目录
百度研究院 2023 年科技趋势预测
AI 向实、技术向实,锚定科技创新大方向
百度年度科技趋势预测,用科技的确定性把握未来的不确定
首页 科技周边 人工智能 百度研究院发布2023年十大科技趋势,锚定「AI向实」:行业大模型生态初现,自动驾驶、AIGC、量子科技等智能化创新更加务实

百度研究院发布2023年十大科技趋势,锚定「AI向实」:行业大模型生态初现,自动驾驶、AIGC、量子科技等智能化创新更加务实

Apr 12, 2023 pm 05:28 PM
ai 趋势

弹指之间,2022 年已经过去。这一年,新冠疫情对全球经济和社会生活带来诸多挑战,极端不确定性的特点更加明显。同时,科学技术的力量持续显现,技术进步与产业发展的速度进一步加快,数字技术、智能技术为人们的生活带来了更多的想象空间。

在如今这个高速变化、充满未知的时代,如何探寻更加确定性的价值与方向?智能技术构筑起了如今科技变革的主线,但在可预见的未来 AI 技术将在具体哪些领域带来更多惊喜?

新年伊始,百度研究院发布「2023 年十大科技趋势预测」,指明了「技术向实」的时代科技发展主线,阐述了三大维度下的十大具体趋势:

一、技术底座不断夯实。深度学习平台加大模型,构筑了坚实的产业智能化基座,会进一步加速产业智能化升级。数实融合,为技术底座的夯实提供了强大动力和广阔市场空间。隐私计算,成为支撑数据安全治理和数据要素市场化发展的重要基石。

二、AI 跨领域融合更加扎实。AI 技术的发展,为跨领域、跨学科融合创新带来巨大的价值空间。以 Al for Science 为代表的跨领域融合创新,正在发展出完善的工具体系,从理念设想转化为实际价值,推动科研范式的变革和新兴产业的发展。AI 加持的机器人越来越多地应用于需要大量人力的工作场景,提高劳动生产率。

三、智能化创新更加务实。基于坚实的智能化基座,一方面数字经济与实体经济加速融合,促进产业体系升级;另一方面 web 3.0、元宇宙、自动驾驶、AIGC、量子科技等新方向、新领域,将加速发展并落地。

百度研究院 2023 年科技趋势预测

  • 趋势一:大模型生态 —— 行业大模型生态初现,服务千行百业智能化升级

AI 大模型正在向跨语言、跨任务、跨模态的技术方向演进,已成为当下 AI 技术发展的一个主要趋势。依托深度学习平台,大模型技术的效能不断提升,具备了很强的通用性、泛化性、可解释性,以及开发流程标准化程度高的优势,能够解决 AI 碎片化难题,持续降低 AI 开发与应用的门槛。

随着大模型技术逐步成熟,训练能力、核心算子库和软件平台布局不断完善,在航天、金融、能源等领域,「行业大模型」开始浮现,围绕各行业需求,搭建 AI 基础设施,推进「AI+ 行业」的应用创新。我们预测 2023 年行业大模型将覆盖更多领域,逐渐形成生态,积极践行「普惠 AI」,服务千行百业的智能化升级。

  • 趋势二:数实融合 ——AI 新型基础设施建设需求增长,数字技术和实体经济深度融合

我国「十四五」规划和 2030 年远景目标纲要都强调大力发展数字经济,为人工智能等数字技术带来了强大创新动力和广阔市场空间。当前,智算中心、深度学习平台和大模型等 AI 新型基础设施不断夯实,加快推动人工智能产业化落地,满足以制造业为主的实体经济转型需求;同时,我国庞大的制造业规模、丰富的应用场景和海量数据资源,非常有利于深度学习模型的迭代进化,技术与场景的融合,会催生出具有产业通用性的新产品新业态。

AI 新型基础设施建设,短期看,将会成为各地政府发展数字经济的重要抓手之一,对区域经济发展和产业升级有明显推动作用;中长期看,将促进数字技术和实体经济深度融合,更好的赋能产业数字化转型和智能化升级。

  • 趋势三:虚实共生 ——Web 3.0 技术打造新型网络空间,元宇宙业态有望迎来颠覆式创新

人们正在构建一个内容丰富的虚拟世界,这个虚拟世界从最初平行于物理世界,逐渐发展到与物理世界紧密连接,未来有可能会实现彼此交互、融合和共生。预计 2023 年,得益于众多关键数字技术的突破,这一趋势将会加快。

