量子计算iota区块链_汽车技术涉及到哪些新科技

　　① 华为和BAT的新战场，由这四人主宰

　　 智东西（公众号：dxcom）

　　 作者 | 李水青

　　 编辑 | 心缘

　　互联网行业高速增长时代正在远去，已成一个不争事实。阿里、腾讯、网络等互联网巨头们比之前任何时候都更需要考虑第二增长曲线。

　　云智能服务，是被各家盯准的一条赌上未来的赛道。

　　成果已经显现——阿里云Q3实现营收首超200亿元，首次连续四季度盈利；网络每月砸20亿搞研发，智能云营收连续增长超70%；腾讯云这边，也首次提出“云智能”战略，三年实现团队一千多人至一万多人的10倍扩张……

　　令BAT无法忽视的一大劲敌是华为，作为一家从ICT切入到云智能的 科技 巨头，华为面临更严峻的生存压力。受美国制裁影响，华为消费者业务、运营商业务猛烈受挫，而云智能业务成为其新的增长命脉。

　　一场以BATH（网络、阿里、腾讯、华为）为主角的云智能进军千行百业的圈地大战已经蓄势待发。

　　华为任正非亲自督导“五大军团”，阿里云智能将建立18大行业事业部，腾讯和网络也进行了紧锣密鼓的架构调整或战略升级，盯准政企数字化市场，“磨刀霍霍向牛羊”。

　　阿里云智能总裁张建锋、华为云总裁张平安、腾讯CSIG（云与智慧产业事业群）总裁汤道生、网络CTO王海峰，作为这场云智能大战中掌舵者，在2021年这一疫情后经济恢复和全球洗牌的关键时期，正在做出他们职业生涯中的重要抉择。

　　尽管面临的问题各不相同，他们都不约而同地带领团队迈向AI落地的“深水区”。

　　见过汤道生的人可能对他身上的程序员风格印象深刻，他操着一口不太流利的香港普通话，似乎不善言辞，却很缜密。这位1997年从斯坦福走出来的电子工程硕士，34岁时便成为腾讯QQ研发副总裁、QQ秀产品中心总经理，在2018年成为腾讯CSIG掌舵者。

　　2021年，越来越多的腾讯内部员工会看到汤道生出入纯商务场合，包括与建筑产业的天一集团合作、与物流交通产业的招商港口合作、与出行产业的广汽集团签约……为了带领腾讯涉足此前不熟悉的产业互联网领域，做技术出身的汤道生越来越像一名“销售”代表。

　　腾讯CSIG总裁汤道生

　　“腾讯没有To B基因”——这是2018年9月腾讯CSIG成立时外界的普遍质疑。腾讯CSIG融合了公司的云计算、AI、智慧产业等多重技术能力，腾讯的很多科学家出自这里，但如何将技术落地行业，对汤道生和这些科学家来说有不小的鸿沟需要跨越。

　　即使是三年后的今天，腾讯CSIG已从三年前的一千多人扩张到一万多人，汤道生依然在近期的一次访谈中坦言了做To B的吃力点——“To B工程的周期更长，对财务管理和项目管理的要求更高，以及传统行业引入人才也需要磨合。”

　　业务做深、组织变大，也意味着面临新的问题。在以AI为重要驱动的产业互联网项目中，大厂虽然有平台势能，却难以像AI创企那样灵活机动地打“游击战”，因此在很多AI竞标方案中未必能超过小厂。

　　对此，汤道生在今年5月已经从组织架构入手进行三年来的首次调整——宣布成立汤道生带队的技术委员会，以“自上而下”的方式，在内部减少代码重复开发，以开源提升项目推进效率。比如在近期腾讯推出的数智人平台等项目中，已经看到跨CSIG和AI Lab、微信、搜狗多部门技术整合成果的迹象。

　　更深层次的是团队文化变革。与汤道生自己亲自投身“销售”的举动相一致——在今年9月CSIG三周年会上，汤道生史无前例地将事业群价值观升级出“敢拼敢言”这一要求。他犀利地指出，近年来引入了很多不同企业的员工，同事比较拘束、不敢直言的问题已经影响到企业效率，因此团队要像创业一样“敢拼”、“敢言”。

　　当下国内AI技术落地的高潮已经有到来的趋势，然而，此前活跃在一级市场的AI创企们的“金钱池”却已见底，纷纷转向二级市场寻求输血补给。对于腾讯CSIG这样具有大厂兜底的AI玩家来说，一场市场收割战似乎才刚刚开始。

　　在今年11月举办的腾讯生态大会上，汤道生首次提出“腾讯云智能”提法，公布一套“全局智能”的完整云智能架构和最新自研AI芯片、AI开发平台、智能产业解决方案等，标志腾讯在产业云智能领域全面出击。

　　腾讯云智能战略架构

　　再来看看行业落地，据我们统计，在今年已公布的大型智慧城市项目中，腾讯云已经拿下不少大单。今年4月广州2.1亿黄埔智慧城市项目、今年5月江门市3.6亿智慧城市项目、今年8月襄阳市的1.1亿车联网先导区项目以及今年9月的上海徐汇区1.2亿“一网统管”项目……腾讯云都充当着主要或唯一中标企业。官方数据显示，目前腾讯云AI每天全球12亿用户和200W+客户，每天处理图像超过50亿张，处理语音超过百万小时，处理自然语言超过千亿级。

　　“再往下走，我觉得会进入‘深水区’，接触离腾讯原来优势更远的这些行业。”汤道生在近期的采访中谈道。

　　与较晚提出“云智能”的腾讯不同，网络虽然在BATH中体量更小，却几乎是BATH中最先提出“智能云”且最大决心“All in”人工智能的一家。

　　如果要说AI创企们最怕被哪家大厂取代，那无疑是网络。拥有与国际顶尖深度学习框架匹敌的国产PaddlePaddle（飞桨）、获411张自动驾驶测试牌照的Apollo、量产超2万片的昆仑AI芯片……网络创始人李彦宏可以在之后的几年继续每月投20亿元搞研发，AI创企们却不一定有这个底气。

　　再来看看掌舵网络智能云的网络CTO王海峰，他和很多AI创企的创始人一样，是一个技术派，同时是“一个没有新闻的人”。毕业于清华物理专业的父亲将他从小开始教育成一个技术人才，他也如愿在2021年入选IEEE Fellow，并成为兼任ACL Fellow的中国大陆第一人，网络内部很多人称他：“气场比较弱，但同时又不会轻易为别人所动。”

