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gpt通用人工智能

發(fā)布時(shí)間：2023-03-12 12:53:34 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 149 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于gpt通用人工智能的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、人工智能未來的發(fā)展前景怎么樣？
2、chatgtp怎么念
3、人工智能在未來能否廣泛使用？
4、達(dá)摩院發(fā)布 2022 十大科技趨勢：AI for Science 催生科研新范式

gpt通用人工智能

一、人工智能未來的發(fā)展前景怎么樣？

人工智能的發(fā)展前景還是挺不錯(cuò)的，目前學(xué)習(xí)人工智能領(lǐng)域發(fā)展的人才逐步增長，適應(yīng)了科技發(fā)展的潮流。人工智能的發(fā)展一共經(jīng)歷了六個(gè)發(fā)展期，隨著大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等科技的飛速發(fā)展，人工智能的發(fā)展也迎來了新高潮。

人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展可以推動智慧城市的建設(shè)和發(fā)展，人工智能化正在逐步推動資源的優(yōu)化配置和各企業(yè)的工作效率。

人工智能從最開始的專用智能向通用智能發(fā)展，之后向人機(jī)混合智能發(fā)展，最后向自主智能系統(tǒng)發(fā)展推動人類進(jìn)入普惠型智能社會，語音識別實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的關(guān)鍵技術(shù)，現(xiàn)在的機(jī)器人也越來越人工化。

人工智能有利也有弊，發(fā)展人工智能也要充分考慮到人工智能技術(shù)的局限性，理性健康的發(fā)展目標(biāo)才能推動社會的有利可持續(xù)發(fā)展。一般機(jī)器人是指不具有智能，只具有一般編程能力和操作功能的機(jī)器人，中國通信巨頭華為發(fā)布了自己的人工智能芯片并將其應(yīng)用于其智能手機(jī)產(chǎn)品，三星最新發(fā)布的語音助手Bixby已經(jīng)從軟件層升級為語音助手，長時(shí)間陷入了“你問我回答”模式，人工智能通過智能手機(jī)變得更貼近人們的生活。

在應(yīng)用水平上：隨著第五代移動通訊技術(shù)的發(fā)展，設(shè)備之間的聯(lián)通將有著更高的帶寬與更低的延遲，也就催生了更多人工智能的應(yīng)用，如自動駕駛、VR等等。為這些技術(shù)落地和應(yīng)用掃清了障礙。

而互聯(lián)網(wǎng)公司也將是最大的AI投入者。根據(jù)艾瑞數(shù)據(jù)分析，2019年中國科技企業(yè)技術(shù)研發(fā)投入約為4005億元，其中人工智能算法研發(fā)投入占比為9.3%，超370億元，且大部分投入來自互聯(lián)網(wǎng)科技公司。主要Al算法應(yīng)用領(lǐng)域計(jì)算機(jī)視覺、語音識別/語音合成，以及自然語言處理占比分別為22.5%、2.3%和7.1%，三者中計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)算法研發(fā)投入占比最大，這與視覺相關(guān)創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量、產(chǎn)業(yè)需求和政策導(dǎo)向呈正相關(guān)聯(lián)系，計(jì)算機(jī)視覺目前仍是中國最具代表性的Al應(yīng)用技術(shù)。

二、chatgtp怎么念

chatgpt的讀法是：tʃætgput。

chatgpt是一個(gè)合成詞，chat是指交談的意思，gpt是GUID Partition Table的縮寫，是指全局唯一標(biāo)示磁盤分區(qū)表格式。

chatgpt是美國openai公司發(fā)明的一種智能聊天機(jī)器人。chatgpt全稱為“chat Generative Pre-trained Transformer”，翻譯成中文就是生成型預(yù)訓(xùn)練變換模型。

chatgpt諧音讀法為“拆特級皮提”，讀的話也只需要讀前面的，后面三個(gè)字母是縮寫，一般不用讀全稱。chat的音標(biāo)為：[tʃæt]；含義為：聊天。這款對話機(jī)器人的表現(xiàn)還是十分的亮眼的。

