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发布时间:2020年01月22日 21:05 文章来源:北京pk10八码倍投 阅读次数:3146

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变化不很快,但是正在发生。 根据IDC的数据,从2018年起,金融和传统企业和政府用户,在人工智能基础架构领域的采购量超过了互联网。 现在很多大型企业的热线服务,已经用人工智能替代人工,很多企业都认识到了人工智能会带来的巨大潜力,今天不用人工智能,未来发展上会遇到困难和瓶颈,甚至发展不下去。 产业AI化需要解决生态问题要发展人工智能,让人工智能进入各个传统产业,不能仅仅靠技术本身,生态的作用会越来越重要。 国内的人工智能的应用大多是单点、单技术的应用,例如人脸识别、考勤打卡、交通监控管理等,在美国,AI与其他技术整合为解决方案,比如金融业的风险管理、证券行业的高频交易等等,实现流程的自动化,改变行业的传统业务模式,应用的差距十分明显。

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阿里、百度等互联网企业在开发AI芯片,也出现了一批像寒武纪等开发专用AI芯片的公司。 随着计算需求的增长,会有越来越多的新架构、芯片和其他技术出现。 趋势:从AI产业化到产业AI化数据爆发的增长、算法创新加速和计算能力的快速提升,让人工智能在全球范围内迅速从一个科学学科变成了规模产业。 前几年AI发展的主体基本上是阿里巴巴、百度等大互联网企业,以及旷视、第四范式等AI创业公司。

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王恩东说,在智慧时代,计算力就是生产力。

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10年前全球市值最高的十个企业,都来自能源、金融、通信等传统领域,只有一家IT企业微软。 今天全球市值最高的TOP10企业,清一色都是互联网企业,只有一家来自传统行业的沃尔玛。 这些市值TOP级的企业也是全球计算力消耗最大的,他们的市值排名状况和服务器采购基本一致。 不仅企业领域如此,国家地区的发展水平也与计算力水平高度相关。

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王恩东表示,要从根本上解决应用的问题,就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。 最后王恩东表示,无论是AI产业化还是产业AI化,AI产业未来发展空间巨大,今天看AI仍然是黑科技,因为AI的应用才刚刚起步。 在大会现场,众多厂商展示了在人工智能不同领域的成果,Uber披露了最近在橡树岭国家实验室summit超算上实现了目前规模最大的Horovod训练集群,VMware展示了与中国科技大学国家类脑工程实验利用GPU虚拟化技术支撑智慧教育的整体解决方案,平安科技展示了当下最热门的联邦机器学习产品及应用,四维图新展示了自主研发的L4级别无人驾驶汽车。

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从2012年到现在,每个月用于AI计算的计算量会翻一倍,增长了30万倍,远远超过了芯片性能提升的摩尔定律。

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计算力是AI发展的根本动力人工智能有60多年的发展历史,几经起落,当前的复兴就是GPU等创新计算技术与深度学习相结合而直接触发的。 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。 事务处理、WEB接入等传统计算,因为应用规模和场景有限,对于计算力的需求也有限。

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AI准确度也是算出来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支持。

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但是AI对于计算力的需求是无限的,是指数级的增长,而不是线性增长。

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计算已经深刻改变了全球生产力,计算力指数可以衡量一个国家地区甚至是企业的发展水平。

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