阿里巴巴达摩院发布2019十大科技趋势：自动驾驶进入冷静发展期

1月2日，阿里巴巴达摩院发布“2019十大技术趋势”，涵盖智慧城市、数字身份、自动驾驶、图形神经网络系统、AI芯片、区块链、5G等领域。阿里达摩院认为，车路协同的技术路线将加速无人驾驶的到来。未来2-3年，以物流、交通等有限场景为代表的自动驾驶商业应用将迎来新进展，如固定线路公交车、无人配送、园区微流通等商业场景将迅速落地。

2019年达摩院的十大科技趋势是趋势1：实时城市模拟成为可能，城市公共基础设施的感知数据和城市的实时脉动数据流将汇聚在大计算平台上，计算能力和算法的发展将促进视频等非结构化信息与其他结构化信息的实时集成，城市实时模拟成为可能，局部城市智能将升级为全球智能。未来，将加大对城市大脑技术和应用的研发力度。在实体城市之上，将诞生具有全时空感知、全要素联动、全周期迭代的智慧城市，这将极大地促进城市治理的优化和完善。预计在新的一年里，中国将有越来越多的城市拥有智慧。

趋势2：语音AI在特定领域通过了图灵测试。随着端云中语音交互模块的标准化和低成本，将会有越来越多的会说话的公共设施，未来每个空间都将至少有一个用于语音交互的联系人。随着智能语音技术的进步，移动设备上的实时语音生成可能与现实生活中的语音无法区分，甚至在一些特定的对话中通过了图灵测试。该领域的规则甚至法律将逐步建立，以引导行业走向标准化。趋势3：AI专用芯片将挑战GPU的绝对主导地位。在当前数据中心的人工智能训练场景中，计算和存储之间的数据迁移已成为瓶颈，基于3D堆叠存储技术的新一代人工智能芯片架构已成为趋势。人工智能芯片对数据带宽的需求将进一步推动3D堆叠存储芯片在人工智能训练芯片中的广泛应用。而类脑计算芯片将进一步推动其发展，寻找更合适的应用。在数据中心的训练场景中，人工智能专用芯片将挑战GPU的绝对优势。能够充分体现领域特定的AI芯片架构仍将更多地体现在许多边缘场景中。

趋势4：非常大规模的图形神经网络系统将给机器带来常识。简单的深度学习已经成熟，结合深度学习的图神经网络将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法解决的关系推理和可解释性等一系列问题。一个强大的图形神经网络将类似于神经元等节点形成的人脑，机器有望成为一个具有常识、理解和认知能力的人工智能。趋势五：计算架构将被重构，无论是数据中心还是边缘计算场景，计算架构都将被重构。未来的计算、存储和网络不仅要满足人工智能对高通量计算能力的需求，还要满足物联网场景下低功耗的需求。基于FPGA、GPU、ASIC等计算芯片的异构计算架构，以及新型存储设备的出现，已经拉开了传统计算架构的序幕。从过去以CPU为核心的通用计算，到应用驱动和技术驱动带来的领域特定架构的颠覆性变革，将加速人工智能乃至量子计算黄金时代的到来。趋势六：5G网络催生新的应用场景。第五代移动通信技术将大大增强移动带宽，提供近100倍于4G的峰值速率，促进沉浸式的逐渐成熟……

基于4K/8K超高清视频和AR/VR的交互模式。

连接将增强到数百亿，带来大规模的机器式通信和连接的深度集成。网络正在向云和软件发展。该网络可以分为几个独立且并行的虚拟子网络，以为不同的应用提供虚拟专用网络。再加上高可靠性、低延迟、大容量的网络能力，车路协同、工业互联网等领域将获得全新的技术赋能。趋势7：数字身份将成为第二种身份证。生物识别技术正在逐步成熟并进入大规模应用阶段。随着3D传感器的快速普及和各种生物特征的集成，每一台设备都可以更智能地“看”和“听”。生物识别和生活技术也将重塑身份识别和认证，数字身份将成为第二张身份证。从手机解锁、社区门禁到餐馆就餐、超市收银台，再到高铁停靠、机场安检和医院就诊，人脸环游世界的时代正在加速。趋势八：自动驾驶已经进入平静发展期，单纯依靠“自行车智能”不可能长期实现终极无人驾驶，但这并不意味着自动驾驶已经完全进入寒冬。

车路协同技术路线将加速无人驾驶的到来。未来2-3年，以物流、交通等有限场景为代表的自动驾驶商业应用将迎来新进展，如固定线路公交车、无人配送、园区微流通等商业场景将迅速落地。趋势9：区块链回归理性，商业应用加速。在各个行业的数字化过程中，物联网技术将支持线下世界和链上数据的可信映射，区块链技术将促进流通路径中可信数据的重组和优化，从而提高流通和协作的效率。在跨境汇款、供应链金融、电子票据和司法存款等许多场景中，区块链将开始融入我们的日常生活。随着“链接”价值的体现，分层架构和跨链互联将成为区块链规模的技术基础。区块链领域将从过度的狂热和悲观中回归理性，商业应用有望加速。趋势10：数据安全保护技术正在加速发展。各国政府将倾向于出台更严格的数据安全政策和法规，企业将在个人数据隐私保护方面投入更多资金。