chatgpt是一款由美國的人工智能公司 OpenAI發(fā)布的免費(fèi)的機(jī)器人對話模型，這個(gè)模型屬于GPT-3.5系列。用戶可以對chatgpt聊天很多內(nèi)容，包括普通的日常聊天對話，信息的資訊，撰寫文章詩詞作文，甚至修改代碼等等。

chatgpt可以很好地模擬一個(gè)人類的聊天行為，不再有之前哪些對話機(jī)器人的生澀感，反而會在理解能力和交互性表現(xiàn)上變得更為強(qiáng)大，也就是語言會更通順。

三、人工智能在未來能否廣泛使用？

人工智能在未來是會被廣泛應(yīng)用的，是未來發(fā)展的大趨勢，但人工智能未來的競爭壓力是會有的，它包括:機(jī)器翻譯、智能控制、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、語言和圖像理解、遺傳編程機(jī)器人工廠，自動程序設(shè)計(jì)，航天應(yīng)用，龐大的信息處理，儲存與管理，執(zhí)行化合生命體無法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等，這恰恰體現(xiàn)了人工智能專業(yè)的熱門，所以學(xué)習(xí)人工智能方面的專業(yè)是很不錯(cuò)的。

一、就業(yè)方向：

1、搜索方向，例如百度識圖、作業(yè)幫搜題等。視頻搜索也是搜索領(lǐng)域進(jìn)一步研究的方向；

2、計(jì)算機(jī)視覺和模式識別方向，其應(yīng)用領(lǐng)域包括智能辦公、智能交通、智慧城市等等；

3、醫(yī)學(xué)圖像處理，醫(yī)療設(shè)備和醫(yī)療器械很多都會涉及到圖像處理和成像技術(shù)。

4、無人駕駛領(lǐng)域，是人工智能重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域之一；

5、智慧生活和智慧城市等，包括交通、商業(yè)、生活的諸多領(lǐng)域?qū)霈F(xiàn)人工智能的影子。

二、人工智能發(fā)展前景

1、智能化是未來發(fā)展的重要趨勢之一。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)會陸續(xù)普及應(yīng)用，在這個(gè)大背景下，智能化必然是發(fā)展趨勢之一。

2、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然會帶動人工智能的發(fā)展。

互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)前正在從消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將綜合應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等相關(guān)技術(shù)來賦能廣大傳統(tǒng)行業(yè)，人工智能作為重要的技術(shù)之一，必然會在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的過程中釋放出大量的就業(yè)崗位。

3、人工智能技術(shù)將成為職場人的必備技能之一。

隨著智能體逐漸走進(jìn)生產(chǎn)環(huán)境，未來職場人在工作過程中將會頻繁的與大量的智能體進(jìn)行交流和合作，這對于職場人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相關(guān)技術(shù)。

四、達(dá)摩院發(fā)布 2022 十大科技趨勢：AI for Science 催生科研新范式

據(jù)介紹，《達(dá)摩院 2022 十大科技趨勢》采用了“定量發(fā)散，定性收斂”的分析方法，整個(gè)分析流程分為兩部分：

達(dá)摩院分析了 159 個(gè)領(lǐng)域近三年 770 萬篇公開論文、8.5 萬份專利，挖掘其中熱點(diǎn)領(lǐng)域及重點(diǎn)技術(shù)突破，深度訪談近 100 位科學(xué)家，提出了 2022 年可能照進(jìn)現(xiàn)實(shí)的十大科技趨勢，覆蓋人工智能、芯片、計(jì)算和通信等領(lǐng)域。

具體而言，這十大科技趨勢分別是：AI for Science、大小模型協(xié)同進(jìn)化、硅光芯片、綠色能源 AI、柔性感知機(jī)器人、高精度醫(yī)療導(dǎo)航、全域隱私計(jì)算、星地計(jì)算、云網(wǎng)端融合、XR 互聯(lián)網(wǎng)。

