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達摩院2020年預測:人工智能從感知智能向認知智能演進

一財網  |  2020年01月02日
1月2日,阿里巴巴達摩院2020年十大科技趨勢對外發布,這是繼2019年之后的第二次年度科技預測。

  2020年十大科技趨勢分別為:人工智能從感知智能向認知智能演進、計算存儲一體化突破AI算力瓶頸、工業互聯網的超融合、機器間大規模協作成為可能、模塊化降低芯片設計門檻、規?;a級區塊鏈應用將走入大眾、量子計算進入攻堅期、新材料推動半導體器件革新、保護數據隱私的AI技術將加速落地、云成為IT技術創新的中心。

  達摩院方面告訴記者:“(2020年)十大趨勢的形成,先后經歷了前期準備、觀點搜集、整合提煉、討論聚焦、內容產出等過程,達摩院內部和外部共有80余位從事一線科研工作的專家學者參與其間,達摩院同時還與IDC、上海市科學學研究所等咨詢機構作了深入的探討,獲取科研領域的最大共識?!?/p>

  以“人工智能從感知智能向認知智能演進”為例,人工智能已經在“聽、說、看”等感知智能領域已經達到或超越了人類水準,但在需要外部知識、邏輯推理或者領域遷移的認知智能領域還處于初級階段。認知智能將從認知心理學、腦科學及人類社會歷史中汲取靈感,并結合跨領域知識圖譜、因果推理、持續學習等技術,建立穩定獲取和表達知識的有效機制,讓知識能夠被機器理解和運用,實現從感知智能到認知智能的關鍵突破。

  當今,城市正成為產業互聯網最大的應用場景,隨著5G、人工智能和大數據等技術的不斷完善與場景化落地,人們看到了更多的發展前景。以城市視頻多維數據為核心,融合智能社區、軌道交通、醫療、教育等多種場景,各行各業積極利用多種前沿技術,不斷加快創新,構建城市級的數據平臺,打破不同場景的數據孤島,打造面向城市智能的數據湖、算力中心和AI賦能平臺,并實現城市智能的不斷升級,實現城市智能的自主進化,打造新一代的智能城市。

  事實上,對于智慧城市的打造,阿里巴巴早有實踐。以中控信息與阿里巴巴合作的一項綠波帶提升改造工程為例,杭州濱江區江南大道,全場10公里,設有13個交叉路口。如果幾年前你駕車通過這個路段,全程需要13分鐘,如今減少到9分鐘,停車等紅綠燈的次數減少到1~2次。

  "綠波帶",是通過信號燈控制,使汽車在按照建議的速度行駛時,能實現在設定的區域內一路綠燈通行的一種設置規則。簡單來說就是,根據兩個路口之間的距離和設計的車速,計算出兩個路口之間的綠燈間隔時間,如果車輛在上一路口綠燈后按照設計的車速行駛,那么達到下一個路口的時候剛好也是綠燈。

  “我們在杭州參建了眾多智能基礎設施,包括城市交通、軌道交通、公用工程等。在城市智能交通方面,大杭州地區的濱江區、蕭山區、余杭區、高架匝道及部分主城區等,共有約2700多個路口采用中控信息自主研發的Intellific交通信號控制系統。同時我們有十多年交通信號控制算法的積累和沉淀,對結合互聯網數據進行交通信號優化控制具有一定基礎?!敝锌匦畔⒖偛?、教授級高工趙鴻鳴告訴記者,與阿里之間的分工合作能夠凝聚成一個整體的解決方案來給一些中小的城市提供一個比較好的解決方案。

  人工智能最早是在1956年提出的,最早提出是希望機器具有人的感知、行動、推理與決策的能力,而隨著時代的演化,目前從研究領域講,希望機器能夠擁有自主的智能,機器在數據與場景的基礎上,不僅能夠代替人類重復性的勞動,同時能夠和人一樣進行自我進化、思考,從“感知智能”向“認知智能”進行轉變,同時自主進化和混合智能的發展也在不斷完善和成熟,這是目前人工智能領域對人工智能新的定義,未來很長一段時間都會是人機混合智能階段。

  “基于智能城市的自主進化模型,實現知識和數據聯合優化的人機混合智能,用以驅動城市治理和管理決策,實現服務城市規劃、政務、產業、民生的價值輸出。隨著人工智能、邊緣計算、芯片等技術發展,能從視頻中提取的有價值的內容會越來越豐富、快速和準確,視頻數據必將成為未來城市治理核心數據之一?!敝锌圃鹤詣踊J阶R別國家重點實驗室研究員王金橋認為,隨著持續增加的海量數據的積累,給智能城市計算帶來了巨大的挑戰,因此海量視頻數據實時性端邊云的融合計算、自主進化、人機混合智能成為城市數據治理關鍵,通過深層應用價值和行業數據融合應用實現智能城市建設。

  附:達摩院2020十大科技趨勢

  趨勢一、人工智能從感知智能向認知智能演進

  人工智能已經在“聽、說、看”等感知智能領域已經達到或超越了人類水準,但在需要外部知識、邏輯推理或者領域遷移的認知智能領域還處于初級階段。認知智能將從認知心理學、腦科學及人類社會歷史中汲取靈感,并結合跨領域知識圖譜、因果推理、持續學習等技術,建立穩定獲取和表達知識的有效機制,讓知識能夠被機器理解和運用,實現從感知智能到認知智能的關鍵突破。

