人工智能技术|突破发展瓶颈未来人工智能“爬坡”要靠什么？( 二 )

因此，公众的眼睛看到的是人工智能一派繁荣的景象，现实情况却不乐观。数据显示，当前人工智能全行业整体渗透率只有4%，人工智能初创企业的存活率不到10%。
造成这种局面的根本原因就是，稀缺且昂贵的算力，抬高了人工智能研究和应用的门槛，甚至制约了AI的发展速度。
这直接导致了大量高校、科研院所和中小初创企业等组织普遍面临一个难题：他们研究的课题和项目在技术深度和预期目标上并不输于大型龙头企业，但缺乏难以持续获取算力的研发条件，直接影响创新效率和成果。
算力普惠因此成为普遍而迫切的需求。
赋予人工智能更强“爬坡力”
突破人工智能发展瓶颈，填平AI算力的鸿沟，一个普惠、集约、开放、融合全栈技术的产业平台至关重要，人工智能计算中心的产业价值因此凸显。
算力建设与社会发展需求紧密结合，在不同历史阶段出现了超级计算中心、云计算数据中心、人工智能计算中心等不同形态的算力基础设施。
中国科学技术信息研究所发布的《人工智能计算中心发展白皮书》这样定义人工智能计算中心：以基于人工智能芯片构建的人工智能计算机集群为基础，涵盖基建技术设施、硬件技术设施和软件技术设施的大规模系统工程，是新型技术设施建设的重要组成部分。
该白皮书这样描述具备训练复杂现金模型和处理海量数据能力的人工智能计算中心的价值：可以打造公共算力服务平台、应用创新孵化平台、算力聚合发展平台、科研创新和人才培养平台，形成“1个人工智能计算中心+4个平台”的人工智能产业布局，赋能区域产业集群。
人工智能计算中心是建设国家新一代人工智能创新发展试验区的重要基础设施。
已获批国家新一代人工智能创新发展试验区的武汉集聚了500多家人工智能企业，相关产业规模超200亿元。
武汉智能计算中心的算力底座是由数千颗昇腾AI处理器组成的Atlas 900 AI集群，一期建设规模为100P FLOPS AI算力（FLOPS即每秒浮点运算次数，或每秒峰值速度），将形成每秒十亿亿次浮点计算的算力，相当于5万台计算机的计算能力。
武汉企业库柏特的智能机器人补药系统，需要对机械臂每一次抓取药盒后进行“拍照”，在武汉人工智能计算中心的支持下，通过视觉处理算法创新，让过去200毫秒一次的拍照时间缩短到50毫秒，效率大大提升。
武汉库柏特科技有限公司总经理闫琳说：“智能计算中心提高了我们的分拣能力，拣药等待时间从每人等待50秒降到3秒。”
从我国多地政府牵头布局人工智能计算中心的趋势看，这样一个共识已达成：建设人工智能计算中心是推动中国人工智能产业发展的关键一步和最佳路径。
但是，人工智能计算中心建设过程中的新挑战不能忽视。如人工智能专用芯片和人工智能框架发展协同问题、大规模建设带来的高能耗问题和赋能企业应用问题等。
胡厚崑说：“就像一个现代化的城市不可能没有电力，一个智能化的社会也不可以没有人工智能的算力。人工智能计算中心虽然已属社会基础资源，它的能力建设一定要跟着需求走，边建设边进行应用落地的推广非常关键。尤其不能搞重复建设，最后变成了面子工程。”
来源:科技日报

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