导读：2021年对于人工智能技术和产业，依旧是不平凡的一年。随着算力、数据、算法等要素逐渐齐备，先进的算法结构不断涌现，各个研究方向研究成果层出不穷，成熟的AI技术逐渐向代码库、平台和系统发展，实现产业和商业层面的落地应用，推动人工智能发展迈向新阶段。

在新的一年即将到来之际，智源研究院采用案例征集、专家咨询等方法，向高校和科研机构专家学者征集2021年度人工智能动态、案例等内容，并通过向专业人士咨询的形式汇总观点及建议，形成2021-2022年度人工智能前沿报告（AI Frontiers Report）。

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报告专家和编者

在编制人工智能前沿报告（AI Frontiers Report）的过程中，智源研究院数十位成员共同参与，以及来自清华大学、北京大学、中国人民大学、中科院计算所、中科院自动化所、北京航空航天大学、上海交通大学、CMU、同济大学等高校和科研机构专家学者，华为诺亚方舟实验室、微软亚洲研究院、旷视、OneFlow一流科技等企业科学家审订，报告总字数达7万字，汇总超过100个AI科研技术案例，以及上百家人工智能企业案例，整理形成十大科研领域发展趋势，平台和工具发展趋势，以及人工智能产业应用层、技术层、基础层发展趋势等内容。

主要趋势

本报告总结2021年人工智能前沿科技主要趋势如下：

1.  信息模型、具身模型和脑模拟机器人的结合将诞生超级人工智能。

2.  系统研究超大规模智能模型发展和影响的新兴领域已经形成，超大规模预训练模型研发竞赛进入白热化阶段，多模态预训练模型成为下一个大模型重点发展领域。

3.  Transformer成为计算机视觉领域的重要网络架构，并开始向强化学习、图神经网络等领域渗透。

4.  加速方法创新提升了超大参数规模模型的训练效率，催生更大规模参数的巨型模型。

5.  Prompt Tuning成为自然语言处理领域预训练语言模型新型训练范式，预训练语言模型发展的新路线是提升训练和推理的效率。

6.  遮盖图像建模、非Transformer架构、神经辐射场等技术快速发展，成为计算机视觉的热点研究领域；脉冲视觉领域发展，将开辟机器视觉新路线

7.  生物神经元与芯片结合成为类脑芯片的研究热点。

8.  高性能、低能耗AI芯片不断涌现的同时，由AI辅助设计成为芯片发展新趋势；存算一体AI芯片设计、应用步伐加快。

9.  Web模型成为新型信息搜索范式的核心支撑，预训练语言模型助力信息检索性能提升。

10.  借鉴脑神经和认知科学研究成为启发类脑智能研究的重要来源。

11.  无线高带宽、微创、结合AI算法等成为脑机接口的发展重点。

12.  传统科研领域成为人工智能发展的“新战场”，人工智能在辅助基础和应用科学研究的同时，也提升了智能产品和服务的性能。

13.  强化学习环境成为发展泛化性更强、适应复杂环境智能体的重要支撑，而提升训练效率成为强化学习领域的研究重点。

14.  因果推断在经济学、社会学研究中实现突破。

15.  基于超大规模预训练模型的平台和系统成为研发机构和企业的发展思路。

16.  面向更为复杂任务和需求的基准测试和数据集不断涌现。

17.  AI为人类科学家提供领域数据集，助力基础科学研究。

18.  AI算力成为超算性能比拼的“新擂台”。

本报告总结2021年人工智能产业主要趋势如下：

1.  智能医疗赛道持续火热，各大医疗AI企业纷纷冲刺IPO，“烧钱”成为今年这一赛道最鲜明的标签。

2.  国家开始逐步发放各类医疗影像AI软件三类证，为医疗影像的发展提供了契机。

3.  资本助力下，新兴AI创企、互联网科技巨头和传统药企在AI制药领域百花齐放。

4.  2021年被业界公认为数字疗法产业元年，一批数字疗法企业崭露头角。

5.  医保的推进可为手术机器人打开市场，全民可用的时代或可指日可待。

6.  脑机接口不再只是“意念打字”的融资噱头，逐渐从实验室走向临床实践，从科幻照进了现实。

7.  自动驾驶行业迎来新的投融资热潮，2021年是十年来自动驾驶赛道资本热度最高的一年。

8.  今年，国内大批Robotaxi企业已进入车队测试及服务试运营的阶段，未来行业的竞争核心也将会转向运营规模与测试里程的比拼。

9.  乘用场景以外，物流、港口、矿区、城市环卫等细分场景成为自动驾驶落地新风口。

10.  今年，国内外激光雷达企业也得到了资本市场大力支持。新旧车企纷纷表示，其新车将首次搭载激光雷达，引发激光雷达量产落地的新纪元。

11.  计算机视觉，在技术成熟度、商业化进程、市场增长速度、投融资热度等方面，是人工智能产业当前热门的发展赛道。2021年，我国计算机视觉产业快速发展，企业加快上市步伐，争夺“视觉AI第一股”。

12.  随着AI芯片技术的不断发展，芯片制程不断优化，工艺逐步提升，AI芯片功能的细分程度进一步提升，形成异构形态的计算格局。

13.  高效、节能成为AI芯片发展的长期目标。追求在提升算力的前提下降低功耗，是近年来企业关注的重点。

14.  GPU依然是AI芯片企业研发关注的重点方向。GPU性能较高，且兼具计算的灵活性，适用于构建大规模的AI计算集群，在研发超大规模AI模型方面具有应用前景。

报告结构

本报告分为两部分。第一章为人工智能科研和技术发展情况，其中包括科研领域、平台和工具发展情况，重点梳理2021年度人工智能领域的科研和技术发展趋势、热点内容及案例。第二章为人工智能产业发展情况，具体包括基础层、技术层和应用层三个部分。