DPU的發展為當前計算模式帶來全新變革，通過算力卸載、算力釋放、算力擴展等技術，實現“聯接+計算”的雙向驅動，顯著提升計算效率，加速異構算力高效互聯，為“東數西算”等場景提供重要支撐。DPU也被視為數據中心繼CPU、GPU后的“第三顆主力芯片”，具有重要的發展意義。2023年1月7日，在“2023中國信通院ICT＋深度觀察報告會”算網融合發展分論壇上，中國信息通信研究院聯合開放數據中心委員會發布了《DPU發展分析報告（2022年）》。本報告從產業政策、產業規模、賦能經濟三方面，對算力進行詳細闡述，分析了數字基礎設施發展需求。同時，綜合考慮DPU技術及產業等發展要素，重點對DPU技術熱點及核心價值進行了梳理，從RDMA高速網絡、數據面轉發、網絡可編程、開放網絡及DPU軟件生態等方面分析了DPU發展的關鍵技術，并從政策驅動、技術創新、應用場景等方面對DPU未來發展進行了展望。作為繼數據中心 CPU、GPU之后的"第三顆主力芯片"，DPU 可應對算力規模快速增長帶來的挑戰。芯片是算力供給的核心，現有芯片主要以 CPU 和 GPU 為主，分別提供通用和智算算力。此外，FPGA、ASIC 等專用芯片也取得了快速發展。但是，無論是CPU、GPU，還是其它專用芯片，在計算過程中均將不可避免的被存儲、通信等進程打斷。DPU具有網絡數據傳輸和計算等功能，可使CPU、GPU能夠專注于業務進程，全面提升計算效率，對于不斷增長的算力需求和持續擴大的算力規模，其重要性不言而喻。當前，DPU技術與產業快速發展，DPU企業、通信設備廠商、互聯網公司等都加入到DPU的研發和應用。

1.標準網卡傳統的標準網卡（簡稱NIC）是將電腦接入局域網的設備，網卡插在計算機主板的總線插槽中，負責將用戶要傳遞的數據轉換為網絡設備能夠識別的格式，通過網絡介質傳輸。

簡而言之，標準網卡沒有任何面向應用的加速功能，只是承擔了將主機接入網絡的工作，操作系統收到數據包后由主機CPU承擔所有數據報文處理的工作。顯而易見，隨著網絡帶寬的快速增長和基礎設施數據處理功能越發復雜的情況下，消耗的主機 CPU資源和性能也越來越多。

2.智能網卡和DPU隨著信息技術的加速發展，全球數據流量呈現爆發式增長，在云計算、數據中心、智算中心等基礎設施快速擴容的背景下，計算需求極速擴張。例如，隨著媒體對更高分辨率的需求，物聯網設備的快速增加，大數據和人工智能計算量的迅速增長，推動數據中心在數量和規模上不斷增長。同時，隨著5G的發展，計算和網絡均產生對物聯網和邊緣計算的新需求，計算被推向了邊緣位置。

 相對標準網卡，最初具備加速和卸載功能的網卡被稱為智能網卡，當DPU的概念出現后，智能網卡和DPU的概念則缺乏一個清晰的定義。在從智能網卡到DPU的發展過程中，NVIDIA 在收購 Mellanox 之后將BlueField系列網卡升級為DPU，而把主要針對數據平面實現加速和卸載功能的CX系列稱為智能網卡。目前市場主流的智能網卡和DPU的定義也沿用了這一提法。在硬件架構層面，BlueField系列網卡相比CX系列網卡，主要的區別是增加了多核的ARM通用CPU 處理單元，用于滿足控制平面的卸載，以此實現DPU的基礎設施服務的全卸載和宿主機業務物理上的安全隔離。而無論是智能網卡還是DPU，最核心的功能，包括RDMA融合以太網（RoCE）、傳輸控制協議（TCP）、NVMe-oF、互聯網安全協議（IPSec）、安全傳輸層協議（TLS）、深度報文檢測（DPI）、OVS（Open Virtual Switch）、存儲網絡IO虛擬化等，都是落在數據平面的加速和卸載單元的實現上。

我們將智能網卡和DPU都稱為廣義上的DPU，以異構高能效方式實現的數據平面加速和卸載單元是 DPU 區別于 CPU 通用算力的關鍵。只有PPA（Performance PowerArea，性能、功率、面積）遠高于通用CPU技術的數據處理單元，才能擔負起將以“計算為中心”的數據處理邏輯改變為“以數據為中心”的重任，而采用通用CPU 架構實現數據平面加速的DPU，是向DPU最終形態演進的過渡形態。因此，廣義上的 DPU 是基于異構 DSA（Domain Specific Architecture，領域專用架構）架構，采用軟件定義技術路線，支撐基礎設施資源層虛擬化，具備提升計算系統效率、降低整體系統的總擁有成本（TCO）能力，為高帶寬、低延遲、數據密集的計算場景提供計算引擎的專用處理器。后摩爾時代，算力的持續提升成為數據中心高質量發展的重要保障。DPU作為繼CPU、GPU之后的又一類芯片，核心的價值需算力卸載、算力釋放、算力擴展等方面實現。

1.算力卸載算力卸載即以更高的能效比卸載 CPU的部分算力。DPU作為數字基礎設施的重要組成部分，其基本功能包括網絡、存儲、安全和管?理控制功能的卸載和加速。通過這些功能的卸載，可以釋放對應功能原本在主機CPU上所消耗的算力資源。另外，通過更高能效比的DPU，也可以有效降低能耗，并減少“數據中心稅”。尤其在100G或更高?帶寬的網絡中，采用主機CPU來支持通信處理已經越來越困難，通過DPU實現基礎設施能力勢在必行。

