阿里巴巴达摩院公布了2020十大科技趋势。这是时隔2019年之后，阿里巴巴达摩院第二次预测年度科技趋势。　　趋势一、人工智能从感官智能向理解智能演变　　【趋势简要】人工智能早已在听得、说道、看等感官智能领域早已超过或打破了人类水准，但在必须外部科学知识、逻辑推理或者领域迁入的理解智能领域还正处于初级阶段。

理解智能将从理解心理学、脑科学及人类社会历史中吸取启发，并融合横跨领域科学知识图谱、因果推理小说、持续自学等技术，创建平稳提供和传达科学知识的有效地机制，让科学知识需要被机器解读和运用，构建从感官智能到理解智能的关键突破。　　【趋势理解】近些年来，人工智能早已在感官智能上获得了突飞猛进的变革，甚至在许多领域早已超过或远超过了人类的水准，解决问题了听、说道、看的问题。但对于必须外部科学知识、逻辑推理或者领域迁入等必须思维和对系统的问题，依然不存在诸多难题去攻陷。　　相比于感官智能这一人工智能1.0，人工智能2.0将更加多基于数据，自动将非结构化的数据改变为结构化的科学知识，做确实意义上的理解智能。

探寻如何维持大数据智能优势的同时，彰显机器常识和因果逻辑推理能力，构建理解智能，沦为当下人工智能研究的核心。　　理解智能的机制设计十分最重要，还包括如何创建有效地的机制来平稳提供和传达科学知识，如何让科学知识需要被所有模型解读和运用。理解智能将不会从理解心理学、脑科学以及人类社会的发展历史中吸取更好的启发，并融合横跨领域科学知识图谱、因果推理小说、持续自学等研究领域的发展展开突破。

　　理解智能将融合人脑的推理小说过程，更进一步解决问题简单的读者解读问题和较少样本的科学知识图谱推理小说问题，协同结构化的推理小说过程和非结构化的语义解读。理解智能也必须解决问题多模态实训练问题，协助机器取得多模感官能力，赋能海量任务。

　　大规模图神经网络被指出是理解智能计算出来强有力的推理方法。图神经网络将深度神经网络从处置传统非结构化数据（如图像、语音和文本序列）推展到更加高层次的结构化数据（如图结构）。大规模的图数据可以传达非常丰富和蕴藏逻辑关系的人类常识和专家规则，图节点定义了可解读的符号化科学知识，点状图流形结构传达了图节点之间的倚赖、支配、逻辑规则等推理小说关系。以保险和金融风险评估为事例，一个完善的AI系统不仅必须基于个人的简历、行为习惯、身体健康程度等展开分析处置，还必须通过其亲友、同事、同学之间的往来数据和互相评价更进一步展开信用评估和推测。

基于图结构的自学系统需要利用用户之间、用户与产品之间的交互，作出十分精确的因果和关联推理小说。　　未来人工智能热潮能否更进一步关上天花板，构成更大的产业规模，理解智能的突破是关键。

理解智能可以协助机器横跨模态解读数据，自学到最相似人脑理解的一般传达，取得类似于人脑的多模感官能力，未来将会带给颠覆性创意的产业价值。理解智能的经常出现使得AI系统主动理解事物发展的背后规律和因果关系、而仍然只是非常简单的统计资料数值，从而更进一步推展下一代具备自律意识的AI系统。　　趋势二、计算出来存储一体化突破AI算力瓶颈　　【趋势简要】冯诺伊曼架构的存储和计算出来分离出来，早已不合适数据驱动的人工智能应用于市场需求。

频密的数据运送造成的算力瓶颈以及功耗瓶颈早已沦为对更加先进设备算法探寻的容许因素。类似于脑神经结构的存内计算出来架构将数据存储单元和计算出来单元融合为一体，能明显增加数据运送，很大提升计算出来并行度和能效。计算出来存储一体化在硬件架构方面的革新，将突破AI算力瓶颈。

　　【详尽理解】经典的冯诺伊曼计算机架构中，存储单元和计算出来单元泾渭分明。运算时，必须将数据从存储单元加载到计算出来单元，运算后会把结果写出返存储单元。在大数据驱动的人工智能时代，AI运算中数据运送更为频密，必须存储和处置的数据量相比之下小于之前少见的应用于。

当运算能力超过一定程度，由于采访存储器的速度无法跟上运算部件消耗数据的速度，再行减少运算部件也无法获得充分利用，即构成所谓的冯诺伊曼瓶颈，或内存墙问题。这就只不过一台马力强大的发动机，却因为输油管的狭小而无法产生理应的动力。　　计算力瓶颈以及功耗瓶颈早已对更加先进设备、复杂度更高的AI模型研究产生了容许。

例如，最先进设备的自然语言处置模型XLNet有大约4亿模型参数，每次训练必须数百个谷歌深度自学加速器TPU运算三天，斥资多达10万美元。而据估计人脑中细胞间网络轴突个数在百万亿到千万亿数量级，两者差距大约六个数量级。似乎AI在理解问题上离我们执着的的所谓标准化人工智能还有极大差距，预计将必须计算能力和计算出来系统的能源效率比现在最少提升几个数量级。因此人工智能要更进一步突破，必需使用新的计算出来架构，解决问题存储单元和计算出来单元分离出来带给的算力瓶颈。

