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          “新基建”|人工智能有哪些“主線任務”?

          責任編輯:cres |來源:企業網D1Net  2020-04-28 15:33:18 本文摘自:AI撲社

          當下,數字技術創新與實體經濟的發展已然密不可分,2018年中國數字經濟規模為31.3萬億元,占到GDP總產值比重的34.8%,預計2019年這一數字將達36億元。高速發展的背后,是互聯網、人工智能企業的技術投入與相關產業的應用落地。一批優秀的人工智能初創企業正在發力,如商湯科技、曠視科技、優必選科技、平安科技、極鏈科技等,AI+安防、AI+交通、AI+醫療、AI+視頻、AI+金融等產業結合的快速商用化。

          數字經濟高速發展的同時,國家戰略層面也提出了更具發展目光的規劃,即為經濟社會的創新、協調、開放、共享發展提供底層具有乘數效應的戰略性、網絡型基礎布局“新基建”。

          “新基建”是以技術、產業驅動,具備集約高效、經濟適用、智能綠色、安全可靠特征的一系列現代化基礎設施體系的總稱。2020年“新基建”這一詞匯在多個國家級重要會議中被頻繁提出,其建設核心主要涉及5G、大數據中心、人工智能、工業互聯網、特高壓、系能源汽車充電樁、高鐵軌道交通這七大領域,建設內容細分涵蓋了基礎配套、平臺建設、產業應用等多方面細節。

          以人工智能為例,主要建設方向包括:AI芯片底層硬件發展;通用智能計算平臺搭建;智能感知處理交互能基礎研發中心建設;人工智能創新發展試驗區建設等。

          任務一:加大「AI芯片」開發力度

          2019年世界人工智能大會上展出了包括華為、平頭哥、依圖、紫光展銳、寒武紀以及地平線在內的AI企業共10款芯片。

          隨后阿里云棲大會上,平頭哥又推出含光800AI芯片,此芯片是專為人工智能視覺場景二推出的高算力芯片,現場演示了:“在城市大腦中實時處理杭州主城區交通視頻,需要40顆傳統GPU,延時為300ms,使用含光800僅需4顆,延時降至150ms,成本僅為傳統GPU的十分之一”。拿10億張商品圖片來進行識別對比,GPU算力識別需要1個小時,而含光800可以5分鐘完成。

           

           

          AI芯片和傳統芯片在制作工藝上沒有太大的差別,區別在于性能功效上,比如執行AI算法時AI芯片的效率會更高,CPU、GPU的算法效率低,對于商用而言仍有不足。AI芯片服務于AI算法,在圖像識別、視頻識別等領域常用的是CNN卷積網絡,在語音識別方面主要是RNN,前后算法區別很大,但是本質上都是矩陣或vector的乘法、加法,然后配合一些除法、指數等算法。

          在同一條件下執行AI算法時,拿IBM的POWER8(CPU)和谷歌TPU1(GPU)對比時,POWER8一秒鐘的巔峰計算次數大約為64Gops,谷歌TPU1一秒鐘的巔峰計算次數大約為90Tops。

          AI芯片則會優于CPU\GPU,含光800,在Rsenet50 v1條件下,含光800算力的峰值性能達到78563IPS;峰值能效達到500IPS/w??傻韧?0顆GPU的算力。

          現階段,人工智能與其他產業間的結合應用逐漸成熟,算力需求與日俱增。為了匹配產業級、城市級的項目需求,AI芯片的需求逐漸顯現。

          任務二:「云服務」惠民又惠企

          2019年上半年,我國公有云服務市場規模(IaaS/PaaS/SaaS)達到54.3億美元,隨著企業用戶對計算需求的不斷提高,市場規模仍在擴大。傳統的云服務算力已然很難滿足新生海量數據處理需求,特別是以語音識別、圖像識別、視頻識別、深度學習等技術對算力的需求更高,所以AI云服務逐漸進入到我們的視野。以騰訊、百度、華為、阿里巴巴為代表的云服務業務已經投入商用。

           

           

          百度智能云憑借其AI技術獲得了市場用戶的認可,百度“天智”人工智能基于百度大腦,提供拿來即用的視覺、語音等通用AI能力及行業解決方案、AI開發平臺及培訓服務等。行業客戶可基于自身業務需求及數據,定制出個性化智能應用。

          “極鏈AI云”是極鏈科技基于長年深耕視頻AI的業務技術和經驗積累,正式對外推出的極鏈AI云平臺——專注于共享算力網絡平臺,助力人工智能產業發展,實現創新共贏。通過整合上下游合作伙伴,用戶可以在極鏈AI云這張巨大的算力網絡上,根據自己的需要購買他人共享的GPU云主機,機主也可以在該平臺出售閑置的GPU云主機,共同解決因為大規模堆至高性能機器而導致的資源浪費等問題。同時,在極鏈AI云平臺上還可靈活搭配多種配置服務,使性能達到極致,滿足多種需求,提升計算效率,為用戶提供更具差異化的AI云服務解決方案。

          當下,商用化的云服務主要應用于計算、網絡、存儲、數據庫、CDN與邊緣服務及管理運維等方面,基本可以滿足企業多元化的云服務需求。企業上云漸成趨勢,差異化的計算需求成為了企業的隱性負擔,那么云服務可以有效幫助企業獲得高性價比的算力服務。

          任務三:「智能感知與交互」的工業化進程

          智能感知與交互可分為兩大能力,即視覺、聽覺、觸覺等機器感知能力和語音、動作等人機交互能力,前者偏向于感知識別,后者偏向于應用場景。

           

           

          智能感知大多是通過物理世界中的攝像頭、麥克風或者其他傳感器的硬件設備作為傳輸“介質”進行信息傳遞,這些“介質”將輸入內容映射到數字世界,對其進行認知、理解、記憶、規劃、決策等。

          人機交互則是在特定場景,依靠各種感知硬件設備實現即時交互或其他信息的傳遞。比如在自動駕駛領域,就是通過激光雷達等感知設備和AI算法,實現這樣的感知智能的。家庭智能音響也是語音識別與交互的應用,通過學習特定的語境圖譜來實現與人的交互功能。

          未來,智能感知與交互會應用與更多的工業場景,包括倉儲、物流、港口、化工、能源等,在機械化程度高等領域智能感知交互可以發揮更大的功效。

          任務四:各類人工智能「開放創新平臺」建設

          從2017年開始,在智能視覺領域“新一代人工智能開放創新平臺”陸續公布,包括百度、阿里云、科大訊飛、騰訊、商湯科技、依圖科技、明略科技、華為、平安、??低?、京東、曠視科技、360奇虎、好未來、小米,共計15家企業入選。

           

           

          例如:依托百度公司建設自動駕駛國家新一代人工智能開放創新平臺;依托阿里云公司建設城市大腦國家新一代人工智能開放創新平臺;依托騰訊公司建設醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺;依托科大訊飛公司建設智能語音國家新一代人工智能開放創新平臺。

          總體來說,新一代人工智能開放創新平臺是聚焦于人工智能重點細分領域,為了充分發揮行業領軍企業、研究機構的引領示范作用,對于技術資源、產業資源、金融資源整合具有重要有意,并且有利于人工智能領域專業人才的持續培養,促進人工智能技術成果的擴散與轉化應用。

          “新基建”發展規劃目標已定,目前已經在部分領域取得了階段性成果,未來,在5G、大數據、工業互聯網、人工智能、特高壓、新能源汽車、高鐵軌道交通等產業間協同發展下,必將形成更強的經濟帶動效果。

          關鍵字:人工智能

          本文摘自:AI撲社

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