繼創始人王堅當選中國工程院院士之后，阿里云再獲國家級殊榮。在1月10日舉行的國家科學技術獎勵大會上，阿里云被授予國家技術發明獎、國家科技進步獎兩大獎項。這是互聯網公司首次同時獲評兩大獎項。
始創于2009年的阿里云是中國唯一的自研云操作系統，阿里技術人用長達十年的艱辛探索，完成了中國云計算從0到1的突破，并屢次刷新云計算峰值服務的全球紀錄。
蓄勢多年、全面爆發的不只有阿里云。這兩年，阿里巴巴迎來硬核技術大爆炸期，在云計算、數據庫、AI等領域搶占全球領先排位，在芯片、量子計算、區塊鏈、IoT等領域實現全面布局，成為擁有最廣技術布局、最厚技術積淀的中國科技公司。
人才厚度決定技術厚度，6萬名科學家和工程師構成了阿里巴巴的技術底座。阿里巴巴集團38位合伙人有三分之一是技術出身，10萬名員工有60%屬于技術人才，其中已有數十位科學家獲得院士、頂級協會Fellow、杰出科學家等榮譽，包括十多位IEEE Fellow、30多位國際知名高校教授。
阿里巴巴布局的每個前沿技術領域，背后都有全球頂級人才的支持。達摩院量子實驗室科學家馬里奧·塞格德（Mario Szegedy）是匈牙利科學院外籍院士，阿里巴巴本地生活研究院高級研究員何田為ACM Fellow、IEEE Fellow，平頭哥首席科學家謝源是IEEE、AAAS、ACM三大國際頂會的“全滿貫Fellow”。
2018年5月，猶他大學終身教授李飛飛加盟阿里，擔任阿里云智能數據庫事業部總經理；2019年3月，深度學習框架Caffe之父賈揚清從Facebook離職，加入阿里任阿里云智能計算平臺事業部總經理。不論來自學界還是業界，阿里巴巴的科學家們總能在科學、技術、工程之間找到完美平衡，用最前沿的技術，服務最廣大的人群。
比如在數據庫領域，阿里自研的OceanBase打破了數據庫基準性能測試TPC-C九年未破的世界紀錄；在AI領域，阿里已經成為中國最大的人工智能公司，阿里AI每天調用超1萬億次，服務全球10億人；甚至在自稱“萬里長征第一步”的芯片領域，阿里巴巴也推出了擁有全球最強推理性能的AI芯片含光800。
根據普華永道發布的《2018年企業科技創新企業1000強》報告，阿里巴巴在國內所有上市公司中研發支出占比位居第一。持續穩定的科研投資和智力投資，最終將阿里巴巴帶上技術躍遷之路，躋身世界頂級科技公司行列。
1月2日上午，阿里巴巴達摩院發布“達摩院2020十大科技趨勢”。這是繼2019年之后，阿里巴巴達摩院第二次預測年度科技趨勢。科技浪潮新十年開啟，“達摩院2020十大科技趨勢”圍繞AI、芯片、云計算、區塊鏈、工業互聯網、量子計算等領域提出最新趨勢，并斷言多個領域將出現顛覆性技術突破。
趨勢一
人工智能從感知智能向認知智能演進
【趨勢概要】人工智能已經在“聽、說、看”等感知智能領域已經達到或超越了人類水準，但在需要外部知識、邏輯推理或者領域遷移的認知智能領域還處于初級階段。認知智能將從認知心理學、腦科學及人類社會歷史中汲取靈感，并結合跨領域知識圖譜、因果推理、持續學習等技術，建立穩定獲取和表達知識的有效機制，讓知識能夠被機器理解和運用，實現從感知智能到認知智能的關鍵突破。
趨勢二
計算存儲一體化突破AI算力瓶頸
【趨勢概要】馮諾伊曼架構的存儲和計算分離，已經不適合數據驅動的人工智能應用需求。頻繁的數據搬運導致的算力瓶頸以及功耗瓶頸已經成為對更先進算法探索的限制因素。類似于腦神經結構的存內計算架構將數據存儲單元和計算單元融合為一體，能顯著減少數據搬運，極大提高計算并行度和能效。計算存儲一體化在硬件架構方面的革新，將突破AI算力瓶頸。
趨勢三
工業互聯網的超融合
