2023十大科技趨-達摩院

2023 TopTenTechnologyTrendsofDAMOAcademy達摩院成立之初，就以人類愿景為使命，立足基礎科學、創(chuàng)新性技術和應用技術的研究，致力于探索人類未知與科技前沿。謀定而動方能篤行致遠，在紛紛揚揚的潮BacktoBasic3年科技趨勢，評估那些已經(jīng)工程化落地、有望近期規(guī)模化商用的主流技術，那些具有前沿性的技術探索與實踐驗證相結(jié)合的科技創(chuàng)新產(chǎn)品，以及已經(jīng)在產(chǎn)業(yè)鏈上下游形成強大生態(tài)的應用體系。希望能以此激發(fā)科學家、企業(yè)家、工程師以及泛科技愛好者的展望2023，多元技術的協(xié)同并進驅(qū)動計算與通信的融合、硬件和軟件的融合，應用需求的爆發(fā)驅(qū)動AI技術與行業(yè)的融合，數(shù)字技術與產(chǎn)業(yè)生態(tài)的融合，企業(yè)、個人與政府在安全技術與管理上的融合。科技進步與產(chǎn)業(yè)應用雙輪驅(qū)動的融合創(chuàng)新已成以科技，創(chuàng)未來。我們相信，新一代信息通信技術將為企業(yè)和個人創(chuàng)造一個高質(zhì)獻一份綿薄之力。每到歲末年初，各國政府、企業(yè)及研究機構通常都會做回顧與展望。波譎云詭的國際局勢讓2022年顯得更不尋常，新一輪的科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在重構全球創(chuàng)新版圖。2023年，科技的走向依舊是世界各國的關注重點，各國在紛紛設立自己的科技戰(zhàn)略目標外，還在潛心研究不同技術領域的科技趨勢，通過科技占據(jù)國際競爭的制高點。科技和產(chǎn)業(yè)的聯(lián)系將會變得更加緊密，新一代信息技術和產(chǎn)業(yè)的融合創(chuàng)新發(fā)展只有對前沿技術、顛覆性技術、以重大科技問題為導向的技術趨勢及各領域的交叉融合建立深刻理解，才能實現(xiàn)我國整體科技水平從跟跑到領跑的戰(zhàn)略性轉(zhuǎn)變。技術沒有一勞永逸，永遠領先的關鍵在于持續(xù)創(chuàng)新。技術前瞻性預測分析工作難度大，準確的技術預見既需要有工程實踐經(jīng)驗的積累和感性認識，也需要有科學理論基礎的支撐與理性思維。特別是涉及到多個領域，對科技和產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到關鍵作用的共性技術，需達摩院是一所致力于開展基礎科學和顛覆式技術創(chuàng)新研究和應用的新型研發(fā)機構。每年的達摩院十大科技趨勢報告是站在科技和產(chǎn)業(yè)發(fā)展全局的角度，對未來科技的發(fā)展方向進行探索，并做出科學、客觀、中立的預判。特別欣慰地看到，2023年的十大科技趨勢報告也秉承了這一理念，為科技界和產(chǎn)業(yè)界貢獻了一份非常有價值、國家提出制造強國、網(wǎng)絡強國以來，又提出數(shù)字中國，全面推進數(shù)字政府、數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字社會、數(shù)字生態(tài)建設。數(shù)字化已經(jīng)全面深度融入我們的生產(chǎn)生活，數(shù)字化的內(nèi)容生產(chǎn)與服務也催生了一批全球領先的科技企業(yè)，讓我們站到了世界科技發(fā)展的前沿。我們看到，數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)要素，數(shù)字經(jīng)濟成為國家經(jīng)濟重要增長力量和重要組在這樣一個數(shù)據(jù)和信息爆炸的急劇變化的數(shù)字化社會，年度科技趨勢的研究與發(fā)布工作并不容易。走過高速發(fā)展的時代，在和平與發(fā)展依然是主旋律的今天，人們更和投入。也已經(jīng)成為政府、產(chǎn)業(yè)、學界以及企業(yè)家非常關注的話題，這說明人們依然對互聯(lián)網(wǎng)還能從事寫代碼、改程序Bug、構建虛擬機等更復雜的工作。在今年達摩院發(fā)布的十大科技趨勢中，我們看到一些投資界和產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)高度關注的存算一體、芯片先進封裝、軟硬件的深度融合等科技趨勢，也發(fā)現(xiàn)了一些有潛在重大應用價值的端網(wǎng)融合的可預期網(wǎng)絡、大規(guī)模城市數(shù)字孿生、基于多模態(tài)的預訓練大模型等產(chǎn)業(yè)趨勢，既能引當然，科技的發(fā)展不能做“思想的巨人、行動的矮子”。在此祝愿達摩院在致力于科技趨勢研究的同時，也能在基礎研究和技術應用上取得更重大的成績與成就，為Y1965年4月19日，美國仙童半導體公司一位叫戈登·摩爾的工程師，應邀撰寫了一頁紙的短文《讓集成電路填滿更多的元件》，在《電子學》雜志刊出。他也許不對未來的思考研究判斷預言，是人類的思想利器，是照亮前程的燈塔。處在科學技術與生產(chǎn)力迅猛發(fā)展變化的時代，人類社會從來沒有像今天這樣需要穿透未來的思ATT之力的從這個意義上講，阿里巴巴達摩院的科技趨勢研究項目，重要而具有時代價值。這項創(chuàng)新性工作的宏大背景，是中國正在建設創(chuàng)新型國家。經(jīng)過多年的跟隨與追趕，我們逐漸在科技領域縮小了與全球領跑者的距離，在有些領域能夠并駕齊驅(qū)甚至出現(xiàn)領先。與這樣的科技發(fā)展態(tài)勢相適應，中國自己的高水平科技趨勢發(fā)展研究體系應運而生，正成為北京、上海、合肥、粵港澳大灣區(qū)、杭州城西科創(chuàng)大走廊等綜合性建設創(chuàng)新型國家的一個重要方面，是企業(yè)成為科技創(chuàng)新的主體。