 從性能的角度講，DPU 除了以更高的能效比卸載 CPU 的算力，更重要的是可以大幅提升業務性能，達到CPU較難達到的性能效果。根據業界實際的部署經驗，在某些場景下，DPU可以帶來10倍以上的應用性能提升。

2.算力釋放算力釋放即無需 CPU介入多次訪問內存和外設，避免不必要的數據搬運、拷貝和上下文的切換，直接在網卡硬件上對數據完成處理并交付給最終消費數據的應用。傳統以CPU為中心的計算機體系結構在處理數據的過程中需要多次在內核和應用之間拷貝和訪問數據，并伴隨對性能影響很大的上下文切換，帶來的是極大的性能損耗，甚至引發IO Hung等異常故障。以數據為中心的DPU架構則可以有效改善 CPU 過度參與數據處理的問題，在數據處理的過程中不需要CPU參與，直接將數據送達應用、相關的GPU或者存儲設備，能夠有效避免性能瓶頸和由于CPU負載過大而引發的異常。以RDMA技術為例，RDMA允許用戶態的應用程序直接讀取和寫入遠程內存，無需 CPU介入多次拷貝內存，并可繞過內核直接向網卡寫數據，實現了高吞吐量、超低時延和低CPU開銷的效果。在存儲領域，存儲網絡一直在追求大帶寬高吞吐以充分發揮存儲盤和CPU的效率，隨著更高速率的SSD的規模應用，特別是近來高速低時延的NVMe技術的出現，存儲需要更高速、更高效的網絡。RDMA技術因其更低時延更高吞吐、Ethernet技術因其遠超FC的更高帶寬更低成本，這兩個因素使得RDMA和Ethernet技術的結合即RoCE成為存儲網絡技術的新趨勢。

3.算力擴展算力擴展即通過有效避免擁塞消除跨節點的網絡通信瓶頸，顯著降低分布式應用任務周期中的通信耗時占比，在大規模的集群維度提升計算集群的整體算力。為了提升算力，業界在多條路徑上持續演進。隨著摩爾定律的放緩，通用CPU已很難繼續通過提升單核?單線程的性能和擴展片內多核的方式來大幅提升算力。單核芯片的工藝提升至3nm后，發展放緩；通過疊加多核提升算力，隨著核數的增加，單位算力功耗也會顯著增長，當128核增至256核時，總算力水平無法線性提升。異構算力互聯即為GPU、FPGA、ASIC或其它加速卡與CPU之間的數據連接。在CPU與加速卡之間，以及加速卡之間形成的芯片互聯技術被更多的采用，雖然PCle有著非常通用的標準化設計，但帶寬有限將會產生瓶頸。以CXL和Gen-Z為代表的等下一代互聯技術取得快速發展，DPU作為各種高速互聯協議融合的沙盒，最適合成為靈活的高速互聯載體，通過采用和擴展"以內存為中心"的互聯協議，將帶來在單個機箱外部擴展亞微秒級延遲技術的機會，為下一代計算架構創新創造可能性。本文來源“DPU發展分析報告（2022年）”，重要講述DPU成為邁向“聯接+計算”的關鍵一步，DPU的技術發展綜述、DPU的核心技術價值、DPU發展的機遇；下一期將分享DPU發展的關鍵技術及因素，如RDMA高速網絡技術、數據面轉發技術、網絡可編程技術、開放網絡及DPU軟件生態等。

來源：騰訊研究院

　　近日，騰訊研究院聯合百位內部科學家、技術專家和外部院士專家，發布《升維 - 2023年十大數字科技前沿應用趨勢》報告觀察。 　 　　報告從數字科技的科研突破、重大事件和創新應用等方面，對高性能計算、泛在操作系統、云計算、數字人、時空人工智能、能源互聯網、Web3、機器人、數字辦公、產業安全共10個熱點方向進行了深入分析，洞察前沿科技的重點趨勢。 　 　　課題組通過持續研究，遴選了數字科技前沿應用的百余個關鍵技術點，繪制成一幅“數字科技星圖”。根據這些技術點的相關性、影響力和成熟度，報告將其以“星座”的形態，分布在IT重塑，智能世界，數實交互和未來網絡四個領域。 　

　　IT重塑的星系，匯聚著計算、存儲、架構、安全、操作系統等數字科技底層設施的重塑；智能世界的星系，表達著AI、終端、機器人、數字空間等構筑未來世界的數字元素；數實交互的星系，描繪著音視頻、人機交互、XR、數字人、數字孿生等推動數實共生的技術動力；未來網絡的星系，預示著5G/6G、物聯網、Web3、能源互聯網等未來網絡形態的涌現。 　 高性能計算

高性能計算邁向“CPU+GPU+QPU”時代

　　2022年是高性能計算技術發展的蓄力之年。高性能計算在架構、硬件和軟件等方面的迭代和積累，將在“應用驅動”的持續塑造下，加速完成2.0的代際過渡，進入3.0時代。 　

　　趨勢要點1：異構計算成共識，加速高性能計算2.0性能突破，3.0探索CPU+GPU+QPU。 　　趨勢要點2：芯粒技術普及為未來算力突破蓄力，量子計算機硬件為應用轉化持續積累。 　　趨勢要點3：AI技術應用于高性能計算，算法和軟件將成為量子計算新驅動力。 　 泛在操作系統

