達摩院預測，進入 2023 年，基于技術迭代與產業應用的融合創新，將驅動 AI、云計算、芯片等領域(yu)實現階段性躍遷。
1 月(yue) 11 日，阿(a)里達(da)摩院重(zhong)磅(bang)發布了 2023 十大科技趨勢(shi)，生成式AI、Chiplet 模塊化設(she)計封裝、全新云計算體系架(jia)構等技術入選。
達摩(mo)院表示，全球科(ke)技(ji)日趨顯現(xian)出交(jiao)叉融合發展的新態勢，尤其(qi)在信(xin)息與(yu)通信(xin)技(ji)術（ICT）領域醞釀的新裂變，將(jiang)(jiang)為(wei)科(ke)技(ji)產業革新注入(ru)動(dong)力。達摩(mo)院預(yu)測，進入(ru)2023 年(nian)，基于技(ji)術迭代與(yu)產業應用的融合創新，將(jiang)(jiang)驅動(dong) AI、云(yun)計算、芯(xin)片(pian)等領域實現(xian)階段性躍遷(qian)。
達摩院 2023 十(shi)大科技趨勢如下(xia)：
趨勢一：多模態預訓練大模型
基于多模態的預訓練大模型將實現圖文音統一知識表示，成為人工智能基礎設施。
人工智能正在(zai)從文本、語音、視覺等(deng)單模(mo)(mo)態(tai)(tai)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)，向(xiang)著多(duo)種模(mo)(mo)態(tai)(tai)融合(he)的(de)(de)(de)通用人工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)方(fang)向(xiang)發展(zhan)。多(duo)模(mo)(mo)態(tai)(tai)統一(yi)建(jian)模(mo)(mo)，目的(de)(de)(de)是增強模(mo)(mo)型的(de)(de)(de)跨模(mo)(mo)態(tai)(tai)語義對齊能(neng)(neng)(neng)力，打通各(ge)個(ge)模(mo)(mo)態(tai)(tai)之間的(de)(de)(de)關系，使得模(mo)(mo)型逐步標準化(hua)。目前，技術(shu)上的(de)(de)(de)突出進展(zhan)來自(zi)于 CLIP（匹配(pei)圖像(xiang)和文本）和 BEiT-3（通用多(duo)模(mo)(mo)態(tai)(tai)基(ji)(ji)礎模(mo)(mo)型）。基(ji)(ji)于多(duo)領域知識，構建(jian)統一(yi)的(de)(de)(de)、跨場(chang)景、多(duo)任務的(de)(de)(de)多(duo)模(mo)(mo)態(tai)(tai)基(ji)(ji)礎模(mo)(mo)型已成為人工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)的(de)(de)(de)重點(dian)發展(zhan)方(fang)向(xiang)。未(wei)來大模(mo)(mo)型作為基(ji)(ji)礎設施，將實現(xian)圖像(xiang)、文本、音頻統一(yi)知識表示(shi)， 并朝(chao)著能(neng)(neng)(neng)推(tui)理、能(neng)(neng)(neng)回答問(wen)題、能(neng)(neng)(neng)總結、 做創(chuang)作的(de)(de)(de)認知智(zhi)能(neng)(neng)(neng)方(fang)向(xiang)演進。
趨勢二：Chiplet 模塊化設計封裝
Chiplet的互聯標準將逐漸統一，重構芯片研發流程。
Chiplet 是(shi)硅片級(ji)別的(de)“解(jie)(jie)構(gou)-重構(gou)-復用(yong)(yong)”，它把傳(chuan)統的(de)SoC分(fen)(fen)解(jie)(jie)為多個芯(xin)(xin)粒模塊(kuai)，將這些芯(xin)(xin)粒分(fen)(fen)開制(zhi)備后再通過互聯封裝形(xing)成一個完整芯(xin)(xin)片。芯(xin)(xin)粒可以(yi)(yi)采用(yong)(yong)不同工(gong)藝進(jin)(jin)行分(fen)(fen)離制(zhi)造(zao)，可以(yi)(yi)顯著降低成本，并實現一種新形(xing)式的(de)IP復用(yong)(yong)。