百度研究院發表2023年十大科技趨勢,錨定「AI向實」:產業大模型生態初現,自動駕駛、AIGC、量子科技等智慧化創新更務實
彈指之間,2022 年已經過去。這一年,新冠疫情對全球經濟和社會生活帶來許多挑戰,極端不確定性的特徵更加明顯。同時,科學技術的力量持續顯現,技術進步與產業發展的速度進一步加快,數位科技、智慧科技為人們的生活帶來了更多的想像空間。
在現今這個高速變化、充滿未知的時代,如何探索更確定性的價值與方向?智慧科技構築起瞭如今科技變革的主線,但在可預見的未來 AI 技術將在具體哪些領域帶來更多驚喜?
新年伊始,百度研究院發布「2023 年十大科技趨勢預測」,指明了「技術向實」的時代科技發展主線,闡述了三大維度下的十大具體趨勢:
一、技術底座不斷夯實。 深度學習平台加大模型,建構了堅實的產業智慧化基座,會進一步加速產業智慧化升級。數實融合,為技術底座的夯實提供了強大動力和廣闊市場空間。隱私計算,成為支撐資料安全治理和資料要素市場化發展的重要基石。
二、AI 跨領域融合更紮實。 AI 技術的發展,為跨領域、跨學科融合創新帶來巨大的價值空間。以 Al for Science 為代表的跨領域融合創新,正在發展出完善的工具體系,從理念設想轉化為實際價值,推動科研範式的變革和新興產業的發展。 AI 加持的機器人越來越多地應用於需要大量人力的工作場景,提高勞動生產力。
三、智慧化創新更務實。 基於堅實的智慧化基座,一方面數位經濟與實體經濟加速融合,促進產業體系升級;另一方面web 3.0、元宇宙、自動駕駛、AIGC、量子科技等新方向、新領域,將加速發展並落實。
百度研究院2023 年科技趨勢預測
- #趨勢一:大模型生態- 產業大模型生態初現,服務千行百業智能化升級
AI 大模型正在朝向跨語言、跨任務、跨模態的技術方向演進,已成為當下AI 技術發展的一個主要趨勢。依托深度學習平台,大模型技術的效能不斷提升,具備了很強的通用性、泛化性、可解釋性,以及開發流程標準化程度高的優勢,能夠解決AI 碎片化難題,持續降低AI 開發與應用的門檻。
隨著大模型技術逐步成熟,訓練能力、核心算子庫和軟體平台佈局不斷完善,在航太、金融、能源等領域,「產業大模型」開始浮現,圍繞各產業需求,建構AI 基礎設施,推動「AI 產業」的應用創新。我們預測 2023 年產業大模型將涵蓋更多領域,逐漸形成生態,積極實踐「普惠 AI」,服務千行百業的智慧化升級。
- 趨勢二:數實融合-AI 新基礎設施建設需求成長,數位科技與實體經濟深度融合
#我國「十四五」規劃和2030 年遠景目標綱要都強調大力發展數位經濟,為人工智慧等數位科技帶來了強大創新動力和廣闊市場空間。目前,智算中心、深度學習平台和大模型等AI 新型基礎設施不斷夯實,加速推動人工智慧產業化落地,滿足以製造業為主的實體經濟轉型需求;同時,我國龐大的製造業規模、豐富的應用場景與大量資料資源,非常有利於深度學習模式的迭代進化,技術與場景的融合,會催生出具有產業通用性的新產品新業態。
AI 新型基礎建設,短期看,將會成為各地政府發展數位經濟的重要抓手之一,對區域經濟發展和產業升級有明顯推動作用;中長期看,將促進數位技術和實體經濟深度融合,更好的賦能產業數位轉型和智慧化升級。
- 趨勢三:虛實共生-Web 3.0 科技打造新型態網路空間,元宇宙業態可望迎來顛覆式創新
#人們正在建立一個內容豐富的虛擬世界,這個虛擬世界從最初平行於物理世界,逐漸發展到與物理世界緊密連接,未來有可能會實現彼此互動、融合和共生。預計 2023 年,得益於許多關鍵數位技術的突破,這一趨勢將會加快。
