ai算力資源

『壹』 AI算力平台的算力怎麼評估

單CPU 的發展已經不能滿足實際應用的需求，AI 時代必須要依靠並行計算。目前，並行計算的主流架構是異構並行計算平台。如果您需要算力方面的服務，可以去十次方了解下。

『貳』 浪潮AI已經發展好多年了，都有哪些產品效果怎樣

浪潮已經打造了一個全棧式的AI計算系統，以AI算力平台、資源平台與演算法平台，為AI產業化和產業AI化提供集約高效的智算力支撐。
其中，AIStation平台主要面向企業AI應用部署及在線服務管理場景，通過統一應用介面、算力彈性伸縮、A/B測試、滾動發布、多模型加權評估等全棧AI能力，為企業提供可靠、易用、靈活的推理服務;浪潮AI伺服器則廣泛應用於語音、語義、圖像、視頻、搜索、網路等AI場景化應用，在中國市場份額已經連續三年保持在50%以上。

『叄』 AI技術如何更好地服務人力資源行業

第一，做人力資源的人，最重要的是幫助領軍人物，人力工作者思考，所在行業如何得到人工智慧的賦能，如何讓那些可重復的、標準的、邏輯化的東西被人工智慧取代，形成AI思維，這樣才能提升效率。

AI思維，就是要習慣思考哪裡有數據。不管文本數據、音頻數據，還是視頻數據，都可以通過技術來為管理者所用。數據越多的地方，智慧越大。

以往，企業管理者多數只能基於場景來驅動管理，但現在，管理者可以做到，用數據說話、用數據管理、用數據決策、用數據創新，這就是數據帶來的思維上的改變。而算力和演算法的提升，則可以幫助企業管理者突破以往的思維局限。

以前可能很多問題發現了，但解決不了，但現在不一樣。數據的強大、算力的強大、演算法的強大，以及它們之間彼此組合的強大，會讓整個基於場景的思維跟以前不一樣。作為企業領軍人物，思維上的改變，會有助於更好、更快地在管理過程中被AI賦能，升級管理能力。

第二，人力資源從業者需要從人才、組織、文化的領域去思考——人工智慧是否可以賦能？

首先可以從場景入手。入、離、升、降、調這些行為會產生數據，這些數據收集起來，就提供了最基礎的大數據；整合之後，通過智能化的演算法進行挖掘，建立起智能化的管理方法和智慧HR產品，支持HR對選、用、育、留、辭這些決策場景的判斷。比如，涉及video的場景，電視台、網紅、媒體、視頻等等，很容易進行數據整合。涉及語音交互的行業也可以收集數據。現在前沿的機器人技術在研發人工語音和自然語言的交互，如果AI同時聽懂一個印度人、一個美國人、一個巴基斯坦人的交流內容，這就不光是取代翻譯的問題，一個會掌握多種語音的人工智慧機器人可以代替四五個人跟你聊天。

所以，我們需要判斷所在的行業有沒有涉及以上收集數據的場景，如果有，這些場景就可以被數據、演算法和算力解決。基於此形成的管理方法和產品，會不斷在場景中被校驗和迭代，然後不斷優化和改進。

這就形成了一套方法論。所以，任何一家傳統企業的負責人都應該思考如何用人工智慧的方法來幫助企業。

第三，對於人力資源專業領域，人工智慧也有可以賦能的地方。比如一些調查、客服，有可能被機器取代。還有一些初級的咨詢工作，回答員工的問題，包括情感問題，也可以被取代。將來，每一家企業都有心理咨詢師，這個職位也會慢慢被人工智慧取代，AI會收集很多員工的數據，如果你抑鬱了，和機器聊聊天比和真人聊天效果還好。

人工智慧時代來了以後，大數據和大數據所產生的能量對人力資源具有很大的賦能作用。過去我們HR做事更過要憑經驗判斷，難免摻雜著主觀因素，很多信息也是碎片和模糊的，並且常常只能滯後性地做出管理動作。但是隨著技術發展，隨著AI能力在HR領域的應用，HR開始具有前瞻性和科學性，我們管理動作變得有全局觀、有客觀性，更加准確和真實。

『肆』 AI Studio的GPU如何獲取

AI Studio的Notebook 配備工業級頂級NVIDIA Tesla V100資源。現在AI Studio 重磅推出了算力支持計劃進行申請。申請鏈接：網頁鏈接，申請信息經過AI Studio的運營人員核驗後，如滿足資格，則會通過郵件通知贈予算力邀請碼，用於免費GPU算力兌換。另一方面，沒有通過的小夥伴可以等待其他活動，AI Studio將不定期舉辦運營活動，可以通過參與活動贏取GPU算力卡.

