弹指之间，2022 年已经过去。这一年，新冠疫情对全球经济和社会生活带来诸多挑战，极端不确定性的特点更加明显。同时，科学技术的力量持续显现，技术进步与产业发展的速度进一步加快，数字技术、智能技术为人们的生活带来了更多的想象空间。
新年伊始，2023 年十大科技趋势预测发布，大模型生态、数实融合、虚实共生、自动驾驶、机器人、科学计算、量子计算、隐私计算、科技伦理和科技可持续发展等入围，指明技术向实的时代科技发展主线。
如今，智能技术构筑起了科技变革的主线，AI向实成为科技发展的主干道，驱动科技革命和产业变革的核心技术通用性不断增强。标准化、自动化和模块化成为工业大生产的特征，核心技术作为基础设施的价值效应会变得越来越“实”，凸显出技术底座不断夯实、AI跨领域融合更加扎实、智能化创新更加务实，“技术向实”正在发生。
在技术底座方面，深度学习平台加大模型，贯通了从硬件适配、模型训练、推理部署，到场景应用的AI全产业链，夯实产业智能化基座，将进一步加速产业智能化升级。随着大模型技术逐步成熟，在航天、金融、能源等领域，“行业大模型”开始浮现，围绕各行业需求，搭建 AI 基础设施，推进“AI+行业”的应用创新。未来，行业大模型将覆盖更多领域，逐渐形成生态，服务千行百业的智能化升级。
在AI跨领域融合方面，AI技术的发展为跨领域、跨学科融合创新带来巨大的价值空间。以Al for Science为代表的AI跨领域融合创新得到更多关注。AI技术成为重要科研辅助力量，改变多学科研究范式。通过引入AI技术，研究者们开发了科学计算工具，解决传统科学计算过于复杂难解的问题，提升系统建模分析能力。未来会有更多功能强大的科学计算工具出现，推动AI技术成为重要的科研辅助工具，在物理、化学、材料学等基础科学及药物研发等应用领域发挥独特价值。
在智能化创新方面，依托智能化基座，Web3.0、元宇宙、自动驾驶、AIGC、量子科技等新方向将迎来全新的产业机遇。值得注意的是，在关注人工智能技术和应用发展的同时，也必须关注科技伦理和科技可持续发展的研究。科技企业和科学家在积极探索可解释AI技术，尝试在价值对齐的背景下促进有效的人机交流，让AI真正理解人类意图，降低算法的“黑箱风险”，实现更有预见性的AI治理。在不远的未来，具备可信可控的AI技术能力将成为企业新的竞争优势。
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