年度十大前沿科技趋势：AIGC市场规模将超万亿，量子计算临门一脚

杨净 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

再变幻莫测的技术发展周期，如果以年为单位也能探寻到每一次的关键进程。那么在全新的幂集创新中，今年有哪些新技术新突破领衔？又有什么样的趋势值得关注？

比如已在产业界大放光彩的AI双星：AIGC、AI for Science ，他们正在创造了什么新价值？能否解决更多实际问题？

硬科技创新背景下，屡屡传来进展的异构计算、人形机器人、卫星互联网、AR产品，背后是什么引擎在驱动？

为了帮读者们准确把握前沿科技趋势，也为了帮更多人串联起技术突破和产业风口的内在线索，更为了大家提前看到技术驱动的未来。

年度十大前沿科技报告 ，再度来袭！

量子位智库结合对科技领域的长期跟踪，以及对70余家初创公司、研究院、投资机构的深度交流，提名了2022年度十大前沿科技趋势 。

根据趋势内容，在此分为了三个板块：新价值、新引擎 ；新物种、新场景 ；新标准、新机遇 。

先来一睹为快：

新价值、新引擎

AIGC技术价值验证：图像及视频生成大爆发；AI for Science开启新范式：数据驱动+机器猜想重塑多领域科研模式；计算生物成为新引擎：医疗健康赛道迎来新型基础驱动力；

新物种、新场景

新型基因编辑落地：临床试验开启，进入罕见病治疗；人形机器人站上硬科技创新高地：跨界思路降低商用门槛；卫星互联网提速：打开商业航天新象限；AR产品消费级落地：提供XR和元宇宙增长新潜能；

新标准、新机遇

异构计算成为共识：新行业标准明确现有算力最优解；智能计算架构呼之欲出：新一代芯片探索颠覆冯诺依曼架构；量子计算落地临门一脚：软件硬件同步提速。

新价值、新引擎

AIGC技术价值验证：图像及视频生成大爆发

如果要论2022年，已纵横于各行各业的AI，诞生出哪些新价值、新引擎？AIGC一定是当仁不让的一个。

技术模型端，DALL-2、Imagen、Stable Diffusion等多种模型出现证明了AI绘画的可行性，随后横空出世的文本生成视频模型Imagen Video、Phenaki，再次突破了AIGC的技术边界。

基于对场景的理解，量子位智库将AIGC适用的业务场景进行了整理。

在延展领域中，最为看好的是个性化内容营销 。它主要指由AI生成系统与底层的客户数据系统/营销效果反馈系统进行数据联通，实时根据数据反馈调整生成需求。

按照现有技术成熟度以及现有需求成熟度分析，量子位智库预计，2030年AIGC市场规模将超过万亿人民币 。

AI for Science开启新范式：数据驱动+机器猜想重塑多领域科研模式

同样引发关注、价值显性的AI for Science赛道，在去年呈现出与AIGC截然不同的发展范式——

进入产业冷静期，催生多种价值路径，AI承担的职责也正在发生变化 。

与以往AI主要用于简单建模不同的是，科学家们开始尝试用AI来解决问题，定制开发相关算法等。生物之外，物理、数学、化学材料、半导体等领域也都有了全新探索，比如辅助证明数学定理、流体力学等物理仿真、辅助新材料设计、指导半导体电路设计等。

基于多方访谈和调研，量子位智库将AI for Science的价值实现路径分为三点。

第一，基于对海量数据的高维建模能力，对特定科学问题进行预测评估 ，典型案例如AlphaFold2。

第二，“科学原理+高性能计算”新方式，将科学模型的AI精准解作为机器学习的部分数据来源 ，催生第五范式的产生。

这种数据与原理双驱动组合，未来将广泛用于药物研发、材料设计、能源节约、天体物理等场景。

第三、可从数据中总结和发现特定规律，辅助科学定律的发现 。

除此之外，AI for Science还有加速实验过程、推进科学研究低门槛化、并行化等价值。

计算生物成为新引擎：医疗健康赛道迎来新型基础驱动力

朝着更深入产业的方向走去的，还有被AI激活的计算生物 赛道——

已在药物靶点发现、药物分子设计、挖掘致病机理等实际领域落地。

例如，Insilico Medicine已利用 AlphaFold2在30天内发现 CDK20 小分子抑制剂；David Baker 团队目前已实现了基于 AI 为各类靶点蛋白设计结合蛋白分子。