隨著摩爾定律(lv)的(de)放緩，Chiplet 成為持續提(ti)高SoC集成度和算力的(de)重要途徑，特別是(shi)隨著2022 年 3 月份 UCle 聯盟的(de)成 立，Chiplet互聯標(biao)準將逐漸(jian)統一，產(chan)業化進(jin)(jin)程將進(jin)(jin)一步(bu)加速。基于先進(jin)(jin)封裝技 術(shu)的(de) Chiplet 可能(neng)將重構(gou)芯(xin)(xin)片研(yan)發(fa)流程， 從(cong)制(zhi)造(zao)到封測，從(cong) EDA 到設計，全方(fang)位影(ying)響芯(xin)(xin)片的(de)區域(yu)與產(chan)業格局(ju)。
趨勢三：存算一體：
資本和產業雙輪驅動，存算一體芯片將在垂直細分領域迎來規模化商用。
存算一體旨在計算單元與存儲單元融合，在實現數據存儲的同時直接進行計算，以消除數據搬移帶來的開銷，極大提升運算效率，以實現計算存儲的高效節能。存算一體非常符合高訪存、高并行的人工智能場景計算需求。在產業和投資的驅動下， 基于SRAM， DRAM，Flash 存儲介質的產品進入驗證期，將優先在低功耗、小算力的端側如智能家居、可穿戴設備、泛機器人、智能安防等計算場景落地。未來，隨著存算一體芯片在云端推理大算力場景落地，或將帶來計算架構的變革。它推動 傳統的以計算為中心的架構向以數據為中心的架構演進，并對云計算、人工智能、 物聯網等(deng)產業發展(zhan)帶來積極影響。
趨勢四：云原生安全
安全技術與云緊密結合，打造平臺化、智能化的新型安全體系。
云(yun)原(yuan)生(sheng)(sheng)安(an)全是安(an)全理念從(cong)邊界防(fang)御(yu)向(xiang)縱深(shen)防(fang)御(yu)、從(cong)外掛模式向(xiang)內生(sheng)(sheng)安(an)全的轉變，實現(xian)云(yun)基礎設施的原(yuan)生(sheng)(sheng)安(an)全，并基于(yu)云(yun)原(yuan)生(sheng)(sheng)技(ji)術提升安(an)全的服(fu)(fu)務能力。安(an)全技(ji)術與云(yun)計算由相(xiang)對松散(san)走(zou)向(xiang)緊密結合，經過“容(rong)器化(hua)(hua)(hua)(hua)部署”、“微服(fu)(fu)務化(hua)(hua)(hua)(hua)轉型”走(zou)向(xiang)“無(wu)服(fu)(fu)務器化(hua)(hua)(hua)(hua)”的技(ji)術路線，實現(xian)安(an)全服(fu)(fu)務的原(yuan)生(sheng)(sheng)化(hua)(hua)(hua)(hua)、精(jing)細化(hua)(hua)(hua)(hua)、平(ping)臺 化(hua)(hua)(hua)(hua)和智能化(hua)(hua)(hua)(hua)：
● 以安(an)全(quan)(quan)左移為原則，構(gou)建產品(pin)研發(fa)、安(an)全(quan)(quan)、運維(wei)一體化的產品(pin)安(an)全(quan)(quan)體系， 增進研發(fa)，安(an)全(quan)(quan)和運維(wei)融合協同；
● 以統一的身份驗證(zheng)和配置管理為(wei)基礎，實現精準授權(quan)和動態策(ce)略(lve)配置；
● 以縱深防御(yu)體(ti)系(xi)為架(jia)構，平臺(tai)級的安全(quan)產品為依(yi)托，實(shi)現(xian)精準主動防御(yu)， 化(hua)(hua)解傳統安全(quan)產品碎片化(hua)(hua)的問題；
● 以安全運營為牽(qian)引，實現涵蓋(gai)應用、云產品、網絡等(deng)全鏈路的實時檢測、 精準(zhun)響應、快速溯源(yuan)和威脅狩獵(lie)。
趨勢五：軟硬融合云計算體系架構
云計算向以CIPU為中心的全新云計算體系架構深度演進，通過軟件定義、硬件加速，在保持云上應用開發的高彈性和敏捷性的同時，帶來云上應用的全面加速。
