编辑部 发自 凹非寺

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我们正处于一个崭新的技术创新周期。

这一点似乎从硬科技创新、产学研转换越来越响亮，就曾经被更普遍感知了。

但假如以年为单位，究竟又是哪些前沿技术和创新突破——

正在从幕后来到台前，正在从实验室走向产业，又行将影响到我们每个人…

好比AlphaFold2和计算生物学有何关联？大模型和AIGC又有怎样的关系？元宇宙的爆发和XR突破有啥内在逻辑？

以及哪些前沿技术，曾经在今年来到了爆发的风口？

为了让更多人精确掌握前沿科技趋向，也为了帮更多人串联起技术突破和产业风口的内在线索，更为了辅佐一切人提早看到技术驱动的未来。

量子位与四十六家前沿科技产业同伴联手（后附完好名单），连点成线，选择总结出了年度十大前沿科技趋向，详尽讲演可至量子位公众号后台回复2021获取。

从生命科学、AI、元宇宙、新能源和新计算等五方面，一文速览年度前沿科技停顿。

趋向一：CRISPR助力基因编辑可控牢靠

以CRISPR-Cas9为代表的基因编辑技术，正在一步步走向成熟，从实验室迈向临床应用。

去年6月，全球首个人体体内CRISPR基因编辑临床实验结果发布。两家公司——Intellia和Regeneron分离给出的临床数据初次证明，体内疗法能有效抑止遗传病相关的蛋白质表达。

国内，博雅辑因的相关CRISPR疗法研讨产品ET-01已成国内首个获国度药监局批准展开床实验的基因编辑疗法产品。

在寻觅到适合的基因递送载体、进一步深化基因组学研讨，并处置长期稳定性等问题后，基因编辑将为疾病治疗和物种改造开创新蓝海。

基因疗法方面，理论上能彻底治愈一切先天性基因缺陷惹起的遗传病、基因突变惹起的癌症。同时，在血液瘤、稀有遗传病等基因相关疾病意义严重，有望为更多疾病填补疗法空白。

除此之外，基因编辑还可与细胞治疗分离，完成CAR-T细胞疗法等体外基因治疗。

在业界看来，由于可基于病患状况快速且针对性制备患者所需细胞（特别是同种异体细胞），未来有望推进严重疾病的个性化治疗，并改动过往药物规范化消费及分发的医疗流程。

而在合成生物学上的应用，可应用不同的基因控制模块发明更为复杂的生物系统。

分子育种，作为代表范畴之一，相较于传统应用表型与自然选择选择方式，分离基因编辑后能够有目的性地改动物种的应激耐受性、组成、产量、繁衍等性状，缩短物种驯化周期，发明性状愈加优秀的物种。

此外，在辅助其他医疗伎俩、DNA存储等范畴也正在发挥作用。

简单总结，基于基因编辑技术，生命科学研讨有望完成「精准规划+精密改造」。

趋向二：生命科学迎来数据驱动时期

AlphaFold，一个计算生物范畴的AlphaGo。

但实践只是计算生物学蓬勃展开的一个缩影，大背景是，计算生物学正引领生命科学走向数据驱动时期。

随着高通量测序、纳米操作、生物芯片等技术不时成熟，生物信息数据不时积聚，计算生物学也借此展开起来。它经过构建算法和模型，从分子层面了解生物学现象及机制自身，推进相关研讨及应用。