『伍』 2019學AI編程怎麼樣發展如何

原標題：2019年中國人工智慧行業市場分析：發展泡沫逐漸消失，人才發展乃是關鍵

2019年全球人工智慧行業發展概況分析

從日本經典動畫《攻殼機動隊》人工智慧(AI)技術的運用，再到最近好萊塢影片《阿麗塔：戰斗天使》的機械人，在科幻電影中，AI已經成為最常見的主題之一。

而屏幕之外的現實世界，不論是帶有虹膜識別的安防攝像頭，還是裝載有Autopilot(自動輔助駕駛)的自動駕駛汽車，人工智慧技術的運用，更像水和電一樣開始滲透至經濟社會發展的各個方面。

資本的投入加速了AI的發展。關注初創期投資的英國風投基金MMCVentures近日發布關於AI的研究報告(下稱「報告」)顯示，全球早期AI公司的投資資金在五年內增長了15倍，在2018年估計可達150億美元(約合1008億元人民幣)。

人工智慧技術的第一大國——美國繼續全力領航。日前，美國白宮啟動一個新官方網站「AI.gov」，發布美國各聯邦機構為落實人工智慧「全政府」戰略而採取的具體舉措。該網站顯示，美國國家科技委員會下設的人工智慧特別委員會將負責協調15個聯邦機構推動人工智慧技術的研發。

而熱度之下誕生的不只是成倍涌現的技術和企業。

上述報告就指出，在歐洲2830家標榜為人工智慧的公司中，有1580家符合人工智慧公司的定義，也就是說，四成的公司其實和人工智慧沒任何關系。該研究團隊還發現，「一家公司，若是打上AI的標簽，能多獲得15%~50%的融資。」

上海交通大學電子信息與電氣工程學院副院長王延峰告訴第一財經，這種現象不只出現在歐洲，全球都存在。任何一個革命性的東西出來，都會伴隨著泡沫的產生，這也是產業發展的必然規律。但隨著人工智慧+傳統產業的不斷融合，不斷的震盪和淘汰之下，最終留下的還是那些經得住火煉的「真金」公司。

2019年中國人工智慧市場規模將達280億

中國人工智慧市場規模在持續增長。據前瞻產業研究院發布的《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》數據顯示，2017年中國人工智慧市場規模將達到152.1億元，增長率達到51.2%。隨著人工智慧技術的逐漸成熟，科技、製造業等業界巨頭布局的深入，應用場景不斷擴展，初步測算2018年中國人工智慧市場規模將突破200億元大關，達到238.2億元左右，增長率達到56.6%。預測2019年中國人工智慧市場規模將達280億元左右。

2014-2019年中國人工智慧市場規模及增長情況預測

數據來源：前瞻產業研究院整理

人工智慧泡沫正逐漸消逝

「剛開始(2012年)做AI時基本沒遇見幾個有AI技術的公司。」說起剛創業時的情景，Video++極鏈科技集團聯合創始人&COO董慧智對第一財經記者表示。

據他回憶，從2016年開始，國內AI公司一下子多了起來，其中確實有一些真正做AI的公司，但也不乏一些互聯網公司甚至傳統廣告公司來湊熱鬧。

當前，人工智慧技術處於第三個發展高潮期，以機器學習特別是深度學習為核心，在視覺、語音、自然語言等應用領域迅速發展。即使有資本和政策大力支持，但在實際應用場景轉化中，還存在不少的不確定性。

用董慧智的話來說，他們是幸運的。起初，他們的團隊設想從實驗室開發出來的演算法到最後的應用場景落地(商用)，只要演算法面世就算成功了90%。然而，反復實踐後，才發現低估了實驗室演算法和商業應用之間的鴻溝。

「在2015年，我們開放了研究出來的AI演算法，結果在應用時卻發現演算法沒法應用，因此又加大投資，用了兩年多的時間才做到真正應用。現在不少創業者其實是把DEMO(未成形的測試版演算法)放出來，能否落地又是另一回事。」他指出。

