中国信通院发布“2022人工智能十大关键词”

2022年8月16日，在“2022可信AI峰会”上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏正式发布并解读了“2022 人工智能十大关键词”。

关键词一

大模型

大模型技术创新和工程落地齐头并进，掀起行业大模型落地热潮。 大模型的更新迭代速度不断加快，开始从“可用”的基础大模型转向为“好用”的行业大模型。 在技术创新方面， 大模型的网络构建、模型训练、算法调优等技术趋于成熟，持续提升其通用性和泛化性，已初步具备通用智能雏形。例如，近期开源的NLLB可支持200种语言的相互翻译。 在工程落地方面， 已初步形成大模型As a Service的应用模式，加速向互联网、ICT、金融、政务等垂直行业渗透。为支撑应用方更便捷地开发和部署大模型，多家头部企业发布了行业大模型及开发工具。

关键词二

生成式AI

生成式AI开辟AI创作能力，加速AI与数据要素深度融合。 近几年生成式AI的技术能力越来越成熟，可生成逼真且富有创意的多模态数据，形成自动写作、代码生成、数字人等典型的应用形态，已连续两年入选《人工智能技术成熟度曲线报告》。 在技术方面， 生成式AI借助生成对抗学习等技术，能够生成更加真实、更有创意、更有趣味的内容。例如，2017至2022年，在图片生成权威榜单上，真实度和趣味度综合评分提升了近5倍。 在应用方面， 生成式AI既是生产要素，也是生产工具。除了图像生成以外，在写作和编程等方面也取得进展。

关键词三

AI4S（AI for Science）

AI for Science在多个传统科学领域取得重大突破。 随着人工智能技术的快速发展和大规模应用，AI在逐渐成为科学研究新的生产工具，AI4S将进一步释放科学研究的生产力，促进人工智能的工程落地。 一方面，AI与传统科学领域的深度融合，极大拓展该领域解决问题的能力， 目前AI在生物、数学、材料、物理、基因、化学等基础科学领域都取得了诸多成果和突破，并对科学研究范式产生了深刻的影响，例如，目前人工智能已经能够预测几乎所有的生物蛋白质的可能结构，被誉为人类在21世纪取得的最重要的科学突破之一，可能开启“数字生物学”的新时代。 另一方面，传统科学领域的进步和对AI技术的需求加速了AI本身的发展。 当前产学研共同发力人工智能与科学的融合，产业界聚焦工具创新，开源工具和基于开源工具产生的创新成果呈爆发趋势，AI4S的研究范围也扩展到了更多基础问题领域。高校和研究院聚焦算法和应用，用AI算法更好地将科学计算和物理模型相连接，进而指导科学与产业创新。