泛在操作系統加速人-機-物全面融合

　　操作系統是計算機系統中最為關鍵的一層系統軟件，是計算系統的核心。人類社會、信息空間、物理世界深度融合的泛在計算時代正在開啟，融合“人機物”海量、異質、異構資源的新場景正在涌現，所需管理的資源復雜度呈指數級增加。構建一個對下管理各類泛在設施/資源、對上支撐各類場景下數字化與智能化應用的泛在操作系統已成為發展趨勢。 　

　　趨勢要點1：“軟件定義”成為泛在操作系統構造的核心使能技術。 　　趨勢要點2：新應用模式正在催生多樣化的應用場景操作系統。 　　趨勢要點3：云-邊-端不同類型泛在操作系統更趨于交互與協同。 　 云計算

云計算向精細化、集約化和異構計算演化

　　云平臺從計算、網絡、存儲等基礎能力的提升，到大數據、人工智能、數字孿生、AR/VR等數字技術與云緊密耦合形成云原生服務，再到混合云、專有云、無服務器計算、分布式云等不斷形成精細化的交付模型，并伴隨全真互聯的需求，云上融合GPU、DPU等加速形成豐富的計算服務，云計算不斷想精細化、集約化和異構計算演進。 　

　　趨勢要點1：交付模型持續豐富適配用戶轉型需求。 　　趨勢要點2：人工智能、大數據向云原生范式轉變。 　　趨勢要點3：全真互聯計算需求推動云上異構計算體系加速構建。 　 時空人工智能

城市復雜系統的時空AI應用將會普及

　　時空人工智能是一組數字工具、模型和方法的集合，可以增加我們對如何、在哪里以及為什么我們在城市中定位和移動的理解。未來城市將涌現出城市的信息空間，打破物理空間與社會空間之間的隔閡，并交織重組。未來城市實際上是物理空間、社會空間和信息空間的融合體。 　　基于數字技術實現設施與服務的高效供需匹配，是數字技術背景下未來城市的核心特征，而實現這種基于動態時空的資源供需匹配所需的核心技術之一，就是時空智能。 　

　　趨勢要點1：時空數據管理能力開始全面統籌城市復雜系統。 　　趨勢要點2：時空數據實時計算能力正在實現城市時空資源高效匹配。 　　趨勢要點3：時空知識推理與計算持續增強推理與決策能力。 　 能源互聯網

軟件定義能源網絡成為電網平衡先決條件

　　隨著新能源市場發展，當下是軟件定義能源網絡（SDEN）的重要發展契機。在新能源轉型的背景下，電網波動性加劇，無法單純憑借電氣裝置達到平衡，需要依靠數字化手段進行調節，數字技術從原來的降本增效轉向，成為實現電網平衡的剛需。 　　因此，軟件定義能源網絡是未來數字化能源系統基礎設施的一個核心，代表了未來能源電力系統，尤其是新型電力系統的發展方向。 　

　　趨勢要點1：即插即用，能源網絡接口設施標準化，奠定軟件定義電力的基石。 　　趨勢要點2：硬件蓄力，能源設備模塊化革新，是實現軟件定義的硬件基礎。 　　趨勢要點3：軟硬兼施，能源虛擬化技術發展，實現軟件定義能源網絡。 　 Web3

隱私和擴容技術突破加速應用向Web3遷移

　　2021年，伴隨著海外以太坊等公鏈上的應用和交易劇增，Web3的概念受到廣泛關注。隨著NEF市場的火熱，區塊鏈應用層被進一步打開。2021年被業界定義為Web3飛速發展的元年，Web3產業層面的發展剛剛拉開序幕。 　　目前，業界就Web3的概念形成的初步共識是：Web3是區塊鏈技術出現后，基于Web3技術框架產生的概念，是一個由用戶和建設者共同擁有的互聯網，具有資產上鏈及可編程、可組合的特點。 　

　　趨勢要點1：通用去中心化身份（DID）成為Web3底座。 　　趨勢要點2：以太坊擴容有望帶來大規模應用遷移。 　　趨勢要點3：零知識證明將解決區塊鏈性能瓶頸和隱私問題。 機器人

柔性材料革新推動機器人仿生精進

　　未來1-3年，隨著柔性電子技術和機器學習算法的進步，觸覺傳感器的空間分辨率和精度有望大幅提升。對于提高機器人靈巧操作水平、帶來人機交互體驗升維意義重大，從而進一步拓展智能機器人應用空間和服務能級。 　　包括工業機器人遙操作、醫療手術機器人、仿真培訓、空天探索、智能座艙等場景將更多補足觸覺感知，將向虛擬現實下一代交互終端、末端假肢器等場景擴展。 　

　　趨勢要點1：柔性材料取得突破性科研進展，推動機器人“穿戴”高分辨率、大面積的觸覺感知。 　　趨勢要點2：科技公司投身觸覺感知的軟硬件研發，推動機器人從觸覺感知向觸覺智能進化。 　　趨勢要點3：觸覺感知技術在視覺補足、視觸聽多模態融合方面實現發揮增量價值，有望在3-5年內實現產品級突破。 　 數字人

數字人成為全真互聯交互新入口

　　目前，數字人產業正處于快速發展期間：離線渲染、非交互類型的數字人仍是主流，在數字化營銷、文娛等領域應用廣泛；而AI驅動的數字人在行業服務領域以及虛擬分身數字人在虛擬空間的應用都處于爆發前期。 　

　　趨勢要點1：技術集推動數字人制作周期大幅度縮減，算力提升助力實時渲染。 　　趨勢點2：AI技術發展提升推動多模態感知和交互能力，數字人“思想”更像人。 　　趨勢要點3：數字人將成為3D互聯網交互入口，推動渲染從本地到云端。