或者更概括地来说，在量子位智库看来，从底层计算推演生物性质及原理、搭建预测及判断模型（比如疾病诊断与AI制药）、以及对生物体进行控制改造，都离不开计算生物学提供的模拟计算与底层机制推演。

量子位智库判断，目前计算生物学正进入基础沉淀期后半段 ，2025年将进入到普遍验证期，相关产业价值将远超于科研价值。

新物种、新场景

新型基因编辑落地：临床试验开启，进入罕见病治疗

以CRISPR/Cas9为代表的新型基因编辑凭借着成本低廉，操作方便，效率高等优点快速在产业推进，被认为是继ZFN、TALEN之后出现的第三代基因编辑技术。

过去的基因编辑技术领域需要让同一个蛋白质同时完成靶向定位和切割两个动作，针对目标DNA进行蛋白质设计的挑战极大，在效率、便携性、成本等方面存在明显短板。

而新型基因编辑方法，可以让导向RNA与蛋白质分别完成靶向定位和编辑动作。且因为RNA序列易于设计，大幅降低基因编辑整体难度和投入成本。

目前，CRISPR、碱基编辑（Base Editing）、先导编辑（Prime Editing）以及RNA编辑正在飞速发展。

从应用价值来划分，主要有医疗领域、物种改造两大类。

医疗领域又以基因治疗为代表，截至2022年8月，据公开数据统计，基因组编辑已在全球药物研发热门作用机制中位列第7，有217个相关药物进入研发。此外，还有异体细胞/器官改造、高通量自动化的致病基因筛选、类器官培养、新型诊断测试等应用。

物种改造方面，主要有农作物开发、工业微生物制造、病毒检测等场景。目前，我国进展最快的是齐禾高科等企业所在的分子育种领域。

人形机器人站上硬科技创新高地：跨界思路降低商用门槛

在机器人板块，诸多跨界玩家在人形机器人板块汇合，这其中包括传统造车企业、仿生机器人企业、智能硬件相关企业、消费电子企业等。

量子位智库认为，人形机器人主要有这两方面的应用价值。一方面，拟人形态能让机器人更好适应人类环境与人类工具，在日常服务中更有优势；另一方面，拟人形态便于更好与人类产生情感链接与互动，可落地在教育、引导、会展等场景中。

但由于硬件及软件配套等因素，目前人形机器人尚未展开产业级大面积推广。

而跨界玩家的加入为行业提供新的解决思路，多项能力在此处融合教会，有望降低商用门槛。

典型如特斯拉，环境感知部分采用自动驾驶中的FSD、Dojo芯片、纯视觉系统等技术，增强了人形机器人的商业化规模成本优势。

卫星互联网提速：打开商业航天新象限

作为商业航天传统三大应用领域之一的卫星互联网 ，在去年提速明显。它通过多次发射数百颗乃至上千颗小型卫星，在低轨组成卫星星座，并以这些卫星作为“空中基站”，从而完成向地面和空中终端提供宽带互联网接入等通信服务的新型网络，具有广覆盖、低延时、宽带化、低成本等特点。

它可以与5G和光纤网络互补发展，与传统运营商开展合作，在偏远地区提供网络服务。其中极地科考、海上通信、机载WiFi以以及陆地边远地区互联网接入是四大应用领域，在海陆空三类环境中，为全球用户提供实时互联网服务。

