1962年 , 著名科幻作家阿瑟?克拉克曾在《未来的轮廓》(Profiles of the Future)一书中提出 , “任何足够先进的技术 , 都与魔术无异” 。 我们必须承认 , 科技的进步让人心潮澎湃 , 无论在之前看起来多么不可思议的“魔术” , 都在先进技术的推动下逐渐成为现实 , 这就是科技的力量 。
前段时间 , 阿里巴巴达摩院、腾讯研究院、百度研究院、京东集团技术委员会纷纷发布2021年科技趋势预测 , 笔者对科技趋势作了梳理汇总 , 提炼总结了 四家机构所研判的七项共性趋势 , 包括人工智能、量子科技、脑机接口、区块链、物联网、自动驾驶、机器人及自主系统等 。 并在此基础上 , 与美国、北约发布的科技趋势报告作了比较分析 。
人工智能
人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力 , 正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式 , 推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代 。
各大研究机构预测 ,2021年将是人工智能(AI)与产业融合的大年 , 在医疗领域、大众生活、技术伦理等方面将有新进展 。
在医疗领域 , 2020年新冠肺炎疫情全球大流行加速了生物计算进程 , AI与药物、疫苗研发结合是大势所趋 。
达摩院预测AI提升药物及疫苗研发效率 。 当前 , AI在疫苗研发及药物临床研究的应用依旧处于探索阶段 。 随着新型AI算法的迭代及算力的突破 , AI与疫苗、药物临床研究的结合 , 将有效解决疫苗/药物研发周期长、成本高等难题 , 有望大幅推动医疗服务和药物的普惠化 。
腾讯研究院预测疫情按下医疗AI应用快进键 。 受制于医疗相关数据样本有限等问题 , 医疗AI普遍还未实现商用 。 全球新冠肺炎疫情的突发 , 为医疗AI商用创造了巨大的实战空间和机会 , 大大加速了医疗影像AI、疾病监测预警AI、辅助医疗决策AI等细分领域技术应用的落地 。
整体而言 , 随着医疗AI对某些病种的可用性被实践验证 , 其未来有望在传染病、慢性病、癌症等影响范围广的疾病领域被率先采用和推广 。 长远来看 , 医疗AI的数据整合、软硬件集成和多病种通用化 , 将是下一阶段需要关注和把握的趋势 。
同时 , 腾讯研究院指出 ,数字生物标记物照亮居家慢病诊疗 。 随着数字设备、移动应用开始逐渐集成到医疗领域 , 其产生的丰富的数据资源为数字生物标记物发展创造了优渥的环境 。 数字生物标记物的潜力很大 , 既可以用在临床疾病上 , 为以慢性病为代表的各类疾病监测管理和诊疗决策做支持 , 还可以用于日常健康 , 为个人了解身体健康相关情况提供数据支持 。
未来 , 一旦基于智能手机的传感器、摄像头、麦克风等便携式数字生物标记物测量方式获得许可 , 居家慢病管理服务市场有望进入高速发展通道 。 长期看 , 也将加速全生命周期健康管理和个性化精准医疗成为现实 。
百度研究院预测生命科学成为AI应用新领地 , 生物计算成为新的研究热点 。 AI、生物计算和病毒研究、疫苗研发等生命科学基础研究领域的结合将迎来爆发 。 同时 , AI也将进一步融入新药研发的整个链条 , 包括靶点发现、苗头化合物发现、先导化合物发现和优化等 , 从而缩短新药研发周期 , 降低新药研发成本 。
在大众生活领域 , AI将更加深度融入各行业 , 并成为提升效率的重要技术 。
其中 ,百度研究院预测疫情加速AI融合落地 , AI将更加深入大众生活 。 2020年 ,AI与5G、大数据、物联网等新一代信息技术加速融合 , 从生活的方方面面支持抗击疫情 。 其中 , AI测温、AI问诊、智能外呼、服务机器人等创新应用开始大规模普及 。 后疫情时期 , 远程办公、在线教育、在线问诊等模式将成为未来的新常态 。 同时 , AI有望与交通、能源、制造、农业等基础产业融合 , 进一步推动复工复产 , 促进社会经济发展 。
