2019年，区块链财产的开展翻开了宏大的设想空间。区块链该当用来处理实践成绩，效劳实体经济，发生社会代价。当前，区块链手艺使用已延长到数字金融、数字当局、智能制作、可托司法、供给链办理、社会民生建立等多个范畴。在一切手艺中，区块链比起野生智能、大数据等其他手艺，它的枢纽劣势在于可以革新和提拔旧的消费干系，成为数字经济下的“根底设备”。

　　在冯诺依曼架构下，“存储墙”即中心处置器和存储器之间的机能鸿沟不断是搅扰计较体系的瓶颈成绩。关于野生智能这类海量数据所驱动的使用，传统架构的缺点愈加原形毕露，其算力完整受制于访存带宽，同时整体功耗因计较与存储之间的高带宽数据活动而急剧飙升美国新兴科技公司美国新兴科技公司。

　　将数据存储和计较相交融的存内计较手艺是处理这一窘境的主要路子，它将成为打破AI算力瓶颈的枢纽抓手之一。传统架构的劣势是其相对成熟的东西链和牢靠的设想流程，因而完成存内计较手艺在AI芯片上的普遍使用还必需进一步着眼于开展包罗算法框架、编译器、仿真器、电路设想与器件模子在内的整套手艺系统。

　　野生智能是引领这一轮科技反动、财产变化和社会开展的计谋性手艺，具有溢出动员性很强的头雁效应。当前，新一代野生智能正在环球范畴内兴旺开展，增进人类社会糊口、消费和消耗形式宏大变化，为经济社会开展供给新动能，鞭策经济社会高质量开展，加快新一轮科技反动和财产变化。

　　现今，都会正成为财产互联网最大的使用处景，跟着5G、野生智能和大数据等手艺的不竭完美与场景化落地，人们看到了更多的开展远景。以都会视频多维数据为中心，交融智能社区、轨道交通、医疗、教诲等多种场景，各行各业主动操纵多种前沿手艺，不竭放慢立异，构建都会级的数据平台，突破差别场景的数据孤岛，打造面向都会智能的数据湖、算力中间和AI赋能平台，并完成都会智能的不竭晋级，完成都会智能的自立退化，打造新一代的智能都会。

　　数字经济举动开展加快，需求各行业共同更加高效和通明。及时高科技手艺有哪些、可托、极低相同本钱的区块链手艺刚好满意了数字经济企业的上述理想需求。“云+区块链”手艺的开展也低落了传统企业向区块链转型的门坎。区块链范围化使用并走入群众的确可期。

　　基于智能都会的自立退化模子，完成常识和数据结合优化的人机混淆智能，用以驱动都会管理和办理决议计划，完成效劳都会计划、政务、财产、民生的代价输出。跟着野生智能、边沿计较、芯片等手艺开展，能从视频中提取的有代价的内容会愈来愈丰硕、快速和精确，视频数据势必成为将来都会管理中心数据之一。并且连续增长的海量数据的积聚，也给智能都会计较带来了宏大的应战，因而海量视频数据及时性端边云的交融计较、自立退化、人机混淆智能成为都会数据管理枢纽，经由过程深层使用代价和行业数据交融使用完成智能都会建立。

　　20世纪90年月科学家在尝试上胜利做出首个量子比特，人们发明之前玄而又玄的量子比特竟然能完成，这惹起学术圈极大震惊。借助于微纳米器件分解工艺的前进，科学家们发明野生操控电子曾经在手艺层面上具有了可行性。

　　现在开源芯片、火速设想、Chiplet等一系列新的芯片设想办法与形式开端快速开展并互相交融构成化学反响，无望在将来进一步对芯片设想停止解耦，进步芯片模块的复费用，从而收缩芯片设想周期、低落芯片设想本钱。将来当芯片设想的门坎完成数目级地低落，将有能够推翻IT手艺开辟形式——当软件工程师经由过程几个月开辟出新的软件功用，芯片设想工程师很快便能完成出响应的加快芯片，从而构成更高效的软硬件协同的处理计划。芯片设想门坎的低落，也将有助于人材的培育，有助于开释芯片财产的立异活泼度，吸收更多本钱投入，从而繁华全部财产。

　　拓扑质料是已往十年凝集态范畴里的一颗灿烂明珠，它使得凝集态这门比力陈腐的学科抖擞出了重生，得以在21世纪各类新观点和新科技的夹攻陷持续抬头挺进。它也指导了一种实际指点尝试的研讨方法。将它与量子计较分离，是1+12。拓扑量子计较，无望成为2020年后十年的潜力科技。

　　2019年，谷歌43个量子比特的完成，从某种意义上来讲，构架起一个从尝试室走向产业化的桥梁，给了我们一个将尝试室根底科研功效和产业集成化系统停止高服从分离的范本。

　　回忆集成电路开展过程，存储器芯片的开展速率远低于处置器芯片的开展速率高科技手艺有哪些，二者之间的缺口仍在不竭拉大，存储墙成为限制处置器机能进一步提拔的次要瓶颈之一。这一成绩特别对访存麋集型使命影响最为较着，以深度神经收集为代表的AI算法刚好具有访存麋集的特性。

　　从物理素质角度来说，拉近计较部件与存储部件的间隔，削减单元数据搬运的本钱美国新兴科技公司，是处理存储墙成绩的底子手腕。近存计较、存内计较和存算交融都是处理存储墙成绩的无益测验考试。比年来，相干手艺百花齐放、万马齐喑，尚属于合作前手艺。在新器件、新机理、新电路、新架构方面的打破，将无望带来推翻性变化。

