晓晓来自奥飞寺
量子位报告 | 公众号
2021年科技发展将走向何方？
以下是阿里巴巴佛法研究院从基础研究、IT技术、生产生活三个方面给出的10个答案：
量子计算、脑机接口、第三代半导体应用、AI药物研究、柔性电子材料……
其中，既有学术研究，也有科技应用给生活带来的变化。
绰号“星典”的达摩院院长张建峰认为，在这一趋势预测中，科技与人类正在形成一种新型的协作关系。
通过人机协作，人类将摆脱原来重复、乏味和危险的工作，更多地投入到具有开创性、思想性和创造性的工作中。
这10大趋势不仅是对2021年技术发展的预测，也是对2020年前沿技术突破的总结。
基础研究：半导体、量子计算、柔性材料
趋势一：以氮化镓、碳化硅为代表的第三代半导体迎来应用爆发式增长
半导体材料的发展经历了三代变迁。
第一代是 1950 年代的硅和锗；第二代是1980年代的砷化镓和磷化铟；第三代是20世纪后期的氮化镓（GaN）和碳化硅（SiC）。.
此前，第一代半导体材料硅是应用最广泛的，也是所有逻辑器件的基础科技，包括 CPU、GPU 等。
至于第三代半导体材料，虽然具有耐高温、耐高压、高频、大功率、耐辐射等特点，但由于缺乏技术，只能在小范围内使用多年。制造设备和制备技术。
但随着近年来制备技术的提高，这一局面已被打破。
目前已经应用了第三代半导体：新能源汽车采用碳化硅功率器件，提高功率转换效率，从而提高电池寿命；部分电子厂商推出氮化镓快速充电器…
预计到2021年，工业充电、5G高频器件、可再生能源和储能领域的电源将迎来第三代半导体应用的爆发式增长。
特别是在高频和高压应用中，第三代半导体的特性将使其能够替代原有的硅器件。
趋势二：后量子霸权时代，量子纠错和实用优势成为核心命题
2020年是后量子霸权元年，有两个里程碑：量子纠错和实用优势。
其中，演示“量子纠错”的系统必须同时实现多比特、高精度和高连通性，即至少需要几千个高质量、强相关的比特。
在“实践优势”中，模拟物理将继续成为主流，冷原子、量子火系统等模拟量子计算平台将与数字平台一起不断产生鼓舞人心的进步。
2021年，除了量子比特的数量增加外，这些领域也可能会取得进展：
基于新设计的超高精度超导位，可扩展的二维离子阱，摒弃了当前的线性结构…
随着量子计算的发展，超导也将迎来一个新趋势：低温电子学的成熟将使体积庞大、价格昂贵的室温电子学开始走向终结。
趋势三：突破碳基技术加速柔性电子发展
近年来，碳基材料的制备取得了突破性进展。
碳基材料，包括零维富勒烯、一维碳纳米管、二维石墨烯、三维石墨和金刚石等。
其中，碳纳米管和石墨烯因其优异的电学性能、透光率和延展性被认为是柔性电子产品的“自然选择”材料。
今年，科研人员在8英寸衬底上成功制备出高密度、高纯度的半导体阵列碳纳米管材料，纯度达到99.9999%，突破了碳纳米管集成电路关键材料瓶颈，同时具备量产技术积累。
基于这种材料，研究人员还批量制造了场效应晶体管和环形振荡器电路，性能优于类似尺寸的硅基器件和电路。
同时，已经实现了石墨烯的大面积制造科技，证明其具有优异的电性能。
这些突破，意味着碳基集成电路初步具备了产业基础，“碳时代”即将到来。
IT行业：AI、脑机接口、云原生
趋势四：人工智能提升药物和疫苗研发效率
目前，人工智能已广泛应用于医学影像、病历管理等辅助诊断场景，但其在疫苗研发和药物临床研究中的应用仍处于探索阶段。
《》的一组数据显示，一种新药的平均研发成本约为26亿美元，耗时约10年，成功率不到10%。
在研发周期中，药物发现涉及大量工程，导致药物研发进入临床前研究阶段，一般需要3到6年时间。如果将AI与药物筛选相结合，可以大大减少化合物筛选的时间消耗。
在疫苗设计研发领域，人工智能也将成为有力的帮手。
例如，在正在开发的疫苗中添加化合物以提高疗效并更好地刺激抗体产生过程，人工智能合成和比较筛选可用于快速找到高质量的候选化合物。