阿里巴巴已成為深度參與全球科技競爭的重要平臺型企業(yè)，具備與之相應的強大科技實力，準確把握未來科技發(fā)展趨勢，正是這一實力的體現(xiàn)。作為致力于探索科技未知，以人類愿景為驅(qū)動力，立足于基礎科學、創(chuàng)新性技術和應用技術的新型研究機構，達摩院擔起了未。對于未來科技發(fā)展趨勢研究這項具有挑戰(zhàn)性的高難度工作，阿里巴巴達摩院充分匯集企業(yè)內(nèi)外、國際國內(nèi)的研究成果和思想資源。尤其是，在中國開創(chuàng)性建立了未來他機構的重要借鑒。我們面前。這是多年來達摩院的一項重要舉措，值得肯定與稱贊，每年的十大趨勢研究報告都通過媒體向群眾廣為傳播，今年還同時舉辦全球科技趨勢論壇，以開放的活思想和知識，是人類共同的財富。用通俗的語言普及科學技術知識，讓廣大群眾包括青少年不斷了解最新科技發(fā)展動態(tài)與未來趨勢，是長期而重要的工作。達摩院向公眾的傳播，正在潛移默化地促進全民科學素質(zhì)提高，成為建設創(chuàng)新型國家的基礎與的成果。Y托克斯在《基礎科學與技術創(chuàng)新：巴斯德象限》中把科技從理論研究到應用落地，分為了波爾象限、巴斯德象限、愛迪生象限與皮特森象限，提出了以巴斯德象限為中心的研究思路。以提升技術產(chǎn)業(yè)化應用和創(chuàng)新能力為目標，從學術創(chuàng)新、技術突破、產(chǎn)業(yè)落地、市場需求等多維度展開，聚焦那些即將實現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化落地、有望形成產(chǎn)點。量發(fā)散，定性收斂”的分析方法，技術上‘BacktoBasic’，以產(chǎn)業(yè)為出發(fā)點，聚焦ICT領域，針對計算(存儲)、通信(網(wǎng)絡)、安全(管理)、應用(行業(yè))等四大在定量發(fā)散階段，以論文、專利作為基礎數(shù)據(jù)，我們從計算(存儲)、通信(網(wǎng)絡)、安全(管理)、應用(行業(yè))四大領域往下細分到子領域，基于論文與專利數(shù)術領域。在定性收斂階段，以專家訪談與行業(yè)洞察為基礎，我們對定量發(fā)散階段識別出來的重點領域與技術趨勢做深入調(diào)研。通過交叉驗證去除專家經(jīng)驗中的主觀因素，深入挖掘技術概念、面臨挑戰(zhàn)、突破方向和產(chǎn)業(yè)價值，收斂科技趨勢的候選清單，形成對并從定量發(fā)散到定性收斂，形成了底層技術突破引起的“范式重置”、科技融合觸發(fā)最后，以達摩院專家委員會的專家經(jīng)驗與直覺判斷為基礎，經(jīng)過多輪收斂與票選討論，基于理論關注度、技術可行性、產(chǎn)業(yè)化程度、社會價值等因素的綜合衡量，我重置多模態(tài)預訓練大模型模態(tài)的預訓練大模型將實現(xiàn)圖文音統(tǒng)一知識表示，成為人工智能基礎設施Chiplet漸統(tǒng)一，重構芯片研發(fā)流程動，存算一體芯片將在垂直細分領域迎來規(guī)?；逃胮10p12云原生安全與云緊密結(jié)合，打造平臺化、智能化的新型安全體系CIPU在保持云上應用敏捷性同時，帶來云上應用的全面加速定義的可預期網(wǎng)絡技術，即將從數(shù)據(jù)中心的局域應用走向全網(wǎng)推廣化和機器學習的雙引擎智能決策，將推進全局動態(tài)資源配置優(yōu)化計算光學成像學成像突破傳統(tǒng)光學成像極限，將帶來更具創(chuàng)造力和想象力的應用p14p16p18p22場景變換p25p25生在大規(guī)模趨勢基礎上，繼續(xù)向立體化、無人化、全局化方向演進p8p8Y趨勢一多模態(tài)預訓練大模型趨勢一基于多模態(tài)的預訓練大模型將實現(xiàn)圖文音統(tǒng)一知識表示，成為摘要人工智能正在從文本、語音、視覺摘要人工智能正在從文本、語音、視覺等單模態(tài)智能，向著多種模態(tài)融合的通目的是增強模型的跨模態(tài)語義對齊能力，打通各個模態(tài)之間的關系，使得模型逐步標準化。目前，技術上的突出進展來(通用多模態(tài)基礎模型)?；诙囝I域知模態(tài)基礎模型已成為人工智能的重點發(fā)展方向。未來大模型作為基礎設施，將實現(xiàn)圖像、文本、音頻統(tǒng)一知識表示，并朝著能推理、能回答問題、能總結(jié)、解讀基 態(tài)預訓練是認 知智能快速發(fā)展的重要推動力。構建多場景、多任務的預訓練大模型將加速模型標準化進程，為人工智能模型成為基礎設施創(chuàng)造條件。深度學習模型的不斷完善、互聯(lián)網(wǎng)海量真實數(shù)據(jù)的積累和生成式預訓練的廣泛應用，使得人計算機視覺等領域地交叉應用取得顯著基2022年，技術上的突出進展來自于BEiT-3多模態(tài)基礎模型，該模型在視覺-語言任務處理上具備出色表現(xiàn)，包括視覺問答、圖片描述生成和跨模態(tài)檢索等。BEiT-3通過統(tǒng)一的模型框架和骨干網(wǎng)絡(backbone)建模，能夠更加輕松地完成多模態(tài)編碼和處理不同的下ve應用也促進了多模態(tài)模型的技術發(fā)展。CLIP作為基于對比學習的預訓練模型，負責從文本特征映射到圖像特征，能夠指導GAN或擴散模型(DiffusionModel)生成圖像。在文生圖領域，StableDiffusion也使用了CLIP，它能夠通過文本提示調(diào)整模型，并借助擴散模型改善圖像質(zhì)量。與此同時，開源極大的促進了多模態(tài)的融合和預訓練模型多模態(tài)預訓練模型的發(fā)展將重塑人工智能商業(yè)模式，并為人們的生產(chǎn)生活方式帶來積極影響。