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萬字長文,解讀阿里達(dá)摩院《2021十大科技趨勢》

本文作者: 王剛 2020-12-28 11:44
導(dǎo)語:原子動能、比特躍遷、場景變革

萬字長文,解讀阿里達(dá)摩院《2021十大科技趨勢》

12月28日,阿里巴巴達(dá)摩院發(fā)布《2021十大科技趨勢》,這是達(dá)摩院成立三年以來第三次發(fā)布年度科技趨勢。

在震蕩的2020年,許多行業(yè)重啟向上而生的螺旋,但疫情并未阻擋科技前進(jìn)的腳步,量子計算、基礎(chǔ)材料、生物醫(yī)療等領(lǐng)域的一系列重大科技突破紛至沓來,后疫情時代,基礎(chǔ)技術(shù)及科技產(chǎn)業(yè)將如何發(fā)展,達(dá)摩院為科技行業(yè)提供了全新預(yù)測。

今年的趨勢報告分為“原子動能”、“比特躍遷”、“場景變革”三個部分,多了不少新的關(guān)鍵詞,但整體是與過去一年的總結(jié)、未來一年的開啟深度捆綁。

達(dá)摩院認(rèn)為,未來幾年,以氮化鎵和碳化硅為代表的第三代半導(dǎo)體材料將在材料生長、器件制備等技術(shù)上實(shí)現(xiàn)突破,并應(yīng)用于5G基站、新能源汽車、特高壓、數(shù)據(jù)中心等新基建場景,大幅降低整體能耗。

新材料的價值遠(yuǎn)不止提供更優(yōu)的性能,它還能突破傳統(tǒng)材料物理極限,達(dá)摩院預(yù)測,碳基材料作為制作柔性設(shè)備的核心材料,將走出實(shí)驗(yàn)室并制備可隨意伸縮、彎曲的柔性電子設(shè)備,例如用該材料制作的電子皮膚不僅機(jī)械特性與真實(shí)皮膚相似,還有外界環(huán)境感知功能。

2020年極度明顯的是AI落地到產(chǎn)業(yè)的趨勢,達(dá)摩院認(rèn)為,AI應(yīng)用于生產(chǎn)環(huán)節(jié)只是開始,汽車、消費(fèi)電子、服裝、鋼鐵、化工等信息化基礎(chǔ)良好的行業(yè)將實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、資產(chǎn)、物流、銷售等各環(huán)節(jié)的全局智能。

此外,生物醫(yī)藥領(lǐng)域,AI研發(fā)藥物、腦機(jī)接口將極具研究價值。

雷鋒網(wǎng)注意到,與前兩次報告一致的內(nèi)核在于,達(dá)摩院堅(jiān)信:AI、5G、云計算及IoT等數(shù)字技術(shù)正發(fā)生前所未有的化學(xué)反應(yīng),農(nóng)業(yè)乃至城市都將因此發(fā)生新一輪變革。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,自動監(jiān)測農(nóng)作物、精細(xì)化育種,農(nóng)產(chǎn)品物流運(yùn)輸可追溯都將變成現(xiàn)實(shí);城市將擁有一顆超級大腦,感知、通信、決策能力全面提升,為城市提供整體治理能力。

萬字長文,解讀阿里達(dá)摩院《2021十大科技趨勢》

2021十大科技趨勢分別為:

  1. 以氮化鎵、碳化硅為代表的第三代半導(dǎo)體迎來應(yīng)用大爆發(fā)

  2. 后“量子霸權(quán)”時代,量子糾錯和實(shí)用優(yōu)勢成核心命題

  3. 碳基技術(shù)突破加速柔性電子發(fā)展

  4. AI提升藥物及疫苗研發(fā)效率

  5. 腦機(jī)接口幫助人類超越生物學(xué)極限

  6. 數(shù)據(jù)處理實(shí)現(xiàn)“自治與自我進(jìn)化”

  7. 云原生重塑IT技術(shù)體系

  8. 農(nóng)業(yè)邁入數(shù)據(jù)智能時代

  9. 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從單點(diǎn)智能走向全局智能

  10. 智慧運(yùn)營中心成為未來城市標(biāo)配

以下為《2021十大科技趨勢》的擴(kuò)展解讀:

趨勢一  以氮化鎵、碳化硅為代表的第三代半導(dǎo)體迎來應(yīng)用大爆發(fā)

半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展到今天,主要建立在三代材料的基礎(chǔ)上:興起于20世紀(jì)50年代的基于硅(Si)、鍺(Ge)的第一代半導(dǎo)體;興起于20世紀(jì)80年代的以砷化鎵(GaAs)、磷化銦(InP)為代表的第二代半導(dǎo)體;以及興起于20世紀(jì)末的以氮化鎵(GaN)、碳化硅(SiC)為代表的第三代半導(dǎo)體。目前,第一代半導(dǎo)體材料Si應(yīng)用最為廣泛,它構(gòu)成了一切邏輯器件的基礎(chǔ),CPU、GPU所提供的算力都離不開 Si 的功勞。

