技术的应用确保农产品物流运输中的可控和可追溯,保障农产品整体供应链流程的安全可靠。农业将告别“靠天”吃饭进入智慧农业时代。

趋势九、工业互联网从单点智能走向全局智能

受实施成本和复杂度较高、供给侧数据难以打通、整体生态不够完善等因素限制,目前的工业智能仍以解决碎片化需求为主。疫情中数字经济所展现出来的韧性让企业更加重视工业智能的价值,加之数字技术的进步普及、新基建的投资拉动,这些因素将共同推动工业智能从单点智能快速跃迁到全局智能,特别是汽车、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,贯穿供应链、生产、资产、物流、销售等各环节在内的企业生产决策闭环的全局智能化应用将大规模涌现。

趋势十、智慧运营中心成为未来城市标配

在过去10年时间里,智慧城市借助数字化手段切实提升了城市治理水平。但在新冠疫情防控中,一些所谓的智慧城市集中暴露问题,特别是由于“重建设轻运营”所导致的业务应用不足。在此背景下,城市管理者希望通过运营中心盘活数据资源、推动治理与服务的全局化、精细化和实时化。而AIoT技术的日渐成熟和普及、空间计算技术的进步,将进一步提升运营中心的智慧化水平,在数字孪生基础上把城市作为统一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。

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