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    1. 新聞資訊

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      人工智能應用提速,“AI新基建”如何建設?

      來自2020-04-02

      引言

      人工智能基礎建設,軟件很重要。但目前我國現狀是,從觀念和設計上都表現出重“硬”輕“軟“。相對于其他‘新基建’,人工智能可能是投資周期最長,也將對未來經濟社會影響最為深遠的一項基礎設施。


      如同蒸汽時代的蒸汽機、電氣時代的發電機、信息時代的計算機和互聯網,人工智能作為第四次工業革命的核心技術驅動,正成為推動人類進入智能時代的決定性力量。在本次新冠疫情防控中,從紅外熱成像無接觸快速測溫到輔助診斷,從智能疫情追蹤到機器人無接觸配送、遠程辦公,人工智能無處不在。新基建浪潮下,人工智能的發展與應用進一步提速!


      01 人工智能發展與應用現狀

      從國家自然科學獎受理項目看人工智能技術發展
      據創壹智庫觀察,科技部日前公布的2020年度國家科技獎受理項目中,人工智能項目占比近10%,在數量和多樣性上比往年都有明顯提升,既涉及人工智能領域的基礎理論,又覆蓋計算機視覺、語音識別等熱門的技術應用方向。
      表:2020年度國家科技獎受理項目部分人工智能項目(部分)
      深度學習日趨成熟,為AI發展奠定基礎。數據的爆發式增長為人工智能提供了充分的條件,根據IDC預計,到2020年,全球數據總量將達到40ZB,我國數據量將達到8.6ZB,占全球的21%左右。深度學習的出現突破了過去機器學習領域淺層學習算法的局限,顛覆了語音識別、語義理解、計算機視覺等基礎應用領域的算法設計思路。算力方面,GPU、NPU、FPGA等專用芯片的出現,使得數據處理速度不再成為人工智能發展的瓶頸。深度學習和人腦的仿生學、腦科學結合,將人工智能的一些技術再往前推進。圖:智能技術的發展成熟度,來源:《從連接到賦能——“智能+”助力中國經濟高質量發展》
      我國疫情防控應用看人工智能的應用發展

      解決民生剛需、解除民生痛點,是人工智能“新基建”的應有之義。此次疫情也讓人工智能等科技應用集中的展現在人們面前。近日,中國人工智能產業發展聯盟推出的《人工智能助力新冠疫情防控調研報告》,梳理了500余個人工智能抗疫案例,發現智能服務機器人、大數據分析系統、智能識別(溫測)產品是疫情防控中使用最多的人工智能產品。人工智能在疫情防控中的應用基本涵蓋六個方向:疫情監測分析、人員物資管控、后勤保障、藥品研發、醫療救治、復工復產。

      圖:抗疫產品分布,來源:《人工智能助力新冠疫情防控調研報告》
      產品數量最高的智能服務機器人產品中,智能外呼機器人和醫療場景的智能服務機器人(實體)應用量最高。在此次疫情中,智能外呼機器人的作用是提高篩查效率、減輕基層工作者壓力。據中國人工智能產業聯盟智能外呼機器人的首輪評測統計的參評產品數據顯示,截至2月7日,54%的產品總呼叫量為百萬級,15%的產品總呼叫量達千萬級,38%的產品日呼叫量達到萬級,31%的產品日呼叫量達十萬級。圖:智能服務機器人發布,來源:《人工智能助力新冠疫情防控調研報告》
      報告認為,在此次疫情防控中,大量人工智能技術投入實際應用,使得人工智能產業迎來難得的發展新機遇,同時人工智能給各行業的“賦能”作用日益顯現。其中,還有生產口罩的公司將原油生產線改造為柔性AI視覺全自動口罩機,利用計算機視覺技術進行鑒別和包裝操控。不過,報告分析發現,目前人工智能應用仍存在一些薄弱環節,包括數據積累不足、產品魚龍混雜質量參差不齊、智能化程度尚有較大提升空間、基礎技術積累不足。為此,報告提出了加快人工智能新基礎設施建設、積極培育人工智能新業態新模式、加緊構建人工智能基礎數據平臺等建議。

      02  “AI新基建”加速發展


      全球正在從“互聯網+”向“AI+”轉型。“AI+”時代,以深度學習等關鍵技術為核心,以云計算、生物識別、視頻識別等數據或計算能力為基礎支撐,推動人工智能在金融、醫療、交通、安防、文娛、農業、教育等領域將應用場景落地生根,創造出更大價值。德勤發布《未來已來·全球AI創新融合應用城市及展望》預測,2025年世界人工智能市場規模將超過6萬億美元,到2030年我國人工智能核心產業規模超過1萬億元,帶動相關產業規模超過10萬億元。
      作為新基建領域之一,人工智能技術和應用在政策的推動下正在加速前進!

