2020是如此科幻的年份，步入2020年，仿佛回到久违的未来。科技浪潮新十年开启，蓄势已久的智能革命将迎来颠覆性的技术变局。阿里巴巴达摩院发布2020十大科技趋势，与我们共同见证那些期待已久或从未料想的变化，并且循着技术演进的曲线 ，找到我们的来处和去向。
趋势六、规模化生产级区块链应用将走入大众
区块链BaaS(Blockchain as a Service)服务将进一步降低企业应用区块链技术的门槛，专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生，实现物理世界资产与链上资产的锚定，进一步拓展价值互联网的边界、实现万链互联。未来将涌现大批创新区块链应用场景以及跨行业、跨生态的多维协作，日活千万以上的规模化生产级区块链应用将会走入大众。
2019年是区块链里程碑的一年，区块链技术正式被定位为国家战略，为区块链产业的发展打开了巨大的想象空间。区块链技术应用已延伸到数字金融、数字政府、智能制造、供应链管理等多个领域，主流厂商纷纷进入区块链领域推动技术突破和商业化场景落地。以JP Morgan Coin和Facebook Libra为代表的企业稳定币与国家主权数字货币正在试图重构全球金融基础设施网络。区块链将正式面对海量用户场景的考验，这将对系统处理量提出更高要求，并加剧参与节点在信息存储、同步等方面的负担，在现有技术环境下会导致系统性能和运行效率的下降。
区块链的路线之争逐步清晰，从颠覆到补充，从去中心到去中介，联盟链架构成为行业主流技术路线。聚焦研发高吞吐、低延时大规模共识网络，各行业内提升多方协作效率的价值链接局域网逐步呈现。在传统物理世界中，链外到链上锚定过程中的信息真实性保障一直是全行业技术攻关的重点。目前各个行业中正在逐步形成的局域网，通过更好地实现数据共享，帮助价值网络的无障碍流动，有望形成真正的价值互联网络。在商用网络中，区块链保证所有信息数字化并实时共享，使得离散程度高、链路长、涉及环节多的多方主体仍能有效合作，但与此同时，也带来了存储成本、秘钥安全、数据隐私等方面的压力。
展望2020年，区块链 BaaS(Blockchain as a Service)服务将进—步降低企业应用区块链技术的门槛。在商业应用大规模落地的同时，区块链网络的“局域网”和“数据孤岛”问题将被新型的通用跨链技术所解决。自主可控的安全与隐私保护算法及固化硬件芯片将会成为区块链核心技术中的热点领域，保障基础设施的性能和安全。以端、云、链的软硬件产品为基础的一站式解决方案，进一步加速企业上链与商业网络搭建的进程。区块链通过与AIoT技术融合实现物理世界资产与链上资产的锚定，进一步拓展价值互联网的边界实现万链互联。这也将进一步夯实区块链在数字经济时代数据和资产可信流转的基础设施地位。
在电气时代，用电量是衡量经济水平的核心指标；在4G时代，互联网上的活跃用户数是繁荣的标志；在数字经济时代，面对即将到来的海量用户场景，我们相信很快将会井喷式地涌现大批创新区块链应用场景以及跨行业、跨生态的多维协作。与此而来的，一批日活千万的区块链规模化生产级应用将会走入大众。以区块链为基础的分布式帐本，将在数字经济中进一步推动产业数字化形成的价值有效传递，从而构建新一代价值互联网和契约社会。
趋势七、量子计算进入攻坚期
2019年“量子霸权”之争让量子计算在再次成为世界科技焦点。超导量子计算芯片的成果，增强了行业对超导路线及对大规模量子计算实现步伐的乐观预期。2020年量子计算领域将会经历投入进一步增大、竞争激化、产业化加速和生态更加丰富的阶段。作为两个最关键的技术里程碑，容错量子计算和演示实用量子优势将是量子计算实用化的转折点。未来几年内，真正达到其中任何一个都将是十分艰巨的任务，量子计算将进入技术攻坚期。
