11月15日消息， 谷歌 将支持在 美国 境内建造七座小型 核反应堆 ，这一举措标志着该公司首次涉足核电领域，旨在应对其日益增长的电力需求，特别是为人工智能发展提供动力，并推动美国核能复兴。
依据协议内容，谷歌承诺购买由核能创新企业Kairos Power建造的七座核反应堆所生产的全部电力。双方于周一宣布，此次合作的目标是到2030年前实现新增500兆瓦核电产能。
此协议首次为美国小型模块化核反应堆的商业部署奠定了基础。许多人认为，这项技术预示着美国核电行业的未来走向，通过构建尺寸更小的核反应堆而非定制化的巨型 核电站 ，有望更快、更低成本地完成建设。
Alphabet旗下谷歌的 能源 与气候事务高级主管迈克尔·特雷尔（Michael Terrell）指出：“我们追求的终极愿景是全天候无碳排放的能源供应。我们认为，要实现全天候清洁能源的目标，必须依赖包括风能、太阳能、锂离子电池储能以及核能等在内的多种技术相互补充与支持。”
核电行业的发展正日益与大型科技公司紧密相连。近年来，美国部分地区电力需求首次呈现增长态势，其中很大程度上归因于人工智能领域对数据中心的更大需求，这促使科技行业积极寻求更多的能源供应。
上月，Constellation Energy与微软达成了一项协议，旨在重启位于宾夕法尼亚州三里岛的未受损反应堆，尽管这里曾发生美国历史上最严重的核事故。此外，在今年早些时候，亚马逊亦收购了宾夕法尼亚州另一家由核电站供电的数据中心。
由Kairos为谷歌量身定制的500兆瓦核反应堆，足以满足一个中型城市或整个人工智能数据中心园区的电力需求。
此番合作解决了小型反应堆设计领域长期以来的疑问：究竟哪位客户愿意为这类项目的首个项目支付更高的溢价？又有哪家企业会订购足够数量的核反应堆以启动规模化生产线？该协议的实施，也将在一定程度上验证这样一个概念，即在工厂内通过批量生产相同产品，可以有效降低成本。
Kairos计划在大约2030年至2035年间完成这些反应堆的交付。尽管具体的财务细节未予公开，但双方已签署了一份电力购买协议，该协议的模式与企业买家同风能及太阳能开发商之间所采用的协议相类似。
关于项目的具体选址，或是否会在多个地点同步建设反应堆，目前两家公司尚未做出最终决定。
谷歌计划在Kairos反应堆周边区域建立数据中心，但关于这些数据中心是直接从核电站获取电力，还是通过电网供电，目前尚未确定。不过，谷歌可以将核电的增加量计入其实现碳减排承诺的进度之中。
Kairos的设计采用了熔融氟化物盐作为冷却剂，而非传统反应堆所使用的水。据该公司介绍，谷歌的项目将包含一个50兆瓦的反应堆，而后续建设的三个发电厂则各配备两个75兆瓦的反应堆。相比之下，传统核电站的反应堆发电量普遍达到约1000兆瓦的水平。
Kairos需历经美国核管理委员会（NRC）一系列复杂的审批流程，但公司已获得在田纳西州建造一座示范反应堆的许可，该反应堆预计将于2027年投入运营。
在新墨西哥州的阿尔伯克基，Kairos拥有一个制造与开发设施，目前正在此地建造测试装置。这些装置虽不包含核燃料组件，但在构建和运行全尺寸核电站以测试系统、组件及整个供应链方面，起着关键作用。
Kairos的首席执行官兼联合创始人迈克·劳弗（Mike Laufer）表示，示范项目及阿尔伯克基的核电站正在助力公司规避传统核工业中常见的成本飙升问题。
美国近20%的电力供应源自核电站，然而，鉴于高昂的成本与漫长的建设工期，新的大型核电项目几乎停滞。
直到今年春季，佐治亚州的Vogtle核电站才完成了其两座新反应堆中第二座的建设。在此之前，美国最新的核反应堆分别在2016年和1996年由田纳西河谷管理局建成。
自2010年起，包括谷歌在内的科技公司开始与可再生能源开发商签订电力购买协议，此举有效推动了这些技术成本的降低。核电的支持者指出，随着时间的推移，拥有稳定的客户基础同样有望降低核电行业的成本。
