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鄭重地和2019年道個(gè)別，轉(zhuǎn)身時(shí)間軸已經(jīng)從2019撥到了2020。在這段時(shí)間跨度中，我們不僅看到長(zhǎng)征五號(hào)遙三運(yùn)載火箭發(fā)射成功，還有世界首條智能高鐵京張線"開(kāi)張"，一個(gè)又一個(gè)的突破，這讓大家開(kāi)始對(duì)2020年產(chǎn)生了更多期待。

前沿科技領(lǐng)域也充滿希望。近期，先是百度研究院率先發(fā)布了2020年十大科技趨勢(shì)預(yù)測(cè)，隨后IBM、阿里也陸續(xù)發(fā)布各自的趨勢(shì)預(yù)測(cè)。一起來(lái)看看這些大佬們預(yù)測(cè)的2020年科技圈會(huì)帶來(lái)哪些新"刺激"。

首先來(lái)看百度研究院發(fā)布的2020年十大科技趨勢(shì)預(yù)測(cè)，其中涵蓋了人工智能、芯片、物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛、量子計(jì)算等多個(gè)前沿科技領(lǐng)域，勾勒出了2020年的行業(yè)發(fā)展走向。

趨勢(shì)1：AI技術(shù)已發(fā)展到可大規(guī)模生產(chǎn)的工業(yè)化階段，2020年將出現(xiàn)多家"AI工廠"

AI技術(shù)本身以及各類商業(yè)解決方案已日臻成熟，正在快速進(jìn)入"工業(yè)化"階段。伴隨著國(guó)內(nèi)外科技巨頭對(duì)AI技術(shù)的持續(xù)投入，2020年在全球范圍內(nèi)將出現(xiàn)多家AI模型工廠、AI數(shù)據(jù)工廠，將AI技術(shù)和商業(yè)解決方案大規(guī)模生產(chǎn)出來(lái)，運(yùn)用在各行各業(yè)幫助產(chǎn)業(yè)升級(jí)。例如客服行業(yè)的AI解決方案將可以大規(guī)模復(fù)制運(yùn)用到金融、電商、教育等行業(yè)。

趨勢(shì)2：2020年將會(huì)是AI芯片大規(guī)模落地的關(guān)鍵年

最近幾年，AI芯片已經(jīng)逐步達(dá)到了可用的狀態(tài)，2020年將會(huì)是AI芯片大規(guī)模落地的關(guān)鍵年。端側(cè)AI芯片將更加低成本、專業(yè)化、解決方案集成化。同時(shí)，NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元）將成為下一代端側(cè)通用CPU芯片的基本模塊，未來(lái)越來(lái)越多的端側(cè)CPU芯片都會(huì)以深度學(xué)習(xí)為核心進(jìn)行全新的芯片規(guī)劃。芯片之外，AI還將重新定義計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)，支持AI的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)計(jì)算成為新的異構(gòu)設(shè)計(jì)架構(gòu)思路。

趨勢(shì)3：深度學(xué)習(xí)技術(shù)深入滲透產(chǎn)業(yè)，并大規(guī)模應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域最重要，也是被產(chǎn)業(yè)界證明最有效的技術(shù)。以深度學(xué)習(xí)框架為核心的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)大大降低了人工智能技術(shù)的開(kāi)發(fā)門(mén)檻，有效提高了人工智能應(yīng)用的質(zhì)量和效率。2020年，各行各業(yè)將會(huì)大規(guī)模應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)施創(chuàng)新，加快轉(zhuǎn)型和升級(jí)。

趨勢(shì)4：自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)AutoML將大大降低機(jī)器學(xué)習(xí)的門(mén)檻

AutoML將能夠把傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的迭代過(guò)程綜合在一起，構(gòu)建一個(gè)自動(dòng)化的過(guò)程。研究人員僅需輸入元知識(shí)（如卷積的運(yùn)算過(guò)程，問(wèn)題的描述等），該算法就可以自動(dòng)選擇合適的數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)優(yōu)模型結(jié)構(gòu)和配置，自動(dòng)地訓(xùn)練模型，并將其適配部署到不同的設(shè)備上。AutoML的快速發(fā)展將大大降低機(jī)器學(xué)習(xí)的門(mén)檻，擴(kuò)大AI應(yīng)用普及率。

