傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化升級智能計算中心是關(guān)鍵

◆純 之/文

10月12日，2021中國人工智能大會在成都開幕。中國工程院院士、信息化百人會成員、浪潮首席科學(xué)家王恩東在大會的尖峰論壇上與多位院士探討人工智能交叉融合、傳統(tǒng)行業(yè)智能升級等熱點(diǎn)問題時，分享了自己的看法。

王恩東認(rèn)為，人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)交叉融合的深度，既是人工智能可持續(xù)發(fā)展的根基所在，也是人工智能走向成熟的重要標(biāo)志，其實(shí)質(zhì)是國家提出的“智能+”戰(zhàn)略。針對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化升級的問題，王恩東建議，首先政府層面需要加大人工智能新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，然后由政府引導(dǎo)，從戰(zhàn)略意識、技術(shù)理解、案例分享等多個方面幫助傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)建立系統(tǒng)化的認(rèn)識和能力。

交叉融合是人工智能與生俱來的重要特征

王恩東提出，交叉融合是人工智能與生俱來的一個特點(diǎn)，包括學(xué)科、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)三個層面的融合。從人工智能自身看，人工智能三要素——算力、算法、數(shù)據(jù)，在學(xué)科層面上與基礎(chǔ)學(xué)科密切相關(guān)。在基礎(chǔ)算力提供層面，更是需要學(xué)科層面、技術(shù)層面的交叉融合來解決計算需求暴增的挑戰(zhàn)。

人工智能與多學(xué)科的交叉融合已經(jīng)成為當(dāng)前科學(xué)研究的一個重要趨勢。比如，天文科學(xué)家正在利用人工智能更好地開展宇宙天體、宇宙起源等方面的研究；地球系統(tǒng)科學(xué)家將人工智能用于災(zāi)難預(yù)測、氣象預(yù)報、油藏勘探等領(lǐng)域。從某種程度來說，人工智能或許將成為未來不可或缺的科研手段。

同時，材料科學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新突破和生命科學(xué)領(lǐng)域的最新研究，也為人工智能技術(shù)帶來革命性的創(chuàng)新。比如，在類腦計算領(lǐng)域，碳基生物大腦同硅基系統(tǒng)結(jié)合已不再僅僅停留在科幻小說、科幻電影中，已逐步形成科學(xué)技術(shù)的突破。類腦計算最新的成果，是科學(xué)家們利用腦機(jī)接口技術(shù)，成功實(shí)現(xiàn)了獼猴打乒乓球電子游戲。而在中國，2020年人工智能學(xué)會評選出的自然科學(xué)類5個一等獎中，有2個屬于類腦計算和腦機(jī)接口層面。

王恩東認(rèn)為，人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)交叉融合的深度，既是人工智能可持續(xù)發(fā)展的根基所在，也是人工智能走向成熟的重要標(biāo)志。

在第一產(chǎn)業(yè)，智慧農(nóng)業(yè)正在改變延續(xù)了上千年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式。2020年中國農(nóng)業(yè)無人機(jī)的銷量超過了1.5萬架，一架無人機(jī)一天農(nóng)藥噴灑面積達(dá)到300畝，是人工的20倍。浪潮信息與北大荒集團(tuán)合作建設(shè)了全球最大面積的無人農(nóng)場，智能農(nóng)機(jī)覆蓋了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的耕、種、管、收全流程。

在第二產(chǎn)業(yè)，智能制造作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的皇冠，已經(jīng)成為我國制造業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)整體升級的重要引擎。如在蘇州浪潮信息建設(shè)的一座PCBA智慧工廠，智能技術(shù)貫穿了設(shè)計、生產(chǎn)、配送和檢測的全流程，整個生產(chǎn)制造過程彈性、透明、可追溯，生產(chǎn)效率提升了60%以上。

