1月25日,百度研究院发布2022年科技趋势预测,这是其连续第三年发布对前沿科技趋势的展望。

今年上榜的科技趋势预测涵盖了AI核心技术、交叉学科与跨领域研究,以及AI的产业及社会价值三个层面,包括预训练大模型、AI for Science(人工智能应用于科学研究)、基于AI的生物计算、隐私计算、量子软硬一体化、自动驾驶、深空探测、人机共生、绿色AI、普惠AI等领域。
“核心技术快速演进、跨领域联结力增强、产业底座愈发坚实的人工智能技术,成为引领创新和发展的重要力量。”百度CTO、百度研究院院长王海峰在序言中表示,“希望在不确定的时代中,以AI为灯,照亮创新之路;以AI为桨,划起发展之舟。”
首先,AI核心技术持续突破演进,融合创新愈加显著。
以预训练大模型为例,大模型基于海量数据进行自监督学习,使用统一的模型和范式解决各类AI任务,打破了传统技术对于大规模标注数据的依赖,显著提升了AI模型的效果、通用性及泛化性。知识增强、跨模态、跨语言等技术路径激活了大模型的想象空间,呈现出多技术融合、多学习方式共同演进的趋势,并逐渐实用化。
其次,在交叉学科与跨领域研究中,AI构成了科学研究与技术发展的通用变量。
人工智能应用于科学研究,即AI for Science新兴研究领域出现,有望带来科研范式的改变;基于AI的生物计算仍将高速发展,基础研究和应用场景协同创新实现新突破;为保证数据和隐私安全,隐私计算技术受到关注,将成为数据价值释放的突破口和构建信任的基础设施;量子软硬一体化方案成为主流趋势,现实需求加速量子计算与各行业融合创新。
第三,在产业及社会价值方面,AI正在推动自动驾驶、航天航空、人机交互等领域的发展,并助力实现 “双碳”、科技普惠等目标。
自动驾驶技术进入无人化落地新阶段,多元“汽车机器人”不断涌现,连接技术与场景;AI技术与航天科技融合创新,推动深空探测迈向智能化的新阶段;新冠疫情为人们的交流设置了“社交距离”,数字技术的发展缩短了这一距离,加速了人与数字人、机器人的共生,虚实结合与智能交互技术将快速融入生产生活;绿色低碳更多纳入AI蓝图,助力实现碳达峰碳中和目标;AI更加包容普惠,价值创造导向使中小企业、弱势群体的需求得到更多关注。
这是百度研究院连续第三年发布对前沿科技趋势的展望。此前,百度研究院关于数字人、虚拟人将大批量出现、“数字交通运营”将成为关键推动力等多条趋势预测都已逐步实现。
附百度研究院2022年科技趋势预测(图):

好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。