數字辦公

數字辦公加速走向在場協同和知識共創

　　數字辦公協同正在風靡全球，據遠程工作空間提供商IWG估計，全球70%的員工每周至少遠程工作一次；此外，IDC數據顯示，至2023年，全球2000家企業或組織中，70%將采用遠程或混合辦公優先的工作模式。 　　云平臺、音視頻處理、數字協同、數據操作、人工智能、表達渲染基本構建了數字辦公技術棧。同時知識數字化、數字協同工具的廣泛應用也進一步推動數字辦公協同的發展，使得未來數字辦公日益走向“多模態”與“大協同”，并引發知識共創的范式革新。

　　趨勢要點1：溝通從“在線”到“在場”-“把世界帶到你身邊”。 　　趨勢要點2：數字協作技術提升數字辦公“”四維生產力。 　　趨勢要點3：數字生產力從辦公外溢，圖譜化協作引發知識共創范式革新。 產業安全

多元技術促進產業安全一站式和場景化

　　隨著“數實融合”的深入發展，數字技術的在各行業中廣泛應用，引發了潛在的新型基礎設施安全、數據安全、數字產業鏈安全、網絡安全等一系列安全問題，面對挑戰，一體化防護和一站式數據治理、零信任安全體系、威脅青報、AI、大數據、隱私技術等技術及理念驅動解決新型安全問題的新思路、新方法和新路徑。

　　趨勢要點1：數字化上云進程加快，一體化防護和一站式治理將成為最優解。 　　趨勢要點2：混合辦公時代未來以來，零信任體系破局安全變革。 　　趨勢要點3：全球安全形勢嚴峻，威脅情報共享是安全生態共建的重要路徑。 　　趨勢要點4：企業業務安全意識加速重塑，前沿數字技術驅動封控防線更安全。

具體內容如下

信息通信行業是構建國家新型數字基礎設施、提供網絡和信息服務、全面支撐經濟社會發展的戰略性、基礎性和先導性行業。目前，基礎設施已從以信息傳輸為核心的傳統電信網絡設施，拓展為融感知、傳輸、存儲、計算、處理為一體的，包括“雙千兆”網絡等新一代通信網絡基礎設施和算力基礎設施、以及工業互聯網等融合基礎設施在內的新型數字基礎設施體系。信息服務也從電信服務、互聯網信息服務、物聯網服務、云計算及大數據等面向政企和公眾用戶開展的各類服務，向工業云服務、智慧醫療、智能交通等數字化生產和數字化治理服務新業態擴展。另外，產業生態、行業管理能力、網絡安全和應急保障、新一代信息技術和終端的發展都呈現新的特征。本報告跟蹤梳理了2022 年上半年信息通信行業各領域行業論壇、技術大會、專家演講、專業網站、白皮書、咨詢報告等發布的最新咨訊，總結出信息通信行業發展的最新趨勢，并提出運營商的發展建議。

“來源：中國信息通信研究院”。

作為人工智能開發環節中的基礎工具，AI框架對下調用硬件資源，對上支撐AI應用生態，是AI技術體系的關鍵核心。作為應對智能經濟時代的技術利器，AI框架是AI學術創新與產業商業化的重要載體，助力人工智能由理論走入實踐。

AI 助力當前經濟社會步入智能經濟時代。

世界正在進入以新一?代信息技術驅動發展的重塑時期，人工智能（AI，ArtificialIntelligence）?作為其中重要的使能技術，對激活實體經濟具有溢出帶動性很強的?"頭雁效應"，對構筑國家科技影響力具有舉足輕重的意義。人工智能?成為了全球各國新的科技熱點，人工智能基礎設施建設也成為重要抓?手與著力點。未來十年是全球發展數字經濟、邁入智能經濟社會的黃?金發展期，著力發展人工智能基礎設施，將為我國人工智能產業發展?壯大、數字經濟蓬勃發展提供強大牽引力。 ? AI 框架是智能經濟時代的操作系統。

作為人工智能開發環節中?的基礎工具，AI框架承擔著 AI 技術生態中操作系統的角色，是 AI?學術創新與產業商業化的重要載體，助力人工智能由理論走入實踐，?快速進入了場景化應用時代，也是發展人工智能所必需的基礎設施之?一。隨著重要性的不斷凸顯，AI 框架已經成為了人工智能產業創新?的焦點之一，引起了學術界、產業界的重視。 ? 在此背景下，白皮書致力于厘清AI框架的概念內涵、演進歷程、?技術體系與作用意義，通過梳理總結當前AI框架發展現狀，研判 AI?框架技術發展趨勢，并對AI框架發展提出展望與路徑建議。由于AI?框架仍處于快速發展階段，我們對 AI框架的認識還有待持續深化，?白皮書中存在的不足之處，歡迎大家批評指正。

**1、AI框架演進步入深化階段。**AI框架技術持續演進，歷經萌芽階段、成長階段、穩定階段，當前已進入深化階段，AI框架正向著全場景支持、超大規模AI、安全可信等技術特性深化探索，不斷實現新的突破。

**2、AI框架已形成較為完整的技術體系。**當前主流AI框架的核心技術演化出三大層次，分為基礎層、組件層和生態層，其中基礎層實現AI框架最基礎核心的功能，具體包括編程開發、編譯優化以及硬件使能三個子層。

**3、AI框架是應對智能經濟時代的技術利器。**從技術生態體系中的功能定位看，AI框架對下調用底層硬件計算資源，對上支撐AI應用算法模型搭建，提供算法工程化實現的標準環境，是AI技術體系的關鍵核心。AI框架是應對智能經濟時代的技術利器，也將成為智能經濟時代的操作系統。

