近期，我國提出要加快5G網(wǎng)絡基站、人工智能、大數(shù)據(jù)中心、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型基礎設施建設，“新基建”概念成為社會各界普遍關(guān)注和探討的熱點議題。關(guān)于新基建的看法很多，但一個被廣泛認同的共識是“新基建”不僅是促進我國經(jīng)濟復蘇的一種手段，更是我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要支撐。簡單來說，“新基建”的使命不僅要“保增長”，更要推動“調(diào)結(jié)構(gòu)”。
那么，人工智能新型基礎設施包含哪些要素？如何構(gòu)建AI計算新型基礎設施？人工智能又將從哪些方面推動我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型和升級？“新基建”與傳統(tǒng)基建的區(qū)別很大，其中一個核心的差異點就是推動數(shù)字經(jīng)濟基礎設施建設，以支撐傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向網(wǎng)絡化、數(shù)字化、智能化方向發(fā)展。這實際上是一個物理世界向信息世界、信息世界向智能世界不斷擴展的過程。
AI計算基礎設施包含了“硬和軟”兩大部分，一方面計算、存儲、網(wǎng)絡硬件基礎設施，共同形成了支撐新一代人工智能廣泛應用的硬件基礎設施體系；另一方面，多樣化的機器學習框架、算法以及相關(guān)的工具軟件、PaaS平臺、服務等，共同構(gòu)成了支撐人工智能應用開發(fā)與持續(xù)創(chuàng)新的軟性基礎設施體系。
AI計算基礎設施將成為整個新一輪AI基礎設施建設的重中之重。目前，高速增長的海量數(shù)據(jù)與更加復雜的模型，正在為計算帶來更大的挑戰(zhàn)。如果計算力不能快速增長，那我們將不得不面臨一個糟糕的局面：當規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)用于人工智能的訓練學習時，數(shù)據(jù)量將超出內(nèi)存和處理器的承載上限，整個深度學習訓練過程將變得無比漫長，甚至完全無法實現(xiàn)最基本的人工智能。
數(shù)據(jù)顯示，目前全球數(shù)據(jù)量正以平均年增長率50%的速度增長。IDC預測2020年全球數(shù)據(jù)總量將達到44ZB，中國的數(shù)據(jù)總量超過8ZB，占全球數(shù)據(jù)總量的18%，而到2025年全球數(shù)據(jù)總量預計將達到175ZB。同時，人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡也在快速地發(fā)展，更深更大的算法模型、更復雜的架構(gòu)正在成為趨勢。
對于人工智能所面臨的越發(fā)嚴峻的計算挑戰(zhàn)，我們將在今年實現(xiàn)人工智能服務器的全面換代，為客戶提供更強計算性能與更高互聯(lián)帶寬的豐富產(chǎn)品，支撐用戶進行更大數(shù)據(jù)規(guī)模、更復雜模型的AI訓練及部署。同時也會與合作伙伴展開更加廣泛的合作，共同打造敏捷、易用和豐富的人工智能算法、模型、應用開發(fā)的軟件環(huán)境。
AI計算基礎設施的價值在于促進生產(chǎn)效率的變革性進步，它是人工智能技術(shù)的核心價值之一。因此，人工智能應以產(chǎn)業(yè)化應用為目標，通過與制造、金融、交通、醫(yī)療等行業(yè)的深度融合，以智能化升級帶來各行業(yè)的質(zhì)量變革、效率變革和動力變革，AI計算基礎設施將是推動這種轉(zhuǎn)變的核心支撐力量。
目前，人工智能應用的范圍在行業(yè)中已經(jīng)很廣泛，并且每年都保持高速增長。據(jù)IDC和浪潮聯(lián)合研究發(fā)布的《2019-2020中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》顯示，互聯(lián)網(wǎng)仍然保持第一并且占據(jù)中國62.4%的人工智能算力投資市場份額，典型應用場景包括電商的精準營銷、圖像識別和智能客服，視頻的內(nèi)容審查、人臉識別和智能寫作等。政府應用緊隨其后，典型應用場景主要集中在平安城市、智慧城市、智慧交通等城市運營和管理平臺。金融行業(yè)典型應用場景主要包括金融行業(yè)的身份驗證、支付過程中的人臉識別、欺詐分析與調(diào)查等。制造業(yè)的質(zhì)量管理（QC自動化）、智能工廠等發(fā)展迅猛。電信行業(yè)首次入圍前五，典型應用場景包括相對成熟的智能客服和精準營銷等。
