人工智能黄金时代开启，微软重构对未来和工作的想象
2023年是具有里程碑意义的一年。在这一年，如同蒸汽机之于工业革命的意义，人工智能已然成为推动世界重构的新生产范式，释放出惊人的生产力和创造力，将改变人们对于未来和工作的想象。正如微软全球CEO萨提亚・纳德拉在年度开发者大会Build2023上所说：“人工智能就像是人类大脑的‘蒸汽机’。ChatGPT的推出将是人工智能的重要时刻。”
微软公司副总裁，微软大中华区首席运营官康容
微软生态伙伴事业部首席技术官徐明强
紧跟技术革新的步伐，微软期待用AI重新定义软件开发与工作的未来。随着微软在Build2023大会发布一系列AI“全家桶”――涵盖从AzureOpenAI、CopilotStack、开发工具到协作应用等领域，微软将AI融入现有的软件和服务生态，从提供AI工具到构筑AI平台和生态，全方位帮助开发者应对技术革命，予力人们运用AI，让每个人都可以在工作和生活中，受益于这些突破性技术，探索全新机遇与无限可能。
左：大中华区Azure事业部Data&AI产品市场总监李冕
右：微软大中华区Microsoft365事业部高级产品市场总监段旭东
开发者的新疆界：构建基础、革新体验、开放互通
从微软宣布扩大与OpenAI的合作、AzureOpenAI企业级服务的推出，到“智能副驾”（Copilot）和“插件”（Plugin）开启AI应用开发的新疆界，这些不仅仅是工具的简单迭代，而是开启了一种由AI驱动的软件开发的重大变革。微软致力于搭建AI基础设施、革新开发体验，并将AI能力开放互通给企业，帮助开发者实现下一代AI创新。
AI大规模浪潮下，云计算能提供大规模训练和部署AI模型所需的计算资源与基础设施，构建AI时代的云架构重要性不言而喻。微软智能云Azure作为AI基础设施先行者，帮助客户打造并部署AI应用。2019年起，微软与OpenAI开始合作，并在今年年初宣布进一步扩大合作关系，继续支持OpenAI在AI领域的开创性研究。作为OpenAI的独家云服务提供商，全球版微软智能云Azure以出色的、面向AI时代的领先架构，为OpenAI的快速发展提供助力。AI展现出广阔的行业前景，大规模AI与商业场景结合呈现出巨大潜力，这也是各行各业数字生产力跃升的关键。基于此，微软提供Azure可信的企业级服务和为AI优化的基础设施，于今年一月在全球版Azure服务中正式上线了AzureOpenAI服务，并在多条产品线接入OpenAI模型。利用AzureOpenAI服务，Azure全球版企业客户可以直接调用OpenAI模型，包括GPT-3、GPT-4、Codex和DALL.E模型，与此同时，面向企业用户的AzureOpenAIChatGPT服务也在全球版Azure中上线。
各行各业都在拥抱AI，而不同企业的AI成熟度有所不同。微软看到，无论是走在哪一个阶段，企业都期待在AI竞争获得优势，在创新中革新开发体验。在今年的一系列更新中，微软结合自身的Copilot开发经验，重磅推出了CopilotStack，为开发者打造自己的Copilot提供全栈开发工具和参考方法，这是AI开发战略的重大升级，为处于不同阶段的企业带来全栈的工具与服务。微软推出GithubCopilot，辅助开发者编程；微软上线PowerPlatformCopilot功能，让开发者可以使用自然语言创建他们想要的应用、流程或者机器人；宣布了新的开放“插件”标准，从而确保今后一系列“智能副驾”产品服务之间的互操作性；开发者可通过“插件”将应用和服务接入Microsoft365Copilot。开发者直接接入现有服务，也可使用VisualStudioCode和VisualStudio上的MicrosoftTeamsToolkit开发工具，轻松开发新的Microsoft365Copilot插件。
