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问题

阿里巴巴达摩院发布 2022 十大科技趋势，今年的趋势预测有哪些亮点？

回答
达摩院2022十大科技趋势：洞察未来，重塑可能

每年一度的阿里巴巴达摩院科技趋势预测，无疑是科技界的一场盛事，它不仅是对当下技术发展脉络的梳理，更是对未来发展方向的深度洞察。2022年的十大科技趋势，更是承载着我们在经历了一系列全球性挑战后，对科技如何赋能社会、重塑人类生活方式的期许。今年的预测，亮点纷呈，既有对已然成为主流的技术进行更深层次的挖掘，也有对那些正蓄势待发、可能颠覆现有格局的新兴力量的关注。

1. 科学智能：AI与科学研究的深度融合，加速探索未知

如果说过去AI更多地被应用于优化业务流程和提升效率，那么2022年的趋势则指向了AI在基础科学领域的“硬核”应用。“科学智能”（Science Intelligence）的提出，标志着AI不再仅仅是工具，而是成为科学家们探索未知世界、解决复杂科学问题的得力伙伴。

亮点解读：
加速发现与验证： 无论是新材料的研发、药物分子的筛选，还是宇宙奥秘的探索，AI都能通过海量数据的分析、模拟和预测，极大地缩短研究周期，提高发现的效率。比如，在蛋白质结构预测领域，AI已经取得了突破性的进展，为生命科学研究带来了新的可能。
驱动科学范式变革： 传统的科学研究往往依赖于假说驱动和实验验证。而科学智能则可能开启“数据驱动”的新范式，AI能够从数据中发现新的规律和模式，甚至提出新的科学假说，从而驱动科学研究的范式转变。
解决“算力瓶颈”： 许多前沿科学研究面临着巨大的算力需求。科学智能通过高效的算法和优化的模型，能够更有效地利用现有算力，甚至在一定程度上缓解算力瓶颈，让更多科学家有机会进行复杂的模拟和分析。

2. 零碳科技：应对气候变化，刻不容缓的绿色革命

气候变化已成为全球共识，而科技在其中扮演的角色至关重要。2022年，达摩院将“零碳科技”置于重要位置，强调了技术在实现碳中和目标过程中的关键作用。

亮点解读：
多元化能源解决方案： 这不仅包括对太阳能、风能等可再生能源的进一步优化和利用，更涵盖了如氢能、储能技术、碳捕获与利用（CCUS）等更具潜力的解决方案。AI在能源管理、电网调度、新能源预测等方面也能发挥巨大作用，提升能源利用效率。
工业生产的绿色转型： 传统工业是碳排放大户。零碳科技意味着通过工艺革新、材料替代、生产流程智能化等方式，实现工业生产的低碳化甚至零碳化。这需要跨学科的合作和大量的技术创新。
生活方式的数字化赋能： 消费者层面的低碳行为，如绿色出行、智能家居、循环经济等，也需要科技的支持。数字化平台和工具可以帮助人们更好地管理自己的碳足迹，并鼓励更可持续的生活方式。

3. 韧性城市：应对不确定性，构筑城市生命线

经历过疫情的冲击，城市作为人类社会运行的核心载体，其“韧性”——即应对危机、快速恢复和持续运转的能力——显得尤为重要。

亮点解读：
数字化基础设施升级： 智慧交通、智能安防、应急管理系统等数字化基础设施的建设，能够提升城市应对突发事件的反应速度和协调能力。例如，利用大数据和AI进行城市交通流量预测和调度，可以缓解拥堵，提高应急车辆通行效率。
弹性供应链构建： 城市运行高度依赖于复杂的供应链。通过区块链、物联网等技术，构建更加透明、可追溯、有弹性的供应链，能够更好地应对全球性危机对物资供应的影响。
社区数字化与精细化治理： 城市治理的触角需要延伸到社区层面。通过数字技术赋能社区管理，可以提升社区的自我组织能力和互助能力，在危机时刻发挥更大的作用。

