如何快速完成从芯片到计算系统的创新成为推动整个人工智能产业发展的关键环节

26日在北京召开的《2021—2022中国人工智能计算力发展评估报告》发布会上公布了中国人工智能城市最新排名榜排名前五的城市依次是北京，杭州，深圳，南京和上海，排名6—10的城市是苏州，广州，济南，成都和合肥值得注意的是，与2020年相比，南京排名第四，而济南和成都位列前十报告称，计算能力和应用协同发展，推动AI场景多元化发展从人工智能行业应用渗透率排名来看，2021年排名前五的行业分别是互联网，金融，政府，电信和制造业

中国工程院院士，Inspur首席科学家王恩东表示，计算产业正面临多元化，巨量化，生态离散化的挑战一方面，多样化的智能场景需要多样化的计算能力，庞大的量化模型，数据和应用规模需要巨大的计算能力，成为人工智能持续发展的重中之重，另一方面，从芯片到算力的转化还存在巨大差距，多重算力的价值还没有完全释放

在王恩东看来，如何快速完成从芯片到计算系统的创新，成为推动整个人工智能产业发展的关键环节。

人工智能如何像人类一样发展逻辑，意识和推理的认知能力，是人工智能研究一直在探索的方向目前，通过大规模数据训练大参数的庞大模型，被认为是实现通用人工智能的重要方向王恩东认为，伴随着海量模型的兴起，海量量化已经成为人工智能未来发展非常重要的趋势

目前全球知名的AI龙头公司都在巨量机型上投入巨资，谷歌，微软，英伟达，Inspur，致远研究院，百度，阿里等公司都相继推出了自己的巨量机型。

巨型量化的核心特征之一是模型参数多，训练数据量大以Inspur人工智能研究院开发的全球最大中文AI模型袁1.0为例，其参数量高达2457亿，训练数据集规模达到5000GB

王恩东强调，要释放多重算力价值，推动人工智能创新，一是要重视智能计算系统创新，加大人工智能新基础设施建设，设计从技术到应用的链条，在系统结构，芯片设计，系统设计，系统软件，开发环境等各个领域形成分工明确，协同创新的局面。随着各大奖项的揭晓，;OFweek2021人工智能产业大会;暨;维科杯middot;人工智能行业年度评选颁奖典礼;圆满落下帷幕。

二是加快开放标准建设，通过统一规范的标准，将多样化的计算能力转化为可调度的资源，让计算能力易于使用。会议结束后，现场依然氛围不减，观众争取时间与嘉宾们互动交流hellip;hellip;。

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