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导读：作者 | 王晔 编辑 | 陈彩娴 核心技术快速演进、跨领域联结力强、产业底座愈发坚实的人工智能技术，成为引领创新和发展的重要力量。希望在不确定的时代中，以 AI 为灯，照亮创新之路；以 AI 为桨，划起发展之舟。百度 CTO 、百度研究院院长王海峰这样期盼道。...

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作者 | 王晔

编辑 | 陈彩娴

“核心技术快速演进、跨领域联结力强、产业底座愈发坚实的人工智能技术，成为引领创新和发展的重要力量。希望在不确定的时代中，以 AI 为灯，照亮创新之路；以 AI 为桨，划起发展之舟。”百度 CTO 、百度研究院院长王海峰这样期盼道。

1月25日，百度研究院发布了2022年十大科技趋势，涵盖了AI 核心技术、交叉学科与跨领域研究、AI 的产业及社会价值三个层面。

同时，此次上榜的十大科技趋势涉及了预训练大模型、AI for Science（人工智能应用于科学研究）、基于 AI 的生物计算、隐私计算、量子软硬一体化、自动驾驶、深空探测、人机共生、绿色 AI 和普惠 AI 等领域。

具体趋势如下：

1

AI 核心技术突破

目前，像BERT、GPT-3等大规模预训练模型已然在自然语言处理领域取得了巨大的成功，并被看做是“暴力美学”的一次胜利，验证了“模型越大，性能越好”的逻辑，业界也普遍形成了一种炼大模型的竞赛趋势。

然而，百度研究院认为这种盲目增加参数规模的“军备竞赛”的模式未来将会被破除，超大规模预训练模型将逐渐朝着实用化方向发展，呈现知识增强、跨模态统一建模、多学习方式共同演进的趋势。

随着超大规模预训练模型在科研、产业、社会、经济等领域的作用日益凸显，科学家们也对此越发关注，并对超大规模智能模型发展和影响展开了系统研究。

百度研究院指出，大模型研发方向在 2022 年预计将转向“实用化”，大模型的效果、通用性、泛化性、可解释性和运行效率将持续提升，应用门槛不断降低，在多场景广泛落地。

2

AI为交叉学科与跨领域研究赋能

而在交叉学科与跨领域研究方面，AI 正成为影响科研方法论与生命科学、数据安全、量子科学等各领域的通用变量，为不同科研领域赋能。

人工智能应用于科学研究，即 AI for Science 新兴研究领域出现，有望带来科研范式的改变。

机器学习帮助数学家发现两大猜想，让业界看到 AI 在处理数据、设计新型实验、创建更高效计算模型等方面拥有巨大潜力。数据驱动与理论推演两大科研范式，有望在 AI for Science 影响下不断融合，催生新范式。

同时，基于 AI 的生物计算仍将高速发展，基础研究和应用场景协同创新实现新突破。未来，基于AI的生物计算将取得更多成果：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。基于 AI 的生物计算还有望显著压缩药品研发的周期与成本，促进精准医学和个性化诊疗。

自疫情以来，全球数字经济迎来爆发式增长机遇，但也带来了平衡隐私安全监管和数据产业发展之间的问题。在该背景下，隐私计算正被政策界、产业界、投资界寄予厚望。

百度研究院预测，随着数据安全议题凸显，以可信机密计算、联邦计算等为代表的隐私计算技术备受关注，将成为数据价值释放的突破口和构建信任的基础设施。长远来看，隐私计算技术或将推动基于密态形式的数据流通和计算成为默认选项。

在量子科学领域，量子软硬一体化方案成为主流趋势，现实需求加速量子计算与各行业融合创新。

近年来，量子计算发展不断提速，预计 2022 年，量子芯片的设计、制备及测控技术将持续发展，量子比特数量实现规模增长，并沿着降低噪声或适应噪声两个思路寻求突破。

3

AI促进产业发展，不断创造社会价值

AI 正在推动自动驾驶、航天航空、人机交互等领域的发展。自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，连接技术与场景。