第二代半導(dǎo)體主要用于高頻高速場景,例如手機(jī)中的射頻電路。第三代半導(dǎo)體相比于前兩代半導(dǎo)體具有更寬的禁帶寬度,因此也稱作寬禁帶半導(dǎo)體。更寬的禁帶寬度允許材料在更高的溫度、更強(qiáng)的電壓、更快的開關(guān)頻率下運(yùn)行,因此第三代半導(dǎo)體具備耐高溫、耐高壓、高頻率、大功率、抗輻射等優(yōu)異特性,可以用作功率器件和射頻器件,廣泛應(yīng)用于5G基站、新能源汽車、特高壓、消費(fèi)電子、航空航天、數(shù)據(jù)中心等領(lǐng)域。此外,較寬的禁帶寬度使第三代半導(dǎo)體可用作制備短波長光電器件,例如可用于醫(yī)療消毒的紫外光源。

由于制造設(shè)備、制備工藝特別是材料成本上的劣勢,多年來第三代半導(dǎo)體材料只是在小范圍內(nèi)應(yīng)用。直至近幾年這一局面才得以打破:一方面,在5G、新能源汽車等新興市場中,Si基半導(dǎo)體的性能已無法完全滿足需求,第三代半導(dǎo)體的性能優(yōu)勢被放大;另一方面,制備技術(shù)特別是大尺寸材料生長技術(shù)不斷突破,SiC和GaN兩種材料均從4英寸換代到6英寸并已研發(fā)出8英寸樣品,加之器件制備技術(shù)逐步提升,使得第三代半導(dǎo)體器件性能日益穩(wěn)定且成本不斷下降,性價比優(yōu)勢逐漸顯現(xiàn)。

目前,第三代半導(dǎo)體已經(jīng)出現(xiàn)在應(yīng)用市場:一些新能源汽車在逆變器中應(yīng)用SiC功率器件提升電能轉(zhuǎn)換效率,進(jìn)而提升續(xù)航里程;不在少數(shù)的電子消費(fèi)廠商推出了GaN快速充電器,價格不貴,體積很小,一個快充頭可以支撐手機(jī)、電腦等多設(shè)備快速充電。未來5年,除現(xiàn)有的電動汽車和消費(fèi)電子外,預(yù)計工業(yè)充電、5G高頻器件以及可再生能源和儲能領(lǐng)域的電源應(yīng)用都將從第三代半導(dǎo)體的發(fā)展中受益,尤其是在高頻高壓應(yīng)用中將競爭性取代原有的Si器件。

趨勢二 后“量子霸權(quán)”時代,量子糾錯和實(shí)用優(yōu)勢成核心命題

2020年為后“量子霸權(quán)”元年,世界對量子計算的投入持續(xù)上漲,技術(shù)和生態(tài)蓬勃發(fā)展。超導(dǎo)領(lǐng)軍團(tuán)隊(duì)宣布了通往1百萬比特的規(guī)劃;其他平臺也異彩紛呈。離子阱則通過系統(tǒng)集成和容錯部件上有力演示,證明了和超導(dǎo)同臺技藝的潛力。聲子-超導(dǎo)混合比特也躋身業(yè)界采用的平臺。如上潮流將在2021年繼續(xù)涌動,多管齊下,奔向“后霸權(quán)”的兩個里程碑:量子糾錯和實(shí)用優(yōu)勢。    

演示糾錯的系統(tǒng)必須同時達(dá)到“多比特”、“高精度”和“高連接度”:至少幾千個高質(zhì)量、強(qiáng)關(guān)聯(lián)的比特。量子比特數(shù)一直為大眾關(guān)注重點(diǎn);但只以比特數(shù)來衡量量子計算芯片的質(zhì)量,好比“論畫以形似”一樣天真。“高精度”要求兩比特的基本操作接近完美, “高連接度”要求比特以網(wǎng)格或更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)相互作用。    

除了增量式進(jìn)步外,2021年有望見證在這些維度上突破性的創(chuàng)新。比如基于新型設(shè)計的超高精度超導(dǎo)比特和揚(yáng)棄目前線性結(jié)構(gòu)的可擴(kuò)展的二維離子阱。超導(dǎo)的另一場揚(yáng)棄也可能在2021年播下種子:低溫電子學(xué)的成熟將使得龐大和昂貴的室溫電子學(xué)開始走向末路。

