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我们正处于一个全新的技术创新周期。
这一点似乎从硬科技创新和产学研转化中越来越响亮，被更广泛地感知。
但是以年为单位，有哪些前沿技术和创新突破-
从幕后走到台前，从实验室走向产业，即将影响我们每一个人…
比如AlphaFold2和计算生物学有什么关系？大模特和AIGC是什么关系？宇宙爆炸和XR突破的内在逻辑是什么？
而今年又有哪些前沿技术来了爆发？
为了让更多人准确把握前沿科技趋势，也为了帮助更多人连接技术突破和产业出路的内在线索，帮助大家提前看到技术驱动的未来。
量子联手46家前沿科技行业合作伙伴，点连线，筛选总结年度十大前沿科技趋势。
从生命科学、人工智能、元宇宙、新能源、新计算五个方面，对年度前沿科技进展进行快速概述。
趋势:CRISPR助力基因编辑可控可靠
以CRISPR-Cas9为代表的基因编辑技术正一步步走向成熟，从实验室走向临床应用。
去年6月，全球首个人体CRISPR基因编辑临床试验结果发表。Intellia和Regeneron两家公司联合给出的临床数据，首次证明了体内治疗可以有效抑制遗传病相关蛋白的表达。
在中国，博雅尹姬的相关CRISPR疗法研究产品ET-01成为美国食品药品监督管理局国家批准在中国开展床旁试验的首个基因编辑疗法产品。
在找到合适的基因传递载体，进一步深化基因组学研究，解决长期稳定性问题后，基因编辑将为疾病治疗和物种转化开创一片新蓝海。
基因治疗方面，理论上可以彻底治愈所有先天性基因缺陷导致的遗传病和基因突变导致的癌症。同时在血肿、罕见遗传病等基因相关疾病中具有重要意义，有望为更多疾病填补疗法空白。
此外，基因编辑可以与细胞治疗相结合，完成体外基因治疗，如CAR-T细胞治疗。
在业内看来，由于可以根据患者病情快速、有针对性地制备出患者所需的细胞，因此有望推动未来重大疾病的个体化治疗，改变过去标准化药品生产和配送的医疗流程。
在合成生物学的应用中，不同的基因控制模块可以用来创造更复杂的生物系统。
分子育种作为代表领域之一，与传统的表型和自然选择筛选方法相比，可以有目的地改变物种的抗逆性、组成、产量、繁殖等性状，缩短物种的驯化周期，创造出性状更好的物种。
此外，它还在辅助其他医疗手段、DNA存储等领域发挥作用。
综上所述，基于基因编辑技术，生命科学研究有望实现“精准规划+精细转化”。
趋势二:生命科学迎来数据驱动时代。
AlphaFold，计算生物学领域的AlphaGo。
但实际上，它只是计算生物学蓬勃发展的一个缩影。大背景是计算生物学正在引领生命科学走向数据驱动时代。
随着高通量测序、纳米操作、生物芯片等技术的发展，以及生物信息数据的积累，计算生物学也得到了发展。通过构建算法和模型，可以从分子水平理解生物现象和机制，促进相关研究和应用。
核心是AlphaFold2。
使用原始的实验方法，科学家过去几十年的努力只覆盖了人类蛋白质序列中17%的氨基酸残基。
具体来说，在促进生物学研究方面，当前计算生物学正在形成一个多维预测体系，包括蛋白质结构和蛋白质组学、分子生物动力学、基因组生物信息学、系统建模、进化基因组学...
科学家可以基于强大的计算能力和跨维度分析能力，寻求不同表情/现象与生物信息之间的关系。
同时，计算生物学可以通过高效准确的计算推演驱动上层应用:
基于蛋白质功能和相互作用预测、化合物性质预测、基因定位预测等。，将加速AI制药、疾病研究、物种转化等领域的发展。
计算生物学也为生命科学提供了新的研究思路——“干湿结合的数据闭环”新模式。
一是要搜索的房间空被充分丰富的定量干实验覆盖，为湿实验室测试提供了准确的假设，两者都有迭代加速。
未来关注的领域包括生物学问题的人工智能可解释性，提供高质量数据的实验设备，多种类型数据的集成和标准化。
趋势三:有创脑机接口落地难医疗场景
医疗康复作为脑机接口领域的核心场景，一直被寄予厚望。
与技术门槛较低的无创脑机接口相比，有创靶向场景往往更加精细，底层原理更加复杂，但对于重度瘫痪等疑难医学领域意义重大。
根据场景，主要体现在动作、情绪、感知等三个方面。帮助残疾人恢复控制和表达能力；帮助抑郁症、成瘾症等疾病患者调整心理状态；治疗神经退行性疾病，如阿尔茨海默病。
如今，随着无线通信、多通道柔性电极、植入手段、芯片、机器学习算法等技术的发展，有创脑连接正逐渐跨越工程和临床难题。
今年，以《自然》上的idea typing技术为代表，有创脑机接口展现了理想的临床试验，其商业化发展已初具规模。
