信息科技領域近期發展態勢分析

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房俊民, 唐川, 張娟. 信息科技領域近期發展態勢分析[J]. 世界科技研究與發展, doi:10.16507/j.issn.1006-6055.2018.02.006.

房俊民，唐川，張娟（中國科學院成都文獻情報中心）

摘要：本文分析了全球信息科技領域近兩年的發展態勢，綜合比較了重要的科技戰略、規劃與政策，回顧了重大科技前沿及突破性進展，梳理了信息科技中長期發展主要趨勢和發展規律，可供相關戰略分析與決策參考。

關鍵詞：信息科技；發展態勢；戰略；進展；趨勢

doi:10.16507/j.issn.1006-6055.2018.02.006

1 引言

全球新舊經濟交替的進程逐步深入，傳統經濟持續低迷，數字經濟異軍突起。隨著信息技術領域不斷克服自身發展瓶頸以及在需求的不斷牽引下，信息技術進入全面滲透、跨界融合、加速創新、引領發展的新階段。為把握近兩年信息科技領域的新態勢和特點，本文針對各國發布的相關科技戰略規劃與政策、取得的重大突破與進展、多方對未來發展趨勢的判斷等三方面內容進行了剖析。

2 信息科技領域近兩年發展態勢

2.1 重要科技戰略、規劃與政策

2.1.1 人工智慧研發備受各國政府重視

美、日、法、英等各國政府近年均發布了人工智慧相關研發戰略或計劃，彰顯了各國政府部門對人工智慧研發的重視。

美國聯邦政府2016年10月發布《國家人工智慧研發戰略規劃》，確定了美國人工智慧研發的整體框架以及七項優先戰略；同月，發布《為未來人工智慧做好準備》報告，闡述了人工智慧的發展現狀、未來機遇、潛在問題，並針對美國聯邦政府、公共機構和公眾提出了23項具體建議措施。次月，美國國家科學基金會（NSF）在「國家機器人計劃2.0」項目指南中提出要重點推動協作式機器人的研發與廣泛應用，關鍵研發方向包括人機協作技術、人機交互技術、可擴展性、協作式機器人的物理實現、降低准入門檻、協作式機器人的社會影響。

日本政府在其「第5期科學技術基本計劃」（2016年1月）中提出要實現「超智能社會」（Society 5.0），在必要的時間向必要的人提供必要的事物與服務，滿足社會的多樣化需求，克服年齡、性別、地域、語言等各種差異，使所有人都能享受高質量服務，過上舒適愉快的生活。

法國政府於2017年3月發布《法國人工智慧戰略》，強調將圍繞智能感知、人機互動、語言理解、機器學習、集體智能、強人工智慧等問題開展前沿研究，同時促進人工智慧技術向其他經濟領域轉化，並結合經濟、社會與國家安全問題考慮人工智慧的發展。

英國政府在2017年10月發布《發展英國的人工智慧產業》報告，提出將提升數據的可獲性，建設國家級人工智慧和數據科學研究所，建立英國人工智慧委員會，鼓勵發展基於人工智慧的大規模網路開放課程（MOOC）和持續的在線專業發展課程，通過產業基金和小企業研究計劃解決人工智慧領域的各種挑戰。

我國工、發改委、財政部於2016年4月共同發布《機器人產業發展規劃（2016—2020年）》，提出要突破弧焊機器人、全自主編程智能工業機器人等十大標誌性產品，並全面突破高精密減速器、高性能伺服電機和驅動器、高性能控制器等五大關鍵零部件；我國國務院2017年7月又發布《新一代人工智慧發展規劃》。

2.1.2 美、歐、日、中緊鑼密鼓布局量子信息技術研發

各個國家和組織在量子信息技術領域的重點布局各有不同。

美國國家科學技術委員會2016年7月發布《推進量子信息科學：國家挑戰與機遇》，呼籲美國將量子信息科學作為聯邦政府投資的優先事項，全面推進量子感測與計量、量子通信、量子模擬和量子計算等領域等方向的研發，並通過政產研通力合作來確保美國在該領域的領導地位，增強國家安全與經濟競爭力。

