ai算力资源

『壹』 AI算力平台的算力怎么评估

单CPU 的发展已经不能满足实际应用的需求，AI 时代必须要依靠并行计算。目前，并行计算的主流架构是异构并行计算平台。如果您需要算力方面的服务，可以去十次方了解下。

『贰』 浪潮AI已经发展好多年了，都有哪些产品效果怎样

浪潮已经打造了一个全栈式的AI计算系统，以AI算力平台、资源平台与算法平台，为AI产业化和产业AI化提供集约高效的智算力支撑。
其中，AIStation平台主要面向企业AI应用部署及在线服务管理场景，通过统一应用接口、算力弹性伸缩、A/B测试、滚动发布、多模型加权评估等全栈AI能力，为企业提供可靠、易用、灵活的推理服务;浪潮AI服务器则广泛应用于语音、语义、图像、视频、搜索、网络等AI场景化应用，在中国市场份额已经连续三年保持在50%以上。

『叁』 AI技术如何更好地服务人力资源行业

第一，做人力资源的人，最重要的是帮助领军人物，人力工作者思考，所在行业如何得到人工智能的赋能，如何让那些可重复的、标准的、逻辑化的东西被人工智能取代，形成AI思维，这样才能提升效率。

AI思维，就是要习惯思考哪里有数据。不管文本数据、音频数据，还是视频数据，都可以通过技术来为管理者所用。数据越多的地方，智慧越大。

以往，企业管理者多数只能基于场景来驱动管理，但现在，管理者可以做到，用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新，这就是数据带来的思维上的改变。而算力和算法的提升，则可以帮助企业管理者突破以往的思维局限。

以前可能很多问题发现了，但解决不了，但现在不一样。数据的强大、算力的强大、算法的强大，以及它们之间彼此组合的强大，会让整个基于场景的思维跟以前不一样。作为企业领军人物，思维上的改变，会有助于更好、更快地在管理过程中被AI赋能，升级管理能力。

第二，人力资源从业者需要从人才、组织、文化的领域去思考——人工智能是否可以赋能？

首先可以从场景入手。入、离、升、降、调这些行为会产生数据，这些数据收集起来，就提供了最基础的大数据；整合之后，通过智能化的算法进行挖掘，建立起智能化的管理方法和智慧HR产品，支持HR对选、用、育、留、辞这些决策场景的判断。比如，涉及video的场景，电视台、网红、媒体、视频等等，很容易进行数据整合。涉及语音交互的行业也可以收集数据。现在前沿的机器人技术在研发人工语音和自然语言的交互，如果AI同时听懂一个印度人、一个美国人、一个巴基斯坦人的交流内容，这就不光是取代翻译的问题，一个会掌握多种语音的人工智能机器人可以代替四五个人跟你聊天。

所以，我们需要判断所在的行业有没有涉及以上收集数据的场景，如果有，这些场景就可以被数据、算法和算力解决。基于此形成的管理方法和产品，会不断在场景中被校验和迭代，然后不断优化和改进。

这就形成了一套方法论。所以，任何一家传统企业的负责人都应该思考如何用人工智能的方法来帮助企业。

第三，对于人力资源专业领域，人工智能也有可以赋能的地方。比如一些调查、客服，有可能被机器取代。还有一些初级的咨询工作，回答员工的问题，包括情感问题，也可以被取代。将来，每一家企业都有心理咨询师，这个职位也会慢慢被人工智能取代，AI会收集很多员工的数据，如果你抑郁了，和机器聊聊天比和真人聊天效果还好。

人工智能时代来了以后，大数据和大数据所产生的能量对人力资源具有很大的赋能作用。过去我们HR做事更过要凭经验判断，难免掺杂着主观因素，很多信息也是碎片和模糊的，并且常常只能滞后性地做出管理动作。但是随着技术发展，随着AI能力在HR领域的应用，HR开始具有前瞻性和科学性，我们管理动作变得有全局观、有客观性，更加准确和真实。

『肆』 AI Studio的GPU如何获取

AI Studio的Notebook 配备工业级顶级NVIDIA Tesla V100资源。现在AI Studio 重磅推出了算力支持计划进行申请。申请链接：网页链接，申请信息经过AI Studio的运营人员核验后，如满足资格，则会通过邮件通知赠予算力邀请码，用于免费GPU算力兑换。另一方面，没有通过的小伙伴可以等待其他活动，AI Studio将不定期举办运营活动，可以通过参与活动赢取GPU算力卡.

