自2020年起，全球经济和社会面临诸多不确定性。展望2021年，理解未来科技趋势变得格外重要。2021年1月13日，百度研究院发布了十大科技趋势预测，涵盖人工智能、生物计算、AI芯片、量子计算等前沿技术及其相关产业。这些趋势展示了技术创新与产业应用的紧密结合，既具前瞻性也具产业指导价值。
百度研究院专注于人工智能的前瞻性基础研究，探索技术前沿，由首席技术官王海峰担任院长。研究院下设多个实验室，包括大数据、生物计算、认知计算等，汇聚了众多世界级专家。研究领域覆盖AI的各个层面，并积极开展跨领域合作，使百度在人工智能时代始终处于技术发展的前沿，推动基础技术的进步。
接下来，让我们一起了解十大科技趋势的具体内容！
疫情推动AI深度融入日常生活
2020年，全球抗击疫情促使人工智能与5G、大数据、物联网等新一代信息技术相互融合。AI在测温、问诊、智能外呼及服务机器人等领域的应用迅速普及，有效支持了抗疫工作。
在后疫情时代，AI将进一步与交通、能源、制造和农业等基础产业融合，助力复工复产，推动社会经济发展。同时，远程办公、在线教育和在线问诊等新模式将成为常态，AI不仅推动产业经济，也将深入到人们的日常生活中，解决民生问题的潜力将得到大规模开发。
生命科学领域迎来AI新纪元，生物计算大放异彩
在疫情期间，算法如LineaRFold和LineaRdesign有效提升了RNA二级结构预测和mRNA疫苗基因序列设计的速度。AlphaFold 2在CASP14蛋白质结构预测竞赛中取得的成果表明，AI有望显著提高大分子结构预测的精度与效率。AI与生物计算、病毒研究及疫苗研发等生命科学基础研究的结合即将迎来爆发。
此外，AI将在新药研发的各个环节中扮演重要角色，包括靶点发现、化合物发现和优化等，从而缩短研发周期，降低成本，提高医疗诊断的准确性，帮助人们更主动应对健康问题。
交通产业加速数字化转型，数字交通运营成为关键
AI与5G技术的深度融合将为交通出行带来新动力。
无人驾驶的RobOTAxi车辆有望实现常态化运营，智能座舱将成为汽车的主流配置，集成智能语音交互和车路协同信息服务。
在新基建的推动下，交通的数字化转型与智能化变革将加速，传统交通正向数字化、网联化、自动化的新模式转变。同时，数字化知识和信息将成为智能交通的重要生产要素，未来智能交通的发展将更加注重建设与运营的平衡，数字交通运营服务商将成为推动高质量发展的关键力量。
AI芯片与轻量级模型推动智能化向边缘发展，物联网迎来新机遇
随着AI芯片提供更专业化的边缘计算能力，轻量级模型将越来越多地部署在小型边缘设备中，支持离线和在线场景，提供个性化服务。
智能技术向边缘的渗透将影响几乎所有行业。随着边缘智能应用需求的增长，具备AI功能的边缘设备及其处理的数据量预计将持续快速增长。
无监督学习成为基础技术，促进AI多领域融合与跨模态理解能力提升
深度学习模型通常依赖大量标注数据以实现优异性能，而无监督学习则是在没有标注数据的情况下，从原始数据中识别模式的重要方法，是AI发展的一个重要方向。
利用无监督学习对不同模态数据进行预训练，通过跨模态信息共享提升理解能力，将成为一种新趋势。这种先验知识也有助于将小样本学习快速泛化到新任务中，推动AI技术在更广泛领域的应用。
AI提升机器对现实的理解，服务机器人将具备更多物理交互能力
随着AI对数据和行为分析理解的不断成熟，机器与人类在复杂场景中的互动可行性和安全性将大幅提升。服务机器人将被赋予更多物理交互能力，能够替代人类完成简单、重复的日常任务。
例如，酒店将使用服务机器人实时响应客房需求，自动配送物品。家庭服务机器人的任务将更加细致多样，如帮助老人从冰箱取食物或冲泡饮料，避免与家中其他物体或人员发生碰撞，并在主人外出时协助整理房间。
量子科技理念深入人心，推动量子计算产业发展
量子硬件性能的提升将催生出一系列实用的量子算法，展现量子硬件的优势。量子软件的云化和服务化趋势将加速与硬件的深度融合，并逐渐开放量子计算能力。量子计算将与AI和云计算不断融合，激发新的创新火花。
随着量子生态的初步形成，越来越多的政府、高校和科技公司将开始在量子计算领域的战略规划与布局，以迎接量子计算时代的到来。
社会对负责任AI的需求不断上升，科技企业积极推动实践落地
AI发展应遵循以人为本、公正包容、可解释性、透明性与可追溯、隐私安全等基本原则，已成为全球共识。
AI伦理将引导智能应用的发展，从单纯获取用户注意力转向促进用户福祉。2021年，AI模型的可解释性和鲁棒性将取得进一步进展，视频合成技术的合成与鉴别之争将愈加激烈，隐私保护计算将在组织间加速运用，为数据的安全与隐私提供保障。同时，近年来深度学习的快速发展也带来了能耗的增加，未来AI将更加注重选择性运算，追求经济、社会与环境的可持续发展。
降低门槛与人才培养并行，AI大众化加速
要让AI惠及大众，需要让每个人都能够便利地获取AI能力，这需要在算法、算力、数据和人才四个方面持续投入。
以深度学习框架为核心的开源平台大幅降低了AI技术的开发门槛，自动化深度学习、低代码或无代码的AI开发平台将进一步发展，持续降低开发所需的专业技能。AI的广泛应用及对算力的需求将推动AI芯片的新一轮增长，帮助AI突破算力瓶颈，释放更多的算力。高质量的数据能有效提升对应用场景的理解，定制化的数据方案、优化的数据采集与标注、健全的数据市场体系将推动AI在各细分领域的落地。此外，AI的大众化离不开人才培养，无论是研究型、应用型人才，还是AI素养的提升，都是不可或缺的。随着科技公司促进AI产教融合，预计各行业将涌现出更多既懂AI技术又懂应用场景的复合型人才。
在危机中蕴含机遇。疫情加速了AI的融合应用，智能技术逐渐渗透到各行各业及我们的生活中；在新基建的推动下，各行业的数字化和智能化升级明显加快。