中心代表正是AlphaFold2。

应用原有的实验伎俩（X射线衍射、冷冻电镜），过去科学家们数十年的努力，也只掩盖了人类蛋白质序列中17%氨基酸残基。

细致而言，在促进生物学研讨方面，当前计算生物学正在构成多维度的预测体系，包含蛋白质结构与蛋白质组学、分子生物动力学、基因组生物信息学、系统建模、进化基因组学……

科学家们可基于其强大的计算才干和跨维度剖析才干，寻求不同表白/现象与生物信息之间的关系。

与此同时，计算生物学能经过高效精准的计算推演带动上层应用：

基于蛋白质功用及相互作用预测、化合物性质预测、基因点位预测等，加速AI制药、疾病研讨、物种改造等范畴的展开。

计算生物学也为生命科学提供了新的研讨思绪——「干湿分离的数据闭环」的新方式。

先经过充足且丰厚的定量干实验（AI模型）掩盖待搜索空间，为湿实验室（传统生物实验）中的测试提供精准假定，两者共同迭代加速。

未来值得关注的范畴还包含，生物学问题的AI可解释性、提供高质量数据的实验设备、多类型数据的整合和规范化。

趋向三：侵入式脑机接口落地高难医疗场景

医疗康复，作为脑机接口范畴的中心场景，不时以来都被寄予厚望。

相较于技术门槛较低的非侵入式脑机接口，侵入式针对的场景常常精密度更高、底层原理更复杂，但对严重瘫痪等高难医疗范畴有严重的意义。

依照场景主要体往常运动、情感、感知等三个方面：辅佐残障人士恢复控制及表白才干；辅佐抑郁症、成瘾等疾病患者调理心理状态；治疗阿尔兹海默症等神经退行性疾病。

往常，随着无线通讯、多通道柔性电极、植入伎俩、芯片、机器学习算法等技术的展开，侵入式脑接机口正逐步逾越工程化和临床难题。

今年以登上Nature意念打字技术为代表，侵入式脑机接口展示出了效果理想的临床实验，商业化展开初具雏形。

国度政策引导下，我国侵入式脑机接口也开端加速展开：

清华李路明团队研发第二代脑起搏器；瑞金医院展开重度抑郁症治疗的临床实验；浙江大学及浙大二院神经外科完成了国内首例侵入式脑机接口的临床实验，为高位截瘫老人安上机械臂；以及清华大学、天津大学、上海交通大学、中国科学院、华南理工大学等高校都已成立重点科研团队。

在科学家进一步了解大脑如何运作（好比感知区域）后，脑机接口将会发挥更多作用，辅佐患者恢复触觉、视觉等特定感知才干。

趋向四：AI制药为医药研发的提供新解法

传统新药研发是一个昂贵、漫长而艰难的过程。除了成本高、周期长、胜利率低这些困境，药物研发面临的更大瓶颈在于创新。

在制药范畴，有个知名的反摩尔定律——每隔9年，投资10亿美圆产出的上市新药就减少一半。更为常见的是，首创药物（First-in-Class）占获批新药总数量缺乏一半。

但计算机生物学和人工智能的展开，AI能在各个制药环节大面积搜索潜在空间，寻觅过往因人为阅历、实验环境等外界线制未发现的靶点/化合物/晶型等，为创新药物研发提供有力工具。

AI制药已由「从0到1」阶段进入到「从1到10」的阶段，已有多个企业的AI设计药物曾经进入临床实验，以传统药企主导的大型AI制药联盟也曾经多地开花。

不外在进一步展开之后，数据瓶颈不容忽视：高质量研发数据缺乏，以及医药研发可用数据与靶点价值成反比。

不外目前业内曾经有相应的处置计划，好比树立药物大数据实验室、多学科融合等措施。

从更久远的角度来看，药物优化实质上是一个多目的优化的过程。当下AI制药行业大多停留在对技术难题的部分突破，即单独针对特定性质（靶向性、稳定性、吸收性等）重复迭代。

如何基于整体优化的思绪，AI模型一次性满足多样化需求，成为当下国内外AI制药企业关注的重点。

趋向五：多模态多维度大模型预示通用智能

2021年，大范围成为了谷歌、阿里、华为、百度、微软等各方大厂的军备竞赛，科技企业的开发思绪从多点开花的大炼模型变为集中火力的炼大模型。

由于具有强通用性和少样本学习才干，大模型正在为AI带来集约式新开发方式与商业方式。与此同时，跨模态预锻炼模型（好比DALL·E、CLIP）的呈现，预示了通用智能的可完成性。

业内普遍以为“一次开发，终身运用”。

具有更通识的大模型将为细分任务奠定基础，后续应用无需投入大量标注数据及从头锻炼调参，效率明显提升。

展开至今，参数量已不只是大模型追求的独一指标。多模态、多维度功用（跨言语、多任务）、效率、学问增强、高效率等要素成为现有模型的关注方向。

多模态学习成为当中的重要趋向，它能够被应用在归一、转化、翻译对齐、融合及协同窗习上。依照下游任务则能够划分为视觉问答、视觉推理、图文检索等了解式任务和生成式任务（文字生成图像）。

