12月28日，阿里巴巴达摩院（以下简称达摩院）发布了2022十大科技趋势，从“范式重置”到“场景变革”再到“未来互联”。  回顾2021年的科技趋势预测，包含了量子计算、芯片开源、脑机接口、云原生、AI预训练大模型等，虚实难分的“元宇宙”更是在年尾掀起一波热潮。 
通过比对可以发现，所有尖端技术行至当前，都是有迹可循的。在达摩院的预判中，2022年科技发展将趋于硬核、多元。 
达摩院表示，这份报告的意义不只在于预测结果正确与否，而在于它努力提供的一个独特视角和同样努力构建的一种科学方法。这个视角代表着一群面向实际问题的研究者对未来的思考，他们确实感受到了技术演进的惯性；这个科学的方法则尝试着让这群人与社会各界者展开互动，各方对未来的感知依靠这个方法交融，让整个社会都感受到技术演进的脉搏。 
这是达摩院成立四年来第四次发布年度科技趋势，通过“定量发散”与“定性收敛”结合的研究方法，过去四年间的770多万篇论文和8.5万份专利都进入量化模型，定量分析的权重显著上升，覆盖159个与信息科学交叉的领域，挖掘其中热点及重点技术突破。与此同时，参与其中的科学家、创新者和政策研究者也越来越多，深度访谈近100位科学家，他们对已有状况的分析、对可能未来的前瞻和基于事实的严谨讨论，都让研究人员的思路得以开阔但视线得以聚焦。 
以下是达摩院2022十大科技趋势： 
趋势一：AI for Science 
人工智能成为科学家的新生产工具，催生科研新范式。 
实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式，而人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据，解决复杂场景下的科学难题，带领科学探索抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程，还将帮助发现新的科学规律。预计未来三年，人工智能将在应用科学中得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。 
科学研究是在星辰大海里探索未知，科学发现漫长而偶然，重大突破仰赖大科学家的贡献，如牛顿、爱因斯坦、杨振宁等，尽管众多科学家不懈投入，科学发展的速度仍受到一定限制。 
计算机科学改变科研的路径是从下游逐渐走向上游。起初计算机主要用来做实验数据的分析与归纳。后来科学计算改变了科学实验的方式，人工智能结合高性能计算，在实验成本与难度较高的领域开始用计算机进行实验的模拟，验证科学家的假设，加速科研成果的产出，如核能实验的数字反应堆，能够降低实验成本、提高安全性、减少核废料产生。近年，人工智能被证明能做科学规律发现，不仅在应用科学领域，也能在基础科学领域发挥作用，如DeepMind使用人工智能来帮助证明或提出新的数学定理，辅助数学家形成对复杂数学的直觉。 
人工智能将成为科学家继计算机之后的新生产工具，一是带来效率的显著提升，人工智能将伴随科研的全流程，从假设、实验到归纳总结，让科学家不需要像过去一样十年寒窗才能产出科学成果，而是能在一生中保持高产；二是让科学不再依赖少数天才，人工智能对科学研究产生猜想，让科学家就其中有意义有价值的部分进行实验与证明，让更多人能够参与到科学研究中。 
人工智能在各科研领域中的应用节奏将有所区别，在数字化程度高、数据积累好、问题已经被清晰定义的领域中将推进地更快，如生命科学领域，AlphaFold2运用生命科学积累的大量数据，通过基因序列预测蛋白质结构，对泛生命科学领域产生了深远的影响。另一方面，在复杂性高、变量因子多的领域，人脑难以归纳总结，机器学习可发挥优势在海量多维的数据中找到科学规律，如流体力学等。 
人工智能与科研深度结合仍然需要解决三个挑战，一是人机交互问题，人工智能与科学家在科研流程上的协作机制与分工需要更加明