但分析人士预测，在短期内，美国将增加更多的天然气发电厂，以满足数据中心、新兴制造业、重工业以及运输业日益增长的能源需求。（小小）
倾全国之力可以研发出钢铁侠的盔甲吗？
先回答问题：倾全地球之力，也造不出来。
01、科幻分为硬科幻和软科幻，漫威宇宙整个体系就不是硬科幻。
硬科幻通俗的说就是很多东西可以用物理学、天文学、心理学、医学、化学等学科的专业知识来解释来说明，小说中描写的新技术新的社会形态新的文明是极其可能被实现的。
这方面的我们熟知的作品有《海底两万里》和大刘的《三体》，虽然三体星球的人说脱水就脱水有点无法想像，但是他们是外星人，外星人谁又见过呢，脱水的三体人和大脑袋的ET没区别，都是虚构和想像出来的。
漫威宇宙就不是硬科幻，硬要蹭的话勉强算软科幻，软科幻是通过科学幻想的形式来推动小说情节发展，目的就是好看刺激，所以软科幻里像灭霸的宝石，钢铁侠的盔甲这些东西应该叫神器，没准外星人见了也蒙蔽，谈何研发呢？
在软科幻里谈论这种可能性，就跟把《斗破苍穹》当科幻小说看一样，纯扯的。
02、到底为啥造不出来，难点在哪里？你听过朝闻道夕死可矣吗？
《朝闻道》是大刘的一本小说，没错，我是大刘的铁粉，故事大概讲了地球上一批顶尖的物理学家想要了解外星人的外星物理知识，每个人获得一个提问的机会并将获得答案，代价是生命。 想想很荒谬，但是将自己代入一下，又是可以理解的，如果我是研究可控核聚变的，在可望及的人生里我是注定整不明白咋搞出来了，如果有人告诉我，我可以告诉你，但是你知道了就得去死。
我愿意吗？我想我愿意，永远不知道和知道了去死，我选择后者。
物理圈有这么一句话“离可控核聚变永远还有50年“，这里的50年是一代物理学家的研究生涯，当然随着人类寿命的延长，也许会变成60年变成70年，一代又一代的努力也未必能搞定的可控核聚变，想现在解决钢铁核盔甲的能源问题，得找外星人！
就算我们想朝闻道，都没地儿听这个”道“去，因为还得先解决外星人在哪儿这个问题！
谈100%减震吗？不要盾不要奶不要减伤无需BUFF，拿脸接坦克主炮，钢铁侠安然无恙，牛顿哭晕在苹果树下。
谈加速度突破10G吗？电梯加速度快的可能只有0.1G，你就晕了，钢铁侠biu一声加速突破10G了，波音公司：我不想干了，太难了。
谈仿生修复能力吗？不但能不断的自我修复，还能对人体进行治疗呢？你服不服？现代医学：我先说一声，我服了。
谈AI贾维斯吗？拥有了钢铁侠的盔甲你就必须配一个贾维斯，不但算力高而且人性化，能陪你上九天揽月，也能陪你下五洋捉鳖，你再想想小爱小度siri，它们做不做的到？
生命危急时刻，钢铁侠：hi ,siri。
siri：我在。
钢铁侠：帮我预测一下我的胜率。
siri：我没听清，您能再说一遍吗？
钢铁侠：卒。
03、看完第二点，是不是感觉就绝望了，感觉我们造不出来了。
当然不是，当然能造出来，不信你打开淘宝搜索“钢铁侠盔甲”，能搜出一大堆，从XS号到XXXL号你都可以买的到，从纯棉到化纤材质任君挑选。
功能？什么功能？亲，你是说胸口加个灯吗？
这个是可以的哟，但是亲，这个需要加钱呢。
钢铁侠盔甲它不贵，你不用开个家庭会；
钢铁侠盔甲钱不多，去不了香港新加坡；
三年五年它用不坏，还可以传给下一代。
核潜艇是哪国发明的？
