達摩院分析了近三年159個領域的770萬篇公開論文和8.5萬項專利，挖掘熱點領域和關鍵技術突破，對近100名科學家進行深度訪談，提出了2022年可能成真的十大科技趨勢，涵蓋人工智能、芯片、計算和通信。
具體來看，十大技術趨勢分別是:面向科學的人工智能、大小模型協同進化、矽光學芯片、綠色能源人工智能、柔性傳感機器人、高精度醫療導航、全球隱私計算、星地計算、雲網融合、XR互聯網。
達摩院認為，計算機科學改變科研的路徑是從下遊到上遊。起初，計算機主要用於分析和總結實驗數據。後來科學計算改變了科學實驗的方式。人工智能結合高性能計算開始在實驗成本和難度較高的領域使用計算機模擬實驗，驗證科學家的假設，加速科研成果的輸出，如核能實驗的數字化反應堆，可以降低實驗成本，提高安全性，減少核廢料。
近年來，人工智能被證明能夠發現科學規律，不僅在應用科學領域，在基礎科學領域也是如此。例如，DeepMind使用人工智能來幫助證明或提出新的數學定理，並幫助數學家形成對復雜數學的直覺。
達摩院預測，未來三年，人工智能技術將廣泛應用於應用科學，成為壹些基礎科學的研究工具。
阿裏達摩院城市大腦實驗室負責人華顯生在接受InfoQ采訪時表示，用AI幫助科研主要是基於數據和計算，AI能力是在數據和計算的基礎上形成的。
“本質上，AI對於科學和AI對於產業的區別不大，AI也是推動領域發展的工具。只是這個領域有點不壹樣，門檻比較高，因為這是科學家應該做的事情，不是普通人和普通技術人員能做的。但本質上，因為這個領域的數據，可以設計算法來挖掘數據中的‘奧秘’來解決這個領域的問題。”
對於從業者來說，AI for Science需要AI專家理解科學問題，科學家理解AI的原理。“當AI用於工業時，它實際上逐漸從單點技術走向平臺化。我覺得未來的AI for Science會逐漸走向平臺化。這時候，AI專家結合某壹領域、某壹學科，甚至某壹學科的某壹類問題，與科學家壹起搭建科研平臺。這個時候，科學家可能有更大的自由和更強大的工具來批量做科學研究，實現更豐富、更重要的科學突破。”華鮮生說。
Google的BERT、Open AI的GPT-3、致遠的啟蒙、達摩院的M6等大規模預訓練模型取得重要進展，大規模模型性能突飛猛進，為下遊AI模型的發展提供了基礎。而大模型訓練消耗資源過多，參數個數增加帶來的性能提升與消耗提升不成比例，對大模型的效率提出了挑戰。
阿裏達摩院智能計算實驗室科學家楊紅霞在接受InfoQ采訪時表示，預訓練模式還有幾個課題需要突破:
達摩院認為，大模型的參數規模化發展將進入冷靜期，大模型與相關小模型的合作將是未來的發展方向。大模型沈澱的知識和認知推理能力輸出到小模型。小模型在大模型的基礎上疊加垂直場景的感知、認知、決策和執行能力，然後將執行和學習的結果反饋給大模型，讓大模型的知識和能力不斷進化，形成有機循環的智能系統。參與者和受益者越多，模式的發展就越快。
“大小模型的共同進化也可以更好地服務於更復雜的新場景，比如虛擬現實和數字人。它需要在雲端同時部署和交互。同時系統對於保護用戶數據隱私更加靈活，用戶可以在不同的端維護自己的小模型。”楊紅霞對InfoQ說。
清華大學計算機系教授、北智元人工智能研究院學術副院長唐傑表示，大規模模型的開發，在認知智能方面，不排除模型參數進壹步增加的可能，但參數競爭本身不是目的，而是探索性能進壹步提升的可能性。同時，大規模模型的研究註重架構的原始創新，通過模型持續學習、增加記憶機制、突破三重知識表示等方法，進壹步提升萬億級模型的認知智能能力。就模型本身而言，新的多模態、多語言和面向編程的模型也將成為研究的重點。
達摩院預測，未來三年，基於大規模預訓練模型，將在部分領域探索協同進化的智能系統。未來五年，共同進化智能系統將成為系統標準，讓全社會輕松獲取並貢獻智能系統的能力，向通用人工智能又邁進壹大步。