對個人而言，類似CLIP更多非技術出身的人能夠表達自己的創(chuàng)造力，無需再多模態(tài)預訓練模型將成為企業(yè)生產(chǎn)效率算力資源和模型開發(fā)能力的科技企業(yè)，將會成為模型服務的提供方，幫助企業(yè)將基礎模型的能力與生產(chǎn)流程融合起來，更多的挑戰(zhàn)來自于挖掘不同模態(tài)(如圖語音、視覺和多模態(tài)預訓練模型將加速人工智能向通用基礎模型方向演進。在這個演進過程中，深度學習與強化學習相互促進發(fā)展，融合大量行業(yè)知識，模型將具備在不斷變化的環(huán)境中快速適應的靈活性。建立統(tǒng)一的、跨場景、多任務的多模態(tài)基礎模型會成為人工智能發(fā)展的主流趨勢之一。隨著技術的不斷成熟，大模型在開發(fā)成本、易用性、開發(fā)周期、性能上會更具優(yōu)勢，給產(chǎn)品化和商業(yè)化帶來更多可能性。專家點評以GPT系列模型為代表的大模型(大規(guī)模預訓練模型或者基礎模型)展現(xiàn)出了超出預期的“理提示模型尺度與智能之間的正相關關我們對大模型內(nèi)在機理了解還很不夠，大模型的可解釋性和可控性仍很弱，但這正是激勵我們動力。中國人民大學信息學院院長高瓴人工智能學院執(zhí)行院長多模態(tài)預訓練模型對圖片-文字進行聯(lián)合表證學習，并擴展到語音，視頻等其他模態(tài)，在多個多模態(tài)相關的任務 問答等)取得明顯優(yōu)勢，在廣泛的行業(yè)應用場景中能夠從不同信息源獲取知識并進行統(tǒng)一表示學習，可以成為覆蓋廣泛領域的通用基礎模型。達摩院語言技術實驗室負責人Y勢二摘要摘要化進程將進一步加速?；谙冗M封裝技復用”，它把傳統(tǒng)的SoC分解為多個芯粒模塊，將這些芯粒分開制備后再通過互聯(lián)封裝形成一個完整芯片。芯粒可以采用不同工藝進行分離制造，可以顯著隨著摩爾定律的放緩，Chiplet成為持續(xù)提高SoC集成度和算力的重要途徑，特解讀1965年摩爾定律首次被提出1965年摩爾定律首次被提出以爾定律向前發(fā)展。直到近幾年，隨著晶體管尺寸逼近材料的物理極限，工藝節(jié)點進步的花費已難以承受，芯片性能的提升也不再顯著，摩爾定律接近極致。在此背景下，Chiplet(芯粒)技術逐漸嶄露頭角，有望成為產(chǎn)業(yè)界解決高性能、低成本芯片需求的重要技術路線。Chiplet創(chuàng)新了芯片封裝理念。它把原本一體的SoC(SystemonChip，系統(tǒng)級芯片)分解為多個芯粒，分開制備出這些芯粒后，再將它們互聯(lián)封裝在一起，形成完整的復雜功能芯片。這其中，芯?？梢圆捎貌煌墓に囘M行分離制造，例如對于CPU、GPU等工藝提升敏感的模塊，采用昂貴的先進制程生產(chǎn)；而對于工藝提升不敏感的模塊，采用成熟制程制造。同時，芯粒相比于SoC面積更小，可以大進一步降低制造成本。此外，模塊化的芯?？梢詼p少重復設計和驗證環(huán)節(jié)，降低芯片的設計復雜度和研發(fā)成本，加快產(chǎn)品的迭代速度。Chiplet被驗證可以有效降低制造成本，已成為頭部廠商和投資界關注Chiplet的技術核心在于實現(xiàn)芯粒間的高速互聯(lián)。SoC分解為芯粒使得封裝難度陡增，如何保障互聯(lián)封裝時芯粒連接工藝的可靠性、普適性，實現(xiàn)芯粒間數(shù)據(jù)傳輸?shù)拇髱挕⒌脱舆t，是Chiplet技術研發(fā)的關鍵。此外，芯粒之間的互聯(lián)特別是2.5D、3D先進封裝會帶來電磁干擾、信這需要在芯片設計時就將其納入考慮，并近年來，先進封裝技術發(fā)展迅速。作為2.5D、3D封裝關鍵技術的TSV(ThroughSiliconVia，硅通孔)已可以實現(xiàn)一平方毫米100萬個TSV。封裝技術大型芯片。2022年3月，多家半導體領軍UniversalChipletInterconnectExpress，通用Chiplet高速互聯(lián)聯(lián)盟)。Chiplet互聯(lián)標準有望逐漸實現(xiàn)統(tǒng)一，并形成一個開放性生態(tài)體系。面向后摩爾時代，Chiplet可能將是。Chiplet可以降低對先進工藝制程的依賴，實現(xiàn)與先進工藝相接近的性能，成為半導體產(chǎn)業(yè)2D、2.5D和3D封裝會長期并存；同構和異構的多芯粒封裝會長期并存；不同的t望重構芯片研發(fā)流程，從制造到封測，從專家點評Chiplet技術是提高芯片集成度、節(jié)約芯片成本、實現(xiàn)晶粒(die)級可重用的最重要的方法。未來，Chiplet技術D象帝先計算技術有限公司副總裁趨勢三存算一體三資本和產(chǎn)業(yè)雙輪驅(qū)動，存算一體芯片將在垂直細分領域迎來規(guī)摘要存算一體旨在計算單元與存儲單元摘要存算一體旨在計算單元與存儲單元融合，在實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲的同時直接進行計算，以消除數(shù)據(jù)搬移帶來的開銷，極大提升運算效率，以實現(xiàn)計算存儲的高效節(jié)能。存算一體非常符合高訪存、高并行的人工智能場景計算需求。在產(chǎn)業(yè)和投資的驅(qū)動下，基于SRAM，DRAM，F(xiàn)lash存儲介質(zhì)的產(chǎn)品進入驗證期，將優(yōu)先在低功耗、小算力的端側(cè)智能安防等計算場景落地。未來，隨著存算一體芯片在云端推理大算力場景落地，或?qū)碛嬎慵軜嫷淖兏?。它推動傳統(tǒng)的以計算為中心的架構向以數(shù)據(jù)為解讀 以深度學習為代表的神經(jīng)網(wǎng)絡算法需要系統(tǒng)高效處理海量的非結(jié)構化數(shù)據(jù)，例如文本、視頻、圖像、語音等。