　　网络CTO王海峰

　　就是这样一个看起来温文尔雅的技术派，带动了网络智能云部门在经历组织变动的不稳定态势后，转而在2021年实现业务连续季度70%的增长，成为网络公司的第二增长曲线。

　　网络智能云刚刚在2020年经历了动荡的一年。2020年初，李彦宏将ACG（网络云）、AIG（AI技术平台体系）、TG（基础技术体系）整合为“网络人工智能体系”（AIG），让网络云总经理尹世明向新任CTO王海峰统帅汇报。然而仅仅3个月后，尹世明离职。

　　彼时，在国内云市场中，阿里云、腾讯云分别位居前二，后来者华为云增速达220%，处于其后的网络智能云可能被越甩越远。彭博社当时这样评价，过去十年，从自然语言处理到语音交互领域，网络已投入了数十亿美元，但这项努力因网络人工智能业务负责人吴恩达（Andrew Ng）等关键高管离职而陷入了比较麻烦的境地。市场对公司搞研发投入可能带来的回报表示怀疑，股价随即跌至冰点。

　　进入2021年，王海峰总揽全局，他很少出来发表令人印象深刻的讲话，但在今年却默默带领网络智能云迅猛增长。

　　根据网络公司发布2021年第三季度（Q3）财报，显示其Q3实现营收319亿元，广告业务增长乏力的趋势已经体现。但是，网络智能云在本季度营收同比增长达73%，成为驱动网络核心营收增长的重要动力。在网络2021财年第一季度财报电话会议上，李彦宏直言：“AI和云，未来三年会占网络营收一半以上。”

　　从业务上来看，在过去半年里，网络将网络大脑这一“软硬一体AI大生产平台”升级到7.0版，把智慧交通、智慧城市等方案落地多所城市。比如就在今年9月，网络就连续拿下3个超亿级项目，包括1.17亿元绍兴智慧快速路项目、1.68亿元沧州经济开发区自动驾驶与车路协同项目、1.79亿元桐乡产业互联网项目等。

　　随着网络CTO王海峰将网络智能云团队稳住，他在今年的网络云智峰会上进一步宣布了网络智能云的新战略：“以云为基础推进企业数字化转型，以AI为引擎加速产业智能化升级，云智一体，赋能千行百业，促进经济高质量发展。”

　　对比看看2020年，网络对智能云战略的表述还是“以云计算为基础，以AI为抓手，聚焦重要赛道。”可以看到，网络智能云更加强调AI技术落地实体产业，也就是说，网络AI也要进入深水区了。

　　随着网络的AI技术落地越来越上道，无疑会成为一众冲刺IPO的AI创业公司的最大对手之一。

　　同样经历了组织架构调整的还有华为，看起来，华为云今年的道路更不平坦。

　　在今年4月华为开发者大会上，华为消费者部门名将余承东时任华为云总裁，还在为华为云AI的落地助威呐喊，他说，AI开发要告别作坊式，走向工业化，并带来华为云盘古大模型、MindSpore等软件的更新。

　　但仅仅5个月后，在今年9月的华为全联接大会上，发言人已经换了人，变成了新任CEO张平安。张平安于1996年加入华为，曾担任华为企业业务BG首席运营官、软件产品线总裁，是华为精通软件及市场的老将。

　　华为云总裁张平安

　　实际上，今年华为云进行了多次组织架构调整。先是今年1月，然后是今年3月，将华为云与计算BG中的原服务器、存储等划归出到“网络产品与解决方案”，将BG中的云独立为Cloud BU，这距离两者合并仅仅过去了一年。

　　“屋漏偏逢连夜雨”，受外部制裁影响，2021年华为运营商业务及消费者业务发展受限。2021年10月，华为公布第三季度财报，显示其本季度营收下降32.1%至4558亿元。

　　在这种情况下，云与AI技术驱动的To B业务，无疑成为华为新的增长命脉。

　　作为华为云临危上任的大将，张平安在9月的华为全联接大会上谈道：“未来所有的基础设施和应用都应该是云化的，我们要积极拥抱人工智能，让数据在业务决策中发挥重要作用。”

　　和余承东等其他华为领导人一样，张平安的言行中常常尽显华为人的务实、狼性和毫不含糊。他在多次演讲中提到，当下AI落地面临的最大问题是成本过高问题。为了降低AI落地成本，张平安领导团队更新了云天筹AI求解器、华为云开天aPaaS等一系列AI根技术。可以看到，在华为一整套包含了硬件、AI算子开发、AI模型开发和AI应用开发的升腾AI全栈技术基础上，华为云正从云基础设施层往上层的PaaS层加大投入。

　　一边是技术在朝着极限水平迭代，另一边，是从整个集团层面促进云与AI技术在行业落地。

　　2021年，华为公司陆续成立了五大行业军团——煤炭军团、海关和港口军团、智慧公路军团、数据中心能源军团和智能光伏军团，标志着华为面向千行百业全面落地云、AI、网技术的大幕正式拉开。

　　华为五大行业军团是由任正非亲自督导，从各个BG中抽取最精锐的精兵强将，并独立平行于它们，整合云、网、智等多种纵向能力横向精准打击行业。这是华为首次在组织架构上明确军团作战方式。

　　华为创始人任正非主持华为军团组建大会

　　任正非曾提及对军团的期待——比如，能不能在2-3年技术成熟，然后对全世界提供矿山智能化服务？而从已有进展来看，华为“矿鸿”矿山操作系统已在神东4个矿厂成功落地，从以点覆盖AI实时风险预警识别等功能，到推出让整个矿井变得联通的矿鸿操作系统，验证了军团作战方式的敏捷性和效率。

　　在强烈求生需要驱动下，由创始人任正非亲自掌舵、猛将张平安强力推进，华为云与智能技术或许已成为BATH中落地最猛的一极。

　　2017年华为云成立初，华为就做出了“上不做应用，下不碰数据，三不做股权投资”的 社会 承诺。到了2020年，华为云将这一使命升级为——“赋能应用、使能数据，做智能世界的黑土地”。

　　面临内外生存压力，华为云能不能把握好生态合作的边界，守住曾经的承诺，这个问题令很多合作伙伴关心。

　　进入2021年，有很多人提到，阿里云正在“双手入泥”，越来越像华为了。

　　在今年5月的阿里云峰会上，阿里云智能事业群总裁张建锋透露，阿里云近期完成了重大组织升级，一是设立了18个行业部门，由行业总经理牵头行业数字化创新。与腾讯汤道生类似，张建锋是一位为阿里的拳头产品“淘宝”打过仗的技术架构师，曾带队解决了“双11”的云计算难题。2019年，张建锋卸任阿里集团CTO，专心聚焦阿里云智能事业群和达摩院研发。