- Web 3.0 技術將會打造一個去中心化的,更開放、公平、安全的新型網路空間,使用者可以更安全的交換資訊和價值;數位孿生和虛擬仿真、AI 等科技融合,會在購物、製造、家居、城市等諸多場景,創造更精準和智能的數位孿生體;AIGC 將帶來全新的內容創作模式,廣泛運用到繪畫、文學甚至視頻製作等領域,大幅降低內容生產成本;結合VR/AR 帶來的沉浸式體驗服務,5G 提供的大數據高速傳輸能力,一個全面和豐富的元宇宙業態有望加速成型,在此之上的產品和服務模式,也可能會迎來新一輪的顛覆式創新。
- 趨勢四:自動駕駛-自動駕駛技術迎來新升級,推動智慧汽車產業「揚帆遠航」
隨著自動駕駛進入城市場景,無論是感知複雜環境、還是處理大量資料的難度都大大增加,傳統小模型無法滿足高階自動駕駛的要求。業界開始透過引進大模型技術,讓自動駕駛汽車有效擴充語意辨識數據,大幅提升長尾問題解決效率,進一步增強自動駕駛感知泛化能力,適應更多出行場景。
- 預計2023 年,中國主要城市自動駕駛商業化落地將呈現營運範圍、車隊規模雙增長的趨勢,擁有自動駕駛技術的智慧汽車的市場進入率也將有新突破,智慧汽車產業從先前的「試水試航」走向「揚帆遠航」。
- 趨勢五:機器人- 產業應用機器人落地加速,改變勞動力短缺困境
############################################# ##伴隨全球老化加劇,未來各產業將面臨嚴重的勞動力短缺的問題。不少國家已經積極發展自動化技術,改變勞動力短缺困境。 ############人工智慧、大數據、雲端運算等關鍵技術的成熟,為自動化發展注入強大動力,特別是AI 加持的各類機器人,將在即時感知、智慧決策、優化控制等方面獲得更大提升,越來越多地應用於施工、開採、救災等需要大量人力的工作場景。此外,人形機器人產品將會在生活中扮演管家角色,承擔簡單的搬運、掃除、護理等工作,不僅大大提高勞動生產力,而且在一定程度上可以讓人擺脫繁重的體力勞動,使人們有更多時間享受美好生活。 ##################趨勢六:科學計算-AI 科技成為重要科學研究輔助力量,改變多學科研究典範############ ######AI for Science 正受到越來越多的關注,AlphaFold 等模型的成功讓人們看到,人工智慧技術對科學計算產生巨大影響,正在改變許多學科的研究範式。 ############透過引進 AI 技術,研究者們發展了科學計算工具,解決傳統科學計算過於複雜難以求解的問題,提昇系統建模分析能力。相信未來會有更多強大的科學計算工具出現,推動 AI 技術成為重要的科學研究輔助力量,在物理、化學、生物、材料學等基礎科學及藥物研發等應用領域體現自身的獨特價值。 ######
- 趨勢七:量子運算- 量子運算核心技術持續突破,產業化進程加速
##過去一年,量子運算技術已在軟硬體、應用和網路等關鍵技術方向實現新一輪突破。預計2023 年,多種技術路線的量子晶片效能指標將持續提升,雲端原生量子運算平台將提供更強大、更豐富、更專業的服務,易用性大幅提升,開發門檻進一步降低,量子設備將在多個應用場景中展現優勢,在人工智慧、材料模擬、金融科技、生物製藥等方向誕生更多具備實際應用價值的量子演算法;隨著量子運算硬體效能與量子演算法的不斷提升,量子軟硬一體化方案的價值與需求將會更加凸顯。
大眾對量子資訊科學的關注將會不斷增強,有關量子科普與教育將產生更廣泛與迫切的需求,借助量子運算平台加速形成繁榮的量子運算產業生態,政產學研用多方協同和資源匯聚會進一步深化。
- 趨勢八:隱私運算- 隱私運算平台實現資料互聯互通,兼顧價值創造與安全可信任
資料安全治理和資料要素市場化的重要性和緊迫性日漸上升,隱私計算技術進入快速發展階段,金融、通訊、醫療、互聯網等領域有越來越多的機構開始自建隱私運算平台,應用場景不斷拓展深化,推動各家隱私運算平台的互聯互通逐漸成為產業新趨勢。
