年度十大前沿科技趋势：生命科学、AI、元宇宙、新能源、量子计算
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FUTURE | 远见 闵青云 选编
我们正处于一个崭新的技术创新周期。
这一点似乎从硬科技创新、产学研转换越来越响亮，就已经被更广泛感知了。
但如果以年为单位，究竟又是哪些前沿技术和创新突破——
正在从幕后来到台前，正在从实验室走向产业，又即将影响到我们每个人…
比如AlphaFold2和计算生物学有何关联？大模型和AIGC又有怎样的关系？
元宇宙的爆发和XR突破有啥内在逻辑？
以及哪些前沿技术，已经在今年来到了爆发的风口？
为了让更多人准确把握前沿科技趋势，也为了帮更多人串联起技术突破和产业风口的内在线索，更为了帮助所有人提前看到技术驱动的未来，筛选总结出了年度十大前沿科技趋势。
从生命科学、AI、元宇宙、新能源和新计算等五方面，一文看尽年度前沿科技进展。
趋势一：CRISPR助力基因编辑可控可靠
以CRISPR-Cas9为代表的基因编辑技术，正在一步步走向成熟，从实验室迈向临床应用。
去年6月，全球首个人体体内CRISPR基因编辑临床试验结果公布。两家公司——Intellia和Regeneron联合给出的临床数据首次证明，体内疗法能有效抑制遗传病相关的蛋白质表达。
国内，博雅辑因的相关CRISPR疗法研究产品ET-01已成国内首个获国家药监局批准开展床试验的基因编辑疗法产品。
在寻找到合适的基因递送载体、进一步深化基因组学研究，并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创新蓝海。
基因疗法方面，理论上能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，在血液瘤、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疗法空白。
除此之外，基因编辑还可与细胞治疗结合，完成CAR-T细胞疗法等体外基因治疗。
在业界看来，由于可基于病患情况快速且针对性制备患者所需细胞（尤其是同种异体细胞），未来有望推进重大疾病的个性化治疗，并改变过往药物标准化生产及分发的医疗流程。
而在合成生物学上的应用，可利用不同的基因控制模块创造更为复杂的生物系统。
分子育种，作为代表领域之一，相较于传统利用表型与自然选择筛选方式，结合基因编辑后可以有目的性地改变物种的应激耐受性、组成、产量、繁殖等性状，缩短物种驯化周期，创造性状更加优良的物种。
此外，在辅助其他医疗手段、DNA存储等领域也正在发挥作用。
简单总结，基于基因编辑技术，生命科学研究有望实现「精准规划+精细改造」。
趋势二：生命科学迎来数据驱动时代
AlphaFold，一个计算生物领域的AlphaGo。
但实际只是计算生物学蓬勃发展的一个缩影，大背景是，计算生物学正引领生命科学走向数据驱动时代。
随着高通量测序、纳米操作、生物芯片等技术不断成熟，生物信息数据不断积累，计算生物学也借此发展起来。它通过构建算法和模型，从分子层面理解生物学现象及机制本身，推进相关研究及应用。
核心代表正是AlphaFold2。
利用原有的实验手段（X射线衍射、冷冻电镜），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%氨基酸残基。
具体而言，在促进生物学研究方面，当前计算生物学正在形成多维度的预测体系，包括蛋白质结构与蛋白质组学、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……
科学家们可基于其强大的计算能力和跨维度分析能力，寻求不同表达/现象与生物信息之间的关系。
与此同时，计算生物学能通过高效精准的计算推演带动上层应用：
基于蛋白质功能及相互作用预测、化合物性质预测、基因点位预测等，加速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——「干湿结合的数据闭环」的新模式。
先通过充足且丰富的定量干实验（AI模型）覆盖待搜索空间，为湿实验室（传统生物实验）中的测试提供精准假设，两者共同迭代加速。
未来值得关注的领域还包括，生物学问题的AI可解释性、提供高质量数据的实验设备、多类型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
医疗康复，作为脑机接口领域的核心场景，一直以来都被寄予厚望。
相较于技术门槛较低的非侵入式脑机接口，侵入式针对的场景往往精细度更高、底层原理更复杂，但对严重瘫痪等高难医疗领域有重大的意义。
