一、阿里巴巴达摩院发布2021年十大科技趋势
达摩院（damo academy）是阿里巴巴于2017年10月11日宣布成立的全球研究院。 达摩院是一家致力于 探索 科技 未知，以人类愿景为驱动力的研究院，是阿里在全球多点设立的科研机构，立足基础科学、颠覆性技术和应用技术的研究。
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。
第三代半导体氮化镓、碳化硅经，主要用于工业充电、5g高频器件、可再生能源和储能领域的电源。随着新能源产业的逐步爆发，第三代半导体也会迎来爆发式增长。
二：后“量子霸权”时代，量子纠错和实用优势成为核心命题。
中国科学家构建世界首台光量子计算机“九章”，开启量子计算新时代。这是继去年谷歌发布其量子计算机后，该领域的一大突破。
达摩院量子实验室完成第一个可控量子比特研发工作，实现从0到1「量子芯片」的制备突破。让量子芯片拥有实在的物理载体。达摩院量子实验室将聚焦高精度量子比特的研发工作，这是通往通用量子计算机的关键一步
三：碳基技术突破，加速柔性电子发展。
碳基材料，包括零维的富勒烯、一维的碳纳米管、二维的石墨烯、三维的石墨及金刚石等，其中，碳纳米管和石墨烯凭借优异的电性能、透光性和延展性，被认为是柔性电子的“天选”材料。部分厂家已声明开发出柔性屏幕，相信不久柔性屏将成为手机的下一个爆发口。
四：ai提升药物及疫苗研发效率。
ai（artificial intelligence）就是人工智能，它是研究人的智能的，并且进行模拟和延伸的新兴科学技术。ai技术的研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。ai的目的就是希望让计算机能像人类一样进行学习和思考。ai与疫苗、药物临床研究进行结合，可以减少重复劳动与时间消耗，提升研发效率，极大地推动医疗服务和药物的普惠化。
五：脑机接口，帮助人类超越生物学极限。
今年马斯克的脑机接口公司neuralink展示了一头植入neuralink设备的猪，名为gertrude。它在两个月前被植入neuralink设备，目前状态良好。这一事件将脑机接口推上了风口，脑机接口虽然离实用化还有很远，但作为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的制程推动作用。
六：数据处理实现“自治与自我进化”。
目前已经进入大数据时代，越来越多的人加入大数据分析这个行业，对大数据进行分析，通过分析获取很多智能的，深入的，有价值的信息。大数据的属性，数量，速度，多样性等呈现出不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要。以智能化方法，实现数据管理系统自动优化，是未来数据处理发展的必然选择。人工智能和机器学习手段，正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。实现数据处理的“自治与自我进化”，将有效降低数据计算、处理、存储、运维的管理成本。
七：云原生重塑it技术体系。
云计算已经进入下半场，如何把云计算与不同的业务场景深度结合？如何让技术真正作用于企业？如何节省企业it部署成本？
突破传统it的开发环境，云原生架构充分利用云计算的分布式、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。阿里巴巴已成立专门的云原生部门来研究和发展这项技术。
八：农业迈入数据智能时代。
以物联网、人工智能、云计算等为代表的数字技术，正与农业产业深度融合，打通农业产业的全链路流程。农业将告别“靠天”吃饭，进入智慧农业时代。
九：工业互联网，从单点智能走向全局智能。
目前的工业智能仍以解决碎片化需求为主， 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，工业互联网将贯穿供应链、生产、资产、物流、销售等各环节，实现企业生产决策闭环的全局智能化应用。
十：智慧运营中心成为未来城市标配。
