2022年，人工智能无疑是科技领域最闪亮的“巨星”，AI“黑科技”加持下的北京冬奥会异彩纷呈；以ChatGPT为代表的“生成式”人工智能系统接连问世，人们惊艳于它们的智能程度；无人驾驶开启多城试点，未来交通更进一步；AI绘画以假乱真令人着迷，艺术创作或许不再是人类专属……

　　随着技术的不断成熟，落地应用不断创新，人工智能或将真正改变你我的生活。

　　阿里达摩院开源新框架:入局隐私保护计算,解决异构异步难题

　　5月,阿里巴巴达摩院发布新型联邦学习框架FederatedScope,该框架支持大规模、高效率的联邦学习异步训练,能兼容不同设备运行环境,且提供丰富功能模块,大幅降低了隐私保护计算技术开发与部署难度。该框架现已面向全球开发者开源。

　　随着需应用隐私保护计算的场景和行业日趋多元,涉及到的数据类型日趋丰富,已有联邦学习框架难以灵活高效地满足现实中越来越复杂的计算需要,需从注重“可用”到注重“好用”。

　　为解决上述挑战,达摩院智能计算实验室研发了新型联邦学习框架FederatedScope,该框架使用事件驱动的编程范式来构建联邦学习,即将联邦学习看成是参与方之间收发消息的过程,通过定义消息类型以及处理消息的行为来描述联邦学习过程。通过这一方式,FederatedScope实现了支持在丰富应用场景中进行大规模、高效率的联邦学习异步训练。

　　达摩院智能计算实验室隐私保护计算团队负责人丁博麟表示,“数据已成为重要的生产要素,而隐私保护计算是保障这一要素发挥作用的关键技术。通过开源最新联邦学习框架,我们希望促进隐私保护计算在研究和生产中的广泛应用,让医药研发、政务互通、人机交互等数据密集领域更安全、更顺畅地发展。”

　　百度发布第六代量产无人车——Apollo RT6,加速无人车规模化部署

　　7月,在2022百度世界大会上,百度重磅发布了第六代量产无人车——Apollo RT6。基于自动驾驶技术的重大突破,Apollo RT6不但具备城市复杂道路的无人驾驶能力,而且成本仅为25万元。根据规划,Apollo RT6会于2023年率先在萝卜快跑上投入使用。它的量产落地,将加速无人车规模化部署,重新定义汽车和未来出行方式。

　　百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏表示:百度把自动驾驶汽车的成本,降低至业界的十分之一,相当于一辆普通新能源汽车的价格。无人驾驶汽车成本的大幅下降,以至于我们可以部署上万辆这样的车在全国各地了。 未来打无人车,要比现在打车便宜一半。

　　Apollo RT6是百度面向未来出行自主研发、正向设计的量产车,整车针对乘客需求和无人驾驶出行场景进行了深度设计。Apollo RT6外观采用了贯穿一体的空间飞梭车身及银河腰线,突出科技感与安全感;创新性的龙骨天窗,将车顶传感器与天窗结构高度集成融为一体,彻底革新了自动驾驶改装车的造型;为了进一步提升出行便利性,车辆还配置了具有识别和提示功能的灵犀交互灯语、智能电动侧滑门等人性化功能。

　　以ChatGPT为代表的“生成式”人工智能系统问世

　　一个11月底发布的查询和文本生成系统ChatGPT，以一种科幻小说领域之外很少见到的方式闯入了公众的视线。它由总部位于旧金山的研究公司OpenAI创建，是新一波所谓的“生成式”人工智能系统中最引人注目的一种，这种系统可以根据要求生成内容。

　　如果你在ChatGPT中键入一个查询，它将以一段简短的段落作为响应，列出答案和一些上下文内容。例如，你问它谁赢得了2020年美国总统大选，它会列出结果，并告诉你乔·拜登何时就职。

　　ChatGPT使用简单，能够在瞬间得出看起来像人类生成的结果，有望将人工智能推入日常生活。微软向OpenAI(由AlexNet创始人苏茨克维联合创立)投资数十亿美元的消息，几乎证实了这项技术将在下一阶段的人工智能革命中发挥核心作用。

　　数字人

　　随着元宇宙产业的发展，虚拟数字人的热度也日渐走高，并在数字化营销、文娱等领域投入应用，逐渐成为数字经济发展的新亮点。

　　在政策层面，国家为数字人的发展提供了支持。2022年，我国颁布的首个虚拟数字人专项政策《北京市促进数字人产业创新发展行动计划（2022-2025年）》提出，到2025年，突破一批关键领域核心技术，在文旅、金融、政务等领域培育20个数字人应用标杆项目。在研发层面，得益于AI技术的加入，数字人的开发周期和成本大大缩短和下降，智能化程度日益提高。