達(dá)摩院認(rèn)為，計(jì)算機(jī)科學(xué)改變科研的路徑是從下游逐漸走向上游。起初計(jì)算機(jī)主要用來做實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析與歸納。后來科學(xué)計(jì)算改變了科學(xué)實(shí)驗(yàn)的方式，人工智能結(jié)合高性能計(jì)算，在實(shí)驗(yàn)成本與難度較高的領(lǐng)域開始用計(jì)算機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的模擬，驗(yàn)證科學(xué)家的假設(shè)，加速科研成果的產(chǎn)出，如核能實(shí)驗(yàn)的數(shù)字反應(yīng)堆，能夠降低實(shí)驗(yàn)成本、提高安全性、減少核廢料產(chǎn)生。

近年，人工智能被證明能做科學(xué)規(guī)律發(fā)現(xiàn)，不僅在應(yīng)用科學(xué)領(lǐng)域，也能在基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮作用，如 DeepMind 使用人工智能來幫助證明或提出新的數(shù)學(xué)定理，輔助數(shù)學(xué)家形成對復(fù)雜數(shù)學(xué)的直覺。

達(dá)摩院預(yù)測， 在未來的三年內(nèi)，人工智能技術(shù)在應(yīng)用科學(xué)中將得到普遍應(yīng)用，在部分基礎(chǔ)科學(xué)中開始成為研究工具。

阿里達(dá)摩院城市大腦實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人華先勝在接受 InfoQ 采訪時(shí)表示，用 AI 去助力科研主要基于數(shù)據(jù)和計(jì)算這兩點(diǎn)，在數(shù)據(jù)和算力的基礎(chǔ)上形成 AI 能力。

“從本質(zhì)上來講，AI for Science 和 AI for Industry 差別不大，AI 也是作為推動領(lǐng)域發(fā)展的一個(gè)工具。只是這個(gè)領(lǐng)域有點(diǎn)不一樣，它的門檻比較高，因?yàn)槭强茖W(xué)家要做的事情，不是一個(gè)普通人、一般的技術(shù)工作人員可以做的事情。但是從本質(zhì)上來講，也是這個(gè)領(lǐng)域因?yàn)橛辛藬?shù)據(jù)，可以設(shè)計(jì)算法去挖掘數(shù)據(jù)中的’玄機(jī)’，去解決這個(gè)領(lǐng)域的問題?！?/p>

對于從業(yè)者而言，AI for Science 需要 AI 專家要去了解科學(xué)問題，需要科學(xué)家要去了解 AI 的原理?！癆I for Industry 的時(shí)候，其實(shí)是從單點(diǎn)的技術(shù)逐漸地走向了平臺化，AI for Science 的未來，我想也會逐步地走向平臺化。這個(gè)時(shí)候就是 AI 專家結(jié)合某個(gè)領(lǐng)域、某個(gè)學(xué)科，甚至是某個(gè)學(xué)科的某一類問題和科學(xué)家們一起去建造一個(gè)科研的平臺。這個(gè)時(shí)候科學(xué)家們可能有更大的自由度、更強(qiáng)大的工具，能夠更批量地去做科學(xué)研究，實(shí)現(xiàn)更加豐富、更加重要的科學(xué)突破?！比A先勝說道。

谷歌的 BERT、Open AI 的 GPT-3、智源的悟道、達(dá)摩院的 M6 等大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型取得了重要進(jìn)展，大模型的性能有了飛躍性提升，為下游的 AI 模型提供了發(fā)展的基礎(chǔ)。然而大模型訓(xùn)練對資源消耗過大，參數(shù)數(shù)量增加所帶來的性能提升與消耗提升不成比例，讓大模型的效率受到挑戰(zhàn)。

阿里達(dá)摩院智能計(jì)算實(shí)驗(yàn)室科學(xué)家楊紅霞在接受 InfoQ 采訪時(shí)表示，預(yù)訓(xùn)練大模型還有亟待突破的幾個(gè)課題：

