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行業報告

2022年十大數字科技應用趨勢

2022-01-12 16:22:12 1
來源:騰訊研究院

  新冠肺炎疫情持續延宕,世界經濟復蘇震蕩不定,與此同時,數字科技正前所未有地滲透到經濟社會的方 方面面,一個更加智能泛在、虛實共生的時空正在全面展開。

海數聚云

  騰訊于2020年發起了《數字科技前沿應用趨勢》研究項目,其中的很多預判已成為行業熱點,人工智能等數字技術在醫療、自動駕駛、安全等領域的應用深入開展,沉浸式媒體、數字虛擬人、虛實集成打開了全真數字世界的大門。

  新一年,騰訊繼續聚焦近未來有望落地的科技趨勢,凝練出三大類、十個重點方向:云原生、人工智能、未來網絡、云安全、量子計算等領域的新變革有望重塑信息基礎設施;空天科技、能源互聯網、復雜任務服務機器人與信息技術的融合正迸發出強勁的跨界創新勢能;萬物孿生、擴展現實將進一步連通虛實世界,為人們創造全新的體驗和數字生產力,讓虛擬世界更真實、讓真實世界更豐富。

  趨勢1:云原生加速IT體系邁進全云時代

  云原生是一種IT技術方式,使組織能夠在云計算環境中構建和運行可擴展的應用。隨著數字化的普及和深入,海量數據實時、靈活處理的情況日益普遍,傳統IT架構越來越難以適應。云原生通過容器、服務網格、微服務、不可變基礎設施和聲明式API等關鍵技術,使松散耦合的系統具有彈性、可管理性和可觀察性,能夠更低成本、高效地調用各類云計算資源向業務交付應用,推動IT體系向全面云化的新階段演進。

  首先,無服務器計算(Serverless)興起,正在成為云原生加速發展的新路徑。其次,分布式云將有效拓展云原生業務構建的物理邊界,大幅減輕用戶多云管理負擔。最后,異構計算促進軟硬件相互定義和融合發展,推動云原生基礎設施性能持續突破瓶頸。

  雖然云原生已經成為主流探索方向,但涉及IT體系的整體變革仍面臨不少挑戰。主要有:一是云原生資源的多變性影響IT體系全鏈條的可觀測性。二是云原生實踐過程中遷移和管理復雜度較高。三是數據隱私和安全風險也是影響云原生發展的關鍵問題。

  未來,伴隨著云原生操作系統的持續發展和完善,在多云、混合云場景下提供一致的產品服務和體驗將成為業界共同努力的方向。傳統的公有云邊界有望突破,公有云的產品將“延伸”到任何用戶需要的環境中,不同的物理位置均可提供云原生服務,加速數字業務云上的閉環。

  趨勢2:量子計算NISQ時期仍將持續

  2021年是量子計算界備受矚目的一年,中國連續兩次實現了量子計算優越性,國際上量子計算企業獲得風險投資首次突破10億美元,量子比特數量實現較大規模增長,國內“祖沖之二號”量子比特數量已達66個,國際上推出了127量子比特超導量子處理器以及基于中性原子的256量子比特模擬器,軟件開發和算法應用也在加緊實驗探索中。

  當前,量子計算處于NISQ(含噪聲中等規模量子)時代。產業界均在努力增加量子比特數量,提升單個量子比特的質量。

  2022年,將是量子計算繼續積蓄力量之年。隨著100+量子比特設備的推出,需要開發適用于更大規模量子計算機的軟硬件相關技術,為未來通用量子計算機的實現打好基礎。

  硬件方面,主流量子計算硬件技術(如超導、離子阱、光量子等)將并行發展,按照一些國際大公司公布的路線圖,兩到三年內,量子計算有望突破1000量子比特。軟件算法方面,預計在2023年前后,量子計算有希望開始在若干領域(例如組合優化、量子化學、機器學習等)實現具有應用價值的專用量子模擬機。

  趨勢3:人工智能邁向普適化和工業化新階段

  近年來,人工智能已經在語音、圖像、視頻和自然語言處理等領域取得了長足的進展,并在一些特定的任務上超越了人的能力,尤其是一些突破性的成果,諸如Alpha Fold2破解困擾生物學界50多年的蛋白質結構預測難題,讓人們再次驚嘆和期待人工智能改變世界的無限可能。在重點應用方面,融合了語音識別、語音合成、自然語言處理、多模態建模、知識圖譜、3D視覺技術和語音驅動面部動畫的數字虛擬人技術成為熱點,從虛擬客服、虛擬主播、虛擬偶像到各行業的數字員工,數字人正在以更快的速度融入到經濟社會中,推動虛擬世界和現實世界的進一步融合。作為人工智能集大成者的自動駕駛持續火熱,傳統車廠、造車新勢力和跨界者紛紛加速布局,在國內數十個城市全面展開了自動駕駛的測試和運營。

