'產業AI化的“達克曲線”，走上人工智能計算為驅動的“開悟之坡”'
從2016年AlphaGo戰勝李世石引起的轟動效應算起，這三年來的AI產業的發展路徑，像極了“達克效應”的曲線。
從2016年AlphaGo戰勝李世石引起的轟動效應算起，這三年來的AI產業的發展路徑，像極了“達克效應”的曲線。
被AlphaGo瞬間點燃AI的激情與夢想，形成了巨大的AI泡沫，在風口論與熱錢的雙重加持下，AI很快就站上了“愚昧之山”，風光似乎不可一世。但從2018年開始，AI的投資熱潮開始減退，AI創業明星公司的估值被腰斬，大量AI公司面臨倒閉，似乎AI產業已從當初的“愚昧之山”一步步的滑落到了“絕望之谷”。
其實，AI與產業的結合速度還不夠快。一方面，AI涉及到芯片、算法、數據、算力、軟件、開發者框架等多個維度的指標，很難量化也不容易形成系統性的合力。另一方面，AI的行業落地，需要從硬件到應用，從整個生態的視角去完善去盤活。
從2016年AlphaGo戰勝李世石引起的轟動效應算起，這三年來的AI產業的發展路徑，像極了“達克效應”的曲線。
被AlphaGo瞬間點燃AI的激情與夢想，形成了巨大的AI泡沫，在風口論與熱錢的雙重加持下，AI很快就站上了“愚昧之山”，風光似乎不可一世。但從2018年開始，AI的投資熱潮開始減退，AI創業明星公司的估值被腰斬，大量AI公司面臨倒閉，似乎AI產業已從當初的“愚昧之山”一步步的滑落到了“絕望之谷”。
其實，AI與產業的結合速度還不夠快。一方面，AI涉及到芯片、算法、數據、算力、軟件、開發者框架等多個維度的指標，很難量化也不容易形成系統性的合力。另一方面，AI的行業落地，需要從硬件到應用，從整個生態的視角去完善去盤活。
在8月28日的AICC人工智能計算大會現場，中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東提出這樣的觀點：“智慧時代，計算力就是生產力，是人工智能發展的根本推動力。在計算力的推動下，現在人工智能正在從AI產業化向產業AI化的方向發展，在這個過程中需要建立開放融合的人工智能生態，從硬件到應用，全產業要緊密配合，面向多樣化個性化的用戶需求提供整體解決方案，讓人工智能用起來，用好它。”
產業AI化，依然任重而道遠，讓AI脫離“絕望之谷”，走向“開悟之坡”，這也是AICC人工智能計算大會，以及智慧計算的使命。
推動技術融合，讓人工智能計算“能力化”
王恩東說，“相比於雲和大數據，人工智能對計算力的需求幾乎是無止境的，是指數級的增長。”計算力需求爆發式增長的背後，其實是人工智能技術與雲、大數據、物聯網等技術融合，以及推動的各行各業AI化需求的誕生。
換言之，在技術融合的趨勢下，人工智能計算本身正出現了一種“能力化”的變革。
從2016年AlphaGo戰勝李世石引起的轟動效應算起，這三年來的AI產業的發展路徑，像極了“達克效應”的曲線。
被AlphaGo瞬間點燃AI的激情與夢想，形成了巨大的AI泡沫，在風口論與熱錢的雙重加持下，AI很快就站上了“愚昧之山”，風光似乎不可一世。但從2018年開始，AI的投資熱潮開始減退，AI創業明星公司的估值被腰斬，大量AI公司面臨倒閉，似乎AI產業已從當初的“愚昧之山”一步步的滑落到了“絕望之谷”。
其實，AI與產業的結合速度還不夠快。一方面，AI涉及到芯片、算法、數據、算力、軟件、開發者框架等多個維度的指標，很難量化也不容易形成系統性的合力。另一方面，AI的行業落地，需要從硬件到應用，從整個生態的視角去完善去盤活。
在8月28日的AICC人工智能計算大會現場，中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東提出這樣的觀點：“智慧時代，計算力就是生產力，是人工智能發展的根本推動力。在計算力的推動下，現在人工智能正在從AI產業化向產業AI化的方向發展，在這個過程中需要建立開放融合的人工智能生態，從硬件到應用，全產業要緊密配合，面向多樣化個性化的用戶需求提供整體解決方案，讓人工智能用起來，用好它。”
產業AI化，依然任重而道遠，讓AI脫離“絕望之谷”，走向“開悟之坡”，這也是AICC人工智能計算大會，以及智慧計算的使命。
推動技術融合，讓人工智能計算“能力化”
