9博体育我们还邀请了多个高校和科研机构，在权威院士专家的指导下，一起研究科技的未来动向，梳理分析了数字科技领域的一百多个关键技术点。
这两天，我们发布了《十大数字科技前沿应用趋势》年度报告，分享我们的数字科技新发现。
这也是凝结了我们内外部上百位科技领域专家的智慧，通过分析研判上百个关键技术点得出的星图。
比如，时空大数据分析与计算、电子皮肤、云原生、XR时空智能应用与交互等技术，在这几年越来越被大家提及。
有了它，我们就能更加清晰和宏观地看到，未来几年会有哪些热门的技术，技术发展的趋势。
【CNMO新闻】ChatGPT及其背后的AI无疑是当下最火的科技线年，云、AI以及数据应用等有望成为年度科技发展新趋势。据CNMO了解，近日艾瑞咨询发布最新报告，提出2023年中国科技与IT十大趋势，云和AI等成为焦点。
根据报告，2023年中国科技与IT十大趋势有：“多云混合”向“一云多态”进化；云基础从软件优先到软硬兼施；更多云产品将以Serverless形式交付；预训练大模型作为AI基础设施加速应用；AIGC在概念爆发后进入产品化尝试；数据采集由单点走向泛化；工业数字孪生加强物理与虚拟空间交互；数智反向融合，形成以智养智的正反馈；数据和应用将进一步实现无感知闭环；“数字碳中和”从概念走向市常篇幅有限，CNMO挑选大家更为熟悉的AI领域展开叙述。
依托智能算力基建化、海量数据积累与治理、深度学习算法突破等，超大规模智能模型（又称预训练大模型）的泛化性和通用性不断提升，可应用到更广阔的下游任务及场景中解决AI应用的长尾问题。报告指出，2022年，语言大模型与产业应用的衔接日渐紧密，行业领军企业积极推出适合具体业务场景的行业大模型。未来，预训练大模型作为面向AI模型生产的基础设施将加速应用。
2022年，AI画作《太空歌剧院》引发巨大争议，AI生成图片开始在社交平台疯狂传播。随后在2023年初，ChatGPT又使AIGC这一概念彻底出圈。AIGC是一种全新的内容生产方式，是利用现有文本、音频文件或图像创建新内容的技术。报告认为，随着多模态等底层模型进步和垂直模型优化，AIGC技术将进入技术产品化加速爬坡期，扩展更多的商用领域。
12月14日，由量子位主办的MEET2023智能未来大会举行。作为国内最具影响力的智能商业峰会，MEET大会继续就智能科技的最新进展进行总结与展望。
2022年，智能技术创新的商业落地征途之中，挑战比预想中来得更加猛烈。硬科技的终局价值9博体育，也在逆风之中更加彰显。而现在也是时候对穿越周期的经验，进行阶段性总结。
基于这样的行业洞察，量子位MEET2023智能未来大会以「以终为始，生生不息」为主题，郑纬民院士领衔在内的近二十位产学研行业领袖在大会现场探讨和分享了行业破局之道。本次还首次设置了AI for Science圆桌论坛，国内最具代表性的三位玩家分享了他们的最新实践与思考。
由量子位智库出品的《年度前沿科技报告》也首次在大会上发布，基于量子位对科技领域的长期跟踪，以及对国内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。
本次MEET大会采用纯线上直播的方式进行，共有数十家主流媒体进行了现场直播，数百万智能行业从业者线上参与了直播活动。
我们身处的时代，今年定义得更加明确：一场数字化、智能化的机器革命正在加速落地。但与此同时，全球风云波云诡谲，技术创新也来到深水区，外部与内部交织的挑战比以往来得更加严峻。
于是关乎本源、关于终局的思考在行业内兴起：究竟什么样的技术和解决方案能够引领时代级变革？终极场景价值又将在何时何处抵达？企业该如何穿越周期、生生不息？
带着这样的疑问，本次MEET大会邀请了近二十位产学研界的行业领袖来到现场或在线上远程分享并解答。理论与行业深度兼具，像AIGC、XR元宇宙、量子计算、高性能计算等热门议题全都兼顾到了。
首先开场的，是中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术教授郑纬民。他是网络存储领域的专家，曾任中国计算机学会理事长，他研制的网络存储系统、容灾系统和自维护存储系统在多个重大工程中发挥了重要作用。
接着就是扎根于各个前沿科技的行业代表们，比如今年火了一波又一波的AIGC，现在又有ChatGPT甚至直接能挑战人类，而这个赛道中最具综合性、全栈技术代表小冰，其首席执行官李笛在现场分享他们的新思考。
