百度研究院發布2023年十大科技趨勢，錨定「AI向實」：行業大模型生態初現，自動駕駛、AIGC、量子科技等智能化創新更加務實

      在如今這個高速變化、充滿未知的時代，如何探尋更加確定性的價值與方向?智能技術構筑起了如今科技變革的主線，但在可預見的未來 AI 技術將在具體哪些領域帶來更多驚喜?

  新年伊始，百度研究院發布「2023 年十大科技趨勢預測」，指明了「技術向實」的時代科技發展主線，闡述了三大維度下的十大具體趨勢：

  技術底座不斷夯實。深度學習平臺加大模型，構筑了堅實的產業智能化基座，會進一步加速產業智能化升級。數實融合，為技術底座的夯實提供了強大動力和廣闊市場空間。隱私計算，成為支撐數據安全治理和數據要素市場化發展的重要基石。

  AI 跨領域融合更加扎實。AI 技術的發展，為跨領域、跨學科融合創新帶來巨大的價值空間。以 Al for Science 為代表的跨領域融合創新，正在發展出完善的工具體系，從理念設想轉化為實際價值，推動科研范式的變革和新興產業的發展。AI 加持的機器人越來越多地應用于需要大量人力的工作場景，提高勞動生產率。

  智能化創新更加務實。基于堅實的智能化基座，一方面數字經濟與實體經濟加速融合，促進產業體系升級;另一方面 web 3.0、元宇宙、自動駕駛、AIGC、量子科技等新方向、新領域，將加速發展并落地。

  百度研究院 2023 年科技趨勢預測

  趨勢一：大模型生態——行業大模型生態初現，服務千行百業智能化升級

  AI 大模型正在向跨語言、跨任務、跨模態的技術方向演進，已成為當下 AI 技術發展的一個主要趨勢。依托深度學習平臺，大模型技術的效能不斷提升，具備了很強的通用性、泛化性、可解釋性，以及開發流程標準化程度高的優勢，能夠解決 AI 碎片化難題，持續降低 AI 開發與應用的門檻。

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  隨著大模型技術逐步成熟，訓練能力、核心算子庫和軟件平臺布局不斷完善，在航天、金融、能源等領域，「行業大模型」開始浮現，圍繞各行業需求，搭建 AI 基礎設施，推進「AI+ 行業」的應用創新。我們預測 2023 年行業大模型將覆蓋更多領域，逐漸形成生態，積極踐行「普惠 AI」，服務千行百業的智能化升級。

  趨勢二：數實融合——AI新型基礎設施建設需求增長，數字技術和實體經濟深度融合

  我國「十四五」規劃和 2030 年遠景目標綱要都強調大力發展數字經濟，為人工智能等數字技術帶來了強大創新動力和廣闊市場空間。當前，智算中心、深度學習平臺和大模型等 AI 新型基礎設施不斷夯實，加快推動人工智能產業化落地，滿足以制造業為主的實體經濟轉型需求;同時，我國龐大的制造業規模、豐富的應用場景和數據資源，非常有利于深度學習模型的迭代進化，技術與場景的融合，會催生出具有產業通用性的新產品新業態。

  AI 新型基礎設施建設，短期看，將會成為各地政 府發展數字經濟的重要抓手之一，對區域經濟發展和產業升級有明顯推動作用;中長期看，將促進數字技術和實體經濟深度融合，更好的賦能產業數字化轉型和智能化升級。

  趨勢三：虛實共生——Web 3.0技術打造新型網絡空間，元宇宙業態有望迎來顛 覆式創新

  人們正在構建一個內容豐富的虛擬世界，這個虛擬世界從平行于物理世界，逐漸發展到與物理世界緊密連接，未來有可能會實現彼此交互、融合和共生。預計2023年，得益于眾多關鍵數字技術的突破，這一趨勢將會加快。

  Web 3.0技術將會打造一個去中心化的，更加開放、公平和安全的新型網絡空間，用戶可以更安全的交換信息和價值;數字孿生和虛擬仿真、AI等技術融合，會在購物、制造、家居、城市等諸多場景，創造智能的數字孿生體;AIGC 將帶來全新的內容創作模式，廣泛運用到繪畫、文學甚至視頻制作等領域，大幅降低內容生產成本;結合 VR/AR 帶來的沉浸式體驗服務，5G 提供的大數據高速傳輸能力和豐富的元宇宙業態有望加速成型，在此之上的產品和服務模式，也可能會迎來新一輪的顛 覆式創新。

  趨勢四：自動駕駛——自動駕駛技術迎來新升級，推動智能汽車產業「揚帆遠航」

  隨著自動駕駛進入城市場景，無論是感知復雜環境、還是處理數據的難度都大大增加，傳統小模型無法滿足高 級別自動駕駛的要求。業界開始通過引入大模型技術，讓自動駕駛汽車有效擴充語義識別數據，大幅提升長尾問題解決效率，進一步增強自動駕駛感知泛化能力，適應更多出行場景。

