據阿里技(ji)術公眾號消息(xi)，今日阿里巴(ba)(ba)巴(ba)(ba)達摩(mo)院發(fa)(fa)布(bu)(bu) 2022 十大科技(ji)趨(qu)勢(shi)，這是達摩(mo)院連續第四(si)年發(fa)(fa)布(bu)(bu)前沿科技(ji)趨(qu)勢(shi)預測。
據了解，達摩院分析了近三年來的 770 萬篇公開論文、8.5 萬份專利，覆蓋 159 個領域，挖掘其中熱點及重點技術突破，深度訪談近 100 位科學家，提出了 2022 年可能照進現實的十大科技趨勢，覆蓋人工智能、芯片、計算和通信等領域。
達摩院 2022 十大科技趨勢
趨勢一 AI for Science
人工(gong)智能(neng)成為科(ke)(ke)學(xue)家(jia)的新生產工(gong)具，催(cui)生科(ke)(ke)研新范式(shi)
實驗科(ke)(ke)學(xue)(xue)和理論科(ke)(ke)學(xue)(xue)是數百年來(lai)科(ke)(ke)學(xue)(xue)界(jie)的(de)(de)兩大基礎范(fan)式，而人(ren)工智(zhi)能(neng)正在(zai)催生(sheng)新(xin)(xin)的(de)(de)科(ke)(ke)研(yan)范(fan)式。機器(qi)學(xue)(xue)習能(neng)夠處(chu)理多維、多模態(tai)的(de)(de)海量數據，解決復雜場景(jing)下的(de)(de)科(ke)(ke)學(xue)(xue)難題，帶領科(ke)(ke)學(xue)(xue)探索(suo)抵(di)達過去無(wu)法觸及的(de)(de)新(xin)(xin)領域(yu)。人(ren)工智(zhi)能(neng)不僅將加速科(ke)(ke)研(yan)流程，還將幫助發現新(xin)(xin)的(de)(de)科(ke)(ke)學(xue)(xue)規(gui)律。預計未(wei)來(lai)三年，人(ren)工智(zhi)能(neng)將在(zai)應(ying)用科(ke)(ke)學(xue)(xue)中得到普遍(bian)應(ying)用，在(zai)部分(fen)基礎科(ke)(ke)學(xue)(xue)中開始(shi)成為科(ke)(ke)學(xue)(xue)家(jia)的(de)(de)生(sheng)產工具(ju)。
趨勢二 大(da)小(xiao)模型協同進化
大模(mo)型(xing)參(can)數(shu)競賽進(jin)入(ru)冷靜期，大小模(mo)型(xing)將在云邊端(duan)協(xie)同進(jin)化(hua)
超(chao)大規(gui)模(mo)(mo)(mo)預訓練模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)是從弱(ruo)人工智能(neng)(neng)(neng)(neng)向通用人工智能(neng)(neng)(neng)(neng)的(de)突破性探(tan)索(suo)，解決了(le)傳統(tong)深(shen)度學習(xi)的(de)應用碎片化(hua)難題(ti)，但性能(neng)(neng)(neng)(neng)與能(neng)(neng)(neng)(neng)耗提升不成比例(li)的(de)效(xiao)率問題(ti)限制(zhi)了(le)參數(shu)規(gui)模(mo)(mo)(mo)繼續(xu)擴張。人工智能(neng)(neng)(neng)(neng)研究將從大模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)參數(shu)競賽(sai)走向大小(xiao)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)的(de)協同(tong)進化(hua)，大模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)向邊、端的(de)小(xiao)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)輸(shu)出模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)能(neng)(neng)(neng)(neng)力，小(xiao)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)負責實(shi)際的(de)推理與執行(xing)，同(tong)時小(xiao)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)再向大模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)反饋算法與執行(xing)成效(xiao)，讓大模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)的(de)能(neng)(neng)(neng)(neng)力持續(xu)強化(hua)，形成有機循環的(de)智能(neng)(neng)(neng)(neng)體系。