常包括存儲單元和計算單元兩部分，數(shù)據(jù)需要在處理器與存儲器之間進行頻繁遷移，如果內(nèi)存的傳輸速度跟不上CPU的性能，就會導致計算能力受到限制，出現(xiàn)“內(nèi)存墻”“功耗墻”。這就對芯片的并行運算、低延遲、帶寬提出了更近年來，產(chǎn)業(yè)界領軍企業(yè)在存算一體的前沿技術研究上持續(xù)發(fā)力。三星在基于MRAM(磁性隨機存儲器)的存內(nèi)計算研究；臺積電在ISSCC上合作發(fā)表IP，SK海力士則發(fā)表了基于GDDR接口的DRAM存內(nèi)計算研究。學術界和產(chǎn)業(yè)界普遍認為存算一體有望成為突破算力性能和功耗瓶頸的技術方向之一。特別是在大規(guī)模并行計算場景中，例如VR/AR、無人駕駛、天文數(shù)據(jù)計算、遙感影像數(shù)據(jù)分析等，存算一體芯片具備高帶寬、低功耗的顯著優(yōu)勢。微觀上，算力低延遲)、算的準(高精準度)、算的省(低成本、低功耗)是對算力的基本要求。存算一體是從微觀層面進行架構的優(yōu)化，面臨存儲器設計和生產(chǎn)工藝的實現(xiàn)存算一體的技術路徑主要有以下三個：技術較成熟的是近存計算，利用先進封裝技術把計算邏輯芯片和存儲器封裝到一起，通過減少內(nèi)存和處理單元的路徑，以高I/O密度來實現(xiàn)高內(nèi)存帶寬以及較低的訪問開銷。近存計算主要通過2.5D、3D堆疊來實現(xiàn)，廣泛應用在各類CPU和GPU上；近期投資熱度較高的是存內(nèi)計算，通過傳統(tǒng)的存儲介質(zhì)如Flash來實現(xiàn)。計算操作由位于存儲芯片/區(qū)域內(nèi)部的獨立計算單元完成，更適用于算法固定的場景；技術尚處于探索期的是基于非易失性存儲器技術做的新型存儲原件，比如通過憶阻器ReRAM電阻調(diào)制來實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲。其他如相變存儲器作為存算一體新的技術路徑。存算一體的計算方式分為數(shù)字計算和模擬計算。數(shù)字計算主要以SRAM作為存儲器件，具有高性能、高精度的優(yōu)勢，更適合大算力高能效場景。模擬計算通常使用FLASH、ReRAM等非易失性介質(zhì)作為存儲器件，計算精度要求不高的場景。專家點評存算一體一直是高能效計算的重要技術之一。近年來，萬物互聯(lián)和人工智能的發(fā)展加速了存算一體的技術產(chǎn)品化進程，產(chǎn)業(yè)界對于存算一體最終的產(chǎn)品形態(tài)也在持續(xù)算產(chǎn)品將以單芯片多樣性也將從物聯(lián)網(wǎng)邊緣端設備向大算力通用計算領域不斷拓展，有望成華夏芯(北京)通用處理器技術有限公司董事長目前，存算一體已經(jīng)在產(chǎn)業(yè)細分領資本和產(chǎn)業(yè)雙輪驅(qū)動下，基于SRAM、NORFlash等成熟存儲器的存內(nèi)計算將功耗場景有望優(yōu)先迎來產(chǎn)品和生態(tài)的升新趨勢四云原生安全新四全摘要摘要●以統(tǒng)一的身份驗證和配置管理為基系為架構，平臺級的安向縱深防御、從外掛模式向內(nèi)生安全的轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)云基礎設施的原生安全，并基于云原生技術提升安全的服務能力。安全技術與云計算由相對松散走向緊密結(jié)合，經(jīng)過“容器化部署”、“微服務實現(xiàn)安全服務的原生化、精細化、平臺●以安全左移為原則，構建產(chǎn)品研發(fā)、解讀 上快速迭代、彈性伸縮、海量數(shù)據(jù)處理等特征要求安全防護體系相應升級，為動態(tài)變化、復雜多元的運行環(huán)境云原生安全是依托云原生理念和技術特性對安全體系進行的優(yōu)化和重構，通過逐步實現(xiàn)安全技術服務的輕量化、敏捷化、精細化和智能化，來保障云基礎設施的原生安全，并形成更強的安全能力。其基本特征包括全鏈路的DevSecOps安全管理，一體化精細化的身份與權限管控、平臺化的縱深防御體云原生安全經(jīng)歷了一系列變遷：從安全保障云原生到云原生賦能安全，內(nèi)涵不斷擴展，逐步形成了一套涵蓋基礎設施、應用、數(shù)據(jù)、研發(fā)測試、安全運營等在內(nèi)的防護體系。云原生應用保護平臺、面向云原生的攻擊面管理平臺、云原生威脅檢測與響應、云原生事件取證與溯源等，這一系列新型的防護措施●全鏈路風險可視可控。將安全和合求貫穿軟件生產(chǎn)和服務全鏈路，及時掃描檢查關鍵環(huán)節(jié)，避免后期處置造成被動，最大程度降低整體●基礎設施安全運營閉環(huán)高效。安全防護功能融合化，可以實現(xiàn)異常事件響應處置流程的閉環(huán)管理；策略執(zhí)行自動化，可減少對安全運營人自動阻斷機制可以為應對攻擊和修●云上客戶資產(chǎn)全面保障。幫助客戶全面、實時監(jiān)測各類數(shù)據(jù)資產(chǎn)；在身份驗證、配置管理、應用運行時監(jiān)控、數(shù)據(jù)安全保護等方面提供多實踐中，云原生安全也面臨著一系列挑戰(zhàn)，比如在異構復雜環(huán)境中各類數(shù)字資產(chǎn)的監(jiān)控數(shù)據(jù)如何快速、高質(zhì)量的采集匯聚；云上各方如何明晰權責，形專家點評對于未來技術趨勢的測，是一件非事情，但作為“隨動技術”(reactivetech)的網(wǎng)絡安全技術，卻不見得特別難。