歐盟委員會2016年3月發布《量子宣言》投資10億歐元開展量子技術旗艦計劃，通過量子通信、計算、模擬、感測四方面的短中長期發展，用於實現原子量子時鐘、量子感測器、城際量子通信、量子模擬器、量子互聯網和泛在量子計算機等重大應用。

日本文部科學省2017年2月發布《關於量子科學技術的最新推動方向》，提出日本未來應重點發展的方向包括：超導量子比特、自旋量子比特的集成，與量子晶元設計、格式化、過程化相關的半導體技術和光技術，運用冷卻原子、分子的量子模擬器，量子中繼所必須的裝置集成技術，固體量子感測器，量子雷達成像，量子生物影像，極短脈衝激光器。

中國在973、「十三五國家基礎研究專項規劃」中均提出了發展量子通信和量子計算的相關資助方向，包括量子保密通信、星地量子通信系統、量子晶元、量子計算機整體構架以及操作和應用系統、量子精密測量、量子探測等。

2.1.3 各國網路與信息安全投入加速增長

若干國家政策規劃均顯示出對網路與信息安全的投入正在加速增長。

美國聯邦政府2016年2月在《網路安全國家行動計劃》中提出，要從提升網路基礎設施水平、加強專業人才隊伍建設、增進與企業的合作等五個方面入手，全面提高美國在數字空間的安全；並在在2017財年投入190億美元加強網路安全，首次設立聯邦首席信息安全官（CISO），下令成立國家網路安全促進委員會、聯邦政府隱私委員會；美國總統特朗普2017年5月發布行政令：「增強聯邦政府網路與關鍵性基礎設施網路安全」，要求從聯邦政府、關鍵基礎設施和國家網路安全三方面採取一系列措施來增強聯邦政府及關鍵基礎設施的網路安全。

英國政府2016年11月在「國家網路安全戰略2016—2021」中提出在未來五年投資19億英鎊加強互聯網安全建設，並啟動成立國家網路安全中心（NCSC），使其成為英國網路安全環境的權威機構。

我國互聯網信息辦公室2016年12月在《國家網路空間安全戰略》中提出，要重視軟體安全、發展網路基礎設施、豐富網路空間信息內容，建立大數據安全管理制度，建立完善的國家網路安全技術支撐體系，實施網路安全人才工程。我國工信部2017年1月在《信息通信網路與信息安全規劃（2016—2020年）》中也提出要全面提升網路與信息安全技術保障水平，優化信息安全技術保障、加快推進網路與信息安全核心技術攻關與突破等。

2.1.4 高性能計算領域仍然是科技大國必爭之地

高性能計算（HPC）領域仍然是全球科技大國的必爭之地。

美國國家戰略計算計劃執行委員會2016年7月在《國家戰略計算計劃戰略規劃》中指出要加快交付可實際使用的百億億次計算系統；加強建模與模擬技術及數據分析計算技術的融合；在15年內為HPC系統甚至後摩爾時代的計算系統研發開闢一條可行的途徑；實施整體方案，綜合考慮聯網技術、工作流、向下擴展、基礎演算法與軟體、可訪問性、勞動力發展等諸多因素的影響，提升國家HPC生態系統的可持續發展能力。

2017年3月，歐盟高性能計算機開發計劃「EuroHPC」公布，其目標是到2020年開發出至少兩台近百億億次的高性能計算機，並在2023年之前實現百億億次速度的穩定運行。

我國科技部在2016年6月立項的國家「十三五」高性能計算專項課題同時資助國防科技大學、中科曙光和江南計算技術研究所開展百億億次超級計算原型系統的研製工作。根據該計劃，我國新一代百億億次超算系統預計將在2020年研製成功，除了提升計算能力，還要在晶元、操作系統、運行計算環境等方面實現技術自主。

