【小哈划重点：大模型技术正深入到行业需求之中。尤其在航天、金融、能源等领域，“行业大模型”开始浮现，且以AI基础设施之姿，推进“AI+行业”的应用创新。】
1月5日，百度研究院2023年科技趋势预测如约而至。连续4年发布，百度研究院看到了什么？
“我们欣喜地看到，‘技术向实’正在发生。”百度首席技术官、百度研究院院长王海峰在序言中写道。驱动科技和产业变革的核心技术往往具有很强的通用性，而当其具备了标准化、自动化和模块化的工业大生产特征后，作为基础设施的价值会变得越来越“实”。
他认为，在“向实”的过程中，技术的应用门槛不断降低、应用效果不断增强，最终支撑起产业升级并促进社会进步。
看到人工智能（AI）技术在各领域“大显身手”的价值空间，中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长张亚勤对该科技趋势预测写下了这样的荐语：“AI正在成为交叉学科与跨领域研究中技术发展的通用变量，‘+AI’已成为最令人激动的研究方向之一。”
沿着“AI向实”的脉络，百度研究院给出了2023年十大科技趋势预测。
趋势一：大模型生态
行业大模型生态初现。
在AI大模型持续火了几年后，各方始终关注着它的进化态势。
百度研究院认为，依托深度学习平台，大模型技术的效能不断提升，已经具备了很强的通用性、泛化性和可解释性，能够解决AI碎片化难题，降低AI开发与应用的门槛。
接下来呢？百度研究院提出，大模型技术正深入到行业需求之中。尤其在航天、金融、能源等领域，“行业大模型”开始浮现，且以AI基础设施之姿，推进“AI+行业”的应用创新。
百度研究院预测，2023年行业大模型将覆盖更多领域，并逐渐形成生态。自此，“普惠AI”将不再是一个口号，而是将真正服务千行百业的智能化升级。
趋势二：数实融合
AI新型基础设施建设需求增长。
疫后复苏的2023年，数字经济一马当先。百度研究院认为，数字经济的高质量发展，绕不开“数实融合”。
一方面，智算中心、深度学习平台和大模型等AI新型基础设施加快推动AI技术落地，满足以制造业为主的实体经济转型需求；另一方面，我国庞大的制造业规模、丰富的应用场景和海量的数据资源，非常有利于AI模型的迭代进化、技术与场景的融合，将催生出具有产业通用性的新产品、新业态。
他们预测，AI新型基础设施建设，短期将成为各地政府发展数字经济的重要抓手之一；中长期则将促进数字技术和实体经济深度融合。
趋势三：虚实共生
虚拟现实技术和产业发展呈现出加快态势。
中国工程院院士、虚拟现实产业联盟名誉理事长赵沁平在为该预测撰写的推荐词时提到，经过几年的波浪式、螺旋式发展，虚拟现实产业日趋成熟理性，正处于一个新的发展窗口期。
“百度研究院在2023年的科技趋势预测中，将虚实共生列为一大重点方向，给出了虚拟现实技术和产业发展加快的信号。”赵沁平在推荐词中提到，随着虚拟现实应用的扩展和深化，特别是Web3.0提出一系列新的需求，虚拟现实正进入2.0阶段。
业界预期，虚拟世界与物理世界的关系将从紧密连接进阶到彼此交互、融合和共生。百度研究院预计，2023年，得益于众多关键数字技术的突破，这一趋势将会加快。同时，随着AIGC、5G等技术轮番“上场”， 一个全面、丰富的元宇宙业态有望加速成型。
趋势四：自动驾驶
自动驾驶技术推动智能汽车产业“扬帆远航”。
2022年，自动驾驶赛道围绕“融资”与“量产”两个关键词，经历了“冰与火”。
2023年，自动驾驶逐步进入城市场景，面临的技术难题依然很多：感知复杂环境、处理海量数据等的难度大大增加。传统小模型无法满足高级别自动驾驶的要求，业界开始通过引入大模型技术，进一步增强自动驾驶的感知泛化能力，适应更多出行场景。
自动驾驶能在2023年进一步突破吗？百度持乐观态度。他们预计，2023年，中国主要城市自动驾驶商业化落地将呈现“运营范围、车队规模双增长”的趋势，拥有自动驾驶技术的智能汽车的市场渗透率也将有新突破，智能汽车产业将从此前的“试水试航”走向“扬帆远航”。
趋势五：更多机器人
行业应用机器人落地加速。