在此背景下,「橫縱交織」的可信任資料流通網路初步呈現。可以預見,借助不斷發展壯大的數據流通網絡,未來幾年隱私計算技術的應用場景將會不斷推陳出新,隱私計算平台也將在多個行業成為支撐數據安全治理和數據要素市場化發展的重要基石,有助於塑造兼顧價值創造和安全可信賴的資料產業。
- 趨勢九:科技倫理學— 可解釋AI 技術推進「人機互信」,可信賴可控技術能力成企業全新競爭優勢
人工智慧等技術的快速發展,帶來了新的社會倫理問題與風險,引起世界各國的關注。我國政府今年推出《關於加強科技倫理治理的意見》,向聯合國提交《關於加強人工智慧倫理治理的立場文件》,積極倡導「以人為本、智能向善」原則,確保人工智慧安全、可靠、可控。
科技企業和科學家也在積極探索可解釋AI 技術,嘗試在價值對齊的背景下促進有效的人機交流,讓AI 真正理解人類意圖,降低演算法的“黑箱風險」,實現更有預見性的AI 治理。好的技術不僅關注結果,更要關注過程,我們預測,未來在一個高度智慧化和數位化的社會,具備可信賴的 AI 技術能力,將成為企業新的競爭優勢。
- 趨勢十:科技永續發展- 專注於綠色低碳與永續發展能力,邊緣運算與進階運算正實現關鍵突破
#近年來,在永續發展理念的影響下,促進節能減排與降本增效已成為新科技的重要演進方向。其中,邊緣運算兼顧了運算的即時性和彈性,能夠減少大量資料的傳輸,節省龐大的資料傳輸和能源成本,未來邊緣運算與 5G、AI 等技術協同,將助力低碳經濟的發展。先進計算正在從運算理論、架構、系統等多個層面提升現有算力規模、降低算力成本、提高算力利用效率。
我們預測未來將會有更多專注於綠色低碳和永續發展能力的新技術突破,其落地應用將有望緩解環保、健康、能源和材料等議題,提升人類生存環境的品質。
AI 向实、技术向实,锚定科技创新大方向
如今,AI 技术出现了更具实效的发展方向,预训练大模型成为新的技术支点;智能化的效果愈发显著,从产业到科研,都展露出 AI 技术大规模落地的价值空间,而这也是百度预测科技发展趋势的主要考量。
回望 2022 年,百度在行业大模型、量子计算和虚实共生这三大方向和领域重点布局,取得阶段性突破,特别是在产业化方面取得显著成果。
1、率先推出行业大模型,验证大模型产业化可行路径
百度在 2022 年 5 月率先推出行业大模型,以「行业知识增强」为核心特色,基于通用数据训练的文心大模型,加上挖掘行业应用场景中大量存在的行业特色数据与知识,再结合与行业专家一起研讨,引入行业实际业务积累的样本数据和特有知识,设计行业领域特色算法任务,提升大模型对行业应用的适配性。
截至 2022 年 11 月,文心已累计发布 11 个行业大模型,涵盖电力、燃气、金融、航天、传媒、城市、影视、制造、社科等领域,实现显著的效果提升,产业生态初步形成,正在成为加速推动行业智能化转型升级的重要力量。目前,文心大模型已大规模应用于搜索、信息流、智能音箱等互联网产品,并通过飞桨开源开放平台、百度智能云,赋能工业、能源、金融、通信、媒体、教育等行业。
百度的产业实践证明,联合行业头部企业研制行业大模型,是大模型产业落地的一种行之有效的方式,让大模型在实际应用场景中不但能用,还便捷好用。
2、让量子从实验室走向产业化,为数字经济量子化打下基础
2022 年 8 月,百度发布了超导量子计算机「乾始」和全球首个全平台量子软硬一体解决方案「量羲」,打通了从硬件、平台到应用的全链条,实现了量子芯片到量子应用的转化,让量子从实验室走向产业化,为数字经济量子化打下坚实基础。
百度超导量子计算机「乾始」,集量子硬件、量子软件、量子应用于一体,是产业级的超导量子计算机
