3.1　新兴技术交叉融合相互催化

纵观信息科技发展历史，全球经历了数字化、网络化两次发展浪潮，目前我们正处于网络化时代中后期，并开始向智能化时代迈进。信息技术变革对于很多传统技术是颠覆性的，但对于信息技术群内部却更多的是累积效应和相互依赖。目前信息技术变革仍处于边积累边释放能量的过程，以人工智能技术产业化为引领的智能化浪潮将是新兴信息技术与传统信息技术在更广范围、更深程度上交叉融合相互催化的技术进化新阶段。

21世纪以来，信息科技领域技术呈现出集中突破新趋势。2006年的物联网，2010年的移动互联网、云计算，2012年的3D打印，2013年的大数据，2015年的虚拟现实，2016年的人工智能，2018年的区块链、边缘计算，2019年的5G，新技术密集涌现，层出不穷。

而人工智能的技术突破及其在全球的蓬勃发展，很大程度上也得益于信息技术群进入一个密集成熟期，得益于芯片、互联网、大数据、物联网、新型计算架构等技术的共同进步。深度学习方法本身其实不是一个非常精巧的方法，当拥有了更快的网络、更强的算力和海量数据，机器学习的产业应用前景变得十分广阔。

因此可以说，近年来人工智能的进步是整个智能化技术群的共同贡献和综合成效。尤其是GPU、TPU等新的计算硬件、云计算等的计算效能指数级提升，手机从电话通信设备变为功能强大的智能机，高精度传感器成本快速下降，各类移动终端硬件向智能化发展，这些技术在各自的领域内齐头并进，为新一代人工智能发展构建起泛在感知、万物互联、计算性能大幅提高的信息环境。

智能化与之前阶段的信息技术既密切依赖又相互催化，各自激发新的变革。

智能化产品落地离不开数字化、网络化阶段发展起来的很多常规信息技术的支撑，包括芯片、网络、存储、显示等技术。同时，从数字化到网络化，再到智能化，每次科技变革都带来信息领域软硬件技术体系的换代，推动着计算模式的进化，带来芯片、操作系统等基础技术的新变革。

新一代信息技术的相互融合创新，为下一步人工智能的产业化落地提供了必需的计算环境、数据基础和硬件设备支撑，正在赋能各个领域，促进各个领域数字化、智能化升级。智能化的进步也有赖于相关信息技术的进一步成熟和性能提升，新兴技术的持续演化和陆续突破将给智能化不断带来新的推动力。

比如从互联网到物联网。互联网时代主要是建立了人与人的连接，而物联网时代，人跟物、物跟物将广泛连接。根据国际数据公司IDC预计，到2025年，全球将有416亿个物联网终端设备连接到互联网。人、机、物更为紧密和更为直接的连接，为人工智能提供了泛在数据获取和即时感知的新能力。

再比如从大数据到数据中台。大数据的早期发展解决了海量数据储存以及并行计算问题，企业之间，政府之间，都开始数据共享，打通数据壁垒。而数据中台被称为大数据的下一站，阿里巴巴等各大企业都在加速推动数据中台战略，采用“数据+技术+产品+组织”协同设计的创新性运营方式，探索数据资源持续创造价值的新模式。数据中台通过建立企业数据业务中枢平台，聚合跨域数据扩展数据维度，统一处理巨量企业数据，实现业务数据化、数据资产化、资产服务化，并通过API封装服务提升了灵活性和可用性，也给人工智能算法企业级应用提供了施展能力、创造价值的数据舞台。

再比如，如果民用卫星遥感影像技术的精度达不到要求，基于卫星遥感的农作物种植分布、作物长势、洪涝旱情监测技术应用效果就会面临限制，产量估算、保险理赔和健康管理等智能农业新模式发展也就受到制约。GPS定位精度水平也会直接影响农机自动驾驶耕种技术的成熟和产业化进程。

一大批新兴信息技术包括高效能计算芯片、边缘计算、5G高速移动通信技术的快速成熟，还有VR、知识库、区块链等技术的加速突破，也会从不同方面给人工智能赋能，通过技术融合不断突破现有智能系统的能力瓶颈。

当前，以人工智能引领的智能化技术群正在加速发展集中成熟，区块链提供安全和信用保障，5G提供泛载和连接，未来的量子计算将以新的计算模式提供更强算力。泛在获取、高速传输、海量存储、深度挖掘、知识共享、精准服务将持续创新，推动社会智能化变革向纵深发展。

展望未来，人工智能将充分发挥“头雁”效应，引领智能化技术群进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，推动信息科技变革由数字化、网络化向智能化阶段快速跃升。新一代信息技术群不再各自前行，而是深度交叉融合相互催化，共同构成未来经济社会变革的核心驱动力，通过多技术融合发展、技术群协同演进，推动社会文明向智能化阶段迈进。