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　編者按：

當(dāng)前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，人工智能成為加速新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)化的重要推動(dòng)力，人工智能產(chǎn)業(yè)已成為我國(guó)新經(jīng)濟(jì)的重要增長(zhǎng)點(diǎn)。那么，人工智能應(yīng)用背后的驅(qū)動(dòng)力是什么？我國(guó)發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)有何優(yōu)勢(shì)？本期請(qǐng)中國(guó)工程院院士王恩東、中國(guó)新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院執(zhí)行院長(zhǎng)龔克等專家詳細(xì)解讀。

近年來(lái)，人工智能發(fā)展速度很快，如果說(shuō)十年前人工智能還是“草色遙看近卻無(wú)”，今天已經(jīng)“百花齊放春滿園”。

數(shù)據(jù)爆發(fā)式的增長(zhǎng)，算法創(chuàng)新的加速，以及計(jì)算能力的快速提升，讓人工智能在全球范圍內(nèi)迅速?gòu)囊粋€(gè)學(xué)術(shù)熱點(diǎn)變成投資熱點(diǎn)、產(chǎn)業(yè)熱點(diǎn)。人工智能產(chǎn)業(yè)正在快速上規(guī)模，市場(chǎng)需求也開(kāi)始井噴。

人工智能能夠從數(shù)據(jù)當(dāng)中獲取信息和知識(shí)，相比以前的計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用來(lái)講，溢出效益更顯著，影響力也更大，所以，對(duì)于制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、對(duì)于目前國(guó)家在推動(dòng)的新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換，人工智能要發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，而計(jì)算力是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)人工智能化的主要?jiǎng)恿Α?

　　人工智能計(jì)算力也是生產(chǎn)力

當(dāng)前，我們正在進(jìn)入智慧時(shí)代。在智慧時(shí)代，計(jì)算力就是生產(chǎn)力。生產(chǎn)力有幾個(gè)要素，勞動(dòng)者、勞動(dòng)工具、勞動(dòng)對(duì)象。在計(jì)算力的發(fā)展過(guò)程中，已經(jīng)引發(fā)了幾次生產(chǎn)力變革，前幾次對(duì)于勞動(dòng)資料、勞動(dòng)工具的改變是主要的。進(jìn)入智慧時(shí)代，生產(chǎn)力的三要素都深受人工智能的影響，產(chǎn)生革命性的變革，但是和前幾次不同的是，人工智能技術(shù)會(huì)對(duì)勞動(dòng)者本身有很大的影響，未來(lái)人工智能和人的混合智能會(huì)成為趨勢(shì)。

在十年前，全球最值錢(qián)的十個(gè)企業(yè)，絕大部分是一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，做能源、金融、通信，今天全球最值錢(qián)的公司基本是做互聯(lián)網(wǎng)人工智能相關(guān)的企業(yè)，像蘋(píng)果、谷歌，國(guó)內(nèi)的像阿里、騰訊等，這些企業(yè)一方面是全球規(guī)模最大的企業(yè)，同時(shí)，在計(jì)算力的消耗方面，他們也是全球最大的。在計(jì)算力方面的投資，是對(duì)企業(yè)的價(jià)值，尤其是未來(lái)發(fā)展?jié)摿υu(píng)估的依據(jù)。

國(guó)內(nèi)城市中，在計(jì)算力投資方面做得好的城市，經(jīng)濟(jì)發(fā)展也排在前幾位，在新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換也比其他城市快。從這個(gè)層面來(lái)講，計(jì)算力的投入，人工智能的投入，對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)發(fā)展的作用，已經(jīng)越來(lái)越明顯了。

　　人工智能對(duì)于計(jì)算力的需求是指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)

近年來(lái)人工智能技術(shù)應(yīng)用發(fā)展很快，2011年谷歌大腦學(xué)會(huì)了認(rèn)識(shí)貓。到今天，圖像圖形識(shí)別，在認(rèn)知計(jì)算等方面發(fā)展都很快，在這個(gè)過(guò)程中計(jì)算力的提升發(fā)揮了重要作用。人工智能的興起，算法和數(shù)據(jù)的發(fā)展提供了支撐，計(jì)算力、計(jì)算技術(shù)的創(chuàng)新起了更關(guān)鍵的作用。

在實(shí)際的應(yīng)用當(dāng)中，相比云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等應(yīng)用，人工智能對(duì)于計(jì)算力的需求幾乎是無(wú)止境的。傳統(tǒng)的計(jì)算，像事務(wù)處理，對(duì)于計(jì)算力需求不是很大，因?yàn)閼?yīng)用規(guī)模和場(chǎng)景有限。

進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的時(shí)候，人工智能對(duì)于計(jì)算力的需求不是線性的增長(zhǎng)，而是指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)，從2012年到現(xiàn)在，每三個(gè)半月，用于人工智能計(jì)算的計(jì)算量會(huì)翻一倍。

