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    中國城市AI算力比拼:北京首奪冠,廣州進前五

     yangmill 2019-08-29

    作者:閆潔 來源:科學網 發布時間:2019/8/28 17:18:05




    中國城市AI算力比拼:北京首奪冠,廣州進前五

    8月28日,在由中國工程院主辦、浪潮集團承辦的2019中國人工智能計算大會(AICC2019)上,國際數據公司(IDC)和浪潮聯合發布《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》(以下簡稱《報告》)。

    《報告》顯示,在最新中國人工智能計算力Top10城市排名中,北京超越杭州躍居第一,廣州進入第一梯隊,蘇州、南京、西安首次躋身前十。

    中國城市計算力大排名

    在此次排行中,TOP5城市依次為北京、杭州、深圳、上海、廣州;排名6-10的城市是合肥、蘇州、重慶、南京、西安。

    排名的變化顯示,四大超一線城市在人工智能技術、應用、人才等領域的“吸附”效應開始凸顯,同時圍繞京津冀、長三角、大灣區三大經濟圈形成的人工智能三大產業集群已初具雛形。

    2019中國AI計算力發展評估 – 城市排名

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    相比2018年,北京、廣州、蘇州、重慶和西安5個城市的排名都所提高。主要原因為:

    ·北京憑借字節跳動、百度等互聯網企業的迅速發展,以及全國最多的人工智能初創企業和人才儲備,超越杭州位居第一;

    ·廣州GDP增速領先,政府在人工智能方面增加了大量的投入,再加上大量行業領先企業的進駐,使之躋身前五;

    ·蘇州、南京和西安憑借政府科技產業園的建設、人才和資本的聚集以及領先企業的帶動,首次進入前十名單。

    同時,排名6-10的合肥、蘇州、重慶、南京、西安在AI產業發展方面也存在一些共性,包括:

    ·都得到了政府的鼓勵、政策的引導,建立高新科技區,為人工智能發展提供良好的發展環境,比如蘇州的工業園區和西安的西部創新港;

    ·高校對人才的培養發揮重要支撐作用,比如合肥的中國科學技術大學、南京的南京大學和西安的西安交通大學等;

    ·擁有人工智能產業鏈領先企業的推進,比如合肥的科大訊飛;

    ·大量資金的注入,為人工智能發展提供良好的支撐,比如重慶簽約多個人工智能項目,未來3年預計超過5萬億元的投資。

    計算力即生產力

    數據、算法和算力被視為推動人工智能發展的“三駕馬車”。 其中,計算力是承載和推動人工智能走向實際應用的基礎平臺和決定性力量。

    為此,在最新《報告》中,IDC從宏觀經濟、技術成熟度、勞動供給三個維度對人工智能算力的發展水平和未來發展潛力進行評估,重點考量了包括經濟狀況、基礎架構、第三平臺、人員水平等核心因素。

    IDC預測,未來5年中國人工智能市場總體規模將繼續保持高增長率,年復合增長率將達到44.9%并超過170億美元。

    計算力的快速發展極大促進了各行業應用場景的成熟,AI產業化加速向產業AI化邁進。

    2016年被視為人工智能的產業化元年,此后經歷了2017年的產業化布局,2018的AI應用落地之年。至2019年,中國開始進入產業AI化的新發展階段。

    《報告》顯示,從AI行業應用滲透度排名來看,互聯網仍然保持第一,其典型應用場景包括電商的精準營銷、圖像識別和智能客服,視頻的內容審查、人臉識別和智能寫作等。

    政府行業緊隨其后,典型應用場景主要集中在平安城市、智慧城市、智慧交通等城市運營和管理平臺。

    排名第三的金融行業典型應用場景主要包括金融行業的身份驗證、支付過程中的人臉識別、欺詐分析與調查等。

    排名第四的制造業質量管理(QC自動化)、智能工廠等發展迅猛。電信行業首次入圍前五,典型應用場景包括相對成熟的智能客服和精準營銷等。

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    同時,《報告》顯示,互聯網依然是人工智能算力投資最大的行業,占據中國62.4%的人工智能算力投資市場份額;排名前五的行業中,政府和金融行業增長最迅速,2018年同比增長均超過100%。

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    新一代人工智能需要新一代超級計算

    從《報告》可以看出,當下中國產業AI發展如火如荼,但也面臨著問題和挑戰。

    在此次人工智能計算大會上,中國新一代人工智能發展戰略研究院執行院長龔克表示,我國人工智能整體發展水平與發達國家相比仍存在差距。

    這主要表現為:缺少重大原創成果,在基礎理論、核心算法以及關鍵設備、高端芯片、重大產品與系統、基礎材料、元器件、軟件與接口等方面差距較大。

    同時,科研機構和企業尚未形成具有國際影響力的生態圈和產業,缺乏系統的超前研發布局;人工智能尖端人才遠遠不能滿足需求;適應人工智能發展的基礎設施、政策法規、標準體系亟待完善。

    龔克表示,新一代人工智能需要新一代超級計算。這意味著不僅要在運算的速度上達到新水平,而且要在智能化應用上形成新局面。

    為此,他建議,高度重視開放強大的人工智能應用服務平臺建設;主動與國家建立各個開放創新平臺構建戰略合作;自主創新面向人工智能的智能計算能力評測體系;探索智能計算對智能制造、數據算法治理的支持。

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