達摩院：2022十大科技趨勢（26頁）.pdf

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1、十大科技趨勢Top Ten Technology Trends of Damo Academy2022卷首語一個世紀以來，數字科技的演進推動了人類的技術進步與產業發展。我們當前正在經歷數字科技最快發展的階段，數字化、網絡化、智能化讓數字世界與物理世界的融合與協同更加緊密。從現實世界走向虛實融合的世界。云網端的協同發展下，端側將誕生更多繁榮的新物種，比如以 VR、AR 為代表的虛擬現實技術相結合的多種終端，將在下一代互聯網的催化下，改變人與科技互動的方式。通過模擬真實世界的時空，解決真實世界的需求，如遠程教育、遠程醫療、遠程辦公等，消除地理空間的限制。從實驗室走向產業應用。以云為核心的數字技術體

2、系，將 AI、大數據、大規模算力等技術與資源集成在一起，并通過云這個數字化的操作系統，讓個體、企業、科研院所都可以低門檻、普惠的方式快速的調用技術資源。讓各類前沿技術從實驗室通過云走到現實中，如 AI 工程化、AI for Science、預訓練模型都在原有的基礎上，將人工智能運用到生物醫藥、天文氣象、工業制造等各行各業的實際問題中。共同走向可持續發展的未來。全球正面臨日益緊迫的環境保護問題，每一個人都需要深刻的意識到，綠色低碳需要在人們的生活點滴、生產的各個環節去推動節能減排，而數字科技是這過程中必不可少力量，包括從無紙化辦公、數據中心節能技術、到工業生產能耗優化等多個方面去努力。以科技，達

3、到我們共同美好的未來。 阿里巴巴達摩院院長 | 阿里云智能總裁 張建鋒1達摩院 2022 十大科技趨勢序言一數百年來，以數據驅動的開普勒范式和以第一性原理驅動的牛頓范式是科學研究的兩大基本范式。當下正在蓬勃興起的 AI for Science 有可能促使兩種既有范式的深度融合，激發一場新的科學革命。達摩院 2022 十大科技趨勢將 AI for Science 列為重要趨勢，無疑是看到了人工智能和傳統科研結合帶來的巨大潛能。我希望它能幫助推動更多科研工作者投身其中，加速這場科學革命的進程?？茖W研究有兩大基本目的：一是尋求基本規律，二是解決實際問題。在量子力學建立之時，狄拉克就預言說尋求基本規律

4、的任務已大體完成，但因為其數學問題太復雜，用基本原理來解決實際問題非常困難。直到上世紀 50 年代電子計算機開始投入使用，以及微分方程數值方法的出現，人類才第一次大規模實現了從基本原理出發解決實際問題的能力，并由此構建起了現代工業和技術賴以生存的基礎。但很多問題依然非常難以求解，比方說各類多體問題，藥物和材料設計、蛋白質折疊、湍流、塑性力學和非牛頓流體力學等。這些難題的根本根源是“維數災難”：隨著自由度的增多，問題的復雜度呈指數級增長。我從 80 年代開始研究算法，一直在嘗試解決這些問題。尤其是在多尺度模型和算法方面，我持續了多年的努力，但總是覺得難以找到真正的突破口。2011 年我寫了一本多

5、尺度模型方面的書。本來是想在山窮水盡之際轉行到更需要科研人力投入的大數據領域，但我沒想到的是，機器學習恰恰是我們過去缺乏的工具。從 2014 年起，我即投身于機器學習與科學計算的結合。去年我們一個以年輕人為主力的團隊利用機器學習方法在量子力學精度的分子動力學模擬方面取得了重大突破，把可處理體系的規模從 1000 個原子提高到 1 億個原子，并因此獲得了 2020 年戈登貝爾獎。這是我們第一次看到機器學習、科學計算、高性能計算三大工具的結合所帶來的廣闊空間。AlphaFold 2的成功，更是讓我們看到了數據驅動的方法所能帶來的革命性的改變。這個空間和改變給我們帶來的將是新的科學工具的發展和新的科

6、研模式的構建。它也將推動科學研究從小農作坊模式轉變到大平臺模式，即由整個科學家群體共同努力構建基礎模型、基礎算法和工具。這樣的大平臺將極大地提升整體科研的效率。在這一方面，DeepModeling 開源社區已經邁開了非?？上驳囊徊?。AI for Science 帶來的不僅僅是幾個點上的突破，而是科研方法的全面改變。要適應這樣一個新的環境，科學家們需要更深入地了解 AI，才有可能用好 AI。企業積累了大量 AI 研發能力和資源。它們不僅可以提供學界所急缺的計算資源，還能夠幫助打造基礎科研工具。無疑，學界和業界需要更多協作，秉持開源開放的精神，消除門戶之見，打造 AI for Science 的科