2.1.5 5G正從無線技術演進趨勢發展成為產業布局熱點

5G技術正在從實驗室走向產業化。

美國聯邦政府2016年7月發布的「先進無線研究計劃」總投資額度超過4億美元，重點用於未來十年的先進無線研究，以及部署和應用四個城市規模的測試平台。該計劃中，美國國家科學基金會和20多家科技企業與產業協會將共同投資8500萬美元建設先進無線測試平台，由企業和協會為平台建設提供設計、開發、部署和運營支持。

歐盟電信設備廠商和運營商2016年7月發布「5G宣言」，闡述了業界在整個歐洲開發和部署5G網路的技術路線圖，相關機構將於2018年開展大規模試驗，並於2020年前分別在歐盟28個成員國開始部署5G網路。

英國政府在2017年3月的《下一代移動技術：英國5G戰略》中提出英國應採取的5G發展舉措：構建5G實用案例，實施適當的監管方案，建設地區管理和部署能力，明確5G網路的覆蓋範圍與容量，確保5G的安全部署，實現頻譜監管與利用，進行技術與標準開發。

2017年11月，我國發改委發布《關於組織實施2018年新一代信息基礎設施建設工程的通知》，其中三大重點支持工程之一的「5G規模組網建設及應用示範工程」計劃2018年要在不少於5個城市開展5G網路建設，並開展4K高清、增強現實、虛擬現實、無人機典型5G業務及應用。

2.1.6 大數據技術助推新興數字經濟浪潮

大數據受到各國重視，並由此助推各國數字經濟的發展。

美國聯邦政府2016年5月發布「聯邦大數據研發戰略計劃」，目標是實現突破性科學發現和更好的決策，創建並改善科研網路基礎設施，實現大數據創新等。

2017年4月，在德國舉行的首次G20數字化部長會議發布了《G20數字經濟部長宣言》主報告以及《數字化路線圖》、《職業教育和培訓中的數字技能》、《G20數字貿易優先事項》三個分報告，認可並重視數字化在創造經濟繁榮、推進包容性經濟增長和全球化發展方面的潛力；2017年7月，二十國集團漢堡峰會發布公報，認為數字化轉型是實現全球化、創新、包容和可持續增長的驅動力。

我國國務院2016年3月在「十三五規劃綱要」中提出實施國家大數據戰略，把大數據作為基礎性戰略資源，全面實施促進大數據發展行動，加快推動數據資源共享開放和開發應用。我國工信部2016年12月也在《大數據產業發展規劃（2016－2020年）》中，提出要「強化大數據產業創新發展能力」一個核心、「推動數據開放與共享、加強技術產品研發、深化應用創新」三大重點。

2.2 重大科技前沿及突破性進展

2.2.1 人工智慧前沿研究多點開花

近兩年，人工智慧連續在智力競賽中戰勝人類頂級選手，引發了人們對人工智慧超越人類智慧的關注與熱議。人工智慧在越來越多的專業方向已接近甚至超越人類水平，表現在：自然語言理解（從文檔中找到既定問題答案的準確率從2015年的60%提升至2017年的近80%，已經越來越接近人類）、語音識別（準確率在2017年已經提升至95%，達到人類水平）和物體識別（識別物體圖像標籤的錯誤率從2010年的28.5%下降到了2017年的2.5%，已超越人類水平）[]。

2.2.2 量子信息技術競爭漸露崢嶸

近兩年，量子信息領域最顯著的兩項發展態勢為：量子保密通信走向大規模應用，美國量子計算機研發接近實現「量子霸權」的目標。我國量子保密通信已經從實驗室演示走向小範圍專用，達到了實用化和產業化，正在向高速率、遠距離、網路化的方向快速發展。中科院在2016年8月發射量子科學實驗衛星「墨子號」，以及在2017年9月正式開通量子保密通信「京滬幹線」，標誌著量子保密通信開始進入大規模實用階段。

在量子計算方面，谷歌在2017年10月宣布首次成功證明了實現「量子霸權」的機器原型。次月，IBM宣布已成功搭建20量子位量子計算機，同時還研製出了50位量子計算機原型機[]。Intel在2017年10月宣布生產出17個超導量子位的全新晶元後，又在2018年1月發布了一款具有49個量子比特的超導量子測試晶元。

