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达摩院2021年10大科学技术趋势出炉:量子计算，头脑机器接口…
2021年，科学技术的发展将走向何方？
这是阿里达摩院从基础研究、IT技术、生产生活三个方面提出的十个答案。
量子计算、头脑机器接口、第三代半导体应用、AI药物研究、柔性电子材料&hellip； …
其中既有学术研究，也有科学技术的应用会给生活带来变化。
达摩院院长张建锋、花名&ldquo； 行癫痫&rdquo； 这种趋势预测认为科学技术和人类形成了新的合作关系。
通过人与机器的合作，人将摆脱本来的重复、繁杂、危险的工作，投入到更多的创造性、思想、创造性的工作中。
这十大趋势不仅是2021年科学技术发展的预测，也是2020年尖端科学技术突破的总结。
基础研究:以半导体、量子计算、柔性材料的趋势1 :氮化镓、碳化硅为代表的第三代半导体迎来了应用大爆发
半导体材料的发展经历了三代的变革。
第一代是20世纪50年代的硅锗； 第二代是20世纪80年代的砷化镓、磷化铟； 第三代是20世纪末的氮化镓( GaN )、碳化硅( SiC )。
到目前为止，第一代半导体材料硅的应用最广泛，也是包括CPU、GPU等在内的所有逻辑器件的基础。
关于第三代半导体材料，具有高温、高耐压、高频、高输出、耐放射线等特性，但由于制造设备和制造工艺的不足，多年来只能在狭窄的范围内应用。
但是，随着近年来制造技术的提高，这一局面被打破了。
现在第三代半导体落地了:新能源汽车利用碳化硅功率器件，提高电力转换效率，提高续航。 一些电子制造商推出了氮化镓快速充电头&hellip。 …
预计到2021年，工业充电、5G高频设备、可再生能源、储能领域的电源都将迎来第三代半导体的应用爆炸。
特别是在高频高压的应用中，第三代半导体的特性将取代现有的硅器件。
趋势2 :后&ldquo； 量子覇権&rdquo； 时代，量子纠错和实用优势成为核心命题
2020年、后&ldquo； 量子覇権&rdquo； 元年，其中有两个里程碑:量子纠错和实用优势。
在这里，演示&ldquo； 量子纠错&rdquo； 系统必须同时达到多个位、高精度、高连接度，即需要至少数千个高质量且强的关联位。
&ldquo中的实用优点&rdquo； 那么，模拟物理将继续成为主流，冷原子和量子灼烧系统等模拟量子计算平台将与数字平台一起继续令人鼓舞的进步。
2021年，除了提高量子位数外，这些领域也有可能取得进展。
基于新设计的超高精度超导位，放弃当前线性结构的可扩展二维离子阱&hellip； …
随着量子计算的发展，超导也迎来了新的趋势:低温电子的成熟将使巨大昂贵的室温电子走向末路。
趋势三:碳基技术突破，柔性电子发展加快
近年来，碳基材料的制造取得了突破性的进展。
碳系材料有0维富勒烯、1维碳纳米管、2维石墨烯、3维石墨、钻石等。
其中，碳纳米管和石墨烯由于优异的电性能、透光性和延展性，被认为是柔性电子的&ldquo。 天选&rdquo； 材料。
今年，研究人员在8英寸的基板上成功制造了高密度高纯度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的重要材料瓶颈，还具备了批量生产的技术积累。
基于这种材料，场效应晶体管和环形振荡器电路也大量生产，具有超过同样尺寸的硅基器件和电路的性能。
与此同时，实现了石墨烯的大面积化，证明了其具有优异的电性能。
这些突破意味着碳基集成电路已经具备工业化的基础，&ldquo； 炭素时代&rdquo； 马上就来。
IT行业: AI、头脑机器接口、云原生倾向4:AI提高药物和疫苗的研究开发效率
目前，AI广泛应用于医疗图像、病历管理等辅助诊断场景，但在疫苗开发、药物临床研究中的应用仍处于探索阶段。
根据来自Nature的数据，新药的平均研究开发成本约为26亿美元，需要约10年，成功率不到10%。
在研究开发周期，药物发现的工程量巨大，进入药品开发的临床前研究阶段，一般需要3~6年。 AI和药物筛选相结合可以大大减少化合物筛选的时间消耗。
在疫苗的设计和研究开发领域，AI也会成为有力的助手吧。
例如，在开发的疫苗中添加化合物，提高效果，更好地刺激抗体产生过程，利用AI合成、比较筛选，可以迅速找到优质的候补化合物。
