展望2021年 百度研究院发布了十大技术趋势预测
新华社北京1月14日电2020年以来，全球经济和社会陷入诸多不确定性。面对全新的2021年，理解科技未来的发展可能永远不会像今天这样重要。1月13日，百度研究院发布了2021年十大科技趋势预测，包括人工智能、生物计算、AI芯片、量子计算等前沿技术及相关产业。技术创新与工业应用开发紧密结合，既具有前瞻性技术，又具有产业指导价值。
据悉，百度研究院是百度旗下专注于人工智能前瞻性基础研究，探索技术前沿方向的研究团队。百度首席技术官王海峰也是院长，拥有大数据实验室、商业智能实验室、生物计算实验室、认知计算实验室、深度学习实验室、量子计算研究所、机器人与自动驾驶实验室、安全实验室、硅谷人工智能实验室等9个实验室/研究所，汇聚了数十位世界级专家。百度研究院的研究领域几乎涵盖AI的所有领域，从底层基础到感知和认知技术，进行深入的跨学科研究合作。其强大的实力使得百度能够继续引领技术发展趋势，推动AI时代的基础技术进步。
我们来看看有哪些十大科技趋势预测。
1.疫情加速AI融合落地，AI将更加深入大众生活
2020年，全球抗疫将推动AI与5G、大数据、物联网等新一代信息技术的融合。人工智能测温、人工智能咨询、智能呼叫、服务机器人等创新应用将大规模推广，从生活的各个方面支持抗击疫情。
在后疫情时代，AI将进一步与交通、能源、制造、农业等基础产业融合。促进恢复工作和生产，促进社会经济发展。与此同时，远程办公、在线教育和在线咨询的模式将继续下去，成为未来的新常态。AI不仅帮助了工业经济，也逐渐深入到人们的生活中。预计AI将用于大规模解决民生问题。
2.数字人、虚拟人将大批量出现，并在服务行业大放异彩
要使机器具备像人类一样理解和思考的能力，就需要整合语言、声音、视觉等多模态信息。结合知识图谱和深度学习技术，增强的跨模态深度语义理解使AI具备了持续学习的能力，和人类一样“活学活用”。
在此基础上，结合3D建模、情感识别、智能推荐等技术，数字化、虚拟化的人可以边看边听边说，与人自然交流。2021年，数字人和虚拟人的生产门槛将进一步降低，将广泛应用于互联网、金融、电子商务、医疗等行业，为客户带来专业、贴心的服务。传媒行业也将迎来众多AI虚拟主播，“二次元”的创造力和想象力结合现实世界的感知和互动能力有望大放异彩。
3.生命科学成为AI应用新领地，生物计算迎来大爆发
在疫情期间，LinearFold和LinearDesign等算法显著提高了RNA二级结构预测和mRNA疫苗基因序列设计的速度。CASP14蛋白质结构预测竞赛中AlphaFold 2的结果也表明人工智能有望大大提高大分子结构预测的准确性和效率。AI、生物计算、病毒研究、疫苗研发等生命科学基础研究领域的结合将迎来爆发。
除了基础研究，AI还将进一步融入新药研发的整个链条，包括靶点发现、症状化合物发现、先导化合物发现和优化等。从而大大缩短了新药研发周期，降低了新药研发成本，提高了医学诊断的准确性和效率，使人类在面对健康问题时更加积极。
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基于“新基础设施”发展的交通数字化转型和智能化转型，将加速传统交通向数字化、网络化、自动化的“新交通”转型。同时，数字知识和信息将成为智能交通的关键生产要素。未来，智能交通将从注重建设转向建设与运营并重。“数字交通运营服务商”将成为推动智能交通高质量发展的关键力量。
class="one-p">5.AI芯片和轻量级模型加速智能化向边缘渗透，物联网发展迎来新机遇随着AI芯片提供更专业化的边缘计算能力，以及模型蒸馏等技术的发展，轻量级模型将被越来越多地部署在小型边缘设备中，支持离线和在线场景，并且可以为用户进行定制化服务。
