趨勢一
人工智能從感知智能向認知智能演進
人工智能已經在“聽、說、看”等感知智能領域達到或超越了人類水準,但在需要外部知識、邏輯推理或者領域遷移的認知智能領域還處于初級階段。認知智能將從認知心理學、腦科學及人類社會歷史中汲取靈感,并結合跨領域知識圖譜、因果推理、持續學習等技術,建立穩定獲取和表達知識的有效機制,讓知識能夠被機器理解和運用,實現從感知智能到認知智能的關鍵突破。
通俗解讀
率先讓一部分機器人“瓦力”起來
趨勢二
計算存儲一體化突破AI算力瓶頸
馮·諾伊曼架構的存儲和計算分離,已經不適合數據驅動的人工智能應用需求。頻繁的數據搬運導致的算力瓶頸以及功耗瓶頸已經成為對更先進算法探索的限制因素。類似于腦神經結構的存內計算架構將數據存儲單元和計算單元融合為一體,能顯著減少數據搬運,極大提高計算并行度和能效。計算存儲一體化在硬件架構方面的革新,將突破AI算力瓶頸。
通俗解讀
顛覆馮·諾伊曼架構,類腦計算系統崛起
趨勢三
工業互聯網的超融合
5G、IoT設備、云計算、邊緣計算的迅速發展將推動工業互聯網的超融合,實現工控系統、通信系統和信息化系統的智能化融合。制造企業將實現設備自動化、搬送自動化和排產自動化,進而實現柔性制造,同時工廠上下游制造產線能實時調整和協同。這將大幅提升工廠的生產效率及企業的盈利能力。……