这是IDC发布的《2020-2021我国人工智能核算力展开评价陈述》中的猜测数据。陈述还预言：我国人工智能工业将成为全球商场增加的重要驱动力。
这样的数据无疑反映了未来趋势中达观的一面，即人工智能正逐渐成为企业智能化转型的中心。在大数据和人工智能等技能的加持下，企业决议计划的逻辑将被重构，工业智能化转型的脚步也将进一步加快。
可另一面，则是智能化转型正对企业根底设施的建造提出种种应战，让人工智能落地这件事“说是一回事，做起来却成了另一回事”。
这也是为什么，在虎嗅携手英特尔特邀第四范式打造的人工智能调查式直播“至强特殊现场”中，怎么战胜人工智能落地进程中的种种门槛、我国人工智能落地远景怎么，成为了咱们热议的论题。
正如在直播访谈环节，英特尔（我国）职业处理计划集团公共办理职业总经理余哲所说的那样，智能化转型正逐渐步入深水区，越早面对转型的困难，也将越早认识到人工智能的价值。
图注，由左到右依次为：虎嗅科技组担任人 傅博，第四范式研制副总裁、根底技能担任人 郑曌，英特尔亚洲人工智能出售技能总监 伊红卫，南京大学教授、南栖仙策创始人、CEO 俞扬
伊红卫来自人工智能职业根底设施渠道供应方英特尔，作为英特尔亚洲人工智能出售技能总监，她亲历了曩昔数年来人工智能职业的起崎岖伏，她以为：“现在的人工智能在各个方面都有了长足的前进，如互联网、金融、政务、动力、医疗等特定场景下，现已有了很好的落地实践事例。但另一方面，适用各行各业的强人工智能年代，也便是像科幻片中那样的人工智能运用场景还远远没有到来，还有更多的职业面对着人工智能落地难的窘境。”
郑曌对此深有感触，他上任于人工智能企业第四范式，在服务客户的进程中，看到企业人工智能落地进程中呈现的许多问题。他将落地难题总结为了三个层面，也别离对应着运用、数据、算力：
比方反诈骗、内容引荐这类人工智能运用的落地，推动了企业的智能化转型，但对企业本身而言，人工智能运用构建需求许多的技能环节，运用速度远追不上飞速增加的数据量和算力。
数据是整个人工智能体系的“输入”，但数据办理的进程杂乱，均匀需求消耗数据科学家95%的时刻，办理周期长。
大部分企业难以承担起人工智能规模化带来的算力本钱。人工智能面对多样化的异构算力，让软件与算力有用匹配以及完成异构算力的办理调度是一个应战。
跟咱们心中无所不能的AlphaGo比较，落地端的困难造成了认知上的落差，企业决议计划者开端焦虑于人工智能能否带来其所期望的价值。对人工智能的心情，也从崇拜转向了利诱乃至是质疑。
来自南京大学人工智能学院的俞扬教授，在人工智能范畴有着多年研讨阅历，他以为，开始AlphaGo上台时的空前绝后与今日人工智能工业落地面对的焦虑，中心差异点来自实验室人工智能与企业人工智能价值点的“错位”：
俞扬教授经过制造业举了个比方：传统工业企业的数字化水平良莠不齐，没有很好的数据供给给人工智能练习。而对企业来说，假如数字化阶段的作用不明显，关于智能化的投入就会很犹疑。
正如俞扬教授所说，对更多企业来说，比较那些远在天边的愿景，更实在的需求是，让人工智能给当下的企业体系工作增效和变现。不然，就会像前文制造业企业工程师吐槽的那样，人工智能落地之后，很可能会演化成一场大型的“自讨苦吃”现场。
这也是为什么，这一轮以深度学习为代表的人工智能概念开始鼓起的两三年里，许多公司都会宣扬算法的精准度与排名，而近两年这样的现象越来越少——只寻求算法上的优异，无法从底子上协助企业处理实践问题，人工智能落地需求的是愈加全面地处理问题的才干。
这一切并不简略，在企业与老百姓享受到人工智能带来的高效与价值之前，它需求承受底层硬件厂商的技能支撑、中心人工智能公司对处理计划的集成、以及终究运用企业的验证与批改。
而这也正是本次“英特尔至强特殊现场”直播中，代表底层硬件技能供给方的英特尔会与深耕人工智能一线商场的处理计划供给商第四范式坐在一同，一同议论这个论题的含义地点。
没有比照就看不出不同，人工智能职业的盛行布景依然是：大多数人工智能公司，都会将自己的事务会集在与算法密切相关的软件和服务上，很少进入硬件。而将软硬件结协作为一个完好产品售卖的方法，在这个职业中还十分罕见。
关于这台设备，在第四范式担任研制副总裁，担任根底技能的郑曌很有发言权。他以为，将软硬件一体化集成，能够协助企业削减在人工智能运用建立环节的投入和弯路，并更快获得作用。
正如前文所说，人工智能的落地，远远没有“在电脑上装个软件”那样简略，而是需求运用、数据、算力各个环节的联接。在这样的情况下，与技能协作伙伴一同构建“生态级支撑”，要比只展开点对点的技能协作更简略完成运用的落地。换句话说，生态级的难题，也需求生态级的处理计划。