王恩東說，“相比於雲和大數據，人工智能對計算力的需求幾乎是無止境的，是指數級的增長。”計算力需求爆發式增長的背後，其實是人工智能技術與雲、大數據、物聯網等技術融合，以及推動的各行各業AI化需求的誕生。
換言之，在技術融合的趨勢下，人工智能計算本身正出現了一種“能力化”的變革。
中國新一代人工智能發展戰略研究院執行院長龔克表示：新一代人工智能需要新一代超級計算，不僅要在運算的速度上達到新水平，而且要在智能化應用上形成新局面。人工智能計算作為ICT核心一環，將加速5G、雲、視頻、IoT、AI等創新技術與產業的互相融合，並向更為廣闊的行業延伸。
從這個觀點也可以發現，人工智能計算已經成為了推動這些創新技術融合的粘合劑，成為它們的一種“能力”，並讓產業AI化的進程提速。舉個例子，比如5G+AI就催生了超高清視頻的產業機會，由於4K和8K片源有限成本高，最終用戶看到的很難是“真高清”，而AI技術的應用可以幫助節省圖片傳輸成本，正是5G+AI的技術融合，促成了視頻產業的AI化，並直接推動超清視頻行業繁榮。
浪潮與IDC聯合發佈《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》也顯示：AI與雲的融合是必然趨勢，AI將會以公有云服務的形式使企業能夠輕鬆在雲上獲取AI能力從而有效的訪問和使用 AI技術。同時，AIaaS發展潛力巨大，也將成為推動雲計算市場發展的最主要動力之一，這也可以看作是典型的AI“能力化”特徵。
當然人工智能計算成為一種“能力”，作為這種“能力”的提供者，浪潮也有機會和更多的頂級的人工智能公司，完成更深層次的賦能。比如浪潮人工智能計算和百度飛槳已經達成了全新的戰略合作。
從2016年AlphaGo戰勝李世石引起的轟動效應算起，這三年來的AI產業的發展路徑，像極了“達克效應”的曲線。
被AlphaGo瞬間點燃AI的激情與夢想，形成了巨大的AI泡沫，在風口論與熱錢的雙重加持下，AI很快就站上了“愚昧之山”，風光似乎不可一世。但從2018年開始，AI的投資熱潮開始減退，AI創業明星公司的估值被腰斬，大量AI公司面臨倒閉，似乎AI產業已從當初的“愚昧之山”一步步的滑落到了“絕望之谷”。
其實，AI與產業的結合速度還不夠快。一方面，AI涉及到芯片、算法、數據、算力、軟件、開發者框架等多個維度的指標，很難量化也不容易形成系統性的合力。另一方面，AI的行業落地，需要從硬件到應用，從整個生態的視角去完善去盤活。
在8月28日的AICC人工智能計算大會現場，中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東提出這樣的觀點：“智慧時代，計算力就是生產力，是人工智能發展的根本推動力。在計算力的推動下，現在人工智能正在從AI產業化向產業AI化的方向發展，在這個過程中需要建立開放融合的人工智能生態，從硬件到應用，全產業要緊密配合，面向多樣化個性化的用戶需求提供整體解決方案，讓人工智能用起來，用好它。”
產業AI化，依然任重而道遠，讓AI脫離“絕望之谷”，走向“開悟之坡”，這也是AICC人工智能計算大會，以及智慧計算的使命。
推動技術融合，讓人工智能計算“能力化”
王恩東說，“相比於雲和大數據，人工智能對計算力的需求幾乎是無止境的，是指數級的增長。”計算力需求爆發式增長的背後，其實是人工智能技術與雲、大數據、物聯網等技術融合，以及推動的各行各業AI化需求的誕生。
換言之，在技術融合的趨勢下，人工智能計算本身正出現了一種“能力化”的變革。
中國新一代人工智能發展戰略研究院執行院長龔克表示：新一代人工智能需要新一代超級計算，不僅要在運算的速度上達到新水平，而且要在智能化應用上形成新局面。人工智能計算作為ICT核心一環，將加速5G、雲、視頻、IoT、AI等創新技術與產業的互相融合，並向更為廣闊的行業延伸。
從這個觀點也可以發現，人工智能計算已經成為了推動這些創新技術融合的粘合劑，成為它們的一種“能力”，並讓產業AI化的進程提速。舉個例子，比如5G+AI就催生了超高清視頻的產業機會，由於4K和8K片源有限成本高，最終用戶看到的很難是“真高清”，而AI技術的應用可以幫助節省圖片傳輸成本，正是5G+AI的技術融合，促成了視頻產業的AI化，並直接推動超清視頻行業繁榮。
