信通院发布2020年信通业十大趋势：AI从感知走向认知，量子计算落地仍需十年

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大数据文摘出品

在本世纪第二个十年结束之前，中国信通院副院长余晓晖在“2020年中国信通院ICT深度观察报告会”上，发布了信息通信业十大趋势，通过专业知识对行业未来发展做出预测。

其中还涉及不少公众关心的问题，比如摩尔定律是否会终结、人工智能能发展到什么程度、中国互联网产业还能不能保持高增长，以及上量子计算机何时能够落地实用等。

趋势一：5G时代起航，开创数字化转型的无限空间

报告认为，在网络覆盖方面，未来5年，将全面建成覆盖城乡、品质优良的5G网络基础设施。在用户数方面，预计2024年全球5G用户将近12个亿，我国5G用户将超过7个亿，渗透率达到约45%。

在产业赋能和经济带动方面，5G全面赋能工业、交通、能源、医疗及经济社会的各个领域，推动生产生活方式的新一轮变革。预计2024年5G直接带动经济产出增加值累计达到2万亿元，间接带动的经济总产出增加值累计达到6万亿元。

在网络覆盖方面，未来5年，将全面建成覆盖城乡、品质优良的5G网络基础设施。在用户数方面，预计2024年全球5G用户将近12个亿，我国5G用户将超过7个亿，渗透率达到约45%。

趋势二：信息网络演进重构，构筑数字经济发展的关键基石

报告认为，信息网络将以高速泛在、智能敏捷、集约高效、安全可信为特点演进重构，集感知、连接、存储、计算、处理、交换等为一体，成为数字基础设施。

趋势三：计算能力升级，打造无处不在的万物智能

未来5年，量子、类脑等颠覆式技术实现小范围应用突破，摩尔定律仍占据主导，面向细分领域的芯片架构/异构系统创新以及计算资源的灵活部署成为关键。

报告认为，5G加速边缘计算的规模应用，未来50%的数据将在边缘实现处理；面向安防、语音、自动驾驶等领域的专用智能计算芯片和异构加速系统创新活跃；结合人脑运行机制的无/弱监督学习逐步迈入工程应用；医疗健康领域的脑控（脑机接口）产品将得到应用；量子退火开始应用于人工智能领域，提升并行算法能力。

趋势四：从感知到认知，人工智能迈入后深度学习时代

算法加速向后深度学习时代演进；算力面向特定场景的需求，走向多元定制化；感知应用更加广泛，认知应用逐步成熟。

趋势五：承载可信数据，区块链打造可信任数字社会新型基础

当前，区块链主要解决多主体间信息流可信穿透问题，打通数据孤岛。区块链技术不断创新、区块链应用方向不断拓展、区块链治理与监管不断完善成为区块链未来发展的三大重点。区块链与人工智能、物联网等技术深度融合，共同组成泛在、信任的数字社会新型基础。

趋势六：“一深一广”，工业互联网平台成为数字化转型核心载体

报告分析，“一深”是指提供数字线程与建模工具，支撑数字孪生构建，更精准描述和优化物理世界，构建智能决策载体；“一广”是指汇集优化生产要素，驱动模式创新与资源配置，成为未来产业生态核心载体。

趋势七：技术与需求驱动，推动安全理念与实践双向变革

报告认为，ICT技术深度融合，虚拟化架构快速兴起，万物互联时代来临，数字浪潮推动各领域转型，带来网络安全新需求。技术演进+应对需求，驱动网络安全向按需安全、智能安全、主动安全、安全一体化方向发展。

趋势八：冲破阴霾，ICT产业开启新一轮增长周期

值得关注的是，5G、人工智能、边缘计算、区块链等新一代信息技术创新，经济社会数字化转型驱动ICT产业新一轮增长。与此同时，由于全球政治和贸易格局的不确定性影响经济走势，技术创新、投资回报、商业模式和产业生态的不确定性加深，未来五年ICT产业增长的不确定性也在加深。

趋势九：开放合作，共塑全球数字治理规则体系

围绕数据跨境流动、知识产权保护、数字贸易、数字税收等规则正成为数字经济时代全球治理规则建构的重要内容，亟需在分歧与争议中寻找利益契合点，共塑全球数字治理规则体系。

趋势十：蓄势待发，量子信息技术探索中寻求突

报告认为，在量子通信方面，基于量子密钥分发（QKD）的量子保密通信将在高安全性需求的专网领域继续开展应用探索，但工程化和实用化水平仍需进一步提升；量子保密通信的规模化网络建设应充分论证，分阶段稳步实施；基于量子隐形传态（QT）和量子存储中继实现量子态信息传输与组网，是未来量子通信发展的主要方向。

在量子计算方面，量子计算优越性得到实验验证；专用量子计算机用于解决经典计算难以处理的特定问题，未来3-5年有望在优化、模拟、人工智能等领域取得突破并探索实际应用；通用量子计算机用于解决普适性问题，需量子比特数量及质量，编码、算法和软件等进一步提升，技术路线将逐步收敛，业界普遍预计突破仍需十年以上。

在量子测量方面，各领域技术成熟度和发展水平不一，量子时间基准、惯性导航、目标识别等方向样机系统有望在通信网络、航空航天和国防等领域率先应用；量子测量设备和系统的集成化与芯片化将是未来长期发展目标。

原文发布时间：2019-12-27
本文作者：大数据文摘出品
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