世界上第一艘核潜艇是由美国制造的，它的名字叫“鹦鹉螺”号。 这艘潜艇的灵感来源于凡尔纳的小说《海底两万里》。 它的建造是在20世纪50年代初期就已经开始了。 1949年秋季，美国第一艘核潜艇反应堆的主要参数已经确定。 1950年8月，美国总统杜鲁门签署了建造第一艘核潜艇的文件。 这艘潜艇被命名为SSN-571“鹦鹉螺”号。 1951年8月20日，电船分公司与美国海军签订了“鹦鹉螺”号核潜艇的建造合同。 1952年6月14日，这艘潜艇在电船分公司正式开工建造，美国总统哈利·杜鲁门参加了核潜艇的开工典礼。 与此同时，位于阿尔科的STR-I型陆地模式堆的建造也在紧张进行中。 1953年5月31日，STR-I型陆地模式堆达到了临界状态，并开始产生大量电力。 这是世界上第一座核动力反应堆。 1953年6月25日，STR-I型陆地模式堆在运行了几周后，终于达到了满功率状态。 工程师们认为已经收集到了足够的数据，反应堆应该停止运行。 然而，海曼·里科弗坚持要让反应堆继续满功率运行，他要利用这个反应堆模拟核潜艇横渡大西洋的航行。 在STR-I型陆地模式堆的控制室里，挂着一幅海图，上面标有从美国东海岸到英国的航线。 这是这次实验中，模拟核潜艇将要航行的航线。 经过连续4个昼夜的运行，海图上的标志终于移动到了英国的爱尔兰，这说明“核潜艇”经受住了长时间连续运行的考验，成功地横渡了大西洋。 在这96小时的连续“航行”过程中，STR-I型陆地模式堆从未间断过运行。 在此期间，这艘“核潜艇”总共在水下“航行”了2500海里。 1954年1月21日，“鹦鹉螺”号核潜艇在格罗顿的电船分公司下水。 为了确保一些主要设备能够适应艇内的尺寸要求，在设备装艇之前，建造者们首先在木制模型内进行了试装。 经过有关部门和人员的努力，核潜艇的建造工作落下了帷幕，1954年9月30日，“鹦鹉螺”号核潜艇终于建成。 这艘世界上第一艘实体核潜艇的主尺度为98.5×8.5×6.7米，水面轻载排水量为3215吨，水面正常排水量为3582吨，水下排水量为4091吨。 从总体上看，“鹦鹉螺”号核潜艇采用的是常规动力潜艇的外形。 这种外形的基本特征是艏柱为圆弧型，干舷较低，上甲板呈平直形状。 该艇的艏水平舵为可收放结构，不使用时则可折叠收起。 在艏水平舵的后面，有一个锚穴，锚就收藏在那里。 指挥台围壳位于该艇中间偏靠艇艏的位置上。 “鹦鹉螺”号核潜艇的艉部基本上采用了常规动力潜艇的艉部结构形式，艉舵位于螺旋桨的后面，但是艉垂直舵却分成上下两块，与艉水平舵呈十字形布置，有两根推进轴、两个螺旋桨。 “鹦鹉螺”号核潜艇的耐压艇体内总共分为6个舱室，其布置顺序从艏至艉依次是鱼雷舱、居住舱、作战指挥舱、反应堆舱、主机舱和艉舱。 鱼雷舱装备有6具533毫米鱼雷发射管，装载着一定数量的鱼雷。 居住舱和作战指挥舱均分为三层，居住舱的上层是供10名军官居住的军官舱室和军官会议室。 其中，军官会议室的面积是美国海军舰队型潜艇上军官会议室面积的三倍。 中层是烹调室和士兵餐室，一次能够提供46名艇员在此同时进餐，还可布置成为一个小型电影放映厅，可容纳50名观众。 另外，餐室里还设有冰激凌机、饮料机、磁带录音机和电视机等。 指挥舱的上层是潜望镜室和攻击指挥室。 攻击指挥室的后部是无线电通讯室。 指挥舱的中层是操纵指挥室，核潜艇上所有舵的操纵都集中在这里。 该艇的各种舵采用舵轮和操纵杆方式。 操纵指挥室的后部是士兵艇员居住舱。 作战指挥舱和居住舱的最下面一层是各种液舱、蓄电池舱、泵室以及仓库等。 反应堆舱里布置了一台S2W型压水反应堆、热交换器、各种泵以及反应堆用水舱等。 反应堆舱的顶部利用铅屏蔽进行了密封，并在其顶部形成了一条屏蔽走廊，成为艇上人员的安全通道。 主机舱内布置有两台齿轮传动汽轮机和各种辅机：动力装置的控制台也布置在主机舱内。 核潜艇上的两台齿轮传动汽轮机，在反应堆产生的饱和蒸汽的驱动下，可以产生轴马力的动力，从而使得“鹦鹉螺”号核潜艇的水面最高航速为20节，水下最高航速为23节。 位于核潜艇最后部的艉舱是士兵居住舱。 艇上的艇员人数编制为93名，但是在一般的情况下艇员人数往往要超过编制人数。 因为“鹦鹉螺”号核潜艇担负着重要的试验任务，因此经常有接受培训的人员、负有特殊使命的人员以及参加试验的人员随艇航行。 因此，艇上的大部分都使用二层或者三层的床铺。 