1、序 科技无疑是经济增长、社会发展和美好生活构建的重要驱动力。刚刚过去的一年，突如其来 的新冠肺炎疫情，对人类日常工作、生活等带来持续冲击。数字科技成为中国抗击疫情的一 支“硬核”力量。 我们看到，在“新基建”的帮助下，从消费互联网到产业互联网都在全面助力经济社会的复 苏与增长，智能辅诊、远程会议、在线学习、云会展、互联工厂、无接触配送等新应用场景 持续涌现，线上线下正在加速一体化，各类创新技术在各行各业快速渗透。 这份 2021数字科技前沿应用趋势 报告， 既有对AI、 区块链、 量子科技等通用技术领域的展望， 也有对数字科技在医疗健康、交通出行等垂直行业创新应用的洞察。报告还指出，随着“上
2、云用数赋智”的普及和产业互联网的发展，安全领域面临着全新的挑战和变革。与此同时， 一个虚实集成世界正在越来越近地向我们走来。 以互联网为代表的数字科技，正在走向一个新的临界点。随着新的软硬件和通信网络在不同 场景的落地应用，人机交互模式和信息环境将可能产生颠覆性变革。互联网不再仅仅是虚拟 世界的连接，它将致力于帮助用户实现全面真实的应用体验，创造出线上线下一体、虚拟与 现实融合的“全真互联网”。 半个多世纪以来，数字科技日新月异。伴随着从大型机到个人计算机（PC）、从 PC 到智能 手机的演进，我们也从 PC 互联网发展到移动互联网。在移动互联网时代，消费互联网和产 业互联网正在全面发展，这是
3、我们走向“全真互联网”的基础。今天，我们奋战在数字产业 一线的从业者，更需要努力学习，带着敬畏心为技术更新与产业变革做充足准备。 科技是一种能力，向善是一种选择。科技发展的目的和最终归宿是以人为本，让人们过上更 美好和幸福的生活。腾讯秉持“用户为本，科技向善”的使命愿景，就要与时代同呼吸，与 国家共命运，推动科技创新去满足那些经济社会中的迫切需求，实现更高质量的发展，努力 帮助每一个普通用户共享数字科技所带来的红利，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。 点亮新科技的火种 马化腾 前言 当今世界正经历百年未有之大变局，科技创新已成为关键变量。数字科技不仅 是疫情下推动经济复
4、苏的重要动力，也为人类应对长期发展挑战提供了新解法。 面向未来， 我们需要进一步转向创新驱动的发展， 向科技要方法， 在危机中育先机、 于变局中开新局。 站在下一个 5 年的起点上，全社会对数字科技既满怀期待，也在上下求索前行 之路。为此，腾讯研究院发起了这样一个研究项目，先后访谈业界权威专家， 以及腾讯公司AI Lab、 多媒体实验室、 地图平台部、 反病毒实验室、 科恩实验室、 量子实验室、Robotics X 实验室、腾讯云区块链、天衍实验室、未来网络实验 室、 希波实验室、 云鼎实验室、 优图实验室、 自动驾驶实验室的负责人和科学家， 对十四项前沿科技的发展方向、应用场景、落地难点和路
5、径等进行预判和总结， 形成2021 数字科技前沿应用趋势报告。 我们看到，深度学习正在走向多模态融合，沉浸式媒体向更深度演进，产业区 块链将推动数据要素的市场化，量子科技的算力有望得到进一步提升。在垂直 行业，医疗 AI、数字生物标记物、脑机接口、5G-V2X、自动驾驶仿真、产业互 联网地图等技术也在全面敲开应用的大门。随着更多的行业数字化、云化和智 能化，安全将由“伴生”和“保值”成为“原生”和“增值”，并进入到人机 协同的新时代。虚拟和真实世界的融通，正在开启一个全真化的数字世界。 我们希望，通过每年发布这样的一份观察，尝试为探索数字科技的星辰大海提 供一份导航图，让数字科技的变量转化为经
6、济社会高质量发展的最大增量。受 研究时间所限，报告难免有不足之处，恳望各界同仁予以指正。 腾讯研究院院长 司晓 趋势 1 深度学习走向多模态融合 1 趋势 2 沉浸式媒体向体验和场景的纵深演进 4 趋势 3 产业区块链推动数据要素市场化 6 趋势 4 脑机接口有望在康复领域先行突破 8 趋势 5 软硬融合推升量子算力 11 趋势 6 疫情按下医疗 AI 应用快进键 13 趋势 7 数字生物标记物照亮居家慢病诊疗 16 目 录 趋势 8 基于 5G-V2X 的“人车路网云”体系加速形成 19 趋势 9 仿真推进自动驾驶成熟步伐 22 趋势 10 新一代数字地图迈向实时智能泛在 25 趋势 11