达摩院预测一是农业迈入数据智能时代 。 当前 , 传统农业产业发展面临土地资源利用率低以及从生产到零售链路脱节等瓶颈问题 , 达摩院认为以物联网、AI、云计算等为代表的科学技术正在与农业产业深度融合 , 打通农业产业的全链路流程 , 农业将告别“靠天”吃饭进入智慧农业时代 。
在新一代传感器技术支撑下 , 可实时感知农田地面数据 , 依靠大数据分析与人工智能技术 , 实现农作物监测、精细化育种和环境资源按需分配 。 同时 , 5G、物联网、区块链等技术为农产品在物流运输中的可控可追溯提供了技术支持 , 有望保障农产品整体供应链流程的安全可靠 。
达摩院预测二是工业互联网从单点智能走向全局智能 。 当前 , 世界经济数字化转型是大势所趋 。 在数字技术的进步普及、新基建的投资拉动下 , 工业智能将从单点智能快速跃迁到全局智能 , 尤其是在汽车、消费电子、品牌服饰、钢铁、水泥、化工等具备良好信息化基础的制造业 , 贯穿生产、物流、销售等各环节在内的企业生产决策闭环的全局智能化应用有望大规模涌现 。
近日 , 电力、石油、民航、军工、电信等重点领域的代表企业密集发声 , 就数字化转型的成果和思路进行分享和展望 。 中广核、中国铁物、中国石化、南方电网等企业明确表示 , 将数字化转型工作定为“十四五”时期的重点任务 。
达摩院预测三是智慧运营中心成为未来城市标配 。 针对智慧城市“重建设轻运营”带来的业务应用不足问题 , 城市未来需要通过运营中心盘活数据资源 , 推动治理与服务的全局化、精细化和实时化 。 在AIOT技术、空间计算技术支持下 , 运营中心的智慧化水平有望进一步提升 , 为城市提供整体智慧治理能力 , 智慧运营中心有望成为未来城市的数字基础设施 。
在技术伦理方面 , 百度研究院预测社会对构建负责任的AI需求不断上升 。 当前 , 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 。 2021年 , 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 。 同时 , 未来AI将更加注重节能 , 追求经济、社会与环境的可持续发展 。
量子科技
量子计算是利用量子物理的特性高效进行信息处理任务的新型计算方式 。 量子态的叠加、纠缠等特性作为一种新的资源在合适的量子算法下 , 可被用于加速对某些特定问题的求解 , 从而在一定程度上实现“量子霸权” 。
近年来 , 伴随着量子生态雏形日渐形成 , 这个极具代表性的火热科技名词逐步深入人心 。
2021年 , 各大研究机构预测 , 量子纠错、提升量子算力等方面将加强技术攻关与突破 , 同时 , 量子计算相关产业发展正处于战略谋划和系统布局阶段 。
达摩院认为后“量子霸权”时代 , 量子纠错和实用优势成核心命题 。 2021年 , 量子计算仍将是社会高度关注和期待的领域 , 接下来 , 量子计算需加强自身实用价值的证明 。 同时业界也需协同创新 , 解决众多的科学和工程难题 , 早日实现量子纠错和实用优势两座里程碑 。
百度研究院指出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 。 当前 , 社会各界广泛认可量子科技创新的重要性和紧迫性 , 越来越多的政府机构、高等院校以及科技公司开启量子计算领域的战略谋划和系统布局 , 以便迎接量子计算时代 , 这将推动量子计算相关软硬件产业快速发展 。
量子硬件在性能提升的同时也会催生出一批具有实用价值的量子算法 。 同时 , 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 。 另外 , 量子计算、AI、云计算的持续深度融合 , 也将碰撞出新一轮的火花 。
