近日,一名小朋友在2019中国国际智能产业博览会的主会场与智能设备互动。新华社发
近年来,AI发展速度很快,如果说十年前人工智能还是“草色遥看近却无”,今天已经“百花齐放春满园”。
数据爆发式的增长,算法创新的加速,以及计算能力的快速提升,让人工智能在全世界内迅速从一个学术热点变成投资热点、产业热点。AI产业正在快速上规模,市场需求也开始井喷。
人工智能能够从数据当中获取信息和知识,相比以前的计算机技术的应用来讲,溢出效益更显著,影响力也更大,所以,对于制造业转变发展方式与经济转型、对于目前国家在推动的新旧动能转换,人工智能要发挥逐渐重要的作用,而计算力是推动产业人工智能化的主要动力。
当前,我们正在进入智慧时代。在智慧时代,计算力就是生产力。生产力有几个要素,劳动者、劳动工具、劳动对象。在计算力的发展过程中,已经引发了几次生产力变革,前几次对于劳动资料、劳动工具的改变是主要的。进入智慧时代,生产力的三要素都深受人工智能的影响,产生革命性的变革,但是和前几次不同的是,人工智能技术会对劳动者本身有很大的影响,未来AI和人的混合智能会成为趋势。
在十年前,全球最值钱的十个企业,绝大部分是一些传统产业,做能源、金融、通信,今天全球最值钱的公司基本是做互联网AI相关的企业,像苹果、谷歌,国内的像阿里、腾讯等,这一些企业一种原因是全球顶级规模的企业,同时,在计算力的消耗方面,他们也是全球最大的。在计算力方面的投资,是对企业的价值,尤其是未来发展的潜在能力评估的依据。
国内城市中,在计算力投资方面做得好的城市,经济发展也排在前几位,在新旧动能转换也比其他城市快。从这个层面来讲,计算力的投入,人工智能的投入,对经济发展、社会持续健康发展的作用,已经越来越明显了。
近年来人工智能技术应用发展很快,2011年谷歌大脑学会了认识猫。到今天,图像图形识别,在认知计算等方面发展都很快,在这样的一个过程中计算力的提升发挥了及其重要的作用。人工智能的兴起,算法和数据的发展提供了支撑,计算力、计算技术的创新起了更关键的作用。
在实际的应用当中,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无止境的。传统的计算,像事务处理,对于计算力需求不是很大,因为应用规模和场景有限。
进入AI领域的时候,人工智能对于计算力的需求不是线性的增长,而是指数级的增长,从2012年到现在,每三个半月,用于AI计算的计算量会翻一倍。
从2012年到现在,AI计算的能力增长了30万倍,同时期的芯片性能提高了30倍左右,这远超于了摩尔定律。所以,计算力的提升,对于体系结构也提出了挑战,在半导体技术逐步接近极限的情况下,计算机发展迎来了体系结构创新的黄金期,计算力的提升更多是通过体系结构创新来满足的。
人工智能一个最大的挑战是识别度不高,准确度不高,提高准确度就要提高模型的规模和精细度,提高线下训练的频次,这需要更强的计算力提升,准确度也是算出来的,比如大型网络公司或者明星人工智能勇于探索商业模式的公司,他们有能力部署规模比较大的AI计算平台,算法的模型已达到千亿参数,万亿的训练数据集规模,这一些企业在人工智能的训练方面处于领先位置。他们训练出来的算法,处于领先位置。
在投资方面,用户在AI领域的资金有50%以上也是投在了这样一些方面,这几年英伟达发展非常迅速,因为他们做GPU有很强的优势。
人工智能基础架构产品在中国未来五年的复合增长率超过33%,这个上涨的速度是普通的IT基础设施投资的三倍还多,现在像阿里等互联网公司在开发人工智能芯片,也出现了寒武纪等开发专用人工智能芯片的公司。随着计算需求的增长,会有更多的新的架构、芯片和其他技术出现。
人工智能正在从AI本身的产业化向各个产业的人工智能化发展,也就是从AI产业化向产业人工智能化发展。
前几年,AI发展的主体绝大多数都是大互联网公司,再加上人工智能的勇于探索商业模式的公司,像BAT等。互联网公司都是自己使用,用来升级原来的业务或者推出新的运营业务,像天猫购物的智能推荐。
人工智能勇于探索商业模式的公司开发算法、做训练后,更多的还是要向投资者证明,需要投入更多的钱。在这样的一个过程当中,还是以投入人工智能本身的产业高质量发展为主。这几年这样的一个过程在悄然变化,看起来不是很快,但是已经在发生了。
这些变化老百姓在生活中也经常会体会到,比如现在去银行办业务,面对的是智能终端设备而不是人工。现在电信运营商、大规模的公司的热线服务,在接电话处理业务的已不再是人工,而是一个智能系统。这些变化使很多企业都认识到了人工智能带来的巨大潜力。
要发展人工智能,让人工智能进入各个传统产业,不能仅仅靠技术本身,生态的作用会慢慢的重要。技术要产业化,生态的作用巨大。中国的人工智能投资已经跟美国相当,但在核心技术的投入和面向应用的深度研究还有待加强。
国内很多人工智能的应用,都是单点单技术的应用,像人脸识别、考勤打卡,交通监控管理,这样一些方面应用比较多。
应用是AI产业发展的瓶颈,也是最大的机会,要从根本上解决应用的问题,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客户的真实需求,向最终用户提供整体解决方案,才能让人工智能用起来,用好它。
整体来讲,无论是人工智能产业化,还是产业人工智能化,未来的发展空间巨大,需要社会各界共同投入。人工智能仍然是黑科技,在很多领域的应用都起步,未来的发展空间非常大,产业规模相当可观。(作者:王恩东,系中国工程院院士、浪潮集团首席科学家)
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