浪潮王恩東：AI準確度也是算出來的

8月28日，AICC2019人工智能計算大會在京舉行，中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東在大會上表示，智慧時代，計算力就是生產力，計算力是推動AI發(fā)展的根本動力。另外，當前AI完成了從技術創(chuàng)新到產業(yè)化的轉變，正在同金融、電信等傳統(tǒng)行業(yè)相結合，進入“產業(yè)AI”階段，推進產業(yè)AI化需要一個統(tǒng)一融合的AI生態(tài)。

本屆大會以“計算，預見AI未來”為主題，參會者超過2000人，包括來自中國工程院、英國皇家工程院、中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院等學術機構的專家學者，以及Facebook、Uber、Intel、NVIDIA、VMware、百度云、阿里云、浪潮、廣汽研究院、吉利汽車研究院、寒武紀、IDC、SPEC組織等數十位AI知名公司與研究機構技術主管、資深工程師，會議議題涉及芯片、計算框架、AI測試基準等AI專業(yè)技術領域，以及自動駕駛、兩化交易、智能診療等前沿AI領域，展現了當前AI領域最新的技術和應用進展。

智慧時代，計算力就是生產力

人類正在經歷人工智能引發(fā)的第四次科技革命，開始進入智慧時代。王恩東說，在智慧時代，計算力就是生產力。此前，IT技術已經引發(fā)了多次生產力變革，但是前幾次的變革主要改變的是生產工具和勞動對象，而智慧時代，生產力的三要素都會深受AI和計算的影響，尤其是勞動者，很多職業(yè)和崗位會被替代。

計算已經深刻改變了全球生產力，計算力指數可以衡量一個國家地區(qū)甚至是企業(yè)的發(fā)展水平。10年前全球市值最高的十個企業(yè)，都來自能源、金融、通信等傳統(tǒng)領域，只有一家IT企業(yè)微軟。今天全球市值最高的TOP10企業(yè)，清一色都是互聯(lián)網企業(yè)，只有一家來自傳統(tǒng)行業(yè)的沃爾瑪。這些市值TOP級的企業(yè)也是全球計算力消耗最大的，他們的市值排名狀況和服務器采購基本一致。

不僅企業(yè)領域如此，國家地區(qū)的發(fā)展水平也與計算力水平高度相關。在本屆大會上，IDC與浪潮聯(lián)合發(fā)布了《2019-2020中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》，報告公布了最新的人工智能計算力城市排名，北京超越杭州躍居第一，廣州進入第一梯隊，杭州、深圳、上海分列2-4名，蘇州、重慶、南京、西安首次躋身前十。排名的變化顯示，四大超一線城市在人工智能技術、應用、人才等領域的“吸附”效應開始凸顯，同時圍繞京津冀、長三角、大灣區(qū)三大經濟圈形成的人工智能三大產業(yè)集群已初具雛形。

計算力是AI發(fā)展的根本動力

人工智能有60多年的發(fā)展歷史，幾經起落，當前的復興就是GPU等創(chuàng)新計算技術與深度學習相結合而直接觸發(fā)的。在實際的應用當中，相比云計算和大數據等應用，人工智能對于計算力的需求幾乎是無止境的。事務處理、WEB接入等傳統(tǒng)計算，因為應用規(guī)模和場景有限，對于計算力的需求也有限。但是AI對于計算力的需求是無限的，是指數級的增長，而不是線性增長。從2012年到現在，每3.5個月用于AI計算的計算量會翻一倍，增長了30萬倍，遠遠超過了芯片性能提升的摩爾定律。在半導體技術在逐步接近極限的情況下，計算力的提升更多是依靠體系結構的突破來實現的，所以這幾年計算機發(fā)展迎來了體系結構創(chuàng)新的黃金期，GPU、FPGA以及ASIC等異構技術是AI計算力增長的主要技術支撐。

