达摩院2022科技趋势发布：AI for Science刚开始，大模型进入冷静期( 二 )

文章插图
趋势二：大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型在云边端协同进化
过去一年，大规模预训练模型取得了重要进展，为下游的AI模型提供很好的基础。然而参数数量的增加，所带来的性能提升与能耗提升不成比例，大模型的规模发展将进入冷静期。
【达摩院2022科技趋势发布：AI for Science刚开始，大模型进入冷静期】大小模型协同将是未来的发展方向。大模型沉淀的知识与认知推理能力向小模型输出，小模型基于大模型的基础叠加在垂直场景的感知、认知、决策、执行能力，再将执行的结果反馈给大模型，让大模型的知识与能力持续进化，形成一套有机循环的智能系统。
未来3年内，在个别领域将以大模型为基础，对协同进化的智能系统进行试点探索。
趋势三：光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制
硅光芯片不同于电子芯片，它用光子代替电子进行信息传输，承载信息更多、传输距离更远。相较于量子芯片，它不需改变二进制的架构，能延续当前的计算机体系。
云计算与人工智能的大爆发，推动了硅光芯片的技术突破和快速迭代，商业化需求也由此高速增长。
硅光芯片目前核心挑战来自产业链和工艺水平，因此需要与成熟的电子芯片技术融合，运用电子芯片先进的制造工艺及模块化技术，结合光子和电子优势的硅光技术将是未来的主流形态。

文章插图
硬科技深入传统产业趋势四：人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系
绿色能源的大规模开发和利用已成为世界能源发展的主要方向。但传统电力系统，难以应对风电、光伏发电的波动性、随机性、反调峰等特性，缺乏高稳定的多能协调，复杂故障及时响应的应对能力。
以人工智能为主的新一代信息技术，将对能源系统整体的高效稳定运行提供技术保障和有力支撑，具体在功率预测、调度控制、自动化故障响应等方面带来了突破。
达摩院预测，在未来三年内，AI将帮助电力系统实现大规模绿能消纳，能源供给在时间和空间维度上能够互联互济，网源协调发展，弹性调度，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。
趋势五：机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务
机器人作为技术的集大成者，正朝向多认为、自适应、协同化的路线发展。
柔性机器人就是重要的突破代表，近年来结合AI技术增强环境感知能力，不再像传统机器人那样穷举各种可能性，拓展了机器人的应用场景。
正如，工业机器人正从大规模标准化的产线走向小规模非标的产线；服务机器人通过感知人的意图，更柔软地与人产生反应和交互。
接下来未来3年，柔性机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备。同时在服务机器人领域实现商业化，开启规模化应用。

文章插图
趋势六：人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度和效率提升
传统医学方法在疾病的早筛、诊断、预后、治疗中存在局限性，体现在确诊准确率和诊疗效率、精度和效果等方面。
以AI为代表的新兴技术将逐渐渗透到临床诊疗的多病种全流程中去，比如肿瘤的全流程导航、慢病预测和确诊精度的提升。
目前，AI已被证明可与基因检测、靶向治疗、免疫治疗等新技术研究相结合，改变单纯依赖医生经验的诊断模式。