7、研共同體。達摩院十大科技趨勢或許就是這種努力之一。我期待達摩院牽頭的這種努力，能夠加快信息科學和傳統科學的深度融合。也期待 AI for Science 不只是一個新的浪潮，而是一個全新的科學時代。鄂維南北京大學、普林斯頓大學教授2達摩院 2022 十大科技趨勢王元卓中國科學院計算技術研究所研究員，科普作家序言二著名物理學家盧瑟福提到“科學家不是依賴于個人的思想，而是綜合了幾千人的智慧，所有的人想一個問題，并且每人做它的部分工作，添加到正建立起來的偉大知識大廈之中?！笨茖W不應該是束之高閣的學問，應該讓更多有志者能夠理解、能夠共同參與進來，讓科學變成科技，讓科技變成產品，真實地改善人類生活的方方

8、面面。達摩院作為企業的研發機構，關注的科學課題都更加接近實際問題，在今年達摩院發布的十大科技趨勢中可見一斑，有離生活更近的趨勢，譬如人工智能改變醫療的方式，讓一般人能夠享受到精度更高、體驗更好的醫療服務；也有離產業更近的趨勢，譬如柔性感知機器人的產業化，讓機器人技術能夠被使用到更廣泛的場景中。這些科技趨勢讓大眾了解到科技正在解決什么問題，而這些解決實際問題的科技發展，讓大眾更能直接感受科技帶來的美好?？苹贸烧婵偸羌尤诵牡?， 如同 回到過去 電影中預言的視頻通話、 3D眼鏡、 指紋辨識等技術，在今天已經真切地改變人類的生活。同樣地，達摩院十大科技趨勢在今天看來只是預測，我衷心希望在未來群策群力

9、的努力下，這些預測都能成為現實，讓科技成為社會進步的重要力量。3達摩院 2022 十大科技趨勢方法論闡述達摩院 2022 十大科技趨勢采用了“定量發散，定性收斂”的分析方法，整個分析流程分為兩部分：“定量發散”是對科學領域做廣泛而全面的定量分析，抽取其中的熱點領域并挖掘重點突破的技術；“定性收斂”是對突破的技術點進行梳理，通過與領域專家充分的論證，找出多個技術點代表的趨勢，總結對未來的預判。一 定量發散以公開論文庫和公開專利庫作為基礎數據進行分析，從 236 個領域中篩選出 159 個應用與基礎科學領域，基于論文與專利數量的絕對值與增長率，篩選出在學界與產業界需要重點關注的領域。本次總計分析了

10、 770 萬篇論文及 8.5 萬份專利，時間跨度為 2018 年 1 月到 2021 年 10 月。在篩選出的重點領域中運用 NLP 技術分析相關領域論文（特別是被高頻引用的論文）內容，找出過去 12 個月內被高頻提及的關鍵詞，并調查關鍵詞背后的代表技術，挖掘可能驅動技術發展的關鍵要素，以此作為下一階段分析的重要基礎。二 定性收斂通過訪談專家和組織研討會，對熱點領域內的技術發展方向進行討論總結，最后結合專家觀點與技術情報提煉科技趨勢候選清單。本次共計訪談了近百位產、學、研、用領域的專家和戰略科學家。最后，達摩院專家委員會組織了多輪討論，基于影響力、技術可行性、社會價值等因素的綜合考量，最終選出

11、了代表 2022 的十大科技趨勢。4達摩院 2022 十大科技趨勢目錄范式重置場景變革未來互聯AI for Science681012141618202224綠色能源 AI全域隱私計算大小模型協同進化柔性感知機器人星地計算硅光芯片高精度醫療導航云網端融合XR 互聯網人工智能成為科學家的新生產工具，催生科研新范式人工智能助力大規模綠色能源消納，實現多能互補的電力體系破解數據保護與流通兩難，隱私計算走向全域數據保護大模型參數競賽進入冷靜期，大小模型將在云邊端協同進化機器人將兼具柔性和類人感知，可自適應完成多種任務衛星及地面一體化的通信與計算，促進空天地海全面數字化光電融合兼具光子和電子優勢，突破摩

12、爾定律限制人工智能與精準醫療深度融合，助力診療精度與效率提升云網端融合形成新計算體系，催生云上新物種XR 眼鏡會成為重要交互界面，引領下一代互聯網發展5達摩院 2022 十大科技趨勢實驗科學和理論科學是數百年來科學界的兩大基礎范式，而人工智能正在催生新的科研范式。機器學習能夠處理多維、多模態的海量數據，解決復雜場景下的科學難題，帶領科學探索抵達過去無法觸及的新領域。人工智能不僅將加速科研流程，還將幫助發現新的科學規律。預計未來三年，人工智能將在應用科學中得到普遍應用，在部分基礎科學中開始成為科學家的生產工具。AI for Science人工智能成為科學家的新生產工具，催生科研新范式概要范式重置

13、6達摩院 2022 十大科技趨勢科學研究是在星辰大海里探索未知，科學發現漫長而偶然，重大突破仰賴大科學家的貢獻，如牛頓、愛因斯坦、楊振寧等，盡管眾多科學家不懈投入，科學發展的速度仍受到一定限制。計算機科學改變科研的路徑是從下游逐漸走向上游。起初計算機主要用來做實驗數據的分析與歸納。后來科學計算改變了科學實驗的方式，人工 智 能 結 合 高性 能 計 算， 在實 驗 成 本 與 難度 較 高 的 領 域開 始 用 計 算 機進 行 實 驗 的 模擬， 驗 證 科 學家 的 假 設， 加速科研成果的產出，如核能實驗的數字反應堆，能夠降低實驗成本、提高安全性、減少核廢料產生。 近年， 人工智能被證明