智能技术向边缘渗透，几乎会影响所有行业。随着边缘智能应用需求的不断增长，预计具备AI功能的边缘设备以及在边缘处理的数据量都将持续快速增长。
6.无监督学习成为基础支撑技术，促进AI多领域技术融合，提升跨模态理解能力
深度学习模型依赖大量的标注数据，以获得优异的性能。而无监督学习是一种在没有标注数据的帮助下就可以学习原始数据中模式的学习方法，是AI下一步发展的重要方向之一。
利用无监督学习对不同模态的数据进行预训练，通过跨模态信息的共享提升跨模态理解，将成为一种趋势。其所形成的先验知识，还可以帮助小样本学习快速泛化至新任务中，有助于将AI技术应用到更广泛的领域，值得更进一步探索。
7.AI提升机器对现实的理解，服务机器人将拥有更多物理交互能力
随着AI对数据、行为和运动学的分析和理解的逐渐成熟，机器在现实生活复杂场景中与人进行交互的可行性和安全性将得到提升。服务机器人或将被赋予更多的物理交互能力，可以替人完成简单、重复的日常工作。
将有更多酒店应用服务机器人来实时响应客房需求，自动配送物品。家庭服务机器人所能完成的任务则会更加精细和多样，例如帮助老人从冰箱拿食品或冲泡饮料，同时避免和房屋内的其他物体或运动的人碰撞，还可以在主人外出时帮助整理房间等。
8.量子科技创新观念深入人心，直接推动量子计算相关产业发展
量子硬件的性能将进一步提升，相应地，会催生出一批具有实用价值的量子算法，用于真正展示这些量子硬件的量子优势。量子软件云化和服务化成为趋势，逐步实现与硬件的深度融合，逐步开放和输出量子计算能力。量子计算与AI和云计算也将会持续深度融合，碰撞出新一轮的火花。
伴随着量子生态雏形逐渐形成，越来越多的政府机构、高等院校以及科技公司将开启在量子计算领域的战略谋划和系统布局，以便做好充分准备以迎接量子计算时代。
9.社会对构建负责任的AI的需求不断上升，科技企业推动落地实践
AI的发展需要遵循一定的基本原则，以人为本、公正包容、可解释性、透明性与可追溯、隐私安全等原则，已成为国际社会AI伦理和治理的基本共识。
AI伦理将推动智能应用发展从获取用户注意力向促进用户福祉转变。2021年，从技术落地的角度看，AI模型的可解释性和鲁棒性将取得更多的进步，视频合成技术的“矛”(合成)和“盾”(鉴别)之争也会愈演愈烈，隐私保护计算还将加速在组织间运用，为释放数据价值提供安全和隐私保证。同时，近年来快速发展的深度学习也极大地增加了能耗，未来AI的发展将会更注重有选择性地进行运算，追求经济、社会与环境的可持续发展。
10.降低门槛与人才培养并举，AI大众化加速
让AI普惠大众，需要让人们平等便捷地获取AI能力，这需要在算法、算力、数据和人才四个方面持续投入。
以深度学习框架为核心的开源平台已大大降低AI技术的开发门槛，自动化深度学习、低代码或无代码的AI开发平台等将进一步发展，持续降低AI开发所需的专业技能。AI的大规模应用和对更大算力的需求将驱动AI芯片新一轮的增长，帮助AI突破当前的算力瓶颈，更普惠地释放AI算力。高质量的数据能有效提升对应用场景理解能力，定制化的数据方案、优化的数据采集和标注、健全的数据要素市场体系将推进AI在各细分领域的应用落地。此外，AI的大众化离不开人才，无论是研究型、应用型的人才，又或是AI素养的培养都不可或缺，相信随着科技公司进一步促进AI产教融合，各个产业都会涌现出更多既懂AI技术又懂AI场景的产业复合型人才。
危机之下亦有机遇。2020年疫情加速AI融合落地，智能技术不断渗透到千行万业以及我们的生活当中；“新基建”的号角下，各行业数字化和智能化升级明显提速；从抗疫防疫到复工复产，人工智能技术都展现了极大的价值潜力。百度AI技术在2020年技术为全球抗疫、疫后复工复产做贡献的同时，也在不断革新技术、开放生态，促进各行各业智能化转型升级。2021年，希望科技发展能够助力后疫情时代的经济发展，探索前沿技术，让AI融入千家万户的生活。