浪潮與IDC聯合發佈《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》也顯示：AI與雲的融合是必然趨勢，AI將會以公有云服務的形式使企業能夠輕鬆在雲上獲取AI能力從而有效的訪問和使用 AI技術。同時，AIaaS發展潛力巨大，也將成為推動雲計算市場發展的最主要動力之一，這也可以看作是典型的AI“能力化”特徵。
當然人工智能計算成為一種“能力”，作為這種“能力”的提供者，浪潮也有機會和更多的頂級的人工智能公司，完成更深層次的賦能。比如浪潮人工智能計算和百度飛槳已經達成了全新的戰略合作。
百度首席技術官王海峰表示：“在人工智能時代，深度學習框架起到承上啟下的作用，下接芯片，上承各種應用，是“智能時代的操作系統”。百度打造了中國首個也是目前國內唯一開源開放、功能完備的深度學習平臺——百度飛槳。百度飛槳與浪潮的硬件算力之間正在展開深度合作。”
而隨著AI與產業結合得越來越緊密，從AI手機到無人駕駛，智慧醫療，智慧金融，城市大腦，人工智能已經開始滲透到我們生活的方方面面。各行各業都在通過計算的“能力”去加快走向人工智能化的速度。而這恰是浪潮連續幾年投入智慧計算，所最希望看到的結果。
讀懂《2019中國AI計算力發展報告》背後的故事
如前文所述，產業的AI化進程其實缺乏一些明確的衡量指標。在去年的AICC上，IDC聯合浪潮研究發佈了《2018中國AI計算力發展報告》，當時就針對不同城市與地域的計算力發展做出了評估，還聚焦人工智能計算落地的具體行業進行了分析。
客觀的說，去年的報告在衡量的維度上還稍顯稚嫩。而今年的《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》則進一步對中國人工智能計算力產業（包含AI芯片、AI學習框架、AI服務器、AIaas、智能邊緣計算等相關領域）發展現狀和水平進行評估總結，清晰量化出2019年及未來5年中國AI市場發展狀況，包括增速、容量、發展曲線。
從2016年AlphaGo戰勝李世石引起的轟動效應算起，這三年來的AI產業的發展路徑，像極了“達克效應”的曲線。
被AlphaGo瞬間點燃AI的激情與夢想，形成了巨大的AI泡沫，在風口論與熱錢的雙重加持下，AI很快就站上了“愚昧之山”，風光似乎不可一世。但從2018年開始，AI的投資熱潮開始減退，AI創業明星公司的估值被腰斬，大量AI公司面臨倒閉，似乎AI產業已從當初的“愚昧之山”一步步的滑落到了“絕望之谷”。
其實，AI與產業的結合速度還不夠快。一方面，AI涉及到芯片、算法、數據、算力、軟件、開發者框架等多個維度的指標，很難量化也不容易形成系統性的合力。另一方面，AI的行業落地，需要從硬件到應用，從整個生態的視角去完善去盤活。
在8月28日的AICC人工智能計算大會現場，中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東提出這樣的觀點：“智慧時代，計算力就是生產力，是人工智能發展的根本推動力。在計算力的推動下，現在人工智能正在從AI產業化向產業AI化的方向發展，在這個過程中需要建立開放融合的人工智能生態，從硬件到應用，全產業要緊密配合，面向多樣化個性化的用戶需求提供整體解決方案，讓人工智能用起來，用好它。”
產業AI化，依然任重而道遠，讓AI脫離“絕望之谷”，走向“開悟之坡”，這也是AICC人工智能計算大會，以及智慧計算的使命。
推動技術融合，讓人工智能計算“能力化”
王恩東說，“相比於雲和大數據，人工智能對計算力的需求幾乎是無止境的，是指數級的增長。”計算力需求爆發式增長的背後，其實是人工智能技術與雲、大數據、物聯網等技術融合，以及推動的各行各業AI化需求的誕生。
換言之，在技術融合的趨勢下，人工智能計算本身正出現了一種“能力化”的變革。
中國新一代人工智能發展戰略研究院執行院長龔克表示：新一代人工智能需要新一代超級計算，不僅要在運算的速度上達到新水平，而且要在智能化應用上形成新局面。人工智能計算作為ICT核心一環，將加速5G、雲、視頻、IoT、AI等創新技術與產業的互相融合，並向更為廣闊的行業延伸。