達摩院十大趨勢對于網(wǎng)絡安全技術的研判經(jīng)歷了反復討論和調(diào)整，從后量子時代密碼技術變化，到可信隱私計算的下一步發(fā)展；從網(wǎng)絡攻防技術的變化，最后落腳到了云原生安全，就是體現(xiàn)了網(wǎng)絡安全技術的“后發(fā)先至”特點，就像密碼技術需要提前回應現(xiàn)在看起來產(chǎn)業(yè)化還似乎遙遙無期的量子計算技術一樣，對云原生安全的關注，也勢必成為新的一年網(wǎng)絡安全中國科學院信息安全國家重點實驗室教授云原生安全不是特指云原生技術的安全，而是包含云基礎設施的原生安全和用云的原生能力形成更加彈性、統(tǒng)一、智能的安全能力。作為云服務提供商，要保證基礎設施安全和云產(chǎn)品自身安全，根據(jù)服務模式與客戶明確安全責任共擔的邊界。作為安全服務商，可以更充分的借助云的能力，為客戶提供平臺化、一體化的產(chǎn)品和服務.由于云原生安全的范圍廣，技術復雜，需要各方更加開放和協(xié)同，為云上的用戶提供全面高效，可視可管可控的一體化年，可以重點關注云上身份安全和智能化的安全運營中心。阿里云首席風險官，新趨勢五軟硬融合云計算體系架構新五軟硬融合云計算體系架構捷性摘要摘要架構向以云基礎設施處理器(CIPU)為中心的全新體系架構深度演進。通過軟件定義，硬件加速，在保持云上應用開發(fā)的高彈性和敏捷性同時，帶來云上應用的全面加速。新的體系架構下，軟硬一體化帶來硬件結(jié)構的融合，接入物理的計算、存儲、網(wǎng)絡資源，通過硬件資架構也帶來軟件系統(tǒng)的融合。這意味著以CIPU云化加速后的算力資源，可通過CIPU上的控制器接入分布式平臺，實現(xiàn)云資源的靈活管理、調(diào)度和編排。在此基礎上，CIPU將定義下一代云計算的服務標準，給核心軟件研發(fā)和專用解讀 能提升趨近于天花板，數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長帶來極高的數(shù)據(jù)處理需求。I應用場景越來越多。這兩方面的因素導U技術瓶頸，無法應對云上時延和帶寬的云計算的體系架構發(fā)展經(jīng)歷了三個階段，已經(jīng)解決了超高并發(fā)和大算力的。第二階段在2015建了虛擬私有云(VPC)和計算存儲分離的池化架構。在新的池化架構之下，計目前，云計算進入第三階段，引入專用硬件，形成軟硬一體化的虛擬化架構，實現(xiàn)了全面硬件加速。這個階段云計算面臨的挑戰(zhàn)，是在數(shù)據(jù)密集計算、云數(shù)據(jù)中心東西流量越來越大的趨勢下，實現(xiàn)云計算單位成本下更高的計算性能，效率的提升，還需要回到芯片和系統(tǒng)底首先，是底層硬件結(jié)構的融合，帶來全面硬件加速?；贑IPU的新架構能夠向下管理數(shù)據(jù)中心硬件，配合云操作系統(tǒng)，對計算、存儲，網(wǎng)絡，安全進行全面加速，把IDC真正變成一臺高速總線互聯(lián)的超級計算機。在用戶云上計算最需要的基礎云網(wǎng)絡和云存儲鏈路上其次，在全鏈路實現(xiàn)硬件加速的基礎上，創(chuàng)新地實現(xiàn)了eRDMA，不但能夠大規(guī)模組網(wǎng)，還能讓用戶無需修改負最后，在全新的云數(shù)據(jù)中心硬件體CIPU系統(tǒng)組合，既可以一對多，也能實現(xiàn)多對一，高效滿足云上不同計算場景下東西向流量計軟硬融合的云計算體系架構，保持了軟件定義，在分布式架構時期構建的交付敏捷性和靈活度，池化架構時期構建的彈性、可靠性、可用性，還帶來了云上應用的全面加速，顯著提升了計算未來三年，云計算向以CIPU為中心的全新云計算體系架構深度演進，云大數(shù)據(jù)服務，AI等云服務，也將全面被用加速，到全面使用云上服務，用戶將獲得CIPU加速帶來的全面體驗。從資源到服務，云計算服務的核心價值，很大程度將取決于云廠商能提供的底層計專家點評軟硬件一體化設計是當前計算架構的在復雜的云計算場同優(yōu)化與迭代升級更是決定其性能提阿里云結(jié)合其飛天操作系統(tǒng)，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)中心計算、存儲、網(wǎng)絡等多維資源進行高效管理和軟硬件協(xié)同加速的在阿里云的成功實踐也預示著軟硬件一體化的虛擬化架構將引領云計算的清華大學計算機系副教授CIPU有非常多的創(chuàng)的大規(guī)模彈性VPC存，數(shù)據(jù)庫，大數(shù)性能提升，且無需云計算體系架構基礎技術的不斷革新，正在推動云上基礎計算能力開始大幅超越線下服務器，而企業(yè)只要上云就能從云計算資源或云服務中，低成本獲得這些還在不斷。阿里云研究員阿里云神龍計算平臺負責人新趨勢六端網(wǎng)融合的可預期網(wǎng)絡新六合的可預期網(wǎng)絡基于云定義的可預期網(wǎng)絡技術，即將從數(shù)據(jù)中心的局域應用走摘要景，也適用于通用計算場景，是融合了傳統(tǒng)網(wǎng)絡和未來網(wǎng)絡的產(chǎn)業(yè)趨勢。通過摘要景，也適用于通用計算場景，是融合了傳統(tǒng)網(wǎng)絡和未來網(wǎng)絡的產(chǎn)業(yè)趨勢。通過平臺的全棧創(chuàng)新，可預期高算力網(wǎng)絡有TCP技術體系，成為下一代數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡的基本特征，并從數(shù)據(jù)中心的局域應用走由云計算定義，服務器端側(cè)和網(wǎng)絡協(xié)同的高性能網(wǎng)絡互聯(lián)系統(tǒng)。計算體系和網(wǎng)絡體系正在相互融合，高性能網(wǎng)絡互聯(lián)使能算力集群的規(guī)模擴展，從而形成了大算力資源池，加速了算力普惠化，讓算力走向大規(guī)模產(chǎn)業(yè)應用?？