達摩院發佈2022十大科技趨勢預測　從實驗室走向產業應用

科技完善生活的每一方面，每項科技趨勢的預測均可能在短期內化為現實。阿里巴巴達摩院發佈《達摩院2022十大科技趨勢》預測，覆蓋雲計算、人工智能和通訊等領域，這亦是達摩院連續四年發佈前沿科技趨勢預測，為科技研究領域提供更多前瞻啟示。

《達摩院2022十大科技趨勢》以範式重置、場景變革及未來互聯等不同領域，深入應用人工智能、芯片及高精度計算等耳熟能詳的技術，包括：

雲、網、端融合：雲、網、端融合形成新計算體系，催生雲上新物種
AI for Science：人工智能成為科學家的新生產工具，催生科研新範式
矽光芯片：光電融合兼具光子和電子優勢，突破摩爾定律限制
綠色能源AI：人工智能助力大規模綠色能源消納，實現多能互補的電力體系
高精度醫療導航：人工智能與精準醫療深度融合，助力診療精度與效率提升
全域隱私計算：破解數據保護與流通兩難，隱私計算走向全域數據保護
XR互聯網：未來虛實融合（XR）眼鏡會成為重要交互介面，帶動下一代互聯網發展
柔性感知機器人：機器人將兼具柔性和類人感知，可自適應完成多種任務
星地計算：衛星及地面一體化的通訊與計算，促進空、天、地、海全面數位化
大小模型協同進化：大模型參數競賽進入冷靜期，大小模型將在雲邊端協同進化

達摩院院長張建鋒表示：「一個世紀以來，數碼科技的演進推動了人類的技術進步與產業發展，引領我們從現實世界走向虛實融合的世界，協助越來越多的前沿技術從實驗室走向產業應用。而在邁向綠色及可持續發展的過程中，在無紙化辦公、數據中心節能技術和工業生產能耗優化等方面，數碼科技已經成為必不可少的力量。我們期望透過科技一起達至美好的未來。」

2020年戈登貝爾獎（ACM Gordon Bell Prize）得主、北京大學兼普林斯頓大學教授鄂維南特別提及AI for Science此一趨勢，形容其帶來科研方法的全面改變，「科學家們需要更深入地了解AI，才有可能用好AI。企業積累了大量AI研發能力和資源。它們不僅可以提供學界所急缺的計算資源，還能夠幫助打造基礎科研工具。無疑，學界和業界需要更多協作，秉持開源開放的精神，消除門戶之見，打造AI for Science的科研共同體。」

為籌備《達摩院2022十大科技趨勢》，達摩院對科學領域進行廣泛而全面的定量分析，抽取其中的熱點領域並挖掘重點突破的技術。今次總計分析770萬篇論文及8.5萬份專利，覆蓋159個領域。除了找出過去12 個月內被頻密提及的關鍵詞，並調查關鍵詞背後的代表技術，達摩院還訪談近百位優秀科學家，對熱點領域內的技術發展方向進行討論總結，最後結合多輪專家觀點討論、影響力、技術可行性及社會價值等因素，發表詳細的科技趨勢報告。
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人工智能將成科學基礎

報告指出，科學基礎將迎來變革，由傳統實驗科學和理論科學兩大基礎範式，進而發展至AI for Science範式。通過將人工智能引入更底層的科研領域，以處理多維、多模態的大量數據，將有助科學家突破長久以來的研究瓶頸。

人工智能的應用將愈來愈廣泛，有望對經濟以至民生帶來正面影響，例如風電、光伏等綠色能源近年快速發展，但由於其波動性、隨機性，及部分企業或採取與電網調峰效果相反措施等，帶來了併網難、消耗及容納率低等問題。未來借助人工智能的精準計算和協調能力，能為電網進行智能調度，幫助大規模消納綠色能源。

在醫療方面，達摩院預測人工智能將引進到疾病預防和診療的各個環節，協助解決傳統醫療過於依賴醫生經驗，以致效果參差不齊等問題。人工智能與精準醫療的深度融合，將應用於臨床醫學上的高精確度導航系統，通過計算去量化重大疾病的預測及防治工作。

芯片的研發領域亦將隨著其物理極限而發生重大改變，矽光芯片將迅速冒起。它結合了光子和電子的優勢，突破摩爾定律的物理限制，並且能夠滿足人工智能、雲計算所帶來的爆發性算力需求，預計於未來三年，矽光芯片將被廣泛應用於大型數據中心的高速資訊傳輸。

此外，新型網絡技術發展將推動雲計算走向雲、網、端融合的新計算體系，並實現雲、網、端的專業分工，雲作為大腦、網絡作為連接、終端作為交互介面，三者的融合將促進高精度工業模擬、即時工業質檢、虛實融合空間等新型應用加快實現。隨著雲、網、端多元長效的融合體驗，將不斷催生雲上新物種，預計未來兩年將有大量新型應用在融合的新計算體系中運行。

達摩院2022十大科技趨勢概要

趨勢一：雲、網、端融合

新型網絡技術發展將推動雲計算走向雲、網、端融合的新計算體系，並實現雲網端的專業分工：雲將作為腦，負責集中計算與全域數據處理；網絡作為連接，將多種網絡形態通過雲融合，形成低延時、廣覆蓋的一張網；端作為交互介面，呈現多元形態，可提供輕薄、長效、沉浸式的極致體驗。雲網端融合將促進高精度工業模擬、即時工業質檢、虛實融合空間等新型應用誕生。預計未來兩年，將有大量新型應用在雲網端融合的新計算體系中運行。