由于跨范畴通用，量子位剖析师以为，大范围预锻炼模型在未来可能会担任相似基础设备生态的中间层角色，为不同的行业生态承担过渡作用。

在应用层，也给人工智能各行各业的应用和展开带来了机遇，例如自动化内容生成、内容翻译、机器人对话等。大模型也在这个过程中提升自身性能，发挥数据闭环的迭代效应。

趋向六：新型AI芯片引领后摩尔时期

随着AI在各类场景中普遍落地，传统依托制程工艺提升的AI芯片难以满足需求。

在集成电路的未来三大演进道路中，以完整架构创新所代表的“More than Moore”成为下一代AI芯片的重点方向。

这当中，类脑计算、存算一体、量子计算、数据流AI计算都是选择。

以效仿人脑开发、事情驱动型的神经拟态芯片为例。由于尽可能模仿了神经元间电脉冲传送的方式，神经拟态芯片自然契合事情驱动机制，且存算一体、在时延和能耗上都有显著降低。国际上的代表厂商包含IBM、Intel、BrainChip；国内参与者包含清华大学的天机芯（后转化为灵汐科技）、浙江大学等。

再来看存算一体芯片。

传统芯片以存算分别为特征，有个著名的冯诺依曼瓶颈。由于工艺封装需求的不同，招致处置器和存储器间的展开速度差别越来越大，芯片计算才干从带宽和时延两方面严重受制于存储单元。这一点在无人驾驶等边沿计算场景尤为突出。

而存算一体的实质正是存、算两者更紧密的分离在一同，以减少数据搬运招致的不用要时延和能耗。

目前主流道路有两类：直接让存储单元完成计算功用的存内计算；紧密耦合存储单元和计算逻辑但计算仍由独立计算单元完成近内存计算。

除去改造底层架构的芯片设计外，AI芯片还有其他问题需求抑止，例如效能和编程灵活性的均衡，芯片IP壁垒、供给链保险、应用生态等问题。

基于不同的场景，剖析师对相应的新型芯片中止了梳理，大致分为数据处置器DPU、数据流架构芯片、光量子芯片、非硅基芯片、AI自主设计芯片。

趋向七：AIGC范畴呈现综合性虚拟人

AIGC，AI生成虚拟内容，以2018年在视频中改换人脸的Deepfake为代表性事情。GAN、大型预锻炼模型、自编码器等都属于AIGC范畴常用的技术伎俩。

随着深度学习的展开，AI生成虚拟内容AIGC正渗透在图像、视频、CG、AI锻炼数据等各类范畴，以至同时掩盖多模态的虚拟人技术。

虚拟数字人，指存在于非物理世界中，由图形渲染、动作捕获、语音合成等计算机伎俩发明及运用，并具有多重人类特征的综合产物。目前分为「CG建模+真人驱动」和「深度合成+计算驱动」两类。

其中，计算驱动的虚拟人最终效果遭到多种AI生成技术的共同影响，好比语音生成、文本生成及了解、图像生成等。

内容创作曾经从早期的高度依赖人，开端逐步向“人力+算力”转变。除了直接应用于内容相关的商业场景（新闻、有声读物、工业设计等），AI还极大降低生成门槛，推进内容创作高度定制化、自动化以及民主化。

趋向八：XR打造第二世界催熟元宇宙

2021年，元宇宙成为当之无愧的热点词汇，在其七层划分中，由于感受最为直观，触及显现器、传感器、跟踪设备、定位设备等的人机交互成为关键一环。

而作为其中心载体XR，迎来了第二波高潮。

相较于第一波泡沫期存在自身技术指标欠佳、技术配套体系生态不完善、落地应用缺位等种种问题，XR在这一轮得到了体系化的提升展开。

XR的技术生态关联甚广，包含近眼显现、感知交互、芯片模组、网络传输、电池等，此外还需与5G、云计算、AI等技术融合。

而就在今年，整体技术生态走向成熟。经过改善光学器件、空间计算、异构计算体系、渲染引擎、交互自由度、定位方式等要素，过往观看不适、画面粗糙等种种问题得到理处置。

在过去依托录音、录像等方式逾越时间，借助手机、互联网等逾越2D空间后，XR带我们完成了进一步逾越。

一方面，辅佐我们逾越了3D空间，以更平面、更真实的方式突破现场察看和操作的限制，信息的恢复和传送成本被进一步降低；另一方面，XR辅佐我们逾越了理想的限制，使我们在第二空间沟通文娱。

