乾明 發自 凹非寺
量子位 報導 | 公眾號 QbitAI
“2020年，全球範圍內將出現多家AI模型工廠、AI資料工廠。”
這一觀點並不是“某專家”拍腦袋給出，而是來自百度的AI實踐。
剛剛，百度研究院釋出了2020年十大科技趨勢預測，涵蓋了AI工業化生產、晶片、自動機器學習、多模態深度語義理解、物聯網、區塊鏈、量子計算等多個領域。
百度研究院認為，2020年落地依舊是整個人工智慧行業關鍵詞，但與往年相比已大有不同。
一方面，落地不僅體現在場景上，還體現在基礎設施建設上。
在百度研究院的預測中，2020年將會是AI晶片大規模落地的關鍵年，越多的端側CPU晶片都會以深度學習為核心進行全新的晶片規劃。
另一方面，整個行業對人工智慧落地的要求正在提高，批次打造AI被擺上了檯面。
百度研究院認為，AI技術本身以及各類商業解決方案已日臻成熟，正在快速進入“工業化”階段，2020年在全球範圍內將出現多家AI模型工廠、AI資料工廠。
在技術層面上，自動機器學習AutoML與深度學習平臺的進一步發展，將推動人工智慧技術的開發門檻進一步降低。
與此同時，人工智慧的技術突破也從感知層面進入認知層面。
自然語言處理技術將會與知識深度融合，迎來新的發展與落地應用。
多模態深度語義理解以聲音、影像、文字等不同模態的資訊為輸入，綜合感知和認知等AI技術，實現對資訊的多維度深層次理解，並在多個場景展現能力。
除了人工智慧之外，百度研究院還預測，物聯網將在邊界、維度和場景三個方向形成突破；區塊鏈技術將以更加務實的姿態融入更多場景；量子計算將迎來新一輪爆發，為AI和雲端計算注入新活力。
最後從整體來看，人工智慧行業也變得愈發務實，落地、場景、應用出鏡多了，酷炫的未來技術展望的很少了，也能看出百度對前沿技術的態度，技術突破要有，但也要有應用場景。
以下是百度研究院對2020年科技趨勢的預測，作為百度AI研發的核心驅動力之一，這些觀察與思考對於從業者來說，也有很大參考價值，希望能夠對你有啟發~
百度研究院2020年十大科技趨勢預測
趨勢1：AI技術已發展到可大規模生產的工業化階段，2020年將出現多家“AI工廠”
AI技術本身以及各類商業解決方案已日臻成熟，正在快速進入“工業化”階段。
伴隨著國內外科技巨頭對AI技術的持續投入，2020年在全球範圍內將出現多家AI模型工廠、AI資料工廠，將AI技術和商業解決方案大規模生產出來，運用在各行各業幫助產業升級。
例如客服行業的AI解決方案將可以大規模複製運用到金融、電商、教育等行業。
趨勢2：2020年將會是AI晶片大規模落地的關鍵年
最近幾年，AI晶片已經逐步達到了可用的狀態，2020年將會是AI晶片大規模落地的關鍵年。端側AI晶片將更加低成本、專業化、解決方案整合化。
同時，NPU（神經網路處理單元）將成為下一代端側通用CPU晶片的基本模組，未來越來越多的端側CPU晶片都會以深度學習為核心進行全新的晶片規劃。
晶片之外，AI還將重新定義計算機體系架構，支援AI的訓練和預測計算成為新的異構設計架構思路。
趨勢3：深度學習技術深入滲透產業，並大規模應用
深度學習是當前人工智慧領域最重要，也是被產業界證明最有效的技術。
以深度學習框架為核心的開源深度學習平臺大大降低了人工智慧技術的開發門檻，有效提高了人工智慧應用的質量和效率。2020年，各行各業將會大規模應用深度學習技術實施創新，加快轉型和升級。
趨勢4：自動機器學習AutoML將大大降低機器學習的門檻