趨勢二：AI for Science

實驗科學和理論科學是數百年來科學界的兩大基礎範式，而人工智能正在催生新的科研範式。機器學習能夠處理多維、多模態的海量數據，解決複雜場景下的科學難題，帶領科學探索抵達過去無法觸及的新領域。人工智能不僅將加速科研流程，還將支持發現新的科學規律。預計未來三年，人工智能將在應用科學中得到普遍應用，在部分基礎科學中開始成為科學家的生產工具。

預計未來三年，人工智能將在應用科學中得到普遍應用，在部分基礎科學中開始成為科學家的生產工具。

趨勢三：矽光芯片

電子芯片的發展迫近摩爾定律極限，難以滿足高性能計算不斷增長的數據吞吐需求。矽光芯片用光子代替電子進行訊息傳輸，可承載更多訊息和傳輸更遠距離，具備高計算密度與低能耗的優勢。隨著雲計算與人工智能的大爆發，矽光芯片迎來技術快速演變與產業鏈高速發展。預計未來三年，矽光芯片將承載絕大部分大型數據中心內的高速資訊傳輸。

趨勢四：綠色能源AI

風電、光伏等綠色能源近年來快速發展，也帶來了併網難、消耗及容納率低等問題，甚至出現了「棄風」、「棄光」等現象。核心原因在於綠色能源存在波動性、隨機性、反調峰等特徵，大規模併網可能影響電網的安全穩定運行。人工智能技術的應用，將有效提升電網等能源系統消納多樣化電源和協調多能源的能力，成為提升能源利用率和穩定性的技術支撐，推動碳中和進程。預計未來三年，人工智能技術將支持電力系統實現大規模綠色能源消納，實現電力系統的安全、高效、穩定運行。

預計未來三年，人工智能技術將幫助電力系統實現大規模綠色能源消納，實現電力系統的安全、高效、穩定運行。

趨勢五：高精度醫療導航

傳統醫療依賴醫生經驗，猶如人工尋路，效果參差不齊。人工智能與精準醫療深度融合，專家經驗和新的輔助診斷技術有機結合，將成為臨床醫學的高精確度導航系統，為醫生提供自動指引，幫助醫療決策更快更準，實現重大疾病的可量化、可計算、可預測、可防治。預計未來三年，以人為中心的精準醫療將成為主要方向，人工智能將全面應用在疾病預防和診療的各個環節，成為疾病預防和診療的高精確度導航協同。

趨勢六：全域隱私計算

數據安全保護與數據流通是數碼時代的兩難問題，破解之道是隱私計算。過去受制於性能瓶頸、技術信任不足、標準不統一等問題，隱私計算尚只能在少量數據的場景下應用。隨著專用芯片、加密算法、白盒化、數據信託等技術融合發展，隱私計算有望跨越到海量數據保護，數據來源將擴展到全域，激發數碼時代的新生產力。預計未來三年，全域隱私計算技術將在性能和可解釋性上有新的突破，或將出現數據信託機構提供基於隱私計算的數據共用服務。

數據安全保護與數據流通是數字時代的兩難問題，破解之道是隱私計算。

趨勢七：XR互聯網

隨著端雲協同計算、網絡通訊、數碼孿生等技術發展，以沉浸式體驗為核心的未來虛實融合（XR）互聯網將迎來爆發期。眼鏡有望成為新的人機交互介面，推動形成有別於平面互聯網的XR互聯網，催生從元器件、設備、作業系統到應用的新產業生態。XR互聯網將重塑數碼應用形態，變革娛樂、社交、工作、購物、教育、醫療等場景交互模式。預計未來三年，外形與重量接近普通眼鏡的新一代XR眼鏡將出現，成為下一代互聯網的關鍵入口。

趨勢八：柔性感知機器人

傳統機器人依賴預編寫程式，局限於大型生產線等結構化場景。近年來，柔性機器人結合柔性電子、力感知與控制、人工智能技術，獲得了力覺、視覺、聲音等感知能力，應對多任務的通用性與應對環境變化的自適應性大幅提升。機器人將從大規模、標準化的產線走向小規模、非標準化的場景。預計未來五年，柔性感知機器人將逐步替代傳統工業機器人，成為產線上的主力設備，並在服務機器人領域開始規模化應用。

預計未來五年，柔性感知機器人將逐步替代傳統工業機器人，成為產線上的主力設備，並在服務機器人領域開始規模化應用。

趨勢九：星地計算

基於地面網絡和計算的數字化服務局限在人口密集區域，深空、海洋、沙漠等無人區尚是服務的空白地帶。高低軌衛星通訊和地面移動通訊將無縫連接，形成空、天、地、海一體化立體網絡。由於算隨網動，星地計算將集成衛星系統、空中網絡、地面通訊和雲計算，集成一種新興的計算架構，擴展數碼化服務的空間。預計未來三年，低軌衛星數量會迎來爆發式增長，衛星及其地面系統將成為新型計算節點。

趨勢十：大小模型協同進化

超大規模預訓練模型是從弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解決了傳統深度學習的應用碎片化難題，但性能與能耗提升不成比例的效率問題限制了參數規模繼續擴張。人工智能研究將從大模型參數競賽走向大小模型的協同進化，大模型向邊、端的小模型輸出模型能力，而小模型負責實際的推理與執行，同時小模型再向大模型回饋演算法與執行成效，讓大模型的能力持續強化，形成有機循環的智能體系。

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