前言:
稳中求进的时代，我们用科技探索世界的“未知”；在不确定的时代，我们用技术来锚定世界的“确定性”。
目前我们的任务更倾向于后者。面对2022年，新冠肺炎疫情继续产生影响，全球经济面临诸多挑战。科学技术已经成为引领创新发展的重要力量。融合技术发展和产业价值创造，快速进化核心技术，加强跨领域连接，让产业基础越来越坚实的人工智能，就是这样一种科技力量。
首先，AI核心技术不断突破进化，融合创新越来越显著。以预训练大模型为例，知识增强、跨模态、跨语言等技术路径激活了大模型的想象力空，甚至点燃了通用人工智能的希望。
其次，在跨学科、跨领域研究中，AI构成了科学研究和技术发展的普遍变量。在量子、生物、化学等领域，“+AI”已经成为最令人振奋的研究方向之一。
再次，在价值创造方面，AI正在推动自动驾驶、机器人、航空空航天、生命健康等领域的发展。，并在实现“双碳”和包容性技术的目标中发挥重要作用。
今天，研究院与大家分享2022年科技趋势预测，希望以AI为灯，照亮不确定时代的创新之路；以AI为桨，划发展之舟。
——研究院CTO兼院长王海峰
1.超大规模预训练模型呈现出知识增强、跨模态统一建模和多种学习方法协同进化的趋势，并逐渐走向实用化。
该模型是基于海量数据的自监督学习，使用统一的模型和范式解决各类AI任务，打破了传统技术对大规模标注数据的依赖，显著提高了AI模型的效果、通用性和泛化能力。
预计在2022年，大模型的研发方向将从不断增加参数规模向实用化转变。基于知识增强、跨模态统一建模、提示学习和持续学习，结合模型提炼和稀疏化等技术，不断提高大模型的效果、通用性、泛化、可解释性和运行效率，不断降低应用门槛，从而实现其在互联网、智慧办公、智慧金融等领域的广泛应用。例如，AIGC可以借助大模型的跨模态综合技术能力，激发创意，提高内容多样性，降低制作成本，实现规模化应用。
2.人工智能的新兴研究领域有望带来研究范式的变革。
机器学习帮助数学家发现了两个猜想，通过结合机器学习、多尺度建模和高性能计算，解决了超大型量子随机电路的实时仿真问题。它让人们看到了人工智能在数据处理、设计新实验和创建更高效的计算模型方面应用于科学研究的巨大潜力。
新兴的科学人工智能有望促进数据驱动和理论推导的深度融合。预计未来几年，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。
3.基于人工智能的生物计算将继续高速发展，基础研究和应用场景的协同创新将实现新的突破。
在人类社会仍在对抗新冠肺炎的背景下，生命健康产业对技术创新的需求更加迫切。让AI基因编辑器更准确快速的找到目标，AI有助于在蛋白质的结构预测上取得重大突破。新冠肺炎mRNA疫苗技术的成功，带动了基于RNA、蛋白质等大分子的药物设计和疫苗研发的爆发，国际主流药企加速了mRNA技术的落地。
未来，基于AI的生物计算将在更多的基础研究和应用场景中取得突破，如基于蛋白质的药物设计、合成和筛选，基于mRNA技术的抗癌药物，单克隆抗体和免疫治疗。两者的深度融合将显著缩短药物研发周期，降低研发成本，推动精准医疗和个性化诊疗。
4.隐私计算技术备受关注，将成为数据价值释放的突破口和建立信任的基础设施。
随着全球个人信息和数据安全法律法规的完善，安全合规是促进数据价值有效释放的前提已成为行业共识。
可信保密计算和联邦计算等隐私计算技术从技术角度考虑数据安全保护和数据共享与流通，因此备受关注。随着隐私计算技术性能的提升，技术与合规标准的相互促进，以及多方合作提升技术的可信度，相关的典型应用将出现在生物计算、金融分析、数据交易等场景中。
从长远来看，隐私计算技术可能会促进基于秘密形式的数据流通信和计算成为默认选项，并逐渐成为建立信任的基础设施。
5.量子软硬件融合成为主流趋势，现实需求加速了量子计算与各行业的融合创新。
