1 月 25 日，百度研究院發布 2022 年十大科技趨勢預測，在高速變化、充滿未知的科技世界中，探尋更具確定性的價值與方向。
此次上榜的十大科技趨勢涵蓋了AI核心技術、交叉學科與跨領域研究、AI的產業及社會價值三個層面，包括預訓練大模型、AI for Science(人工智能應用于科學研究)、基于AI的生物計算、隱私計算、量子軟硬一體化、自動駕駛、深空探測、人機共生、綠色AI和普惠AI等領域。
在AI核心技術層面，備受業界關注的超大規模預訓練模型，將呈現知識增強、跨模態統一建模、多學習方式共同演進的趨勢，并逐漸實用化，破除盲目增加參數規模的“軍備競賽”。 預計 2022 年，大模型研發方向將轉向“實用化”，大模型的效果、通用性、泛化性、可解釋性和運行效率將持續提升，應用門檻不斷降低，在多場景廣泛落地。
在交叉學科與跨領域研究層面，AI正成為影響科研方法論與生命科學、數據安全、量子科學等各領域的通用變量。人工智能應用于科學研究，即AI for Science新興研究領域出現，有望帶來科研范式的改變。機器學習幫助數學家發現兩大猜想，讓業界看到AI在處理數據、設計新型實驗、創建更高效計算模型等方面擁有巨大潛力。數據驅動與理論推演兩大科研范式，有望在AI for Science影響下不斷融合，催生新范式。
基于AI的生物計算仍將高速發展，基礎研究和應用場景協同創新實現新突破。 2021 年，AI不僅讓基因編輯更精準快速地找到靶點，還助力在蛋白質結構預測上取得顯著突破。由百度推出的業界首個mRNA疫苗序列設計算法，能在十分鐘內找出穩定的疫苗序列。未來，基于AI的生物計算將取得更多成果: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。基于AI的生物計算還有望顯著壓縮藥品研發的周期與成本，促進精準醫學和個性化診療。
隨著數據安全議題凸顯，以可信機密計算、聯邦計算等為代表的隱私計算技術備受關注，將成為數據價值釋放的突破口和構建信任的基礎設施。長遠來看，隱私計算技術或將推動基于密態形式的數據流通和計算成為默認選項。
聚焦量子科學領域，量子軟硬一體化方案成為主流趨勢，現實需求加速量子計算與各行業融合創新。近年來，量子計算發展不斷提速，預計 2022 年，量子芯片的設計、制備及測控技術將持續發展，量子比特數量實現規模增長，并沿著降低噪聲或適應噪聲兩個思路尋求突破。
在產業及社會價值層面，AI正在推動自動駕駛、航天航空、人機交互等領域的發展。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，連接技術與場景。 2022 年，在政策法規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”為代表的汽車形態迅猛發展。通過乘用車、公交車、干線物流、倉儲配送、礦山港口特殊作業、零售、環衛等豐富的場景應用，多元“汽車機器人”將進而逐步實現穩健的商業收益。
深空探測是科技競爭的制高點，極具挑戰性。未來，AI技術還將與航天科技融合創新，推動深空探測邁向智能化的新階段。隨著深空探測任務規模化、科學任務復雜化，可自主完成任務的智能探測解決方案，成為一個核心技術方向。預計未來， 24 小時連續無人作業等機械自動化技術將應用在深空探測設備上。比如挖掘標本、搭建臨時建筑、故障檢測修復等均可由AI操作完成。作為中國探月航天工程人工智能全球戰略合作伙伴，百度將探索更多深空探測AI應用。
疫情之下，“社交距離”受限正加速了人機共生，支撐虛實結合與智能交互技術快速融入生產生活。數字人、機器人帶來驚艷交互體驗，“人機共生”時代悄然到來。預計未來，更多虛實結合與智能交互平臺將涌現。
不僅如此，AI還在達成“雙碳”、科技普惠等目標方面創造重要價值。綠色低碳更多納入AI藍圖，助力實現碳達峰碳中和目標。隨著AI技術產業化加速，數據中心和大規模AI計算的能耗問題不斷凸顯。預計未來幾年，從芯片到模型，從架構到策略，全面進行環保考量，發展“綠色AI”。
AI還將更加包容普惠，價值創造導向使中小企業、弱勢群體的需求得到更多關注。開源平臺、公共數據集等不斷發展，降低AI技術門檻，助力中小企業降本增效。AI服務商將關注老人、兒童等弱勢群體需求，開發普惠AI服務和產品。
正如百度CTO、百度研究院院長王海峰在序言中所說，“核心技術快速演進、跨領域聯結力增強、產業底座愈發堅實的人工智能技術，成為引領創新和發展的重要力量。”王海峰認為，在不確定的時代中，用科技錨定世界的“確定性”，正當其時。以AI為燈，照亮創新之路;以AI為槳，劃起發展之舟。