**4、全球AI框架繁榮發展，多元化競合態勢漸顯。**數字科技企業巨頭是AI框架發展壯大的核心力量，業界已形成Google-TensorFlow和Meta-PyTorch兩家獨大的市場格局，雙寡頭并驅態勢下國內AI框架市場格局向著多元發展。全球AI框架開源生態進入活躍期，對AI框架的發展壯大至關重要。AI框架的推廣路徑逐步清晰，社區生態壯大優化、與高校科研院所聯動、面向產業應用提供基礎設施及解決方案服務是AI框架開發者規模壯大的主要路徑。

**5、應對未來多樣化挑戰，AI框架有六大技術趨勢。**技術趨勢-泛開發：AI框架將注重前端便捷性與后端高效性的統一。技術趨勢-全場景：AI框架將支持端邊云全場景跨平臺設備部署。技術趨勢-超大規模：AI框架將著力強化對超大規模AI的支持。技術趨勢-科學計算：AI框架將進一步與科學計算深度融合交叉。技術趨勢-安全可信：AI框架將助力提升AI模型可解釋性與魯棒性。技術趨勢-工程化：AI框架將加速AI應用產業規模級工程化落地。

?

通過「定量發散」與「定性收斂」，達摩院分析了近三年來的770萬篇公開論文、8.5萬份專利，通過挖掘其中熱點及重點技術突破，深度訪談近100位科學家，提出了2022年可能照進現實的十大科技趨勢。

//damo.alibaba.com/techtrends/2022

達摩院2022十大科技趨勢

趨勢一 AI for Science

人工智能成為科學家的新生產工具，催生科研新范式

實驗科學和理論科學是數百年來科學界的兩大基礎范式，而人工智能正在催生新的科研范式。機器學習能夠處理多維、多模態的海量數據，解決復雜場景下的科學難題，帶領科學探索抵達過去無法觸及的新領域。人工智能不僅將加速科研流程，還將幫助發現新的科學規律。預計未來三年，人工智能將在應用科學中得到普遍應用，在部分基礎科學中開始成為科學家的生產工具。

趨勢二 大小模型協同進化

大模型參數競賽進入冷靜期，大小模型將在云邊端協同進化

超大規模預訓練模型是從弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解決了傳統深度學習的應用碎片化難題，但性能與能耗提升不成比例的效率問題限制了參數規模繼續擴張。人工智能研究將從大模型參數競賽走向大小模型的協同進化，大模型向邊、端的小模型輸出模型能力，小模型負責實際的推理與執行，同時小模型再向大模型反饋算法與執行成效，讓大模型的能力持續強化，形成有機循環的智能體系。

趨勢三 硅光芯片

光電融合兼具光子和電子優勢，突破摩爾定律限制

電子芯片的發展逼近摩爾定律極限，難以滿足高性能計算不斷增長的數據吞吐需求。硅光芯片用光子代替電子進行信息傳輸，可承載更多信息和傳輸更遠距離，具備高計算密度與低能耗的優勢。隨著云計算與人工智能的大爆發，硅光芯片迎來技術快速迭代與產業鏈高速發展。預計未來三年，硅光芯片將承載絕大部分大型數據中心內的高速信息傳輸。

趨勢四 綠色能源AI

人工智能助力大規模綠色能源消納，實現多能互補的電力體系

風電、光伏等綠色能源近年來快速發展，也帶來了并網難、消納率低等問題，甚至出現了“棄風”、“棄光”等現象。核心原因在于綠色能源存在波動性、隨機性、反調峰等特征，大規模并網可能影響電網的安全穩定運行。人工智能技術的應用，將有效提升電網等能源系統消納多樣化電源和協調多能源的能力，成為提升能源利用率和穩定性的技術支撐，推動碳中和進程。預計未來三年，人工智能技術將幫助電力系統實現大規模綠色能源消納，實現電力系統的安全、高效、穩定運行。

趨勢五 柔性感知機器人

機器人將兼具柔性和類人感知，可自適應完成多種任務

傳統機器人依賴預編程，局限于大型生產線等結構化場景。近年來，柔性機器人結合柔性電子、力感知與控制、人工智能技術，獲得了力覺、視覺、聲音等感知能力，應對多任務的通用性與應對環境變化的自適應性大幅提升。機器人將從大規模、標準化的產線走向小規模、非標準化的場景。預計未來五年，柔性感知機器人將逐步替代傳統工業機器人，成為產線上的主力設備，并在服務機器人領域開始規模化應用。

趨勢六 高精度醫療導航

人工智能與精準醫療深度融合，助力診療精度與效率提升

傳統醫療依賴醫生經驗，猶如人工尋路，效果參差不齊。人工智能與精準醫療深度融合，專家經驗和新的輔助診斷技術有機結合，將成為臨床醫學的高精度導航系統，為醫生提供自動指引，幫助醫療決策更快更準，實現重大疾病的可量化、可計算、可預測、可防治。預計未來三年，以人為中心的精準醫療將成為主要方向，人工智能將全面滲透在疾病預防和診療的各個環節，成為疾病預防和診療的高精度導航協同。

趨勢七 全域隱私計算

破解數據保護與流通兩難，隱私計算走向全域數據保護

數據安全保護與數據流通是數字時代的兩難問題，破解之道是隱私計算。過去受制于性能瓶頸、技術信任不足、標準不統一等問題，隱私計算尚只能在少量數據的場景下應用。隨著專用芯片、加密算法、白盒化、數據信托等技術融合發展，隱私計算有望跨越到海量數據保護，數據源將擴展到全域，激發數字時代的新生產力。預計未來三年，全域隱私計算技術將在性能和可解釋性上有新的突破，或將出現數據信托機構提供基于隱私計算的數據共享服務。

