文/智能相對(duì)論（ID：aixdlun）

作者/魏?jiǎn)P(yáng)

讀懂未來的科技趨勢(shì)發(fā)展，可能從未像今天一般重要。

過去的2020年，一方面由于疫情帶來的黑天鵝，讓全球經(jīng)濟(jì)與社會(huì)陷入到諸多的不確定性，也讓很多人對(duì)未來產(chǎn)生了迷茫，于是我們搜集了Gartner，F(xiàn)orrester，Bain、Deloitte和百度研究院五家研究機(jī)構(gòu)發(fā)布的最新技術(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)報(bào)告，畫出重點(diǎn)，供大家閱讀，讓我們?cè)?021一起找到清晰的技術(shù)路標(biāo)，共同迎接發(fā)展新機(jī)遇。

AI融合落地加速成多份技術(shù)預(yù)測(cè)報(bào)告重合點(diǎn)

在Gartner，F(xiàn)orrester，Bain和Deloitte這4家研究公司的預(yù)測(cè)報(bào)告中，隱私計(jì)算、遠(yuǎn)程數(shù)字辦公、RPA和超級(jí)自動(dòng)化、行為互聯(lián)網(wǎng)、5G、分布式云等技術(shù)被圈了重點(diǎn)，在2021年將受到行業(yè)的重點(diǎn)關(guān)注，或迎來爆發(fā)式發(fā)展。

百度研究院發(fā)布的《2021十大科技預(yù)測(cè)趨勢(shì)》的側(cè)重點(diǎn)在應(yīng)用層面，報(bào)告指出2021年科技趨勢(shì)將主要集中在生物計(jì)算、數(shù)字交通、AI芯片、物聯(lián)網(wǎng)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、量子計(jì)算、服務(wù)機(jī)器人等方面。

中國科學(xué)院院士、中國科學(xué)院原院長白春禮在《世界科技前沿發(fā)展態(tài)勢(shì)》的報(bào)告中，所站的高度更高，從宏觀到微觀對(duì)科技趨勢(shì)進(jìn)行了細(xì)致解讀，其中宏觀包括暗物質(zhì)暗能量研究、黑洞研究、引力波和深空探測(cè)；微觀包括微觀粒子、量子調(diào)控和生物大分子和基因。

雖然各個(gè)機(jī)構(gòu)和權(quán)威人士的預(yù)測(cè)報(bào)告的側(cè)重點(diǎn)各有不同，但2021年AI融合落地加速卻成了行業(yè)的共識(shí)。

Gartner，F(xiàn)orrester，Bain和Deloitte這4家研究公司的預(yù)測(cè)報(bào)告中提到了人工智能工程和所有人的人工智能，報(bào)告認(rèn)為隨著人工智能技術(shù)產(chǎn)生的持續(xù)業(yè)務(wù)價(jià)值的增長，AI工程位居榜首，其重要性也愈發(fā)突出，Bain則認(rèn)可全民AI，認(rèn)為這將使企業(yè)和團(tuán)隊(duì)能夠快速構(gòu)建模型并信任他們的輸出。

百度研究院對(duì)AI融合落地的預(yù)測(cè)更為具體，直接指出AI將更加深入大眾生活。

百度研究院預(yù)測(cè)報(bào)告表示，2020年全球抗疫促使AI與5G、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)相融合，AI測(cè)溫、AI問診、智能外呼、服務(wù)機(jī)器人等創(chuàng)新應(yīng)用開始大規(guī)模普及，從生活的方方面面支持抗擊疫情。

后疫情時(shí)代，AI將進(jìn)一步與交通、能源、制造、農(nóng)業(yè)等基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)融合，推動(dòng)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。同時(shí)遠(yuǎn)程辦公、在線教育、在線問診等模式將會(huì)延續(xù)，成為未來的新常態(tài)。AI不僅助力產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)，而且逐漸深入大眾生活，用AI解決民生問題有望大規(guī)模落地。

對(duì)此，白春禮在報(bào)告中也表達(dá)了一致的觀點(diǎn)，認(rèn)為科學(xué)技術(shù)廣泛應(yīng)用和深空影響到各個(gè)方面，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)繁榮、造福人類。

其中主要體現(xiàn)在4個(gè)方面：信息科技成為經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與生活發(fā)生深刻變革的主導(dǎo)力量；能源、材料、先進(jìn)制造等領(lǐng)域技術(shù)加速進(jìn)步；生命健康和醫(yī)療衛(wèi)生水平得到革命性飛躍；深海深地探測(cè)為新的能源資源開發(fā)利用開辟了新途徑。