其中,乾始超导量子计算机的量子硬件平台现已搭载 10 量子比特高保真度超导量子芯片,为用户提供稳定优质的量子计算服务;乾始量子软件平台支持通过云服务获得量子算力,提供产业级量子计算服务。
量羲提供私有化部署、云服务、硬件接入等一系列服务,具备适配超导、离子阱等多类型主流量子芯片,可实现量子芯片即插即用,用户只需下载一个 APP 就可以体验量子计算,最大程度上简化了量子硬件部署到量子服务的全流程。
3、虚实共生,AIGC 商业价值得到多方验证
数字技术的繁荣发展下,虚拟世界和物理世界之间的联系愈加紧密,Web3.0、元宇宙、AIGC 等技术不断向更广大的群体扩大。2022 年,作为内容生成的创新方式,AIGC 在激发创作灵感、提升内容多样性、降低内容制作成本等方面正在实现大规模的应用。百度文心大模型的 AIGC 能力更是在多个场合展现:
- 作文:高考期間,百度數字人度曉曉在文心大模型的支持下,參與作答了全國新高考Ⅰ 卷題為《本手、妙手、俗手》議論文,40 秒內根據題目創作了40 多篇文章,平均1 秒生成1 篇,隨機抽取其中一篇,分數趕上約75% 高考考生。
- 作畫:百度依托飛槳、文心大模型技術推出了業內首個AI 藝術和創意輔助平台、AI 作畫產品—— 文心一格,得到了《人民日報》的使用。此外,有用戶基於文心一格創作的繪本,被山東人民出版社估值超過 10 萬元,或將作為國內首個 AI 繪本出版發行,商業價值得到驗證。
10 月20 日,《人民日報》發布AI 根據二十大報告中部分詞語描繪的未來中國圖景視頻,該視頻由百度飛槳、文心一格提供技術支援。
- 影片製作:製作首支全AIGC MV 影片《啟航星》,依托文心一格依照歌詞自動產生畫面,度曉曉作詞作曲演唱;與榮耀聯合打造了國內首支虛擬偶像AIGC 單曲《每分每秒每天》,作詞、編曲由AI 操刀,由度曉曉和龔俊數字人聯合演唱。
百度年度科技趨勢預測,以科技的確定性掌握未來的不確定
縱觀人類的科技發展史,驅動科技革命與產業變革的核心技術,往往具有很強的通用性。當其具備了標準化、自動化和模組化的工業大生產特徵,核心技術作為基礎設施的價值效應會變得越來越「實」。在這個過程中,科技的應用門檻不斷降低,應用效果不斷增強,最終支撐起波瀾壯闊的產業升級和社會進步。
毫無疑問,如今的人工智慧正處於這樣的階段。
今年是百度研究院連續第四年發布年度科技趨勢預測。四年來,技術格局總在變化,機會持續湧現,賽道不斷更迭。可以看到,百度研究院先前發布的多項科技趨勢預測,都成為後來科技與產業發展的真實軌跡。例如,數位人、虛擬人將大批量出現並在服務業大放異彩;在交叉學科與跨領域研究中,尤其是在量子、生物、化學等領域,「 AI」將成為一個最令人興奮的研究方向…
事實證明,百度研究院對尖端技術和市場格局的精準洞察,已成為相關領域和產業發展的風向標。每年公佈年度科技趨勢預測,也充分展現了百度作為人工智慧、量子運算等創新科技先驅和實踐者的使命擔當。
百度技術長、百度研究院院長王海峰表示:「因為我們看到了智慧化趨勢的不可逆,驗證了AI 向實的必然性。今年的十大科技預測將繼續延續這樣的思路,希望幫助明晰未來的技術發展脈絡,錨定科技創新的方向。」
「尋找AI 向實、技術向實的明確方向,是百度研究院與大家分享2023 年科技趨勢預測的初衷。希望我們藉此機會,找準方向,推進永續發展,為實現高水準科技自立自強而不懈奮鬥。」
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DMA在C 中是指DirectMemoryAccess,直接內存訪問技術,允許硬件設備直接與內存進行數據傳輸,不需要CPU干預。 1)DMA操作高度依賴於硬件設備和驅動程序,實現方式因係統而異。 2)直接訪問內存可能帶來安全風險,需確保代碼的正確性和安全性。 3)DMA可提高性能,但使用不當可能導致系統性能下降。通過實踐和學習,可以掌握DMA的使用技巧,在高速數據傳輸和實時信號處理等場景中發揮其最大效能。