　　阿里云智能总裁张建锋

　　自张建锋掌舵以来，阿里云已将落地行业从2019年的三个拓展为2020年的7个，如今已经扩展到18个，并上升至部门。这一扩张速度，印证了张建锋的“打仗”能力。

　　阿里云智能覆盖行业拓展情况（根据公开信息整理，如有谬误欢迎指正）

　　再来横向看看区域布局，阿里云智能目前已成立16个区域部门，任命分公司总经理与本地客户联接。要知道，这在阿里 历史 上是没有过的，在过去一直是华为、海康这样的ICT厂家所热衷的事情，现在已成为阿里云的重要组织策略。

　　考虑到5月也是华为任正非带队的煤炭军团高歌猛进的时候，阿里云在5月成立18行业部门、16区域的发力政企数字化的大动作，很容易被认为是对标华为。这两家企业，中国智慧城市领域的最大云巨头和最大的通讯巨头，似乎要进入一个云智能技术贴身肉搏的阶段。

　　不过，张建锋否定了这些调整与竞争有关。他谈道，主要是阿里云自身内部主要矛盾使然，阿里云的服务离客户需求之间有很大的差异，这促使阿里云进行转变。

　　不管是否主观对标，但阿里正在跳出此前做电商消费的思维习惯，通过更接地气地接近政企数字化客户，实现技术变现。

　　姿态转变伴随的是阿里云在财务指标上的上扬。根据11月18日发布的阿里云Q3财报，阿里云营收200.07亿元，同比增长33%，经调整EBITA利润（息税摊销前利润）3.96亿元，首次实现连续四季度盈利。

　　阿里云的营收中有很大份额来自于基础设施、SaaS等收入，但AI技术已经越来越融入其云服务中。

　　简单回顾一下，今年，阿里达摩院开源了登顶六大NLP权威榜单的预训练语言模型体系AliceMind，推出超100项视觉AI能力的视觉智能开放平台；阿里云智能推出让企业“开箱即用”的大数据 AI平台——“阿里灵杰”，训练出全球首个突破10万亿参数的AI模型；芯片方面，平头哥自研云原生处理器芯片倚天710亮相，玄铁CPU已出货超25亿颗，成为国内应用规模最大的国产CPU……

　　张建锋在接受新华网采访时谈道，12年前，阿里巴巴在国内率先投入 探索 云计算，成为全球三朵云之一。下一个十年，阿里巴巴将坚定不移继续加大对基础技术和前沿技术的投入，在人工智能、芯片、量子计算、区块链等领域进行科研攻关。

　　也难怪说阿里云越来越像华为，尽管张建锋并不愿意承认，但华为擅长的“扎足根，冲破天”，阿里云智能今年已在向这个方向大步迈进，与华为争夺政企数字化市场。

　　可以看到，不论是在互联网发展拐点寻找新动能的BAT，还是在美国制裁下寻找新粮仓的华为，它们都将云智能作为更加重要的生命线在运作，试图切换新的增长动能。

　　作为各家云智能业务的掌舵人，本文中提及的对象中既有来自技术派的优秀产品经理，也有在过往战场中经历过大风大浪的管理人才，现在，他们的目光都不约而同的从技术投向行业，准备撸起袖子，双手入泥，大干一场。

　　巨头的动作对AI领域“原住民”AI企业们可能带来不小冲击。一方面，巨头的高举高打能带来整体行业生态的进步，从而营造更适合AI落地的环境；另一方面，自身更加无可取代的竞争力是什么？最适合的商业模式又是什么？将成为非巨头AI企业需要思考的事情。

　　当AI落地进入深水区，各路AI玩家正在把技术战车推向各个行业、各个地区的产业数字化转型的田间地头，一决高下。

　　② 汽车技术涉及到哪些新科技

　　你好，近年来，随着人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术的快速发展，智能化、网联化、数字化趋势愈加凸显。受此影响，汽车从单一的工业产品转变为工业与高科技结合的产物，汽车产业发展也正以风驰电擎的速度向前发展。

　　1、5G技术

　　在今年的CES展上，5G技术成为展上最吸睛对象，世界级大厂纷纷针对5G技术领域疯狂秀肌肉。5G网络是第五代移动通信网络，其峰值理论传输速度可达每秒数十Gb，比4G网络的传输速度快数百倍。对于自动驾驶而言，信息传输速度和响应时间是影响落地应用的重要因素。相比4G网络，5G网络峰值速率提升在20倍以上。由于具备超大带宽、超低时延和超大接入量等特点，5G通讯也被认为将大幅加快自动驾驶技术的落地进程。

　　2、区块链

　　区块链技术对汽车行业也将产生重大影响。比如，阻止黑客进入自动车辆通信、购买二手车时车辆信息不变更性、自动付款（停车费或者加油费）以及数据使用权限的安全防护等等。

　　3、物联网

　　有了物联网 (IoT) 之后，制造商发现在提高效率和盈利能力方面有了很大的空间。支持物联网的系统和分析支持的过程自动化可以帮助制造商实时提高产品质量。汽车制造商可以更轻松地采用弹性精益制造方法，这有助于他们缩短产品上市时间;而这些日益复杂的智能系统，可以帮助他们与快速变化的客户需求保持同步。精益方法的采用推动了实时调度和灵活制造流程的实施，其中包括材料优化。

　　4、量子计算

　　此外，戴姆勒和谷歌于去年年宣布在量子计算领域展开合作，从自动驾驶汽车的部署到为汽车应用选择新材料，如使用量子化学的电池，都成为媒体关注的焦点。

　　5、V2X技术随着智能网联和自动驾驶汽车趋势越来越明显，而为了真正的实现网联汽车和自动驾驶汽车，智能城市、智能基础设施等配套设备也需要跟上发展脚步。其中，V2X（车到一切）技术就是不可或缺的一项技术，可将车辆与周围一切（包括基础设施、行人等）连接起来，以确保车辆驾驶更安全。而且不止车企，许多技术类企业也在大力研发该技术。

　　综上所述，在互联网持续深刻影响人类社会和生活方方面面的大背景下，5G技术、区块链、物联网、量子计算、V2X技术等新一轮技术浪潮持续兴起，已经深入到包括汽车行业在内的大多数行业，从而进一步颠覆我们已有的认知。