  預計 2023 年，中國主要城市自動駕駛商業化落地將呈現運營范圍、車隊規模雙增長的趨勢，擁有自動駕駛技術的智能汽車的市場滲透率也將有新突破，智能汽車產業從此前的「試水試航」走向「揚帆遠航」。

  趨勢五：機器人——行業應用機器人落地加速，改變勞動力短缺困境

  伴隨全球老齡化加劇，未來各行業將面臨嚴重的勞動力短缺的問題。已經積極發展自動化技術，改變勞動力短缺困境。

  人工智能、大數據、云計算等關鍵技術的成熟，為自動化發展注入強大動力，特別是 AI 加持的各類機器人，將在實時感知、智能決策、優化控制等方面獲得更大提升，越來越多地應用于施工、開采、救災等需要大量人力的工作場景。此外，人形機器人產品將會在生活中扮演管家角色，承擔簡單的搬運、掃除、護理等工作，不僅提高勞動生產率，而且在一定程度上可以讓人擺脫繁重的體力勞動，使人們有更多時間享受美好生活。

  趨勢六：科學計算——AI技術成為重要科研輔助力量，改變多學科研究范式

  AI for Science 正受到越來越多的關注，AlphaFold 等模型的成功讓人們看到，人工智能技術對科學計算產生巨大影響，正在改變許多學科的研究范式。

  通過引入 AI 技術，研究者們開發了科學計算工具，解決傳統科學計算過于復雜而難以求解的問題，提升系統建模分析能力。相信未來會有更多功能強大的科學計算工具出現，推動 AI 技術成為重要的科研輔助力量，在物理、化學、生物、材料學等基礎科學及藥物研發等應用領域體現自身的獨特價值。

  趨勢七：量子計算 —— 量子計算核心技術持續突破，產業化進程加速

  過去一年，量子計算技術已在軟硬件、應用和網絡等關鍵技術方向實現新一輪突破。預計 2023 年，多種技術路線的量子芯片性能指標將持續提升，云原生量子計算平臺將提供更強大、更豐富、更專業的服務，易用性大幅提升，開發門檻進一步降低，量子設備將在多個應用場景中展現出優勢，在人工智能、材料模擬、金融科技、生物制藥等方向誕生更多具備實際應用價值的量子算法;隨著量子計算硬件性能與量子算法的不斷提升，量子軟硬一體化方案的價值與需求將會更加凸顯。

  公眾對量子信息科學的關注將會不斷增強，有關量子科普與教育將產生更加廣泛與迫切的需求，借助量子計算平臺加速形成繁榮的量子計算產業生態，政產學研用多方協同和資源匯聚會進一步深化。

  趨勢八：隱私計算 —— 隱私計算平臺實現數據互聯互通，兼顧價值創造和安全可信

  數據安全治理和數據要素市場化的重要性和緊迫性日漸上升，隱私計算技術進入快速發展階段，金融、通信、醫療、互聯網等領域有越來越多的機構開始自建隱私計算平臺，應用場景不斷拓展和深化，推進各家隱私計算平臺的互聯互通逐漸成為行業新趨勢。

  在此背景下，「橫縱交織」的可信數據流通網絡初步呈現。可以預見，借助不斷發展壯大的數據流通網絡，未來幾年隱私計算技術的應用場景將會不斷推陳出新，隱私計算平臺也會在多個行業成為支撐數據安全治理和數據要素市場化發展的重要基石，有助于塑造兼顧價值創造和安全可信的數據產業。

  趨勢九：科技倫 理—— 可解釋 AI 技術推進「人機互信」，可信可控技術能力成企業全新競爭優勢

  人工智能等技術的快速發展，帶來了新的社會倫 理問題與風險，引起世界各國的關注。我國政 府今年出臺《關于加強科技倫 理治理的意見》，向聯合國提交《關于加強人工智能倫 理治理的立場文件》，積極倡導「以人為本、智能向善」原則，確保人工智能安全、可靠、可控。

  科技企業和科學家也在積極探索可解釋 AI 技術，嘗試在價值對齊的背景下促進有效的人機交流，讓 AI 理解人類意圖，降低算法的「黑箱風險」，實現更有預見性的AI治理。好的技術不僅關注結果，更要關注過程，我們預測，未來在一個高度智能化和數字化的社會，具備可信可控的 AI 技術能力，將成為企業新的競爭優勢。

  趨勢十：科技可持續發展 —— 側重綠色低碳和可持續發展能力，邊緣計算和計算正實現關鍵突破

  近年來，在可持續發展理念的影響下，促進節能減排和降本增效已成為新技術的重要演進方向。其中，邊緣計算兼顧了計算的實時性和彈性，能夠減少數據的傳輸，節約巨大的數據傳輸和能源成本，未來邊緣計算與 5G、AI等技術協同，將助力低碳經濟的發展。計算正在從計算理論、架構、系統等多個層面提升現有算力規模、降低算力成本、提高算力利用效率。

  我們預測未來會有更多側重綠色低碳和可持續發展能力的新技術突破，其落地應用將有望緩解環保、健康、能源和材料等問題，提升人類生存環境的質量。