實(shí)用優(yōu)勢的探索將繼續(xù)以模擬物理為主流,借助模擬對錯誤的寬容。冷原子和量子煺火系統(tǒng)等模擬量子計算平臺有望連同數(shù)字平臺一起,繼續(xù)產(chǎn)生鼓舞人心的進(jìn)步。

2021量子計算開源項(xiàng)目將以廣泛和深入的貢獻(xiàn),大大降低學(xué)習(xí)和研究的成本,加速創(chuàng)新,并消減非科學(xué)因素撕裂量子社區(qū)的風(fēng)險。量子計算還屬于科學(xué)和工程并重的研究階段,各個地區(qū)的科學(xué)家需要繼續(xù)開放性研究,相濡以沫,攜手合作。這是我們的信念,也是我們對2021年量子世界協(xié)同和平的祈愿。

趨勢三 碳基技術(shù)突破加速柔性電子發(fā)展

盡管折疊屏手機(jī)已經(jīng)不是多么新鮮的事物,但我們世界的電子設(shè)備目前仍以“硬材質(zhì)”為主導(dǎo),柔性電子技術(shù)才剛剛起步。

柔性電子通過將電子器件制作在柔性基底上,使電子器件在經(jīng)受彎曲、折疊、扭曲、壓縮、拉伸、甚至變成任意形狀后,仍可保持原有性能。柔性電子是一場全新的電子技術(shù)革命,將在發(fā)光顯示、能源裝置、電子標(biāo)簽、電子皮膚等方面改變?nèi)祟惖纳罘绞健?/p>

柔性電子發(fā)展的主要制約因素是材料。目前多數(shù)的柔性電子應(yīng)用場景,是對硅進(jìn)行柔性化處理——硅在變得非常薄且尺寸非常小之后,會具備一定的柔性。但隨著硅基半導(dǎo)體器件尺寸逼近物理極限,這一方法已日趨貼近天花板。其他的柔性材料還包括有機(jī)材料,以及將有機(jī)材料和無機(jī)材料相結(jié)合。然而,利用這些材料制備的柔性電子,距離硅基器件存在顯著的性能差距。

碳基材料為柔性電子提供了更好的選擇。碳基材料包括零維的富勒烯、一維的碳納米管、二維的石墨烯、三維的石墨及金剛石等,這其中,碳納米管和石墨烯憑借優(yōu)異的電性能、透光性特別是延展性,被公認(rèn)為是柔性電子的“天選”材料。但一直以來,主要受限于材料制備技術(shù),難以獲得大面積、高質(zhì)量的碳基材料成為限制其應(yīng)用的最大障礙。

近年來,碳基材料制備取得了突破性進(jìn)展。2020年,研究人員在8英寸基底上成功制備了高密度高純半導(dǎo)體陣列碳納米管材料【1】,材料純度可達(dá)99.9999%,突破了碳納米管集成電路關(guān)鍵的材料瓶頸,并同步開發(fā)了全自動的提純和組裝設(shè)備,具備了量產(chǎn)的技術(shù)積累?;诖朔N材料,研究人員還批量制備了場效應(yīng)晶體管和環(huán)形振蕩器電路,性能超越類似尺寸的硅基器件和電路。與此同時,石墨烯的大面積制備已經(jīng)實(shí)現(xiàn),特別是利用化學(xué)氣相沉積法制備的石墨烯材料,已經(jīng)證明具備優(yōu)異的電學(xué)性能。這些都意味著碳基集成電路已經(jīng)初步具備工業(yè)化基礎(chǔ),“碳時代”即將到來。

隨著材料技術(shù)的突破和發(fā)展,碳基柔性電子有望在醫(yī)療健康等領(lǐng)域率先實(shí)現(xiàn)規(guī)模應(yīng)用。例如,“電子皮膚”可將外界作用于其上的力或熱轉(zhuǎn)換為電信號進(jìn)行處理,讓殘疾人的義肢兼具美觀和功能性;可植入的柔性電子設(shè)備為復(fù)雜疾病的治療,如帕金森、癲癇、抑郁癥等提供了新的治療手段。

