读懂未来的科技趋势发展，可能从未像今天一般重要。
过去的2020年，一方面由于疫情带来的黑天鹅，让全球经济与社会陷入到诸多的不确定性，也让很多人对未来产生了迷茫，于是我们搜集了Gartner，Forrester，Bain、Deloitte和百度研究院五家研究机构发布的*趋势预测报告，画出重点，供大家阅读，让我们在2021一起找到清晰的技术路标，共同迎接发展新机遇。
AI融合落地加速成多份技术预测报告重合点
在Gartner，Forrester，Bain和Deloitte这4家研究公司的预测报告中，隐私计算、远程数字办公、RPA和超级自动化、行为互联网、5G、分布式云等技术被圈了重点，在2021年将受到行业的重点关注，或迎来爆发式发展。
百度研究院发布的《2021十大科技预测趋势》的侧重点在应用层面，报告指出2021年科技趋势将主要集中在生物计算、数字交通、AI芯片、物联网、无监督学习、量子计算、服务机器人等方面。
中国科学院院士、中国科学院原院长白春礼在《世界科技前沿发展态势》的报告中，所站的高度更高，从宏观到微观对科技趋势进行了细致解读，其中宏观包括暗物质暗能量研究、黑洞研究、引力波和深空探测；微观包括微观粒子、量子调控和生物大分子和基因。
虽然各个机构和权威人士的预测报告的侧重点各有不同，但2021年AI融合落地加速却成了行业的共识。
Gartner，Forrester，Bain和Deloitte这4家研究公司的预测报告中提到了人工智能工程和所有人的人工智能，报告认为随着人工智能技术产生的持续业务价值的增长，AI工程位居榜首，其重要性也愈发突出，Bain则认可全民AI，认为这将使企业和团队能够快速构建模型并信任他们的输出。
百度研究院对AI融合落地的预测更为具体，直接指出AI将更加深入大众生活。
百度研究院预测报告表示，2020年全球抗疫促使AI与5G、大数据、物联网等新一代信息技术相融合，AI测温、AI问诊、智能外呼、服务机器人等创新应用开始大规模普及，从生活的方方面面支持抗击疫情。
后疫情时代，AI将进一步与交通、能源、制造、农业等基础产业融合，推动复工复产，促进社会经济发展。同时远程办公、在线教育、在线问诊等模式将会延续，成为未来的新常态。AI不仅助力产业经济，而且逐渐深入大众生活，用AI解决民生问题有望大规模落地。
对此，白春礼在报告中也表达了一致的观点，认为科学技术广泛应用和深空影响到各个方面，推动经济繁荣、造福人类。
其中主要体现在4个方面：信息科技成为经济、社会与生活发生深刻变革的主导力量；能源、材料、先进制造等领域技术加速进步；生命健康和医疗卫生水平得到革命性飞跃；深海深地探测为新的能源资源开发利用开辟了新途径。
迎接AI融合落地大时代，到底怎样才是*的姿势？
毫无疑问，2021年我们将迎来AI融合落地的时代爆发，这是一个时代交替产业变革的新机遇，也是一场一定要赢的世界竞逐，很多企业摩拳擦掌，准备在2021大干一场，那么怎样才是*姿势呢？
1、全场景布局，每项技术落地有迹可循
落地是AI在2021年的关键词，对于参与其中的科技企业而言，考验的是他们在AI技术上的前瞻布局，有些企业小而美，专注一个赛道，技术做的精而专，在落地时如同一把尖刀直接扎进产业深处。
Gartener的报告中提到远程和数字办公技术将是2021年的趋势之一，其中涉及到4个方面：合作与生产力；安全的远程访问；云和边缘基础架构；量化数字体验。
提到的这4个方面做到都不难，但要做好，并形成自己独特的竞争力，则需要AI产业化的参与者们具有非常强的综合能力。
像谷歌以AI为中心，长期以来保持着机器学习的*地位，其发展AI的方向主要在两个方面：一是覆盖更多用户使用场景，从互联网、移动互联网等传统业务延伸到智能家居、自动驾驶、机器人等领域，积累更 多数据信息；二是积累底层人工智能技术，研发更高级的深度学习算法，增强图形识别和语音识别能力，对信息进行更深层加工、处理。
微软则以Azure云平台为中心，不断向外界释放其在人工智能领域的影响力，将Azure与AI结合，微软从认知服务、对话式人工智能、开放平台与工具、实时人工智能基础设施这四个方向来打造人工智能云平台。
去年年中时，百度发布了一份“百度AI新基建版图”，从智能交通、智慧城市、智慧金融、智慧能源、智慧医疗、工业互联网和智能制造等多个维度来阐述百度AI如何与新基建融合，从而创造和发挥价值。
更进一步来说，这要求我们参与AI产业化建设时，每一项技术研发都要有的放矢，盯住每个产业和不同的垂直场景对AI的特异性需求，并从产业中找到适用AI技术的位置，严格以产业需求为“锚”，让技术从实验室中来，到产业中去，最终都有落地的归宿。
2、全要素推进，基础设施建设扎实有序
AI融合落地在2021年加速发展，并不是说这项趋势只存在于2021年，而是以2021年为开始，AI融合落地将长时间的持续进行，参照着“新基建”，AI融合落地的产业化进程同样是一个长期而系统的工作，必须在多个方面进行“配套基础设施”的建设，以确保产业落地是可持续的。
因而Gartener的报告认为云计算向分布式云演进，智能业务流程和供应商平台的爆发等，都是在基础技术研发的基础上来实现的。