深A期網(wǎng)絡不僅支持新興的大算力和高性能計算場解讀 是由云計算定義，服務器端側(cè)和網(wǎng)絡協(xié)同的高性能網(wǎng)絡互聯(lián)系統(tǒng)。計算性能網(wǎng)絡互聯(lián)使能算力集群的規(guī)模擴展，網(wǎng)絡不僅支持新興的大算力和高性能計網(wǎng)絡的本質(zhì)是連接。高帶寬、低時延、高穩(wěn)定性、少抖動一直是網(wǎng)絡追求的目標。傳統(tǒng)TCP網(wǎng)絡協(xié)議棧，雖然在互聯(lián)網(wǎng)中廣泛部署和應用，但是TCP協(xié)議棧誕生時期的網(wǎng)絡帶寬和質(zhì)量已經(jīng)無法與如今大帶寬高質(zhì)量的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡相提并論。端側(cè)和網(wǎng)絡分層解耦，基于網(wǎng)絡黑盒傳統(tǒng)盡力而為(best-effort)的網(wǎng)絡體系結(jié)構，無法滿足當今大算力池化所需要的高性能網(wǎng)絡互聯(lián)需求。因此，“可預期的”高性能網(wǎng)絡架構在大算力需求驅(qū)動下應運而生。這對于傳統(tǒng)基于“盡力而為”的網(wǎng)絡體系提出了新的挑戰(zhàn)?？深A期網(wǎng)絡以大算力為基本出發(fā)點，把端網(wǎng)融合作為實現(xiàn)方式?？深A期網(wǎng)絡摒棄傳統(tǒng)端側(cè)計算、存儲和網(wǎng)絡分層解耦的架構，創(chuàng)新地采用端側(cè)和網(wǎng)絡側(cè)協(xié)同設計和深度融合的思路，構建了基于端網(wǎng)融合的新型網(wǎng)絡傳輸協(xié)議、擁塞控制算法、多路徑智能化調(diào)度、以及芯片、硬件深度定制和卸載等技術的全新算網(wǎng)體系?？深A期網(wǎng)絡能夠大幅度提升分布式并行計算的網(wǎng)絡通信效率，從而構建高效的算力資源池，實現(xiàn)了云上大算力的彈性供給。云計算重新定義的可預期網(wǎng)絡技術體系，將對產(chǎn)業(yè)鏈上下游、芯片技術演進產(chǎn)生深遠影響，成為算力普惠化的新范式。算力網(wǎng)絡的發(fā)展正在經(jīng)歷從0到1的過程，需要互聯(lián)網(wǎng)科技公司和運營商共同定義。如果將算力網(wǎng)絡作為未來的關鍵基礎設施，它將對網(wǎng)絡可預期性提出更高的要求。數(shù)字化社會下的算力普資源池化的云計算方向發(fā)展，這將使網(wǎng)，專家點評聯(lián)網(wǎng)公司在超大規(guī)模需求驅(qū)動下，重新定義了網(wǎng)絡系統(tǒng)：以軟件為中心來十年，在大規(guī)模算力需求驅(qū)動下，云計算將重新定義下一代阿里云智能副總裁兼首席網(wǎng)絡科學家新趨勢七雙引擎智能決策新勢七決策融合運籌優(yōu)化和機器學習的雙引擎智能決策，將推進全局動態(tài)摘要企業(yè)需在紛繁復雜、動態(tài)變化的環(huán)摘要企業(yè)需在紛繁復雜、動態(tài)變化的環(huán)境中快速精準地做出經(jīng)營決策。經(jīng)典決策優(yōu)化基于運籌學，通過對現(xiàn)實問題進行準確描述來構建數(shù)學模型，同時結(jié)合運籌優(yōu)化算法，在多重約束條件下求目標函數(shù)最優(yōu)解。隨著外部環(huán)境復雜程度和變化速度不斷加劇，經(jīng)典決策優(yōu)化對不確定性問題處理不夠好、大規(guī)模求解響應速度不夠快的局限性日益突顯。學構建數(shù)學模型與數(shù)據(jù)模型雙引擎新型智能決策體系，彌補彼此局限性、提升決策速度和質(zhì)量。未來，雙引擎智能決策將進一步拓展應用場景，在大規(guī)模實時電力調(diào)度、港口吞吐量優(yōu)化、機場停機安排、制造工藝優(yōu)化等特定領域推進全解讀近年來，全球性突發(fā)事件(如疫情、戰(zhàn)爭、技術管制等)頻繁出現(xiàn)，年來，全球性突發(fā)事件(如疫情、同時，市場不斷變化、要求不斷提升。企業(yè)需在紛繁復雜、動態(tài)變化的環(huán)境中，快速精準地做出經(jīng)營決策。智能決策是綜合利用多種智能技術和工具，基于既定目標，對相關數(shù)據(jù)進行建模、分析并得到最優(yōu)決策的過程。該過程將約束條件、策略、偏好、目標等因素轉(zhuǎn)化為數(shù)學模型，并利用智能技術自動實現(xiàn)最優(yōu)決策，旨在解決日益復雜、動態(tài)變化的經(jīng)營決策問題(如打車平臺派單、充電樁選址、生產(chǎn)排程等問題)。源于二戰(zhàn)中的空戰(zhàn)規(guī)劃。它通過對現(xiàn)實問題進行準確描述刻畫來構建數(shù)學模型，同時結(jié)合運籌優(yōu)化算法，在多重約束條件下求目標函數(shù)最優(yōu)解。基于運籌學的決策優(yōu)化對數(shù)據(jù)量的依賴性弱、求解質(zhì)量較高、可解釋性較強，被廣泛運用于各類決策場景。隨著外部環(huán)境復雜程度和變化速度不主要體現(xiàn)在：一是對于不確定性問題的處理能力不足，二是對大規(guī)模問題響應不夠迅速。學術界和產(chǎn)業(yè)界開始探索引入機器學習，構建數(shù)學模型與數(shù)據(jù)模型雙引擎新型智能決策體系。機器學習基于數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，模擬出近似解區(qū)域，縮小經(jīng)典方式求解空間，可大幅提升求解效率。機器學習的優(yōu)勢在于可應對不確定性高、在線響應速度快的場景；劣勢為學習效率慢、成運籌優(yōu)化和機器學習的結(jié)合完美彌補了彼雙引擎智能決策尚處于起步階段。