依照场景主要体现在运动、情感、感知等三个方面：帮助残障人士恢复控制及表达能力；帮助抑郁症、成瘾等疾病患者调节心理状态；治疗阿尔兹海默症等神经退行性疾病。
如今，随着无线通信、多通道柔性电极、植入手段、芯片、机器学习算法等技术的发展，侵入式脑接机口正逐步跨越工程化和临床难题。
今年以登上Nature意念打字技术为代表，侵入式脑机接口展现出了效果理想的临床试验，商业化发展初具雏形。
国家政策引导下，我国侵入式脑机接口也开始加速发展：清华李路明团队研发第二代脑起搏器；瑞金医院开展重度抑郁症治疗的临床试验；浙江大学及浙大二院神经外科完成了国内首例侵入式脑机接口的临床试验，为高位截瘫老人安上机械臂；以及清华大学、天津大学、上海交通大学、中国科学院、华南理工大学等高校都已成立重点科研团队。
在科学家进一步了解大脑如何运作（比如感知区域）后，脑机接口将会发挥更多作用，帮助患者恢复触觉、视觉等特定感知能力。
趋势四：AI制药为医药研发的提供新解法
传统新药研发是一个昂贵、漫长而艰难的过程。除了成本高、周期长、成功率低这些困境，药物研发面临的更大瓶颈在于创新。
在制药领域，有个知名的反摩尔定律——每隔9年，投资10亿美元产出的上市新药就减少一半。更为常见的是，首创药物（First-in-Class）占获批新药总数量不足一半。
但计算机生物学和人工智能的发展，AI能在各个制药环节大面积搜索潜在空间，寻找过往因人为经验、实验环境等外界限制未发现的靶点/化合物/晶型等，为创新药物研发提供有力工具。
AI制药已由「从0到1」阶段进入到「从1到10」的阶段，已有多个企业的AI设计药物已经进入临床试验，以传统药企主导的大型AI制药联盟也已经多地开花。
不过在进一步发展之后，数据瓶颈不容忽视：高质量研发数据不足，以及医药研发可用数据与靶点价值成反比。
不过目前业内已经有相应的解决方案，比如建立药物大数据实验室、多学科融合等方法。
从更长远的角度来看，药物优化本质上是一个多目标优化的过程。当下AI制药行业大多停留在对技术难题的局部突破，即单独针对特定性质（靶向性、稳定性、吸收性等）反复迭代。
如何基于整体优化的思路，AI模型一次性满足多样化需求，成为当下国内外AI制药企业关注的重点。
趋势五：多模态多维度大模型预示通用智能
2021年，大规模成为了谷歌、阿里、华为、百度、微软等各方大厂的军备竞赛，科技企业的开发思路从多点开花的大炼模型变为集中火力的炼大模型。
由于具有强通用性和少样本学习能力，大模型正在为AI带来集约式新开发模式与商业模式。与此同时，跨模态预训练模型（比如DALL·E、CLIP）的出现，预示了通用智能的可实现性。
业内普遍认为「一次开发，终身使用」。
拥有更通识的大模型将为细分任务奠定基础，后续应用无需投入大量标注数据及从头训练调参，效率明显提升。
发展至今，参数量已不仅是大模型追求的唯一指标。多模态、多维度功能（跨语言、多任务）、效率、知识增强、高效率等因素成为现有模型的关注方向。
多模态学习成为当中的重要趋势，它可以被应用在归一、转化、翻译对齐、融合及协同学习上。按照下游任务则可以划分为视觉问答、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，大规模预训练模型在未来可能会担任类似基础设施生态的中间层角色，为不同的行业生态承担过渡作用。
在应用层，也给人工智能各行各业的应用和发展带来了机遇，例如自动化内容生成、内容翻译、机器人对话等。大模型也在这个过程中提升自身性能，发挥数据闭环的迭代效应。
趋势六：新型AI芯片引领后摩尔时代
随着AI在各类场景中广泛落地，传统依靠制程工艺提升的AI芯片难以满足需求。
在集成电路的未来三大演进路线中，以完全架构创新所代表的「More than Moore」成为下一代AI芯片的重点方向。
这当中，类脑计算、存算一体、量子计算、数据流AI计算都是选择。
以效仿人脑开发、事件驱动型的神经拟态芯片为例。由于尽可能模仿了神经元间电脉冲传递的方式，神经拟态芯片天然符合事件驱动机制，且存算一体、在时延和能耗上都有显著降低。国际上的代表厂商包括IBM、Intel、BrainChip；国内参与者包括清华大学的天机芯（后转化为灵汐科技）、浙江大学等。
再来看存算一体芯片。
传统芯片以存算分离为特征，有个著名的冯诺依曼瓶颈。由于工艺封装需求的不同，导致处理器和存储器间的发展速度差异越来越大，芯片计算能力从带宽和时延两方面严重受制于存储单元。这一点在无人驾驶等边缘计算场景尤为突出。
而存算一体的本质正是存、算两者更紧密的结合在一起，以减少数据搬运导致的不必要时延和能耗。