在過去幾年行業(yè)的具體實踐中，我們有一個非常深刻的體會，那就是AI產(chǎn)業(yè)化會帶來一個千億規(guī)模的市場機會，而更大的產(chǎn)業(yè)AI化市場，則會產(chǎn)生一個高達萬億規(guī)模的大市場。但要推動人工智能的快速落地，又會遭遇需求多元化且相互矛盾的壓力，產(chǎn)業(yè)AI化的發(fā)展受到的是技術(shù)上和商業(yè)上雙重的挑戰(zhàn)。
那么，如何在雙重挑戰(zhàn)之中驅(qū)動產(chǎn)業(yè)AI化的升級？為此，浪潮提出了“元腦生態(tài)”，希望通過生態(tài)共建的新模式，來實現(xiàn)整個AI產(chǎn)業(yè)的融合智變和智慧合力。
元腦生態(tài)的獨特性在于它并不獨屬于某個企業(yè)，而是由三大核心要素結(jié)合構(gòu)成。第一是左手伙伴，即具備人工智能開發(fā)核心能力的公司；第二是右手伙伴，長期經(jīng)營在每個行業(yè)領域的信息化、數(shù)字化、智能化過程中，具備實施最終客戶行業(yè)人工智能整體方案交互能力的系統(tǒng)集成商、軟件開發(fā)商；第三，在元腦生態(tài)計劃中，浪潮將共享三大核心平臺，包括高效創(chuàng)新的AI計算平臺、敏捷協(xié)作的AI資源平臺和即時交付AI算法工具平臺。三方共同協(xié)作構(gòu)成開放融合的生態(tài)，高效聚合產(chǎn)業(yè)力量，促進產(chǎn)業(yè)AI化的融合落地。
人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展正處于關(guān)鍵時期，一方面因為其中蘊含的巨大潛在能量而受到各方追捧，另一方面，也面臨著基礎設施投入不足、人才缺口限制發(fā)展?jié)摿σ约盎A研究薄弱三大挑戰(zhàn)。
第一是AI計算的基礎設施投入不足，新基建將推動這一問題的解決
目前，在人工智能計算基礎建設方面，中國還有待加強。美國和日本已經(jīng)在建設政府人工智能計算平臺，如美國的Summit和日本的ABCI，而我國除了BAT在建大型的人工智能計算系統(tǒng)之外，大多還是以傳統(tǒng)科學計算為主。傳統(tǒng)的科學計算平臺不適合人工智能應用的需求，單純依靠部分企業(yè)建設的算力平臺適用面有限，只有把計算平臺作為轉(zhuǎn)型升級的基礎設施投資來看，才能滿足我國產(chǎn)業(yè)AI化的重大機遇發(fā)展。而浪潮正在積極協(xié)同各級政府和產(chǎn)業(yè)機構(gòu)，推進政府人工智能計算基礎平臺的建設。
第二是人才缺口限制發(fā)展?jié)摿?/span>
相關(guān)報告顯示，中國人工智能人才缺口已超過500萬人。雖然近年來中國人工智能人才培養(yǎng)已取得一定成效，但在高校人工智能相關(guān)學科建設和人才培養(yǎng)方面仍與發(fā)達國家有較大差距，主要體現(xiàn)在高層次領軍人才、創(chuàng)新團隊和跨學科創(chuàng)新平臺不足，基礎理論、原創(chuàng)算法等方面突破較少，復合型人才培養(yǎng)導向性不強等。針對這一問題，政府將人工智能納入“國家關(guān)鍵領域急需高層次人才培養(yǎng)專項招生計劃”支持范圍，鼓勵和支持大學開展人工智能學科建設，目前已有35所大學將開設人工智能專業(yè)，培養(yǎng)對自動駕駛等技術(shù)至關(guān)重要的人才。此外，浪潮也通過ASC世界大學生超算競賽，與全球的上百所大學共同探索人工智能與超算復合型人才的培養(yǎng)。
第三是除了應用領域，還要關(guān)心基礎技術(shù)、底層研發(fā)，這是影響未來的
這一問題一方面與人才培養(yǎng)息息相關(guān)，另一方面也需要政府在資源配置上重點傾斜和扶持，更需要社會資本的廣泛參與。
借助AI計算基礎設施的核心支撐，通過人工智能人才帶來的創(chuàng)新力量、清晰明確的政策導向和扶持以及規(guī)模龐大應用市場，我們希望并堅信能夠看到中國人工智能發(fā)展實現(xiàn)一種持續(xù)的良性循環(huán)，這將推動我國成為人工智能的強國。
來源：《光明日報》
