中国工程院院士王恩东:应用是人工智能产业发展的瓶颈和最大机遇。

目前，人工智能越来越受到世界各国的重视，并已被公认为一项国家发展战略。数据爆炸的增长、算法创新的加速和计算能力的快速提高，使得人工智能迅速从一个学术热点转变为一个投资热点和一个产业热点。人工智能产业正在迅速扩张，市场需求也开始激增。

中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东在2019年AICC人工智能计算大会上指出:“人工智能可以从数据中获取信息和知识。与以前的信息技术应用相比，它具有更明显的溢出效益和更大的影响。因此，人工智能将在制造业转型升级和国家推动的新旧动能转化中发挥越来越重要的作用。”

人工智能和人类混合智能

从生产的角度来看，人工智能的发展通过计算能力引发了劳动者、劳动工具和劳动对象的变化。王恩东认为人工智能和人类自身的混合智能将成为未来的趋势。进入智慧时代，生产力的三大要素将受到人工智能的深刻影响，人工智能将带来革命性的变化。人工智能技术将对工人自身产生巨大影响，许多职业和职位将被人工智能取代。

计算能力已经成为一种生产力，这种生产力已经逐渐在企业一级和国家一级得到体现。十年前，世界十大最有价值的企业大多是能源、金融和通信领域的传统行业。如今，世界上最有价值的公司，苹果、谷歌、阿里巴巴和腾讯，基本上都是与互联网人工智能相关的企业。一方面，这些企业是世界上最大、最有价值的企业，也是消耗最大计算能力的企业。前十名的市值排名与他们的计算能力排名基本一致。对计算能力的投资是评估企业价值，特别是企业未来发展潜力的基础。

根据2018年中国人工智能城市排名，中国在计算能力投资方面做得好的城市在经济发展方面也名列前几位，新旧动能的转化比其他城市更快。从国家发展的角度来看，计算能力和人工智能的投入对经济和社会发展越来越明显。

计算机架构创新的黄金时期

2011年，谷歌大脑学会了了解猫。2012年，多伦多大学辛顿教授和他的学生利用深度学习的方法赢得了ImageNet图像识别大赛。可以看出，图像识别在提高认知计算中起着重要的作用。人工智能的兴起，算法和数据的发展提供了支持，而计算能力和计算技术的创新起着更加关键的作用。

与云计算和大数据等应用相比，人工智能对计算能力的需求几乎是无止境的。王恩东强调，AICC的会徽是一个无限的数学符号。传统计算，像事务处理一样，由于有限的应用规模和场景，不需要太多的计算能力。当进入人工智能领域时，人们发现人工智能对计算能力的需求不是线性增长，而是指数增长。

从2012年至今，人工智能计算的计算量将每三个半月翻一番。从2012年至今，人工智能计算能力增加了30万倍，而同期芯片性能增加了约30倍，远远超出摩尔定律。因此，计算能力的提高也对体系结构提出了挑战。随着半导体技术逐渐接近极限，计算能力的提高更多的是通过体系结构的创新来满足，从而计算机的发展迎来了体系结构创新的黄金时期。

人工智能的最大挑战

识别度和准确率不高，这是人工智能面临的最大挑战。王恩东认为，要提高准确性，需要提高模型的规模和精细度，增加离线训练的频率，这就需要更强的计算能力。目前，许多资金雄厚的公司，如大型互联网公司或明星人工智能初创公司，都有能力部署大规模人工智能计算平台。该算法模型已达到1000亿个参数和1万亿个训练数据的规模。因此，这些公司在人工智能培训方面处于领先地位，它们的产品也处于领先地位。

IDC数据显示，未来五年中国人工智能基础设施产品复合增长率超过33%，是普通信息技术基础设施投资的三倍。阿里和百度等互联网公司正在开发人工智能芯片，寒武纪公司也在开发专门的人工智能芯片。随着对计算需求的增加，将出现越来越多的新架构、芯片和其他技术。

人工智能产业化

说人工智能是一个投资渠道并不算过分。可以肯定的是，人工智能领域50%以上的资金也将投资于人工智能自身的工业发展。尽管这一过程近年来一直在悄悄地发生变化，而且似乎并不快，但它已经在发生了。根据国际数据中心的数据，从2018年起，金融和传统企业以及政府用户将购买比互联网更多的人工智能基础设施，这一趋势将继续下去。尤其是在中国，对安全的需求是巨大的。

人工智能带来的变化已经在各种场景中实现。例如，银行正在处理智能终端设备，而不是人力。目前，电信运营商和大型企业的热线服务不再是手工服务，而是智能系统。这些变化使许多企业意识到人工智能的巨大潜力。没有人工智能的今天，它们可能会在未来的发展中遇到困难和瓶颈，甚至无法发展。

中国对人工智能的投资与美国相当，但中国对核心技术的投资与深入的应用导向研究之间仍有差距。王恩东强调，技术应该工业化，生态发挥着巨大作用。为了发展人工智能并让它进入各种传统行业，我们不能仅仅依靠技术本身。生态学的作用将变得越来越重要。

应用是人工智能产业发展的瓶颈和最大机遇。

人工智能在中国的许多应用是单点和单技术应用，如人脸识别、打卡打卡和交通监控管理。在美国，人工智能被用来改变业务流程，并将应用程序与其他技术相集成。它们用于金融行业的风险管理和证券行业的高频交易，以改变这些行业的应用模式。

王恩东指出，中国也有一些初创公司已经开始改变人工智能的业务流程。应用是人工智能产业发展的瓶颈和最大机遇。要从根本上解决应用问题，必须建立一个开放的、集成的人工智能生态系统。从底层硬件到上层应用软件，行业的上、中、下游应紧密合作，为终端用户提供多样化、个性化的用户需求的整体解决方案，使人工智能得以应用。

在这个智能和智能发展的时代浪潮中，人工智能仍然是一门黑色的技术，仍然有着非常广阔的发展空。需要更多的应用程序。只有当人工智能在人们生活的每一个角落都能感受到时，它才能成为一个理想的未来。为了尽快实现这一目标，我希望业界能够有一个良好的生态平台，让更多的企业能够共同成长，为未来智能社会的建设做出贡献。(温/泰晤士报洞察创始人许裴炎@ Sadie.com)