趨勢(shì)5: 多模態(tài)深度語(yǔ)義理解進(jìn)一步成熟，得到更廣泛應(yīng)用

多模態(tài)深度語(yǔ)義理解以聲音、圖像、文本等不同模態(tài)的信息為輸入，綜合感知和認(rèn)知等AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的多維度深層次理解。隨著視覺(jué)、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言理解和知識(shí)圖譜等技術(shù)的快速發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用，多模態(tài)深度語(yǔ)義理解進(jìn)一步成熟，應(yīng)用場(chǎng)景更加廣闊。結(jié)合AI芯片等，將廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)、智能家居、金融、安防、教育、醫(yī)療等行業(yè)。

趨勢(shì)6：自然語(yǔ)言處理技術(shù)將與知識(shí)深度融合，面向通用自然語(yǔ)言理解的計(jì)算平臺(tái)得到廣泛應(yīng)用

隨著大規(guī)模語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，通用自然語(yǔ)言理解能力有了大幅度提升?；诤Ａ课谋緮?shù)據(jù)的語(yǔ)義表示預(yù)訓(xùn)練技術(shù)將與領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行深度融合，持續(xù)提升自動(dòng)問(wèn)答、情感分析、閱讀理解、語(yǔ)言推斷、信息抽取等自然語(yǔ)言處理任務(wù)的效果。集合超大規(guī)模算力、豐富領(lǐng)域數(shù)據(jù)、預(yù)訓(xùn)練模型和完善研發(fā)工具的通用自然語(yǔ)言理解計(jì)算平臺(tái)將逐漸成熟，并在互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、法律、金融等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

趨勢(shì)7：物聯(lián)網(wǎng)將在邊界、維度和場(chǎng)景三個(gè)方向形成突破

隨著5G和邊緣計(jì)算的發(fā)展，算力將突破云計(jì)算中心的邊界，向萬(wàn)物蔓延，將會(huì)產(chǎn)生一個(gè)泛分布式計(jì)算平臺(tái)。同時(shí)，時(shí)間和空間是這個(gè)物理世界最重要的兩個(gè)維度，對(duì)時(shí)間和空間的洞察將成為新一代物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的基礎(chǔ)能力。這也將促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)與能源、電力、工業(yè)、物流、醫(yī)療、智能城市等更多場(chǎng)景發(fā)生融合，創(chuàng)造出更大的價(jià)值。

趨勢(shì)8:智能交通將加速在園區(qū)、城市等多樣化場(chǎng)景中落地

自動(dòng)駕駛的發(fā)展正在趨于理性，市場(chǎng)將對(duì)智能駕駛未來(lái)數(shù)年的發(fā)展更加充滿信心。2020年，更多自動(dòng)駕駛汽車被應(yīng)用于物流快遞、公共交通、封閉道路等不同場(chǎng)景。同時(shí)，V2X(vehicle to everything)技術(shù)啟動(dòng)規(guī)?；渴鸷蛻?yīng)用，使得車車、車路形成廣泛連接，進(jìn)一步推動(dòng)智能車路協(xié)同技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，智能交通加速在園區(qū)、城市、高速等多樣化場(chǎng)景中落地。

趨勢(shì)9：區(qū)塊鏈技術(shù)將以更加務(wù)實(shí)的姿態(tài)融入更多場(chǎng)景

隨著區(qū)塊鏈技術(shù)與AI、大數(shù)據(jù)、IOT和邊緣計(jì)算的深度結(jié)合，數(shù)據(jù)和資產(chǎn)線下線上的映射問(wèn)題逐一解決。圍繞區(qū)塊鏈構(gòu)建的數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)使用，數(shù)據(jù)流通和交換等解決方案，將在各行各業(yè)發(fā)揮巨大的作用。例如，在電商領(lǐng)域，可保證商品的全流程數(shù)據(jù)真實(shí)性;供應(yīng)鏈領(lǐng)域，可保證全流程數(shù)據(jù)的公開(kāi)和透明，以及企業(yè)之間的安全交換;在政務(wù)領(lǐng)域，能實(shí)現(xiàn)政府?dāng)?shù)據(jù)的打通，實(shí)現(xiàn)證件的電子化等等。

趨勢(shì)10：量子計(jì)算將迎來(lái)新一輪爆發(fā)，為AI和云計(jì)算注入新活力

量子硬件方面，可編程的中等規(guī)模有噪量子設(shè)備的性能會(huì)得到進(jìn)一步提升并初步具備糾錯(cuò)能力，最終將可在上面運(yùn)行具有一定實(shí)用價(jià)值的量子算法，量子人工智能應(yīng)用也將得到很大的發(fā)展。量子軟件方面，高質(zhì)量的量子計(jì)算平臺(tái)和軟件將會(huì)涌現(xiàn)并與AI和云計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)深度融合。此外，伴隨著量子計(jì)算生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈的初步形成，量子計(jì)算必將在更多應(yīng)用領(lǐng)域獲得重視，越來(lái)越多的行業(yè)巨頭陸續(xù)投入研發(fā)資源進(jìn)行戰(zhàn)略布局，有機(jī)會(huì)為未來(lái)AI和云計(jì)算領(lǐng)域帶來(lái)全新面貌。

