阿里巴巴达摩院发布年度十大科技趋势预测，这些前沿科技趋势将重塑不同行业的未来。
其中，已广受关注的生成式AI（人工智能）预计将进一步发展，不断拓宽应用边界并将为数字化内容的制作方式带来变革。达摩院认为，随着技术的进步与成本的降低，生成式AI将成为一项普惠科技，大大提高内容创作的丰富度、创造性和效率。
双引擎智能决策是另一项重要的新兴技术。借助运筹优化和机器学习，双引擎智能决策可于大规模实时电力调度、港口吞吐管理、机场停机安排、制造工艺等多个领域实现动态、全面、及实时的资源分配，还可助企业提升营运效率。
云计算及安全仍将是企业数字化转型的重要议题。随着安全技术与云计算的紧密结合，安全服务将更原生化、平台化和智能化。
达摩院发布的其他科技趋势预测包括多模态预训练大模型、芯粒（Chiplet）、存算一体、软硬融合云计算体系架构、端网融合的可预期网络、计算光学成像以及大规模城市数字孪生。
达摩院分析了过去三年的公开论文和专利申请，并访问了全球近100名科研工作者、企业家及工程师，综合发布了2023年前沿科技趋势预测。达摩院预计，这些技术将加速突破，并于经济和社会方面对各核心行业产生积极影响。
达摩院院长张建锋表示：「展望2023年，多元技术的协同并进，将驱动计算与通讯、硬件和软件的融合；科技的广泛应用亦意味着将有更多AI 和其他数字技术在各垂直市场推出，促进公私营企业和个人在安全技术与管理上的协作。由科技驱动的创新和产业应用已成为不可逆转的趋势。 」
2023年，达摩院预测十大科技趋势如下：
生成式AI
生成式AI是利用现有文本、图像或音频文件创建新内容的技术。目前生成式AI 通常被用来生成产品原型及初稿，应用场景涵盖游戏、广告、平面设计等。随着技术的进步与成本的降低，生成式AI 将成为一项普惠科技，大大提高数字化内容的丰富度、创造性与生产效率。
在未来三年，生成式AI将进一步市场化，形成更多样的商业模式和更完善的产业生态。生成式AI模型将在交互能力、安全性和智能化方面获得显著进展，辅助人类完成各种创造性工作。
双引擎智能决策
基于运筹学的经典决策优化存在不少局限，例如对不确定性问题处理不够好、大规模求解响应速度不够快等。学术界和产业界开始探索引入机器学习，运用双引擎新型智能决策体系，完全互补以提升决策速度和质量。未来，这项技术将更广泛地应用于不同场景，在大规模实时电力调度、港口吞吐、机场停机安排、制造工艺等特定领域，为不同企业位处不同地域的机构推进全局实时动态资源分配优化。
云原生安全
云原生安全不仅实现云基础设施的原生安全能力，亦借助云原生技术提升安全服务。安全技术与云计算正实现前所未有的紧密结合。应用科技的发展由「容器化部署」、「微服务化转型」走向「无服务器化」，安全服务也随着这一发展趋势迈向原生化、精细化、平台化和智能化。
未来三到五年，云原生安全将变得更加通用，更易应用于多云架构，帮助客户构建覆盖混合架构、全链路、动态精准的安全防护体系。
多模态预训练大模型
多模态预训练大模型正发展成为人工智能系统的新范式及基础设施。这些模型可以从不同的模态中获取知识，并基于统一的表示学习框架呈现知识。未来大模型作为图像、文本、音频人工智能系统基础设施，将朝着推理、答问、总结、创作的认知智能方向演进。
软硬融合云计算体系架构
以云基础设施处理器（CIPU）为中心的全新架构将成为云计算的演进方向，通过软件定义、硬件加速，在保持云端应用开发的高弹性和敏捷性的同时，带来云端应用的全面加速。在此基础上，CIPU将成为下一代云计算的标准，给核心软件研发和专用芯片设计带来新的发展机遇。
端网融合的可预期网络
可预期网络（Predictable Fabric）是由云计算不断进步而驱动的、服务器端侧和网络协同的高性能网络互联系统，旨在提供高性能的网络服务。这也是当今计算和网络能力逐渐融合的必然趋势。透过云定义的协议、软件、芯片、硬件、架构、平台的全栈创新，可预期网络将颠覆目前基于传统互联网TCP（传输控制协议）的技术体系，成为下一代数据中心网络的核心，亦将加速可预期网络从数据中心网络到广域云骨干网的应用。
计算光学成像
计算光学成像是一门新兴的跨学科技术，它结合数学模型和信号处理能力，深度分析光场信息，突破传统光学成像极限。计算光学成像目前已于手机摄像、医疗、无人驾驶等领域开始规模化应用。未来，计算光学成像有望进一步颠覆传统成像体系，带来更具创造力和想象力的应用，如无透镜成像、非视域成像等。
芯粒
芯粒将传统的SoC (系统级芯片)分解为多个芯片模块，将这些芯粒分开制备后再通过互联封装形成一个完整芯片。芯粒的互联标准将逐渐统一，加速芯粒的产业化。在先进封装技术的推动下，芯粒或将重构集成电路的研发流程，重塑芯片产业格局。
存算一体
存算一体将计算单元与存储单元集成在同一芯片上，在实现数据存储的同时直接进行计算。未来，存算一体芯片将用于更强大的应用程序，例如云端推理等高算力场景。它将推动传统的计算架构演进至以数据为中心的架构，并对云计算、人工智能、物联网等产业发展带来积极影响。
大规模城市数字孪生
城市数字孪生已成为城市精细化治理的新方法。目前，大规模城市数字孪生已在交通治理、灾害防控、碳达峰与碳中和等应用场景取得较大进展。城市数字孪生在大规模应用的基础上，将继续向无人化及多维化演进。