人工智能作詩、寫對聯，神經醫學人工智能研究最新進展，人工智能交通融合感知與數字孿生解決方案，精準醫療輔助診斷平臺……10月26日，2021人工智能計算大會在北京舉行，一批人工智能技術應用的創新成果吸引了不少觀眾互動。

　　會上，包括中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東在內的專家深入探討了數字經濟新格局下，計算如何向智算轉型，智算如何賦能科技創新、社會治理及產業升級，并對人工智能如何發展出像人類的邏輯、如何跟應用場景結合等人工智能行業的熱點問題進行了解答。

　　“人工智能已經從五六年前的‘黑科技’變成了今天的‘熱科技’，我們看到前沿的研究不斷涌現，比如通過Alpha Fold 2模型預測人類蛋白質序列，通過腦機接口研究讓猴子用意念來打游戲。同時，我們也看到人工智能正在與各個產業深度融合，改變第一、第二、第三產業的生產方式，各種行業大腦、無人化作業模式不斷涌現。這些新基建正在加速推動著智慧時代的到來。”王恩東說，人工智能變成“熱科技”的關鍵，在于加強新基建，釋放多元算力價值，其中計算系統的創新是關鍵。

　　2020年人工智能加速芯片的計算力總和超過通用中央處理器

　　今年的人工智能計算大會以“智算·新際”為主題。在大會現場，浪潮人工智能研究院開發的全球最大規模中文人工智能巨量模型“源1.0”成為全場焦點，大批參會者排隊與“源1.0”互動，親身感受由人工智能驅動的內容生產方式變革。

　　“2020年，人工智能加速芯片所交付的計算力總和已經超過了通用CPU（中央處理器）。預計到2025年，加速芯片所提供的計算力可能超過80%。”王恩東表示。

　　“隨著人工智能的規模化發展，算力已經成為決定性的力量，智慧計算是智慧時代的核心生產力。”王恩東表示，人工智能帶來指數級增長的算力需求，計算產業正面臨多元化、巨量化、生態離散化交織的趨勢與挑戰。一方面，多樣化的智能場景需要多元化的算力，巨量化的模型、數據和應用規模同樣需要巨量的算力，算力已經成為人工智能繼續發展的重中之重；另一方面，從芯片到算力的轉化依然存在巨大鴻溝，多元算力價值并未得到充分釋放。如何快速完成多元芯片到計算系統的創新，已經成為推動人工智能產業發展的關鍵環節。

　　人工智能如何發展出像人類的邏輯

　　人工智能如何發展出像人類一樣具備邏輯、意識和推理的認知能力，是人工智能研究一直在探索的方向。

　　“目前來看，通過大規模數據訓練超大參數量的巨量模型，被認為是非常有希望實現通用人工智能的一個重要方向。”王恩東認為，隨著巨量模型的興起，巨量化已成為未來人工智能發展非常重要的一個趨勢。

　　全球知名的人工智能領先公司都在巨量模型上予以重兵投入，谷歌、微軟、英偉達、浪潮、智源研究院、百度、阿里等公司相繼推出了各自的巨量模型。

　　王恩東介紹，巨量化的一個核心特征就是模型參數多、訓練數據量大。“以‘源1.0’為例，其參數量高達2457億，訓練數據集規模達到5000GB（吉字節）。”

　　應用面臨困局，人工智能如何跟應用場景結合

　　很多人會有這樣的困惑：人工智能那么好，但是怎么跟我的業務、應用場景結合？我想通過人工智能技術做智能化轉型，但是沒人懂算法懂模型，也缺少好用的人工智能開發平臺，算法模型那么多，如何找到不同算法在應用中的最優組合？

　　“懂這些的人，往往都集中在科研機構或者頭部公司。這些地方集中了最優秀的人工智能人才，但缺少對傳統行業的需求場景、業務規律的深入理解。”對于當前人工智能從技術到應用所面臨的困局，王恩東指出。

　　來自埃森哲的一份調研報告顯示，70%以上有技術的研究機構、科技公司缺需求場景、領域知識和數據，70%以上的行業用戶缺技術人才、人工智能平臺和實踐能力。

　　王恩東認為，目前人工智能的技術、產業鏈條脫節，生態離散化成為制約人工智能技術上水平、應用上規模、產業上臺階的瓶頸。“要想釋放多元算力價值、促進人工智能創新，既要重視智算系統的創新，加大人工智能新型基礎設施建設力度，把從技術到應用的鏈條設計好，在體系結構、芯片設計、系統設計、系統軟件、開發環境等各個領域形成分工明確而又協同創新的局面，又要加快推動開放標準建設，通過統一、規范的標準，將多元化算力轉變為可調度的資源，讓算力好用、易用。”（原載10月28日《光明日報》）