夯實(shí)人工智能“新基建”發(fā)展經(jīng)濟(jì)新動能

■ 賽迪智庫電子信息研究所 張金穎 鄭子亨

人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力量。人工智能算力中心是新基建各大領(lǐng)域的底層基礎(chǔ)，其橫向應(yīng)用領(lǐng)域更與新基建領(lǐng)域存在密切的包含并續(xù)關(guān)系，有望成為新基建發(fā)展的領(lǐng)軍力量。

新形勢下人工智能底層基礎(chǔ)亟待解決“軟硬”根基不穩(wěn)、資源結(jié)構(gòu)性不均、算法支撐疲軟三大問題，通過人工智能基礎(chǔ)設(shè)施核心突破、能力升級，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新動能，為社會發(fā)展打造新優(yōu)勢，為科技端新領(lǐng)域發(fā)展培植新的核心競爭力。

新基建為人工智能發(fā)展帶來兩大新機(jī)遇

新基建為人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展夯實(shí)新底座。在新基建內(nèi)涵驅(qū)動下，人工智能算力中心將持續(xù)向高密度部署、高性能計(jì)算方向演進(jìn)，為人工智能發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)計(jì)算動能。

新基建橫向關(guān)聯(lián)性領(lǐng)域發(fā)展為人工智能應(yīng)用對接開啟新路徑。在新基建背景下，5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、超高清視頻、遠(yuǎn)程醫(yī)療等將迎來巨大發(fā)展驅(qū)動力。上述領(lǐng)域均為人工智能的橫向關(guān)聯(lián)性領(lǐng)域，其提速發(fā)展將對高效計(jì)算、海量存儲、智能管控、實(shí)時(shí)分析等技術(shù)提出更高需求，為人工智能在不同行業(yè)內(nèi)的縱向延伸開辟新的發(fā)展空間。

新基建背景下人工智能基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展尚存三大難題

人工智能底層核心基礎(chǔ)發(fā)展尚難滿足新一代計(jì)算需求。

一是我國在AI芯片領(lǐng)域發(fā)展仍處于落后低位。在過去的兩年中，地平線、寒武紀(jì)等數(shù)家AI芯片初創(chuàng)企業(yè)逐步嶄露頭角，百度、騰訊、阿里巴巴和華為在內(nèi)的幾家領(lǐng)先的技術(shù)公司正在開發(fā)AI芯片。但目前我國AI芯片在分組(Categories)、賽程(Divisions)、模型(Models)以及情境(Scenarios)等幾個關(guān)鍵領(lǐng)域與谷歌、英特爾、CEVA和Cadence等行業(yè)巨頭研發(fā)的人工智能芯片仍有較大差距。

二是人工智能算力平臺建設(shè)尚不完善。人工智能計(jì)算系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)相對復(fù)雜，將底層硬件、人工智能算法、深度學(xué)習(xí)模型等多個計(jì)算模塊進(jìn)行有效的結(jié)合對于提高運(yùn)算效率以及準(zhǔn)確率有重要意義。由于計(jì)算架構(gòu)的復(fù)雜性，目前我國人工智能企業(yè)尚未對生產(chǎn)力平臺的建設(shè)投入足夠的重視。在新基建發(fā)展理念下，夯實(shí)人工智能“軟硬”底層基礎(chǔ)能力建設(shè)將成為必然選項(xiàng)。

人工智能算力中心建設(shè)尚未達(dá)到綠色高效的發(fā)展要求。一是算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)存在能耗過高的特點(diǎn)。隨著數(shù)據(jù)中心功率加大、規(guī)模提升，所需的電力等資源大幅增長。二是算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)存在重復(fù)投資問題。部分地方對于政務(wù)數(shù)據(jù)中心建設(shè)缺乏實(shí)際深入的調(diào)研工作，盲目確定服務(wù)器數(shù)量規(guī)模，重建設(shè)輕運(yùn)維致使建設(shè)成效難以發(fā)揮，造成數(shù)據(jù)中心資源的極大浪費(fèi)。三是算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)存在布局失衡問題。當(dāng)前算力中心還面臨區(qū)域供需不均衡、數(shù)據(jù)調(diào)度不合理的結(jié)構(gòu)性問題，區(qū)域資源總體分布呈現(xiàn)“東部不足、西部過?！钡木置?，數(shù)據(jù)跨域流通存在阻礙。在新基建發(fā)展理念下，人工智能算力中心建設(shè)將更加注重綠色高效發(fā)展導(dǎo)向。