趨(qu)勢三(san) 硅光芯片
光電融合兼具光子和電子優(you)勢，突破摩爾(er)定律限(xian)制
電子(zi)(zi)芯片(pian)的(de)發展逼近摩爾定律(lv)極限，難以滿足高(gao)(gao)性能(neng)(neng)計算不斷增長的(de)數據吞(tun)吐(tu)需求。硅(gui)光(guang)芯片(pian)用光(guang)子(zi)(zi)代(dai)替電子(zi)(zi)進行信(xin)息(xi)(xi)傳輸(shu)，可承(cheng)載更多(duo)信(xin)息(xi)(xi)和傳輸(shu)更遠距離，具備(bei)高(gao)(gao)計算密(mi)度與(yu)(yu)低(di)能(neng)(neng)耗(hao)的(de)優勢。隨著云計算與(yu)(yu)人工智能(neng)(neng)的(de)大(da)爆發，硅(gui)光(guang)芯片(pian)迎(ying)來(lai)技術快速(su)(su)迭(die)代(dai)與(yu)(yu)產(chan)業(ye)鏈高(gao)(gao)速(su)(su)發展。預計未來(lai)三年(nian)，硅(gui)光(guang)芯片(pian)將承(cheng)載絕大(da)部分大(da)型數據中心內的(de)高(gao)(gao)速(su)(su)信(xin)息(xi)(xi)傳輸(shu)。
趨(qu)勢四 綠色(se)能源(yuan) AI
人工(gong)智能助力大(da)規模綠色(se)能源消納，實現(xian)多能互補的電力體系
風電、光(guang)伏等(deng)(deng)(deng)(deng)綠(lv)色能(neng)(neng)(neng)源(yuan)(yuan)(yuan)近年來快速發展，也帶來了并(bing)網難、消(xiao)納率(lv)低等(deng)(deng)(deng)(deng)問題，甚至出現(xian)了“棄風”、“棄光(guang)”等(deng)(deng)(deng)(deng)現(xian)象。核心原因在(zai)于綠(lv)色能(neng)(neng)(neng)源(yuan)(yuan)(yuan)存在(zai)波動性(xing)、隨機性(xing)、反調峰等(deng)(deng)(deng)(deng)特征(zheng)，大規模并(bing)網可能(neng)(neng)(neng)影響電網的(de)安全穩(wen)定運行。人工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)技術的(de)應用，將有效(xiao)提(ti)升(sheng)電網等(deng)(deng)(deng)(deng)能(neng)(neng)(neng)源(yuan)(yuan)(yuan)系統消(xiao)納多(duo)樣化電源(yuan)(yuan)(yuan)和(he)協調多(duo)能(neng)(neng)(neng)源(yuan)(yuan)(yuan)的(de)能(neng)(neng)(neng)力(li)，成(cheng)為提(ti)升(sheng)能(neng)(neng)(neng)源(yuan)(yuan)(yuan)利(li)用率(lv)和(he)穩(wen)定性(xing)的(de)技術支撐(cheng)，推動碳中和(he)進(jin)程。預計未來三(san)年，人工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)技術將幫助電力(li)系統實現(xian)大規模綠(lv)色能(neng)(neng)(neng)源(yuan)(yuan)(yuan)消(xiao)納，實現(xian)電力(li)系統的(de)安全、高(gao)效(xiao)、穩(wen)定運行。
趨勢五(wu) 柔性感知機器人
機器人將兼具柔性和類人感知，可自適(shi)應完成(cheng)多(duo)種(zhong)任務