　　野生智能纯手艺和算法的投资时机曾经已往，今朝时机在场景和手艺交融的碎片化深度使用阶段。今朝鞭策野生智能开展的是需求与场景，现今时期的快速开展，场景与需求发作着变革，传统财产本钱高、服从低、招工难等弊真个频仍表露，鞭策着传统财产智能化晋级的脚步，将机械主动化不只可以进步财产开展的服从，更能够完成财产的晋级换代，构成新业态，催生新的经济增加点。

　　本年在NeurIPS 2019大会上图灵奖得主Yoshua Bengio指出当前的深度进修次要就在做System 1的工作，而短少System 2所需求的推理和逻辑处置才能。开展具有认知才能的野生智能体系是野生智能开展的将来。这不只是将来深度进修需求偏重思索的，更多是下一代野生智能鼓起的根底。一个可行的思绪是认知图谱=常识图谱+认知推理+逻辑天生，但怎样完成认知智能亟须学术界和产业界的进一步深化研讨。

　　好比，在传统纺织行业，野生智能就起到了很好的鞭策感化。该行业本来的消费力低下，次要缘故原由在于本来的纺织手艺多数如故依靠于传统手工消费、建造及查验。野生验布的缺陷是精度低、速率慢和招工难，以是数字化、智能化的革新势在必行。

　　野生智能最早是在1956年提出的，最早提出是期望机用具有人的感知、动作、推理与决议计划的才能，而跟着时期的演变，今朝从研讨范畴讲，期望机械可以具有自立的智能，机械在数据与场景的根底上，不只可以替代身类反复性的劳动，同时可以和人一样停止自我退化、考虑，从“感知智能”向“认知智能”停止改变，同时自立退化和混淆智能的开展也在不竭完美和成熟，这是今朝野生智能范畴对野生智能新的界说，将来很长一段工夫城市是人机混淆智能阶段。

　　开源IP核、Chisel言语和芯粒（Chiplet）手艺在差别条理上成为完成芯片火速开辟的使能手艺。开源IP核低落了芯片设想的进入门坎，Chisel言语进步了硬件笼统条理，而芯粒则为体系级芯片设想供给了极新路子。特别是将来跟着异质集成高科技手艺有哪些、三维集成等手艺的成熟，摩尔定律将在全新维度上得以持续。

　　另外一方面，RISC-V开源指令架构在环球的疾速推行曾经催生了开源芯片的生态体系。各种SoC芯片在RISC-V的赋能下能够快速开辟出来，从而疾速满意多样化的使用需求。此后该当进一步增强开源芯片社区的根底设备建立，产学研各界供给更多的手艺赋能，使高低流企业都能受益于新的芯片设想形式。同时勤奋完成产教交融，操纵新形式开放度高、理论性强的劣势鼎力培育芯片设想的优良人材。

　　反观人的认知体系则差别，认知实际以为人的认知体系包罗两个子体系：System 1即直觉体系，次要卖力快速、无认识、非言语的认知，好比当人被问到一个成绩的时分，能够下认识的大概说风俗性的答复，这就属于System1的范围。System 2是逻辑阐发体系，是无意识的、带逻辑、计划、推理和能够言语表达的体系。人在经由过程System 2处置成绩的时分，常常要搜集相干数据、停止逻辑阐发和推理，终极做出决议计划。

　　我们也必需明白，野生智能在赋能使用同时，正面对“勇闯无人区”宏大应战，如感知智能顺应性差、认知机理不明、通用智能开展乏力等。从感知智能向认知智能迈进以付与机械推理之术、由机械零丁完成单一使命转成机械互相合作来完成都会级庞大任务、对躲藏在数据这一野生智能燃料引擎中的隐私予以正视以鞭策数据同享、有机和谐存算才能来破解冯诺伊曼架构中“内存墙”枷锁，都是鞭策新一代野生智能开展的有力抓手高科技手艺有哪些。

　　周期长、服从低且不容易迭代保护的确是传统芯片设想形式的痛点，火速设想办法和开源芯片手艺将连续鞭策芯片的设想办法学和响应财产生态情况的变化。

　　野生智能开展到明天大要阅历了三个次要的阶段：标记推理与感知机、几率进修与常识库、深度进修与常识图谱。今朝的智能体系在感知方面曾经到达以至逾越人类程度，但在可注释性、宁静牢靠等方面还存在许多不敷。

　　经由过程接纳高度模块化和高度笼统性的硬件建构言语（比方伯克利开辟的Chisel或斯坦福开辟的Spatial），可以快速完成芯片原型的搭建，从而面临市场不竭变革的需求完成机能的尽快评价和设想的迭代优化。

　　纵观处置器设想办法开展过程，恰是一个将处置器芯片设想不竭模块化、解耦化的历程。每次设想办法的变化都大幅提拔设想服从，不只低落芯片设想门坎，同时也孕育出新的天下领军企业。比方，1980年的无晶圆厂（Fabless）形式是将设想与制作解耦，低落了设想门坎，从而孕育出nVidia、Xilinx等企业；“IP核+SoC集成”形式是对芯片设想阶段的进一步解耦，孕育出ARM、高通等一批天下级企业。

　　对区块链手艺的正视，不只是对其自己手艺特性的推许，更是该当掌握手艺改革带来的轨制变化契机，进一步存眷区块链金融立异与国度管理的有机交融。

　　当前集成电路手艺和财产正处在枢纽变化窗口期：一方面，摩尔定律颠末五十余年高速开展后不成制止地遭受物理极限，制作工艺迭代愈发迟缓；另外一方面，云计较、物联网和野生智能催生出大批碎片化、定制化使用需求。传统集成电路设想财产形式以寻求“量大面广”为目的，将来“小步试错、快速迭代”将成为主要趋向。