　　计算出来存储一体化，类似于人脑，将数据存储单元和计算出来单元融合为一体，能明显增加数据运送，很大提升计算出来并行度和能效。计算出来存储一体化的研究无法一蹴而就。

对于广义上计算出来存储一体化计算出来架构的发展，近期策略的关键在于通过芯片设计、构建、PCB技术加深存储单元与计算出来单元的距离，减少比特率，减少数据运送的代价，减轻由于数据运送产生的瓶颈。中期规划，通过架构方面的创意，另设存储器于计算出来单元中或者改置计算出来单元于存储模块内，可以构建计算出来和存储你中有我，我中有你。远期未来发展，通过器件层面的创意，构建器件即是存储单元也是计算出来单元，不分彼此，融合一体，沦为确实的计算出来存储一体化。

近年来，一些新型非易俱存储器，如阻变内存，表明了一定的计算出来存储融合的潜力。　　计算出来存储一体化正在助力、推展算法升级，沦为下一代AI系统的入口。遗内计算出来获取的大规模更加高效的算力，使得算法设计有更加充份的想象力，仍然受到算力的约束。

从而将硬件上的先进性，升级为系统、算法的领先优势，最后加快产卵新的业务。　　更进一步，计算出来存储一体化是一个game-changer，修筑了一条新的赛道。它的经常出现将通过被迫产业升级，重构现在处理器和存储器的比较独占的产业格局。

在此过程中，可以协助更加多芯片行业中小企业发展，更加国产芯片建构急弯转弯建构了机会。　　趋势三、工业互联网的超强融合　　【趋势简要】5G、IoT设备、云计算、边缘计算出来的很快发展将推展工业互联网的超强融合，构建工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。生产企业将构建设备自动化、搬送自动化和排产自动化，进而构建柔性生产，同时工厂上下游生产产线能动态调整和协同。

这将大幅度提高工厂的生产效率及企业的盈利能力。对产值数十万亿乃至数百万亿的工业产业而言，提升5%-10%的效率，就不会产生数万亿人民币的价值。

　　【趋势理解】现有工业系统之间的通信主要依赖有线通信来屏蔽噪声和确保较低延时，例如OpcUA、Modbus。由于工厂简单的环境，布线沦为了工业系统通信的痛点。工厂的搬送机器人或一个工矿的挖机必须在一个大范围内频密移动，WiFi无法较好覆盖面积，而4G/Lora/NB的数据传输速率和延时约将近机器人号召的拒绝，因此通信问题无法有效地解决问题。

随着5G技术的成熟期，可以符合工业系统对于低可信较低时延的市场需求，DTU（无线传输设备）较原本的有线方案无论在部署上，还是在运维上都具有极高的优势和性价比。可以意识到的是，工业系统的网络将随着5G的建设而获得较慢普及。　　随着IoT PaaS的成熟期，云端早已相容了WiFi、BLE,、Zigbee、Modbus、OpcUA,、RS232等网络和相连协议。

这些协议可以通过5G的模组十分便利地协助原本的IT系统与云端切断。APS（自动排产软件）和MES（制造执行系统）可以从云端或边缘服务器必要印发工艺包和生产计划至每一个机台，从而构建IT（信息化）和OT（工控软件）的融合，不仅很大和平了人力，更加最重要的是构建了工业互联网的最重要方向之一，即工厂内部横向构建：IT和OT系统的统合。　　工业互联网主要解决问题三个问题。

一是将生产企业内部的IT软件系统与OT设备系统切断，展开自动为首单，从而构建柔性生产。二是在工厂外构建上下游产业链的优化组合。三是产品的设计和产品生命周期的管理。

　　传统生产管理与掌控中，软件是分层、很弱相连，难以实现根据订单变化展开生产动态调整的个性化自定义拒绝。目前随着5G和IoT PaaS的成熟期，可以精彩把设备数据联到云上，将设备作业的数据传遍业务系统（云上的IT系统）里面，构建为首工自动化，从而构建生产的动态调整，符合个性化市场需求自定义。　　每个企业出于核心技术保密以及使用的生产系统软硬件不统一等原因，无法包含密切的价值网络，使价值网络整体的竞争力无法提高。

随着5G和边缘计算出来以及IoT PaaS的成熟期以及区块链技术的变革，利用分布式账本，解决问题信任问题后，可以突破单个工厂的容许，将价值网络中的上下游企业工厂的生产系统连接起来，进而可以构建上下游生产产线的动态调整和协同，上游的流水线减慢，下游的流水线也可以快一下，这样就防止了不必要的生产和库存，从而使整个价值网络的竞争力以求提高。　　现有生产模式中，在由产品设计、生产规划、生产工程、生产继续执行、服务所购出的产品价值链上，各环节数据来源有所不同，异构性强劲，无法互通，整个价值链的信息无法全透明。但是通过工业互联网和数字孪生技术，在产品的设计阶段用于CAD软件设计产品的解析模型；在产品的用于阶段，利用5G和IoT PaaS收集关键参数，并且输出到云端的模型解析软件里，可以很好追踪这个产品的全生命周期中的性能和设计指标之间的差异变化。

而这些用于过程的信息就沦为下一次产品递归的最重要的数据来源，周而复始，推展产品大大递归变革。　　工业系统通过工业互联网连接起来，工业互联网第一次让人类掌控了一个动态调整工业系统能力的工具，从而大幅增进了生产效率，减少了库存，提升了质量。

整个中国的第二产业是40万亿人民币，如果按照提升5%-10%的效率计算出来，将是产生2-4万亿人民币的价值。这将大幅度提高企业的盈利能力。

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