城市化进程的加快，使城市被赋予了前所未有的经济、政治和技术的权利，城市被无可避免地推到了世界舞台的中心，发挥着主导作用。与此同时，城市也面临着环境污染、交通堵塞、能源紧缺、住房不足、失业、疾病等方面的挑战。在新环境下，如何解决城市发展所带来的诸多问题，实现可持续发展成为城市规划建设的重要命题。在此背景下，“智慧城市”成为解决城市问题的一条可行道路，智慧城市是指利用各种信息技术或创新概念，将城市的系统和服务打通、集成，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务，以及改善市民生活质量。 其利用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的关键信息，对民生等需求做出智能的响应，为人类创造更美好的城市生活。智慧城市建设的大提速将带动地方经济的快速发展，也将带动卫星导航、物联网、智能交通、智能电网、云计算、软件服务等多行业的快速发展，为相关行业带来新的发展契机。我国智慧城市发展进入规模推广阶段，国家鼓励开展应用模式创新，推进智慧城市建设。
随着各地智慧城市的建设与推进，智慧城市的数据管理分析等成为一大难题，智慧运营中心将统一城市系统、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。
【图片和概念来源于网络】
二、达摩院发布2022年十大科技趋势
28日，阿里巴巴达摩院发布2022年十大科技趋势，这是达摩院连续第四年发布前沿 科技 趋势预测。
达摩院分析了近3年来的770万篇公开论文、8.5万份专利，覆盖159个领域，深度访谈近100位科学家，提出了2022年可能照进现实的十大 科技 趋势，覆盖人工智能、芯片、计算和通信等领域。十大趋势为ai for science、大小模型协同进化、硅光芯片、绿色能源ai、柔性感知机器人、高精度医疗导航、全域隐私计算、星地计算、云网端融合、xr互联网。
新华社音视频部制作
【纠错】【责任编辑:凌纪伟】
三、达摩院发布 2022 十大科技趋势：AI for Science 催生科研新范式
据介绍，《达摩院 2022 十大 科技 趋势》采用了“定量发散，定性收敛”的分析方法，整个分析流程分为两部分：
达摩院分析了 159 个领域近三年 770 万篇公开论文、8.5 万份专利，挖掘其中热点领域及重点技术突破，深度访谈近 100 位科学家，提出了 2022 年可能照进现实的十大 科技 趋势，覆盖人工智能、芯片、计算和通信等领域。
具体而言，这十大 科技 趋势分别是：ai for science、大小模型协同进化、硅光芯片、绿色能源 ai、柔性感知机器人、高精度医疗导航、全域隐私计算、星地计算、云网端融合、xr 互联网。
达摩院认为，计算机科学改变科研的路径是从下游逐渐走向上游。起初计算机主要用来做实验数据的分析与归纳。后来科学计算改变了科学实验的方式，人工智能结合高性能计算，在实验成本与难度较高的领域开始用计算机进行实验的模拟，验证科学家的假设，加速科研成果的产出，如核能实验的数字反应堆，能够降低实验成本、提高安全性、减少核废料产生。
近年，人工智能被证明能做科学规律发现，不仅在应用科学领域，也能在基础科学领域发挥作用，如 deepmind 使用人工智能来帮助证明或提出新的数学定理，辅助数学家形成对复杂数学的直觉。
达摩院预测， 在未来的三年内，人工智能技术在应用科学中将得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为研究工具。
阿里达摩院城市大脑实验室负责人华先胜在接受 infoq 采访时表示，用 ai 去助力科研主要基于数据和计算这两点，在数据和算力的基础上形成 ai 能力。
“从本质上来讲，ai for science 和 ai for industry 差别不大，ai 也是作为推动领域发展的一个工具。只是这个领域有点不一样，它的门槛比较高，因为是科学家要做的事情，不是一个普通人、一般的技术工作人员可以做的事情。但是从本质上来讲，也是这个领域因为有了数据，可以设计算法去挖掘数据中的’玄机’，去解决这个领域的问题。”
对于从业者而言，ai for science 需要 ai 专家要去了解科学问题，需要科学家要去了解 ai 的原理。“ai for industry 的时候，其实是从单点的技术逐渐地走向了平台化，ai for science 的未来，我想也会逐步地走向平台化。这个时候就是 ai 专家结合某个领域、某个学科，甚至是某个学科的某一类问题和科学家们一起去建造一个科研的平台。这个时候科学家们可能有更大的自由度、更强大的工具，能够更批量地去做科学研究，实现更加丰富、更加重要的科学突破。”华先胜说道。