量子位智库根据公开数据推算，2023年卫星互联网服务市场规模将达6亿美元，2027年将达11亿美元。

目前国内的卫星互联网发展模式，开始由国家主导转变为国家与企业共同推动。量子位智库预计今年将迎来卫星发射的高峰期。

AR产品消费级落地：提供XR和元宇宙增长新潜能

XR也在持续性发展过程中，这当中AR时代的到来更值得关注。2022年Micro-Led 显示器的量产让 AR 眼镜有更高的分辨率，阵列、衍射光波导光学结构的使用让 AR 眼镜亮度更高，更容易户外场所。

Nreal Air、OPPO Air Glass、谷歌AR概念机One More Thing、Mojo Vision的AR隐形眼镜正引发广泛关注。

B端工厂、安防等场景有了相当的渗透率，具体有工业生产、智慧城市、教育教学、展陈导航等，而C端的市场也正在展开，已在AR游戏、AR社交、AR营销以及AR-HUD开始拓展。

基于技术成熟度评估，量子位智库认为AR技术已进入稳步爬升期。但B端定制化特色明显，垂直赛道的标准化产品仍需一定时间提炼。C端产品相较更易标准化生产，但需一定时间寻找关键场景并进行推广。

部分技术也需进一步完善，比如AR空间感知及计算能力、异构计算体系等。

新标准、新机遇

异构计算成为共识：新行业标准明确现有算力最优解

新技术新模型下，计算、算力究竟诞生了什么新标准、新机遇？异构计算 正在成为行业共识。

在过去一年中，各头部企业都在通过先进设计、先进制程、先进封装或扩充产品线等方式来实现对异构计算的布局。

这其中，由英特尔牵头，AMD、Arm、高通、台积电、三星、Meta、微软等十大行业巨头联合成立的Chiplet标准联盟“Universal Chiplet Interconnect Express”为重要节点。

异构计算的价值在于能让最适合的专用硬件去服务最适合的业务场景，实现性能、成本、功耗三者间的平衡。基于不同技术细节，它可以分为板卡集成异构计算、芯片级异构计算、超异构计算。

近年来，异构计算主要应用在HPC高性能计算、AI、5G通信、物联网以及云计算等场景中，软件栈和生态建设进度明显，部分产品已规模化落地。

未来有两大发展趋势值得关注，一是超异构与Chiplet的相互成就；二是异构计算仍需技术流程协同、软硬件标准统一，以及由于不同系统架构、指令和程序导致的技术难度提升。

智能计算架构呼之欲出：新一代芯片探索颠覆冯诺依曼架构

除此之外，新一代的智能计算架构也受到广泛关注。当前摩尔定律已逼近极限，依靠器件尺寸微缩来提高芯片性能的技术路径在功耗和可靠性方面都面临巨大挑战。

传统的冯诺依曼架构已无法适应现如今AI计算对算力和低功耗的需求，存算一体芯片、类脑芯片、硅光芯片作为More than Moore的代表开始受 到关注。

存算一体 是直接利用存储器做数据处理，通过拉近或消除计算单元与存储单元之间的距离，打破存储墙和功耗墙瓶颈。

近年来，存算一体经历了从学术界到工业界的转变，头部公司已初步实现量产。未来有两大趋势值得关注：新型存储器件与终端推理。

类脑计算 产业落地角度讲，模仿人脑价值在于解决当前AI在信息处理和计算模式上遇到的困难，为实现通用人工智能奠定基础。

目前类脑计算已在移动终端设备、低维离线信息处理、事件相机、触觉感知等领域发挥低功耗、 低延时等优势。未来，将逐步建立起围绕类脑计算的生态，以及加快跨学科融合研究。

硅光芯片 技术核心理念是“以光代电” ，即利用激光束代替电子信号进行数据传输，能同时满足长距离数据传输以及微电子芯片间的短距离大容量的数据传输。可应用场景包括数据中心、5G、光计算以及自动驾驶-硅光激光雷达。

