盖网回报qdcaijing达摩院分析了近三年770万篇公开论文、8.5万份专利，访谈近100位科学家，总结除了2022年最值得关注的十大前沿科技，分别是：AI for Science、大小模型协同进化、硅光芯片、绿色能源AI、柔性感知机器人、高精度医疗导航、全域隐私计算、星地计算、云网端融合、XR互联网。

　　在今年的预测里，最重磅的断言要数AI for Science将带来一场新变革。

　　几年前，AI+产业成为热词。今年，达摩院提出，AI将成为科学家的新生产工具，催生科研新范式。

　　2021年学术圈发生了几件大事。7月，谷歌旗下DeepMind在Nature上开源了利用AI对蛋白质结构进行预测的AlphaFold 2，随后发布了来自人类和20种其他生物共350000种蛋白质结构的预测结果。12月，DeepMind首次利用AI帮助数学家提出了两个全新的数学猜想，登上Nature封面。

　　实验科学和理论科学是几百年来科学界的两大基础范式。预测蛋白质结构过去靠实验，证明数学猜想靠推理。

　　现在AI带来了第三种可能性。机器学习能通过处理多维、多模态的海量数据，帮助解决复杂场景下的科学难题。有两个大的影响：

　　一是，将加速科研流程、帮助发现新规律，让科学家不需要像过去一样十年寒窗，而是能在一生中保持高产；

　　阿里达摩院预测，在未来的三年内，人工智能技术在应用科学中将得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为研究工具。

　　在AI公司商业变现不如预期美好，很多人开始唱衰AI的这一年里，AI其实正悄悄进入更底层的领域，给整个社会带来更深远的影响。

　　第二个值得关注的前沿科技趋势，就是电子芯片的制程竞赛正在接近终点，硅光芯片将异军突起。

　　当前，硅基半导体已经推进到5nm和3nm，IBM今年也宣布突破了2nm的工艺。但电子芯片发展已经逼近摩尔定律极限，集成技术进步趋于饱和，亟需技术突破。

　　用光子代替电子进行信息传输，可以承载更多的信息、传输更远的距离。光子彼此间的干扰少，可以提供相较于电子芯片高两个数量级的计算密度与低两个数量级的能耗。同时，相较于量子芯片，光子芯片不需要改变二进制的架构，能够延续当前的计算机体系。

　　看起来很完美，但由于光子芯片是在砷化镓、磷化铟材料上制作，很难做到低成本和高集成度，因此难以大规模应用。

　　OpenAI 统计，自 2012 年以来，每 3.4 个月人工智能的算力需求就翻倍，相比起来，供给能力的增长捉襟见肘。

　　另一种新型芯片技术得到蓬勃发展——硅光芯片。它融合了光子和电子优势，有望突破摩尔定律。

　　硅光芯片领域权威专家，北京大学教授、上海光机所特聘首席研究员周治平介绍：

　　“硅光芯片通过将光电子器件硅片化，巧妙地将光电子的特点体现在一个崭新的硅基芯片上，从而使光电子芯片在成本和集成度方面实现了突破，有望大幅提高数据中心内集群之间、服务器之间、乃至于芯片之间的通信效率。”

　　利用集成电路的设计方法和制造工艺，将微纳米量级的光子、电子、及光电子器件异质集成在同一硅衬底上，形成一个完整的具有综合功能的新型大规模光电集成芯片。

　　达摩院预计，未来三年，硅光芯片将承载大型数据中心的高速信息传输；未来五到十年，以硅光芯片为基础的光计算将逐步取代电子芯片的部分计算场景。

　　除了AI for Science、硅光芯片，这10大前沿科技中还包含了，柔性感知机器人、XR互联网等技术的快速发展。

　　机器人领域正在发生变化。传统机器人依赖预编程，一般只能在大型生产线等结构化场景中用于特定任务。但这几年，结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，机器人正在获得力觉、视觉、声音等感知能力，通用性和应变能力大幅提升。

　　也就是说，机器人未来有望变成多面手，能处理多种任务，而且能随机应变了。这将提升机器人的普及率。

　　预计未来5年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。

　　达摩院还预测，新型网络技术将推动云网端融合成为新的计算架构。云将作为脑，端作为交互界面，专注于用户体验。

　　未来的终端，不会仅限于PC、手机。任何一个普通的设备，哪怕只是一块屏幕，都可以拥有超级大脑，而计算基本发生在云端。

　　达摩院认为，预计未来三年，外形与重量接近普通眼镜的新一代 XR眼镜将产生，成为下一代互联网的关键入口。

　　【趋势概要】实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式，而人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据，解决复杂场景下的科学难题，带领科学探索抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程，还将帮助发现新的科学规律。预计未来三年，人工智能将在应用科学中得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。

　　【趋势概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但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。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。

　　【趋势概要】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。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。

　　【趋势概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。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。预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。

　　【趋势概要】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。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。

　　【趋势概要】传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。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。预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。

　　【趋势概要】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。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。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。预计未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。

　　【趋势概要】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。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。预计未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，卫星及其地面系统将成为新型计算节点。

　　【趋势概要】新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。

　　【趋势概要】随着端云协同计算、网络通信、数字孪生等技术发展，以沉浸式体验为核心的XR（未来虚实融合）互联网将迎爆发期。眼镜有望成为新的人机交互界面，推动形成有别于平面互联网的XR互联网，催生从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。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。预计未来三年，外形与重量接近普通眼镜的新一代XR眼镜将产生，成为下一代互联网的关键入口。