7、云数据安全成为必选项 28 趋势 12 基于身份的微隔离护航云原生安全 30 趋势 13 AI 推动信息安全告别手工业时代 32 趋势 14 虚实集成世界孕育新蓝海 35 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，如计算机视觉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。当前，深度学习正从语音、文字、 图像等单模态向多模态智能发展。即通过对听觉、视觉，甚至未来对嗅觉、 味觉、心理等难以量化的信号开展多个模态的融合分析，将有效加强高阶认 知技能的开发，推进深度学习从感知智能升级为认知智能。此外，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
8、度拟人化 的数字虚拟人，创造全新的人机交互方式。 1 随着算力的提升，数据的丰富，深度学 习应用近年来实现了重大突破。机器通 过大量数据的反复训练，提升了在不同 感知场景中的“实用性”，助力产业智 能化升级。 深度学习主要包括计算机视觉、语音、 知识图谱和自然语言处理等领域。以计 算机视觉为例，目前已广泛应用于人脸 识别、工业视觉、OCR、内容理解等应 用场景。随着计算机视觉技术精度和成 熟度的提高，正不断渗透到娱乐、医疗、 新零售等更多重点应用场景，推动技术 变革和用户体验提升。例如，在泛娱乐 领域，以计算机视觉为基础的人脸检测、 人脸关键点定位、人脸融合以及人像分 割等 AI 视觉技术，通
9、过对泛娱乐场景各 类基础数据的挖掘整合，打造出多项泛 娱乐人像特效应用，为泛娱乐行业用户 提供各类新奇酷炫的 AI 视觉特效和娱乐 体验。在抗击疫情方面，计算机视觉帮 助进行口罩遮挡下的人脸检测；依托人 脸比对和活体检测技术构建的全场景人 脸核身解决方案，有效解决了用户远程 实名制核身验证等难题。 依托技术成熟和先发行业的经验积累， 深度学习技术正在拓展到更广阔的产业 领域，并通过搭建深度学习平台提速 AI 应用开发，提高落地速度。同时，深度 学习技术本身，也正在向多模态融合、 认知智能、更安全和可解释的 AI 迈进。 当前，深度学习正从语音、文字、图像 等单模态向多模态智能发展。即通过对 听
10、觉、视觉，甚至未来对嗅觉、味觉、 心理等难以量化的信号开展多个模态的 融合分析，将加强高阶认知技能开发， 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。从端到端打通各个模态 之间的关系，可以形成真正多维度交互 的智能机器，从而增强对功能属性、物 理关系、因果逻辑、动机预测等认知的 逻辑推断，让感知智能升级为认知智能。 此外，从应用安全出发，深度学习还需 进一步提升面临对抗攻击时的防御能力。 对抗攻击通过施加人类视觉或听觉无法 识别的轻微扰动，就可以使正常训练的 2 模型输出置信度很高
11、的错误预测。在深 度模型广泛应用的今天，随着对大型数 据集的依赖越来越大，需要更多关注深 度模型的脆弱性。很多高效的方法已经 被提出，用于提升深度模型的可解释性 和鲁棒性，特别是对现实物理场景的攻 击和防御， 是未来研究的重点之一。 此外， 面对深度合成等技术带来的潜在问题与 风险，数字取证技术将有效遏制 AI 的滥 用。近年来，大量的人脸编辑检测算法 被提出，一定程度上遏制了 AI 技术的滥 用，提升了人工智能的应用安全。但取 证算法对未知伪造算法的检测能力还有 待进一步加强。如何提升取证算法对不 同人脸伪造算法的鲁棒性，也是未来研 究的重点。 3 沉浸式媒体实现了物理世界和虚拟世界的融合共
12、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 和 AI 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、压缩传输、近眼显示、渲染处理、感知交互等环节 的技术产业化进程，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