量子计算落地临门一脚：软件硬件同步加速

还有一个不容忽视的计算机遇当属于量子计算 。相关数据显示，到2031年左右，有将近8000亿的市场规模将会直接与量子计算相关，全球70%的企业想在这方面做一些布局。

去年诺奖颁向了量子纠缠，其核心应用领域量子计算也在此等加持中加速落地与发展。

以谷歌、霍尼韦尔为代表的积极投入下，量子计算进入到探索如何解决实际应用中高难问题的NISQ阶段。国内以百度、图灵量子等机构则正在探索实际场景中的落地应用。

归结起来，量子计算近期突破主要在两个方面：

一方面是量子计算的核心硬件 ，即量子计算机本身的进展，包括量子比特数量、量子纠错效果、量子体积。

另一方面则是基础研究、基础设施、应用研发、生态网络 等相关配套设施的完善。

量子位智库认为，其落地价值主要在量子模拟、直接建模/辅助机器建模等方面。

除此之外，还有这些提名技术值得关注：数据安全及隐私增强计算技术、新型能源、绿色科技、AGI通用人工智能、生物信息研究、游戏引擎 等。

感兴趣的朋友们可前往量子位微信公众号了解更多内容。

量子位智库 自2021年起，启动了年度前沿技术趋势的总结及展望计划，并以年度前沿科技报告的形式对外发布。

今年，基于自身对科技领域的长期跟踪，并结合对70余家合作初创公司、 研究院、投资机构的深度访谈，给出了2022年度十大前沿科技趋势。从关键数据、技术突破、产业资本动向、重大催化剂等关键角度出发对各趋势进行深入分析，并提名代表机构。

通过《2022年度十大前沿科技报告》，量子位智库期待能够从科研、投资、创业、转化等不同角度，帮助每位更好地把握前沿科技的发展趋势，以及随之而来的重大变革。

本文系头条科技 #瞭望2023# 特约稿件；

— 完 —

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年度十大前沿科技：生命科学迎来数据驱动时代，XR催熟元宇宙

编辑部 发自 凹非寺

量子位智库 出品 | 公众号 QbitAI

我们正处于一个崭新的技术创新周期。

这一点似乎从硬科技创新 、产学研转换 越来越响亮，就已经被更广泛感知了。

但如果以年 为单位，究竟又是哪些前沿技术和创新突破——

正在从幕后来到台前，正在从实验室走向产业，又即将影响到我们每个人…

比如AlphaFold2和计算生物学有何关联？大模型和AIGC又有怎样的关系？元宇宙的爆发和XR突破有啥内在逻辑？

以及哪些前沿技术，已经在今年来到了爆发的风口？

为了让更多人准确把握前沿科技趋势，也为了帮更多人串联起技术突破和产业风口的内在线索，更为了帮助所有人提前看到技术驱动的未来。

量子位与四十六家前沿科技产业伙伴联手（后附完整名单），连点成线，筛选总结出了年度十大前沿科技趋势 ，详尽报告可至量子位公众号后台回复2021 获取。

从生命科学、AI、元宇宙、新能源和新计算等五方面，一文速览年度前沿科技进展。

趋势一：CRISPR助力基因编辑可控可靠

以CRISPR-Cas9为代表的基因编辑技术，正在一步步走向成熟，从实验室迈向临床应用。

去年6月，全球首个人体体内CRISPR基因编辑临床试验结果公布 。两家公司——Intellia和Regeneron联合给出的临床数据首次证明，体内疗法能有效抑制遗传病相关的蛋白质表 达。

国内，博雅辑因的相关CRISPR疗法研究产品ET-01已成国内首个获国家药监局 批准开展床试验的基因编辑疗法产品。

在寻找到合适的基因递送载体、进一步深化基因组学研究，并解决长期稳定性等问题后，基因编辑将为疾病治疗 和物种改造 开创新蓝海。

基因疗法 方面，理论上能彻底治愈所有先天性基因缺陷引起的遗传病、基因突变引起的癌症。同时，在血液瘤、罕见遗传病等基因相关疾病意义重大，有望为更多疾病填补疗法空白。