2.2.3高性能計算繼續向綠色高效協同方向發展

高性能計算領域的競爭格局相對穩定，美、日、歐、中等保持領先。近年取得的突破有：

1）新型體系結構不斷突破。日本理化所為升級高性能計算機「京」而開發了基於ARM處理器架構的新型操作系統McKernel；面向百億億次計算，美國橡樹嶺國家實驗室正在探索深度內存層次結構、非易失性存儲器（NVM）和近內存處理等新興前沿內存技術。

2）能效顯著提升。Shoubu system B系統在2017年11月發布的「Green 500」排行榜中排名第一，其能效比高達17.009 GF/w；Top500性能排行第三的Gyoukou和第四的Piz Daint系統能效也分別達到了10.398 GF/w和14.173 GF/w，較之半年前有顯著提升。

3）與大數據、人工智慧協同發展。隨著大數據、人工智慧等技術的快速崛起，高性能計算與這些前沿技術的協同發展成為發展趨勢。Amazon、Google以及微軟等企業都開始重視高性能計算，有些企業還開始打造專用高性能計算機，一項重要原因就是高性能計算的現有體系架構特別適合人工智慧核心演算法的加速，兩者可以完美結合。

2.2.4集成電路技術在繼承與開拓中前進

當前，集成電路領域主要呈現三大發展趨勢，包括：1）研發新材料、新結構和新工藝，繼續縮小集成電路的尺寸，以持續提高集成電路性能；2）通過在電路中集成多種功能來滿足各種實際需求；3）探索後摩爾時代的發展路徑，包括碳納米管、分子電子等可大規模集成的新型基礎器件。

相關重大突破包括：2017年6月，IBM宣布取得5納米製造工藝突破；同月，IBM使用碳納米管打造出世界上最小的晶體管[]；2017年7月，美國麻省理工學院與斯坦福大學研究人員聯合打造出集成了處理器和內存、並採用碳納米管線來連接的三維計算晶元[]。

2.3 其他重要態勢和趨勢

區塊鏈技術日益獲得金融、稅收和政府管理事務部門的重視。越來越多的科研機構、企業、聯盟組織開展了區塊鏈的研究與實踐。2016年1月，英國政府發布報告《分散式賬本技術：超越區塊鏈》，分析了區塊鏈在政府、商業和多個社會生活領域可能帶來的技術革新。不少專家認為，20年後區塊鏈技術可能像今天的互聯網一樣成為新的主流技術。2017年10月，Gartner在其《2018年十大戰略科技發展趨勢》[]中表示，區塊鏈前景可觀且無疑會帶來顛覆性影響，但目前對區塊鏈的展望勝過其現實，而且許多相關技術在未來兩三年內難以成熟。《自然》雜誌在2017年12月發文[]，稱區塊鏈有助於對數據共享、同行評議等科學研究的關鍵要素進行改革，一些項目正在試探性地將區塊鏈技術用於科學研究；不過，雖然區塊鏈技術可以為科研帶來更多的安全保障，但其本身也包含著風險，因而需要小心謹慎。

邊緣計算成為新興技術理念。它將通信、計算、控制和存儲資源放在互聯網的邊緣端，並使之密切靠近移動設備、感測器、制動器、連接的物體和終端用戶。2016年10月，在美國國家科學基金會的資助下，美國計算機社區聯盟攜手學術界、政府、產業界專家展開研討，明確邊緣計算的發展願景、最新趨勢、最先進的研究成果、未來挑戰、政產學合作機制，以促進邊緣計算技術和產業的發展。次月，華為、中科院瀋陽自動化所、英特爾、ARM等機構聯合成立邊緣計算產業聯盟[]。截止2017年7月，該聯盟成員單位已達100家。2017年10月，「從雲到邊緣」入選Gartner發布的《2018年十大戰略科技發展趨勢》。Gartner稱，由於物聯網和新人機界面的出現，計算和存儲的重心將從中央數據中心轉移到邊緣；到2021年將有40%的大型企業將把邊緣計算原理納入其項目，而2017年，該比例尚不到1%。

