年末收官之際，阿里巴巴達摩院重磅發布2021年度十大科技趨勢。這是達摩院成立三年以來第三次發布年度科技趨勢報告，阿里云智能研究中心攜手達摩院的科學家和業界專家人士，歷經長達3個月大量訪談交流，共同碰撞觀點，深入探討，對人工智能、物聯網、量子計算、云計算、區塊鏈、新材料等熱點科技做出研判和預測，對未來的科技走向進行解讀。
在達摩院基礎科學和技術創新研究的科技之巔，阿里云研究中心以科技探索“新商業”邊界為使命，研究在前沿科技的推動下，零售、數字政務、智慧城市、金融、制造、能源等產業的數智化轉型路徑及商業實踐。以數字化轉型案例庫、行業數字化轉型白皮書、科技和行業發展報告、首席增長官、阿里波特知識智能機器人等各具特色的產品和服務形態為基礎，已經成為政企數字化轉型的“戰略加速器”。
此前兩年，關于語音AI、圖神經網絡、芯片等多項趨勢預測已經成為現實。今年，達摩院從原子動能、比特躍遷、場景變革三個角度發布了十大科技趨勢，讓我們一睹為快。
材料是一切科技發展的基礎，新材料技術已推動多輪科技革命。然而，受限于成本高昂、生產工藝不成熟等問題，諸多新型材料未能實現大規模應用。達摩院認為，未來幾年，以氮化鎵和碳化硅為代表的第三代半導體材料將在材料生長、器件制備等技術上實現突破，并應用于5G基站、新能源汽車、特高壓、數據中心等新基建場景，大幅降低整體能耗。
新材料的價值遠不止提供更優的性能，它還能突破傳統材料物理極限。達摩院預測，碳基材料作為制作柔性設備的核心材料，將走出實驗室并制備可隨意伸縮、彎曲的柔性電子設備，例如用該材料制作的電子皮膚不僅機械特性與真實皮膚相似，還有外界環境感知功能。
過去幾年，AI技術潤物細無聲滲透傳統產業，例如AI走進制造企業，提升質檢工作效率。達摩院認為，AI應用于生產環節只是開始，汽車、消費電子、服裝、鋼鐵、化工等信息化基礎良好的行業將實現供應鏈、生產、資產、物流、銷售等各環節的全局智能，最終實現生產及運營效率的大幅提升。
在醫療領域，業界公認AI與藥物、疫苗研發結合是大勢所趨，但用AI研發藥物并成功上市的案例極為鮮見。達摩院指出，新型AI算法的迭代及算力突破將解決藥物分子靶點確證、藥物可成藥性等難題，例如在疫苗研發過程中，AI可自動輸入有效化合物模型，然后與電腦合成程序產生的數億種不同的化學化合物對比篩選，最終快速找到疫苗的優質候選化合物。
作為人機交互和人機混合智能未來技術，腦機接口在醫療領域極具研究價值。達摩院在趨勢中指出，學術界和工業界正在努力攻克腦信號的采集和處理難題，幫助人類更好地理解大腦工作原理，技術的成熟將加速腦機接口的臨床應用，未來將為口不能言、手不能動的患者提供精準康復服務。
科學技術的發展總是在不斷發散與收斂的模式中躍遷。創新永無終點，但每一次技術創新都必然沿著普惠的既定軌跡前行。AI、5G、云計算及IoT等數字技術正發生前所未有的化學反應，農業乃至城市都將因此發生新一輪變革。在農業領域，自動監測農作物、精細化育種、農產品物流運輸可追溯都將變成現實;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。
期待在達摩院十大科技趨勢的影響下，能有更多的人關注甚至投身到科技創新事業中，變熱情為動力，化動力作科技，促科技成現實。
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附：達摩院2021十大科技趨勢
趨勢一、以氮化鎵、碳化硅為代表的第三代半導體迎來應用大爆發
以氮化鎵(GaN)和碳化硅(SiC)為代表的第三代半導體，具備耐高溫、耐高壓、高頻率、大功率、抗輻射等優異特性，但受工藝、成本等因素限制，多年來僅限于小范圍應用。近年來，隨著材料生長、器件制備等技術的不斷突破，第三代半導體的性價比優勢逐漸顯現并正在打開應用市場：SiC元件已用于汽車逆變器，GaN快速充電器也大量上市。未來5年，基于第三代半導體材料的電子器件將廣泛應用于5G基站、新能源汽車、特高壓、數據中心等場景。
趨勢二、后“量子霸權”時代，量子糾錯和實用優勢成核心命題
2020年為后“量子霸權”元年，世界對量子計算的投入持續上漲，技術和生態蓬勃發展，多個平臺異彩繽紛。這一潮流將在2021年繼續推高社會的關注和期待，量子計算的研究需要證明自身的實用價值;業界需要聚焦“后霸權”時代的使命：協同創新，解決眾多的科學和工程難題，為早日到達量子糾錯和實用優勢兩座里程碑鋪路奠基。
