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　　新浪科技訊 12月28日上午消息，阿里巴巴達摩院發佈2021十大科技趨勢，這是達摩院成立三年以來第三次發佈年度科技趨勢。

　　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，受限於成本高昂、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，以氮化鎵和碳化矽為代表的第三代半導體材料將在材料生長、器件製備等技術上實現突破，並應用於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，碳基材料作為製作柔性設備的核心材料，將走出實驗室並製備可隨意伸縮、彎曲的柔性電子設備，例如用該材料製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至傳統產業，例如AI走進位造企業，提升質檢工作效率。達摩院認為，AI應用於生產環節只是開始，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、疫苗研髮結合是大勢所趨，但用AI研發藥物並成功上市的案例極為鮮見。達摩院指出，新型AI演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，然後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，腦機介面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採集和處理難題，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介面的臨床應用，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。去年，達摩院曾預測「雲將成為IT技術的創新中心」，時隔一年，雲原生成為雲計算領域的新變數，達摩院提出，未來晶元、開發平台、應用軟體乃至計算機等將誕生於雲上，AI、5G、區塊鏈等技術都將以雲原生的方式落地，企業獲取IT服務的路徑再次被縮短。

　　以下為達摩院2021十大科技趨勢全文：

　　趨勢一、以氮化鎵、碳化矽為代表的第三代半導體迎來應用大爆發

　　以氮化鎵（GaN）和碳化矽（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，多年來僅限於小範圍應用。近年來，隨著材料生長、器件製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並正在打開應用市場：SiC元件已用於汽車逆變器，GaN快速充電器也大量上市。未來5年，基於第三代半導體材料的電子器件將廣泛應用於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年為後「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，多個平台異彩繽紛。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、摺疊、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於材料——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」矽基電子。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製備要求，且在此材料上製備的電路性能超過同尺寸下的矽基電路；而另一碳基柔性材料石墨烯的大面積製備也已實現。

　　趨勢四、AI提升藥物及疫苗研發效率

　　AI已廣泛應用於醫療影像、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於探索階段。隨著新型AI演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複勞動與時間消耗，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、腦機介面幫助人類超越生物學極限

　　腦機介面是新一代人機交互和人機混合智能的關鍵核心技術。腦機介面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。腦機介面這一新技術領域探索性的將大腦與外部設備進行通信，並藉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」

　　隨著雲計算的發展、數據規模持續指數級增長，傳統數據處理面臨存儲成本高、集群管理複雜、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複雜多元的處理場景，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髮展的必然選擇。人工智慧和機器學習手段逐漸被廣泛應用於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、雲原生重塑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，雲原生架構充分利用了雲計算的分散式、可擴展和靈活的特性，更高效地應用和管理異構硬體和環境下的各類雲計算資源，通過方法論工具集、最佳實踐和產品技術，開發人員可專注於應用開發過程本身。未來，晶元、開發平台、應用軟體乃至計算機等將誕生於雲上，可將網路、伺服器、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，大幅降低雲計算使用門檻、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、人工智慧、雲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。結合新一代感測器技術，農田地面數據信息得以實時獲取和感知，並依靠大數據分析與人工智慧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。

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　　趨勢九、工業互聯網從單點智能走向全局智能

　　受實施成本和複雜度較高、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製造業，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湧現。

　　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，智慧城市藉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，特別是由於「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並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。