人工智能算法庫內(nèi)容匱乏，不足以支撐人工智能上層應(yīng)用。一是人工智能算法庫核心算法環(huán)節(jié)存在明顯短板。由于受到資本市場追捧，我國人工智能應(yīng)用層面以及商業(yè)模式創(chuàng)新較多，但目前基于損失函數(shù)、正反迭代的核心算法研究較少，在基礎(chǔ)算法領(lǐng)域使用開源代碼較多，但專業(yè)性、針對性不夠，往往不能滿足具體任務(wù)的實(shí)際要求，導(dǎo)致我國人工智能算法庫建設(shè)無法走向深入。在人工智能基礎(chǔ)理論領(lǐng)域根基不穩(wěn)，長期來看不利于上層生態(tài)的建立。二是人工智能算法庫領(lǐng)域單一。我國目前人工智能算法庫建設(shè)由企業(yè)主導(dǎo)，由于受到資本市場追捧，我國目前人工智能算法庫建設(shè)超過80%集中在計(jì)算機(jī)視覺以及自然語言處理領(lǐng)域，不利于我國人工智能多元化發(fā)展。在新基建發(fā)展理念下，人工智能算法庫應(yīng)全面提升多維度、差異化、多場景計(jì)算能力。

加快人工智能基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的三點(diǎn)建議

1.建設(shè)集約建設(shè)綠色高效算力中心。

推進(jìn)先進(jìn)節(jié)能環(huán)保技術(shù)和虛擬化、彈性計(jì)算、海量數(shù)據(jù)存儲等技術(shù)應(yīng)用，提高資源利用效率、節(jié)能減排水平和IT設(shè)備利用率。加強(qiáng)算力中心前期規(guī)劃與設(shè)計(jì)，立足應(yīng)用需求，兼顧能源、氣候、自然冷源、網(wǎng)絡(luò)設(shè)施、能耗指標(biāo)等要素和條件，合理布局建設(shè)算力中心。

2.大力推動人工智能核心算法研究。

以高校、科研院等機(jī)構(gòu)為切入點(diǎn)，對于在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識別、自動駕駛汽車等領(lǐng)域進(jìn)行基礎(chǔ)算法研究的機(jī)構(gòu)及人員給予政策和資金支持。引導(dǎo)和鼓勵企業(yè)在其領(lǐng)域展開基礎(chǔ)算法的研究，同時(shí)完善知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)體制，加強(qiáng)對相關(guān)企業(yè)的專利保護(hù)。鼓勵企業(yè)進(jìn)行基礎(chǔ)算法開源社區(qū)建設(shè)，培養(yǎng)開源生態(tài)，營造開源氛圍，打造國內(nèi)人工智能基礎(chǔ)算法開源體系。

3.聚力夯實(shí)人工智能底層軟硬支撐。

相關(guān)部門從政策、資源等方面對進(jìn)行通用人工智能芯片企業(yè)給予支持，同時(shí)政府要加大通用人工智能芯片研發(fā)設(shè)計(jì)的資金投入，積極引導(dǎo)企業(yè)和社會力量參與人工智能通用芯片研發(fā)設(shè)計(jì)。在超高清視頻、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)程醫(yī)療、智能機(jī)器人陪護(hù)等領(lǐng)域進(jìn)行人工智能專用芯片的應(yīng)用場景探索，引導(dǎo)相關(guān)企業(yè)從應(yīng)用場景創(chuàng)新深入到基礎(chǔ)算力創(chuàng)新，針對不同應(yīng)用場景進(jìn)行有的放矢的基礎(chǔ)算力建設(shè)。行業(yè)協(xié)會、聯(lián)盟等組織發(fā)揮引導(dǎo)作用，鼓勵人工智能行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)幫助初創(chuàng)及中小微企業(yè)進(jìn)行算力平臺搭建，起到龍頭帶動生態(tài)、生態(tài)帶動應(yīng)用的效果。