從2012年到現(xiàn)在，人工智能計(jì)算的能力增長(zhǎng)了30萬(wàn)倍，同時(shí)期的芯片性能提高了30倍左右，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了摩爾定律。所以，計(jì)算力的提升，對(duì)于體系結(jié)構(gòu)也提出了挑戰(zhàn)，在半導(dǎo)體技術(shù)逐步接近極限的情況下，計(jì)算機(jī)發(fā)展迎來(lái)了體系結(jié)構(gòu)創(chuàng)新的黃金期，計(jì)算力的提升更多是通過(guò)體系結(jié)構(gòu)創(chuàng)新來(lái)滿足的。

人工智能一個(gè)最大的挑戰(zhàn)是識(shí)別度不高，準(zhǔn)確度不高，提高準(zhǔn)確度就要提高模型的規(guī)模和精細(xì)度，提高線下訓(xùn)練的頻次，這需要更強(qiáng)的計(jì)算力提升，準(zhǔn)確度也是算出來(lái)的，比如大型互聯(lián)網(wǎng)公司或者明星人工智能創(chuàng)業(yè)公司，他們有能力部署規(guī)模比較大的人工智能計(jì)算平臺(tái)，算法的模型已經(jīng)達(dá)到千億參數(shù)，萬(wàn)億的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模，這些公司在人工智能的訓(xùn)練方面處于領(lǐng)先位置。他們訓(xùn)練出來(lái)的算法，處于領(lǐng)先位置。

在投資方面，用戶在人工智能領(lǐng)域的資金有50%以上也是投在了這些方面，這幾年英偉達(dá)發(fā)展很快，因?yàn)樗麄冏鯣PU有很強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。

人工智能基礎(chǔ)架構(gòu)產(chǎn)品在中國(guó)未來(lái)五年的復(fù)合增長(zhǎng)率超過(guò)33%，這個(gè)增長(zhǎng)速度是普通的IT基礎(chǔ)設(shè)施投資的三倍還多，現(xiàn)在像阿里等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在開(kāi)發(fā)人工智能芯片，也出現(xiàn)了寒武紀(jì)等開(kāi)發(fā)專用人工智能芯片的公司。隨著計(jì)算需求的增長(zhǎng)，會(huì)有越來(lái)越多的新的架構(gòu)、芯片和其他技術(shù)出現(xiàn)。

產(chǎn)業(yè)人工智能化需要解決生態(tài)問(wèn)題

人工智能正在從人工智能本身的產(chǎn)業(yè)化向各個(gè)產(chǎn)業(yè)的人工智能化發(fā)展，也就是從人工智能產(chǎn)業(yè)化向產(chǎn)業(yè)人工智能化發(fā)展。

前幾年，人工智能發(fā)展的主體基本上是大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，再加上人工智能的創(chuàng)業(yè)公司，像BAT等?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)都是自己使用，用來(lái)升級(jí)原來(lái)的業(yè)務(wù)或者推出新的運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)，像天貓購(gòu)物的智能推薦。

人工智能創(chuàng)業(yè)公司開(kāi)發(fā)算法、做訓(xùn)練后，更多的還是要向投資者證明，需要投入更多的錢(qián)。在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中，還是以投入人工智能本身的產(chǎn)業(yè)發(fā)展為主。這幾年這個(gè)過(guò)程在悄然變化，看起來(lái)不是很快，但是已經(jīng)在發(fā)生了。

這些變化老百姓在生活中也經(jīng)常會(huì)體會(huì)到，比如現(xiàn)在去銀行辦業(yè)務(wù)，面對(duì)的是智能終端設(shè)備而不是人工?，F(xiàn)在電信運(yùn)營(yíng)商、大型企業(yè)的熱線服務(wù)，在接電話處理業(yè)務(wù)的已經(jīng)不再是人工，而是一個(gè)智能系統(tǒng)。這些變化使很多企業(yè)都認(rèn)識(shí)到了人工智能帶來(lái)的巨大潛力。

要發(fā)展人工智能，讓人工智能進(jìn)入各個(gè)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，不能僅僅靠技術(shù)本身，生態(tài)的作用會(huì)越來(lái)越重要。技術(shù)要產(chǎn)業(yè)化，生態(tài)的作用巨大。中國(guó)的人工智能投資已經(jīng)跟美國(guó)相當(dāng)，但在核心技術(shù)的投入和面向應(yīng)用的深度研究還有待加強(qiáng)。

國(guó)內(nèi)很多人工智能的應(yīng)用，都是單點(diǎn)單技術(shù)的應(yīng)用，像人臉識(shí)別、考勤打卡，交通監(jiān)控管理，這些方面應(yīng)用比較多。

應(yīng)用是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸，也是最大的機(jī)會(huì)，要從根本上解決應(yīng)用的問(wèn)題，要建立開(kāi)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(gè)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(lái)，用好它。

整體來(lái)講，無(wú)論是人工智能產(chǎn)業(yè)化，還是產(chǎn)業(yè)人工智能化，未來(lái)的發(fā)展空間巨大，需要社會(huì)各界共同投入。人工智能仍然是黑科技，在很多領(lǐng)域的應(yīng)用都剛剛開(kāi)始，未來(lái)的發(fā)展空間非常大，產(chǎn)業(yè)規(guī)模相當(dāng)可觀。

（作者：王恩東，系中國(guó)工程院院士、浪潮集團(tuán)首席科學(xué)家）