与此同时，谷歌首席AI科学家Jeff Dean在一份谷歌2020年的总结报告中也着重提到，谷歌一直关注的无监督学习、AutoML（自动机器学习）、机器感知这三大领域中，一些基础性算法的都取得了创新和突破。
比如在无监督学习领域，谷歌开发了名为SimCLR的自监督和半监督学习技术，可以实现同时*化同一图像的不同变换视图之间的一致性和最小化不同图像的变换视图之间的一致性。
在AutoML上，谷歌尝试从AutoML-Zero的学习代码运算中采取一种由原始运算（加减法、变量赋值和矩阵乘法）组成的搜索空间，以期用来从头开始演绎现代的机器学习算法。
在机器感知领域，谷歌也取得了包括CvxNet、3D形状的深层隐式函数、神经体素渲染和CoReNet等算法模型的突破。
百度对“基础”的理解来自于对AI三大要素的推进，其中包括在数据上培养AI数据标注师；在算力上对智能云服务器扩容；在算法上用5年时间培养500万AI人才，推动算法进步等。
3、全自主可控，特殊背景下的技术自强
上文提到，AI融合落地加速是一个机遇，同时也是一场中外竞赛。
作为产业变革的方向，AI产业化在当前的时代背景下具有了一个前置条件，即核心技术的自主可控，毕竟我们在这方面是吃过亏，踩过坑的，与AI融合落地相关的操作系统、芯片等领域，我国都被“卡”着脖子。
白春礼院士在《世界科技前沿发展态势》的报告中，将“把握机遇抢占先机，加快实现科技自立自强”作为重点进行阐述，直接指出我国在基础研究方面的影响力不够，在战略高技术方面，还面临很多关键核心技术的制约。
目前国内的科技企业们在AI技术自主可控的突破上，做了大量的努力，像百度在深度学习、自然语言处理、智能驾驶等多个AI领域都有掌握行业话语权的技术储备，飞桨在“操作系统”层面成为中国*与Google TensorFlow竞争的国产深度学习开放平台，但这并不是行业全貌，在现实中，仍有大量空白领域需要我们去填充。
4、全生态发展，哪里有需求哪里就有AI
AI产业化趋势已成，并不意味着单凭一己之力就能实现对所有产业整个社会的技术输出，AI产业化进程始终保持活力的关键在于生态化的发展。
Gartener的预测报告提到“UI/UX技术和以人为本的体验设计”仍将是2021年科技行业的重点领域，而利用虚拟现实和增强现实来增加体验是新趋势。
Gartner将数字体验定义为：总经验（TX）=多经验（MX）+客户经验（CX）+员工经验（EX）+用户经验（UX）。多经验开发平台（MXDP） 和低代码开发平台将继续兴起，这将有助于构建用于用户交互的应用程序和产品，作为其跨各种接触点（例如触摸，语音和手势）的数字旅程的一部分。
很显然，仅以这一项趋势就可窥视出AI融合落地的关键在于生态，既包含技术研发生态，也包含产品应用生态。
谷歌、亚马逊和微软等公司为主导各种开源项目，比如在深度学习领域的TensorFlow、MXNet、PyTorch等都是AI生态融合的落地典型。
百度AI很早也参透了这一点，在进行AI布局时就以生态为重。
以百度大脑为例，里面“浓缩”了百度多年来在语音、语义、图像、视频、知识图谱等多个领域的AI技术积累，由于开源开放的生态，推动着大量开发者开发出大量AI应用，再快速的在各个细分再细分的场景里落地。
开放生态下，各种类型的合作伙伴共同参与产业应用的开发与建设，带来更多样化的资源支撑，多方合力之下，让AI无处不在。
跟随2021年的智能浪潮，百度AI值得关注
无论如何，AI融合落地的产业化大时代已经来临，在这场盛宴中，一侧是以百度为代表的，不断强化并推动产业落地进程，同时在多个维度保证落地价值的头部企业，另一侧是趁着风起入场的中小玩家。
很显然，玩家越多，说明产业价值高，不管是对于AI技术发展，还是对于AI产业化落地都有益处。
站在2021年的风口之上，我们有以下几点必须明确：
*，虽然产业化落地是重点，但在基础技术的研发是没有止境的，这也意味着，即便是后来者，只要抓住技术迭代的空档期，仍然会有机会。
第二，随着产业化进程的推进，AI落地的广度和深度也在不断增加，其中的需求需要大量的建设者来填充，在这场盛宴中，对于各类玩家而言，无非是巨头分大蛋糕，中小玩家分小蛋糕。
第三，巨头间的竞争，特别是中外巨头的竞争会更加激烈，中外巨头在基础能力上差距不大，而决胜的关键则在于企业战略的方向，以及与产业的距离，越是贴近产业提早布局，其胜算就多加一分。
在这场竞争中，由于百度AI的提前布局，早早站定了*梯队的位置，同时随着AI产业化进程的深入，百度AI的优势也将继续强化。
其中的原因在于，百度AI在这个过程中形成了自增强正向循环，即AI产业落地后反馈技术迭代，技术升级后再推动落地跨越，就像打怪升级一样，每完成一次循环，百度AI的实力就增强一分，反复循环下，百度AI在技术层面的能力越来越精湛，在落地方面的经验越来越丰富，其在行业中的竞争壁垒也越来越厚实。
另外一个维度，百度AI抓住了产业化的机遇和红利，同时也成为了时代的开创者和建设者，百度AI以落地的方式实现了技术的商业价值，同时也创造出带有鲜明印记的社会价值。
回首2020，有太多的AI进步和产业突破值得我们总结，展望2021，AI融合落地的产业化爆发一定会带来更多惊喜，百度AI擎起的产业化大旗更是值得期待。
