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2022年十大数字科技应用趋势

发布时间:2022-1-16 10:13:28   
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❑ 导 读


展望未来,十大领域的细分技术正在加速成熟,从IT重塑、网络革命、智能世 界和虚实共生四个方面,对经济社会产生巨大的推动作用。

全文共计5248字,预计阅读时间8分钟

来源 | 腾讯研究院(转载请注明来源)

编辑 | 蒲蒲


新冠肺炎疫情持续延宕,世界经济复苏震荡不定,与此同时,数字科技正前所未有地渗透到经济社会的方 方面面,一个更加智能泛在、虚实共生的时空正在全面展开。

腾讯于2020年发起了《数字科技前沿应用趋势》研究项目,其中的很多预判已成为行业热点,人工智能等数字技术在医疗、自动驾驶、安全等领域的应用深入开展,沉浸式媒体、数字虚拟人、虚实集成打开了全真数字世界的大门。

新一年,腾讯继续聚焦近未来有望落地的科技趋势,凝练出三大类、十个重点方向:云原生、人工智能、未来网络、云安全、量子计算等领域的新变革有望重塑信息基础设施;空天科技、能源互联网、复杂任务服务机器人与信息技术的融合正迸发出强劲的跨界创新势能;万物孪生、扩展现实将进一步连通虚实世界,为人们创造全新的体验和数字生产力,让虚拟世界更真实、让真实世界更丰富。

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趋势1:云原生加速IT体系迈进全云时代

云原生是一种IT技术方式,使组织能够在云计算环境中构建和运行可扩展的应用。随着数字化的普及和深入,海量数据实时、灵活处理的情况日益普遍,传统IT架构越来越难以适应。云原生通过容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API等关键技术,使松散耦合的系统具有弹性、可管理性和可观察性,能够更低成本、高效地调用各类云计算资源向业务交付应用,推动IT体系向全面云化的新阶段演进。

首先,无服务器计算(Serverless)兴起,正在成为云原生加速发展的新路径。其次,分布式云将有效拓展云原生业务构建的物理边界,大幅减轻用户多云管理负担。最后,异构计算促进软硬件相互定义和融合发展,推动云原生基础设施性能持续突破瓶颈。

虽然云原生已经成为主流探索方向,但涉及IT体系的整体变革仍面临不少挑战。主要有:一是云原生资源的多变性影响IT体系全链条的可观测性。二是云原生实践过程中迁移和管理复杂度较高。三是数据隐私和安全风险也是影响云原生发展的关键问题。

未来,伴随着云原生操作系统的持续发展和完善,在多云、混合云场景下提供一致的产品服务和体验将成为业界共同努力的方向。传统的公有云边界有望突破,公有云的产品将“延伸”到任何用户需要的环境中,不同的物理位置均可提供云原生服务,加速数字业务云上的闭环。

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趋势2:量子计算NISQ时期仍将持续

2021年是量子计算界备受瞩目的一年,中国连续两次实现了量子计算优越性,国际上量子计算企业获得风险投资首次突破10亿美元,量子比特数量实现较大规模增长,国内“祖冲之二号”量子比特数量已达66个,国际上推出了127量子比特超导量子处理器以及基于中性原子的256量子比特模拟器,软件开发和算法应用也在加紧实验探索中。

当前,量子计算处于NISQ(含噪声中等规模量子)时代。产业界均在努力增加量子比特数量,提升单个量子比特的质量。

2022年,将是量子计算继续积蓄力量之年。随着100+量子比特设备的推出,需要开发适用于更大规模量子计算机的软硬件相关技术,为未来通用量子计算机的实现打好基础。

硬件方面,主流量子计算硬件技术(如超导、离子阱、光量子等)将并行发展,按照一些国际大公司公布的路线图,两到三年内,量子计算有望突破1000量子比特。软件算法方面,预计在2023年前后,量子计算有希望开始在若干领域(例如组合优化、量子化学、机器学习等)实现具有应用价值的专用量子模拟机。

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趋势3:人工智能迈向普适化和工业化新阶段

近年来,人工智能已经在语音、图像、视频和自然语言处理等领域取得了长足的进展,并在一些特定的任务上超越了人的能力,尤其是一些突破性的成果,诸如Alpha Fold2破解困扰生物学界50多年的蛋白质结构预测难题,让人们再次惊叹和期待人工智能改变世界的无限可能。在重点应用方面,融合了语音识别、语音合成、自然语言处理、多模态建模、知识图谱、3D视觉技术和语音驱动面部动画的数字虚拟人技术成为热点,从虚拟客服、虚拟主播、虚拟偶像到各行业的数字员工,数字人正在以更快的速度融入到经济社会中,推动虚拟世界和现实世界的进一步融合。作为人工智能集大成者的自动驾驶持续火热,传统车厂、造车新势力和跨界者纷纷加速布局,在国内数十个城市全面展开了自动驾驶的测试和运营。