13、 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。 沉浸式媒体 向体验和场景的纵深演进 4 *3 自由度 (3DoF) 的 VR 视频中，用户的观看姿态只能通过 x 轴、y 轴和 z 轴上的旋转来改变， 纯粹的平移运动不会导致不同的内容呈现。更深度的沉浸式体验将为 6 自由度 (6DoF) 提供支 持，6DoF 支持旋转和平移运动，不仅允许用户改变方向，还允许用户在观察场景中移动位置， 从而进一步提高沉浸感。 沉浸式媒体能够提供真实与虚拟融合、 可人机交互的环境，主要基于 VR（虚拟 现实） 、 AR （增强现实） 、 MR （混合现实） 等技术实现。沉浸式媒体在娱乐、文旅、
14、教育、医疗、制造等领域有着广阔应用 空间，被认为是改变未来生活和工作方 式的颠覆性趋势之一。伴随 5G 商用部 署的加快，叠加疫情带来人们宅家生活 方式的转变，沉浸式媒体有望迎来新的 发展机遇。 当前沉浸式媒体正在走向体验和场景的 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*、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。 从应用场景来看，沉浸式媒体正在从面 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应用场景。根据 IDC 数据，201
15、9 年 VR+ 垂直行业市场中， 教育、零售、制造为 TOP3 行业，占比 近 50%。疫情也为沉浸式媒体的垂直行 业市场培育按下加速键，包括 VR 看房、 VR 会展、VR 文旅等迎来升温发展，未 来基于精准场景的沉浸式商业应用将具 备较大空间。 整体而言，沉浸式媒体技术还处于发展 初期，市场成熟度有待提升。面向未来， 这种深度沉浸式媒体的发展和应用还需 多个层面的突破：一是硬件设备性能和 成本问题。如受限于高延时、低显示分 辨率等问题，当前终端体验有待提升。 二是沉浸式内容制作还没有成熟的制作 方法和工具，制作难度大。三是深度沉 浸式媒体的交互性需求、超高清分辨率 呈现以及 6DoF 的沉
16、浸感实现，都迫切 需要带宽的提升。 未来几年，随着 5G 的大规模普及，深 度沉浸式媒体有望在短期内迎来全面爆 发。沉浸式媒体相关硬件算力提升、关 键技术的突破和融合、制作成本的下降 以及更多优质内容的开发，将推动沉浸 式媒体产品和服务被主流群体采纳。可 以期待，深度沉浸式媒体将进一步链接 经济社会生活场景，更多的消费类和商 业类应用将走向沉浸式和线上化。 5 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。主要体现在两个方面：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
17、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，是互联网上的数 据和内容（原创的文字、音乐、图片等）在区块链上进行数字化的确权，并 形成资产。数字资产化还需要推动跨链、辅助上链及周边设施的发展。在未 来的数据要素市场中，基于区块链的确权与交易有望成为基础设施。 产业区块链 推动数据要素市场化 6 区块链是首次将技术提升到“治理”这 个层面去思考的一个复合领域。区块链 的技术特性赋予了自身变革传统产业的 潜力，其应用已经从单一的数字货币延 伸到各行各业的场景之中，脱虚向实， 能加强传统
18、产业多方间协作信任、提升 系统的安全性和可信性， 并简化流程、 降 低成本， 进而在各领域中助推实体行业。 区块链的应用前景主要包括两个方面： 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，以供应链 金融为代表。在今年疫情的大环境下， 产业和金融政策的扶持力度加大，各大 银行加大力度对中小微企业进行普惠支 持，传统金融也借机上链。这一过程对 IOT 设备的普及提出了更高的要求。同 时也提出了全新的角色，即资产网关。 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，以互联网原生的产品为资产，开始 探索资产化的模式。 如原创的文字、 音乐、 图片作品，通
