去年押中數(shù)字人爆發(fā)，今年看好什么？百度研究院2022十大科技趨勢預測出爐

夢晨 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

“這不過是將來之事的前奏，也是將來之事的影子。”

AI之父阿蘭·圖靈，留下過這樣一句經(jīng)典名言，講的是對科技趨勢未來的篤信，但從另一層面，也能解釋為何在科技領域，趨勢總結和預測，會顯得如此重要。

一方面，科技趨勢能推動共識，特別是從小范圍共識到大范圍共識，讓更多人準確感知發(fā)展方向。另一方面，還能讓更多人加入科技趨勢的實踐中，推動“預測”成為“現(xiàn)實”。

這也是每年科技趨勢預測備受關注的原因，也是各大機構大顯身手的時刻。

而接下來要講的這份，更是兼顧前沿技術與產(chǎn)業(yè)落地，值得參考。

就在過去的一年，數(shù)字人、虛擬人技術大放異彩。

先后有數(shù)字主播小C常駐央視網(wǎng)，虛擬網(wǎng)紅AYAYI身價6億，《每日經(jīng)濟新聞》虛擬主持人連續(xù)直播70天沒人識破……

要說接下來一年，數(shù)字人將繼續(xù)成為一大科技趨勢，相信沒人會反對。

但早在2021年初，百度研究院發(fā)布的十大科技趨勢預測里就預見到了“數(shù)字人生產(chǎn)門檻會持續(xù)降低，大規(guī)模應用”。

同時發(fā)布的其他幾條預測，如“無安全員的Robotaxi車輛開展常態(tài)化運營”、“生命科學成為AI應用新領地”等，也都成了這一年間的熱點現(xiàn)象。

百度在AI領域深耕多年，對科技趨勢預測的重點也放在AI技術與應用，成為學術前沿和產(chǎn)業(yè)一線從業(yè)者不可錯過的參考。

剛剛，百度研究院又發(fā)布了2022年的十大科技趨勢預測。

下面先睹為快：

• 超大規(guī)模預訓練模型呈現(xiàn)知識增強、跨模態(tài)統(tǒng)一建模、多學習方式共同演進的趨勢，并逐漸實用化
• AI for Science新興研究領域出現(xiàn)，有望帶來科研范式的改變
• 基于AI的生物計算仍將高速發(fā)展，基礎研究和應用場景協(xié)同創(chuàng)新實現(xiàn)新突破
• 隱私計算技術備受關注，將成為數(shù)據(jù)價值釋放的突破口和構建信任的基礎設施
• 量子軟硬一體化方案成為主流趨勢，現(xiàn)實需求加速量子計算與各行業(yè)融合創(chuàng)新
• 自動駕駛技術進入無人化落地新階段，多元“汽車機器人”不斷涌現(xiàn)，連接技術與場景
• AI技術與航天科技融合創(chuàng)新，推動深空探測邁向智能化的新階段
• “社交距離”加速人機共生，支撐虛實結合與智能交互技術快速融入生產(chǎn)生活
• 綠色低碳更多納入AI藍圖，助力實現(xiàn)碳達峰碳中和目標
• AI更加包容普惠，價值創(chuàng)造導向使中小企業(yè)、弱勢群體的需求得到更多關注

如果單看結果，不妨把上年的趨勢預測、一年來技術與產(chǎn)業(yè)上出現(xiàn)的新變化都放在一起對比看看。

首先是AI核心技術本身正在實現(xiàn)持續(xù)突破。

超大規(guī)模預訓練模型仍是各大公司激烈競爭的焦點，但參數(shù)量已不再是唯一評價標準，讓AI能力更通用、更高效成為發(fā)展重點。

21年初，OpenAI的CLIP+Dall·E組合開啟了多模態(tài)學習的新篇章，隨后不斷有新技術和應用方向涌現(xiàn)出來。

文檔理解可以為法律、金融、醫(yī)療領域提高工作效率；以文生圖可以輔助人類設計師縮短設計周期；視覺問答用于打造更實用的聊天機器人……

多模態(tài)技術接下來如何發(fā)展？百度研究院認為下一步是跨模態(tài)統(tǒng)一建模，增強模型的跨模態(tài)語義對齊能力。

不久前百度發(fā)布的ERNIE-ViLG，首次通過自回歸算法將圖像生成和文本生成統(tǒng)一建模，正是在這個方向翻開的新一頁。

多模態(tài)之外，知識增強的發(fā)展能讓大模型在數(shù)據(jù)特征之外，掌握更多常識；去年火起來的提示學習（Prompt Learning）能增強少樣本、零樣本任務表現(xiàn)。

