转眼间，2021年已经过去了。今年，新冠肺炎疫情给全球经济和社会生活带来了诸多挑战，与此同时，科学技术的力量继续显现。技术进步和产业发展的速度进一步加快，数字技术和智能技术给人们的生活带来了更多的想象空间。
从2022年的起点向前看，有哪些技术趋势值得我们关注？近日，百度研究院正式发布了2022年科技趋势预测，涵盖AI核心技术、交叉学科与跨学科研究、产业与社会价值等十个方向。在瞬息万变、未知的科技世界里，我们应该探索更确定的价值和方向。
一直以来，百度研究院持续专注于人工智能的前瞻性基础研究，探索技术前沿方向。研究领域几乎涵盖了人工智能的所有领域，从底层基础到感知和认知技术。得益于多年在AI领域的持续耕耘，百度研究院的科技趋势报告具有强烈的“AI属性”，也更加注重AI领域的落地价值，在这个瞬息万变的时代为大家指引方向。
在过去的2021年，百度一直走在技术探索和应用的最前沿。联合鹏程实验室，发布了全球首个知识增强的千亿模型——鹏程-百度文心。行业首创的mRNA疫苗序列设计算法LinearDesign，可以在十分钟内找到稳定的疫苗序列。同时，以深度学习框架为核心的开源平台不断降低AI技术的开发门槛。普惠AI不再仅仅关系到广大的AI从业者，更关系到更广泛的AI技术受益者。
在接下来的2022年，超大规模的预训模式会有怎样的演变趋势？它将如何变得更加实用？AI技术会在哪些交叉领域带来更多惊喜？你在哪些领域突出落地价值？所有这些都将在这份报告中找到答案。
前言
稳中求进的时代，我们用科技探索世界的“未知”；在一个充满不确定性的时代，我们用科学技术锚定世界的“确定性”。
目前我们的任务更倾向于后者。面对即将到来的2022年，新冠肺炎疫情继续产生影响，全球经济面临诸多挑战。科学技术已经成为引领创新发展的重要力量。融合了技术发展趋势和产业价值创造、核心技术快速演进、跨领域连接性增强、产业基础日益坚实的人工智能，就是这样一种科技力量。
首先，AI的核心技术不断突破进化，融合创新越来越显著。以前期训练大模型为例，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，甚至点燃了它。通用人工智能的希望。
其次，在跨学科、跨领域的研究中，AI构成了科学研究和技术发展的基础。通用可变。在量子、生物、化学等领域，“+AI”已经成为最令人振奋的研究方向之一。
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，并在实现“双碳”和普及科学技术的目标中发挥重要作用。
今天，百度研究院与大家分享2022年科技趋势预测，希望在一个不确定的时代，以AI为灯，点亮创新之路；以AI为桨，划好发展之舟。
——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出知识增强、跨模态统一建模和多种学习方法协同进化的趋势，并逐渐实用化。
大规模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种AI任务，打破了传统技术对大规模标注数据的依赖，显著提升了AI模型的效果。通用性和泛化。
据预测，2022年，大尺度模型的研发方向将从不断加大参数尺度向实用化转变。基于知识增强、跨模态统一建模、提示学习和持续学习，结合模型蒸馏、稀疏化等技术，大规模模型的效果，通用性、普适性、可解释性和运营效率将不断提升，应用门槛不断降低，从而实现互联网、智慧办公、智慧金融等广泛场景。例如，AIGC(AI生成内容)可以借助大模型的跨模态综合技术能力，激发创造力，增强内容多样性，降低制作成本，实现规模化应用。
2.2 .新研究领域的出现。科学人工智能有望带来科学研究范式的变革。
机器学习帮助数学家发现了两大猜想，通过结合机器学习、多尺度建模和高性能计算，解决了超大规模量子随机电路的实时仿真问题，使人们看到了人工智能在处理数据、设计新实验和创建更高效的计算模型等方面应用于科学研究的巨大潜力。
新兴的科学人工智能有望促进数据驱动和理论推导的深度融合。预计未来几年，AI将与数学、物理、化学、材料、工程等不同领域进一步融合，在基础科学的进步中发挥更大的作用。
3.基于AI的生物计算将继续高速发展，通过基础研究和应用场景的协同创新实现新的突破。
在人类社会仍在对抗新冠肺炎的背景下，生命健康产业对技术创新的需求更加迫切。AI使基因编辑器能够更准确、更快速地找到目标，AI有助于在蛋白质的结构预测方面取得重大突破。新冠肺炎mRNA疫苗技术的成功带来了基于RNA和蛋白质的大分子。药物随着设计和疫苗研发的爆发，国际主流药企加快了mRNA技术的落地。
未来，基于人工智能的生物计算还将在更多的基础研究和应用场景中取得突破，如基于蛋白质的。药物基于mRNA技术的设计、合成、筛选、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物研发周期，降低研发成本，推动精准医疗和个性化诊疗。