谷歌的 bert、open ai 的 gpt-3、智源的悟道、 达摩院的 m6 等大规模预训练模型取得了重要进展，大模型的性能有了飞跃性提升，为下游的 ai 模型提供了发展的基础。然而大模型训练对资源消耗过大，参数数量增加所带来的性能提升与消耗提升不成比例，让大模型的效率受到挑战。
阿里达摩院智能计算实验室科学家杨红霞在接受 infoq 采访时表示，预训练大模型还有亟待突破的几个课题：
达摩院认为，大模型的参数规模发展将进入冷静期，大模型与相关联的小模型协同将是未来的发展方向。大模型沉淀的知识与认知推理能力向小模型输出，小模型基于大模型的基础叠加垂直场景的感知、认知、决策、执行能力，再将执行与学习的结果反馈给大模型，让大模型的知识与能力持续进化，形成一套有机循环的智能系统，参与者越多，受惠者越多，模型进化的速度也越快。
“大小模型的协同进化也可以更好的服务于更加复杂的新场景，例如虚拟现实、数字人，需要云边端的同时部署与交互，同时该体系对于保护用户数据隐私也更加的灵活，用户可以在不同的端上维护自己的小模型。”杨红霞向 infoq 说道。
清华大学计算机系教授，北京智源人工智能研究院学术副院长唐杰表示，大模型的发展，在认知智能方面，模型参数不排除进一步增加的可能，但参数竞赛本身不是目的，而是要探究进一步性能提升的可能性。大模型研究同时注重架构原始创新，通过模型持续学习、增加记忆机制、突破三元组知识表示方法等方法进一步提升万亿级模型的认知智能能力。在模型本身方面，多模态、多语言、面向编程的新型模型也将成为研究的重点。
达摩院预测， 在未来的三年内，在个别领域将以大规模预训练模型为基础，对协同进化的智能系统进行试点 探索 。在未来的五年内，协同进化的智能系统将成为体系标准，让全 社会 能够容易地获取并贡献智能系统的能力，往通用人工智能再迈进一大步。
电子芯片发展逼近摩尔定律极限，集成技术进步趋于饱和，高性能计算对数据吞吐要求不断增长，亟需技术突破。
光子芯片不同于电子芯片，技术上另辟蹊径，用光子代替电子进行信息传输，可以承载更多的信息和传输更远的距离。光子彼此间的干扰少、提供相较于电子芯片高两个数量级的计算密度与低两个数量级的能耗。相较于量子芯片，光子芯片不需要改变二进制的架构，能够延续当前的计算机体系。光子芯片需要与成熟的电子芯片技术融合，运用电子芯片先进的制造工艺及模块化技术，结合光子和电子优势的硅光技术将是未来的主流形态。
北京大学教授，上海光机所特聘首席研究员周治平表示，达摩院选择“硅光芯片”作为 2022 年 10 大 科技 趋势之一，印证了该技术在信息通信领域的巨大应用价值。硅光芯片的进一步扩展是硅基光电子芯片：利用集成电路的设计方法和制造工艺，将微纳米量级的光子、电子、及光电子器件异质集成在同一硅衬底上，形成一个完整的具有综合功能的新型大规模光电集成芯片。它更加显著地反映了人类 社会 在纳米技术方面的持续努力以及对更小型器件和更紧凑系统的极大兴趣。
达摩院预测，光电融合是未来芯片的发展趋势，硅光子和硅电子芯片取长补短，充分发挥二者优势，促使算力的持续提升。 未来三年，硅光芯片将支撑大型数据中心的高速信息传输；未来五到十年，以硅光芯片为基础的光计算将逐步取代电子芯片的部分计算场景。
绿色能源的大规模开发和利用已经成为当今世界能源发展的主要方向。在高比例绿色能源并网的趋势下，传统电力系统难以应对绿色能源在大风、暴雨、雷电等天气下发电功率的不确定性，以及复杂故障及时响应的应对能力。
在运行监测过程中，参数核验和故障监测仍需要大量的人工参与，故障特征提取困难，识别难度大。针对大规模绿色能源并网在稳定、运行和规划上面临的各种挑战，以人工智能为主的新一代信息技术将对能源系统整体的高效稳定运行提供技术保障和有力支撑。
人工智能与能源电力的深度融合，将推动大规模新能源发电、并网、输送、消纳和安全运行，完成对能源系统的升级改造。
中国电科院首席系统架构师周二专认为，新型电力系统要实现智能调控、运行推演将离不开 ai 技术，在 ai 技术的支撑下构建多个物理电网和 it 应用程序交互的数字孪生体，每个数字孪生体解决某一个场景或某一个方面的电网运行问题。这样，当有足够的孪生体构成电网调控数字孪生系统来解决电网运行问题的各个方面，即可实现智能调控。
达摩院预测， 在未来的三年内，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿能消纳，能源供给在时间和空间维度上能够互联互济，网源协调发展，弹性调度，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。
