2019人工智能计算大会：北京超杭州成AI算力最强城市
导语：通过计算力和生态的结合，加速中国产业AI化发展。
智东西8月28日消息，今天，2019人工智能计算大会（AI Computing Conference 2019）在北京举办。本次大会由中国工程院信息与电子工程学部主办，
浪潮集团承办，聚焦AI计算力。数位学术界、产业界AI专家分享了AI技术的创新与实践、AI计算的需求与布局、AI的创业与投资、
量子计算、自动驾驶、AI计算基准测试等前沿AI技术。
在本次大会上，浪潮发布了《2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告》，报告显示，北京已超过杭州成为“AI算力最强城市”，互联网行业投资仍超过60%。浪潮还宣布了与
百度共建AIStation和飞桨联合方案。浪潮集团AI&HPC总经理刘军表示，希望通过计算力和生态的结合，加速中国产业AI化发展。
此外，中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东介绍了“产业AI化”趋势；
鲲云科技联合创始人兼首席科学家陆永青提到了建立可自我优化和自我验证的定制计算；百度CTO王海峰认为算力成为重要的产业门槛；世界工程组织联合会（WFEO）候任主席龚克、
Uber深度学习平台经理Xu Ning、
阿里云智能事业群总监徐凌杰等业内人士也进行了相关分享。
一、浪潮发布AI算力评估报告，与百度飞桨共建联合方案
在会上，浪潮集团AI&HPC总经理刘军发布了2019年AI计算力报告，并宣布和百度共建AIStation和飞桨联合方案，以及与VMware共建AISTation与vSphere AI私有方案。
刘军首先介绍到，浪潮联合IDC共同发布《2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告》，摘要版在大会官网上可以下载。该报告从城市、区域、行业场景、主要挑战和发展建议等多维度评估中国AI计算力发展水平及未来趋势。
据报告可知，在技术面，AI芯片、AI服务器、软件框架等方面都快速发展。从地域来看，排名第一到第五的城市分别是北京、杭州、深圳、上海和广州，北京超越了去年排名第一的杭州，广州则发展比较快首次进入前五。
从行业角度来看，互联网、政府、金融、制造、电信为投资AI最多的五大产业。互联网投资仍超过60%，但政府、电信方面增长迅速。从应用场景来看，语言识别仍是最主要的应用场景。风险评估成文今年出现的新的应用场景。
刘军认为，产业AI化成为人工智能发展的新机遇。一方面AI产业化带来千亿市场规模，另一方面产业AI化的市场将10倍于前者。为此浪潮推出元脑生态平台，为AI算法企业和行业整体方案提供者赋能。
浪潮元脑生态平台具有三大板块。首先是提供强大的AI计算平台，建立了人工智能芯片加速系统、推出人工智能服务器等，提高AI创新效率。随着感知智能发展走向成熟，我们需要加速自然语言处理AI计算，突破认知智能。目前最好的解决方法是利用Transformer架构，这就需要极大的算力。对此，浪潮推出NF5488M5服务器，据称是性能最好的Transformer训练服务器。另外，浪潮还推动开放AI计算以共建产业链生态，推动AI加速器模块标准以实现AI芯片轻松升级。
第二大板块是AI资源平台，AIStation全流程AI支持平台。它能够时空多维度精细化调度，提高计算资源利用率。面对大量的数据集，AIStation可以提供多副本数据集预读。今天，浪潮宣布了和百度共建AIStation和飞桨联合方案，并且与VMware共建AISTation与vSphere AI私有方案。