網路與信息安全問題爆發趨於大規模化。在網路與信息安全領域，重大安全問題頻現。2017年5月，WannaCry「蠕蟲式」勒索病毒爆發，在數天之內橫掃150多個國家，感染50多萬台電腦，造成許多系統癱瘓，全球範圍內的經濟損失高達數十億美元。2018年1月，谷歌安全小組正式公布了兩個CPU硬體安全漏洞——熔斷(meltdown)和幽靈(spectre)。這兩個漏洞影響面極廣，涉及幾乎所有硬體設備及相關軟體服務，並且存在漏洞的Intel CPU出貨量極大，使得憂患陰霾幾乎籠罩所有IT設備和整個IT業界。殭屍物聯網技術取得突破，可以感染並控制攝像頭、監視器以及其他消費電子產品的惡意軟體，進而造成大規模的網路癱瘓，2016年10月爆發的Mirai病毒導致幾乎半個美國的互聯網癱瘓。

3 信息科技中長期發展主要趨勢和發展規律

近年，美國陸軍、歐盟委員會、諮詢企業Gartner公司和美國計算社區聯盟等對未來信息科技的發展提出了相關研判，具體內容梳理如下。

3.1 至2045年的若干發展趨勢與預測

美國陸軍在《2016—2045年新興科技趨勢》[]（2016）報告中明確了11項值得關注的信息科技發展趨勢：

1）物聯網：2045年，將會有超過1千億台設備連接在互聯網上，它們所創造並分享的數據將會給人類的工作和生活帶來一場新的信息革命。但是，物聯網也會加重對於網路安全和個人隱私的擔憂，恐怖分子、犯罪集團以及敵對勢力會將物聯網作為新的攻擊手段。

2）機器人與自動化系統：2045年，機器人和自動化系統將無處不在，用於生活和工作的各個方面。同時，機器將取代大量勞動力，給社會造成極大衝擊，導致經濟與社會的不穩。

3）智能手機與雲端計算：在未來30年，基於雲的移動計算將改變各行各業。2030年，全球75%的人口將會擁有移動網路連接，60%的人口將會擁有高速有線網路連接。

4）智能城市：2045年，全世界65%~70%的人口將會居住在城市，未來的智能城市將利用信息和通訊技術，通過大數據以及自動化來提高城市的效率和可持續性。但是，缺乏資金或者政治信念，盲目投資這些科技的城市將會變得極其擁擠和骯髒，成為暴動和衝突的爆發點。

5）量子計算：未來5~15年，很有可能製造出一款有實用意義的量子計算機，並給其他研究方向帶來巨大進步。

6）混合現實：未來30年，虛擬現實和增強現實技術將成為主流科技。

7）大數據分析：未來30年，人們處理巨量動態數據的能力將會逐漸提高，數據分析能力將會從商業應用擴散到普通人手裡。人們將會開始在生活中使用大數據，並由此迫使政府以及各種機構對其政策負責，而這很有可能引起關於數據限制的衝突。

8）人類增強：未來30年，物聯網、虛擬現實、增強現實、可穿戴設備、腦機介面等科技將帶領人類突破生理極限。

9）網路安全：未來30年，網路安全將會成為網路行業首要的話題。隨著汽車、家電、電廠等各類事物相互連接，網路攻擊的後果會越來越嚴重，甚至有可能導致互聯網及其所包含的經濟社會功能全面崩潰。

10）社交網路：未來30年，社交網路將會引導人們創造出各自的微型文化圈。人們將會利用科技形成社會契約和基於網路社區的社交結構，從而顛覆許多傳統的權力結構。

11）先進數碼設備：計算機和各種數碼設備在過去60年里給人們生活帶來了天翻地覆的改變，在未來30年，這個趨勢也將會繼續下去。

3.2 未來5~7年軟體開發的主要發展趨勢

據歐盟委員會《軟體技術的研究優先領域》（2017）報告[]，未來5~7年軟體開發的主要技術趨勢包括：

1）軟體定義一切/基礎設施即代碼（SDx/IaC）：SDx趨勢提供了操作簡單但功能強大、價格實惠的硬體，能通過可配置軟體實現高級功能。從軟體工程的角度看，該現象有時被稱為IaC。相關的研究挑戰包括：創建軟體工程進程以應對IaC；定義可評估與控制IaC工件質量的技術；開發靜態和動態分析器、調試器、測試框架、包管理器等工具。