再加上持續(xù)學習、模型蒸餾、稀疏化等技術，讓大模型走向?qū)嵱没?，應用門檻不斷降低。

AIGC（AI生成內(nèi)容）就是大模型落地的一個重要方向。

從文字到聲音、直播、短視頻，用戶內(nèi)容消費的時間在延長，形式越發(fā)多樣。

而下一代互聯(lián)網(wǎng)無論是叫元宇宙還是Web3.0，都面臨更大的數(shù)字內(nèi)容供給缺口。

于是這一年我們看到了各種圖像GAN的演示程序頻頻刷，AI續(xù)寫小說被圍觀品鑒，文章一鍵生成視頻開始在各大平臺實裝……

除了內(nèi)容消費，更廣義的生成式AI也開始輔助人類做創(chuàng)意類工作，在服裝設計、自動化編程、游戲關卡設計和測試等領域都有所進展。

第二是AI正在支撐更多交叉學科和跨領域研究

AlphaFold2以及人類蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)集的開源再次引爆計算生物學，除蛋白質(zhì)預測外，AI輔助RNA預測、后續(xù)藥物設計等方向也都出現(xiàn)突破。

AI靠發(fā)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)之中的隱藏模式，輔助數(shù)學家提出兩大猜想，讓人們看到了AI在科學研究上的更多潛力，AI for Science成為新的熱詞。

百度研究院認為，AI有望帶來科研范式的改變，數(shù)據(jù)驅(qū)動與理論推演的融合將在更多學科中發(fā)揮作用。

第三是AI正在為產(chǎn)業(yè)和社會產(chǎn)生更多的價值

一方面是AI對產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟的推動，自動駕駛帶來萬億市場便是其中代表。百度判斷2022年AI還將與生命健康、航空航天產(chǎn)業(yè)深度融合。

另一方面是AI的發(fā)展更加注重社會責任，綠色低碳、降低門檻包容普惠已成為行業(yè)共識。

這些都是技術發(fā)展和產(chǎn)業(yè)實踐相互作用的結果。

有的技術成果開始向應用轉化，如生物計算經(jīng)過一年的爆發(fā)，未來會促進精準醫(yī)療和個性化診療發(fā)展。

有的應用催生出新的需求，隨著AI在醫(yī)療、金融等隱私敏感行業(yè)落地，隱私計算將成為數(shù)據(jù)價值釋放的突破口。

還有的領域在技術發(fā)展和產(chǎn)業(yè)實踐的共同作用下，開始細化和成為常態(tài)。

在AI和5G技術與交通深度融合后，百度判斷2022年自動駕駛進入無人化落地新階段，在大批細分場景實現(xiàn)落地，商業(yè)收益逐步穩(wěn)健。

……

所以整體下來，百度研究院這份趨勢，一方面是對上一階段技術落地進程的預判，是百度自身實踐基礎上的總結。

另一方面，春江水暖鴨先知，百度自身作為國內(nèi)前沿科技布局的領頭羊，對技術風向的感知，更加春風化雨。

而且更加利好的是，隨著硬科技創(chuàng)新、產(chǎn)學研轉換越來越受關注，隨著我們經(jīng)歷的變革正在進入新技術創(chuàng)新周期，更多人對于前沿科技趨勢的渴望和認同，也在年復一年加強。

2022年，面對新冠疫情持續(xù)帶來影響，全球經(jīng)濟面對新的挑戰(zhàn)，科技更是引領創(chuàng)新和發(fā)展的重要力量。

正如百度CTO、百度研究院院長王海峰自己對科技趨勢預測的定位：

在平穩(wěn)前行的時代，我們用科技探尋世界的“未知性”；在充滿不確定性的時代，我們用科技錨定世界的“確定性”。

當然，這也是挑戰(zhàn)。畢竟能力越大關注度越高，百度研究院每年的預測也被視為新flag，正在接受更多人的檢驗。

最后，閑言少敘，附上今年的完整科技趨勢預測，希望能對你有所啟發(fā)。

1、超大規(guī)模預訓練模型呈現(xiàn)知識增強、跨模態(tài)統(tǒng)一建模、多學習方式共同演進的趨勢，并逐漸實用化

大模型基于海量數(shù)據(jù)進行自監(jiān)督學習，使用統(tǒng)一的模型和范式解決各類AI任務，打破了傳統(tǒng)技術對于大規(guī)模標注數(shù)據(jù)的依賴，顯著提升了AI模型的效果、通用性及泛化性。

