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该怎样预测未来一年内即将发生的科技变迁？阿里巴巴达摩院（以下简称达摩院）的方法是“回归本质”。审视2023年的科技趋势，达摩院荟萃科学界、产业界专家学者的集体智慧，不仅评估那些“已经工程化落地、有望近期规模化商用的主流技术”，还将“有前沿性的技术探索与实践验证相结合的科技创新产品”和“已经在产业链上下游形成强大生态的应用体系”纳入观察之列，以洞察新一代信息技术带来的范式重置、产业革新和场景变换。这让这份科技趋势预测显得有些过于“接地气”，甚至有些条目读到后会使人感到出乎意料。或许恰恰是这份出人意料，方能激发科学家、企业家、工程师以及泛科技爱好者的思考与共鸣，去感受它们获入选的“情理之中”。 值得一提的是，中国工程院院士邬贺铨这样点评达摩院2023十大科技趋势：“为科技界和产业界贡献了一份非常有价值、有深度的预见”。他说：“每年的达摩院十大科技趋势报告是站在科技和产业发展全局的角度，对未来科技的发展方向进行探索，并做出科学、客观、中立的预判，特别欣慰地看到，2023年的十大科技趋势报告也秉承了这一理念。”让我们带着探索的目光，一起走近它们。范式重置篇趋势一：多模态预训练大模型预言：基于多模态的预训练大模型将实现图、文、音统一知识表示，成为人工智能（AI）基础设施。许多人对“多模态预训练大模型”有些陌生，但对它要导向的目标却非常熟悉——没错，就是通用人工智能。与多模态相对应的，是当下较为常见的文本、语音、视觉等“单模态智能”。人们期待智能设备一机在手，不仅能说会写，还要能说会道，最好还会推理、能总结、搞创作等等。要实现这个目标，多模态的预训练大模型提供了可能的路径。多模态统一建模，目的是增强模型的跨模态语义对齐能力，打通模态之间的关系，使得模型逐步“标准化”。达摩院认为，语音、视觉和多模态预训练模型将加速AI向通用基础模型方向演进，而建立统一的、跨场景、多任务的多模态基础模型将会成为AI发展的主流趋势之一。中国人民大学信息学院院长文继荣感受到，大模型目前已展现出了超预期的“理解”和“创造”能力，但人们对其内在机理了解还很不够。对此他谈到：“大模型的可解释性和可控性仍很弱，但这正是激励我们继续前行的动力。”趋势二：Chiplet模块化设计封装预言：Chiplet的互联标准将逐渐统一，重构芯片研发流程。Chiplet（芯粒或小芯片），是芯片界近两年的“生面孔”，但在2023年，它非常有潜力成为行业热词——国内外叫得上名字的半导体科技企业，几乎都将Chiplet技术视为未来新型技术之一。Chiplet有何魔力？Chiplet可看做是“芯片化的IP核”，但它和传统单一工艺流片的片上系统（SoC）设计模式相比，能实现不同工艺节点以及不同材质的功能模块集成。考虑到Chiplet可以降低对先进工艺制程的依赖、实现与先进工艺相接近的性能，达摩院预测，在后摩尔时代，Chiplet可能将是突破现有困境最现实的技术路径。近年来，先进封装技术发展迅速。封装技术的进步，推动Chiplet应用于CPU、GPU等大型芯片。达摩院认为，基于先进封装技术的Chiplet可能将重构芯片研发流程，从制造到封测、从EDA到设计，全方位影响芯片的区域与产业格局。特别地，2022年，UCIe联盟成立、中国《小芯片接口总线技术要求》发布，达摩院预测指出，Chiplet互联标准将逐渐统一，产业化进程将进一步加速。趋势三：存算一体预言：资本和产业双轮驱动，存算一体芯片将在垂直细分领域迎来规模化商用。存算一体一直是高能效计算的重要技术之一。计算、存储单元融合，在实现数据存储的同时直接进行计算，这一突破传统冯•诺依曼架构的存算形态一直以来都对IT科学家充满“诱惑力”：这意味着可以消除数据迁移带来的开销、提升运算效率，实现计算存储的高效节能。