2）雲計算：雲計算領域可能發生的大量創新和增長，將促進雲經濟的創建，服務、數據、計算能力、帶寬及其他輸入都將根據供需實現實時貿易。相關研究挑戰包括：能實現有效、可擴展、強大、安全雲資源使用的有效抽象和容器機制；能大規模部署、控制和監控雲服務的工具；能擴展部署在雲上的服務的抽象、庫和中間件。此外，軟體工程還需解決高性能計算遷移至雲的部分需求。

3）大數據與分析學：大數據處理軟體需要滿足數據規模日益增長、處理速度不斷加快和成本效益逐漸提高的需求。相關研究挑戰包括：開發能有效表達和實現大數據處理操作的架構和形式，以及在大數據工程中引入軟體工程方法和實踐。

4）通用內存計算：動態隨機存取存儲器（DRAM）技術已經達到極限，固態硬碟也開始取代磁碟，這導致結合了DRAM快速隨機存取特性和硬碟存儲非易失性的通用內存的出現，並對完全以主內存計算為主的各種編程模型提出需求。相關挑戰包括：創建合適的抽象與系統以支持編程模型，使現有應用軟體能在新環境中使用。

5）多核架構：目前，多核架構使用的主要障礙是編程人員既有技能和有效編程多核架構所需技能間存在的差距。這引發了對利用多核軟體和系統架構的能力的需求，包括能有效利用異構多核架構的編譯器技術、並行化方法、分析工具和軟體組件。

6）量子計算：實用量子計算將深刻影響軟體開發，需要對如何表達和架構軟體、使用何種工具開發軟體、提供怎樣的軟體組件和抽象等問題進行全盤重新思考。此外，經典計算與量子計算的集成也是一個重要領域。

7）自然用戶界面：採用自然用戶界面的軟體面臨的挑戰是如何變得更加智能和響應度更高，這種能力應從系統層面提供。具體而言，相關軟體應綜合來自多個感測器的輸入，預測用戶輸入，並根據輸入情境進行調整，推測用戶意圖，然後通過對話解決歧義，增強用戶對現實的感知。相關的軟體工程挑戰主要是開發能將這種願景變為現實的可再用組件和框架。

8）機器學習：需要解決的兩項軟體挑戰包括：實現機器學習系統的可擴展性，以解決當前演算法的處理器與內存需求；將機器學習系統從大規模垂直領域擴展至更廣泛的應用領域，進而令機器學習系統配置更匹配非專業人士的能力。

報告認為，自動汽車、開放知識產權、大規模開放網路課程、物聯網、3D列印、生命科學、金融科技、工業4.0等8個軟體驅動的垂直應用領域正在重塑整個產業和社會。此外，計算髮展的技術趨勢與垂直應用領域發生的變化，帶來了幾個關鍵的跨領域工程挑戰，這些挑戰涉及規模與複雜性、工具與抽象、安全、隱私與可靠性、軟體分析學、極限合作、軟體流程、開發與操作集成、環境可持續性等。

3.3 未來10年若干新興信息技術發展預期

據信息科技諮詢公司Gartner《2017年新興技術成熟度曲線圖》[]（2017）（圖1），未來5~10年內，區塊鏈、認知計算、深度學習/增強學習、數字孿生、納米管電子、虛擬助理、智能工作空間、對話式用戶界面等信息技術將產生變革性影響，5G、增強現實、物聯家庭、神經形態硬體、智能機器人將產生較大影響；而強人工智慧、自動駕駛汽車、腦機介面、人類增強等技術需要10年以上的時間才能產生變革性影響，量子計算也需要10年以上才能產生較大影響。

