序言
在安稳前行的时代，咱们用科技探寻世界的“未知性”；在充斥不确定性的时代，咱们用科技锚定世界的“确定性”。
当下，咱们肩负的使命更偏向于后者。面对曾经到来的 2022 年，新冠疫情继续带来影响、寰球经济迎来诸多挑战，科技成为引领翻新和倒退的重要力量。综合技术倒退态势与产业价值发明，核心技术疾速演进、跨畛域联结力加强、产业底座愈发松软的人工智能，正是这样的科技力量。
首先，AI 核心技术继续冲破演进，交融翻新更加显著。以预训练大模型为例，常识加强、跨模态、跨语言等技术门路激活了大模型的设想空间，甚至燃起了通用人工智能的心愿。
其次，在交叉学科与跨畛域钻研中，AI 形成了科学研究与技术倒退的通用变量。在量子、生物、化学等畛域，“+AI”成为最令人激动的钻研方向之一。
第三，在价值发明方面，AI 正在推动主动驾驶、机器人、航空航天、生命衰弱等畛域的倒退，并在达成“双碳”、科技普惠等指标方面施展重要作用。
明天，百度研究院与大家分享 2022 年科技趋势预测，心愿在不确定的时代中，以 AI 为灯，照亮翻新之路；以 AI 为桨，划起倒退之舟。
——百度 CTO、百度研究院院长 王海峰
1. 超大规模预训练模型出现常识加强、跨模态对立建模、多学习形式独特演进的趋势，并逐步实用化
大模型基于海量数据进行自监督学习，应用对立的模型和范式解决各类 AI 工作，突破了传统技术对于大规模标注数据的依赖，显著晋升了 AI 模型的成果、通用性及泛化性。
预计 2022 年，大模型研发方向将从继续增大参数规模向实用化转变，基于常识加强、跨模态对立建模、提醒学习、继续学习，联合模型蒸馏、稠密化等技术，大模型的成果、通用性、泛化性、可解释性和运行效率将继续晋升，利用门槛一直升高，从而实现在互联网、智能办公、智慧金融等场景的宽泛落地。例如 AIGC（AI generated content，人工智能发明内容），借助大模型的跨模态综合技术能力，能够激发创意，晋升内容多样性，升高制作老本，将会实现大规模利用。
2. AI for Science 新兴钻研畛域呈现，无望带来科研范式的扭转
机器学习帮忙数学家发现两大猜测，以及采纳机器学习、多尺度建模和高性能计算相结合的形式解决超大规模量子随机电路实时模仿问题，让人们看到了人工智能利用于科学研究，在解决数据、设计新型试验以及创立更高效的计算模型方面的微小后劲。
正在衰亡的 AI for Science 无望促成数据驱动和实践推演两大科研范式的深度交融。预计将来几年，AI 将进一步与数学、物理、化学、资料、工程学等不同畛域深度联合，在基础科学的提高中施展更大作用。
3. 基于 AI 的生物计算仍将高速倒退，根底钻研和利用场景协同翻新实现新冲破
在人类社会仍处于抗击新冠病毒的背景下，生命衰弱产业对技术革新的诉求更加迫切。AI 让基因编辑更精准疾速地找到靶点，AI 助力在蛋白质构造预测上获得显著冲破。新冠 mRNA 疫苗技术的胜利，则带来了基于 RNA、蛋白质等大分子药物设计、疫苗研发的暴发，国内支流药厂减速 mRNA 技术落地。
将来，基于 AI 的生物计算还将在更多根底钻研和利用场景上获得冲破，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。两者的深度交融将显著缩短药品研发周期、升高研发老本，促成精准医学和个性化诊疗。
4. 隐衷计算技术备受关注，将成为数据价值开释的突破口和构建信赖的基础设施
随着寰球个人信息和数据安全法规的日趋健全，平安合规是促成数据价值无效开释的前提已成为业界共识。
以可信秘密计算、联邦计算等为代表的隐衷计算技术因从技术角度兼顾了数据安全爱护和数据共享流通而备受关注。随同着隐衷计算技术性能晋升、技术与合规规范互促共进、多方协同晋升技术公信力，相干典型利用将在生物计算、金融剖析和数据交易等场景呈现。
久远来看，隐衷计算技术或将推动基于密态模式的数据流通和计算成为默认选项，逐步成为构建信赖的基础设施。
