ai算力研究

1. 悟空云信息技术有限公司在“AI算法+AR场景”的研究领域有哪些时间案例或成果

传感器等多个领域的技术进步。 AR 硬件有多种类型，但综合来看，智能手... 事实上，在过去一年的时间，芯片已经成为AI算法公司变现手段之一，AI算... 却无法阻止其他手机厂商的跟进。多产业链信息已证实，2018年安卓阵营的手机都会搭载..

2. 人工智能的发展前景如何

中国人工智能技术起步较晚，但是发展迅速，目前在专利数量以及企业数量等指标上已经处于世界领先地位。2013-2018年，全球人工智能领域的论文文献产出共30.5万篇，其中，中国发表7.4万篇，美国发表5.2万篇。在数量占比方面，2017年中国人工智能论文数量占比全球已经达27.7%。当前中美两国之间人工智能科研论文合作规模最大，是全球人工智能合作网络的中心，中美两国合作深刻影响全球人工智能发展。

2019年中国AI芯片市场规模约为115.5亿元，在5G商用的普及和政策、技术等各因素的推动下，AI芯片有望在云计算、安防、消费电子、机器人等领域实现大规模商用，预计2021年AI芯片市场规模将达到436.8亿元。但值得注意的是，随着人工智能技术的加速普及，下游应用领域对AI算力和能耗的要求越来越高，传统冯诺依曼架构式芯片的瓶颈逐渐显露，AI芯片将朝着存算一体化方向发展。有分析师认为，存算一体AI芯片的发展前景虽受到广泛认可，但整体仍处在发展的起步阶段。从实现计算与存储的融合设计，到技术的落地、量产、规模化商用，还有较长阶段。能够率先实现技术、产品突破的企业将更容易获得资本、人才、市场的支持。

世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况
我国人工智能发展全球论文占比情况（数据来源：艾媒数据中心）

相关调查机构数据显示， 截至2017年12月31日，中国人工智能专利申请数达46284件。随着国家大力提倡、投入研发逐渐增加，人工智能运用到越来越多的行业领域，未来相关专利数量应当会持续增加，人工智能技术产业化发展前景向好。

世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况
截止2017年我国人工智能专利申请数量（数据来源：艾媒数据中心）

2018年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好地发展。随着人工智能技术的进一步发展和落地，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用场景中得到实现，人工智能技术产业化发展前景向好。

1.中国步入技术驱动增长的高质量发展阶段，政策将持续加码推动芯片全面国产化

中国数字经济产业已经成为驱动经济增长的新动能，2019年数字经济规模占GDP的比重达36.2%;作为数字经济产业底层基础的集成电路，却严重依赖进口，2020年前八个月，中国集成电路进口金额超过万亿元;未来政策将持续加码发展集成电路产业，实现芯片全面国产化。

2.中国AI芯片有望引领国产芯片实现弯道超车，预计2023年中国AI芯片市场规模将突破千亿元

5G基站、大数据中心、人工智能等新型基础建设的完善，促使AI芯片成为引领芯片行业未来发展的重要方向;政策、资本、技术、市场等多重因素将驱动AI芯片这一新赛道快速发展，中国芯片有望实现弯道超车;预计2023年中国AI芯片市场规模将超过千亿元。

3.存算一体化AI芯片是未来主流方向，受益于下游需求的强劲驱动力而快速发展

人工智能产业的成熟化发展驱动AI芯片由通用型向专用型发展，急剧增长的数据量对AI芯片的性能以及能耗提出了更高要求;能够兼具性能和成本的存算一体化AI芯片符合未来发展趋势，在下游需求的推动下有望快速发展。

世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况
AI芯片概念描述直观图（来源：艾媒咨询）

人工智能，作为计算机科学最前沿的发展方向，同时也是新一轮产业变革的核心驱动力，具有巨大的市场前景。面向人工智能应用的AI算法，除具有传统算法一般的性能特征，还具备处理大量非结构化数据、处理过程计算量大、参数量大等新特质，亟须强大的运算能力和高效的访存能力支撑。

世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况
人工智能相关学科及关联关系（来源：艾媒咨询）

4.中国人工智能未来热度持续

目前中国整个人工智能产业规模仍在保持增长，同时国家也在不断出台各类人工智能产业扶持政策，资本市场对人工智能行业的投资热情不减，技术方面不断突破是产业增长的核心驱动力。

未来人工智能产业的走向取决于算法的进步，由于算法的技术突破是决定人工智能上限的，所以未来人工智能企业拉开差距就在算法的技术突破上，谁能先在算法上取得成功，谁就能取得资本市场青睐，同时产业落地也会进一步提速。在算法方面，目前已经有深度学习和神经网络这样优秀的模型，但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。