從這個觀點也可以發現，人工智能計算已經成為了推動這些創新技術融合的粘合劑，成為它們的一種“能力”，並讓產業AI化的進程提速。舉個例子，比如5G+AI就催生了超高清視頻的產業機會，由於4K和8K片源有限成本高，最終用戶看到的很難是“真高清”，而AI技術的應用可以幫助節省圖片傳輸成本，正是5G+AI的技術融合，促成了視頻產業的AI化，並直接推動超清視頻行業繁榮。
浪潮與IDC聯合發佈《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》也顯示：AI與雲的融合是必然趨勢，AI將會以公有云服務的形式使企業能夠輕鬆在雲上獲取AI能力從而有效的訪問和使用 AI技術。同時，AIaaS發展潛力巨大，也將成為推動雲計算市場發展的最主要動力之一，這也可以看作是典型的AI“能力化”特徵。
當然人工智能計算成為一種“能力”，作為這種“能力”的提供者，浪潮也有機會和更多的頂級的人工智能公司，完成更深層次的賦能。比如浪潮人工智能計算和百度飛槳已經達成了全新的戰略合作。
百度首席技術官王海峰表示：“在人工智能時代，深度學習框架起到承上啟下的作用，下接芯片，上承各種應用，是“智能時代的操作系統”。百度打造了中國首個也是目前國內唯一開源開放、功能完備的深度學習平臺——百度飛槳。百度飛槳與浪潮的硬件算力之間正在展開深度合作。”
而隨著AI與產業結合得越來越緊密，從AI手機到無人駕駛，智慧醫療，智慧金融，城市大腦，人工智能已經開始滲透到我們生活的方方面面。各行各業都在通過計算的“能力”去加快走向人工智能化的速度。而這恰是浪潮連續幾年投入智慧計算，所最希望看到的結果。
讀懂《2019中國AI計算力發展報告》背後的故事
如前文所述，產業的AI化進程其實缺乏一些明確的衡量指標。在去年的AICC上，IDC聯合浪潮研究發佈了《2018中國AI計算力發展報告》，當時就針對不同城市與地域的計算力發展做出了評估，還聚焦人工智能計算落地的具體行業進行了分析。
客觀的說，去年的報告在衡量的維度上還稍顯稚嫩。而今年的《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》則進一步對中國人工智能計算力產業（包含AI芯片、AI學習框架、AI服務器、AIaas、智能邊緣計算等相關領域）發展現狀和水平進行評估總結，清晰量化出2019年及未來5年中國AI市場發展狀況，包括增速、容量、發展曲線。
浪潮集團AI&HPC總經理劉軍表示：IDC聯合浪潮研究發佈《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》，衡量和反映中國AI發展水平和走勢，呈現新的人工智能計算髮展態勢，未來五年AI市場將保持30%增長速度，預計2023年人工智能產業包括互聯網，智慧城市，金融在內，投資額持續強勁，達到幾十億美金水平，中國人工智能在邁向產業AI化。
在我看來，這份《報告》可以作為產業AI化，甚至是數字經濟所要參考的一個重要指標。
首先，人工智能的市場增長與AI算力需求的增長呈現正比關係。我們看到在未來四年，人工智能整體市場的複合增長率會在30%-40%左右，而這三年的算力需求增長率也穩定在23%以上，是完全的正比關係。此外，到2023年中國人工智能基礎架構市場將超過80億美金，年複合增長率33.8%，是中國整體基礎架構市場增速的三倍以上。
很顯然，以人工智能計算為代表的AI基礎設施將成為產業AI化的重要推手。而5G和物聯網將推動邊緣、端側人工智能基礎架構的快速發展，性能、靈活性和能效將成為用戶未來重點考量因素。也證明了“能力化”的AI算力在推動技術融合方面的積極作用。
其次，AI算力的使用情況幾乎與城市經濟總體發展情況接近，比如2018年AI算力需求最旺盛的五大城市是杭州、北京、深圳、上海和合肥，而2019年前五大城市則是北京、杭州、深圳、上海和廣州，蘇州、南京、西安首次躋身前十。可以發現，AI算力指數，基本可以反映出數字經濟發展的優劣程度。
第三，充分的反映了哪些產業更積極的擁抱產業AI化。《報告》顯示，2019年上半年人工智能行業應用滲透度排名TOP4的行業為互聯網、政府、金融和製造，電信超過服務位列第五。顯然，政府行業在平安城市、智慧城市、智慧交通等城市運營和管理平臺上運用AI的能力，使其成為了僅此於互聯網的第二大AI重鎮。總體而言，這份《報告》將對中國AI發展起到風向標的作用，為AI投資、創業與就業提供科學指導。
產業AI化是一條生態之路