19、过基于 ERC-721/1155 等 协议，形成数字资产。这类数字资产除 了线上或链上原生之外，也开始探索资 产化的道路，大量的内容作品开始探索 如版权、金融等场景性应用。基于以上 范畴，数据要素市场化是未来区块链服 务新基建的最重要路径。由于政策的引 导， 加之数据交换与治理的需求越来越高， 基于区块链的确权与交易将成为基础设 施。在数据隐私保护的基础上，方便各 方的数据使用。 当前，产业区块链的应用还存在如下问 题：第一，由于多链开花，产业界在技 术层面已经开始推动跨链和资产互认， 但依然缺乏商业层面的共识与有效的商 业模式。因此仍需推动商业层面有效的 跨链共识，让价值在更大范围内流转。
20、第二，联盟链的基础技术已经成熟，但 需要推动辅助上链以及周边设施的发展。 如 DID，数字 / 数据资产确权，基于智 能合约的支付清分体系等依然滞后，还 未进入到规模化普及期。总体而言，区 块链已经完成技术化到产品化的落地， 正 向商业化进行探索， 并终将完成产业化。 未来几年，随着经济转向国内大循环， 降低交易成本将会是结构性的机会。开 放式的 BaaS 服务将会逐步转型服务于 各产业联盟，在产业链上下游打造价值 闭环。区块链将围绕各行业场景需求， 解决资产确权、交易等环节的问题，通 过数字化、智能化和物联化，进一步推 动资产的价值透明，降低交易成本。 7 脑机接口指在脑与外部设备之间建立的
21、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 合力推进和软硬件技术的协同发展，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， 更先进的机器学习算法， 以及脑科学研究的关键性进展等。 脑机接口 有望在康复领域先行突破 8 脑 机 接 口（ 英 文 为 brain-computer inter
22、face，简称 BCI），指在脑与外部 设备之间建立直接的通讯和控制通道。 脑机接口与脑科学不仅为人类的健康和 强化带来想象空间，也是理解、改造自 然和人类本身的“终极疆域”，成为全 球各国科技竞争的战略高地， 美国、 欧盟、 日韩等相继发布“脑计划”战略。2016 年，我国“十三五”规划纲要将包括脑 机智能新技术在内的“脑科学和类脑研 究”列入国家重大科技创新和工程项目， 2020 年“十四五”规划进一步将脑科学 列为国家战略科技力量。 脑机接口技术在康复领域已初步展现出 应用潜力。自二十世纪七十年代起，伴 随神经科学、材料学、工程学持续发展， 脑机接口技术在运动、视觉、听觉皮层 信号解读方
23、面取得进展，在医疗健康领 域也实现了多种类型的应用。一是辅助 感觉接收器官，将声光刺激转化为电信 号，如人工耳蜗（1978 年）、人工视网 膜（2004 年）等。二是“脑 - 机”简单 运动控制，构建运动想象模型，识别双 手、脚、舌的多模态运动信号，帮助残 障人士实现机械辅助进食、行走、打字 等。 三是支持中风患者进行主动运动康复， 以脑运动信号驱动机械外骨骼带动肢体 活动，帮助脑区中相应神经元参与学习， 重塑部分脑功能。此外，脑机接口在了 解注意力状态、增强记忆、帮助睡眠和 冥想解压等场景也具有应用空间。 脑机接口辅助康复的核心任务，是接收 和准确识别大脑发出的指令。这一过程 可分解为四个环
24、节，即信号采集、特征 提取、设备控制和反馈。从成本和易用 性看，非侵入式（脑电帽等）方案更具 大规模商用潜力。短期发展方向来看， 一是要提升数据采集量和建立规范，包 括信噪比控制、信号带宽提升、信号采 集标准建立、数据样本量提升、基于深 度学习提升个体模型训练效率等。二是 工程方向升级，在芯片及探针微型化、 无创 / 微创植入、长期在体等问题逐步 解决后，对病人实施开颅手术，进行半 侵入或侵入式采集，从微观神经元层面 获取更为准确的电信号。如马斯克的 neurallink 公司在 2020 年展示的方案， 具有信号带宽大、设备尺寸小、机器人 9 “缝纫机”式自动植入、无线连接、多 传感器等特性
25、。长远来看，全脑接口和 双向接口是脑机接口的发展方向，实现 脑信号的全面读取，完成“脑控”与“控 脑” 双向闭环。 这不仅在医疗健康、 教育、 娱乐、军事等领域有广阔应用前景，也 将根本性地改变人类社会的运作方式。 脑机接口技术距离突破性发展和大规模 商用尚需时日， 主要挑战在于脑的复杂性。 一方面，语言、情绪等高级心理活动涉 及多个脑区、亿万神经元的活动。另一 方面，脑活动高度依赖外部反馈形成闭 环。现有脑机接口方案在处理简单运动、 视听觉之外的场景时捉襟见肘。而“机 - 脑”方向进展甚微，致使无法经由反馈 实现精准动作、复杂操作。因此，脑机 接口技术与应用的发展需要基础研究和 产业实践融合