【1】北京大學(xué)《用于高性能電子學(xué)的高密度半導(dǎo)體碳納米管平行陣列》

趨勢四 AI提升藥物及疫苗研發(fā)效率

由于新冠疫情的全球蔓延和深遠(yuǎn)影響,醫(yī)療行業(yè)從未像今天這樣高度重視疫苗和藥物的研發(fā)效率。以AI為代表的新技術(shù)被廣泛關(guān)注,AI在醫(yī)療CT讀片、影像分析、使用自然語言處理(NLP)錄入病例等易于建立標(biāo)準(zhǔn)的領(lǐng)域,有著絕佳的工作效率與準(zhǔn)確率,已經(jīng)逐步應(yīng)用在醫(yī)療診斷輔助領(lǐng)域。未來AI將從醫(yī)療影像/語言類等輔助診斷應(yīng)用走向疫苗設(shè)計及藥物臨床研究,在疫苗化合物篩選、建立疾病模型、發(fā)現(xiàn)新靶點(diǎn)、先導(dǎo)化合物發(fā)現(xiàn)、先導(dǎo)藥物優(yōu)化及老藥新用等環(huán)節(jié)上廣泛參與。今年12月1日美國科學(xué)家首次用AI精準(zhǔn)預(yù)測了蛋白質(zhì)折疊形狀,這將幫助研究人員進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)疾病的發(fā)病原理并開發(fā)新藥。 

《Nature》數(shù)據(jù)顯示:一款新藥的平均研發(fā)成本大約是26億美元,耗時約10年,成功率不到10%。而一款新藥從研發(fā)到最后上市,需要經(jīng)過藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床研究以及審批與上市 4 個階段。其中,藥物發(fā)現(xiàn)是非常重要的環(huán)節(jié),它決定了一次研發(fā)的具體目標(biāo)。這個環(huán)節(jié)又分為疾病選擇、靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和化合物合成幾個步驟。其中僅化合物合成一步,一種藥品就需要對5000~10000種化合物進(jìn)行篩選,最后僅有 5 種左右進(jìn)入最后的研究階段。由于工程量巨大,所以藥品研發(fā)的臨床前研究階段一般需要耗時3至6 年。

AI與藥物篩選結(jié)合是未來明確的方向,通過篩選流程和實(shí)驗(yàn)過程模型化,利用虛擬藥物篩選、模擬計算篩選出藥物的高概率結(jié)構(gòu),可以大幅減少化合物篩選的時間消耗。而且AI的幫助不僅是新藥研發(fā),通過匹配、發(fā)掘疾病與現(xiàn)有藥物之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性,老藥新用也能快速在其他適應(yīng)癥上給予有效性證明。

在疫苗設(shè)計和研發(fā)領(lǐng)域,AI也將成為有力幫手。例如在研發(fā)的疫苗中添加化合物可以提升其功效,更好地刺激人體免疫系統(tǒng)形成更多抗體。這個過程可以利用AI自動輸入一系列已知的可激活人體免疫系統(tǒng)的有效化合物模型,與電腦合成程序產(chǎn)生的數(shù)億種不同的化學(xué)化合物對比篩選,最終快速找到可能成為人類免疫藥物的優(yōu)質(zhì)候選化合物。

人類未來將越來越多的借助AI等科技手段來提升疫苗設(shè)計/藥物研發(fā)的效率和精度,所有依賴于計算、依賴數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)和可模型化的環(huán)節(jié),都值得通過AI智能化的方式去嘗試解決。未來AI與疫苗/藥物研究的規(guī)模推廣離不開AI算法和云端的大算力調(diào)用,兩者的結(jié)合將給人類帶來巨大的經(jīng)濟(jì)價值和社會效益。

趨勢五  腦機(jī)接口幫助人類超越生物學(xué)極限

腦機(jī)接口技術(shù)并不是一個新概念,這項(xiàng)技術(shù)經(jīng)過幾十年的研究發(fā)展(接口分植入式和非植入式),已經(jīng)逐漸從學(xué)術(shù)界滲透到創(chuàng)業(yè)圈。雖然離實(shí)用化還有很長的路要走,但毫無疑問,人類朝著大腦與機(jī)器融合的偉大目標(biāo),向前踏出了一大步。

植入式腦機(jī)接口相比非植入式頭皮貼片方式精準(zhǔn)度更高,可以編碼更復(fù)雜的命令,但非植入式更安全,接受程度也更好。目前各個腦區(qū)里研究比較充分的有運(yùn)動皮層、感覺皮層和視覺皮層;其中運(yùn)動皮層腦機(jī)結(jié)合已經(jīng)可以做到用意念控制機(jī)械手完成簡單的三維運(yùn)動、手腕方向和手指握力,例如機(jī)械手移動和抓握,但太精細(xì)的動作做不到,這也是未來需要攻克的方向。

腦機(jī)接口技術(shù)是一個交叉學(xué)科,它的背后包括材料學(xué)、電子工程學(xué)、生物醫(yī)學(xué)、神經(jīng)信息學(xué)、計算機(jī)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等等,各項(xiàng)單一學(xué)科的進(jìn)展都值得期待,比如更精確的電極、更友好的生物材料、更明晰的神經(jīng)科學(xué)認(rèn)知、更強(qiáng)大的AI機(jī)器學(xué)習(xí)算法等等。

