如今，科技创新已成为关键变量，其是推动经济发展、社会进步和构建美好生活的重要引擎。我们希望，通过年度观察科技创新对全社会经济生态每一步的推动，让科技点亮未来，去满足那些经济社会中的迫切需求，推动更高质量的发展。
趋势1：深度学习走向多模态融合
深度学习近年来持续成为产业热点，以计算机视觉为例，已广泛应用于人脸识别、工业视觉、OCR和视频内容理解等领域。深度学习技术正从语音、文字、视觉等单模态向多模态智能发展。通过对视觉、听觉等感知，甚至未来对嗅觉、味觉、心理学等难以量化的信号进行融合，实现多个模态的联合分析，加强高阶认知技能开发，将推进深度学习从感知智能升级为认知智能。多模态融合技术还可以实现对人体姿态、表情和功能等的模拟仿真，打造高度拟人化的数字虚拟人，创造全新的人机交互方式。
趋势2：沉浸式媒体向体验和场景的纵深演进
沉浸式媒体实现了物理和虚拟世界的融合共生，被认为是改变未来生活和工作方式的颠覆性趋势之一。在5G、AI、VR、AR、MR等技术推动下，沉浸式媒体正走向体验和场景的纵深化发展。更深度的沉浸式体验，主要体现在真实场景的6DOF(Degree of Freedom)、更清晰和流畅的内容显示、多通道交互等方面。依托三维重建、近眼显示、渲染处理、感知交互等技术的产业化进程，沉浸式媒体将带来听视觉的逼真性、交互的流畅感和真实感升级。从场景看，沉浸式正从面向个人娱乐的消费类市场，深化发展到企业级市场的垂直行业。未来，随着5G的大规模普及，沉浸式媒体硬件及技术的进一步突破、制作成本的下降以及更多优质内容的开发，沉浸式媒体产品和服务将被主流群体广泛采纳，应用场景和商业空间将被全面激活。
趋势3：产业区块链推动数据要素市场化
区块链在产业中的应用可有效加强多方间的协作信任，提升系统的安全性和可信性，并简化流程、降低成本。但区块链在商业化场景的真正发力，需要服务于数据要素的市场化。具体体现在两个方面：第一，资产数字化，即以传统金融资产为主流开始进行数字化迁移，这一过程对IOT设备的普及提出了更高要求，同时也催生了资产网关的全新角色。这一角色将成为传统资产上链的枢纽，确保真实性与可校验。第二，数字资产化，即以互联网原生的产品为资产，如原创的文字、音乐、图片作品等。这需要推动跨链、辅助上链及周边设施的发展，基于区块链的确权与交易将成为基础设施。
趋势4：脑机接口有望在康复领域先行突破
脑机接口指在脑与外部设备之间建立的通讯和控制通道，是理解、改造自然和人类的“终极疆域”。“脑-机”简单运动控制持续取得突破，在康复场景下有很大的应用潜力，可辅助残障人士获得部分肢体功能，帮助脑疾病患者进行主动运动康复、重塑部分脑功能。目前主要方向是提升脑电信号采集信噪比、高带宽双向读写、无创/微创植入等。长期来看，其应用突破有赖于多学科合力推进、软硬件技术协同发展，包括硬件方面更精密的电极、更生物友好的材料、更丰富的数据库、更明确统一的数据标准更强大的机器学习算法以及脑科学研究的关键性进展等。
趋势5：软硬融合推升量子算力
量子计算是利用量子物理特性高效进行信息处理任务的新型计算方式，是人类探究微观世界的重大成果。量子比特的制备和操作，计算信息的存储和测量，都需要特殊环境和工艺，而目前的技术还有不容忽视的差错率。因此近期的量子计算机有规模小，含噪声的特点。为了在当前不完美的量子计算机上，也能完成一些有意义的计算任务，中短期内有可能通过改变过去相对独立的软硬件研究，把软硬件结合到一起进行专有化设计。同时，未来几年将有更多的量子算法被发现，更多的量子系统特点被揭示，以及更多的硬件设计加工工艺在精进。
趋势6：疫情按下医疗AI应用快进键
医疗AI泛指AI技术在医疗各领域的应用，通过人机协同扩大医疗供给并提升医疗效率和质量。在小样本学习技术、域自适应方法、注意力机制等关键创新的加持下，医疗影像AI、疾病监测预警AI和辅助医疗决策AI等，有效突破了医疗数据量小等障碍，在疫情期间获得了明显加速发展。未来随着更多医疗AI的可用性被验证，医疗AI的数据整合、软硬件集成和多病种通用化，将是更长远需要关注和把握的重要趋势。
趋势7：数字生物标记物照亮居家慢病诊疗
数字生物标记物(DigitalBiomarkers)，即通过数字化手段将生物标记物所释放的“数字信号”变成一种可量化具有临床可解释性的客观标准，用于发现、解释或预测疾病走向。典型的例子，如通过视频分析和手机传感器测量评估帕金森综合症、心功能、肾功能、骨质酥松、脊柱侧弯等;通过面部、语音、呼吸音、咳嗽音、运动功能来测量和评估心功能恶化等。基于智能手机传感器、摄像头等的便携式数字生物标记物测量方式，未来实用化门槛低、普及的可能性大。这将促进居家慢病管理服务市场进入高速发展通道，最终推动全生命周期健康管理和个性化精准医疗成为现实，提高疾病预防和诊疗的质量，减轻疾病对个人生活和社会经济的影响。
趋势8：基于5G-V2X的“人车路网云”体系加速形成