傳統(tong)機(ji)(ji)器(qi)(qi)(qi)人依賴預(yu)編程，局限(xian)于大(da)型生產線(xian)(xian)等(deng)(deng)結(jie)構化(hua)場景(jing)。近年來，柔(rou)性(xing)機(ji)(ji)器(qi)(qi)(qi)人結(jie)合柔(rou)性(xing)電子、力(li)感(gan)知(zhi)與(yu)控制、人工智能技(ji)術(shu)，獲得了力(li)覺、視覺、聲音等(deng)(deng)感(gan)知(zhi)能力(li)，應(ying)對(dui)多任務的(de)通用(yong)性(xing)與(yu)應(ying)對(dui)環境(jing)變化(hua)的(de)自適應(ying)性(xing)大(da)幅提(ti)升。機(ji)(ji)器(qi)(qi)(qi)人將(jiang)從大(da)規(gui)模、標(biao)準(zhun)化(hua)的(de)產線(xian)(xian)走向小規(gui)模、非(fei)標(biao)準(zhun)化(hua)的(de)場景(jing)。預(yu)計(ji)未來五年，柔(rou)性(xing)感(gan)知(zhi)機(ji)(ji)器(qi)(qi)(qi)人將(jiang)逐步替代傳統(tong)工業機(ji)(ji)器(qi)(qi)(qi)人，成(cheng)為產線(xian)(xian)上的(de)主力(li)設(she)備(bei)，并在服務機(ji)(ji)器(qi)(qi)(qi)人領域(yu)開始規(gui)模化(hua)應(ying)用(yong)。
趨勢六(liu) 高精(jing)度醫療導航
人工智能(neng)與精準醫(yi)療深度融合，助(zhu)力診療精度與效(xiao)率提升
傳統醫(yi)(yi)療(liao)依賴醫(yi)(yi)生(sheng)經(jing)驗，猶如(ru)人(ren)工尋(xun)路，效(xiao)果參差不齊。人(ren)工智能與精(jing)準(zhun)醫(yi)(yi)療(liao)深(shen)度(du)(du)(du)融合(he)(he)，專家經(jing)驗和(he)新的(de)輔助(zhu)(zhu)診(zhen)斷技術有機結(jie)合(he)(he)，將(jiang)(jiang)成(cheng)(cheng)為(wei)(wei)臨床醫(yi)(yi)學的(de)高精(jing)度(du)(du)(du)導(dao)航系統，為(wei)(wei)醫(yi)(yi)生(sheng)提供自動指引(yin)，幫助(zhu)(zhu)醫(yi)(yi)療(liao)決策更快更準(zhun)，實(shi)現(xian)重大疾(ji)病的(de)可量化、可計(ji)算(suan)、可預(yu)(yu)測、可防(fang)治。預(yu)(yu)計(ji)未來三年，以人(ren)為(wei)(wei)中(zhong)心的(de)精(jing)準(zhun)醫(yi)(yi)療(liao)將(jiang)(jiang)成(cheng)(cheng)為(wei)(wei)主要方(fang)向(xiang)，人(ren)工智能將(jiang)(jiang)全面滲透在疾(ji)病預(yu)(yu)防(fang)和(he)診(zhen)療(liao)的(de)各個環節，成(cheng)(cheng)為(wei)(wei)疾(ji)病預(yu)(yu)防(fang)和(he)診(zhen)療(liao)的(de)高精(jing)度(du)(du)(du)導(dao)航協同。
趨勢七 全域(yu)隱私計算(suan)
破(po)解數據保護與流通兩難(nan)，隱私計(ji)算走向全域數據保護
數(shu)據(ju)安全保(bao)護與數(shu)據(ju)流通是(shi)數(shu)字(zi)時代的(de)兩難問題，破解(jie)之道是(shi)隱(yin)私(si)(si)計(ji)算(suan)。過去(qu)受制(zhi)于性能(neng)瓶頸、技(ji)術(shu)信(xin)(xin)任不足、標(biao)準不統一等問題，隱(yin)私(si)(si)計(ji)算(suan)尚只能(neng)在少量數(shu)據(ju)的(de)場(chang)景(jing)下應用(yong)。隨著專用(yong)芯片、加密算(suan)法、白盒(he)化、數(shu)據(ju)信(xin)(xin)托(tuo)等技(ji)術(shu)融(rong)合發展，隱(yin)私(si)(si)計(ji)算(suan)有望跨越到海量數(shu)據(ju)保(bao)護，數(shu)據(ju)源將擴展到全域，激(ji)發數(shu)字(zi)時代的(de)新(xin)生產力。預(yu)計(ji)未(wei)來三(san)年，全域隱(yin)私(si)(si)計(ji)算(suan)技(ji)術(shu)將在性能(neng)和可解(jie)釋性上有新(xin)的(de)突破，或將出現數(shu)據(ju)信(xin)(xin)托(tuo)機構提供基于隱(yin)私(si)(si)計(ji)算(suan)的(de)數(shu)據(ju)共享服務。
趨勢八 星地計(ji)算
