12月28日，阿里达摩院发布《达摩院2022十大技术趋势》，从范式重置、场景变革、未来互联三个维度提出最新十大技术趋势。在达摩院的预判中，2022年的科技发展将变得更加硬核和多元化。
据悉，这是达摩院成立四年来第四次发布年度科技动态。深度访谈近百名科学家，分析近三年770万篇公开论文和8.5万项专利，覆盖159个领域，发现热点和关键技术突破。本文提出了2022年可能照进现实的十大技术趋势，涵盖人工智能、芯片、计算、通信等领域。
在《趋势九:云网融合》的趋势预测中，达摩院认为，未来两年，将会有大量的应用场景运行在云网融合系统中，随着更多基于云的新设备的诞生，用户体验将更加极致和丰富。
2022年哪十大科技趋势会主导科技头条？让我们先睹为快。
趋势1人工智能为科学服务
“我们预测，未来三年，人工智能技术将在应用科学中得到广泛应用，并成为一些自然科学中的研究工具。”达也研究所提出，AI将成为继计算机之后科学家新的生产工具。第一，会带来效率的显著提升；二是可能帮助科学家突破长期存在的研究瓶颈。
达摩院认为，某些领域的科学家需要“坐10年冷板凳”才能出科学成果的时代将会过去，AI将伴随科研从假设、实验到总结的全过程，让科学家一生保持“高产”。
同时，AI还可以对科学研究做出“猜测”。科学家只能实验证明有意义有价值的部分，让更多的人参与到科研中来。
中国科学院院士、北京大学、普林斯顿大学教授尤因·南(Ewing Nan)认为，人工智能给科学带来的不仅仅是几个突破，而是科学研究方法的全面变革。为了适应这样的新环境，“科学家需要对AI有更深入的了解，才能很好地利用AI”。
当然，AI在各个科研领域的应用节奏会有所不同。据技术研究所称，在数字化程度高、数据积累好、问题界定明确的领域，它会前进得更快。比如在生命科学领域，AlphaFold2可以利用生命科学积累的大量数据预测蛋白质的结构，对泛生命科学领域产生了深远的影响。
但达摩院也指出，AI与科研的深度融合仍需解决人机交互、AI的可解释性和跨学科人才三大挑战。
趋势规模模型的协同演化
过去几年，Google的BERT、OpenAI的GPT-3、致远的“启蒙”、M6、达摩院的AliceMind等大型预训练模型像军备竞赛一样快速发展，使得大型模型的性能快速提升，为下游的AI模型训练打下良好基础。然而，大模型训练带来的性能提升与过度的资源消耗和参数急剧增加带来的消耗提升不成比例，这对大模型的效率提出了挑战。
“大型号的规模化发展将进入冷静期，大型号与关联小型号的合作将是未来的发展方向。”
大元认为，大模型的知识和认知推理能力输出到小模型，小模型在此基础上叠加垂直场景的感知、认知、决策和执行能力，再将执行结果反馈到大模型，让大模型的知识和能力不断进化，从而形成一个有机循环的智能系统——参与者越多，受益者越多，模型进化越快。
这个新的智能系统有三个优点:一是让小模特更容易获得通用知识和能力；二是真实场景中小模型恢复的增量数据可以促进大模型的“再进化”；第三，模型可以共享，全社会不必重复“造轮子”。
南京大学计算机科学与技术系主任、人工智能学院院长周志华认为，未来大模型将在一些关系国计民生的重要任务中发挥作用，而在其他场景中，小模型可能通过类似于集成学习的手段来使用，特别是通过少量的训练来“重用”和集成现有的小模型，以达到良好的性能。
达摩院提出:“我们预测，未来三年，在个别领域，多中心大规模预训练模式将成为AI的基础模式，进行共同进化智能系统的试点探索；未来五年，使用AI基础模型将成为AI模型制作的标准方式，这将极大地改变制作过程和制作所需的技能。”
不过达摩院也提到，新的智能系统还需要克服三个挑战:从数据驱动到知识和数据融合驱动、大小模型的协调机制、大模型的可解释性和因果推理。
趋势三硅光学芯片
