新材料實現突破，AI走進醫療…2021將迎來哪些科技新趨勢？
2020年即將走向尾聲，疫情并未阻擋科技前進的腳步，量子計算、基礎材料、生物醫療等領域的一系列重大科技突破紛至沓來。面對即將到來的2021年，后疫情時代下的基礎技術及科技產業將如何實現發展與突破？
12月28日，阿里巴巴達摩院發布2021十大科技趨勢，為科技行業提供了全新預測，涉及領域包括材料技術、AI、人機交互、數據與云計算等。這也是達摩院成立三年以來第三次發布年度科技趨勢。
新材料突破物理極限，降低整體能耗
據達摩院預測，材料技術將成為2021年科技發展的重要趨勢之一。
受限于成本高昂、生產工藝不成熟等問題，諸多新型材料尚未實現大規模應用。達摩院認為，未來幾年，以氮化鎵（GaN）和碳化硅（SiC）為代表的第三代半導體材料將在材料生長、器件制備等技術上實現突破。兩者具備耐高溫、耐高壓、高頻率、大功率、抗輻射等優點，但受工藝和成本因素限制，多年來僅限于小范圍應用。
近年來，隨著材料生長、器件制備等技術的不斷突破，第三代半導體的性價比優勢逐漸顯現并正在打開應用市場：SiC元件已用于汽車逆變器，GaN快速充電器也大量上市。因此，達摩院預測第三代半導體材料將進一步突破，應用于5G基站、新能源汽車、特高壓、數據中心等新基建場景，大幅降低整體能耗。
同時，新材料的價值遠不止提供更優的性能，它還能突破傳統材料物理極限。
達摩院預測，碳基材料作為制作柔性設備的核心材料，將走出實驗室并制備可隨意伸縮、彎曲的柔性電子設備。
柔性電子發展的主要瓶頸在于材料，目前的柔性材料“柔性不足”容易失效，或電性不如“硬質”硅基電子。近年來，碳基材料的技術突破為柔性電子提供了更好的材料選擇，例如用該材料制作的電子皮膚不僅機械特性與真實皮膚相似，還有外界環境感知功能。
AI實現全局智能 提升醫藥研發效率
過去幾年，AI技術已經深度融入傳統產業，例如AI走進制造企業，提升質檢工作效率。在醫療領域，AI目前已廣泛應用于醫療影像、病歷管理等輔助診斷場景，但在疫苗研發及藥物臨床研究的應用依舊處于探索階段，運用AI研發藥物并成功上市的案例極為鮮見。
達摩院認為，新型AI算法的迭代及算力突破將解決藥物分子靶點確證、藥物可成藥性等難題，例如在疫苗研發過程中，AI可自動輸入有效化合物模型，然后與電腦合成程序產生的數億種不同的化學化合物對比篩選，最終快速找到疫苗的優質候選化合物，將有效解決疫苗/藥物研發周期長、成本高等難題。
達摩院同時指出，AI應用于生產環節只是開始，汽車、消費電子、服裝、鋼鐵、化工等信息化基礎良好的行業也將實現供應鏈、生產、資產、物流、銷售等各環節的全局智能，最終實現生產及運營效率的大幅提升。
后疫情時代，材料技術、AI醫藥研發將實現突破。同時，達摩院預測人機交互、云計算、智慧城市等也將成為2021年科技發展重點領域：
趨勢一：以氮化鎵、碳化硅為代表的第三代半導體迎來應用大爆發
以氮化鎵（GaN）和碳化硅（SiC）為代表的第三代半導體，將于未來5年廣泛應用于5G基站、新能源汽車、特高壓、數據中心等場景。
趨勢二：后“量子霸權”時代，量子糾錯和實用優勢成核心命題
2020年為后“量子霸權”元年，世界對量子計算的投入持續上漲，技術和生態蓬勃發展，多個平臺異彩繽紛。這一潮流將在2021年繼續推高社會的關注和期待，量子計算的研究需要證明自身的實用價值；業界需要聚焦“后霸權”時代的使命：協同創新，解決眾多的科學和工程難題，為早日到達量子糾錯和實用優勢兩座里程碑鋪路奠基。
趨勢三：碳基技術突破加速柔性電子發展
