趋势四：

“自主系统”高级自动化，自动驾驶正批量落地

自主系统是指具有一定自治能力和自主性的控制系统，结合人工智能与物联网等技术，并通过实时控制决策来实现系统的自治。

目前，自主系统主要应用于无人车、无人机、移动机器人等领域。自主系统可以替代或辅助人类在特定环境下完成任务，极大提高了人类的感知范围，扩展了人类的行为能力。

在多个领域，自主系统可以满足多场景的自动化和智能化需求，通过整个集成系统的有机协作，大幅提升系统性能，从而满足对总体效益和生产能力的要求。

自动驾驶技术是自主系统的重要组成部分，旨在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

目前，随着产业链逐渐成熟，自动驾驶正批量落地。自动驾驶公司与车辆生产公司形成产业链上下游关系， 车辆生产公司聚焦于降低车辆生产成本，提高其稳定性和一致性，而自动驾驶公司则聚焦于提供高性能的自动驾驶服务，将其变成商品提供给客户。自动驾驶的普及激活了相关智能组件市场，计算单元、芯片、传感器、 高精地图、仿真云平台技术将得到快速发展，促进自动驾驶技术的快速升级迭代。

疫情期间的无人配送车辆应用

京东物流智能快递车自 2016 年诞生以来经历了多次迭代，目前搭载 L4 级自动驾驶芯片，拥有数据仿真平台、 机器人管理平台和工控平台等，可实现自主环境感知、高精定位和规划预测等功能。

趋势五：

云计算、量子计算等“下一代计算”将迎来新发展

近年来，随着数据规模的不断增长，人工智能特别是深度学习算法在越来越多的行业内得到应用，对计算系统提出了越来越高的要求与挑战。在新技术、新场景、新挑战的驱动下，计算领域正经历着一场深刻的变革。

在下一代计算中，计算任务从用户端逐步向计算能力更强大的边缘端和远程云服务器处移动，正朝着云、边、端协同计算的层级结构发展。

云计算硬件已经成为计算技术创新的主战场。目前已经开发了多种新计算构架和处理器，并投入使用。在少数一些边端应用领域，如自动驾驶、安防，专用的计算芯片已经获得认可并投入使用， 还有广阔的应用空间等待被新的计算技术所覆盖。

因此，很难有一种通用的计算硬件适用于所有边端的计算需要。

集成电路工艺在突破 5nm 之后逐渐在接近晶体管直径的物理极限。尽管目前集成电路工艺仍继续向着 1nm 迈进，但其制造成本却大幅提高。

在同等成本水平下是否可以维持算力的指数增长可能成为下一代计算前进的关键。在寻找集成电路工艺替代算力的尝试中，量子计算被认为是最有可能补充传统集成电路算力的技术。

在实验中的一个计算案例，用目前最先进的超级计算机需要计算一万年，而量子计算机只用了二百秒。而中国的“九章” 量子计算原型机则实现了 76 量子比特。

我国量子计算逐渐走出实验室，量子计算在特定计算任务上具备指数加速能力，有望成为“后摩尔定律” 时代新的计算形态，对潜在商业应用形成良性激励。

白皮书指出，云平台已成为量子计算应用探索和产业推广的重要方式， 国内外多家科技企业和初创企业，包括本源量子和深圳量旋等都陆续推出了自己的量子计算云平台和服务。

登高远眺，踏路而行

睁开双目，机器视觉、自然语言处理、5G通信、自动驾驶等技术有的快速迭代、有的大规模落地、有的已渐趋成熟；

登高望远，量子计算、AR/VR、脑机接口等技术应用的大量普及，三五年内想要完成虽然还有极大的难度，但将时间线拉长又豁然开朗。

2020年底，国家发布“十四五规划”，并制定了中国2035年远景目标。“十四五规划”强调要加快数字化发展、发展战略性新兴产业，更是提到了大数据、人工智能、量子信息等科技关键词。疫情虽动荡，但科技兴国的战略始终不变，2021年的画卷已缓缓展开，人们既然选择了远方，踏路而行，自有前程。