近年来，电子芯片的发展正在逼近摩尔定律的极限，集成技术的进步趋于饱和。高性能计算对数据吞吐量的要求不断提高，迫切需要技术突破。据OpenAI统计，自2012年以来，人工智能的计算能力需求每3.4个月翻一番，摩尔定律带来的计算能力增长已经不能完全满足需求。
在此背景下，达摩院认为硅光芯片更高计算密度、更低能耗的特性是极限计算能力场景下的解决方案，并提出光电集成是未来芯片的发展趋势:“硅光子和硅电子芯片取长补短，发挥各自优势，促进计算能力的不断提升。”
大元大胆预言，未来三年，硅光芯片将支撑大型数据中心的高速信息传输；未来5-10年，基于硅光芯片的光计算将逐步取代电子芯片的部分计算场景。
为什么硅片有这么大的潜力？中科院上海光机所特聘首席研究员、北京大学教授周治平解释说:“硅光电子芯片通过硅化光电子器件，将光电子的特性巧妙地体现在一个全新的硅基芯片上，从而在光电子芯片的成本和集成度上取得突破，有望大大提高数据中心的集群、服务器甚至芯片之间的通信效率。”
不过，目前硅光也面临着来自产业链和技术层面的挑战。据大元介绍，硅光芯片的设计、量产、封装都没有标准化、规模化，导致其在产能、成本、良率等方面都有优势。
对此，达摩院认为，“硅光芯片需要与成熟的电子芯片技术融合。利用先进的制造技术和电子芯片模块化技术，结合光子和电子优势的硅光技术将是未来的主流形式。”
趋势4绿色能源人工智能
绿色能源的大规模开发利用已成为当今世界能源发展的主要方向。然而，随着绿色能源高比例并网的趋势，传统电力系统难以应对大风、暴雨、雷电等天气下绿色能源产生的电力的不确定性，缺乏高稳定性多能源协调和及时应对复杂故障的能力。
因此，针对大规模绿色能源并网在稳定运行和规划中面临的挑战，大元认为基于人工智能的新一代信息技术将为能源系统整体的高效稳定运行提供技术支持和有力支撑。
大元理工提出，AI技术将在发电量精确预测、电力优化调度、电站性能评估、故障监控和风险管理等方面发挥不可替代的作用，带来电力精确预测、智能调度控制和故障自动响应三大突破。
“我们预计，未来三年，AI技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消耗。同时，AI技术与能源电力的深度融合，将推动大规模新能源发电、并网、输电、用电和安全运行，完成能源系统的升级换代。”
同时，理工学院提出，在核心技术上，气象AI能否准确预测多台发电功率，提高系统运行状态的智能感知、调度和控制能力，将成为人工智能技术应用面临的主要挑战。
本周二，中国电力科学技术研究院总系统架构师表示，没有AI技术，新的电力系统无法实现智能调控和运行推演:“在AI技术的支持下，构建若干个与物理电网和IT应用交互的数字双胞胎——每个数字双胞胎解决某个场景或方面的电网运行问题，这样当有足够多的双胞胎组成‘电网调控数字双胞胎系统’来解决电网运行各方面的问题时，就可以实现智能调控。”
五柔性趋势感知机器人
具有柔软性、灵活性、可编程性、可扩展性等特点。，结合人工智能技术，有望增强机器人的通用性和自主性，减少对预编程的依赖，从而大大拓展机器人的使用场景。
因此，在达摩院的预测中，柔性传感机器人的出现将使工业机器人从大规模标准化生产线走向小规模非标准生产线，将使服务机器人实现与人更紧密的互动。
达也研究所提出:“我们预测，未来五年，柔性机器人将充分结合深度学习带来的智能感知能力，能够面对广泛的场景，逐步取代传统工业机器人，成为生产线上的主要设备；同时在服务机器人领域实现商业化，在场景、体验、成本上有优势，并开始大规模应用。”
柔性感知机器人也有三个关键挑战需要克服:一是智能水平受限于端到端计算能力和小样本学习的有效性，依赖于云协作的突破；二是精度受限于材料的刚性，依赖于可变材料的突破；第三，受制于高成本，要靠工艺优化和进一步推广才能让价格有竞争力。