電子芯片的發展已經接近摩爾定律的極限，集成技術的進步已經接近飽和，高性能計算對數據吞吐量的需求越來越大，急需技術突破。
光子芯片和電子芯片在技術上是不同的。用光子代替電子傳遞信息，可以承載更多的信息，傳輸更遠的距離。光子之間的相互幹擾更少，提供了比電子芯片高兩個數量級的計算密度和低兩個數量級的能耗。與量子芯片相比，光子芯片可以在不改變二進制架構的情況下，延續目前的計算機體系。光子芯片需要與成熟的電子芯片技術集成，結合了光子和電子優勢的矽光技術將是未來的主流形式。
北京大學教授、上海光機所特聘首席研究員周治平表示，達摩院選擇“矽光芯片”作為2022年10科技趨勢之壹，印證了該技術在信息通信領域的巨大應用價值。矽光芯片的進壹步拓展是矽基光電子芯片:利用集成電路的設計方法和制造工藝，將微、納米級的光子、電子和光電子器件異質集成在同壹矽襯底上，形成壹個完整的、功能全面的新型大規模光電子集成芯片。它更顯著地反映了人類社會在納米技術方面的持續努力以及對更小的設備和更緊湊的系統的極大興趣。
達摩院預測光電融合是未來芯片的發展趨勢。矽光子學和矽電子芯片取長補短，發揮各自優勢，推動計算能力的不斷提高。未來三年，矽光芯片將支持大型數據中心的高速信息傳輸；未來五到十年，基於矽光芯片的光計算將逐步取代電子芯片的部分計算場景。
綠色能源的大規模開發利用已成為當今世界能源發展的主要方向。隨著綠色能源高比例並網的趨勢，傳統電力系統難以應對大風、暴雨、雷電等天氣下綠色能源的不確定性，以及及時應對復雜故障的能力。
在運行監測過程中，參數驗證和故障監測仍需要大量人工參與，故障特征提取和識別困難。針對大規模綠色能源並網在穩定性、運行和規劃方面面臨的挑戰，基於人工智能的新壹代信息技術將為能源系統整體的高效穩定運行提供技術保障和有力支撐。
人工智能與能源電力的深度融合，將推動大規模新能源發電、並網、輸電、消納和安全運行，完成能源系統的升級換代。
本周二，中國電力科學研究院總系統架構師認為，新電力系統的智能調控和運行推演將離不開AI技術。在AI技術的支持下，將建成壹批具有交互物理電網和IT應用的數字雙胞胎，每個數字雙胞胎可以解決某壹場景或某壹方面的電網運行問題。這樣，當有足夠多的雙胞胎組成電網調控數字雙胞胎系統，解決電網運行各方面的問題時，就可以實現智能調控。
達摩院預測，未來三年，人工智能技術將幫助電力系統實現大規模綠色能源消納，能源供應可以在時間和空間維度上互聯互利，網源和諧靈活發展，電力系統安全高效穩定運行。
機器人是技術大師。過去隨著硬件、網絡、人工智能、雲計算的融合，技術的成熟度有了很大的進步，機器人正在向多任務、自適應、協作路線發展。
柔性機器人是壹個重要的突破性代表，它具有柔軟性、靈活性、可編程性和可擴展性等特點。結合柔性電子、力傳感和控制技術，可以適應各種工作環境，在不同任務中進行調整。近年來，柔性機器人結合人工智能技術，使機器人具有了感知能力，提高了通用性和自主性，減少了對預編程的依賴。
柔性感知機器人增加了其感知環境(包括力、視覺、聲音等)的能力。)，增強了其遷移任務的能力，不再需要像傳統機器人那樣窮盡各種可能，可以執行依賴感知的任務(如醫療手術)，拓展了機器人的適用場景。另壹個優勢是任務中的適應性，可以及時應對突發變化，準確完成任務，避免出現問題。
達摩院預測，未來五年，柔性機器人將充分結合深度學習帶來的智能感知能力，面對廣泛的場景，逐步取代傳統工業機器人，成為生產線上的主要設備。同時在服務機器人領域實現了商業化，在場景、體驗、成本等方面具有優勢，並開始大規模應用。