達(dá)摩院認(rèn)為，大模型的參數(shù)規(guī)模發(fā)展將進(jìn)入冷靜期，大模型與相關(guān)聯(lián)的小模型協(xié)同將是未來的發(fā)展方向。大模型沉淀的知識與認(rèn)知推理能力向小模型輸出，小模型基于大模型的基礎(chǔ)疊加垂直場景的感知、認(rèn)知、決策、執(zhí)行能力，再將執(zhí)行與學(xué)習(xí)的結(jié)果反饋給大模型，讓大模型的知識與能力持續(xù)進(jìn)化，形成一套有機(jī)循環(huán)的智能系統(tǒng)，參與者越多，受惠者越多，模型進(jìn)化的速度也越快。

“大小模型的協(xié)同進(jìn)化也可以更好的服務(wù)于更加復(fù)雜的新場景，例如虛擬現(xiàn)實(shí)、數(shù)字人，需要云邊端的同時(shí)部署與交互，同時(shí)該體系對于保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私也更加的靈活，用戶可以在不同的端上維護(hù)自己的小模型。”楊紅霞向 InfoQ 說道。

清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授，北京智源人工智能研究院學(xué)術(shù)副院長唐杰表示，大模型的發(fā)展，在認(rèn)知智能方面，模型參數(shù)不排除進(jìn)一步增加的可能，但參數(shù)競賽本身不是目的，而是要探究進(jìn)一步性能提升的可能性。大模型研究同時(shí)注重架構(gòu)原始創(chuàng)新，通過模型持續(xù)學(xué)習(xí)、增加記憶機(jī)制、突破三元組知識表示方法等方法進(jìn)一步提升萬億級模型的認(rèn)知智能能力。在模型本身方面，多模態(tài)、多語言、面向編程的新型模型也將成為研究的重點(diǎn)。

達(dá)摩院預(yù)測，在未來的三年內(nèi)，在個(gè)別領(lǐng)域?qū)⒁源笠?guī)模預(yù)訓(xùn)練模型為基礎(chǔ)，對協(xié)同進(jìn)化的智能系統(tǒng)進(jìn)行試點(diǎn) 探索。在未來的五年內(nèi)，協(xié)同進(jìn)化的智能系統(tǒng)將成為體系標(biāo)準(zhǔn)，讓全社會能夠容易地獲取并貢獻(xiàn)智能系統(tǒng)的能力，往通用人工智能再邁進(jìn)一大步。

電子芯片發(fā)展逼近摩爾定律極限，集成技術(shù)進(jìn)步趨于飽和，高性能計(jì)算對數(shù)據(jù)吞吐要求不斷增長，亟需技術(shù)突破。

光子芯片不同于電子芯片，技術(shù)上另辟蹊徑，用光子代替電子進(jìn)行信息傳輸，可以承載更多的信息和傳輸更遠(yuǎn)的距離。光子彼此間的干擾少、提供相較于電子芯片高兩個(gè)數(shù)量級的計(jì)算密度與低兩個(gè)數(shù)量級的能耗。相較于量子芯片，光子芯片不需要改變二進(jìn)制的架構(gòu)，能夠延續(xù)當(dāng)前的計(jì)算機(jī)體系。光子芯片需要與成熟的電子芯片技術(shù)融合，運(yùn)用電子芯片先進(jìn)的制造工藝及模塊化技術(shù)，結(jié)合光子和電子優(yōu)勢的硅光技術(shù)將是未來的主流形態(tài)。

北京大學(xué)教授，上海光機(jī)所特聘首席研究員周治平表示，達(dá)摩院選擇“硅光芯片”作為 2022 年 10 大科技趨勢之一，印證了該技術(shù)在信息通信領(lǐng)域的巨大應(yīng)用價(jià)值。硅光芯片的進(jìn)一步擴(kuò)展是硅基光電子芯片：利用集成電路的設(shè)計(jì)方法和制造工藝，將微納米量級的光子、電子、及光電子器件異質(zhì)集成在同一硅襯底上，形成一個(gè)完整的具有綜合功能的新型大規(guī)模光電集成芯片。它更加顯著地反映了人類社會在納米技術(shù)方面的持續(xù)努力以及對更小型器件和更緊湊系統(tǒng)的極大興趣。