5. 量子软硬一体化计划成为支流趋势，事实需要减速量子计算与各行业交融翻新
预计 2022 年，量子芯片的设计、制备及测控技术将继续倒退，量子比特数量实现规模增长，并沿着升高噪声或适应噪声两个思路寻求冲破。量子软件和服务向跨平台倒退，用户将在云原生量子计算平台上取得更丰盛的量子后端抉择，而承载量子软硬一体化计划的量子平台将逐步浮现其利用价值。
随着量子计算与智能制作、人工智能、化工医药、金融科技等畛域深度交融翻新，若干具备显著量子劣势的理论利用解决方案将会陆续产生。政府机构、科研院所以及产业界也会更严密地协同建造高质量量子设施、造就量子科技人才，初步买通量子计算产业链。
6. 主动驾驶技术进入无人化落地新阶段，多元“汽车机器人”不断涌现，连贯技术与场景
2022 年，在政策法规与技术提高的双重推动下，主动驾驶将在无人化上高歌猛进，多元“汽车机器人”为代表的汽车状态迅猛发展。
通过乘用车、公交车、支线物流、仓储配送、矿山港口非凡作业、批发、环卫等丰盛的场景利用，多元“汽车机器人”将更宽泛为用户提供服务，为客户发明价值，进而逐渐实现持重的商业收益，促成科技的倒退和社会的提高。
7. AI 技术与航天科技交融翻新，推动深空探测迈向智能化的新阶段
深空探测承载了人类对宇宙和本身的好奇与遥想。实现月球和行星驻留，发展迷信探测与资源开发利用为主体的打算，在边远和未知环境下发展深空摸索，对探测器的自主性需要日益强烈。
工程机械自动化畛域已实现了 24 小时间断无人开掘作业的理论工程场景落地，相干的自主环境感知、静止布局等 AI 算法，将来也将使探测器具备自主避障和决策、机械臂灵便自主作业等性能。此外，在航天器故障检测和修复、结构数字孪生仿真实验室、深空大数据探测剖析等方面，AI 技术也无望施展重要的撑持作用。
8.“社交间隔”减速人机共生，撑持虚实联合与智能交互技术疾速融入生产生存
新冠疫情为人们的交换设置了“社交间隔”，数字技术的倒退让咱们能够缩短这一间隔，减速了人与数字人、机器人的共生。虚实联合与智能交互的将来世界，离咱们不再边远。
撑持这一变动的，是视觉、语音、自然语言解决、XR 等 AI 技术在跨模态了解与生成、继续学习等方面的不断进步，以及交融硬件、网络、计算、生态系统平台、内容等造成的穿插技术支撑体系。
随着相干技术的减速交融翻新，以及穿插技术支撑体系的成熟，将涌现出更多面向产业和生产场景的虚实联合与智能交互产品，进而推动数字经济和实体经济深度交融，丰盛人们的生产生存体验。
9. 绿色低碳更多纳入 AI 蓝图，助力实现碳达峰碳中和指标
随着 AI 技术减速与各行各业交融翻新，数据中心和大规模 AI 计算实现了重要的经济和社会价值，但其能耗和对环境的影响不容忽视，亟需倒退对环境更敌对的“绿色 AI”技术，升高模型训练和应用的能耗。
将来几年，“绿色 AI”相干技术将继续蓬勃发展，围绕高能效的架构设计、训练和推理策略、数据利用等构建体系，造成兼顾性能和能耗的评估规范；算力更高、能耗较低的 AI 芯片将不断涌现；领军 AI 企业构建集约化的大算力和大模型，改善上游性能，升高整体能耗老本；政策也将激励建设绿色低碳的数据中心、推出用 AI 技术晋升基础设施能效比等动作。
10. AI 更加容纳普惠，价值发明导向使中小企业、弱势群体的需要失去更多关注
普惠 AI 不仅关乎宽广的 AI 从业者，也关乎更宽泛的 AI 技术受益者。
以深度学习框架为外围的开源平台已大大降低 AI 技术的开发门槛，公共数据集、大模型底座、区域性智算核心等将进一步倒退，助力中小企业实现降本增效、激发翻新生机。全民 AI 造就体系也将逐渐构建，促成传统行业人员再待业和 AI 科普教育。
AI 的福祉还应惠及社会各群体，随着政策疏导和可继续倒退的 ESG 理念推动，企业关注点将转向价值发明，AI 服务商将增强对老人、儿童等弱势群体需要的关注，开发相应的普惠 AI 服务和产品，让每个人都能享受到数字技术的便当。