Web 3.0 技术将会打造一个去中心化的,更加开放、公平和安全的新型网络空间,用户可以更安全的交换信息和价值;数字孪生和虚拟仿真、AI 等技术融合,会在购物、制造、家居、城市等诸多场景,创造更精准和智能的数字孪生体;AIGC 将带来全新的内容创作模式,广泛运用到绘画、文学甚至视频制作等领域,大幅降低内容生产成本;结合 VR/AR 带来的沉浸式体验服务,5G 提供的大数据高速传输能力,一个全面和丰富的元宇宙业态有望加速成型,在此之上的产品和服务模式,也可能会迎来新一轮的颠覆式创新。

  • 趋势四:自动驾驶 —— 自动驾驶技术迎来新升级,推动智能汽车产业「扬帆远航」

随着自动驾驶进入城市场景,无论是感知复杂环境、还是处理海量数据的难度都大大增加,传统小模型无法满足高级别自动驾驶的要求。业界开始通过引入大模型技术,让自动驾驶汽车有效扩充语义识别数据,大幅提升长尾问题解决效率,进一步增强自动驾驶感知泛化能力,适应更多出行场景。

预计 2023 年,中国主要城市自动驾驶商业化落地将呈现运营范围、车队规模双增长的趋势,拥有自动驾驶技术的智能汽车的市场进入率也将有新突破,智能汽车产业从此前的「试水试航」走向「扬帆远航」。

  • 趋势五:机器人 —— 行业应用机器人落地加速,改变劳动力短缺困境

伴随全球老龄化加剧,未来各行业将面临严重的劳动力短缺的问题。不少国家已经积极发展自动化技术,改变劳动力短缺困境。

人工智能、大数据、云计算等关键技术的成熟,为自动化发展注入强大动力,特别是 AI 加持的各类机器人,将在实时感知、智能决策、优化控制等方面获得更大提升,越来越多地应用于施工、开采、救灾等需要大量人力的工作场景。此外,人形机器人产品将会在生活中扮演管家角色,承担简单的搬运、扫除、护理等工作,不仅极大地提高劳动生产率,而且在一定程度上可以让人摆脱繁重的体力劳动,使人们有更多时间享受美好生活。

  • 趋势六:科学计算 ——AI 技术成为重要科研辅助力量,改变多学科研究范式

AI for Science 正受到越来越多的关注,AlphaFold 等模型的成功让人们看到,人工智能技术对科学计算产生巨大影响,正在改变许多学科的研究范式。

通过引入 AI 技术,研究者们开发了科学计算工具,解决传统科学计算过于复杂而难以求解的问题,提升系统建模分析能力。相信未来会有更多功能强大的科学计算工具出现,推动 AI 技术成为重要的科研辅助力量,在物理、化学、生物、材料学等基础科学及药物研发等应用领域体现自身的独特价值。

  • 趋势七:量子计算 —— 量子计算核心技术持续突破,产业化进程加速

过去一年,量子计算技术已在软硬件、应用和网络等关键技术方向实现新一轮突破。预计 2023 年,多种技术路线的量子芯片性能指标将持续提升,云原生量子计算平台将提供更强大、更丰富、更专业的服务,易用性大幅提升,开发门槛进一步降低,量子设备将在多个应用场景中展现出优势,在人工智能、材料模拟、金融科技、生物制药等方向诞生更多具备实际应用价值的量子算法;随着量子计算硬件性能与量子算法的不断提升,量子软硬一体化方案的价值与需求将会更加凸显。

公众对量子信息科学的关注将会不断增强,有关量子科普与教育将产生更加广泛与迫切的需求,借助量子计算平台加速形成繁荣的量子计算产业生态,政产学研用多方协同和资源汇聚会进一步深化。

  • 趋势八:隐私计算 —— 隐私计算平台实现数据互联互通,兼顾价值创造和安全可信

数据安全治理和数据要素市场化的重要性和紧迫性日渐上升,隐私计算技术进入快速发展阶段,金融、通信、医疗、互联网等领域有越来越多的机构开始自建隐私计算平台,应用场景不断拓展和深化,推进各家隐私计算平台的互联互通逐渐成为行业新趋势。

在此背景下,「横纵交织」的可信数据流通网络初步呈现。可以预见,借助不断发展壮大的数据流通网络,未来几年隐私计算技术的应用场景将会不断推陈出新,隐私计算平台也会在多个行业成为支撑数据安全治理和数据要素市场化发展的重要基石,有助于塑造兼顾价值创造和安全可信的数据产业。

  • 趋势九:科技伦理 —— 可解释 AI 技术推进「人机互信」,可信可控技术能力成企业全新竞争优势

人工智能等技术的快速发展,带来了新的社会伦理问题与风险,引起世界各国的关注。我国政府今年出台《关于加强科技伦理治理的意见》,向联合国提交《关于加强人工智能伦理治理的立场文件》,积极倡导「以人为本、智能向善」原则,确保人工智能安全、可靠、可控。