AI for Science也是今年另一大热议话题，有深耕于药物设计的腾讯医疗健康AIDD(AI驱动药物设计）技术负责人刘伟。另外还有在圆桌论坛上展开深入探讨的三位负责人，深势科技CTO胡成文、英矽智能联合首席执行官、首席科学官任峰以及百图生科BioMap副总裁、产业基金董事总经理瞿佳润。
今年XR的热度也仍旧在继续，而在这个领域独占半壁江山的生态玩家高通，在汽车、工业制造、机器人也均有涉猎。在大会上演讲的高通技术公司产品管理高级副总裁Ziad Asghar正是负责骁龙平台的产品规划以及所有产品线中应用处理器的相关技术。
高性能计算，就有来国内服务器第一品牌，浪潮信息副总裁、人工智能与高性能计算产品线总经理刘军，以及当下投融资瞩目进展频频的初创公司，潞晨科技创始人、新加坡国立大学校长青年教授尤洋。
还有因诺奖饱受关注的量子计算，百度作为代表企业之一，今年给出了从底层硬件到上层应用的一整套“产业化”解决方案，百度量子计算研究所所长段润尧分享了是如何将量子计算产业化落地的。
而每年的招牌项目自动驾驶圆桌论坛，今年则有禾多科技创始人兼CEO倪凯，小马智行副总裁、北京研发中心负责人张宁一，就「自动驾驶：路上见真章」主题展开探讨。
除此之外，还有深耕于行业落地的技术领袖们，其中不乏一些早就在ML界响当当的人物，比如阿里巴巴集团副总裁，阿里云计算平台事业部负责人贾扬清；微软亚洲研究院副院长，微软研究院科学智能中心亚洲区负责人刘铁岩，还有路特斯科技副总裁，路特斯机器人公司总经理李博；中关村科金技术副总裁张杰，他们从技术角度出发，来解析当下产业界的机遇和挑战。
理论维度、行业维度、技术维度……由他们来拆解当下正处于螺旋周期的新事物，为行业提供破局方案，以引领新一年技术创新之路，无疑是最全方位多维度的视角了。
毫无疑问的是，即便处于时代机遇与现实挑战交织，新事物螺旋发展的周期之中，2022年智能化数字化变革，都在朝着更多更深远的地方开拓了。
未来的期许和破局之道有行业领袖指点迷津，那么具体在落地实践处，又有什么样的企业/组织值得借鉴？
是能在迷雾中窥见终局之道，还是已突出重围逆流而上，亦或是早已对终极场景成竹在胸？又有哪些行业大牛能够提前洞悉终局走向？诞生出足以引领时代级变革的产品和解决方案？
同样围绕「以终为始、生生不息」这一主题，在两个月的时间的调研和选拔里，量子位试图在人工智能领域寻找最具代表性的企业、个人和产品解决方案，想帮助更多关心AI的读者拨开云雾， 把握当下，再度同从业者一起洞悉未来。
2018年至今，量子位发起的「人工智能年度评选」已成为行业内最具影响力的产业风向标之一，想通过此举，让奋斗者获得鼓励，让披荆者听到掌声，让相信者愈加笃定。
量子位始终秉承着客观公正的原则，以企业提交的真实数据为基础，结合量子位对公司的深入调研及数十位行业知名专家的意见，最终选出了今年最具代表性和影响力的50家领航企业、20家最具价值创业公司、30位领军人物、10大最佳产品、10大最佳解决方案。
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关键进程。那么在全新的幂集创新周期中，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两颗新星：AIGC、AI for Science，他们正在或者已经创造了什么价值？还有什么潜在场景未被挖掘？
今年斩获诺奖的量子领域，两大应用场景量子通信和量子计算，究竟蕴含着什么样的商业机会？
再像今年火到出圈的Diffusion Model、ChatGPT，他们能否在制药、合成生物学等科学领域应用实践？
而看似发展良久的硬科技，但现在才初具规模效应的异构计算、人形机器人、卫星互联网、AR产品，背后是什么引擎在驱动？
还有新能源、新计算、新的生物信息技术……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。
由量子位智库出品的2022年度前沿科技报告在MEET2023智能未来大会上正式发布，结合量子位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。
报告中，量子位智库从关键数据、技术突破、产业资本动向、重大催化剂等维度出发，对各个趋势进行了深入分析，并提名了代表机构。