傳統醫療依靠醫生的經驗，就像人工尋路壹樣，結果參差不齊。人工智能與精準醫學的深度融合，專家經驗與新型輔助診斷技術的有機結合，將成為臨床醫學的高精度導航系統，為醫生提供自動指導，幫助醫療決策更快、更準，實現重大疾病的量化、可計算、可預測和可預防。
預計未來三年，以人為中心的精準醫療將成為主要方向，人工智能將全面滲透疾病預防和診療的各個環節，成為疾病預防和診療的高精度導航協同。隨著因果推理的進壹步發展，可解釋性有望實現突破，人工智能將為疾病預防和早期診斷治療提供強有力的技術支持。
數據安全保護和數據流通是數字時代的兩難問題，解決方案是隱私計算。過去由於性能瓶頸、技術信任度不夠、標準不統壹等原因，隱私計算只能應用在數據量較小的場景。隨著專用芯片、加密算法、白盒和數據信任技術的融合發展，隱私計算有望跨越到海量數據保護，數據源將擴展到全球，激發數字時代新的生產力。
浙江大學教授、浙江大學網絡空間安全學院院長任奎表示，隱私計算不是單壹的技術，而是壹個統壹的名稱，包括1982首次提出的安全多方計算，以及後來的同態加密、可信計算、差分隱私等。而隱私計算在更早的時候並沒有太大的實用價值，比如同態加密，理論上很好，但是性能開銷太大，實際很難使用。現在隨著硬件的加速和軟件的革新，逐漸看到實用化的趨勢，當然還有壹個過程。
達摩院預測，未來三年，全球隱私計算技術將在性能和可解釋性方面取得新的突破，或有數據信任機構提供基於隱私計算的數據共享服務。
基於地面網絡和計算的數字化服務僅限於人口密集地區，深空、海洋、沙漠等無人區仍然是服務的空白區域。高低軌衛星通信和地面移動通信將無縫連接，形成空、陸、海壹體化立體網絡。由於計算隨網絡移動，星地計算將整合衛星系統、空中網絡、地面通信和雲計算，成為壹種新的計算架構，拓展了數字化服務的空間。
阿裏達摩院XG實驗室負責人張明認為，星地計算的成功商業化和規模化發展，仍涉及諸多核心技術的突破。
以LEO衛星終端為例，首先要以場景需求和商業價值為導向，其次要從技術突破和解決工程問題的角度出發，設計出高性能、低成本、多場景的商業產品。比如，在關鍵技術上，如何以低成本的方式設計新的毫米波相控陣天線和相應的波束形成控制算法來滿足性能要求；如何設計新的星地通信協議，以滿足衛星互聯網多用戶、移動性和復雜動態業務的需求；此外，在終端整合優化方面，還有很多工程問題需要突破和解決，以滿足陸海空不同場景下的多方面需求。
達摩院預測，未來三年，低軌衛星的數量將迎來爆發式增長，與高軌衛星壹起構成衛星互聯網。未來五年，衛星互聯網和地面網絡將無縫融合，形成無處不在的互聯網，衛星及其地面系統將成為新的計算節點，在各種數字場景中發揮作用。
網絡新技術的發展將推動雲計算向雲網融合的新型計算體系發展，實現雲網處的專業分工:雲將是大腦，負責集中計算和全局數據處理；網絡作為連接，通過雲端整合各種網絡形態，形成低時延、廣覆蓋的網絡；終端作為交互界面，呈現多種形態，可以提供輕薄、持久、沈浸式的體驗。雲網融合將推動高精度工業仿真、實時工業質檢、虛實融合空間等新應用的誕生。
達摩院預測，未來兩年，將會有大量的應用場景運行在雲網融合的系統中，伴隨著更多根據雲而誕生的新設備，帶來更極致、更豐富的用戶體驗。
隨著端雲協同計算、網絡通信、數字孿生等技術的發展，以沈浸式體驗為核心的XR(未來虛實融合)互聯網將迎來爆發期。眼鏡有望成為新的人機交互界面，推動形成不同於平面互聯網的XR互聯網，催生從元器件、設備、操作系統到應用的全新產業生態。XR互聯網將重塑數字應用形態，改變娛樂、社交、工作、購物、教育、醫療等場景的交互方式。
達摩院預測，未來三年將會生產出新壹代的XR眼鏡，整合AR和VR技術，利用端雲協同計算、光學和透視等技術，使外形和重量接近普通眼鏡，XR眼鏡將成為互聯網的關鍵入口，已經得到廣泛普及。