除此之外，基因编辑还可与细胞治疗结合，完成CAR-T细胞疗法等体外基因治疗。

在业界看来，由于可基于病患情况快速且针对性制备患者所需细胞（尤其是同种异体细胞），未来有望推进重大疾病的个性化治疗，并改变过往药物标准化生产及分发的医疗流程。

而在合成生物学 上的应用，可利用不同的基因控制模块创造更为复杂的生物系统。

分子育种，作为代表领域之一，相较于传统利用表型与自然选择筛选方式，结合基因编辑后可以有目的性地改变物种的应激耐受性、组成、产量、繁殖等性状，缩短物种驯化周期，创造性状更加优良的物种。

此外，在辅助其他医疗手段、DNA存储等领域也正在发挥作用。

简单总结，基于基因编辑技术，生命科学研究有望实现「精准规划+精细改造」 。

趋势二：生命科学迎来数据驱动时代

AlphaFold ，一个计算生物领域的AlphaGo。

但实际只是计算生物学蓬勃发展的一个缩影，大背景是，计算生物学正引领生命科学走向数据驱动 时代。

随着高通量测序、纳米操作、生物芯片等技术不断成熟，生物信息数据不断积累，计算生物学也借此发展起来。它通过构建算法和模型，从分子层面理解生物学现象及机制本身，推进相关研究及应用。

核心代表正是AlphaFold2 。

利用原有的实验手段（X射线衍射、冷冻电镜），过去科学家们数十年的努力，也只覆盖了人类蛋白质序列中17%氨基酸残基。

具体而言，在促进生物学研究 方面，当前计算生物学正在形成多维度的预测体系，包括蛋白质结构与蛋白质组学、分子生物动力学、基因组生物信息学、系统建模、进化基因组学……

科学家们可基于其强大的计算能力和跨维度分析能力，寻求不同表达/现象与生物信息之间的关系。

与此同时，计算生物学能通过高效精准的计算推演带动上层应用 ：

基于蛋白质功能及相互作用预测、化合物性质预测、基因点位预测等，加速AI制药、疾病研究、物种改造等领域的发展。

计算生物学也为生命科学提供了新的研究思路——「干湿结合的数据闭环」 的新模式。

先通过充足且丰富的定量干实验（AI模型）覆盖待搜索空间，为湿实验室（传统生物实验）中的测试提供精准假设，两者共同迭代加速。

未来值得关注的领域还包括，生物学问题的AI可解释性、提供高质量数据的实验设备、多类型数据的整合和标准化。

趋势三：侵入式脑机接口落地高难医疗场景

医疗康复 ，作为脑机接口领域的核心场景，一直以来都被寄予厚望。

相较于技术门槛较低的非侵入式脑机接口，侵入式 针对的场景往往精细度更高、底层原理更复杂，但对严重瘫痪等高难医疗领域有重大的意义。

依照场景主要体现在运动、情感、感知 等三个方面：帮助残障人士恢复控制及表达能力；帮助抑郁症、成瘾等疾病患者调节心理状态；治疗阿尔兹海默症等神经退行性疾病。

如今，随着无线通信、多通道柔性电极、植入手段、芯片、机器学习算法等技术的发展，侵入式脑接机口正逐步跨越工程化和临床难题。

今年以登上Nature意念打字技术为代表，侵入式脑机接口展现出了效果理想的临床试验，商业化发展初具雏形。

国家政策引导下，我国侵入式脑机接口也开始加速发展：

清华李路明团队研发第二代脑起搏器；瑞金医院开展重度抑郁症治疗的临床试验；浙江大学及浙大二院神经外科完成了国内首例侵入式脑机接口的临床试验，为高位截瘫老人安上机械臂；以及清华大学、天津大学、上海交通大学、中国科学院、华南理工大学等高校都已成立重点科研团队。