4. 算力网络：从“云”到“边”，构建泛在智能连接

随着物联网设备的爆炸式增长以及对实时性、低延迟的需求日益提升，传统的云计算模式面临挑战。算力网络的提出，预示着计算能力将更加分散和泛在。

亮点解读：
云边协同的新架构： 将一部分计算能力下沉到“边缘”，靠近数据源，可以大大降低延迟，提升响应速度，这对于自动驾驶、工业自动化、AR/VR等应用至关重要。
万物互联的算力基石： 算力网络将为海量的设备提供统一的算力服务，让“万物互联”真正实现“万物皆智能”。这需要高效的网络传输、灵活的算力调度以及强大的安全保障。
服务化与平台化： 算力将不再是孤立的资源，而是通过网络进行连接和调度，形成一个泛在的算力服务平台。用户可以根据需求按需获取算力，降低了应用开发的门槛。

5. 自动驾驶：技术成熟驱动商业落地，重塑出行与物流

自动驾驶技术早已不是新鲜话题，但2022年的趋势预测将其定位为“技术成熟驱动商业落地”，意味着这项技术正从实验室走向现实，对交通出行和物流行业产生深远影响。

亮点解读：
从L2向L3/L4的跨越： 自动驾驶技术正在逐步突破瓶颈，实现更高级别的自动驾驶。这需要更强大的感知系统、更精准的定位技术、更可靠的决策算法以及更完善的法规和基础设施支持。
物流与商用场景先行： 相较于C端市场，自动驾驶在物流配送、港口运输、矿山作业等B端商业场景的落地速度可能更快，因为这些场景更加封闭，风险可控，且商业价值更为明确。
与智慧城市深度融合： 自动驾驶的推广需要智慧城市的支撑，包括智能交通信号灯、高精地图、车路协同等。反过来，自动驾驶也将进一步推动智慧城市的建设。

6. 混合式AI：融合符号主义与连接主义，打造更“懂”AI

人工智能领域一直存在两种主流范式：基于规则和逻辑的符号主义（Symbolic AI），以及基于数据和学习的连接主义（Connectionism，即深度学习）。2022年的趋势预测强调了“混合式AI”（Hybrid AI）的重要性，即结合两者的优势，构建更强大、更灵活的AI系统。

亮点解读：
弥补深度学习的“黑箱”问题： 深度学习虽然强大，但其决策过程 often 缺乏可解释性。符号主义的引入可以为AI提供逻辑推理能力，使其决策过程更加透明，也更易于被人类理解和信任。
提升AI的泛化能力与推理能力： 纯粹的连接主义AI在面对未见过的情况时，泛化能力可能受限。结合符号推理，AI可以更好地进行因果推断和常识性推理，从而在复杂环境中做出更鲁棒的判断。
更高效的知识学习与迁移： 混合式AI有望实现更高效的知识学习和迁移，让AI在学习新任务时，能够更好地利用已有的知识和逻辑，减少对大量标注数据的依赖。

7. 数字孪生：虚实共生，驱动决策与运营的优化

数字孪生（Digital Twin）的概念正在从制造领域渗透到更多行业，构建物理世界的虚拟映射，实现虚实联动。

亮点解读：
贯穿产品全生命周期： 从设计、制造、运行到维护，数字孪生可以为产品提供全生命周期的数字化支撑。例如，在航空发动机领域，通过数字孪生可以实时监测发动机的运行状态，预测故障，优化维护计划。
驱动城市与产业的精细化管理： 城市数字孪生可以用于交通模拟、环境监测、应急管理等；工厂数字孪生可以用于生产流程优化、设备故障预警；医疗数字孪生可以用于疾病诊断和手术模拟。
增强人机交互与协同： 通过数字孪生，人类可以以更直观、更沉浸的方式与复杂的物理系统进行交互，提高工作效率和决策质量。

