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新基建的核心是數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)
  • 作者:國(guó)家高效能服務(wù)器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任劉軍
  • 點(diǎn)擊數(shù):2309     發(fā)布時(shí)間:2020-05-16 13:00:00
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近期,我國(guó)提出要加快5G網(wǎng)絡(luò)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(chǔ)設(shè)施建設(shè),“新基建”概念成為社會(huì)各界普遍關(guān)注和探討的熱點(diǎn)議題。
關(guān)鍵詞:

  近期,我國(guó)提出要加快5G網(wǎng)絡(luò)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(chǔ)設(shè)施建設(shè),“新基建”概念成為社會(huì)各界普遍關(guān)注和探討的熱點(diǎn)議題。關(guān)于新基建的看法很多,但一個(gè)被廣泛認(rèn)同的共識(shí)是“新基建”不僅是促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的一種手段,更是我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要支撐。簡(jiǎn)單來說,“新基建”的使命不僅要“保增長(zhǎng)”,更要推動(dòng)“調(diào)結(jié)構(gòu)”。

  那么,人工智能新型基礎(chǔ)設(shè)施包含哪些要素?如何構(gòu)建AI計(jì)算新型基礎(chǔ)設(shè)施?人工智能又將從哪些方面推動(dòng)我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型和升級(jí)?“新基建”與傳統(tǒng)基建的區(qū)別很大,其中一個(gè)核心的差異點(diǎn)就是推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),以支撐傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化方向發(fā)展。這實(shí)際上是一個(gè)物理世界向信息世界、信息世界向智能世界不斷擴(kuò)展的過程。

  AI計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施包含了“硬和軟”兩大部分,一方面計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)硬件基礎(chǔ)設(shè)施,共同形成了支撐新一代人工智能廣泛應(yīng)用的硬件基礎(chǔ)設(shè)施體系;另一方面,多樣化的機(jī)器學(xué)習(xí)框架、算法以及相關(guān)的工具軟件、PaaS平臺(tái)、服務(wù)等,共同構(gòu)成了支撐人工智能應(yīng)用開發(fā)與持續(xù)創(chuàng)新的軟性基礎(chǔ)設(shè)施體系。

  AI計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施將成為整個(gè)新一輪AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重中之重。目前,高速增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)與更加復(fù)雜的模型,正在為計(jì)算帶來更大的挑戰(zhàn)。如果計(jì)算力不能快速增長(zhǎng),那我們將不得不面臨一個(gè)糟糕的局面:當(dāng)規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)用于人工智能的訓(xùn)練學(xué)習(xí)時(shí),數(shù)據(jù)量將超出內(nèi)存和處理器的承載上限,整個(gè)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程將變得無比漫長(zhǎng),甚至完全無法實(shí)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(zhǎng)率50%的速度增長(zhǎng)。IDC預(yù)測(cè)2020年全球數(shù)據(jù)總量將達(dá)到44ZB,中國(guó)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(yù)計(jì)將達(dá)到175ZB。同時(shí),人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也在快速地發(fā)展,更深更大的算法模型、更復(fù)雜的架構(gòu)正在成為趨勢(shì)。

  對(duì)于人工智能所面臨的越發(fā)嚴(yán)峻的計(jì)算挑戰(zhàn),我們將在今年實(shí)現(xiàn)人工智能服務(wù)器的全面換代,為客戶提供更強(qiáng)計(jì)算性能與更高互聯(lián)帶寬的豐富產(chǎn)品,支撐用戶進(jìn)行更大數(shù)據(jù)規(guī)模、更復(fù)雜模型的AI訓(xùn)練及部署。同時(shí)也會(huì)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(yīng)用開發(fā)的軟件環(huán)境。

  AI計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的價(jià)值在于促進(jìn)生產(chǎn)效率的變革性進(jìn)步,它是人工智能技術(shù)的核心價(jià)值之一。因此,人工智能應(yīng)以產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用為目標(biāo),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(jí)帶來各行業(yè)的質(zhì)量變革、效率變革和動(dòng)力變革,AI計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施將是推動(dòng)這種轉(zhuǎn)變的核心支撐力量。

  目前,人工智能應(yīng)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(zhǎng)。據(jù)IDC和浪潮聯(lián)合研究發(fā)布的《2019-2020中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》顯示,互聯(lián)網(wǎng)仍然保持第一并且占據(jù)中國(guó)62.4%的人工智能算力投資市場(chǎng)份額,典型應(yīng)用場(chǎng)景包括電商的精準(zhǔn)營(yíng)銷、圖像識(shí)別和智能客服,視頻的內(nèi)容審查、人臉識(shí)別和智能寫作等。政府應(yīng)用緊隨其后,典型應(yīng)用場(chǎng)景主要集中在平安城市、智慧城市、智慧交通等城市運(yùn)營(yíng)和管理平臺(tái)。金融行業(yè)典型應(yīng)用場(chǎng)景主要包括金融行業(yè)的身份驗(yàn)證、支付過程中的人臉識(shí)別、欺詐分析與調(diào)查等。制造業(yè)的質(zhì)量管理(QC自動(dòng)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(yīng)用場(chǎng)景包括相對(duì)成熟的智能客服和精準(zhǔn)營(yíng)銷等。

