Tendence 1. Mākslīgais intelekts attīstās no uztveres intelekta līdz kognitīvajam intelektam
Mākslīgais intelekts ir sasniedzis vai pārspējis cilvēka līmeni jomā “dzirde, runāt un redzēt”, bet kognitīvās inteliģences jomā tas vēl ir tikai sākumstadijā, kas prasa ārējas zināšanas, loģiskā spriešana vai domēna migrācija.Kognitīvā inteliģence no kognitīvās psiholoģijas, smadzeņu zinātnes un iedvesma cilvēku sabiedrības vēsturē, un apvienota ar starpdisciplināru zināšanu karti, cēloņsakarība, nepārtraukta mācīšanās, piemēram, tehnoloģija, izveidot efektīvu mehānismu, kas nodrošina stabilu zināšanu apguvi un izpausmi, padarīt zināšanas var izmantot un mašīnu izpratni, galvenais izrāviens, ko realizēt no kognitīvā intelekta uz kognitīvo intelektu.
Tendence 2. Skaitļošanas un uzglabāšanas integrācija izlaužas cauri AI skaitļošanas spēka sašaurinājumam
Fon Neumann arhitektūras krātuves un skaitļošanas atdalīšana vairs nav piemērota uz datiem balstītiem mākslīgā intelekta lietojumiem.Biežās datu apstrādes radītais skaitļošanas spēka sašaurinājums un enerģijas patēriņa sašaurinājums ir kļuvuši par ierobežojošo faktoru progresīvāku algoritmu izpētē..Līdzīgi smadzeņu nervu struktūrai, iekšējā skaitļošanas arhitektūra apvieno datu glabāšanas bloku un skaitļošanas bloku vienā, kas var ievērojami samazināt datu apstrādi un ievērojami uzlabot skaitļošanas paralēlismu un energoefektivitāti.Inovācija skaitļošanas un krātuves integrācijā aparatūras arhitektūrā pārvarēs AI skaitļošanas spēka sašaurinājumu.
Tendence 3. Rūpnieciskā interneta superkonverģence
5G straujā attīstība, IoT ierīces, mākoņdatošana un malu skaitļošana veicinās rūpnieciskā interneta superintegrāciju un īstenos inteliģentu industriālās vadības sistēmas integrāciju, sakaru sistēma un informācijas sistēma.Ražošanas uzņēmumi realizēs iekārtu automatizāciju, transporta automatizācija un ražošanas plānošanas automatizācija, lai realizētu elastīgu ražošanu. Tikmēr, rūpnīcas augšupējās un pakārtotās ražošanas līnijas var pielāgot un koordinēt reāllaikā.Tas ievērojami uzlabos rūpnīcu ražošanas efektivitāti un uzņēmumu rentabilitāti.Nozarēm simtiem miljardu vai pat miljonu miljardu vērtībā, palielinot efektivitāti par 5-10% radītu triljoniem renminbi.
Tendence 4. Iespējama liela mēroga sadarbība starp mašīnām
Tradicionālais vienotais intelekts nevar apmierināt liela mēroga viedo ierīču reāllaika uztveri un lēmumus.Lietu interneta un 5G komunikācijas tehnoloģiju sadarbības noteikšanas tehnoloģijas attīstība ļaus īstenot sadarbību starp vairākiem aģentiem — mašīnas sadarbojas savā starpā un sacenšas savā starpā, lai izpildītu mērķa uzdevumus.Grupas inteliģence, ko nodrošina vairāku viedo struktūru sadarbība, vēl vairāk pastiprinās viedās sistēmas vērtību: liela mēroga inteliģentā luksoforu nosūtīšana realizēs dinamisku un reāllaika pielāgošanu, noliktavas roboti sadarbosies, lai pabeigtu efektīvu sadarbību kravu šķirošanā, bezvadītāja automašīnas spēj uztvert globālos ceļu apstākļus, un grupu uav sadarbība efektīvi tiks galā ar pēdējo izplatīšanas kilometru.
Tendence 5. Modularizācija pazemina mikroshēmu dizaina slieksni
Tradicionālie mikroshēmu dizaina modeļi nevar efektīvi apmierināt ātras iterācijas vajadzības, mikroshēmu pielāgošana un sadrumstalotība.Atvērtā instrukciju kopa, ko attēlo risc-v, un tai atbilstošais atvērtā koda SoC mikroshēmas dizains, augsta līmeņa abstraktā aparatūras apraksta valoda un uz IP balstīta veidņu mikroshēmu projektēšanas metode ir veicinājusi strauju mikroshēmu veiklās projektēšanas metodes un atvērtā koda mikroshēmu ekoloģijas attīstību..Turklāt, uz mikroshēmu balstītā moduļu projektēšanas metode iekapsulē dažādas funkcijas “mikroshēmu moduļi” kopā uzlabotā iepakojumā, ļauj ātri pielāgot mikroshēmu, kas atbilst lietojumprogrammas prasībām, izlaižot plūsmas mikroshēmu, vēl vairāk paātrinot mikroshēmas piegādi.