8. 机器生成内容（AIGC）：创作边界的拓展，内容生态的重塑

以大语言模型为代表的AIGC技术，在2022年展现出了惊人的创造力，能够自动生成文本、图像、音乐甚至代码。

亮点解读：
提升内容生产效率： AIGC能够极大地提高内容生产的效率，例如自动生成新闻报道、营销文案、社交媒体内容，甚至辅助设计海报和宣传片。
降低创作门槛，激发个体创造力： 即使没有专业技能的人，也能借助AIGC工具创作出令人惊艳的作品，进一步 democratize 了内容创作。
驱动新的商业模式与内容形态： AIGC将催生新的内容创作模式和商业变现方式，例如个性化内容定制、AI驱动的虚拟主播等，可能重塑现有的内容生态。

9. 隐私计算：在保护数据价值的同时，实现数据可用

随着数据成为新的生产要素，如何在保护用户隐私的前提下，释放数据的价值，成为重要的技术挑战。隐私计算（Privacy Computing）正是解决这一问题的关键。

亮点解读：
可信计算与安全多方协作： 隐私计算技术，如联邦学习、同态加密、多方安全计算等，能够在不泄露原始数据的情况下，实现数据的联合分析和应用。
驱动数据合规与安全发展： 在日益严格的数据隐私法规下，隐私计算能够帮助企业合规地使用数据，同时保障用户的合法权益。
赋能金融、医疗等高敏感行业： 在金融风控、医疗数据分析等对数据隐私要求极高的领域，隐私计算能够打破数据孤岛，促进行业创新。

10. 脑机接口：人机交互的新范式，探索生命边界

脑机接口（BrainComputer Interface, BCI）技术，通过直接建立大脑与外部设备的连接，为人机交互带来了颠覆性的想象。

亮点解读：
医疗康复与辅助： 在辅助残障人士恢复运动能力、交流能力等方面，脑机接口已经展现出巨大的潜力。例如，帮助瘫痪患者通过意念控制假肢或电脑。
增强人类感知与认知能力： 长期来看，脑机接口有望进一步增强人类的感知和认知能力，例如实现更直接、更高效的信息获取和学习方式。
伦理与社会影响的审慎考量： 脑机接口技术的发展也伴随着深刻的伦理和社会挑战，需要技术、法律、伦理等多方面共同参与，审慎推进。

总结：

回顾达摩院2022年的十大科技趋势，我们可以清晰地看到，技术的发展正朝着更加智能、绿色、韧性、融合的方向迈进。这些趋势不仅是技术本身的演进，更是对人类社会未来发展方向的深刻预示。从加速科学发现到应对气候变化，从重塑城市运行到拓展生命边界，科技的力量正在以前所未有的广度和深度，改变着我们的世界。作为科技的观察者和参与者，理解并拥抱这些趋势，将是我们在不确定时代中把握机遇、创造未来的关键。

网友意见

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在写今年的十大科技趋势前，需要先带大家读读前几年的预测趋势。

许多方向的研究早有踪迹可寻，科研并非一蹴而就，在几年的技术积累中寻求突破，最后实现商用的趋势才是事物发展的客观规律。

一、AI for Science

Alpha Fold 2[1] 是 2021年绕不开的 AI 成果， AlphaFold 2 能很好地预判蛋白质与分子结合的概率，为我们展示了人工智能驱动生物学研究的无限潜力；

Science[2] 发表了 MIT 开发的一种通过 AI machine learning 开发的基于人类自然语言的算法，该算法可以计算包膜病毒的膜蛋白对免疫反应发生的突变进化。

研究将这种算法应用于3种包膜病毒的膜蛋白，包括SARS-CoV-2的S蛋白，HIV的Env和流感病毒的HA得逃逸突变过程，发现这种算法可以准确预测病毒免疫逃逸模式。研究提示自然语言算法可以用于预测病毒的进化方向。[3]

如何评价 AI 仅用 5.4 秒就能设计出和文献相同的化学反应途径，堪称化学界「AlphaGo」？

Chematica[4] 程序用于自主设计合成途径，以达到八种结构不同的目标，包括七种具有商业价值的生物活性物质和一种天然产物。所有这些计算机规划的路线都在实验室中成功执行，与以前的方法相比，显着提高了产量并节省了成本，提供了专利路线的替代方案，或生产以前未合成的目标。

