趋势四：自动驾驶

趋势五：机器人

在软硬件、应用和网络等关键方向，量子计算核心技术持续突破，产业化进程加速。

具体来看，在技术底座方面，深度学习平台加大模型，贯通了从硬件适配、模型训练、推理部署，到场景应用的AI全产业链，夯实产业智能化基座，将进一步加速产业智能化升级。随着大模型技术逐步成熟，在航天、金融、能源等领域，“行业大模型”开始浮现，围绕各行业需求，搭建AI基础设施，推进“AI+行业”的应用创新。未来，行业大模型将覆盖更多领域，逐渐形成生态，服务千行百业的智能化升级。

AI新型基础设施建设的需求正在增长，数字技术和实体经济深度融合。智算中心、深度学习平台和大模型等AI新型基础设施建设，对区域经济发展和产业升级有明显推动作用，未来还将促进数字技术和实体经济深度融合，更好地赋能产业数字化转型和智能化升级。此外，隐私计算技术的应用场景将会不断推陈出新，隐私计算平台也会在多个行业成为支撑数据安全治理和数据要素市场化发展的重要基石，塑造兼顾价值创造和安全可信的数据产业。

在AI跨领域融合方面，AI技术的发展，为跨领域、跨学科融合创新带来巨大的价值空间。以AlforScience为代表的AI跨领域融合创新得到更多关注。AI技术成为重要科研辅助力量，改变多学科研究范式。通过引入AI技术，研究者们开发了科学计算工具，解决传统科学计算过于复杂难解的问题，提升系统建模分析能力。未来会有更多功能强大的科学计算工具出现，推动AI技术成为重要的科研辅助工具，在物理、化学、材料学等基础科学及药物研发等应用领域发挥独特价值。

面对全球老龄化加剧，行业应用机器人落地加速，有望改变劳动力短缺困境。尤其是AI加持的各类机器人将在实时感知、智能决策、优化控制等方面获得更大提升，加速落地各行各业。

在智能化创新方面，依托坚实的智能化基座，Web3.0、元宇宙、自动驾驶、AIGC、量子科技等新方向将迎来全新的产业机遇。在自动驾驶领域，预计2023年，中国主要城市自动驾驶商业化落地将呈现运营范围、车队规模双增长的趋势，拥有自动驾驶技术的智能汽车的市场渗透率也将有新突破，智能汽车产业从此前的“试水试航”走向“扬帆远航”。

在量子计算领域，随着量子计算硬件性能与量子算法的不断提升，量子软硬一体化方案的价值与需求将更加凸显。量子科普与教育将产生更加广泛与迫切的需求，借助量子计算平台加速形成繁荣的量子计算产业生态，政产学研用多方协同和资源汇聚会进一步深化。

在虚实共生领域，Web3.0技术将打造一个多中心化的，更加开放，公平和安全的新型网络空间，用户可以更安全地交换信息和价值；数字孪生和虚拟仿真、AI等技术融合，会在购物、制造、城市等诸多场景，创造更精准和智能的数字孪生体；AIGC将带来全新的内容创作模式，广泛运用到绘画、文学甚至视频制作等内容生产领域；结合VR/AR带来的沉浸式体验服务，5G提供的大数据高速传输能力，元宇宙业态有望迎来颠覆式创新。

在关注人工智能技术和应用发展的同时，也必须关注科技伦理和科技可持续发展的研究。科技企业和科学家在积极探索可解释AI技术，尝试在价值对齐的背景下促进有效的人机交流，让AI真正理解人类意图，降低算法的“黑箱风险”，实现更有预见性的AI治理。百度预测，具备可信可控的AI技术能力将成为企业新的竞争优势。

科技可持续发展关注绿色低碳和可持续发展能力，边缘计算和先进计算正实现关键突破。未来会有更多侧重绿色低碳和可持续发展能力的新技术突破，其落地应用将有望缓解环保、健康、能源和材料等问题，提升人类生存环境的质量。

据了解，这是自2019年来百度研究院连续第四年发布对前沿科技趋势的展望，百度研究院此前几年所发布的诸多技术趋势，比如深度学习深入渗透产业、数字人大规模应用、智能交通加速落地等都成为后来行业发展的真实轨迹。

来源：智能制造