作为“一所探索科技未知的研究院”&＃xff0c;阿里巴巴达摩院成立至今已经四年了。
这四年来&＃xff0c;达摩院秉持着“探索科技位置&＃xff0c;以人类愿景为驱动力&＃xff0c;开展基础科学和颠覆式技术创新研究”的原则与使命&＃xff0c;在基础科研和硬科技发展上“遍地生花”&＃xff1a;
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今年年初&＃xff0c;达摩院首次公布了其成立三周年的成绩单&＃xff1a;在 AI、量子计算、自动驾驶、芯片等多个领域斩获 60 余项世界领先&＃xff1b;拥有 10 多位 IEEE Fellow 级别科学家&＃xff1b;成功孵化了“平头哥”和“小蛮驴”这两家高科技企业&＃xff1b;发布超强 RISC-V 处理器玄铁 910 、1 秒处理 7.8 万张照片的超强 AI 推理芯片“含光 800”等多款芯片类产品…这无疑是一份令人满意的答卷。
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今年一年&＃xff0c;达摩院依旧不曾停下脚步&＃xff1a;发布 270 亿参数的超大规模语言模型 PLUG、拥有全球最大 AI 预训练模型且极致低碳的 M6、成功研发存算一体 AI 芯片…
而在 2021 走近尾声的节点&＃xff0c;通过分析 159 个领域近三年 770 万篇公开论文、8.5 万份专利&＃xff0c;挖掘其中热点领域及重点技术突破&＃xff0c;深度访谈近 100 位科学家后&＃xff0c;今天&＃xff0c;达摩院拨开未来迷雾&＃xff0c;重磅发布 2022 十大科技趋势&＃xff0c;涵盖人工智能、芯片、计算和通信等或将激发全局变革的科技领域——这已是达摩院连续第四年发布前沿科技趋势预测。
我们当前正在经历数字科技最快发展的阶段&＃xff0c;数字化、网络化、智能化让数字世界与物理世界的融合与协同更加紧密。在此趋势下&＃xff0c;2022 年科技将如何发展&＃xff1f;以下是达摩院给出的答案。
趋势一 AI for Science
人工智能成为科学家的新生产工具&＃xff0c;催生科研新范式
近年来&＃xff0c;人工智能已被证明能够做到科学规律发现&＃xff0c;不仅在应用科学领域&＃xff0c;在基础科学领域也能发挥作用&＃xff1a;2021 年 12 月&＃xff0c;DeepMind 首次使用人工智能帮助数学家们提出了两个全新的数学猜想&＃xff0c;辅助数学家形成对复杂数学的直觉。
因而&＃xff0c;除了过去数百年来科学研究主要使用实验科学和理论科学这两大基础范式&＃xff0c;如今我们可能将迎来全新范式&＃xff1a;AI for Science——人工智能将成为科学家继计算机之后的新生产工具。
AI for Science 将促使两种既有范式的深度融合&＃xff0c;激发人工智能和传统科研结合带来的巨大潜能&＃xff0c;带来一场全新的科学革命。有了人工智能的引入&＃xff0c;不仅能为科学家带来效率上的显著提升&＃xff0c;更能让科学不再依赖少数天才&＃xff0c;由人工智能对科学研究产生猜想、解决复杂场景下的科学难题&＃xff0c;助科学家们突破长久以来的研究瓶颈&＃xff0c;抵达更远的无人区。
阿里达摩院城市大脑实验室负责人华先胜明确了他心目中 AI for Science 的存在意义&＃xff1a;“对于科学研究而言&＃xff0c;能使小概率事件有可能变成一个概率较大且更科学的事件&＃xff0c;就是 AI for Science 的意义所在。”达摩院预测&＃xff0c;未来三年人工智能将在应用科学中得到普遍应用&＃xff0c;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&＃xff0c;大小模型将在云边端协同进化
在 AI 助力科学家成为可能的背后&＃xff0c; AI 模型背后的大规模预训练模型功不可没。谷歌的 BERT、Open AI 的 GPT-3、达摩院的 M6 等大规模预训练模型近几年均有了飞跃性提升&＃xff1a;先是 3 亿参数的BERT&＃xff0c;而后 1750 亿参数的 GPT-3&＃xff0c;最后 10 万亿参数的 M6 更是直接提升了一个量级。
但在大模型不断“内卷”、参数数量不断增加的同时&＃xff0c;性能与能耗提升不成比例的效率问题愈发明显。清华大学计算机系教授、北京智源人工智能研究院学术副院长唐杰针对这一问题表示&＃xff1a;“大模型的发展&＃xff0c;在认知智能方面&＃xff0c;模型参数不排除进一步增加的可能&＃xff0c;但参数竞赛本身不是目的&＃xff0c;而是要探究进一步性能提升的可能性。”
因这一问题的存在&＃xff0c;达摩院预测在未来的三年内&＃xff0c;在个别领域将以大规模预训练模型为基础&＃xff0c;对协同进化的智能系统进行试点探索。在未来的五年内&＃xff0c;协同进化的智能系统将成为体系标准&＃xff0c;让全社会能够容易地获取并贡献智能系统的能力&＃xff0c;往通用人工智能再迈进一大步。