作为量子位下属科技创新产业链接平台，量子位智库致力于提供前沿科技和技术创新领域产学研体系化研究，通过媒体、社群和线下活动，帮助创新者更多展示科研成果，决策者更早掌握创新风向。今年1月，量子位智库就已经发布2021年年度前沿科技报告，在业内取得了不错的反响。
趋势二：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；
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。
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。
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；
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。
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。
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——
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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9博体育。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
2022 年，科学技术持续发展：机器学习模型不断完善，新能源格局正在重写，芯片制造盛衰周期仍在，宇宙的知识迅速增加，公共卫生健康关注度显著提升。
我们捕捉了十个有望「改变现实」的趋势，指明 2023 年科技浪潮迭起的方向。很多突破性的技术，背后都蕴含着长时期的坚持和睿智的洞察，并在「合适」的机会脱颖而出，激励人们保持「改造世界」的力量。
2022 年 8 月，人工智能公司 Stability AI 推出的文生图模型 Stable Diffusion，通过「去噪模式」，将 AI 图像生成的效率和精度提升到全新的境界。12 月，Open AI 的「聊天」软件 ChatGPT 通过「理解」对话者的语义，和人类进行有效、连续的反馈，几乎达到「以假乱真」的地步。
今年以来，一系列 AI 工具包括 Disco Diffusion、Dall-E 2、MidJourney 等「学习能力」的爆发式进步，和较低的使用门槛——家用级 PC、交互简单，均令消费者切身感受到生成式 AI 的魅力和挑战。
它是技术积累和发展策略双重「进化」的产物，也急需进入商业化轨道来达成良性循环。
对话式 AI 的场景更为基础和广泛，有望尽快应用于 B 端的营销与服务环节。G 端有望将生成式 AI 使用在智慧城市、数字政务以及大数据平台等公共服务领域。面向 C 端消费者的商业化行动已经开展。
近日，微软公司拟向 ChatGPT 的开发者 OpenAI 投资 100 亿美元，一旦交易达成，OpenAI 的估值将达到 290 亿美元。据悉，微软可能会将 ChatGPT 整合到 Word、PowerPoint、Outlook 和其他应用程序中，以便客户用简单的提示自动生成文本。
2021 年年底升空，韦布望远镜在 2022 年 7 月发布首批观测图像，包括：星系团 SMACS J0723.3-7327 所在天区的长时间曝光照片、系外行星 WASP-96b 的母恒星 WASP-96 的光变曲线与透射光谱图、南环状星云图像、5 个星系构成的「斯蒂芬五重奏」（Stephan’s Quintet）图像、船底座星云的一片区域（NGC 3324）图像。
能取得上述图像，韦伯望远镜主要靠是「地利」——其位于日地连线 万公里处的拉格朗日 L2 点，躲在一个网球场大小的遮阳罩里，挡住日、地、月的辐射，在极度深寒里收集遥远的微光和热源。
耗时 20 年，花费 100 亿美元，韦布望远镜的「登场」比原计划推迟 14 年，预算超 20 倍。因为韦布的轨道高度比「哈勃」轨道高度高几千倍。从升空到开始工作，它必须在地面工程师的遥控下执行 344 个关键步骤，任何一个步骤出错都将「万劫不复」。