二、全域隐私计算

数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。

随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。

我们享受到了数据共享的红利，从淘宝推荐到今日头条，从抖音到社交媒体，基层的健康码、人脸识别、智能语音输入法等，如果我们不需要这部分隐私，那这些便利即唾手可得。

2021年发布了《数据安全法》、《个人隐私保护法》等法律法规强调数据安全重要性。

数据明文传输等于夜里在马路裸奔，就像是一盏灯在等扑火的飞蛾。

另一方面，数据存储到数据中心也并非安全。如何看待北美餐饮外卖平台 chowbus 于 2020 年 10 月 5 日发生的数据库泄露事件？，CSDN用户数据库泄露一事中最令你震惊的是什么？

数据的复制成本相较于其价值而言几乎为0，且被窃取后很难发掘和溯源，因此每一次数据泄露都将置数百万用户于危险中。

数字经济时代的特点之一便是将数据视作关键的生产要素，并通过跨领域、跨行业、跨地域的机构间数据流通释放要素价值。但是数据流通的安全风险高，且如何确保数据流通过程的安全合法合规尚需讨论[5]。

媒体预测 2022 年互联网 10 大关键词，反垄断、互联互通、数据安全等入选，你认同吗？

在各省的健康码中，广东的粤康码很有特色。在符合内地和澳门两地个人隐私保护相关法规（两地的个人数据不能直接跨境传输互换）的情况下，粤康码利用区块链和隐私计算技术，与澳门健康码实现了跨境互认，让“应用跨境而数据不跨境”成为现实，从而形成了一种通用型的数字身份验证新模式。[6]

一直会有人疑惑，为什么全国不统一健康码，实现信息互联互通？

事实上，收集数据本身是受辖地管控的，在本省内部的数据可以明文共享，便易操作，然而在跨行政、地域的协作中，如何保证本省信息不受泄露的同时又能确认两地的同一个人的行踪成为难题，而这种问题不仅是技术层面，也有政策合规方面的考虑。

隐私集合求交（Private Set Intersection）作为一种隐私计算技术，能用于在多组织在不暴露每家厂商独有的样本计算前，找到多家共有的数据样本。此外，基于同态加密、多方安全计算等技术的隐私技术在此处不再过多赘述。

借用“十四五”国家信息化规划 [7] 的一段话：

深化公共数据资源开发利用。
建设区域数据共享开放、政企数据融合应用等数据流通共性设施平台。
推动区块链、安全多方计算、联邦学习等技术模式在数据流通中的创新利用。


三、大小模型协同进化、云网端融合

天下大事分久必合，合久必分。超大模型的军备竞赛结果表明其极低的边界收益，数量级增长的模型大小很难取得对应的性能提升，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。

基于此，知识蒸馏、模型压缩成为部署在边端算力的必经之路。

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。

知识在云端大模型的脑中，行动和感知在小模型的边缘端内，形成云边端融合、大小模型协同进化。

感谢知友 @Carence 的补充，阿里云 XG 实验室针对云网端融合进行研究，依托云平台以及遍布全球的云数据中心、云网络和边缘节点，为海量的 5G 终端设备，提供极致的高性能、低延时、高可靠的计算和存储资源，为 5G 应用落地提供有利条件。

在“十四五”国家信息化规划中也针对 5G 创新应用工程，加快“5G+工业互联网”的融合创新发展和先导应用，推进5G在能源、交通、运输、医疗、邮政快递等垂直行业开发利用与应用推广。

四、星地计算

基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。

自滴滴事件以来，即便是作为普通吃瓜群众的我们也意识到高精度道路数据和轨迹数据也是严重危害国家安全的潜在威胁。此外，GPS 等系统话语权的独断让我们更加需要自主可控的通信系统。

北斗星是自远古时起人们用来辨识方位的依据。司南是中国古代发明的世界上最早的导航装置，两者结合既彰显了中国古代科学技术成就，又象征着卫星导航系统星地一体，为人们提供定位、导航、授时服务的行业特点，同时还寓意着中国自主卫星导航系统的名字—北斗。[8]