14、能做科學規律發現，不僅在應用科學領域，也能在基礎科學領域發揮作用，如DeepMind使用人工智能來幫助證明或提出新的數學定理， 輔助數學家形成對復雜數學的直覺。人工智能將成為科學家繼計算機之后的新生產工具，一是帶來效率的顯著提升，人工智能將伴隨科研的全流程，從假設、實驗到歸納總結，讓科學家不需要像過去一樣十年寒窗才能產出科學成果，而是能在一生中保持高產 ； 二是讓科學不再依賴少數天才，人工智能對科學研究產生猜想，讓科學家就其中有意義有價值的部分進行實驗與證明，讓更多人能夠參與到科學研究中。人工智能在各科研領域中的應用節奏將有所區別，在數字化程度高、數據積累好、問題已經被清晰定義的領域中將推進地

15、更快，如生命科學領域，AlphaFold2運用生命科學積累的大量數據，通過基因序列預測蛋白質結構，對泛生命科學領域產生了深遠的影響。另一方面，在復雜性高、變量因子趨勢解讀多的領域，人腦難以歸納總結，機器學習可發揮優勢在海量多維的數據中找到科學規律，如流體力學等。人工智能與科研深度結合仍然需要解決三個挑戰，一是人機交互問題，人工智能與科學家在科研流程上的協作機制與分工需要更加明確，形成緊密的互動關系；二是人工智能的可解釋性，科學家需要明確的因果關系來形成科學理論，人工智能需要更容易被理解，以建立科學與人工智能之間的信任關系；三是交叉學科人才，專 業 領 域科 學 家 與 人 工智能專家的相互理解

16、程度低，彼此互相促進的障礙仍然較高。我們預測在未來的三年內，人工智能技術在應用科學中將得到普遍應用，在部分基礎科學中開始成為研究工具。98.5%預測范圍AlphaFold2 人類蛋白質組預測1AI for Science7達摩院 2022 十大科技趨勢超大規模預訓練模型是從弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解決了傳統深度學習的應用碎片化難題，但性能與能耗提升不成比例的效率問題限制了參數規模繼續擴張。人工智能研究將從大模型參數競賽走向大小模型的協同進化，大模型向邊、端的小模型輸出模型能力，小模型負責實際的推理與執行，同時小模型再向大模型反饋算法與執行成效，讓大模型的能力持續強化，形成有機循環

17、的智能體系。大小模型協同進化大模型參數競賽進入冷靜期，大小模型將在云邊端協同進化概要范式重置8達摩院 2022 十大科技趨勢谷歌的BERT、Open AI的GPT-3、智源的悟道、達摩院的M6等大規模預訓練模型取得了重要進展，大模型的性能有了飛躍性提升，為下游的AI模型提供了發展的基礎。然而大模型訓練對資源消耗過大，參數數量增加所帶來的性能提升與消耗提升不成比例，讓大模型的效率受到挑戰。大模型的參數規模發展將進入冷靜期，大模型與相關聯的小模型協同將是未來的發展方向。大模型沉淀的知識與認知推理能力向小模型輸出，小模型基于大模型的基礎疊加垂直場景的感知、認知、決策、執行能力，再將執行與學習的結果反

18、饋給大模型，讓大模型的知識與能力持續進化，形成一套有機循環的智能系統，參與者越多，受惠者越多，模型進化的速度也越快。新的智能體系帶來三個優勢：一是讓小模型更容易獲取通用的知識與能力，小模型專注在特定場景做極致優化，提升了性能與效率；二是解決了過去大模型數據集過于單一的問題，小模型在真實場景回收的增量數據，讓大模型有再進化的元素；三是全社會不需要重復訓練相似的大模型，模型可以被共享，讓算力與能源的使用效率最大化。在協同進化的智能系統下，復雜系統內部可以更有機地融合，如城市治理的場景，大腦是治理中樞，邊端是各路攝像頭及邊緣設備。邊端的攝像頭將看到的數據進行學習，將學習的結果反饋給治理中樞，治理中樞

19、再賦能給其他類似場景的攝像頭，形成有機進化的系統。新的智能體系需要克服三個挑戰，一是大模型與知識常識的融合，將以規則存在的知識利用起來，提升模型通用能力的同時也降低訓練所需的數據量，讓大模型從數據驅動走向知識與數據融合驅動；二是大小模型的協同機制，包含大模型的知識與能力向小模型降維遷移的有效性、小模型的小樣本學習向大模型的升維融合、不同維度數據的清洗與治理等；三是大模型的可解釋性，對大模型依賴上升的同時，信任決定是否能被廣泛使用。我們預測在未來的三年內，在個別領域將以大規模預訓練模型為基礎，對協同進化的智能系統進行試點探索。在未來的五年內，協同進化的智能系統將成為體系標準，讓全社會能夠容易地獲