26、，多学科合力推进，软硬 件技术协同发展。如硬件方面更精密的 电极、更生物友好的材料，软件方面更 丰富的数据库、更明确统一的数据标准、 以及更先进的机器学习算法等。 10 量子计算是利用量子物理特性进行高效信息处理的新型计算方式，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 量子计算机规模小，而且含噪声。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，中短期内需要改变过去相对独立的软硬件研 究方式，开展软硬件结合的专有化设计。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
27、特点被揭示，以及更多的硬件设计加工工艺 在精进。 软硬融合 推升量子算力 11 量子计算是利用量子物理的特性来高效 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。量子计 算将对传统技术体系进行重构，带来重 大颠覆性技术创新，有望引领新一轮科 技革命和产业变革方向，对促进高质量 发展、保障国家安全具有重大的科学意 义和战略价值。 未来，大规模通用量子计算机研制成功 之后，有望加速解决代数、组合、优化、 人工智能等多个领域中的问题，对相关 的产业如制药、材料、物流、金融、安 全等带来颠覆性的深远影响。例如，在 制药领域， 当前受限于经典计算机的算力， 对中大型分子的准确性状模拟依
28、然是较 大难题，所以相关测试依然需要花大量 时间做反复实验。而量子计算天然擅长 模拟分子特性，有望通过计算机数字形 式大大加深人类获得大型分子性状的认 识，极大缩短理论验证时间，从而加速 新冠疫苗、抗癌药物等的研发进程。在 金融领域，量子计算所带来的算力增长 和特殊的采样方式， 将推进投资组合优化、 高频交易、诈骗检测、加密货币和安全 加密等应用，为开发更加优质和稳健的 金融服务产品拓展新的空间。 但另一方面，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的环 境和工艺，而且目前的技术还有不容忽 视的差错率。所以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
29、，也能完成一些有 意义的计算任务，中短期内需要改变过 去相对独立的软硬件研究方式，把软硬 件结合到一起进行专有化设计。 长远来看， 软件和理论的发展与硬件的发展也是相 辅相成的，硬件中噪声的刻画和纠正需 要理论支持，而硬件系统规模的扩大实 验也会给软件和理论的发展带来帮助。 在未来的几年，相信我们会看到更多的 量子算法被发现，更多的量子系统特点 被揭示，更多的硬件设计加工工艺在精 进。同时，无论是算法理论的不同领域， 软件及电子学的不同层次，还是硬件的 不同方案，很可能也会出现互相融合的 更多探索。 12 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
30、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。 13 医疗AI泛指AI技术在医疗各领域的应用， 是 AI 与垂直行业结合的最先行和最重要 的领域之一。医疗拥有海量、复杂、高 专业性的异质数据，AI 能够有效利用这 些数据提升医疗问题的处理效率，创新 人机协同的医疗服务模式，更有效地匹 配和
31、平衡医疗供需，最终支持提升全社 会的健康水平。 AI 在医疗的诸多领域均已展开不同程度 的应用探索，包括病人的自查问诊、医 生的诊断治疗、 医保的控费、 医药的研发、 医院和政府的管理等。然而受制于医疗 相关数据样本有限等问题，医疗 AI 虽然 起步较早但普遍还未实现商用。2020 年 全球新冠肺炎疫情的突发，为医疗 AI 创 造了巨大的实战空间和机会，大大加速 了部分细分领域技术的应用落地，主要 有三大类：一是医疗影像 AI，基于图像 识别等技术提升阅片效率，已经在糖尿 病和肺癌、食管癌等主要癌症中验证了 能力，并在新冠肺炎的辅助筛查中发挥 了积极作用；二是疾病监测预警 AI，通 过大数据构