达摩院观察到，存算一体已经在产业细分领域掀起了创业浪潮，并受到投资界和产业界的关注和投入。达摩院提出，实现存算一体的技术路径主要有三个：技术较成熟的近存计算、投资热度较高的存内计算、技术尚处于探索期的“基于非易失性存储器技术的新型存储原件”，技术上，存算一体将向着高精度、高算力和高能效的方向发展。但达摩院2023十大科技趋势项目成员秦钖也直言：“目前真正的存算一体，或者说革命性地突破冯•诺伊曼架构的存算一体还未实现，我们期待更明显的东西。”产业革新篇趋势四：云原生安全预言：安全技术与云紧密结合，打造平台化、智能化的新型安全体系。根据阿里云首席风险官、阿里云安全产品事业部总经理欧阳欣的解释，云原生安全不是特指云原生技术的安全，而是包含云基础设施的原生安全和用云的原生能力形成更加弹性、统一、智能的安全能力。网络安全技术有着“后发先至”特点。基于这个特点，达摩院注意到，云原生安全经历了一系列变迁：从安全保障云原生到云原生赋能安全，内涵不断扩展，逐步形成了一套涵盖基础设施、应用、数据、研发测试、安全运营等在内的防护体系。也即，云原生安全并非一成不变，相反它会基于云的安全服务形式而不断创新。欧阳欣谈到，由于云原生安全的范围广、技术复杂，因此更需要各方更加开放和协同。未来1~2年，可以重点关注云上身份安全和智能化的安全运营中心。“就像密码技术需要提前应对‘后量子时代’、去回应现在看起来产业化还似乎遥遥无期的量子计算技术一样，”中国科学院信息安全国家重点实验室教授翟起滨说：“对云原生安全的关注，势必成为新的一年网络安全圈内的热点。”趋势五：软硬融合云计算体系架构预言：云计算向以云基础设施处理器(CIPU)为中心的全新云计算体系架构深度演进。云计算的体系架构发展已经历了三个阶段，目前正处于第三阶段：引入专用硬件，形成软硬一体化的虚拟化架构，实现全面硬件加速。达摩院认为，这个阶段云计算面临的挑战，是在数据密集计算、云数据中心流量越来越大的趋势下，实现云计算单位成本下更高的计算性能，以及更高效的云数据中心管理。计算效率的提升，还要回到芯片和系统底层中去。传统的以CPU中心的云计算体系架构受到CPU性能瓶颈的限制，无法应对云上时延和带宽的进一步扩展，云计算体系架构需要向着软硬一体化的方向迭代升级。“软硬件一体化设计是当前计算架构的重要演进方向。”清华大学计算机系副教授任炬提出，尤其在复杂的云计算场景中，软硬件的协同优化与迭代升级更是决定其性能提升的关键。达摩院预测，未来三年，云计算将向以CIPU为中心的全新云计算体系架构深度演进。CIPU是阿里云结合其飞天操作系统实现对数据中心计算、存储、网络等多维资源进行高效管理和软硬件协同加速的代表性技术。任炬表示，CIPU在阿里云的成功实践，也预示着软硬件一体化的虚拟化架构将引领云计算的技术升级。趋势六：端网融合的可预期网络预言：基于云定义的可预期网络技术，即将从数据中心的局域应用走向全网推广。网络的本质是连接。高带宽、低时延、高稳定、少抖动一直是网络追求的目标。然而，目前在互联网中广泛部署和应用的TCP网络协议栈，已无法满足当今大算力池化所需要的高性能网络互联需求，“可预期的”高性能网络架构在大算力需求驱动下应运而生。这对于传统基于“尽力而为”的网络体系提出了新的挑战。“端网融合”给了可预期网络实现的可能。达摩院介绍，通过采用端侧和网络侧协同设计和融合的思路，可预期网络构建了基于端网融合的新型网络传输协议、拥塞控制算法、多路径智能化调度以及硬件深度定制和卸载等技术的全新算网体系。达摩院预测，可预期、高算力网络有望颠覆目前基于传统互联网TCP协议的技术体系，成为下一代数据中心网络的基本特征，并从数据中心的局域应用走向全网推广。“过去十年，互联网公司在超大规模需求驱动下，重新定义了网络系统；未来十年，在大规模算力需求驱动下，云计算将重新定义下一代高性能网络系统。”