阿里巴巴達摩院發布“達摩院2020十大科技趨勢”。這是達摩院第二次預測年度科技趨勢。

該趨勢指出，隨著摩爾定律的放緩和高算力需求場景的井噴，傳統芯片陷入性能增長瓶頸芯片領域的重大突破極有可能在體系架構、基礎材料和設計方法三處實現。

體系架構方面，存儲、計算分離的馮·諾依曼架構難以滿足日益復雜的計算任務，業界正在探索計算存儲一體化架構，以突破芯片的算力和功耗瓶頸。

基礎材料方面，以硅為代表的半導體材料趨于性能極限，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。半導體產業的持續發展需寄望于拓撲絕緣體、二維超導材料等新材料。

芯片設計方法也需應勢升級，基于芯粒(chiplet)的模塊化設計方法可取代傳統方法，讓芯片設計變得像搭積木一樣快速。

以下為達摩院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、規模化生產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，日活千萬以上的規模化生產級區塊鏈應用將會走入大眾。