通过利用量子力学中非经典的性质，量子计算有望颠覆当前的计算技术，给经济和社会带来变革性的进步。目前量子计算正处于从实验室走进实际应用的转变之中。2019年谷歌宣称达到“量子霸权”的里程碑，即其量子计算器件可执行一个任何经典计算机都无法完成的任务。另一领军团队IBM当即反驳，称该任务仍在经典算力之内。且不论争论的是非，谷歌在硬件上的进展大大增强了行业对超导路线以及对大规模量子计算实现步伐的乐观预期。2020年的量子计算将蓬勃发展，主要特点是
技术上进入攻坚和产业化的加速阶段。
技术方面，超导量子计算仍将继续占据中心舞台，并对其他硬件路线造成严峻的压力。因为谷歌在超导方向上的成果皆为已知技术，多个追赶者将按图索骥，在2020年或做出令人钦佩的复制性结果，或陷入高度复杂的工程噩梦。而领先团队的目标已然锁定在比“量子霸权”更重要且毫无争议的两个里程碑：
容错量子计算和演示实用量子优势。前者指的是如何通过量子纠错，避免硬件错误的累积，技术上需要同时在“高精度”和“大规模”两个维度上突破。后者指有力地证明量子计算机可以用超越经典计算的性能解决一个有实际意义的问题。至于演示实用量子优势是否能绕过纠错，还有待历史证明，因为实际问题要求的规模可能如此之大，导致对精度的要求不低于纠错的要求。在2020年，乃至未来几年，毫无争议地达到这两个目标中任何 —个都非常艰巨，故而量子计算将进入技术攻坚时期。
产业和生态方面，政府、企业和学术机构的规划和投入将升级、扩大。竞争将在多个维度激化：领军团队规模扩充的同时透明性下降；人为设障的风险上升。产业分工将进一步细化：制冷、微波、低温电子控制、设计自动化、制备代工等领域在资本推动、政策扶植和生态滋养下蓬勃发展。各行龙头企业会加力探索应用，助长算法和软件。
国际上工业界-学界-开放性平台和服务三方将相互赋能。工业界的工程复杂度任何纯学术团队无法企及；学界将探索高不确定、颠覆性的方向；开放性平台和服务将降低研究和创业的时间和成本，加速整个领域的迭代和创新速度。这一生态依赖于人才的自由流动，深厚的基础研究能力，和强大的企业执行力；并将得益于大面积且高效的政府投入，及以降低门槛、激励创新、带动民间投入为目标的政策引领。
预期和现实总在上下交替的舞蹈中螺旋上升。过去两年硬件的进展为量子计算赢得了未来一段时间攻坚作战的粮草。2020年的技术进展将主要是基础技术的突破。虽然不一定为大众津津乐道，但将助推量子计算未来的又一个高潮。
趋势八、新材料推动半导体器件革新
在摩尔定律放缓以及算力和存储需求爆发的双重压力下，以硅为主体的经典晶体管很难维持半导体产业的持续发展，各大半导体厂商对于3纳米以下的芯片走向都没有明确的答案。新材料将通过全新物理机制实现全新的逻辑、存储及互联概念和器件，推动半导体产业的革新。例如，拓扑绝缘体、二维超导材料等能够实现无损耗的电子和自旋输运，可以成为全新的高性能逻辑和互联器件的基础；新型磁性材料和新型阻变材料能够带来高性能磁性存储器如SOT-MRAM和阻变存储器。
半个世纪以来半导体产业都在竭力遵循摩尔定律，在取得巨大经济效益的同时也从根本上改变了人类社会的发展进程。人工智能及大数据兴起为云端及终端装置带来更多创新的同时，也使得半导体产业的发展面临着摩尔定律放缓导致的产品升级困难以及大数据导致的算力和存储需求爆发的双重压力。以硅为主体的经典晶体管缩放已经越来越难以维持，从而难以实现半导体产业的持续发展。