  人工智能的大規模應用仍然面臨技術瓶頸,如依賴大量標注數據、模型泛化能力弱、魯棒性較弱、研發效率低、部分行業數據量少等問題,限制了產業的進一步發展。但這些問題隨著超大模型、一站式機器學習平臺、小樣本學習等技術的加速演進,有望得到解決,進一步推動人工智能向更加普適化和工業化的方向邁進。

  超大模型將加速通用人工智能進程,推動算法普適化。小樣本學習技術破解數據缺乏難題,助力更多行業智能化。一站式機器學習平臺有望成為人工智能研發基礎設施,推動模型工業化。人工智能在產業落地中,還面臨一些模型本身的問題和外部安全風險。

  趨勢4:云網融合構建“連接升維”

  得益于信息通信技術的快速發展,互聯網從發端時主要聚焦在科研逐步向消費型網絡發展,目前正向生產型網絡不斷演進,未來網絡將從信息傳輸向產業服務轉變,網絡將更加智能化、便捷化。

  通感一體塑造全真全感互聯。從1G到5G時代,通信能力和感知能力是相互獨立的,進入后5G時代后,隨著通信頻譜向毫米波、太赫茲、可見光擴展,與傳統的感知頻譜重合,使得通信與感知融合成為了可能。

  AI構建智慧化網絡。將人工智能與無線通信相結合,通過構建新型無線AI網絡架構和協議,可以顯著提升網絡智能,促進感知、通信與計算的深度融合。AI網絡提供的低碳節能的開放生態,將持續推動周邊產業的發展,已成為行業公認的發展趨勢。

  空天地一體化組網??仗斓匾惑w化指的是天基(高軌/中軌/低軌衛星)、空基(臨空/高空/低空飛行器)等網絡與地基(蜂窩/WiFi/有線)網絡的深度融合,在系統層面實現地面與非地面網絡的全面一體化,在協議、網絡、業務、終端等方面實現深度融合。

  趨勢5:疫后新需求按下云原生安全發展快進鍵

  企業數字化轉型與業務上云成為產業互聯網發展的重要趨勢,傳統企業保護邊界逐漸被瓦解,平臺、業務、用戶、終端呈現出多樣化趨勢,邊界消融導致攻擊面逐漸增多,帶來更多安全風險。如何構建企業的“主動免疫”體系,成為業內關注的焦點。

  零信任重塑安全新邊界。零信任作為一種基于動態身份認證和授權的安全理念框架,對訪問控制進行顛覆式創新,引導安全體系架構從以“網絡為中心”向“身份為中心”進行演化升級。

  云上安全防御將成為抵御勒索攻擊最優解。勒索攻擊已經成為全球經濟面臨的嚴重威脅之一,企業遭受攻擊不再是“會不會”的問題,而是“何時”的問題,勒索攻擊儼然成為產業互聯網時代的“流行病”。從技術層面來講,可通過聚焦零信任、威脅檢測等安全前沿技術,保障云平臺和云上業務安全。云原生安全產品由于自適應、全生命周期防護的顯著優勢,是兼顧成本、效率及安全的云上安全防御“最優解”。

  擴展威脅檢測與響應(Extended Detectionand Response,簡稱“XDR”)有望提升組織整體網絡安全風險響應速度。以大數據分析、自動化技術為核心,融合多種威脅檢測能力的XDR技術將有效應對利用人工智能技術發起的自動攻擊。在檢測方面,XDR將幫助用戶對資產、漏洞、威脅、事件進行排查,從而快速了解網絡的暴露面和重點攻擊手法,提前針對性制定防御策略。

  趨勢6:多路徑并行演進推動萬物孿生

  數字孿生成為理解和優化物理實體的中間件。數字孿生具備實時感知、虛實映射、人機交互等多種能力,可以幫助人們通過對虛擬空間的觀察和交互,去理解和優化真實的物理空間。

  行業建模工具通過融合多類技術向實時化、顯性化和友好交互方向演進。一是通過融合高性能計算、5G傳輸、云渲染等技術,從計算、傳輸、呈現多個角度全面提升實時性。二是借助3D展示、模型輕量化等技術實現顯性化表達,降低理解門檻。三是通過結合AR/VR提升交互友好性性,工業、城市、醫療等領域的建模工具均加速豐富接口和數據格式,以適配虛擬現實平臺,實現數字孿生和虛擬現實的融合應用。

  游戲引擎為行業數字孿生構建提供新型路徑。一方面游戲引擎憑借其模擬逼真、渲染實時、開發便捷的特點成為當下產業界實踐數字孿生平臺的路徑;另一方面,游戲引擎逐步融合行業知識和前沿技術來提升數字孿生的應用能力。