趨勢八 星地計算

衛星及地面一體化的通信與計算，促進空天地海全面數字化

基于地面網絡和計算的數字化服務局限在人口密集區域，深空、海洋、沙漠等無人區尚是服務的空白地帶。高低軌衛星通信和地面移動通信將無縫連接，形成空天地海一體化立體網絡。由于算隨網動，星地計算將集成衛星系統、空中網絡、地面通信和云計算，成為一種新興的計算架構，擴展數字化服務的空間。預計未來三年，低軌衛星數量會迎來爆發式增長，衛星及其地面系統將成為新型計算節點。

趨勢九 云網端融合

云網端融合形成新計算體系，催生云上新物種

新型網絡技術發展將推動云計算走向云網端融合的新計算體系，并實現云網端的專業分工：云將作為腦，負責集中計算與全局數據處理；網絡作為連接，將多種網絡形態通過云融合，形成低延時、廣覆蓋的一張網；端作為交互界面，呈現多元形態，可提供輕薄、長效、沉浸式的極致體驗。云網端融合將促進高精度工業仿真、實時工業質檢、虛實融合空間等新型應用誕生。預計未來兩年，將有大量新型應用在云網端融合的新計算體系中運行。

趨勢十 XR互聯網

XR眼鏡會成為重要交互界面，帶動下一代互聯網發展

隨著端云協同計算、網絡通信、數字孿生等技術發展，以沉浸式體驗為核心的XR（未來虛實融合）互聯網將迎爆發期。眼鏡有望成為新的人機交互界面，推動形成有別于平面互聯網的XR互聯網，催生從元器件、設備、操作系統到應用的新產業生態。XR互聯網將重塑數字應用形態，變革娛樂、社交、工作、購物、教育、醫療等場景交互方式。預計未來三年，外形與重量接近普通眼鏡的新一代XR眼鏡將產生，成為下一代互聯網的關鍵入口。

近日，華為、中國移動、清華大學等11家企業、高校與機構發布《多樣性算力技術愿景白皮書》（以下簡稱：白皮書），呼吁產業合作，為世界提供多樣性算力基礎設施，消除行業分享數字化紅利的技術鴻溝。

《白皮書》從需求角度出發，對國內多樣性算力發展的現狀和問題進行了全面闡述，針對多樣性算力產業鏈發展提供了可落地的策略和具體方案。《白皮書》指出，一個成熟的計算產業，需要豐富多元的軟硬件供應體系，需要便于應用適配和遷移的工具促進應用發展，需要客觀中立衡量性能的‘標尺’牽引技術提升，形成生態型產業布局。

《白皮書》提到，隨著5G、人工智能、云計算、大數據、物聯網等新一代信息技術在各行各業廣泛應用并取得加速突破，人類社會已經迎來了數字經濟時代。萬物互聯產生各種各樣的數據，數據成為勞動、資本、土地和技術之外的第5個生產要素，圍繞數據分析處理的算力成為新的生產力。行業應用的多樣性帶來數據和算力的多樣性，沒有一種計算架構可以高效滿足所有業務訴求。計算密集型應用需要計算平臺執行邏輯復雜的調度任務，而數據密集型應用則需要高效率地完成海量數據并發處理，這使得單一計算平臺難以適應業務要求，計算多樣性成為必然。

傳統CPU架構強調高性能單核處理能力，雖能兼容大量指令，但在AI或高計算力需求下，計算任務執行效率較低，功耗較高不符合綠色節能的發展趨勢。以ARM為代表的RISC流派CPU稱雄智能終端側市場。隨著消費側技術迭代的快周期，ARM在工藝制程取得領先，并在多核并發、高吞吐等方面優勢明顯，迅速拓展到數據中心、PC、HPC等應用場景。與此同時，MIPS架構推出了多款面向桌面應用的產品，基于Alpha架構的中國超級計算拿下多個世界第一，RISC-V的單板計算機在2021年年初面世。不同計算架構齊頭并進，行業呈現出百花齊放的狀態。

剛剛，阿里巴巴達摩院發布2021十大科技趨勢，這是達摩院成立三年以來第三次發布年度科技趨勢。 2020年是不平凡的一年，經歷疫情的洗禮，許多行業重啟向上而生的螺旋，但疫情并未阻擋科技前進的腳步，量子計算、基礎材料、生物醫療等領域的一系列重大科技突破紛至沓來。 后疫情時代，基礎技術及科技產業將如何發展，達摩院為科技行業提供了全新預測。

趨勢一 以氮化鎵、碳化硅為代表的 第三代半導體迎來應用大爆發

以氮化鎵（GaN）和碳化硅（SiC）為代表的第三代半導體，具備耐高溫、耐高壓、高頻率、大功率、抗輻射等優異特性，但受工藝、成本等因素限制，多年來僅限于小范圍應用。 近年來，隨著材料生長、器件制備等技術的不斷突破，第三代半導體的性價比優勢逐漸顯現，并正在打開應用市場：SiC元件已用作汽車逆變器，GaN快速充電器也大量上市。 未來五年，基于第三代半導體材料的電子器件將廣泛應用于5G基站、新能源汽車、特高壓、數據中心等場景。

趨勢二 后“量子霸權”時代 量子糾錯和實用優勢成核心命題

2020年為后“量子霸權”元年，世界對量子計算的投入持續上漲，技術和生態蓬勃發展，多個平臺異彩繽紛。 這一潮流將在2021年繼續推高社會的關注和期待，量子計算的研究需要證明自身的實用價值；業界需要聚焦“后霸權”時代的使命：協同創新，解決眾多的科學和工程難題，為早日到達量子糾錯和實用優勢兩座里程碑鋪路奠基。