科技企业和科学家也在积极探索可解释 AI 技术,尝试在价值对齐的背景下促进有效的人机交流,让 AI 真正理解人类意图,降低算法的「黑箱风险」,实现更有预见性的 AI 治理。好的技术不仅关注结果,更要关注过程,我们预测,未来在一个高度智能化和数字化的社会,具备可信可控的 AI 技术能力,将成为企业新的竞争优势。

  • 趋势十:科技可持续发展 —— 侧重绿色低碳和可持续发展能力,边缘计算和先进计算正实现关键突破

近年来,在可持续发展理念的影响下,促进节能减排和降本增效已成为新技术的重要演进方向。其中,边缘计算兼顾了计算的实时性和弹性,能够减少海量数据的传输,节约巨大的数据传输和能源成本,未来边缘计算与 5G、AI 等技术协同,将助力低碳经济的发展。先进计算正在从计算理论、架构、系统等多个层面提升现有算力规模、降低算力成本、提高算力利用效率。

我们预测未来会有更多侧重绿色低碳和可持续发展能力的新技术突破,其落地应用将有望缓解环保、健康、能源和材料等问题,提升人类生存环境的质量。

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:高考期间,百度数字人度晓晓在文心大模型的支持下,参与作答了全国新高考 Ⅰ 卷题为《本手、妙手、俗手》议论文,40 秒内根据题目创作了 40 多篇文章,平均 1 秒生成 1 篇,随机抽取其中一篇,分数赶超约 75% 高考考生。
  • 作画:百度依托飞桨、文心大模型技术推出了业内首个 AI 艺术和创意辅助平台、AI 作画产品 —— 文心一格,得到了《人民日报》的使用。此外,有用户基于文心一格创作的绘本,被山东人民出版社估值超过 10 万元,或将作为国内首个 AI 绘本出版发行,商业价值得到验证。

10 月 20 日,《人民日报》发布 AI 根据二十大报告中部分词语描绘的未来中国图景视频,该视频由百度飞桨、文心一格提供技术支持。

  • 视频制作:制作首支全 AIGC MV 视频《启航星》,依托文心一格根据歌词自动生成画面,度晓晓作词作曲演唱;与荣耀联合打造了国内首个虚拟偶像 AIGC 单曲《每分 每秒 每天》,作词、编曲由 AI 操刀,由度晓晓和龚俊数字人联合演唱。

百度年度科技趋势预测,用科技的确定性把握未来的不确定

纵观人类的科技发展史,驱动科技革命和产业变革的核心技术,往往具有很强的通用性。当其具备了标准化、自动化和模块化的工业大生产特征,核心技术作为基础设施的价值效应会变得越来越「实」。在这个过程中,技术的应用门槛不断降低,应用效果不断增强,最终支撑起波澜壮阔的产业升级和社会进步。

毫无疑问,如今的人工智能正处于这样的阶段。

今年是百度研究院连续第四年发布年度科技趋势预测。四年来,技术格局总在变化,机遇持续涌现,赛道不断更迭。可以看到,百度研究院此前发布的多项科技趋势预测,都成为后来技术和产业发展的真实轨迹。例如,数字人、虚拟人将大批量出现并在服务行业大放异彩;在交叉学科与跨领域研究中,尤其是在量子、生物、化学等领域,「+AI」将成为一个最令人激动的研究方向……

事实证明,百度研究院对前沿技术和市场格局的精准洞察,已成为相关领域和行业发展的风向标。每年公布年度科技趋势预测,也充分展现了百度作为人工智能、量子计算等创新科技先行者和实践者的使命担当。

百度首席技术官、百度研究院院长王海峰表示:「因为我们看到了智能化趋势的不可逆,验证了 AI 向实的必然性。今年的十大科技预测将继续延续这样的思路,希望帮助明晰未来的技术发展脉络,锚定科技创新的方向。」

「寻找 AI 向实、技术向实的明确方向,是百度研究院与大家分享 2023 年科技趋势预测的初衷。希望我们借此机会,找准方向,推进可持续发展,为实现高水平科技自立自强而不懈奋斗。」

预测未来最好的方式,就是去创造未来。看到这里,你为这些智能化技术的爆发做好准备了吗?

