萧箫 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

2023年，我们还会晤证新的AI突破吗？

过去一年里，我们围观了ChatGPT的崛起，看见国内外多模态大模型同台竞技，察觉到自动驾驶公司的商业化加速落地，也发现以AI制药为中心的生物计算公司数量飙升……

在AI曾经深化各行各业的状况下，我们还会迎来什么新的技术停顿，又或者说以AI为基底，不同场景还会迎来怎样的改造？

基于这些年扎根AI行业的判别，百度研讨院对新一年技术趋向做出了预测：

• 【大模型生态】行业大模型生态初现，效劳千行百业智能化升级
• 【数实融合】AI新型基础设备树立需求增长，数字技术和实体经济深度融合
• 【真假共生】Web 3.0技术打造新型网络空间，元宇宙业态有望迎来推翻式创新
• 【自动驾驶】自动驾驶技术迎来新升级，推进智能汽车产业“扬帆远航”
• 【机器人】行业应用机器人落地加速，改动劳动力短缺困境
• 【科学计算】AI技术成为重要科研辅助力气，改动多学科研讨范式
• 【量子计算】量子计算中心技术持续突破，产业化进程加速
• 【隐私计算】隐私计算平台完成数据互联互通，统筹价值发明战争安可信
• 【科技伦理】可解释AI技术推进“人机互信”，可信可控技术才干成企业全新竞争优势
• 【科技可持续展开】偏重绿色低碳和可持续展开才干，边沿计算和先进计算正完成关键突破

这不只能够被视作百度未来一年里着重展开的“计划书”，更是洞察科技行业未来一年走势的风向标。

所以，2023年十大趋向预测，反映了AI行业怎样的展开态势？相比去年十大科技趋向又发作了哪些变更？

这些变更究竟源于行业停顿、还是只是产生了方向上的突变？

无妨从三个维度来解读十大趋向，看看它究竟靠谱几分。

如何解读最新十大科技趋向？

总结今年十大科技趋向，中心关键词显然还是智能化。

但假如从AI技术自身、“+AI”以及“AI+”这三大维度来看，这一年科技改造的主线又不只仅是“智能化”这么简单。

在这十大趋向预测中，智能化构筑了科技改造的主线，AI技术一直占领重要位置，“AI向实”的改造正在发作——

总体来说，便是让AI与实体经济相分离，以AI来效劳实体经济。

先来看看AI技术自身的展开趋向。

有AI技术“三驾马车”之称的数据、算力和算法，往常已构成几大技术底座。

随着未来一年的产业需求推进，技术底座还会不时夯实。

无论是AI算法展开出的“深度学习平台+大模型”体系、数实融合浪潮下进阶的AI算力需求，还是关乎AI数据保险的隐私计算，都会进一步让产业更智能化，指引行业探求出更多技术拐点。

如在智能交通场景上，应用百度智能计划辅佐北京、广州、长沙、重庆等城市大幅进步交通出行效率，便是技术底座夯实的案例之一。

再从“+AI”维度来看，AI的呈现给不少跨学科、跨范畴行业制造了新的上升空间。

如去年爆火的AI for Science，就是一个横跨物理、化学和生物等诸多研讨学科的新方向。AI在其中应用自身数据剖析和推理才干，学习并处置新的问题，加速科研探求进程。

又如综合电子、机械工程和计算机等范畴为一体的机器人行业。AI的加持让机器人具备了一定的自主完成任务才干、即进一步提升了认知智能，从而提升了劳动消费率。

因而在未来一年的科技展开中，AI跨范畴融合愈加扎实，不只在AI for Science范畴展开出更完善的工细致系，还会让机器人辅佐产业进一步智能化、激起出这些范畴的潜力。