趋势三 硅光芯片
光电融合兼具光子和电子优势&＃xff0c;突破摩尔定律限制
达摩院认为&＃xff0c;将引起科技变革的领域还包括芯片。就目前电子芯片发展来看&＃xff0c;已逼近摩尔定律极限&＃xff0c;集成技术进步也趋于饱和&＃xff0c;但高性能计算对数据吞吐要求依旧不断增长&＃xff0c;此时&＃xff0c;用光子代替电子进行信息传输、同时结合了光子和电子优势的硅光技术显然是个值得期待的突破口。
北京大学教授、上海光机所特聘首席研究员周治平对此解释道&＃xff1a;“硅光芯片通过将光电子器件硅片化&＃xff0c;巧妙地将光电子的特点体现在一个崭新的硅基芯片上&＃xff0c;从而使光电子芯片在成本和集成度方面实现了突破&＃xff0c;****有望大幅提高数据中心内集群之间、服务器之间、乃至于芯片之间的通信效率。”
达摩院预测&＃xff0c;未来三年&＃xff0c;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&＃xff0c;满足人工智能、云计算带来的爆发性算力需求&＃xff1b;未来五到十年&＃xff0c;以硅光芯片为基础的光计算将逐步取代电子芯片的部分计算场景。
趋势四 绿色能源 AI
人工智能助力大规模绿色能源消纳&＃xff0c;实现多能互补的电力体系
绿色能源的大规模开发和利用是当今世界能源发展的主要方向&＃xff0c;但风电与光伏发电的波动性、随机性、反调峰等特性会在一定程度上影响电网的稳定性和可控性。
而通过精准的计算和协调能力&＃xff0c;引入人工智能技术将极大弥补这一缺点&＃xff1a;功率预测精准、调度控制智能、故障响应自动化&＃xff0c;推动大规模新能源发电、并网、输送、消纳和安全运行&＃xff0c;完成对能源系统的升级改造。
中国电科院首席系统架构师周二专指出&＃xff0c;新型电力系统要实现智能调控、运行推演将离不开人工智能技术。对此&＃xff0c;达摩院预计在未来的三年内&＃xff0c;人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿能消纳&＃xff0c;能源供给在时间和空间维度上能够互联互济&＃xff0c;网源协调发展&＃xff0c;弹性调度&＃xff0c;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&＃xff0c;可自适应完成多种任务
随着硬件、网络、人工智能和云计算等技术的不断发展&＃xff0c;机器人也在向多任务、自适应、协同化的路线发展&＃xff0c;依赖预编程、局限于大型生产线等结构化场景的传统机器人已逐渐满足不了需求。此时&＃xff0c;具备柔软灵活、可编程、可伸缩等特征的柔性机器人应运而生。
近年来&＃xff0c;柔性机器人结合人工智能技术&＃xff0c;使得机器人具备感知能力&＃xff0c;提升了通用性与自主性&＃xff0c;降低对预编程的依赖&＃xff0c;可适应多种工作环境&＃xff0c;并在不同任务中进行调节。此外&＃xff0c;柔性感知机器人的出现也让机器人从大规模、标准化走向小规模、非标准化的产线&＃xff0c;降低了使用门槛。由此&＃xff0c;达摩院预测柔性感知机器人将会是许多企业用来补足用工缺口的一种方式&＃xff1a;未来五年&＃xff0c;柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人&＃xff0c;成为产线上的主力设备&＃xff0c;并在服务机器人领域开始规模化应用。
趋势六 高精度医疗导航
人工智能与精准医疗深度融合&＃xff0c;助力诊疗精度与效率提升
在传统医学方法中&＃xff0c;如仅靠医生经验&＃xff0c;在疾病的早筛、诊断、治疗中都存在一定局限性&＃xff0c;而人工智能有望将医疗专家的经验和新的辅助诊断技术有机结合。
在早筛诊断阶段&＃xff0c;人工智能技术已被证明可与基因检测、靶向治疗、免疫治疗等新技术研究有效结合&＃xff0c;改变仅依赖医生经验的诊断模式&＃xff1a;据英美国家统计&＃xff0c;使用人工智能技术做乳腺癌的早期筛查&＃xff0c;阳性误诊率分别降低了 5.7%(美国)和 1.2%(英国)。
在治疗环节&＃xff0c;人工智能技术将改善传统癌症治疗方式&＃xff0c;对肿瘤的处理不再是简单的手术切除与否&＃xff0c;而是可以明确是否复发、转移&＃xff0c;能做到比肉眼看得更准&＃xff0c;让治疗过程透明简单。同样在预后环节&＃xff0c;人工智能技术也可实现基于临床数据指征的精确计算&＃xff0c;以指引预后&＃xff0c;降低风险。
在这些能力的加持下&＃xff0c;达摩院预测&＃xff0c;未来三年以人为中心的精准医疗将成为主要方向&＃xff0c;人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节&＃xff0c;成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。