『伍』 2019学AI编程怎么样发展如何

原标题：2019年中国人工智能行业市场分析：发展泡沫逐渐消失，人才发展乃是关键

2019年全球人工智能行业发展概况分析

从日本经典动画《攻壳机动队》人工智能(AI)技术的运用，再到最近好莱坞影片《阿丽塔：战斗天使》的机械人，在科幻电影中，AI已经成为最常见的主题之一。

而屏幕之外的现实世界，不论是带有虹膜识别的安防摄像头，还是装载有Autopilot(自动辅助驾驶)的自动驾驶汽车，人工智能技术的运用，更像水和电一样开始渗透至经济社会发展的各个方面。

资本的投入加速了AI的发展。关注初创期投资的英国风投基金MMCVentures近日发布关于AI的研究报告(下称“报告”)显示，全球早期AI公司的投资资金在五年内增长了15倍，在2018年估计可达150亿美元(约合1008亿元人民币)。

人工智能技术的第一大国——美国继续全力领航。日前，美国白宫启动一个新官方网站“AI.gov”，发布美国各联邦机构为落实人工智能“全政府”战略而采取的具体举措。该网站显示，美国国家科技委员会下设的人工智能特别委员会将负责协调15个联邦机构推动人工智能技术的研发。

而热度之下诞生的不只是成倍涌现的技术和企业。

上述报告就指出，在欧洲2830家标榜为人工智能的公司中，有1580家符合人工智能公司的定义，也就是说，四成的公司其实和人工智能没任何关系。该研究团队还发现，“一家公司，若是打上AI的标签，能多获得15%~50%的融资。”

上海交通大学电子信息与电气工程学院副院长王延峰告诉第一财经，这种现象不只出现在欧洲，全球都存在。任何一个革命性的东西出来，都会伴随着泡沫的产生，这也是产业发展的必然规律。但随着人工智能+传统产业的不断融合，不断的震荡和淘汰之下，最终留下的还是那些经得住火炼的“真金”公司。

2019年中国人工智能市场规模将达280亿

中国人工智能市场规模在持续增长。据前瞻产业研究院发布的《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，2017年中国人工智能市场规模将达到152.1亿元，增长率达到51.2%。随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不断扩展，初步测算2018年中国人工智能市场规模将突破200亿元大关，达到238.2亿元左右，增长率达到56.6%。预测2019年中国人工智能市场规模将达280亿元左右。

2014-2019年中国人工智能市场规模及增长情况预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

人工智能泡沫正逐渐消逝

“刚开始(2012年)做AI时基本没遇见几个有AI技术的公司。”说起刚创业时的情景，Video++极链科技集团联合创始人&COO董慧智对第一财经记者表示。

据他回忆，从2016年开始，国内AI公司一下子多了起来，其中确实有一些真正做AI的公司，但也不乏一些互联网公司甚至传统广告公司来凑热闹。

当前，人工智能技术处于第三个发展高潮期，以机器学习特别是深度学习为核心，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展。即使有资本和政策大力支持，但在实际应用场景转化中，还存在不少的不确定性。

用董慧智的话来说，他们是幸运的。起初，他们的团队设想从实验室开发出来的算法到最后的应用场景落地(商用)，只要算法面世就算成功了90%。然而，反复实践后，才发现低估了实验室算法和商业应用之间的鸿沟。

“在2015年，我们开放了研究出来的AI算法，结果在应用时却发现算法没法应用，因此又加大投资，用了两年多的时间才做到真正应用。现在不少创业者其实是把DEMO(未成形的测试版算法)放出来，能否落地又是另一回事。”他指出。

