年度十大前沿科技趋势：生命科学进入数据驱动时代，XR和AIGC元宇宙-带下载-量子比特，
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我们正处于一个新的技术创新周期。
这一点从硬技术创新，产学研转型越来越大，似乎被更广泛地感知。
但是，以年为单位，有哪些最先进的技术和创新的突破呢。
从幕到台前，从实验室走向产业，影响着我们每一个人…
例如AlphaFold2与计算生物学有何关联。大模型和AIGC有什么关系呢。元宇宙的爆炸和XR突破有什么内在的逻辑？
并且，今年什么样的最尖端技术来到爆炸的风口呢。
为了让更多的人准确把握前沿科技趋势，也为了帮助更多的人将技术突破与产业风口的内在线索联系起来，也为了帮助更多的人尽早看到技术驱动的未来。
量子比特与46家前沿科技产业合作伙伴合作（后附完整名单），连续形成一条线，筛选总结年度十大前沿科技趋势，详细报告可在量子比特公众号后台回复“2021”获取。
从生命科学、AI、元宇宙、新能源和新计算等五个方面，一文速览年度前沿科技进展。
去年6月，世界首例人体内CRISPR基因编辑临床试验结果公布。两家公司的Intellia和Regeneron共同提供的临床数据首次证明体内疗法能够有效抑制与遗传病相关的蛋白质表达。
在国内，博雅关于转基因疗法的CRISPR疗法研究产品ET-01成为国内首次实施国家药监局认可床试验的转基因疗法产品。
在寻找合适的基因传递载体，进一步深化基因组学研究，解决长期稳定性等问题后，基因编辑将为疾病治疗和物种改造开辟创新的青海。
在基因疗法中，理论上可以彻底治愈所有先天性基因缺陷引起的遗传病、基因突变引起的癌症。同时，血液肿瘤、罕见遗传病等基因相关疾病意义重大，有望为更多疾病填补治疗方法空白。
此外，基因编辑可与细胞治疗结合，完成体外基因治疗，如CAR-T细胞疗法。
从行业来看，由于能够根据患者的情况迅速、准确地制造患者所需的细胞（尤其是同种异体细胞），未来有望推动重大疾病的个性化治疗，改变过去药物标准化生产和发放的医疗流程。
在合成生物学上的应用中，可以利用不同的基因调控模块创造更复杂的生物系统。
分子育种，作为代表领域之一，利用传统的表型和自然选择筛选方式，结合基因编辑后有目的性可以改变物种的抗压性、组成、产量、繁殖等性状，缩短物种驯化周期，创造性状更优的物种。
此外，它还可以辅助其他医疗手段，在DNA存储等领域发挥作用。
简而言之，基于基因编辑技术，生命科学研究有望实现“精密计划+精密改造”。
趋势2：生命科学迎来数据驱动时代
但实际上这只是计算生物学蓬勃发展的一个缩影，在很大的背景下，计算生物学正引导生命科学进入数据驱动时代。
高通量测序、纳米操作、生物芯片等技术成熟，生物信息数据积累，计算生物学也由此发展起来。通过建立算法和模型，从分子层面理解生物学现象和机制本身，推动相关研究和应用。
核心代表是AlphaFold2。
利用传统的实验手段（X射线衍射、冷冻电子显微镜），过去科学家们数十年的努力也只覆盖了人类蛋白质序列中17%的氨基酸残基。
具体而言，在促进生物学研究的基础上，目前计算生物学已形成蛋白质结构和蛋白质组学、分子生物动力学、基因组生物信息学、系统建模、进化基因组学等多维的预测体系。
科学家们可以根据其强大的计算能力和跨维分析能力，求得不同的表现/现象与生物信息之间的关系。
同时，计算生物学可以通过高效准确的计算推理促进上层应用：
根据蛋白质功能及相互作用预测、化合物性质预测、基因点预测等，加快AI制药、疾病研究、物种改造等领域的发展。
计算生物学也为生命科学提供了新的研究思路--“干湿耦合的数据闭环”的新模型。
首先通过充分而丰富的定量干燥实验（AI模型）覆盖搜索对象空间，为湿润实验室（传统生物实验）中的试验提供准确的假设，两者共同迭代加速。
未来值得关注的领域还包括生物问题的AI解释性、提供高质量数据的实验装置、多种数据的整合和标准化。
趋势三：侵入式脑机接口落地高难医疗场景的医疗恢复，作为脑机接口领域的核心场景，一直以来都寄予厚望。
与技术门槛低的无创型脑机械接口相比，侵袭型目标场景精细度高，底层原理更为复杂，但对严重瘫痪等高难医疗领域具有重大意义。
根据场合主要体现在运动、情感、感知等三个方面：帮助残疾人的康复控制和表达能力，帮助抑郁症、中毒等疾病患者调节心态，治疗阿尔茨海默病等神经退行性疾病。
目前，随着无线通信、多通道柔性电极、移植手段、芯片、机器学习算法等技术的发展，入侵型脑接接口逐步跨越工程化和临床难题。
今年以出现在Nature意识形态打字技术为代表，侵入式脑机接口显示出效果理想的临床试验，商业化发展初具雏形。