韦布的成功证明了大科学（Big Science）的价值。不同的国家都在思考大项目和小项目的选择，韦布的成功让政府对风险高收益大的大科学项目更有信心。未来十年，韦布获得的数据，能够重塑人类对太阳系内天体和太阳系形成机制的认识，加深人类对系外行星、地外生命、各类天体形成以及宇宙自身的认识。
美国劳伦斯-利弗莫尔国家实验室的国家点火装置（NIF）于 12 月 5 日首次实现可控核聚变的能量增益，即输出能量与输入能量之比（Q 值）大于 1。
中国刚和沙特签署了三十多项协议，涉及信息技术、基因、矿业、氢能和制造业等领域，美国就曝光了核聚变能量已经取得净增益的「爆炸性新闻」。2022 年的俄乌战争，使传统油气的重要性大大提高。全球减碳目标迫在眉睫，国家之间有关清洁能源的技术路径竞争，愈发激烈。
以 Q 值来看，2013 年就已经实现了「能量增益」，只是当时没有宣传。利用可控核聚变产生清洁能源，路途尚远。清洁能源要看输出/输入能量比，即整个过程输出的电能与输入的总能量的比值，在电能到电能转化中实现增益，而不是看 Q 值。核聚变的难点在于高温高压下的原子会变成高速的等离子，控制等离子体的办法有二，一是惯性约束核聚变，二是磁性约束核聚变。NIF 的办法属于惯性约束核聚变路线，更适合军事用途。
磁约束核聚变更有潜力生产清洁能源。主流装置是 1954 年苏联库尔恰托夫原子能研究所提出的「托卡马克」，其依靠电流和环形线圈产生强磁场，将原子约束在「面包圈」式的容器里。它的整体能量转换效率更高。
经历了 2021 年的「芯片荒」之后，2022 年的芯片业「暗藏杀机」。
一方面，芯片市值跌去五分之二，企业要在通货膨胀9博体育、经济放缓、局部封锁和加密币熊市的环境下，既下调收入预测，又要裁员。另一方面，美国、欧盟、韩国、日本纷纷筑起「芯片围墙」，都计划在未来三年内给「自己的」芯片制造业补贴至少数百亿美元。从市场的角度看，供大于求，已经不可避免。
2022 年 8 月，美国颁布《芯片与科学法案》，限制芯片的出口地，人为地打压了美国芯片公司的收入「前景」。毕竟在 2021 年，进口超过 4000 亿美元的中国，是芯片消费的最大市场。芯片制造商寄希望于新市场。高通把芯片卖给汽车公司。AMD、因特尔和英伟达在争夺云计算数据中心。因特尔还在进军「物联网」。
在美国补贴的「帮助」下，台积电9博体育、韩国三星以及其他「盟友」的晶圆工厂，正于美国本土动工。亚洲芯片制造商一边公开支持美国的「芯片围墙」，一边尽量控制支持的限度。从长时段看，芯片制造这一曾经最紧密的全球化业态，终将慢慢分裂。
另外，RISC-V 将打破大公司的「垄断」。它是规定了计算机芯片指令集的设计规范，开放给公众，任何人都可以免费用它设计芯片。之前的芯片设计所有权，被因特尔、Arm 等公司独占，定制费用更是高昂。可以想见，像以太网、WiFI、蓝牙等开放标准一样，RISC-V 很快「无处不在」。
2022 年的「自动驾驶」，能够应用的还是高速公路和停车场两大「相对简单」的场景，技术的本质是高精地图导航，外加「视觉」或雷达感知。2022 年 1~9 月，中国乘用车 L2 和 L2+级别 ADAS 装配率达到 33.5%。
所有销售车型的「自动驾驶」功能，都具有同质化、标签膨胀化的特征，靠价格战而不是技术创新抢夺用户，终究不是长久之计。包括特斯拉在内，很多车企的自动驾驶技术依然原地打转。马斯克多次谈到「汽车自动驾驶比想象中难。」
难就难在无法建立一个准确的向量空间，汽车周围的一切都需要形成数字信号，映射到向量空间之中。谷歌、英伟达、AWS 已经发起「数字地球」等数字孪生项目，未来会成为自动驾驶的重要基础设施。
指望消费者采用「订阅制」为自动驾驶买单9博体育，自动驾驶需要发挥最核心的「用处」——安全的效率工具，安全和效率缺一不可。2023 年开始，L2 和 L2+级别的公司将进入全面竞争阶段，主机厂自研、传统 Tier1、市场风向和芯片周期，都是难以预计的变量。
自动驾驶核心单元是芯片，而每一个级别的自动驾驶，对算力到底需求多少？新一年也许会有更加理性的答案。不同的车企配置不同，其中不乏「卷」和「高溢价」的成分。「造车新势力」认为 L2+车辆算力需求最低 200Tops，其采用 254Tops 算力的英伟达 Orin 芯片，价格超过 500 美元；然而也有车企用两颗 TDA4 芯片实现 L2+，其算力 16Tops，单颗成本 50 美元。
2021 年以来，动力电池市场最大的变化，就是磷酸铁锂电池装车比例超过三元锂电池。沿着磷酸铁锂技术路线 年研发新产品磷酸锰铁锂电池。宁德时代、欣旺达、亿纬锂能和比亚迪旗下的弗迪电池，均已投入生产。
