在通往未来的道路上，科技已经成熟。
AI技术本身和各种商业解决方案已经成熟，并迅速进入“产业化”阶段。
随着国内外科技巨头对人工智能技术的持续投入，2020年全球将出现众多AI模型工厂和AI数据工厂，AI技术的大规模生产和商业解决方案将应用于各行业，助力产业升级。
比如客服行业的AI解决方案，可以复制应用到金融、电商、教育等行业。
近年来，人工智能芯片逐渐达到可用状态，2020年将是人工智能芯片大规模落地的关键一年。
AI终端芯片将成本更低，专业化，与解决方案集成。同时，NPU将成为下一代端侧通用CPU芯片的基础模块。
未来，越来越多的终端CPU芯片将深度学习作为新芯片计划的核心。
除了芯片，AI还将通过新的异构设计架构重新定义计算机架构，并支持AI训练和预测计算。
深度学习是目前人工智能领域最重要的技术，也是被业界证明最有效的技术。
以深度学习框架为核心的开源深度学习平台，大大降低了人工智能技术的开发门槛，有效提升了人工智能应用的质量和效率。
2020年，各行各业将大规模应用深度学习技术，实施创新，加速转型升级。
AutoML将能够整合传统机器学习中的迭代过程，以构建自动化过程。
研究人员只需要输入元知识，算法就能自动选择合适的数据，自动优化模型结构和配置，自动训练模型适应部署。不同的设备。
AutoML的快速发展将大大降低机器学习的门槛，扩大AI应用的普及范围。
多模态深度语义理解以声音、图像、文本等模态信息为输入，融合感知、认知等AI技术，实现对信息的多维度深度理解。
随着视觉、语音、自然语言理解、知识图谱等技术的快速发展和大规模应用，多模态深度语义理解更加成熟，应用场景也越来越广泛。
结合AI芯片，将广泛应用于互联网、智能家居、金融、安防、教育、医疗等行业。
随着大规模语言模型预训练技术的出现和发展，普通自然语言的理解能力有了很大的提高。
基于大量文本数据的语义表示预训练技术，将与领域知识深度融合，不断提升自动问答、情感分析、阅读理解、语言推理、信息抽取等自然语言处理任务的效果。
集超大规模计算功能、丰富的领域数据、预先训练好的模型和复杂的RD工具于一体的通用自然语言理解计算平台将逐渐成熟，并广泛应用于互联网、医疗、法律、金融等领域。。
随着5G和边缘计算的发展，计算能力将突破云计算中心的边界，扩散到万物，一个无处不在的计算平台将会形成。
同时，时间和空是这个物理世界中最重要的两个维度。洞察时间和空将成为新一代物联网平台的基础功能。
这也将推动物联网与更多场景的融合，创造更大的价值。
自动驾驶的发展已经越来越理性，未来几年市场对智能驾驶的发展充满信心。
2020年，更多的自动驾驶汽车将用于不同的场景，如物流和快递、公共交通和封闭道路。
同时，V2X技术开始大规模部署应用，形成各种车、车、路，进一步推动智能车路协同技术的实现。土地。
随着区块链技术与AI、大数据、物联网和边缘计算的深度融合，数据和资产的离线映射问题可以逐一解决。
围绕区块链构建的数据验证、数据使用、数据流和交换解决方案将在各个行业发挥巨大作用。
比如在电子商务领域，可以保证商品全流程数据的真实性；在供应链领域，可以保证全流程数据的透明和企业间的安全交换。在政务领域，可以实现政府数据的交流和电子文档的实现。
随着“量子霸权”的成功演示，量子计算将在2020年迎来新一轮爆发。
在量子硬件方面，可编程介质噪声量子器件的性能将进一步提高，初步具备纠错功能。最后可以在上面运行有一定实用价值的量子算法，量子人工智能的应用将会大大提高。的发展。
在量子软件方面，将出现高质量的量子计算平台和软件，并与AI和云计算技术深度融合。
此外，随着量子计算生态产业链的初步形成，量子计算必将在越来越多的应用领域受到越来越多的关注。越来越多的行业巨头将RD资源投入战略布局，有机会让AI和云计算的未来焕然一新。