在国家政策的引导下，我国入侵式脑机械接口也开始快速发展：
清华李路明团队研制了第二代脑起搏器，瑞金医院开展了重度抑郁症治疗临床试验，浙江大学及浙江大学二院神经外科完成了国内首个侵入式脑机械接口临床试验，为高位瘫痪老人安装了机械臂，包括清华大学、天津大学、上海交通大学、中科院、华南理工大学等高校已组建重点科研队伍。
当科学家进一步了解大脑是如何运作的（例如知觉区域）时，脑机械接口会发挥更多的作用，帮助患者恢复某些知觉能力，如触觉、视觉等。
趋势4：AI制药为医药开发提供新的解法传统新药开发是一个昂贵、漫长而艰难的过程。成本高、周期长、成功率低的困境，再加上药物开发面临的更大瓶颈在于创新。
在制药领域，已知每9年投资10亿美元生产的上市新药减半的反摩尔法则。更普遍的是，最初的创药（First-in-Class）占批准新药总数的不到一半。
但由于计算机生物学和人工智能的发展，AI在每个制药阶段都能大范围探索潜在空间，寻找过去人的经验、实验环境等外部管制中未发现的靶/化合物/晶型等，为创新药物开发提供有力工具。
AI制药从“0到1”阶段进入“1到10”阶段，已经有多家企业的AI设计药物进入临床试验，传统制药企业主导的大型AI制药联合也大量开花。
但进一步发展后，数据瓶颈不容忽视：缺乏高质量的研发数据，以及医药开发可用数据与标的价值成反比。
但目前业内已有药物大数据实验室建立、多学科融合等解决方案。
从更长期来看，药物优化本质上是一个多目标优化的过程。目前AI制药行业大多停留在针对特定性质（针对性、稳定性、吸收性等）单独重复的技术难题的局部突破上。
如何根据整体优化思路，AI模式一次满足多样化需求，成为目前国内外AI制药企业关注的重点。
趋势五：多模态多维大模型预示通用智能2021年，谷歌、阿里、华为、百度、微软等各大工厂军备竞赛大规模，科技企业的开发思路由多点开花的大炼模式转变为集中火力的炼大模型。
由于通用性强、样例学习能力少，大模式为AI带来了集约性的新开发模式和商业模式。另一方面，DALLE、CLIP等模式间预备训练模式的出现预示着通用智能的可行性。
业界普遍认为“一次开发，终身使用”。
一个更具共识的大模型将为细化任务奠定基础，后续应用程序无需投入大量尺寸数据、从头训练或调整，效率明显提高。
发展到现在，参数量已经不是大模型追求的唯一指标。多模式、多维功能（语言、多任务）、效率、知识增强、高效率等要素成为现有模型的关注方向。
多模式学习成为其中的一个重要趋势，它可以应用于归一、转化、翻译对齐、融合以及协同学习。根据下游的任务，可以分为视觉问答、视觉推理、图文检索等理解式任务和生成式任务（文字生成图像）
由于跨领域通用，量子比特的分析师认为，大规模的预培训模式未来可能会承担像基础设施生态系统这样的中间层角色，为不同行业生态系统的过渡角色。
在应用层中，ai可能会应用于各种领域，包括自动化内容生成、内容翻译和机器人对话。大模型也会在这个过程中提高性能，发挥数据闭环的迭代效果。
趋势之六：随着AI在新AI芯片引领后穆尔时代的各种场景中广泛渗透，依靠传统工艺流程提升的AI芯片越来越难以应对。
在集成电路未来的三条演进路线中，以完整架构创新为代表的“More than Moore”成为下一代AI芯片的重要方向。
其中，类脑计算、存算一体、量子计算、数据流AI计算都是选择。
以模仿人脑开发的事件驱动型神经拟态芯片为例进行考虑。由于尽可能模仿了神经元之间的电脉冲传递，拟态神经芯片自然适合事件驱动机制，内存一体化，因此延迟和能耗大大降低。国际代表厂商包括IBM、Intel、BrainChip；中国参与者包括清华大学的天运运动（后称灵汐科技）、浙江大学等。
它是一个内存芯片
传统芯片以内存分离为特点，有著名的冯诺伊曼瓶颈。由于工艺包的需求不同，处理器与存储器之间的发展速度差距越来越大，芯片的计算能力从带宽和等待时间两方面都受到存储单元的很大制约。这在边缘计算场景（如自动运行）中尤其明显。
内存一体的本质是内存和内存两者更紧密地结合在一起，减少数据传输带来的浪费延迟和能源消耗。
目前的主流路线有两种：直接让存储部实现计算功能的内部计算。紧密结合存储单元和计算逻辑，但计算仍由独立的计算单元完成近内存计算。
除了基础架构芯片设计的改变，AI芯片还有其他需要克服的问题。比如性能与编程灵活性的平衡、芯片IP屏障、供应链安全、应用生态等问题。
按照不同的场景来整理新的芯片，大致可以分为数据处理器DPU、数据流架构、光量子芯片、非硅基、AI独立设计芯片。
AI生成虚拟内容的AIGC，2018年在动画中更换脸部的深度假是代表性的事例。GAN、预训练模型、自动编码器等在AIGC中普遍使用。
人工智能在深度学习的发展中生成虚拟