趋向九：固态等新型电池提升储能上限

理想的电池应当有效均衡保险性、能量密度、充放电功率、体积、成本等要素。

但是，即便是应用最普遍的锂离子电池，也难以彻底处置枝晶招致的易燃问题，在保险上存在明显短板。与此同时，受化学性质限制，锂电池的能源效率行将抵达上限，难以满足未来的储能需求。

要处置当前困境，新型动力电池的开发思绪大致分为两类。

一是替代原有基于锂离子的电化学反响机制，着重基于锂硫、纳、锌、铝，以至气体等新思绪的开发，但短期内难以完成替代。

二是在改进现有的锂电池，好比在电解质、正负极资料、导电剂优化等方面进一步改进，以今年部分进入量产的固态电池为代表。

固态电池以固态电解质替代液态电解质，固然在离子导电率上稍显逊色，但由于理论上能有效抑止锂枝晶的生长，在保险性上有明显的优越性，此外在柔性、便携性等方面上也具有极大的优势。

不外，现有的固态电池仍具有局限性，固液分离电池势必成为过渡。为了推进前沿技术的商业化应用，锂电池制造厂商与相关实验室协作已成为常态。

趋向十：量子计算改造经典计算范式

以中科大为首的中国队，在量子计算的硬件研发上，2021年曾经来到世界的前列。

当前，我国是世界上独一在两种物理体系抵达“量子计算优越性”里程碑的国度。细致指以九章为代表的光子道路、以祖冲之号为代表的超导道路。

而在应用及配套设备方面，金融、医药、汽车、化学等范畴已明白了特定问题下量子计算的运用。

芯片、操作系统、一站式平台等也相继呈现，好比百度量子平台对接中科院物理所的超导量子芯片，并发布云原生量子计算平台量易伏，初创公司本源量子也已发布国内首个量子计算操作系统本源思南。

在微观模仿、复杂建模等特定问题下，量子计算展示出了经典计算难以完成的优势。未来，超算中心可能会呈现量子-经典混合架构，由量子计算和经典计算会中止配合，以处置特定大范围问题。

以上就是量子位智库出品的年度十大前沿突破，感兴味的旁友可至量子位公众号后台回复2021，中止下载。

特别道谢：前沿科技产业同伴

最后，再次感激深度参与此份讲演的前沿科技同伴们（排名不分先后）：

产学研组织：

微软亚洲研讨院、阿里巴巴达摩院、百度研讨院、商汤研讨院、360人工智能研讨院、清华大学AIR智能产业研讨院、智源研讨院、瑞金医院；

硬科技创投：

创新工场、真格基金、高榕资本、经纬创投、GGV纪源资本、蓝驰创投、泰合资本、北极光创投；

创新技术公司代表：

博雅辑因、恩和生物、泓迅科技、百图生科、西湖欧米、深势科技、英矽智能、晶泰科技、剂泰医药、星亢原、西湖云谷智药、亿药科技、望石聪慧、答魔数据、循环智能、九天睿芯、SynSense时识科技、知存科技、鲲云科技、希姆计算、芯驰科技、芯翼信息、小冰公司、魔珐科技、影谱科技、Nreal、亮亮视野、亮风台、赣锋锂业、图灵量子；

量子位智库：

量子位旗下科技创新产业链接平台。努力于提供前沿科技和技术创新范畴产学研体系化研讨。面向前沿AI&计算机，生物计算，量子技术及健康医疗等范畴最新技术创新停顿，提供系统化讲演和认知。经过媒体，社群和线下活动，基于专题技术报道及讲演、专项交流会等方式，辅佐决策者更早控制创新风向。

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