衛星及地(di)面(mian)一(yi)體化的通(tong)信與計算(suan)，促進空天地(di)海全面(mian)數字(zi)化
基于地(di)面(mian)(mian)網(wang)(wang)絡和(he)計(ji)算(suan)的數(shu)字(zi)化(hua)(hua)服務局限在人口密集區(qu)域，深(shen)空、海洋、沙漠等無人區(qu)尚是服務的空白地(di)帶。高低軌(gui)衛(wei)星(xing)(xing)通信(xin)和(he)地(di)面(mian)(mian)移動(dong)通信(xin)將無縫連接，形成(cheng)空天地(di)海一(yi)體(ti)化(hua)(hua)立體(ti)網(wang)(wang)絡。由于算(suan)隨網(wang)(wang)動(dong)，星(xing)(xing)地(di)計(ji)算(suan)將集成(cheng)衛(wei)星(xing)(xing)系(xi)統(tong)(tong)、空中(zhong)網(wang)(wang)絡、地(di)面(mian)(mian)通信(xin)和(he)云計(ji)算(suan)，成(cheng)為一(yi)種新(xin)興(xing)的計(ji)算(suan)架構(gou)，擴展數(shu)字(zi)化(hua)(hua)服務的空間。預計(ji)未來(lai)三年(nian)，低軌(gui)衛(wei)星(xing)(xing)數(shu)量(liang)會迎來(lai)爆(bao)發(fa)式增長，衛(wei)星(xing)(xing)及其地(di)面(mian)(mian)系(xi)統(tong)(tong)將成(cheng)為新(xin)型計(ji)算(suan)節(jie)點(dian)。
趨(qu)勢九(jiu) 云(yun)網端(duan)融合
云網(wang)端融合(he)形成新計算體系，催生云上新物種(zhong)
新型(xing)網絡技(ji)術(shu)發(fa)展將(jiang)推動云(yun)計(ji)(ji)算(suan)走向(xiang)云(yun)網端(duan)融(rong)(rong)合的(de)新計(ji)(ji)算(suan)體(ti)(ti)系，并實現(xian)云(yun)網端(duan)的(de)專業分工(gong)：云(yun)將(jiang)作(zuo)為腦(nao)，負責(ze)集中(zhong)計(ji)(ji)算(suan)與全局數據處理；網絡作(zuo)為連接，將(jiang)多種網絡形態通(tong)過云(yun)融(rong)(rong)合，形成低延時(shi)、廣(guang)覆蓋的(de)一張網；端(duan)作(zuo)為交互界(jie)面，呈現(xian)多元形態，可提供輕薄、長效、沉浸式(shi)的(de)極致體(ti)(ti)驗。云(yun)網端(duan)融(rong)(rong)合將(jiang)促進高(gao)精度工(gong)業仿真、實時(shi)工(gong)業質檢、虛實融(rong)(rong)合空間等新型(xing)應用(yong)誕生。預(yu)計(ji)(ji)未來兩年，將(jiang)有大(da)量(liang)新型(xing)應用(yong)在(zai)云(yun)網端(duan)融(rong)(rong)合的(de)新計(ji)(ji)算(suan)體(ti)(ti)系中(zhong)運行(xing)。
趨勢十 XR 互聯網(wang)
XR 眼鏡會成為重要交互界面，帶(dai)動下一代(dai)互聯網發(fa)展
隨著端云協同計算、網絡通信、數字孿生等(deng)技(ji)術(shu)發展(zhan)，以沉浸式體驗為(wei)核心(xin)的 XR（未來(lai)虛實融(rong)合）互(hu)(hu)聯(lian)(lian)網將迎爆發期(qi)。眼(yan)鏡(jing)有望成為(wei)新(xin)的人機交互(hu)(hu)界(jie)面，推動形成有別于平面互(hu)(hu)聯(lian)(lian)網的 XR 互(hu)(hu)聯(lian)(lian)網，催生(sheng)從元器件、設備、操作(zuo)系統(tong)到應(ying)用的新(xin)產業(ye)生(sheng)態。XR 互(hu)(hu)聯(lian)(lian)網將重塑數字應(ying)用形態，變革(ge)娛樂、社交、工作(zuo)、購物、教育、醫療等(deng)場景交互(hu)(hu)方式。預計未來(lai)三(san)年(nian)，外形與重量接近普通眼(yan)鏡(jing)的新(xin)一(yi)代(dai) XR 眼(yan)鏡(jing)將產生(sheng)，成為(wei)下(xia)一(yi)代(dai)互(hu)(hu)聯(lian)(lian)網的關鍵(jian)入口。