企业对AI的需求不断释放，开发者期待将这一成长力引擎“收入囊中”，以“智能副驾”的方式，开发自己的新一代智能应用，而这必然离不开坚实的技术后盾支持。微软提供了一揽子产品和服务，帮助企业深掘AI价值――AzureOpenAI企业级服务将ChatGPT、GPT-4等大模型与Azure安全可靠的企业级服务整合在一起，帮助开发者打造自己专属的业务创新解决方案及应用；微软全新发布的AzureAIStudio，帮助开发者更便捷地将外部数据源整合到AzureOpenAI服务中，从而打磨出基于自有数据的对话模型；AI离不开数据，全新发布的MicrosoftFabric，是端到端的统一数据分析平台，汇集了企业需要的多种数据和分析工具，将Azure数据工厂、AzureSynapseAnalytics和PowerBI等技术集成到一个统一的产品中，帮助数据和业务人员更好地发掘、探索企业的数据，也为AI时代的到来奠定了基础。
正如微软CTOKevinScott所说，“‘智能副驾’对开发者提供创新支持。所有的应用都将被重构，而未来的应用也将以大家未曾意想到的方式被打造出来。”从构建基础设施到基础模型，各行各业的软件开发方式都将转向AI驱动，微软AI生态战略迎来重大更新，究其背后，这与微软的使命一脉相承――“予力全球每一人、每一组织，成就不凡”。萨提亚在Build大会上对此有了更多的延伸，“作为开发人员，我们应该问自己的一件事是，我们为什么要构建技术？我们希望各地的教育、经济水平和生活水平都能提高，这就是我们构建技术的原因，这就是我们创新的原因，这就是技术存在的原因。不单单是技术本身，而是为了广泛的影响”。
生产力的新纪元：连接力、竞争力、创造力
微软最新发布的《2023工作趋势指数》1调查结果发现，员工的工作节奏和工作量呈指数级增长，68%的员工表示他们在工作日没有足够的不间断专注时间，每天都会接收比以往更多的邮件、会议、消息和数据，这让他们无暇创新。人们需要更加简化且高效的方式，将自己从基础性的工作中解放出来，领导者和员工都渴望AI帮助减轻负担。在未来，AI将改变人们的工作方式，每个职场人都应该具备AI素养。
“智能副驾”是AI时代辅助用户调用AI能力的关键。今年3月，微软将“智能副驾”嵌入Microsoft365、Dynamics365等一系列产品服务，为生产力工具带来全新一代AI的强大功能；4月，微软将“智能副驾”与MicrosoftViva进行深度整合，并推出VivaGlint，帮助企业打造员工体验更强、生产力更高的团队；Build大会上微软宣布开发者可通过“插件”将应用和服务接入Microsoft365Copilot，首批支持的插件包括ChatGPT、Teams信息扩展、PowerPlatform连接器等，更可以通过GraphConnector，将Microsoft365之外的应用数据接入到Microsoft365Graph，让Microsoft365Copilot可以从更多的企业应用比如ERP、CRM当中检索数据，为用户提供更加丰富的使用场景。
随着生产力工具不断丰富，工作方式与应用场景也更多样化。微软将AI技术与Microsoft365无缝集成，其中包括Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等。“智能副驾”以“助手”的身份，连接多元的生产力工具，员工能够“无缝”地进行工作，减少“割裂感”，专注更多时间在创新性的重要工作上。
AI辅助工作越来越常见，人类与AI的协作将引领未来工作模式的变革。Microsoft365Copilot整合生产力工具和工作流，全面提升个人和团队效率；同时人们可以使用自然语言与“智能副驾”一起“共事”，借助AI帮助分析判断、解决复杂问题，提升未来职场核心竞争力。
萨提亚曾表示：“新一代人工智能将消除繁琐的工作并释放创造力。”人类与AI的协作性智慧，除了减少重复性工作，也体现在那些“天马行空”与“脑洞大开”上。Microsoft365Copilot帮助减轻工作负担，提高创造力，比如Copilot语义索引大幅节省信息检索效率，允许企业、用户构建复杂数据地图；使用自然语言，为“智能副驾”提供一两个词语或想法，它就能快速生成营销口号、活动主题，对白板中的内容进行总结，将不同的想法进行归类等，帮助快速完成头脑风暴；PowerPoint中的Copilot根据要求生成图像，省去查找时间；Outlook中的Copilot帮助撰写邮件节省沟通成本；OneNote中的Copilot可快速起草内容；MicrosoftLoop上新“智能副驾”新功能，自动总结团队进度；MicrosoftVivalearning中的Copilot可自动化创建针对性学习计划等。