这样AI与疫苗、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，大大推进医疗服务和药物的普及。
趋势5 :头脑机器接口，帮助超越生物学界限的人类
头脑机器接口技术，距今已有数十年的研究历史，是人类朝着大脑和机器融合目标迈出的一大步。
目前离实用化还很远，但作为新一代人机交互和人机混合智能的重要核心技术，头脑机器接口对神经工程的发展起着重要的过程推动作用。
这项新技术分为植入式和非植入式，有助于人类从更高层次空之间进一步分析人脑的工作原理。
例如，在控制机械臂等方面，头脑机器接口有助于提高应用精度，为神智冷静、思维健全、但不能用嘴说、用手动的患者提供精确的康复服务。
趋势6 :实现数据处理&ldquo； 自律与自我进化&rdquo；
随着云计算的发展、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、计算任务多样性等巨大挑战。
面对大量激增的数据规模、复杂多样的处理场景，人工管理和系统调整也很困难。
因此用智能的方法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手段正在广泛应用于智能化冷热数据的分层、异常检测、智能建模、资源调动、参数调整、压力测量生成、索引推荐等领域。
实现数据处理&ldquo； 自律与自我进化&rdquo； 有效降低数据计算、处理、保存和运输的管理成本。
趋势7 :云原生IT技术体系的重构
在以往的IT开发环境中，存在产品开发的上线周期长、开发性能不高等问题。
最大限度地利用云计算的分布式、可扩展性和灵活性，更有效地应用和管理异构硬件和环境中的各种云计算资源。
另外，方法学、工具集、实践和产品技术使IT开发人员可以专注于开发过程本身。
将来，芯片、开发平台、应用程序、甚至计算机等将在云中诞生。
如果高度抽象网络、服务器、操作系统等基础设施层，降低计算成本，提高迭代效率，就可以大幅度降低云计算的利用阈值，拓宽技术应用的边界。
生产生活:农业智能、工业互联网、智能运营趋势8 :农业进入了数据智能时代
传统农业产业的发展存在土地资源利用率低和从生产到零售链接脱节等瓶颈问题。
现在，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入融合，通过农业产业的全链路过程。
结合新一代的传感器技术，可以实时获取和感知农田的地面数据信息。
利用大数据分析和人工智能技术，可以迅速处理大量领域的农业数据，实现农作物监测、精细化育种和环境资源的按需分配。
同时，通过5G、物联网、区块链等技术的应用，确保农产品在物流运输中的可控制性和可追溯性，保障农产品整体供应链过程的安全性。
农业告别&ldquo； 倚天&rdquo； 吃饭，进入智慧农业时代。
趋势9 :工业互联网，从单点智能到全球智能
受实施成本和复杂度高、供应方数据难以沟通、整体生态不完全等因素的限制，目前的工业智能依然以解决碎片化需求为主。
在疫情中数字经济表现出的坚韧，使企业更加重视工业智能的价值。
除了数字技术的发展、新的基础设施等因素外，工业智能还从单点智能迅速过渡到全球智能。
特别是汽车、消费电子、品牌服装、钢铁、水泥、化工等具备良好信息化基础的制造业，工业互联网是包括供应链、生产、资产、物流、销售等各环节的企业生产决策闭环的全球智能化
趋势10 :智能运营中心将在未来城市标配
在过去十年里，智能城市通过数字化手段切实提高了城市的管理水平。
但是，在新型冠状病毒大爆发的预防控制中，所谓的智能城市是&ldquo； 再建设、軽运営&rdquo； 业务应用程序的不足尤为明显。
在这种背景下，城市管理者希望通过运营中心充分利用数据资源，推进治理和服务的全球化、精细化和实时化。
AIoT技术的成熟和普及，空之间计算技术的进步，将进一步提高运营中心的智能化水平。
在数字双胞胎的基础上，智能运营中心统一城市系统，提供整体的智能管理能力，成为未来城市的数字基础设施。
在新的2021年，基础技术和科学技术产业会像达磨院预想的那样发展吗？
我们会等的。
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