电影《斗士》中，有这么一句台词令人印象深刻：“知道路要怎么走，和走上这条路，是有区别的。”

确实如此，如果以此来形容中国产业AI化的发展现状，不难发现尽管业界已经认识到产业AI化能给各行各业带来的巨大价值，但它却很难在一夜之间实现大规模的“普惠化”，其落地之路仍然任重道远。

所以，在8月28日举办的AICC 2019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就指出：“当前，中国正迈入从AI产业化向产业AI化发展的新时期，要让人工智能要进入各个传统产业，不能仅仅靠技术本身，生态的作用会越来越重要。技术要产业化，生态的作用巨大。”

毫无疑问，王恩东的这一表态真正“点”出了中国产业AI化的“破局”之道，这就是中国产业AI化的未来之路，在加速AI算力释放的同时，也需要构筑全新的生态体系，由此才能真正让中国更好的受益于AI所带来的新作用和新价值。

重要的是，在这背后也体现了浪潮对推动中国产业AI化所做的深入洞察和思考，更决定了浪潮在未来的产业AI化之路上所需要扮演的新角色和新定位，那就是浪潮不仅是AI技术的赋能者，也是AI生态的共建者，而这也是浪潮一直所坚持的“利他思维”理念和生态共赢价值观，在AI新时代的一次全新进化和升华。

AI产业化新挑战

众所周知，从20世纪50年代起，人工智能的方法、研究路径经历了好几次重大变化，整个行业的发展也历经了好几次的兴衰循环，但当下这一轮人工智能的快速爆发，则真正让AI从实验室走向了更为广泛的产业应用。

在王恩东看来，这些年AI技术应用发展很快，2011年谷歌大脑学会了认识猫，2012年多伦多大学辛顿教授和他的学生们采用深度学习的方法获得了ImageNet图像识别比赛的冠军，到今天整个图像图形识别，乃至在认知计算等领域都实现了蓬勃的发展。

 中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东

在此过程中，计算力的提升无疑发挥了重要作用，这也是AI发展的根本动力所在。但同时随着AI技术的高速发展、以及摩尔定律的失效，AI计算力不足的问题却越来越突出，这也成为了制约AI产业化进一步发展的新阻力，具体表现在： 

一方面，在实际应用中，相比云计算和大数据等应用，人工智能对于计算力的需求几乎是“永无止境”的。数据显示，自2012年以来，每3.5个月用于AI的计算量就会翻一倍，6年内用于AI的计算量已经增长了30万倍，而同时期的芯片性能仅提高了30倍左右，远远超过了摩尔定律。

不难看出，AI对于计算力的需求不是线性的增长，而是呈现出指数级的增长。可以预期，AI计算力的不断提升，对于未来计算体系的结构也提出了新的挑战。

另一方面，目前识别准确度不高也是人工智能面临的另一大重大挑战，提高准确度就需要提高模型规模和精细度，提高线下训练的频次，需要更强计算力的支持。

可以看到，当下资金充裕的互联网公司、人工智能创业公司为了提供业务竞争力，不断提高计算力部署规模，庞大的基础设施投资也使得这些公司在人工智能模型的准确度上保持着更为领先优势。从这个角度来说：“准确度也是算出来的”。

中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克 

而中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克也认为，随着国家越来越重视整个人工智能产业的发展，新一代人工智能的关键竞争力也将会建立在更多计算力做支撑的基础上，这就意味着不仅要在运算的速度上达到新水平，同时还要支撑智能化应用方面打开全新的局面。

由此可见，AI行业的蓬勃发展彻底改变了整个计算行业，但AI计算力却越来越无法满足企业日益增长的需求。因此，如何为人工智能应用提供源源不断的“动力”，推动AI产业化产生更大的价值，不仅是当务之急，更是一项长期要解决的重大问题。

产业AI化新机遇

值得一提的是，随着中国过去几年在计算力上的巨大投入，同样在多个产业领域引发新的“蝴蝶效应”，更在无形之中推动了整个产业AI化的巨大变革。如王恩东所言：“人工智能正在从AI本身的产业化向各个产业的AI化在发展，也就是从AI产业化向产业AI化。”

实际上，在今年AICC大会上，由IDC和浪潮联合研究发布的《2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告》，其实更能够以全方位、多维度的视角让外界体会到这种“翻天覆地”的变化。

