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從AI解決風光電并網難題到硅光芯片,達摩院發布2022十大科技趨勢!

企業動態
12月28日,阿里巴巴達摩院發布2022十大科技趨勢,這是達摩院連續第四年發布前沿科技趨勢預測。

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大數據文摘出品

12月28日,阿里巴巴達摩院發布2022十大科技趨勢,這是達摩院連續第四年發布前沿科技趨勢預測。

通過“定量發散”與“定性收斂”結合的研究方法,達摩院分析了159個領域近三年770萬篇公開論文、8.5萬份專利,挖掘其中熱點領域及重點技術突破,深度訪談近100位科學家,提出了2022年可能照進現實的十大科技趨勢,覆蓋人工智能、芯片、計算和通信等領域。

達摩院首先關注到可能激發全局變革、令人心潮澎湃的科學基礎范式變化。數百年來科學研究主要使用實驗科學和理論科學兩大基礎范式,如今可能迎來全新范式:AI for Science。通過將人工智能引入更底層的科研領域,處理多維、多模態的海量數據,科學家可能突破長久以來的研究瓶頸,抵達更遠的無人區。

人工智能本身也將迎來模式變革。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,它解決了傳統深度學習的應用碎片化難題,引發科研機構和企業重點投入。達摩院認為,因性能與能耗提升不成比例,大模型參數競賽將進入冷靜期,大小模型云邊端協同進化會是未來趨勢。

變革還將發生在芯片領域。在電子芯片的制程競賽快到終點的情況下,硅光芯片異軍突起,融合光子和電子優勢,突破摩爾定律限制,滿足人工智能、云計算帶來的爆發性算力需求。預計未來三年,硅光芯片將承載大型數據中心的高速信息傳輸。

人工智能的應用進一步延伸,有望對國計民生產生影響。風電、光伏等綠色能源近年來快速發展,但由于波動性、隨機性、反調峰等特征,帶來了并網難、消納率低等問題。達摩院認為,AI可通過精準的計算和協調能力,成為電網的智能“調度員”,幫助大規模消納綠色能源。傳統醫療過于依賴醫生經驗,效果參差不齊。人工智能與精準醫療的深度融合,將打造出臨床醫學的高精度導航系統,實現重大疾病的可量化、可計算、可預測、可防治。

隨著計算和通信領域的變革不斷加快,數據安全和隱私保護得到前所未有的關注。全域隱私計算將成為安全領域的基石性技術。隨著專用芯片、加密算法、白盒化、數據信托等技術融合發展,隱私計算有望實現全域數據安全保護,為數字時代保駕護航。

網絡的邊界將被不斷拓展。星地計算將構建衛星及地面一體化的通信與計算,讓網絡覆蓋海洋、沙漠、深空等無人區。達摩院預計,未來三年內低軌衛星數量將快速增長,與高軌衛星組成衛星互聯網。網絡技術的發展還將推動形成云網端融合的新計算體系,讓終端專注極致體驗,不斷催生云上新物種,帶領我們進入以沉浸式體驗為核心的新一代互聯網。

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趨勢一 AI for Science

人工智能成為科學家的新生產工具,催生科研新范式

【趨勢概要】實驗科學和理論科學是數百年來科學界的兩大基礎范式,而人工智能正在催生新的科研范式。機器學習能夠處理多維、多模態的海量數據,解決復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,還將幫助發現新的科學規律。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。

趨勢二 大小模型協同進化

大模型參數競賽進入冷靜期,大小模型將在云邊端協同進化

【趨勢概要】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,小模型負責實際的推理與執行,同時小模型再向大模型反饋算法與執行成效,讓大模型的能力持續強化,形成有機循環的智能體系。

趨勢三 硅光芯片

光電融合兼具光子和電子優勢,突破摩爾定律限制

【趨勢概要】電子芯片的發展逼近摩爾定律極限,難以滿足高性能計算不斷增長的數據吞吐需求。硅光芯片用光子代替電子進行信息傳輸,可承載更多信息和傳輸更遠距離,具備高計算密度與低能耗的優勢。隨著云計算與人工智能的大爆發,硅光芯片迎來技術快速迭代與產業鏈高速發展。預計未來三年,硅光芯片將承載絕大部分大型數據中心內的高速信息傳輸。

