1月11日，《达摩院2023十大科技趋势》发布。分别为：多模态预训练大模型、Chiplet、存算一体、云原生安全、软硬融合云计算体系架构、端网融合的可预期网络、双引擎智能决策、计算光学成像、大规模城市数字孪生、生成式AI。

《达摩院2023十大科技趋势》卷首语指出，展望2023，多元技术的协同并进驱动计算与通信的融合、硬件和软件的融合，应用需求的爆发驱动AI技术与行业的融合，数字技术与产业生态的融合，企业、个人与政府在安全技术与管理上的融合。科技进步与产业应用双轮驱动的融合创新已成为不可逆转的宏大趋势。

“Chiplet”

摘要指出，随着2022年3月份UCle联盟的成立，Chiplet互联标准将逐渐统一，产业化进程将进一步加速。基于先进封装技术的Chiplet可能将重构芯片研发流程， 从制造到封测，从EDA到设计，全方位影响芯片的区域与产业格局。

近年来，先进封装技术发展迅速。作为2.5D、3 D封装关键技术的TSV （Through Silicon Via，硅通孔）已可以实现一平方毫米100万个TSV。封装技术的进步，推动Chiplet应用于CPU、GPU等大型芯片。2022年3月，多家半导体领军企业联合成立了UCIe（Universal Chiplet Interconnect Express，通用Chiplet高速互联联盟）。Chiplet互联标准有望逐渐实现统一，并形成一个开放性生态体系。

面向后摩尔时代，Chiplet可能将是突破现有困境最现实的技术路径。Chiplet 可以降低对先进工艺制程的依赖，实现与先进工艺相接近的性能，成为半导体产业发展重点。从成本、良率平衡的角度出发，2D、2.5D和3D封装会长期并存；同构和异构的多芯粒封装会长期并存；不同的先进封装和工艺会被混合使用。Chiplet有望重构芯片研发流程，从制造到封测，从EDA到设计，全方位影响芯片产业格局。

“存算一体”

摘要指出，未来随着存算一体芯片在云端推理大算力场景落地，或将带来计算架构的变革。它推动传统的以计算为中心的架构向以数据为中心的架构演进，并对云计算、人工智能、物联网等产业发展带来积极影响。

实现存算一体的技术路径主要有以下三个：技术较成熟的是近存计算，利用先进封装技术把计算逻辑芯片和存储器封装到一起，通过减少内存和处理单元的路径，以高I/O密度来实现高内存带宽以及较低的访问开销。近存计算主要通过2.5D、3D堆叠来实现，广泛应用在各类CPU和GPU上；近期投资热度较高的是存内计算，通过传统的存储介质如DRAM、SRAM、NOR Flash、NAND Flash来实现。计算操作由位于存储芯片/区域内部的独立计算单元完成，更适用于算法固定的场景；技术尚处于探索期的是基于非易失性存储器技术做的新型存储原件，比如通过忆阻器ReRAM电阻调制来实现数据存储。其他如相变存储器 (PCM)、自旋磁存储器 (MRAM) 等，也作为存算一体新的技术路径。存算一体的计算方式分为数字计算和模拟计算。数字计算主要以 SRAM 作为存储器件，具有高性能、高精度的优势，更适合大算力高能效场景。模拟计算通常使用FLASH、ReRAM等非易失性介质作为存储器件，存储密度大，并行度高，更适合小算力，计算精度要求不高的场景。

目前，存算一体已经在产业细分领域掀起了创业浪潮，并受到投资界和产业界的关注和投入。存算一体在技术上向着高精度、高算力和高能效的方向发展。在资本和产业双轮驱动下，基于SRAM、NOR Flash等成熟存储器的存内计算将在垂直领域迎来规模化商用，小算力、低功耗场景有望优先迎来产品和生态的升级迭代，大算力通用计算场景或将进入技术产品化初期。基于非易失性、新型存储元件的存算一体依赖于工艺、良率的提升, 走向成熟预计需要5-10年。

达摩院称，今年推出的十大科技趋势涵盖范式充值、产业革新和场景变化三大领域，其中有些趋势——例如多模态与训练大模型和生成式AI的价值已经开始在现实社会有所显现，有些趋势——例如Chiplet和存算一体等技术正在引起全社会的深入思考，有些趋势——例如云原生安全则提出了非常广阔的命题并需要越来越多的人投入其中才能予以兑现。（校对/韩秀荣）