趨勢三、碳基技術突破加速柔性電子發展
柔性電子是指經扭曲、折疊、拉伸等形狀變化后仍保持原有性能的電子設備，可用作可穿戴設備、電子皮膚、柔性顯示屏等。柔性電子發展的主要瓶頸在于材料——目前的柔性材料，或者“柔性”不足容易失效，或者電性能遠不如“硬質”硅基電子。近年來，碳基材料的技術突破為柔性電子提供了更好的材料選擇：碳納米管這一碳基柔性材料的質量已可滿足大規模集成電路的制備要求，且在此材料上制備的電路性能超過同尺寸下的硅基電路;而另一碳基柔性材料石墨烯的大面積制備也已實現。
趨勢四、AI提升藥物及疫苗研發效率
AI已廣泛應用于醫療影像、病歷管理等輔助診斷場景，但AI在疫苗研發及藥物臨床研究的應用依舊處于探索階段。隨著新型AI算法的迭代及算力的突破，AI將有效解決疫苗/藥物研發周期長、成本高等難題，例如提升化合物篩選、建立疾病模型、發現新靶點、先導化合物發現及先導藥物優化等環節的效率。AI與疫苗、藥物臨床研究的結合可以減少重復勞動與時間消耗，提升研發效率，極大的推動醫療服務和藥物的普惠化。
趨勢五、腦機接口幫助人類超越生物學極限
腦機接口是新一代人機交互和人機混合智能的關鍵核心技術。腦機接口對神經工程的發展起到了重要支撐與推動作用，幫助人類從更高維度空間進一步解析人類大腦的工作原理。腦機接口這一新技術領域探索性的將大腦與外部設備進行通信，并借由腦力意念控制機器。例如在控制機械臂等方面幫助提升應用精度，將為神智清醒，思維健全，但口不能言、手不能動的患者提供精準康復服務。
趨勢六、數據處理實現“自治與自我進化”
隨著云計算的發展、數據規模持續指數級增長，傳統數據處理面臨存儲成本高、集群管理復雜、計算任務多樣性等巨大挑戰;面對海量暴增的數據規模以及復雜多元的處理場景，人工管理和系統調優捉襟見肘。因此，通過智能化方法實現數據管理系統的自動優化成為未來數據處理發展的必然選擇。人工智能和機器學習手段逐漸被廣泛應用于智能化的冷熱數據分層、異常檢測、智能建模、資源調動、參數調優、壓測生成、索引推薦等領域，有效降低數據計算、處理、存儲、運維的管理成本，實現數據管理系統的“自治與自我進化”。
趨勢七、云原生重塑IT技術體系
在傳統IT開發環境里，產品開發上線周期長、研發效能不高，云原生架構充分利用了云計算的分布式、可擴展和靈活的特性，更高效地應用和管理異構硬件和環境下的各類云計算資源，通過方法論工具集、最佳實踐和產品技術，開發人員可專注于應用開發過程本身。未來，芯片、開發平臺、應用軟件乃至計算機等將誕生于云上，可將網絡、服務器、操作系統等基礎架構層高度抽象化，降低計算成本、提升迭代效率，大幅降低云計算使用門檻、拓展技術應用邊界。
趨勢八、農業邁入數據智能時代
傳統農業產業發展存在土地資源利用率低和從生產到零售鏈路脫節等瓶頸問題。以物聯網、人工智能、云計算等為代表的科學技術正在與農業產業深度融合，打通農業產業的全鏈路流程。結合新一代傳感器技術，農田地面數據信息得以實時獲取和感知，并依靠大數據分析與人工智能技術快速處理海量領域農業數據，實現農作物監測、精細化育種和環境資源按需分配。同時，通過5G、物聯網、區塊鏈等技術的應用確保農產品物流運輸中的可控和可追溯，保障農產品整體供應鏈流程的安全可靠。農業將告別“靠天”吃飯進入智慧農業時代。
趨勢九、工業互聯網從單點智能走向全局智能
受實施成本和復雜度較高、供給側數據難以打通、整體生態不夠完善等因素限制，目前的工業智能仍以解決碎片化需求為主。疫情中數字經濟所展現出來的韌性讓企業更加重視工業智能的價值，加之數字技術的進步普及、新基建的投資拉動，這些因素將共同推動工業智能從單點智能快速躍遷到全局智能，特別是汽車、消費電子、品牌服飾、鋼鐵、水泥、化工等具備良好信息化基礎的制造業，貫穿供應鏈、生產、資產、物流、銷售等各環節在內的企業生產決策閉環的全局智能化應用將大規模涌現。
趨勢十、智慧運營中心成為未來城市標配
在過去10年時間里，智慧城市借助數字化手段切實提升了城市治理水平。但在新冠疫情防控中，一些所謂的智慧城市集中暴露問題，特別是由于“重建設輕運營”所導致的業務應用不足。在此背景下，城市管理者希望通過運營中心盤活數據資源、推動治理與服務的全局化、精細化和實時化。而AIoT技術的日漸成熟和普及、空間計算技術的進步，將進一步提升運營中心的智慧化水平，在數字孿生基礎上把城市作為統一系統并提供整體智慧治理能力，進而成為未來城市的數字基礎設施。
