#基建#“新基建”｜人工智能有哪些“主线任务”？
当下 ， 数字技术创新与实体经济的发展已然密不可分 ， 2018年中国数字经济规模为31.3万亿元 ， 占到GDP总产值比重的34.8% ， 预计2019年这一数字将达36亿元 。高速发展的背后 ， 是互联网、人工智能企业的技术投入与相关产业的应用落地 。一批优秀的人工智能初创企业正在发力 ， 如商汤科技、旷视科技、优必选科技、平安科技、极链科技等 ， AI+安防、AI+交通、AI+医疗、AI+视频、AI+金融等产业结合的快速商用化 。数字经济高速发展的同时 ， 国家战略层面也提出了更具发展目光的规划 ， 即为经济社会的创新、协调、开放、共享发展提供底层具有乘数效应的战略性、网络型基础布局“新基建” 。
“新基建”是以技术、产业驱动 ， 具备集约高效、经济适用、智能绿色、安全可靠特征的一系列现代化基础设施体系的总称 。2020年“新基建”这一词汇在多个国家级重要会议中被频繁提出 ， 其建设核心主要涉及5G、大数据中心、人工智能、工业互联网、特高压、系能源汽车充电桩、高铁轨道交通这七大领域 ， 建设内容细分涵盖了基础配套、平台建设、产业应用等多方面细节 。以人工智能为例 ， 主要建设方向包括：AI芯片底层硬件发展；通用智能计算平台搭建；智能感知处理交互能基础研发中心建设；人工智能创新发展试验区建设等 。
任务一：加大「AI芯片」开发力度
2019年世界人工智能大会上展出了包括华为、平头哥、依图、紫光展锐、寒武纪以及地平线在内的AI企业共10款芯片 。随后阿里云栖大会上 ， 平头哥又推出含光800AI芯片 ， 此芯片是专为人工智能视觉场景二推出的高算力芯片 ， 现场演示了：“在城市大脑中实时处理杭州主城区交通视频 ， 需要40颗传统GPU ， 延时为300ms ， 使用含光800仅需4颗 ， 延时降至150ms ， 成本仅为传统GPU的十分之一” 。拿10亿张商品图片来进行识别对比 ， GPU算力识别需要1个小时 ， 而含光800可以5分钟完成 。
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AI芯片和传统芯片在制作工艺上没有太大的差别 ， 区别在于性能功效上 ， 比如执行AI算法时AI芯片的效率会更高 ， CPU、GPU的算法效率低 ， 对于商用而言仍有不足 。AI芯片服务于AI算法 ， 在图像识别、视频识别等领域常用的是CNN卷积网络 ， 在语音识别方面主要是RNN ， 前后算法区别很大 ， 但是本质上都是矩阵或vector的乘法、加法 ， 然后配合一些除法、指数等算法 。
在同一条件下执行AI算法时 ， 拿IBM的POWER8（CPU）和谷歌TPU1（GPU）对比时 ， POWER8一秒钟的巅峰计算次数大约为64Gops ， 谷歌TPU1一秒钟的巅峰计算次数大约为90Tops 。
AI芯片则会优于CPU\GPU ， 含光800 ， 在Rsenet50 v1条件下 ， 含光800算力的峰值性能达到78563IPS；峰值能效达到500IPS/w 。可等同于10颗GPU的算力 。
现阶段 ， 人工智能与其他产业间的结合应用逐渐成熟 ， 算力需求与日俱增 。为了匹配产业级、城市级的项目需求 ， AI芯片的需求逐渐显现 。
任务二：「云服务」惠民又惠企
2019年上半年 ， 我国公有云服务市场规模（IaaS/PaaS/SaaS）达到54.3亿美元 ， 随着企业用户对计算需求的不断提高 ， 市场规模仍在扩大 。传统的云服务算力已然很难满足新生海量数据处理需求 ， 特别是以语音识别、图像识别、视频识别、深度学习等技术对算力的需求更高 ， 所以AI云服务逐渐进入到我们的视野 。以腾讯、百度、华为、阿里巴巴为代表的云服务业务已经投入商用 。
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