阿里云智能副总裁兼首席网络科学家蔡德忠看到，端网融合架构已开始触发网络的生态变革，集计算和网络于一体的DPU芯片雨后春笋般出现，也预示着网络正向可预期方向演进。趋势七：双引擎智能决策预言：融合运筹优化和机器学习的双引擎智能决策，将推进全局动态资源配置优化。经典决策优化基于运筹学，起源于“二战”中的空战规划。一直以来，经典决策优化对数据量的依赖性弱、求解质量较高、可解释性较强，被广泛运用于各类决策场景。然而，随着外部环境复杂程度和变化速度不断加剧，经典决策优化的局限性愈发凸显，比如对不确定性问题的处理能力不足、对大规模问题响应不够迅速等。达摩院观察到，为弥补经典决策优化的不足，学术界和产业界开始探索引入机器学习，构建数学模型与数据模型双引擎新型智能决策体系。其优势在于，可应对不确定性高、在线响应速度快的场景；但它也有劣势：学习效率慢、成本高、求解的质量也不够高。由此，达摩院认为，运筹优化和机器学习的结合能完美弥补彼此的局限性，极大地提升决策速度和质量。目前，在交通领域如港口吞吐量优化、机场停机安排等，制造领域如电力调度、工艺优化、产销协同等，已经开始尝试用双引擎方式在动态变化中快速找到最优解。不过，达摩院也提到，双引擎智能决策尚处于起步阶段。他们期待，随着应用场景的进一步拓展，双引擎智能决策在特定领域实现更多主体、更大范围的资源配置优化，有望推进全局实时动态的资源配置优化。趋势八：计算光学成像预言：计算光学成像突破传统光学成像极限，将带来更具创造力和想象力的应用。计算光学成像是一个新兴多学科交叉领域。以往，我们凭借双眼“所见即所得”，如今人类可以看到毫厘微末间的细胞病毒、广袤宇宙中的一缕光，这都有赖于计算光学成像这项技术。“在过去的十多年来，信息技术的高速发展为光学成像注入了新的生命，计算成像应运而生，悄无声息中颠覆了人类与机器感知世界的方式。”清华大学自动化系助理教授吴嘉敏不无感慨地说，从“所见即所得”的一一映射，到对高维光场的耦合编码与计算重构，计算成像模糊了物理世界与数字世界的边界，突破了物理约束，让人“见所未见”。达摩院看到，目前，计算光学成像处于高速发展阶段，已取得许多令人振奋的研究成果，并在手机摄像、医疗、无人驾驶等领域开始规模化应用。从无人系统手机摄影到工业监测，计算成像正融入人们生活的方方面面。达摩院大胆预测，计算光学成像未来有望进一步颠覆传统成像体系，带来更具创造力和想象力的应用。场景变换篇趋势九：大规模城市数字孪生预言：城市数字孪生在大规模趋势基础上，继续向立体化、无人化、全局化方向演进。数字孪生技术应用在各行业不断渗透，推动数字孪生城市发展进入“深水区”。自城市数字孪生2017年首次被提出以来，达摩院分别在2019年及2021年的十大科技趋势报告中进行了阐述。2023年，达摩院再度论及。以城市为对象，在数字世界建设与物理世界1:1的数字映射，进而通过数字映射进行多学科机理与仿真推演，并与物理世界进行实时双向同步，阿里云智能副总裁、行业解决方案研发部负责人曾震宇认为，这将开启智慧城市领域一个全新的计算范式。他谈到，当城市的感知能力以及以还原、建模、渲染、仿真推演为代表的计算能力发展到一定临界值，城市级别的大规模数字孪生成为可能。“城市数字孪生不仅精准地捕捉到城市的当下，也全面记录着城市的历史。”曾震宇说，城市数字孪生不仅仅是城市的可视化渲染，更是城市的众多业务的新的载体，为业务创新提供了支撑。他高度评价构建城市级数字孪生的意义：“人们甚至可以从城市的过去推演城市的未来发展。”达摩院提出，城市数字孪生面临的最大瓶颈，在于城市级大规模对象实体孪生以及业务流程孪生的城市孪生体尚未完全搭建起来。未来，城市数字孪生将在大规模特征的基础上，继续向立体化、无人化、全局化方向演进。趋势十：生成式AI（GenerativeAI或AIGC）预言：生成式AI进入应用爆发期，将极大地推动数字化内容生产与创造。2022年，对AI应用感兴趣的，即便没跟ChatGPT“聊天”，也大概率尝试过输入关键词让AI生成图像或文稿。

