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算力赋能产业智能化升级:降低技术门槛,人才培养是破局关键

2022-08-28 05:05:41 来源:经济网

南方财经全媒体 记者李润泽子 21世纪经济报道 记者郭美婷 实习生高艺 济南报道

当前,新一轮科技革命和产业变革加速演进, AI算力的发展为各行业、产业智能化转型提供新的可能。

近日,在2022中国算力大会人工智能基础设施分论坛上,多位专家围绕算力赋能产业智能化升级展开讨论,回顾和展望了数字时代下产业对算力的全新需求、我国在AI算力技术领域取得的关键进展,还深入讨论了建立AI基础设施与产业应用间的紧密协同,打通创新闭环的有效路径和积极意义。

论坛上,多位专家同时指出,未来应加强人才培养,减少行业隔阂,以降低AI的技术门槛。

集约化、场景化、安全性成为算力新特征

随着数字经济深化和产业智能化升级,算力已被赋予了更高的使命。在赛迪顾问人工智能产业研究中心常务副总经理邹德宝看来,算力高于数据和算法,代表的是新型生产力。“未来,在数字经济时代,算力能够引领数字经济产业发展。”

沐曦集成电路(上海)有限公司创始人、CMO孙尔俊形象地将算力比喻为“带智慧的电力”,他认为算力对传统行业智慧赋能的作用突出。

事实上,数字经济时代,算力作为重要“底座”支撑,赋能作用已日渐凸显。数据显示,算力对数字经济和GDP的发展有显著的带动作用,在算力中每投入1元,将带动3-4元的经济产出。

但如今随着数字技术向经济社会各领域全面持续渗透,全社会对算力需求仍十分迫切,预计每年仍将以20%以上的速度快速增长。

值得注意的是,孙尔俊同样提到,数字时代下,产业对于算力的需求与过去已有不同。在新形势之下,随着数据量增加和算法增强,算力的通用化特征愈发明显。

“算力正在从原来的专有和独特变得越来越通用。在这种情况下,算力基础设施将走向算法融合层面,这对于算力的安全性和通用性会提出新的需求。”孙尔俊说。

上海商汤科技开发有限公司副总经理杨松提出了类似的看法,他认为未来算力场景化特征将逐步显现。

“每一个场景对于算力的需求都有所不同,未来的趋势可能是在保证通用算力服务的同时,在具体的大型的场景,极致优化专用芯片的性能。”杨松解释。

除场景化外,杨松还指出新一轮的算力特点还有集约化和安全性。杨松指出,算力产业是高能耗的产业,在国家双碳背景之下,通过集约化的建设能规避算力高能耗的行业特性;推动数字经济发展需要将大量数据用于算力的计算,由于数据作为资产,个人对于资产的安全警惕性较高,因此能否保障数据安全成为了数字经济的关键。

AI算力技术产业化应用仍有隔阂

人工智能时代,算力、算法和数据是三大核心要素。其中,算力不仅是算法、数据的基础,也是数字经济发展、产业智能化升级的基础。

当前,我国AI算力发展已取得一定成效。据淄博市大数据局党组成员、副局长陈伟介绍,过去5年,我国AI服务器的支出增长大约有44.5%,在全球的15个国家当中贡献了60%。同时,我国整体算力能力增幅达到13%,仅次于美国,是全球第二的算力大国。

这些成就与突破来源于产业链的完善,但与此同时这也为下游产业应用带来了机遇。陈伟表示,目前中国的 AI的产业链已经形成,包括上游的设备设施,中游的数据中心、网络供应商,下游的企业和政府等,同时现在也已形成了很多的场景和应用。其中,在下游产业方面,陈伟介绍当前AI算力技术已经用于赋能新型智慧城市建设和城市管理,此外医疗和教育领域也出现了一系列AI应用。

算力属于未来的数字经济时代,是智能时代的网络高速公路。然而,目前AI算力技术与真正的产业应用之间还存在一定差距,例如数据准确性、场景限制、人才培养、生态布局等问题。

陈伟指出,目前对于AI产业的数据开放、数据共享、生产交易等运行机制、相关政策尚不健全,因此产业用到的数据质量不高,难以得到比较好的应用。同时,目前中国AI的产业算力应用基本上在互联网和公共安全,比例占到85%,其他的政务服务、城市运行、环保、工业领域等使用并不多。

杨松则认为,当前AI技术落地有门槛。工业场景众多导致生产流程不同,AI技术赋能其他产业时,存在隔阂,产业能耗提升。对此,他建议加强全体系人才培养机制,提升对于AI人才的培养,让其他行业更好地认识AI技术。

邹德宝从产业的视角介绍,现阶段无论是国家层面的东数西算政策,还是企业层面的智算中心、超算中心建设等,仍处于前期的基础设施建设阶段。

“当前,算力网络布局的空间区域、算力能力以及应用不足。”邹德宝解释,从空间区域来看,目前来说没有形成全区域上的数据联通,同时有一些数据资产是由厂商局部建立的,打通性不强。从算力运行内容来看,AI有感知、认知、决策三个阶段,未来的数字经济时代应当是从认知到决策,但目前几乎所有的智算中心、超算中心,更多聚焦在训练场景,缺少推理。

针对上述问题,邹德宝建议聚焦全国范围内的产业协同发展创新,政企共建。“聚焦于大数据构建和联通之后,根据成型的模型训练推理和决策能力。只有产生决策能力,才能为千行百业的智能化应用进行赋能。”邹德宝说。

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