能量密度高，续航里程长。磷酸锰铁锂电池理论能量密度极值可达 230Wh/kg，比磷酸铁锂电池高出 15%~20%，而材料成本没有差异。磷酸锰铁锂不算新技术，比亚迪在 2013 年就曾进行过测试，当时试验品循环寿命很低，2016 年终止开发。
目前的技术则是在磷酸锰铁锂中混入三元锂来解决寿命低、内阻大的问题。马斯克表示看好电池中加入锰元素这一技术路线。动力电池行业判断，磷酸锰铁锂电池是磷酸铁锂路线下商业潜力最大的产品。
过去，疫苗研发的过程很缓慢，据全球发展中心的数据，从发现致病微生物到疫苗研发的平均时间跨度约为 48 年（不包括天花和新冠病毒），且成功率不超过 39.6% 。然而，新冠病毒疫苗研发仅耗时 2 年，且将 mRNA 技术付诸实践；针对疟疾、流感和 HIV 等疾病的疫苗也取得了重大突破。
德国 BioNTech 开发的疟疾、结核病和生殖器疱疹等多种 mRNA 疫苗，预计将在未来数周内进行首次人体试验。该公司还正在和美国辉瑞公司合作，试验一款旨在降低带状疱疹发病率的 mRNA 候选疫苗。针对生殖器疱疹病毒和带状疱疹病毒，美国莫德纳公司（Moderna）开发了多种 mRNA 候选疫苗。
Crypto 资产总市值缩水超过 2.2 万亿美元，CEFI 类机构业务规模下降约 71.4%。行业在连续经历 Terra 、3AC 和 FTX 破产事件后受到重创，包括 BlockFi、Genesis 等大型机构遭遇破产或清算危机。
同时，行业的建设并没有停止：一级市场的投融资总额超过 277 亿美元；以太坊开启了 PoS 新时代，Layer2 快速发展；X2E 唤醒了 GameFi 新业务模式等。
以太坊合并是该系列中的第二次网络升级，它将生态中现有的两条独立区块链以太坊主网与信标链相结合，在保留原有执行智能合约的功能和完整的历史数据及用户状态的同时实现共识机制的切换。以太坊合并是对加密货币市场具有里程碑意义的重大事件，未来 ETH 极可能进入通缩。
对行业来说，合并意味着大规模显卡挖矿时代结束，矿工不得不涌向替代链或就此退出。随着以太坊慢慢补齐性能短板，未来势必会挤压其它 PoS 公链生态。合并也是以太坊响应全球减少碳足迹号召的重要改变。过渡为权益证明后，每年的全球能源消耗将因此减少约 0.4%。
2022 年，美国和欧盟先后颁布了有关「数字资产管理」的措施和法案，这些加密监管框架将对全球加密市场产生巨大影响，美国和欧盟将率先建立起统一的加密监管体系，既提升自己管辖区内的监管效率和执法力度，也可以为其他国家监管提供样板。
2022 年 9 月，DART 计划的成功，是人类向行星防御迈出的关键第一步。
美国宇航局（NASA）成功用一艘宇宙飞船（Double Asteroid Redirection Test，DART）撞击了一颗直径 160 米的小天体 Dimorphos，并将其轨道缩短了 1%。哈勃、韦伯等天基望远镜也集中观察了这一事件。
在过去的 20 多年里，行星监测已识别了 98% 以上对人类有灭绝威胁的小行星。 DART 是首个成功的偏转实验，是人类具有抵御生存性风险能力的一次重要进展。
根据 NASA 的研究，大约有 40% 的大型小行星，直径达到 140 米以上，这些行星可能对地球构成威胁。如果在预期撞击前五年或十年发现具有潜在危险的小行星，「动能撞击」的方法就能有效保护地球。
2022 年，马克斯·普朗克进化人类学研究所的遗传学家斯万特·帕博（Svante Pääbo）因其相关的基础性研究工作获得了诺贝尔奖。通过古 DNA 分析，我们发现了两种已灭绝的人种「吕宋人（Homo luzonensis）」和「丹尼索瓦人（Denisovans）」，还知道了现代人类携带大量丹尼索瓦人和尼安德特人的 DNA。
人类所知的、拥有全基因组数据的古代人类个体的数量迅速增加，从 2010 年的 5 个增加到了 2020 年的 5550 个。新技术表明印度人的祖先是多种多样的，种姓制度的「合理性」受到冲击。西西里岛一个有 2500 年历史的战场中的 DNA 显示，古希腊军队成员比历史学家认为的更为多样化。
古老的样本也可以解开现代健康之谜。2021 年，科学家们发现一个基因的单一突变，该突变使人们在黑死病中存活的可能性提高了 40%，但它也可能导致克罗恩病等自身免疫疾病。