引子：過去的2020年，新冠疫情的全球性爆發也沒能停止人工智能（AI）發展的腳步：特斯拉全自動駕駛汽車限量發行，百度全球直播“全無人駕駛”技術，腦機接口技術（BCI）在豬身上的成功應用，以及量子計算解碼mRNA結構助力疫苗研發。研究發展成果數不勝數。

最近，百度、谷歌等多家科技巨頭相繼發布2020年AI發展總結。2020年12月30日，百度以一篇萬字長文《百度AI的2020》向2020年告別。2021年1月12日，谷歌發布萬字內容“Google Research： Looking Back at 2020，and Forward to 2021”向新年Say hi。結合這些總結文章與全年重要科技盛會，例如微軟Build和亞馬遜re:Invent，我們可以看到2020年科技巨頭們的幾大關鍵聚焦領域：AI技術支持抗“疫”、AI基礎技術持續突破、不斷加碼量子計算自動駕駛等前沿技術、云計算與AI的深度融合。

1、AI技術支持抗疫，生命科學成AI應用熱點

截止目前，全球新冠病毒死亡病例達到206萬。病毒檢測和疫苗研發工作爭分奪秒，每一項成果的突破都可能挽救數萬人的生命。然而，了解病毒，特別是病毒蛋白質、RNA等分子結構，卻是一個極其復雜的過程。換句話說，誰有能力在病毒問題上制勝，誰就在資源分配和社會治理話語權里領先。

2020年初，國內新冠疫情來勢洶洶。百度反應最為機敏，早在1月，百度開源了線性時間算法Linearfold，可將此次病毒全基因組二級結構預測從55分鐘縮短至27秒，提速120倍。此外，百度推出的全球首個mRNA疫苗基因序列設計算法LinearDesign，能在16分鐘內大大提升疫苗設計的穩定性和蛋白質表達水平，從而有效解決了mRNA疫苗研發中最重要的穩定性問題，加速疫苗研發速度。

在美國，谷歌的AlphaFold迎突破性進展，有望將成果應用于疫苗研發。作為谷歌旗下DeepMind開發的一款人工智能程序，AlphaFold通過深度學習，可以對蛋白質結構進行預測。2020年11月30日，AlphaFold2在蛋白質結構預測評估大會（CASP）中奪冠，預測精度值達新高。

以上的成果意味著，AI有望大幅提高大分子結構預測的精度和效率。AI、生物計算和病毒研究、疫苗研發等生命科學基礎研究領域的結合將迎來爆發。

此外，科技巨頭們陸續落地了許多AI應用來幫助政府、社區、民眾抗擊疫情。百度AI測溫出現在地鐵高鐵等公共場所，解決佩戴口罩及帽子情況下的體溫檢測；智能外呼平臺一秒呼出1500個電話輔助健康排查及通知；AI問診每日調用近萬次，機器人戰疫解決方案落地30多家醫院、機構。

去年疫情之下，谷歌破天荒的和蘋果合作，聯合推出了支持藍牙隱私保護技術的暴露通知系統（ENS），以及時通知用戶避免接觸新冠感染者人群。同時，谷歌也在利用用戶的匿名搜索數據來預測新冠病毒傳播和癥狀搜索相關的數據。

2020年1月，微軟宣布推出 AI for Health項目，重點幫助那些處于新型冠狀病毒肺炎研究一線的科研人員。隨后在微軟Build大會，微軟在現有醫療行業相關云服務的基礎上，打造推出了“醫療云”，這種專門的行業云在微軟是開天辟地頭一遭。

2、AI基礎技術持續突破

在AI基礎技術方面，百度大腦6.0核心技術突破“知識增強的跨模態深度語義理解”，理解真實世界的復雜場景。例如，視覺語言模型ERNIE-ViL刷新5項任務記錄登頂權威榜單VCR，超大規模開放域對話生成網絡PLATO-2在內容豐富性和連貫性上達到新高度，能夠就開放域話題進行流暢深入的聊天，在DSTC-9比賽中斬獲五項冠軍。

谷歌也在持續推進基礎技術的研究。比如在機器學習（ML）算法領域，谷歌開發了名為SimCLR的自監督和半監督學習技術，可以實現同時最大化同一圖像的不同變換視圖之間的一致性和最小化不同圖像的變換視圖之間的一致性。在機器感知領域，推出了CvxNet、3D形狀的深層次隱式函數、神經體素渲染和CoRNet等算法模型，在戶外場景分割、三維人體形狀建模、圖像視頻壓縮等場景的實際應用。

微軟在機器學習方面宣布與人工智能行業推動機構OpenAI獨家合作，打造了一臺排名全球前五的超級計算機，專門用來在Azure公有云上訓練超大規模的人工智能模型。

3、不斷加碼量子計算、自動駕駛等前沿技術

量子科技創新的重要性和緊迫性已經被社會各界廣泛認可。量子計算的研究進展，也將反哺人工智能和云計算，為新基建的發展增添動能。放眼全球，各國在量子計算領域并驅爭先。英國于2015年正式啟動“國家量子技術計劃”，目前已累計投資超過5億英鎊建立量子技術研發中心；歐盟2016年發布投資總額超過10億歐元的“量子宣言”旗艦計劃。美國更是在2018年通過《國家量子行動計劃（NQI）》法案，計劃在四年內增加量子信息科學領域12.75億美元投資，以確保美國在量子技術時代保持領先。