趨勢三 碳基技術突破加速柔性電子發展

柔性電子是指經扭曲、折疊、拉伸等形狀變化后仍保持原有性能的電子設備，可用作可穿戴設備、電子皮膚、柔性顯示屏等。 柔性電子發展的主要瓶頸在于材料——目前的柔性材料，或者“柔性”不足容易失效，或者電性能遠不如“硬質”硅基電子。 近年來，碳基材料的技術突破為柔性電子提供了更好的材料選擇：碳納米管這一碳基柔性材料的質量已可滿足大規模集成電路的制備要求，且在此材料上制備的電路性能超過同尺寸下的硅基電路；而另一碳基柔性材料石墨烯的大面積制備也已實現。

趨勢四 AI提升藥物及疫苗研發效率

AI已廣泛應用于醫療影像、病歷管理等輔助診斷場景，但AI在疫苗研發及藥物臨床研究的應用依舊處于探索階段。 隨著新型AI算法的迭代及算力的突破，AI將有效解決疫苗/藥物研發周期長、成本高等難題，例如提升化合物篩選、建立疾病模型、發現新靶點、先導化合物發現及先導藥物優化等環節的效率。 AI與疫苗、藥物臨床研究的結合可以減少重復勞動與時間消耗，提升研發效率，極大地推動醫療服務和藥物的普惠化。

趨勢五 腦機接口幫助人類超越生物學極限

腦機接口是新一代人機交互和人機混合智能的關鍵核心技術。腦機接口對神經工程的發展起到了重要支撐與推動作用，幫助人類從更高維度空間進一步解析人類大腦的工作原理。 腦機接口這一新技術領域，探索性地將大腦與外部設備進行通信，并借由腦力意念控制機器。例如在控制機械臂等方面幫助提升應用精度，將為神智清醒、思維健全，但口不能言、手不能動的患者提供精準康復服務。

趨勢六 數據處理實現“自治與自我進化”

隨著云計算的發展、數據規模持續指數級增長，傳統數據處理面臨存儲成本高、集群管理復雜、計算任務多樣性等巨大挑戰；面對海量暴增的數據規模以及復雜多元的處理場景，人工管理和系統調優捉襟見肘。 因此，通過智能化方法實現數據管理系統的自動優化，成為未來數據處理發展的必然選擇。 人工智能和機器學習手段逐漸被廣泛應用于智能化的冷熱數據分層、異常檢測、智能建模、資源調動、參數調優、壓測生成、索引推薦等領域，有效降低數據計算、處理、存儲、運維的管理成本，實現數據管理系統的“自治與自我進化”。

趨勢七 云原生重塑IT技術體系

在傳統IT開發環境里，產品開發上線周期長、研發效能不高，云原生架構充分利用了云計算的分布式、可擴展和靈活的特性，更高效地應用和管理異構硬件和環境下的各類云計算資源。通過方法論工具集、最佳實踐和產品技術，開發人員可專注于應用開發過程本身。 未來，芯片、開發平臺、應用軟件乃至計算機等將誕生于云上，可將網絡、服務器、操作系統等基礎架構層高度抽象化，降低計算成本、提升迭代效率，大幅降低云計算使用門檻、拓展技術應用邊界。

趨勢八 農業邁入數據智能時代

傳統農業產業發展存在土地資源利用率低和從生產到零售鏈路脫節等瓶頸問題。以物聯網、人工智能、云計算等為代表的數字技術正在與農業產業深度融合，打通農業產業的全鏈路流程。 結合新一代傳感器技術，農田地面數據信息得以實時獲取和感知，并依靠大數據分析與人工智能技術快速處理海量領域農業數據，實現農作物監測、精細化育種和環境資源按需分配。 同時，通過5G、物聯網、區塊鏈等技術的應用，確保農產品物流運輸中的可控和可追溯，保障農產品整體供應鏈流程的安全可靠。農業將告別“靠天”吃飯，進入智慧農業時代。

趨勢九 工業互聯網從單點智能走向全局智能

受實施成本和復雜度較高、供給側數據難以打通、整體生態不夠完善等因素限制，目前的工業智能仍以解決碎片化需求為主。 疫情中數字經濟所展現出來的韌性，讓企業更加重視工業智能的價值，加之數字技術的進步普及、新基建的投資拉動，這些因素將共同推動工業智能從單點智能快速躍遷到全局智能。 特別是汽車、消費電子、品牌服飾、鋼鐵、水泥、化工等具備良好信息化基礎的制造業，貫穿供應鏈、生產、資產、物流、銷售等各環節在內的企業生產決策閉環的全局智能化應用，將大規模涌現。

趨勢十 智慧運營中心成為未來城市標配

在過去十年時間里，智慧城市借助數字化手段切實提升了城市治理水平。但在新冠疫情防控中，一些所謂的智慧城市集中暴露問題，特別是由于“重建設輕運營”所導致的業務應用不足。 在此背景下，城市管理者希望通過運營中心盤活數據資源，推動治理與服務的全局化、精細化和實時化。 而AIoT技術的日漸成熟和普及、空間計算技術的進步，將進一步提升運營中心的智慧化水平，在數字孿生基礎上把城市作為統一系統并提供整體智慧治理能力，進而成為未來城市的數字基礎設施。

