達摩院自2017年10月成立以來發布的第一份趨勢報告。
趨勢一：城市實時仿真成為可能，智能城市將誕生。
“城市仿真”就是把“虛擬現實”技術應用在城市規劃、建筑設計等領域，讓城市具有人機交互性、真實建筑空間感等仿真特性。
未來，關于城市公共基礎設施，所有能監測到的可以應用的大數據，都會匯聚到一個大的計算平臺上。城市的“實時仿真”成為可能，城市的局部智能也有可能發展升級成全局智能。
2019年，中國會有越來越多的城市具有“大腦”。也就是說，會有更多力量投入到打造智能城市的技術研發中去。
趨勢二：語音AI在特定領域將會通過圖靈測試。
隨著語音交互技術的標準化和低成本化，未來“會說話的公共設施”會越來越多。從技術上來看，也就是每一個空間至少都會有一個可以進行語音交互的觸點。
而且，隨著智能語音技術的提升，移動設備上生成的實時語音和真人的語音可能將很難區分。甚至在一些特定對話中，這些智能語音將會通過圖靈測試。圖靈測試指的是，人和機器對話，但我們不知道對話的到底是人還是機器。對話過程中，如果人感覺不出來面對的是機器還是人，就說明這些智能語音已經達到了人的水平。
此外，針對這一領域的規則甚至法律也會逐步建立起來，這會讓智能語音行業走向規范化。
趨勢三：AI專用芯片將挑戰GPU的絕對統治地位。
目前數據中心的AI訓練場景中，GPU也就是圖形處理器占有絕對的統治地位，大量圖像信息的數據處理都要靠它來進行。 但即便如此，計算和存儲之間的數據搬移也出現了瓶頸，變得越來越難。
所以，新一代的AI芯片架構已經成為趨勢。這種芯片在技術上是基于3D堆疊存儲技術而實現的。3D堆疊存儲，也就是用三維的方式把各個存儲單元堆疊起來。它能夠提高數據的存儲密度和搬運速度。
具體來說，AI芯片對數據帶寬的需求，會推動新一代的AI專用芯片的普遍應用。甚至，最前沿的類腦計算芯片，也就是能模擬人類大腦處理信息的芯片，也會尋找到更合適的應用。
趨勢四：超大規模的圖神經網絡系統將為機器賦予常識。
目前，單純的深度學習已經成熟。但是，結合了深度學習的圖神經網絡能把端到端的學習和歸納推理結合起來。這有可能解決深度學習處理不了的一系列問題。
這種圖神經網絡，有點像由神經元節點形成網絡的人類大腦。未來，機器有可能成為具備常識、理解力和認知能力的AI。
趨勢五：計算體系結構將被重構。
未來，無論是數據中心還是邊緣計算場景，計算體系將被重構。
因為，未來的計算、存儲、網絡，不僅要滿足人工智能對高通量計算能力的需求，還要滿足物聯網場景對低功耗的需求。新型存儲器的出現，會讓傳統的計算架構更新迭代。也就是說，過去以CPU為核心的通用計算，會逐漸走向由應用驅動和技術驅動為主的新的體系結構。這會是一種顛覆性的改變，可能會迎來人工智能甚至量子計算的黃金時代。
趨勢六：5G網絡將催生全新的應用場景。
第五代移動通信技術將會使移動帶寬大幅度增強，提供近百倍于4G 的峰值速率。這會促進4K或8K技術的超高清視頻，以及AR、VR等沉浸式交互模式的技術發展。未來，網絡連接能力也會增強到百億級，會出現海量的機器類通信。可以理解為，它能幫助海量的IOT的普及和數據的傳輸。
同時，網絡會向云化、軟件化發展，也就是指網絡能切成很多個相互獨立、平行的虛擬子網絡。它們可以為不同的應用提供不同的智能計算。此外，未來的網絡能力會變得可靠度更高、延時性更低、容量更大，這會讓自動駕駛所需要的車路協同以及工業互聯網，都得到全新的技術進步。
趨勢七：數字身份將成為第二張身份證。
生物識別技術正逐漸成熟并進入大規模的應用階段。隨著3D傳感器的快速普及，以及多種生物特征的融合，未來每個設備都能更聰明地“看”和“聽”。
生物識別和活體技術也將重塑人們的身份識別和認證，數字身份將成為人的第二張身份證。從手機解鎖、小區門禁到餐廳吃飯、超市收銀，再到高鐵進站、機場安檢以及醫院看病等各種場景，數字身份都會幫你驗明正身。可以說，“靠臉走遍天下”的時代正在加速到來。
趨勢八：自動駕駛將進入冷靜發展期。
在過去很長一段時間內，單純依靠“單車智能”的方式，也就是個別車輛的智能化，很難實現真正的無人駕駛，也做不到對汽車行業的革新。但是，這并不意味著自動駕駛完全進入寒冬。未來，車路協同技術的發展，會加快真正的無人駕駛的到來。
在未來兩到三年內，在物流、運輸領域，自動駕駛會進入更成熟的商業化應用。比如固定線路公交、無人配送、園區微循環等商用場景，都有可能快速實現。
趨勢九：區塊鏈技術將回歸理性，商業化應用會加速。
在各個行業的數字化進程中，區塊鏈技術將大大提高交易數據的可信性和可用性。比如，在跨境匯款、供應鏈金融、電子票據和司法存證等各種場景中，區塊鏈技術都會深度融入我們的日常生活。
而且，未來，區塊鏈領域也會從前段時間過度狂熱和過度悲觀的狀態，回歸到一個理性狀態。在各個行業，區塊鏈的商業化應用會變得更普及也更合理。
趨勢十：各種數據安全保護技術將加速涌現。
各國政府可能都會推出更加嚴厲的數據安全政策和法規，企業也會在個人數據隱私保護上投入更多力量。
未來幾年，黑客和黑色產業帶來的攻擊還會存在，但數據安全保護技術也會不斷升級。像跨系統的數據追蹤溯源技術，比如水印技術、數據資產保護技術、先進的反爬蟲技術等，都會得到更廣泛的應用。