2012-2021年，光谱仪器及技术突飞猛进，相关的新产品、新技术层出不穷，拉曼、近红外、激光诱导击穿光谱、太赫兹、高光谱、超快光谱、光谱成像......不仅给科研注入了新的活力，更是给企业带来了客观的经济效益。光谱十年之际，仪器信息网特别策划《点亮光谱仪器 “高光”时刻》系列征文活动，以期盘点光谱仪器及相关技术的突出成果，展现光谱仪器及相关厂商的“高光”时刻。本期我们特别邀请了荧飒光学科技（上海）有限公司张德军为大家分享荧飒近红外仪器的“高光”时刻。荧飒光学科技（上海）有限公司近红外产品总监 张德军仪器信息网：过去十年间，哪些光谱技术的进步让您印象深刻？张德军：过去十年，正好是我本人开始学习和关注近红外技术和近红外行业的十年。我记得在2010年前后，那时我在外企刚开始接触在线近红外，当时国内近红外光谱学科的创始人陆婉珍院士来公司参观，看见工厂里已经非常成熟地运用在线近红外技术进行反应过程控制，而且是那么大规模的（当时工厂有100多个测量点），非常感慨。在这样一些老前辈和专家的指引下，我开启了对近红外技术以及相关行业应用、仪器设备特点等方面的学习和了解，也越来越发现它独特的魅力。回顾这十多年来的经验，我觉得未来十年，近红外光谱技术在工业领域、过程控制方面，会有很大的潜力和需求。而我本人也在几年前与一些志同道合的朋友一起创业，潜心做国产化的傅里叶红外，也是基于对这一技术行业的长期看好。仪器信息网：截至目前，贵公司有哪几款光谱仪器曾经获得“科学仪器优秀新品奖”？该仪器研发的背后有什么样特别的故事？ 张德军：在公司创立之初，对于近红外产品线，我们认为最重要的一个方向就是开发工业过程控制技术（PAT）。所以在产品设计的时候，我们就瞄准了这个方向做铺垫：光谱仪，光纤，探头，工业机柜，通讯模块以及配套的建模和在线控制软件。我们要做的是整套方案，而不仅仅是一台光谱仪。单就光谱仪而言，我们也是充分考虑了在线方案的特点，比如SMA905的信号传输连接方式，多通道的个数和光路切换方式等。我们开始时给自己设定了一个比较高的目标，要做的东西很多，而且每个环节都不能出问题。刚开始的时候多线作战，遇到的问题和困难也层出不穷，好在我们有一个强大而团结的团队，那些一起奋战到夜里两三点的测试会诊，长期困扰的问题终于解决，努力的每一步脚印历历在目。经过一年多的打磨，这条产品线终于打通了。而且Master10-Pro也经过了市场的验证和专家的评审，荣获“科学仪器优秀新品奖”这个新品奖的荣誉属于我们荧飒光学整个团队。仪器信息网：获奖产品的销售情况如何？解决了哪些关键问题？有哪些典型用户或典型的应用案例？行业影响力及用户的反馈情况如何？张德军：Master10-Pro一经推出，就引起了许多用户的关注和咨询。我们目前给潜在用户提供免费的demo服务，让用户能够切身体会到整套产品方案的特色。举个例子，我们在跟一个国内化工行业的龙头企业交流时，发现他的工艺中一直存在固含量检测滞后的痛点，因为他们原先使用传统的实验室分析方法，从取样到化验室分析出结果再上传，往往需要1-2个小时；生产部门必须等待化验结果通过才能排料进行下一釜的生产。我们依靠项目的应用经验，提出了用在线近红外实时检测固含量的方案。为了打消用户的疑虑，我们提供免费的上门测试，经过实验室的可行性测试，再到生产线上的在线测试，用户最终认可了在线检测的方案。现在该工厂生产过程不再人工取样分析，直接使用近红外的实时数据。通过这种在线分析的手段，工艺可以精确控制反应结束的终点，大大提高了生产效率。公司的销售人员多在国内的红外市场耕耘了十几年，对产品的应用和定位有着非常敏感的判断。