未来几年，黑客和黑市攻击不会停止，但数据安全保护技术将增加。跨系统数据跟踪和可追溯性相关技术，如水印技术、数据资产保护技术和用于强对抗的先进反爬虫技术，将得到更广泛的应用。1月2日，阿里巴巴达摩院发布“2019十大技术趋势”，涵盖智慧城市、数字身份、自动驾驶、图形神经网络系统、AI芯片、区块链、5G等领域。阿里达摩院认为，车路协同的技术路线将加速无人驾驶的到来。未来2-3年，以物流、交通等有限场景为代表的自动驾驶商业应用将迎来新进展，如固定线路公交车、无人配送、园区微流通等商业场景将迅速落地。

2019年达摩院的十大科技趋势是趋势1：实时城市模拟成为可能，城市公共基础设施的感知数据和城市的实时脉动数据流将汇聚在大计算平台上，计算能力和算法的发展将促进视频等非结构化信息与其他结构化信息的实时集成，城市实时模拟成为可能，本地城市智能将升级为gl……

人工智能。未来，将加大对城市大脑技术和应用的研发力度。在实体城市之上，将诞生具有全时空感知、全要素联动、全周期迭代的智慧城市，这将极大地促进城市治理的优化和完善。预计在新的一年里，中国将有越来越多的城市拥有智慧。

趋势2：语音AI在特定领域通过了图灵测试。随着端云中语音交互模块的标准化和低成本，将会有越来越多的会说话的公共设施，未来每个空间都将至少有一个用于语音交互的联系人。随着智能语音技术的进步，移动设备上的实时语音生成可能与现实生活中的语音无法区分，甚至在一些特定的对话中通过了图灵测试。该领域的规则甚至法律将逐步建立，以引导行业走向标准化。趋势3：AI专用芯片将挑战GPU的绝对主导地位。在当前数据中心的人工智能训练场景中，计算和存储之间的数据迁移已成为瓶颈，基于3D堆叠存储技术的新一代人工智能芯片架构已成为趋势。人工智能芯片对数据带宽的需求将进一步推动3D堆叠存储芯片在人工智能训练芯片中的广泛应用。而类脑计算芯片将进一步推动其发展，寻找更合适的应用。在数据中心的训练场景中，人工智能专用芯片将挑战GPU的绝对优势。能够充分体现领域特定的AI芯片架构仍将更多地体现在许多边缘场景中。

趋势4：非常大规模的图形神经网络系统将给机器带来常识。简单的深度学习已经成熟，结合深度学习的图神经网络将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法解决的关系推理和可解释性等一系列问题。一个强大的图形神经网络将类似于神经元等节点形成的人脑，机器有望成为一个具有常识、理解和认知能力的人工智能。趋势五：计算架构将被重构，无论是数据中心还是边缘计算场景，计算架构都将被重构。未来的计算、存储和网络不仅要满足人工智能对高通量计算能力的需求，还要满足物联网场景下低功耗的需求。基于FPGA、GPU、ASIC等计算芯片的异构计算架构，以及新型存储设备的出现，已经拉开了传统计算架构的序幕。从过去以CPU为核心的通用计算，到应用驱动和技术驱动带来的领域特定架构的颠覆性变革，将加速人工智能乃至量子计算黄金时代的到来。趋势六：5G网络催生新的应用场景。第五代移动通信技术将大大增强移动带宽，提供近100倍于4G的峰值速率，并推动基于4K/8K超高清视频和AR/VR的沉浸式交互模式逐渐成熟。

连接将增强到数百亿，带来大规模的机器式通信和连接的深度集成。网络正在向云和软件发展。该网络可以分为几个独立且并行的虚拟子网络，以为不同的应用提供虚拟专用网络。再加上高可靠性、低延迟、大容量的网络能力，车路协同、工业互联网等领域将获得全新的技术赋能。趋势7：数字身份将成为第二种身份证。生物识别技术正在逐步成熟并进入大规模应用阶段。随着3D传感器的快速普及和各种生物特征的集成，每一台设备都可以更智能地“看”和“听”。生物识别和生活技术也将重塑身份识别和认证，数字身份将成为第二张身份证。从手机解锁、社区门禁到餐馆就餐、超市收银台，再到高铁站、机场安检……

医院就诊，通过人脸环游世界的时代正在加速。趋势八：自动驾驶已经进入平静发展期，单纯依靠“自行车智能”不可能长期实现终极无人驾驶，但这并不意味着自动驾驶已经完全进入寒冬。

车路协同技术路线将加速无人驾驶的到来。未来2-3年，以物流、交通等有限场景为代表的自动驾驶商业应用将迎来新进展，如固定线路公交车、无人配送、园区微流通等商业场景将迅速落地。趋势9：区块链回归理性，商业应用加速。在各个行业的数字化过程中，物联网技术将支持线下世界和链上数据的可信映射，区块链技术将促进流通路径中可信数据的重组和优化，从而提高流通和协作的效率。在跨境汇款、供应链金融、电子票据和司法存款等许多场景中，区块链将开始融入我们的日常生活。随着“链接”价值的体现，分层架构和跨链互联将成为区块链规模的技术基础。区块链领域将从过度的狂热和悲观中回归理性，商业应用有望加速。趋势10：数据安全保护技术正在加速发展。各国政府将倾向于出台更严格的数据安全政策和法规，企业将在个人数据隐私保护方面投入更多资金。

未来几年，黑客和黑市攻击不会停止，但数据安全保护技术将增加。跨系统数据跟踪和可追溯性相关技术，如水印技术、数据资产保护技术和用于强对抗的先进反爬虫技术，将得到更广泛的应用。

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