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2023十大科技趋势预测
日期:[2023-1-6 13:08:57]   共阅[412]次

在百度研究院发布科技趋势预测的这四年间,“AI向实”已成为当下科技发展势不可挡的力量。看到人工智能(AI)技术在各领域“大显身手”的价值空间,中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院(AIR)院长张亚勤对该科技趋势预测写下了这样的荐语:“人工智能正在成为交叉学科与跨领域研究中技术发展的通用变量,‘+AI’已成为最令人激动的研究方向之一。”

“此前发布的很多科技预测,都成为后来技术和产业发展的真实轨迹,因为大家看到了智能化趋势的不可逆,验证了AI向实的必然性。”王海峰说,沿着“AI向实”的脉络,百度研究院给出了他们的2023年十大科技趋势预测。

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趋势一:大模型生态

行业大模型生态初现,服务千行百业智能化升级。

在AI大模型持续“火”了几年后,各方始终关注着它的进化态势。

依托深度学习平台,大模型技术的效能不断提升,已经具备了很强的通用性、泛化性和可说明性,能够解决AI碎片化难题,持续降低AI开发与应用的门槛。

一言以蔽之,大模型技术已然逐步走向成熟。随着大模型训练能力、核心算子库和App平台布局等的不断完善,大模型技术正深入到行业需求之中。尤其在航天、金融、能源等领域,“行业大模型”开始浮现,且以AI 基础设施之姿,推进“AI+行业”的应用创新。

百度研究院预测,2023年行业大模型将覆盖更多领域,并逐渐形成生态。在生态系统搭建进程中,“普惠AI”将不再是一个口号,而是将真正地服务千行百业的智能化升级。


趋势二:数实融合

AI新型基础设施建设需求增长,“数实”进一步深度融合。

来到疫后复苏的2023年,数字经济是任谁都不可能忽略的一面旗帜。2023年A股市场喜迎开门红,数字经济版块一马当先,掀起“涨停潮”。

数字经济的高质量发展,将绕不开“数实融合”。一方面,智算中心、深度学习平台和大模型等AI新型基础设施加快推动着AI技术落地,满足以制造业为主的实体经济转型需求;另一方面,我国庞大的制造业规模、丰富的应用场景和海量数据资源,非常有利于AI模型的迭代进化、技术与场景的融合,将催生出具有产业通用性的新产品新业态。

百度研究院预测,AI新型基础设施建设,短期来看,将成为各地政府发展数字经济的重要抓手之一;中长期则将促进数字技术和实体经济深度融合。


趋势三:虚实共生

虚拟现实技术和产业发展呈现出加快态势。

中国工程院院士、虚拟现实产业联盟名誉理事长赵沁平在为该预测撰写的推荐词中提到,经过几年的波浪式、螺旋形发展,虚拟现实产业日趋成熟理性,正处于一个新的发展窗口期。

出于对未来的畅想,人们预期虚拟世界与物理世界的关系将从紧密连接,进阶到彼此交互、融合和共生。百度研究院预计,2023年,得益于众多关键数字技术的突破,这一趋势将会加快。

百度研究院认为,随着AIGC、VR/AR、5G等技术轮番“上场”, 一个全面和丰富的元宇宙业态有望加速成型。


趋势四:自动驾驶

自动驾驶技术推动智能汽车产业“扬帆远航”。

2022年,自动驾驶赛道围绕“融资”与“量产”这两个关键词,经历了“冰与火”。

2023年,自动驾驶逐步进入城市场景,面临的技术难题依然很多:无论是感知复杂环境、还是处理海量数据的难度都大大增加。此时,传统小模型无法满足高级别自动驾驶的要求。业界开始通过引入大模型技术,让自动驾驶汽车有效扩充语义识别数据,大幅提升长尾问题解决效率,进一步增强自动驾驶感知泛化能力,适应更多出行场景。

百度研究院预计,2023年,中国主要城市自动驾驶商业化落地将呈现“运营范围、车队规模双增长”的趋势,拥有自动驾驶技术的智能汽车的市场渗透率也将有新突破,智能汽车产业将从此前的“试水试航”走向“扬帆远航”。


趋势五:更多机器人

行业应用机器人落地加速。

伴随全球老龄化加剧,未来各行业将面临严重的劳动力短缺的问题。早在数年前,不少国家就积极发展自动化技术,以改变劳动力短缺困境。2023年,人们将看到更多智能的行业应用机器人穿行在人类工作场景。