5G网络具有大连接、低时延和高可靠等特点，是推动车联网和自动驾驶产业发展的重要推动力之一。当前，5G-V2X技术标准的应用前景逐渐明朗，相关研究、标准和落地工作不断提速，汽车、信息通信和道路交通运输等行业的连接与融合持续深化，推动着“人-车-路-网-云”互联互通的应用体系加速形成。随着中国、美国等更多的国家和地区采用5G-V2X技术标准，更加完善的汽车、通信与交通行业能力配套，以及跨界测试与示范活动进入公众视野，我国5G-V2X进入了从应用示范走向规模商用的关键阶段。
趋势9：仿真推动自动驾驶成熟步伐
在各地鼓励政策支持下，自动驾驶测试和智能网联先导示范在全国数十个城市全面铺开。支持在限定场景脱手的自动驾驶辅助巡航和自主泊车系统，已经开始商业化落地，预计2021年渗透率会有大幅攀升。开放区域完全的自动驾驶落地，需要百亿公里级别的测试数据，只依靠实际路测，在效率和成本方面都是无法完成的挑战。而仿真测试平台真实还原测试场景，高效利用路采数据生成仿真场景，结合云端大规模并行加速等能力，能满足自动驾驶感知、决策规划和控制全栈算法的闭环，符合汽车V字开发流程。随着仿真技术水平的提高和应用普及，仿真平台有望完成99.9%的行业测试量，有力推动自动驾驶技术的成熟。
趋势10：新一代数字地图迈向实时智能泛在
随着产业互联网、消费互联网和智慧城市的加速发展，地图和地理信息服务正在成为工业、农业、服务业、政府及民众全面互联和智慧升级的基础设施。这对时空数据的全面、准确和鲜活性，以及应用的深度和广度都提出了新的要求。新一代地图将实时感知采集人、车、路、地、物等要素的动态变化，深度融合自然资源、规划、城市、建筑建造、社会、经济、行业业务等多源数据，实现数字地图和真实世界的共生共建、虚实一体。新一代数字地图具备实现“实时感知、全面融合、智能服务、泛在应用”的特征，将高效助力数字经济和智慧社会的建设。
趋势11：云数据安全成为必选项
随着越来越多的用户上云，“云数据安全”必然成为用户的核心需求之一。云数据安全已经从传统安全技术的“伴生”和“保值”，转变为数字经济形态下的“原生”和“增值”，将成为产业发展的重要推动力。伴随可信计算等数据安全技术概念的逐渐清晰，数据安全和隐私保护法规的建设完善，国密体系和多方安全、同态加密等新型密码软硬件技术的逐步成熟，可以预见的是，云数据安全产品和解决方案将呈现百花齐放的发展态势，迎来市场和技术的双轮爆发。
趋势12：基于身份的微隔离护航云原生安全
在应用服务上云过程中，采用云原生架构及微服务化是很多应用厂商的选择，这让应用服务具有了更好的功能解耦、更灵活的资源调度和更敏捷的开发运营流程。但是，这种架构上的改变也给微服务的安全带来了新挑战。基于身份的微隔离技术支持服务粒度的策略制定，可自动适应服务实例的变化，有效执行隔离策略。结合内网流量的安全检测，可以进一步发现内网中存在的webshell、爆破等攻击行为，指导管理员对隔离策略和内网环境进行加固。该技术在云原生快速发展的背景下，已经成为云原生平台中不可缺少的安全能力，是保护云原生服务的重要基础设施。
趋势13：AI推动信息安全告别手工业时代
在物联网、人工智能、5G、云计算和大数据等新兴技术风口下，网络安全生态正在被赋予新的定义。结合人工智能技术，提升传统安全问题的处理速度和效果，将推动网络和信息安全从依靠专家经验的手工业时代，向机器学习自动化和人机协同的工业化时代演进。一是7*24的工作模式将突破当前安全领域的人力资源限制，低成本地实现专家经验复制，大幅提升漏洞发现效率。二是借助AI，机器不仅能精准定位漏洞，还可以在安全事件发生之前发现漏洞，进行提前预防，实现安全左移。三是AI赋能开发商安全生命周期的安全管理，有效缩短软件安全开发的时间，提升研发效率。
趋势14：虚实集成世界孕育新蓝海
随着人工智能、VR、AR、5G和机器人等技术的持续成熟，数字化的虚拟世界和真实世界将进一步紧密结合，呈现虚实集成的新特征。现实虚拟化主要借助数字化的感知、AI渲染、NLP等多种技术，既可以实现真实世界在数字空间的完美重现，还可以形成听、说、读、写、想能力的虚拟人;虚拟真实化不仅可借助3D打印等技术，将虚拟设计中的复杂结构物体在现实中呈现，还可以将虚拟信息带入真实世界中，让人们和虚拟角色、物体进行交互;全息互联网进一步把分布于世界各地的人、事、物同步“投影”到一起，跨越时间、地点和语言，甚至跨越虚拟和真实世界的界限，让所有人进行更真实和更亲密的互动;未来，在虚实集成的世界里，还将出现穿梭于虚拟和真实之间，改变时间和游戏规则的智能执行体。
我们都知道，科技发展的目的和最终归宿是以人为本!如今，新一轮科技革命和产业变革深入发展，需要“科技向善”去划定科技的边界，从而让新技术的变量，成为帮助每一个普通用户享受数字红利的最大增量，助力更多人成为新一轮全球科技与产业革命的参与者和受益者。