人工智能的大规模应用仍然面临技术瓶颈,如依赖大量标注数据、模型泛化能力弱、鲁棒性较弱、研发效率低、部分行业数据量少等问题,限制了产业的进一步发展。但这些问题随着超大模型、一站式机器学习平台、小样本学习等技术的加速演进,有望得到解决,进一步推动人工智能向更加普适化和工业化的方向迈进。

超大模型将加速通用人工智能进程,推动算法普适化。小样本学习技术破解数据缺乏难题,助力更多行业智能化。一站式机器学习平台有望成为人工智能研发基础设施,推动模型工业化。人工智能在产业落地中,还面临一些模型本身的问题和外部安全风险。

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趋势4:云网融合构建“连接升维”

得益于信息通信技术的快速发展,互联网从发端时主要聚焦在科研逐步向消费型网络发展,目前正向生产型网络不断演进,未来网络将从信息传输向产业服务转变,网络将更加智能化、便捷化。

通感一体塑造全真全感互联。从1G到5G时代,通信能力和感知能力是相互独立的,进入后5G时代后,随着通信频谱向毫米波、太赫兹、可见光扩展,与传统的感知频谱重合,使得通信与感知融合成为了可能。

AI构建智慧化网络。将人工智能与无线通信相结合,通过构建新型无线AI网络架构和协议,可以显著提升网络智能,促进感知、通信与计算的深度融合。AI网络提供的低碳节能的开放生态,将持续推动周边产业的发展,已成为行业公认的发展趋势。

空天地一体化组网。空天地一体化指的是天基(高轨/中轨/低轨卫星)、空基(临空/高空/低空飞行器)等网络与地基(蜂窝/WiFi/有线)网络的深度融合,在系统层面实现地面与非地面网络的全面一体化,在协议、网络、业务、终端等方面实现深度融合。

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趋势5:疫后新需求按下云原生安全发展快进键

企业数字化转型与业务上云成为产业互联网发展的重要趋势,传统企业保护边界逐渐被瓦解,平台、业务、用户、终端呈现出多样化趋势,边界消融导致攻击面逐渐增多,带来更多安全风险。如何构建企业的“主动免疫”体系,成为业内关注的焦点。

零信任重塑安全新边界。零信任作为一种基于动态身份认证和授权的安全理念框架,对访问控制进行颠覆式创新,引导安全体系架构从以“网络为中心”向“身份为中心”进行演化升级。

云上安全防御将成为抵御勒索攻击最优解。勒索攻击已经成为全球经济面临的严重威胁之一,企业遭受攻击不再是“会不会”的问题,而是“何时”的问题,勒索攻击俨然成为产业互联网时代的“流行病”。从技术层面来讲,可通过聚焦零信任、威胁检测等安全前沿技术,保障云平台和云上业务安全。云原生安全产品由于自适应、全生命周期防护的显著优势,是兼顾成本、效率及安全的云上安全防御“最优解”。

扩展威胁检测与响应(Extended Detectionand Response,简称“XDR”)有望提升组织整体网络安全风险响应速度。以大数据分析、自动化技术为核心,融合多种威胁检测能力的XDR技术将有效应对利用人工智能技术发起的自动攻击。在检测方面,XDR将帮助用户对资产、漏洞、威胁、事件进行排查,从而快速了解网络的暴露面和重点攻击手法,提前针对性制定防御策略。

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趋势6:多路径并行演进推动万物孪生

数字孪生成为理解和优化物理实体的中间件。数字孪生具备实时感知、虚实映射、人机交互等多种能力,可以帮助人们通过对虚拟空间的观察和交互,去理解和优化真实的物理空间。

行业建模工具通过融合多类技术向实时化、显性化和友好交互方向演进。一是通过融合高性能计算、5G传输、云渲染等技术,从计算、传输、呈现多个角度全面提升实时性。二是借助3D展示、模型轻量化等技术实现显性化表达,降低理解门槛。三是通过结合AR/VR提升交互友好性性,工业、城市、医疗等领域的建模工具均加速丰富接口和数据格式,以适配虚拟现实平台,实现数字孪生和虚拟现实的融合应用。

