“核心技術快速演進、跨領域聯結力増強、產業底座愈發堅實的人工智能技(ji)術，成為引領創(chuang)新和發(fa)展的重要力量。希望在(zai)不確定的時代中(zhong)，以 AI 為燈，照(zhao)亮創(chuang)新之路；以 AI 為槳，劃起發(fa)展之舟(zhou)。”百(bai)度 CTO 、百(bai)度研究院(yuan)院(yuan)長王海峰這樣期盼道。
1月25日，百度研究院發布了2022年十大科技趨勢，涵蓋了AI 核心技術、交叉學科與跨領域研究、AI 的產業及社會價值三個層面。
同(tong)時(shi)，此次上榜的十大(da)科(ke)技(ji)趨勢涉及了預(yu)訓練大(da)模型、AI for Science（人工智能應用于(yu)科(ke)學研(yan)究）、基(ji)于(yu) AI 的生(sheng)物計(ji)算(suan)、隱(yin)私計(ji)算(suan)、量(liang)子軟硬一體化、自(zi)動駕駛、深(shen)空(kong)探測、人機共生(sheng)、綠(lv)色 AI 和普惠 AI 等領域(yu)。
具體趨勢如下：
1、AI 核心技術突破
目前，像BERT、GPT-3等大(da)規模(mo)預訓練模(mo)型(xing)已然(ran)在自然(ran)語言(yan)處理領域取得了巨大(da)的(de)成功，并被看做是“暴(bao)力(li)美學”的(de)一(yi)次勝(sheng)利，驗(yan)證(zheng)了“模(mo)型(xing)越(yue)大(da)，性能越(yue)好(hao)”的(de)邏(luo)輯(ji)，業界(jie)也普遍(bian)形(xing)成了一(yi)種煉(lian)大(da)模(mo)型(xing)的(de)競賽趨勢。
然而，百度研究院認為這種(zhong)盲(mang)目增加(jia)參數(shu)規模(mo)(mo)的(de)(de)“軍(jun)備競賽”的(de)(de)模(mo)(mo)式未來將會(hui)被破除，超大規模(mo)(mo)預訓練模(mo)(mo)型將逐漸朝(chao)著實(shi)用化方向發展，呈現知(zhi)識增強、跨(kua)模(mo)(mo)態(tai)統一(yi)建模(mo)(mo)、多學習方式共同演進(jin)的(de)(de)趨(qu)勢。
隨著超(chao)大規模(mo)(mo)預(yu)訓練模(mo)(mo)型(xing)在科研、產(chan)業、社會、經濟等領域的作用(yong)日(ri)益凸顯，科學家們也(ye)對(dui)此越發關注，并對(dui)超(chao)大規模(mo)(mo)智能模(mo)(mo)型(xing)發展和影響(xiang)展開了系(xi)統研究(jiu)。
百度研究院(yuan)指(zhi)出(chu)，大模(mo)型研發方(fang)向在 2022 年預(yu)計將(jiang)轉向“實用(yong)化”，大模(mo)型的效果、通(tong)用(yong)性、泛化性、可解釋(shi)性和(he)運行效率將(jiang)持(chi)續(xu)提升，應用(yong)門檻不斷(duan)降低，在多(duo)場(chang)景廣泛落地。
2、AI為交叉學科與跨領域研究賦能
而在交叉(cha)學科(ke)與跨領(ling)域研究方面，AI 正成(cheng)為影響(xiang)科(ke)研方法論與生命科(ke)學、數(shu)據安(an)全、量(liang)(liang)子(zi)科(ke)學等各領(ling)域的(de)通(tong)用變量(liang)(liang)，為不同科(ke)研領(ling)域賦能。
人工智(zhi)能(neng)應用于科學研(yan)究，即 AI for Science 新興研(yan)究領域出現，有望帶來科研(yan)范(fan)式的改變(bian)。
機器學(xue)習幫助數(shu)(shu)學(xue)家發現兩大(da)(da)猜想，讓業界看到 AI 在處理數(shu)(shu)據、設計新型(xing)實(shi)驗、創建更高(gao)效計算模(mo)型(xing)等方面擁有(you)(you)巨(ju)大(da)(da)潛力。數(shu)(shu)據驅動(dong)與(yu)理論推演兩大(da)(da)科研范式(shi)，有(you)(you)望在 AI for Science 影(ying)響下不斷融合，催生新范式(shi)。
