1月2日，阿里巴巴達摩院2020年十大科技趨勢對外發布，這是繼2019年之后的第二次年度科技預測。

2020年十大科技趨勢分別為：人工智能從感知智能向認知智能演進、計算存儲一體化突破AI算力瓶頸、工業互聯網的超融合、機器間大規模協作成為可能、模塊化降低芯片設計門檻、規模化生產級區塊鏈應用將走入大眾、量子計算進入攻堅期、新材料推動半導體器件革新、保護數據隱私的AI技術將加速落地、云成為IT技術創新的中心。

達摩院方面告訴第一財經記者：“（2020年）十大趨勢的形成，先后經歷了前期準備、觀點搜集、整合提煉、討論聚焦、內容產出等過程，達摩院內部和外部共有80余位從事一線科研工作的專家學者參與其間，達摩院同時還與IDC、上海市科學學研究所等咨詢機構作了深入的探討，獲取科研領域的最大共識。”

以“人工智能從感知智能向認知智能演進”為例，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。

當今，城市正成為產業互聯網最大的應用場景，隨著5G、人工智能和大數據等技術的不斷完善與場景化落地，人們看到了更多的發展前景。以城市視頻多維數據為核心，融合智能社區、軌道交通、醫療、教育等多種場景，各行各業積極利用多種前沿技術，不斷加快創新，構建城市級的數據平臺，打破不同場景的數據孤島，打造面向城市智能的數據湖、算力中心和AI賦能平臺，并實現城市智能的不斷升級，實現城市智能的自主進化，打造新一代的智能城市。

事實上，對于智慧城市的打造，阿里巴巴早有實踐。以中控信息與阿里巴巴合作的一項綠波帶提升改造工程為例，杭州濱江區江南大道，全場10公里，設有13個交叉路口。如果幾年前你駕車通過這個路段，全程需要13分鐘，如今減少到9分鐘，停車等紅綠燈的次數減少到1~2次。

“綠波帶”，是通過信號燈控制，使汽車在按照建議的速度行駛時，能實現在設定的區域內一路綠燈通行的一種設置規則。簡單來說就是，根據兩個路口之間的距離和設計的車速，計算出兩個路口之間的綠燈間隔時間，如果車輛在上一路口綠燈后按照設計的車速行駛，那么到達下一個路口的時候剛好也是綠燈。

“我們在杭州參建了眾多智能基礎設施，包括城市交通、軌道交通、公用工程等。在城市智能交通方面，大杭州地區的濱江區、蕭山區、余杭區、高架匝道及部分主城區等，共有約2700多個路口采用中控信息自主研發的Intellific交通信號控制系統。同時我們有十多年交通信號控制算法的積累和沉淀，對結合互聯網數據進行交通信號優化控制具有一定基礎。”中控信息總裁、教授級高工趙鴻鳴告訴第一財經記者，與阿里之間的分工合作能夠凝聚成一個整體的解決方案來給一些中小的城市提供一個比較好的解決方案。

人工智能最早是在1956年提出的，最早提出是希望機器具有人的感知、行動、推理與決策的能力，而隨著時代的演化，目前從研究領域講，希望機器能夠擁有自主的智能，機器在數據與場景的基礎上，不僅能夠代替人類重復性的勞動，同時能夠和人一樣進行自我進化、思考，從“感知智能”向“認知智能”進行轉變，同時自主進化和混合智能的發展也在不斷完善和成熟，這是目前人工智能領域對人工智能新的定義，未來很長一段時間都會是人機混合智能階段。

“基于智能城市的自主進化模型，實現知識和數據聯合優化的人機混合智能，用以驅動城市治理和管理決策，實現服務城市規劃、政務、產業、民生的價值輸出。隨著人工智能、邊緣計算、芯片等技術發展，能從視頻中提取的有價值的內容會越來越豐富、快速和準確，視頻數據必將成為未來城市治理核心數據之一。”中科院自動化所模式識別國家重點實驗室研究員王金橋認為，隨著持續增加的海量數據的積累，給智能城市計算帶來了巨大的挑戰，因此海量視頻數據實時性端邊云的融合計算、自主進化、人機混合智能成為城市數據治理關鍵，通過深層應用價值和行業數據融合應用實現智能城市建設。

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