游戏引擎为行业数字孪生构建提供新型路径。一方面游戏引擎凭借其模拟逼真、渲染实时、开发便捷的特点成为当下产业界实践数字孪生平台的路径;另一方面,游戏引擎逐步融合行业知识和前沿技术来提升数字孪生的应用能力。

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趋势7:硬件迭代驱动扩展现实(XR)产业拐点到来

VR光学、显示、定位和交互等硬件技术发展方向和思路比较明确,超短焦的光学设计、Micro-LED、更轻便的交互控制器将是未来方向。

VR硬件发展路径基本明朗。VR头显将进一步轻薄化,光学方案将在保障显示效果前提下,由目前主流的菲涅尔透镜向更轻薄的超短焦技术路线发展,产品将更加轻薄,重量将进一步降低,佩戴体验将更加友好。

和VR相比,AR硬件仍在成熟过程中,短时间内多种技术路线将会并存。光学和显示是AR产品的核心。

以手机为显示终端的VR360或全景视频发展迅速。目前VR360已经在看房、文旅、会展等场景中得到大范围的应用。一些互联网视频网站和生活服务网站,也将其作为重要流量入口,并融入到现有业务和商业逻辑中。

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趋势8:多模态融合驱动复杂任务服务机器人进入家庭生活

家庭是典型的非标场景,对机器人技术成熟度要求远高于工业和商用,且可为机器人支付的成本相对有限。

感知、理解、控制是智能机器人的三个核心模块。未来3-5年,多模态融合感知、非结构化场景AI分析与柔性本体技术将取得突破,助推可执行复杂任务的智能服务机器人进入家庭生活。多模态融合感知技术的普遍应用,提升了机器人环境感知能力,加速了服务机器人适配家庭需求的进程。

展望未来,随着物联感知设备价格亲民化、减速机国产化、开发者生态的不断完善等,更稳定、更便宜的消费级机器人变成可能。但机器人成为家庭生活的智能执行体和标配“成员”,仍需经历更长的发展期。

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趋势9:双碳目标倒逼能源互联网加快发展

随着新能源技术与信息技术的发展和成熟,能源互联网成为双碳背景下能源结构转型的重要解决方案。可以预见,未来电网的源、荷、储三端将会发生重大变化:在源端,波动的清洁能源将大规模、高比例地接入电网;在负荷侧,大量用户将迎来参与发电和储能的“新身份”;在储能方面,大量电化学储能技术的发展,尤其是氢储能技术,将大大降低能量的存储与运输成本。这些变化将给能源互联网发展带来重大变革:在能量层,建设多能互补的综合能源系统,以匹配多变的能源供需;在信息层,通过建设电力-交通耦合网络、电力-算力耦合网络等,实现智慧的能源管理和控制;在价值层,能源互联网的建设需要探索能源共享经济,引导全民参与,实现共建共享共赢。

源、荷、储三端的快速变化,带来了对“网”端一体化、数字化的改造、优化需求,互联网技术与原有能源系统耦合的不断加深,正在加速能源互联网技术的成熟和落地。基于构建绿色低碳、安全高效和开放共享的能源生态的目标,三大技术趋势正在加速形成:能量层,绿色、低碳的综合能源网络将日益重要。

能源互联网是一个复杂巨系统,双碳目标下,其主体不应再局限于两大电网和传统新能源公司,而是将有更多互联网公司、数字化公司、金融公司、综合能源服务公司参与其中,通过构建“清洁低碳、安全高效、开放共享”的新型能源生态系统,共同探索双碳目标的快捷安全达成路径。

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趋势10:星地协同智能化开启“大航天”时代

太空在经济、社会、军事等领域发挥着举足轻重的地位,成为新一轮国家竞争的制高点。航天智能化水平快速提升,成为技术创新与突破的新平台。

星地智能化协同,提升卫星海量数据智能化处理能力。一方面,为了应对海量数据和传统卫星较弱的数据处理能力之间的矛盾,卫星需要通过AI算法对海量数据进行预处理。另一方面将地面数据中心“发射到太空”。卫星上预处理完的有效数据传输到地面数据中心,数据中心具备的AI算法和大数据处理能力可以对接收的数据进行二次计算,实现分析处理快速响应。

人工智能技术助力卫星遥感数据融入千行百业。利用计算机视觉技术将是卫星遥感数据处理的重要趋势,通过深度学习技术可以在确保成果质量的基础上,大幅提升效率,正融入不同应用场景。

航天商业化将开启大众服务窗口。航天的产品设计不再追求宇航级质量和要求,更加注重现有技术的不断迭代和工业化量产。太空旅行、空间站商业化、太空电影拍摄逐步向大众市场普及。

 

具体内容如下

 

 

  

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