云(yun)計算從以(yi) CPU 為(wei)中心的(de)(de)計算體(ti)系(xi)架(jia)構(gou)向以(yi)云(yun)基礎設施(shi)處理(li)(li)器（CIPU）為(wei)中心的(de)(de)全(quan)新(xin)(xin)體(ti)系(xi)架(jia)構(gou)深度演(yan)進。通過(guo)軟(ruan)件(jian)定義(yi)，硬(ying)件(jian)加(jia)(jia)速，在保(bao)持云(yun)上(shang)應用(yong)開發(fa)的(de)(de)高彈性和(he)敏捷性同時，帶(dai)(dai)來(lai)(lai)云(yun)上(shang)應用(yong)的(de)(de)全(quan)面加(jia)(jia)速。新(xin)(xin)的(de)(de)體(ti)系(xi)架(jia)構(gou)下(xia)(xia)，軟(ruan)硬(ying)一體(ti)化帶(dai)(dai)來(lai)(lai)硬(ying)件(jian)結構(gou)的(de)(de)融合，接入物理(li)(li)的(de)(de)計算、存儲、網絡資(zi)源(yuan)，通過(guo)硬(ying)件(jian)資(zi)源(yuan)的(de)(de)快(kuai)速云(yun)化實現(xian)硬(ying)件(jian)加(jia)(jia)速。此外(wai)，新(xin)(xin)架(jia)構(gou)也(ye)帶(dai)(dai)來(lai)(lai)軟(ruan)件(jian)系(xi)統的(de)(de)融合。這意味(wei)著以(yi)CIPU 云(yun)化加(jia)(jia)速后的(de)(de)算力資(zi)源(yuan)，可(ke)通過(guo)CIPU上(shang)的(de)(de)控(kong)制器接入分布式平臺，實現(xian)云(yun)資(zi)源(yuan)的(de)(de)靈活(huo)管理(li)(li)、調度和(he)編排。在此基礎上(shang)，CIPU將定義(yi)下(xia)(xia)一代云(yun)計算的(de)(de)服務標準，給核心軟(ruan)件(jian)研發(fa)和(he)專用(yong)芯片行業帶(dai)(dai)來(lai)(lai)新(xin)(xin)的(de)(de)發(fa)展(zhan)機遇。
趨勢六：端網融合的可預期網絡
基于云定義的可預期網絡技術，即將從數據中心的局域應用走向全網推廣。
可預期(qi)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)（Predictable Fabric）是由云計(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)(suan)定(ding)義，服務器(qi)端側和(he)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)協(xie)同的(de)(de)(de)高(gao)性(xing)能(neng)(neng)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)互(hu)聯系(xi)(xi)統。計(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)(suan)體(ti)系(xi)(xi)和(he)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)體(ti)系(xi)(xi)正在相互(hu)融合(he)，高(gao)性(xing)能(neng)(neng)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)互(hu)聯使能(neng)(neng)算(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)(li)集群的(de)(de)(de)規模擴展，從(cong)而形成了大算(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)(li)資源池(chi)，加速了算(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)(li)普惠化，讓算(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)(li)走向大規模產(chan)(chan)業應(ying)用(yong)。