柔性電子是指經扭曲、折疊、拉伸等形狀變化后仍保持原有性能的電子設備，可用作可穿戴設備、電子皮膚、柔性顯示屏等。近年來，碳基材料的技術突破為柔性電子提供了更好的材料選擇：碳納米管這一碳基柔性材料的質量已可滿足大規模集成電路的制備要求，且在此材料上制備的電路性能超過同尺寸下的硅基電路；而另一碳基柔性材料石墨烯的大面積制備也已實現。
趨勢四：AI提升藥物及疫苗研發效率
AI已廣泛應用于醫療影像、病歷管理等輔助診斷場景。未來，AI與疫苗、藥物臨床研究的結合可以減少重復勞動與時間消耗，提升研發效率，極大的推動醫療服務和藥物的普惠化。
趨勢五：腦機接口幫助人類超越生物學極限
腦機接口是新一代人機交互和人機混合智能的關鍵核心技術。腦機接口這一新技術領域探索性的將大腦與外部設備進行通信，并借由腦力意念控制機器。例如在控制機械臂等方面幫助提升應用精度，將為神智清醒，思維健全，但口不能言、手不能動的患者提供精準康復服務。
趨勢六：數據處理實現“自治與自我進化”
傳統數據處理面臨存儲成本高、集群管理復雜、計算任務多樣性等巨大挑戰。因此，通過智能化方法實現數據管理系統的自動優化成為未來數據處理發展的必然選擇。人工智能和機器學習手段逐漸被廣泛應用于智能化的冷熱數據分層、異常檢測、智能建模、資源調動、參數調優、壓測生成、索引推薦等領域，有效降低數據計算、處理、存儲、運維的管理成本，實現數據管理系統的“自治與自我進化”。
趨勢七：云原生重塑IT技術體系
在傳統IT開發環境里，產品開發上線周期長、研發效能不高，云原生架構充分利用了云計算的分布式、可擴展和靈活的特性，更高效地應用和管理異構硬件和環境下的各類云計算資源，通過方法論工具集、最佳實踐和產品技術，開發人員可專注于應用開發過程本身。未來，芯片、開發平臺、應用軟件乃至計算機等將誕生于云上，可將網絡、服務器、操作系統等基礎架構層高度抽象化，降低計算成本、提升迭代效率，大幅降低云計算使用門檻、拓展技術應用邊界。
趨勢八：農業邁入數據智能時代
傳統農業產業發展存在土地資源利用率低和從生產到零售鏈路脫節等瓶頸問題。以物聯網、人工智能、云計算等為代表的科學技術正在與農業產業深度融合，打通農業產業的全鏈路流程。結合新一代傳感器技術，農田地面數據信息得以實時獲取和感知，并依靠大數據分析與人工智能技術快速處理海量領域農業數據，實現農作物監測、精細化育種和環境資源按需分配。同時，通過5G、物聯網、區塊鏈等技術的應用確保農產品物流運輸中的可控和可追溯，保障農產品整體供應鏈流程的安全可靠。農業將告別“靠天”吃飯進入智慧農業時代。
趨勢九：工業互聯網從單點智能走向全局智能
受實施成本和復雜度較高、供給側數據難以打通、整體生態不夠完善等因素限制，目前的工業智能仍以解決碎片化需求為主。疫情中數字經濟所展現出來的韌性讓企業更加重視工業智能的價值，加之數字技術的進步普及、新基建的投資拉動，這些因素將共同推動工業智能從單點智能快速躍遷到全局智能，特別是汽車、消費電子、品牌服飾、鋼鐵、水泥、化工等具備良好信息化基礎的制造業，貫穿供應鏈、生產、資產、物流、銷售等各環節在內的企業生產決策閉環的全局智能化應用將大規模涌現。
趨勢十：智慧運營中心成為未來城市標配
在過去10年時間里，智慧城市借助數字化手段切實提升了城市治理水平。但在新冠疫情防控中，一些所謂的智慧城市集中暴露問題，特別是由于“重建設輕運營”所導致的業務應用不足。在此背景下，城市管理者希望通過運營中心盤活數據資源、推動治理與服務的全局化、精細化和實時化。而AIoT技術的日漸成熟和普及、空間計算技術的進步，將進一步提升運營中心的智慧化水平，在數字孿生基礎上把城市作為統一系統并提供整體智慧治理能力，進而成為未來城市的數字基礎設施。
