2022年科技趋势预测：AI正在推动自动驾驶、机器人、航空航天、生命健康等领域的快速发展

文章插图

在平稳前行的时代，我们用科技探寻世界的“未知性”；在充满不确定性的时代，我们用科技锚定世界的“确定性”。
当下，我们肩负的使命更倾向于后者。面对已经到来的2022年，新冠疫情持续带来影响、全球经济迎来诸多挑战，科技成为引领创新和发展的重要力量。综合技术发展态势与产业价值创造，核心技术快速演进、跨领域联结力增强、产业底座愈发坚实的人工智能，正是这样的科技力量。
首先，AI核心技术持续突破演进，融合创新愈加显著。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空间，甚至燃起了通用人工智能的希望。
其次，在交叉学科与跨领域研究中，AI构成了科学研究与技术发展的通用变量。在量子、生物、化学等领域，“+AI”成为最令人激动的研究方向之一。
第三，在价值创造方面，AI正在推动自动驾驶、机器人、航空航天、生命健康等领域的发展，并在达成“双碳”、科技普惠等目标方面发挥重要作用。
今天，百度研究院与大家分享2022年科技趋势预测，希望在不确定的时代中，以AI为灯，照亮创新之路；以AI为桨，划起发展之舟。
——百度CTO、百度研究院院长王海峰
1.超大规模预训练模型呈现知识增强、跨模态统一建模、多学习方式共同演进的趋势，并逐渐实用化大模型基于海量数据进行自监督学习，使用统一的模型和范式解决各类AI任务，打破了传统技术对于大规模标注数据的依赖，显著提升了AI模型的效果、通用性及泛化性。
预计2022年，大模型研发方向将从持续增大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、持续学习，结合模型蒸馏、稀疏化等技术，大模型的效果、通用性、泛化性、可解释性和运行效率将持续提升，应用门槛不断降低，从而实现在互联网、智能办公、智慧金融等场景的广泛落地。例如AIGC（AI generated content，人工智能创造内容），借助大模型的跨模态综合技术能力，可以激发创意，提升内容多样性，降低制作成本，将会实现大规模应用。

文章插图

2.AI for Science新兴研究领域出现，有望带来科研范式的改变机器学习帮助数学家发现两大猜想，以及采用机器学习、多尺度建模和高性能计算相结合的方式解决超大规模量子随机电路实时模拟问题，让人们看到了人工智能应用于科学研究，在处理数据、设计新型实验以及创建更高效的计算模型方面的巨大潜力。
正在兴起的AI for Science有望促进数据驱动和理论推演两大科研范式的深度融合。预计未来几年，AI将进一步与数学、物理、化学、材料、工程学等不同领域深度结合，在基础科学的进步中发挥更大作用。

文章插图

3.基于AI的生物计算仍将高速发展，基础研究和应用场景协同创新实现新突破在人类社会仍处于抗击新冠病毒的背景下，生命健康产业对技术革新的诉求更加迫切。AI让基因编辑更精准快速地找到靶点， AI助力在蛋白质结构预测上取得显著突破。新冠mRNA疫苗技术的成功，则带来了基于RNA、蛋白质等大分子药物设计、疫苗研发的爆发，国际主流药厂加速mRNA技术落地。
未来，基于AI的生物计算还将在更多基础研究和应用场景上取得突破，如基于蛋白质的药物设计、合成、筛选，基于mRNA技术的抗癌药物、单克隆抗体、免疫疗法等。两者的深度融合将显著缩短药品研发周期、降低研发成本，促进精准医学和个性化诊疗。

文章插图

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构建信任的基础设施随着全球个人信息和数据安全法规的日趋健全，安全合规是促进数据价值有效释放的前提已成为业界共识。
以可信机密计算、联邦计算等为代表的隐私计算技术因从技术角度兼顾了数据安全保护和数据共享流通而备受关注。伴随着隐私计算技术性能提升、技术与合规标准互促共进、多方协同提升技术公信力，相关典型应用将在生物计算、金融分析和数据交易等场景出现。
长远来看，隐私计算技术或将推动基于密态形式的数据流通和计算成为默认选项，逐渐成为构建信任的基础设施。