  趨勢二、計算存儲一體化突破AI算力瓶頸

  馮諾伊曼架構的存儲和計算分離,已經不適合數據驅動的人工智能應用需求。頻繁的數據搬運導致的算力瓶頸以及功耗瓶頸已經成為對更先進算法探索的限制因素。類似于腦神經結構的存內計算架構將數據存儲單元和計算單元融合為一體,能顯著減少數據搬運,極大提高計算并行度和能效。計算存儲一體化在硬件架構方面的革新,將突破AI算力瓶頸。

  趨勢三、工業互聯網的超融合

  5G、IoT設備、云計算、邊緣計算的迅速發展將推動工業互聯網的超融合,實現工控系統、通信系統和信息化系統的智能化融合。制造企業將實現設備自動化、搬送自動化和排產自動化,進而實現柔性制造,同時工廠上下游制造產線能實時調整和協同。這將大幅提升工廠的生產效率及企業的盈利能力。對產值數十萬億乃至數百萬億的工業產業而言,提高5%-10%的效率,就會產生數萬億人民幣的價值。

  趨勢四、機器間大規模協作成為可能

  傳統單體智能無法滿足大規模智能設備的實時感知、決策。物聯網協同感知技術、5G通信技術的發展將實現多個智能體之間的協同——機器彼此合作、相互競爭共同完成目標任務。多智能體協同帶來的群體智能將進一步放大智能系統的價值:大規模智能交通燈調度將實現動態實時調整,倉儲機器人協作完成貨物分揀的高效協作,無人駕駛車可以感知全局路況,群體無人機協同將高效打通最后一公里配送。

  趨勢五、模塊化降低芯片設計門檻

  傳統芯片設計模式無法高效應對快速迭代、定制化與碎片化的芯片需求。以RISC-V為代表的開放指令集及其相應的開源SoC芯片設計、高級抽象硬件描述語言和基于IP的模板化芯片設計方法,推動了芯片敏捷設計方法與開源芯片生態的快速發展。此外,基于芯粒(chiplet)的模塊化設計方法用先進封裝的方式將不同功能“芯片模塊”封裝在一起,可以跳過流片快速定制出一個符合應用需求的芯片,進一步加快了芯片的交付。

  趨勢六、規?;a級區塊鏈應用將走入大眾

  區塊鏈BaaS(Blockchain as a Service)服務將進一步降低企業應用區塊鏈技術的門檻,專為區塊鏈設計的端、云、鏈各類固化核心算法的硬件芯片等也將應運而生,實現物理世界資產與鏈上資產的錨定,進一步拓展價值互聯網的邊界、實現萬鏈互聯。未來將涌現大批創新區塊鏈應用場景以及跨行業、跨生態的多維協作,日活千萬以上的規?;a級區塊鏈應用將會走入大眾。

  趨勢七、量子計算進入攻堅期

  2019年,“量子霸權”之爭讓量子計算在再次成為世界科技焦點。超導量子計算芯片的成果,增強了行業對超導路線及對大規模量子計算實現步伐的樂觀預期。2020年量子計算領域將會經歷投入進一步增大、競爭激化、產業化加速和生態更加豐富的階段。作為兩個最關鍵的技術里程碑,容錯量子計算和演示實用量子優勢將是量子計算實用化的轉折點。未來幾年內,真正達到其中任何一個都將是十分艱巨的任務,量子計算將進入技術攻堅期。

  趨勢八、新材料推動半導體器件革新

  在摩爾定律放緩以及算力和存儲需求爆發的雙重壓力下,以硅為主體的經典晶體管很難維持半導體產業的持續發展,各大半導體廠商對于3納米以下的芯片走向都沒有明確的答案。新材料將通過全新物理機制實現全新的邏輯、存儲及互聯概念和器件,推動半導體產業的革新。例如,拓撲絕緣體、二維超導材料等能夠實現無損耗的電子和自旋輸運,可以成為全新的高性能邏輯和互聯器件的基礎;新型磁性材料和新型阻變材料能夠帶來高性能磁性存儲器如SOT-MRAM和阻變存儲器。

  趨勢九、保護數據隱私的AI技術將加速落地

  數據流通所產生的合規成本越來越高。使用AI技術保護數據隱私正在成為新的技術熱點,其能夠在保證各方數據安全和隱私的同時,聯合使用方實現特定計算,解決數據孤島以及數據共享可信程度低的問題,實現數據的價值。

  趨勢十、云成為IT技術創新的中心

  隨著云技術的深入發展,云已經遠遠超過IT基礎設施的范疇,漸漸演變成所有IT技術創新的中心。云已經貫穿新型芯片、新型數據庫、自驅動自適應的網絡、大數據、AI、物聯網、區塊鏈、量子計算整個IT技術鏈路,同時又衍生了無服務器計算、云原生軟件架構、軟硬一體化設計、智能自動化運維等全新的技術模式,云正在重新定義IT的一切。廣義的云,正在源源不斷地將新的IT技術變成觸手可及的服務,成為整個數字經濟的基礎設施。

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