“AI加持的各类机器人,将在实时感知、智能决策、优化控制等方面获得更大提升,越来越多地应用于施工、开采、救灾等需要大量人力的工作场景。”百度研究院大胆提出,甚至,人形机器人产品也将会在生活中涌现,并承担简单的搬运、扫除、护理等工作。


趋势六:科学计算

AI技术成为重要科研辅助力量,升级多学科研究范式。

2022年,AI for Science受到了越来越多的关注——AlphaFold等模型的成功让人们看到,AI技术能对科学计算产生巨大影响,正在改变许多学科的研究范式。

通过引入AI技术,研究者们开发了科学计算工具,来解决传统科学计算过于复杂而难以求解的问题,提升系统建模分析能力。

因此,未来会有更多功能强大的科学计算工具出现,推动AI技术成为重要的科研辅助力量,在物理、化学、生物、材料学等基础科学及药物研发等应用领域体现自身的独特价值。

王海峰提出,以Al for Science为代表的跨领域融合创新,正在发展出完善的工具体系、正从理念设想转化为实际价值,这将进一步推动科研范式的变革和新兴产业的发展。


趋势七:量子计算

核心技术持续突破,量子计算产业化进程加速。

过去一年,量子计算技术已在软硬件、应用和网络等关键技术方向实现新一轮突破。

百度研究院预计,2023年,随着量子计算硬件性能与量子算法的不断提升,量子软硬一体化方案的价值与需求将会更加凸显。

新的一年里,多种技术路线的量子芯片性能指标将持续提升;易用性更强的量子计算平台也将提供更丰富的服务;同时,更多具备实际应用价值的量子算法也将诞生。

而随着公众对量子信息科学的关注不断增强,百度认为,有关量子科普与教育也将产生更加广泛与迫切的需求。


趋势八:隐私计算

兼顾价值创造和安全可信,隐私计算平台期待互联互通。

作为平衡数据利用与安全的重要路径,隐私计算的重要性与日俱增。放眼金融、通信、医疗、互联网等领域,越来越多的机构开始自建隐私计算平台。

百度研究院认为,隐私计算技术已进入快速发展阶段,且应用场景不断拓展和深化。下一步,推进各家隐私计算平台的互联互通,应成为行业新趋势。

“在此背景下,横纵交织的可信数据流通网络将初步呈现。”百度研究院指出,可以预见,借助不断发展壮大的数据流通网络,未来几年隐私计算技术的应用场景将会不断扩张,隐私计算平台也会在多个行业成为支撑数据安全治理和数据要素市场化发展的重要基石,并在其上塑造兼顾价值创造和安全可信的数据产业。


趋势九:科技伦理研究

可信可控的AI技术能力,将成企业新的竞争优势。

AI等技术的快速发展,带来了新的社会伦理问题与风险,引起了世界各国的关注。

2022年,我国出台《关于加强科技伦理治理的意见》、向联合国提交《关于加强人工智能伦理治理的立场文件》,积极倡导“以人为本、智能向善”原则,确保人工智能安全、可靠、可控。

由是,未来在一个高度智能化和数字化的社会,具备可信可控的AI技术能力,将成为企业新的竞争优势。

“人们在关注AI技术和应用发展的同时,也必须关注科技伦理研究,让AI发展成为更负责任的技术。”张亚勤也提出,坚持以人为本、了解滥用技术可能造成的后果,这样才能避免潜在的安全风险。


趋势十:科技可持续发展

侧重绿色低碳和可持续发展能力的新技术“优先”。

近年来,在可持续发展理念的影响下,促进节能减排和降本增效已成为新技术的重要演进方向。

例如,边缘计算兼顾计算的实时性和弹性,能够减少海量数据的传输,节约巨大的数据传输和能源成本;先进计算则从计算理论、架构、系统等多个层面提升现有算力规模、降低算力成本、提高算力利用效率。

未来会有更多侧重绿色低碳和可持续发展能力的新技术突破,这类技术将“优先”被接纳,因其落地应用将有望缓解环保、健康、能源和材料等问题,提升人类生存环境的质量。

“科学家做研究需要理解技术本身的意义,将道德和价值置于技术之上,秉持技术的发明是为整个人类服务的宗旨。”张亚勤表示,百度的报告中预见性地提出“科技伦理”和“可持续发展”的趋势方向,“体现了作为科技企业的责任和担当”。


来源:科学网

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