达摩院十大科技趋势发布：2020 非同小可！( 三 )_CSDN编者按1月2日

基础科研期待突破

基础学科方面的自主创新，是我们实现赶超、后来居上、跨越发展的根本途径。而且近年来，我们在量子计算、新材料科学等方面，的确令人十分期待。 1．量子计算进入攻坚期 2019年，科技巨头间的“量子霸权”争霸赛，让量子计算这个高深的概念，走入大众视线。先是12019年10月份，谷歌在《自然》杂志发文称，仅需要200秒，即可完成超算上万年才能完成的计算量。不过这样的结论，随后也遭到IBM等公司的公开反对。中国在量子计算方面也是成果丰硕，比如近日中科院院士潘建伟教授与德国、荷兰的科学家合作，首次实现20光子输入60×60模式干涉线路的玻色取样量子计算，在四大关键指标上，均大幅刷新国际记录，逼近实现量子计算研究的重要目标“量子霸权” 。由于量子单元并不是简单的0、1态，而是一个相干叠加态，因此容错量子计算和演示实用量子优势，一直是业内期待攻坚突破的里程碑，是量子计算实用化的转折点，想达到其中任何一个都将是十分艰巨的任务。目前，我国量子计算将进入技术攻坚期。预计2020年，量子计算领域将会经历投入增大、竞争激化、产业化加速和生态更加丰富的阶段。 2. 新材料推动半导体器件革新目前，主流的经典晶体管制程是7nm ，不过由于量子纠缠效应的存在，业内对于3nm以下制程的芯片，普遍持悲观态度。在摩尔定律放缓、以及算力和存储需求爆发的双重压力下，科学界也在寻求对于经典半导体材料——硅的替代方案。目前以Bi2Se3、 Sb2Te3、 Bi2Te3为代表的拓扑绝缘体等，能够实现无损耗的电子和自旋输运，使全新的高性能逻辑和互联计算单元的成为可能。新型磁性材料和新型阻变材料，能够带来高性能磁性存储器如SOT-MRAM和阻变存储器。考虑到传统半导体材料硅，已经接近潜力极限，再想提高性能，只能在新型材料方面，找到突破口。所以，笔者认为， 2020年这方面很可能迎来突破。 3．模块化设计，让天下没有难做的芯片在2019年之前，中国芯片行业中，流传一句话叫：“除了水和空气，剩下的都是从国外买的。 ”听起来似乎很夸张，但实际上一点也不夸张。除技术之外，过高的芯片成本、过长的投资回报周期，都是阻碍行业发展的拦路虎。如何降低芯片成本、以及提高运算效率，是当今各大企业所考虑的首要难题。 2019年乌镇互联网大会上，阿里旗下的平头哥芯片公司，率先开源一款物联网芯片（MCU），笔者已经在《百行代码解读阿里 AloT 芯片平台无剑 100》做过详细解读。由于传统芯片设计模式，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、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，将不同功能的“芯片模块”封装在一起，从而可以跳过流片，快速定制出符合应用需求的产品，也进一步加快了芯片交付。 2020年，中国在芯片方面的投资，肯定会更进一步加大。那么，这种模块化的芯片设计模式，能否让中国的芯片行业，更上一层楼？这尤其值得期待。 4．AI从感知智能向认知智能方向发展 AI自从AlphaGo出圈以来，它在自然语言处理、图像识别、语音合成等“听、说、看”的感知智能领域达到、甚至超越人类所能达到的水平。但是，我们却只能找到统计联系、而无法找到因果关系。 2016年，李世石对阵AlphaGo第四局的“神之一手”78手，直接导致AlphaGo的崩盘。这不仅体现了人类智慧，也反映出AI感知智能的不足之处。未来，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，并结合扩领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术，去建立稳定获取和表达知识的有效机制，从而让知识能够被机器理解和运用，以及让AI能够回答为什么的问题，最终实现从感知智能到认知智能的关键突破。笔者在参加2019年BDTC大数据年会时就观察到，因果推理等认知智能领域的话题，得到了业内极大关注。因此，我们也有理由相信， 2020年，通过外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能，或将迎来突破。技术发展新趋势