ai算力研究

1. 悟空雲信息技術有限公司在「AI演算法+AR場景」的研究領域有哪些時間案例或成果

感測器等多個領域的技術進步。 AR 硬體有多種類型，但綜合來看，智能手... 事實上，在過去一年的時間，晶元已經成為AI演算法公司變現手段之一，AI算... 卻無法阻止其他手機廠商的跟進。多產業鏈信息已證實，2018年安卓陣營的手機都會搭載..

2. 人工智慧的發展前景如何

中國人工智慧技術起步較晚，但是發展迅速，目前在專利數量以及企業數量等指標上已經處於世界領先地位。2013-2018年，全球人工智慧領域的論文文獻產出共30.5萬篇，其中，中國發表7.4萬篇，美國發表5.2萬篇。在數量佔比方面，2017年中國人工智慧論文數量佔比全球已經達27.7%。當前中美兩國之間人工智慧科研論文合作規模最大，是全球人工智慧合作網路的中心，中美兩國合作深刻影響全球人工智慧發展。

2019年中國AI晶元市場規模約為115.5億元，在5G商用的普及和政策、技術等各因素的推動下，AI晶元有望在雲計算、安防、消費電子、機器人等領域實現大規模商用，預計2021年AI晶元市場規模將達到436.8億元。但值得注意的是，隨著人工智慧技術的加速普及，下游應用領域對AI算力和能耗的要求越來越高，傳統馮諾依曼架構式晶元的瓶頸逐漸顯露，AI晶元將朝著存算一體化方向發展。有分析師認為，存算一體AI晶元的發展前景雖受到廣泛認可，但整體仍處在發展的起步階段。從實現計算與存儲的融合設計，到技術的落地、量產、規模化商用，還有較長階段。能夠率先實現技術、產品突破的企業將更容易獲得資本、人才、市場的支持。

世紀浪人：智慧築基，源聚強國，深度分析中國人工智慧發展概況
我國人工智慧發展全球論文佔比情況（數據來源：艾媒數據中心）

相關調查機構數據顯示， 截至2017年12月31日，中國人工智慧專利申請數達46284件。隨著國家大力提倡、投入研發逐漸增加，人工智慧運用到越來越多的行業領域，未來相關專利數量應當會持續增加，人工智慧技術產業化發展前景向好。

世紀浪人：智慧築基，源聚強國，深度分析中國人工智慧發展概況
截止2017年我國人工智慧專利申請數量（數據來源：艾媒數據中心）

2018年中國人工智慧領域共融資1311億元，增長率超過100%，投資者看好人工智慧行業的發展前景，資本將助力行業更好地發展。隨著人工智慧技術的進一步發展和落地，深度學習、數據挖掘、自動程序設計等領域也將在更多的應用場景中得到實現，人工智慧技術產業化發展前景向好。

1.中國步入技術驅動增長的高質量發展階段，政策將持續加碼推動晶元全面國產化

中國數字經濟產業已經成為驅動經濟增長的新動能，2019年數字經濟規模佔GDP的比重達36.2%;作為數字經濟產業底層基礎的集成電路，卻嚴重依賴進口，2020年前八個月，中國集成電路進口金額超過萬億元;未來政策將持續加碼發展集成電路產業，實現晶元全面國產化。

2.中國AI晶元有望引領國產晶元實現彎道超車，預計2023年中國AI晶元市場規模將突破千億元

5G基站、大數據中心、人工智慧等新型基礎建設的完善，促使AI晶元成為引領晶元行業未來發展的重要方向;政策、資本、技術、市場等多重因素將驅動AI晶元這一新賽道快速發展，中國晶元有望實現彎道超車;預計2023年中國AI晶元市場規模將超過千億元。

3.存算一體化AI晶元是未來主流方向，受益於下游需求的強勁驅動力而快速發展

人工智慧產業的成熟化發展驅動AI晶元由通用型向專用型發展，急劇增長的數據量對AI晶元的性能以及能耗提出了更高要求;能夠兼具性能和成本的存算一體化AI晶元符合未來發展趨勢，在下游需求的推動下有望快速發展。

世紀浪人：智慧築基，源聚強國，深度分析中國人工智慧發展概況
AI晶元概念描述直觀圖（來源：艾媒咨詢）

人工智慧，作為計算機科學最前沿的發展方向，同時也是新一輪產業變革的核心驅動力，具有巨大的市場前景。面向人工智慧應用的AI演算法，除具有傳統演算法一般的性能特徵，還具備處理大量非結構化數據、處理過程計算量大、參數量大等新特質，亟須強大的運算能力和高效的訪存能力支撐。

世紀浪人：智慧築基，源聚強國，深度分析中國人工智慧發展概況
人工智慧相關學科及關聯關系（來源：艾媒咨詢）

4.中國人工智慧未來熱度持續

目前中國整個人工智慧產業規模仍在保持增長，同時國家也在不斷出台各類人工智慧產業扶持政策，資本市場對人工智慧行業的投資熱情不減，技術方面不斷突破是產業增長的核心驅動力。