同時，基(ji)(ji)(ji)于(yu) AI 的(de)生(sheng)物(wu)計(ji)(ji)算(suan)(suan)仍將高速發展，基(ji)(ji)(ji)礎研(yan)究和應用場景協同創新(xin)實現新(xin)突破(po)。未來，基(ji)(ji)(ji)于(yu)AI的(de)生(sheng)物(wu)計(ji)(ji)算(suan)(suan)將取得(de)更多成(cheng)果(guo)：如基(ji)(ji)(ji)于(yu)蛋白(bai)質(zhi)的(de)藥物(wu)設計(ji)(ji)、合成(cheng)、篩選；基(ji)(ji)(ji)于(yu) mRNA 技術的(de)抗癌藥物(wu)、單克隆抗體、免(mian)疫療法(fa)等(deng)。基(ji)(ji)(ji)于(yu) AI 的(de)生(sheng)物(wu)計(ji)(ji)算(suan)(suan)還(huan)有望顯著壓縮藥品研(yan)發的(de)周期(qi)與成(cheng)本，促進精準(zhun)醫(yi)學(xue)和個(ge)性化診療。
自疫情(qing)以來(lai)，全球數(shu)(shu)字經濟迎來(lai)爆發式增長機遇，但也帶來(lai)了平衡(heng)隱(yin)私(si)安全監管和數(shu)(shu)據產業發展(zhan)之(zhi)間(jian)的問題。在該背景下(xia)，隱(yin)私(si)計算正被政策界、產業界、投(tou)資(zi)界寄予(yu)厚望。
百度研究院預測，隨著數(shu)據安(an)全議題凸顯，以可信機密(mi)計算、聯邦計算等為(wei)代(dai)表(biao)的(de)(de)隱私計算技術(shu)備受關注，將(jiang)成為(wei)數(shu)據價值釋放的(de)(de)突破口和構建信任的(de)(de)基(ji)礎設施。長(chang)遠來看，隱私計算技術(shu)或將(jiang)推動(dong)基(ji)于密(mi)態形(xing)式的(de)(de)數(shu)據流通和計算成為(wei)默認選(xuan)項(xiang)。
在量子科學領域，量子軟硬一體(ti)化方案成為主(zhu)流趨勢，現實需求加速(su)量子計算(suan)與各行業融合創新。
近年來，量子計算發展不斷提速，預計 2022 年，量子芯片的(de)設計(ji)、制備及(ji)測控技(ji)術將持續發展，量(liang)(liang)子比特(te)數量(liang)(liang)實現規模增長，并沿著(zhu)降低(di)噪聲(sheng)或適應噪聲(sheng)兩個思路尋(xun)求突破。
3、AI促進產業發展，不斷創造社會價值
AI 正在推動自動駕(jia)駛(shi)、航天航空、人機(ji)交互(hu)等(deng)領域的發展。自動駕(jia)駛(shi)技(ji)術(shu)進入無人化落地新階段，多元“汽車機(ji)器人”不斷涌現(xian)，連接(jie)技(ji)術(shu)與場景(jing)。
2022 年，在政(zheng)策(ce)法規與技術進步(bu)的雙重推動下，自(zi)動駕駛將(jiang)在無人化上(shang)高歌猛進，多元“汽車機(ji)器人”為代表的汽車形態迅猛發(fa)展。通過(guo)乘用車、公交車、干線物流、倉儲配送、礦(kuang)山港口特殊作業(ye)、零售、環衛等豐富的場景應用，多元“汽車機(ji)器人”將(jiang)進而逐步(bu)實(shi)現穩健的商(shang)業(ye)收益。
另外，深空(kong)探(tan)測是科技競(jing)爭的制高點，極具(ju)挑戰性。未來，AI 技術還將與航天科技融合創新，推動深空(kong)探(tan)測邁向智(zhi)能(neng)化的新階段。
隨著(zhu)深空探(tan)(tan)測(ce)任務規模化、科(ke)學任務復雜化，可自主(zhu)完(wan)成任務的(de)智能探(tan)(tan)測(ce)解決方案，成為一個核心(xin)技術方向。
據百(bai)度(du)研究院預計，未來 24 小(xiao)時(shi)連(lian)續無(wu)人作業(ye)等(deng)機械(xie)自動化技(ji)術(shu)將應用在深(shen)空探測設備上，比(bi)如(ru)挖掘標(biao)本(ben)、搭建(jian)臨時(shi)建(jian)筑、故障(zhang)檢測修復(fu)等(deng)均可由(you) AI 操作完成(cheng)。
如今，人們依舊籠罩(zhao)在(zai)疫情之下，“社交(jiao)距離”受限正加速了(le)人機共生，支撐虛(xu)實結合與智(zhi)能交(jiao)互技術快速融(rong)入生產生活。數字人、機器人帶來驚艷交(jiao)互體驗，“人機共生”時代悄(qiao)然到(dao)來。