AI浪潮正在深刻地影响着每个企业和个人，孕育着创新机遇与令人惊喜的未知。展望未来，随着微软全新AI生态战略升级，软件开发的对象、流程和工具将焕然一新，人们的工作模式也迎来划时代变革。正如微软全球副总裁、Microsoft365全球事业部施洋（JaredSpataro）所说，“一百年后，我们将会回顾这一刻，我们会看到，那是真正数字时代的开始。”
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小时候看了不少科幻电影的朋友，对电影中的人工智能镜头应该会有很深的记忆。比如，机器会自我进化，会比人类聪明，会与人类为敌等等。这些在电影中存在的情景，主要讲的是强人工智能（应该是吧）时期机器对人类的威胁。目前人工智能还处在弱智能，有关机器自我复制、有思想等强大的智能，目前可能还没有科学证明。即便如此，我们也必须看到，我们当前社会智能化的场景越来越多，我们会慢慢地生活在人工智能时代。
《AI.未来》这本书的第八章描述了人类与人工智能共存的蓝图。我觉得书中描述的人工智能，应该还是指弱人工智能，也就是会有很多重复性的工作，逐渐被人工智能（机器）代替，会给人类带来什么影响，人类又要如何面对。
很多人的价值观是这样的，努力工作赚钱，然后好好生活。当某一天，你发现你的工作被机器取代之后，你变得无所事事，即便会有政府补贴，你是否也会变得毫无斗气，不知道生活的目的是什么。如果你没有这样想过，现在就可以在闲时想一想。当前，已经有一部分工作被人工智能取代了，比如银行的自动柜员机，网店的智能客服。以后会有更多的工作实现智能化，所以，早点做准备，总是好的。
再培训、减时间、重分配是三种应对人工智能会带来的危机的措施。比如，通过对居民进行再培训，以适应新的工作需求；通过减少居民的工作时间，可以达到少裁员的目的；通过对社会财富的重新分配，避免社会严重的贫富不均。不幸的是，无论那种方法，都会存在一些弊端。
人与机器竞争，在重复性及逻辑性方面，机器应该是赢家。你不见围棋界的顶尖高手李世石、柯洁，在强大的Alpha Go面对，简直是毫无还手之力。那么，我们要去做我们擅长的事情。机器是没有感情的，机器是没有思想的，人类要在感情和思想方面，做机器不能做的事情。这类的事情也有很多，比如护理类工作、社群服务工作。通过这方面的工作，向居民提供冰冷冷的机器所无法提供的服务：温暖的人际互动，让世界更充满爱。
除了护理和社群服务工作，我们还可以接受再教育。当初电的发明，也带来了一大批新的工作，如布线工作、电线生产工作等。人工智能肯定也会给社会带来新的工作机会，围绕这些新的工作机会，去接受新的技能培训，然后从事与人工智能相关的维修、培训等工作。
社会是在慢慢发生改变的，或许你一下子没发觉到这些变化，但是如果你感受到一些风向，早点做准备，在未来的社会，也一定有你展现身手的机会。
后记：第八章是《AI.未来》这本书中我最想读的一章，主要是想看看李开复老师是怎样讲述他对未来社会的看法。虽说是读后感，总结起来也觉得有些困难，这一章的题目有点大，所以写得很一般。不过，了解一些这方面的内容，平时有空的时候，动动脑子想想，感觉挺有意思的。
人工智能何以促进未来教育发展
原标题：人工智能何以促进未来教育发展自工业革命以来，人类社会的发展总是在技术与教育的角逐互动中前行。技术作为推动人类历史发展的核心推进力，与教育这一“人力资本发动机”竞相成为推动经济社会发展的主力。人工智能作为第四次工业革命的显著标签，其飞速发展正在逐步塑造社会、经济、生活等领域的业务新形态，也不断带来颠覆性、丰富性、创新性的新业态。面对人工智能技术对整个社会发展的刺激，教育如何发展，成为值得思考的重要问题。
人工智能凸显创新人才发展挑战