【導讀】今天，達摩院發布了“2020十大科技趨勢”，涵蓋人工智能、量子計算、云計算、芯片半導體等多個領域。

 2020是如此科幻的年份，步入2020年，仿佛回到久違的未來。科技浪潮新十年開啟，蓄勢已久的智能革命將迎來顛覆性的技術變局。達摩院今天發布2020十大科技趨勢，希望與你共同見證那些期待已久或從未料想的變化，并且循著技術演進的曲線 ，找到我們的來處和去向。

趨勢一、人工智能從感知智能向認知智能演進

 【趨勢概要】人工智能已經在“聽、說、看”等感知智能領域已經達到或超越了人類水準，但在需要外部知識、邏輯推理或者領域遷移的認知智能領域還處于初級階段。認知智能將從認知心理學、腦科學及人類社會歷史中汲取靈感，并結合跨領域知識圖譜、因果推理、持續學習等技術，建立穩定獲取和表達知識的有效機制，讓知識能夠被機器理解和運用，實現從感知智能到認知智能的關鍵突破。

趨勢二、計算存儲一體化突破AI算力瓶頸

 【趨勢概要】馮諾伊曼架構的存儲和計算分離，已經不適合數據驅動的人工智能應用需求。頻繁的數據搬運導致的算力瓶頸以及功耗瓶頸已經成為對更先進算法探索的限制因素。類似于腦神經結構的存內計算架構將數據存儲單元和計算單元融合為一體，能顯著減少數據搬運，極大提高計算并行度和能效。計算存儲一體化在硬件架構方面的革新，將突破AI算力瓶頸。

趨勢三、工業互聯網的超融合

 【趨勢概要】5G、IoT設備、云計算、邊緣計算的迅速發展將推動工業互聯網的超融合，實現工控系統、通信系統和信息化系統的智能化融合。制造企業將實現設備自動化、搬送自動化和排產自動化，進而實現柔性制造，同時工廠上下游制造產線能實時調整和協同。這將大幅提升工廠的生產效率及企業的盈利能力。對產值數十萬億乃至數百萬億的工業產業而言，提高5%-10%的效率，就會產生數萬億人民幣的價值。

趨勢四、機器間大規模協作成為可能

 【趨勢概要】傳統單體智能無法滿足大規模智能設備的實時感知、決策。物聯網協同感知技術、5G通信技術的發展將實現多個智能體之間的協同——機器彼此合作、相互競爭共同完成目標任務。多智能體協同帶來的群體智能將進一步放大智能系統的價值：大規模智能交通燈調度將實現動態實時調整，倉儲機器人協作完成貨物分揀的高效協作，無人駕駛車可以感知全局路況，群體無人機協同將高效打通最后一公里配送。

趨勢五、模塊化降低芯片設計門檻

 【趨勢概要】傳統芯片設計模式無法高效應對快速迭代、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的開源SoC芯片設計、高級抽象硬件描述語言和基于IP的模板化芯片設計方法，推動了芯片敏捷設計方法與開源芯片生態的快速發展。此外，基于芯粒（chiplet）的模塊化設計方法用先進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用需求的芯片，進一步加快了芯片的交付。

趨勢六、規模化生產級區塊鏈應用將走入大眾

 【趨勢概要】區塊鏈BaaS(Blockchain as a Service)服務將進一步降低企業應用區塊鏈技術的門檻，專為區塊鏈設計的端、云、鏈各類固化核心算法的硬件芯片等也將應運而生，實現物理世界資產與鏈上資產的錨定，進一步拓展價值互聯網的邊界、實現萬鏈互聯。未來將涌現大批創新區塊鏈應用場景以及跨行業、跨生態的多維協作，日活千萬以上的規模化生產級區塊鏈應用將會走入大眾。

趨勢七、量子計算進入攻堅期

 【趨勢概要】2019年“量子霸權”之爭讓量子計算在再次成為世界科技焦點。超導量子計算芯片的成果，增強了行業對超導路線及對大規模量子計算實現步伐的樂觀預期。2020年量子計算領域將會經歷投入進一步增大、競爭激化、產業化加速和生態更加豐富的階段。作為兩個最關鍵的技術里程碑，容錯量子計算和演示實用量子優勢將是量子計算實用化的轉折點。未來幾年內，真正達到其中任何一個都將是十分艱巨的任務，量子計算將進入技術攻堅期。

趨勢八、新材料推動半導體器件革新

 【趨勢概要】在摩爾定律放緩以及算力和存儲需求爆發的雙重壓力下，以硅為主體的經典晶體管很難維持半導體產業的持續發展，各大半導體廠商對于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全新的邏輯、存儲及互聯概念和器件，推動半導體產業的革新。例如，拓撲絕緣體、二維超導材料等能夠實現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器件的基礎；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。

趨勢九、保護數據隱私的AI技術將加速落地

 【趨勢概要】數據流通所產生的合規成本越來越高。使用AI技術保護數據隱私正在成為新的技術熱點，其能夠在保證各方數據安全和隱私的同時，聯合使用方實現特定計算，解決數據孤島以及數據共享可信程度低的問題，實現數據的價值。

趨勢十、云成為IT技術創新的中心

 【趨勢概要】隨著云技術的深入發展，云已經遠遠超過IT基礎設施的范疇，漸漸演變成所有IT技術創新的中心。云已經貫穿新型芯片、新型數據庫、自驅動自適應的網絡、大數據、AI、物聯網、區塊鏈、量子計算整個IT技術鏈路，同時又衍生了無服務器計算、云原生軟件架構、軟硬一體化設計、智能自動化運維等全新的技術模式，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技術變成觸手可及的服務，成為整個數字經濟的基礎設施。

原始鏈接：

//damo.alibaba.com/events/57