预计 2022 年 ， 大模型研发方向将从持续增大参数规模向实用化转变 ， 基于知识增强、跨模态统一建模、提示学习、持续学习 ， 结合模型蒸馏、稀疏化等技术 ， 大模型的效果、通用性、泛化性、可解释性和运行效率将持续提升 ， 应用门槛不断降低 ， 从而实现在互联网、智能办公、智慧金融等场景的广泛落地 。 例如 AIGC（AI generated content ， 人工智能创造内容） ， 借助大模型的跨模态综合技术能力 ， 可以激发创意 ， 提升内容多样性 ， 降低制作成本 ， 将会实现大规模应用 。

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2.AI for Science 新兴研究领域出现 ， 有望带来科研范式的改变
机器学习帮助数学家发现两大猜想 ， 以及采用机器学习、多尺度建模和高性能计算相结合的方式解决超大规模量子随机电路实时模拟问题 ， 让人们看到了人工智能应用于科学研究 ， 在处理数据、设计新型实验以及创建更高效的计算模型方面的巨大潜力 。
正在兴起的 AI for Science 有望促进数据驱动和理论推演两大科研范式的深度融合 。 预计未来几年 ， AI 将进一步与数学、物理、化学、材料、工程学等不同领域深度结合 ， 在基础科学的进步中发挥更大作用 。

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3. 基于 AI 的生物计算仍将高速发展 ， 基础研究和应用场景协同创新实现新突破
在人类社会仍处于抗击新冠病毒的背景下 ， 生命健康产业对技术革新的诉求更加迫切 。 AI 让基因编辑更精准快速地找到靶点 ，AI 助力在蛋白质结构预测上取得显著突破 。 新冠 mRNA 疫苗技术的成功 ， 则带来了基于 RNA、蛋白质等大分子药物设计、疫苗研发的爆发 ， 国际主流药厂加速 mRNA 技术落地 。
未来 ， 基于 AI 的生物计算还将在更多基础研究和应用场景上取得突破 ， 如基于蛋白质的药物设计、合成、筛选 ， 基于 mRNA 技术的抗癌药物、单克隆抗体、免疫疗法等 。 两者的深度融合将显著缩短药品研发周期、降低研发成本 ， 促进精准医学和个性化诊疗 。

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4. 隐私计算技术备受关注 ， 将成为数据价值释放的突破口和构建信任的基础设施
随着全球个人信息和数据安全法规的日趋健全 ， 安全合规是促进数据价值有效释放的前提已成为业界共识 。
以可信机密计算、联邦计算等为代表的隐私计算技术因从技术角度兼顾了数据安全保护和数据共享流通而备受关注 。 伴随着隐私计算技术性能提升、技术与合规标准互促共进、多方协同提升技术公信力 ， 相关典型应用将在生物计算、金融分析和数据交易等场景出现 。
长远来看 ， 隐私计算技术或将推动基于密态形式的数据流通和计算成为默认选项 ， 逐渐成为构建信任的基础设施 。

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5. 量子软硬一体化方案成为主流趋势 ， 现实需求加速量子计算与各行业融合创新
预计 2022 年 ， 量子芯片的设计、制备及测控技术将持续发展 ， 量子比特数量实现规模增长 ， 并沿着降低噪声或适应噪声两个思路寻求突破 。 量子软件和服务向跨平台发展 ， 用户将在云原生量子计算平台上获得更丰富的量子后端选择 ， 而承载量子软硬一体化方案的量子平台将逐渐显现其应用价值 。
随着量子计算与智能制造、人工智能、化工医药、金融科技等领域深度融合创新 ， 若干具有显著量子优势的实际应用解决方案将会陆续产生 。 政府机构、科研院所以及产业界也会更紧密地协同建造高质量量子设备、培养量子科技人才 ， 初步打通量子计算产业链 。