信息革命、移动互联网革命尚未落幕，智能革命又像一头大象一样撞进人类的生活，激荡着整个世界。任何足够先进的科技，初看都与魔法无异，但魔法背后是对规律和趋势的洞悉。今天，达摩院发布2019十大科技趋势。我们希望，在魔法抵达之前，让科技演进的脉搏清晰可见。
趋势1：城市实时仿真成为可能，智能城市诞生
城市公共基础设施的感知数据与城市实时脉动数据流将汇聚到大计算平台上，算力与算法发展将推动视频等非结构化信息与其他结构化信息实时融合，城市实时仿真成为可能，城市局部智能将升级为全局智能，未来会出现更多的力量进行城市大脑技术和应用的研发，实体城市之上将诞生全时空感知、全要素联动、全周期迭代的智能城市，大大推动城市治理水平优化提升，预计在新的一年，中国会有越来越多城市具有大脑。
趋势2：语音AI在特定领域通过图灵测试
随着端云一体语音交互模组的标准化、低成本化，会说话的公共设施会越来越多，未来每一个空间都至少会有一个可以进行语音交互的触点。随着智能语音技术的提升，移动设备上的实时语音生成与真人语音可能将无法区分，甚至在一些特定对话中通过图灵测试。针对这一领域的规则甚至法律会逐步建立，引导行业走向规范化。
趋势3：AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位
当下数据中心的AI训练场景下，计算和存储之间数据搬移已成为瓶颈，新一代的基于3D堆叠存储技术的AI芯片架构已经成为趋势。AI芯片中数据带宽的需求会进一步推动3D堆叠存储芯片在AI训练芯片中的普遍应用。而类脑计算芯片也会在寻找更合适的应用中进一步推动其发展。在数据中心的训练场景，AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位。真正能充分体现Domain Specific的AI芯片架构还是会更多地体现在诸多边缘场景。
趋势4：超大规模图神经网络系统将赋予机器常识
单纯的深度学习已经成熟，而结合了深度学习的图神经网络将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法处理的关系推理、可解释性等一系列问题。强大的图神经网络将会类似于由神经元等节点所形成网络的人的大脑，机器有望成为具备常识，具有理解、认知能力的AI。
趋势5：计算体系结构将被重构
无论是数据中心或者边缘计算场景，计算体系将被重构。未来的计算、存储、网络不仅要满足人工智能对高通量计算力的需求，也要满足物联网场景对低功耗的需求。基于FPGA、GPU、ASIC等计算芯片的异构计算架构，以及新型存储器件的出现，已经为传统计算架构的演进拉开了序幕。从过去以CPU为核心的通用计算而走向由应用驱动（Application-driven) 和技术驱动（Technology-driven）所带来的Domain-specific 体系结构的颠覆性改变，将加速人工智能甚至是量子计算黄金时代的到来。
趋势6：5G网络催生全新应用场景
第五代移动通信技术将使移动带宽大幅度增强，提供近百倍于4G 的峰值速率，促进基于4K/8K超高清视频、AR/VR等沉浸式交互模式的逐步成熟。连接能力将增强至百亿级，带来海量的机器类通信及连接的深度融合。网络向云化、软件化演进，网络可切片成多个相互独立、平行的虚拟子网络，为不同应用提供虚拟专属网络，加上高可靠、低时延、大容量的网络能力，将使车路协同、工业互联网等领域获得全新的技术赋能。
趋势7：数字身份将成为第二张身份证
生物识别技术正逐渐成熟并进入大规模应用阶段。随着3D传感器的快速普及、多种生物特征的融合，每个设备都能更聪明地“看”和“听”。生物识别和活体技术也将重塑身份识别和认证，数字身份将成为人的第二张身份证。从手机解锁、小区门禁到餐厅吃饭、超市收银，再到高铁进站、机场安检以及医院看病，靠脸走遍天下的时代正在加速到来。
趋势8：自动驾驶进入冷静发展期
单纯依靠“单车智能”的方式革新汽车，在很长一段时间内无法实现终极的无人驾驶，但并不意味着自动驾驶完全进入寒冬。车路协同技术路线，会加快无人驾驶的到来。在未来2-3年内，以物流、运输等限定场景为代表的自动驾驶商业化应用会迎来新的进展，例如固定线路公交、无人配送、园区微循环等商用场景将快速落地。
趋势9：区块链回归理性，商业化应用加速
在各行业数字化的进程中，物联网技术将支撑链下世界和链上数据的可信映射，区块链技术将促进可信数据在流转路径上的重组和优化，从而提高流转和协同的效率。在跨境汇款，供应链金融，电子票据和司法存证等众多场景中，区块链将开始融入我们的日常生活。随着“链接”价值的体现，分层架构和跨链互联将成为区块链规模化的技术基础。区块链领域将从过度狂热和过度悲观回归理性，商业化应用有望加速落地。