作为引发第四次科技革命的核心技术，人工智能促进社会经济和科技的指数级发展，对人力资本的质量与供给产生了新的需求，人工智能与人力资源之间的相互依存关系产生了前所未有的张力，教育的超前性更是受到前所未有的挑战。第一，知识增长的指数发展使得未来人才需要哪些方面的准备具有极大的不确定性。第二，智力劳动者比重增加，创新人才成为时代发展的刚需。人工智能技术与生产过程的深度融合，会极大压缩生产领域的从业者需求，特别是那些人工智能胜出的领域。第三，人工智能技术的兴起引发高技术产业、新兴产业、新型服务行业更广阔的发展空间，从而使得创新型人才、复合型人才、高技术人才等在劳动力结构中需求激增。人工智能技术无法取代的创造性、灵活性、人文性等能力将成为智能化时代人才竞争的关键。教育肩负培养创新人才、为未来人才提前布局的使命。回溯历史，我们可以得到的经验是，只有教育领先于技术的发展步伐，为技术推进的社会提前做好人力资源的布局，社会的发展才有后劲。因此，在人工智能推进社会更飞速发展的今天，必须回答好什么样的教育才能承载提前布局人力资源的使命，以应对未知社会的人才挑战这一问题。
人工智能催生新的知识生产方式
在人工智能的影响下，人类知识生产加剧变化，知识增量呈现指数级态势。教育的传承性发展将不再局限于知识的传授与继承，而强调知识创造与创新，人工智能的介入更是催生了新的知识生产方式。其一，人工智能强大的知识发现能力缩短了知识生产周期。随着深度学习、强化学习等新的机器学习算法的发展，人工智能除了可以加快知识的生产、访问和利用，还可以从数据中提取隐含的、未知的、潜在的、有用的信息（知识），从而扩展知识创造的能力。其二，人机协同的智能模式扩大了知识创造的机会与可能性。人工智能技术不仅促进人的群智协同创新，而且可以实现人类与人工智能代理协同，后者所具有的超强计算能力，可以极大加速知识生产，催生知识的众创，以及人机协同知识创新。人工智能催生的新的知识生产方式对教育的挑战是，教育不再局限于知识传承，而更是知识的创新。未来学校教育必须教会学生如何与人工智能技术协同合作，呵护学习者“能学”，以及高度重视学生辨析知识能力的培养，召唤学习者“会学”，促进学习者在人机交互中实现知识更新与创造。
人工智能变革学习方式带来创造力与活力释放可能
人工智能已经引发了诸多领域与行业的深刻变革，对教育的系统性变革更是呼之欲出，为学习方式的变革带来了可能。首先，人工智能技术带来规模化教育的个性化可能。人工智能构建的智慧学习环境不仅创造灵活的学习空间，还能感知学习情境、识别学生特征，为学生提供个性学习支持。其次，人工智能技术带来标准化教育下的适应性可能。人工智能通过动态学习诊断、反馈与资源推荐的自适应学习机制，可以适应学生动态变化的学习需求，从而打破标准化的教育限制，释放出学生的创造力与活力。最后，人工智能改善结构化的授导方式，释放教师的创造力与教学活力而专注于人性化的学习设计。教师烦琐重复性的工作能够被智能机器所替代，智能分析技术能为教师精准定位学生的学习问题与需求，教师的角色将转向更加优秀的学习设计师，专注于“如何让学生学好”，注重培养学生的能力和思维，将更多时间用于学习活动设计以及与学生的个性化互动交流，为学生提供个性化学习支持服务。人工智能的发展以及与教育教学的深度融合，给教育的改革创新带来了更多选择，教育需要发挥技术的赋能、增能、使能优势满足教育的功用性追求，也要坚守教育的育人初心和使命传递人文性价值，以学生的成长发展为前提探索可以实践的学习方式、学习设计，通过人工智能释放出教育的更大活力。
人工智能引发领域与行业变革催生教育生态升级
人工智能对其他领域与行业的变革影响也会延伸到教育领域，因为教育是关乎社会发展全局的事业。一方面，人工智能所发挥的增强、替代、改善、变革等作用，突出体现在对社会生产和生活各个领域所产生的行业重塑作用，以及对人力的释放。另一方面，这些重塑作用和人力的释放，引发了社会领域与行业的变革，促使了社会人才需求的转向；而教育是社会人才资源输出的重要领地，需要为此作出有力回应，从而催生教育生态升级。人工智能加速了教育深化改革的进程，推动了系统内部的更新再造。数字技术已经对教师学生、课程、教学方式、学习体验、评价、管理等教育要素产生了深刻影响，并通过逐步的再造教育流程，变革着教育生态。