Tendence 6. Masveida ražošanas līmeņa bloku ķēdes lietojumprogramma nonāks sabiedrībā
Blockchain kā pakalpojums vēl vairāk pazeminās slieksni uzņēmumiem piemērot Blockchain tehnoloģiju, un dažādas aparatūras mikroshēmas, kas īpaši izstrādātas Blockchain, piemēram, end, Kā pieprasa The Times, parādīsies arī mākoņa un ķēdes konservēšanas pamata algoritmi, lai realizētu aktīvu noenkurošanu fiziskajā pasaulē un aktīvus ķēdē, vēl vairāk paplašināt vērtību interneta robežu un realizēt 10,000 ķēdes starpsavienojums.Nākotnē, parādīsies liels skaits inovatīvu blokķēdes lietojumprogrammu scenāriju un daudzdimensionāla sadarbība starp nozarēm un ekoloģiju, un vairāk nekā 10 sabiedrība tiks iepazīstināta ar miljoniem ražošanas līmeņa blokķēdes lietojumprogrammu dienā.
Tendence 7. Kvantu skaitļošana ir iegājusi kritiskā periodā
In 2019, cīņa par “kvantu hegemonija” atkal padarīja kvantu skaitļošanu par pasaules zinātnes un tehnoloģiju uzmanības centrā.Supravadošās kvantu skaitļošanas mikroshēmas rezultāti papildina nozares optimistiskās cerības par supravadīšanas ceļu un liela mēroga kvantu skaitļošanas tempu..In 2020, kvantu skaitļošanas joma piedzīvos turpmāka investīciju pieauguma posmu, saasināta konkurence, paātrināta industrializācija un bagātāka ekoloģija.Kā divi no vissvarīgākajiem tehnoloģiskajiem pavērsieniem, pret defektiem izturīga kvantu skaitļošana un praktisko kvantu priekšrocību demonstrēšana būs pagrieziena punkts kvantu skaitļošanas praktiskumā.Dažu nākamo gadu laikā to sasniegšana būs biedējošs uzdevums, un kvantu skaitļošana ieies tehnoloģiskā fāzē.
Jauni materiāli veicina pusvadītāju ierīču inovāciju
Mūra likuma dubultā spiediena palēnināšanās un skaitļošanas jaudas un uzglabāšanas pieprasījuma eksplozijas dēļ, klasiskajam tranzistoram, kura pamatā ir silīcijs, ir grūti uzturēt pusvadītāju nozares attīstību.Jaunie materiāli radīs revolūciju pusvadītāju nozarē, izmantojot jaunus fiziskus mehānismus, kas nodrošina jaunu loģiku, uzglabāšana, un starpsavienojumu koncepcijas un ierīces.Piemēram, topoloģiskie izolatori un divdimensiju supravadoši materiāli var realizēt elektronu un spin transportēšanu bez zudumiem, kas var būt jaunas augstas veiktspējas loģikas un starpsavienojuma ierīču pamatā.Jauni magnētiskie materiāli un jauni pretestības materiāli var nodrošināt augstas veiktspējas magnētisko atmiņu, piemēram, sot-mram un pretestības atmiņu.
Tendence 9: AI tehnoloģija datu privātuma aizsardzībai paātrinās tās ienākšanu
Ar datu plūsmu saistītās atbilstības izmaksas pieaug.AI tehnoloģijas izmantošana datu privātuma aizsardzībai kļūst par jaunu tehnoloģiju karsto punktu, kas var nodrošināt visu pušu datu drošību un privātumu, un tajā pašā laikā, apvienot lietotājus, lai sasniegtu noteiktu skaitļošanu, atrisināt datu salu problēmu un zemo datu koplietošanas uzticības pakāpi, un apzināties datu vērtību.
10. Mākonis kļūst par IT tehnoloģiju inovāciju centru
Līdz ar mākoņtehnoloģiju tālāku attīstību, mākonis ir tālu pārsniedzis IT infrastruktūras darbības jomu un pakāpeniski ir kļuvis par visu IT tehnoloģisko jauninājumu centru.Mākonis ir izgājis cauri jaunajai mikroshēmai, jauno datu bāzi, kopš draivera adaptīvā tīkla, Lietu internets, lielie dati, AI, ķēdes bloki, kvantu skaitļošanas IT tehnoloģiju saite, tajā pašā laikā atvasinājums bez servera skaitļošanas, mākoņa vietējās programmatūras arhitektūra, cietā un mīkstā dizaina integrācija, inteliģentas automatizācijas jaunas tehnoloģijas, piemēram, darbības režīms, mākonim ir jāpārdefinē IT.Mākonis, tās plašā nozīmē, nepārtraukti pārveido jaunas IT tehnoloģijas pieejamos pakalpojumos, kas veido visas digitālās ekonomikas infrastruktūru.