　　希望我的回答对你有所帮助，谢谢！

　　③ 强大的量子计算机可以破解加密并解决经典计算机无法解决的问题

　　强大的量子计算机可以破解加密并解决经典机器无法解决的问题。虽然目前还没有人成功制造出这样的设备，但最近我们看到了进步的步伐——那么，会是新的一年吗？目前，注意力集中在一个被称为量子霸权的重要里程碑上：在合理的时间范围内，量子计算机能够完成经典计算机无法完成的计算。

　　谷歌在2019年首次使用具有 54 个量子位（常规计算位的量子等价物）的设备来执行称为随机抽样计算的基本上无用的计算，从而实现了这一目标。2021 年，中国科学技术大学的一个团队使用 56 个量子比特解决了一个更复杂的采样问题，后来又用 60 个量子比特将其推得更远。

　　但IBM 的Bob Sutor表示，这种跨越式 游戏 是一项尚未产生真正影响的学术成就。只有当量子计算机明显优于经典计算机并且能够解决不同问题时，才能实现真正的霸权，而不是目前用作基准的随机抽样计算。

　　他说，IBM 正在努力实现“量子商业优势”——在这一点上，量子计算机可以比传统计算机更快地为研究人员或公司解决真正有用的问题。Sutor说，这还没有到来，也不会在新的一年到来，但可以预期在十年内。

　　量子软件公司Classiq的联合创始人Nir Minerbi则更为乐观。他认为，新的一年将在一个有用的问题中展示量子霸权。

　　还记得第一辆电动 汽车 问世的时候吗？它们对于开车去杂货店很有用，但也许不适合开车300公里送孩子上大学。就像电动 汽车 一样，量子计算机会随着时间的推移变得越来越好，使其在更广泛的应用中发挥作用。

　　解决实际问题存在许多障碍。首先是设备需要数千个量子比特才能做到这一点，而且这些量子比特也必须比现有的更稳定和可靠。研究人员很可能需要将它们分组在一起，以作为单个“逻辑量子比特”工作。这有助于提高保真度，但会削弱规模的改进：数千个逻辑量子位可能需要数百万个物理量子位。

　　 随着时间的推移，量子计算机会变得更好，在一系列应用中变得有用

　　研究人员还致力于量子纠错，以在出现故障时对其进行修复。谷歌在2021年7月宣布，其Sycamore处理器能够检测并修复其超导量子比特中的错误，但执行此操作所需的额外硬件引入的错误多于修复的错误。马里兰州联合量子研究所的研究人员后来设法用他们捕获的离子量子比特通过了这个关键的收支平衡阈值。

　　即便如此，现在还为时过早。如果通用量子计算机在新的一年解决了一个有用的问题，那将是“相当令人震惊的”。在任意时间内保护单个编码的量子位，更不用说对数千或数百万个编码的量子位进行计算了。

　　 量子计算机需要多大才能破解比特币加密或模拟分子？

　　预计量子计算机将具有颠覆性，并可能影响许多行业领域。因此，英国和荷兰的研究人员决定 探索 两个截然不同的量子问题：破解比特币（一种数字货币）的加密以及模拟负责生物固氮的分子。研究人员描述了他们创建的一种工具，用于确定解决此类问题需要多大的量子计算机以及需要多长时间。

　　这一领域的大部分现有工作都集中在特定的硬件平台、超导设备上，就像 IBM 和谷歌正在努力开发的那样。不同的硬件平台在关键硬件规格上会有很大差异，例如运算速率和对量子比特（量子比特）的控制质量。许多最有前途的量子优势用例将需要纠错量子计算机。纠错可以通过补偿量子计算机内部的固有错误来运行更长的算法，但它是以更多物理量子比特为代价的。从空气中提取氮来制造用于肥料的氨是非常耗能的，改进这一过程可能会影响世界粮食短缺和气候危机。相关分子的模拟目前甚至超出了世界上最快的超级计算机的能力，但应该在下一代量子计算机的范围内。

　　我们的工具根据关键硬件规格自动计算纠错开销。为了让量子算法运行得更快，我们可以通过添加更多物理量子位来并行执行更多操作。我们根据需要引入额外的量子位以达到所需的运行时间，这严重依赖于物理硬件级别的操作速率。大多数量子计算硬件平台都是有限的，因为只有彼此相邻的量子位才能直接交互。在其他平台中，例如一些捕获离子的设计，量子位不在固定位置，而是可以物理移动——这意味着每个量子位可以直接与大量其他量子位相互作用。

　　我们 探索 了如何最好地利用这种连接遥远量子位的能力，目的是用更少的量子位在更短的时间内解决问题。我们必须继续调整纠错策略以利用底层硬件的优势，这可能使我们能够使用比以前假设的更小的量子计算机来解决影响深远的问题。

　　量子计算机在破解许多加密技术方面比经典计算机更强大。世界上大多数安全通信设备都使用 RSA 加密。RSA 加密和比特币使用的一种（椭圆曲线数字签名算法）有一天会容易受到量子计算攻击，但今天，即使是最大的超级计算机也永远不会构成严重威胁。研究人员估计，一台量子计算机需要的大小才能在它实际上会构成威胁的一小段时间内破解比特币网络的加密——在它宣布和集成到区块链之间。交易支付的费用越高，这个窗口就越短，但可能从几分钟到几小时不等。

　　当今最先进的量子计算机只有50-100个量子比特。我们估计需要30[百万] 到3亿物理量子比特，这表明比特币目前应该被认为是安全的，不会受到量子攻击，但这种尺寸的设备通常被认为是可以实现的，未来的进步可能会进一步降低要求。比特币网络可以对量子安全加密技术执行‘硬分叉’，但这可能会由于内存需求增加而导致网络扩展问题。

　　研究人员强调了量子算法和纠错协议的改进速度。四年前，我们估计捕获离子设备需要 10 亿个物理量子比特才能破解 RSA 加密，这需要一个面积为 100 x 100 平方米的设备。现在，随着全面改进，这可能会显着减少到仅仅 2.5 x 2.5 平方米的面积。大规模纠错量子计算机应该能够解决经典计算机无法解决的重要问题。模拟分子可应用于能源效率、电池、改进的催化剂、新材料和新药的开发。进一步的应用程序全面存在——包括金融、大数据分析、飞机设计的流体流动和物流优化。

　　 什么是量子启示录？

　　想象一个加密的秘密文件突然被破解的世界——这就是所谓的“量子启示录”。简而言之，量子计算机的工作方式与上个世纪开发的计算机完全不同。从理论上讲，它们最终可能会比今天的机器快很多很多倍。这意味着面对一个极其复杂和耗时的问题——比如试图解密数据——其中有数十亿的多个排列，如果有的话，一台普通的计算机需要很多年才能破解这些加密。但理论上，未来的量子计算机可以在几秒钟内完成这项工作。这样的计算机可以为人类解决各种问题。英国政府正在牛津郡哈威尔投资国家量子计算中心，希望彻底改变该领域的研究。

