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日迈月征，朝暮轮转。这一年里，科技开拓者们，产业同行者们用科技汇聚向上的力量步入了数智时代的“星辰大海”。数字化是咱们发明进去的一个永恒并且充满活力的安装，数智技术正在以前所未有的速度倒退，并引发颠覆式的改革。
低提早、高通路的网络通信技术减速古代人类的“千里传音”；产业 AI、泛在利用助力人类 ” 身临其境 ” 畅游虚拟世界；人工智能生成内容 AIGC，让人工智能如同手握画笔，在一幅幅画卷上“妙笔生花”……
京东摸索研究院联合近年来征询公司、学术界和产业界的热点钻研方向，公布了 2023 十大科技趋势，包含了自动化工具、产业 AI、计算机通信、基础科学等畛域。
在这份报告中，咱们详细分析了十大科技趋势的要害因素，并依照其商业价值和技术栈层级，绘制了科技趋势全景图。技术的组合效应将放大并减速新的商业模式和翻新，通过颠覆现状和发明新的机会来扭转行业格局。
一、低提早、高通路的网络通信技术
低延时、高通路的网络通信技术是指可能缩小现有网络的限度及通信的提早，通过应用人工智能、边缘设施、基站上的加速器来解决运算负载，从而提供超低提早、高连贯密度和网络切片的独立网络，并促成基于互联网的生态系统的一种即时通信技术。
将来趋势：
- 高下轨卫星联结组网，单星与星座互补是发展趋势
- 低延时高通路的网络通信为用户提供沉迷式娱乐、生存体验，减速 XR 设施在生产端的利用
- 卫星通信与 5G 兼容方面的后期摸索，为 6G 有机交融高中低轨卫星通信与高空挪动通信倒退打下坚实基础
二、下一代计算
下一代计算是以量子计算、专用集成芯片、硅基光电芯片等技术为代表的，冲破经典计算架构提供指数级算力增长的软硬件能力汇合。
将来趋势：
- 立法与标准化是将来五年重点
- 科技企业更加器重量子伙伴关系的建设和坚固
- “量子服务”新型服务机构将会呈现
- 神经状态计算的翻新架构办法将为倒退自主人工智能提供能源
三、可信赖科技
可信赖科技旨在制订保障措施、加强隐衷计算、构建可信赖平台、治理工程危险，从而取得内外部利益相关者的信赖的零碎。
将来趋势：
- 新的数据分享技术无望保留隐衷的面纱，催生新的商业模式和产品
- 数字主权将缩小网络安全 / 软件等畛域的信赖危险，为新的 CX、EX 和近程经营工作提供一个根底
- 人工智能技术作为根底，将助力零售业，晋升供应链流程以及促成医疗行业倒退，晋升诊断效率及精度
四、绿色 清洁 可继续科技
绿色、清洁、可继续科技旨在从清洁技术、人工智能和商业模式角度登程，满足对环境、可继续倒退和治理指标的需要。
将来趋势：
- 数字化向可继续方向变动
- 人工智能将反对能源零碎的自动化
- 云通信数据中心设施供应商正在减少可再生能源的耗费，并承诺实现碳中和经营。
五、超自动化
超自动化是一种业务驱动的办法，用于辨认、审查和自动化尽可能多的业务流程、IT 流程和算法流程等。它须要协调应用多种技术工具和平台，包含机器人流程自动化(RPA)、主动机器学习 (AutoML)、人工智能工程化 (AI Engineering)、低代码平台等。
将来趋势：
- AI 门槛将失去升高以及实现普及化
- AI 工程实际一直失去欠缺，以继续的从人工智能中提取业务价值
- 数据驱动的通用人工智能减速超自动化的实现
- 云边一体化的协调主动优化，将扩充自动化的利用范畴
六、人工智能等技术向实体畛域深度交融
随着技术能力晋升，先进科技正逐渐地利用于实体企业的设计、制作和经营工作。
将来趋势：
- 人 - 机 - 物共存的混合多智能体交融体系必然成为万物互联时代的新规范
- 与实体深度交融的技术堆栈有可能扭转现有商业模式
- 工业技术栈实体化交融、多智能体群体智能的高效扩大将促成无人驾驶、智慧城市、智慧工厂的减速落地
七、指数级智能
AI 大模型领有超大规模参数、巨量训练数据，通过模型的巨量化能够进步人工智能的通用属性，并升高人工智能的利用门槛。
将来趋势：
- 大模型倒退聚焦实现真正的多任务学习、推理与部署
- 跨模态将海量数据积淀为海量常识，进步人工智能程度，进而进步生产力和商业价值
- 面向决策和管制的认知智能将失去倒退，以全面实现面向视觉、语言等场景的通用感知智能
八、数实融生、泛在利用
随着元宇宙（生产级体感设施、XR 设施与利用）开始衰亡，数字服务将突破虚实界线，深度交融数字经济与实体经济。
将来趋势：
- AR 眼镜实现内容沉迷化、交互实时化与服务泛在化
- 实时情境下的内容创作、散发、搜推能力助力售前决策、进步流量转化，重构实体零售业态
- 设计制作、经营合作和翻新形式无望重塑，将推动实现元宇宙内容供应链
九、人工智能生成内容 AIGC
人工智能生成内容 AIGC 是继业余内容生成 (PGC) 和用户内容生成 (UGC) 后新兴的内容生产方式，具体指应用人工智能技术主动或辅助地生成或编辑文本、音频、视觉等数字内容，提供更加简略、高效、智能、业余的内容编辑、制作和发明技术与工具。
将来趋势：
- 多模态大模型为代表的新兴人工智能技术成为了 AIGC 能力降级的新引擎
- AIGC 将不仅能够构建更加巨大的虚构数字场景，同时具备了语义了解、管制、创作能力
- AIGC 的产品类型逐步丰盛、场景利用更多元
- AIGC 技术不断进步将促成通用人工智能倒退
十、AI for Science 基础科学减速冲破
下一代算力和人工智能的迅速倒退，使咱们可能充分利用更高维度、更多模态的数据中的信息、仿真更加简单的生、理、化过程，AI for Science 就是让人工智能利用自身弱小的数据演绎和剖析能力去学习迷信法则和原理，得出模型来解决理论的科研问题，特地是辅助科学家在不同的假如条件下进行大量反复的验证和试错，从而大大减速科研摸索的过程。
将来趋势：
- 基础设施建设预计到 2026 年实现，将打造一系列工业级的 2.0 算法，建设与新计算状态相匹配的基础设施
- 人工智能在基础科学畛域的广泛应用将在 2030 年失去实现，零碎扭转工业行业研发流程，AI for Science 算法走向 3.0
- 与脑科学联合的下一代人工智能技术得以倒退，将人类迷信总结的先验常识更好地融入人工智能模型
- AI for Science 扩大 AIGC 技术应用领域，加强人工智能在合成生物学、分子结构学、纳米材料畛域的预测能力
2023 年见证科技向善之力指引咱们一路繁花相送、过青墩。
