阿里巴巴达摩院发布2022十大科技趋势。报告分析了近三年770万篇论文、8.5万份专利,深度访谈近100位科学家,覆盖人工智能、机器人、芯片、计算和通信等领域。
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人工智能近期受到重点关注,报告预测AI作为重要生产工具,将在3年内协助科学家突破科研瓶颈,有望对国计民生带来重要影响。
趋势一、AI for Science
人工智能成为科学家的新生产工具,催生科研新范式。
实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式,而人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据,解决复杂场景下的科学难题,带领科学探索抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程,还将帮助发现新的科学规律。预计未来三年,人工智能将在应用科学中得到普遍应用,在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。
趋势二、大小模型协同进化
大模型参数竞赛进入冷静期,大小模型将在云边端协同进化。
超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索,解决了传统深度学习的应用碎片化难题,但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化,大模型向边、端的小模型输出模型能力,小模型负责实际的推理与执行,同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效,让大模型的能力持续强化,形成有机循环的智能体系。
趋势三、硅光芯片
光电融合兼具光子和电子优势,突破摩尔定律限制。
电子芯片的发展逼近摩尔定律极限,难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输,可承载更多信息和传输更远距离,具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发,硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年,硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。
趋势四、绿色能源AI
人工智能助力大规模绿色能源消纳,实现多能互补的电力体系。
风电、光伏等绿色能源近年来快速发展,也带来了并网难、消纳率低等问题,甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征,大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用,将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力,成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑,推动碳中和进程。预计未来三年,人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳,实现电力系统的安全、高效、稳定运行。
趋势五、柔性感知机器人
机器人将兼具柔性和类人感知,可自适应完成多种任务。
传统机器人依赖预编程,局限于大型生产线等结构化场景。近年来,柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术,获得了力觉、视觉、声音等感知能力,应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年,柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人,成为产线上的主力设备,并在服务机器人领域开始规模化应用。
少为人知的FFyasueda的半生。
中国有句古话叫做“识时务者为俊杰”。
只是懂lsp还不够,还得懂玩家