在今年初的IPF上，浪潮發佈了浪潮元腦。這是浪潮人工智能全棧能力的載體與具象，包含了浪潮AI的“有形”產品，同時也凝聚了浪潮多年積累的人工智能算法優化、系統優化服務、整合一體化交付的“無形”能力。
從2016年AlphaGo戰勝李世石引起的轟動效應算起，這三年來的AI產業的發展路徑，像極了“達克效應”的曲線。
被AlphaGo瞬間點燃AI的激情與夢想，形成了巨大的AI泡沫，在風口論與熱錢的雙重加持下，AI很快就站上了“愚昧之山”，風光似乎不可一世。但從2018年開始，AI的投資熱潮開始減退，AI創業明星公司的估值被腰斬，大量AI公司面臨倒閉，似乎AI產業已從當初的“愚昧之山”一步步的滑落到了“絕望之谷”。
其實，AI與產業的結合速度還不夠快。一方面，AI涉及到芯片、算法、數據、算力、軟件、開發者框架等多個維度的指標，很難量化也不容易形成系統性的合力。另一方面，AI的行業落地，需要從硬件到應用，從整個生態的視角去完善去盤活。
在8月28日的AICC人工智能計算大會現場，中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東提出這樣的觀點：“智慧時代，計算力就是生產力，是人工智能發展的根本推動力。在計算力的推動下，現在人工智能正在從AI產業化向產業AI化的方向發展，在這個過程中需要建立開放融合的人工智能生態，從硬件到應用，全產業要緊密配合，面向多樣化個性化的用戶需求提供整體解決方案，讓人工智能用起來，用好它。”
產業AI化，依然任重而道遠，讓AI脫離“絕望之谷”，走向“開悟之坡”，這也是AICC人工智能計算大會，以及智慧計算的使命。
推動技術融合，讓人工智能計算“能力化”
王恩東說，“相比於雲和大數據，人工智能對計算力的需求幾乎是無止境的，是指數級的增長。”計算力需求爆發式增長的背後，其實是人工智能技術與雲、大數據、物聯網等技術融合，以及推動的各行各業AI化需求的誕生。
換言之，在技術融合的趨勢下，人工智能計算本身正出現了一種“能力化”的變革。
中國新一代人工智能發展戰略研究院執行院長龔克表示：新一代人工智能需要新一代超級計算，不僅要在運算的速度上達到新水平，而且要在智能化應用上形成新局面。人工智能計算作為ICT核心一環，將加速5G、雲、視頻、IoT、AI等創新技術與產業的互相融合，並向更為廣闊的行業延伸。
從這個觀點也可以發現，人工智能計算已經成為了推動這些創新技術融合的粘合劑，成為它們的一種“能力”，並讓產業AI化的進程提速。舉個例子，比如5G+AI就催生了超高清視頻的產業機會，由於4K和8K片源有限成本高，最終用戶看到的很難是“真高清”，而AI技術的應用可以幫助節省圖片傳輸成本，正是5G+AI的技術融合，促成了視頻產業的AI化，並直接推動超清視頻行業繁榮。
浪潮與IDC聯合發佈《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》也顯示：AI與雲的融合是必然趨勢，AI將會以公有云服務的形式使企業能夠輕鬆在雲上獲取AI能力從而有效的訪問和使用 AI技術。同時，AIaaS發展潛力巨大，也將成為推動雲計算市場發展的最主要動力之一，這也可以看作是典型的AI“能力化”特徵。
當然人工智能計算成為一種“能力”，作為這種“能力”的提供者，浪潮也有機會和更多的頂級的人工智能公司，完成更深層次的賦能。比如浪潮人工智能計算和百度飛槳已經達成了全新的戰略合作。
百度首席技術官王海峰表示：“在人工智能時代，深度學習框架起到承上啟下的作用，下接芯片，上承各種應用，是“智能時代的操作系統”。百度打造了中國首個也是目前國內唯一開源開放、功能完備的深度學習平臺——百度飛槳。百度飛槳與浪潮的硬件算力之間正在展開深度合作。”
而隨著AI與產業結合得越來越緊密，從AI手機到無人駕駛，智慧醫療，智慧金融，城市大腦，人工智能已經開始滲透到我們生活的方方面面。各行各業都在通過計算的“能力”去加快走向人工智能化的速度。而這恰是浪潮連續幾年投入智慧計算，所最希望看到的結果。
讀懂《2019中國AI計算力發展報告》背後的故事
如前文所述，產業的AI化進程其實缺乏一些明確的衡量指標。在去年的AICC上，IDC聯合浪潮研究發佈了《2018中國AI計算力發展報告》，當時就針對不同城市與地域的計算力發展做出了評估，還聚焦人工智能計算落地的具體行業進行了分析。