接下來(lái)IBM研究院、阿里巴巴達(dá)摩院也相繼發(fā)布了2020年的趨勢(shì)預(yù)測(cè)，除了對(duì)科技行業(yè)整體的預(yù)測(cè)之外，IBM研究院針對(duì)近年大熱的人工智能領(lǐng)域也做出了2020年人工智能發(fā)展五大預(yù)測(cè)，AI將不斷同其他領(lǐng)域碰撞新的能量：

預(yù)測(cè)1：人工智能的理解能力會(huì)有所提高其應(yīng)用范圍將會(huì)擴(kuò)大

人工智能系統(tǒng)擁有的數(shù)據(jù)越多，其能力提高的速度就越快。然而，對(duì)于擁有較少數(shù)據(jù)的部分企業(yè)和組織而言，如何滿足人工智能對(duì)數(shù)據(jù)的需求則是一個(gè)難題。但是，這并不意味著此類企業(yè)和組織無(wú)法使用人工智能。明年，更多人工智能系統(tǒng)會(huì)開(kāi)始依賴集學(xué)習(xí)能力和邏輯性于一身的"神經(jīng)符號(hào) (neuro-symbolic)"技術(shù)。神經(jīng)符號(hào)技術(shù)是突破自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)的關(guān)鍵，它能夠結(jié)合常識(shí)性推理和各領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)來(lái)幫助計(jì)算機(jī)更好地理解人類語(yǔ)言和對(duì)話。此類突破將幫助企業(yè)部署對(duì)話能力更強(qiáng)的自動(dòng)化客戶關(guān)懷工具和技術(shù)支持工具，同時(shí)還大大減少了訓(xùn)練人工智能所需的數(shù)據(jù)量。

預(yù)測(cè)2：人工智能不會(huì)搶奪工作但會(huì)改變工作方式

未來(lái)數(shù)年，人工智能將持續(xù)影響職場(chǎng)。但是，人類根本無(wú)需擔(dān)心機(jī)器會(huì)搶奪自己的飯碗。相反，人工智能還能通過(guò)自動(dòng)化改變?nèi)藗兊墓ぷ鞣绞?。MIT-IBM Watson 人工智能實(shí)驗(yàn)室的最新研究顯示，人工智將越來(lái)越多地幫助我們完成日程安排之類的任務(wù)，但是，對(duì)于需要一定技能的崗位來(lái)說(shuō)，人工智能的影響較小，比如設(shè)計(jì)專業(yè)和行業(yè)策略。預(yù)計(jì)到 2020年，隨著人工智能進(jìn)入世界各地的工作場(chǎng)所，員工們會(huì)見(jiàn)證其影響。企業(yè)雇主必須開(kāi)始進(jìn)行崗位調(diào)整，而員工則應(yīng)該專注于拓展自己的技能。

預(yù)測(cè)3：人工智能將會(huì)設(shè)計(jì)值得信賴的人工智能

為了提高人們對(duì)人工智能的信任度，相關(guān)系統(tǒng)必須可靠、公正、負(fù)責(zé)。我們必須讓公眾確信人工智能技術(shù)是安全的，人工智能提供的結(jié)論或建議不偏不倚且未被操控。2020年，影響可信度的種種要素將被融入人工智能的生命周期之中，幫助我們構(gòu)建、測(cè)試、運(yùn)行、監(jiān)控并認(rèn)證不僅具有卓越性能，而且值得信賴的人工智能應(yīng)用。正如 AutoAI 的崛起——即利用人工智能來(lái)構(gòu)建人工智能，我們還會(huì)看到"利用人工智能來(lái)管理人工智能"這種技術(shù)的崛起。我們可以利用這種技術(shù)在各行各業(yè)創(chuàng)建值得信賴的人工智能工作流，尤其是那些受到嚴(yán)厲監(jiān)管的行業(yè)。

預(yù)測(cè)4：人工智能對(duì)能源的需求要求我們采用更環(huán)保的技術(shù)