最后是“AI+”维度。

与+AI的区别在于，它并不只仅是激起已有范畴的潜力，还进一步地催生了范畴中的新方向。

例如元宇宙、自动驾驶、AIGC和量子科技等，都是基于智能化完成的创新，但这并非意味着AI还会给行业带来大量爆发性的新突破。

百度研讨院以为，在今年这些智能化创新愈加务实，换而言之，基于AI降生的这些范畴，在新的一年里会愈加追求落地。

正如百度CTO、百度研讨院院长王海峰所言：

纵观人类的科技展开史，驱动科技反动和产业改造的中心技术，常常具有很强的通用性。

当其具备了规范化、自动化和模块化的工业大消费特征，中心技术作为基础设备的价值效应会变得越来越“实”。

所以，与往年状况相比，百度研讨院今年的趋向预测发作了什么变更？

假如说，前几年AI行业尚处于技术“祛魅”的过程中，即不时耗费人力物力，去探清它的才干边疆和技术周期，试图找到适合的应用场景；

那么今年的AI行业曾经在摸清才干范围的状况下，进一步与实体经济相分离、探求更有价值的落中央向。

如2020年横空出世的GPT-3，一度引爆行业关于AI大模型的等候。

但随后人们开端探清GPT-3的才干边疆、察觉到它的应用范围，往常言语大模型才慢慢探求出合适落地的范畴，成为工作者的“辅助”而非“替代者”。

在2023年，百度研讨院进一步将AI落地的范围扩展到了自动驾驶、元宇宙乃至量子计算这些在旁人看起来“还得几年才干真正产生价值”的新方向和新范畴。

以量子计算方向为例。

2020年，百度研讨院对这一范畴的预测是“为AI和云计算注入新生机”，2021年“量子科技创新观念深化人心”，2022年“量子软硬一体化计划将成为主流趋向”……

而在2023年，这一范畴的预测则变成了——中心技术持续突破，产业化进程加速。

但在这些新方向和新范畴的预测上，百度研讨院自信心从何而来？

又或者说，这样的趋向预测能否真的靠谱、并有对应的行业突破加以佐证？

答案或许能从去年的突破和趋向预测中得以窥见。

去年的预测完成了吗？

我们举几个例子来看。

谈到2022年的最大的科技突破，不少人的第一印象肯定是AIGC的爆发。

AI绘画方面，国外如Stable Diffusion、Midjourney曾经火进画手圈，大厂如OpenAI发布的DALL·E2和谷歌发布的Imagen，则不只在文生图方面“同场竞技”，还成为不少AI学者研讨的算法模型；

AI文本生成上，接近年末发布的ChatGPT，彻底将AIGC的热度推向巅峰。

或许征兆并不明显，但其实早在去年年初，百度研讨院就预测到了这一趋向：

超大范围预锻炼模型呈现学问增强、跨模态统一建模、多学习方式共同演进的趋向，并逐步适用化。

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才干，能够激起创意，提升内容多样性，降低制造成本，将会完成大范围应用。

这样的结论并非偶尔。

在国内，百度能够说是最早规划AIGC的大厂之一，在AI绘画模型普遍英文输入的状况下，早早完成了中文版文生图模型文心·一格：

△国风绘画特别美观

做出这样的预测，也是基于自家研讨进度得出的结论。

又如量子计算。

2021年，中科大团队相继推出“祖冲之号”、“祖冲之二号”超导量子计算原型机，又与中科院上海微系统与信息技术所等构建了“九章二号”光量子计算原型机，相继在两种物理体系完成“量子优越性”，彻底让量子计算出圈了一把。