使用C 中的chrono庫可以讓你更加精確地控制時間和時間間隔,讓我們來探討一下這個庫的魅力所在吧。 C 的chrono庫是標準庫的一部分,它提供了一種現代化的方式來處理時間和時間間隔。對於那些曾經飽受time.h和ctime折磨的程序員來說,chrono無疑是一個福音。它不僅提高了代碼的可讀性和可維護性,還提供了更高的精度和靈活性。讓我們從基礎開始,chrono庫主要包括以下幾個關鍵組件:std::chrono::system_clock:表示系統時鐘,用於獲取當前時間。 std::chron

交易所內置量化工具包括:1. Binance(幣安):提供Binance Futures量化模塊,低手續費,支持AI輔助交易。 2. OKX(歐易):支持多賬戶管理和智能訂單路由,提供機構級風控。獨立量化策略平台有:3. 3Commas:拖拽式策略生成器,適用於多平台對沖套利。 4. Quadency:專業級算法策略庫,支持自定義風險閾值。 5. Pionex:內置16 預設策略,低交易手續費。垂直領域工具包括:6. Cryptohopper:雲端量化平台,支持150 技術指標。 7. Bitsgap:

在C 中處理高DPI顯示可以通過以下步驟實現:1)理解DPI和縮放,使用操作系統API獲取DPI信息並調整圖形輸出;2)處理跨平台兼容性,使用如SDL或Qt的跨平台圖形庫;3)進行性能優化,通過緩存、硬件加速和動態調整細節級別來提升性能;4)解決常見問題,如模糊文本和界面元素過小,通過正確應用DPI縮放來解決。

C 在實時操作系統(RTOS)編程中表現出色,提供了高效的執行效率和精確的時間管理。 1)C 通過直接操作硬件資源和高效的內存管理滿足RTOS的需求。 2)利用面向對象特性,C 可以設計靈活的任務調度系統。 3)C 支持高效的中斷處理,但需避免動態內存分配和異常處理以保證實時性。 4)模板編程和內聯函數有助於性能優化。 5)實際應用中,C 可用於實現高效的日誌系統。

C 中使用字符串流的主要步驟和注意事項如下:1.創建輸出字符串流並轉換數據,如將整數轉換為字符串。 2.應用於復雜數據結構的序列化,如將vector轉換為字符串。 3.注意性能問題,避免在處理大量數據時頻繁使用字符串流,可考慮使用std::string的append方法。 4.注意內存管理,避免頻繁創建和銷毀字符串流對象,可以重用或使用std::stringstream。

在C 中測量線程性能可以使用標準庫中的計時工具、性能分析工具和自定義計時器。 1.使用庫測量執行時間。 2.使用gprof進行性能分析,步驟包括編譯時添加-pg選項、運行程序生成gmon.out文件、生成性能報告。 3.使用Valgrind的Callgrind模塊進行更詳細的分析,步驟包括運行程序生成callgrind.out文件、使用kcachegrind查看結果。 4.自定義計時器可靈活測量特定代碼段的執行時間。這些方法幫助全面了解線程性能,並優化代碼。

在MySQL中,添加字段使用ALTERTABLEtable_nameADDCOLUMNnew_columnVARCHAR(255)AFTERexisting_column,刪除字段使用ALTERTABLEtable_nameDROPCOLUMNcolumn_to_drop。添加字段時,需指定位置以優化查詢性能和數據結構;刪除字段前需確認操作不可逆;使用在線DDL、備份數據、測試環境和低負載時間段修改表結構是性能優化和最佳實踐。