32、建监测评估模型，实现对传 染病溯源、风险区划分、发展趋势模拟 预测等功能，支持防控策略和行动的提 前布局。该模型已经在疫情期间被政府 防控部门采用；三是辅助医疗决策 AI， 典型是将 AI 与 CDSS（临床决策支持系 统）结合，构建能够自我学习进化的医 学知识库，进而开发智能问诊、分诊、 诊断和治疗的决策支持系统。如针对新 冠肺炎的 AI 问答小程序，能够帮助公众 通过自诊及时就医，同时缓解医院就诊 压力。整体而言，随着医疗 AI 对某些病 种的可用性被实践验证，未来有望在更 多传染病、慢性病、癌症等影响范围广 的疾病领域被率先采用和推广。 尽管受到疫情的倒逼加速，医疗 AI 发展 仍然面临
33、不少难题。以商业化进展最快 的医疗影像 AI 为例，除了伦理、安全等 制度性问题之外，技术上至少存在三方 面挑战：数据量少、算法跨中心泛化能 力差、准确度要求高。对此，业界已探 索出了一些可行的解决方向。一是可以 采用小样本学习技术，解决数据量少、 缺乏训练样本的问题。比如通过多任务 分割网络和迁移学习，实现对大量异质 公开数据集的利用；通过基于魔方变换 的自监督学习，能够避免额外的人工标 注，从而降低训练的时间成本等。二是 可以采用域自适应的方法，提高算法的 14 泛化能力。通过 VideoGAN 视频风格转 换、OP-Net 单张图片风格转换等技术， 实现输入端、特征层或输出端的归一化，
34、使得输入的特征在不同的域都能保持稳 定，从而扩大算法的适用范围。三是可 以采用基于分割结果的注意力机制，比 如通过三维分割和重建算法，将器官、 病灶等逐步分割出来，再和原始数据共 同输入分类网络，能够有效剔除背景干 扰、明显提升分类准确率。最后，除了 需要算据、 算法和算力的持续迭代优化外， 未来医疗 AI 还需要更有效地加入先验知 识。然而先验知识大多不通用，加入算 法网络中没有通用方法，导致每种场景 都可能需要定制化，这是未来需要重点 探索和解决的关键问题之一。 以医疗影像 AI 为代表的个别医疗 AI 目前 已经在一些国家商用，我国首张 AI“影 像辅助诊断”三类证也在 2020 年正式
35、 颁发。可以预见的近未来，随着实际应 用效果的显现，更多医疗影像 AI 产品和 服务将加速商业化落地，而这也将促进 医疗 AI 其他技术产品的创新与商业化发 展。从更长远的视角看，随着更多的医 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 是下一阶段需要关注和把握的趋势。 15 数字生物标记物 (Digital Biomarkers)，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、骨质疏松、脊柱侧弯等；
36、通过面部 特征、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。 数字生物标记物 照亮居家慢病诊疗 16 生物标记物（Biomarkers），是可以客 观测量和评估的、具有临床可解释性的 生物学特征，能作为生物或病理过程的 指标，并能客观反映治疗手段的效果。 数字生物标记物（Digital Biomarkers） 即通过数字化手
37、段将人类所释放的“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。随着数字设备的增加、移动 应用的普及并开始集成到医疗领域，海 量而丰富的数据资源为数字生物标记物 发展创造了优渥的环境。数字生物标记 物的应用普及，能够有效推动慢病管理、 全生命周期健康管理和个性化精准医 疗发展，提高疾病预防和诊疗的质量， 进而减轻疾病对个人生活和社会经济的 影响。 传统的生物标记物，往往需要专业人员 和设备（如医学影像设备、量表、步态 实验室）且较常采用侵入性的测量方式 （如抽血化验），导致测量范围局限和 成本昂贵。数字生物标记物，结合智能 终端和应用的普及，以及大数据和
