产业AI化的“达克曲线”，走上人工智能计算为驱动的“开悟之坡”
从2016年AlphaGo战胜李世石引起的轰动效应算起，这三年来的AI产业的发展路径，像极了“达克效应”的曲线。
被AlphaGo瞬间点燃AI的激情与梦想，形成了巨大的AI泡沫，在风口论与热钱的双重加持下，AI很快就站上了“愚昧之山”，风光似乎不可一世。但从2018年开始，AI的投资热潮开始减退，AI创业明星公司的估值被腰斩，大量AI公司面临倒闭，似乎AI产业已从当初的“愚昧之山”一步步的滑落到了“绝望之谷”。
其实，AI与产业的结合速度还不够快。一方面，AI涉及到芯片、算法、数据、算力、软件、开发者框架等多个维度的指标，很难量化也不容易形成系统性的合力。另一方面，AI的行业落地，需要从硬件到应用，从整个生态的视角去完善去盘活。
在8月28日的AICC人工智能计算大会现场，中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东提出这样的观点：“智慧时代，计算力就是生产力，是人工智能发展的根本推动力。在计算力的推动下，现在人工智能正在从AI产业化向产业AI化的方向发展，在这个过程中需要建立开放融合的人工智能生态，从硬件到应用，全产业要紧密配合，面向多样化个性化的用户需求提供整体解决方案，让人工智能用起来，用好它。”
产业AI化，依然任重而道远，让AI脱离“绝望之谷”，走向“开悟之坡”，这也是AICC人工智能计算大会，以及智慧计算的使命。
推动技术融合，让人工智能计算“能力化”
王恩东说，“相比于云和大数据，人工智能对计算力的需求几乎是无止境的，是指数级的增长。”计算力需求爆发式增长的背后，其实是人工智能技术与云、大数据、物联网等技术融合，以及推动的各行各业AI化需求的诞生。
换言之，在技术融合的趋势下，人工智能计算本身正出现了一种“能力化”的变革。
中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克表示：新一代人工智能需要新一代超级计算，不仅要在运算的速度上达到新水平，而且要在智能化应用上形成新局面。人工智能计算作为ICT核心一环，将加速5G、云、视频、IoT、AI等创新技术与产业的互相融合，并向更为广阔的行业延伸。
从这个观点也可以发现，人工智能计算已经成为了推动这些创新技术融合的粘合剂，成为它们的一种“能力”，并让产业AI化的进程提速。举个例子，比如5G+AI就催生了超高清视频的产业机会，由于4K和8K片源有限成本高，最终用户看到的很难是“真高清”，而AI技术的应用可以帮助节省图片传输成本，正是5G+AI的技术融合，促成了视频产业的AI化，并直接推动超清视频行业繁荣。
浪潮与IDC联合发布《2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告》也显示：AI与云的融合是必然趋势，AI将会以公有云服务的形式使企业能够轻松在云上获取AI能力从而有效的访问和使用 AI技术。同时，AIaaS发展潜力巨大，也将成为推动云计算市场发展的最主要动力之一，这也可以看作是典型的AI“能力化”特征。
当然人工智能计算成为一种“能力”，作为这种“能力”的提供者，浪潮也有机会和更多的顶级的人工智能公司，完成更深层次的赋能。比如浪潮人工智能计算和百度飞桨已经达成了全新的战略合作。
百度首席技术官王海峰表示：“在人工智能时代，深度学习框架起到承上启下的作用，下接芯片，上承各种应用，是“智能时代的操作系统”。百度打造了中国首个也是目前国内唯一开源开放、功能完备的深度学习平台——百度飞桨。百度飞桨与浪潮的硬件算力之间正在展开深度合作。”
而随着AI与产业结合得越来越紧密，从AI手机到无人驾驶，智慧医疗，智慧金融，城市大脑，人工智能已经开始渗透到我们生活的方方面面。各行各业都在通过计算的“能力”去加快走向人工智能化的速度。而这恰是浪潮连续几年投入智慧计算，所最希望看到的结果。
读懂《2019中国AI计算力发展报告》背后的故事
如前文所述，产业的AI化进程其实缺乏一些明确的衡量指标。在去年的AICC上，IDC联合浪潮研究发布了《2018中国AI计算力发展报告》，当时就针对不同城市与地域的计算力发展做出了评估，还聚焦人工智能计算落地的具体行业进行了分析。
客观的说，去年的报告在衡量的维度上还稍显稚嫩。而今年的《2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告》则进一步对中国人工智能计算力产业（包含AI芯片、AI学习框架、AI服务器、AIaas、智能边缘计算等相关领域）发展现状和水平进行评估总结，清晰量化出2019年及未来5年中国AI市场发展状况，包括增速、容量、发展曲线。
