1、人工智能从感知智能向认知职能演进
人工智能已经在“听、说、看”等感知智能领域已经抵达或逾越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能将从认知心理学、脑科学及人类社会历史中罗致灵感，并结合跨领域知识图谱、因果推理、连续学习等技术，建立稳定获取和表达知识的有效机制，让知识能够被机械理解和运用，实现从感知智能到认知智能的要害突破。
2、工业互联网的超融合
5G、IoT设备、云盘算、边沿盘算的迅速生长将推动工业互联网的超融合，实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化，进而实现柔性制造，同时工厂上下游制造产线能实时调解和协同。这将大幅提升工厂的生产效率及企业的盈利能力。对产值数十万亿乃至数百万亿的工业工业而言，提高5%-10%的效率，就会爆发数万亿人民币的价值。
3、� ？榛档托酒杓泼偶�
古板芯片设计模式无法高效应对快速迭代、定制化与碎片化的芯片需求。以RISC-V为代表的开放指令集及其相应的开源SoC芯片设计、高级笼统硬件描述语言和基于IP的模板化芯片设计要领，推动了芯片敏捷设计要领与开源芯片生态的快速生长。别的，基于芯粒（chiplet）的� ？榛杓埔煊孟冉庾暗姆椒ń畋鸸πА靶酒 ？椤狈庾霸谝黄�，可以跳过流片快速定制出一个切合应用需求的芯片，进一步加速了芯片的交付。
4、�；な菀降腁I技术将加速落地
数据流通所爆发的合规本钱越来越高。使用AI技术�；な菀秸诔晌碌募际跞鹊�，其能够在包管各方数据宁静和隐私的同时，联合使用方实现特定盘算，解决数据孤岛以及数据共享可信水平低的问题，实现数据的价值。
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