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//baai.org/l/Frontiers2021

本報告總結2021年人工智能前沿科技主要趨勢如下：

1. 信息模型、具身模型和腦模擬機器人的結合將誕生超級人工智能。

2. 系統研究超大規模智能模型發展和影響的新興領域已經形成，超大規模預訓練模型研發競賽進入白熱化階段，多模態預訓練模型成為下一個大模型重點發展領域。

3. Transformer成為計算機視覺領域的重要網絡架構，并開始向強化學習、圖神經網絡等領域滲透。

4. 加速方法創新提升了超大參數規模模型的訓練效率，催生更大規模參數的巨型模型。

5. Prompt Tuning成為自然語言處理領域預訓練語言模型新型訓練范式，預訓練語言模型發展的新路線是提升訓練和推理的效率。

6. 遮蓋圖像建模、非Transformer架構、神經輻射場等技術快速發展，成為計算機視覺的熱點研究領域；脈沖視覺領域發展，將開辟機器視覺新路線

7. 生物神經元與芯片結合成為類腦芯片的研究熱點。

8. 高性能、低能耗AI芯片不斷涌現的同時，由AI輔助設計成為芯片發展新趨勢；存算一體AI芯片設計、應用步伐加快。

9. Web模型成為新型信息搜索范式的核心支撐，預訓練語言模型助力信息檢索性能提升。

10. 借鑒腦神經和認知科學研究成為啟發類腦智能研究的重要來源。

11. 無線高帶寬、微創、結合AI算法等成為腦機接口的發展重點。

12. 傳統科研領域成為人工智能發展的“新戰場”，人工智能在輔助基礎和應用科學研究的同時，也提升了智能產品和服務的性能。

13. 強化學習環境成為發展泛化性更強、適應復雜環境智能體的重要支撐，而提升訓練效率成為強化學習領域的研究重點。

14. 因果推斷在經濟學、社會學研究中實現突破。

15. 基于超大規模預訓練模型的平臺和系統成為研發機構和企業的發展思路。

16. 面向更為復雜任務和需求的基準測試和數據集不斷涌現。

17. AI為人類科學家提供領域數據集，助力基礎科學研究。

18. AI算力成為超算性能比拼的“新擂臺”。

本報告總結2021年人工智能產業主要趨勢如下：

1. 智能醫療賽道持續火熱，各大醫療AI企業紛紛沖刺IPO，“燒錢”成為今年這一賽道最鮮明的標簽。
2. 國家開始逐步發放各類醫療影像AI軟件三類證，為醫療影像的發展提供了契機。
3. 資本助力下，新興AI創企、互聯網科技巨頭和傳統藥企在AI制藥領域百花齊放。
4. 2021年被業界公認為數字療法產業元年，一批數字療法企業嶄露頭角。
5. 醫保的推進可為手術機器人打開市場，全民可用的時代或可指日可待。
6. 腦機接口不再只是“意念打字”的融資噱頭，逐漸從實驗室走向臨床實踐，從科幻照進了現實。
7. 自動駕駛行業迎來新的投融資熱潮，2021年是十年來自動駕駛賽道資本熱度最高的一年。
8. 今年，國內大批Robotaxi企業已進入車隊測試及服務試運營的階段，未來行業的競爭核心也將會轉向運營規模與測試里程的比拼。
9. 乘用場景以外，物流、港口、礦區、城市環衛等細分場景成為自動駕駛落地新風口。
10. 今年，國內外激光雷達企業也得到了資本市場大力支持。新舊車企紛紛表示，其新車將首次搭載激光雷達，引發激光雷達量產落地的新紀元。
11. 計算機視覺，在技術成熟度、商業化進程、市場增長速度、投融資熱度等方面，是人工智能產業當前熱門的發展賽道。2021年，我國計算機視覺產業快速發展，企業加快上市步伐，爭奪“視覺AI第一股”。
12. 隨著AI芯片技術的不斷發展，芯片制程不斷優化，工藝逐步提升，AI芯片功能的細分程度進一步提升，形成異構形態的計算格局。
13. 高效、節能成為AI芯片發展的長期目標。追求在提升算力的前提下降低功耗，是近年來企業關注的重點。
14. GPU依然是AI芯片企業研發關注的重點方向。GPU性能較高，且兼具計算的靈活性，適用于構建大規模的AI計算集群，在研發超大規模AI模型方面具有應用前景。

剛剛，阿里巴巴達摩院發布2021十大科技趨勢，這是達摩院成立三年以來第三次發布年度科技趨勢。 2020年是不平凡的一年，經歷疫情的洗禮，許多行業重啟向上而生的螺旋，但疫情并未阻擋科技前進的腳步，量子計算、基礎材料、生物醫療等領域的一系列重大科技突破紛至沓來。 后疫情時代，基礎技術及科技產業將如何發展，達摩院為科技行業提供了全新預測。

趨勢一 以氮化鎵、碳化硅為代表的 第三代半導體迎來應用大爆發

以氮化鎵（GaN）和碳化硅（SiC）為代表的第三代半導體，具備耐高溫、耐高壓、高頻率、大功率、抗輻射等優異特性，但受工藝、成本等因素限制，多年來僅限于小范圍應用。 近年來，隨著材料生長、器件制備等技術的不斷突破，第三代半導體的性價比優勢逐漸顯現，并正在打開應用市場：SiC元件已用作汽車逆變器，GaN快速充電器也大量上市。 未來五年，基于第三代半導體材料的電子器件將廣泛應用于5G基站、新能源汽車、特高壓、數據中心等場景。