20、取并貢獻智能系統的能力，往通用人工智能再邁進一大步。參數規模（億）根據公開數據整理100000175001600053001750達摩院 M6悟道 2.0Switch TransfomerMegatron-TuringGPT-3大規模預訓練模型大小模型協同進化趨勢解讀9達摩院 2022 十大科技趨勢電子芯片的發展逼近摩爾定律極限，難以滿足高性能計算不斷增長的數據吞吐需求。硅光芯片用光子代替電子進行信息傳輸，可承載更多信息和傳輸更遠距離，具備高計算密度與低能耗的優勢。隨著云計算與人工智能的大爆發，硅光芯片迎來技術快速迭代與產業鏈高速發展。預計未來三年，硅光芯片將承載絕大部分大型數據中心內的高速信

21、息傳輸。硅光芯片光電融合兼具光子和電子優勢，突破摩爾定律限制概要范式重置10達摩院 2022 十大科技趨勢電子芯片發展逼近摩爾定律極限，集成技術進步趨于飽和，高性能計算對數據吞吐要求不斷增長，亟需技術突破。光子芯片不同于電子芯片，技術上另辟蹊徑，用光子代替電子進行信息傳輸，可以承載更多的信息和傳輸更遠的距離。光子彼此間的干擾少、提供相較于電子芯片高兩個數量級的計算密度與低兩個數量級的能耗。相較于量子芯片，光子芯片不需要改變二進制的架構，能夠延續當前的計算機體系。光子芯片需要與成熟的電子芯片技術融合，運用電子芯片先進的制造工藝及模塊化技術，結合光子和電子優勢的硅光技術將是未來的主流形態。硅光芯片

22、概念誕生于40年前，在本世紀初，核心技術的突破奠定大規模商用的基礎。硅光芯片近期技術的快速迭代及高速增長的商業化需求，歸因于云計算與人工智能的大爆發，由于光子傳輸速率與計算密度的優勢，硅光芯片被用于光通信和光計算的場景中。在通信場景，由于大型分布式計算、大數據分析、云原生應用讓數據中心內的數據通信密度大幅提升，數據移動成為性能瓶頸。傳統光模塊成本過高，難以大規模應用，硅光芯片能夠在低成本的前提下有效提高數據中心內集群之間、服務器之間、乃至于芯片之間的通信效率。在計算場景， 據OpenAI統計， 自2012年， 每3.4個月人工智能的算力需求就翻倍，摩爾定律帶來的算力增長已無法完全滿足需求，硅光

23、芯片更高計算密度與更低能耗的特性是極致算力的場景下的解決方案。硅光的挑戰來自產業鏈和工藝水平。硅光芯片的設計、量產、封裝等環節尚未標準化和規?；?，進而導致其在產能、成本、良率上的優勢還未顯現。光計算的精度低于電子芯片，限制了應用場景，集成度也需要提高來提升算力。近期產業需求的爆發，推動了硅光芯片產業鏈的發展，在光子元器件、硅光制程上都有重大突破，給硅光芯片商業化奠定了基礎。值得關注的是，光通信與光計算是相輔相成的，光通信中的光電轉換技術會在光計算中得到應用，光計算中要求的低損耗、高密度的光子集成技術也會進一步促進光通信的發展，將來數據計算和傳輸都可能在光域完成。 光電融合是未來芯片的發展趨勢，

24、硅光子和硅電子芯片取長補短，充分發揮二者優勢，促使算力的持續提升。未來三年，硅光芯片將支撐大型數據中心的高速信息傳輸；未來五到十年，以硅光芯片為基礎的光計算將逐步取代電子芯片的部分計算場景。在 2021 年數據中心內部流量占數據中心總流量11自 2012 年人工智能算力需求1272%3.4 個月翻倍翻倍硅光芯片趨勢解讀11達摩院 2022 十大科技趨勢風電、光伏等綠色能源近年來快速發展，也帶來了并網難、消納率低等問題，甚至出現了“棄風”、“棄光”等現象。核心原因在于綠色能源存在波動性、隨機性、反調峰等特征，大規模并網可能影響電網的安全穩定運行。人工智能技術的應用，將有效提升電網等能源系統消納多

25、樣化電源和協調多能源的能力，成為提升能源利用率和穩定性的技術支撐，推動碳中和進程。預計未來三年，人工智能技術將幫助電力系統實現大規模綠色能源消納，實現電力系統的安全、高效、穩定運行。綠色能源 AI人工智能助力大規模綠色能源消納，實現多能互補的電力體系概要場景變革12達摩院 2022 十大科技趨勢綠色能源大規模并網后，風電與光伏發電的波動性、隨機性、反調峰等特性將對電網的穩定性和可控性造成沖擊，需要提高綠色能源并網、輸送、消納和安全運行的能力。根據中國國家能源局測算，中國統一可再生能源電力消納責任權重需要從2021年的28.7%提升至2030年的40%，風電、太陽能發電總裝機容量屆時將達到12億