人類已經(jīng)進(jìn)化了數(shù)百萬年,機(jī)器只存在了大約200年,但后者的算法/算力讓前者難以望其項(xiàng)背。兩者的結(jié)合可以幫助人類超越生物學(xué)極限;借助腦機(jī)接口,結(jié)合AI可以對神經(jīng)工程的發(fā)展起到重要支撐與推動作用,幫助解決神經(jīng)工程研究中遇到的類似精準(zhǔn)控制等諸多難題,從更高維度空間解析人類大腦的工作原理。 

例如通過接口直接從大腦中合成語音,幫助失去說話能力的人通過技術(shù)手段來進(jìn)行交流。此外在康復(fù)方面,通過對神經(jīng)系統(tǒng)活動的識別,讀取人的“意念”,通過機(jī)械臂精確完成大腦內(nèi)發(fā)出的相應(yīng)指令。腦機(jī)接口技術(shù)將在改善腦癱患者、漸凍人、帕金森癥等殘疾人弱勢群體的生活質(zhì)量中做出了巨大貢獻(xiàn),為神智清醒,思維健全,卻口不能言、手不能動的患者提供精準(zhǔn)康復(fù)服務(wù)。在腦機(jī)結(jié)合方面,雖然離大眾所想象的實(shí)際應(yīng)用還有遙遠(yuǎn)的距離,但我們今天所想象的一切,未來都將變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

科技的發(fā)展不斷突破人類的倫理底線和價值尺度,腦機(jī)接口同樣避免不了倫理問題。人類和機(jī)器建立智能交互已是大勢所趨,如何保障這樣的科技進(jìn)程安全地向著利于人類自身的方向發(fā)展,成為人類最大的挑戰(zhàn)。

趨勢六  數(shù)據(jù)處理實(shí)現(xiàn)“自治與自我進(jìn)化”

數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)一直以來是企業(yè)IT架構(gòu)的重要組成部分,隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算技術(shù)的深入發(fā)展和開源生態(tài)的不斷完善,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理的局限性日益凸顯,存儲容量有限導(dǎo)致公司無法長時間存儲和管理海量數(shù)據(jù)集,元數(shù)據(jù)來源廣泛、種類繁多,具有多源、異構(gòu)的特點(diǎn),這使其在管理上面臨數(shù)據(jù)匯聚、集成、存儲和檢索成本高的問題;另一方面計算資源匱乏,缺乏統(tǒng)一管理接口和大數(shù)據(jù)處理環(huán)境所需的可伸縮、可拓展的靈活性和高效性。數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)需要承擔(dān)更加復(fù)雜的多租戶、多任務(wù)下的執(zhí)行工作,人工手動管理和運(yùn)維再也無法有效應(yīng)對海量多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)規(guī)模和豐富復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理場景帶來的問題和挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)模式下,系統(tǒng)超載、資源消耗過剩不僅要影響到其他正常運(yùn)行的系統(tǒng)作業(yè),而且需要大量的人力資源進(jìn)行系統(tǒng)排查和糾正,難以確保系統(tǒng)有效率的運(yùn)行狀態(tài)。因此通過智能化方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的升級優(yōu)化將成為未來數(shù)據(jù)計算與處理的必然趨勢。將系統(tǒng)技術(shù)與人工智能技術(shù)相結(jié)合,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)管理、資源調(diào)度、引擎優(yōu)化、壓測生成等各個方面進(jìn)行數(shù)據(jù)系統(tǒng)的自我管理,人工智能將充分嵌入到數(shù)據(jù)處理的整個生命周期,幫助提高數(shù)據(jù)查詢的效率,提升整體資源調(diào)度的優(yōu)化性。

例如通過智能化手段對冷熱數(shù)據(jù)分層分離,讓計算和存儲資源得到充分利用,有效降低數(shù)據(jù)管理成本。通過分析系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和日志數(shù)據(jù)信息,利用人工智能建模,來實(shí)現(xiàn)動態(tài)系統(tǒng)參數(shù)調(diào)整和系統(tǒng)優(yōu)化,顯著降低系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理者的運(yùn)維成本。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)也將幫助系統(tǒng)建立更加準(zhǔn)確高效的在線預(yù)警與實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng),來實(shí)現(xiàn)智能化的運(yùn)維管控和資源調(diào)配,幫助系統(tǒng)管理人員將更多的時間和精力集中在更重要的系統(tǒng)任務(wù)上。

同時,系統(tǒng)技術(shù)也將更多地輔助人工智能的深度發(fā)展,在大規(guī)模多樣化數(shù)據(jù)集上進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化分析的模型選擇、元參數(shù)搜索、自動化的元數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合處理等工作,從而幫助系統(tǒng)變得更加智能、安全和可靠。