而人工智能则在进一步加速这一过程，以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，改善和延展系统内部关系，重塑教育系统功能与形态。人工智能拓展了教育边界，助推未来学校建设。未来学校将借助技术的力量，把校外学习场所（如科技馆、博物馆）和线上学习场所都纳入“学校”的范畴，整合社会各领域的教育资源，形成一种全新的育人环境。同时，数字孪生等新技术促进现实空间与虚拟空间的交互融合，通过创建人、物、环境数字孪生体，实现物理空间与数字空间的双向映射、动态交互和实时连接。对教育系统内部的升级改造以及空间资源的拓展，能够使其更好地与社会领域衔接，更好地提供适应未来生活和工作的创新人才成长场所。
人工智能关乎强国战略目标实现
教育应服务于国家战略布局，为抢占人工智能发展先机，构筑先发优势；为国际竞争、社会发展输出创新人才，支持科学技术的自主研发。当前，世界各国纷纷把发展人工智能上升到国家战略的高度，以抢占新一轮科技革命的机遇高点以及全球竞争中的主动权。《新一代人工智能发展规划》提出我国要“成为世界主要人工智能创新中心”的战略目标，全局部署了经济、教育、科技、社会发展和国家安全等重要方面。教育强国战略是科教兴国战略、人才强国战略和创新驱动发展战略等重要战略的逻辑起点，人工智能对教育的人才培养能力提出更高要求。近年来，世界各国在发展人工智能的同时也面临巨大挑战，如创新人才问题、高新技术自主可控问题等。人工智能的国际竞争本质是人才的较量，这需要教育从战略层面予以回应。因此，教育在战略上起引领作用，就要既充分发挥智能技术优势推动教育生态系统升级，又谋篇布局为国家发展提供人才支撑。立足技术与教育在角逐中互为塑造的视角，对人工智能促进未来教育发展的探索，更需要在战略上把握先机，通过教育为社会各领域输出创新人才，支撑社会各领域转型升级以及人工智能等高新科技的创新发展，为强国战略注入持续活力与能量。
教育在与技术的角逐中共同推动社会的发展。教育具有超前性、人文性、传承性、战略性及生态性等特点。在人工智能技术的指数式发展面前，教育的超前性变得难以维系；需要慢工出细活的人文性与满足社会用人需求的工具性之间呈现时空拉锯和矛盾；对人类知识的传承则变身为历史传承、人际共创以及人机共创的多重特征。随着人工智能技术推动的发展加速，教育的发展战略、前瞻性谋划，是一个时不我待、任重道远的重要课题。
（作者：顾小清，系国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”首席专家、华东师范大学教育信息技术学系教授）
(责编：郝孟佳、孙竞)分享让更多人看到
2023，人工智能开启未来新密码
作者|剑客阿良_ALiang（胡逸）
出品| AI科技大本营（ID:rgznai100）
购买大型电器、汽车，你是否会询问有没有智能语音功能？是的，潜移默化中人们已经不再将人工智能当作魔术，而是习以为常的东西。从AlphaGo以四比一战胜棋王李世石，让人们第一次意识到人工智能真的可以超越人类，也让人们对AI的未来前景充满期待。
近年来，以深度学习为代表的人工智能技术高速蓬勃发展，新算法层出不穷，图像识别、自然语言、声音克隆等智能水平逼近甚至超过人类。同时人工智能技术的发展，也促进着人类对数据以及算力的不断突破。AI技术各类应用落地，渗透到我们生活的方方面面，已然成为我们不可缺少的一部分。
2021回顾回顾跌宕起伏的2021年，新冠疫情仍然肆虐着世界，看不到疫情结束的信号。疫情带来国际形势的突然变化，深刻地影响着全球半导体产业链及生态，同样对人工智能行业带来冲击。国际间的算力竞争异常激烈，如果算力不在一个维度上，竞争力自然就不在一个维度上。2021年我国因为芯片不足导致供应链断裂的事件此起彼伏，因此数字化、智能化转型被列为国家重点发展规划中，已成为大势所趋。
疫情虽然还没有结束，但丝毫不影响2021年人工智能领域汹涌澎湃的发展，振奋人心的消息频频传来。
商汤科技，成为国内「AI四小龙」中第一家IPO成功的上市公司；AphaFold2成功预测98%蛋白质结构；无人驾驶领域，技术和算法层面的不断突破让L4场景落地日益成熟，掌握自动倒车、抢道行驶等众多接近人类驾驶的行为。