每一个铺位的三个壁面采用的都是轻金属围壁，形成一个基本独立的个人支配空间，床铺上装有个人使用的照明灯具。 每一个艇员都有一个存放个人用品的专用柜。 “鹦鹉螺”号核潜艇上没有设置艉鱼雷舱，这一点与美国海军的舰队型潜艇的舱室布置有所区别，而且还增添了一些舰队型潜艇上不曾配备的设施，例如自动洗衣机、干燥机、图书室以及放射性剂量检测室等。 此外，“鹦鹉螺”号核潜艇上的大功率空调系统可以使艇内的舱室温度保持在20至22摄氏度范围内，相对湿度保持在50%左右。 核潜艇上总共携带有24枚鱼雷，其中6枚装备在HK-54型水压式鱼雷发射管中，18枚备用。 同时，艇上装备的声纳是AN/BQR-2B型艏部声纳。 美国海军在1958年对“鹦鹉螺”号核潜艇进行改装之后，又在该艇的前甲板右舷增设了AN/BQR-3A型声纳，以便增强该艇的水下探测能力。 “鹦鹉螺”号核潜艇的意义非凡，它的问世对全世界范围内的潜艇技术发展具有巨大的推动作用，在潜艇技术的迅速更新换代、潜艇战术的发展变化以及反潜战战术及技术发展等方面都产生了深刻的影响。 首先，“鹦鹉螺”号核潜艇指明了实现“真正潜艇”的努力方向，并为实现“真正潜艇”奠定了坚实的基础。 核反应堆在潜艇上的应用，使得核潜艇已经与传统的常规动力潜艇不再处于同一水平。 这是迈向“真正潜艇”的巨大一步。 其次，“鹦鹉螺”号核潜艇彻底地改变了潜艇在军事上的作用。 以“鹦鹉螺”号核潜艇为代表的核动力推进技术的问世，使得许多先进技术可以在核潜艇上进行更加有效的运用，使潜艇在几十年中徘徊不前的军事作用发生了质的飞跃。 第三，“鹦鹉螺”号核潜艇的出现，推动了与潜艇相关的各种现代先进技术的变革与发展。 “鹦鹉螺”号核潜艇在向军事家们展现了它所具有的巨大魅力之后，潜艇设计师们终于可以把过去许多年来一直受到潜艇瓶颈效应制约的不同领域的先进技术应用到核潜艇上，使得核潜艇的性能在经过了将近半个世纪的发展之后，达到了“脱胎换骨”的高度发达的水平。 第四，在“鹦鹉螺”号核潜艇所拥有军事潜力的刺激下，反潜战技术获得了迅速的进步和完善。 第五，“鹦鹉螺”号核潜艇引发了美国海军对潜艇总体设计思想的深刻变化，使潜艇壳体由双壳结构向单双混合结构过渡。 第六，带动了常规动力潜艇AI P技术的发展。 目前已基本成熟的AI P技术其中包括斯特林发动机系统、燃料电池系统、闭式循环柴油机系统、自主式水下能源系统以及小型低温低压反应堆系统等。 这些AI P系统还具有相当的发展潜力。 目前，潜艇AI P技术已经展露出令人鼓舞的发展曙光。 第七，“鹦鹉螺”号核潜艇推动了核动力水面舰艇的迅速发展。 虽然“鹦鹉螺”号核潜艇已经退出了历史舞台，但它那划时代的影响力将不会磨灭。 未来的核潜艇将沿着它的“航迹”继续前行。
达摩院发布 2022 十大科技趋势：AI for Science 催生科研新范式
据介绍，《达摩院 2022 十大 科技 趋势》采用了“定量发散，定性收敛”的分析方法，整个分析流程分为两部分：
达摩院分析了 159 个领域近三年 770 万篇公开论文、8.5 万份专利，挖掘其中热点领域及重点技术突破，深度访谈近 100 位科学家，提出了 2022 年可能照进现实的十大 科技 趋势，覆盖人工智能、芯片、计算和通信等领域。
具体而言，这十大 科技 趋势分别是：AI for Science、大小模型协同进化、硅光芯片、绿色能源 AI、柔性感知机器人、高精度医疗导航、全域隐私计算、星地计算、云网端融合、XR 互联网。
达摩院认为，计算机科学改变科研的路径是从下游逐渐走向上游。 起初计算机主要用来做实验数据的分析与归纳。 后来科学计算改变了科学实验的方式，人工智能结合高性能计算，在实验成本与难度较高的领域开始用计算机进行实验的模拟，验证科学家的假设，加速科研成果的产出，如核能实验的数字反应堆，能够降低实验成本、提高安全性、减少核废料产生。
