日迈月征，朝暮轮转。这一年里，科技开拓者们，工业同行者们用科技汇聚向上的力量步入了数智年代的 “星辰大海”。数字化是咱们发明出来的一个永久而且充满活力的装置，数智技能正在以史无前例的速度开展，并引发推翻式的变革。
低推迟、高通路的网络通讯技能加快现代人类的“千里传音”；工业AI、泛在使用助力人类”感同身受”畅游虚拟世界；人工智能生成内容AIGC，让人工智能好像手握画笔，在一幅幅画卷上“妙笔生花”……
京东探究研讨院结合近年来咨询公司、学术界和工业界的热点研讨方向，发布了2023十大科技趋势，包括了主动化东西、工业AI、核算机通讯、基础科学等范畴。
在这份报告中，咱们详细剖析了十大科技趋势的要害要素，并按照其商业价值和技能栈层级，制作了科技趋势全景图。技能的组合效应将放大并加快新的商业模式和立异，经过推翻现状和发明新的机会来改动职业格局。
一、低推迟、高通路的网络通讯技能
低延时、高通路的网络通讯技能是指可以削减现有网络的限制及通讯的推迟，经过运用人工智能、边缘设备、基站上的加快器来处理运算负载，然后供给超低推迟、高衔接密度和网络切片的独立网络，并促进基于互联网的生态体系的一种即时通讯技能。
未来趋势：
- 高低轨卫星联合组网，单星与星座互补是开展趋势
- 低延时高通路的网络通讯为用户供给沉溺式娱乐、生活体验，加快XR设备在消费端的使用
- 卫星通讯与5G兼容方面的前期探究，为6G有机交融高中低轨卫星通讯与地上移动通讯开展打下坚实基础
二、下一代核算
下一代核算是以量子核算、专用集成芯片、硅基光电芯片等技能为代表的，打破经典核算架构供给指数级算力增加的软硬件才能集合。
未来趋势：
- 立法与标准化是未来五年重点
- 科技企业愈加注重量子伙伴关系的建立和稳固
- “量子服务”新式服务机构将会呈现
- 神经形状核算的立异架构办法将为开展自主人工智能供给动力
三、可信赖科技
可信赖科技旨在拟定保障办法、增强隐私核算、构建可信赖渠道、管理工程危险，然后取得内外部利益相关者的信赖的体系。
未来趋势：
- 新的数据分享技能有望保存隐私的面纱，催生新的商业模式和产品
- 数字主权将削减网络安全/软件等范畴的信赖危险，为新的CX、EX和长途运营作业供给一个基础
- 人工智能技能作为基础，将助力零售业，进步供应链流程以及促进医疗职业开展，进步诊断效率及精度
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能、人工智能和商业模式视点动身，满足对环境、可继续开展和治理方针的需求。
未来趋势：
- 数字化向可继续方向变化
- 人工智能将支持动力体系的主动化
- 云通讯数据中心设备供货商正在增加可再生动力的消耗，并许诺完结碳中和运营。
五、超主动化
超主动化是一种业务驱动的办法，用于识别、检查和主动化尽可能多的业务流程、IT流程和算法流程等。它需要协调运用多种技能东西和渠道，包括机器人流程主动化(RPA)、主动机器学习 (AutoML) 、人工智能工程化 (AI Engineering)、低代码渠道等。
未来趋势：
- AI门槛将得到下降以及完结普及化
- AI工程实践不断得到完善，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加快超主动化的完结
- 云边一体化的协调主动优化，将扩展主动化的使用规模
六、人工智能等技能向实体范畴深度交融
跟着技能才能进步，先进科技正逐步地使用于实体企业的设计、制作和运营作业。
未来趋势：
- 人-机-物共存的混合多智能体交融体系必然成为万物互联年代的新标准
- 与实体深度交融的技能堆栈有可能改动现有商业模式
- 工业技能栈实体化交融、多智能体群体智能的高效扩展将促进无人驾驶、才智城市、才智工厂的加快落地
七、指数级智能
AI大模型具有超大规模参数、巨量训练数据，经过模型的巨量化可以进步人工智能的通用特点，并下降人工智能的使用门槛。
未来趋势：
- 大模型开展聚焦完结真实的多任务学习、推理与布置
- 跨模态将海量数据沉淀为海量知识，进步人工智能水平，从而进步生产力和商业价值
- 面向决议计划和操控的认知智能将得到开展，以全面完结面向视觉、语言等场景的通用感知智能
八、数实融生、泛在使用
跟着元宇宙（消费级体感设备、 XR设备与使用）开始鼓起，数字服务将打破虚实界限，深度交融数字经济与实体经济。
未来趋势：
- AR眼镜完结内容沉溺化、交互实时化与服务泛在化
- 实时情境下的内容创造、分发、搜推才能助力售前决议计划、进步流量转化，重构实体零售业态
- 设计制作、运营协作和立异方式有望重塑，将推动完结元宇宙内容供应链
九、人工智能生成内容AIGC
人工智能生成内容AIGC是继专业内容生成(PGC)和用户内容生成(UGC)后新式的内容生产方式，具体指运用人工智能技能主动或辅佐地生成或修改文本、音频、视觉等数字内容，供给愈加简单、高效、智能、专业的内容修改、制作和发明技能与东西。
未来趋势：
- 多模态大模型为代表的新式人工智能技能成为了AIGC才能晋级的新引擎
- AIGC将不仅可以构建愈加庞大的虚拟数字场景，一起具有了语义理解、操控、创造才能
- AIGC的产品类型逐步丰富、场景使用更多元
- AIGC技能不断进步将促进通用人工智能开展
十、AI for Science 基础科学加快打破
下一代算力和人工智能的迅速开展，使咱们可以充分利用更高维度、更多模态的数据中的信息、仿真愈加复杂的生、理、化过程，AI for Science就是让人工智能利用自身强大的数据概括和剖析才能去学习科学规律和原理，得出模型来解决实践的科研问题，特别是辅佐科学家在不同的假定条件下进行大量重复的验证和试错，然后大大加快科研探究的进程。
未来趋势：
- 基础设备建造预计到2026年完结，将打造一系列工业级的2.0算法，建造与新核算形状相匹配的基础设备
- 人工智能在基础科学范畴的广泛使用将在2030年得到完结，体系改动工业职业研发流程，AI for Science算法走向3.0
- 与脑科学结合的下一代人工智能技能得以开展，将人类科学总结的先验知识更好地融入人工智能模型
- AI for Science扩展AIGC技能使用范畴，增强人工智能在组成生物学、分子结构学、纳米材料范畴的猜测才能
2023年见证科技向善之力指引咱们一路繁花相送、过青墩。