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。
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与创新，一批具有显著量子优势的实际应用解决方案将陆续涌现。政府机构、研究机构和行业也将更加紧密地合作，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。
6.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。
2022年，在政策法规和技术进步的双重推动下，自动驾驶将在无人驾驶中高歌猛进，以多个“汽车机器人”为代表的汽车形态将快速发展。
通过乘用车、客车、干线物流、仓储配送、矿山港口特种作业、零售环卫等丰富的场景应用，多元化的“车载机器人”将更广泛地为用户提供服务，为客户创造价值，进而逐步实现稳定的商业盈利，推动科技发展和社会进步。
7.AI技术与航天科工融合创新，将deep 空探测推向智能化新阶段。
Deep 空探索承载着人类对宇宙和自身的好奇与遐想。实现月球和行星的驻留，以开展科学探测和资源开发利用为主要计划，在遥远未知的环境中开展深空空探测，对探测器自主性的需求越来越强烈。
在工程机械自动化领域，已经实现了24小时连续无人挖掘的实际工程场景，自主环境感知、运动规划等相关AI算法也将使探测器具备自主避障与决策、机械臂灵活自主操作等功能。此外，AI技术有望在航天器故障检测与修复、数字孪生仿真实验室建设、deep 空大数据检测与分析等方面发挥重要支撑作用。
8.“社交距离”加速人机共生，支持虚实结合的智能交互技术，快速融入生产生活。
新冠肺炎疫情为人们的交流设置了“社交距离”，数字技术的发展使我们缩短了这一距离，加速了人、数字人和机器人之间的共生。虚拟现实与智能交互相结合的未来世界离我们不再遥远。
支撑这种变化的是视觉、语音、自然语言处理、XR等AI技术的不断进步。在跨模态的理解和生成、持续学习，以及硬件、网络、计算、生态系统平台、内容等整合形成的跨技术支撑体系。
随着相关技术的加速融合创新和跨技术支撑体系的成熟，更多面向工业和消费场景的虚实智能交互产品将会涌现，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。
9.绿色和低碳更多地包含在人工智能蓝图中，有助于实现二氧化碳排放峰值时的碳中和目标。
随着AI技术的加速发展和各行各业的融合创新，数据中心和大规模AI计算取得了重要的经济和社会价值，但其能耗和对环境的影响不容忽视。迫切需要开发对环境更友好的“绿色AI”技术，降低模型训练和使用的能耗。
未来几年，“绿色AI”相关技术将继续蓬勃发展，围绕节能架构设计、训练和推理策略、数据利用等构建系统。，形成兼顾性能和能耗的评价标准；更高功率、更低能耗的AI芯片将不断涌现；领先的AI公司建立密集的计算能力和大型模型，以提高下游性能，降低整体能耗成本；该政策还将鼓励建设绿色低碳的数据中心，并推出利用人工智能技术提高基础设施能效比等措施。
10.AI更具包容性和包容性，价值创造导向让中小企业和弱势群体的需求得到更多关注。
普惠不仅关乎广大的AI从业者，更关乎更广泛的AI技术受益者。
以深度学习框架为核心的开源平台，大大降低了AI技术的开发门槛，公共数据集、大型模型库、区域智能计算中心等。将进一步发展，帮助中小企业实现降本增效，激发创新活力。还将逐步构建全民AI培训体系，促进传统行业人群再就业和AI科普教育。
AI的福利也应该惠及所有社会群体。随着政策导向和ESG可持续发展理念的推广，企业的关注点将转向价值创造。人工智能服务提供商将更加关注老年人和儿童等弱势群体的需求，并开发相应的包容性人工智能服务和产品，使每个人都能享受数字技术的便利。