趨勢七   云原生重塑IT技術(shù)體系

在傳統(tǒng)開發(fā)環(huán)境里,漫長的產(chǎn)品開發(fā)、測試和上線周期,不穩(wěn)定的產(chǎn)品研發(fā)效能是企業(yè)IT領(lǐng)導(dǎo)者和開發(fā)人士面臨的核心問題和挑戰(zhàn),同時在應(yīng)用程序的部署過程中,軟、硬件環(huán)境等基礎(chǔ)設(shè)施的技術(shù)復(fù)雜性很大程度束縛開發(fā)人員對于業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)的生產(chǎn)力,受制于數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)中心、操作系統(tǒng)等傳統(tǒng)架構(gòu)的局限性,制定的業(yè)務(wù)解決方案需要不斷妥協(xié)與折中,效能也可能大打折扣。

以容器、k8s、ServiceMesh、Severless為代表的云原生技術(shù)將充分沿用云計算的設(shè)計理念,全面利用分布式、可拓展、靈活性的云計算架構(gòu),達(dá)到毫秒級別的極致彈性能力,從而應(yīng)對業(yè)務(wù)突發(fā)場景;同時基于云原生平臺系統(tǒng)高度自動化的資源編排調(diào)度機(jī)制,實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的可拓展和易維護(hù),通過微服務(wù)助力應(yīng)用敏捷開發(fā),進(jìn)而大幅降低業(yè)務(wù)的試錯成本,提升業(yè)務(wù)應(yīng)用的部署和迭代速度。

另一方面,云原生將網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、操作系統(tǒng)、業(yè)務(wù)流程等基礎(chǔ)架構(gòu)層高度抽象化,更高效地應(yīng)用和管理異構(gòu)硬件和異構(gòu)環(huán)境下的各類云計算資源,向上支撐多種負(fù)載,包括大數(shù)據(jù)計算、區(qū)塊鏈、人工智能等創(chuàng)新性的服務(wù),高效解決部署一致性問題,并極大地降低云服務(wù)的使用門檻,讓開發(fā)者只需關(guān)注業(yè)務(wù)邏輯本身并最大程度回歸到應(yīng)用程序的開發(fā)環(huán)節(jié),專注于用戶服務(wù)和商業(yè)價值的創(chuàng)造過程,從而幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)快速創(chuàng)新。

云原生將重塑IT技術(shù)的全鏈路體系,在開發(fā)、測試、上線、運(yùn)維、監(jiān)控和升級等環(huán)節(jié)中形成新的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),通過技術(shù)生態(tài)推動整個云計算的標(biāo)準(zhǔn)化,使大規(guī)模、可復(fù)制的跨區(qū)域、跨平臺和跨集群的部署能力成為可能,將更多敏捷、分布式、可擴(kuò)展的技術(shù)紅利帶給企業(yè)和開發(fā)者。

云原生技術(shù)應(yīng)用在2020年呈現(xiàn)出爆發(fā)式的增長,其價值已在互聯(lián)網(wǎng)、金融、教育、零售、能源等諸多行業(yè)得到廣泛實(shí)踐和驗(yàn)證,并預(yù)計在兩年內(nèi)有75%的全球化企業(yè)將在商業(yè)生產(chǎn)中使用云原生的容器化應(yīng)用【1】。云原生為企業(yè)上云用云提供了嶄新的技術(shù)方式,幫助企業(yè)快速享受到云計算帶來的成本和效率優(yōu)勢,全面加速企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新升級進(jìn)程,并終將推動云計算產(chǎn)業(yè)的再次升級。

[1] Gartner《云原生基礎(chǔ)設(shè)施未來的八大趨勢》

趨勢八  農(nóng)業(yè)邁入數(shù)據(jù)智能時代

到2050年人類人口總量有望接近百億,隨著世界人口的不斷攀升,對糧食的需求也將不斷擴(kuò)大。同時,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)代化發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)日益嚴(yán)峻,全球人口耕地分布不平均、利用率低下,糧食單產(chǎn)品質(zhì)不穩(wěn),化肥農(nóng)藥資源使用過量,以及產(chǎn)業(yè)上下游供應(yīng)鏈脫節(jié)等瓶頸問題使得傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展一度陷入僵局。以物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算、5G、大數(shù)據(jù)計算等為代表的新一代科學(xué)技術(shù)正在與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)深度融合,并將成為農(nóng)業(yè)邁入智慧革命發(fā)展階段的核心推手。