26、千瓦以上。人工智能技術在發電功率的精準預測、電力優化調度、電站性能評估、故障監測和風險管理等方面將發揮不可替代的作用，帶來三大突破：一是精準的功率預測，大數據和神經網絡的算法應用，將提升氣象預報的準確性，減少新能源發電功率預測的誤差。特別是在遠距離、跨區域的綠能消納上， 人工智能技術通過對電力天氣預報的預測和分析，調節發電功率，動態優化電力系統發電策略，保障電網穩定運行。二是智能的調度控制，在電力調度端，深度學習、大數據驅動技術和機理仿真技術融合，將幫助電力調度系統持續優化控制策略，增強風電、光伏、水電和儲能的多能源協調能力，實現多能互補，解決用電高峰期和低谷期電力輸出不平衡的問題。綠能的大規

27、模并網對電網交直流混聯、源網荷儲交互的靈活重構、運行優化與決策也提出了更高要求。未來，人工智能技術將支撐我國綠色能源進入增量主體階段。三是自動化的故障響應，基于大數據和深度學習做電網設備的實時監測，有助于快速提取故障特征，大幅提升電力系統的故障識別能力和響應速度。隨著技術融合的加深，未來有望實現毫秒級的自動化預警監測和控制。綠色能源的大規模開發和利用已經成為當今世界能源發展的主要方向。在高比例綠色能源并網的趨勢下，傳統電力系統難以應對綠色能源在大風、暴雨、雷電等天氣下發電功率的不確定性，以及復雜故障及時響應的應對能力。在運行監測過程中，參數核驗和故障監測仍需要大量的人工參與，故障特征提取困難，

28、識別難度大。針對大規模綠色能源并網在穩定、運行和規劃上面臨的各種挑戰，以人工智能為主的新一代信息技術將對能源系統整體的高效穩定運行提供技術保障和有力支撐。人工智能與能源電力的深度融合，將推動大規模新能源發電、并網、輸送、消納和安全運行，完成對能源系統的升級改造。我們預計在未來的三年內，人工智能技術將幫助電力系統實現大規模綠能消納，能源供給在時間和空間維度上能夠互聯互濟，網源協調發展，彈性調度，實現電力系統的安全、高效、穩定運行。40%責任權重在 2030 年中國可再生能源消納14綠色能源 AI趨勢解讀13達摩院 2022 十大科技趨勢傳統機器人依賴預編程，局限于大型生產線等結構化場景。近年來，

29、柔性機器人結合柔性電子、力感知與控制、人工智能技術，獲得了力覺、視覺、聲音等感知能力， 應對多任務的通用性與應對環境變化的自適應性大幅提升。機器人將從大規模、標準化的產線走向小規模、非標準化的場景。預計未來五年，柔性感知機器人將逐步替代傳統工業機器人，成為產線上的主力設備，并在服務機器人領域開始規?；瘧?。柔性感知機器人機器人將兼具柔性和類人感知，可自適應完成多種任務概要場景變革14達摩院 2022 十大科技趨勢機器人是技術的集大成者，在過去硬件、網絡、人工智能、云計算的融合發展下，技術成熟度有了飛躍式地進展，機器人朝向多任務、自適應、協同化的路線發展。柔性機器人是重要的突破代表，具有柔軟靈活

30、、可編程、可伸縮等特征，結合柔性電子、力感知與控制等技術，可適應多種工作環境，并在不同任務中進行調節。近年柔性機器人結合人工智能技術，使得機器人具備感知能力， 提升了通用性與自主性，降低對預編程的依賴。柔性感知機器人增加了對環境的感知能力（包含力、視覺、聲音等），對任務的遷移能力增強，不再像傳統機器人需要窮舉可能性，并且可執行依賴感知的任務（如醫療手術），拓展機器人的適用場景。另一個優勢是在任務中的自適應能力，面向突發變化能夠及時反應，準確地完成任務并避免問題發生。在工業機器人領域，柔性感知機器人的出現讓機器人從大規模標準化走向小規模非標準化的產線，柔性感知機器人在任務間的轉換能力強，同時智能

31、化后降低了使用門檻。在疫情影響下招工難度不斷提升，柔性感知機器人有望幫助補足用工缺口。在服務機器人領域，柔性感知機器人極大改善人機交互的體驗與安全性，通過感知人的行為，更柔軟地產生反應，使得服務機器人可實現與人更自然地交互。柔性感知機器人的另一個發展方向是可移動性，與AGV（自動導航機器）結合，可在更大范圍中實現自主性與彈性，也為機器間與人機協作創造更多可能。柔性感知機器人需要克服三大挑戰：一是機器人領域的智能水平受制于端側算力與小樣本學習的有效性，有賴于云端協同的突破；二是柔性機器人的精度受制于材料的剛性， 執行任務的準確性較低，有賴于可變材料的突破；三是柔性機器人的成本，有賴于工藝優化及通

32、用化使得價格具備競爭力。我 們 預 測， 未 來五年內，柔性機器人將充分結合深度學習帶來的智能感知能力，能面向廣泛場景，逐步替代傳統工業機器人，成為產線上的主力設備。同時在服務機器人領域實現商業化，在場景、體驗、成本方面具備優勢，開始規?；瘧?。將開始用機器補足疫情的用功缺口17的企業80%柔性感知機器人趨勢解讀15達摩院 2022 十大科技趨勢傳統醫療依賴醫生經驗，猶如人工尋路，效果參差不齊。人工智能與精準醫療深度融合，專家經驗和新的輔助診斷技術有機結合，將成為臨床醫學的高精度導航系統，為醫生提供自動指引，幫助醫療決策更快更準，實現重大疾病的可量化、可計算、可預測、可防治。預計未來三年，以人