虽然新的材料和器件架构如高介电常数介电层（high-k dielectrics）、鳍式晶体管（FinFET）以及铜质导线，扩展了传统半导体厂商的选择并逐步被采用成为主流，但并没有从根本上改变传统的逻辑、存储及互联的原理以及这些器件所面临的物理原理上的困境。各大半导体厂商对于3纳米以下的芯片走向都没有明确的答案，但一个可以确定的趋势是越来越多的新材料将会被应用在半导体产业中，这些新材料将会通过新的物理机制实现全新的逻辑、存储、及互联概念和器件。
从近期来看，新材料（如锗和III-V族材料等）可能会代替传统的硅作为晶体管的通道材料以提升晶体管的速度。新的介电材料（如铁电材料等）可能会导致超陡的亚阈值坡度以降低晶体管的能耗。新的金属材料（如钴等）可能会替代钨和铜作互联导线以增强稳定性和减缓信号延迟。二维材料或外延生长的纳米层材料可能会导致3D堆集的架构以增加芯片的密度。这些器件的物理机制大体清楚，但是大规模应用还需要半导体厂商来解决工艺实现、工程配套等方面的挑战。
从更长远的角度来看，更具挑战性的材料及全新的物理机制将是半导体产业能够保持甚至加速指数式的增长的关键。新物理机制是全新的高性能的逻辑和互联器件的基础，比如基于量子效应的强关联材料和拓扑绝缘体、新发现的二维材料中魔幻角度下的超导现象等会导致无损耗的电子和自旋输运。利用新的磁性材料的自旋-轨道耦合现象可以制备全新的高性能磁性存储器如SOT- MRAM，而利用新的阻变现象使得全新的高密度、高稳定性的阻变存储器（RRAM）成为可能。虽然这些全新的工作机制还处在早期的探索中，但他们能从根本上解决传统器件在物理原理层面所受到的限制，实现对摩尔定律的突破。
新材料和新机制将会对传统的半导体产业进行全面洗牌，包括材料的生长、器件的制备以及电路的工作原理都会发生根本性的变化。这对设备厂商，晶圆厂及电路设计公司都会带来历史性的挑战和机遇，也会为新兴的公司及产业提供振奋人心的发展机会。
趋势九、保护数据隐私的AI技术将加速落地
数据流通所产生的合规成本越来越高。使用AI技术保护数据隐私正在成为新的技术热点，其能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用方实现特定计算，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题，实现数据的价值。
数字经济时代，数据成为社会经济发展的新生产要素，数据流动价值也越来越受到人们的重视。然而在企业数字化建设过程中，由于规划、设计、管理等方面存在的问题，导致业务系统在功能上不关联互动、信息不共享互换，在各个系统之间容易形成数据孤岛问题，进一步制约数据共享所带来的流动价值。
在越来越多对数据隐私的担忧声中，政府开始行动制定数据使用合规法案，大量的数据因为需要依法保护而无法被联合在一起计算。针对“数据孤岛"现象，目前大部分数据共享平台本质上都是基于中心化的数据交换机制，存在过程复杂、通信成本高、效率低、所有权模糊化、数据泄露风险大的缺点，而且无法保护用户的个人隐私。保护隐私的AI 安全技术能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用各方数据来达到特定的训练与使用AI的目的，大大降低信任成本与财务成本，从而
充分发挥数据的价值，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题。
保护数据隐私的AI安全技术拓展传统分布式计算以及信息安全范畴，为网络协作计算提供一种新的计算模式。它可通过多种技术结合保护数据安全，包括安全多方计算、差分隐私、同态加密、混淆电路、加密搜索与计算、可信软硬件等；也可利用人工智能保障模型鲁棒与安全性，如模型加固、数据毒化防御、对抗性样本防御等。