趋势6高精度医疗导航
目前，人工智能技术已被证明与基因检测、靶向治疗、免疫治疗等新技术有效结合。，改变单纯依靠医生经验的诊断模式。达摩院认为，未来三年，以AI为代表的新兴技术将逐步渗透到多种疾病临床诊疗的全过程。
以肿瘤全程导航为例。在早期的筛查和诊断中，医生可以利用AI图像分析发现癌细胞的踪迹，改变传统的仅用肉眼观察癌细胞的诊断模式。
根据英美国家的统计，利用AI技术进行早期乳腺癌筛查，阳性误诊率分别降低了5.7%和1.2%。
在治疗过程中，借助AI技术，医生可以确定肿瘤是否复发或转移，使治疗过程变得透明和简单。在预后阶段，AI技术可以改变以往只依赖专家经验的预测模式，实现基于临床数据指征的精确计算，指导预后，降低风险。
达摩院预测，未来三年，以人为中心的AI医疗将成为主要方向，全面渗透到疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精导航。随着因果推理的进一步发展，可解释性有望实现突破，AI将为疾病预防和早期诊断治疗提供强有力的技术支持。
同时达摩院指出，高精度医疗导航的主要挑战是标准化、规范化和可解释性。其中，可解释性是AI与医生建立互信，推进产业化的前提。
关于AI在高精度医疗导航中发挥的作用，达摩院表示，AI有望将医学专家的经验与新的辅助诊断技术有机结合，在满足临床设计目标的基础上不断进化，凭借良好的人机交互能力和与医生的互信，“真正成为医生不可或缺的帮手”。
趋势7全球隐私计算
从欧盟此前的《通用数据保护条例》到中国新颁布的《数据安全法》和《个人信息保护法》，数据监管合规已经成为全球趋势。在数据升级为新的生产要素的背景下，如何在数据安全和隐私保护的前提下利用好数据的价值，是一个时代命题。
顾名思义，隐私计算技术就是在数据隐私保护的基础上完成计算任务。浙江大学教授、浙江大学网络空安全学院院长任奎说，“如果我们把互联网称为新时代的基础设施，那么隐私计算就是关键的基础设施安全技术，可以解决大部分数据保护和安全利用的问题。”
任奎还解释说，隐私计算不是单一的技术，而是一个统一的名称。根据达摩院给出的定义，隐私计算“融合密码学、人工智能、芯片设计等学科，以多方安全计算、差分隐私、可信计算为代表技术，在数据隐私不泄露的条件下实现计算分析，从而为跨组织的数据共享提供可行的模式”。
大元指出，由于性能瓶颈、技术信任度不足、标准不统一，隐私计算只能在少量数据中应用。
“现在，随着硬件和软件创新的加速，我们逐渐看到了实用化的趋势。当然，还是有一个过程的。”任奎说，目前他重点研究三项“更重要”的技术:安全多方计算、差分隐私、数据脱敏。“这三个方向都有非常值得期待的技术突破和实质场景”。
大元预测，三年内，全球隐私计算的技术将在性能和可解释性上有新的突破，数据信托公司将开始提供基于隐私计算的数据共享服务。未来5-10年，全球隐私计算将改变现有的数据获取方式，激发基于数据的新生产力。
趋势八星计算
在人口密集的地区，互联网和数字化服务无处不在，但在deep 空、海洋、沙漠等无人居住的地区，如何实现全球连接和数字化应用？显然，仅靠地面网络和计算是无法有效满足需求的。
Tatsuya研究所提出，集卫星系统、空网络、地面通信和云计算于一体的星地计算正在成为一种新的计算架构。
达也认为，通过空、天、地、海的泛在网络连接，实现全息泛在智能高速宽带通信和全球计算服务，将促进万物互联，有效解决偏远地区和导航空的通信需求。低时延、广覆盖的网络也将促进云网的进一步融合，为各种极端场景带来新应用的可能。
以SpaceX为代表，截至2021年12月，Starlink星座共发射了1890颗卫星。据国外测速网站Ookla统计，2021年第二季度，Starlink平均下载速度为108Mbps，平均网络延迟为37 ms，目前Starlink Constellation已经在12个国家获得官方授权，在16个国家开始运营，全球用户超过10万。