眾多決策優(yōu)化場景(如交通領域港口吞吐量產(chǎn)銷協(xié)同等)，開始嘗試用雙引擎方式在動態(tài)變化中快速找到最優(yōu)解。最典型的、也最具挑戰(zhàn)的場景是電力調(diào)度場景。電力●目標：在滿足電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行前提下，降低購電成本或者實現(xiàn)全社會福利最大化，并促進新能源消納?！窦s束條件：1)必須滿足所有安全約束,包括節(jié)點電壓、線路與斷面熱穩(wěn)定限額；2)發(fā)用電負荷平衡約束；3)滿足物理特性,如機組爬坡、開停機曲線、梯級水電等?！駴Q策難點：1)調(diào)度業(yè)務非常復雜，涉及海量決策數(shù)據(jù):目前省級變量與約束達千萬級別;隨著新能源快速裝機以及引入負荷側(cè)參與調(diào)節(jié)，直到實現(xiàn)雙碳目標全網(wǎng)變量與約束預計將超過十億級；2)新能源發(fā)電占比將越來越大，其波動性和隨機性將對模型驅(qū)動的數(shù)學優(yōu)化效率帶來極大挑戰(zhàn)；3)機器學習難以保證滿足所有安全約束。雙引擎智能決策將機器學習與底層優(yōu)化技術深度耦合在了一起，在滿足各類安全約束條件的情況下，將計算效率提高10倍以上，有望實現(xiàn)秒級調(diào)度優(yōu)化，突破新型電力系統(tǒng)電網(wǎng)調(diào)度追風、逐日決策專家點評近年來，隨著全球減碳活動的推廣和新能源的發(fā)展，能源管理的系統(tǒng)復雜充電樁、電動車在內(nèi)的各種新能源設戶側(cè)的能源管理都提出了更高的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)電力管理需要面對如多能互補、削峰填谷、預測優(yōu)化、柔性充放等各新的能源智能決策系統(tǒng)將會整合“源網(wǎng)對海量的能源數(shù)據(jù)進行快速分析、自動實現(xiàn)全局和局部的能源資源配置優(yōu)化，從傳統(tǒng)粗放的管理逐漸向精細化和智未來的智慧能源管理將引領一次新的技術革命，帶來各種全新的應用和商業(yè)機會，連接每個人的生活。雙引擎智能決策系統(tǒng)將不斷推進能源效率提升和優(yōu)化，為實現(xiàn)國家的雙碳目標奠普華永道可持續(xù)戰(zhàn)略與運營合伙人未來，雙引擎智能決策將進一步拓展應用場景，在特定領域?qū)崿F(xiàn)更多主體、更大范圍的資源配置優(yōu)化，進而推進全局實時動態(tài)的資源配置優(yōu)化。新趨勢八計算光學成像新八計算光學成像突破傳統(tǒng)光學成像極限，將帶來更具創(chuàng)造力和想 摘要計算光學成像是一個新興多學科交叉領摘要計算光學成像是一個新興多學科交叉領域。它以具體應用任務為準則，通過多維度獲取或編碼光場信息(如角度、偏振、相位等)，為傳感器設計遠超人眼的感知新范式；同時，結(jié)合數(shù)學和信號處理知識，深度挖掘光場信息，突破傳統(tǒng)光學成像極限。目前，計算光學成像處于高速發(fā)展階段，已取得許多令人計算光學成像有望進一步顛覆傳統(tǒng)成像傳解讀傳統(tǒng)光學成像建立在幾何光學基礎統(tǒng)光學成像建立在幾何光學基礎的原理，而忽略了諸多光學高維信息。當前傳統(tǒng)光學成像在硬件功能、成像性能方面接近物理極限，在眾多領域已無法滿足應用需求。例如，在手機攝影領域，無法在保證成像效果的同時縮小器件重量和體積，出現(xiàn)令人詬病的“前劉域，無法同時滿足寬視場和高分辨率的需求；在監(jiān)控遙感領域，難以在光線較暗、能見度較低的復雜環(huán)境中獲得清晰期才逐步形成。隨著信息技術的蓬勃發(fā)計算光學成像已成為國際研究熱點。由于計算光學成像研究內(nèi)容覆蓋范圍廣，目前還沒有一個比較明確的分類方法。按照計算成像技術所解決的應用問題來分類，可以大致分為以下三類：(1)功能提升：對傳統(tǒng)方式無法獲取的光學信息，如光場、偏振、相干度等進行成像或測量；(2)性能提升：即提升現(xiàn)有成像技術的性能指標，如空間分辨率、時簡化與智能化：通過單像素、無透鏡等特定技術簡化成像系統(tǒng)，或者以光速實圖1:傳統(tǒng)光學成像(左邊)VS隨著傳感器、云計算、人工智能等新一代信息技術的不斷演進，新型解決方案逐步浮出水面——計算光學成像。計算光學成像以具體應用任務為準則，通過多維度獲取或編碼光場信息(如角度、偏振、相位等)，為傳感器設計遠超人眼的感知新范式；同時，結(jié)合數(shù)學和信號處理知識，深度挖掘光場信息，突破傳統(tǒng)光學成像極限(如圖1所示)。計算光學成像是一個新興多學科交現(xiàn)特定人工智能任務(如圖2所示)。計算光學成像技術現(xiàn)處于高速發(fā)展階段，還需克服諸多挑戰(zhàn)：首先，需以傳感器為中心重新設計光學系統(tǒng)；其次，由于需要獲取多維度光學信息，需引入新型光學器件和光場調(diào)控機制，隨之而來的是更多的硬件成本和研發(fā)/調(diào)試時間成本；再次，為了使計算成像硬件和軟件有更好的協(xié)同，則需重新開發(fā)算法工具；最后，對算力要求非常高，對應用設備芯片及其適配性提出更高要求。專家點評在過去的十多年來，信息技術的高速發(fā)展為光學成像注入成像應運而生，悄無聲息中顛覆了人類與機器感知世界對高維光場的耦合編碼與計算重構，計算成像將光作為信息載體的一部分，模糊了物理世界與數(shù)字世界的邊界，從而突破了物理約我們能夠捕捉光傳播的軌跡，看到千里之外的聲音，解析生命活動的奧秘，穿云透霧，洞察秋細胞病毒，到廣袤宇宙中的第一縷光，計算成像將不斷開從無人系統(tǒng)手機攝影，到工業(yè)監(jiān)測安防監(jiān)控，計算成像將融入人們生活的方方面面，推動數(shù)清華大學自動化系助理教授新趨勢九大規(guī)模城市數(shù)字孿生新計算光學成像雖然是一個新興技術，但已取得了很多令人振奮的研究成果(2014諾貝爾獎——超分辨熒光顯微無人駕駛等領域開始規(guī)模化應用。