基于隐私保护技术为核心构建数据安全体系，必将成为发展大数据、云计算和物联网的基石。
—直以来，平衡发展效率和安全风险是大数据产业的核心问题，拥有海量数据的政府企事业等组织一方面对数据的隐私负有重要的保护责任，另一方面也享有数据的使用价值；作为终端用户的个体在法律法规的保护下可以控制个人数据的访问权，也能参与价值分配。而在AI安全技术的保障下，组织或个人不必转让数据的拥有权，而是通过出租数据的使用权参与价值分配。以联邦学习为代表的安全多方计算应用，能解决行业大数据聚合过程遇到的挑战，例如购物平台和银 行等金融机构的产品推荐所面临的数据属性维度不足，以及医疗诊断和语音助手行业的数据用户量不足等问题，并促使公共政务数据得以开放惠民新业。
趋势十、云成为IT技术创新的中心
随着云技术的深入发展，云已经远远超过IT基础设施的范畴，渐渐演变成所有IT技术创新的中心。云已经贯穿新型芯片、新型数据库、自驱动自适应的网络、大数据、AI、物联网、区块链、量子计算整个IT技术链路，同时又衍生了无服务器计算、云原生软件架构、软硬一体化设计、智能自动化运维等全新的技术模式，云正在重新定义IT的一切。广义的云，正在源源不断地将新的IT技术变成触手可及的服务，成为整个数字经济的基础设施。
在传统IT时代，随着计算机技术的发展，业界为计算机定义了标准的软硬件接口，让软件技术和硬件技术之间的依赖程度大幅度降低，可以分离演进，并行发展。在全面上云的云计算时代，传统的软硬件分离迭代的模式逐步显现出局限性，现今的应用越来越复杂，对算力的要求越来越高，而算法、软件和硬件的隔阂造成算力的巨大浪费，已经无法满足在超大规模计算场景下提升IT计算效率、降低计算成本的诉求。同时随着大多数企业开始全面拥抱云计算，如何最大化发挥“云”的价值实现应用的快速上线和高效运行、业务的秒级启动等是企业从容地应对市场快速变化的关键。
在软硬件核心技术领域，通过自主可控的技术重新设计软硬件之间的系统接口，使算法、软件和硬件设计的沟通更加紧密，让现有硬件的算力发挥到极致，打造适合云基础设施的新型计算机。一方面通过大幅提升计算效率，有望突破传统IT时代摩尔定律的计算力增长曲 线，凸显云计算的整体优势。在过去的几年中，用于机器学习加速的AI芯片以及新一代虚拟化专用芯片等都是充分利用软硬件协同设计模式带来计算效率提升的典范。另一方面，软硬件协同设计有利于加强对底层技术的控制能力，提升云的可靠性和易用性。
在云资源交付方式上，云原生让云计算变得越来越标准化。基于无服务器计算 (Serverless Computing)的应用开发和交付方式进一步解放云计算能力。Serverless 通过更高层次的抽象，由云平台来负责计算资源的分配、管理和伸缩，让开发者只需关注自己的业务逻辑，而无需显式地保有计算资源，免去资源管理、系统运维等工作，按需付费的计费方式也可以帮助开发者实现成本优化。无服务器计算进一步简化微服务(Micro-service)应用架构，用户只需书写事件驱动的函数实现即可，极大地降低构建云应用的难度。同时无服务器计算进一步推动事件驱动应用架构的发展，有效解耦事件源和事件处理者，为企业提供一个灵活的系统，能够快速适应变化并实时做出决策。
未来的软件一定是生长于云上的，云原生和无服务器计算正在重塑整个软件生命周期，从软件需求设计、研发、发布、构建分发、到运维等。在All-in-Cloud的时代，基于软硬一体化重新设计的云计算基础设施以及通过云原生的崭新资源交付方式在提高计算效率、易用性的同时降低计算和运维成本，进一步巩固云成为数字经济时代基础设施。
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