近年，人工智能被证明能做科学规律发现，不仅在应用科学领域，也能在基础科学领域发挥作用，如 DeepMind 使用人工智能来帮助证明或提出新的数学定理，辅助数学家形成对复杂数学的直觉。
达摩院预测， 在未来的三年内，人工智能技术在应用科学中将得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为研究工具。
阿里达摩院城市大脑实验室负责人华先胜在接受 InfoQ 采访时表示，用 AI 去助力科研主要基于数据和计算这两点，在数据和算力的基础上形成 AI 能力。
“从本质上来讲，AI for Science 和 AI for Industry 差别不大，AI 也是作为推动领域发展的一个工具。 只是这个领域有点不一样，它的门槛比较高，因为是科学家要做的事情，不是一个普通人、一般的技术工作人员可以做的事情。 但是从本质上来讲，也是这个领域因为有了数据，可以设计算法去挖掘数据中的’玄机’，去解决这个领域的问题。 ”
对于从业者而言，AI for Science 需要 AI 专家要去了解科学问题，需要科学家要去了解 AI 的原理。 “AI for Industry 的时候，其实是从单点的技术逐渐地走向了平台化，AI for Science 的未来，我想也会逐步地走向平台化。 这个时候就是 AI 专家结合某个领域、某个学科，甚至是某个学科的某一类问题和科学家们一起去建造一个科研的平台。 这个时候科学家们可能有更大的自由度、更强大的工具，能够更批量地去做科学研究，实现更加丰富、更加重要的科学突破。 ”华先胜说道。
谷歌的 BERT、Open AI 的 GPT-3、智源的悟道、 达摩院的 M6 等大规模预训练模型取得了重要进展，大模型的性能有了飞跃性提升，为下游的 AI 模型提供了发展的基础。 然而大模型训练对资源消耗过大，参数数量增加所带来的性能提升与消耗提升不成比例，让大模型的效率受到挑战。
阿里达摩院智能计算实验室科学家杨红霞在接受 InfoQ 采访时表示，预训练大模型还有亟待突破的几个课题：
达摩院认为，大模型的参数规模发展将进入冷静期，大模型与相关联的小模型协同将是未来的发展方向。 大模型沉淀的知识与认知推理能力向小模型输出，小模型基于大模型的基础叠加垂直场景的感知、认知、决策、执行能力，再将执行与学习的结果反馈给大模型，让大模型的知识与能力持续进化，形成一套有机循环的智能系统，参与者越多，受惠者越多，模型进化的速度也越快。
“大小模型的协同进化也可以更好的服务于更加复杂的新场景，例如虚拟现实、数字人，需要云边端的同时部署与交互，同时该体系对于保护用户数据隐私也更加的灵活，用户可以在不同的端上维护自己的小模型。 ”杨红霞向 InfoQ 说道。
清华大学计算机系教授，北京智源人工智能研究院学术副院长唐杰表示，大模型的发展，在认知智能方面，模型参数不排除进一步增加的可能，但参数竞赛本身不是目的，而是要探究进一步性能提升的可能性。 大模型研究同时注重架构原始创新，通过模型持续学习、增加记忆机制、突破三元组知识表示方法等方法进一步提升万亿级模型的认知智能能力。 在模型本身方面，多模态、多语言、面向编程的新型模型也将成为研究的重点。
达摩院预测， 在未来的三年内，在个别领域将以大规模预训练模型为基础，对协同进化的智能系统进行试点 探索 。 在未来的五年内，协同进化的智能系统将成为体系标准，让全 社会 能够容易地获取并贡献智能系统的能力，往通用人工智能再迈进一大步。
电子芯片发展逼近摩尔定律极限，集成技术进步趋于饱和，高性能计算对数据吞吐要求不断增长，亟需技术突破。