客觀的說，去年的報告在衡量的維度上還稍顯稚嫩。而今年的《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》則進一步對中國人工智能計算力產業（包含AI芯片、AI學習框架、AI服務器、AIaas、智能邊緣計算等相關領域）發展現狀和水平進行評估總結，清晰量化出2019年及未來5年中國AI市場發展狀況，包括增速、容量、發展曲線。
浪潮集團AI&HPC總經理劉軍表示：IDC聯合浪潮研究發佈《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》，衡量和反映中國AI發展水平和走勢，呈現新的人工智能計算髮展態勢，未來五年AI市場將保持30%增長速度，預計2023年人工智能產業包括互聯網，智慧城市，金融在內，投資額持續強勁，達到幾十億美金水平，中國人工智能在邁向產業AI化。
在我看來，這份《報告》可以作為產業AI化，甚至是數字經濟所要參考的一個重要指標。
首先，人工智能的市場增長與AI算力需求的增長呈現正比關係。我們看到在未來四年，人工智能整體市場的複合增長率會在30%-40%左右，而這三年的算力需求增長率也穩定在23%以上，是完全的正比關係。此外，到2023年中國人工智能基礎架構市場將超過80億美金，年複合增長率33.8%，是中國整體基礎架構市場增速的三倍以上。
很顯然，以人工智能計算為代表的AI基礎設施將成為產業AI化的重要推手。而5G和物聯網將推動邊緣、端側人工智能基礎架構的快速發展，性能、靈活性和能效將成為用戶未來重點考量因素。也證明了“能力化”的AI算力在推動技術融合方面的積極作用。
其次，AI算力的使用情況幾乎與城市經濟總體發展情況接近，比如2018年AI算力需求最旺盛的五大城市是杭州、北京、深圳、上海和合肥，而2019年前五大城市則是北京、杭州、深圳、上海和廣州，蘇州、南京、西安首次躋身前十。可以發現，AI算力指數，基本可以反映出數字經濟發展的優劣程度。
第三，充分的反映了哪些產業更積極的擁抱產業AI化。《報告》顯示，2019年上半年人工智能行業應用滲透度排名TOP4的行業為互聯網、政府、金融和製造，電信超過服務位列第五。顯然，政府行業在平安城市、智慧城市、智慧交通等城市運營和管理平臺上運用AI的能力，使其成為了僅此於互聯網的第二大AI重鎮。總體而言，這份《報告》將對中國AI發展起到風向標的作用，為AI投資、創業與就業提供科學指導。
產業AI化是一條生態之路
在今年初的IPF上，浪潮發佈了浪潮元腦。這是浪潮人工智能全棧能力的載體與具象，包含了浪潮AI的“有形”產品，同時也凝聚了浪潮多年積累的人工智能算法優化、系統優化服務、整合一體化交付的“無形”能力。
本質上，“浪潮元腦”代表了浪潮對全棧人工智能能力的一種新的解讀。劉軍曾告訴我，“全棧不等於全乾，浪潮的全棧能力沒有任何排他性，每一個層級都包含了對開放生態的思考，我們的目的是通過全棧的人工智能將每個層級的生態玩家聯接起來，共同去做到產業，達到智慧時代的共同繁榮”。
可見，在浪潮智慧計算的藍圖中：生態必然是產業AI化前進的必經之路。
劉軍表示：在產業AI化時代，多元化需求顯現，面臨技術與商業的雙重挑戰，在雙重挑戰下驅動升級是產業AI化時代下的共同課題。在元腦生態中，我們希望能促進生態夥伴以最高效的方式提取自己所需要的能力，同時也可以最大化的發揮出自己的價值，實現最先進的AI核心能力和最實際、最可操作的落地部署能力的強強聯合，共同給行業最終用戶交付符合AI時代所需的產品、能力及解決方案。
確如此言，傳統企業的IT供應商不具備人工智能技術的優勢，而人工智能技術的開發者對於垂直行業又沒有很強的耦合力。算力雖然提供了前進的源動力，但人工智能在產業的滲透最終還需要可供行走的公路，這條路就是產業AI化的生態之路。
從2016年AlphaGo戰勝李世石引起的轟動效應算起，這三年來的AI產業的發展路徑，像極了“達克效應”的曲線。
被AlphaGo瞬間點燃AI的激情與夢想，形成了巨大的AI泡沫，在風口論與熱錢的雙重加持下，AI很快就站上了“愚昧之山”，風光似乎不可一世。但從2018年開始，AI的投資熱潮開始減退，AI創業明星公司的估值被腰斬，大量AI公司面臨倒閉，似乎AI產業已從當初的“愚昧之山”一步步的滑落到了“絕望之谷”。