達(dá)摩院預(yù)測，光電融合是未來芯片的發(fā)展趨勢，硅光子和硅電子芯片取長補(bǔ)短，充分發(fā)揮二者優(yōu)勢，促使算力的持續(xù)提升。未來三年，硅光芯片將支撐大型數(shù)據(jù)中心的高速信息傳輸；未來五到十年，以硅光芯片為基礎(chǔ)的光計(jì)算將逐步取代電子芯片的部分計(jì)算場景。

綠色能源的大規(guī)模開發(fā)和利用已經(jīng)成為當(dāng)今世界能源發(fā)展的主要方向。在高比例綠色能源并網(wǎng)的趨勢下，傳統(tǒng)電力系統(tǒng)難以應(yīng)對綠色能源在大風(fēng)、暴雨、雷電等天氣下發(fā)電功率的不確定性，以及復(fù)雜故障及時(shí)響應(yīng)的應(yīng)對能力。

在運(yùn)行監(jiān)測過程中，參數(shù)核驗(yàn)和故障監(jiān)測仍需要大量的人工參與，故障特征提取困難，識別難度大。針對大規(guī)模綠色能源并網(wǎng)在穩(wěn)定、運(yùn)行和規(guī)劃上面臨的各種挑戰(zhàn)，以人工智能為主的新一代信息技術(shù)將對能源系統(tǒng)整體的高效穩(wěn)定運(yùn)行提供技術(shù)保障和有力支撐。

人工智能與能源電力的深度融合，將推動大規(guī)模新能源發(fā)電、并網(wǎng)、輸送、消納和安全運(yùn)行，完成對能源系統(tǒng)的升級改造。

中國電科院首席系統(tǒng)架構(gòu)師周二專認(rèn)為，新型電力系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)智能調(diào)控、運(yùn)行推演將離不開 AI 技術(shù)，在 AI 技術(shù)的支撐下構(gòu)建多個(gè)物理電網(wǎng)和 IT 應(yīng)用程序交互的數(shù)字孿生體，每個(gè)數(shù)字孿生體解決某一個(gè)場景或某一個(gè)方面的電網(wǎng)運(yùn)行問題。這樣，當(dāng)有足夠的孿生體構(gòu)成電網(wǎng)調(diào)控?cái)?shù)字孿生系統(tǒng)來解決電網(wǎng)運(yùn)行問題的各個(gè)方面，即可實(shí)現(xiàn)智能調(diào)控。

達(dá)摩院預(yù)測，在未來的三年內(nèi)，人工智能技術(shù)將幫助電力系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模綠能消納，能源供給在時(shí)間和空間維度上能夠互聯(lián)互濟(jì)，網(wǎng)源協(xié)調(diào)發(fā)展，彈性調(diào)度，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的安全、高效、穩(wěn)定運(yùn)行。

機(jī)器人是技術(shù)的集大成者，在過去硬件、網(wǎng)絡(luò)、人工智能、云計(jì)算的融合發(fā)展下，技術(shù)成熟度有了飛躍式地進(jìn)展，機(jī)器人朝向多任務(wù)、自適應(yīng)、協(xié)同化的路線發(fā)展。

柔性機(jī)器人是重要的突破代表，具有柔軟靈活、可編程、可伸縮等特征，結(jié)合柔性電子、力感知與控制等技術(shù)，可適應(yīng)多種工作環(huán)境，并在不同任務(wù)中進(jìn)行調(diào)節(jié)。近年柔性機(jī)器人結(jié)合人工智能技術(shù)，使得機(jī)器人具備感知能力，提升了通用性與自主性，降低對預(yù)編程的依賴。