在科学家进一步了解大脑如何运作（比如感知区域）后，脑机接口将会发挥更多作用，帮助患者恢复触觉、视觉等特定感知能力。

趋势四：AI制药为医药研发的提供新解法

传统新药研发是一个昂贵、漫长而艰难的过程。除了成本高、周期长、成功率低这些困境，药物研发面临的更大瓶颈在于创新 。

在制药领域，有个知名的反摩尔定律 ——每隔9年，投资10亿美元产出的上市新药就减少一半。更为常见的是，首创药物（First-in-Class）占获批新药总数量不足一半。

但计算机生物学和人工智能的发展，AI能在各个制药环节大面积搜索潜在空间，寻找过往因人为经验、实验环境等外界限制未发现的靶点/化合物/晶型等，为创新药物研发提供有力工具。

AI制药已由「从0到1」 阶段进入到「从1到10」 的阶段，已有多个企业的AI设计药物已经进入临床试验，以传统药企主导的大型AI制药联盟也已经多地开花。

不过在进一步发展之后，数据瓶颈不容忽视：高质量研发数据不足 ，以及医药研发可用数据与靶点价值成反比 。

不过目前业内已经有相应的解决方案，比如建立药物大数据实验室、多学科融合等方法。

从更长远的角度来看，药物优化本质上是一个多目标优化的过程。当下AI制药行业大多停留在对技术难题的局部突破，即单独针对特定性质（靶向性、稳定性、吸收性等）反复迭代。

如何基于整体优化的思路，AI模型一次性满足多样化需求，成为当下国内外AI制药企业关注的重点。

趋势五：多模态多维度大模型预示通用智能

2021年，大规模成为了谷歌、阿里、华为、百度、微软等各方大厂的军备竞赛，科技企业的开发思路从多点开花的大炼模型变为集中火力的炼大模型。

由于具有强通用性和少样本学习能力，大模型正在为AI带来集约式新开发模式与商业模式。与此同时，跨模态预训练模型（比如DALL·E、CLIP）的出现，预示了通用智能 的可实现性。

业内普遍认为“一次开发，终身使用”。

拥有更通识的大模型将为细分任务奠定基础，后续应用无需投入大量标注数据及从头训练调参，效率明显提升。

发展至今，参数量已不仅是大模型追求的唯一指标。多模态、多维度功能（跨语言、多任务）、效率、知识增强、高效率等因素成为现有模型的关注方向。

多模态学习 成为当中的重要趋势，它可以被应用在归一、转化、翻译对齐、融合及协同学习上。按照下游任务则可以划分为视觉问答、视觉推理、图文检索等理解式任务和生成式任务（文字生成图像）。

由于跨领域通用，量子位分析师认为，大规模预训练模型在未来可能会担任类似基础设施生态的中间层角色，为不同的行业生态承担过渡作用。

在应用层，也给人工智能各行各业的应用和发展带来了机遇，例如自动化内容生成、内容翻译、机器人对话等。大模型也在这个过程中提升自身性能，发挥数据闭环的迭代效应。

趋势六：新型AI芯片引领后摩尔时代

随着AI在各类场景中广泛落地，传统依靠制程工艺提升的AI芯片难以满足需求。

在集成电路的未来三大演进路线中，以完全架构创新 所代表的“More than Moore”成为下一代AI芯片的重点方向。

这当中，类脑计算、存算一体、量子计算、数据流AI计算都是选择。

以效仿人脑开发、事件驱动型的神经拟态芯片 为例。由于尽可能模仿了神经元间电脉冲传递的方式，神经拟态芯片天然符合事件驱动机制，且存算一体、在时延和能耗上都有显著降低。国际上的代表厂商包括IBM、Intel、BrainChip；国内参与者包括清华大学的天机芯（后转化为灵汐科技）、浙江大学等。