數(shù)據(jù)中心，是現(xiàn)代世界的關(guān)鍵設(shè)施。無(wú)論是進(jìn)行企業(yè)運(yùn)算、使用社交媒體，還是播放我們最愛(ài)的電影，都依賴數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)中心還是人工智能的基礎(chǔ)，其能耗量占全球能源消耗總量的 2%。對(duì)云計(jì)算和人工智能的需求不會(huì)消失，預(yù)計(jì)到 2020年，人們會(huì)更加努力提高人工智能技術(shù)的可持續(xù)性。此類努力包括開(kāi)發(fā)新材料（如可制造更靈活設(shè)備的過(guò)渡性金屬氧化物）、可實(shí)現(xiàn)模擬和混合信號(hào)處理的全新芯片設(shè)計(jì)，以及基于近似算法的新軟件技術(shù)，其目的在于支持不斷增長(zhǎng)的人工智能工作負(fù)荷，同時(shí)減少碳排放量。

預(yù)測(cè)5：基于人工智能的實(shí)驗(yàn)室助手將會(huì)發(fā)現(xiàn)新材料

兩個(gè)多世紀(jì)以來(lái)，有機(jī)分子合成一直是工業(yè)化學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。正因?yàn)槿绱?，人們才研制出了能夠挽救生命的藥物和合成纖維。在創(chuàng)造不同分子的過(guò)程中，研究人員需要確定成千上萬(wàn)種可能發(fā)生的反應(yīng)，所以他們?nèi)悦媾R著巨大的挑戰(zhàn)。如此龐大的信息量，意味著一位科學(xué)家有可能需要記住其研究領(lǐng)域內(nèi)的幾十種反應(yīng)，但實(shí)際上他們不可能成為所有領(lǐng)域的專家。如今，他們大可不必完成這個(gè)不可能的任務(wù)。IBM 開(kāi)發(fā)了一款能夠預(yù)測(cè)數(shù)百萬(wàn)種化學(xué)反應(yīng)的人工智能工具，它既能向前預(yù)測(cè)，也能向后預(yù)測(cè)，同時(shí)還能在云端合成分子—即 RXN for Chemistry。預(yù)計(jì)到 2020年，利用人工智能和自動(dòng)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)材料開(kāi)發(fā)突破的案例將大幅增加。

不僅有科技企業(yè)，一些來(lái)自人工智能領(lǐng)域的專家也對(duì)2020年進(jìn)行了預(yù)測(cè)：

預(yù)測(cè)1：公眾需要對(duì)人工智能的工作原理有一個(gè)初步的了解

GitHub的高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師Omoju Miller認(rèn)為公眾需要對(duì)人工智能的工作原理有一個(gè)初步的了解。他們需要對(duì)數(shù)據(jù)如何滿足算法并轉(zhuǎn)化為決策有一個(gè)大致的認(rèn)識(shí)。例如，面部識(shí)別已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于我們的智能家居安全系統(tǒng)中，因此我們需要了解這項(xiàng)技術(shù)的能力和局限性，以保護(hù)我們所愛(ài)的人。

預(yù)測(cè)2：語(yǔ)音技術(shù)將成為老年人生活中不可或缺的一部分

K4Connect高級(jí)工程副總裁Kuldip Pabla：正如預(yù)測(cè)的那樣，語(yǔ)音技術(shù)在老年人中獲得了巨大的成功。他們喜歡這項(xiàng)技術(shù)使用的方便性。到2020年，語(yǔ)音技術(shù)將成為老年人生活中不可或缺的一部分。目前的語(yǔ)音解決方案要求由年長(zhǎng)的成年人發(fā)起對(duì)話。隨著語(yǔ)音技術(shù)的進(jìn)步，以及聊天機(jī)器人和定制數(shù)字助理的成熟，語(yǔ)音將在2020年帶來(lái)雙向?qū)υ?。目前K4Connect為老年人和殘疾人提供技術(shù)解決方案。

從各家趨勢(shì)預(yù)測(cè)中不難看出，AI將會(huì)是助力企業(yè)和生活發(fā)展的"主力軍"。在這個(gè)技術(shù)不斷突破創(chuàng)新的時(shí)代，科技巨頭們都在不斷發(fā)揮著自己的優(yōu)勢(shì)驅(qū)動(dòng)世界向前。2020年百度AI將繼續(xù)助推AI工業(yè)化，引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)智能化，如IBM、阿里等企業(yè)也會(huì)繼續(xù)致力于AI技術(shù)的研究發(fā)展，希望在未來(lái)可以一同見(jiàn)證人類美好時(shí)代的到來(lái)，讓世界充滿AI！