【趨勢概要】5G、IoT設備、云計算、邊緣計算的迅速發展將推動工業互聯網的超融合，實現工控系統、通信系統和信息化系統的智能化融合。制造企業將實現設備自動化、搬送自動化和排產自動化，進而實現柔性制造，同時工廠上下游制造產線能實時調整和協同。這將大幅提升工廠的生產效率及企業的盈利能力。對產值數十萬億乃至數百萬億的工業產業而言，提高5%-10%的效率，就會產生數萬億人民幣的價值。
趨勢四
機器間大規模協作成為可能
【趨勢概要】傳統單體智能無法滿足大規模智能設備的實時感知、決策。物聯網協同感知技術、5G通信技術的發展將實現多個智能體之間的協同——機器彼此合作、相互競爭共同完成目標任務。多智能體協同帶來的群體智能將進一步放大智能系統的價值：大規模智能交通燈調度將實現動態實時調整，倉儲機器人協作完成貨物分揀的高效協作，無人駕駛車可以感知全局路況，群體無人機協同將高效打通最后一公里配送。
趨勢五
模塊化降低芯片設計門檻
【趨勢概要】傳統芯片設計模式無法高效應對快速迭代、定制化與碎片化的芯片需求。以RISC-V為代表的開放指令集及其相應的開源SoC芯片設計、高級抽象硬件描述語言和基于IP的模板化芯片設計方法，推動了芯片敏捷設計方法與開源芯片生態的快速發展。此外，基于芯粒（chiplet）的模塊化設計方法用先進封裝的方式將不同功能“芯片模塊”封裝在一起，可以跳過流片快速定制出一個符合應用需求的芯片，進一步加快了芯片的交付。
趨勢六
規模化生產級區塊鏈應用將走入大眾
【趨勢概要】區塊鏈BaaS（ Blockchain as a Service）服務將進一步降低企業應用區塊鏈技術的門檻，專為區塊鏈設計的端、云、鏈各類固化核心算法的硬件芯片等也將應運而生，實現物理世界資產與鏈上資產的錨定，進一步拓展價值互聯網的邊界、實現萬鏈互聯。未來將涌現大批創新區塊鏈應用場景以及跨行業、跨生態的多維協作，日活千萬以上的規模化生產級區塊鏈應用將會走入大眾。
趨勢七
量子計算進入攻堅期
【趨勢概要】2019年“量子霸權”之爭讓量子計算在再次成為世界科技焦點。超導量子計算芯片的成果，增強了行業對超導路線及對大規模量子計算實現步伐的樂觀預期。2020年量子計算領域將會經歷投入進一步增大、競爭激化、產業化加速和生態更加豐富的階段。作為兩個最關鍵的技術里程碑，容錯量子計算和演示實用量子優勢將是量子計算實用化的轉折點。未來幾年內，真正達到其中任何一個都將是十分艱巨的任務，量子計算將進入技術攻堅期。
趨勢八
新材料推動半導體器件革新
【趨勢概要】在摩爾定律放緩以及算力和存儲需求爆發的雙重壓力下，以硅為主體的經典晶體管很難維持半導體產業的持續發展，各大半導體廠商對于3納米以下的芯片走向都沒有明確的答案。新材料將通過全新物理機制實現全新的邏輯、存儲及互聯概念和器件，推動半導體產業的革新。例如，拓撲絕緣體、二維超導材料等能夠實現無損耗的電子和自旋輸運，可以成為全新的高性能邏輯和互聯器件的基礎；新型磁性材料和新型阻變材料能夠帶來高性能磁性存儲器如SOT-MRAM和阻變存儲器。
趨勢九
保護數據隱私的AI技術將加速落地
【趨勢概要】數據流通所產生的合規成本越來越高。使用AI技術保護數據隱私正在成為新的技術熱點，其能夠在保證各方數據安全和隱私的同時，聯合使用方實現特定計算，解決數據孤島以及數據共享可信程度低的問題，實現數據的價值。
趨勢十
云成為IT技術創新的中心
【趨勢概要】隨著云技術的深入發展，云已經遠遠超過IT基礎設施的范疇，漸漸演變成所有IT技術創新的中心。云已經貫穿新型芯片、新型數據庫、自驅動自適應的網絡、大數據、AI、物聯網、區塊鏈、量子計算整個IT技術鏈路，同時又衍生了無服務器計算、云原生軟件架構、軟硬一體化設計、智能自動化運維等全新的技術模式，云正在重新定義IT的一切。廣義的云，正在源源不斷地將新的IT技術變成觸手可及的服務，成為整個數字經濟的基礎設施。
附趨勢白皮書