預計2022年，大模型研發(fā)方向?qū)某掷m(xù)增大參數(shù)規(guī)模向?qū)嵱没D變，基于知識增強、跨模態(tài)統(tǒng)一建模、提示學習、持續(xù)學習，結合模型蒸餾、稀疏化等技術，大模型的效果、通用性、泛化性、可解釋性和運行效率將持續(xù)提升，應用門檻不斷降低，從而實現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)、智能辦公、智慧金融等場景的廣泛落地。

例如AIGC（AI generated content，人工智能創(chuàng)造內(nèi)容），借助大模型的跨模態(tài)綜合技術能力，可以激發(fā)創(chuàng)意，提升內(nèi)容多樣性，降低制作成本，將會實現(xiàn)大規(guī)模應用。

2、AI for Science新興研究領域出現(xiàn)，有望帶來科研范式的改變

機器學習幫助數(shù)學家發(fā)現(xiàn)兩大猜想，以及采用機器學習、多尺度建模和高性能計算相結合的方式解決超大規(guī)模量子隨機電路實時模擬問題，讓人們看到了人工智能應用于科學研究，在處理數(shù)據(jù)、設計新型實驗以及創(chuàng)建更高效的計算模型方面的巨大潛力。

正在興起的AI for Science有望促進數(shù)據(jù)驅(qū)動和理論推演兩大科研范式的深度融合。

預計未來幾年，AI將進一步與數(shù)學、物理、化學、材料、工程學等不同領域深度結合，在基礎科學的進步中發(fā)揮更大作用。

3、基于AI的生物計算仍將高速發(fā)展，基礎研究和應用場景協(xié)同創(chuàng)新實現(xiàn)新突破

在人類社會仍處于抗擊新冠病毒的背景下，生命健康產(chǎn)業(yè)對技術革新的訴求更加迫切。

AI讓基因編輯更精準快速地找到靶點， AI助力在蛋白質(zhì)結構預測上取得顯著突破。新冠mRNA疫苗技術的成功，則帶來了基于RNA、蛋白質(zhì)等大分子藥物設計、疫苗研發(fā)的爆發(fā)，國際主流藥廠加速mRNA技術落地。

未來，基于AI的生物計算還將在更多基礎研究和應用場景上取得突破，如基于蛋白質(zhì)的藥物設計、合成、篩選，基于mRNA技術的抗癌藥物、單克隆抗體、免疫療法等。

兩者的深度融合將顯著縮短藥品研發(fā)周期、降低研發(fā)成本，促進精準醫(yī)學和個性化診療。

4、隱私計算技術備受關注，將成為數(shù)據(jù)價值釋放的突破口和構建信任的基礎設施

隨著全球個人信息和數(shù)據(jù)安全法規(guī)的日趨健全，安全合規(guī)是促進數(shù)據(jù)價值有效釋放的前提已成為業(yè)界共識。

以可信機密計算、聯(lián)邦計算等為代表的隱私計算技術因從技術角度兼顧了數(shù)據(jù)安全保護和數(shù)據(jù)共享流通而備受關注。

伴隨著隱私計算技術性能提升、技術與合規(guī)標準互促共進、多方協(xié)同提升技術公信力，相關典型應用將在生物計算、金融分析和數(shù)據(jù)交易等場景出現(xiàn)。

長遠來看，隱私計算技術或?qū)⑼苿踊诿軕B(tài)形式的數(shù)據(jù)流通和計算成為默認選項，逐漸成為構建信任的基礎設施。

5、量子軟硬一體化方案成為主流趨勢，現(xiàn)實需求加速量子計算與各行業(yè)融合創(chuàng)新

預計2022年，量子芯片的設計、制備及測控技術將持續(xù)發(fā)展，量子比特數(shù)量實現(xiàn)規(guī)模增長，并沿著降低噪聲或適應噪聲兩個思路尋求突破。

量子軟件和服務向跨平臺發(fā)展，用戶將在云原生量子計算平臺上獲得更豐富的量子后端選擇，而承載量子軟硬一體化方案的量子平臺將逐漸顯現(xiàn)其應用價值。

隨著量子計算與智能制造、人工智能、化工醫(yī)藥、金融科技等領域深度融合創(chuàng)新，若干具有顯著量子優(yōu)勢的實際應用解決方案將會陸續(xù)產(chǎn)生。

政府機構、科研院所以及產(chǎn)業(yè)界也會更緊密地協(xié)同建造高質(zhì)量量子設備、培養(yǎng)量子科技人才，初步打通量子計算產(chǎn)業(yè)鏈。

