两千年前的古人穿越到一千年前后，需要适应的东西可能不多。而一千前的古人穿越到一百年前，变化也不至于大到难以适应。但如果一百年前的古人穿越到现在，甚至只是有人“冬眠”10年、20年，面对的现实世界的变化，恐怕会是天翻地覆。日新月异的技术进步，正不断带来颠覆式的变革。
MEET2024智能未来大会
在当前的科技潮流中，12月14日，由量子位主办MEET2024智能未来大会在北京举行，成为国内最具影响力的智能商业峰会之一。这次盛会总结和展望了智能科技的最新进展，并发布了《2023年度十大前沿科技趋势报告》。
这份报告由量子位智库发起，结合对科技领域的长期跟踪和深度交流，提名了2023年度十大前沿科技趋势。这些趋势涵盖了六大领域：AI技术、自动驾驶、空间计算、生物科技、太空探索、能源创新。
一、AI技术的飞速发展
1.1 智能体热潮
今年的大模型研发热潮成为AI智能体发展的“动力引擎”。大模型被认为是AI智能体的认知核心，拥有强大的推理技术和自然语言理解能力，为智能体的学习和迁移能力提供了突破性的技术方案。
在智能体的架构方面有所突破，灵活的思维算法技术替代了原有的推理方式。斯坦福提出的AI小镇展示了多智能体协同的效益，为更高效、更智能的决策与行动打开了新的可能性。
未来智能体发展将朝着自主智能体和智能体模拟两个方向发展，分别满足B端和C端需求，实现复杂流程的效率提升和提供情感情绪价值。
1.2 3D生成进入涌现期
今年，基于游戏、影视、XR等产业对3D数据的需求不断增长，推动了3D生成领域的突破性进展。新算法和新模型的涌现在质量、效率和可控性等关键性能上取得了日新月异的进步。
在SIGGRAPH2023上评选为最佳论文的《3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering》介绍了一种实现快速高帧率实时渲染的新方法。这一新表达和算法的出现是3D生成领域的一大突破，在多项性能上优于以前的模型。
同时，多个3D生成优化模型陆续出现，提升了生成3D的速度和精确度，为数字内容的生产和创作提供更多可能性。
1.3 分割模型大一统
分割一切模型（SAM）的出现使得计算机视觉领域迎来了“ChatGPT时刻”。在SAM之前，其他图像分割模型往往是专有的，性能在其他领域难以体现。SAM的贡献在于可以快速分割未见过的图像，统一了零散的图像分割模型。
CV领域的从业者认为SAM的出现是计算机视觉领域进入“GPT时代”的原因。这一趋势将为计算机视觉的未来发展带来更多可能性。
1.4 具身智能带来新想象
今年是具身智能（Embodied AI）和大模型同步迸发的一年。具身智能领域的关键技术取得了突破性进展，包括能够从3D空间分析目标和环境障碍的新成果VoxPoser。这使得真实世界中的机器人能够在未经培训的情况下直接执行任务。
DeepMind发布的新的视觉语言模型Robotic Transformer 2(RT-2)可以从互联网和机器人数据中学习，为机器人控制提供通用指令。全球范围内涌现出各种仿生机器人产品，使得具身智能迈入新的阶段。
二、自动驾驶的未来路径
2.1 端到端自动驾驶成共识
CVPR最佳论文颁给了端到端自动驾驶，标志着端到端自动驾驶是未来的行业趋势。随着生成式AI的发展，以ChatGPT为代表的大语言模型的泛化能力提升，端到端自动驾驶技术受到广泛关注。