迎接AI融合落地大時(shí)代，到底怎樣才是最好的姿勢(shì)？

毫無疑問，2021年我們將迎來AI融合落地的時(shí)代爆發(fā)，這是一個(gè)時(shí)代交替產(chǎn)業(yè)變革的新機(jī)遇，也是一場(chǎng)一定要贏的世界競(jìng)逐，很多企業(yè)摩拳擦掌，準(zhǔn)備在2021大干一場(chǎng)，那么怎樣才是最佳姿勢(shì)呢？

1、全場(chǎng)景布局，每項(xiàng)技術(shù)落地有跡可循

落地是AI在2021年的關(guān)鍵詞，對(duì)于參與其中的科技企業(yè)而言，考驗(yàn)的是他們?cè)贏I技術(shù)上的前瞻布局，有些企業(yè)小而美，專注一個(gè)賽道，技術(shù)做的精而專，在落地時(shí)如同一把尖刀直接扎進(jìn)產(chǎn)業(yè)深處。

Gartener的報(bào)告中提到遠(yuǎn)程和數(shù)字辦公技術(shù)將是2021年的趨勢(shì)之一，其中涉及到4個(gè)方面：合作與生產(chǎn)力；安全的遠(yuǎn)程訪問；云和邊緣基礎(chǔ)架構(gòu)；量化數(shù)字體驗(yàn)。

提到的這4個(gè)方面做到都不難，但要做好，并形成自己獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)力，則需要AI產(chǎn)業(yè)化的參與者們具有非常強(qiáng)的綜合能力。

像谷歌以AI為中心，長期以來保持著機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)先地位，其發(fā)展AI的方向主要在兩個(gè)方面：一是覆蓋更多用戶使用場(chǎng)景，從互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)延伸到智能家居、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等領(lǐng)域，積累更 多數(shù)據(jù)信息；二是積累底層人工智能技術(shù)，研發(fā)更高級(jí)的深度學(xué)習(xí)算法，增強(qiáng)圖形識(shí)別和語音識(shí)別能力，對(duì)信息進(jìn)行更深層加工、處理。

微軟則以Azure云平臺(tái)為中心，不斷向外界釋放其在人工智能領(lǐng)域的影響力，將Azure與AI結(jié)合，微軟從認(rèn)知服務(wù)、對(duì)話式人工智能、開放平臺(tái)與工具、實(shí)時(shí)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施這四個(gè)方向來打造人工智能云平臺(tái)。

去年年中時(shí)，百度發(fā)布了一份“百度AI新基建版圖”，從智能交通、智慧城市、智慧金融、智慧能源、智慧醫(yī)療、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智能制造等多個(gè)維度來闡述百度AI如何與新基建融合，從而創(chuàng)造和發(fā)揮價(jià)值。

更進(jìn)一步來說，這要求我們參與AI產(chǎn)業(yè)化建設(shè)時(shí)，每一項(xiàng)技術(shù)研發(fā)都要有的放矢，盯住每個(gè)產(chǎn)業(yè)和不同的垂直場(chǎng)景對(duì)AI的特異性需求，并從產(chǎn)業(yè)中找到適用AI技術(shù)的位置，嚴(yán)格以產(chǎn)業(yè)需求為“錨”，讓技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室中來，到產(chǎn)業(yè)中去，最終都有落地的歸宿。

2、全要素推進(jìn)，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)扎實(shí)有序

AI融合落地在2021年加速發(fā)展，并不是說這項(xiàng)趨勢(shì)只存在于2021年，而是以2021年為開始，AI融合落地將長時(shí)間的持續(xù)進(jìn)行，參照著“新基建”，AI融合落地的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程同樣是一個(gè)長期而系統(tǒng)的工作，必須在多個(gè)方面進(jìn)行“配套基礎(chǔ)設(shè)施”的建設(shè)，以確保產(chǎn)業(yè)落地是可持續(xù)的。

因而Gartener的報(bào)告認(rèn)為云計(jì)算向分布式云演進(jìn)，智能業(yè)務(wù)流程和供應(yīng)商平臺(tái)的爆發(fā)等，都是在基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)的基礎(chǔ)上來實(shí)現(xiàn)的。

與此同時(shí)，谷歌首席AI科學(xué)家Jeff Dean在一份谷歌2020年的總結(jié)報(bào)告中也著重提到，谷歌一直關(guān)注的無監(jiān)督學(xué)習(xí)、AutoML（自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)）、機(jī)器感知這三大領(lǐng)域中，一些基礎(chǔ)性算法的都取得了創(chuàng)新和突破。