再来看存算一体芯片 。

传统芯片以存算分离为特征，有个著名的冯诺依曼瓶颈。由于工艺封装需求的不同，导致处理器和存储器间的发展速度差异越来越大，芯片计算能力从带宽和时延两方面严重受制于存储单元。这一点在无人驾驶等边缘计算场景尤为突出。

而存算一体的本质正是存、算两者更紧密的结合在一起，以减少数据搬运导致的不必要时延和能耗。

目前主流路线有两类：直接让存储单元实现计算功能的存内计算；紧密耦合存储单元和计算逻辑但计算仍由独立计算单元完成近内存计算。

除去变革底层架构的芯片设计外，AI芯片还有其他问题需要克服，例如效能和编程灵活性的平衡，芯片IP壁垒、供应链安全、应用生态等问题。

基于不同的场景，分析师对相应的新型芯片进行了梳理，大致分为数据处理器DPU、数据流架构芯片、光量子芯片、非硅基芯片、AI自主设计芯片。

趋势七：AIGC领域出现综合性虚拟人

AIGC ，AI生成虚拟内容，以2018年在视频中更换人脸的Deepfake为代表性事件。GAN、大型预训练模型、自编码器等都属于AIGC领域常用的技术手段。

随着深度学习的发展，AI生成虚拟内容AIGC 正渗透在图像、视频、CG、AI训练数据等各类领域，甚至同时覆盖多模态的虚拟人技术。

虚拟数字人，指存在于非物理世界中，由图形渲染、动作捕捉、语音合成等计算机手段创造及使用，并具有多重人类特征的综合产物。目前分为「CG建模+真人驱动」 和「深度合成+计算驱动」 两类。

其中，计算驱动的虚拟人最终效果受到多种AI生成技术的共同影响，比如语音生成、文本生成及理解、图像生成等。

内容创作已经从早期的高度依赖人，开始逐渐向“人力+算力”转变。除了直接应用于内容相关的商业场景（新闻、有声读物、工业设计等），AI还极大降低生成门槛，推动内容创作高度定制化、自动化以及民主化。

趋势八：XR打造第二世界催熟元宇宙

2021年，元宇宙 成为当之无愧的热点词汇，在其七层划分中，由于感受最为直观，涉及显示器、传感器、跟踪设备、定位设备等的人机交互成为关键一环。

而作为其核心载体XR ，迎来了第二波高潮。

相较于第一波泡沫期存在自身技术指标欠佳、技术配套体系生态不完善、落地应用缺位等种种问题，XR在这一轮得到了体系化的提升发展。

XR的技术生态关联甚广，包含近眼显示、感知交互、芯片模组、网络传输、电池等，此外还需与5G、云计算、AI等技术融合。

而就在今年，整体技术生态 走向成熟。通过改善光学器件、空间计算、异构计算体系、渲染引擎、交互自由度、定位方式等要素，过往观看不适、画面粗糙等种种问题得到了解决。

在过去依托录音、录像等形式跨越时间，借助手机、互联网等跨越2D空间后，XR带我们实现了进一步跨越。

一方面，帮助我们跨越了3D空间，以更立体、更真实的方式突破现场观察和操作的限制，信息的还原和传递成本被进一步降低；另一方面，XR帮助我们跨越了现实的限制，使我们在第二空间沟通娱乐。

趋势九：固态等新型电池提升储能上限

理想的电池应当有效平衡安全性、能量密度、充放电功率、体积、成本等因素。

然而，即便是应用最广泛的锂离子电池，也难以彻底解决枝晶导致的易燃问题，在安全上存在明显短板。与此同时，受化学性质限制，锂电池的能源效率即将达到上限，难以满足未来的储能需求。

