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昨天 ， 阿里达摩院第四年发布科技趋势预测 。
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 。
这十大科技趋势 ， 都有哪些看点？
人工智能升级 ， 从产业到科学变革
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 。
也就是说 ， 人工智能将从变革产业到变革科学 ， 从AI+产业走向AI+科学 。
这意味着什么？
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；
二是 ， 让科学不再依赖少数天才 ， 普罗大众也有可能参与到科学研究中 。
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 。
工具的进步是人类文明突破线性增长的重要驱动力 。
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 。
芯片技术更迭 ， 硅光芯片或将爆发
变革还将发生在芯片领域 。
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 。
其实 ， 以前就有人提出了一种另辟蹊径的方法 ， 也就是光子芯片 。
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 。
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