在国家政策的引导下，中国的有创脑机接口也开始加速发展:
清华团队研发第二代脑起搏器；瑞金医院开展了治疗重性抑郁症的临床试验；浙大神经外科、浙大二院完成国内首例有创脑机接口临床试验，为高位截瘫老人安装机械臂；以及清华大学、天津大学、上海交通大学、中国科学院、华南理工大学等高校组建了重点研究团队。
在科学家进一步了解大脑如何工作后，脑机接口将发挥更多作用，帮助患者恢复触觉和视觉等特定感知能力。
趋势:AI制药为医药研发提供新的解决方案。
传统新药的研发是一个昂贵、漫长、艰难的过程。除了成本高、周期长、成功率低的困难，药物研发更大的瓶颈在于创新。
在制药领域，有一个众所周知的反摩尔定律——每9年，投资10亿美元的上市新药数量就会减半。更常见的是，先导药物占获批新药总数的不到一半。
但随着计算机生物学和人工智能的发展，AI可以在大区域内的各个药学环节中进行潜力空搜索，寻找过去由于人工经验、实验环境等外部限制而没有发现的靶标/化合物/晶型等。，为创新药物研发提供了强有力的工具。
AI制药已经进入“从0到1”到“从1到10”的阶段。许多企业的AI设计药物已经进入临床试验，由传统制药公司牵头的大型AI制药联盟在许多地方开花结果。
但进一步发展后，数据瓶颈不容忽视:高质量研发数据不足，医药研发可用数据与目标值成反比。
但行业内已经有相应的解决方案，比如建立药物大数据实验室，多学科融合等。
从长远来看，药物优化本质上是一个多目标的优化过程。目前AI制药行业大多停留在技术问题的局部突破，即针对特定性质反复迭代。
基于整体优化的思想，如何一次性满足AI模式的多样化需求，成为国内外AI制药公司关注的焦点。
趋势五:多模态多维度大模型预示一般智能。
2021年大规模成为谷歌、阿里、华为、微软等大公司之间的军备竞赛，科技企业的发展思路从多点开花模式转变为集中火力模式。
由于其强大的通用性和小样本学习能力，大模型正在为AI带来密集的新的开发模式和商业模式。同时，跨模态预训练模型的出现预示着通用智能的实现。
业界普遍认为“一次开发，终身使用”。
一个具有更一般知识的大模型会为细分任务打下基础，后续应用也不需要从零开始投入大量的标注数据和训练调整参数，所以效率会明显提高。
到目前为止，参数数量并不是大模型唯一追求的指标。多模态、多维功能、效率、知识增强、高效率等因素成为现有模型关注的焦点。
多模态学习已经成为一个重要的趋势，它可以应用于规范化、转换、翻译对齐、集成和协作学习。按下游任务可分为理解任务和视觉问答、视觉推理、图形检索等产生式任务。
由于其跨领域的普适性，qubit分析师认为，大规模的预训练模式未来可能会充当类似基础设施生态的中间层，为不同的行业生态承担过渡角色。
在应用层，也为人工智能在各行各业的应用和发展带来了机遇，如自动内容生成、内容翻译、机器人对话等。在这个过程中，大模型也提高了性能，发挥了数据闭环的迭代效果。
趋势:新型人工智能芯片引领后摩尔时代
随着AI在各种场景的广泛应用，依靠工艺技术升级的传统AI芯片难以满足需求。
在未来集成电路的三条演进路线中，以完全架构创新为代表的“超过摩尔”成为下一代AI芯片的重点方向。
其中类脑计算、存储与计算一体化、量子计算、数据流AI计算都是选择。
以模仿人脑开发的事件驱动神经拟态芯片为例。神经拟态芯片尽可能模仿神经元之间电脉冲传输的方式，天然符合事件驱动机制，集记忆和计算于一体，显著降低时延和能耗。国际代表厂商有IBM、Intel、BrainChip;国内参与者包括清华大学的天空运动和浙江大学等。
再来看内存和计算集成芯片。
传统芯片的特点是存储和计算分离，存在著名的冯诺依曼瓶颈。由于工艺封装的不同要求，处理器和存储器的开发速度差异越来越大，芯片的计算能力在带宽和时延方面受到存储单元的严重限制。无人驾驶等边缘计算场景更是如此。
存储与计算一体化的本质是存储与计算的更紧密结合，以减少数据处理带来的不必要的时间延迟和能量消耗。
目前主流路线有两种:内存计算直接让存储单元实现计算功能；存储单元与计算逻辑紧密耦合，但计算仍由独立的计算单元完成。
除了改变底层架构的芯片设计，AI芯片还有其他问题需要克服，比如效率和编程灵活性的平衡、芯片的ip壁垒、供应链安全、应用生态等等。
基于不同的场景，分析师们整理出了相应的新芯片，大致分为数据处理器DPU、数据流架构芯片、光量子芯片、非硅基芯片和AI自设计芯片。
趋势七:AIGC场出现综合虚拟人
AIGC，人工智能生成虚拟内容，以2018年视频变脸的Deepfake为代表事件。GAN，大规模预训练模型，自编码器等。都是AIGC领域常用的技术手段。