如在手機攝像領域，主流手機廠商均初步融入了計算光學成像思路，從比拼硬件光學，轉(zhuǎn)而追求硬件加算法的協(xié)同；目前手機攝像在相當一部分場景的拍攝效果未來，計算光學成像將進一步顛覆傳統(tǒng)成像體系，帶來更具創(chuàng)造力和想象力的應用。元成像芯片可實現(xiàn)大范圍無像差三維感知，有望徹底解決手機后置攝像頭突出的問題。無透鏡成像 (FlatCam)能夠簡化傳統(tǒng)基于透鏡的相機成像系統(tǒng)，進一步減小成像系統(tǒng)體積并有望用于各類可穿戴設備。此外，利用偏振成像技術能夠透過可見度不高的介質(zhì)清晰成像，實現(xiàn)穿云透霧。還有非視域成像，能夠通過記錄并解析光傳播的高速過程來對非視域下目標進行有效探測，實現(xiàn)隔墻而視，在反恐偵察、醫(yī)療檢測等領域具有廣泛的應用價值。趨勢九城市數(shù)字孿生在大規(guī)模趨勢基礎上，繼續(xù)向立體化、無人化、全 摘要以來，受到廣泛推廣和認可，成為城市精細化治理的新方法。近年來，城市數(shù)字孿生關鍵技術實現(xiàn)了從量到質(zhì)的突破，摘要以來，受到廣泛推廣和認可，成為城市精細化治理的新方法。近年來，城市數(shù)字孿生關鍵技術實現(xiàn)了從量到質(zhì)的突破，具體體現(xiàn)在大規(guī)模方面，實現(xiàn)了大規(guī)模動態(tài)感知映射(更低建模成本)、大規(guī)模在線實時渲染(更短響應時間)，以及大規(guī)模聯(lián)合仿真推演(更高精確性)。目換趨勢九大規(guī)模城市數(shù)字孿生換專家點評字孿生城市發(fā)展進入了深水區(qū)。黨的市成為中國式現(xiàn)代化在城市落地的重從工業(yè)制造、交通運輸、水利流域、能源生產(chǎn)到城市治園區(qū)、城市，從產(chǎn)品模型設計、設備遠程控制、人機虛實交互到算法仿真推演，數(shù)字孿生技術應用在各行業(yè)不斷滲透影響深遠，大規(guī)模動態(tài)感知映以及聯(lián)合仿真推演技術能力不斷提升。然而深水區(qū)也暴露出一個關鍵的問題，就是任何傳統(tǒng)引擎，都實現(xiàn)不了數(shù)字孿須打造一個新引擎。因此未來將以大規(guī)城市數(shù)字孿生將在大規(guī)模孿生體構建基礎上，真正實現(xiàn)中國信息通信研究院規(guī)劃所總工城解讀城 生自2017年首度被提 出以來，受到廣泛推廣和認可。我們持續(xù)追蹤城市數(shù)字孿生進展，分別告中進行了詳細闡述。近年來，中央部委多角度全方位出臺數(shù)字孿生城市相關政策，旨在進一步推進城市精細化治理城市數(shù)字孿生旨在以城市為對象，在數(shù)字世界建設與物理世界1:1的數(shù)字映射，進而通過數(shù)字映射進行多學科機理與仿真推演，并與物理世界進行實時仿真推演等城市數(shù)字孿生關鍵技術實現(xiàn)了從量到質(zhì)的突破，具體體現(xiàn)在大規(guī)模上，分別實現(xiàn)了大規(guī)模動態(tài)感知映射、大規(guī)模在線實時渲染，以及大規(guī)模聯(lián)合仿真推演。在精準映射方面，與耗人、耗時、耗財力的傳統(tǒng)測量測繪方式不同，綜合運用遙感、雷達、視覺、定位及其它多種傳感器及存量測繪數(shù)據(jù)，以更低成本實現(xiàn)對城市靜態(tài)部件，以及動態(tài)對象(如人、車等)進行位置、狀態(tài)等多屬性實時感知。未來，通過匯聚城市天空地多維度、各類型傳感器數(shù)據(jù)，再結(jié)合AI感知能力，可融合提取同一實體的多源異實時、精準的映射表達。在生成渲染方面，基于精準映射的數(shù)據(jù)基礎，結(jié)合AIGC(AIGenerated 技術能力，可實現(xiàn)分層次、分尺寸、多分辨率城市級三維場景模型的自動化生成，以及支持多人在線、互動式大規(guī)模在仿真推演方面，將多學科、大規(guī)模的機理與仿真模型聯(lián)合作用于同一數(shù)字大世界，形成“仿真機理元宇宙”，構建虛實互動、雙向調(diào)控機制。關鍵技術包括：1)仿真系統(tǒng)云原生化，基于云原生超算調(diào)度和求解器，可大幅縮短仿真計算時間，實現(xiàn)城市級場景、百萬級以上實體規(guī)模實時計算響應；2)統(tǒng)一接口融合計算，多種機理模型及仿真模型能進行實時融合計算，形成多仿真聯(lián)合在技術推動和需求牽引的共同作用下，大規(guī)模城市數(shù)字孿生已在交通治理、災害防控、雙碳管理等應用場景取得較大進展。如在交通治理方面，在城市高精路網(wǎng)、水網(wǎng)、河道、車輛等實體三維建模及實時渲染的基礎上(建模成本降低90%+、時間從數(shù)月縮短到數(shù)天)，通過聯(lián)合道路交通流、城市內(nèi)澇積水、自動駕駛、人群移動等仿真模型，實現(xiàn)對城市大型活動現(xiàn)場人群疏散引導、交通管控策略、天氣情況影響、公共交通供給等全方位策略預案的孿生演練與效果評估(針對應急事態(tài)做到“1分鐘啟動預案”、“5分鐘到達現(xiàn)場”；大型賽事“1小時疏散”)?；跀?shù)字孿生的智慧城市市場空間十分廣闊。據(jù)IDC預測，到2025年智慧城市投資規(guī)模將超過千億美元，5年復合增長率超過30%。目前，城市數(shù)字孿生面臨的最大瓶頸，在于城市級大規(guī)模對象實體孿生以及業(yè)務流程孿生的城市孿生體尚未完全搭建