01
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)方向將從持續(xù)增大參數(shù)規(guī)模向實用化轉變，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、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，提升內容多樣性，降低制作成本，將會實現(xiàn)大規(guī)模應用。
02
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。
03
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(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。
04
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，隱私計算技術或將推動基于密態(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。
05
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)產生。政府機構、科研院所以及產業(yè)界也會更緊密地協(xié)同建造高質量量子設備、培養(yǎng)量子科技人才，初步打通量子計算產業(yè)鏈。
06
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。
07
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。
08
“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(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、網絡、計算、生態(tài)系統(tǒng)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(chuàng)新，以及交叉技術支撐體系的成熟，將涌現(xiàn)出更多面向產業(yè)和消費場景的虛實結合與智能交互產品，進而推動數(shù)字經濟和實體經濟深度融合，豐富人們的生產生活體驗。
09
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服務和產品，讓每個人都能享受到數(shù)字技術的便利。
