一個世紀以來，數位科技的演進推動了人類的科技進步與產業發展。我們目前正經歷數位科技最快發展的階段，數位化、網路化、智慧化讓數位世界與實體世界的融合與協同更加緊密。
隨著技術的不斷進步，以GPT 系列模型為代表的大模型展現出了超強的性能，隨後出現的ChatGPT 更是讓人驚嘆，該模型能拿來聊天、搜尋、寫程式碼、debug…… 人工智慧的發展正從文字、語音、視覺等單模態智能，朝向多種模態融合的通用人工智慧方向發展。
不僅如此，AI 界今年也湧現出了眾多亮眼的研究， 例如Google發布的PaLM 和Pathways，OpenAI 推出的InstructGPT，DeepMind 一直致力於強化學習攻克遊戲和AI for science 的研究…
那麼2023 年，科技圈到底有哪些技術值得關注？
今天，達摩院發表 2023 十大科技趨勢，涵蓋生成式 AI、Chiplet 模組化設計封裝、全新雲端運算體系架構等技術。快速概覽如下：
具體而言，大家都在關注的多模態預訓練大模型，是今年達摩院科技走向預測的焦點之一。基於多模態的預訓練大模型將實現圖文音統一知識表示，成為人工智慧基礎設施。目前，技術上的突出進展來自於 CLIP (匹配圖像和文字) 和 BEiT-3 (通用多模態基礎模型)。基於多領域知識，建構統一的、跨場景、多任務的多模態基礎模型已成為人工智慧的重點發展方向。未來大模型作為基礎設施，將實現圖像、文字、音訊統一知識表示，並朝向能推理、能回答問題、能總結、做創作的認知智能方向演進。
雲端運算始終是數位時代的技術創新中心：基於雲端定義的可預期網路技術，將從資料中心的區域應用程式走向全網推廣；因雲端而生的雲端原生安全技術，則將推動平台化、智慧化的新型安全體系的成形；雲端也在重新定義運算體系架構，從以CPU 為中心的傳統架構，朝向以雲端基礎架構處理器（CIPU）為中心的全新體系架構演進。未來，由雲端定義的軟硬整合，將實現系統級的深度整合。
雲端原生安全性
##晶片領域在算力需求暴漲、摩爾定律放緩的夾擊下尋求突圍，達摩院預測，存算一體和Chiplet 模組化設計封裝將有長足進展：基於SRAM、NOR Flash 等成熟記憶體的存內運算有望在智能家居、穿戴式裝置等場景實現規模化商用；Chiplet 互聯標準的逐漸統一將重構晶片研發流程。
Chiplet 模組化設計封裝可望重塑晶片產業格局
基礎技術的迭代演進必將催生新場景和新產業，今年最被達摩院看好的趨勢有運算光學成像、數位孿生城市、雙引擎智慧決策等。
計算光學成像技術可望突破傳統光學的物理極限，幫助人類觸及見所未見的事物；智慧城市完成了精準映射、生成渲染、模擬推演等關鍵技術的全面突破，將從單一場景演進至大規模城市數位孿生，輔助人類更全知地認識和管理城市；智慧決策系統實現了運籌優化和機器學習的聯合驅動，將為人類在電網調度、港口吞吐管理、機場停機安排等即時變化的複雜難題上，提供更有價值的優化答案。
#大規模城市數位孿生向立體化、無人化、全域化方向演進
最後一個是生成式AI（Generative AI 或AIGC），其是利用現有文字、音訊檔案或影像創建新內容的技術。過去一年，其技術上的進展主要來自於三大領域：影像生成領域，以DALL・E-2、Stable Diffusion 為代表的擴散模型（diffusion model）；自然語言處理（NLP）領域基於GPT-3.5的ChatGPT；代碼產生領域基於GPT-3 的Copilot。現階段的生成式 AI 通常被用來產生產品原型或初稿，應用場景涵蓋圖文創作、程式碼產生、遊戲、廣告、藝術平面設計等。未來，生成式 AI 將成為一項大眾化的基礎技術，極大的提高數位化內容的豐富度、創造性與生產效率，其應用邊界也將隨著技術得進步與成本的降低擴展到更多領域。
以上就是達摩院發布的 2023 科技趨勢，你最看好哪個方向？
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