圖12017年新興技術成熟度曲線圖

圖2成熟度與收益/影響預期

3.4 未來15年計算機架構的主要發展趨勢

在《Arch2030：展望未來15年的計算機架構研究》報告（2016）中[]，美國計算社區聯盟（Computing Community Consortium）認為，至2030年，計算機架構的主要發展趨勢有：

1）實現硬體設計的大眾化，填補專業化硬體與應用需求間存在的差距。需要大量計算資源的新興應用不斷出現，摩爾定律即將失效，像之前那樣僅靠改進少數通用計算平台來滿足新興應用性能需求的方法不再可行。因此，部分計算密集型應用領域開始採用「專業化硬體設計」的新策略。相比運行在通用晶元上的軟體，專業化硬體對能效的提升最高可達一萬倍，為在物聯網上運行豐富應用提供了可能。

然而，由於設計和製造專業化硬體的成本過高，專業化設計目前僅在極少數應用領域獲得了成功。要維持計算機產業的良性創新循環，關鍵是要減少應用專業化系統設計的障礙，使基於專業化的能效提升能惠及所有應用。該報告提出要實現硬體設計的「大眾化」，使硬體設計變得像軟體設計一樣靈活、廉價和開放。架構研究應填補通用和專業化系統間的差距，並提供工具與框架來實現「大眾化」硬體設計。

2）讓雲成為架構創新的抽象（abstraction）。雲計算模式為跨層的架構創新提供了強大的抽象，而這在此前只有極少數垂直整合的IT部門能實現。雲計算有兩大重要優勢：規模化和虛擬化。規模化實現了成本的大幅節約。雲可以讓專業化計算機架構展現出強大的性能，例如，部署大量高度專業化處理器可以極大加速關鍵應用，而雲的規模化讓這一切變得可行。虛擬化使雲供應商能以更快、更廉價的技術替換處理、存儲、網路組件，而無需與客戶進行協調。它還實現了資源的超額認購，即滿足客戶對特定資源的不定時、碎片化需求，實現透明共享。這極大地降低了雲供應商提供IT資源的成本。

3）垂直化設計。3D集成為晶元設計的可擴展性開闢了一條新的途徑，使單一系統上能集成更多的晶體管，通過三維布線縮短互連，並促進異構製造技術的緊密集成。因此，3D集成提高了能效和帶寬，並降低了延遲。然而，3D集成也帶來了可靠性、功率與熱管理方面的新挑戰。

4）物理的重要性與日俱增。摩爾定律的終結要求計算架構發生根本性的變革。新的器件技術與電路設計技術推動著新架構研發。主要分為兩條途徑，一是藉助更有效的信息編碼更好地使用現有材料和器件，更接近於模擬。模擬計算更適用於對精確性要求高的應用，功耗也更低，但其易受雜訊影響，需開發新的容錯方案。另一條途徑是使用新材料，實現更有效的切換、更緊湊的排列和獨特的計算模式。當前比較值得期待的新架構研究方向包括：新的內存器件、碳納米管、量子計算、超導器件、生物計算等。

5）機器學習成為關鍵工作。機器學習改變了應用執行的方式，而硬體進展使基於大數據的機器學習成為可能。當前的關注點是雲中的機器學習，尤其是低功耗器件（如智能手機、超低功耗感測器節點）中的機器學習應用蘊含了巨大機遇。幸運的是，許多機器學習內核有著相對規律的結構，可適應硬體專業化、重配置和近似技術，為架構創新創造了重要機遇。

4 結語

信息科技的發展日益加快，對人類社會的影響也日益增長，及時掌握其最新發展態勢與未來發展趨勢有助於實現最佳決策。本文經過分析，認為各國近期在人工智慧、量子信息、網路與信息安全、高性能計算、無線通信、大數據、集成電路等方面的戰略部署與重要進展將持續推動相關技術快速發展，併產生更大影響；同時，區塊鏈和邊緣計算等新興技術具有巨大潛力，應當得到足夠的重視；未來，若干不同方向的信息科技將重塑相關產業和人類社會，同時也面臨若干挑戰有待克服，需要密切跟蹤其技術成熟度與價值釋放時機。

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