目前主流路线有两类：直接让存储单元实现计算功能的存内计算；紧密耦合存储单元和计算逻辑但计算仍由独立计算单元完成近内存计算。
除去变革底层架构的芯片设计外，AI芯片还有其他问题需要克服，例如效能和编程灵活性的平衡，芯片IP壁垒、供应链安全、应用生态等问题。
基于不同的场景，分析师对相应的新型芯片进行了梳理，大致分为数据处理器DPU、数据流架构芯片、光量子芯片、非硅基芯片、AI自主设计芯片。
趋势七：AIGC领域出现综合性虚拟人
AIGC，AI生成虚拟内容，以2018年在视频中更换人脸的Deepfake为代表性事件。GAN、大型预训练模型、自编码器等都属于AIGC领域常用的技术手段。
随着深度学习的发展，AI生成虚拟内容AIGC正渗透在图像、视频、CG、AI训练数据等各类领域，甚至同时覆盖多模态的虚拟人技术。
虚拟数字人，指存在于非物理世界中，由图形渲染、动作捕捉、语音合成等计算机手段创造及使用，并具有多重人类特征的综合产物。目前分为「CG建模+真人驱动」和「深度合成+计算驱动」两类。
其中，计算驱动的虚拟人最终效果受到多种AI生成技术的共同影响，比如语音生成、文本生成及理解、图像生成等。
内容创作已经从早期的高度依赖人，开始逐渐向「人力+算力」转变。除了直接应用于内容相关的商业场景（新闻、有声读物、工业设计等），AI还极大降低生成门槛，推动内容创作高度定制化、自动化以及民主化。
趋势八：XR打造第二世界催熟元宇宙
2021年，元宇宙成为当之无愧的热点词汇，在其七层划分中，由于感受最为直观，涉及显示器、传感器、跟踪设备、定位设备等的人机交互成为关键一环。
而作为其核心载体XR，迎来了第二波高潮。
相较于第一波泡沫期存在自身技术指标欠佳、技术配套体系生态不完善、落地应用缺位等种种问题，XR在这一轮得到了体系化的提升发展。
XR的技术生态关联甚广，包含近眼显示、感知交互、芯片模组、网络传输、电池等，此外还需与5G、云计算、AI等技术融合。
而就在今年，整体技术生态走向成熟。通过改善光学器件、空间计算、异构计算体系、渲染引擎、交互自由度、定位方式等要素，过往观看不适、画面粗糙等种种问题得到了解决。
在过去依托录音、录像等形式跨越时间，借助手机、互联网等跨越2D空间后，XR带我们实现了进一步跨越。
一方面，帮助我们跨越了3D空间，以更立体、更真实的方式突破现场观察和操作的限制，信息的还原和传递成本被进一步降低；另一方面，XR帮助我们跨越了现实的限制，使我们在第二空间沟通娱乐。
趋势九：固态等新型电池提升储能上限
理想的电池应当有效平衡安全性、能量密度、充放电功率、体积、成本等因素。
然而，即便是应用最广泛的锂离子电池，也难以彻底解决枝晶导致的易燃问题，在安全上存在明显短板。与此同时，受化学性质限制，锂电池的能源效率即将达到上限，难以满足未来的储能需求。
要解决当前困境，新型动力电池的开发思路大致分为两类。
一是替代原有基于锂离子的电化学反应机制，着重基于锂硫、纳、锌、铝，甚至气体等新思路的开发，但短期内难以实现替代。
二是在改进现有的锂电池，比如在电解质、正负极材料、导电剂优化等方面进一步改进，以今年部分进入量产的固态电池为代表。
固态电池以固态电解质替代液态电解质，尽管在离子导电率上稍显逊色，但由于理论上能有效抑制锂枝晶的生长，在安全性上有明显的优越性，此外在柔性、便携性等方面上也具有极大的优势。
不过，现有的固态电池仍具有局限性，固液结合电池势必成为过渡。为了推动前沿技术的商业化应用，锂电池制造厂商与相关实验室合作已成为常态。
趋势十：量子计算变革经典计算范式
以中科大为首的中国队，在量子计算的硬件研发上，2021年已经来到世界的前列。
当前，我国是世界上唯一在两种物理体系达到「量子计算优越性」里程碑的国家。具体指以九章为代表的光子路线、以祖冲之号为代表的超导路线。
而在应用及配套设施方面，金融、医药、汽车、化学等领域已明确了特定问题下量子计算的使用。
芯片、操作系统、一站式平台等也相继出现，比如百度量子平台对接中科院物理所的超导量子芯片，并发布云原生量子计算平台量易伏，初创公司本源量子也已发布国内首个量子计算操作系统本源思南，国内首家光量子计算公司「图灵量子」，自主研发国内首款商用光量子计算模拟软件 FeynmanPAQS于近日发布……
在微观模拟、复杂建模等特定问题下，量子计算展现出了经典计算难以实现的优势。未来，超算中心可能会出现量子-经典混合架构，由量子计算和经典计算会进行配合，以解决特定大规模问题。
报告链接:
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