机器人是技术的集大成者，在过去硬件、网络、人工智能、云计算的融合发展下，技术成熟度有了飞跃式地进展，机器人朝向多任务、自适应、协同化的路线发展。
柔性机器人是重要的突破代表，具有柔软灵活、可编程、可伸缩等特征，结合柔性电子、力感知与控制等技术，可适应多种工作环境，并在不同任务中进行调节。近年柔性机器人结合人工智能技术，使得机器人具备感知能力，提升了通用性与自主性，降低对预编程的依赖。
柔性感知机器人增加了对环境的感知能力(包含力、视觉、声音等)，对任务的迁移能力增强，不再像传统机器人需要穷举可能性，并且可执行依赖感知的任务(如医疗手术)，拓展机器人的适用场景。另一个优势是在任务中的自适应能力，面向突发变化能够及时反应，准确地完成任务并避免问题发生。
达摩院预测， 未来五年内，柔性机器人将充分结合深度学习带来的智能感知能力，能面向广泛场景，逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备。同时在服务机器人领域实现商业化，在场景、体验、成本方面具备优势，开始规模化应用。
传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。
预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。而随着因果推理的进一步发展，可解释性有望实现突破，人工智能将为疾病的预防和早诊早治提供有力的技术支撑。
数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。
浙江大学教授，浙江大学网络空间安全学院院长任奎表示，隐私计算不是某个单项技术，而是大一统的称呼，包括最早 1982 年提出的安全多方计算，到后来的同态加密、可信计算、差分隐私等等。但隐私计算早前并不具备太大的实用价值，像全同态加密理论上很好，但性能开销过大，实际使用很困难。现在随着硬件加速和软件创新，我们逐渐看到实用化的趋势，当然这还有个过程。
达摩院预测， 未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。
基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、 沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。
阿里达摩院 xg 实验室负责人张铭认为，星地计算要真正能够实现成功商用和规模化发展，仍涉及到不少核心技术的突破。
以低轨卫星终端为例，一是要以场景需求和商用价值为导向，二是需要从技术突破和解决工程问题等角度出发，设计高性能、低成本、适应场景多的商用产品。例如在关键技术方面，如何设计新型毫米波相控阵天线，以及相应的波束赋形控制算法，以低成本方式满足性能指标要求；如何设计新型星地通信协议，满足卫星互联网多用户、移动性、复杂动态业务需求；此外，在终端集成和优化方面，还存在很多工程问题需要突破和解决，从而满足海陆空不同场景下多方位需求。
达摩院预测， 未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，与高轨卫星共同组成卫星互联网。在未来五年，卫星互联网与地面网络将无缝结合形成天地一体的泛在互联网，卫星及其地面系统成为新型计算节点，在各类数字化场景中发挥作用。
新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。
达摩院预测， 在未来两年内，将有大量的应用场景在云网端融合的体系运行，伴随着更多依云而生的新型设备，带来更极致、更丰富地用户体验。
随着端云协同计算、网络通信、数字孪生等技术发展，以沉浸式体验为核心的 xr（未来虚实融合）互联网将迎爆发期。眼镜有望成为新的人机交互界面，推动形成有别于平面互联网的 xr 互联网，催生从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。xr 互联网将重塑数字应用形态，变革 娱乐 、社交、工作、购物、教育、医疗等场景交互方式。
达摩院预测， 未来三年内会产生新一代的 xr 眼镜， 融合 ar 与 vr 的技术，利用端云协同计算、光学、 透视等技术将使得外形与重量接近于普通眼镜，xr 眼镜成为互联网的关键入口，得到大范围普及。