33、為中心的精準醫療將成為主要方向， 人工智能將全面滲透在疾病預防和診療的各個環節，成為疾病預防和診療的高精度導航協同。高精度醫療導航人工智能與精準醫療深度融合，助力診療精度與效率提升概要場景變革16達摩院 2022 十大科技趨勢傳統醫學方法在疾病的早篩、診斷、預后、治療中存在局限性，體現在確診準確率和診療效率、精度和效果等多方面。人工智能有望將醫療專家的經驗和新的輔助診斷技術有機結合，在滿足臨床設計目標的基礎上不斷進化，憑借良好的人機交互能力，與醫生協同互信，真正成為醫生不可或缺的幫手。人工智能技術已被證明可與基因檢測、靶向治療、免疫治療等新技術研究有效結合，改變了單純依賴醫生經驗的診斷模式，以

34、腫瘤為例：在早篩和確診環節，人工智能技術的應用從單一癌種走向全癌種的精準早篩。使用人工智能影像分析，醫生可找到癌細胞的蹤跡，改變傳統僅用肉眼觀測癌細胞的診斷模式。通過對樣本大數據做標志物的整合和分析，可實現大批量人群的自動化篩查。同時，人工智能還能自動生成多模態放射病理診斷和綜合評估報告，輔助醫生決策，提升癌癥早診率、治療率，降低惡性腫瘤的死亡率。根據英美國家的統計，使用人工智能技術做乳腺癌的早期篩查，陽性誤診率分別降低了5.7%（美國）和1.2%（英國）。在治療環節，人工智能技術將改善傳統癌癥治療方式， 對腫瘤的處理不再是簡單的手術切除與否，而是可以明確是否復發、轉移，做到比肉眼看得更準，讓

35、治療過程透明簡單?；谂R床數據的分析，人工智能在放療與化療的個體情況檢測和靶向用藥方面也將發揮關鍵作用。此外，人工智能將在腫瘤特異性免疫治療過程中，持續提升預測抗原的精度。特異性的細胞免疫治療是最具潛力的腫瘤治療方法，需要通過腫瘤特異性識別來做抗原預測，人工智能代替人工實驗來篩選海量的異?？乖暮兔庖呒毎荏w的空間結構，完成醫生無法完成的工作。在預后環節，人工智能技術改變了以往單純依賴專家經驗的預測方式，實現了基于臨床數據指征的精確計算，能夠指引預后，降低風險。高精度醫療導航的主要挑戰是標準化、規范性和可解釋性，可解釋性是建立人工智能和醫生的互信關系、推動產業化的先決條件。未來三年，以人為中心

36、的精準醫療將成為主要方向，全面滲透在疾病預防和診療的各個環節，成為疾病預防和診療的高精度導航協同。而隨著因果推理的進一步發展，可解釋性有望實現突破，人工智能將為疾病的預防和早診早治提供有力的技術支撐。23.6x2021-2030 全球醫療 AI 市場規模21高精度醫療導航趨勢解讀17達摩院 2022 十大科技趨勢數據安全保護與數據流通是數字時代的兩難問題，破解之道是隱私計算。過去受制于性能瓶頸、技術信任不足、標準不統一等問題，隱私計算尚只能在少量數據的場景下應用。隨著專用芯片、加密算法、白盒化、數據信托等技術融合發展，隱私計算有望跨越到海量數據，數據源將擴展到全域，激發數字時代的新生產力。預計

37、未來三年，全域隱私計算技術將在性能和可解釋性上有新的突破， 或將出現數據信托機構提供基于隱私計算的數據共享服務。全域隱私計算破解數據保護與流通兩難，隱私計算走向全域數據保護概要未來互聯18達摩院 2022 十大科技趨勢在數字經濟時代，數據成為核心生產要素，但與此同時，數據確權、數據法規、隱私保護意識、數據安全保障等因素，已成為跨組織間數據的共享與價值挖掘必須面對的課題。隱私計算融合密碼 學、 人 工 智 能、芯 片 設 計 等 學 科，以 多 方 安 全 計 算、差 分 隱 私、 可 信 計算為代表技術，可在保證數據隱私不泄露的情況下實現計算分析，為跨組織的數據共享提供可行的模式。然而性能瓶頸

38、、技術信任不足、標準不統一等問題，讓隱私計算尚只能在少量數據的場景下應用。隱私計算將迎來三方面的突破，讓隱私計算能被大規模應用：一是性能與效率的跨越式提升，包含同態加密的算法突破，降低加解密的算力需求、軟硬一體的加速芯片，針對多方安全計算和聯邦學習場景進行性能優化、 更多第三方提供可信執行環境 （TEE） 等。二是隱私計算技術的白盒化，提升技術的可解釋性進而強化信任度，通過開放集成能力，降低跨技術、跨模型的集成壁壘。三是數據信托機構的出現，作為可信第三方提供技術與運營，加速組織間的數據共享。隱私計算的技術突破將推動數據計算由私域走向全域，分析的精度與深度也隨著可用的數據量增加而提升，在某些對數