在第三產(chǎn)業(yè)，智慧計算已經(jīng)深刻改變了服務(wù)的交付模式，不斷創(chuàng)造新的用戶體驗(yàn)。浪潮信息和工商銀行合作，形成了智慧金融解決方案，幫助更多人實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)業(yè)的夢想；在上海奉賢區(qū)智行生態(tài)谷，基于浪潮信息智算平臺建設(shè)了一條無人駕駛實(shí)驗(yàn)公路；在北京天壇醫(yī)院，浪潮信息建設(shè)的智慧醫(yī)療平臺，幫助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)了更快速、更準(zhǔn)確的病情分析。

此外，智慧計算在生態(tài)保護(hù)領(lǐng)域也大展身手。如浪潮信息協(xié)助西雙版納國家自然保護(hù)區(qū)建設(shè)的亞洲象活動軌跡采集系統(tǒng)，可在雨林中實(shí)時收集亞洲象的行為數(shù)據(jù)和活動軌跡，基于人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了毫秒級精準(zhǔn)辨識，準(zhǔn)確度達(dá)99%。即使在光線不足的夜晚，也可以根據(jù)一條尾巴或一個背影識別出亞洲象。通過對野生大象的長期追蹤和觀測，為合理開展亞洲象國家公園區(qū)域規(guī)劃、棲息地改造、食源地優(yōu)化等保護(hù)舉措提供科學(xué)依據(jù)。

傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化升級，基建先行與政府引導(dǎo)“雙管齊下”

王恩東建議，在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化升級方面，首先政府層面需要加大人工智能新型基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，如加大以智能計算中心為代表的算力基礎(chǔ)設(shè)施、以巨量模型為代表的算法基礎(chǔ)設(shè)施的投入，把技術(shù)應(yīng)用鏈條設(shè)計好；然后由政府引導(dǎo)，從戰(zhàn)略意識、技術(shù)理解、案例分享等多個方面幫助傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)建立系統(tǒng)化的認(rèn)識和能力。

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)占比的不斷提升，算力已成為核心生產(chǎn)力。尤其當(dāng)前大模型、多模態(tài)等人工智能技術(shù)發(fā)展，需要遠(yuǎn)超以往的強(qiáng)大算力集群來滿足。比如，全球最大規(guī)模人工智能巨量模型源1.0，其參數(shù)量高達(dá)2457億，訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集規(guī)模達(dá)5000GB，其完成單次模型訓(xùn)練消耗的計算量約為4095PD（PetaFlop/s-day）。因此，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化升級的一個關(guān)鍵，就是要大力發(fā)展集約高效、綠色節(jié)能、超強(qiáng)算力、多元適配、可持續(xù)的智能計算中心，以算力驅(qū)動人工智能對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度加工，支持各種智能服務(wù)與應(yīng)用，讓算力成本更優(yōu)、智慧化效用更大，更好地支撐智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。但從整體來看，目前我國人工智能算力的基礎(chǔ)設(shè)施還遠(yuǎn)落后于實(shí)際應(yīng)用的需求。

王恩東認(rèn)為，智能計算中心的建設(shè)必須以長遠(yuǎn)的眼光做好頂層設(shè)計，在建設(shè)過程中應(yīng)充分考慮公益性、開放性和兼容性，真正設(shè)計好從技術(shù)到應(yīng)用的完整鏈條。

從政府投資的角度看，建設(shè)智能計算中心，一方面是希望以低成本、高性能的人工智能算力，支撐城市發(fā)展中的各項智能服務(wù)；另一方面是需要以基礎(chǔ)設(shè)施帶動人工智能產(chǎn)業(yè)集群的匯聚、吸引數(shù)字化人才、推動企業(yè)創(chuàng)新。二者有機(jī)結(jié)合，才可推動人工智能產(chǎn)業(yè)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

因此，智能計算中心并不是簡單地做好基建即可，還應(yīng)重視相關(guān)配套方案、生態(tài)資源、人才培養(yǎng)機(jī)制及長期運(yùn)營能力的建設(shè)。

在加快智能計算中心建設(shè)之外，政府也應(yīng)加強(qiáng)政策引導(dǎo)，通過樹典型、強(qiáng)培訓(xùn)等手段，加快促進(jìn)人工智能技術(shù)在第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的普及，從而全面實(shí)現(xiàn)智慧型國家建設(shè)。