但这还只是学术上的突破，量子计算究竟需求多久才干完成“人人可用”，仍旧是一个未知数。

而就在去年年初，百度研讨院发布趋向以为：

量子软硬一体化计划成为主流趋向，理想需求加速量子计算与各行业融合创新。

量子软件和效劳向跨平台展开，用户将在云原生量子计算平台上取得更丰厚的量子后端选择，而承载量子软硬一体化计划的量子平台将逐步显现其应用价值。

听起来似乎有点“天方夜谭”，但是就在今年8月，百度真的发布了一台名为“乾始”的产业级超导量子计算机，搭载10量子比特高保真度超导量子芯片。

除此之外，还发布了名为“量羲”的全球首个全平台量子软硬一体处置计划，可完成量子芯片“即插即用”。

往常，只需求在手机上下载量易伏APP，就能体验包含中科院在内的量子计算机的运用，能够说是的确将自己的趋向做了出来。

再例如自动驾驶范畴。

去年关于国内外的自动驾驶公司而言，“真无人”曾经是一个越来越常见的名词。

国外激进如Waymo，先是在去年3月开启旧金山市区无人化试驾，仅限员工体验，随后在凤凰城开端提供打车效劳；

而在去年年末，Waymo也终于开启无人车机场接送，完成了“主副驾都无保险员”的7×24小时打车效劳。

国内百度则不只曾经完成了无人车量产，更是在全国更多区域落地全无人Robotaxi，最近的一次音讯则是在武汉开启的夜间无人车——

而这也正是2022年初百度研讨院立下的“flag”之一。汽车作为机器人的一种形态，在无人化上停顿神速：

自动驾驶技术进入无人化落地新阶段，多元“汽车机器人”不时涌现，衔接技术与场景。

2022年，在政策法规与技术进步的双重推进下，自动驾驶将在无人化上高歌猛进，多元“汽车机器人”为代表的汽车形态迅猛展开。

……

不止是2022年。

今年是百度第四年发布研讨成果。回想前几年的趋向预测，会发现这几年押中的大模型爆发、现象级科技成果应用，简直都会在其中有所表示。

例如2021年押中的数字人爆发；又例如2020年预测的NLP模型与学问深度融合趋向，也在GPT-3上得以表示。

总结下来，这几年百度研讨院不时在自身理论基础上，对国内前沿科技规划中止预判和感知。

以此发布的这份趋向，也不只仅是未来一年国内外热点的预判。假如回看过去的趋向预测，又能更好地针对每年的变更和科技展开趋向做出剖析总结，以更好地发现AI展开过程中遇到的问题、继续行进。

最后，附上今年包含大模型生态、真假共生、自动驾驶、量子计算等在内的十大科技趋向预测，你最关注哪一个？

百度研讨院2023科技趋向预测

1、大模型生态：行业大模型生态初现，效劳千行百业智能化升级

AI大模型正在向跨言语、跨任务、跨模态的技术方向演进，已成为当下AI技术展开的一个主要趋向。依托深度学习平台，大模型技术的效能不时提升，具备了很强的通用性、泛化性、可解释性，以及开发流程规范化水平高的优势，能够处置AI碎片化难题，持续降低AI开发与应用的门槛。

随着大模型技术逐步成熟，锻炼才干、中心算子库和软件平台规划不时完善，在航天、金融、能源等范畴，“行业大模型”开端浮现，盘绕各行业需求，搭建AI基础设备，推进“AI+行业”的应用创新。我们预测2023年行业大模型将掩盖更多范畴，逐步构成生态，积极践行“普惠AI”，效劳千行百业的智能化升级。

△AI绘画技术支持：百度飞桨文心一格

2、数实融合：AI新型基础设备树立需求增长，数字技术和实体经济深度融合

我国“十四五”规划和2030年远景目的纲要都强调鼎力展开数字经济，为人工智能等数字技术带来了强大创新动力和宽广市场空间。当前，智算中心、深度学习平台和大模型等AI新型基础设备不时夯实，加快推进人工智能产业化落地，满足以制造业为主的实体经济转型需求；同时，我国庞大的制造业范围、丰厚的应用场景和海量数据资源，十分有利于深度学习模型的迭代进化，技术与场景的融合，会催生出具有产业通用性的新产品新业态。

AI新型基础设备树立，短期看，将会成为各地政府展开数字经济的重要抓手之一，对区域经济展开和产业升级有明显推进作用；中长期看，将促进数字技术和实体经济深度融合，更好地赋能产业数字化转型和智能化升级。

△AI绘画技术支持：百度飞桨文心一格

3、真假共生：Web 3.0技术打造新型网络空间，元宇宙业态有望迎来推翻式创新

人们正在构建一个内容丰厚的虚拟世界，这个虚拟世界从最初平行于物理世界，逐步展开到与物理世界紧密衔接，未来有可能会完成彼此交互、融合和共生。估量2023年，得益于众多关键数字技术的突破，这一趋向将会加快。

Web 3.0技术将会打造一个去中心化的，愈加开放、公平战争安的新型网络空间，用户能够更保险地交流信息和价值；数字孪生和虚拟仿真、AI等技术融合，会在购物、制造、家居、城市等诸多场景，发明更精准和智能的数字孪生体；AIGC将带来全新的内容创作方式，普遍运用到绘画、文学以至视频制造等范畴，大幅降低内容消费成本；分离VR/AR带来的沉浸式体验效劳、5G提供的大数据高速传输才干，一个全面和丰厚的元宇宙业态有望加速成型，在此之上的产品和效劳方式，也可能会迎来新一轮的推翻式创新。

4、自动驾驶：自动驾驶技术迎来新升级，推进智能汽车产业“扬帆远航”

随着自动驾驶进入城市场景，无论是感知复杂环境、还是处置海量数据的难度都大大增加，传统小模型无法满足高级别自动驾驶的请求。业界开端经过引入大模型技术，让自动驾驶汽车有效扩展语义辨认数据，大幅提升长尾问题处置效率，进一步增强自动驾驶感知泛化才干，顺应更多出行场景。

估量2023年，中国主要城市自动驾驶商业化落地将呈现运营范围、车队范围双增长的趋向，具有自动驾驶技术的智能汽车市场渗透率也将有新突破，智能汽车产业从此前的“试水试航”走向“扬帆远航”。

