過去的一年是極不平凡的一年，數字科技正前所未有地滲透到經濟社會的方方面面，我們正處於一個嶄新的技術創新周期。這一點似乎從硬科技創新、產學研轉換越來越響亮，就已經被更廣泛感知了。
如果以年為單位，究竟又是哪些前沿技術和創新突破正在從幕後來到台前，正在從實驗室走向產業，又即將影響到我們每個人…
為了讓更多人準確把握前沿科技趨勢，也為了幫更多人串聯起技術突破和產業風口的內在線索，更為了幫助所有人提前看到技術驅動的未來。接下來讓我們一起來了解，在這不平凡的2022年年度十大前沿科技進展。
高性能計算——高性能計算邁向「CPU+GPU+QPU」時代
算力，是數字經濟時代一種新的生產力，廣泛融入社會生產生活各個方面。高性能計算，是先進算力的代表，也是「國之重器」。高性能計算前沿技術的發展和應用，引領着整個計算領域的發展走向，甚至引發劃時代的飛躍，值得產業和社會持續關注。
近年來，AI大模型、AIGC、自動駕駛、蛋白質結構預測等各類人工智能應用大量湧現，對高性能計算的發展產生重大的影響。2022年，是高性能計算技術發展的蓄力之年。高性能計算在架構、硬件和軟件等方面的迭代和積累，將在「應用驅動」的持續塑造下，加速完成2.0的代際過渡，進入3.0新時代。
泛在操作系統——泛在操作系統加速人-機-物全面融合
操作系統是計算機系統中最為關鍵的一層系統軟件，是計算系統的核心。
人類社會、信息空間、物理世界深度融合的泛在計算時代正在開啟，融合「人機物」海量、異質、異構資源的新場景正在湧現，所需管理的資源複雜度呈指數級增加。
構建一個對下管理各類泛在設施/資源、對上支撐各類場景下數字化與智能化應用的泛在操作系統已成為發展趨勢。
AIGC——AIGC領域出現綜合性虛擬人
隨着深度學習的發展，AI生成虛擬內容AIGC正滲透在圖像、視頻、CG、AI訓練數據等各類領域，甚至同時覆蓋多模態的虛擬人技術。
虛擬數字人，指存在於非物理世界中，由圖形渲染、動作捕捉、語音合成等計算機手段創造及使用，並具有多重人類特徵的綜合產物。目前分為「CG建模+真人驅動」和「深度合成+計算驅動」兩類。
其中，計算驅動的虛擬人最終效果受到多種AI生成技術的共同影響，比如語音生成、文本生成及理解、圖像生成等。
內容創作已經從早期的高度依賴人，開始逐漸向「人力+算力」轉變。除了直接應用於內容相關的商業場景（新聞、有聲讀物、工業設計等），AI還極大降低生成門檻，推動內容創作高度定製化、自動化以及民主化。
機械人——柔性材料革新推動機械人仿生精進
觸覺感知是目前機械人感知補全領域的攻關重點。作為五個知覺形式之一，觸覺在機械人理解作業環境（壓力、滑動、接觸等），獲取接觸對象特徵（形態、質地、光滑程度、溫濕度等）並與之交互等關鍵環節發揮着無可替代的作用。
觸覺感知體系分為傳感器和執行器。受益於柔性材料的突破性進展，觸覺傳感技術在科研界屢有代表性成果發佈，已在機械人手、觸覺手套、健康檢測設備、智能座艙等領域研發測試。觸覺執行器複雜性更高，在個人穿戴設備場景向市場化走的較遠，利用機械制動的力反饋手套邁入個人消費品時代；此外，利用微流體技術研發的觸覺手套已經在CES年展亮相。
未來1-3年，隨着柔性電子技術和機器學習算法的進步，觸覺傳感器的空間分辨率和精度有望大幅提升。對於提高機械人靈巧操作水平、帶來人機交互體驗升維意義重大，從而進一步拓展智能機械人應用空間和服務能級。
包括工業機械人遙操作、醫療手術機械人、仿真培訓、空天探索、智能座艙等場景將更多補足觸覺感知，向將向虛擬現實下一代交互終端、末端假肢器等場景擴展。
元宇宙——XR打造第二世界催熟元宇宙
就在今年，元宇宙整體技術生態走向成熟。通過改善光學器件、空間計算、異構計算體系、渲染引擎、交互自由度、定位方式等要素，過往觀看不適、畫面粗糙等種種問題得到了解決。
在過去依託錄音、錄像等形式跨越時間，藉助手機、互聯網等跨越2D空間後，XR帶我們實現了進一步跨越。
一方面，幫助我們跨越了3D空間，以更立體、更真實的方式突破現場觀察和操作的限制，信息的還原和傳遞成本被進一步降低；另一方面，XR幫助我們跨越了現實的限制，使我們在第二空間溝通娛樂。
量子計算——量子計算變革經典計算範式
以中科大為首的中國隊，在量子計算的硬件研發上，已經來到世界的前列。
