人工智能正在成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量， 正与千行百业深度融 合，成为经济结构转型升级的新支点。
根据Omdia发布的全球人工智能市场研究报告， 2021 年全球人工智能软件市场规模达到 370亿美金， 预计到 2027年，全球人工智能软件市 场规模将增长到1423亿美金。 中国也将成为全球第二大人工智能软件市场。那未来人工智能行业的发展趋势如何呢？
行业趋势之一： “AI for Science”
人工智能和科学的深度融合正在推动科研范式的创新，带来了新的发展机遇。同时，这也要求人工智能框架提供更好的支持。因此，“AI for Science”成为了人工智能框架的重点发力方向。
在科研领域，问题的分析维度高、尺度跨度大，计算复杂度随着变量个数或分析维数的增加而指数级增加。传统的科研计算方法需要大量的工作量和时间，使科研工作者感到力不从心。而“AI for Science”借助人工智能的技术优势，可以高效地处理海量数据，使传统的科研过程变得自动化、规模化、并行化和平台化，从而解决原来传统科学研究范式无法解决的问题，帮助科学家突破科研瓶颈。
总的来说“AI for Science”在气候和环境科学（天气预测等），生物制药和 生命科学（新药研发、蛋白质结构预测等）， 流体力学（汽车或飞机的气动设计等），电磁学（电磁仿真等）等应用领域可能会首先取得突破。
行业趋势之二：预训练大模型
预训练大模型已成为人工智能领域的竞争焦点。2020年，OpenAI发布了自然语言处理大模型GPT-3，参数量高达1750亿，能够写文章、做翻译、生成代码以及进行人机对话。这一事件引爆了全球范围内预训练大模型的热潮，华为、OpenAI、Google、微软、英伟达、百度、Meta、阿里巴巴等领先企业都参与其中，追逐这个人工智能技术皇冠上的明珠。
最近，OpenAI基于GPT-3发布了增强版的NLP大模型ChatGPT，再次引起了人工智能领域的热潮。更是证明， 预训练大模型已不可避免成为人工智能领域发展的必然选择。
总的来说，通过利用海量行业数据和知识，加上强大的算力集群，预先训练基础模型，并结合应用场景的数据和需求，可以实现高效的“工业化”开发，即通过“预训练大模型+任务微调”的方式，快速开发出精度更高、泛化能力更强的行业模型，且只需要少量数据。这可以提升人工智能项目开发效率，降低研发成本，缩短研发时间，并解决人工智能项目碎片化的问题。
预训练模型的未来发展趋势有三个：
首先，大模型的参数量将继续呈指数增长态势，即“大模型”正走向“超大模型”；
其次，大模型正从单模态走向多模态、多任务融合；
第三，预训练大模型的发展催生更大的计算集群系统（如异构计算、算力匹配等），并对人工智能框架提出了更高的能力要求，包括软硬件协同优化、分布式并行计算、云边端全场景部署等。
这些趋势说明预训练大模型的发展将会变得更加多样化、复杂化，同时也会推动整个人工智能行业的发展。
行业趋势之三：负责任的人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展，使用大规模高质量的数据进行训练已成为关键。但是，人工智能本身没有价值观，无法判断什么是正确的，这导致了一些伦理问题的出现，例如自动驾驶的责任问题以及生成式 AI 的问题。
因此，负责任的人工智能已经成为人工智能商业化发展的瓶颈。政府、国际组织、学术界和产业界已经采取了宏观战略和具体措施来应对这个问题。
目前全球已经出台超过一百个“负责任的人工智能”准则，例如欧盟提出的《人工智能法案》。“负责任的人工智能”即是一套道德准则， 又是一套技术体系， 是以安全、可靠和合乎 道德的方式开发、评估、部署和规模化人工智能系统的方法。
“负责任的人工智能” 有助于 引导人工智能行业朝着对人和社会更有益，更公平的方向发展，可以建立人们对人工智能的信 任和信心，对人工智能的可持续发展非常重要。