趨勢一：2020年將出現(xiàn)多家“AI工廠”

AI技術(shù)本身以及各類商業(yè)解決方案已日臻成熟，正在快速進入“工業(yè)化”階段。2020年在全球范圍內(nèi)將出現(xiàn)多家AI模型工廠、AI數(shù)據(jù)工廠。

趨勢二：自動機器學(xué)習AutoML將大大降低機器學(xué)習的門檻

AutoML將能夠把傳統(tǒng)機器學(xué)習中的迭代過程綜合在一起，構(gòu)建一個自動化的過程。

趨勢三：2020年將是AI芯片大規(guī)模落地的關(guān)鍵年

AI將重新定義計算機體系架構(gòu)，支持AI的訓(xùn)練和預(yù)測計算成為新的異構(gòu)設(shè)計架構(gòu)思路。

趨勢四：深度學(xué)習技術(shù)深入滲透產(chǎn)業(yè)，并大規(guī)模應(yīng)用

2020年，各行各業(yè)將大規(guī)模應(yīng)用深度學(xué)習技術(shù)實施創(chuàng)新，加快轉(zhuǎn)型和升級。

趨勢五：物聯(lián)網(wǎng)將在邊界、維度和場景三個方向形成突破

算力將突破云計算中心的邊界，將會產(chǎn)生一個泛分布式計算平臺。同時，對時間和空間的洞察將成為新一代物聯(lián)網(wǎng)平臺的基礎(chǔ)能力。

趨勢六：多模態(tài)深度語義理解進一步成熟

隨著視覺、語音、自然語言理解和知識圖譜等技術(shù)的快速發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用，多模態(tài)深度語義理解進一步成熟，應(yīng)用場景更加廣闊。

趨勢七：智能交通將加速在園區(qū)、城市等多樣化場景中落地

2020年，更多自動駕駛汽車被應(yīng)用于物流快遞、公共交通、封閉道路等不同場景。

趨勢八：自然語言處理技術(shù)將與知識深度融合

基于海量文本數(shù)據(jù)的語義表示預(yù)訓(xùn)練技術(shù)將與領(lǐng)域知識進行深度融合，持續(xù)提升自動問答、情感分析、閱讀理解等自然語言處理任務(wù)的效果。

趨勢九：量子計算將迎來新一輪爆發(fā)

隨著“量子霸權(quán)”的成功展示，量子計算將在2020年迎來爆發(fā)。越來越多的巨頭陸續(xù)進行戰(zhàn)略布局，將為未來AI和云計算領(lǐng)域帶來全新面貌。

趨勢十：區(qū)塊鏈技術(shù)將以更加務(wù)實的姿態(tài)融入更多場景

圍繞區(qū)塊鏈構(gòu)建的數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)使用，數(shù)據(jù)流通和交換等解決方案，將在各行各業(yè)發(fā)揮巨大的作用。

責編：呂江濤? lvjiangtao@ceweekly.cn

李慧敏? lihuimin@ceweekly.cn

陳棟棟? chendongdong@ceweekly.cn

美編：孫竹