其實，AI與產業的結合速度還不夠快。一方面，AI涉及到芯片、算法、數據、算力、軟件、開發者框架等多個維度的指標，很難量化也不容易形成系統性的合力。另一方面，AI的行業落地，需要從硬件到應用，從整個生態的視角去完善去盤活。
在8月28日的AICC人工智能計算大會現場，中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東提出這樣的觀點：“智慧時代，計算力就是生產力，是人工智能發展的根本推動力。在計算力的推動下，現在人工智能正在從AI產業化向產業AI化的方向發展，在這個過程中需要建立開放融合的人工智能生態，從硬件到應用，全產業要緊密配合，面向多樣化個性化的用戶需求提供整體解決方案，讓人工智能用起來，用好它。”
產業AI化，依然任重而道遠，讓AI脫離“絕望之谷”，走向“開悟之坡”，這也是AICC人工智能計算大會，以及智慧計算的使命。
推動技術融合，讓人工智能計算“能力化”
王恩東說，“相比於雲和大數據，人工智能對計算力的需求幾乎是無止境的，是指數級的增長。”計算力需求爆發式增長的背後，其實是人工智能技術與雲、大數據、物聯網等技術融合，以及推動的各行各業AI化需求的誕生。
換言之，在技術融合的趨勢下，人工智能計算本身正出現了一種“能力化”的變革。
中國新一代人工智能發展戰略研究院執行院長龔克表示：新一代人工智能需要新一代超級計算，不僅要在運算的速度上達到新水平，而且要在智能化應用上形成新局面。人工智能計算作為ICT核心一環，將加速5G、雲、視頻、IoT、AI等創新技術與產業的互相融合，並向更為廣闊的行業延伸。
從這個觀點也可以發現，人工智能計算已經成為了推動這些創新技術融合的粘合劑，成為它們的一種“能力”，並讓產業AI化的進程提速。舉個例子，比如5G+AI就催生了超高清視頻的產業機會，由於4K和8K片源有限成本高，最終用戶看到的很難是“真高清”，而AI技術的應用可以幫助節省圖片傳輸成本，正是5G+AI的技術融合，促成了視頻產業的AI化，並直接推動超清視頻行業繁榮。
浪潮與IDC聯合發佈《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》也顯示：AI與雲的融合是必然趨勢，AI將會以公有云服務的形式使企業能夠輕鬆在雲上獲取AI能力從而有效的訪問和使用 AI技術。同時，AIaaS發展潛力巨大，也將成為推動雲計算市場發展的最主要動力之一，這也可以看作是典型的AI“能力化”特徵。
當然人工智能計算成為一種“能力”，作為這種“能力”的提供者，浪潮也有機會和更多的頂級的人工智能公司，完成更深層次的賦能。比如浪潮人工智能計算和百度飛槳已經達成了全新的戰略合作。
百度首席技術官王海峰表示：“在人工智能時代，深度學習框架起到承上啟下的作用，下接芯片，上承各種應用，是“智能時代的操作系統”。百度打造了中國首個也是目前國內唯一開源開放、功能完備的深度學習平臺——百度飛槳。百度飛槳與浪潮的硬件算力之間正在展開深度合作。”
而隨著AI與產業結合得越來越緊密，從AI手機到無人駕駛，智慧醫療，智慧金融，城市大腦，人工智能已經開始滲透到我們生活的方方面面。各行各業都在通過計算的“能力”去加快走向人工智能化的速度。而這恰是浪潮連續幾年投入智慧計算，所最希望看到的結果。
讀懂《2019中國AI計算力發展報告》背後的故事
如前文所述，產業的AI化進程其實缺乏一些明確的衡量指標。在去年的AICC上，IDC聯合浪潮研究發佈了《2018中國AI計算力發展報告》，當時就針對不同城市與地域的計算力發展做出了評估，還聚焦人工智能計算落地的具體行業進行了分析。
客觀的說，去年的報告在衡量的維度上還稍顯稚嫩。而今年的《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》則進一步對中國人工智能計算力產業（包含AI芯片、AI學習框架、AI服務器、AIaas、智能邊緣計算等相關領域）發展現狀和水平進行評估總結，清晰量化出2019年及未來5年中國AI市場發展狀況，包括增速、容量、發展曲線。
