近日，阿里巴巴达摩院正式发布2022十大科技趋势，涵盖范式充值、场景变革和未来互联三大领域。

根据达摩院此次公布的信息显示，2022年可能照进现实的十大科技趋势分别为AI for Science、 大小模型协同进化、硅光芯片、绿色能源 AI、柔性感知机器人、高精度医疗导航、全域隐私计算、星地计算、云网端融合及XR互联网，涵盖人工智能、芯片、计算和通信等领域。其中AI for Science已现端倪，但大小模型协同进化的具体方式仍存在争议，而硅光芯片的未来还需要时间来充分印证。

趋势一 AI for Science

人工智能成为科学家的新生产工具，催生科研新范式。“AI＋科学”是近年来科学界探讨最多的话题之一。具体来看需要先了解几个小问题：1、AI是什么？2、Science是什么？3、AI for science要怎么做？

中国科学院院士、普林斯顿大学数学系和应用数学研究所教授、北京大数据研究院院长鄂维南院士曾强调AI for Science表示，比如自动驾驶有很好的前景，但是传统制造领域，像生物、化学、材料、工程等会成为人工智能的主战场，而且是更大的主战场，这对应的具体应用是生物制药、能源材料和先进制造，具体落地的是新一代科学软件。

也有更具体的说法认为，AI for Science的范式包括AI for theories以及AI for experiments。AI for theories是指，用AI来模拟人类科学家的思维，虽然完全模拟智能是很难的，但是人类抽象出的一些概念可以被AI所模拟，这些概念包括：把困难的问题分成几个相对容易的部分，对简单规律的追求，对多个理论进行抽象并纳入到统一框架下等等；而AI for experiments则是指，用AI来模拟科学家的实验行为，比如用AI预测实验的材料耗费是否会受到局限，或者用AI设计实验步骤，优化实验参数，亦或是实验后的数据处理。

实际上，现在已有不少优秀的研究机构在布局人工智能方法在科学领域（包括应用数学，天文／宇宙学，流体动力学，量子物理，粒子物理，核物理，材料力学，分子化学，生物基因组学，医药研发，芯片研发等）的基础研究及应用，比如Google AI、MIT、DeepMind、Facebook AI Research 等等。

趋势二 大小模型协同进化

达摩院认为，因性能与能耗提升不成比例，受效率问题的限制，大模型参数竞赛将进入冷静期，大小模型云边端协同进化会是未来趋势。大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。

趋势三 硅光芯片

值得一提的是，达摩院认为，变革还有可能将发生在芯片领域，光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制，硅光芯片或将承载大型数据中心的高速信息传输。在前几天维科网·电子工程发布的一篇《重大突破！国内首款1．6Tb／s硅光互连芯片研制成功》文章中就对硅光芯片做了一个详细的介绍。

硅光芯片技术自1969年由贝尔实验室提出以来，就一直受到厂商的广泛关注。IBM、Intel、Sun Microsystems（ 后 并 入 Oracle）、NTT／NEC 等公司均设立独立硅光子部门并投入大量资源，和学术界一起对硅光子产业进行深入研究。在现代通信产业中，光通信技术是构建通信网络的主流选择，“快”是光通信技术的最大特点。在光通信中，信号是以光的形式在网络内进行传播，但使用信号的终端却以电作为信息传递的媒介。因此，硅光芯片就成为了实现光电信号转换的关键部件，通过发送端和接收端两个端口的连接模块，其中发送端把电信号转换成光信号，通过光纤传送后，接收端再把光信号转换成电信号。

随着5G概念的深入落地和场景布局越来越多，基站数量也在逐步上升。从基站建设的角度来看，光模块的的需求会随着5G组网进程的推进而得到释放，尤其是在下游应用对网络环境产生巨大需求后，市场对于光模块和硅光芯片的呼声也越来越高昂，资本也对此更加青睐。

趋势四 绿色能源AI

受国家政策和市场环境驱动，人工智能相关技术的日渐成熟，开始与传统产业融合发展，为传统产业重新赋能，带动传统产业的创新与效率提升，成为传统产业在智能化时代实现转型升级的有利武器。而能源产业作为国家经济生活的支柱性产业，面临着能源资源日益枯竭，环境问题日益严重，能源管理系统日趋复杂多变等困境。

早在2015年，国家就相继出台了＂互联网＋＂，智慧能源等政策，加速了人工智能与能源产业的融合发展进程，助力能源系统的智能化发展。达摩院认为，风电、光伏等绿色能源快速发展的同时也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。由此人工智能技术将为能源发展带来三大突破：一是精准的功率预测，二是智能的调度控制，三是自动化的故障响应。

趋势五 柔性感知机器人

柔性感知机器人也成为了达摩院发布的十大科技趋势之一。但实际上，在当前机器人产业，柔性感知机器人还是一个比较大胆的设想。据达摩院介绍，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。

值得注意的是，柔性感知机器人有两个方向的技术难点，一方面是柔性机器人，柔性机器人技术发展较快，但目前还主要以实验样机为主。与传统机器人相比，其构型与操控方式独具特色，比如现在已经存在的柔性机械臂、柔性爪、仿蚯蚓机器人、仿毛毛虫机器人以及多足机器人等，主要仿生对象为象鼻、章鱼爪等，这类仿生柔性臂能够灵活地卷起或操作目标。为了实现柔性复杂的运动，需要使用新型的驱动方式。目前应用于柔性机器人的执行机构类型，包括电活性聚合物、绳驱动器、形状记忆合金以及流体驱动器等。

那么柔性再加上感知呢？柔性多感知传感器在目前被应用最多的是在电子皮肤领域的创新性应用上，借鉴了人类皮肤丰富的多维感知功能的设计思路，它包括直接集成多种不同工作原理的传感器和利用材料的多物理量敏感特性集成。总而言之，未来的机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务。