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                "text": "达摩院发布2020十大科技趋势 时间：2020-03-14 10:51:48浏览次数：619 1月2日，“达摩院2020十大科技趋势”发布。这是继2019年之后，阿里巴巴达摩院第二次预测年度科技趋势。回望2019年的科技领域，静水流深之下仍有暗潮涌动。AI芯片崛起、智能城市诞生、5G催生全新应用场景……达摩院去年预测的科技趋势一一变为现实。科技浪潮新十年开启，围绕AI、芯片、云计算、区块链、工业互联网、量子计算等领域，达摩院继续提出最新趋势，并断言多个领域将出现颠覆性技术突破。",
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                "text": "芯片技术推动了历次科技浪潮，但随着摩尔定律的放缓和高算力需求场景的井喷，传统芯片陷入性能增长瓶颈，业界试图从芯片产业链的各个环节寻找破解之道。达摩院认为，芯片领域的重大突破极有可能在体系架构、基础材料和设计方法三处实现。体系架构方面，存储、计算分离的冯·诺依曼架构难以满足日益复杂的计算任务，业界正在探索计算存储一体化架构，以突破芯片的算力和功耗瓶颈；基础材料方面，以硅为代表的半导体材料趋于性能极限，半导体产业的持续发展需寄望于拓扑绝缘体、二维超导材料等新材料；芯片设计方法也需应势升级，基于芯粒（chiplet）的模块化设计方法可取代传统方法，让芯片设计变得像搭积木一样快速。",
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                "text": "芯片技术突破的背后是“算力爆炸”，而人工智能是未来最重要的算力需求方和技术牵引者。目前，语音、视觉、自然语言处理等感知AI技术的发展已到极限，但在通向“强人工智能”的认知智能方面，AI还处在初级发展阶段。达摩院认为，在不久的将来，AI有望习得自主意识、推理能力以及情绪感知能力，实现从感知智能向认知智能的演进。AI的认知演进，使得机器间的“群体智能”成为可能。达摩院预测，今后AI不仅懂得“人机协同”，还能做到“机机协同”。当机器像人一样，彼此合作、相互竞争共同完成目标任务，大规模智能交通灯调度、仓储机器人协作分拣货物、无人驾驶车自主感知全局路况等场景便不难想象。",
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                "text": "与人工智能技术范式转变同步的是IT技术范式的转变。传统物理机、网络、软件等发展失速，云计算正在融合软件、算法和硬件，加速各行各业的数字化转型。达摩院指出，无论芯片、AI还是区块链，所有技术创新都将以云平台为中心，为云定制的芯片、与云深度融合的AI、云上的区块链应用将层出不穷。一言以蔽之，云将成所有IT技术创新的中心。科研与应用间的张力是科技进步的永恒动力。达摩院的科技预测既有前瞻性又充分考虑落地性。去年，达摩院提出，区块链的商业化应用将加速，这一论断得到了现实验证。2019年，区块链技术上升为国家战略，在数字金融、数字政府、智能制造等领域逐步落地。达摩院认为，2020年企业应用区块链技术的门槛...",
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                "text": "人工智能从感知智能向认知智能演进【趋势概要】人工智能已经在「听、说、看」等感知智能领域已经达到或超越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能将从认知心理学、脑科学及人类社会历史中汲取灵感，并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术，建立稳定获取和表达知识的有效机制，让知识能够被机器理解和运用，实现从感知智能到认知智能的关键突破。",
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                "text": "机器间大规模协作成为可能【趋势概要】传统单体智能无法满足大规模智能设备的实时感知、决策。物联网协同感知技术、5G通信技术的发展将实现多个智能体之间的协同——机器彼此合作、相互竞争共同完成目标任务。多智能体协同带来的群体智能将进一步放大智能系统的价值：大规模智能交通灯调度将实现动态实时调整，仓储机器人协作完成货物分拣的高效协作，无人驾驶车可以感知全局路况，群体无人机协同将高效打通最后一公里配送。",
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                "text": "计算存储一体化突破AI算力瓶颈【趋势概要】冯诺伊曼架构的存储和计算分离，已经不适合数据驱动的人工智能应用需求。频繁的数据搬运导致的算力瓶颈以及功耗瓶颈已经成为对更先进算法探索的限制因素。类似于脑神经结构的存内计算架构将数据存储单元和计算单元融合为一体，能显著减少数据搬运，极大提高计算并行度和能效。计算存储一体化在硬件架构方面的革新，将突破 AI 算力瓶颈。",
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                "text": "工业互联网的超融合【趋势概要】5G、IoT 设备、云计算、边缘计算的迅速发展将推动工业互联网的超融合，实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化，进而实现柔性制造，同时工厂上下游制造产线能实时调整和协同。这将大幅提升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，提高 5%-10% 的效率，就会产生数万亿人民币的价值。",
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                "text": "模块化降低芯片设计门槛【趋势概要】传统芯片设计模式无法高效应对快速迭代、定制化与碎片化的芯片需求。以RISC-V 为代表的开放指令集及其相应的开源 SoC 芯片设计、高级抽象硬件描述语言和基于 IP 的模板化芯片设计方法，推动了芯片敏捷设计方法与开源芯片生态的快速发展。此外，基于芯粒（chiplet）的模块化设计方法用先进封装的方式将不同功能「芯片模块」封装在一起，可以跳过流片快速定制出一个符合应用需求的芯片，进一步加快了芯片的交付。",
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                "subject": "计算存储一体化架构",
                "predicate": "旨在突破",
                "object_value": "芯片的算力和功耗瓶颈",
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                "subject": "以硅为代表的半导体材料",
                "predicate": "趋于",
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            {
                "subject": "半导体产业的持续发展",
                "predicate": "需寄望于",
                "object_value": "拓扑绝缘体、二维超导材料等新材料",
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                "subject": "基于芯粒的模块化设计方法",
                "predicate": "可取代",
                "object_value": "传统芯片设计方法",
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            },
            {
                "subject": "基于芯粒的模块化设计方法",
                "predicate": "让芯片设计变得像",
                "object_value": "搭积木一样快速",
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                "predicate": "是",
                "object_value": "算力爆炸",
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            {
                "subject": "人工智能",
                "predicate": "是未来最重要的算力需求方和技术牵引者",
                "object_value": "未来最重要的算力需求方和技术牵引者",
                "confidence": 0.9,
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            },
            {
                "subject": "感知AI技术",
                "predicate": "发展已到极限",
                "object_value": "发展已到极限",
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            },
            {
                "subject": "AI在认知智能方面",
                "predicate": "处于",
                "object_value": "初级发展阶段",
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