2020年，GPT-3和AlphaFold 2两项基于Transformer的突破性技术震撼世界，深刻影响了我们的生活。那么在2021年，我们又能期待哪些新的AI技术革新呢？以下是几个可能带来重大突破的领域。

首先，在处理动态图这一方面，尽管目前大多数图神经网络(GNN)研究都假设静态图，但随着时间的推移，这种情况将会发生变化。例如，在社交网络中，当新成员加入时，会产生新的节点，并且关系也会发生变化。2020年，我们已经看到了一些将时间演化图建模为一系列快照的做法，而在2021年，这个研究方向预计将进一步发展，以侧重于连续时间序列的方法。这意味着除了拓扑结构外，还可以发现和学习图中的时态结构。

其次，对消息传递范式的改进也是一个重要方向。在消息传递过程中，由于信息沿边界传播，难以捕捉到需要信息长距离传播的情况。因此，在2021年，我们希望能够通过迭代学习哪些信息传播路径是最相关的，以及如何学习一个全新的关系数据集中的因果图，从而超越现有的消息传递方法。

此外，AI应用在实际场景中的普及也将得到加强。在网络安全领域，虽然AI和机器学习已经被广泛应用，但未来我们预计这些技术还能发挥更大的作用，比如帮助识别新威胁甚至早期威胁，为增强网络防御系统提供支持。

同时，也有更多默认在边缘设备上运行机器学习模型的应用程序出现，如谷歌Coral等具有TPU（Tensor Processing Unit）的设备，其处理能力和量化技术的进步使得它们能够更加普及。Edge AI不仅节省了带宽，同时减少了执行时间，对医疗保健等需求隐私、安全与低延迟的地方尤其有利。

最后，由于AI技术日益成熟，它们在现有的算法与技术之间进行融合，将极大地促进各自发展。此外，还有可能出现一些意料之外但令人兴奋的事情，使得2021年的AI发展成为不可预测但充满希望的一年。

总之，无论未来的确切走向如何，一旦这些前瞻性的想法得到实施，它们无疑将为人工智能行业带来革命性的改变，让我们对未来充满期待。