第三大板块是AI算法平台。利用浪潮AutoML Suite，行业产业用户可以在本地实现高效模型搜索。据称，在智慧城市路口管理上、铁道零件巡检、等领域，AutoML Suite都可以快速建立专家级别的模型。同时，浪潮正在推进TF2开源RoadMap与社区推广相结合。
刘军认为，元脑生态是整个产业的，需要行业一起构建。这既需要提供框架模型的左手伙伴，也需要提供行业经验的右手伙伴，并将为左右手伙伴创造真实价值。
二、算法对算力的需求增加了30万倍，需要定制化计算
英国帝国理工学院教授、鲲云科技联合创始人兼首席科学家陆永青表示，随着芯片性能达到上限，传统计算难以满足强大的AI计算需求。鉴于芯片利用效率决定芯片性价比、性能，我们需要利用定制计算来解决问题，通过硬件加速云服务器。谈到鲲云科技未来的发展规划，陆永青提到了整合可定制化工具、整合自我优化和自我验证的定制计算。
百度CTO王海峰博士表示，人工智能对产业的影响与机械技术、电气技术相似，可能是革命性的。 AI像过去的工业革命中的机械技术、电气技术具有相似的通用性，在各行各业发挥作用。同时，对于过去的工业革命中核心技术的标准化、自动化、模块化特点，AI部署也进入了这一阶段，具有这些特征。
王海峰说，近年来，算法对算力的需求增加了30万倍，尽管算力快速发展，但仍然供不应求。能否快速提供充足的算力成为重要的产业门槛。为此，浪潮算力与百度飞桨深度学习平台有着深度的合作，曾经合作在8小时内上架1万台服务器。基于算法和算力的合力，百度AI在百度地图、工程机械智能化、自动农耕地块提取、人岗智能匹配系统、智能气象识别等方面AI已经有专业化的部署。
三、多主体作用的复杂适应系统，我国AI技术主要自产自销
首先，全世界各国政府都将人工智能作为国家发展战略，同时不断更新各自的人工智能发展规划。
世界工程组织联合会候任主席龚克表示，中国在人工智能发展的良好基础，但是仍存在高端芯片、重大产品及系统、基础理论等方面的局限；同时科研机构与企业尚未形成国际影响力的生态圈，人才和法律方面制度也不完善。这需要通过创新体系、智能化基础设施、经济智能化等多方面努力来实现改进。对此，我国推出的《新一代人工智能发展规划》进行了战略性指导。
龚克表示，经其团队研究发现，智能产业是多主体作用的复杂适应系统。经过对475家样本AI企业进行调研，他们发现AI企业比互联网企业都具有更紧密的连结。
另外，根据调查可知，在技术分布方面，我国AI企业82.17%的技术来自国内，90.51%的技术输出在国内；在技术输出和输入上最主要的公司都是腾讯、阿里、百度，分别赋能958、848和614家企业。在投资方面，红衫资本中国、IDC资本和经纬中国占据前三，分别投资128、125和79家样本企业。
龚克说，智能产业的发展具有链接、聚集、赋能、加速等特点，智能计算自身也需要智能化。龚克认为目前人工智能技术最主要的技术瓶颈是算法的可解释性，另外算法可解释性和安全性也值得关注。
结语：促进AI单点到综合应用，建设生态促进产业AI化发展
随着AI算法日益成熟，传统服务器难以满足AI算力需求。近年来，算法对算力的需求增加了30万倍，尽管算力快速发展，但仍然供不应求。
计算力是AI发展的三大要素之一，很多企业已有成熟的算法和更充分的数据，但在计算力上仍然存在局限。就目前来看，AI计算力还会持续快速成长，这个过程中，抓住计算力命脉的企业，很有可能把握了AI发展的先机。
中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东说，现在人工智能正在从AI产业化向产业AI化的方向发展。不用人工智能的企业，未来都可能遇到巨大的瓶颈。
王恩东说：“AI的发展仅仅靠技术本身不行，需要整个生态的作用。中国具有良好的投资环境，但核心技术及应用方面仍有很大的发展空间。人脸支付、考勤打卡等单点技术应用较多，证券业务管理、教育服务等综合应用较少。产业需要从底层硬件到上层软件自下而上发力，营造AI发展的良好生态。”