此外，由于AI公司的实际技术门槛很高，在发展的过程中，不仅那些打着噱头的公司会露出马脚，就连真正的AI公司也可能因为数据和技术的匮乏而关闭。

“小的初创AI企业有两个大的问题，数据集有限，加上商业这块没有出现杀手级的应用，很可能就支撑不下去了。”腾讯研究院产业研究中心副主任吴朋阳告诉第一财经记者。

尽管如此，随着传统行业亟待转型，各个垂直行业对于AI的融合倾向也愈加明显。报告显示，预计到2019年底，超过三分之一的企业将部署人工智能。与此同时，在行业和资本方面，也开始出现了一些新的变化。

吴朋阳表示，从2017年开始，全球对于人工智能的投资开始变得谨慎。目前在行业上，也开始从线上走向线下，其中制造业就是典型。

“劳动力成本上升、企业生产效率不高的情况下，AI可以发挥很好作用。而制造业相对复杂，所以这是一个单点突破的过程，比较典型的就是图像识别的应用，比如质检的准确性甚至可以超过人的处理水平。”吴朋阳分析说。同时他认为，未来医疗和教育这种公共服务领域的突破更有潜能，因为AI可以解决优质资源分布不均的问题，并能激发这种公共服务的数据潜能。

中国在应用层占主导

从层次上划分，AI主要有基础层、技术层、应用层三层。欧美国家在基础层起步早、投入大，中国则是在应用层和技术层涌现出诸多公司。

上述报告显示，亚太地区采用AI技术企业的数量是北美地区公司的两倍。其中，中国公司引领亚太AI，北京、上海、广东以及浙江和江苏是主要的聚集地。

和欧美比较，中国的AI产业发展异同也十分明晰。

商汤科技香港公司总经理尚海龙对第一财经记者表示，中国AI产业发展更注重落地应用，同时也在不断提升对基础研究的加强，以及对原创基础设施的搭建。

而应用场景的落地对于原创基础研究、平台搭建的牵引作用也不容小觑。庞大的市场应用激发和倒推基础层，这是中国区别于欧美AI产业的最大特点和优势。

根据中国信息通信研究院去年年底发布的《人工智能发展白皮书——产业应用篇》，从产业规模看，2017年国内人工智能市场规模达到237.4亿元，相较于2016年增长67%。其中以生物识别、图像识别、视频识别等技术为核心的计算机视觉市场规模最大，占比34.9%，达到82.8亿元。

不论是今年的政府工作报告中首次提到的“智能+”，还是中央深改委19日审议通过的《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，以及2017年底的工信部《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，都赋予了AI+传统行业更多可能。

王延峰说，中国的“互联网+”提了4年，而新一轮的“智能+”，是产业的自然递进和提升。“‘互联网+’解决了数据，而AI的核心就是数据算法算力，数据发展程度不够是做不到智能化的。如今经过几年发展，数字化进程又提升了一步，所以可以跟人工智能结合产生新的业态。”他预计，未来的3~5年，“智能+”传统行业会有明显的深度融合。

行业热度持续，更需要人才的助力

长期跟踪AI产业的腾讯研究院研究员俞点根据最新数据对记者分析，在全球来看，英国有20家高校开设了相关的课程，美国168家，中国2017年是20家，2018年30多家高校开设相关专业，也就是说全球设有AI方向的高校一共近400所，来满足全世界百万级的需求。

我国人工智能人才缺口至少在100万以上。而且由于合格AI人才培养所需时间远高于一般IT人才，人才缺口很难在短期内得到有效填补。”俞点说，AI对技术要求非常高，非本专业的学生虽然可以学习相关AI知识，比如专业是计算机，学一年神经网络就可以做比较初级的人工智能开发，但是深度的基础开发还是需要高精尖的AI人才。

俞点所说的基础开发的人才，也是中国AI市场最为缺乏的。王延峰表示，中国AI领域的优势在于应用端的人才丰富，“场景丰富，加上教育部学科目录也在跟进，应用层面的人才储备较多。”但是毕竟起步晚，高端、前沿人才和国外比还有较大差距。

而董慧智则认为，AI人才的薪酬还要和公司具体情况结合，例如他们这种垂直性强的应用型AI公司，就不需要储备大量的高端AI人才。虽然目前公司有几十个博士，但还是硕士居多。“很多商用过程不需要博士，而硕士生是完全可以把握的。”他说，在公司AI不同层次人才收入差距也较大，顶尖级的人才甚至没有上限。

