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徙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 ，并团结跨领域知识图谱、因果推理、一连学习等手艺 ，建设稳固获取和表达知识的有用机制 ，让知识能够被机械明确和运用 ，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装备、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、通讯系统和信息化系统的智能化融合 。制造企业将实现装备自动化、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 。对产值数十万亿以致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响应的开源SoC芯片设计、高级笼统硬件形貌语言和基于IP的模板化芯片设计要领 ，推动了芯片迅速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手艺将加速落地
数据流通所爆发的合规本钱越来越高 。使用AI手艺� ；な菀秸诔晌碌氖忠杖让� ，其能够在包管各方数据清静和隐私的同时 ，团结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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