38、人工 智能等技术的发展，为低成本、随时随 地的无创测量提供了可能。数字生物标 记物一方面将创新已有生物标记物的测 量手段或评估方法，使得其更容易持续 监测评估。比如通过手机摄像头、手机 加速器结合 AI 算法进行步态测量，用于 评估帕金森综合症、脑卒中康复、心功 能、肾功能、骨质疏松、脊柱侧弯、老 人跌倒预测等；借助手机闪光灯和摄像 头，可以通过手指 PPG（光电容积描记 法）实现心跳测量，同时在具备研究前 景的血糖和血压测量等方面已有初步结 果。另一方面可能创造全新的生物标记 物，为疾病的诊疗提供新的监测评估工 具。比如通过面部特征、语音、呼吸音、 咳嗽音、运动功能评估等，来测量和评 估心功
39、能恶化、哮喘等。 数字生物标记物有广阔的应用前景，主 要在：一是临床疾病，可用于慢性病为 代表的各类疾病监测管理和诊疗决策支 持，目前在帕金森、心血管疾病恶化、 脊柱侧弯、骨质疏松与跌倒预测等影响 面较广的慢性病上，已经实现了较好的 临床试验效果；二是日常健康，可用于 个人了解身体健康相关的情况，以及掌 握不同年龄段主要慢性病的患病风险， 用于健康保养和疾病预防的决策支持， 目前已有对青少年、中年、老年等不同 17 群体的应用探索。其中在临床疾病监测 诊疗上，数字生物标记物的应用技术渗 透率高、社会价值巨大，是未来最核心 的发展和攻坚方向。 数字生物标记物的潜力很大，但要实现 规模化实用，并充
40、分发挥价值，还需要 在技术和机制两个关键维度上进一步突 破。技术上，需要实现 AI 现在盛行的深 度模型与临床可解释性、可量化和可重 复之间的有效关联。临床医学中，大多 数疾病的诊断和管理都需要有医学和生 物基础的可解释性。而目前数字生物标 记物发展所重点依靠的 AI 深度模型，虽 然在建模方面有诸多超越之前技术算法 的优势，但是可解释性较差。单纯统计 意义的结果通常难于被当前临床医学界 接受，造成应用和审批的难度。临床医 学技术的几个关键核心是可量化、临床 可解释性和可重复性，这对于医疗 AI 的 算法架构设计要求很高，需要突破 AI 界 惯性的“黑盒”思维方式。机制上，需 要鼓励行业合作创
41、新的同时保障安全与 隐私。作为新兴技术手段，数字生物标 记物面临数据样本有限、机构间标准不 一致等问题，影响了其临床实用推广的 进度。这首先依赖于政策制度对于数字 生物标记物等医疗科技创新的支持力度 和包容程度；其次需要医疗和科技领域 各方加强沟通合作，通过跨界联盟、协 会等方式，从多方共赢的角度共建行业 标准、鼓励数据流通；最后还需对数据 使用规则做合理的设计，保障数据安全 与隐私。 未来从大规模实用的角度来看，基于智 能手机传感器、摄像头、麦克风等的便 携式数字生物标记物测量方式一旦获得 许可，快速铺开的门槛最低、可能性最 大。在此影响下，居家慢病管理服务市 场有望进入高速发展通道，成为院
42、外医 疗服务的重要组成， 普惠广大的慢病患者。 长期看，依托数字化的全生命周期健康 管理和个性化精准医疗将借此加速成为 现实。 18 5G 网络具有大连接、低时延和高可靠等特点，是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
43、 进入了从应用示范走向规模商用的关键阶段。 基于 5G-V2X 的 “人车路网云”体系加速形成 19 5G 网络具有大连接、低时延和高可靠等 特点，是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、 落地工作不断提速，推动着汽车、信息 通信、道路交通运输等行业的连接与融 合持续深化，“人 - 车 - 路 - 网 - 云”互 联互通的应用体系正在加速构建。在满 足个人出行、信息娱乐等基础应用需求 的同时，也推动着交通新基建的革命性 升级。 从 3G 时代起，移动运营商和汽车厂商 就在不断探索如何提供车联网服务。只 依靠蜂窝网络的连
44、接，难以实现各类主 体的高效连通；而只依靠专用网络，也 无法高效传输大规模的原始数据和初加 工数据。5G-V2X 既能发挥 5G 大连接、 低时延和高可靠的特性，又能支持汽车 和路侧设施以直通方式进行连接，实现 了公共移动通信网络和专用频段网络的 无缝融合，从而有力支持车联网、车路 协同、自动驾驶和智慧交通产业的发展。 一方面，采用专网 PC5 直通连接，智能 网联汽车 OBU（车载单元）与 RSU（路 侧单元）之间、智能网联汽车之间，以 及智能网联汽车与 VRU（弱势交通参与 者）之间的数据可以不通过公网直接传 输，涉及交通安全的提醒和出行相关数 据能够高效地实现本地化处理，满足出 行安全和