比如在無監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域，谷歌開發(fā)了名為SimCLR的自監(jiān)督和半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)同時(shí)最大化同一圖像的不同變換視圖之間的一致性和最小化不同圖像的變換視圖之間的一致性。

在AutoML上，谷歌嘗試從AutoML-Zero的學(xué)習(xí)代碼運(yùn)算中采取一種由原始運(yùn)算（加減法、變量賦值和矩陣乘法）組成的搜索空間，以期用來從頭開始演繹現(xiàn)代的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

在機(jī)器感知領(lǐng)域，谷歌也取得了包括CvxNet、3D形狀的深層隱式函數(shù)、神經(jīng)體素渲染和CoReNet等算法模型的突破。

百度對(duì)“基礎(chǔ)”的理解來自于對(duì)AI三大要素的推進(jìn)，其中包括在數(shù)據(jù)上培養(yǎng)AI數(shù)據(jù)標(biāo)注師；在算力上對(duì)智能云服務(wù)器擴(kuò)容；在算法上用5年時(shí)間培養(yǎng)500萬AI人才，推動(dòng)算法進(jìn)步等。

3、全自主可控，特殊背景下的技術(shù)自強(qiáng)

上文提到，AI融合落地加速是一個(gè)機(jī)遇，同時(shí)也是一場(chǎng)中外競(jìng)賽。

作為產(chǎn)業(yè)變革的方向，AI產(chǎn)業(yè)化在當(dāng)前的時(shí)代背景下具有了一個(gè)前置條件，即核心技術(shù)的自主可控，畢竟我們?cè)谶@方面是吃過虧，踩過坑的，與AI融合落地相關(guān)的操作系統(tǒng)、芯片等領(lǐng)域，我國都被“卡”著脖子。

白春禮院士在《世界科技前沿發(fā)展態(tài)勢(shì)》的報(bào)告中，將“把握機(jī)遇搶占先機(jī)，加快實(shí)現(xiàn)科技自立自強(qiáng)”作為重點(diǎn)進(jìn)行闡述，直接指出我國在基礎(chǔ)研究方面的影響力不夠，在戰(zhàn)略高技術(shù)方面，還面臨很多關(guān)鍵核心技術(shù)的制約。

目前國內(nèi)的科技企業(yè)們?cè)贏I技術(shù)自主可控的突破上，做了大量的努力，像百度在深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、智能駕駛等多個(gè)AI領(lǐng)域都有掌握行業(yè)話語權(quán)的技術(shù)儲(chǔ)備，飛槳在“操作系統(tǒng)”層面成為中國唯一與Google TensorFlow競(jìng)爭(zhēng)的國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)開放平臺(tái)，但這并不是行業(yè)全貌，在現(xiàn)實(shí)中，仍有大量空白領(lǐng)域需要我們?nèi)ヌ畛洹?/p>

4、全生態(tài)發(fā)展，哪里有需求哪里就有AI

AI產(chǎn)業(yè)化趨勢(shì)已成，并不意味著單憑一己之力就能實(shí)現(xiàn)對(duì)所有產(chǎn)業(yè)整個(gè)社會(huì)的技術(shù)輸出，AI產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程始終保持活力的關(guān)鍵在于生態(tài)化的發(fā)展。

Gartener的預(yù)測(cè)報(bào)告提到“UI/UX技術(shù)和以人為本的體驗(yàn)設(shè)計(jì)”仍將是2021年科技行業(yè)的重點(diǎn)領(lǐng)域，而利用虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)來增加體驗(yàn)是新趨勢(shì)。

Gartner將數(shù)字體驗(yàn)定義為：總經(jīng)驗(yàn)（TX）=多經(jīng)驗(yàn)（MX）+客戶經(jīng)驗(yàn)（CX）+員工經(jīng)驗(yàn)（EX）+用戶經(jīng)驗(yàn)（UX）。多經(jīng)驗(yàn)開發(fā)平臺(tái)（MXDP） 和低代碼開發(fā)平臺(tái)將繼續(xù)興起，這將有助于構(gòu)建用于用戶交互的應(yīng)用程序和產(chǎn)品，作為其跨各種接觸點(diǎn)（例如觸摸，語音和手勢(shì)）的數(shù)字旅程的一部分。

