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阿里达摩院：硅材料性能接近极限 新型材料引领半导体技术变革
发布时间：2020年01月02日 09:21:00 阿里巴巴 人已围观
简介1月2日，阿里巴巴达摩院发布了“达摩院2020十大科技趋势”，这是其第二次预测年度科技趋势。报告指出，随着摩尔定律放缓和高算力需求的激增，传统芯片面临性能提升的瓶颈。...
1月2日，阿里巴巴达摩院发布了“达摩院2020十大科技趋势”，这是该院首次推出年度科技趋势的第二次预测。
该报告分析称，摩尔定律的放缓以及高算力应用场景的迅猛增长，使得传统芯片面临性能提升的瓶颈。突破这一瓶颈有可能在体系架构、基础材料和设计创新三个领域实现。
在体系架构方面，传统的冯·诺依曼架构因存储与计算的分离，已无法满足愈加复杂的计算需求。业界正在研究将计算和存储结合的架构，以攻克芯片在算力和能耗上的限制。
基础材料层面，以硅为主要材料的半导体元件面临着性能限制，各大芯片制造商尚未就3纳米以下芯片的未来发展达成一致。新材料的出现可能通过全新的物理原理推动逻辑、存储和通讯技术的创新，成为半导体产业转型的关键。拓扑绝缘体和二维超导材料等新型材料将是半导体行业未来发展的希望。
在芯片设计方法上，采用基于芯粒（chiplet）的模块化设计有望替代传统设计方式，使得芯片设计过程如拼积木般快速高效。
以下是达摩院2020年预测的十大科技趋势：
趋势一、人工智能从感知智能向认知智能转变
人工智能在“听、说、看”等感知领域已达到或超过人类水平，但在需要外部知识以及逻辑推理的认知智能领域仍处于初期。认知智能的发展将综合认知心理学、脑科学和人类社会历史，并结合跨领域的知识图谱、因果推理和持续学习等技术，构建稳定获取和表达知识的机制，使机器能够理解和运用知识，标志着从感知智能到认知智能的一次重要进步。
趋势二、计算存储一体化助力AI算力突破
冯诺依曼架构的存储和计算分离已经不再适应数据驱动的人工智能应用需求。频繁的数据搬运导致的算力和功耗瓶颈成为了更高级算法探索的障碍。新型的存内计算架构类似于脑神经元的结构，将存储和计算单元整合，显著减少数据传输，提高计算效率和能效。计算与存储一体化的硬件创新将有效打破AI算力的瓶颈。
趋势三、工业互联网走向深度融合
5G、物联网、云计算和边缘计算的快速发展将推动工业互联网的深度融合，使得工控系统、通信系统与信息化系统实现智能联动。制造业将具备设备、搬运及生产排程的自动化，从而支持柔性制造，并且工厂的上下游生产线能够实时调整和协同。这将大幅提升生产效率及企业收益，对于价值数十万亿的工业行业而言，仅提高5%-10%的效率便可能带来数万亿人民币的经济效益。
趋势四、机器协作的大规模实现
以往的单体智能无法满足大规模智能设备在实时感知和决策上的需求。物联网的协同感知技术和5G通信的进步将实现多个智能体之间的协调——机器之间的协作与竞争共同完成任务。多智能体间的协同将提高智能系统的价值：智能交通信号灯的动态优化、仓储机器人高效协作进行货物分拣，以及无人驾驶汽车对复杂路况的全面感知等，将实现更高效的最后一公里配送。