AI模型走下高科技神坛，进入大规模量产，深入产业界百度研究院2020十大预测-量子位

“到2020年，全球将出现多家AI示范工厂、AI数据工厂。”

这个观点不是“某专家”拍脑袋给的，而是来自于百度的AI实践。

刚才，百度研究院发布了2020年十大科技趋势预测，涵盖了AI工业化生产、芯片、自动机器学习、多模态深度语义理解、物联网、区块链、量子计算等多个领域。

百度研究院认为，2020年落地依然是整个人工智能行业的关键词，但与往年相比大有有所不同。

另一方面，落地不仅表现在场景上，也表现在基础设施建设上。

百度研究院预测，2020年将是AI芯片大规模落地的关键，更多的端侧CPU芯片将以深度学习为中心进行新的芯片规划。

另一方面，整个行业对人工智能落地的要求越来越高，大量构建人工智能已是举足轻重。

百度研究院认为，AI技术本身和各种商业解决方案已经成熟，并迅速进入“工业化”阶段，2020年将出现全球多家AI示范工厂、AI数据工厂。

在技术方面，自动机器学习Automl和深度学习平台的进一步发展将推动进一步降低人工智能技术开发的门槛。

同时，人工智能的技术突破也从知觉层面进入认知层面。

自然语言处理技术将与知识深度融合，迎来新的发展和落地应用。

多模式深度语义理解是以语音、图像、文本等不同模式的信息为输入，集成感知和认知等AI技术，实现信息的多维深度理解，在多个场景中表达能力。

除了人工智能外，百度研究院预测物联网将在边界、维度和场景三个方向形成突破，区块链技术将以更务实的姿态融入更多场景。量子计算将迎来新的爆发，为AI和云计算注入新的活力。

最后总体来看，人工智能行业也越来越务实、落地，场景、应用多了，酷未来技术展望少了，百度可以看出对前沿技术的态度，技术突破是必要的，应用场景也是必要的。

以下是百度研究院对2020年科技趋势的预测，百度作为AI研发的核心驱动力之一，这些观察和思考对运营商来说，也有很大的参考价值，希望能给你启发～

百度研究院2020年十大科技趋势预测

趋势1：AI技术已发展到可大规模生产的工业化阶段，2020年将出现多家“AI工厂”

AI技术本身和各种商业解决方案已经成熟，并迅速进入“工业化”阶段。

随着国内外科技巨头对AI技术的不断投入，2020年全球将出现多家AI示范工厂、AI数据工厂，大规模生产AI技术和商业解决方案，并运用到各行各业帮助产业升级。

例如，客户服务行业的AI解决方案可以大规模复制到金融、电子商务、教育等行业。

趋势2：2020年将是AI芯片大规模落地的重要一年

近几年，AI芯片逐渐达到可用状态，2020年将是AI芯片大规模落地的重要一年。终端AI芯片可实现更低的成本、专业化和解决方案集成。

同时，NPU（神经网络处理单元）将成为下一代端侧通用CPU芯片的基本模块，未来越来越多的端侧CPU芯片将以深度学习为核心进行新的芯片规划。

除了芯片之外，AI还将重新定义计算机系统架构，支持AI的训练和预测计算为新的异构设计架构构想。

趋势3：深造技术深入产业，大规模应用

深度学习是目前人工智能领域中最重要的，也是被产业界证明最有效的技术。

以深度学习框架为核心的开源深度学习平台大大降低了人工智能技术开发的门槛，有效提高了人工智能应用的质量和效率。2020年，各行业将大规模应用深学习技术实施创新，加快转型升级。

趋势4：自动机器学习AutomML大大降低机器学习门槛

Automl可以集成传统机器学习中的迭代过程，构建自动化的过程。

研究人员只需输入元知识，如卷积运算过程、问题描述等，算法就能自动选择合适的数据，自动调整模型的结构和部署，自动训练模型，并将其部署到不同的设备上。

Automl的快速发展将大大降低机器学习门槛，扩大AI应用普及率。

趋势5：多模态深度语义理解更加成熟，应用更加广泛

多模式深度语义理解是以语音、图像、文本等不同模式的信息为输入，集成感知和认知等AI技术，实现信息的多维深度理解。

随着视觉、语音、自然语言理解、知识地图等技术的快速发展和大规模应用，多模态深度语义理解更加成熟，应用场景更加广泛。

结合AI芯片等，广泛应用于互联网、智能家居、金融、安全、教育、医疗等行业。

趋势6：自然语言处理技术与知识深度融合，通用面向自然语言理解的计算平台广泛应用

随着大规模语言模型预备训练技术的出现和发展，通用自然语言理解能力大大提高。

基于海量文本数据的语义表示预训练技术与领域知识深度融合，持续提高自动问答、情感分析、阅读理解、语言估计、信息提取等自然语言处理任务的效果。

具备超大计算能力、丰富领域数据、预训模式、研发工具的通用自然语言理解计算平台逐步成熟，将广泛应用于互联网、医疗、法律、金融等领域。

趋势7：IoT在边界、维度和场景三个方向上形成突破

随着5G和边缘计算的发展，计算力量将突破云计算中心边界，遍布万物，泛分布式计算平台应运而生。

同时，时间和空间是这个物理世界最重要的两个维度，对时间和空间的洞察将是下一代物联网平台的基础能力。

这也将促进物联网与能源、电力、工业、物流、医疗、智能城市等更多场景的融合，创造更大的价值。

趋势8：智能交通加速园区、城市等多种场景落地

自动驾驶的发展正在趋于理性，市场对智能驾驶未来几年的发展将更加有信心。2020年，更多的自动驾驶汽车应用于物流快递、公共交通、道路封闭等不同场景

同时，V2X（vehicle to everything）技术将启动规模化布局和应用，广泛连接车、车路，进而推动智能车路协同技术的实现，智能交通将加速在园区、城市、高速等多种场景落地。

趋势9：区块链技术以更现实的姿态融入更多场景

随着区块链技术与AI、大数据、IOT和边缘计算的深入结合，数据与资产线离线上的映射问题逐一得到解决。围绕区块链构建的数据确定性、数据使用、数据流通与交换等解决方案将在各行各业发挥巨大作用。

例如，电子商务领域可以保证商品全过程数据的真实性。在供应链领域，能够保证全过程数据的公开和透明性以及企业间的安全交换，在政务领域，能够实现政府数据的打入、证书的电子化等。

趋势10：量子计算迎来新的爆发，为AI和云计算注入新的活力

随着“量子霸权”的成功，量子计算将在2020年迎来新的爆发。在量子硬件方面，可编程的中等规模噪声量子器件性能进一步提高，初步具备纠错能力，最终可在上面执行具有一定实用价值的量子算法，量子人工智能应用也将有较大发展。

在量子软件中，高质量的量子计算平台和软件将问世，与AI和云计算技术实现深度融合。此外，随着量子计算生态产业链的初步形成，量子计算在更多的应用领域受到重视，越来越多的行业巨头纷纷投入研发资源进行战略性布局，有机会为未来的AI和云计算领域带来新的面貌。