谷歌實力捍衛自己在量子計算當中的霸主地位，并乘勝追擊。一年前，Google的Quantum AI團隊使用量子計算機超越了世界上最快的經典計算機，2020年，谷歌推出了新的開源量子模擬器qsim，它將幫助研究人員開發量子算法。該模擬器已證明能在111秒內在一個谷歌云節點中以14柵極深度仿真一個32量子比特量子電路。

IBM也及時意識到量子領域的重要性，將量子部署到自己傳統優勢云計算上。在2020年開始在其公共云上提供量子安全密碼服務。為了幫助客戶在數據在IBM Cloud內實現量子安全保護，IBM將在其云服務中增強其TLS / SSL的使用，旨在利用開放標準和開放源代碼技術實現量子安全的算法。

而國內量子計算又一里程碑式的突破當屬百度的“量易伏”。今年9月，百度發布國內首個云原生量子計算平臺量易伏，實現了量子計算和云計算的深度融合，給開發者提供了量子計算的平臺。與此同時，百度升級了其量子脈沖云計算服務系統量脈和量子機器學習開發工具集量槳。其中，量槳是基于百度飛槳研發的量子機器學習工具集，有助于人工智能與量子計算之間的融合

智能交通的發展路徑各國有各自的特色，而高科技公司如特斯拉、微軟、百度、蘋果等公司，在自動駕駛的發展上也各有側重于專長。隨著中國5G基礎設施大面積部署，國內5G與AI的融合，以百度這類AI公司為代表的技術型公司，不斷構建著“車路協同”等的基礎設施，更在“萬物智能百度世界2020”大會上完成全球首次全無人駕駛直播。

技術控“特斯拉”在2020年堅持技術優化路線。2020年10月，特斯拉發布全自動駕駛測試版系統FSD Beta。FSD在技術上是前三代的集大成者。不同于中國依靠5G傳輸數據，馬斯克對激光、雷達的反感讓“視覺算法”成為特斯拉最大的特點，其芯片上的神經網絡可以同時處理 8 路攝像頭產生的圖像數據。這種數據算法通過對用戶數據的分析進行學習和試錯，但相較于激光、雷達、這種“視覺算法”也造成了潛在的危險，如2020年1月因特斯拉將“白色大卡車”識別為”云朵”，導致錯誤加速，直接撞上了卡車。

相信2021年中美新一輪智能出行的技術角逐仍將繼續。

4、云與AI深度融合

疫情之下，全球都在加快各行各業信息化、數字化和智能化的進程，作為信息基礎設施，云計算站上了浪潮之巔。并且我們看到，云計算與AI的融合越來越深入，不僅僅是用云計算為各行業節約數字化成本，更是用AI幫助提升企業的效率，進行智能化的轉型升級。

2月，作為百度AI to B的重要承載者和輸出者的百度智能云進行了戰略升級：以云計算為基礎，以人工智能為抓手，聚焦重要賽道。12月，百度智能云進一步提出“云智一體”， 將技術突破及應用與產業實際需求相結合，讓客戶像使用水電煤一樣，方便快捷地使用AI，促進產業智能化轉型。

云智一體的百度智能云朝產業智能化不斷加速，取得許多突破成果。例如，與北京市海淀區合作打造海淀城市大腦，與貴陽經開區合作打造AI工業互聯網平臺，攜手中國建材集團打造智慧物流。

2020年12月，亞馬遜召開了re:Invent2020大會，亞馬遜AWS CEO Andy Jassy提出，在云服務市場，以下四項是能改變游戲規則的顛覆性服務：數據庫服務；數據分析服務；機器學習服務；以及開發工具。能看出，機器學習這樣的AI基礎技術正在深入亞馬遜云。

5、新基建政策下，中國AI發展乘勢而上

1月20日，清華大學人工智能研究院、清華-中國工程院知識智能聯合研究中心聯合發布《人工智能發展報告2020》。報告發現，中國在自然語言處理、芯片技術、機器學習、信息檢索與挖掘等10多個AI子領域的科研產出水平居于世界前列；在多媒體與物聯網領域的論文產出量超過美國，居于全球第一；而在人機交互、知識工程、機器人、計算機圖形、計算理論領域，中國還需努力追趕。

2020年，國家提出“新基建”政策后，以5G、物聯網、云計算、人工智能等為代表的新技術，在國內掀起新一輪科技熱潮，并支撐經濟邁向高質量發展。百度在業內率先提出AI新基建，依托包括百度大腦、飛槳、智能云、數據中心等在內的新型AI基礎設施，推動智能交通、智慧城市、智慧金融、智慧能源、智慧醫療、工業互聯網和智能制造等領域實現產業智能化升級。相信在政府和企業的共同努力下，2021年，我國AI發展更將乘勢而上。

此外，2021年，AI將繼續與生命科學、云計算、物聯網等技術融合。芯片、量子計算將成為各國競爭核心。我們也注意到，科技的發展必須符合社會倫理，更多的法律法規將會完善以促進科技的善用。
責任編輯：YYX