虽然算法决定人工智能上限，但是目前的算法短时间内可能很难有所突破，所以算力也是目前人工智能企业竞争的一个重点方向，以目前的算力水平，主要实现商业化的人工智能技术为计算机视觉、智能语音等，未来若算力进一步突破包括算力的提升、生产成本的降低都会使人工智能技术的产业化进一步深入。

3. 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。

4. 中国AI总投资增速世界第一，AI技术都有哪些含金量

人工智能的三大关键基础要素是数据、算法和算力。随着云计算的广泛应用，特别是深度学习成为当前AI研究和运用的主流方式，AI对于算力的要求快速提升。 AI能让机器从经验中学习，适应新的输入，并执行与人类相似的任务。大多数你现在听到的 AI例子，从下棋的电脑到自动驾驶的汽车，都非常依赖于深度学习和自然语言处理。利用这些技术，可以训练计算机通过处理大量数据和识别数据中的模式来完成特定的任务。

计算机视觉在很多领域，从人脸识别到足球赛现场的处理，都可以与人类视觉相媲美和超越。

5. 华为发布全球最快 AI 运算集群 Atlas900，会对 AI 领域带来什么变化

9月18日，华为发布一款重量级的产品——Atlas 900，这款产品汇聚了华为几十年的技术沉淀，是当前全球最快的AI训练集群，由数千颗升腾处理器组成。在衡量AI计算能力的金标准ResNet-50模型训练中，Atlas 900只用了59.8秒就完成了训练，这比原来的世界记录还快了10秒。

“ImageNet-1k 数据集” 包含 128 万张图片，精度为 75.9%，在同等精度下，其他两家业界主流厂家测试成绩分别是 70.2s 和 76.8s，Atlas 900 AI 训练集群比第 2 名快 15%。胡厚昆表示：Atlas 900 的强大算力，可广泛应用于科学研究和商业创新。比如天文探索、石油勘探等领域，都需要进行庞大的数据计算和处理，原来可能花费好几个月的工作，现在交给 Atlas 900，就是几秒钟的事情。Atlas 900 集成的数千颗升腾处理器，正是前段时间正式商用的升腾 910。

6. 现在人工智能快速发展，浪潮信息是如何帮助高校解决AI算力资源难题的

当前，人工智能是时代发展的主题，深圳大学计算机与软件学院为了支持人工智能教学科研工作，开始大力投入AI计算平台建设，但是随着AI应用场景的增加和使用人数的上升，AI算力资源调度管理问题逐渐凸显，因此开始与浪潮信息合作。浪潮信息针对高校面临的主要问题，提供了一体化人工智能开发资源平台AIStation，可以支持大规模计算集群扩展，支持CPU、GPU、FPGA等多种系统架构。目前，深圳大学计算机与软件学院AI计算平台的GPGPU资源利用率,在高峰时期已提升至60%以上，而开发效率也大幅度提升，人工智能教学科研步入快车道。

7. 人工智能未来的发展前景怎么样

1、AI技术开放平台增长率为116.3%

AI技术平台与A应用模型效率化生产平台均开放AP接口，将对应能力输送给下游，并吸收下游更新的产品与技术，从横向与纵向拓展业务的广度与深度;同时，AI技术开放平台与AI应用模型效率化生产平台之间也会进行能力的互换，共同促进AI技术的发展。

随着数据量与AI算力的提升，可落地的场景与算法的交互变得愈加频繁，二者结合开发出的AI应用模型就需要更大量地通过AP调用AI技术开放平台的AI技术能力。2020年我国AI技术开放平台市场规模为225亿元，相较于2019年同比增率达到116.3%。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

8. 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。

9. 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。

10. 人工智能有哪些研究方向

人工智能可分为六个研究方向：
1、机器视觉，包括3D重建，模式识别，图像理解等。
2、语言理解和沟通，包括语音识别，综合，人机对话，机器翻译等;
3、机器人技术，包括力学，控制，设计，运动规划，任务规划等;
4、认知和推理，包括各种身体和社会常识的认知和推理;
5、游戏和道德，包括多智能体，机器人和社会整合的互动，对抗和合作;
6、机器学习，包括各种统计建模，分析工具和计算方法;
人工智能作为下一代信息技术的重要领域，是一种具有普遍性的新型通用技术，可应用于经济社会，生产和生活的各个方面（Trajtenberg，2018）; 无意中与此同时，人工智能已经渗透到生产和生活的许多方面，并悄然改变了经济和社会组织的运作模式。 虽然人工智能技术可以使人类摆脱繁琐的程式化工作，但它也是应对人口老龄化的有效手段，但其推广也意味着在应用领域取代就业领域（部分），并将 最终影响就业结构和收入分配格局。