      國家層面:到2023年布局建設20個左右試驗區
      2020年3月9日,我國科技部發函支持重慶、成都、西安、濟南四地建設國家新一代人工智能創新發展試驗區,自此已在11地布局人工智能創新發展試驗區,各有側重,重點圍繞京津冀協同發展、長江經濟帶發展、粵港澳大灣區建設、長江三角洲區域一體化發展等重大區域發展戰略進行布局。
      表:國家新一代人工智能創新發展試驗區具體布局
      城市層面:深圳積極布局人工智能新型基礎設施建設
      深圳作為首個國家創新型城市,積極布局人工智能等領域新型基礎設施建設。自2017年以來,深圳市出臺一系列促進新一代人工智能產業發展的實施方案,大力推動人工智能規;瘧。
      2017年,《深圳市科技創新“十三五”規劃》出臺,聚焦人工智能產業的孵化和培育。2019年5月,《深圳市新一代人工智能發展行動計劃(2019-2023年)》出臺,提出到2023年,建成20家以上創新載體,培育20家以上龍頭企業,打造10個重點產業集群,人工智能核心產業規模突破300億元,帶動相關產業規模達到6000億元。2019年8月公布的《中共中央國務院關于支持深圳建設中國特色社會主義先行示范區的意見》提出,深圳要加快實施創新驅動發展戰略,支持深圳建設5G、人工智能等重大創新載體。這為深圳未來強化AI產業提供了強有力的政策支持。
      目前,深圳人工智能企業總量超過630家,在自動駕駛、安防、醫療、金融、建筑、智能制造、智慧交通等領域的AI化水平不斷提高,并已形成完整的人工智能產業鏈,涵蓋基礎層、技術層和應用層三個環節,構成梯次接續的企業生態體系。以華為、騰訊、中興為代表的IT產業巨頭紛紛搶占人工智能產業技術制高點;以富士康、華星光電、比亞迪為代表的制造業企業轉型升級促進了人工智能技術與傳統產業的深度融合;以“后發優勢”為特征的大疆創新、商湯科技、云天勵飛、優必選等領軍企業逐漸成為人工智能行業標桿。

      圖片來源:Pinterest
      企業層面:華為發布計算視覺計劃落地全棧全場景AI解決方案
      在3月27日華為開發者大會2020(Cloud)上,華為發布計算視覺研究計劃,并邀請全球AI專家參與研究——基于華為昇騰AI處理器的Atlas人工智能計算平臺將為該計劃提供強大算力支撐,研究成果將在華為全場景AI計算框架MindSpore實現并開源給業界。
      投資基礎研究是華為AI戰略的重要部分,華為致力于在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域構筑數據高效、能耗高效、安全可信、自動自治的機器學習基礎能力。據悉,華為視覺計劃圍繞三大方向,共有六大子計劃,包括:數據冰山計劃以極少量標注數據撬動海量無標注數據,支撐小樣本場景下模型訓練;數據魔方計劃利用多種模態相互輔助、增強模型在實際場景的學習能力;模型摸高計劃構建云側大模型,刷新各類視覺任務性能上限;模型瘦身計劃打造端側高效的計算模型,助力各種芯片完成復雜推理;萬物預視計劃設計視覺預訓練任務,打造視覺通用模型;虛實合一計劃在虛擬與現實的結合中,將計算視覺引向真正的人工智能。

      圖片來源:華為

      03 “AI新基建”如何建設?


      隨著物聯網等發展帶動數據快速積聚,加之深度學習算法優勢顯著,計算能力迅猛提升, AI應用領域逐漸從互聯網、新零售向制造業、農業等實體經濟領域和醫療衛生、城市管理等公共服務拓展,全面賦能生產生活各個方面。人工智能作為一種通用目的技術,其基礎設施屬性正在逐步顯現,人工智能正日益成為助力經濟社會發展非常重要的應用基礎設施。

      圖片智能經濟架構,來源:《從連接到賦能——“智能+”助力中國經濟高質量發展》

      中國信息通信研究院產業與規劃研究所工程師王強在對“AI新基建”的分析中提到,從目前人工智能產品和服務提供方式來看,“AI新基建”呈現出四種形態:一是專項通用類,可面向全行業全領域提供專項AI能力,如開源深度學習算法框架、開源AI芯片指令集、人工智能計算平臺、異構計算加速器、安全檢測平臺等。二是專項專用類,只面向特定領域提供專項AI能力,如開源CV算法工具、CV硬件計算加速器、開源NLP算法工具、自動駕駛硬件計算平臺、數據集等。三是普惠專用類,只面向特定領域提供普惠AI能力,典型代表就是科技部主導的新一代人工智能創新開放平臺,如自動駕駛開放平臺、城市大腦開放平臺、智能語音開放平臺、醫療影像開放平臺、智能視覺開放平臺等。四是普惠通用類,可面向全行業全領域提供普惠AI能力,如百度、阿里、騰訊、華為、京東等行業領軍企業推出的普惠AI開放平臺已經具備一定的基礎設施屬性。
      圖片:AI新基建內容,來源:中國信息通信研究院產業與規劃研究所

      人工智能基建,軟件很重要。但目前我國現狀是,從觀念和設計上重“硬”輕“軟”。 相對于其他‘新基建’,人工智能可能是投資周期最長,也將對未來經濟社會影響最為深遠的一項基礎設施。正如王強所指出的,現階段還不是各地“AI新基建”一擁而上的階段,要注重頂層設計和局部試點應用相結合,注重多元參與、協同建設,注重遠近結合、有序推進,注重促進共享、均衡發展,正確處理政府引導和AI企業創新的關系,共同加快推進AI基礎建設。


      掌控底層核心技術能力,是基礎設施平穩運行的關鍵前提。我國雖已初步形成較完整的AI產業鏈,但在AI通用芯片、開源深度學習算法框架等方面仍受制于人。發展“AI新基建”,必須緊抓AI底層核心能力的自主創新。同時,為迎合人工智能技術迭代更新迅速、行業應用不斷涌現的新需求,“AI新基建”必須提供靈活多樣、動態迭代、具備前瞻性的技術能力,保障“AI新基建”始終滿足智能社會發展需要。
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