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    王恩東院士:產業(yè)智能化升級,要基建先行與政府引導“雙管齊下”

    2021-10-14 12:07 3405

    北京2021年10月14日 /美通社/ -- 2021中國人工智能大會12日在成都開幕,中國工程院院士、浪潮首席科學家王恩東在本屆大會的尖峰論壇上,與多位院士一起探討并分享了對人工智能交叉融合、傳統(tǒng)行業(yè)智能升級等熱點問題的看法。

    交叉融合是人工智能與生俱來的重要特征

    王恩東院士認為,交叉融合是人工智能與生俱來的一個特點,包括學科、技術、產業(yè)三個層面的融合。從人工智能自身看,人工智能三要素,算力、算法、數(shù)據(jù),本身在學科層面上與基礎學科密切相關。在基礎算力提供層面,更是需要學科層面、技術層面的交叉融合來解決計算需求暴增的挑戰(zhàn)。

    人工智能與多學科的交叉融合已經(jīng)成為當前科學研究的一個重要趨勢。比如說,天文科學家們正在利用人工智能更好的開展宇宙天體、宇宙起源等方面的研究,地球系統(tǒng)科學家們將人工智能用于災難預測、氣象預報、油藏勘探等領域。從某種程度而言,人工智能或許將成為未來不可或缺的科研手段。同時,材料科學領域的創(chuàng)新突破和生命科學領域的最新研究,也為人工智能技術帶來革命性的創(chuàng)新。比如說,在類腦計算領域,碳基生物大腦同硅基系統(tǒng)結合已不再僅僅停留在科幻小說、科幻電影中,已逐步在形成科學與技術的突破。類腦計算最新的成果是,科學家們利用腦機接口技術,成功實現(xiàn)了獼猴打乒乓球電子游戲。而在中國, 2020年人工智能學會評選出的自然科學類5個一等獎中,有2個都是關于類腦計算和腦機接口層面。

    在王恩東院士看來,人工智能與傳統(tǒng)產業(yè)的交叉融合的深度,既是人工智能可持續(xù)發(fā)展的根基所在,也是人工智能走向成熟的重要標志,其實質就是國家提出的“智能+”戰(zhàn)略。“智慧計算時代的序幕已經(jīng)拉開,人工智能已經(jīng)開始滲透到經(jīng)濟社會的方方面面,在深刻地影響著人們的工作和生活。”

    在第一產業(yè),智慧農業(yè)正在改變延續(xù)了上千年的農業(yè)生產方式。2020年中國農業(yè)無人機的銷量超過了1.5萬架,一架無人機一天農藥噴灑面積達到300畝,是人工的20倍。浪潮信息與北大荒集團合作建設了全球最大面積的無人農場,智能農機覆蓋了農業(yè)生產的耕、種、管、收全流程。

    在第二產業(yè),智能制造作為數(shù)字經(jīng)濟的皇冠,已經(jīng)成為我國制造業(yè)實現(xiàn)產業(yè)整體升級的重要引擎。在蘇州,浪潮信息建設了一座PCBA智慧工廠,整個生產制造過程彈性、透明、可追溯,智能技術貫穿了設計、生產、配送和檢測的全流程,生產效率提升了60%以上。

    在第三產業(yè),智慧計算已經(jīng)深刻改變了服務的交付模式,不斷創(chuàng)造新的用戶體驗。浪潮信息和工商銀行合作,形成了智慧金融解決方案,幫助更多人實現(xiàn)了創(chuàng)業(yè)的夢想;在上海奉賢區(qū)智行生態(tài)谷,基于浪潮信息智算平臺建設了一條無人駕駛實驗公路;在北京天壇醫(yī)院,浪潮信息建設的智慧醫(yī)療平臺,幫助醫(yī)生實現(xiàn)了更快速、更準確的病情分析。

    此外,在生態(tài)保護領域,智慧計算也大展身手。浪潮信息協(xié)助西雙版納國家自然保護區(qū)建設了亞洲象活動軌跡采集系統(tǒng),在雨林內實時收集亞洲象的行為數(shù)據(jù)和活動軌跡,基于人工智能技術實現(xiàn)毫秒級精準辨識,準確度達99%,即使在光線不足的夜晚,也可以根據(jù)一條尾巴或一個背影識別出亞洲象。通過對野生大象的長期追蹤和觀測,對合理的開展亞洲象國家公園區(qū)域規(guī)劃、棲息地改造、食源地優(yōu)化等保護舉措提供科學依據(jù)。

    傳統(tǒng)產業(yè)智能化升級,要做到基建先行與政府引導“雙管齊下”

    圍繞傳統(tǒng)產業(yè)智能化升級的問題,王恩東院士建議,首先政府層面需要加大人工智能新型基礎設施建設,如以智能計算中心為代表算力基礎設施,以巨量模型為代表的算法基礎設施等等,把技術應用鏈條設計好;然后由政府引導,從戰(zhàn)略意識、技術理解、案例分享等多個方面幫助傳統(tǒng)產業(yè)建立系統(tǒng)化的認識和能力。

    隨著數(shù)字經(jīng)濟占比地不斷提升,算力已成為核心生產力。尤其當前大模型、多模態(tài)等人工智能技術發(fā)展,需要遠超以往的強大算力集群來滿足,如全球最大規(guī)模人工智能巨量模型源1.0,其參數(shù)量高達2457億,訓練的數(shù)據(jù)集規(guī)模達5000GB,其完成單次模型訓練消耗的計算量約為4095PD(PetaFlop/s-day)。因此,傳統(tǒng)產業(yè)智能化升級的一個關鍵,就是要大力發(fā)展集約高效、綠色節(jié)能、超強算力、多元適配、可持續(xù)的智能計算中心,以算力驅動AI對數(shù)據(jù)進行深度加工,支持各種智能服務與應用,讓算力成本更優(yōu)、智慧化效用更大,更好地支撐智能產業(yè)發(fā)展。但從整體來看,目前我國人工智能算力的基礎設施還遠落后于應用的需求。

    王恩東院士認為,智能計算中心的建設必須要以長遠的眼光做好頂層設計,在建設過程中要充分考慮公益性、開放性和兼容性,真正把從技術到應用的完整鏈條設計好。

    從政府投資的角度來看,建設智能計算中心一方面是希望以低成本、高性能的AI算力,來支撐城市發(fā)展中的各項智能服務;另一方面則是需要以基礎設施帶動人工智能產業(yè)集群的匯聚、吸引數(shù)字化人才、推動企業(yè)創(chuàng)新。二者有機結合,才可推動人工智能產業(yè)和區(qū)域經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。因此,智能計算中心并不是簡單的做好基建即可,還應重視相關配套方案、生態(tài)資源、人才培養(yǎng)機制及長期運營能力的建設。

    王恩東院士認為,在加快智能計算中心建設之外,政府也應加強政策引導,通過樹典型、強培訓等手段,加快促進人工智能技術在第一產業(yè)和第三產業(yè)的普及,從而全面實現(xiàn)智慧型國家建設。“相比第二產業(yè),第一產業(yè)和第三產業(yè)的使用者,對人工智能的認知要更低,技術能力更弱。政府要更加重視引導,通過樹立一些典型案例,激發(fā)他們對應用人工智能技術的主動性、積極性。

    消息來源:浪潮
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