趨勢四 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

【趨勢概要】風電、光伏等綠色能源近年來快速發展,也帶來了并網難、消納率低等問題,甚至出現了“棄風”、“棄光”等現象。核心原因在于綠色能源存在波動性、隨機性、反調峰等特征,大規模并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 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

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【趨勢概要】傳統機器人依賴預編程,局限于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,并在服務機器人領域開始規模化應用。

趨勢六 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

【趨勢概要】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,人工智能將全面滲透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度導航協同。

趨勢七 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

【趨勢概要】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。過去受制于性能瓶頸、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、數據信托等技術融合發展,隱私計算有望跨越到海量數據保護,數據源將擴展到全域,激發數字時代的新生產力。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,或將出現數據信托機構提供基于隱私計算的數據共享服務。

趨勢八 星地計算

衛星及地面一體化的通信與計算,促進空天地海全面數字化

【趨勢概要】基于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。高低軌衛星通信和地面移動通信將無縫連接,形成空天地海一體化立體網絡。由于算隨網動,星地計算將集成衛星系統、空中網絡、地面通信和云計算,成為刪除的內容:集成一種新興的計算架構,擴展數字化服務的空間。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。

趨勢九 云網端融合

云網端融合形成新計算體系,催生云上新物種

【趨勢概要】新型網絡技術發展將推動云計算走向云網端融合的新計算體系,并實現云網端的專業分工:云將作為腦,負責集中計算與全局數據處理;網絡作為連接,將多種網絡形態通過云融合,形成低延時、廣覆蓋的一張網;端作為交互界面,呈現多元形態,可提供輕薄、長效、沉浸式的極致體驗。云網端融合將促進高精度工業仿真、實時工業質檢、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云網端融合的新計算體系中運行。

趨勢十 XR互聯網

XR眼鏡會成為重要交互界面,帶動下一代互聯網發展

【趨勢概要】隨著端云協同計算、網絡通信、數字孿生等技術發展,以沉浸式體驗為核心的XR(未來虛實融合)互聯網將迎爆發期。眼鏡有望成為新的人機交互界面,推動形成有別于平面互聯網的XR互聯網,催生從元器件、設備、操作系統到應用的新產業生態。XR互聯網將重塑數字應用形態,變革娛樂、社交、工作、購物、教育、醫療等場景交互方式。預計未來三年,外形與重量接近普通眼鏡的新一代XR眼鏡將產生,成為下一代互聯網的關鍵入口。

注:研究方法論闡述

《達摩院 2022 十大科技趨勢》采用了“定量發散,定性收斂”的分析方法,整個分析流程分 為兩部分:“定量發散”是對科學領域做廣泛而全面的定量分析,抽取其中的熱點領域并挖掘重點 突破的技術;“定性收斂”是對突破的技術點進行梳理,通過與領域專家充分的論證,找出多個技 術點代表的趨勢,總結對未來的預判。

一 定量發散

以公開論文庫和公開專利庫作為基礎數據進行分析,從 236 個領域中篩選出 159 個應用與基礎 科學領域,基于論文與專利數量的絕對值與增長率,篩選出在學界與產業界需要重點關注的領域。本次總計分析了 770 萬篇論文及 8.5 萬份專利,時間跨度為 2018 年 1 月到 2021 年 10 月。

在篩選出的重點領域中運用 NLP 技術分析相關領域論文(特別是被高頻引用的論文)內容,找 出過去 12 個月內被高頻提及的關鍵詞,并調查關鍵詞背后的代表技術,挖掘可能驅動技術發展的關 鍵要素,以此作為下一階段分析的重要基礎。

二 定性收斂

通過訪談專家和組織研討會,對熱點領域內的技術發展方向進行討論總結,最后結合專家觀點 與技術情報提煉科技趨勢候選清單。本次共計訪談了近百位產、學、研、用領域的專家和戰略科學家。

最后,達摩院專家委員會組織了多輪討論,基于影響力、技術可行性、社會價值等因素的綜合考量, 最終選出了代表 2022 的十大科技趨勢。

【本文是51CTO專欄機構大數據文摘的原創譯文,微信公眾號“大數據文摘( id: BigDataDigest)”】

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責任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO專欄
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