百度研究院发布2021年十大科技趋势预测，生物计算、无监督学习上榜

日前，百度研究院发布了2021年十大科技趋势预测，该趋势重点聚焦AI领域，生物计算及量子计算也上榜。具体来看十大科技趋势：

1. AI将更加深入大众生活。后疫情时代，AI 将进一步与交通、能源、制造、农业等基础产业融合，推动复工复产，促进社会经济发展。同时远程办公、在线教育、在线问诊等模式将会延续，成为未来的新常态。AI 不仅助力产业经济，而且逐渐深入大众生活，用 AI 解决民生问题有望大规模落地。

2. 数字人、虚拟人在服务行业大放异彩。结合 3D 建模、情绪识别、智能推荐等多种技术打造的数字人、虚拟人可以看、听、说，还能与人自然交流。2021年，数字人、虚拟人的生产门槛将进一步降低，并大规模应用在互联网、金融、电商、医疗等行业，给客户带来专业贴心、千人千面的服务。媒体行业也将迎来众多 AI 虚拟主播，“二次元”的创造力和想象力结合真实世界的感知与交互能力，有望大放异彩。

3. 生物计算成为新的研究热点。AI、生物计算和病毒研究、疫苗研发等生命科学基础研究领域的结合将迎来爆发。同时，AI 也将进一步融入新药研发的整个链条，包括靶点发现、苗头化合物发现、先导化合物发现和优化等等，从而大大缩短新药研发周期，降低新药研发成本，提高医疗诊断的准确性和效率。

4.智能化向边缘渗透。在AI 芯片以及模型蒸馏等技术带来轻量级模型下，智能技术向边缘渗透，几乎会影响所有行业。随着边缘智能应用需求的不断增长，预计具备 AI 功能的边缘设备以及在边缘处理的数据量都将持续快速增长。

5. “数字交通运营”促进交通转型。在5G、AI等基于“新基建”发展的交通数字化转型和智能化变革下，传统交通加速向数字化、网联化、自动化的“新交通”转变。同时，数字化的知识和信息将会成为智能交通的关键生产要素，智能交通未来将从重视建设向建设和运营并重转变，“数字交通运营服务商”将成为推动智能交通高质量发展的关键力量。

6. 无监督学习成为基础支撑技术。无监督学习是一种无需人工标注数据帮助的学习方法。利用无监督学习对不同模态的数据进行预训练，通过跨模态信息的共享提升跨模态理解，将成为一种趋势。其所形成的先验知识，还可以帮助小样本学习快速泛化至新任务中，有助于将 AI 技术应用到更广泛的领域，值得更进一步探索。

7. 服务机器人将拥有更多物理交互能力。 AI 对数据、行为和运动学的分析和理解的逐渐成熟，使得机器在现实生活复杂场景中与人进行交互的可行性和安全性将得到提升。如将有更多酒店应用服务机器人来实时响应客房需求，自动配送物品。家庭服务机器人所能完成的任务则会更加精细和多样，例如帮助老人从冰箱拿食品或冲泡饮料，同时避免和房屋内的其他物体或运动的人碰撞，还可以在主人外出时帮助整理房间等。

8. 量子计算相关软硬件产业快速发展。量子科技创新的重要性和紧迫性将被社会各界广泛认可，这将进一步推动量子计算相关软硬件产业呈现快速发展。包括量子硬件性能的提升催生出一批具有实用价值的量子算法。量子软件云化和服务化成为趋势。量子计算与 AI 和云计算也将会持续深度融合。

9. 社会对构建负责任的 AI 的需求不断上升。AI 的发展需要遵循一定的基本原则，以人为本、公正包容、可解释性、透明性与可追溯、隐私安全等原则，已成为国际社会 AI 伦理和治理的基本共识。未来 AI 的发展将会更注重有选择性地进行运算，追求经济、社会与环境的可持续发展。

10. AI 大众化加速。以深度学习框架为核心的开源平台已大大降低 AI 技术的开发门槛，自动化深度学习、少代码或无代码的 AI 开发平台等将进一步发展，持续降低 AI 开发所需的专业技能。

AI 的大规模应用和对更大算力的需求将驱动 AI 芯片新一轮的增长，帮助 AI 突破当前的算力瓶颈，更普惠地释放 AI 算力。高质量的数据能有效提升对应用场景理解能力，安全的定制化数据方案、优化的数据采集和标注、健全的数据要素市场体系将推进 AI 在各细分领域的应用落地。

此外，AI 的大众化离不开人才，无论是研究型、应用型的人才，又或是 AI 素养的培养都不可或缺，相信随着科技公司进一步促进 AI 产教融合，各个产业都会涌现出更多既懂 AI 技术又懂 AI 场景的产业复合型人才。

中国软件网看到，百度研究院对2021年的十大科技预测中，AI以及与AI相关的预测几乎占到了全部。这意味在人工智能驱动下的智能时代离我们的脚步越来越近。

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中国软件网作者：陈杨