39、據量強依賴的領域效果更顯著，如商業分析、風險控制、學術研究、人工智能、精準營銷等。 另一方面， 全域隱私計算技術成熟后，有望成為數據共享的標準，數據流通的風險將大幅降低，數據所有者與數據保管者的責任邊界更加明確，安全程度也更加可衡量。除了技術之外，隱私計算最大的不確定性來自于運營模式和合規標準。 運營模式尚未形成完整的體系，讓數據提供方有足夠的誘因共享數據，同時保障數據質量讓數據使用方有意愿付出費用。 就合規標準而言，隱私計算的合規紅線并不明確，讓技術發展存在較大的不確定性，技術與標準需要在發展過程中不斷地相互促進。我們預測在三年內，全域隱私計算將在性能和可解釋性上有新的突破，并開始出現數據信

40、托機構提供基于隱私計算的數據共享服務。在未來的五到十年，全域隱私計算將改變現有的數據流通方式，新型業務也將在全域數據的基礎上誕生，提升全社會以數據為核心的生產效率。 在 2025 年將至少使用一種隱私計算技術24的企業60%全域隱私計算趨勢解讀19達摩院 2022 十大科技趨勢基于地面網絡和計算的數字化服務局限在人口密集區域，深空、海洋、沙漠等無人區尚是服務的空白地帶。高低軌衛星通信和地面移動通信將無縫連接，形成空天地海一體化立體網絡。由于算隨網動，星地計算將集成衛星系統、空中網絡、地面通信和云計算，成為一種新興的計算架構，擴展數字化服務的空間。預計未來三年，低軌衛星數量會迎來爆發式增長，衛星

41、及其地面系統將成為新型計算節點。星地計算衛星及地面一體化的通信與計算，促進空天地海全面數字化概要未來互聯20達摩院 2022 十大科技趨勢近年，全球連接及數字化的需求不斷增加，不再只是服務人口密集的區域，也延伸到深空、海洋、沙漠等無人區，單靠地面網絡和計算已無法有效滿足需求。星地計算將衛星系統、空中網絡、地面通信和云計算集成，成為一種新興的計算架構?？罩芯W絡和地 面 通 信 系 統無縫對接，以及技 術 能 力 不 斷迭 代 升 級， 將為 全 球 各 類 應用提供高性能、低 成 本、 高 可靠、 無 處 不 在的數字化連接，降 低 獲 取 連 接的 復 雜 度， 并全 面 提 升 連 接質量。

42、算隨網動，泛在互聯網不同連接場景下將會產生新的算力需求，促進和催生更豐富多元的算力，在多種計算任務中發揮作用，從而滿足不同行業、不同場景下的數字化需求，全面提升各行各業的運行質量。星地計算通過空、天、地、海廣覆蓋的網絡連接實現全息泛在的智能高速寬帶通信和全域計算服務，促進萬物互聯，將有效解決偏遠地區、航海航空的通信需求，低延時廣覆蓋的網絡將促進云網端的進一步融合，為各種極端場景帶來新型應用的可能。從產業視角而言，人與設備在線更容易，意味著更深更廣的數字化與智能化，將極大程度催化組織的全局智能。星地計算在實現上仍面臨較多難題：一是空天地一體化通信問題。面向種類繁多、結構復雜的泛在互聯網的各種業務

43、需求， 傳統衛星通信的簡單技術體制、靜態處理機制、薄弱產業基礎都難以適用。二是星群計算問題。天上星間信息傳輸光變電和電變光的發熱問題還未被解決，制約了星間信息傳輸的效率。三是星地產業融合問題，地面硬件技術（如芯片）應用到衛星上仍然面臨較大的環境適應問題（宇宙射線、空間干擾等），需要新的制造工藝突破。我們預計在未來三年，低軌衛星數量會迎來爆發式增長，與高軌衛星共同組成衛星互聯網。在未來五年，衛星互聯網與地面網絡將無縫結合形成天地一體的泛在互聯網，衛星及其地面系統成為新型計算節點，在各類數字化場景中發揮作用。60倍全球低軌衛星數量預計增長根據公開數據整理星地計算趨勢解讀21達摩院 2022 十大科

44、技趨勢新型網絡技術發展將推動云計算走向云網端融合的新計算體系，并實現云網端的專業分工：云將作為腦，負責集中計算與全局數據處理；網絡作為連接，將多種網絡形態通過云融合，形成低延時、廣覆蓋的一張網；端作為交互界面，呈現多元形態，可提供輕薄、長效、沉浸式的極致體驗。云網端融合將促進高精度工業仿真、實時工業質檢、虛實融合空間等新型應用誕生。預計未來兩年，將有大量新型應用在云網端融合的新計算體系中運行。云網端融合云網端融合形成新計算體系，催生云上新物種概要未來互聯22達摩院 2022 十大科技趨勢云計算發展經歷了兩個層次，第一層是基礎設施云化，云計算取代了傳統數據中心，算力與數據向端遷移。第二層是架構云