此外，由於AI公司的實際技術門檻很高，在發展的過程中，不僅那些打著噱頭的公司會露出馬腳，就連真正的AI公司也可能因為數據和技術的匱乏而關閉。

「小的初創AI企業有兩個大的問題，數據集有限，加上商業這塊沒有出現殺手級的應用，很可能就支撐不下去了。」騰訊研究院產業研究中心副主任吳朋陽告訴第一財經記者。

盡管如此，隨著傳統行業亟待轉型，各個垂直行業對於AI的融合傾向也愈加明顯。報告顯示，預計到2019年底，超過三分之一的企業將部署人工智慧。與此同時，在行業和資本方面，也開始出現了一些新的變化。

吳朋陽表示，從2017年開始，全球對於人工智慧的投資開始變得謹慎。目前在行業上，也開始從線上走向線下，其中製造業就是典型。

「勞動力成本上升、企業生產效率不高的情況下，AI可以發揮很好作用。而製造業相對復雜，所以這是一個單點突破的過程，比較典型的就是圖像識別的應用，比如質檢的准確性甚至可以超過人的處理水平。」吳朋陽分析說。同時他認為，未來醫療和教育這種公共服務領域的突破更有潛能，因為AI可以解決優質資源分布不均的問題，並能激發這種公共服務的數據潛能。

中國在應用層佔主導

從層次上劃分，AI主要有基礎層、技術層、應用層三層。歐美國家在基礎層起步早、投入大，中國則是在應用層和技術層涌現出諸多公司。

上述報告顯示，亞太地區採用AI技術企業的數量是北美地區公司的兩倍。其中，中國公司引領亞太AI，北京、上海、廣東以及浙江和江蘇是主要的聚集地。

和歐美比較，中國的AI產業發展異同也十分明晰。

商湯科技香港公司總經理尚海龍對第一財經記者表示，中國AI產業發展更注重落地應用，同時也在不斷提升對基礎研究的加強，以及對原創基礎設施的搭建。

而應用場景的落地對於原創基礎研究、平台搭建的牽引作用也不容小覷。龐大的市場應用激發和倒推基礎層，這是中國區別於歐美AI產業的最大特點和優勢。

根據中國信息通信研究院去年年底發布的《人工智慧發展白皮書——產業應用篇》，從產業規模看，2017年國內人工智慧市場規模達到237.4億元，相較於2016年增長67%。其中以生物識別、圖像識別、視頻識別等技術為核心的計算機視覺市場規模最大，佔比34.9%，達到82.8億元。

不論是今年的政府工作報告中首次提到的「智能+」，還是中央深改委19日審議通過的《關於促進人工智慧和實體經濟深度融合的指導意見》，以及2017年底的工信部《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》，都賦予了AI+傳統行業更多可能。

王延峰說，中國的「互聯網+」提了4年，而新一輪的「智能+」，是產業的自然遞進和提升。「『互聯網+』解決了數據，而AI的核心就是數據演算法算力，數據發展程度不夠是做不到智能化的。如今經過幾年發展，數字化進程又提升了一步，所以可以跟人工智慧結合產生新的業態。」他預計，未來的3~5年，「智能+」傳統行業會有明顯的深度融合。

行業熱度持續，更需要人才的助力

長期跟蹤AI產業的騰訊研究院研究員俞點根據最新數據對記者分析，在全球來看，英國有20家高校開設了相關的課程，美國168家，中國2017年是20家，2018年30多家高校開設相關專業，也就是說全球設有AI方向的高校一共近400所，來滿足全世界百萬級的需求。

我國人工智慧人才缺口至少在100萬以上。而且由於合格AI人才培養所需時間遠高於一般IT人才，人才缺口很難在短期內得到有效填補。」俞點說，AI對技術要求非常高，非本專業的學生雖然可以學習相關AI知識，比如專業是計算機，學一年神經網路就可以做比較初級的人工智慧開發，但是深度的基礎開發還是需要高精尖的AI人才。

俞點所說的基礎開發的人才，也是中國AI市場最為缺乏的。王延峰表示，中國AI領域的優勢在於應用端的人才豐富，「場景豐富，加上教育部學科目錄也在跟進，應用層面的人才儲備較多。」但是畢竟起步晚，高端、前沿人才和國外比還有較大差距。

而董慧智則認為，AI人才的薪酬還要和公司具體情況結合，例如他們這種垂直性強的應用型AI公司，就不需要儲備大量的高端AI人才。雖然目前公司有幾十個博士，但還是碩士居多。「很多商用過程不需要博士，而碩士生是完全可以把握的。」他說，在公司AI不同層次人才收入差距也較大，頂尖級的人才甚至沒有上限。