　　 一种用于量子计算的新语言

　　Twist是麻省理工学院开发的一种编程语言，可以描述和验证哪些数据被纠缠在一起，以防止量子程序中的错误。时间结晶、微波炉、钻石，这三个不同的东西有什么共同点？量子计算。与使用比特的传统计算机不同，量子计算机使用量子比特将信息编码为0或1，或两者同时编码。再加上来自量子物理学的各种力量，这些冰箱大小的机器可以处理大量信息——但它们远非完美无缺。就像我们的普通计算机一样，我们需要有正确的编程语言才能在量子计算机上正确计算。

　　对量子计算机进行编程需要了解一种叫做“纠缠”的东西，这是一种用于各种量子比特的计算机，它可以转化为强大的能量。当两个量子位纠缠在一起时，一个量子位上的动作可以改变另一个量子位的值，即使它们在物理上是分开的，这引起了爱因斯坦对“远距离幽灵动作”的描述。但这种效力同样是弱点的来源。在编程时，丢弃一个量子位而不注意它与另一个量子位的纠缠会破坏另一个量子位中存储的数据，从而危及程序的正确性。

　　麻省理工学院计算机科学与人工智能 (CSAIL) 科学家旨在通过创建自己的量子计算编程语言 Twist 来解开谜团。Twist 可以通过经典程序员可以理解的语言来描述和验证量子程序中纠缠了哪些数据。该语言使用一个称为纯度的概念，它强制不存在纠缠并产生更直观的程序，理想情况下错误更少。例如，程序员可以使用 Twist 表示程序作为垃圾生成的临时数据不会与程序的答案纠缠在一起，从而可以安全地丢弃。

　　虽然新兴领域可能会让人感觉有点浮华和未来感，但脑海中浮现出巨大的金属机器的图像，但量子计算机具有在经典无法解决的任务中实现计算突破的潜力，例如密码学和通信协议、搜索以及计算物理和化学。计算科学的主要挑战之一是处理问题的复杂性和所需的计算量。经典的数字计算机需要非常大的指数位数才能处理这样的模拟，而量子计算机可能会使用非常少量的量子位来做到这一点——如果那里有正确的程序。 “我们的语言 Twist 允许开发人员通过明确说明何时不得与另一个量子位纠缠来编写更安全的量子程序，”麻省理工学院电气工程和计算机科学博士生、有关 Twist的新论文的主要作者 Charles Yuan 说. “因为理解量子程序需要理解纠缠，我们希望 Twist 为开发语言铺平道路，让程序员更容易应对量子计算的独特挑战。”

　　 解开量子纠缠

　　想象一个木箱，它的一侧伸出一千根电缆。您可以将任何电缆从包装盒中拉出，也可以将其完全推入。

　　在你这样做一段时间后，电缆会形成一个位模式——零和一——取决于它们是在里面还是在外面。这个盒子代表了经典计算机的内存。该计算机的程序是关于何时以及如何拉电缆的一系列指令。

　　现在想象第二个外观相同的盒子。这一次，你拉一根电缆，看到它出现时，其他几根电缆被拉回了里面。显然，在盒子内部，这些电缆不知何故相互缠绕。

　　第二个框是量子计算机的类比，理解量子程序的含义需要理解其数据中存在的纠缠。但是检测纠缠并不简单。你看不到木箱，所以你能做的最好的就是尝试拉动电缆并仔细推理哪些是纠缠的。同样，今天的量子程序员不得不用手推理纠缠。这就是 Twist 的设计有助于按摩其中一些交错的部分。

　　科学家们设计的Twist具有足够的表现力，可以为著名的量子算法编写程序并识别其实现中的错误。为了评估Twist的设计，他们对程序进行了修改，以引入某种对于人类程序员来说相对不易察觉的错误，并表明Twist可以自动识别错误并拒绝程序。

　　他们还测量了程序在运行时方面的实际执行情况，与现有的量子编程技术相比，它的开销不到4%。

　　对于那些担心量子在破解加密系统方面的“肮脏”名声的人来说，Yuan 表示，目前还不清楚量子计算机在实践中能够在多大程度上实现其性能承诺。“在后量子密码学方面正在进行大量研究，这些研究之所以存在，是因为即使是量子计算也不是万能的。到目前为止，有一组非常具体的应用程序，人们在这些应用程序中开发了量子计算机可以超越经典计算机的算法和技术。”

　　重要的下一步是使用Twist创建更高级别的量子编程语言。今天的大多数量子编程语言仍然类似于汇编语言，将低级操作串在一起，没有注意数据类型和函数等东西，以及经典软件工程中的典型内容。

　　量子计算机容易出错且难以编程。通过引入和推理程序代码的“纯度”，Twist 通过保证一段纯代码中的量子位不会被不在该代码中的位更改，朝着简化量子编程迈出了一大步。 这项工作得到了麻省理工学院-IBM 沃森人工智能实验室、国家科学基金会和海军研究办公室的部分支持。

　　 【注释. 量子计算机】

　　量子计算机是一种直接利用量子力学现象（如叠加和纠缠）对数据进行运算的计算设备。量子计算背后的基本原理是量子属性可以用来表示数据并对这些数据执行操作。

　　尽管量子计算仍处于起步阶段，但已经进行了一些实验，在这些实验中，量子计算操作是在非常少量的量子比特（量子二进制数字）上执行的。实践和理论研究都在继续进行，许多国家政府和军事资助机构支持量子计算研究，以开发用于民用和国家安全目的的量子计算机，例如密码分析。

　　如果可以建造大规模的量子计算机，它们将能够比我们目前的任何经典计算机（例如 Shor 算法）更快地解决某些问题。量子计算机不同于DNA计算机和基于晶体管的传统计算机等其他计算机。一些计算架构（例如光学计算机）可能会使用经典的电磁波叠加。如果没有一些特定的量子力学资源，例如纠缠，推测不可能超过经典计算机的指数优势。

　　④ 基础设施是新基建的主导方向

　　智能化数字基础设施是基建的主导方向。

　　⑤ 和数软件：四大区块链解决方案管理专家

　　和数软件：四大区块链解决方案管理专家，下面就和大家一起来看看吧！

　　一、区块链技术运用

　　探索 “区块链+”在商品溯源、供应链金融、版权保护、信任证明、合同存证、金融风控等领域的应用，加快区块链和人工智能、大数据、物联网等前沿信息技术的深度融合，推动集成创新和融合应用。

