自去（2020）年開始，新冠狀病毒（COVID-19，俗稱武漢肺炎）廣泛肆虐至今，數位科技逐漸成為社會抗擊疫情、經濟重返正軌、民生邁向穩定的重要力量。
在過去一年，阿里巴巴旗下的技術研究單位「阿里巴巴達摩院」（Alibaba DAMO Academy）觀察到，人工智慧（AI）將逐漸滲透到各行業，新材料技術也將推動更多科技革命。
「從去年年初以來，技術在抗疫中發揮了關鍵性的作用，」達摩院院長兼阿里雲智能總裁張建鋒表示，在未來，科技將繼續重塑社會和經濟行業。「我們希望與學界和業界攜手加速對前沿技術的探索研究，讓各行各業能夠更便捷使用技術，共同應對疫情帶來的挑戰並加快數字化經濟的步伐。」
展望未來的科技發展，達摩院也提出了10大趨勢觀察：
趨勢一：氮化鎵、碳化矽等「第三代半導體」將迎來應用大爆發
以氮化鎵（GaN）和碳化矽（SiC）為代表的第三代半導體，具備耐高溫、耐高壓、高頻率、大功率、抗輻射等優異特性，但受工藝、成本等因素限制，多年來僅限於小範圍應用。
不過達摩院觀察，近年來，隨著材料生長、器件製備等技術的不斷突破，第三代半導體的性價比優勢逐漸顯現並正在打開應用市場：SiC元件已用於汽車逆變器，GaN快速充電器也大量上市。
達摩院認為，在未來第三代半導體材料的電子元件將更廣泛應用於5G基站、新能源汽車、特高壓、數據中心等場景。
趨勢二：量子運算投資持續上升
達摩院認為，在2020年，世界對量子運算的投入持續上漲，技術和生態蓬勃發展，多個平台異彩繽紛。
而這一個潮流，將在2021年繼續被社會關注和期待。而量子計算的研究，也需要持續證明自身的實用價值。業界則需要聚焦於協同創新，用量子計算技術來解决眾多的科學和工程難題，為早日到達「量子糾錯」和「實用優勢」這兩座里程碑。
趨勢三：碳基技術突破將加速柔性電子發展
柔性電子是指經扭曲、折疊、拉伸等形狀變化後仍保持原有性能的電子設備，可用作可穿戴設備、電子皮膚、柔性顯示器等。
柔性電子發展的主要瓶頸在於材料，而目前的柔性材料性能遠不如「硬質」矽基電子。
但近年來，像是碳納米管這類的碳基材料的技術有所突破，為柔性電子提供了更好的材料選擇。這一碳基柔性材料的質量，已滿足了大規模集成電路的製備要求，且在此材料上製備的電路性能超過同尺寸下的矽基電路，而另一種碳基柔性材料「石墨烯」的大面積製備也已實現。
趨勢四：AI提升藥物及疫苗研發效率
AI與疫苗、藥物臨床研究的結合，可以減少重複勞動與時間消耗，提升研發效率，極大的推動醫療服務和藥物的普惠化。
目前，AI已經廣泛應用於醫療影像、病歷管理等輔助診斷場景，但AI在疫苗研發及藥物臨床研究的應用依舊處於探索階段。
但是在未來，隨著新型AI演算法的迭代及運算能力的突破，AI將有效解決疫苗或藥物研發周期長、成本高等難題。例如提升化合物篩選、建立疾病模型、發現新靶點、先導化合物發現及先導藥物優化等環節的效率。
趨勢五：「腦機接口」幫助人類超越生物學極限
腦機接口指得是在人或動物大腦與外部設備之間建立連接，實現腦與設備的訊息交換，是新一代的人機混合智慧關鍵技術。對於神經工程來說，腦機接口有重要的推動作用，幫助人類進一步解析人類大腦的工作原理。
在未來，腦機接口將協助人類用腦力意念控制機器。例如在控制機械臂等方面幫助提升應用精準度，也能為神智清醒、思維健全，但口不能言、手不能動的患者提供精準康復服務。
趨勢六：雲端運算達成「自治與自我進化」
隨著雲端運算的發展，數據規模持續指數級成長。面對海量暴增的數據規模以及複雜多元的處理場景，人工管理和系統調整捉襟見肘。因此，用智慧化的方式，讓數據管理系統能自動優化，將會是未來數據處理發展的趨勢之一。
達摩院指出，人工智慧和機器學習技術，將逐漸被廣泛應用於冷熱數據分層、異常檢測、智能建模、資源調動、參數調優、壓測生成、索引推薦等領域。能有效降低數據計算、處理、存儲、維護的管理成本，實現數據管理系統的「自治與自我進化」。
趨勢七：雲原生架構將重塑IT技術體系
在傳統IT開發環境中，產品開發上線周期長、研發效能不高。但雲原生架構將更高效地應用和管理異構硬體和環境下的各類雲端資源，通過方法論工具集、最佳實踐和產品技術，讓開發人員可專注於應用開發過程本身。
展望未來，達摩院認為，晶片、開發平台、應用軟體都將直接在雲端服務上誕生，可將網路、伺服器、操作系統等基礎架構層高度抽象化，以此降低計算成本、提升迭代效率，大幅降低雲端使用門檻、拓展技術應用。
趨勢八：農業將邁入數據智慧時代
目前，傳統農業依然面臨著土地資源利用率低、從生產到零售物流脫節等等問題。而這些問題，可以利用物聯網、人工智慧、雲端技術等等科技來改良。
透過新一代感測器技術，可以即時蒐集農田中的各種數據，並且可以透過大數據分析以及人工智慧技術快速處理海量資訊。以此實現農作物監測、精細化育種和環境資源按需分配。
同時，通過5G、物聯網、區塊鏈等技術的應用，也可以確保農產品物流運輸中的可控和可追溯，保障農產品整體供應鏈流程的安全可靠。
趨勢九：智慧製造從「單點智能」走向「全局智能」
達摩院觀察，由於在工業場域中導入人工智慧應用的執行成本與複雜度較高，因此目前人工智慧只能解決工廠中的碎片化需求，還很難全面自動化。
不過，在疫情之後，製造業也更加重視人工智慧的價值，因此，工業的人工智慧應用也逐漸由「單點智能」走向「全局智能」。
未來，將會看到汽車、消費電子、品牌服飾、鋼鐵、水泥、化工等具備良好訊息化基礎的製造業，開始在供應鏈、生產、資產、物流、銷售等各環節導入更完整的人工智慧應用。
趨勢十：智慧營運中心成為未來城市基礎建設
達摩院認為，在過去10年裡，智慧城市概念正在陸續落地當中，也確實提升了城市治理的水平。但是在過去一年的疫情防控中，還是顯露出智慧城市的佈局不足。
在此背景下，透過一個中央智慧營運中心，來集中管理數據資源、推動治理與服務的全局化、精細化和即時化，成為未來城市治理的重要方向。而物聯網及人工智慧技術的日漸成熟和普及，將進一步提升營運中心的智慧化程度。其中，數位分身（Digital Twin）將會是一個重要概念。
責任編輯：蕭閔云