腾讯研究院指出软硬融合推升量子算力 。 针对近期量子计算机规模小、含噪声的特点 , 中短期需要改变研究方式 , 将过去相对独立的软硬件结合到一起进行专有化设计 。 长远来看 , 软硬件的发展是相辅相成的 , 硬件中噪声的刻画和纠正需要理论支持 , 而硬件系统规模的扩大也会给软件和理论的发展带来帮助 。
未来 , 大规模通用量子计算机研制成功之后 , 有望加速解决代数、组合、优化、人工智能等多个领域中的问题 , 对相关的产业如制药、材料、物流、金融、安全等带来颠覆性的深远影响 。
脑机接口
脑机接口是指在人或动物大脑与外部设备之间创建的直接连接 , 实现大脑与设备的信息交换 , 它不仅为人类的健康和强化带来想象空间 , 也是理解、改造自然和人类本身的“终极疆域” , 成为全球各国科技竞争的战略高地 。 在历经科学幻想阶段、科学论证阶段后 , 脑机接口进入“技术爆发期” 。
2021年 , 各大研究机构预测 , 脑机接口有望在康复领域实现突破 , 人机将向柔性融合发展 。
达摩院指出脑机接口帮助人类超越生物学极限 。 脑机接口技术对神经工程的发展起到重要支撑与推动作用 , 可帮助人类从更高维度空间解析人类大脑的工作原理 。 未来 , 脑机接口技术可在控制机械臂等方面提升应用精度 , 有望为口不能言、手不能动的神志清醒患者提供精准康复服务 。
腾讯研究院指出脑机接口有望在康复领域先行突破 。 脑机接口技术在康复领域已初步展现出应用潜力 。 自20世纪70年代起 , 脑机接口技术在运动、视觉、听觉皮层信号解读方面取得进展 , 在医疗健康领域也实现了多种类型的应用 。 此外 , 脑机接口也可应用在了解注意力状态、增强记忆、帮助睡眠和冥想解压等场景中 。
长远来看 , 全脑接口和双向接口是脑机接口的发展方向 , 实现脑信号的全面读取 , 完成“脑控”与“控脑”双向闭环 。 这不仅在医疗健康、教育、娱乐、军事等领域有广阔应用前景 , 还将根本性地改变人类社会的运作方式 。
京东集团技术委员会指出自主控制将从自动化过度到高级自动化和人机柔性融合 。 未来 , 通过脑机接口技术可组成人机一体化系统 , 人脑和机器之间可以进行思想互动和信息沟通 , 人类用思想便能控制智能体 。
在智能体的配合下 , 有望更好地发挥人脑的潜能 , 使人机之间表现出一种相互认同、相互协作的关系 。 同时 , 在脑机交互技术支持下 , 将有望借助人的逻辑思维、形象思维发展各类智能体 , 实现人机一体化感知 。
区块链
区块链是涉及数学、密码学、互联网和计算机编程等众多科学技术的复合技术 , 其凭借去中心化、不可篡改、可追溯、公开透明等技术特性天然具有变革传统产业的潜力 , 应用范围已经从单一的数字货币延伸至各行各业的场景之中 。
2020年4月20日 , 国家发改委首次明确“新基建”范围 , 区块链被纳入其中 。 2021年 , 各大研究机构预测 , 区块链正逐渐走向商业化 , 同时隐私保护与访问控制将成为区块链应用的新焦点 。
腾讯研究院指出产业区块链推动数据要素市场化 。 当前 , 区块链的应用前景主要包括两个方面:资产数字化与数字资产化 。 在政策的引导下 , 在数据交换与治理的高需求下 , 基于区块链的确权与交易将成为基础设施 。 当前 , 产业区块链在技术层面已经开始推动跨链和资产互认 , 但缺乏商业层面的共识与有效的商业模式 。
同时 , 联盟链的基础技术已经成熟 , 但需要推动辅助上链以及周边设施的发展 。 总体而言 , 区块链已经完成技术化到产品化的落地 , 正向商业化进行探索 , 并终将完成产业化 。
京东集团技术委员会指出联盟链已经成为企业应用区块链技术的主流形式 。 随着5G网络、IOT技术的成熟 , 联盟参与成员呈现多元化态势 , 联盟参与节点规模不断扩大 。 在此背景下 , 未来 , 能够在大规模节点间高效、稳定、安全地完成交易共识 。 同时 , 区块链将与密码学深度结合 , 解决数据安全和用户隐私问题 。 隐私保护与访问控制是区块链应用的一个焦点 。
