读懂未来的科技趋势生长，可能从未像今天一样平常主要。

已往的2020年，一方面由于疫情带来的黑天鹅，让全球经济与社会陷入到诸多的不确定性，也让许多人对未来发生了渺茫，于是我们搜集了Gartner，Forrester，Bain、Deloitte和百度研究院五家研究机构公布的最新手艺趋势展望讲述，画出重点，供人人阅读，让我们在2021一起找到清晰的手艺路标，配合迎接生长新时机。

AI融合落地加速成多份手艺展望讲述重合点

在Gartner，Forrester，Bain和Deloitte这4家研究公司的展望讲述中，隐私盘算、远程数字办公、RPA和超级自动化、行为互联网、5G、分布式云等手艺被圈了重点，在2021年将受到行业的重点关注，或迎来发作式生长。

百度研究院公布的《2021十大科技展望趋势》的偏重点在应用层面，讲述指出2021年科技趋势将主要集中在生物盘算、数字交通、AI芯片、物联网、无监视学习、量子盘算、服务机械人等方面。

中国科学院院士、中国科学院原院长白春礼在《天下科技前沿生长态势》的讲述中，所站的高度更高，从宏观到微观对科技趋势举行了仔细解读，其中宏观包罗暗物质暗能量研究、黑洞研究、引力波和深空探测；微观包罗微观粒子、量子调控和生物大分子和基因。

虽然各个机构和权威人士的展望讲述的偏重点各有差别，但2021年AI融合落地加速却成了行业的共识。

Gartner，Forrester，Bain和Deloitte这4家研究公司的展望讲述中提到了人工智能工程和所有人的人工智能，讲述以为随着人工智能手艺发生的连续营业价值的增进，AI工程位居榜首，其主要性也愈发突出，Bain则认可全民AI，以为这将使企业和团队能够快速构建模子并信托他们的输出。

百度研究院对AI融合落地的展望更为详细，直接指出AI将加倍深入民众生涯。

百度研究院展望讲述示意，2020年全球抗疫促使AI与5G、大数据、物联网等新一代信息手艺相融合，AI测温、AI问诊、智能外呼、服务机械人等创新应用最先大规模普及，从生涯的方方面面支持抗击疫情。

后疫情时代，AI将进一步与交通、能源、制造、农业等基础产业融合，推动复工复产，促进社会经济生长。同时远程办公、在线教育、在线问诊等模式将会延续，成为未来的新常态。AI不仅助力产业经济，而且逐渐深入民众生涯，用AI解决民生问题有望大规模落地。

对此，白春礼在讲述中也表达了一致的看法，以为科学手艺广泛应用和深空影响到各个方面，推动经济繁荣、造福人类。

其中主要体现在4个方面：信息科技成为经济、社会与生涯发生深刻变化的主导力量；能源、质料、先进制造等领域手艺加速提高；生命康健和医疗卫生水平获得革命性飞跃；深海深地探测为新的能源资源开发行使开拓了新途径。

迎接AI融合落地大时代，到底怎样才是最好的姿势？

毫无疑问，2021年我们将迎来AI融合落地的时代发作，这是一个时代交替产业变化的新时机，也是一场一定要赢的天下竞逐，许多企业摩拳擦掌，准备在2021大干一场，那么怎样才是最佳姿势呢？

1、全场景结构，每项手艺落地有迹可循

落地是AI在2021年的要害词，对于介入其中的科技企业而言，磨练的是他们在AI手艺上的前瞻结构，有些企业小而美，专注一个赛道，手艺做的精而专，在落地时犹如一把尖刀直接扎进产业深处。

Gartener的讲述中提到远程和数字办公手艺将是2021年的趋势之一，其中涉及到4个方面：互助与生产力；平安的远程接见；云和边缘基础架构；量化数字体验。

提到的这4个方面做到都不难，但要做好，并形成自己怪异的竞争力，则需要AI产业化的介入者们具有异常强的综合能力。

像谷歌以AI为中央，历久以来保持着机械学习的领先地位，其生长AI的偏向主要在两个方面：一是笼罩更多用户使用场景，从互联网、移动互联网等传统营业延伸到智能家居、自动驾驶、机械人等领域，积累更 多数据信息；二是积累底层人工智能手艺，研发更高级的深度学习算法，增强图形识别和语音识别能力，对信息举行更深层加工、处置。

微软则以Azure云平台为中央，不停向外界释放其在人工智能领域的影响力，将Azure与AI连系，微软从认知服务、对话式人工智能、开放平台与工具、实时人工智能基础设施这四个偏向来打造人工智能云平台。

去年年中时，百度公布了一份“百度AI新基建疆土”，从智能交通、智慧都会、智慧金融、智慧能源、智慧医疗、工业互联网和智能制造等多个维度来论述百度AI若何与新基建融合，从而缔造和施展价值。

更进一步来说，这要求我们介入AI产业化建设时，每一项手艺研发都要有的放矢，盯住每个产业和差别的垂直场景对AI的特异性需求，并从产业中找到适用AI手艺的位置，严酷以产业需求为“锚”，让手艺从实验室中来，到产业中去，最终都有落地的归宿。

2、全要素推进，基础设施建设扎实有序

AI融合落地在2021年加速生长，并不是说这项趋势只存在于2021年，而是以2021年为最先，AI融合落地将长时间的连续举行，参照着“新基建”，AI融合落地的产业化历程同样是一个历久而系统的事情，必须在多个方面举行“配套基础设施”的建设，以确保产业落地是可连续的。

因而Gartener的讲述以为云盘算向分布式云演进，智能营业流程和供应商平台的发作等，都是在基础手艺研发的基础上来实现的。

与此同时，谷歌首席AI科学家Jeff Dean在一份谷歌2020年的总结讲述中也着重提到，谷歌一直关注的无监视学习、AutoML（自动机械学习）、机械感知这三大领域中，一些基础性算法的都取得了创新和突破。

