突破人工智能发展瓶颈 让人工智能普及

随着人工智能的深入应用和计算能力的分散，中小企业或科研单位难以开展复杂模型和海量数据研究的问题日益突出。建设大型人工智能计算中心正成为推动人工智能产业进一步发展的关键因素。

顶层设计引导着地应用。

正如百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏所说，在过去的几百年里，资源消耗型工业的发展被认为是社会进步的基石保障。在未来的几百年里，科学技术的进步足以支持人类回归低碳社会。在这个过程中，人工智能正在帮助人类改变，这将成为影响未来40年人类发展的变革力量。

中国非常重视人工智能的发展。《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代工人智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》等国家政策相继出台，推动中国初步形成相对完善的人工智能产业链。

在《我国新一代发展规划实施进展与未来展望》中，科技部战略规划司司长许，在国家总体战略部署下，20多个省、自治区、直辖市出台了人工智能相关规划和相应的实施方案，并出台了一些相应的发展政策。为了促进人工智能的发展，科技部支持北京、上海等15个地方建立了国家新一代人工智能创新发展试验区，在积累经验的同时，创造了一批人工智能发展的样本。

如果越来越多的人不再仰望一项技术的炫酷，那就意味着它已经逐渐深入到各个行业中。

随着人工智能在尖端科技领域的最高优先级上升为国家战略，越来越多的大学、科研机构和企业加快进入市场人工智能技术已进入行业规模应用推广的关键时期。

如何稳步加快这个过程，全面重塑行业风貌？胡厚昆，华为轮值董事长，提出三点建议。第一，大力发展以人工智能计算中心为代表的新型城市基础设施，使人工智能计算能力像水、电一样，成为新型城市公共资源，使智能触手可及。第二，技术要扎根，根深才能叶茂。第三，大胆运用技术手段，改变人工智能应用开发模式，突破人工智能普惠瓶颈。

计算能力普惠是破三关的首要任务。

人工智能技术的发展和扎根有三大难题亟待解决，算力、算法昂贵，数据孤岛现象依然存在，行业尚未形成增量效应。

如果算力、算法和数据是人工智能三驾马车，那么算力是基本核心。

计算是人类认知世界的一种模式。从大型计算机到个人计算机，从智能手机到可穿戴设备，计算能力越来越深入。

自2012年以来，以深度学习为代表的新一代人工智能技术得到了迅速的突破和应用，逐渐成为计算能力资源最重要的需求之一。

随着人工智能算法的日益复杂和模型规模的不断扩大，图片、语音、视频等非结构化数据的爆炸式增长，人工智能与5G、物联网等行业的结合日益深入，使得人工智能的发展对计算能力的需求呈指数级增长，人工智能计算能力的成本也同步上升。

MIT计算机科学家Charlse章中，MIT计算机科学家CharlseLeiserson指出：深度学习正接近现有芯片的计算能力极限；计算能力提高了10倍，相当于三年的算法改进；计算能力提高了硬件、环境和金钱成本。

因此，公众的眼睛看到了人工智能繁荣的景象，但现实并不乐观。数据显示，目前人工智能行业整体渗透率仅为4%，人工智能创业企业生存率不足10%。

造成这种情况的根本原因是稀缺昂贵的计算能力提高了人工智能研究和应用的门槛，甚至制约了人工智能的发展速度。

这直接导致大量高校、科研院所、中小创业企业等组织普遍面临一个难题:他们研究的课题和项目在技术深度和预期目标上不亚于大型龙头企业，但缺乏难以持续获得计算能力的研发条件，直接影响创新效率和成果。因此，计算能力普惠成为普遍而迫切的需要。

赋予人工智能更强的爬坡能力

突破人工智能发展瓶颈，填补人工智能计算能力的差距，普及、集约、开放、融合全栈技术的产业平台至关重要，突出了人工智能计算中心的产业价值。

计算能力建设与社会发展需求紧密结合，超级计算中心、云计算数据中心、人工智能计算中心等不同形式的计算能力基础设施应运而生。

中国科技信息研究所发布的《人工智能计算中心发展白皮书》定义人工智能计算中心:基于人工智能芯片构建的人工智能计算机集群，涵盖基础设施技术设施、硬件技术设施和软件技术设施的大型系统工程，是新技术设施建设的重要组成部分。

这本白皮书描述了复杂现金模型和处理海量数据能力的人工智能计算中心的价值:可以搭建公共计算服务平台、应用创新孵化平台、计算聚合开发平台、科研创新和人才培养平台，形成一个人工智能计算中心+四个平台的人工智能产业布局，赋予区域产业集群权力。

AI计算中心是建设新一代人工智能创新发展试验区的重要基础设施。

武汉已经获得国家新一代人工智能创新发展试验区批准，拥有500多家人工智能企业，相关行业规模超过200亿元。

武汉智能计算中心的计算能力基础是由成千上万级AI处理器组成的Atlas900AI集群，一期建设规模为100PFLOPSAI计算能力(FLOPS即每秒浮点计算次数或每秒峰值速度)，形成每秒10亿次浮点计算能力，相当于5万台计算机的计算能力。

在武汉企业库柏特的智能机器人补药系统中，需要对机械臂每次抓取药盒后进行拍摄，在武汉人工智能计算中心的支持下，通过视觉处理算法的创新，将过去200毫秒的拍摄时间缩短到50毫秒，大大提高了效率。智能化计算中心提高了我们的分拣能力，提取药物的等待时间从每人50秒减少到3秒。

从我国许多政府领导人工智能计算中心布局的趋势来看，建设人工智能计算中心是推进中国人工智能产业发展的重要一步和最佳途径。

然而，人工智能计算中心建设过程中的新挑战不容忽视。例如，人工智能专用芯片和人工智能框架的发展协同问题、大规模建设带来的高能耗问题和能源企业的应用问题等。

正如现代城市不可能没有电力，智能社会也不可能没有人工智能的计算能力一样。尽管人工智能计算中心已经属于社会基础资源，但其能力建设必须跟上需求，在建设过程中推广应用落地至关重要。特别是不能重复建设，最终成为一项面子工程。

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