傳感器技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,新一代物聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)將解決由于帶寬限制帶來的傳感器設(shè)備連接密度受限的問題,提升網(wǎng)絡(luò)設(shè)備接入數(shù)量和密度,支持設(shè)備之間的圖像傳輸和自主分析等功能,集成天氣、灌溉、微生物和其他農(nóng)作環(huán)境中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)變量,并通過快速檢測、實(shí)時監(jiān)測和連續(xù)反饋的能力,進(jìn)行農(nóng)作物生產(chǎn)環(huán)節(jié)的精細(xì)化識別、感知,有效改善資源利用效率,并大幅提高農(nóng)作物產(chǎn)量;同時,下一代無人機(jī)結(jié)合計算機(jī)視覺技術(shù)將具備在廣闊和偏遠(yuǎn)地區(qū)分析田間作業(yè)環(huán)境的能力,將實(shí)時數(shù)據(jù)傳遞到其他傳感器,綜合分析農(nóng)田環(huán)境和作物情況進(jìn)行精準(zhǔn)播種、施藥,從而提升水肥利用效率并有效降低農(nóng)業(yè)勞動力成本。

依托傳感器技術(shù)的興起,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)鏈中的各個環(huán)節(jié)都將會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù),通過對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、分析和挖掘,人工智能、大數(shù)據(jù)等新型數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)將數(shù)據(jù)和算法充分融合,更好地對農(nóng)作物耕地、播種、施藥、殺蟲、收割等全生命周期環(huán)節(jié)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型構(gòu)建和精準(zhǔn)預(yù)測,實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物監(jiān)測、精細(xì)化育種、病害蟲防控和環(huán)境資源按需分配,推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的自動化運(yùn)行和管理過程中的數(shù)智化控制。

同時,區(qū)塊鏈和農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)等技術(shù)也將充分聯(lián)合,打通農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、加工、運(yùn)輸和零售環(huán)節(jié)的上下通路,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)銷一體化,從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)物流、農(nóng)業(yè)市場和農(nóng)產(chǎn)品管理等方面上提升全產(chǎn)業(yè)鏈的整體效率,對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄和存儲以幫助追溯農(nóng)產(chǎn)品流通中的全程信息,從源頭上保障農(nóng)產(chǎn)品食品的安全和可靠。

趨勢九    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從單點(diǎn)智能走向全局智能

工業(yè)時代,機(jī)器人被視為制造業(yè)皇冠上的“明珠”。它在相當(dāng)程度上釋放了人類的雙手雙腳,并讓生產(chǎn)運(yùn)營效率達(dá)到一個新的高度。而邁入數(shù)字時代,云計算、大數(shù)據(jù)、AI等新一代信息技術(shù)與工業(yè)的結(jié)合,則進(jìn)一步地解放了人類的大腦。在具有認(rèn)知能力的機(jī)器的輔助下,決策可以更加精準(zhǔn)和高效。工業(yè)智能正快速成為制造業(yè)冉冉升起的“新星”。

過去幾年,在利好政策、資本投入、以及新技術(shù)新產(chǎn)品大量涌現(xiàn)等因素的共同推動下,工業(yè)智能實(shí)現(xiàn)了快速發(fā)展。中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺已達(dá)300家左右,具有一定規(guī)模和影響力的平臺數(shù)量也有50家之多【1】。然而,盡管冠以“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”之名,但工業(yè)智能仍以解決碎片化需求為主,難以滿足制造企業(yè)全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求。究其原因,數(shù)字孿生的實(shí)施成本和復(fù)雜度高、供給側(cè)數(shù)據(jù)難以打通、整體生態(tài)系統(tǒng)不夠完善等因素延緩了工業(yè)智能的前進(jìn)步伐。

未來幾年,工業(yè)智能將在多重利好推動下取得長足發(fā)展。首先是信息技術(shù)的進(jìn)步和普及, 2019年中國云基礎(chǔ)架構(gòu)投資首次超過傳統(tǒng)IT基礎(chǔ)架構(gòu)投資,新舊技術(shù)間已經(jīng)實(shí)現(xiàn)交替【2】;人工智能在質(zhì)量檢測等制造業(yè)場景中得到了能力證明;而5G時代的到來也將為物聯(lián)網(wǎng)拓展新的應(yīng)用場景。其次,新冠疫情對工業(yè)智能的發(fā)展起到了加速作用。在過去,制造企業(yè)看待工業(yè)智能更像是“錦上添花”,而疫情下工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)所展現(xiàn)出來的韌性,使其成為企業(yè)應(yīng)對未來不確定性時的立足之本。最后,新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為工業(yè)智能發(fā)展帶來了空前機(jī)遇。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為“新基建”的重要組成部分,將會迎來更好的政策環(huán)境和更大的投資力度,進(jìn)而推動整個生態(tài)體系壯大完善。

