2020年，新冠疫情改变了无数人的生活，也让2020年成为科学史上非凡的一年。正如比尔·盖茨所说：“新冠疫情将会带来一个全新的格局。”疫情无法阻挡科技的进步，反而放大了科技与生活的关联程度。

在今年这个特殊时期，如何确保高质量经济复苏和重建是一个问题。于中国而言，如果说过去四十多年经济的高速成长，主要得益于从计划经济向市场经济转型所释放出来的红利；那么未来很多年，中国经济的中高速成长，将主要依靠科技创新所带来的效率提升。

对于未来的科技发展趋势，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏也给出了自己的预测，他表示，未来包括自动驾驶、机器翻译、生物计算、深度学习框架、数字城市运营、知识管理、AI芯片和个人智能助手在内的八项技术将会出现从量变到质变的转化，对数字经济，甚至更广泛的社会、文化领域将产生深远的影响。

下面就让我们看看，李彦宏预判的未来10年八大技术发展方向：

一、自动驾驶

市场调研机构Million insights的报告显示，到2030年底，全球自动驾驶汽车市场需求预计将达到420万辆，而Research and Markets的报告也显示，到2030年，全球自动驾驶汽车市场估计将达到20449亿美元。长期来看，自动驾驶的想象空间巨大。

基于对自动驾驶市场巨大的增量市场判断，国际巨头纷纷加码自动驾驶。今年10月，谷歌旗下自动驾驶公司Waymo宣布将在美国凤凰城提供完全无人的驾驶服务。与此同时，马斯克也宣布，将在2021年初推出全自动驾驶（FSD）订阅服务。而苹果也在蠢蠢欲动，宣布计划于2024年生产客用自动驾驶车辆。

国际巨头抢占市场，国内也不甘示弱，各大科技公司及传统企业都下注智能汽车领域，如恒大、华为、百度等。尤其是百度，作为全球自动驾驶领域的佼佼者，在技术上已经步入完全无人驾驶阶段，并相应地推出了5G云代驾，确保自动驾驶的安全。Navigant Research发布的自动驾驶竞争力榜单显示，百度与Waymo、Cruise、Ford Autonomous Vehicles被列入第一梯队。当前百度Apollo已获得测试牌照总计超过190张，其中载人测试牌超过120张。百度Apollo GO面向长沙、沧州、北京等多城开放，并计划未来3年将服务规模拓展至30城。

在全球巨头的不断布局下，自动驾驶技术愈发成熟，这也意味着自动驾驶时代离我们不再遥远。李彦宏也预测：“当无人车的安全性大幅度提升、大幅度超过人类驾驶员的时候，大规模商用的时机就会到来。”

二、机器翻译

近年来，神经网络机器翻译的出现及快速发展，使得机器翻译水平大幅跃升。随着经济全球化及互联网的飞速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面起到越来越重要的作用。

无论是国外的谷歌、还是国内的百度、科大讯飞等企业的人工智能翻译，已经在多个场景多种用途中得到应用，并发挥了强大的作用。据Gartner预测，到2025年，全球10％的企业将使用与IT运维集成的企业翻译中心类型架构，75％的翻译工作将从专注于创建翻译的工作转向对机器翻译部分进行审阅和编辑的工作。

随着后疫情时代全球经济的恢复，企业业务不断扩展，机器翻译将势必成为刚需。根据Gartner的最新报告《Market Guide for AI-Enabled Translation Services》，百度凭借在机器翻译方面出色的表现强势入围全球AI翻译服务代表性提供商。据了解，百度在2015年全球率先实现了神经网络机器翻译大规模的产业级应用，目前已经实现了203种语言之间的互译，每天翻译的数据量超过千亿个字符，服务数亿用户，并且支持超过40万第三方企业和个人开发者。

李彦宏认为，随着语言障碍的逐步消失，服务贸易也将迎来全球化的机遇。“过去我们说Made in China，以后很可能会出现Service from China，Service for China。”

三、生物计算

近日，英国《自然》杂志对2020年全球范围内的科研进展进行总结，发布了2020年10项科学大事件，涵盖了物理学、医学、天文学、环境科学等多个领域成果，其中重点提到了AI对于医疗行业的推动作用。

根据世界卫生组织报告，在此次新冠疫苗的研发中，人工智能助力下的疫苗研发达到了前所未有的速度。11月最后一次统计显示，有200多种疫苗正在开发中，其中约50种疫苗处于临床试验的不同阶段。

对此，李彦宏也认为，由于人工智能技术的赋能，单细胞测序技术的普及，大量的生命信息被数字化，生物计算将在靶点发现、化合物合成、化合物筛选、晶型预测等方面大显身手，新药研发的速度将大大加快，过去十年磨一药，未来两年、三年可能就会完成一个新药的研发周期。

2020年，国内外巨头纷纷入局生物计算领域，用AI加速新药研发、疾病筛查等。10月，英国制药巨子葛兰素史克宣布投资1000万英镑在伦敦国王十字商业区建立一个全新的AI研发中心。同时，生命科学公司Verily筹集7亿美元新融资，将用以扩大商业落地，推进包括外科手术、病理学和免疫学在内的生命科学项目。国内也有如“百图生科”等公司成立，致力于高性能生物计算和多组学数据技术加速创新药物和早筛早诊等精准生命科学产品研发。

未来，随着人工智能技术不断发展，人工智能、生物计算等将更深层次地赋能医疗健康领域，在新药研发、疾病预防、疾病诊断、疾病治疗等方面提供更加高效的解决方案，让人类疾病变得可预警、可控制、可治愈。