当前 , 不同行业、不同企业对数据的安全性、保密性、访问控制的要求千差万别 。 因此 , 迫切需要隐私保护算法和密码协议框架 , 来解决数据安全和用户隐私等现实问题 。
密码学是区块链的核心技术之一 , 区块链利用密码算法可保证技术体系安全可靠 。 未来 , 高效、易扩展及抗破解的密码学工具 , 将有助于业务场景与区块链的结合 , 解决业务落地过程中的数据安全隐私问题 。
物联网
物联网具有物体感知、信息传输、智能处理的基本特征 , 其与社会消费、工业生产的密切融合逐步形成了消费物联网、产业物联网、智慧城市等三大主线应用 。
2021年 , 各大研究机构预测物联网将迎来新的发展机遇 。
百度研究院指出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 , 轻量级模型将被越来越多地部署在小型边缘设备中 , 不但支持离线和在线场景 , 并且可以为用户进行定制化服务 。 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 。
京东集团技术委员会指出物联网将从设备孪生向场景孪生发展 , 最终走向数字孪生供应链 。 当前 , 物联网处于数字孪生的初级阶段 , 即通过对设备进行数字化建模 , 实现与物理世界的感知交互 , 此为设备孪生阶段 。
未来 , 随着物联设备及用户的增多 , 不同设备之间的数据连接将产生更大的应用价值 , 推动物联网进入场景孪生阶段 , 即各场景中的人、设备、流程在虚拟世界中进行连接交互完成各场景中的任务 。
随着场景孪生的程度逐步深入 , 供应链多个场景孪生将进一步连接 , 形成更大范围的数据交互和服务协同 , 最终走向供应链数字孪生 。
自动驾驶
自动驾驶技术是在没有任何人类主动的操作下 , 自动安全地操作机动车辆 。
2021年 , 各大研究机构预测 , 在5G网络的支持下 , 自动驾驶产业链将逐渐成熟 。
腾讯研究院指出基于5G-V2X的“人车路网云”体系加速形成 。 5G网络是车联网和自动驾驶产业发展的重要推动力之一 。 当前 , 5G-V2X技术标准已经在很多国家落地 , 5G-V2X技术标准的应用前景逐渐明朗 , “人-车-路-网-云”互联互通的应用体系正在加速构建 , 不但满足个人出行、信息娱乐 , 也推动着交通新基建的革命性升级 。
未来 , 车辆编队、高级辅助驾驶、扩展传感器、远程驾驶等车路协同全面智能化的场景有望加速到来 。
京东集团技术委员会指出5G-V2X为智能物流运输提供能力保障 。 5G-V2X再造了智能物流的流通环节 , 基于其构建的智能系统支持L4级别自动驾驶 , 5G-V2X支撑下的编队行驶也使远距离干线配送成为现实 , 智能物流的配送环节更具高效性与安全性 。
此外 , 京东集团技术委员会还指出自动驾驶产业链逐渐成熟 , 自动驾驶正批量落地 。 自动驾驶公司与车辆生产公司形成了产业链上下游关系 , 车辆生产公司着力于降低车辆生产成本 , 提高其稳定性和一致性 , 而自动驾驶公司则着力于提供高性能的自动驾驶服务 , 将其变成商品提供给客户 。
同时 , 自动驾驶的普及激活了相关智能组件市场 , 在计算单元、芯片、传感器、高精地图、仿真云平台等技术快速发展下 , 自动驾驶技术有望快速升级迭代 。
腾讯研究院指出仿真推进自动驾驶成熟步伐 。 仿真平台在自动驾驶算法测试中起着关键作用 , 据统计 , 当前自动驾驶算法测试大约90%通过仿真平台完成 , 9%在测试场完成 , 1%通过实际路测完成 。
当前 , 仿真测试平台正从多个方面加快核心能力的建设以实现自动驾驶感知、决策规划和控制全栈算法的闭环 , 包括真实还原测试场景的能力、高效利用路采数据生成仿真场景的能力、云端大规模并行加速的能力等 。
