“趨勢：從AI產(chǎn)業(yè)化到產(chǎn)業(yè)AI化”，這句話制造業(yè)要好好琢磨琢磨！

      本屆大會以“計算，預(yù)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(shù)機構(gòu)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(shù)十位AI知名公司與研究機構(gòu)技術(shù)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(shù)領(lǐng)域，以及自動駕駛、兩化交易、智能診療等前沿AI領(lǐng)域，展現(xiàn)了當前AI領(lǐng)域最新的技術(shù)和應(yīng)用進展。

智慧時代

計算力就是生產(chǎn)力

      人類正在經(jīng)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(chǎn)力。此前，IT技術(shù)已經(jīng)引發(fā)了多次生產(chǎn)力變革，但是前幾次的變革主要改變的是生產(chǎn)工具和勞動對象，而智慧時代，生產(chǎn)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(jīng)深刻改變了全球生產(chǎn)力，計算力指數(shù)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(lǐng)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(wǎng)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(wù)器采購基本一致。

      不僅企業(yè)領(lǐng)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(guān)。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(shù)、應(yīng)用、人才等領(lǐng)域的“吸附”效應(yīng)開始凸顯，同時圍繞京津冀、長三角、大灣區(qū)三大經(jīng)濟圈形成的人工智能三大產(chǎn)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(jīng)起落，當前的復(fù)興就是GPU等創(chuàng)新計算技術(shù)與深度學習相結(jié)合而直接觸發(fā)的。在實際的應(yīng)用當中，相比云計算和大數(shù)據(jù)等應(yīng)用，人工智能對于計算力的需求幾乎是無止境的。事務(wù)處理、WEB接入等傳統(tǒng)計算，因為應(yīng)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(shù)級的增長，而不是線性增長。從2012年到現(xiàn)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(dǎo)體技術(shù)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(jié)構(gòu)的突破來實現(xiàn)的，所以這幾年計算機發(fā)展迎來了體系結(jié)構(gòu)創(chuàng)新的黃金期，GPU、FPGA以及ASIC等異構(gòu)技術(shù)是AI計算力增長的主要技術(shù)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(xiàn)在很多資金充裕的公司，比如大型互聯(lián)網(wǎng)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(jīng)達到千億參數(shù)、萬億的訓練數(shù)據(jù)集規(guī)模，這些公司的算法和技術(shù)就處于領(lǐng)先位置。

      在投資方面看，用戶在人工智能領(lǐng)域的資金有50%以上都用來采購GPU服務(wù)器等基礎(chǔ)架構(gòu)產(chǎn)品，根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，中國人工智能基礎(chǔ)架構(gòu)市場在中國未來五年的復(fù)合增長率超過33%，是一般IT基礎(chǔ)設(shè)施市場增速的三倍多。阿里、百度等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在開發(fā)AI芯片，也出現(xiàn)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(gòu)、芯片和其他技術(shù)出現(xiàn)。

趨勢：從AI產(chǎn)業(yè)化到產(chǎn)業(yè)AI化

      數(shù)據(jù)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(nèi)迅速從一個科學學科變成了規(guī)模產(chǎn)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(wǎng)企業(yè)，以及曠視、第四范式等AI創(chuàng)業(yè)公司?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)都是自作自用，用AI來升級原來的業(yè)務(wù)或者推出新的運營業(yè)務(wù)，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(chǎn)業(yè)，但是很難支撐起下一步的增長。

       現(xiàn)在，傳統(tǒng)行業(yè)用戶在AI產(chǎn)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(jù)IDC的數(shù)據(jù)，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(chǔ)架構(gòu)領(lǐng)域的采購量超過了互聯(lián)網(wǎng)?，F(xiàn)在很多大型企業(yè)的熱線服務(wù)，已經(jīng)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(chǎn)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(chǎn)業(yè)，不能僅僅靠技術(shù)本身，生態(tài)的作用會越來越重要。國內(nèi)的人工智能的應(yīng)用大多是單點、單技術(shù)的應(yīng)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(shù)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(xiàn)流程的自動化，改變行業(yè)的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式，應(yīng)用的差距十分明顯。

      中國要推進產(chǎn)業(yè)AI化，需要普及AI應(yīng)用，更需要深化AI應(yīng)用，推動AI從單點應(yīng)用走向深度整合方案。王恩東表示，要從根本上解決應(yīng)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(yīng)用軟件，產(chǎn)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(chǎn)業(yè)化還是產(chǎn)業(yè)AI化，AI產(chǎn)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(yīng)用才剛剛起步。

      在大會現(xiàn)場，眾多廠商展示了在人工智能不同領(lǐng)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(xiàn)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(shù)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(chǎn)品及應(yīng)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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