45、效率的需求；另一方面，通过 5G 公网连接，智能网联汽车、路侧单元 和行人手持终端之间可以实现便捷的数 据交换，为每位出行者提供丰富的出行 信息和服务。 5G-V2X 作为一项重要的底层能力，将促 进经济社会各领域的融合创新。一方面， 5G-V2X技术标准体系推动着汽车、 交通、 公安行业等行业相关功能、系统技术的 上层标准制定，极大地促进 5G 基础网 络设施、智能网联汽车软硬件、车路协 同云平台与自动驾驶等产业链环节的投 资建设，带来全新的产业发展机遇；另 一方面，除了交通安全类和效率类应用， 5G-V2X 技术应用生态下的数据流，将作 为数字经济时代的重要生产资料，在安 全、合规的前提下
46、进行共享、开发与利 用，为政府精细化管理赋能，为吃、穿、 住等出行强关联领域的模式与业态创新 提供重要支撑。反过来，商业模式与应 用生态的成熟度，也决定着 5G-V2X 技 术应用的发展空间。 20 我国 5G -V2X 正处于从应用示范走向规 模商用的关键阶段。相较于 DSRC（专 用短程通信技术），虽然 5G-V2X 蜂窝 车联网通信在网络、芯片等领域积累时 间较短，但凭借后发优势，与通信、汽 车等产业领域快速迭代、融合，无论从 可靠性、稳定性，还是支持移动网络持 续演进的可能性上，均呈现出明显的实 用性优势。然而，目前路侧 RSU 和车载 OBU 尚未能快速实现大规模铺设，渗透 率太低成
47、为车路协同落地部署的现实挑 战。在这个背景下，“专网”和“公网” 相互融合的泛 V2X 技术方案，能够在渗 透率逐步提升的过程中以及不同的渗透 率场景下，支持不同成本的 5G-V2X 部 署方案。此外，L4 以上的单车智能自动 驾驶方案目前很难落地，泛 V2X 方案能 够为辅助驾驶到有条件自动驾驶的演进 提供有力支撑，并加速无人驾驶等前沿 应用场景的落地。 当前，已经有随着越来越多的国家地区 采用 5G-V2X 技术标准，越来越完善的 汽车、通信与交通行业能力配套，越来 越多的跨界测试与示范活动进入公众视 野。5G-V2X 将推动车路协同的全面智能 化，人们期待已久的车辆编队、高级辅 助驾驶、
48、扩展传感器、远程驾驶等场景 有望加速到来。相信在不久的将来，车 路协同便可从实验室和测试场景走向普 通公众的日常生活，帮助人们去探索全 新的出行与生活方式。 21 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。而仿真测试平台具备真实还原测试场景，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
49、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。 仿真 推进自动驾驶成熟步伐 22 在各地鼓励政策的支持下，自动驾驶测 试和智能网联先导示范在北京、上海、 深圳、长沙、重庆、广州等全国数十个 城市全面铺开。支持在限定场景脱手的 自动驾驶辅助巡航、自主泊车系统已经 开始商业化落地，预计明年渗透率会有 大幅攀升。尤其是在云端算法优化和 OTA 功能升级闭环的加持下，自动驾驶 系统能够很快地升级迭代，并在量产车 上实现功能更新。 在高级别自动驾驶领域， 今年北京、上海、长沙等多地开始载客 测试，未来
50、 1 2 年在限定区域或特性 场景会逐步落地应用。 开放区域完全的自动驾驶落地，需要百 亿公里级别的测试里程，才能够覆盖充 足的场景。只依靠实际路测，无论是在 效率和经济方面都是无法完成的挑战。 目前各地只开放了部分城市测试道路， 道路场景的丰富程度还远远不足，且大 量复杂和极端的交通场景，以及不同的 光照和天气条件，难以在实际路测中遇 到或复现。因此，仿真测试是推动自动 驾驶成熟的关键一环。仿真模型涵盖了 不同天气条件、各种复杂的道路场景， 结合车载传感和车辆动力学特征，可以 用更低的成本、更高的效率，在无限逼 近真实场景的虚拟环境中获取测试数据。 以 Waymo 为例，其自动驾驶技术已经
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