2022年，哪些科技趨勢將持續改變世界？這里有一份來自百度研究院的預測

傳感器技術 2022-01-28 07:00

【8.13 上海】西門子AI原生設計重構芯片到系統全鏈路|7大論壇解密 測試中斷？接觸漂移？5 道題找到根因

彈指之間，2021年已經遠去。這一年，新冠疫情全球經濟和社會生活帶來諸多挑戰，同時，科學技術的力量得以持續顯現。技術進步與產業發展的速度進一步加快，數字技術、智能技術為人們的生活帶來了更多的想象空間。

站在2022年的起點展望前方，又有哪些科技趨勢值得我們重點關注？近日，百度研究院正式發布2022年科技趨勢預測，涵蓋AI核心技術、交叉學科與跨領域研究、產業及社會價值等在內的十大方向。在高速變化、充滿未知的科技世界中，探尋更加確定性的價值與方向。

一直以來，百度研究院持續聚焦人工智能前瞻基礎研究、探索技術前沿方向，研究領域幾乎囊括從底層基礎到感知、認知技術的AI全領域范疇。得益于多年來在AI領域的持續深耕，百度研究院的科技趨勢報告具備極強的 “AI 屬性” ，也更加關注AI領域的落地價值，為每一位處于這個快速變化時代中的參與者指點迷津。

過去的2021年，百度一直走在技術探索和應用落地的前沿。聯合鵬城實驗室發布了全球首個知識增強千億大模型鵬城 - 百度 · 文心；推出業界首個 mRNA疫苗序列設計算法LinearDesign，能在十分鐘內找出穩定的疫苗序列；同時，以深度學習框架為核心的開源平臺飛槳持續降低AI技術的開發門檻，普惠AI不再只關乎廣大的AI從業者，也關乎更廣泛的AI技術受益者。

在接下來的2022年，超大規模預訓練模型呈現怎樣的演變趨勢？將如何變得更加實用化？AI技術又將為哪些交叉領域帶來更多驚喜？在哪些領域凸顯落地價值？這些，都將在這份報告中找到一些答案。

序言

在平穩前行的時代，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”。
當下，我們肩負的使命更傾向于后者。面對已經到來的 2022 年，新冠疫情持續帶來影響、全球經濟迎來諸多挑戰，科技成為引領創新和發展的重要力量。綜合技術發展態勢與產業價值創造，核心技術快速演進、跨領域聯結力增強、產業底座愈發堅實的人工智能，正是這樣的科技力量。
首先，AI 核心技術持續突破演進，融合創新愈加顯著。以預訓練大模型為例，知識增強、跨模態、跨語言等技術路徑激活了大模型的想象空間，甚至燃起了通用人工智能的希望。

其次，在交叉學科與跨領域研究中，AI 構成了科學研究與技術發展的通用變量。在量子、生物、化學等領域，“+AI”成為最令人激動的研究方向之一。
第三，在價值創造方面，AI 正在推動自動駕駛、機器人、航空航天、生命健康等領域的發展，并在達成“雙碳”、科技普惠等目標方面發揮重要作用。
今天，百度研究院與大家分享 2022 年科技趨勢預測，希望在不確定的時代中，以 AI 為燈，照亮創新之路；以 AI 為槳，劃起發展之舟。
? ——百度 CTO、百度研究院院長? ?王海峰

1. 超大規模預訓練模型呈現知識增強、跨模態統一建模、多學習方式共同演進的趨勢，并逐漸實用化

大模型基于海量數據進行自監督學習，使用統一的模型和范式解決各類AI任務，打破了傳統技術對于大規模標注數據的依賴，顯著提升了AI模型的效果、通用性及泛化性。

預計2022年，大模型研發方向將從持續增大參數規模向實用化轉變，基于知識增強、跨模態統一建模、提示學習、持續學習，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提升，應用門檻不斷降低，從而實現在互聯網、智能辦公、智慧金融等場景的廣泛落地。例如AIGC（AI generated content，人工智能創造內容），借助大模型的跨模態綜合技術能力，可以激發創意，提升內容多樣性，降低制作成本，將會實現大規模應用。

2.AI for Science新興研究領域出現，有望帶來科研范式的改變

機器學習幫助數學家發現兩大猜想，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，在處理數據、設計新型實驗以及創建更高效的計算模型方面的巨大潛力。

正在興起的AI for Science有望促進數據驅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揮更大作用。

3. 基于AI的生物計算仍將高速發展，基礎研究和應用場景協同創新實現新突破

在人類社會仍處于抗擊新冠病毒的背景下，生命健康產業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、蛋白質等大分子藥物設計、疫苗研發的爆發，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周期、降低研發成本，促進精準醫學和個性化診療。

4. 隱私計算技術備受關注，將成為數據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據安全法規的日趨健全，安全合規是促進數據價值有效釋放的前提已成為業界共識。

以可信機密計算、聯邦計算等為代表的隱私計算技術因從技術角度兼顧了數據安全保護和數據共享流通而備受關注。伴隨著隱私計算技術性能提升、技術與合規標準互促共進、多方協同提升技術公信力，相關典型應用將在生物計算、金融分析和數據交易等場景出現。

長遠來看，隱私計算技術或將推動基于密態形式的數據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，現實需求加速量子計算與各行業融合創新

預計2022年，量子芯片的設計、制備及測控技術將持續發展，量子比特數量實現規模增長，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其應用價值。

隨著量子計算與智能制造、人工智能、化工醫藥、金融科技等領域深度融合創新，若干具有顯著量子優勢的實際應用解決方案將會陸續產生。政府機構、科研院所以及產業界也會更緊密地協同建造高質量量子設備、培養量子科技人才，初步打通量子計算產業鏈。

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，連接技術與場景

2022年，在政策法規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” 為代表的汽車形態迅猛發展。

通過乘用車、公交車、干線物流、倉儲配送、礦山港口特殊作業、零售、環衛等豐富的場景應用，多元 “汽車機器人” 將更廣泛為用戶提供服務，為客戶創造價值，進而逐步實現穩健的商業收益，促進科技的發展和社會的進步。

7.AI技術與航天科技融合創新，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。實現月球和行星駐留，開展科學探測與資源開發利用為主體的計劃，在遙遠和未知環境下開展深空探索，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了24小時連續無人挖掘作業的實際工程場景落地，相關的自主環境感知、運動規劃等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等功能。此外，在航天器故障檢測和修復、構造數字孿生仿真實驗室、深空大數據探測分析等方面，AI技術也有望發揮重要的支撐作用。

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生活

新冠疫情為人們的交流設置了“社交距離”，數字技術的發展讓我們可以縮短這一距離，加速了人與數字人、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技術在跨模態理解與生成、持續學習等方面的不斷進步，以及融合硬件、網絡、計算、生態系統平臺、內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新，以及交叉技術支撐體系的成熟，將涌現出更多面向產業和消費場景的虛實結合與智能交互產品，進而推動數字經濟和實體經濟深度融合，豐富人們的生產生活體驗。

9. 綠色低碳更多納入AI藍圖，助力實現碳達峰碳中和目標

隨著AI技術加速與各行各業融合創新，數據中心和大規模 AI 計算實現了重要的經濟和社會價值，但其能耗和對環境的影響不容忽視，亟需發展對環境更友好的 “綠色AI” 技術，降低模型訓練和使用的能耗。

未來幾年，“綠色AI”相關技術將持續蓬勃發展，圍繞高能效的架構設計、訓練和推理策略、數據利用等構建體系，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；領軍AI企業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據中心、推出用AI技術提升基礎設施能效比等舉措。