『陆』 浪潮如何应对AI算力多元、巨量、生态化挑战

浪潮认为智算中心是应对未来AI算力多元、巨量、生态化挑战的新基建。所以，浪潮在2020年提出智算中心的构想，提供AI计算所需的算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施，在AI时代将扮演算力生产供应平台、数据开放共享平台、智能生态建设平台和产业创新聚集平台等多重角色。智算中心普及，可降低全社会AI应用成本、加强政府社会治理能力、增强企业创新转型动能、推动人工智能产业聚集。

『柒』 人工智能对国家能有什么贡献，特别是在军事和战略上

基于人工智能的深度学习系统，未来会有很大的发展空间。

特别是人工智能的芯片化，低功耗后，低成本后，人工智能会迎来巨大的发展空间。
在深度卷积神经网络芯片化后，各种设备可以实现实时智能分析，可以做到武器的传感器像鹰的眼晴一样实时盯着目标。
可以实时识别战场的各类物体，进行敌我分析。
如用在视频卫星上，可以实时监控地面动态，对地面的军事布置，人员行动，战略布局，可以实时分布，不需要传回地面，做到最高速度的预警。
如分析航母的卫星，可以实时绘制航母的运动轨迹，预测航母的轨迹。
用在无人机上，可以实时高空识别，甚至可以实现基于实时行为识别，的实时攻击无人机，把敌人消灭在萌芽状态。
另外在多光谱，多电磁空间的视频实时分析系统，对于反潜艇，反埋伏，反伪装等军事方面，作用也是非常大的。
所以深度学习神经网络不断发展下的人工智能，未来有巨大发展空间，完全无人化作战，实时化分析作战，在AI芯片的进步下，很快就可以实现一大部分。
所以人工智能军事化，核心竞争力在于AI的芯片化。
只有芯片化才能解决算力问题，解决功耗问题，解决布置问题，解决实时分析问题。
大家知道昆虫的复眼由几千个小眼组成，如果AI芯片成本降低后，可以在多数武器上装上这种类似复眼的视频实时分析系统，实现矩阵自动分析决策，实现全方位分析，以面盯点。构建全方位无死角的AI矩阵眼睛分析系统，多谱空间实时分析，真正做到实时人工智能，让武器和侦察设备具有人的眼睛识别分析能力，这样真正做到智能化部队，智能化侦察，智能化预警。
算力芯片化硬件化，对军事战斗力的提升会有革命性作用，未来是算力的天下，真正无人化战争也会实现，以后只需要游戏高手做下军事远程指挥，在大山洞中打着游戏，吹着空调，喝着不上火的凉茶，现场智能化无人武器全是自动的实时分析，甚至可以使用基于人工智能决策系统，完全无人化作战。

『捌』 在智慧时代，算力就是核心竞争力，那么浪潮AI是如何支撑算力发展的

浪潮AI多年来一直打造人工智能基础措施。在算力生产层面，浪潮打造了业内最强最全的AI计算产品阵列。
其中，浪潮自研的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年一举打破MLPerf AI推理&训练基准测试19项世界纪录；
在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开发平台能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台全流程管理支持，帮助企业提升资源使用率与开发效率90%以上，加快AI开发应用创新；
在聚合算力方面，浪潮AI持续打造更高效率更低延迟硬件加速设备与优化软件栈；
在算力释放上，浪潮AutoML Suite为人工智能客户与开发者提供快速高效开发AI模型的能力，开启 AI 全自动建模新方式，加速产业化应用。

『玖』 AI时代计算能力如何分配

从技术层面来说，A11仿生处理器内含的“神经网络引擎（neuralengine）”是其AI功能实现的基础，尽管目前还没有更加详尽的官方技术解析发布，但根据已知的信息来看，“神经网络引擎（neuralengine）”就是将部分需要实时响应的“人工智能”相关功能（如语音识别、人脸识别等等）进行加速，让其在手机端达成高效的计算，进而提升“人工智能”相关功能的用户体验，呈现出更高等级的“人工智能”功能。