2021年10月，中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳、刘乃乐等组成的研究团队与中国科学院上海微系统与信息技术研究所、国家并行计算机工程技术研究中心合作，构建了113个光子144模式的量子计算原型机“九章二号”，完成对用于演示“量子计算优越性”的高斯玻色取样任务的快速求解，求解速度比目前全球最快的超级计算机快10的24次方倍（亿亿亿倍）。我们正处在人类技术爆炸时期，人工智能赛道相信也必将独占鳌头。
多模态
多模态学习旨在使计算机拥有处理不同来源信息的能力，近年来成为了人工智能领域的研究热点。将不同模态信息进行融合，学习不同模态信息之间的关联。2021年是OpenAI实现图像和文本匹配的CLIP和根据输入文本生成对应图像的Dall·E开启了多模式学习的重要一年。同时DeepMind的PerceiverIO对文本、图像、视频和点云实现分类以及斯坦福大学的ConVIRT在医疗X光影像中添加了文本标签，都预示着多模态学习正在崛起并且渗入到其他领域。
Facebook也表示在其仇恨言论检测器中也使用了多模态学习，用以删除了社交网络中97%的辱骂以及有害内容。该系统能根据文本、图像和视频在内的10种数据类型，将模因和其他图像文本配对归类为良性或有害。同时谷歌也表示在搜索引擎中添加了多模态（及多语言）功能，实现了多任务统一模型能返回文本、音频、图像和视频链接，以响应75种语言中任意一种的查询等。
巨大模型
让机器去理解人类语言一直以来都是人工智能的核心夙愿，只有将人脑独有的自然语言赋予机器，才能真正让机器“活”过来。随着OpenAI去年提出GPT-3模型，在各大平台引起热议，让我们似乎触摸到了上帝的领域。GPT-3模型比全球最大深度学习模型TuringNLP大上十倍，而且不仅可以更好地答题、翻译、写文章，还带有一些数学计算的能力。根据论文所述，GPT-3是一种具有1750亿个参数的自然语言深度学习模型。
就在大家还沉浸在GPT-3模型庞大参数量的时候，谷歌SwitchTransformer开启了2021年首个超过1万亿参数的模型，参数规模高达1.6万亿。随后北京智源人工智能研究院推出更大的、拥有1.75万亿参数规模的大模型悟道2.0。资金雄厚的人工智能公司正以狂热的速度堆积参数，既为提高性能，也为秀肌肉，特别是在语言模型中，互联网为无监督和半监督的预训练提供了大量无标签的数据。然而模型从“大”走向“巨大”的确可以使得效果越来越好，但同时带来更多的问题与挑战。
（1） 数据挑战：巨大的模型需要海量的数据，但网络和数字图书馆来源缺乏高质量的数据。例如，研究人员常用的BookCorpus是一本由11000本电子书组成的数据集，用于训练30多种大型语言模型，它可能会传播对某些宗教的偏见。人工智能社区越来越意识到数据质量至关重要，但在收集大规模高质量数据集的有效方法上尚未达成共识。对于巨大模型而言，海量高质量数据采集成为了避不开的屏障。
（2） 速度与效率：当前人类的硬件水平虽然在不断突破，但是仍然跟不上巨大模型的需要。SwitchTransformer背后的谷歌团队为了降低延迟开发了一种方法，让每个token处理模型层的选定子集。他们的最佳模型比参数量只有1/30的模型快了约66%。同时，微软开发了DeepSpeed库，这个库并行处理数据、各层和层组，并通过在CPU和GPU之间划分任务来减少冗余处理。然而最好的解决方案仍然是提升硬件的效率，人类必须要对算力进行不断突破。
（3） 巨大耗能：训练如此巨大的模型会消耗大量电能。2019年的一项研究发现，在8个英伟达P100GPU上训练2亿参数的Transformer模型所造成的碳排放，几乎和一辆普通汽车五年驾驶总排放量一样多。如何降低训练巨大模型消耗电能的问题已经摆在所有人面前。目前有望加速人工智能的新一代芯片，如Cerebras的WSE-2和谷歌的最新TPU，可能有助于减少排放。同时，算力已然成为国家的基础建设一部分，算力导致的能耗问题也敦促着需要更多的去使用风能、太阳能等更清洁的能源。