趋势10：数据安全保护技术加速涌现
各国政府都会趋向于推出更加严厉的数据安全政策法规，企业将在个人数据隐私保护上投入更多力量。未来几年，黑客、黑产攻击不会停止，但数据安全保护技术将加码推出。跨系统的数据追踪溯源相关的技术，比如水印技术，数据资产保护的技术以及面向强对抗的高级反爬虫技术等将得到更加广泛应用。
补充阅读：基于城市实时仿真技术的智能城市被视为2019年科技趋势之首。
阿里巴巴达摩院认为，未来城市的道路、桥梁、港口、公园等公共基础设施收集到的感知数据，以及城市交通、商业、安全、医疗等公共行业每天产生的实时数据，都将汇聚到计算能力惊人的大型云平台上，文本、语音、图像各类数据实时融合，让城市实时仿真技术成为可能。城市的智能化不再局限于某一小区或商场，而是覆盖城市全境。
城市实时仿真技术 数字孪生城市
简单来讲，城市实时仿真技术就是依靠城市无处不在的智能设备，收集实时准确的城市动态数据，在线上创造一个与真实城市同步的数字城市。线上的数字城市结合物联网万物互联的优势，真正实现“智慧城市”。
智慧城市（Smart City）的概念最早源于2008年美国IBM提出的“智慧地球”的理念。经过十多年的探索，中国的智慧城市建设已进入新阶段。一座座更高效、更灵敏、更可持续发展的城市正在应运而生。数据统计显示，截至2017年底，中国超过500个城市均已明确提出或正在建设智慧城市。
伴随城市智能化进一步发展，城市智能硬件设施不断升级，由此也产生了海量的城市数据。但城市管理者没能充分利用这些数据，形成全局实时管控的效果。
城市中的环境、设备、市民日夜不停地产生环境、活动等各类数据。一个城市的全部摄像头记录的视频数据量，相当于1000亿张图片。一个人要看完所有视频大约需要100多年。海量视频数据都在“沉睡”，能被城市管理者查阅的数据不到10%，而且城市不同部门的智能设备尚未做到互联互通，导致数据孤岛越来越多。
虽然城市的智能设备越来越先进，但城市管理者对我们生活的这座城市无法一目了然，很难深入理解城市“数据海洋”水面下隐含的真实需求，更无法及时做出高效的决策，让城市高效地运转。
近年来阿里云、腾讯云等超大型云计算平台的运算能力进步神速。通过在城市公共基础设施安装环境传感器、网络摄像头、电磁线圈等智能设备，数据以物联网作为信息传输中介，自动被云计算平台收集整理。城市数据中心将在极短时间内完成海量数据的识别、分析、处理，最终为城市决策者呈现一个实时仿真的数字城市世界。
城市大脑 掌握实时数据，把握城市脉搏
未来基于城市实时仿真技术的数字城市，绝非只是科幻电影里博人眼球的3D模型，而是真正意义上的“城市大脑”：能够实时处理超大规模多源数据，洞悉数据中人类无法发现的规律，从而帮助人类制定全局性的最优策略。
以智能交通为例，国内外大多数视频分析系统都可以在影像中分辨目标对象是人还是车。但所有视频识别系统都存在一个通病：必须在光线、角度、分辨率达到识别要求的前提下才能完成识别。这样的智能视频分析系统并不那么“智能”。
2018年中国在视觉识别领域取得了突破性进展。2018年1月8日，全球权威机器视觉算法排行榜KITTI刷新了排名。阿里巴巴人工智能研究机构iDST夺得行人检测单项冠军。于此同时，在知名的行人再识别数据集Market1501中，他们也取得重大突破，首位命中率提升至96.17%，位居世界第一。
目前此项技术已经应用于城市路况识别。区别于传统视频识别系统只能识别人或者车，城市大脑通过接入所有主流厂商的摄像头、传感设备，在不同视频质量、光线、天气、昼夜等实战场景中，都能够根据细节差异快速有效地识别人、车、事故、障碍物等。
一个城市最具战略价值的资源就是数据。智慧城市的治理本质上就应该是数据共享，网络协同。据悉，阿里巴巴总部所在的杭州已经打通9个网络、50多个业务系统，快速整合了互联网交通数据、交通设备检测数据、政府部门数据和摄像头视频等近1000PB的数据，日新增约12PB，80%以上都是实时数据。2019年城市实时仿真技术将全面铺开，更多的城市将以算法自动监控实时数据，实时分析全城各系统状况。
每座城市都是由耸立其间的建筑物组成。城市各行各业高效运转的智能建筑系统最能体现一座智慧城市的细节。河姆渡方案馆汇集教育、工业、住宅、金融、医疗等多行业智能建筑设计方案，并提供“一站式”项目解决方案，包括项目报备、前期设计、配置清单、项目投标、定制产品、项目采购、后期维护、资金支持等服务，让您的资源效益最大化。
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