百度研究院评出2022年十大技术趋势
在不确定的时代，我们依赖那些能够提供可靠支撑的技术。2022年初，全球疫情仍在持续造成冲击，世界经济面临诸多挑战，人工智能凭借快速发展的基础技术、日益增强的跨领域连接以及不断扩展的行业应用场景，成为推动创新与发展的关键力量。
人工智能的基础技术不断取得突破，集成创新的成功案例也更加丰富。例如，在大模型预训练方面，跨模态、跨语言和知识扩展等研究方向拓展了大规模模型的边界，并激发了通用人工智能的新潜力。
“此外，在跨学科研究中，人工智能已成为科学研究和技术开发的通用变量。在量子计算、生物和化学等领域，人工智能已成为最受关注的研究方向之一。人工智能还在加速自动驾驶、机器人、航空航天和医疗健康等行业的发展。它在实现减少碳排放和社会融合等目标方面也发挥了关键作用”
百度研究院分享了2022年十大技术趋势。公司希望，在这个充满不确定性的时期，人工智能能够照亮创新之路，推动发展之船前行。
大规模预训练模型
大规模预训练模型体现了知识扩展、统一跨模态建模和多任务学习的趋势，降低了对标注数据的依赖，并加快了其在实际应用中的落地速度。
基于海量数据训练的大规模自监督模型，能够通过统一的模型和范式解决多种人工智能任务。该技术突破了传统技术的瓶颈，减少了对大规模标注数据的依赖，显著提升了人工智能模型的效率、通用性和泛化能力。
预计到2022年，研发重点将从扩大模型规模转向实际部署。大规模模型在性能、通用性、泛化能力以及运营和经济效率方面将持续改进。
与此同时，智能办公和智能金融等真实人工智能场景的门槛将降低。例如，基于跨模态大模型构建的人工智能将推动AIGC（人工智能生成内容）的应用，有望激发创意认知、丰富内容多样性并降低生产成本。
AI for Science
AI for Science已成为一个有望改变科学研究范式的新领域。2021年，机器学习帮助数学家发现了两个重要猜想。机器学习、多尺度建模与高性能计算相结合，解决了超大规模随机量子线路的实时模拟问题。
人工智能在科学研究中也展现出巨大潜力，尤其是在数据处理、开展新实验以及构建更高效的计算模型方面。
预计新一代面向科学的人工智能将进一步融合数据驱动和理论推演这两种科研范式。未来几年，人工智能将融入数学、物理、化学、材料和工程等众多领域，并在基础科学发展中发挥更重要的作用。
基于人工智能的计算生物学
基于人工智能技术的计算生物学持续快速发展，在许多基础研究领域取得了突破。
新冠疫情使生物医药行业对人工智能的需求持续增长。例如，人工智能可用于提高靶向基因组编辑的准确性和速度，或预测蛋白质折叠结构。mRNA疫苗技术的成功进一步推动了基于RNA或蛋白质的大分子及疫苗的研发。
基于人工智能的计算生物学已准备好在基础研究和应用方面迎接新的突破，涵盖基于蛋白质的药物设计、配方研制和药物筛选，以及基于mRNA的单克隆抗体、癌症治疗和其他免疫疗法。人工智能与计算生物学的融合将显著加快药物研发速度，同时降低成本，并让精准医疗和个性化治疗更加容易实现。
隐私计算
近年来，隐私计算受到越来越多的关注。它将更充分地利用数据，并构建能够增强用户信任的基础设施。在全球个人信息和数据安全规则不断出台的背景下，安全与合规已成为释放数据价值的必要条件。
可信隐私计算和联邦计算因其能从技术层面保障数据保护、共享与流通而受到关注。
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，以及多方合作以提高技术可信度，可以在计算生物学、金融分析和数据交易等场景中，为相关应用形成最佳实践。
从长远来看，隐私计算技术可能推动加密数据共享和默认计算的普及，逐步建立起增强用户信任的基础设施。
量子硬件与软件的集成
随着真实需求推动量子计算与其他行业之间的融合与创新，量子计算中的软硬件集成正在不断拓展。预计到2022年，量子芯片的设计、制备、测量和控制技术将持续改进。