计算机视觉
计算机视觉目前作为人工智能进步最多、发展最快的领域，一直冲在赛道最前面。根据GrandViewResearch的数据显示，2020年全球计算机视觉市场规模为113.2亿美元，预计2021年至2028年将以7.3%的复合年增长率扩大。目前竞争比较激烈的计算机视觉子领域有：场景重建、目标检测、事件检测、视频跟踪、目标识别、3d姿态估计、运动估计、视觉伺服、3d场景建模、图像修复。
作为上市公司的商汤科技提供的OpenMMLab是迄今为止最完备的计算机视觉算法体系和框架——“人工智能算法开放体系”，涉及超过10种研究方向，开放超过100种算法、600种预训练模型。现如今OpenMMLab逐渐从单点单个方向的开源和单篇论文的开源走向日趋蓬勃的开源体系，成为底层训练框架、计算平台与科研、教学和算法生产的重要桥梁和纽带，极大加速AI科研和产业化的进程。
强化学习
强化学习可以说是最贴近人类学习过程的AI了，换位思考一下，我们从小到大不断地学习，就是一个不断试错的过程。强化学习就像一个真实的孩子，自我生长，不需要大量的历史数据做引导，只有不需要监督的学习才是人工智能最好的形态。
强化学习理论收到人类行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用（exploration-exploitation）间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。过去几年中，无论是Facebook、Google、Deepmind、Amazon还是Microsoft，他们都投入了大量时间、金钱、人力来推动强化学习的不断创新。
国内的各大AI云平台涌现随着人工智能的日益火爆，国内大厂们纷纷在AI领域布局。AI开放平台已经和当初的云计算平台一样，如雨后春笋般涌现。AI开放平台已经成为了企业重要的基础建设。列举目前国内比较有代表性的AI开放平台：
百度飞浆
阿里云人工智能平台
腾讯AI开放平台
科大讯飞开放平台
华为云ModelArts
旷视Face++
360人工智能研究院
网易人工智能
AI云平台的本质仍然延续了大数据时代经典的租赁模式，似乎让我们回到了几年前大数据风起云涌的年代。而AI云平台的优势在于让越来越多开发者对AI有更简单直观的认识，他提供了许多顶会模型供大家学习的同时，也提供了开发者将自己作品上传展示的平台。
让AI不再离我们遥远，成为人人都可以使用的东西。只有成熟的社区文化，才能孕育出新的创作者，也让市场上出现越来越多的人工智能产品，AI云平台核心意义就在这里。
2022趋势创立17年的Facebook在美国时间2021年10月28日正式宣布改名为“Meta”，如一个重磅炸弹，在业内引起了惊涛骇浪。扎克伯格用实际行动向大家宣布，元宇宙已经来了。随之而来的2022年，将迎来人工智能新一轮趋势风暴。
元宇宙真正意义上的拐点
如果说2021年人们认为元宇宙还只是妄想家的一厢情愿，那么2022年将真正开始颠覆人类对“世界”两个字的理解。所以笔者认为2022年可以成为元宇宙真正意义上的拐点。在技术角度看，元宇宙主要技术群有：网络以及算力技术、人工智能、游戏技术、显示技术（VR、AR、MR甚至是XR，体验不断深化）、区块链技术。而笔者认为，人工智能将会是整个元宇宙的核心，甚至是元宇宙的母体或者说是大脑。为了演化真正的社会形态，需要母体不断自我学习，而不是设定各种各样的规则不断修补社会形态。就像《失控玩家》电影一样，由母体创造的NPC也会随着社会形态的演变而进化。
根据BloombergIntelligence预测，元宇宙的投资与价值只会在未来几年不断增长，到2024年价值将高达8000亿美元。在如此大的宏利明前，只会让市场不断敦促人工智能产能不断突破。
算力革命