浪潮集团AI&HPC总经理刘军表示：IDC联合浪潮研究发布《2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告》，衡量和反映中国AI发展水平和走势，呈现新的人工智能计算发展态势，未来五年AI市场将保持30%增长速度，预计2023年人工智能产业包括互联网，智慧城市，金融在内，投资额持续强劲，达到几十亿美金水平，中国人工智能在迈向产业AI化。
在我看来，这份《报告》可以作为产业AI化，甚至是数字经济所要参考的一个重要指标。
首先，人工智能的市场增长与AI算力需求的增长呈现正比关系。我们看到在未来四年，人工智能整体市场的复合增长率会在30%-40%左右，而这三年的算力需求增长率也稳定在23%以上，是完全的正比关系。此外，到2023年中国人工智能基础架构市场将超过80亿美金，年复合增长率33.8%，是中国整体基础架构市场增速的三倍以上。
很显然，以人工智能计算为代表的AI基础设施将成为产业AI化的重要推手。而5G和物联网将推动边缘、端侧人工智能基础架构的快速发展，性能、灵活性和能效将成为用户未来重点考量因素。也证明了“能力化”的AI算力在推动技术融合方面的积极作用。
其次，AI算力的使用情况几乎与城市经济总体发展情况接近，比如2018年AI算力需求最旺盛的五大城市是杭州、北京、深圳、上海和合肥，而2019年前五大城市则是北京、杭州、深圳、上海和广州，苏州、南京、西安首次跻身前十。可以发现，AI算力指数，基本可以反映出数字经济发展的优劣程度。
第三，充分的反映了哪些产业更积极的拥抱产业AI化。《报告》显示，2019年上半年人工智能行业应用渗透度排名TOP4的行业为互联网、政府、金融和制造，电信超过服务位列第五。显然，政府行业在平安城市、智慧城市、智慧交通等城市运营和管理平台上运用AI的能力，使其成为了仅此于互联网的第二大AI重镇。总体而言，这份《报告》将对中国AI发展起到风向标的作用，为AI投资、创业与就业提供科学指导。
产业AI化是一条生态之路
在今年初的IPF上，浪潮发布了浪潮元脑。这是浪潮人工智能全栈能力的载体与具象，包含了浪潮AI的“有形”产品，同时也凝聚了浪潮多年积累的人工智能算法优化、系统优化服务、整合一体化交付的“无形”能力。
本质上，“浪潮元脑”代表了浪潮对全栈人工智能能力的一种新的解读。刘军曾告诉我，“全栈不等于全干，浪潮的全栈能力没有任何排他性，每一个层级都包含了对开放生态的思考，我们的目的是通过全栈的人工智能将每个层级的生态玩家联接起来，共同去做到产业，达到智慧时代的共同繁荣”。
可见，在浪潮智慧计算的蓝图中：生态必然是产业AI化前进的必经之路。
刘军表示：在产业AI化时代，多元化需求显现，面临技术与商业的双重挑战，在双重挑战下驱动升级是产业AI化时代下的共同课题。在元脑生态中，我们希望能促进生态伙伴以最高效的方式提取自己所需要的能力，同时也可以最大化的发挥出自己的价值，实现最先进的AI核心能力和最实际、最可操作的落地部署能力的强强联合，共同给行业最终用户交付符合AI时代所需的产品、能力及解决方案。
确如此言，传统企业的IT供应商不具备人工智能技术的优势，而人工智能技术的开发者对于垂直行业又没有很强的耦合力。算力虽然提供了前进的源动力，但人工智能在产业的渗透最终还需要可供行走的公路，这条路就是产业AI化的生态之路。
在未来，基于生态的创新变得日益重要，如何构建产业生态，为更多上下游供应商提供整合的平台，为最终用户输出理想的解决方案在未来也变得至关重要。
而这就是浪潮“元脑”生态的价值，包含人工智能算力、算法框架和服务，拉通行业用户、扎根行业的 SV、SI，以及人工智能开发者，提供面向场景的整体解决方案。
刘军表示：“在元脑生态计划中，浪潮将共享计算平台、资源平台和算法推动平台的技术能力。浪潮也宣布与百度将共建AIStation与飞桨联合方案，与VMware共建AIStation与vSphere AI私有云方案。同时，作为AI算法平台的重要部分，浪潮还将开源TF2，这是一款浪潮开发的基于FPGA的推理计算引擎，浪潮将基于在技术方面的突破和努力，帮助行业客户加快实现产业AI化。
客观的说，人工智能计算对于浪潮来说是一次愿景的跃升，从人工智能计算的产品技术提供者，升格为产业AI化进程中的AI算力赋能者。人工智能计算也是AI产业的一次难得的机遇，将AI算力融入创新的技术，形成一种“能力”，驱动整个产业迈上AI化的“开悟之坡”。