首先，从城市维度看，目前北京超越杭州跃居第一，广州进入第一梯队，杭州、深圳、上海分列2-4名，苏州、南京、西安首次跻身前十。排名的变化显示，四大超一线城市在人工智能技术、应用、人才等领域的“吸附”效应开始凸显，同时围绕京津冀、长三角、大湾区三大经济圈形成的人工智能三大产业集群已初具雏形。显然，在计算力投资方面做的好的城市，经济发展也排在前几位，在新旧动能转换也比他城市快，这意味AI对于城市的经济和社会发展的作用已越来越明显。

其次，从行业维度看，人工智能应用的范围在行业中已经很广泛，并且每年都保持高速增长。其中在互联网、政府、金融、电信、制造等行业已经形成了比较典型的应用场景。如今，互联网依然是人工智能算力投资最大的行业，占据中国62.4%的人工智能算力投资市场份额;此外，排名前五的行业中，政府和金融行业增长最迅速，增长率均超过100%。

第三，从企业维度看，报告也显示了2019年中国人工智能的市场接受度从2017年的10%提升到45%，同时，82%未使用人工智能的企业计划在未来1-2年内部署，大部分正在采用人工智能的企业也计划在未来两年增加至少一倍的部署投资，这意味着人工智能市场未来两年仍将保持高速增长。

最后，从市场维度看，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。

总的来看，这份报告不仅是外界了解中国人工智能计算现状与发展趋势的重要“风向标”，更为推动产业AI化的发展提供了极具价值的参考依据和行动建议。

AI生态化新模式

当然，如果结合前文的内容做一个判断，我们又不难感受到中国整个人工智能产业的发展似乎存在着一种“分裂感”，即在计算力领域面临着严峻的挑战同时，整个产业AI化前景又是一片的“前途光明”。

对此，浪潮集团AI&HPC总经理刘军也“感同深受”，他说：“在过去几年行业的具体实践中，我们也有一个非常深刻的体会，那就是AI产业化会带来一个千亿规模的市场机会，而更大的产业AI化市场，则会产生一个高达万亿规模的大市场。但要推动AI的快速落地，又会遭遇需求多元化且相互矛盾的压力，产业AI化的发展受到的是从技术上和商业上双重的挑战。”

浪潮集团AI&HPC总经理刘军 

那么，如何在双重挑战之中驱动整个AI产业的升级，让中国产业AI化的道路寻找到“破局”之策呢？为此，浪潮在AICC 2019大会上提出了“元脑生态计划”，希望通过生态共建的新模式，来实现整个AI产业的融合智变和智慧合力。

刘军表示，元脑生态有三大核心要素，一边是左手伙伴，是指具备AI功能开发核心能力的公司，包括百度、科大讯飞、第四范式等这样非常典型的具备AI产业化能力的科技公司。

另一边则右手伙伴，是指长期经营在每个行业领域信息化、数字化、智能化的过程中，已经经营了很多年且具备实施最终客户行业AI整体方案交付能力的系统集成商、软件开发商的合作伙伴。

而浪潮在“元脑生态计划”中扮演的关键角色，则是在这个生态中的合作伙伴提供AI的计算平台，AI的资源平台以及算法平台，同时把左手合作伙伴、右手合作伙伴和浪潮的核心能力结合起来一起协作构成全新的AI生态，为每一个行业领域大佬都能提供肥沃的土壤。

换句话说，浪潮希望通过双端能力的连接，助力左手伙伴人工智能算法开发能力，以及右手伙伴行业整体解决方案的构建能力，同时把浪潮创新研发的高效创新计算平台，敏捷协作AI资源平台和及时交付的AI算法平台分享给合作伙伴，由此高效聚合产业力量，促进产业AI化的融合落地。

正如王恩东最后所言：“应用是产业AI化的瓶颈也是最大的机会，要从根本上解决应用的问题，需要建立开放融合的人工智能生态，从底层硬件到上层应用软件，产业的上中下游要紧密配合，面向多样化个性化的用户需求，向终端用户提供整体解决方案，才能让人工智能用起来，用好它。”

综上所述，在中国从AI产业化向产业AI化发展中，浪潮提出的“元脑生态计划”将为整个产业提供最基础、最本源的技术创新支撑，并赋能生态合作伙伴，由此打造出硬件、软件、服务与行业场景落地“四位一体”的智能化创新平台和生态共赢的新体系，最终加速中国产业AI化进程，促进人工智能产业呈现出“百花齐放”的状态。