随着全球自动驾驶需求不断扩大，围绕大算力芯片的竞争2022年将异常热闹。因为今年，英伟达自动驾驶芯片Orin将量产，高通SnapdragonRide也将量产，而中国创业企业的大算力芯片也将量产。杨宇欣给出了一组数据：2014—2016年特斯拉ModelS的算力为0.256TOPS，2017年蔚来ES8的算力是2.5TOPS，2019年特斯拉Model3算力为144TOPS，2021年智己L71070TOPS，2022年蔚来ET7是1016TOPS。这组数据进一步印证了这样一个事实：智能驾驶每前进一小步，后面都需要算力前进一大步。
算力的作用不单单体现在汽车行业，2021年11月8月，阿里巴巴达摩院公布了多模态大模型“M6”的最新进展，其参数已从万亿跃迁至10万亿，成为全球最大的AI预训练模型。在10月，M6再次突破业界极限，使用512颗GPU，在10天内就训练出了具有可用水平的10万亿模型，相比2020年发布的大模型GPT-3，M6实现了同等参数规模，能耗却只有1%。越来越强大的算力是更智能人工智能模型可用的基础，随着人工智能行业不断发展，不只是技术的革命，更加是算力的革命。兵马未动粮草先行，算力作为人工智能模型的主要消耗品，决定着人工智能迈进的速度。
就在2021年11月，摩尔线程宣布已完成20亿元人民币A轮融资。该轮融资由上海国盛资本、五源资本、中银国际旗下渤海中盛基金联合领投，建银国际、前海母基金、等九家机构联合参投。在宣布该轮融资的同时，摩尔线程同时宣布其首颗全功能GPU芯片如期研制成功，且已经开始适配国产主流CPU和操作系统。所筹资金将重点用于首颗GPU芯片的批量生产与制造、GPUSOC相关联的IP研发、以及国产GPU生态系统的拓展等。随着算力革命的打响，各国都将投入大量的资本和人力，这场没有硝烟的战争会将人工智能推上全新的高度。
AI门槛降低带来工业生产全面应用
随着AI的不断发展，人类算力的不断提升，AI的使用门槛也越来越低。如智能语音系统、智能客服等商业落地，比比皆是。另一方面如短中长视频业务，在全球仍保持着较高的增长速度，视频内容创作者和内容消费者活跃度非常高。其中作为全球最火的手机应用“抖音”，大量的视频智能处理技术可以帮助创作者更好地创作作品。另外，北京冬奥会中AI虚拟气象主播、AI手语主播、场馆智能向导、智能语言翻译、鹰眼裁判、AI运动员训练系统等等都是人工智能全面应用的体现。
预训练大模型降低了AI应用的门槛，解决了AI应用的两个难题：数据和行业知识。它既不需要大量的标注数据，又保障了基础底座。所以摆在企业家面前的最大问题不再是技术如何突破，而是商业模式如何建立，商业闭环如何落地，以及技术转化为产品的效率。
科学界AI技术将作为新生产工具
根据阿里巴巴达摩院对2022年十大科技预测，其中趋势一就是：AIforScience。
引用：实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式，而人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据，解决复杂场景下的科学难题，带领科学探索抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程，还将帮助发现新的科学规律。预计未来三年，人工智能将在应用科学中得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。
没错，除了DeepMind在2021年初开源了AlphaFold2，并且能够预测出98.5%的蛋白质结构。2021年12月，DeepMind首次利用人工智能帮助数学家们提出了两个全新的数学猜想，登上Nature封面。作者猜测低维拓扑中存在未知的非线性关系，产生了很多数据并用神经网络拟合了近似函数，发现其中三个量在拟合过程中起到了很重要的作用。通过反正做拟合实验，产生新的数据，得到新的观察模型，最终数学家利用智慧猜出了一个不等式结构，并进一步给了严格的证明。
由此可见人工智能成为了科学家新生产工具之后，不但可以加速科学发展的进度，更加可以让人工智能创造新的设想，甚至让某些科学产生新的方向。
小结2022年必然会成为人工智能技术爆发的一年，我们有可能会见证以前从未有过的成果。人工智能深入我们的生活，给我们带来更多便捷的同时，也带来更多的挑战和机遇。