　　二、大数据

　　改变人们使用数据的方式，覆盖数据集成、分析、挖掘和可视化等大数据技术的核心环节，有效帮助用户发掘并利用数据价值，提供包括大数据产品与技术服务在内的大数据增值解决方案。

　　三、物联网

　　为物联网、云平台、智慧城市及工业4.0等各个领域提供优质高效的软件系统解决方案，专注打造由“软件、硬件、人”三者构成的完整配套的物联网软件系统，从大数据、硬件智能化、软件人性化等方面为广大客户服务。

　　四、人工智能

　　致力于人工智能技术研究的创新型平台，研究包括：量子计算、机器学习、基础算法、网络安全、视觉计算、自然语言处理、下一代人机交互等，涵盖智能终端、区块链技术、大数据、智慧城市等多个产业领域并提供一系列人工智能产品及解决方案。

　　和数软件通过全方位市调，深入了解客户与市场需求，在现有技术成果的基础上，紧随互联网行业发展脚步，不断钻研创新。有针对性地制定适用于特定地区、人群的系统技术方案，集中服务客户要求，解决客户区块链行业疑难。

　　⑥ 区块链通俗易懂的讲解

　　区块链通俗易懂的讲解

　　解释如下

　　1、区块链是区块链，三次方不太清楚，你是不是想问量子计算。

　　2、三个逻辑不一样，稍微有些共同促进的感觉。5G是解决了无线传输的速率问题，相对4G速度提高了很多倍。

　　3、区块链前身是PPP协议，就是点对点的传输协议，用来解决中心节点的拥堵问题，提高下载速度的量子计算是突破了摩尔定律，可以在有限的空间解决计算速度的极限问题。

　　⑦ 全球经济低谷期新亮点！数字经济四大阶段三大特征

　　在全球新冠疫情爆发的两年多时间内，全球各大经济体都受到了不同程度冲击。而在这场百年不遇的公共卫生危机中， 数字经济成为应对全球经济下行压力的稳定器。

　　疫情期间，人们的购物需求、 娱乐 需求、办公需求迅速从线下转为线上，在线办公、在线教育、网络视频等数字化新业态新模式蓬勃发展，大量企业利用大数据、工业互联网等加强供需精准对接、高效生产和统筹调配，数字经济在减少人员流动、降低疫情传播风险、满足人们生产生活需求、稳定经济增长等方面做出了重要贡献，成为全球经济发展的新动能。

　　 01

　　 全球数字经济增长势头强劲

　　新冠疫情不仅检验了数字经济的韧性，更加速了全球数字经济发展。

　　从总量来看，全球数字经济持续扩张。

　　2020年，在全球GDP同比下滑3.6个百分比的情况下，全球47个主要国家数字经济增加值规模达到32.6万亿美元，以互联网、大数据、云计算、人工智能等为代表的新一代信息技术创新加速迭代，并驱动传统产业加速数字化、网络化、智能化转型升级。

　　从增速来看，数字经济成为支撑全球经济的重要力量。

　　2020年全球经济深度衰退，主要国家经济均出现负增长，47个主要国家GDP平均同比名义增速为-2.8%。而同期全球数字经济同比名义增长3.0%，显著高于同期GDP增速5.8个百分点。

　　从占比来看，数字经济对全球经济的贡献持续增强。

　　传统生产方式创造的经济价值占比逐年递减，而以数字化为代表的新生产方式创造的经济价值占GDP比重已到达43.7%，较上一年同比提升2.5个百分点，在国民经济中的核心地位不断巩固，成为经济 社会 发展的必然趋势。

　　从结构来看，全球数字经济融合化趋势更加明显。

　　以5G、半导体、集成电路，人工智能等为代表的数字产业化创新加速，工业互联网、智能制造、先进制造等成为全球产业升级、产业优势重塑的关键。

　　2020年全球数字产业化占数字经济比重为15.6%，占GDP比重为6.8%，产业数字化占数字经济比重为84.4%，占GDP比重为36.8%，数字产业化占比下降，产业数字化占比持续提升。

　　从细分产业来看，全球三二一产数字化发展逐次渗透， 第一二三产业数字经济占比分别为8.0%、24.1%和43.9%。

　　疫情倒逼网络零售、在线视频、在线教育等服务业数字化新模式蓬勃发展，同时也催生出无人工厂、工业机器人等制造业数字化生产新方式，全球产业数字化转型如火如荼推进。

　　 02

　　 各国实力差距明显

　　此外，比较各国数字经济发展情况， 发达和高收入国家数字经济发展韧性更足，应对突发风险的能力更强。

　　从总量来看，2020年，发达国家数字经济规模达到24.4万亿美元，占全球总量的74.7%，是发展中国家的近3倍；

　　从占比来看，发达国家数字经济占GDP比重为54.3%，远超发展中国家27.6%的水平；

　　从增速来看，发展中国家数字经济同比名义增长3.1%，略高于发达国家数字经济3.0%的增速。

　　聚焦到具体国家来看，美、中、德、日、英五国的数字经济发展较其他国家有明显优势。

　　从规模来看，美中德日英数字经济规模占全球的79%。

　　2020年，美国数字经济继续蝉联世界第一，规模接近13.6万亿美元，中国位居世界第二，规模逼近5.4万亿美元。德国、日本、英国位居第三至五位，规模分别约为2.54、2.48和1.79万亿美元；

　　从占比来看，德国、英国、美国数字经济在国民经济中占据主导地位，占GDP比重超过60%；

　　从增速来看，中国数字经济同比增长9.6%，位居全球第一，立陶宛紧随其后，增速为9.3%，爱尔兰、保加利亚同比增长超过8%；

　　从结构看，各主要国家产业数字化占比均超过50%，其中，德国数字经济与实体经济融合加速推进，产业数字化占数字经济比重达到91.3%。

　　 03

　　 四大阶段

　　全球数字经济的发展大致经历四个阶段的变化：

　　一是要素变化阶段。

　　在这一个阶段，数据要素重构了生产要素体系，那些传统的生产要素，如土地、劳动力、资本和技术等叠加数据要素，即会产生各式各样的新型形态。传统产业也衍生出了智慧农业和先进制造业等更加具有创造性的新经济 社会 形态。

　　二是技术变化阶段。

　　这一阶段，新一代的信息通信技术实现了群体性突破，如移动互联网、物联网、云计算、大数据、VR/AR、人工智能、区块链、量子计算/量子通信等领域都取得了突破性的发展。同时，数字创新的各种手段深入到了各行各业，充分地协助 社会 解决发展不平衡和不充分的难题。