6、自動駕駛技術進入無人化落地新階段，多元“汽車機器人”不斷涌現(xiàn)，連接技術與場景

2022年，在政策法規(guī)與技術進步的雙重推動下，自動駕駛將在無人化上高歌猛進，多元“汽車機器人”為代表的汽車形態(tài)迅猛發(fā)展。

通過乘用車、公交車、干線物流、倉儲配送、礦山港口特殊作業(yè)、零售、環(huán)衛(wèi)等豐富的場景應用，多元“汽車機器人”將更廣泛為用戶提供服務，為客戶創(chuàng)造價值，進而逐步實現(xiàn)穩(wěn)健的商業(yè)收益，促進科技的發(fā)展和社會的進步。

7、AI技術與航天科技融合創(chuàng)新，推動深空探測邁向智能化的新階段

深空探測承載了人類對宇宙和自身的好奇與遐想。

實現(xiàn)月球和行星駐留，開展科學探測與資源開發(fā)利用為主體的計劃，在遙遠和未知環(huán)境下開展深空探索，對探測器的自主性需求日益強烈。

工程機械自動化領域已實現(xiàn)了24小時連續(xù)無人挖掘作業(yè)的實際工程場景落地，相關的自主環(huán)境感知、運動規(guī)劃等AI算法，未來也將使探測器具備自主避障和決策、機械臂靈活自主作業(yè)等功能。

此外，在航天器故障檢測和修復、構造數(shù)字孿生仿真實驗室、深空大數(shù)據(jù)探測分析等方面，AI技術也有望發(fā)揮重要的支撐作用。

8、“社交距離”加速人機共生，支撐虛實結合與智能交互技術快速融入生產(chǎn)生活

新冠疫情為人們的交流設置了“社交距離”，數(shù)字技術的發(fā)展讓我們可以縮短這一距離，加速了人與數(shù)字人、機器人的共生。

虛實結合與智能交互的未來世界，離我們不再遙遠。

支撐這一變化的，是視覺、語音、自然語言處理、XR等AI技術在跨模態(tài)理解與生成、持續(xù)學習等方面的不斷進步，以及融合硬件、網(wǎng)絡、計算、生態(tài)系統(tǒng)平臺、內(nèi)容等形成的交叉技術支撐體系。

隨著相關技術的加速融合創(chuàng)新，以及交叉技術支撐體系的成熟，將涌現(xiàn)出更多面向產(chǎn)業(yè)和消費場景的虛實結合與智能交互產(chǎn)品，進而推動數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，豐富人們的生產(chǎn)生活體驗。

9、綠色低碳更多納入AI藍圖，助力實現(xiàn)碳達峰碳中和目標

隨著AI技術加速與各行各業(yè)融合創(chuàng)新，數(shù)據(jù)中心和大規(guī)模AI計算實現(xiàn)了重要的經(jīng)濟和社會價值，但其能耗和對環(huán)境的影響不容忽視，亟需發(fā)展對環(huán)境更友好的“綠色AI”技術，降低模型訓練和使用的能耗。

未來幾年，“綠色AI”相關技術將持續(xù)蓬勃發(fā)展，圍繞高能效的架構設計、訓練和推理策略、數(shù)據(jù)利用等構建體系，形成兼顧性能和能耗的評價標準；算力更高、能耗較低的AI芯片將不斷涌現(xiàn)；領軍AI企業(yè)構建集約化的大算力和大模型，改善下游性能，降低整體能耗成本；政策也將鼓勵建設綠色低碳的數(shù)據(jù)中心、推出用AI技術提升基礎設施能效比等舉措。

10、AI更加包容普惠，價值創(chuàng)造導向使中小企業(yè)、弱勢群體的需求得到更多關注

普惠AI不僅關乎廣大的AI從業(yè)者，也關乎更廣泛的AI技術受益者。

以深度學習框架為核心的開源平臺已大大降低AI技術的開發(fā)門檻，公共數(shù)據(jù)集、大模型底座、區(qū)域性智算中心等將進一步發(fā)展，助力中小企業(yè)實現(xiàn)降本增效、激發(fā)創(chuàng)新活力。全民AI培養(yǎng)體系也將逐步構建，促進傳統(tǒng)行業(yè)人員再就業(yè)和AI科普教育。

AI的福祉還應惠及社會各群體，隨著政策引導和可持續(xù)發(fā)展的ESG理念推動，企業(yè)關注點將轉向價值創(chuàng)造，AI服務商將加強對老人、兒童等弱勢群體需求的關注，開發(fā)相應的普惠AI服務和產(chǎn)品，讓每個人都能享受到數(shù)字技術的便利。

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