先声夺人，百度研究院发布2020年十大科技趋势预测

“2020年，全球范围内将出现多家AI模型工厂、AI数据工厂。”

这一观点并不是“某专家”拍脑袋给出，而是来自百度的AI实践。

刚刚，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年落地依旧是整个人工智能行业关键词，但与往年相比已大有不同。

一方面，落地不仅体现在场景上，还体现在基础设施建设上。

在百度研究院的预测中，2020年将会是AI芯片大规模落地的关键年，越多的端侧CPU芯片都会以深度学习为核心进行全新的芯片规划。

另一方面，整个行业对人工智能落地的要求正在提高，批量打造AI被摆上了台面。

百度研究院认为，AI技术本身以及各类商业解决方案已日臻成熟，正在快速进入“工业化”阶段，2020年在全球范围内将出现多家AI模型工厂、AI数据工厂。

在技术层面上，自动机器学习AutoML与深度学习平台的进一步发展，将推动人工智能技术的开发门槛进一步降低。

与此同时，人工智能的技术突破也从感知层面进入认知层面。

自然语言处理技术将会与知识深度融合，迎来新的发展与落地应用。

多模态深度语义理解以声音、图像、文本等不同模态的信息为输入，综合感知和认知等AI技术，实现对信息的多维度深层次理解，并在多个场景展现能力。

除了人工智能之外，百度研究院还预测，物联网将在边界、维度和场景三个方向形成突破;区块链技术将以更加务实的姿态融入更多场景;量子计算将迎来新一轮爆发，为AI和云计算注入新活力。

最后从整体来看，人工智能行业也变得愈发务实，落地、场景、应用出镜多了，酷炫的未来技术展望的很少了，也能看出百度对前沿技术的态度，技术突破要有，但也要有应用场景。

以下是百度研究院对2020年科技趋势的预测，作为百度AI研发的核心驱动力之一，这些观察与思考对于从业者来说，也有很大参考价值，希望能够对你有启发~

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技术本身以及各类商业解决方案已日臻成熟，正在快速进入“工业化”阶段。伴随着国内外科技巨头对AI技术的持续投入，2020年在全球范围内将出现多家AI模型工厂、AI数据工厂，将AI技术和商业解决方案大规模生产出来，运用在各行各业帮助产业升级。例如客服行业的AI解决方案将可以大规模复制运用到金融、电商、教育等行业。

趋势2：2020年将会是AI芯片大规模落地的关键年

最近几年，AI芯片已经逐步达到了可用的状态，2020年将会是AI芯片大规模落地的关键年。端侧AI芯片将更加低成本、专业化、解决方案集成化。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芯片都会以深度学习为核心进行全新的芯片规划。芯片之外，AI还将重新定义计算机体系架构，支持AI的训练和预测计算成为新的异构设计架构思路。

趋势3：深度学习技术深入渗透产业，并大规模应用

深度学习是当前人工智能领域最重要，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的开发门槛，有效提高了人工智能应用的质量和效率。2020年，各行各业将会大规模应用深度学习技术实施创新，加快转型和升级。

趋势4：自动机器学习AutoML将大大降低机器学习的门槛

AutoML将能够把传统机器学习中的迭代过程综合在一起，构建一个自动化的过程。研究人员仅需输入元知识(如卷积的运算过程，问题的描述等)，该算法就可以自动选择合适的数据，自动调优模型结构和配置，自动地训练模型，并将其适配部署到不同的设备上。AutoML的快速发展将大大降低机器学习的门槛，扩大AI应用普及率。

趋势5: 多模态深度语义理解进一步成熟，得到更广泛应用

多模态深度语义理解以声音、图像、文本等不同模态的信息为输入，综合感知和认知等AI技术，实现对信息的多维度深层次理解。随着视觉、语音、自然语言理解和知识图谱等技术的快速发展和大规模应用，多模态深度语义理解进一步成熟，应用场景更加广阔。结合AI芯片等，将广泛应用于互联网、智能家居、金融、安防、教育、医疗等行业。

趋势6：自然语言处理技术将与知识深度融合，面向通用自然语言理解的计算平台得到广泛应用

随着大规模语言模型预训练技术的出现和发展，通用自然语言理解能力有了大幅度提升。基于海量文本数据的语义表示预训练技术将与领域知识进行深度融合，持续提升自动问答、情感分析、阅读理解、语言推断、信息抽取等自然语言处理任务的效果。集合超大规模算力、丰富领域数据、预训练模型和完善研发工具的通用自然语言理解计算平台将逐渐成熟，并在互联网、医疗、法律、金融等领域得到广泛应用。

（编辑：东莞站长网）

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