趨勢二 后“量子霸權”時代 量子糾錯和實用優勢成核心命題

2020年為后“量子霸權”元年，世界對量子計算的投入持續上漲，技術和生態蓬勃發展，多個平臺異彩繽紛。 這一潮流將在2021年繼續推高社會的關注和期待，量子計算的研究需要證明自身的實用價值；業界需要聚焦“后霸權”時代的使命：協同創新，解決眾多的科學和工程難題，為早日到達量子糾錯和實用優勢兩座里程碑鋪路奠基。

趨勢三 碳基技術突破加速柔性電子發展

柔性電子是指經扭曲、折疊、拉伸等形狀變化后仍保持原有性能的電子設備，可用作可穿戴設備、電子皮膚、柔性顯示屏等。 柔性電子發展的主要瓶頸在于材料——目前的柔性材料，或者“柔性”不足容易失效，或者電性能遠不如“硬質”硅基電子。 近年來，碳基材料的技術突破為柔性電子提供了更好的材料選擇：碳納米管這一碳基柔性材料的質量已可滿足大規模集成電路的制備要求，且在此材料上制備的電路性能超過同尺寸下的硅基電路；而另一碳基柔性材料石墨烯的大面積制備也已實現。

趨勢四 AI提升藥物及疫苗研發效率

AI已廣泛應用于醫療影像、病歷管理等輔助診斷場景，但AI在疫苗研發及藥物臨床研究的應用依舊處于探索階段。 隨著新型AI算法的迭代及算力的突破，AI將有效解決疫苗/藥物研發周期長、成本高等難題，例如提升化合物篩選、建立疾病模型、發現新靶點、先導化合物發現及先導藥物優化等環節的效率。 AI與疫苗、藥物臨床研究的結合可以減少重復勞動與時間消耗，提升研發效率，極大地推動醫療服務和藥物的普惠化。

趨勢五 腦機接口幫助人類超越生物學極限

腦機接口是新一代人機交互和人機混合智能的關鍵核心技術。腦機接口對神經工程的發展起到了重要支撐與推動作用，幫助人類從更高維度空間進一步解析人類大腦的工作原理。 腦機接口這一新技術領域，探索性地將大腦與外部設備進行通信，并借由腦力意念控制機器。例如在控制機械臂等方面幫助提升應用精度，將為神智清醒、思維健全，但口不能言、手不能動的患者提供精準康復服務。

趨勢六 數據處理實現“自治與自我進化”

隨著云計算的發展、數據規模持續指數級增長，傳統數據處理面臨存儲成本高、集群管理復雜、計算任務多樣性等巨大挑戰；面對海量暴增的數據規模以及復雜多元的處理場景，人工管理和系統調優捉襟見肘。 因此，通過智能化方法實現數據管理系統的自動優化，成為未來數據處理發展的必然選擇。 人工智能和機器學習手段逐漸被廣泛應用于智能化的冷熱數據分層、異常檢測、智能建模、資源調動、參數調優、壓測生成、索引推薦等領域，有效降低數據計算、處理、存儲、運維的管理成本，實現數據管理系統的“自治與自我進化”。

趨勢七 云原生重塑IT技術體系

在傳統IT開發環境里，產品開發上線周期長、研發效能不高，云原生架構充分利用了云計算的分布式、可擴展和靈活的特性，更高效地應用和管理異構硬件和環境下的各類云計算資源。通過方法論工具集、最佳實踐和產品技術，開發人員可專注于應用開發過程本身。 未來，芯片、開發平臺、應用軟件乃至計算機等將誕生于云上，可將網絡、服務器、操作系統等基礎架構層高度抽象化，降低計算成本、提升迭代效率，大幅降低云計算使用門檻、拓展技術應用邊界。

趨勢八 農業邁入數據智能時代

傳統農業產業發展存在土地資源利用率低和從生產到零售鏈路脫節等瓶頸問題。以物聯網、人工智能、云計算等為代表的數字技術正在與農業產業深度融合，打通農業產業的全鏈路流程。 結合新一代傳感器技術，農田地面數據信息得以實時獲取和感知，并依靠大數據分析與人工智能技術快速處理海量領域農業數據，實現農作物監測、精細化育種和環境資源按需分配。 同時，通過5G、物聯網、區塊鏈等技術的應用，確保農產品物流運輸中的可控和可追溯，保障農產品整體供應鏈流程的安全可靠。農業將告別“靠天”吃飯，進入智慧農業時代。

趨勢九 工業互聯網從單點智能走向全局智能

受實施成本和復雜度較高、供給側數據難以打通、整體生態不夠完善等因素限制，目前的工業智能仍以解決碎片化需求為主。 疫情中數字經濟所展現出來的韌性，讓企業更加重視工業智能的價值，加之數字技術的進步普及、新基建的投資拉動，這些因素將共同推動工業智能從單點智能快速躍遷到全局智能。 特別是汽車、消費電子、品牌服飾、鋼鐵、水泥、化工等具備良好信息化基礎的制造業，貫穿供應鏈、生產、資產、物流、銷售等各環節在內的企業生產決策閉環的全局智能化應用，將大規模涌現。

趨勢十 智慧運營中心成為未來城市標配

在過去十年時間里，智慧城市借助數字化手段切實提升了城市治理水平。但在新冠疫情防控中，一些所謂的智慧城市集中暴露問題，特別是由于“重建設輕運營”所導致的業務應用不足。 在此背景下，城市管理者希望通過運營中心盤活數據資源，推動治理與服務的全局化、精細化和實時化。 而AIoT技術的日漸成熟和普及、空間計算技術的進步，將進一步提升運營中心的智慧化水平，在數字孿生基礎上把城市作為統一系統并提供整體智慧治理能力，進而成為未來城市的數字基礎設施。