编辑| Paul Yu Pin
制作人|齐超。com“参见专栏”
最近，该研究所发布了2022年科技趋势预测，这是它连续第三年发布前沿科技趋势展望。据了解，今年的科技趋势预测榜单涵盖了AI核心技术、跨学科和跨领域研究、AI的产业和社会价值三个层面，包括预训练大模型、AI for Science、基于AI的生物计算、隐私计算、量子软硬一体化、自动驾驶、深度空探测、人机共生。
近年来，人工智能产业发展如火如荼。作为人工智能行业的头部企业，旗下研究机构连续多年发布行业预测，显然有利于推动人工智能技术的应用。这个预测也透露出两个强烈的信号:一个是AI在技术层面继续纵向深化，强化行业的底盘，另一个是AI赋能的行业逐渐实现横向扩张和延伸。
AI技术将迎来全面升级
根据预测数据，2022年AI将在核心技术上迎来多方面的新突破。例如，在AI计算能力方面，本次预测中提到的基于AI的生物计算将继续高速发展，并通过基础研究和应用场景的协同创新实现新的突破。
近两年，在新冠肺炎的侵扰下，全人类对生命健康产业的技术创新提出了更新更高的要求，而且越来越迫切。倒逼的市场需求，在AI辅助的基因编辑、蛋白质结构预测等方面取得了突破。新冠肺炎mRNA疫苗技术的成功导致了基于RNA、蛋白质和其他大分子的药物设计和疫苗研发的爆发。基于该技术的应用，国际主流药企加速了mRNA技术的落地。
比如辉瑞这两天连续宣布四项重要合作，引进多项先进技术补充产品管道，达成四项交易。涉及AI制药、体内基因编辑等。
来源:医学立方
可以预见，基于人工智能的生物计算将在未来应用于更多的基础研究和应用场景。比如基于蛋白质的药物设计、合成和筛选，以及基于mRNA技术的抗癌药物、单克隆抗体和免疫治疗。在此基础上，药物研发的周期和成本将大大降低，精准医疗和个性化诊疗将成为可能。
与此同时，人们越来越关注数据隐私，基于AI的隐私计算技术也备受关注。随着数据安全市场需求的到来，以可信秘密计算和联邦计算为代表的隐私计算技术也日趋成熟。
据预测，这些技术将成为数据价值释放的突破口和建立信任的基础设施。甚至可以预言，隐私计算技术将推动基于秘密形式的数据流和计算，使其成为基本配置和默认选项。因此，这项技术的广泛应用将指日可待。
赋能科研，助力跨学科、跨领域研究。
在跨学科、跨领域研究方面，未来可以逐步赋能AI，实现与不同研究领域的高度融合。例如，预测人工智能的新兴研究领域将带来研究范式的变化。例如，机器学习帮助数学家发现了两个猜想，这是使能科学研究领域的一项重大成就。
此外，利用机器学习、多尺度建模和高性能计算的结合来解决超大型量子随机电路的实时仿真问题，也让人工智能在科学研究中的实际应用充满想象空间。与此同时，人工智能在处理数据、设计新实验和创建更高效的计算模型方面具有可预见的潜力。
新兴的AI for Science也将通过促进数据驱动和理论演绎的深度融合，在跨学科研究中发挥能量。2022年科技预测还显示，AI将与数学、物理、化学、材料、工程等不同领域进一步融合，在基础科学的进步中发挥更大的作用。
据预测，在AI与工业的融合中，量子软硬件的融合也成为主流趋势，加速量子计算与各行业的融合创新是一系列现实需求所逼。
预计2022年，量子芯片的设计、制备、测控技术将继续发展，量子比特数将成规模增长，并沿着降低噪声或适应噪声这两个思路寻求突破。随着量子软件和服务向跨平台发展，用户将在云原生量子计算平台上获得更多量子后端的选择，承载量子软硬件一体化的量子平台将逐步显示其应用价值。
因为疫情的影响，保持“社交距离”的需求增加了，数字技术的发展催生了虚实技术的应用。人机共生需求的爆发，也让虚实结合的技术和智能交互技术逐渐融入生活。
这背后，也得益于AI相关底层技术的不断进步。比如视觉、语音、自然语言处理、XR等AI技术。处于跨模态理解和生成，持续学习等。同时，这些底层技术逐渐与硬件、网络、计算、生态系统平台、内容等融合。，从而形成一个交叉的技术支持系统。
AI+行业应用落地，人们的生产生活体验升级。
同样，在产业和社会价值层面，AI正在推动自动驾驶、航空航天空、人机交互等领域的发展。比如自动驾驶技术进入无人驾驶落地的新阶段，多个“车载机器人”不断涌现，连接技术和场景。