  趨勢7:硬件迭代驅動擴展現實(XR)產業拐點到來

  VR光學、顯示、定位和交互等硬件技術發展方向和思路比較明確,超短焦的光學設計、Micro-LED、更輕便的交互控制器將是未來方向。

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  VR硬件發展路徑基本明朗。VR頭顯將進一步輕薄化,光學方案將在保障顯示效果前提下,由目前主流的菲涅爾透鏡向更輕薄的超短焦技術路線發展,產品將更加輕薄,重量將進一步降低,佩戴體驗將更加友好。

  和VR相比,AR硬件仍在成熟過程中,短時間內多種技術路線將會并存。光學和顯示是AR產品的核心。

  以手機為顯示終端的VR360或全景視頻發展迅速。目前VR360已經在看房、文旅、會展等場景中得到大范圍的應用。一些互聯網視頻網站和生活服務網站,也將其作為重要流量入口,并融入到現有業務和商業邏輯中。

  趨勢8:多模態融合驅動復雜任務服務機器人進入家庭生活

  家庭是典型的非標場景,對機器人技術成熟度要求遠高于工業和商用,且可為機器人支付的成本相對有限。

  感知、理解、控制是智能機器人的三個核心模塊。未來3-5年,多模態融合感知、非結構化場景AI分析與柔性本體技術將取得突破,助推可執行復雜任務的智能服務機器人進入家庭生活。多模態融合感知技術的普遍應用,提升了機器人環境感知能力,加速了服務機器人適配家庭需求的進程。

  展望未來,隨著物聯感知設備價格親民化、減速機國產化、開發者生態的不斷完善等,更穩定、更便宜的消費級機器人變成可能。但機器人成為家庭生活的智能執行體和標配“成員”,仍需經歷更長的發展期。

  趨勢9:雙碳目標倒逼能源互聯網加快發展

  隨著新能源技術與信息技術的發展和成熟,能源互聯網成為雙碳背景下能源結構轉型的重要解決方案。可以預見,未來電網的源、荷、儲三端將會發生重大變化:在源端,波動的清潔能源將大規模、高比例地接入電網;在負荷側,大量用戶將迎來參與發電和儲能的“新身份”;在儲能方面,大量電化學儲能技術的發展,尤其是氫儲能技術,將大大降低能量的存儲與運輸成本。這些變化將給能源互聯網發展帶來重大變革:在能量層,建設多能互補的綜合能源系統,以匹配多變的能源供需;在信息層,通過建設電力-交通耦合網絡、電力-算力耦合網絡等,實現智慧的能源管理和控制;在價值層,能源互聯網的建設需要探索能源共享經濟,引導全民參與,實現共建共享共贏。

  源、荷、儲三端的快速變化,帶來了對“網”端一體化、數字化的改造、優化需求,互聯網技術與原有能源系統耦合的不斷加深,正在加速能源互聯網技術的成熟和落地?;跇嫿ňG色低碳、安全高效和開放共享的能源生態的目標,三大技術趨勢正在加速形成:能量層,綠色、低碳的綜合能源網絡將日益重要。

  能源互聯網是一個復雜巨系統,雙碳目標下,其主體不應再局限于兩大電網和傳統新能源公司,而是將有更多互聯網公司、數字化公司、金融公司、綜合能源服務公司參與其中,通過構建“清潔低碳、安全高效、開放共享”的新型能源生態系統,共同探索雙碳目標的快捷安全達成路徑。

  趨勢10:星地協同智能化開啟“大航天”時代

  太空在經濟、社會、軍事等領域發揮著舉足輕重的地位,成為新一輪國家競爭的制高點。航天智能化水平快速提升,成為技術創新與突破的新平臺。

  星地智能化協同,提升衛星海量數據智能化處理能力。一方面,為了應對海量數據和傳統衛星較弱的數據處理能力之間的矛盾,衛星需要通過AI算法對海量數據進行預處理。另一方面將地面數據中心“發射到太空”。衛星上預處理完的有效數據傳輸到地面數據中心,數據中心具備的AI算法和大數據處理能力可以對接收的數據進行二次計算,實現分析處理快速響應。

  人工智能技術助力衛星遙感數據融入千行百業。利用計算機視覺技術將是衛星遙感數據處理的重要趨勢,通過深度學習技術可以在確保成果質量的基礎上,大幅提升效率,正融入不同應用場景。

  航天商業化將開啟大眾服務窗口。航天的產品設計不再追求宇航級質量和要求,更加注重現有技術的不斷迭代和工業化量產。太空旅行、空間站商業化、太空電影拍攝逐步向大眾市場普及。

具體內容如下

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