伴随全球老龄化加剧，未来各行业将面临劳动力严重短缺的问题。早在数年前，不少国家就积极发展自动化技术，以摆脱劳动力短缺的困境。
百度研究院预测，2023年，人们将看到更多智能行业应用机器人穿行在人类工作地点的场景。
“AI加持的各类机器人，将在实时感知、智能决策、优化控制等方面获得更大提升，越来越多应用于施工、开采、救灾等需要大量人力的工作场景。”百度研究院大胆提出，人形机器人产品也将会在生活中涌现，并承担简单的搬运、扫除、护理等工作。（人形机器人的说法，好像是特斯拉最早提出的——哈希力量标注）
趋势六：科学计算
AI技术成为重要科研辅助力量。
2022年，AI for Science分外引人关注——AlphaFold等模型让人们看到，AI技术能对科学计算产生巨大影响，正在改变许多学科的研究范式。
百度研究院认为，通过引入AI技术，研究者们开发了科学计算工具，以解决传统科学计算过于复杂而难以求解的问题；未来，会出现更多功能强大的科学计算工具，推动AI技术成为重要的科研辅助工具，并在基础科学及药物研发等领域体现出独特价值。
王海峰提出，以Al for Science为代表的跨领域融合创新，正从理念设想转化为实际价值，并发展出完善的工具体系，这将进一步推动科研范式的变革和新兴产业的发展。
趋势七：量子计算
量子计算产业化进程加速。
过去一年，量子计算技术已在软硬件、应用和网络等关键技术方向实现新一轮突破。
2022年8月，百度发布超导量子计算机“乾始”和全平台量子软硬一体解决方案“量羲”。用户只需下载一个APP，就可以体验量子计算。
百度研究院预计，随着量子计算硬件性能与量子算法的不断提升，量子软硬一体化方案的价值与需求将会更加凸显。
百度研究院认为，2023年，多种技术路线的量子芯片性能指标将持续提升；更易用的量子计算平台也将提供更丰富的服务；同时，更多具备实际应用价值的量子算法也将诞生。
趋势八：隐私计算
隐私计算平台期待互联互通。
作为平衡数据利用与安全的重要途径，隐私计算的重要性与日俱增。放眼金融、通信、医疗、互联网等领域，越来越多的机构开始自建隐私计算平台。
百度研究院认为，隐私计算技术已进入快速发展阶段，且应用场景不断拓展和深化。下一步，推进各家隐私计算平台的互联互通将成为行业新趋势。
“在此背景下，横纵交织的可信数据流通网络将初步呈现。”百度研究院指出，未来几年，隐私计算平台会在多个行业成为支撑数据安全治理和数据要素市场化发展的重要基石，并在其上塑造兼顾价值创造和安全可信的数据产业。
趋势九：科技伦理研究
可信可控的AI技术能力将成企业竞争新优势。
AI等技术的快速发展，带来了新的社会伦理问题与风险，引起了世界各国的关注。
去年，我国出台《关于加强科技伦理治理的意见》、向联合国提交《中国关于加强人工智能伦理治理的立场文件》，积极倡导“以人为本、智能向善”，确保AI安全、可靠、可控。
由此，百度研究院预测，在高度智能化和数字化的未来社会，具备可信可控的AI技术能力将成为企业新的竞争优势。
“人们在关注AI技术和应用发展的同时，也必须关注科技伦理研究，让AI发展成为更负责任的技术。”张亚勤提出，坚持以人为本、了解滥用技术可能造成的后果，这样才能避免潜在的安全风险。
趋势十：科技可持续发展
侧重绿色低碳和可持续发展能力的新技术“优先”。
在可持续发展理念的影响下，促进节能减排和降本增效已成为新技术的重要演进方向。
例如，边缘计算兼顾计算实时性和弹性，能减少并节约巨大的数据传输和能源成本；先进计算则从计算理论、架构、系统等多个层面降本增效。
百度研究院预测，未来会有更多侧重绿色低碳和可持续发展能力的新技术突破，这类技术将“优先”被接纳，其落地应用有望缓解环保、健康、能源和材料等问题。
“科学家做研究需要理解技术本身的意义，将道德和价值置于技术之上，秉承技术的发明是为整个人类服务的宗旨。”张亚勤表示，百度研究院的报告中预见性地提出“科技伦理”和“可持续发展”的趋势方向，“体现了作为科技企业的责任和担当”。
《中国科学报》 (2023-01-06 第2版 综合)
（文章原标题：《洞见2023：百度发布十大科技趋势预测》）