四、深度学习框架

PC时代的操作系统是Windows，移动时代操作系统的代表是iOS和Android。人工智能时代的操作系统是深度学习框架。一套深度学习框架就像一套积木，人们不再需要从复杂的神经网络开始编代码开始，仅需通过已有的基本模型，就可以搭建符合需求的数据集、AI应用等，从而实现创新，探索新模式。

深度学习框架支撑起了大量的AI应用，是产业智能化的基础底座。目前，全世界最为流行的深度学习框架有Tensorflow，PyTorch ，MXNet等，国内则主要以百度飞桨深度学习平台为主。作为人工智能的操作系统，飞桨具有开发便捷的深度学习框架、超大规模模型训练、高性能推理引擎、产业级开源模型库。自2016年正式开源，飞桨至今已服务230万个开发者，9万家企业，创建了31万个模型。

李彦宏认为，“芯片层面的竞争归根到底是生态的竞争，AI芯片也不例外，它将对深度学习框架有天然的依赖。”目前，我国人工智能发展迅速，大量的科技企业需要基于深度学习框架进行AI技术创新和应用研发，底层技术自主可控是非常重要的。

五、数字城市运营

一场以新基建为核心的数字化转型，正在推动传统产业转型，现代城市的数字化趋势已不可避免，数字孪生将成为未来城市最重要的基础设施。百度、华为、阿里、腾讯等科技巨头纷纷助力“智慧城市”建设，提供不同建设方案。

然而相比数字城市建设，目前，数字城市运营还未得到广泛重视。以交通为例，如今中国几乎所有的大城市都存在交通拥堵的现象，“智慧交通”通过持续不断地优化算法，提升整个城市通行的效率，而“智慧交通”建设只是第一步，建设完毕后还需要长期稳定高效的运营，即需要从以建设为主转变为以运营长效为主上。通过AI中台、数据中台面向不同的场景提供相应能力，弥补政府在专业人员支持、资金投入、科学规划、管理和运营经验等方面不足。

李彦宏认为，数字城市建设的技术已经比较成熟，但是运营技术几乎还没有开始。数字城市运营商的模式会是一个很好的解决方案。

未来随着技术的成熟、科技的普及，城市运营的智慧化水平将进一步提升，以运营商的理念去做，持续不断地优化算法，提升整个运营效率，进而解决过去靠人力，传统基建解决不了的问题。

六、知识管理

区别于工业时代的流水线生产，企业内部的知识管理，能够让创新的速度大幅度提升，疫情期间，线上生产和学习成为人们重要的生活状态。

后疫情时代，线上办公被激活，企业与用户的远程协同办公需求将长期存在，涌现出一批线上办公、线上学习、知识管理等平台，百度、华为、腾讯、字节跳动等科技公司不断迭代智能办公系统，各行各业借AI实现产业智能化的趋势也愈加明显。

通过让企业的知识、经验等信息完成线上化，通过智能分发算法把相关的知识经验推送给可能需要的人，实现知识在企业内部的高效流动，让企业创新的速度有大幅度的提升。李彦宏认为，企业内部的知识管理就是AI时代创新的流水线。知识管理是属于智能时代的一个大机会。

七、个人智能助手

从洗衣机、洗碗机到现在的可穿戴设备、无人机，这些技术产品，都是在某种程度上解放了人们的双手，用技术的高效给生活留下更多空间。空出双手，也意味着有更多的时间和空间去创造，去改变，去发现。

随着智能设备的发展，解放双手成为人们的刚需，未来每一个人都应该拥有自己专属的个人智能助手。事实上，如小度、小爱同学、天猫精灵等智能音箱的出现，极大便利人们的日常生活的同时，已经成为人们生活中的重要“伴侣”。2020年的百度世界大会上，百度推出了虚拟助手“度晓晓”，这也意味着个人智能助手的到来将不在遥远，以虚拟IP陪伴的方式满足人们日常工作、生活的需求。

李彦宏认为，未来每个人都能拥有自己专属的个人智能助手。比如在教育方面， AI可以为孩子打造一个专属的教育智能助手，帮助孩子学习。医疗、教育、金融等等任何日常生活熟悉的领域，都可能出现专用的智能助手。

在未来，人工智能个性化助手将更加丰富人们的生活，会在医疗、教育、金融、出行、娱乐等方方面面为用户提供服务，用语音便能控制一切正在变成一种现实，也赋予了人们对未来生活充足的想象空间。

八、AI 芯片

2020年是芯片发展备受重视的一年，也是AI芯片发展关键的一年。随着人工智能技术的进步，AI芯片得到了更多的关注。

在PC、移动互联网时代，芯片相对标准，而在人工智能时代，很可能会出现大批专用的芯片。如智能音箱的语音识别芯片只需精准识别语音，不需要复杂的计算，而云端服务器上的高端芯片则需要更复杂的功能。

华为依托旗下的海思半导体公司自主研发了一系列芯片；百度则自己研发了云端通用AI芯片昆仑，已经在搜索引擎上使用，并依托自家飞桨平台助力AI芯片开发。百度首款专门针对远场语音交互研发出来的“鸿鹄”芯片也已经用在小度的智能音箱上了。在高噪音下，首次唤醒率可以提升10%以上，而且误报率比较低，识别字的错误率平均也降低了30%。

在中美贸易环境大背景下，一些技术成为卡脖子的关键，虽然各家都在致力于AI芯片研发，但AI芯片技术和市场未来仍处于群雄逐鹿的阶段。李彦宏认为，随着应用场景的丰富，图像、视频的专用芯片，甚至是自然语言理解的专用芯片都有可能出现新的机会。

未来世界机会与挑战并存，无论是企业，还是普通人，都需要看准趋势，正如李彦宏所说，“希望大家认准方向，勇往直前”。