以上是百度研究院发布2023年十大科技趋势,锚定「AI向实」:行业大模型生态初现,自动驾驶、AIGC、量子科技等智能化创新更加务实的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

如何检查CentOS HDFS配置 如何检查CentOS HDFS配置 Apr 14, 2025 pm 07:21 PM

检查CentOS系统中HDFS配置的完整指南本文将指导您如何有效地检查CentOS系统上HDFS的配置和运行状态。以下步骤将帮助您全面了解HDFS的设置和运行情况。验证Hadoop环境变量:首先,确认Hadoop环境变量已正确设置。在终端执行以下命令,验证Hadoop是否已正确安装并配置:hadoopversion检查HDFS配置文件:HDFS的核心配置文件位于/etc/hadoop/conf/目录下,其中core-site.xml和hdfs-site.xml至关重要。使用

centos关机命令行 centos关机命令行 Apr 14, 2025 pm 09:12 PM

CentOS 关机命令为 shutdown,语法为 shutdown [选项] 时间 [信息]。选项包括:-h 立即停止系统;-P 关机后关电源;-r 重新启动;-t 等待时间。时间可指定为立即 (now)、分钟数 ( minutes) 或特定时间 (hh:mm)。可添加信息在系统消息中显示。

centos安装mysql centos安装mysql Apr 14, 2025 pm 08:09 PM

在 CentOS 上安装 MySQL 涉及以下步骤:添加合适的 MySQL yum 源。执行 yum install mysql-server 命令以安装 MySQL 服务器。使用 mysql_secure_installation 命令进行安全设置,例如设置 root 用户密码。根据需要自定义 MySQL 配置文件。调整 MySQL 参数和优化数据库以提升性能。

CentOS下GitLab的日志如何查看 CentOS下GitLab的日志如何查看 Apr 14, 2025 pm 06:18 PM

CentOS系统下查看GitLab日志的完整指南本文将指导您如何查看CentOS系统中GitLab的各种日志,包括主要日志、异常日志以及其他相关日志。请注意,日志文件路径可能因GitLab版本和安装方式而异,若以下路径不存在,请检查GitLab安装目录及配置文件。一、查看GitLab主要日志使用以下命令查看GitLabRails应用程序的主要日志文件:命令:sudocat/var/log/gitlab/gitlab-rails/production.log此命令会显示produc

CentOS上PyTorch的分布式训练如何操作 CentOS上PyTorch的分布式训练如何操作 Apr 14, 2025 pm 06:36 PM

在CentOS系统上进行PyTorch分布式训练,需要按照以下步骤操作:PyTorch安装:前提是CentOS系统已安装Python和pip。根据您的CUDA版本,从PyTorch官网获取合适的安装命令。对于仅需CPU的训练,可以使用以下命令:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio如需GPU支持,请确保已安装对应版本的CUDA和cuDNN,并使用相应的PyTorch版本进行安装。分布式环境配置:分布式训练通常需要多台机器或单机多GPU。所

CentOS上PyTorch的GPU支持情况如何 CentOS上PyTorch的GPU支持情况如何 Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

在CentOS系统上启用PyTorchGPU加速,需要安装CUDA、cuDNN以及PyTorch的GPU版本。以下步骤将引导您完成这一过程:CUDA和cuDNN安装确定CUDA版本兼容性:使用nvidia-smi命令查看您的NVIDIA显卡支持的CUDA版本。例如,您的MX450显卡可能支持CUDA11.1或更高版本。下载并安装CUDAToolkit:访问NVIDIACUDAToolkit官网,根据您显卡支持的最高CUDA版本下载并安装相应的版本。安装cuDNN库:前

docker原理详解 docker原理详解 Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

Docker利用Linux内核特性,提供高效、隔离的应用运行环境。其工作原理如下:1. 镜像作为只读模板,包含运行应用所需的一切;2. 联合文件系统(UnionFS)层叠多个文件系统,只存储差异部分,节省空间并加快速度;3. 守护进程管理镜像和容器,客户端用于交互;4. Namespaces和cgroups实现容器隔离和资源限制;5. 多种网络模式支持容器互联。理解这些核心概念,才能更好地利用Docker。

CentOS上PyTorch版本怎么选 CentOS上PyTorch版本怎么选 Apr 14, 2025 pm 06:51 PM

在CentOS系统上安装PyTorch,需要仔细选择合适的版本,并考虑以下几个关键因素:一、系统环境兼容性:操作系统:建议使用CentOS7或更高版本。CUDA与cuDNN:PyTorch版本与CUDA版本密切相关。例如,PyTorch1.9.0需要CUDA11.1,而PyTorch2.0.1则需要CUDA11.3。cuDNN版本也必须与CUDA版本匹配。选择PyTorch版本前,务必确认已安装兼容的CUDA和cuDNN版本。Python版本:PyTorch官方支

See all articles