45、原生化，運用云原生的先進架構，讓應用走向容器化與無服務器化。在連接技術高速發展的背景下，云計算開始走向第三層，云、網、端的協作關系發生變化，走向云網端融合的新體系架構。新的體系架構下，云網端將專業分工。云作為體系中的“腦”，負責計算與數據處理，具備更好的計算效率、體系化的數據處理以及高精、高效、高覆蓋的人工智能平臺能力。網作為體系中的連接系統，光纖、5G、衛星互聯網等技術通過云融合，形成低延時、廣覆蓋的一張網，連接各種形態的云和端，讓云網端形成更有機地整體。端作為體系中的交互界面，可大幅簡化非必要的計算和數據資源，更專注在用戶體驗上，如輕薄、長效、沉浸式體驗等，端的形態將更多元，覆蓋各類場景下

46、的交互需求。通過云網端協同，將在一種端上完成多樣場景，在多種端上有一致的體驗。云網端的融合將更高效地促進新型應用的誕生。在云端，應用將不受過去裝置資源的限制，釋放更多可能性，如高精度的工業仿真；在網側，由網連接的分布式的算力將促進更多低延時的邊緣計算應用，如實時的工業質檢；在端側，云網端進行協同與交互，催生如云電腦、云游戲等新型應用。云網端融合的體系需要克服兩個挑戰，一是網絡技術的突破， 由于在新的體系中網絡扮演著關鍵角色，網絡質量、 成本與覆蓋都將成為體系發展的制約條件，新型網絡技術（如5G與衛星互聯網）需要不斷以應用需求為導向進行技術優化迭代并以多種手段開展覆蓋建設。二是信息安全，數據在云

47、上處理，對數據加密、數據治理、安全計算、隱私計算等安全技術的要求更高。我們預測在未來兩年內，將有大量的應用場景在云網端融合的體系運行，伴隨著更多依云而生的新型設備，帶來更極致、更豐富地用戶體驗。50%以上的工作負載在 2021 年運行在本地之外30在 2022 年云計算帶來的增長31IP WAN 流量2X云網端融合趨勢解讀23達摩院 2022 十大科技趨勢隨著端云協同計算、網絡通信、數字孿生等技術發展，以沉浸式體驗為核心的 XR（未來虛實融合）互聯網將迎來爆發期。眼鏡有望成為新的人機交互界面，推動形成有別于平面互聯網的 XR 互聯網，催生從元器件、設備、操作系統到應用的新產業生態。XR 互聯網

48、將重塑數字應用形態，變革娛樂、社交、工作、購物、教育、醫療等場景交互方式。預計未來三年，外形與重量接近普通眼鏡的新一代 XR 眼鏡將產生，成為下一代互聯網的關鍵入口。XR 互聯網XR 眼鏡會成為重要交互界面，帶動下一代互聯網發展概要未來互聯24達摩院 2022 十大科技趨勢互聯網的發明引領了數字時代的發展，互聯網的更新迭代也對產業的格局產生巨大影響。移動互聯網讓手機取代個人電腦，操作系統和應用生態也發生了極大變化，而隨著VR、AR為代表的虛擬現實技術產業化，下一代的XR互聯網將對數字時代產生巨大影響。XR互聯網將改變用戶的信息感知和獲取方式，最大的特征是由二維平面走向三維立體的沉浸式體驗， 信

49、息會以自然的方式被獲取， 讓用戶所見即所得。構筑XR互聯網需要四大要素：硬件（如XR眼鏡等） 、 內容 （如娛樂、 購物、 社交等） 、 人工智能 （如空間感知、 數字孿生） 、 基礎設施 （如5G、 云計算等） 。四大要素中硬件和內容會率先發展，硬件是獲取數據與用戶交互的基礎，也是互聯網平臺的載體。XR眼鏡會成為XR互聯網的重要入口，同時云網端協同將改變眼鏡的形態，使其向著體積更小、重量更輕、響應速度更快的方向發展。內容則以娛樂社交和辦公場景開始，再逐漸發展至購物、教育、醫療等對遠距互動有一定需求的場景。XR互聯網改變了人與科技互動的方式，一是模擬真實世界的時空，解決真實世界遠距移動的問題，

50、如遠程教育、遠程醫療、遠程辦公等，克服地理空間的限制。二是創造真實世界不存在的時空，解決真實世界不完美的問題，如游戲、社交等，讓用戶能夠重新建立自我認可，并以接近真實世界的方式進行交互。XR互聯網也將重塑現有的產業結構，催生一批從元器件、設備、操作系統到應用的新產業生態。XR互聯網處于發展初期，技術上 最 大 的 挑 戰 是實 現 高 度 沉 浸 式體驗：一是AR、VR、MR眼鏡等終端在算力、分辨率、體積和功耗有較大提升空間。二是當前的體驗技術注重視覺和聽覺，而觸覺、嗅覺、味覺等體驗技術仍有待突破。最后是隱私風險，個體數據作為支撐其持續運轉的核心要素，數據資源合規收集、儲存、分析與管理的機制尚