趋势七 全域隐私计算
破解数据保护与流通两难&＃xff0c;隐私计算走向全域数据保护
在数字经济时代&＃xff0c;数据已成为核心生产要素&＃xff0c;在此背景下&＃xff0c;融合了密码学、 人工智能、芯片设计等学科&＃xff0c;以多方安全计算、差分隐私、 可信计算为代表技术的隐私计算必不可少。浙江大学教授、浙江大学网络空间安全学院院长任奎将隐私计算形容为&＃xff1a;“如果我们把互联网称为新时代的基础设施&＃xff0c;隐私计算就是可以解决大部分数据保护与安全利用难题的基础设施关键安全技术。”
但面对计算和通信领域的变革不断加快&＃xff0c;隐私计算将迎来三方面的突破&＃xff1a;
一、性能与效率的跨越式提升&＃xff0c;包含同态加密的算法突破&＃xff0c;降低加解密的算力需求、软硬一体的加速芯片等&＃xff1b;
二、隐私计算技术的白盒化&＃xff0c;提升技术的可解释性进而强化信任度&＃xff0c;通过开放集成能力&＃xff0c;降低跨技术、跨模型的集成壁垒&＃xff1b;
三、数据信托机构的出现&＃xff0c;作为可信第三方提供技术与运营&＃xff0c;加速组织间的数据共享。
如实现以上三点突破&＃xff0c;隐私计算就有望跨越到海量数据保护&＃xff0c;数据源将扩展到全域&＃xff0c;激发数字时代的新生产力。达摩院预计未来三年&＃xff0c;全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破&＃xff0c;或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。
趋势八 星地计算
卫星及地面一体化的通信与计算&＃xff0c;促进空天地海全面数字化
数字化需求的不断演变&＃xff0c;使通信不再只局限于服务人口密集的区域&＃xff0c;各种深空、海洋、沙漠等无人区也不容忽视&＃xff0c;仅基于地面网络和计算的数字化服务已无法有效满足需求。
而星地计算作为一种新兴的计算架构&＃xff0c;将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算&＃xff0c;通过空、天、地、海广覆盖的网络连接实现全息泛在的智能高速宽带通信和全域计算服务&＃xff0c;促进万物互联&＃xff0c;为各种极端场景带来新型应用的可能。阿里达摩院 XG 实验室负责人张铭对星地计算抱有很大期待&＃xff1a;“我们相信&＃xff0c;云计算、通信技术与卫星互联网组合在一起的星地计算&＃xff0c;在未来将成为全新一代的基础设施。”
由此&＃xff0c;达摩院预计未来三年&＃xff0c;低轨卫星数量会迎来爆发式增长&＃xff0c;卫星及其地面系统将成为新型计算节点。
趋势九 云网端融合
云网端融合形成新计算体系&＃xff0c;催生云上新物种
云计算在经历了基础设施云化和架构云原生化后&＃xff0c;如今正在迈向第三层变化&＃xff1a;云、网、端的协作关系发生变化&＃xff0c;走向云网端融合的新体系架构。
在新体系架构中&＃xff0c;云、网、端将各自分工&＃xff0c;更高效地促进新型应用的诞生&＃xff1a;云作为体系中的“脑”&＃xff0c;负责计算与数据处理&＃xff1b;网作为体系中的连接系统&＃xff0c;连接各种形态的云和端&＃xff1b;端作为体系中的交互界面&＃xff0c;大幅简化非必要的计算和数据资源。
达摩院预测在未来两年内&＃xff0c;将有大量的应用场景在云网端融合的体系运行&＃xff0c;伴随着更多依云而生的新型设备&＃xff0c;带来更极致、更丰富地用户体验。
趋势十 XR 互联网
XR 眼镜会成为重要交互界面&＃xff0c;带动下一代互联网发展
今年&＃xff0c;“元宇宙”、“Web 3”无疑是技术圈年度科技热词之一&＃xff0c;被许多人视作互联网的终极形态。而随着 VR、AR 为代表的虚拟现实技术产业化&＃xff0c;下一代的 XR 互联网将对数字时代产生巨大影响——以沉浸式体验为核心的 XR****(未来虚实融合)****互联网将迎爆发期。
达摩院指出&＃xff0c;XR 互联网将改变人与科技互动的方式&＃xff0c;包括娱乐、社交、工作、购物、教育、医疗等多种场景&＃xff1a;
一是模拟真实世界的时空&＃xff0c;解决真实世界远距移动的问题&＃xff0c;如远程教育、远程医疗、远程办公等&＃xff0c;克服地理空间的限制。
二是创造真实世界不存在的时空&＃xff0c;解决真实世界不完美的问题&＃xff0c;如游戏、社交等&＃xff0c;让用户能够重新建立自我认可&＃xff0c;并以接近真实世界的方式进行交互。
在此热潮下&＃xff0c;达摩院预计未来三年&＃xff0c;外形与重量接近普通眼镜的新一代 XR 眼镜将产生&＃xff0c;成为下一代互联网的关键入口。
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