未来 , 随着仿真技术水平的提高、仿真场景库的建设以及仿真测试评价体系的不断完善 , 仿真平台的应用将进一步普及 , 有望完成99.9%的行业测试量 , 大力推动自动驾驶技术的成熟 。
机器人及自主系统
当前 , 一个由机器人作为底层操作系统构建的社会正在形成 。
2021年 , 各大研究机构预测具备不同功能的服务机器人将持续获得社会各界的广泛关注 。
百度研究院认为服务机器人将拥有更多物理交互能力 。 当前 , AI对数据、行为和运动学的分析和理解逐渐成熟 , 在现实生活的复杂场景中 , 机器与人进行交互的可行性和安全性得到进一步提升 。
服务机器人有望被赋予更多的物理交互能力 , 完成简单、重复的日常工作 。 如酒店应用服务机器人可实时响应客房需求 , 家庭服务机器人可完成诸如帮助老人冲泡饮料、整理房间等更加精细和多样的任务 。
京东集团技术委员会认为自主系统高级自动化 。 医疗机器人的作用将不断展现 , 包括微创手术、药品运送、康复机器人等 , 同时 , 医疗机器人的出现使医生逐渐从执行者向决策者、监督者的角色转变 。
除此之外 , 分拣机器人、配送机器人、自主搬运机器人、安防巡检自主机器人等在疫情期间解决了劳动力不足和无接触配送的问题 , 自主系统的商业价值在此机遇中迸发 , 有望持续获得社会各界的广泛关注 。
全球趋势
当前 , 我们正进入以生命科技和人工智能为代表的第五次技术革命 。
在科研人员方面 , 我国研发人员总量在2013年超过美国后 , 已连续多年稳居世界第一位 。
在科研投入方面 , 中国和美国几乎占世界研发总支出的一半 , 中美在研发支出方面的差距正在迅速缩小 , 我国已成为仅次于美国的世界第二大研发经费投入国家 , 这为科技事业发展提供了强大的资金保证 。
在知识产权方面 , 经过多年的深耕厚植 , 我国已成为世界知识产权产出大国 , 截至2018年底 , 我国发明专利申请量已连续8年居世界首位 。
我们将上述科技趋势预测与国外有关智库机构发布的报告进行了对比 , 发现在前沿领域方面 , 我国技术研究重点基本覆盖了其发布的科研方向 。
如美国发布的《2016-2045年新兴科技趋势报告》列出了20项最值得关注的科技发展趋势 , 其中网络信息技术方面包括物联网、机器人与自动化系统、智能手机与云端计算、智能城市、量子计算、混合现实、数据分析、人类增强、网络安全等 。
如2020年3月北约科学技术组织发布的报告《科学和技术趋势:2020-2040》 , 指出了数据、人工智能、自主技术、太空、高超声速、量子、生物技术以及材料这八大技术领域 。 我国在这些方面都有布局 。
值得注意的是 , 北约的报告在常规线性评估单个技术领域的基础上 , 创新性地研究分析了颠覆性技术间的协同作用和影响 。 报告强调指出重视新兴颠覆性技术间的协同作用与重视颠覆性技术本身一样重要 。 如“数据-人工智能-自主技术”协同作用、“数据-人工智能-生物技术”协同作用、“数据-人工智能-材料技术”协同作用等 。
正如云计算、大数据、人工智能三者之间的关系一样 , 云计算是大数据分析的前提 , 其将计算资源整合为后续数据处理提供硬件基础;大数据对信息进行检索、归纳、分析、展示从而发现隐藏的规律、现象及原理 , 为信息处理提供软件基础;而人工智能则在大数据分析的基础上更进一步 , 即根据分析结果做出行动 , 如无人驾驶、自动医学诊断等 。 三者相辅相成 , 相互支撑 。 可以预见 , 未来技术发展仍将向着集成化与整体化的趋势前进 。
干货观点
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原创 徐艳飞 贾朔维等 网络传播杂志
策划:黄 冠
_原题《4家机构预测网信新技术 , 锁定这7大热点领域》
【预测|4家机构预测网信新技术,锁定这7大热点领域】阅读原文
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