可預期(qi)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)不僅(jin)支持(chi)新(xin)興(xing)的(de)(de)(de)大算(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)(li)和(he)高(gao)性(xing)能(neng)(neng)計(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)(suan)場景，也適用(yong)于通用(yong)計(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)(suan)場景，是融合(he)了傳(chuan)統網(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)和(he)未來網(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)的(de)(de)(de)產(chan)(chan)業趨勢。通過云定(ding)義的(de)(de)(de)協(xie)議、軟(ruan)件(jian)、芯片、硬件(jian)、架構、平臺的(de)(de)(de)全棧創(chuang)新(xin)，可預期(qi)高(gao)算(suan)(suan)(suan)(suan)力(li)(li)(li)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)有望顛覆目前基(ji)于傳(chuan)統互(hu)聯網(wang)(wang)(wang) TCP 協(xie)議的(de)(de)(de)技術(shu)體(ti)系(xi)(xi)，成為下一(yi)代數(shu)據(ju)中心(xin)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)的(de)(de)(de)基(ji)本(ben)特征，并從(cong)數(shu)據(ju)中心(xin)的(de)(de)(de)局域應(ying)用(yong)走向全網(wang)(wang)(wang)推廣。
趨勢七：雙引擎智能決策
融合運籌優化和機器學習的雙引擎智能決策，將推進全局動態資源配置優化。
企業需在(zai)(zai)(zai)紛繁復雜(za)、動態變(bian)化(hua)的(de)環(huan)境中快速(su)(su)(su)精準地做出(chu)經營決(jue)策(ce)。經典決(jue)策(ce)優(you)化(hua)基于運籌學(xue)，通過對現實(shi)問(wen)題(ti)進行準確描述來構(gou)建(jian)數學(xue)模(mo)型(xing)，同(tong)時結合運籌優(you)化(hua)算(suan)法，在(zai)(zai)(zai)多重約束條(tiao)件下求目標函數最優(you)解。隨著外部環(huan)境復雜(za)程度(du)(du)(du)(du)和(he)(he)變(bian)化(hua)速(su)(su)(su)度(du)(du)(du)(du)不斷加(jia)劇(ju)，經典決(jue)策(ce)優(you)化(hua)對不確定性(xing)問(wen)題(ti)處理不夠好、大規模(mo)求解響(xiang)應(ying)速(su)(su)(su)度(du)(du)(du)(du)不夠快的(de)局限(xian)性(xing)日益突顯。學(xue)術界和(he)(he)產(chan)業界開始探索引(yin)入機(ji)器學(xue)習， 構(gou)建(jian)數學(xue)模(mo)型(xing)與數據(ju)模(mo)型(xing)雙引(yin)擎(qing)新型(xing)智(zhi)能決(jue)策(ce)體系，彌補彼此局限(xian)性(xing)、提(ti)升決(jue)策(ce)速(su)(su)(su)度(du)(du)(du)(du)和(he)(he)質量。未(wei)來，雙引(yin)擎(qing)智(zhi)能決(jue)策(ce)將進一步拓(tuo)展應(ying)用場景，在(zai)(zai)(zai)大規模(mo)實(shi)時電(dian)力(li)調度(du)(du)(du)(du)、港(gang)口吞吐(tu)量優(you)化(hua)、機(ji)場停機(ji)安排(pai)、制(zhi)造工藝優(you)化(hua)等特(te)定領域推進全局實(shi)時動態資源配置優(you)化(hua)。
趨勢八：計算光學成像
計算光學成像突破傳統光學成像極限，將帶來更具創造力和想象力的應用。
