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　　趨勢一：多模態(tài)預訓練大模型

　　基于多模態(tài)的預訓練大模型將實現(xiàn)圖文音統(tǒng)一知識表示，成為人工智能基礎設施。
 

　　人工智能正在從文本、語音、視覺等單模態(tài)智能，向著多種模態(tài)融合的通用人工智能方向發(fā)展。多模態(tài)統(tǒng)一建模，目的是增強模型的跨模態(tài)語義對齊能力，打通各個模態(tài)之間的關系，使得模型逐步標準化。目前，技術上的突出進展來自于 CLIP(匹配圖像和文本)和 BEiT-3(通用多模態(tài)基礎模型)。基于多領域知識，構建統(tǒng)一的、跨場景、多任務的多模態(tài)基礎模型已成為人工智能的重點發(fā)展方向。未來大模型作為基礎設施，將實現(xiàn)圖像、文本、音頻統(tǒng)一知識表示， 并朝著能推理、能回答問題、能總結、 做創(chuàng)作的認知智能方向演進。
 

　　趨勢二：Chiplet 模塊化設計封裝

Chiplet的互聯(lián)標準將逐漸統(tǒng)一，重構芯片研發(fā)流程。
 

　　Chiplet 是硅片級別的“解構-重構-復用”，它把傳統(tǒng)的SoC分解為多個芯粒模塊，將這些芯粒分開制備后再通過互聯(lián)封裝形成一個完整芯片。芯?？梢圆捎貌煌に囘M行分離制造，可以顯著降低成本，并實現(xiàn)一種新形式的IP復用。隨著摩爾定律的放緩，Chiplet 成為持續(xù)提高SoC集成度和算力的重要途徑，特別是隨著2022 年 3 月份 UCle 聯(lián)盟的成 立，Chiplet互聯(lián)標準將逐漸統(tǒng)一，產業(yè)化進程將進一步加速。基于先進封裝技 術的 Chiplet 可能將重構芯片研發(fā)流程， 從制造到封測，從 EDA 到設計，全方位影響芯片的區(qū)域與產業(yè)格局。
 

　　趨勢三：存算一體
 

　　資本和產業(yè)雙輪驅動，存算一體芯片將在垂直細分領域迎來規(guī)?；逃谩?br /> 

　　存算一體旨在計算單元與存儲單元融合，在實現(xiàn)數(shù)據存儲的同時直接進行計算，以消除數(shù)據搬移帶來的開銷，極大提升運算效率，以實現(xiàn)計算存儲的高效節(jié)能。存算一體非常符合高訪存、高并行的人工智能場景計算需求。在產業(yè)和投資的驅動下， 基于SRAM， DRAM，F(xiàn)lash 存儲介質的產品進入驗證期，將優(yōu)先在低功耗、小算力的端側如智能家居、可穿戴設備、泛機器人、智能安防等計算場景落地。未來，隨著存算一體芯片在云端推理大算力場景落地，或將帶來計算架構的變革。它推動 傳統(tǒng)的以計算為中心的架構向以數(shù)據為中心的架構演進，并對云計算、人工智能、 物聯(lián)網等產業(yè)發(fā)展帶來積極影響。
 

　　趨勢四：云原生安全
 

　　安全技術與云緊密結合，打造平臺化、智能化的新型安全體系。
 

　　云原生安全是安全理念從邊界防御向縱深防御、從外掛模式向內生安全的轉變，實現(xiàn)云基礎設施的原生安全，并基于云原生技術提升安全的服務能力。安全技術與云計算由相對松散走向緊密結合，經過“容器化部署”、“微服務化轉型”走向“無服務器化”的技術路線，實現(xiàn)安全服務的原生化、精細化、平臺 化和智能化：
 

　　● 以安全左移為原則，構建產品研發(fā)、安全、運維一體化的產品安全體系， 增進研發(fā)，安全和運維融合協(xié)同;
 

　　● 以統(tǒng)一的身份驗證和配置管理為基礎，實現(xiàn)精準授權和動態(tài)策略配置;
 

　　● 以縱深防御體系為架構，平臺級的安全產品為依托，實現(xiàn)精準主動防御， 化解傳統(tǒng)安全產品碎片化的問題;
 

　　● 以安全運營為牽引，實現(xiàn)涵蓋應用、云產品、網絡等全鏈路的實時檢測、 精準響應、快速溯源和威脅狩獵。
 

　　趨勢五：軟硬融合云計算體系架構
 

　　云計算向以CIPU為中心的全新云計算體系架構深度演進，通過軟件定義、硬件加速，在保持云上應用開發(fā)的高彈性和敏捷性的同時，帶來云上應用的全面加速。
 

　　云計算從以 CPU 為中心的計算體系架構向以云基礎設施處理器(CIPU)為中心的全新體系架構深度演進。通過軟件定義，硬件加速，在保持云上應用開發(fā)的高彈性和敏捷性同時，帶來云上應用的全面加速。新的體系架構下，軟硬一體化帶來硬件結構的融合，接入物理的計算、存儲、網絡資源，通過硬件資源的快速云化實現(xiàn)硬件加速。此外，新架構也帶來軟件系統(tǒng)的融合。這意味著以CIPU 云化加速后的算力資源，可通過CIPU上的控制器接入分布式平臺，實現(xiàn)云資源的靈活管理、調度和編排。在此基礎上，CIPU將定義下一代云計算的服務標準，給核心軟件研發(fā)和專用芯片行業(yè)帶來新的發(fā)展機遇。
 