浪潮集團AI&HPC總經理劉軍表示：IDC聯合浪潮研究發佈《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》，衡量和反映中國AI發展水平和走勢，呈現新的人工智能計算髮展態勢，未來五年AI市場將保持30%增長速度，預計2023年人工智能產業包括互聯網，智慧城市，金融在內，投資額持續強勁，達到幾十億美金水平，中國人工智能在邁向產業AI化。
在我看來，這份《報告》可以作為產業AI化，甚至是數字經濟所要參考的一個重要指標。
首先，人工智能的市場增長與AI算力需求的增長呈現正比關係。我們看到在未來四年，人工智能整體市場的複合增長率會在30%-40%左右，而這三年的算力需求增長率也穩定在23%以上，是完全的正比關係。此外，到2023年中國人工智能基礎架構市場將超過80億美金，年複合增長率33.8%，是中國整體基礎架構市場增速的三倍以上。
很顯然，以人工智能計算為代表的AI基礎設施將成為產業AI化的重要推手。而5G和物聯網將推動邊緣、端側人工智能基礎架構的快速發展，性能、靈活性和能效將成為用戶未來重點考量因素。也證明了“能力化”的AI算力在推動技術融合方面的積極作用。
其次，AI算力的使用情況幾乎與城市經濟總體發展情況接近，比如2018年AI算力需求最旺盛的五大城市是杭州、北京、深圳、上海和合肥，而2019年前五大城市則是北京、杭州、深圳、上海和廣州，蘇州、南京、西安首次躋身前十。可以發現，AI算力指數，基本可以反映出數字經濟發展的優劣程度。
第三，充分的反映了哪些產業更積極的擁抱產業AI化。《報告》顯示，2019年上半年人工智能行業應用滲透度排名TOP4的行業為互聯網、政府、金融和製造，電信超過服務位列第五。顯然，政府行業在平安城市、智慧城市、智慧交通等城市運營和管理平臺上運用AI的能力，使其成為了僅此於互聯網的第二大AI重鎮。總體而言，這份《報告》將對中國AI發展起到風向標的作用，為AI投資、創業與就業提供科學指導。
產業AI化是一條生態之路
在今年初的IPF上，浪潮發佈了浪潮元腦。這是浪潮人工智能全棧能力的載體與具象，包含了浪潮AI的“有形”產品，同時也凝聚了浪潮多年積累的人工智能算法優化、系統優化服務、整合一體化交付的“無形”能力。
本質上，“浪潮元腦”代表了浪潮對全棧人工智能能力的一種新的解讀。劉軍曾告訴我，“全棧不等於全乾，浪潮的全棧能力沒有任何排他性，每一個層級都包含了對開放生態的思考，我們的目的是通過全棧的人工智能將每個層級的生態玩家聯接起來，共同去做到產業，達到智慧時代的共同繁榮”。
可見，在浪潮智慧計算的藍圖中：生態必然是產業AI化前進的必經之路。
劉軍表示：在產業AI化時代，多元化需求顯現，面臨技術與商業的雙重挑戰，在雙重挑戰下驅動升級是產業AI化時代下的共同課題。在元腦生態中，我們希望能促進生態夥伴以最高效的方式提取自己所需要的能力，同時也可以最大化的發揮出自己的價值，實現最先進的AI核心能力和最實際、最可操作的落地部署能力的強強聯合，共同給行業最終用戶交付符合AI時代所需的產品、能力及解決方案。
確如此言，傳統企業的IT供應商不具備人工智能技術的優勢，而人工智能技術的開發者對於垂直行業又沒有很強的耦合力。算力雖然提供了前進的源動力，但人工智能在產業的滲透最終還需要可供行走的公路，這條路就是產業AI化的生態之路。
在未來，基於生態的創新變得日益重要，如何構建產業生態，為更多上下游供應商提供整合的平臺，為最終用戶輸出理想的解決方案在未來也變得至關重要。
而這就是浪潮“元腦”生態的價值，包含人工智能算力、算法框架和服務，拉通行業用戶、紮根行業的 SV、SI，以及人工智能開發者，提供面向場景的整體解決方案。
劉軍表示：“在元腦生態計劃中，浪潮將共享計算平臺、資源平臺和算法推動平臺的技術能力。浪潮也宣佈與百度將共建AIStation與飛槳聯合方案，與VMware共建AIStation與vSphere AI私有云方案。同時，作為AI算法平臺的重要部分，浪潮還將開源TF2，這是一款浪潮開發的基於FPGA的推理計算引擎，浪潮將基於在技術方面的突破和努力，幫助行業客戶加快實現產業AI化。
客觀的說，人工智能計算對於浪潮來說是一次願景的躍升，從人工智能計算的產品技術提供者，升格為產業AI化進程中的AI算力賦能者。人工智能計算也是AI產業的一次難得的機遇，將AI算力融入創新的技術，形成一種“能力”，驅動整個產業邁上AI化的“開悟之坡”。