比如在无监视学习领域，谷歌开发了名为SimCLR的自监视和半监视学习手艺，可以实现同时最大化统一图像的差别变换视图之间的一致性和最小化差别图像的变换视图之间的一致性。

在AutoML上，谷歌实验从AutoML-Zero的学习代码运算中接纳一种由原始运算（加减法、变量赋值和矩阵乘法）组成的搜索空间，以期用来从头最先演绎现代的机械学习算法。

在机械感知领域，谷歌也取得了包罗CvxNet、3D形状的深层隐式函数、神经体素渲染和CoReNet等算法模子的突破。

百度对“基础”的明白来自于对AI三大要素的推进，其中包罗在数据上培育AI数据标注师；在算力上对智能云服务器扩容；在算法上用5年时间培育500万AI人才，推动算法提高等。

3、全自主可控，特殊靠山下的手艺自强

上文提到，AI融合落地加速是一个时机，同时也是一场中外竞赛。

作为产业变化的偏向，AI产业化在当前的时代靠山下具有了一个前置条件，即核心手艺的自主可控，究竟我们在这方面是吃过亏，踩过坑的，与AI融合落地相关的操作系统、芯片等领域，我国都被“卡”着脖子。

白春礼院士在《天下科技前沿生长态势》的讲述中，将“掌握时机抢占先机，加速实现科技自立自强”作为重点举行论述，直接指出我国在基础研究方面的影响力不够，在战略高手艺方面，还面临许多要害核心手艺的制约。

目前国内的科技企业们在AI手艺自主可控的突破上，做了大量的起劲，像百度在深度学习、自然语言处置、智能驾驶等多个AI领域都有掌握行业话语权的手艺储备，飞桨在“操作系统”层面成为中国唯一与Google TensorFlow竞争的国产深度学习开放平台，但这并不是行业全貌，在现实中，仍有大量空缺领域需要我们去填充。

4、全生态生长，那里有需求那里就有AI

AI产业化趋势已成，并不意味着单凭一己之力就能实现对所有产业整个社会的手艺输出，AI产业化历程始终保持活力的要害在于生态化的生长。

Gartener的展望讲述提到“UI/UX手艺和以人为本的体验设计”仍将是2021年科技行业的重点领域，而行使虚拟现实和增强现实来增添体验是新趋势。

Gartner将数字体验界说为：总履历（TX）=多履历（MX） 客户履历（CX） 员工履历（EX） 用户履历（UX）。多履历开发平台（MXDP） 和低代码开发平台将继续兴起，这将有助于构建用于用户交互的应用程序和产物，作为其跨种种接触点（例如触摸，语音和手势）的数字旅程的一部分。

很显然，仅以这一项趋势就可窥视出AI融合落地的要害在于生态，既包罗手艺研发生态，也包罗产物应用生态。

谷歌、亚马逊和微软等公司为主导种种开源项目，比如在深度学习领域的TensorFlow、MXNet、PyTorch等都是AI生态融合的落地典型。

百度AI很早也参透了这一点，在举行AI结构时就以生态为重。

以百度大脑为例，内里“浓缩”了百度多年来在语音、语义、图像、视频、知识图谱等多个领域的AI手艺积累，由于开源开放的生态，推动着大量开发者开发出大量AI应用，再快速的在各个细分再细分的场景里落地。

开放生态下，种种类型的互助伙伴配合介入产业应用的开发与建设，带来更多样化的资源支持，多方协力之下，让AI无处不在。

追随2021年的智能浪潮，百度AI值得关注

无论若何，AI融合落地的产业化大时代已经来临，在这场盛宴中，一侧是以百度为代表的，不停强化并推动产业落地历程，同时在多个维度保证落地价值的头部企业，另一侧是趁着风起入场的中小玩家。

很显然，玩家越多，说明产业价值高，不管是对于AI手艺生长，照样对于AI产业化落地都有益处。

站在2021年的风口之上，我们有以下几点必须明确：

第一，虽然产业化落地是重点，但在基础手艺的研发是没有止境的，这也意味着，即便是后来者，只要捉住手艺迭代的空档期，仍然会有机遇。

第二，随着产业化历程的推进，AI落地的广度和深度也在不停增添，其中的需求需要大量的建设者来填充，在这场盛宴中，对于各种玩家而言，无非是巨头分大蛋糕，中小玩家分小蛋糕。

第三，巨头间的竞争，特别是中外巨头的竞争会加倍猛烈，中外巨头在基础能力上差距不大，而决胜的要害则在于企业战略的偏向，以及与产业的距离，越是贴近产业提早结构，其胜算就多加一分。

在这场竞争中，由于百度AI的提前结构，早早站定了第一梯队的位置，同时随着AI产业化历程的深入，百度AI的优势也将继续强化。

其中的缘故原由在于，百度AI在这个过程中形成了自增强正向循环，即AI产业落地后反馈手艺迭代，手艺升级后再推动落地跨越，就像打怪升级一样，每完成一次循环，百度AI的实力就增强一分，频频循环下，百度AI在手艺层面的能力越来越精湛，在落地方面的履历越来越厚实，其在行业中的竞争壁垒也越来越厚实。

另外一个维度，百度AI捉住了产业化的时机和盈利，同时也成为了时代的开创者和建设者，百度AI以落地的方式实现了手艺的商业价值，同时也缔造出带有鲜明印记的社会价值。

回首2020，有太多的AI提高和产业突破值得我们总结，展望2021，AI融合落地的产业化发作一定会带来更多惊喜，百度AI擎起的产业化大旗更是值得期待。