这样，将人工智能与疫苗和药物的临床研究相结合，可以减少重复劳动和时间消耗，提高研发效率，极大地促进医疗服务和药物的普及。
趋势五：脑机接口帮助人类超越生物极限
脑机接口技术，有着几十年的研究历史，是人类朝着脑机融合目标迈出的一大步。
目前，虽然离实用还很遥远，但作为新一代人机交互和人机混合智能的关键核心技术，脑机接口在推动神经工程发展方面发挥了重要作用。
这项新技术分为植入式和非植入式，将帮助人类从更高维度的空间进一步分析人脑的工作原理。
例如，在控制机械臂方面，脑机接口将有助于提高应用的准确性，并为精神健全但不能说话或不能动手的患者提供精准的康复服务。
趋势六：数据处理实现“自治、自我进化”
随着云计算的发展和数据规模的持续指数增长，传统数据处理面临着存储成本高、集群管理复杂、计算任务多样化等巨大挑战。
面对海量爆炸的数据规模和复杂多样的处理场景，人工管理和系统调优也捉襟见肘。
因此，以智能化的方式实现数据管理系统的自动优化是未来数据处理发展的必然选择。
人工智能和机器学习方法正逐渐广泛应用于智能冷热数据分层、异常检测、智能建模、资源调动、参数调优、压力测试生成、指标推荐等领域。
实现数据处理的“自主、自我进化”，将有效降低数据计算、处理、存储、运维的管理成本。
趋势七：云原生重塑IT技术体系
传统的IT开发环境存在产品开发上线周期长、研发效率低等问题。
云原生架构充分利用云计算的分布式、可扩展和灵活的特性，在异构硬件和环境中更高效地应用和管理各种云计算资源。
此外，IT 开发人员还可以通过方法论、工具集、实践和产品技术来关注开发过程本身。
未来，芯片、开发平台、应用软件甚至计算机都将在云上诞生。
如果将网络、服务器、操作系统等基础设施层高度抽象化，降低计算成本，提高迭代效率，将大大降低云计算的门槛，拓展技术应用的边界。
生产生活：农业智能化、工业互联网、智慧运营
趋势八：农业进入数据智能时代
传统农业产业发展存在土地资源利用率低、生产到零售环节脱节等瓶颈。
目前，以物联网、人工智能、云计算等为代表的数字技术与农业产业深度融合，打通农业产业全流程。
如果结合新一代传感器技术，可以实时获取和感知农田地面数据信息。
依托大数据分析和人工智能技术，可对海量领域的农业数据进行快速处理，还可实现作物监测、精细育种和环境资源按需配置。
同时，通过5G、物联网、区块链等技术的应用，保证农产品物流运输的可控性和可追溯性，保障农产品供应链整体流程的安全可靠。产品。
农业将告别粮食“靠天吃饭”，进入智慧农业时代。
趋势九：工业互联网，从单点智能到全球智能
受限于实施成本和复杂度高、供给侧数据获取难、整体生态不完整等因素，当前的工业智能仍以解决碎片化需求为主。
数字经济在疫情期间的韧性，让企业更加关注产业智能的价值。
加之数字技术、新基建等因素的发展，工业智能将从单点智能快速过渡到全局智能。
特别是在汽车、消费电子、品牌服装、钢铁、水泥、化工等信息化基础较好的制造业，工业互联网将贯穿企业供应链、生产、资产、物流、销售等环节。全球智能应用。
趋势10：智慧运营中心成为未来城市的标配
过去十年，智慧城市通过数字化手段有效提升了城市治理水平。
但在新冠疫情防控中，一些所谓的智慧城市开始暴露问题，“重建设轻运营”导致的业务应用不足现象尤为明显。
在此背景下，城市管理者希望通过运营中心盘活数据资源，推动治理和服务的全球化、精细化、实时化。
AIoT技术的日益成熟和普及，空间计算技术的进步，将进一步提升运营中心的智能化水平。
基于数字孪生的智慧运营中心将统一城市系统，提供整体智慧治理能力，成为未来城市的数字基础设施。
2021年新的一年，基础科技和科技产业会如法学院所期待的那样发展吗？
我们将拭目以待。
– 结束-
量子比特·今日头条签约
暂无评论内容