随着深度学习的发展，AI生成的虚拟内容AIGC正在渗透到图像、视频、CG、AI训练数据等各个领域，甚至覆盖多模态虚拟人技术。
虚拟人是指存在于非物质世界中，通过图形渲染、动作捕捉、语音合成等计算机手段创造和使用的，具有多重人类特征的综合产品。目前分为“CG建模+人类驱动”和“深度合成+计算驱动”两大类。
其中，计算机驱动虚拟人的最终效果受多种AI生成技术的影响，如语音生成、文本生成与理解、图像生成等。
内容从早期对人的高度依赖，逐渐向“人力+算力”转变。除了直接应用于内容相关的商业场景，AI还大大降低了生成的门槛，促进了高度定制化、自动化和民主化的内容创作。
趋势8: XR打造第二世界成熟元宇宙。
2021年，元宇宙已经成为当之无愧的热词。在其七级划分中，由于感觉是最直观的，人机交互涉及显示器、传感器、跟踪装置、定位装置等。成了关键的一环。
XR作为其核心载体，迎来了第二波高潮。
相对于第一次泡沫时期技术指标不佳、技术支撑体系生态不完善、没有落地应用等问题，XR在这一轮得到了系统的推广和发展。
XR的技术生态涉及广泛，包括近眼显示、感知交互、芯片模组、网络传输、电池等。此外，还需要融合5G、云计算、AI等技术。
就在这一年，整体的技术生态正在走向成熟。通过改进光学、空计算、异构计算系统、渲染引擎、交互自由度、定位方式等因素，解决了以往观看不舒服、画面粗糙等问题。
过去依靠录音、录像等形式跨越时间，借助手机、互联网等手段跨越2D空房间，XR带着我们实现了进一步的跨越。
一方面帮助我们穿越3D空空间，以更加立体真实的方式突破现场观察和操作的局限，进一步降低信息还原和传输的成本；另一方面，XR帮助我们克服了现实的限制，使我们能够在第二空房间进行交流和娱乐。
趋势:固态等新型电池提高储能上限。
理想的电池应该有效平衡安全性、能量密度、充放电功率、体积、成本等因素。
但是，即使是应用最广泛的锂离子电池，也很难完全解决枝晶带来的易燃问题，在安全性上有明显的不足。同时，由于化学性质的限制，锂电池的能量效率即将达到上限，难以满足未来的储能需求。
解决目前的困境，新型动力电池的发展思路大致可以分为两类。
首先是取代原有的基于锂离子的电化学反应机理，重点发展基于锂硫、钠、锌、铝甚至气体的新思路，但短时间内难以实现取代。
二是对现有锂电池进行改进，如电解液、正负极材料、导电剂优化等方面，以今年进入量产的部分固态电池为代表。
固态电池采用固体电解质代替液体电解质，虽然在离子电导率上略逊一筹，但由于理论上可以有效抑制锂枝晶的生长，因此在安全性、灵活性和便携性上具有明显的优势。
但是现有的固态电池还是有局限性的，固液电池必然会成为一种过渡。为了推动前沿技术的商业化应用，锂电池厂商与相关实验室合作已经成为常态。
趋势10:量子计算改变经典计算范式
以中科大为首的中国团队，在2021年的量子计算硬件研发上已经走到了世界前列。
目前，中国是世界上唯一一个在两个物理系统上达到“量子计算优越性”里程碑的国家。具体是指以第九章为代表的光子路线和以祖冲之为代表的超导路线。
在应用和配套设施方面，金融、医药、汽车、化学等领域已经明确了具体问题下量子计算的使用。
芯片、操作系统、一站式平台等。也相继出现。比如量子平台对接中科院物理所超导量子芯片，发布云原生量子计算平台。创业公司原量子也发布了国内首个量子计算操作系统Sinan。
在微观模拟、复杂建模等特定问题下，量子计算显示出经典计算难以实现的优势。在未来，量子-经典混合架构可能出现在超级计算中心，量子计算和经典计算将合作解决特定的大规模问题。
以上是量子比特智库出品的年度十大前沿突破。感兴趣的朋友可以在量子比特微信官方账号后台回复2021，下载。
特别鸣谢:尖端科技行业合作伙伴
最后，再次感谢深度参与本报告的前沿科技合作伙伴:
产学研组织:
微软亚洲研究院、阿里巴巴达摩院、研究院、商汤研究院、360人工智能研究院、清华大学空气智能产业研究院、致远研究院、瑞金医院；
硬技术风险投资:
创新工场、真格基金、高瓴资本、经纬创投、GGV ggv资本、蓝驰创投、泰禾资本、北极光创投；
创新科技公司代表:
尹姬、恩赫生物、宏讯科技、白土柯胜、西湖Ome、神石科技、盈熙智能、景泰科技、吉太医药、兴康源、西湖云谷知药、易药科技、王石智慧、魔答数据、循环智能、九天瑞信、SynSense时间知识科技、智存科技、坤云科技、坤云科技
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