　　三是融合变化阶段。

　　这一阶段，数字经济实现了技术驱动、垂直整合、融合发展、开放体系与生态系统的结合发展。从移动互联，到共享出行、自动驾驶，再到工业互联网、云经济，每个经济形态都是以技术融合经济的经典范式进行呈现。

　　四是经济变化阶段。

　　这一阶段，生产力和生产关系开始发生变革。前者体现在，数据成为了一项全新的生产要素；后者体现在新兴组织模式、新型市场形态和新型治理模式三个方面的发展。数字经济将成为继农业经济和工业经济之后一个更为高级的经济形态。

　　 04

　　 三大特征

　　在数字经济发展变化中呈现出三大特征：

　　一是平台支撑。平台是数字经济的“新支柱”。

　　“云-网-端”替代“铁-公-机”成为全新的基础设施，创造着全新的商业环境。

　　上一轮数字化浪潮由公司驱动，通过大规模的信息系统投资，完成了公司的数字化，大大提升了公司运营效率与管理半径。平台的出现推动了整个 社会 的数字化，为个体、小微企业提供可负担的、世界级的数字基础设施，最大程度地释放了个体、小微企业的潜力。整个 社会 信息成本大幅度下降，公司信用不再和规模直接挂钩，直接促成了大规模协作的形成。

　　二是数据驱动。数据是数字经济的“新能源”。

　　在上一轮信息化浪潮中，业务流程高度数字化，数据在公司内部实现了高效采集与储存;数据作为支持性工具，帮助公司实现全球业务可查、可控、可追溯。平台的出现，使数据的流动与共享成为可能;人工智能等新技术的应用，显著提升了数据挖掘的广度、深度和速度。从数据挖掘出发，颠覆原有商业模式，建立全新的商业生态，成为新的发展路径。

　　三是普惠共享。普惠共享是数字经济的“新价值”。

　　“人人参与、共建共享”的特点，实现了普惠 科技 、普惠金融和普惠贸易。

　　在 科技 领域，以云计算为代表的按需服务业务形态，使得个人及各类企业可以用很低成本就轻松获得所需要的计算、存储和网络资源，而不再需要购买昂贵的软硬件产品和网络设备。

　　在金融领域，以互联网信用为基础的新型大数据信用评分模型，让更多的个体享受到适合其各自风险特质的金融信贷服务。

　　在贸易领域，伴随着数字经济的发展，各类贸易主体将都能有机会通过参与全球贸易并从中获利，数字经济将成为对冲全球化退潮的一股新动力。

　　更多内容可关注福卡智库后续文章。

　　⑧ IOTA 介绍

　　IOTA不是物联网(IoT)的同义词，而是“非常小”的意思。我们给他命名了一个中文名字：埃欧塔，既是谐音，同时“埃”也是非常小的意思。

　　2015年，四位创始人创立了IOTA： David Sonstebo, Sergey Ivancheglo, Dominik Schiener以及Serguei Popov。

　　2015年11-12月，IOTA进行了众筹，至2015年12月22日，共计筹集到了1337个比特币，大约50万美元左右，用于项目的开发。目前2019.3.26 市值8.2 亿美元。

　　在众筹中，IOTA代币全部发放给了投资者。

　　所有的IOTA代币已经被创建出来了，不会通过挖矿的形式生成。IOTA的总数是： （3^33-1)/2 = 2,779,530,283,277,761 ~ 2.8 Peta IOTA。

　　IOTA的数量单位：i, Ki, Mi, Gi, Ti, Pi,目前交易所中的交易单位为Mi。

　　比特币的数量： 2140年10月左右，比特币的最大总量将会是 20,999,999.9769。而目前已经挖出 16,675,488个比特币，是总量的~79%。

　　比特币的总量转化为最小单位为：2,099,999,997,690,000Satoshis, ~ 2.1 Peta Satoshis。这意味着到2140年，IOTA的数量相对于比特币来说，要多~32%的数量。

　　IOTA团队注册成立了IOTA基金会，总部位于德国柏林，这是一个致力于分布式账本技术研究开发和技术标准化的非盈利性基金会。

　　IOTA主要关于于物联网，以及机器经济，当然IOTA的技术也可用于人们之间的支付。

　　IOTA主网于2016年7月11日上线运行。

　　IOTA种子

　　IOTA种子是一个81个字符长的字符串，这些字符只包括26个拉丁字母和数字9

　　字符A-Z都是大写的

　　通过种子，IOTA钱包可以生成对应的地址

　　每个种子所生成的所有地址都归属于这个种子

　　一个IOTA种子看起来是这样的： FFVK9AWVDAUJRYYKHGWQIAWT

　　区块链网络（以比特币为例）中多笔交易打包存储于区块中，然后这些区块顺序相互链接。

　　IOTA是第三代公有分布式账本，基于有向无环图结构。IOTA中将这种DAG称之为缠结Tangle。缠结与区块链具有很大的差异。

　　缠结是基于DAG有向无环图的数据结构。每一笔交易总是引用验证之前没有验证过的两笔交易。

　　可扩展性 ，随着交易量的增加，IOTA网络会变得更为强大

　　交易免费 ：IOTA没有交易手续费，这意味着IOTA可以用于小额支付。你可以发送 1个 IOTA到一个地址上，而不需要支付手续费。

　　量子安全 ：IOTA使用 Winternitz 一次性签名算法，WOTS算法具有抵抗量子计算机的特点。参考： https://eprint.iacr.org/2011/191.pdf

　　应用1

　　机器经济：M2M 机器到机器交易， 汽车钱包(accessec GmbH)

　　在我们的智能充电站解决方案中，原型电动车插入充电站。电动车辆和充电站都有自己的数字钱包。这些钱包之间的付款在车辆充满电后自动发生。智能电表跟踪计算付款的使用情况，这是通过IOTA的加密货币MIOTA进行的。我们的电动汽车还可以通过M2M交易支付维护和保险费用

　　应用2

　　物联网数据交易平台 IOT data marketplace (data.iota.org)

　　通过IOTA购买获得 1 万个 空气检测的传感器设备实时数据。

　　• https://iota.org/

　　• https:// data.iota.org

　　• https://www.iotachina.com /

　　• https:// iota.org/IOTA_Whitepaper.pdf

　　⑨ 科技｜阿里达摩院：这十项前沿技术2020将有大突破

　　不久前，阿里巴巴集团前沿 科技 研究机构达摩院发布了2020十大 科技 趋势，涵盖了人工智能、量子计算、区块链等前沿 科技 及技术热词。业内认为，达摩院发布的趋势内容 聚焦了正在走进现实生活的前沿技术，成为相关行业一种有益的展望 。