柔性感知機(jī)器人增加了對環(huán)境的感知能力(包含力、視覺、聲音等)，對任務(wù)的遷移能力增強(qiáng)，不再像傳統(tǒng)機(jī)器人需要窮舉可能性，并且可執(zhí)行依賴感知的任務(wù)(如醫(yī)療手術(shù))，拓展機(jī)器人的適用場景。另一個(gè)優(yōu)勢是在任務(wù)中的自適應(yīng)能力，面向突發(fā)變化能夠及時(shí)反應(yīng)，準(zhǔn)確地完成任務(wù)并避免問題發(fā)生。

達(dá)摩院預(yù)測，未來五年內(nèi)，柔性機(jī)器人將充分結(jié)合深度學(xué)習(xí)帶來的智能感知能力，能面向廣泛場景，逐步替代傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人，成為產(chǎn)線上的主力設(shè)備。同時(shí)在服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)化，在場景、體驗(yàn)、成本方面具備優(yōu)勢，開始規(guī)模化應(yīng)用。

傳統(tǒng)醫(yī)療依賴醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)，猶如人工尋路，效果參差不齊。人工智能與精準(zhǔn)醫(yī)療深度融合，專家經(jīng)驗(yàn)和新的輔助診斷技術(shù)有機(jī)結(jié)合，將成為臨床醫(yī)學(xué)的高精度導(dǎo)航系統(tǒng)，為醫(yī)生提供自動指引，幫助醫(yī)療決策更快更準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)重大疾病的可量化、可計(jì)算、可預(yù)測、可防治。

預(yù)計(jì)未來三年，以人為中心的精準(zhǔn)醫(yī)療將成為主要方向，人工智能將全面滲透在疾病預(yù)防和診療的各個(gè)環(huán)節(jié)，成為疾病預(yù)防和診療的高精度導(dǎo)航協(xié)同。而隨著因果推理的進(jìn)一步發(fā)展，可解釋性有望實(shí)現(xiàn)突破，人工智能將為疾病的預(yù)防和早診早治提供有力的技術(shù)支撐。

數(shù)據(jù)安全保護(hù)與數(shù)據(jù)流通是數(shù)字時(shí)代的兩難問題，破解之道是隱私計(jì)算。過去受制于性能瓶頸、技術(shù)信任不足、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問題，隱私計(jì)算尚只能在少量數(shù)據(jù)的場景下應(yīng)用。隨著專用芯片、加密算法、白盒化、數(shù)據(jù)信托等技術(shù)融合發(fā)展，隱私計(jì)算有望跨越到海量數(shù)據(jù)保護(hù)，數(shù)據(jù)源將擴(kuò)展到全域，激發(fā)數(shù)字時(shí)代的新生產(chǎn)力。

浙江大學(xué)教授，浙江大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院院長任奎表示，隱私計(jì)算不是某個(gè)單項(xiàng)技術(shù)，而是大一統(tǒng)的稱呼，包括最早 1982 年提出的安全多方計(jì)算，到后來的同態(tài)加密、可信計(jì)算、差分隱私等等。但隱私計(jì)算早前并不具備太大的實(shí)用價(jià)值，像全同態(tài)加密理論上很好，但性能開銷過大，實(shí)際使用很困難?，F(xiàn)在隨著硬件加速和軟件創(chuàng)新，我們逐漸看到實(shí)用化的趨勢，當(dāng)然這還有個(gè)過程。

達(dá)摩院預(yù)測，未來三年，全域隱私計(jì)算技術(shù)將在性能和可解釋性上有新的突破，或?qū)⒊霈F(xiàn)數(shù)據(jù)信托機(jī)構(gòu)提供基于隱私計(jì)算的數(shù)據(jù)共享服務(wù)。

基于地面網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算的數(shù)字化服務(wù)局限在人口密集區(qū)域，深空、海洋、沙漠等無人區(qū)尚是服務(wù)的空白地帶。高低軌衛(wèi)星通信和地面移動通信將無縫連接，形成空天地海一體化立體網(wǎng)絡(luò)。由于算隨網(wǎng)動，星地計(jì)算將集成衛(wèi)星系統(tǒng)、空中網(wǎng)絡(luò)、地面通信和云計(jì)算，成為一種新興的計(jì)算架構(gòu)，擴(kuò)展數(shù)字化服務(wù)的空間。