“全球正处于卫星互联网发展的上升期，各国商业航天产业发展加速。”阿里达摩院XG实验室负责人张明观察到，由于低轨卫星低时延、低成本连接能力的整体提升，星地计算还将拓展各类应用，如海洋、航空空、铁路、车联网、农业、无人机及无人设备、数字政府、智慧城市等各行业的数字化转型。
张明认为，云计算、通信技术和卫星互联网的结合将成为未来新一代的基础设施。
大元预计，未来三年，低轨卫星数量将出现爆发式增长，与低轨卫星一起形成卫星互联网；未来五年，卫星互联网和地面网络可以无缝结合，形成无处不在的互联网，卫星及其地面系统将成为新的计算节点，在各种数字化服务场景中发挥作用。
达也院也指出，星地计算的实现还有很多困难，比如空天地一体化通信、星座计算、星地产业一体化等等。
趋势九云网络融合
云计算在过去10年发展迅速。随着技术的革新，下一阶段云上会诞生什么样的新物种？大元认为是“云和网络融合形成的新的计算系统”。
在新的计算架构下，云、网络、终端仍有各自的分工，但有了新的变化:负责计算和数据处理的云将拥有更好的计算效率、系统的数据处理和高覆盖的高精高效的人工智能；作为系统中的连接，网络的低时延和广覆盖将使云网络端形成一个更加有机的整体；作为系统中的交互界面，终端的形式将更加多样化，覆盖各种场景下的交互需求。
大元提出，云网的整合与协作将更高效地推动更多新应用的诞生:在云端，应用将不再受限于过去的设备资源，释放出更多的可能性，比如高精度的工业仿真；网络方面，分布式计算能力将推动更多低延迟边缘计算应用，如实时工业质检；在端侧，云网侧合作互动，诞生了元宇宙等虚拟世界。
大元预测，未来两年，将会有大量的应用场景运行在云与网融合的体系中。随着更多基于云的新设备的诞生，用户体验将更加极致和丰富。
云侧融合的系统还需要克服两个挑战:一是网络质量、成本和覆盖将成为系统的约束，新的网络技术需要根据应用需求不断迭代和增加覆盖；二是信息安全，数据在云上处理，对数据加密、数据治理、安全计算、隐私计算等安全技术要求更高。
趋势X XR互联网
XR眼镜将成为重要的交互界面，推动下一代互联网的发展。
未来的虚拟世界呢？可能是“XR眼镜上的互联网”。
现在电脑和手机上的交互界面都是一个个“窗口”，而在XR眼镜上，交互界面都是三维空房间。在3D 空房间里，人们可以有更直观、更沉浸式的展示，用户与内容的交互将从文字、图片进化到视频、交互，这将有一个根本性的改变。
大元认为，随着以VR、AR为代表的虚拟现实技术的产业化，下一代XR互联网将对数字时代产生巨大影响。
达也研究所提出，建设XR互联网需要四个要素:硬件、内容、人工智能和基础设施。
在这四个要素中，硬件和内容将率先发展，其中XR眼镜作为XR互联网的第一入口，将朝着尺寸更小、重量更轻、响应速度更快的方向发展；内容将以娱乐、社交、办公场景为先，再逐步向购物、教育、医疗等对距离交互有一定需求的场景发展。
在达摩院看来，XR互联网改变了人们与科技的互动方式。一是模拟现实世界的时间空，解决现实世界的远程移动问题，如远程教育、远程医疗、远程办公等。二是在现实世界不存在的情况下创造空，解决现实世界中不完善的问题，比如游戏、社交。
同时，XR互联网也将重塑现有的产业格局，从元器件、设备、操作系统到应用，催生一批新产业。
大元预计，未来三年将生产出新一代眼镜，集成AR和VR技术，利用端云协同计算、光学和透视等技术，使外形和重量接近普通眼镜；XR眼镜作为互联网入口，也将得到广泛应用。
Tatsuya Institute还指出，XR Internet仍处于早期发展阶段，最大的技术挑战是如何实现高度沉浸式的体验，同时还面临很高的隐私风险。