光子芯片不同于电子芯片，技术上另辟蹊径，用光子代替电子进行信息传输，可以承载更多的信息和传输更远的距离。 光子彼此间的干扰少、提供相较于电子芯片高两个数量级的计算密度与低两个数量级的能耗。 相较于量子芯片，光子芯片不需要改变二进制的架构，能够延续当前的计算机体系。 光子芯片需要与成熟的电子芯片技术融合，运用电子芯片先进的制造工艺及模块化技术，结合光子和电子优势的硅光技术将是未来的主流形态。
北京大学教授，上海光机所特聘首席研究员周治平表示，达摩院选择“硅光芯片”作为 2022 年 10 大 科技 趋势之一，印证了该技术在信息通信领域的巨大应用价值。 硅光芯片的进一步扩展是硅基光电子芯片：利用集成电路的设计方法和制造工艺，将微纳米量级的光子、电子、及光电子器件异质集成在同一硅衬底上，形成一个完整的具有综合功能的新型大规模光电集成芯片。 它更加显著地反映了人类 社会 在纳米技术方面的持续努力以及对更小型器件和更紧凑系统的极大兴趣。
达摩院预测，光电融合是未来芯片的发展趋势，硅光子和硅电子芯片取长补短，充分发挥二者优势，促使算力的持续提升。 未来三年，硅光芯片将支撑大型数据中心的高速信息传输；未来五到十年，以硅光芯片为基础的光计算将逐步取代电子芯片的部分计算场景。
绿色能源的大规模开发和利用已经成为当今世界能源发展的主要方向。 在高比例绿色能源并网的趋势下，传统电力系统难以应对绿色能源在大风、暴雨、雷电等天气下发电功率的不确定性，以及复杂故障及时响应的应对能力。
在运行监测过程中，参数核验和故障监测仍需要大量的人工参与，故障特征提取困难，识别难度大。 针对大规模绿色能源并网在稳定、运行和规划上面临的各种挑战，以人工智能为主的新一代信息技术将对能源系统整体的高效稳定运行提供技术保障和有力支撑。
人工智能与能源电力的深度融合，将推动大规模新能源发电、并网、输送、消纳和安全运行，完成对能源系统的升级改造。
中国电科院首席系统架构师周二专认为，新型电力系统要实现智能调控、运行推演将离不开 AI 技术，在 AI 技术的支撑下构建多个物理电网和 IT 应用程序交互的数字孪生体，每个数字孪生体解决某一个场景或某一个方面的电网运行问题。 这样，当有足够的孪生体构成电网调控数字孪生系统来解决电网运行问题的各个方面，即可实现智能调控。
达摩院预测， 在未来的三年内，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿能消纳，能源供给在时间和空间维度上能够互联互济，网源协调发展，弹性调度，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。
机器人是技术的集大成者，在过去硬件、网络、人工智能、云计算的融合发展下，技术成熟度有了飞跃式地进展，机器人朝向多任务、自适应、协同化的路线发展。
柔性机器人是重要的突破代表，具有柔软灵活、可编程、可伸缩等特征，结合柔性电子、力感知与控制等技术，可适应多种工作环境，并在不同任务中进行调节。 近年柔性机器人结合人工智能技术，使得机器人具备感知能力，提升了通用性与自主性，降低对预编程的依赖。
柔性感知机器人增加了对环境的感知能力(包含力、视觉、声音等)，对任务的迁移能力增强，不再像传统机器人需要穷举可能性，并且可执行依赖感知的任务(如医疗手术)，拓展机器人的适用场景。 另一个优势是在任务中的自适应能力，面向突发变化能够及时反应，准确地完成任务并避免问题发生。
达摩院预测， 未来五年内，柔性机器人将充分结合深度学习带来的智能感知能力，能面向广泛场景，逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备。 同时在服务机器人领域实现商业化，在场景、体验、成本方面具备优势，开始规模化应用。
传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。 人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。