量子比特（量子计算机中最小的信息单位）的数量将不断增长。通过降低噪声或适应噪声，还将取得更多突破。量子计算软件和服务将朝着跨平台方向发展，用户将在量子计算云平台上获得更广泛的量子后端能力。承载量子软硬件集成解决方案的量子计算平台，将逐步展现其商业潜力。
通过量子计算与智能制造、人工智能、化学医药、金融科技等领域的深度融合与创新，将出现众多具有显著量子优势的实用应用方案。政府机构、学术界和产业界将更紧密地合作，共同研制高质量的量子设备并培养量子技术人才，迈出构建量子计算产业链的第一步。
自动驾驶
随着多款机器人汽车模型将技术与应用场景相结合，自动驾驶技术正进入无人驾驶的新阶段。
技术进步与政策监管将使2022年的无人驾驶更加贴近现实。机器人汽车是下一代交通工具，将彻底改变交通运输方式。
自动驾驶正渗透到众多应用场景中，包括乘用车、公共交通、货运、仓储物流、零售，以及矿山和港口的环卫与特种作业，创造了显著价值，并推动社会进一步进步。
深空探索
人工智能与航空航天技术为深空智能探索开辟了新的可能。
深空探索是人类对宇宙好奇心的最高体现。对用于科学研究以及在月球或其他行星上开采资源的自主航天器的需求正在增长，同时也推动了对太空的进一步探索。
在工程机械自动化领域，已实现24小时不间断的无人挖掘作业。用于越野车辆的自主环境感知和运动规划算法，还可以集成具备自主避障和决策等功能的传感器，以及灵活的自主机械臂操作能力。
此外，预计人工智能技术将在航天器损伤检测与修复、数字孪生模拟实验室建设，以及深空大数据的检测与分析中发挥关键辅助作用。
人机共生
在全球疫情持续迫使人类保持社交距离的同时，数字和智能技术的发展使我们能够缩短这一距离，加速人、数字分身与机器人之间的共生。
这一变化得益于视觉、语音和自然语言处理等人工智能技术的持续发展，以及生态平台中硬件、网络、计算和内容集成所支撑的持续学习。这些共同构成了跨系统的技术支撑体系。
随着各类前沿信息技术的加速融合与创新，将出现更多将虚拟、现实与智能交互相结合的平台，服务于产业和消费场景，从而加强数字经济与实体经济的深度融合，并丰富人们的工作与生活体验。
绿色AI
在人工智能研发中，环境因素和低排放因素越来越受到重视，这有助于实现减少碳排放和碳中和的目标。
随着人工智能技术加速并融合各行业的创新，数据中心和大规模人工智能计算创造了重要的社会价值，但同时也带来了能源成本和环境影响等挑战。当今世界正大力推进节能减排，这要求尽快发展更加环保的“绿色AI”技术，以降低模型训练和部署过程中的能耗。
未来几年，“绿色AI”相关技术将持续蓬勃发展，通过节能的架构设计、训练和推理策略，以及利用数据形成兼顾性能与能耗的评估基准，构建相关系统。
预计还将涌现更多计算能力更强、能耗更低的人工智能处理器。领先的人工智能企业将打造大规模密集模型，以提升下游流程的性能并降低总体能耗成本；政策将鼓励建设环保、低碳的数据中心；人工智能技术还将被用于提高基础设施的能效比等措施。
包容性AI
人工智能将变得更具包容性，更加注重创造价值，从而使更多关注点放在中小企业和少数群体的需求上。包容性AI不仅面向人工智能专家，也面向能够从该技术中受益的更广大人群。
基于深度学习框架的开源平台大幅降低了人工智能技术的开发门槛。公共数据集、大型模型库和区域智能计算中心将进一步发展，帮助中小企业降低成本、提高效率并激发创新。
同时，还将逐步建立国家人工智能培训体系，通过科学的人工智能教育，促进传统行业人员的再就业。
人工智能的发展也应惠及社会的各个阶层。在政策引导和可持续发展理念的推动下，企业将专注于创造价值。随着人工智能服务提供商更加关注老年人和儿童等少数群体的需求，他们将开发包容性的人工智能服务和产品，让每个人都能享受数字世界。