北斗卫星导航系统的完善补齐了我国自主可控的移动通信短板，在交通运输、地震预报、气象测报、国土测绘、国土资源、科学研究与教育等多个领域为用户提供基本服务，提供米级、分米级、厘米级的定位导航和后处理毫米级的精密定位服务。

“十四五”国家信息化规划中也提及：

打造空天信息网枢纽。基于北斗系统、卫星通信网络和遥感卫星加快建设空天信息网络，加快北斗智能终端部署，强化沙漠、草原、湿地、河湖、森林、耕地等关键生态节点的遥感监测和应急保障服务能力

信息优势在互联网时代属于压倒性的优势，比别人看到地更多，就能做出更正确的决策。


五、硅光芯片、柔性感知机器人

芯片是今年最火热的话题之一。在你心目中，2021 年芯片领域最具代表性的热门事件有哪些？ 知乎芯片话题优秀答主 @温戈 总结了今年芯片领域的热门事件，给感兴趣的朋友作补充材料。

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。

柔性材料的发展历程红红火火，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。

此外，什么是「折叠屏」，当前使用的「折叠屏」技术有哪些硬伤，发展前景如何？

另一个柔性材料的应用场景是折叠屏，近几年折叠屏手机展现了极大的使用潜力，无论是 三星Galaxy Z系列、OPPO Find N还是 HUAWEI P50 Pocket，都展现出折叠屏手机从尝鲜到常用的趋势。


六、绿色能源、高精度医疗导航

这两条归根到底是提升数据资源开发利用水平。

“十四五”国家信息化规划中也提及：

加快各行业各领域数据全过程应用。支持构建农业、工业、商业、教育、医疗、安防、自然资源、水利、城市管理、公共资源交易、审判执行等领域规范化数据开发利用的场景，提升数据资源价值。
健全适应数据要素特点、推动数字经济有序发展的税收征收管理制度，鼓励专业化大数据服务企业发展。优化统计生产方式，促进政府统计与大数据深度融合。

以数字化赋能“生产、生活、生态”，加速数字化推动农业、制造业、服务业等产业的智慧绿色增长。以数字化引领绿色化，以绿色化带动数字化。大力发展数字和绿色的融合新技术和产业体系，打造高质量发展的新动能。

额外提一句，绿色能源的开发助力碳达峰、碳中和目标实现可不只是一句空话。有机会的话会再合适的回答下面再聊聊这个问题，此处先按下不表。

人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。
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。

七、XR 互联网

XR 互联网换个流行点的说法就是元宇宙。达摩院的推语是：XR互联网将重塑数字应用形态，变革娱乐、社交、工作、购物、教育、医疗等场景交互方式。元宇宙的爆火显然非常莫名其妙，在 Facebook 改名为 Meta 后也没有看到震撼性的产品，反倒是跟风严重。

但是这并不意味着这项技术是谎言，技术是在试错中成长，在失败中积累的。之前和 @Serendipity 聊强人工智能时说过这句话：理解生命的意义和全知全能，对于现在的技术来说还太早，得等到下次浪潮再说。

同理，对于元宇宙的相关技术而言还尚待融合和创新，元宇宙技术对于现在的人类来说还为时尚早......


最后，感谢你能看我碎碎念到最后，欢迎点赞和关注 @lokinko

参考

  1. ^Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2
  2. ^《Learning the language of viral evolution and escape》 https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.abd7331
  3. ^博主：@子陵在听歌 的资讯分享 https://weibo.com/u/1251560221
  4. ^《Efficient Syntheses of Diverse, Medicinally Relevant Targets Planned by Computer and Executed in the Laboratory》 https://www.cell.com/chem/fulltext/S2451-9294(18)30063-9
  5. ^ 《隐私计算白皮书》- 隐私计算联盟
  6. ^ 《元宇宙》于佳宁 何超
  7. ^“十四五”国家信息化规划 http://www.cac.gov.cn/2021-12/27/c_1642205314518676.htm
  8. ^ 百度百科-《北斗卫星导航系统》

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