計算光學成像是一個新興多學科交叉領域。它以具體應用任務為準則，通過多維度獲取或編碼光場信息（如角度、偏振、相位等），為傳感器設計遠超人眼的感知新范式；同時，結合數學和信號處理知識，深度挖掘光場信息，突破傳統光學成像極限。目前，計算光學成像處于高速發展階段，已取得許多令人 振奮的研究成果，并在手機攝像、醫療、 無人駕駛等領域(yu)開始(shi)規模化應用。未來， 計算光學成(cheng)(cheng)像(xiang)有望(wang)進一(yi)步顛覆傳統成(cheng)(cheng)像(xiang)體系，帶(dai)來更具(ju)創造力和想象(xiang)力的應用， 如無透鏡(jing)成(cheng)(cheng)像(xiang)、非(fei)視(shi)域(yu)成(cheng)(cheng)像(xiang)等。
趨勢九：大規模城市數字孿生
城市數字孿生在大規模趨勢基礎上，繼續向立體化、無人化、全局化方向演進。
城市數字孿生自(zi)2017年首(shou)度被(bei)提出以(yi)來，受到(dao)廣(guang)泛(fan)推廣(guang)和認(ren)可，成為城(cheng)(cheng)市精(jing)細化治理的新方法。近年來，城(cheng)(cheng)市數(shu)字孿(luan)生(sheng)關鍵技術實現(xian)(xian)了(le)從量到(dao)質的突破， 具體(ti)體(ti)現(xian)(xian)在大(da)(da)規(gui)(gui)模(mo)方面，實現(xian)(xian)了(le)大(da)(da)規(gui)(gui)模(mo)動態(tai)感(gan)知(zhi)映射（更(geng)(geng)低(di)建模(mo)成本）、大(da)(da)規(gui)(gui)模(mo)在線實時渲染（更(geng)(geng)短響應(ying)時間），以(yi)及大(da)(da)規(gui)(gui)模(mo)聯合仿真推演（更(geng)(geng)高(gao)精(jing)確性(xing)）。目前(qian)，大(da)(da)規(gui)(gui)模(mo)城(cheng)(cheng)市數(shu)字孿(luan)生(sheng)已在交通治理、 災害防控、雙碳管(guan)理等(deng)應(ying)用場景取得較大(da)(da)進展(zhan)。未來城(cheng)(cheng)市數(shu)字孿(luan)生(sheng)將在大(da)(da)規(gui)(gui)模(mo)趨(qu)勢(shi)的基礎上，繼(ji)續向(xiang)立體(ti)化、無人化、全局化方向(xiang)演進。
趨勢十：生成式 AI
生成式 AI 進入應用爆發期，將極大推動數字化內容生產與創造。
生(sheng)成(cheng)式 AI（Generative AI 或(huo) AIGC） 是(shi)利用(yong)現(xian)(xian)有文本(ben)、音頻(pin)文件或(huo)圖(tu)(tu)像創建新內容的(de)技術(shu)(shu)(shu)(shu)。過(guo)去一(yi)年(nian)，其技術(shu)(shu)(shu)(shu)上的(de)進展(zhan)主要來自(zi)于三大(da)領(ling)(ling)域(yu)：圖(tu)(tu)像生(sheng)成(cheng)領(ling)(ling)域(yu)，以 DALL·E-2、Stable Diffusion 為 代表的(de)擴(kuo)散模型(xing)（Diffusion Model）；自(zi)然語言處理（NLP）領(ling)(ling)域(yu)基(ji)于 GPT-3.5 的(de) ChatGPT；代碼生(sheng)成(cheng)領(ling)(ling)域(yu)基(ji)于 Codex 的(de) Copilot。現(xian)(xian)階段的(de)生(sheng)成(cheng)式 AI 通常被用(yong)來生(sheng)成(cheng)產品原型(xing)或(huo)初稿，應用(yong)場景涵蓋圖(tu)(tu)文創作、代碼生(sheng)成(cheng)、游(you)戲、廣告、 藝術(shu)(shu)(shu)(shu)平(ping)面設計(ji)等。未來，生(sheng)成(cheng)式 AI 將成(cheng)為一(yi)項大(da)眾化的(de)基(ji)礎技術(shu)(shu)(shu)(shu)，極大(da)的(de)提高數字化內容的(de)豐富度、創造性與(yu)生(sheng)產效率(lv)，其應用(yong)邊界也將隨著技術(shu)(shu)(shu)(shu)的(de)進步與(yu)成(cheng)本(ben)的(de)降低(di)擴(kuo)展(zhan)到更多領(ling)(ling)域(yu)。
