AI的训练和预测计算成为新的异构设计构造构想。趋势3:深度自学技术了解渗透产业，大规模应用于深度自学是当前人工智能领域最重要的，也是行业证明的最有效的技术。以深度自学框架为核心的开源深度自学平台，大大降低了工智能技术的研发门槛，有效提高了人工智能应用的质量和效率。
2020年，各行各业将不会大规模应用于深度自学技术执行创意，减缓转型升级。趋势4:自动机械学习AutoML大幅度降低机械学习门槛AutoML需要综合传统机械学习中的递归过程，构建自动化过程。研究人员只需输出元科学知识(卷积的运算过程、问题的记述等)，该算法就可以自动自由选择合适的数据，自动调整模型结构和配置，自动训练模型，兼容配置在不同的设备上。AutoML的缓慢发展大大降低了机器学习的门槛，扩大了AI应用于普及率。
趋势五：多模态深度语义解读更加成熟期，获得更广泛应用多模态深度语义解读以声音、图片、文本等不同模态的信息为输出，综合感官和理解等AI技术，构建对信息的多维深度解读。随着视觉、语音、自然语言解读和科学知识图像等技术的慢慢发展和大规模应用，多模式深度语义解读更加成熟，应用于场景更加广阔。融合AI芯片等，广泛应用于互联网、智能家庭、金融、安全、教育、医疗等行业。趋势6:自然语言处理技术与科学知识深度融合，面向标准化自然语言解读的计算平台广泛应用，随着大规模语言模型培训技术的频繁出现和发展，标准化自然语言理解能力大幅提高。
基于海量文本数据的语义响应实训技术将与领域科学知识深度融合，持续提升自动解说、情感分析、读者解读、语言猜测、信息提取等自然语言处置任务的功效。子集超大规模计算能力、非常丰富的领域数据、实际训练模型和完善研发工具的标准化自然语言解读计算平台逐渐成熟，广泛应用于互联网、医疗、法律、金融等领域。趋势7:物联网在边界、维度和场景三个方向突破5G和边缘计算的发展，计算力突破云计算中心的边界，向万物蔓延，不产生绿色分布式计算平台。同时，时间和空间是这个物理世界最重要的两个维度，对时间和空间的洞察将成为下一代物联网平台的基本能力。
这也将增进物联网与能源、电力、工业、物流、医疗、智能城市等更多场景的再次融合，创造更大的价值。趋势8:智能交通加快在园区、城市等多样化场景下落地的自动驾驶发展，市场对智能驾驶未来几年的发展有信心。2020年，更多的自动驾驶汽车应用于物流租车、公共交通、堵路等场合。
同时，V2X技术开始规模化配置和应用，车辆、车道构成普遍联系，进一步推进智能车道协同技术的构建，智能交通加快了园区、城市、高速等多种场景的落地。趋势9:块链技术以更稳健的姿态带入更多场景，块链技术与AI、大数据、IOT和边缘计算的深度融合，数据和资产线的在线同构问题逐一解决。围绕块链构建的数据确认权、数据用于数据流通和交换等解决方案，在各行各业发挥了很大的作用。例如，在电子商务领域，能够确保商品全过程数据的真实性的供应链领域，能够确保只有过程数据的公开发表和半透明性，以及企业之间的安全性交换的政务领域，政府数据的切断，证明书的电子化等趋势10:量子计算进入新的回合，AI和云计算经过新的活力，随着量子霸权的顺利展出，量子计算在2020年进入新的回合。
在量子硬件方面，可编程的中等规模噪音量子设备的性能不会进一步提高，可行性没有数据流动能力，最后可以运营具有一定实用价值的量子算法，量子人工智能的应用也会得到相当大的发展。在量子软件方面，高质量的量子计算平台和软件不会兴起，与AI和云计算技术入融合。另外，预言量子计算生态产业链的可行性构成，量子计算在更好的应用领域受到尊敬，更多的行业巨头相继投入研究开发资源开展战略布局，有机会给未来的AI和云计算领域带来新的面貌。这是最糟糕的时代，也是最糟糕的时代。
对于价值投资者来说，通过时代的高潮和低谷，只有接吻技术的倾向才是无法突破的真理。原始文章允许禁止发布。
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