AutoML將能夠把傳統機器學習中的迭代過程綜合在一起，構建一個自動化的過程。
研究人員僅需輸入元知識（如卷積的運算過程，問題的描述等），該演算法就可以自動選擇合適的資料，自動調優模型結構和配置，自動地訓練模型，並將其適配部署到不同的裝置上。
AutoML的快速發展將大大降低機器學習的門檻，擴大AI應用普及率。
趨勢5: 多模態深度語義理解進一步成熟，得到更廣泛應用
多模態深度語義理解以聲音、影像、文字等不同模態的資訊為輸入，綜合感知和認知等AI技術，實現對資訊的多維度深層次理解。
隨著視覺、語音、自然語言理解和知識圖譜等技術的快速發展和大規模應用，多模態深度語義理解進一步成熟，應用場景更加廣闊。
結合AI晶片等，將廣泛應用於網際網路、智慧家居、金融、安防、教育、醫療等行業。
趨勢6：自然語言處理技術將與知識深度融合，面向通用自然語言理解的計算平臺得到廣泛應用
隨著大規模語言模型預訓練技術的出現和發展，通用自然語言理解能力有了大幅度提升。
基於海量文字資料的語義表示預訓練技術將與領域知識進行深度融合，持續提升自動問答、情感分析、閱讀理解、語言推斷、資訊抽取等自然語言處理任務的效果。
集合超大規模算力、豐富領域資料、預訓練模型和完善研發工具的通用自然語言理解計算平臺將逐漸成熟，並在網際網路、醫療、法律、金融等領域得到廣泛應用。
趨勢7：物聯網將在邊界、維度和場景三個方向形成突破
隨著5G和邊緣計算的發展，算力將突破雲端計算中心的邊界，向萬物蔓延，將會產生一個泛分散式計算平臺。
同時，時間和空間是這個物理世界最重要的兩個維度，對時間和空間的洞察將成為新一代物聯網平臺的基礎能力。
這也將促進物聯網與能源、電力、工業、物流、醫療、智慧城市等更多場景發生融合，創造出更大的價值。
趨勢8：智慧交通將加速在園區、城市等多樣化場景中落地
自動駕駛的發展正在趨於理性，市場將對智慧駕駛未來數年的發展更加充滿信心。2020年，更多自動駕駛汽車被應用於物流快遞、公共交通、封閉道路等不同場景。、
同時，V2X（vehicle to everything）技術啟動規模化部署和應用，使得車車、車路形成廣泛連線，進一步推動智慧車路協同技術的實現，智慧交通加速在園區、城市、高速等多樣化場景中落地。
趨勢9：區塊鏈技術將以更加務實的姿態融入更多場景
隨著區塊鏈技術與AI、大資料、IOT和邊緣計算的深度結合，資料和資產線下線上的對映問題逐一解決。圍繞區塊鏈構建的資料確權、資料使用，資料流通和交換等解決方案，將在各行各業發揮巨大的作用。
例如，在電商領域，可保證商品的全流程資料真實性；供應鏈領域，可保證全流程資料的公開和透明，以及企業之間的安全交換；在政務領域，能實現政府資料的打通，實現證件的電子化等等。
趨勢10：量子計算將迎來新一輪爆發，為AI和雲端計算注入新活力
隨著 “量子霸權”的成功展示，量子計算將在2020年迎來新一輪的爆發。量子硬體方面，可程式設計的中等規模有噪量子裝置的效能會得到進一步提升並初步具備糾錯能力，最終將可在上面執行具有一定實用價值的量子演算法，量子人工智慧應用也將得到很大的發展。
量子軟體方面，高質量的量子計算平臺和軟體將會湧現並與AI和雲端計算技術實現深度融合。此外，伴隨著量子計算生態產業鏈的初步形成，量子計算必將在更多應用領域獲得重視，越來越多的行業巨頭陸續投入研發資源進行戰略佈局，有機會為未來AI和雲端計算領域帶來全新面貌。
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