达摩院：2022十大科技趋势（26页）.pdf

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1、十大科技趋势Top Ten Technology Trends of Damo Academy2022卷首语一个世纪以来，数字科技的演进推动了人类的技术进步与产业发展。我们当前正在经历数字科技最快发展的阶段，数字化、网络化、智能化让数字世界与物理世界的融合与协同更加紧密。从现实世界走向虚实融合的世界。云网端的协同发展下，端侧将诞生更多繁荣的新物种，比如以 VR、AR 为代表的虚拟现实技术相结合的多种终端，将在下一代互联网的催化下，改变人与科技互动的方式。通过模拟真实世界的时空，解决真实世界的需求，如远程教育、远程医疗、远程办公等，消除地理空间的限制。从实验室走向产业应用。以云为核心的数字技术体

2、系，将 AI、大数据、大规模算力等技术与资源集成在一起，并通过云这个数字化的操作系统，让个体、企业、科研院所都可以低门槛、普惠的方式快速的调用技术资源。让各类前沿技术从实验室通过云走到现实中，如 AI 工程化、AI for Science、预训练模型都在原有的基础上，将人工智能运用到生物医药、天文气象、工业制造等各行各业的实际问题中。共同走向可持续发展的未来。全球正面临日益紧迫的环境保护问题，每一个人都需要深刻的意识到，绿色低碳需要在人们的生活点滴、生产的各个环节去推动节能减排，而数字科技是这过程中必不可少力量，包括从无纸化办公、数据中心节能技术、到工业生产能耗优化等多个方面去努力。以科技，达

3、到我们共同美好的未来。 阿里巴巴达摩院院长 | 阿里云智能总裁 张建锋1达摩院 2022 十大科技趋势序言一数百年来，以数据驱动的开普勒范式和以第一性原理驱动的牛顿范式是科学研究的两大基本范式。当下正在蓬勃兴起的 AI for Science 有可能促使两种既有范式的深度融合，激发一场新的科学革命。达摩院 2022 十大科技趋势将 AI for Science 列为重要趋势，无疑是看到了人工智能和传统科研结合带来的巨大潜能。我希望它能帮助推动更多科研工作者投身其中，加速这场科学革命的进程。科学研究有两大基本目的：一是寻求基本规律，二是解决实际问题。在量子力学建立之时，狄拉克就预言说寻求基本规律

4、的任务已大体完成，但因为其数学问题太复杂，用基本原理来解决实际问题非常困难。直到上世纪 50 年代电子计算机开始投入使用，以及微分方程数值方法的出现，人类才第一次大规模实现了从基本原理出发解决实际问题的能力，并由此构建起了现代工业和技术赖以生存的基础。但很多问题依然非常难以求解，比方说各类多体问题，药物和材料设计、蛋白质折叠、湍流、塑性力学和非牛顿流体力学等。这些难题的根本根源是“维数灾难”：随着自由度的增多，问题的复杂度呈指数级增长。我从 80 年代开始研究算法，一直在尝试解决这些问题。尤其是在多尺度模型和算法方面，我持续了多年的努力，但总是觉得难以找到真正的突破口。2011 年我写了一本多

5、尺度模型方面的书。本来是想在山穷水尽之际转行到更需要科研人力投入的大数据领域，但我没想到的是，机器学习恰恰是我们过去缺乏的工具。从 2014 年起，我即投身于机器学习与科学计算的结合。去年我们一个以年轻人为主力的团队利用机器学习方法在量子力学精度的分子动力学模拟方面取得了重大突破，把可处理体系的规模从 1000 个原子提高到 1 亿个原子，并因此获得了 2020 年戈登贝尔奖。这是我们第一次看到机器学习、科学计算、高性能计算三大工具的结合所带来的广阔空间。AlphaFold 2的成功，更是让我们看到了数据驱动的方法所能带来的革命性的改变。这个空间和改变给我们带来的将是新的科学工具的发展和新的科

6、研模式的构建。它也将推动科学研究从小农作坊模式转变到大平台模式，即由整个科学家群体共同努力构建基础模型、基础算法和工具。这样的大平台将极大地提升整体科研的效率。在这一方面，DeepModeling 开源社区已经迈开了非常可喜的一步。AI for Science 带来的不仅仅是几个点上的突破，而是科研方法的全面改变。要适应这样一个新的环境，科学家们需要更深入地了解 AI，才有可能用好 AI。企业积累了大量 AI 研发能力和资源。它们不仅可以提供学界所急缺的计算资源，还能够帮助打造基础科研工具。无疑，学界和业界需要更多协作，秉持开源开放的精神，消除门户之见，打造 AI for Science 的科