  在過去幾年行業(yè)的具體實(shí)踐中,我們有一個(gè)非常深刻的體會(huì),那就是AI產(chǎn)業(yè)化會(huì)帶來一個(gè)千億規(guī)模的市場(chǎng)機(jī)會(huì),而更大的產(chǎn)業(yè)AI化市場(chǎng),則會(huì)產(chǎn)生一個(gè)高達(dá)萬億規(guī)模的大市場(chǎng)。但要推動(dòng)人工智能的快速落地,又會(huì)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(dòng)產(chǎn)業(yè)AI化的升級(jí)?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(shí)現(xiàn)整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)的融合智變和智慧合力。

元腦生態(tài)的獨(dú)特性在于它并不獨(dú)屬于某個(gè)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(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)在每個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的信息化、數(shù)字化、智能化過程中,具備實(shí)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(jì)劃中,浪潮將共享三大核心平臺(tái),包括高效創(chuàng)新的AI計(jì)算平臺(tái)、敏捷協(xié)作的AI資源平臺(tái)和即時(shí)交付AI算法工具平臺(tái)。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(jìn)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(shí)期,一方面因?yàn)槠渲刑N(yùn)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(chǔ)設(shè)施投入不足、人才缺口限制發(fā)展?jié)摿σ约盎A(chǔ)研究薄弱三大挑戰(zhàn)。

  第一是AI計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施投入不足,新基建將推動(dòng)這一問題的解決

目前,在人工智能計(jì)算基礎(chǔ)建設(shè)方面,中國(guó)還有待加強(qiáng)。美國(guó)和日本已經(jīng)在建設(shè)政府人工智能計(jì)算平臺(tái),如美國(guó)的Summit和日本的ABCI,而我國(guó)除了BAT在建大型的人工智能計(jì)算系統(tǒng)之外,大多還是以傳統(tǒng)科學(xué)計(jì)算為主。傳統(tǒng)的科學(xué)計(jì)算平臺(tái)不適合人工智能應(yīng)用的需求,單純依靠部分企業(yè)建設(shè)的算力平臺(tái)適用面有限,只有把計(jì)算平臺(tái)作為轉(zhuǎn)型升級(jí)的基礎(chǔ)設(shè)施投資來看,才能滿足我國(guó)產(chǎn)業(yè)AI化的重大機(jī)遇發(fā)展。而浪潮正在積極協(xié)同各級(jí)政府和產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu),推進(jìn)政府人工智能計(jì)算基礎(chǔ)平臺(tái)的建設(shè)。

  第二是人才缺口限制發(fā)展?jié)摿?/span>

相關(guān)報(bào)告顯示,中國(guó)人工智能人才缺口已超過500萬人。雖然近年來中國(guó)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(xué)科建設(shè)和人才培養(yǎng)方面仍與發(fā)達(dá)國(guó)家有較大差距,主要體現(xiàn)在高層次領(lǐng)軍人才、創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)和跨學(xué)科創(chuàng)新平臺(tái)不足,基礎(chǔ)理論、原創(chuàng)算法等方面突破較少,復(fù)合型人才培養(yǎng)導(dǎo)向性不強(qiáng)等。針對(duì)這一問題,政府將人工智能納入“國(guó)家關(guān)鍵領(lǐng)域急需高層次人才培養(yǎng)專項(xiàng)招生計(jì)劃”支持范圍,鼓勵(lì)和支持大學(xué)開展人工智能學(xué)科建設(shè),目前已有35所大學(xué)將開設(shè)人工智能專業(yè),培養(yǎng)對(duì)自動(dòng)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(xué)生超算競(jìng)賽,與全球的上百所大學(xué)共同探索人工智能與超算復(fù)合型人才的培養(yǎng)。

  第三是除了應(yīng)用領(lǐng)域,還要關(guān)心基礎(chǔ)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(diǎn)傾斜和扶持,更需要社會(huì)資本的廣泛參與。

借助AI計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)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(dǎo)向和扶持以及規(guī)模龐大應(yīng)用市場(chǎng),我們希望并堅(jiān)信能夠看到中國(guó)人工智能發(fā)展實(shí)現(xiàn)一種持續(xù)的良性循環(huán),這將推動(dòng)我國(guó)成為人工智能的強(qiáng)國(guó)。

來源:《光明日?qǐng)?bào)》

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