　　在此背景下，有业内人士预测，“数字人自由”的时代即将来临，在未来，每一家企业都可能需要一个数字人。可以看到，目前，数字人还处于发展的起步阶段，距离市场成熟还有较长的距离，需要大量的技术积累，也需要更多的场景化落地和交互的真实性。因此，数字人在2023年可探索技术和场景比较多，走向产业应用的可能性更大。未来，随着AI技术不断完善，数字人会更加智能化，交互能力更强，成为人机交互的新入口。

       量子与传统计算的融合

       随着NVIDIA、谷歌和微软等公司向云端提供硬件服务，量子计算领域的更多创新势必会发生。这将允许小型科技公司在不需要重型硬件的情况下训练、测试和构建 AI/ML 模型。

       未来几年量子计算的兴起绝对应该被开发人员纳入，因为它的使用将在许多其他领域增加，如医疗保健、金融服务等。

       在最近的公告中，一台量子计算机连接到欧洲最快的超级计算机，以结合传统计算机和量子计算机以更快地解决问题。同样，Nvidia 也发布了QODA——简称Quantum-Optimised Device Architecture，这是混合量子经典计算机的平台。

       IBM最近在其 2022 年年度量子峰会上宣布了他们的量子硬件和软件，概述了使用 433 量子位 (qubit) 处理器进行以量子为中心的超级计算的开创性愿景。在全球人工智能峰会上，IBM宣布明年他们将展示一个 1000 量子比特的系统，这将成为各个领域进一步创新的颠覆者。

　　2022中国人工智能创新发展指数公布

　　11月18日，中国电子信息产业发展研究院发布了2022中国人工智能创新发展指数（合肥指数）。

　　这是国内首个以地区冠名的全国性人工智能专题研究成果，旨在全面系统地反映我国人工智能的发展态势。中国电子信息产业发展研究院从发展环境、创新能力、基础配套、资本投入和产业实力5个维度，构建了中国人工智能创新发展指数，也就是“合肥指数”的评价体系。

　　近年来，我国人工智能步入与经济深度融合应用新阶段，智能化转型全面推进，人工智能产业在全球的影响力不断增强。2021年，我国人工智能的研发强度为19.4%，从业人数增加到31万人，占全球比重的5.3%。2017年至2021年，我国人工智能产业规模增长了2.6倍，占全球比重提升到16.8%。专利申请量占全球比重持续扩大，从2012年的13%增长到2021年的70.9%。创新能力上，我国人工智能研发投入力度不断加大，从业人数不断增加。

　　从总体指数来看，北京、广东和上海处于人工智能领域的领跑地位，安徽则紧随其后，排在全国的第6位。合肥已经成为人工智能领域、科技创新与产业发展最活跃的城市之一。

　　蛋白质动态结构AI建模方法

　　12月8日，西湖大学公布了该校人工智能讲席教授李子青团队联合厦门大学、杭州德睿智药科技有限公司研发的能够刻画蛋白质构象变化与亲和力预测的AI模型——ProtMD。这是第一个尝试解析蛋白质动态构象的人工智能模型，可辅助药物化学专家更加精准地筛选出高活性小分子，从而加速临床前药物研发。

　　此前谷歌旗下公司研发的“阿尔法折叠2”能够利用人工智能准确预测蛋白质的三维结构，对结构生物学、药物设计乃至整个科学界都产生了巨大影响。但“阿尔法折叠2”只能预测蛋白质在一个瞬间的静态结构，尚未能解决蛋白质结构动态变化的预测。李子青团队此次开发的AI模型，在给定药物分子和靶点蛋白的情况下，可预测药物分子与生物体内靶点蛋白质结合（柔性对接）后蛋白质结构的变化过程，推断药物与靶标蛋白结合的稳定性，预测药物功能，从而提升AI药物设计的精度和效率。

　　李子青表示，预测蛋白质结构的动态变化对理解生命过程、研发新型药物都有着十分重要的意义。尤其在AI药物设计中，通过对药物分子与靶点蛋白结合后的动态结构变化进行预测，评估药物—靶点结合亲和力和药物效果，是提高AI药物筛选准确性和效能的重要思路。

　　2022年，人工智能在各个行业的渗透度均有提升，其中互联网、金融、政府、电信和制造五大行业应用渗透度排名前五。工业和信息化部数据显示，目前中国人工智能核心产业规模超过4000亿元，企业数量超过3000家，领军龙头企业覆盖无人机、语音识别、图像识别、智能机器人、智能汽车、可穿戴设备、虚拟现实等诸多领域，已在智能芯片、开源框架等关键核心技术取得重要突破。