很顯然，僅以這一項(xiàng)趨勢(shì)就可窺視出AI融合落地的關(guān)鍵在于生態(tài)，既包含技術(shù)研發(fā)生態(tài)，也包含產(chǎn)品應(yīng)用生態(tài)。

谷歌、亞馬遜和微軟等公司為主導(dǎo)各種開源項(xiàng)目，比如在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的TensorFlow、MXNet、PyTorch等都是AI生態(tài)融合的落地典型。

百度AI很早也參透了這一點(diǎn)，在進(jìn)行AI布局時(shí)就以生態(tài)為重。

以百度大腦為例，里面“濃縮”了百度多年來在語音、語義、圖像、視頻、知識(shí)圖譜等多個(gè)領(lǐng)域的AI技術(shù)積累，由于開源開放的生態(tài)，推動(dòng)著大量開發(fā)者開發(fā)出大量AI應(yīng)用，再快速的在各個(gè)細(xì)分再細(xì)分的場(chǎng)景里落地。

開放生態(tài)下，各種類型的合作伙伴共同參與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的開發(fā)與建設(shè)，帶來更多樣化的資源支撐，多方合力之下，讓AI無處不在。

跟隨2021年的智能浪潮，百度AI值得關(guān)注

無論如何，AI融合落地的產(chǎn)業(yè)化大時(shí)代已經(jīng)來臨，在這場(chǎng)盛宴中，一側(cè)是以百度為代表的，不斷強(qiáng)化并推動(dòng)產(chǎn)業(yè)落地進(jìn)程，同時(shí)在多個(gè)維度保證落地價(jià)值的頭部企業(yè)，另一側(cè)是趁著風(fēng)起入場(chǎng)的中小玩家。

很顯然，玩家越多，說明產(chǎn)業(yè)價(jià)值高，不管是對(duì)于AI技術(shù)發(fā)展，還是對(duì)于AI產(chǎn)業(yè)化落地都有益處。

站在2021年的風(fēng)口之上，我們有以下幾點(diǎn)必須明確：

第一，雖然產(chǎn)業(yè)化落地是重點(diǎn)，但在基礎(chǔ)技術(shù)的研發(fā)是沒有止境的，這也意味著，即便是后來者，只要抓住技術(shù)迭代的空檔期，仍然會(huì)有機(jī)會(huì)。

第二，隨著產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程的推進(jìn)，AI落地的廣度和深度也在不斷增加，其中的需求需要大量的建設(shè)者來填充，在這場(chǎng)盛宴中，對(duì)于各類玩家而言，無非是巨頭分大蛋糕，中小玩家分小蛋糕。

第三，巨頭間的競(jìng)爭(zhēng)，特別是中外巨頭的競(jìng)爭(zhēng)會(huì)更加激烈，中外巨頭在基礎(chǔ)能力上差距不大，而決勝的關(guān)鍵則在于企業(yè)戰(zhàn)略的方向，以及與產(chǎn)業(yè)的距離，越是貼近產(chǎn)業(yè)提早布局，其勝算就多加一分。

在這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，由于百度AI的提前布局，早早站定了第一梯隊(duì)的位置，同時(shí)隨著AI產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程的深入，百度AI的優(yōu)勢(shì)也將繼續(xù)強(qiáng)化。

其中的原因在于，百度AI在這個(gè)過程中形成了自增強(qiáng)正向循環(huán)，即AI產(chǎn)業(yè)落地后反饋技術(shù)迭代，技術(shù)升級(jí)后再推動(dòng)落地跨越，就像打怪升級(jí)一樣，每完成一次循環(huán)，百度AI的實(shí)力就增強(qiáng)一分，反復(fù)循環(huán)下，百度AI在技術(shù)層面的能力越來越精湛，在落地方面的經(jīng)驗(yàn)越來越豐富，其在行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)壁壘也越來越厚實(shí)。

另外一個(gè)維度，百度AI抓住了產(chǎn)業(yè)化的機(jī)遇和紅利，同時(shí)也成為了時(shí)代的開創(chuàng)者和建設(shè)者，百度AI以落地的方式實(shí)現(xiàn)了技術(shù)的商業(yè)價(jià)值，同時(shí)也創(chuàng)造出帶有鮮明印記的社會(huì)價(jià)值。

回首2020，有太多的AI進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)突破值得我們總結(jié)，展望2021，AI融合落地的產(chǎn)業(yè)化爆發(fā)一定會(huì)帶來更多驚喜，百度AI擎起的產(chǎn)業(yè)化大旗更是值得期待。

*本文圖片均來源于網(wǎng)絡(luò)

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