如今,工業(yè)智能正從單點(diǎn)智能快速邁向全局智能,包括從復(fù)雜代碼編寫升級到低代碼的應(yīng)用開發(fā),從而降低企業(yè)的使用成本;從邊緣業(yè)務(wù)切入企業(yè)核心業(yè)務(wù),從而擴(kuò)大工業(yè)智能的應(yīng)用范疇;從輔助決策升級到對生產(chǎn)系統(tǒng)的控制,從而擴(kuò)展工業(yè)智能的應(yīng)用場景;從單一業(yè)務(wù)方案升級到平臺化整體方案,從而提升工業(yè)智能的使用價值。預(yù)計在未來3年時間里,工業(yè)特別是汽車、消費(fèi)電子、品牌服飾、鋼鐵、水泥、化工等具備良好信息化基礎(chǔ)的制造業(yè),貫穿供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、資產(chǎn)、物流、銷售等各環(huán)節(jié)在內(nèi)的企業(yè)生產(chǎn)決策閉環(huán)的全局智能化應(yīng)用將大規(guī)模涌現(xiàn)。

【1】中國信息通信研究院《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺白皮書(2019年)》

【2】IDC《全球云計算IT基礎(chǔ)設(shè)施市場預(yù)測報告》

趨勢十 智慧運(yùn)營中心成為未來城市標(biāo)配

“智慧城市”從概念提出至今已經(jīng)歷了十余年的發(fā)展。以中國為例,在2014年中國就已制定國家政策,把智慧城市作為新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的重要抓手和實(shí)現(xiàn)路徑。之后,中國智慧城市市場陸續(xù)涌現(xiàn)出“最多跑一次”、“一網(wǎng)通辦”等諸多最佳實(shí)踐,既有效提升了政府的治理水平,也讓廣大市民切實(shí)感受到智慧城市帶來的便利。

然而,智慧城市發(fā)展至今也暴露了一些問題,特別是在突如其來的新冠疫情折射下這些問題更加凸顯:許多智慧城市相關(guān)設(shè)施在防疫任務(wù)中陷入癱瘓——部分地方?jīng)]有應(yīng)對人口流動調(diào)查的信息化系統(tǒng),只能靠手工填表;而一些有軟件平臺的地區(qū),也因各部門、地區(qū)的數(shù)據(jù)不互通導(dǎo)致系統(tǒng)一度形同虛設(shè)。這些暴露的問題只是表象,背后的真正原因是許多智慧城市項(xiàng)目沒有有效運(yùn)營,導(dǎo)致最終只是堆砌了大量硬件,能夠?qū)嶋H運(yùn)轉(zhuǎn)的業(yè)務(wù)則屈指可數(shù)。

面對此情況,智慧城市市場各參與方特別是城市管理者開始重新思考,更加看重智慧城市的實(shí)際應(yīng)用效果,并更加強(qiáng)調(diào)“運(yùn)營”的理念。在這樣的市場風(fēng)向變化下,把城市數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、交換和共享并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行智能決策的綜合管理服務(wù)平臺,即城市運(yùn)營中心將逐漸興起。

城市運(yùn)營中心首先必然是智慧的,它離不開AIoT的技術(shù)支撐:一方面,5G時代下物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用普及,將顯著擴(kuò)大對城市的描述范圍,以數(shù)字化手段動態(tài)采集反映城市元素、事件以及狀態(tài)的數(shù)據(jù);同時,AI技術(shù)的不斷進(jìn)步將推動其基于城市數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)決策,為城市治理提供最優(yōu)解決方案。

智慧的城市運(yùn)營中心能夠通過構(gòu)建數(shù)字孿生城市直觀展現(xiàn)城市全量信息。在數(shù)字孿生城市中全面融入城市感知數(shù)據(jù)、政府?dāng)?shù)據(jù)、商業(yè)數(shù)據(jù)等,并通過空間計算技術(shù),在時間和空間維度下立體呈現(xiàn)城市運(yùn)轉(zhuǎn)的全貌,助力實(shí)現(xiàn)城市治理精細(xì)化。

智慧城市運(yùn)營中心最重要的功能,是將城市作為一個有機(jī)整體進(jìn)行治理。這意味著它將從根本上把城市作為統(tǒng)一的巨系統(tǒng),從而避免用傳統(tǒng)的中心化思路逐一解決單個問題,而是利用城市數(shù)字化、智能化所釋放出來的數(shù)字生產(chǎn)力,從更高的維度去解決非此即彼的矛盾,以升維后的視角和手法去治理城市,幫助政府更好地實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)平衡。智慧運(yùn)營中心所具備的這些能力,將在城市可持續(xù)發(fā)展中發(fā)揮不可替代的作用,進(jìn)而推動其成為未來城市的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。

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