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5、机器人：行业应用机器人落地加速，改动劳动力短缺困境

随同全球老龄化加剧，未来各行业将面临严重的劳动力短缺问题。不少国度曾经积极展开自动化技术，改善劳动力短缺困境。

人工智能、大数据、云计算等关键技术的成熟，为自动化展开注入强大动力，特别是AI加持的各类机器人，将在实时感知、智能决策、优化控制等方面取得更大提升，越来越多地应用于施工、开采、救灾等需求大量人力的工作场景。此外，人形机器人产品将会在生活中表演管家角色，承担简单的搬运、扫除、护理等工作，不只极大地进步劳动消费率，而且在一定水平上能够让人解脱繁重的膂力劳动，使人们有更多时间享用美好生活。

6、科学计算：AI技术成为重要科研辅助力气，改动多学科研讨范式

AI for Science正遭到越来越多的关注，AlphaFold等模型的胜利让人们看到，人工智能技术对科学计算产生庞大影响，也正在改动许多学科的研讨范式。

经过引入AI技术，研讨者们开发了科学计算工具，处置传统科学计算过于复杂而难以求解的问题，提升系统建模剖析才干。置信未来会有更多功用强大的科学计算工具呈现，推进AI技术成为重要的科研辅助力气，在物理、化学、生物、资料学等基础科学及药物研发等应用范畴表示自身的共同价值。

△AI绘画技术支持：百度飞桨文心一格

7、量子计算：量子计算中心技术持续突破，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完成新一轮突破。估量2023年，多种技术道路的量子芯片性能指标将持续提升，云原生量子计算平台将提供更强大、更丰厚、更专业的效劳，易用性大幅提升，开发门槛进一步降低，量子设备将在多个应用场景中展示出优势，在人工智能、资料模仿、金融科技、生物制药等方向降生更多具备实践应用价值的量子算法；随着量子计算硬件性能与量子算法的不时提升，量子软硬一体化计划的价值与需求将会愈加凸显。

公众对量子信息科学的关注将会不时增强，有关量子科普与教育将产生愈加普遍与迫切的需求，借助量子计算平台加速构成繁荣的量子计算产业生态，政产学研用多方协同和资源集聚会进一步深化。

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8、隐私计算：隐私计算平台完成数据互联互通，统筹价值发明战争安可信

数据保险管理和数据要素市场化的重要性和紧迫性日渐上升，隐私计算技术进入快速展开阶段，金融、通讯、医疗、互联网等范畴有越来越多的机构开端自建隐私计算平台，应用场景不时拓展和深化，推进各家隐私计算平台的互联互通逐步成为行业新趋向。

在此背景下，“横纵交错”的可信数据流通网络初步呈现。能够预见，借助不时展开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时新陈代谢，隐私计算平台也会在多个行业成为支撑数据保险管理和数据要素市场化展开的重要基石，有助于塑造统筹价值发明战争安可信的数据产业。

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9、科技伦理：可解释AI技术推进“人机互信”，可信可控技术才干成企业全新竞争优势

人工智能等技术的快速展开，带来了新的社会伦理问题与风险，惹起世界各国的关注。我国政府今年出台《关于增强科技伦理管理的意见》，向分离国提交《关于增强者工智能伦理管理的立场文件》，积极倡导“以人为本、智能向善”准绳，确保人工智能保险、牢靠、可控。

科技企业和科学家也在积极探求可解释AI技术，尝试在价值对齐的背景下促进有效的人机交流，让AI真正了解人类企图，降低算法的“黑箱风险”，完成更有预见性的AI管理。好的技术不只关注结果，更要关注过程，我们预测，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技术才干，将成为企业新的竞争优势。

10、科技可持续展开：偏重绿色低碳和可持续展开才干，边沿计算和先进计算正完成关键突破

近年来，在可持续展开理念的影响下，促进节能减排和降本增效已成为新技术的重要演进方向。其中，边沿计算统筹了计算的实时性和弹性，能够减少海量数据的传输，节约庞大的数据传输和能源成本，未来边沿计算与5G、AI等技术协同，将助力低碳经济的展开。先进计算正在从计算理论、架构、系统等多个层面提升现有算力范围、降低算力成本、进步算力应用效率。

我们预测未来会有更多偏重绿色低碳和可持续展开才干的新技术突破，其落地应用将有望缓解环保、健康、能源和资料等问题，提升人类生存环境的质量。

△AI绘画技术支持：百度飞桨文心一格

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