而人工智能软硬件一体机中这些技能与产品的整合，正是从这种生态级处理计划的视点动身，正是为了填平人工智能，从走出实验室到走入企业进程中的那些“落差”。
在这其间，如：至强可扩展处理器、傲腾耐久内存、FPGA芯片、白牌服务器等，这些中心组件所凝集的、源自英特尔整个硬件生态的优势，为第四范式供给了强壮的助力。作为在芯片范畴有着多年技能投入的英特尔来说，这些产品触及了数据的收集、传输、核算、存储等多个范畴，在智能化转型的进程中，也就意味着对整个数据生命周期的掩盖。
在这样一套完好的、才干全方位的根底设施渠道上，CPU的运用价值成为了评论的要点。伊红卫向咱们提醒了CPU在机器学习体系中的重要性：
与“说到人工智能的练习必提或只提加快卡和GPU”不同，CPU在第四范式整个软硬一体体系中扮演了重要人物。在至强的协助下，单位核算密度下的核算功率和核算精度也得到保证。
这个观点在俞扬教授口中得到了印证，他以为，CPU在机器学习中扮演了重要的运算人物，但或许由于其根底性，CPU常常被忽视。
“上世纪90年代打赢国际象棋冠军的“深蓝”，其实里边运用的满是CPU，南京大学实验室里边也在把深度学习和逻辑进行结合，也会遇到许多需求用CPU来核算的场景。并且深度神经网络仅仅机器学习的一部分，其它的机器学习方面的研讨，例如南京大学提出的深度森林，也需求用到许多的CPU算力。”
无论是软硬一体的体系仍是选用CPU作为算力根底，三位人工智能范畴的从业者，都在以自己的经历，告知咱们什么才是最为实践的转型方法。也正因其深化工业，才有时机直面转型痛点，对症下药。
当然，英特尔与第四范式的协作是以CPU为起点，但并不是只会绕着CPU转，比方英特尔供给的FPGA经过面向特定运用的编程后，也能够为一些人工智能使命供给功能功耗比更优的算力支撑。而在不远的未来，凭借英特尔XPU这种“将CPU、GPU、VPU、FPGA和ASIC等芯片调集在一同”的计划，第四范式或其他人工智能处理计划供给商的产品蓝图也会变得愈加多样化，进而能更好满意更多企业在算力、功耗，以及灵活性、通用性上的差异化需求。
早在2015年，国务院出台的《关于活跃推动“互联网+”举动的辅导定见》，便将人工智能归入要点使命。
六年之间，开始的辅导方向被验证实在有用，国家、当地纷繁出台方针加强对人工智能落地支撑，也诞生了今日职业界许多敞开协作、协同展开的事例。现在，人工智能现已走到了堆集“突变”，行将到达“突变”的阶段。
“今日咱们能够看到：人工智能尽管做了十分多很有用的东西，但还没有什么‘大用’——在企业界还不行要害。”在郑曌看来，许多企业现已不满意于一两个场景的提高。关于从业者来说要去考虑，还有哪些场景满足重要、满足要害，能够被人工智能所重构，然后到达临界点，完成突变。
图注，由左到右依次为：虎嗅科技组担任人 傅博，第四范式联合创始人、首席研讨科学家 陈雨强，英特尔（我国）职业处理计划集团公共办理职业总经理 余哲
在直播的探营环节中，第四范式联合创始人、首席研讨科学家陈雨强以为，在企业智能化转型这场长距离跑中，从业者需求踏踏实实处理愈加实践的问题：
第四范式正经过开源的方法，让更多企业、开发者能够快捷、低门槛地去落地人工智能，并经过支撑开源社区、举行竞赛等方法，提高人工智能场景落地的功率。
当然，下降运用门槛并不是人工智能落地的结尾，更底子的则是对咱们考虑方法的重塑，余哲说：“这些年的实践让咱们觉得，人工智能不仅仅是一个东西，而是一种思想方法。”
现在咱们仍是将人工智能视为东西——对“东西”的期望自然是期望它简略好用。但其实在这之上，人工智能更是一种全新的“解题思路”。这种从“东西”到“思路”的演化已有前车之鉴——许多人也从前只把“云核算”视为一种东西或事务渠道，但后来的实践证明，谁能以”云原生“的思想去重塑IT体系，乃至是事务流程，谁才干成为云上的真实赢家。所以“ 对不同职业的人来说，经过人工智能的视角去考虑事务问题，将成为人工智能未来建造进程中愈加重要的课题。”
能够预见的是，跟着方针的长时间支撑、科技企业在底层算力和运用技能上的继续打破，以及更多企业办理者们人工智能思想方法的养成，人工智能仍是会一步一个脚印地，为更多企业带来更优的收益。
种种痕迹预示着，当人工智能成为企业的刚需，处理计划也满足老练之时，我国人工智能的下一个爆发点，就不远了。回来搜狐，检查更多
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