當前，我國是世界上唯一在兩種物理體系達到「量子計算優越性」里程碑的國家。具體指以九章為代表的光子路線、以祖沖之號為代表的超導路線。而在應用及配套設施方面，金融、醫藥、汽車、化學等領域已明確了特定問題下量子計算的使用。
在微觀模擬、複雜建模等特定問題下，量子計算展現出了經典計算難以實現的優勢。未來，超算中心可能會出現量子-經典混合架構，由量子計算和經典計算會進行配合，以解決特定大規模問題。
腦機接口——侵入式腦機接口落地高難醫療場景
如今，隨着無線通信、多通道柔性電極、植入手段、芯片、機器學習算法等技術的發展，侵入式腦接機口正逐步跨越工程化和臨床難題。
今年以登上Nature意念打字技術為代表，侵入式腦機接口展現出了效果理想的臨床試驗，商業化發展初具雛形。
國家政策引導下，我國侵入式腦機接口也開始加速發展：清華李路明團隊研發第二代腦起搏器；瑞金醫院開展重度抑鬱症治療的臨床試驗；浙江大學及浙大二院神經外科完成了國內首例侵入式腦機接口的臨床試驗，為高位截癱老人安上機械臂；以及清華大學、天津大學、上海交通大學、中國科學院、華南理工大學等高校都已成立重點科研團隊。
在科學家進一步了解大腦如何運作（比如感知區域）後，腦機接口將會發揮更多作用，幫助患者恢復觸覺、視覺等特定感知能力。
AI芯片——新型AI芯片引領後摩爾時代
隨着AI在各類場景中廣泛落地，傳統依靠製程工藝提升的AI芯片難以滿足需求。
在集成電路的未來三大演進路線中，以完全架構創新所代表的「More than Moore」成為下一代AI芯片的重點方向。這當中，類腦計算、存算一體、量子計算、數據流AI計算都是選擇。
以效仿人腦開發、事件驅動型的神經擬態芯片為例。由於儘可能模仿了神經元間電脈衝傳遞的方式，神經擬態芯片天然符合事件驅動機制，且存算一體、在時延和能耗上都有顯著降低。
基因編輯——CRISPR助力基因編輯可控可靠
以CRISPR-Cas9為代表的基因編輯技術，正在一步步走向成熟，從實驗室邁向臨床應用。
在業界看來，由於可基於病患情況快速且針對性製備患者所需細胞（尤其是同種異體細胞），未來有望推進重大疾病的個性化治療，並改變過往藥物標準化生產及分發的醫療流程。而在合成生物學上的應用，可利用不同的基因控制模塊創造更為複雜的生物系統。
分子育種，作為代表領域之一，相較於傳統利用表型與自然選擇篩選方式，結合基因編輯後可以有目的性地改變物種的應激耐受性、組成、產量、繁殖等性狀，縮短物種馴化周期，創造性狀更加優良的物種。此外，在輔助其他醫療手段、DNA存儲等領域也正在發揮作用。
簡單總結，基於基因編輯技術，生命科學研究有望實現」精準規劃+精細改造「。
多模態學習——多模態多維度大模型預示通用智能
由於具有強通用性和少樣本學習能力，大模型正在為AI帶來集約式新開發模式與商業模式。與此同時，跨模態預訓練模型（比如DALL·E、CLIP）的出現，預示了通用智能的可實現性。業內普遍認為「一次開發，終身使用」。
多模態學習成為當中的重要趨勢，它可以被應用在歸一、轉化、翻譯對齊、融合及協同學習上。按照下游任務則可以劃分為視覺問答、視覺推理、圖文檢索等理解式任務和生成式任務（文字生成圖像）。
由於跨領域通用，大規模預訓練模型在未來可能會擔任類似基礎設施生態的中間層角色，為不同的行業生態承擔過渡作用。
在應用層，也給人工智能各行各業的應用和發展帶來了機遇，例如自動化內容生成、內容翻譯、機械人對話等。大模型也在這個過程中提升自身性能，發揮數據閉環的迭代效應。
結 語
我國把科技創新作為引領發展的第一動力，深入實施「創新驅動發展」戰略，開啟了建設世界科技強國的新征程。關鍵核心技術專利是國之重器，對推動經濟發展和技術進步有着十分重要的意義。
科技的發展沒有終點，讓科技融入實體經濟促進其高質量發展，讓生活更便捷、讓社會更美好才是永恆的趨勢。
責編：孫浪
監製：李紅梅
文章參考：
1.《2022年的十大科技應用趨勢》騰訊研究院
2.《百度首次發佈「十大科技前沿發明」 實現多項國際前沿技術突破》新華社
3.《年度十大前沿科技趨勢：生命科學進入數據驅動時代，XR催熟元宇宙》量子位
4.《2022計算機科學6大突破！破解量子加密、最快矩陣乘法等榜上有名》工信頭條
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