百度研(yan)究(jiu)研(yan)究(jiu)指出(chu)，預計(ji)未來(lai)，更多虛實結合與(yu)智(zhi)能交互平臺將涌現。
不僅如(ru)此，AI 還在達成“雙(shuang)碳”、科技普惠等目標方面創造重要價值。綠色低(di)碳更多納(na)入 AI 藍圖，助力(li)實現碳達峰碳中和目標。
隨著 AI 技術產業化加速，數(shu)據中(zhong)心和大(da)規模AI計(ji)算的能(neng)耗問題(ti)不(bu)斷(duan)凸顯。預計(ji)未來幾年，從芯片(pian)到模型，從架構(gou)到策(ce)略，全面進行環保考量，發(fa)展“綠色(se) AI”。
同時，AI 還將(jiang)更(geng)加包容普惠，價值創(chuang)造導向(xiang)使(shi)中小企業、弱(ruo)勢(shi)群體的需(xu)求得到更(geng)多(duo)關(guan)注。開(kai)源(yuan)平臺、公共數據集等(deng)不(bu)斷發(fa)展，降(jiang)低 AI 技術(shu)門檻，助力中小企業降(jiang)本增效。AI 服務商將(jiang)關(guan)注老人(ren)、兒(er)童(tong)等(deng)弱(ruo)勢(shi)群體需(xu)求，開(kai)發(fa)普惠AI服務和產品(pin)。
4、百度研究院&阿里達摩院
前有阿(a)里達(da)摩(mo)院(yuan)，后有百(bai)(bai)度研究(jiu)院(yuan)。2021年(nian)接近(jin)尾聲之時，阿(a)里巴巴達(da)摩(mo)院(yuan)發(fa)布了2022十大科技趨(qu)勢，AI科技評論也對相關內容進行了評論。2022年(nian)剛開始，百(bai)(bai)度研究(jiu)院(yuan)緊跟其(qi)后，這(zhe)是百(bai)(bai)度研究(jiu)院(yuan)連續第三次發(fa)布前沿科技趨(qu)勢。
兩項科技(ji)趨勢展望(wang)對比如下：
百度：預訓練大模型
阿里：大小模型協同進化
百(bai)度：AI for Science
阿(a)里：AI for Science
百度：基于 AI 的生物計算
阿里：高精度醫療導航
百度：隱私計算
阿里：全域隱私計算
百度：量子軟硬一體化
阿里：硅光芯片
百度：自動駕駛
阿(a)里：柔性感知機器人
百度：AI技術與航天科技融合創新
阿里：星地計算
百度：人機共生
阿里：XR 互聯網
百度：綠色 AI
阿里：綠色能源AI
百度：普惠 AI
阿里：云網端融合
由此可見，AI for Science、綠色AI、隱私計算、精(jing)準醫療等(deng)領(ling)域(yu)未來發展勢頭均(jun)被看好。
不(bu)同的(de)(de)(de)是，百(bai)度研(yan)究(jiu)院著重強調了(le)大模型的(de)(de)(de)演(yan)進趨勢、量子計算、深空(kong)探測(ce)等。同樣是機(ji)(ji)器人(ren)(ren)(ren)的(de)(de)(de)發(fa)展(zhan)，阿(a)里達(da)摩院強調機(ji)(ji)器人(ren)(ren)(ren)將兼具(ju)柔性和類人(ren)(ren)(ren)感知的(de)(de)(de)能力，百(bai)度研(yan)究(jiu)院則具(ju)體(ti)(ti)到(dao)多元“汽(qi)車機(ji)(ji)器人(ren)(ren)(ren)”的(de)(de)(de)未來(lai)發(fa)展(zhan)。關于“人(ren)(ren)(ren)機(ji)(ji)共(gong)生”的(de)(de)(de)發(fa)展(zhan)，百(bai)度研(yan)究(jiu)院指出(chu)虛實結合(he)與智(zhi)能交互平臺的(de)(de)(de)發(fa)展(zhan)，阿(a)里達(da)摩院則具(ju)體(ti)(ti)到(dao)XR 眼鏡的(de)(de)(de)發(fa)展(zhan)。
并且，百度研究院還認為未來AI的價(jia)值將(jiang)惠及(ji)到更多群體，AI未來將(jiang)更加包容普惠。而阿里達摩(mo)院提出的發(fa)展趨勢是(shi)云網(wang)端融合將(jiang)會形成新計算體系(xi)，催生云上新物(wu)種(zhong)。
此前，百度研究院關于數字(zi)人、虛擬(ni)人將大批量(liang)出現(xian)、“數字(zi)交通運營”將成為關鍵推動力等趨勢預測均已逐步實現(xian)。今(jin)年，AI又將如(ru)何發(fa)展(zhan)呢？