我们的产品也跟业内很多红外方面的专家和用户进行了深入合作，获得了各方的认可。通过交流反馈发现，用户对我们公司产品最看重的方面是：全自主的国产化技术，高性价比的整套交钥匙方案，灵活多变的定制化功能和产品。为此，我们获得了如北京大学、复旦大学、中国科学院等高校科研院所的订单，批量定制化OEM订单等，而且还有一些世界500强的跨国公司，也被我们的产品功能和服务理念所吸引，开始使用我们的仪器设备。分析仪器的国产化是我国科学仪器发展的未来的大趋势，我们希望凭借自身的不断努力，让更多的用户认识认可我们的产品，用上用好我们的产品。仪器信息网：贵公司光谱仪器的生产工艺是如何把控的？在产品的质控及生产车间管理方面有什么独特的地方？张德军：我们生产部门对产品质量特别重视。早期我们也发现产品某些性能不够稳定，为此我们展开了各种分析和测试，在这个过程中，逐步建立和完善了产品的BOM表、工艺文档、履历表、企业标准等文档，做到产品生产和检测的标准化，提升了我们对产品质量的把控。由于我们在进口仪器厂家销售/生产岗位工作过多年，对一线进口品牌的产品性能耳熟能详，研发人员对于设备性能的测试方法也很了解，所以我们一开始的标准和方向就很明确。为了首先达到跟进口产品同等水平的目标，我们在研发设计、加工生产、装配测试等各环节都进行了标准化的管理。比如我们的核心部件——干涉仪，其生产工序有上百步，从最初铸造主体模块的来料检测，组装过程钟各种镜组的调试，电路控制板的调试安装，分束器镀膜性能的光学检测，工装上整个模块的联调，我们对重要的把控节点和测试方法指标都有明确的要求和记录。此外，我们对生产人员上岗前也有详细的培训和考核，上岗后会要求对关键控制点的检测指标进行记录，保证该部件的质量稳定性。其实这只是一个缩影，每一个关键部件和过程都经过这样的检测和记录，才能保证组装成半成品再到最终的成品都有一个比较稳定的性能。我们特别重视这些跟生产工艺、车间管理相关的标准化。对于生产来说，我们需要的是性能稳定的产品，生产几十台几百台，跟生产一两台，都没有太大的差别，这个要求跟我们一些科研单位搞生产做产品还是不太一样的。 仪器信息网：未来贵公司光谱产品线的发展规划，重点发展哪些类别的光谱产品？张德军：荧飒光学专注傅里叶红外，我们的目标还是在自己熟悉擅长的领域做深做精。得益于拥有一个完全自主的研发团队，我们可以按照自己的判断和市场的需求规划产品的发展路线。对于近红外产品线来说，我们目前已经有了一套完整的在线光谱仪全套方案，实验室的方案我们目前也已经比较完善，对固体和液体进行透射、反射的测量附件和配置都能提供。未来我们还会推出在线防爆版本的在线解决方案，以及便携式的产品解决方案。仪器信息网：从行业发展角度来说，您认为目前光谱仪器整体技术水平怎么样？未来最具前景的光谱仪器或者技术是什么？最具前景的应用将体现在哪些方面？张德军：在外企工作了十几年，我们浸染于国际一线仪器品牌的环境之中，对产品功能、研发理念、行业判断、战略规划有自己的感悟；最近几年，我们也感受到中国制造业的水平跟欧美的差距越来越小。我们曾经走访过一些欧美仪器企业的工厂，有件事印象很深，我们发现一些全球范围内专业而知名的公司，其实员工并不多，有些只有十几、几十个人，但是有限的人手去专注做有限的几件事几个产品，经过十几年几十年的积累，就可以做成世界第一。我们备受鼓舞，我们也是这样的目标，专注于傅里叶红外这一件事情，我们希望能把这个产品做精，做到比进口品牌更贴合本地用户的想法和体验。我觉得我们国内很多仪器公司也一样，大家要耐得住寂寞，专注于打磨产品和技术，向华为、小米等优秀的民族企业学习，把国产化仪器的整体水平，光谱仪器的性能指标，提升到跟进口品牌一样，并且在某些方面比进口的还要好。为此，我们将不遗余力！

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