一直以来，人类的科学研究的主要思路，都是按照开普勒范式或牛顿范式两种范式来进行的。四百多年前，正是通过对大量数据的分析并从中寻找规律，开普勒才发现了太阳系行星运动的三大定律。而所谓开普勒范式，就是指通过对数据分析来寻找总结出科学规律。 而牛顿的三大定律，则通过另一种思路，也就是研究物理世界的基本原理，近代的许多成就包括麦克斯韦的电磁方程组、爱因斯坦的相对论、薛定谔的量子力学方程等，都是依照牛顿范式研究的产物。

时光跳转到21世纪的今天，人工智能正在以意想不到的速度发展并渗透进我们的生活，而且更将很有可能引领一种新的科学研究的范式——AI for Science, 随着人工智能更深地深入到底层科研领域，一些前所未有的领域将被发现触及，人工智能也将可能发现带我们发现新的科学规律。

这场即将由AI引领的基础科研方式的变革，正是达摩院在12月28日发布的《达摩院2022年十大科技趋势》的重要趋势，这一份预测报告的得出，是采用“定量发散”、“定性收敛”的方法得出的结果，也就是对从236个领域中筛选的159个中的数百万篇论文和数万份专利进行分析挖掘，从中通过NLP等技术挖掘出重要线索，再对将近一百位科学家进行访问后，总结出了十大趋势。

达摩院发布的2022年十大科技趋势，主要可以分为三大部分——范式重置、场景变革、未来互联。

图 | 达摩院2022十大科技趋势

上面提到的AI for Science这一趋势，正是“范式重置“方面的第一大趋势，除此以外，还预测大小模型协同进化，以及硅光芯片将给产业带来根本性的变化。

达摩院预测的第二大科技趋势，是“大小模型协同进化”。之前超大规模的预训练模型已经取得了许多没有意料到的成果，但是大规模训练在高能耗和碳排放却是其无法忽视的缺陷，此外预训练的理论计出尚不明确。而如果让大模型和小模型协同工作，不仅将可能客服大模型训练高能耗的问题，而且可以让小模型来进行理论推理，进而增强大模型的能力，形成良性循环。

清华大学计算机系教授，北京智源人工智能研究院学术副院长唐杰还提到，大小模型的协同进化还将在应用方面降低大模型使用的门槛，中小企业也将可以借此进行成本更低且速度更快的AI工业化开发。

图 | 大规模预训练模型的参数规模

“硅光芯片”是第三大科技趋势，目前主流的电子芯片渐渐向着摩尔定律的极限逼近，而对于更多数据量的更高效计算的需要却有增无减，用光子而非电子进行数据传输的硅光芯片在这一背景下显得尤为重要。除此之外，硅光电子巧妙解决了重视光子与电子间相互作用的光芯片由于使用砷化镓、磷化铟等材料而在成本和集成度上的问题，将可能显著提高数据中心在内集群、服务器乃至芯片之间的通信效率。达摩院预测，在今后的三年内，大多数大型数据中心都将采用硅光芯片来传输信息。

北京大学教授，上海光机所特聘首席研究员周治平还提到，硅光芯片的下一步扩展将会是硅基光电子芯片，将会是一个完整且有着综合功能的新型大规模光电集成芯片。

图 | 硅光芯片

在场景变革方面，绿色能源AI、柔性感知机器人以及高精度医疗导航这三大趋势将带来不同产业的新变化。

第四大趋势”绿色能源AI”将协助我们实现碳中和。目前，风力发电、太阳能发电等技术正帮助我们大步朝向碳中和的目标迈进，但这些绿色能源有着随机、间歇和波形的特点，在大量接入电网时给电网带来的动态变化也十分复杂，大大增加了检测和控制的难度。中国电科院首席系统架构师周二专表示，AI在更多绿色能源的复杂新型电力系统中有着很大的应用潜力，例如将助力实现有着秒级响应的电网调控系统，构建多个物理电网和IT程序交互的数字孪生体来解决不同场景的电网运行问题。

此外，在未来互联方面，达摩院预测全域隐私计算、星地计算、云网端融合、XR互联网等趋势将给我们的互联网世界带来变革。

附达摩院2022十大科技趋势完整版：

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