　　2020十大 科技 趋势具体包括，人工智能从感知智能向认知智能演进、计算存储一体化突破AI算力瓶颈、工业互联网的超融合、机器间大规模协作成为可能、模块化降低芯片设计门槛、规模化生产级区块链应用将走入大众、量子计算进入攻坚期、新材料推动半导体器件革新、保护数据隐私的AI技术将加速落地、云成为IT技术创新的中心。

　　以“保护数据隐私的AI技术将加速落地”这一趋势为例，报告认为，数据流通所产生的合规成本越来越高。使用AI技术保护数据隐私正在成为新的技术热点，其能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用方实现特定计算，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题，实现数据的价值。

　　达摩院断言， 科技 浪潮新十年开启，围绕AI、芯片、云计算、区块链、工业互联网、量子计算等多个领域将出现颠覆性技术突破。

　　 01 人工智能从感知智能向认知智能演进

　　人工智能已经在「听、说、看」等感知智能领域已经达到或超越了人类水准，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 中汲取灵感，并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术，建立稳定获取和表达知识的有效机制，让知识能够被机器理解和运用，实现从感知智能到认知智能的关键突破。

　　 02 机器间大规模协作成为可能

　　传统单体智能无法满足大规模智能设备的实时感知、决策。物联网协同感知技术、5G通信技术的发展将实现多个智能体之间的协同——机器彼此合作、相互竞争共同完成目标任务。多智能体协同带来的群体智能将进一步放大智能系统的价值：大规模智能交通灯调度将实现动态实时调整，仓储机器人协作完成货物分拣的高效协作，无人驾驶车可以感知全局路况，群体无人机协同将高效打通最后一公里配送。

　　 03 计算存储一体化突破AI算力瓶颈

　　冯诺伊曼架构的存储和计算分离，已经不适合数据驱动的人工智能应用需求。频繁的数据搬运导致的算力瓶颈以及功耗瓶颈已经成为对更先进算法 探索 的限制因素。类似于脑神经结构的存内计算架构将数据存储单元和计算单元融合为一体，能显著减少数据搬运，极大提高计算并行度和能效。计算存储一体化在硬件架构方面的革新，将突破 AI 算力瓶颈。

　　 04 工业互联网的超融合

　　5G、IoT 设备、云计算、边缘计算的迅速发展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整和协同。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产业而言，提高 5%-10% 的效率，就会产生数万亿人民币的价值。

　　 05 模块化降低芯片设计门槛

　　传统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、高级抽象硬件描述语言和基于 IP 的模板化芯片设计方法，推动了芯片敏捷设计方法与开源芯片生态的快速发展。此外，基于芯粒（chiplet）的模块化设计方法用先进封装的方式将不同功能「芯片模块」封装在一起，可以跳过流片快速定制出一个符合应用需求的芯片，进一步加快了芯片的交付。

　　 06 规模化生产级区块链应用将走入大众

　　区块链 BaaS(Blockchain as a Service) 服务将进一步降低企业应用区块链技术的门槛，专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生，实现物理世界资产与链上资产的锚定，进一步拓展价值互联网的边界、实现万链互联。未来将涌现大批创新区块链应用场景以及跨行业、跨生态的多维协作，日活千万以上的规模化生产级区块链应用将会走入大众。

　　 07 量子计算进入攻坚期

　　2019 年，「量子霸权」之争让量子计算在再次成为世界 科技 焦点。超导量子计算芯片的成果，增强了行业对超导路线及对大规模量子计算实现步伐的乐观预期。2020 年量子计算领域将会经历投入进一步增大、竞争激化、产业化加速和生态更加丰富的阶段。作为两个最关键的技术里程碑，容错量子计算和演示实用量子优势将是量子计算实用化的转折点。未来几年内，真正达到其中任何一个都将是十分艰巨的任务，量子计算将进入技术攻坚期。

　　 08 新材料推动半导体器件革新

　　在摩尔定律放缓以及算力和存储需求爆发的双重压力下，以硅为主体的经典晶体管很难维持半导体产业的持续发展，各大半导体厂商对于 3 纳米以下的芯片走向都没有明确的答案。新材料将通过全新物理机制实现全新的逻辑、存储及互联概念和器件，推动半导体产业的革新。例如，拓扑绝缘体、二维超导材料等能够实现无损耗的电子和自旋输运，可以成为全新的高性能逻辑和互联器件的基础；新型磁性材料和新型阻变材料能够带来高性能磁性存储器如 SOT-MRAM 和阻变存储器。

　　 09 保护数据隐私的AI技术将加速落地

　　数据流通所产生的合规成本越来越高。使用 AI 技术保护数据隐私正在成为新的技术热点，其能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用方实现特定计算，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题，实现数据的价值。

　　 10 云成为IT技术创新的中心

　　随着云技术的深入发展，云已经远远超过 IT 基础设施的范畴，渐渐演变成所有 IT 技术创新的中心。云已经贯穿新型芯片、新型数据库、自驱动自适应的网络、大数据、AI、物联网、区块链、量子计算整个 IT 技术链路，同时又衍生了无服务器计算、云原生软件架构、软硬一体化设计、智能自动化运维等全新的技术模式，云正在重新定义 IT 的一切。广义的云，正在源源不断地将新的 IT 技术变成触手可及的服务，成为整个数字经济的基础设施。

　　⑩ 区块链目前的发展，你们怎么看

　　区块链行业目前的发展充满了不确定性。

　　不确定性的原因在于它作为一个新的事物，国家对于区块链行业的监管充满了不确定性。因为现在没有明确的法律法规，对于区块链进行判定。二是在于没有很多的经验进行参考，需要摸着石头过河。

　　不过我个人对于区块链的发展还是比较看好的，因为区块链它作为一种技术具有很多独特的优势，帮助我们解决效率和信任方面的问题。现在的区块链应用分为很多种，尽管也出现了不少的虚假项目，但它不能代表区块链行业的整体方向。

　　现在全国各地政府不少都成立了区块链基金来支持区块链行业的发展，很多的政府部门都在抢占区块链行业的高低，为了在以后能够占据更多的优势。

　　不仅在我们国内，在国外也是比较火热的。尽管最近比特币大跌，但是并不影响区块链行业整体的一个发展。我个人希望有更多的区块链应用和区块链金融等案例能够落地成功，从而让区块链为我们更好的服务。