预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。 而随着因果推理的进一步发展，可解释性有望实现突破，人工智能将为疾病的预防和早诊早治提供有力的技术支撑。
数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。 过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。 随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。
浙江大学教授，浙江大学网络空间安全学院院长任奎表示，隐私计算不是某个单项技术，而是大一统的称呼，包括最早 1982 年提出的安全多方计算，到后来的同态加密、可信计算、差分隐私等等。 但隐私计算早前并不具备太大的实用价值，像全同态加密理论上很好，但性能开销过大，实际使用很困难。 现在随着硬件加速和软件创新，我们逐渐看到实用化的趋势，当然这还有个过程。
达摩院预测， 未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。
基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、 沙漠等无人区尚是服务的空白地带。 高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。 由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。
阿里达摩院 XG 实验室负责人张铭认为，星地计算要真正能够实现成功商用和规模化发展，仍涉及到不少核心技术的突破。
以低轨卫星终端为例，一是要以场景需求和商用价值为导向，二是需要从技术突破和解决工程问题等角度出发，设计高性能、低成本、适应场景多的商用产品。 例如在关键技术方面，如何设计新型毫米波相控阵天线，以及相应的波束赋形控制算法，以低成本方式满足性能指标要求；如何设计新型星地通信协议，满足卫星互联网多用户、移动性、复杂动态业务需求；此外，在终端集成和优化方面，还存在很多工程问题需要突破和解决，从而满足海陆空不同场景下多方位需求。
达摩院预测， 未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，与高轨卫星共同组成卫星互联网。 在未来五年，卫星互联网与地面网络将无缝结合形成天地一体的泛在互联网，卫星及其地面系统成为新型计算节点，在各类数字化场景中发挥作用。
新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。 云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。
达摩院预测， 在未来两年内，将有大量的应用场景在云网端融合的体系运行，伴随着更多依云而生的新型设备，带来更极致、更丰富地用户体验。
随着端云协同计算、网络通信、数字孪生等技术发展，以沉浸式体验为核心的 XR（未来虚实融合）互联网将迎爆发期。 眼镜有望成为新的人机交互界面，推动形成有别于平面互联网的 XR 互联网，催生从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。 XR 互联网将重塑数字应用形态，变革 娱乐 、社交、工作、购物、教育、医疗等场景交互方式。
达摩院预测， 未来三年内会产生新一代的 XR 眼镜， 融合 AR 与 VR 的技术，利用端云协同计算、光学、 透视等技术将使得外形与重量接近于普通眼镜，XR 眼镜成为互联网的关键入口，得到大范围普及。