未來人工智慧產業的走向取決於演算法的進步，由於演算法的技術突破是決定人工智慧上限的，所以未來人工智慧企業拉開差距就在演算法的技術突破上，誰能先在演算法上取得成功，誰就能取得資本市場青睞，同時產業落地也會進一步提速。在演算法方面，目前已經有深度學習和神經網路這樣優秀的模型，但就目前國內人工智慧演算法的總體發展而言，工程學演算法雖已取得階段性突破，但基於認知層面的演算法水平還亟待提高，這也是未來競爭的核心領域。

雖然演算法決定人工智慧上限，但是目前的演算法短時間內可能很難有所突破，所以算力也是目前人工智慧企業競爭的一個重點方向，以目前的算力水平，主要實現商業化的人工智慧技術為計算機視覺、智能語音等，未來若算力進一步突破包括算力的提升、生產成本的降低都會使人工智慧技術的產業化進一步深入。

3. 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。

4. 中國AI總投資增速世界第一，AI技術都有哪些含金量

人工智慧的三大關鍵基礎要素是數據、演算法和算力。隨著雲計算的廣泛應用，特別是深度學習成為當前AI研究和運用的主流方式，AI對於算力的要求快速提升。 AI能讓機器從經驗中學習，適應新的輸入，並執行與人類相似的任務。大多數你現在聽到的 AI例子，從下棋的電腦到自動駕駛的汽車，都非常依賴於深度學習和自然語言處理。利用這些技術，可以訓練計算機通過處理大量數據和識別數據中的模式來完成特定的任務。

計算機視覺在很多領域，從人臉識別到足球賽現場的處理，都可以與人類視覺相媲美和超越。

5. 華為發布全球最快 AI 運算集群 Atlas900，會對 AI 領域帶來什麼變化

9月18日，華為發布一款重量級的產品——Atlas 900，這款產品匯聚了華為幾十年的技術沉澱，是當前全球最快的AI訓練集群，由數千顆升騰處理器組成。在衡量AI計算能力的金標准ResNet-50模型訓練中，Atlas 900隻用了59.8秒就完成了訓練，這比原來的世界記錄還快了10秒。

「ImageNet-1k 數據集」 包含 128 萬張圖片，精度為 75.9%，在同等精度下，其他兩家業界主流廠家測試成績分別是 70.2s 和 76.8s，Atlas 900 AI 訓練集群比第 2 名快 15%。胡厚昆表示：Atlas 900 的強大算力，可廣泛應用於科學研究和商業創新。比如天文探索、石油勘探等領域，都需要進行龐大的數據計算和處理，原來可能花費好幾個月的工作，現在交給 Atlas 900，就是幾秒鍾的事情。Atlas 900 集成的數千顆升騰處理器，正是前段時間正式商用的升騰 910。

6. 現在人工智慧快速發展，浪潮信息是如何幫助高校解決AI算力資源難題的

當前，人工智慧是時代發展的主題，深圳大學計算機與軟體學院為了支持人工智慧教學科研工作，開始大力投入AI計算平台建設，但是隨著AI應用場景的增加和使用人數的上升，AI算力資源調度管理問題逐漸凸顯，因此開始與浪潮信息合作。浪潮信息針對高校面臨的主要問題，提供了一體化人工智慧開發資源平台AIStation，可以支持大規模計算集群擴展，支持CPU、GPU、FPGA等多種系統架構。目前，深圳大學計算機與軟體學院AI計算平台的GPGPU資源利用率,在高峰時期已提升至60%以上，而開發效率也大幅度提升，人工智慧教學科研步入快車道。

7. 人工智慧未來的發展前景怎麼樣

1、AI技術開放平台增長率為116.3%

AI技術平台與A應用模型效率化生產平台均開放AP介面，將對應能力輸送給下游，並吸收下游更新的產品與技術，從橫向與縱向拓展業務的廣度與深度;同時，AI技術開放平台與AI應用模型效率化生產平台之間也會進行能力的互換，共同促進AI技術的發展。

隨著數據量與AI算力的提升，可落地的場景與演算法的交互變得愈加頻繁，二者結合開發出的AI應用模型就需要更大量地通過AP調用AI技術開放平台的AI技術能力。2020年我國AI技術開放平台市場規模為225億元，相較於2019年同比增率達到116.3%。

—— 以上數據參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

8. 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。

9. 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。

10. 人工智慧有哪些研究方向

人工智慧可分為六個研究方向：
1、機器視覺，包括3D重建，模式識別，圖像理解等。
2、語言理解和溝通，包括語音識別，綜合，人機對話，機器翻譯等;
3、機器人技術，包括力學，控制，設計，運動規劃，任務規劃等;
4、認知和推理，包括各種身體和社會常識的認知和推理;
5、游戲和道德，包括多智能體，機器人和社會整合的互動，對抗和合作;
6、機器學習，包括各種統計建模，分析工具和計算方法;
人工智慧作為下一代信息技術的重要領域，是一種具有普遍性的新型通用技術，可應用於經濟社會，生產和生活的各個方面（Trajtenberg，2018）; 無意中與此同時，人工智慧已經滲透到生產和生活的許多方面，並悄然改變了經濟和社會組織的運作模式。 雖然人工智慧技術可以使人類擺脫繁瑣的程式化工作，但它也是應對人口老齡化的有效手段，但其推廣也意味著在應用領域取代就業領域（部分），並將 最終影響就業結構和收入分配格局。