AI準確度也是算出來的

人工智能一個最大的挑戰(zhàn)是識別度不高，準確度不高，提高準確度就要提高模型的規(guī)模和精細度，提高線下訓練的頻次，這需要更強的計算力支持。所以說，準確度也是算出來的?，F在很多資金充裕的公司，比如大型互聯(lián)網公司或者明星AI創(chuàng)業(yè)公司，有能力部署規(guī)模比較大的AI計算平臺，算法的模型已經大到千億參數、萬億的訓練數據集規(guī)模，這些公司的算法和技術就處于領先位置。

在投資方面看，用戶在人工智能領域的資金有50%以上都用來采購GPU服務器等基礎架構產品，根據IDC的數據，中國人工智能基礎架構市場在中國未來五年的復合增長率超過33%，是一般IT基礎設施市場增速的三倍多。阿里、百度等互聯(lián)網企業(yè)在開發(fā)AI芯片，也出現了一批像寒武紀等開發(fā)專用AI芯片的公司。隨著計算需求的增長，會有越來越多的新架構、芯片和其他技術出現。

趨勢：從AI產業(yè)化到產業(yè)AI化

數據爆發(fā)的增長、算法創(chuàng)新加速和計算能力的快速提升，讓人工智能在全球范圍內迅速從一個科學學科變成了規(guī)模產業(yè)。前幾年AI發(fā)展的主體基本上是阿里巴巴、百度等大互聯(lián)網企業(yè)，以及曠視、第四范式等AI創(chuàng)業(yè)公司?；ヂ?lián)網企業(yè)都是自作自用，用AI來升級原來的業(yè)務或者推出新的運營業(yè)務，像天貓購物的智能推薦、百度的搜圖。AI創(chuàng)業(yè)公司開發(fā)算法、做訓練后，更多的還是去融資，能夠投入更多的錢。在這種模式下，AI成為一個規(guī)模產業(yè)，但是很難支撐起下一步的增長。

現在，傳統(tǒng)行業(yè)用戶在AI產業(yè)的增長中扮演著越來越重要的角色。變化不很快，但是正在發(fā)生。根據IDC的數據，從2018年起，金融和傳統(tǒng)企業(yè)和政府用戶，在人工智能基礎架構領域的采購量超過了互聯(lián)網?，F在很多大型企業(yè)的熱線服務，已經用人工智能替代人工，很多企業(yè)都認識到了人工智能會帶來的巨大潛力，今天不用人工智能，未來發(fā)展上會遇到困難和瓶頸，甚至發(fā)展不下去。

產業(yè)AI化需要解決生態(tài)問題

要發(fā)展人工智能，讓人工智能進入各個傳統(tǒng)產業(yè)，不能僅僅靠技術本身，生態(tài)的作用會越來越重要。國內的人工智能的應用大多是單點、單技術的應用，例如人臉識別、考勤打卡、交通監(jiān)控管理等，在美國，AI與其他技術整合為解決方案，比如金融業(yè)的風險管理、證券行業(yè)的高頻交易等等，實現流程的自動化，改變行業(yè)的傳統(tǒng)業(yè)務模式，應用的差距十分明顯。

中國要推進產業(yè)AI化，需要普及AI應用，更需要深化AI應用，推動AI從單點應用走向深度整合方案。王恩東表示，要從根本上解決應用的問題，就要建立開放融合的人工智能生態(tài)，從底層硬件到上層應用軟件，產業(yè)的上中下游要緊密配合，面向多樣化個性化的用戶需求，向終端用戶提供整體解決方案，才能讓人工智能用起來，用好。

最后王恩東表示，無論是AI產業(yè)化還是產業(yè)AI化，AI產業(yè)未來發(fā)展空間巨大，今天看AI仍然是黑科技，因為AI的應用才剛剛起步。

在大會現場，眾多廠商展示了在人工智能不同領域的成果，Uber披露了最近在橡樹嶺國家實驗室summit超算上實現了目前規(guī)模最大的Horovod訓練集群，VMware展示了與中國科技大學國家類腦工程實驗利用GPU虛擬化技術支撐智慧教育的整體解決方案，平安科技展示了當下最熱門的聯(lián)邦機器學習產品及應用，四維圖新展示了自主研發(fā)的L4級別無人駕駛汽車。

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