阿里達(dá)摩院 XG 實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人張銘認(rèn)為，星地計(jì)算要真正能夠?qū)崿F(xiàn)成功商用和規(guī)?；l(fā)展，仍涉及到不少核心技術(shù)的突破。

以低軌衛(wèi)星終端為例，一是要以場景需求和商用價(jià)值為導(dǎo)向，二是需要從技術(shù)突破和解決工程問題等角度出發(fā)，設(shè)計(jì)高性能、低成本、適應(yīng)場景多的商用產(chǎn)品。例如在關(guān)鍵技術(shù)方面，如何設(shè)計(jì)新型毫米波相控陣天線，以及相應(yīng)的波束賦形控制算法，以低成本方式滿足性能指標(biāo)要求；如何設(shè)計(jì)新型星地通信協(xié)議，滿足衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)多用戶、移動性、復(fù)雜動態(tài)業(yè)務(wù)需求；此外，在終端集成和優(yōu)化方面，還存在很多工程問題需要突破和解決，從而滿足海陸空不同場景下多方位需求。

達(dá)摩院預(yù)測，未來三年，低軌衛(wèi)星數(shù)量會迎來爆發(fā)式增長，與高軌衛(wèi)星共同組成衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)。在未來五年，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)與地面網(wǎng)絡(luò)將無縫結(jié)合形成天地一體的泛在互聯(lián)網(wǎng)，衛(wèi)星及其地面系統(tǒng)成為新型計(jì)算節(jié)點(diǎn)，在各類數(shù)字化場景中發(fā)揮作用。

新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展將推動云計(jì)算走向云網(wǎng)端融合的新計(jì)算體系，并實(shí)現(xiàn)云網(wǎng)端的專業(yè)分工：云將作為腦，負(fù)責(zé)集中計(jì)算與全局?jǐn)?shù)據(jù)處理；網(wǎng)絡(luò)作為連接，將多種網(wǎng)絡(luò)形態(tài)通過云融合，形成低延時(shí)、廣覆蓋的一張網(wǎng)；端作為交互界面，呈現(xiàn)多元形態(tài)，可提供輕薄、長效、沉浸式的極致體驗(yàn)。云網(wǎng)端融合將促進(jìn)高精度工業(yè)仿真、實(shí)時(shí)工業(yè)質(zhì)檢、虛實(shí)融合空間等新型應(yīng)用誕生。

達(dá)摩院預(yù)測，在未來兩年內(nèi)，將有大量的應(yīng)用場景在云網(wǎng)端融合的體系運(yùn)行，伴隨著更多依云而生的新型設(shè)備，帶來更極致、更豐富地用戶體驗(yàn)。

隨著端云協(xié)同計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)字孿生等技術(shù)發(fā)展，以沉浸式體驗(yàn)為核心的 XR（未來虛實(shí)融合）互聯(lián)網(wǎng)將迎爆發(fā)期。眼鏡有望成為新的人機(jī)交互界面，推動形成有別于平面互聯(lián)網(wǎng)的 XR 互聯(lián)網(wǎng)，催生從元器件、設(shè)備、操作系統(tǒng)到應(yīng)用的新產(chǎn)業(yè)生態(tài)。XR 互聯(lián)網(wǎng)將重塑數(shù)字應(yīng)用形態(tài)，變革娛樂、社交、工作、購物、教育、醫(yī)療等場景交互方式。

達(dá)摩院預(yù)測，未來三年內(nèi)會產(chǎn)生新一代的 XR 眼鏡，融合 AR 與 VR 的技術(shù)，利用端云協(xié)同計(jì)算、光學(xué)、透視等技術(shù)將使得外形與重量接近于普通眼鏡，XR 眼鏡成為互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵入口，得到大范圍普及。

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