　　趨勢六：端網融合的可預期網絡
 

　　基于云定義的可預期網絡技術，即將從數(shù)據中心的局域應用走向全網推廣。
 

　　可預期網絡(Predictable Fabric)是由云計算定義，服務器端側和網絡協(xié)同的高性能網絡互聯(lián)系統(tǒng)。計算體系和網絡體系正在相互融合，高性能網絡互聯(lián)使能算力集群的規(guī)模擴展，從而形成了大算力資源池，加速了算力普惠化，讓算力走向大規(guī)模產業(yè)應用。可預期網絡不僅支持新興的大算力和高性能計算場景，也適用于通用計算場景，是融合了傳統(tǒng)網絡和未來網絡的產業(yè)趨勢。通過云定義的協(xié)議、軟件、芯片、硬件、架構、平臺的全棧創(chuàng)新，可預期高算力網絡有望顛覆目前基于傳統(tǒng)互聯(lián)網 TCP 協(xié)議的技術體系，成為下一代數(shù)據中心網絡的基本特征，并從數(shù)據中心的局域應用走向全網推廣。
 

　　趨勢七：雙引擎智能決策
 

　　融合運籌優(yōu)化和機器學習的雙引擎智能決策，將推進全局動態(tài)資源配置優(yōu)化。
 

　　企業(yè)需在紛繁復雜、動態(tài)變化的環(huán)境中快速精準地做出經營決策。經典決策優(yōu)化基于運籌學，通過對現(xiàn)實問題進行準確描述來構建數(shù)學模型，同時結合運籌優(yōu)化算法，在多重約束條件下求目標函數(shù)最優(yōu)解。隨著外部環(huán)境復雜程度和變化速度不斷加劇，經典決策優(yōu)化對不確定性問題處理不夠好、大規(guī)模求解響應速度不夠快的局限性日益突顯。學術界和產業(yè)界開始探索引入機器學習， 構建數(shù)學模型與數(shù)據模型雙引擎新型智能決策體系，彌補彼此局限性、提升決策速度和質量。未來，雙引擎智能決策將進一步拓展應用場景，在大規(guī)模實時電力調度、港口吞吐量優(yōu)化、機場停機安排、制造工藝優(yōu)化等特定領域推進全局實時動態(tài)資源配置優(yōu)化。
 

　　趨勢八：計算光學成像

計算光學成像突破傳統(tǒng)光學成像極限，將帶來更具創(chuàng)造力和想象力的應用。
 

　　計算光學成像是一個新興多學科交叉領域。它以具體應用任務為準則，通過多維度獲取或編碼光場信息(如角度、偏振、相位等)，為傳感器設計遠超人眼的感知新范式;同時，結合數(shù)學和信號處理知識，深度挖掘光場信息，突破傳統(tǒng)光學成像極限。目前，計算光學成像處于高速發(fā)展階段，已取得許多令人 振奮的研究成果，并在手機攝像、醫(yī)療、 無人駕駛等領域開始規(guī)?；瘧?。未來， 計算光學成像有望進一步顛覆傳統(tǒng)成像體系，帶來更具創(chuàng)造力和想象力的應用， 如無透鏡成像、非視域成像等。
 

　　趨勢九：大規(guī)模城市數(shù)字孿生
 

　　城市數(shù)字孿生在大規(guī)模趨勢基礎上，繼續(xù)向立體化、無人化、全局化方向演進。
 

　　城市數(shù)字孿生自2017年首度被提出以來，受到廣泛推廣和認可，成為城市精細化治理的新方法。近年來，城市數(shù)字孿生關鍵技術實現(xiàn)了從量到質的突破， 具體體現(xiàn)在大規(guī)模方面，實現(xiàn)了大規(guī)模動態(tài)感知映射(更低建模成本)、大規(guī)模在線實時渲染(更短響應時間)，以及大規(guī)模聯(lián)合仿真推演(更高精確性)。目前，大規(guī)模城市數(shù)字孿生已在交通治理、 災害防控、雙碳管理等應用場景取得較大進展。未來城市數(shù)字孿生將在大規(guī)模趨勢的基礎上，繼續(xù)向立體化、無人化、全局化方向演進。
 

　　趨勢十：生成式 AI
 

　　生成式 AI 進入應用爆發(fā)期，將極大推動數(shù)字化內容生產與創(chuàng)造。
 

　　生成式 AI(Generative AI 或 AIGC) 是利用現(xiàn)有文本、音頻文件或圖像創(chuàng)建新內容的技術。過去一年，其技術上的進展主要來自于三大領域：圖像生成領域，以 DALL·E-2、Stable Diffusion 為 代表的擴散模型(Diffusion Model);自然語言處理(NLP)領域基于 GPT-3.5 的 ChatGPT;代碼生成領域基于 Codex 的 Copilot?，F(xiàn)階段的生成式 AI 通常被用來生成產品原型或初稿，應用場景涵蓋圖文創(chuàng)作、代碼生成、游戲、廣告、 藝術平面設計等。未來，生成式 AI 將成為一項大眾化的基礎技術，極大的提高數(shù)字化內容的豐富度、創(chuàng)造性與生產效率，其應用邊界也將隨著技術的進步與成本的降低擴展到更多領域。