『陸』 浪潮如何應對AI算力多元、巨量、生態化挑戰

浪潮認為智算中心是應對未來AI算力多元、巨量、生態化挑戰的新基建。所以，浪潮在2020年提出智算中心的構想，提供AI計算所需的算力服務、數據服務和演算法服務的公共算力新型基礎設施，在AI時代將扮演算力生產供應平台、數據開放共享平台、智能生態建設平台和產業創新聚集平台等多重角色。智算中心普及，可降低全社會AI應用成本、加強政府社會治理能力、增強企業創新轉型動能、推動人工智慧產業聚集。

『柒』 人工智慧對國家能有什麼貢獻，特別是在軍事和戰略上

基於人工智慧的深度學習系統，未來會有很大的發展空間。

特別是人工智慧的晶元化，低功耗後，低成本後，人工智慧會迎來巨大的發展空間。
在深度卷積神經網路晶元化後，各種設備可以實現實時智能分析，可以做到武器的感測器像鷹的眼晴一樣實時盯著目標。
可以實時識別戰場的各類物體，進行敵我分析。
如用在視頻衛星上，可以實時監控地面動態，對地面的軍事布置，人員行動，戰略布局，可以實時分布，不需要傳回地面，做到最高速度的預警。
如分析航母的衛星，可以實時繪制航母的運動軌跡，預測航母的軌跡。
用在無人機上，可以實時高空識別，甚至可以實現基於實時行為識別，的實時攻擊無人機，把敵人消滅在萌芽狀態。
另外在多光譜，多電磁空間的視頻實時分析系統，對於反潛艇，反埋伏，反偽裝等軍事方面，作用也是非常大的。
所以深度學習神經網路不斷發展下的人工智慧，未來有巨大發展空間，完全無人化作戰，實時化分析作戰，在AI晶元的進步下，很快就可以實現一大部分。
所以人工智慧軍事化，核心競爭力在於AI的晶元化。
只有晶元化才能解決算力問題，解決功耗問題，解決布置問題，解決實時分析問題。
大家知道昆蟲的復眼由幾千個小眼組成，如果AI晶元成本降低後，可以在多數武器上裝上這種類似復眼的視頻實時分析系統，實現矩陣自動分析決策，實現全方位分析，以面盯點。構建全方位無死角的AI矩陣眼睛分析系統，多譜空間實時分析，真正做到實時人工智慧，讓武器和偵察設備具有人的眼睛識別分析能力，這樣真正做到智能化部隊，智能化偵察，智能化預警。
算力晶元化硬體化，對軍事戰鬥力的提升會有革命性作用，未來是算力的天下，真正無人化戰爭也會實現，以後只需要游戲高手做下軍事遠程指揮，在大山洞中打著游戲，吹著空調，喝著不上火的涼茶，現場智能化無人武器全是自動的實時分析，甚至可以使用基於人工智慧決策系統，完全無人化作戰。

『捌』 在智慧時代，算力就是核心競爭力，那麼浪潮AI是如何支撐算力發展的

浪潮AI多年來一直打造人工智慧基礎措施。在算力生產層面，浪潮打造了業內最強最全的AI計算產品陣列。
其中，浪潮自研的新一代人工智慧伺服器NF5488A5在2020年一舉打破MLPerf AI推理&訓練基準測試19項世界紀錄；
在算力調度層面，浪潮AIStation人工智慧開發平台能夠為AI模型開發訓練與推理部署提供從底層資源到上層業務的全平台全流程管理支持，幫助企業提升資源使用率與開發效率90%以上，加快AI開發應用創新；
在聚合算力方面，浪潮AI持續打造更高效率更低延遲硬體加速設備與優化軟體棧；
在算力釋放上，浪潮AutoML Suite為人工智慧客戶與開發者提供快速高效開發AI模型的能力，開啟 AI 全自動建模新方式，加速產業化應用。

『玖』 AI時代計算能力如何分配

從技術層面來說，A11仿生處理器內含的「神經網路引擎（neuralengine）」是其AI功能實現的基礎，盡管目前還沒有更加詳盡的官方技術解析發布，但根據已知的信息來看，「神經網路引擎（neuralengine）」就是將部分需要實時響應的「人工智慧」相關功能（如語音識別、人臉識別等等）進行加速，讓其在手機端達成高效的計算，進而提升「人工智慧」相關功能的用戶體驗，呈現出更高等級的「人工智慧」功能。