要解决当前困境，新型动力电池的开发思路大致分为两类。

一是替代原有基于锂离子的电化学反应机制 ，着重基于锂硫、纳、锌、铝，甚至气体等新思路的开发，但短期内难以实现替代。

二是在改进现有的锂电池 ，比如在电解质、正负极材料、导电剂优化等方面进一步改进，以今年部分进入量产的固态电池 为代表。

固态电池以固态电解质替代液态电解质，尽管在离子导电率上稍显逊色，但由于理论上能有效抑制锂枝晶的生长，在安全性上有明显的优越性，此外在柔性、便携性等方面上也具有极大的优势。

不过，现有的固态电池仍具有局限性，固液结合电池势必成为过渡。为了推动前沿技术的商业化应用，锂电池制造厂商与相关实验室合作已成为常态。

趋势十：量子计算变革经典计算范式

以中科大 为首的中国队，在量子计算的硬件研发上，2021年已经来到世界的前列。

当前，我国是世界上唯一在两种物理体系达到“量子计算优越性” 里程碑的国家。具体指以九章为代表的光子路线 、以祖冲之号为代表的超导路线 。

而在应用及配套设施方面，金融、医药、汽车、化学等领域已明确了特定问题下量子计算的使用。

芯片、操作系统、一站式平台等也相继出现，比如百度量子平台对接中科院物理所的超导量子芯片，并发布云原生量子计算平台量易伏 ，初创公司本源量子也已发布国内首个量子计算操作系统本源思南 。

在微观模拟、复杂建模等特定问题下，量子计算展现出了经典计算难以实现的优势。未来，超算中心可能会出现量子-经典混合架构，由量子计算和经典计算会进行配合，以解决特定大规模问题。

以上就是量子位智库出品的年度十大前沿突破，感兴趣的旁友可至量子位公众号后台回复2021 ，进行下载。

特别鸣谢：前沿科技产业伙伴

最后，再次感谢深度参与此份报告的前沿科技伙伴们（排名不分先后）：

产学研组织：

微软亚洲研究院、阿里巴巴达摩院、百度研究院、商汤研究院、360人工智能研究院、清华大学AIR智能产业研究院、智源研究院、瑞金医院；

硬科技创投：

创新工场、真格基金、高榕资本、经纬创投、GGV纪源资本、蓝驰创投、泰合资本、北极光创投；

创新技术公司代表：

博雅辑因、恩和生物、泓迅科技、百图生科、西湖欧米、深势科技、英矽智能、晶泰科技、剂泰医药、星亢原、西湖云谷智药、亿药科技、望石智慧、答魔数据、循环智能、九天睿芯、SynSense时识科技、知存科技、鲲云科技、希姆计算、芯驰科技、芯翼信息、小冰公司、魔珐科技、影谱科技、Nreal、亮亮视野、亮风台、赣锋锂业、图灵量子；

量子位智库：

量子位旗下科技创新产业链接平台。致力于提供前沿科技和技术创新领域产学研体系化研究。面向前沿AI&计算机，生物计算，量子技术及健康医疗等领域最新技术创新进展，提供系统化报告和认知。通过媒体，社群和线下活动，基于专题技术报道及报告、专项交流会等形式，帮助决策者更早掌握创新风向。

— 完 —

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手机3D碎屏动态壁纸,随着晃动手机变幻的3D特效!科技感十足!-...

科技魅力无限,今天,我们带你进入一个全新的视觉盛宴——手机3D碎屏动态壁纸,它不仅是一张壁纸,更是一场随手机晃动的3D视觉魔术,让你的手机屏幕瞬间科技感爆棚!...

WEY的G318动态调研体验之旅结束了，VV7的科技感怎么样?

这次的活动已经结束。从从参加活动的体验者的反馈来看,可以说是非常成功,被提及最多的词就是“智能”。比如说VV7标配的360°高清全景影像,非常清晰,操作也十...

在线的资深人士帮忙回一下!!专业的动态增容监测装置图例，...

[回答]武汉三相电力科技有限公司公司制度完整规范,公司员工自觉遵守,员工面貌新颖,穿着整齐干净,工作努力、积极主动。这是一个成熟企业应有的基本,彰显企...