附：專家解讀
圍繞著十大科技趨勢，外部專家也紛紛發表觀點評議，如圖所示：
趨勢一、以氮化鎵、碳化硅為代表的第三代半導體迎來應用大爆發
中國科學院半導體研究所研究員 王軍喜
——第三代半導體將成顯示照明、電力電子和微波射頻器件的“核芯”。
趨勢二、后“量子霸權”時代，量子糾錯和實用優勢成核心命題
清華大學物理系副教授 張浩
——量子計算硬件實現有兩種思路，一是提升單個量子比特的質量或壽命，二是更有效集成和表征更多物理量子比特以及糾錯。
IDC中國副總裁兼首席分析師 武連峰
——量子計算未來有廣泛的應用場景，是科技市場必爭之地。
趨勢三、碳基技術突破加速柔性電子發展
中國科學院院士 彭練矛
——碳基材料特別是碳納米管，既有優于硅基的電學性能，還有極好的延展性和柔韌性，不僅可用于柔性電子，還將在芯片領域發揮重要作用。
趨勢四、AI提升藥物及疫苗研發效率
浙江大學藥學院副院長、浙江大學藥物信息學研究所副所長 范驍輝
——發展AI藥學，一要盡快開展應用方法學研究，二要盡快培養既有藥學背景又掌握AI算法的交叉學科人才。
阿斯利康中國副總裁 徐晶
——人工智能在藥物分子篩選、臨床實驗效率提升、疾病早篩早診正發揮著重要作用。
北京航空航天大學宇航學院教授 鄧岳
——利用AI進行藥物及疫苗研發的難點，在于保障算法的魯棒性，啟發決策的創造性以及增強過程的可解釋性。
趨勢五、腦機接口幫助人類超越生物學極限
新加坡南洋理工大學計算機學院教授、IEEE Fellow 關存太
——未來十年，腦機接口將有更多技術和應用重大突破，且將成為腦科學研究的重要平臺，新應用領域將包括老年失智癥、精神疾病、雙向腦機接口、人機增強系統等。
清華大學電子工程系副教授、腦與智能實驗室研究員 張沕琳
——研發能量效率、體積效率更高的腦機接口硬件設備，是解析大腦的重要路徑。
趨勢六、數據處理實現“自治與自我進化”
Gartner研究副總裁 孫志勇Daniel SUN
——中國企業未來3-5年的數字化轉型將從數據領域重點突破。
趨勢七、云原生重塑IT技術體系
中國信息通信研究院云計算與大數據研究所所長 何寶宏
——以前談Cloud First，現在談Cloud Smart，云原生應用能讓云的效率和價值得到真正發揮。
上海交通大學計算機系長聘教軌副教授 陳全
——云原生仍面臨微服務高效調度、無服務器計算、高密混部、低開銷系統等挑戰，但必然是云計算主要方向。
趨勢八、農業邁入數據智能時代
農業部農業農村信息化專家咨詢委員會副主任委員、中國農業大學國際學院院長 李道亮
——物聯網、云計算和智能終端將成農業新基礎設施，但對落地過程要有耐心和恒心。
趨勢九、工業互聯網從單點智能走向全局智能
中國企業聯合會及中國企業家協會副會長、工業和信息化部原總工程師 朱宏任
——新一代信息技術與制造業深度融合，將對工業發展乃至經濟社會發展產生全方位、深層次、革命性的影響。
中國工業互聯網研究院副院長 馮旭
——工業企業的數字化轉型，出現了從被動到主動、從片段到連續、從垂直到協同的新趨勢。
新加坡南洋理工大學校長委員會講席副教授 安波
——新冠疫情為工業互聯網發展按下了“加速鍵”。
趨勢十、智慧運營中心成為未來城市標配
新加坡南洋理工大學計算機學院院長 苗春燕
——全方位的AI應用將徹底改變城市的面貌;智慧運營中心將建立在廣泛的信息收集之上，同時要保障隱私安全;智慧城市需要給老齡人口提供便利。
上海交通大學計算機系講席教授 過敏意
——未來城市將以智慧城市基建(如AIoT)為軀干和四肢，以智慧運營中心為大腦。
整體點評：清華大學計算機與科學技術系副主任 唐杰
達摩院發布的十大技術趨勢很具有前瞻性。量子計算將成為未來10-20年計算機取得重大突破的一個關鍵領域。AI發展也將開始進入全新的人機共存時代，在可預見的5-10年，一方面數據本身在AI助力下從支持搜索查詢升級為自治與進化，另一方面人和計算機在物理世界和虛擬世界的強結合將重塑我們生活的方方面面。
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