YFX在imToken钱包中的使用教程

达摩院提出，AI将成为科学家继计算机之后的新生产工具，一是带来效率的显著提升，二是可能帮助科学家可能突破长久以来的研究瓶颈。
此前一些领域的科学家需要“板凳枯坐10年冷”才能产出科学成果的时代将会过去，而AI将伴随科研从假设、实验到归纳总结的全流程，从而让科学家能在一生中都能保持“高产”。
AI与科研深度结合仍然需要解决三个挑战：人机交互问题（AI与科学家的协作机制与分工需更明确）、AI的可解释性（AI需要更容易被理解）、交叉学科人才（专业领域科学家与AI研究者彼此促进的障碍待破除）。
趋势二：大小模型协同进化
过去几年里，谷歌的BERT、OpenAI的GPT-3、智源的“悟道”、达摩院的M6和AliceMind等大规模预训练模型如军备竞赛般迅猛发展，使得大模型的性能飞速提升，为下游的AI模型训练打下良好基础。然而，大模型训练对资源消耗过大、参数量剧增所带来的性能提升与消耗提升不成比例，使大模型效率遭到挑战。
达摩院认为，大模型沉淀的知识与认知推理能力向小模型输出，小模型在此基础上叠加在垂直场景的感知、认知、决策、执行能力，再将执行结果反馈给大模型，可让大模型的知识与能力持续进化，从而形成一套有机循环的智能系统——参与者越多、受惠者越多，同时模型进化的速度也越快。

趋势三：硅光芯片
达摩院认为，硅光芯片更高计算密度与更低能耗的特性是极致算力场景下的解决方案，并提出光电融合是未来芯片的发展趋势。
达摩院预测：未来 3 年，硅光芯片将支撑大型数据中心的高速信息传输；未来 5-10 年，以硅光芯片为基础的光计算将逐步取代电子芯片的部分计算场景。
趋势四：绿色能源 AI
绿色能源的大规模开发和利用已经成为当今世界能源发展的主要方向。但在高比例绿色能源并网的趋势下，传统电力系统难以应对绿色能源在大风、暴雨、雷电等天气下发电功率的不确定性，缺乏高稳定性的多能协调，复杂故障及时响应的应对能力。
达摩院因此认为，针对大规模绿色能源并网在稳定运行和规划上面临的各种挑战，以人工智能为主的新一代信息技术将对能源系统整体的高效稳定运行提供技术保障和有力支撑。
达摩院提出，AI技术将在发电功率的精准预测、电力优化调度、电站性能评估、故障监测和风险管理等方面将发挥不可替代的作用，并带来三大突破：精准的功率预测、智能的调度控制、自动化的故障响应。
趋势五：柔性感知机器人
具有柔软灵活、可编程、可伸缩等特征的性机器人，结合人工智能技术使其具备感知能力，将有望提升机器人的通用性与自主性、降低对于预编程的依赖，从而大大拓展机器人的使用场景。
因此，在达摩院的预测中，柔性感知机器人的出现将让工业机器人从大规模标准化的产线走向小规模非标的产线，将使得服务机器人可实现与人更近距离的交互。
柔性感知机器人也有三个需要克服关键挑战：一是智能水平受制于端侧算力与小样本学习的有效性，有赖于云端协同的突破；二是精度受制于材料的刚性，有赖于可变材料的突破；三是受制于高昂成本，有赖于工艺优化及进一步通用化使得价格具备竞争力。
趋势六：高精度医疗导航
目前，AI技术已被证明可与基因检测、靶向治疗、免疫治疗等新技术研究有效结合，改变单纯依赖医生经验的诊断模式。达摩院认为，未来三年，以AI为代表的新兴技术将逐渐渗透到临床诊疗的多病种全流程中去。

热点：数据 计算机 钱包