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建立信任的基础设施。
随着全球个人信息和数据安全法规的完善，安全合规是促进数据价值有效释放的前提，这已经成为业界的共识。
可信秘密计算、联邦计算等隐私计算技术因从技术角度考虑数据安全保护和数据共享与流通而备受关注。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，技术可信度的协同提升，相关的典型应用将出现在生物计算、金融分析、数据交易等场景中。
从长远来看，隐私计算技术可能会促进基于秘密形式的数据流通信和计算成为默认选项，并逐渐成为建立信任的基础设施。
5.量子软硬件一体化方案成为主流趋势，实际需求加速了量子计算与各行业的融合创新。
据预测，2022年，量子芯片的设计、制备和测控技术将继续发展，量子比特数将呈规模增长，并沿着降低噪声或适应噪声两个思路寻求突破。随着量子软件和服务的跨平台发展，用户将在云原生量子计算平台上获得更丰富的量子后端选择，承载量子软硬件一体化方案的量子平台将逐步显示其应用价值。
随着量子计算与智能制造、人工智能、化学医学、金融科技等领域的深度融合和创新，将陆续产生一批具有显著量子优势的实际应用解决方案。政府机构科研院所和产业也将更加紧密地合作，建设高质量的量子设备，培养量子科技人才，初步打通量子计算产业链。
6.自动驾驶技术进入无人驾驶着陆新阶段，多辆“汽车”机器人“不断涌现，连接技术和场景。
2022年，在政策法规和技术进步的双重推动下，自动驾驶将向无人驾驶、多元化的“汽车”大步迈进机器人以“”为代表的汽车形态发展迅速。
直通客车、客车、干线物流、仓储配送，矿山港口特种作业、零售、环卫等丰富的场景应用，多个“车”机器人“它将更广泛地为用户提供服务，为客户创造价值，进而逐步实现稳健的商业效益，推动科技发展和社会进步。
7.AI技术与航天技术融合创新，推动深空探测迈向智能化新阶段。
深空探测承载着人类对宇宙和自身的好奇和遐想。实现月球和行星驻留，以开展科学探测和资源开发利用为主要计划，在偏远未知环境中开展深空探测，对探测器自主性的需求越来越强烈。
在工程机械自动化领域，已经实现了24小时连续无人挖掘的实际工程场景，自主环境感知、运动规划等相关AI算法也将使探测器具备自主避障和决策、机械臂灵活自主操作等能力。此外，人工智能技术还有望在航天器故障检测与修复、数字孪生模拟实验室建设、深空大数据探测与分析等方面发挥重要支撑作用。
8.“社交距离”加速人机共生，支撑虚拟现实和智能交互技术快速融入生产生活。
新冠肺炎疫情为人们的交流设置了“社交距离”。数字技术的发展让我们缩短了这种距离，加速了人与数字人的交流。机器人共生。虚拟现实和智能交互的未来世界离我们不再遥远。
支撑这种变化的是视觉、语音、自然语言处理、XR等AI技术在跨模态理解和生成、持续学习方面的不断进步，以及整合硬件、网络、计算、生态系统平台、内容形成的跨技术支撑体系。
随着相关技术的加速融合创新和跨技术支撑体系的成熟，更多面向工业和消费场景的虚实产品和智能交互产品将会涌现，从而推动数字经济和实体经济的深度融合，丰富人们的生产生活体验。
9.绿色和低碳更多地融入到人工智能蓝图中，以帮助实现二氧化碳排放峰值的碳中和目标。
随着AI技术与各行各业的加速融合和创新，数据中心和大规模AI计算取得了重要的经济和社会价值，但其能耗和环境影响也不容忽视。迫切需要开发更环保的“绿色AI”技术，降低模型训练和使用的能耗。
未来几年，“绿色AI”的相关技术将继续蓬勃发展，围绕节能的架构设计、训练和推理策略、数据利用等，将形成兼顾性能和能耗的评价标准。计算能力更高、能耗更低的AI芯片将不断涌现；引领AI企业构建密集的大计算力和大模型，提升下游性能，降低整体能耗成本；该政策还将鼓励建设绿色低碳的数据中心，并推出利用人工智能技术提高基础设施能效的措施。
10.AI更具包容性和包容性，价值创造导向让中小企业和弱势群体的需求得到更多关注。
普惠AI不仅关系到广大AI从业者，也关系到更广泛的AI技术受益者。
以深度学习框架为核心的开源平台大大降低了AI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得到进一步发展，帮助中小企业实现降本增效，激发创新活力。国家AI培训体系也将逐步建立，促进传统行业人员再就业和AI科普。教育。
AI的福利也应该惠及所有社会群体。在政策引导和可持续发展的ESG理念下，企业的重心将转向价值创造，AI服务提供商将更加关注老人、儿童等弱势群体的需求，开发相应的普惠性AI服务和产品，让每个人都享受到数字技术的便利。