预测显示，2022年，在政策法规和技术进步的双向加持下，自动驾驶的无人化水平将逐步上升，汽车形态也将演变为多元化的“汽车机器人”。此外，多样化的“汽车机器人”将进一步应用于乘用车、公交车、干线物流、仓储配送、矿山和港口的特种作业、零售、环卫等丰富的场景中。，并转化为商业利润。也会给科技和社会的发展带来不可估量的积极推动。
在航天空领域，深空空探索使人类探索宇宙成为可能。要知道，随着对月球和行星的探索需求越来越大，对探测器自主性的需求也越来越强烈。而且，AI技术在航天器故障检测与修复、建设数字双胞胎模拟实验室、deep 空大数据检测与分析等方面也发挥着重要作用。
值得一提的是，借助AI，在工程机械自动化领域实现了24小时连续无人挖掘的实际工程场景。结合AI算法，未来相关的自主环境感知和运动规划将进一步完善，甚至具备自主避障和决策、机械臂灵活自主操作等功能。
而且，随着量子计算与智能制造、人工智能、化学医学、金融科技等领域的深度融合和创新，一批具有显著量子优势的实际应用解决方案将陆续涌现，AI的应用将进一步延伸。
届时，政府机构、研究机构和行业将更加紧密地合作，建设高质量的量子设备，培养量子科技人才，初步打通量子计算产业链。这些技术逐渐成熟后，将会涌现出更多面向工业和消费场景的虚实智能交互产品，进一步推动数字经济和实体经济的深度融合，丰富人们的生产生活体验。
普惠，AI的社会价值得到充分的赞赏。
众所周知，随着社会的快速发展，如何实现可持续发展已经成为全球企业普遍关注的问题。近年来，随着国家层面“双碳”政策的实施，绿色低碳也被纳入AI蓝图。在未来，人工智能也将为该国实现二氧化碳排放峰值和碳中和的目标做出重大贡献。
值得一提的是，随着AI技术加速与各行各业的融合创新，在创造经济价值和社会价值的同时，也带来了能源消耗和环境污染。所以，人类对“绿色AI”技术的诉求也就随之而来。因为“绿色AI”倡导更环保的发展理念，可以减少模型训练和使用带来的能耗和碳排放。
据了解，未来几年，“绿色AI”的发展方向将围绕节能的架构设计、训练和推理策略、数据利用等构建系统。，并形成兼顾性能和能耗的评价标准。依托这一发展理念，对更高计算能力、更低能耗的芯片需求也将大幅增加，AI龙头企业将在大计算能力、大模型方面进一步实现集约化，提升下游性能，降低全流程运行能耗和成本。
显然，绿色AI的未来也将受到政策的引导。而各种绿色低碳的数据中心也将应运而生。相应的，通过AI技术提高基础设施的能效比也将成为基础工作。
同时，AI是全民的AI。如何实现包容性，也将是掌握核心AI技术的使命。正因为如此，中小企业和弱势群体对AI智能技术的需求也在这种价值取向下得到更多关注。而且这种普惠是双向的，不仅覆盖行业从业者，也面向AI技术的受益者。
从行业角度来看，具有共享性质的深度学习框架开源平台将进一步让从业者轻松完成开发，进入AI行业的门槛和难度也将大大降低。同时，针对AI技术开发的公共数据集、大型模型库、区域智能计算中心等资源的进一步完善，也将为中小企业降本增效、改革创新带来新的机遇。
从行业人才来看，AI培训体系的成熟度也将搭建起来，传统行业人员转型接受AI科普教育将成为可能。
同样，从AI技术服务客户即受益者的角度来看，国家宏观政策的引导和ESG可持续发展理念的逐步推广，也使企业的关注点逐渐转移。企业从过去单纯追求效益，逐渐转变为实现可持续发展，进入发展的良性循环，为社会创造价值。对于个人受益人来说，AI也将享受到智能技术和数字技术带来的便利。而且，由于AI服务提供商也在不断关注老人、儿童等社会弱势群体的需求，普惠的AI服务和产品也将成为未来最值得期待的社会趋势。
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未来，研究院的2022年科技趋势预测很大程度上预测了未来一年以AI为代表的智能技术的发展趋势，并使其与各行各业的关联性跃然纸上。我们期待，因为AI时代的到来，更多服务民生的AI新应用、新产品将从技术走向地面。如此，全民皆大欢喜，健康向上，未来可期。
