智能(néng)音箱的家庭普及率已經和PC、智能(néng)電(diàn)視等産(chǎn)品相當，2019年第一季度智能(néng)音箱市場出貨量達1122萬台，同比增長(cháng)787.2%。

    8月28日，中(zhōng)國(guó)工(gōng)程院主辦(bàn)的“AICC2019中(zhōng)國(guó)人工(gōng)智能(néng)計算大會”在北京召開，上述數據來自會上IDC和浪潮集團聯合發布的《2019中(zhōng)國(guó)人工(gōng)智能(néng)計算力發展評估報告》，它隻是人工(gōng)智能(néng)走入千家萬戶、百行千業的一個小(xiǎo)場景。

    5G、物(wù)聯網等多(duō)種技(jì )術的發展及融合加速了數據井噴，并以前所未有(yǒu)的速度和方式被存儲和計算。類型豐富、場景各異的數據資源為(wèi)人工(gōng)智能(néng)系統自主學(xué)習并建立預測模型提供了豐沃的土壤。有(yǒu)賴于此，生物(wù)識别、欺詐分(fēn)析、智能(néng)客服、公(gōng)共安(ān)全及預警等AI場景在國(guó)内加速成熟應用(yòng)。

    中(zhōng)國(guó)工(gōng)程院院士、浪潮集團首席科(kē)學(xué)家王恩東說：“數據爆發的增長(cháng)，算法創新(xīn)加速，和計算能(néng)力的快速提升，讓人工(gōng)智能(néng)在全球範圍内迅速從學(xué)術熱點變成投資熱點、産(chǎn)業熱點。AI産(chǎn)業正在快速上規模，市場需求開始井噴。”

    人們将算法，數據和算力稱為(wèi)人工(gōng)智能(néng)的三大要素，如果沒有(yǒu)算力的支撐，人工(gōng)智能(néng)難以走向應用(yòng)。或許正是因此，将數據和算法協調起來的芯片尤為(wèi)引人關注。

    IDC預測，GPU依然是數據中(zhōng)心加速的首選，随着邊緣、端側需求的快速增長(cháng)，人工(gōng)智能(néng)芯片市場将迎來多(duō)元化發展。但是，推理(lǐ)類芯片将成為(wèi)未來最大的潛在市場和人工(gōng)智能(néng)芯片市場的重要決勝點。

    據浪潮技(jì )術人員介紹，目前的AI芯片中(zhōng)，GPU芯片主要處理(lǐ)圖像領域的運算加速。FPGA芯片适用(yòng)于多(duō)指令、單數據流的分(fēn)析。ASIC芯片為(wèi)特定場景應用(yòng)定制，在低功耗的移動設備端或邊緣側尤其具(jù)有(yǒu)優勢，我國(guó)的寒武紀、地平線(xiàn)、華為(wèi)等廠商(shāng)常與這類芯片扯上關系。人工(gōng)智能(néng)芯片又(yòu)分(fēn)為(wèi)訓練芯片和推理(lǐ)芯片，訓練是指在已有(yǒu)數據中(zhōng)學(xué)習并獲得某些能(néng)力的過程。推理(lǐ)過程則指對新(xīn)的數據使用(yòng)計算能(néng)力完成特定任務(wù)（比如分(fēn)類、識别等）。

    從2012年到現在，每三個半月用(yòng)于AI計算的計算量翻一倍，從2012年到現在，AI計算的能(néng)力增長(cháng)了30萬倍，同時期的芯片性能(néng)提高了30倍左右，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了摩爾定律。

    “相比雲計算和大數據等應用(yòng)，人工(gōng)智能(néng)對計算力的需求幾乎無止境。”王恩東說，“計算力的提升，對體(tǐ)系結構提出了挑戰。在半導體(tǐ)技(jì )術逐步接近極限的情況下，計算機發展迎來了體(tǐ)系結構創新(xīn)的黃金期，計算力的提升将更多(duō)通過體(tǐ)系結構創新(xīn)來滿足。”

    IDC認為(wèi)，人工(gōng)智能(néng)基礎架構産(chǎn)品在中(zhōng)國(guó)未來五年的複合增長(cháng)率超過33%，這個增長(cháng)速度是普通的IT基礎設施投資的三倍多(duō)，随着計算需求的增長(cháng)，會有(yǒu)越來越多(duō)的新(xīn)的架構、芯片和其他(tā)技(jì )術出現。

    雖然看起來不是很(hěn)快，但“AI産(chǎn)業化”向“産(chǎn)業AI化”轉變的現象正在發生。據IDC數據，互聯網依然是中(zhōng)國(guó)人工(gōng)智能(néng)算力投資最大的行業，62.4%的錢是他(tā)們紮堆兒花(huā)出去的，從2018年起，金融、傳統企業和政府用(yòng)戶，在人工(gōng)智能(néng)基礎架構領域的采購(gòu)量超過了互聯網，這個趨勢還将保持下去。

    王恩東說：“中(zhōng)國(guó)的AI投資已經和美國(guó)相當，但在核心技(jì )術的投入和面向應用(yòng)的深度研究上還有(yǒu)差距。應用(yòng)是AI産(chǎn)業發展的瓶頸也是最大的機會，要從根本上解決問題，必須建立開放融合的人工(gōng)智能(néng)生态。”

    國(guó)内很(hěn)多(duō)人工(gōng)智能(néng)企業鎖定的都是單點單技(jì )術的應用(yòng)，如人臉識别、考勤打卡，交通監控管理(lǐ)等。美國(guó)則流行用(yòng)AI改變某些行業的業務(wù)流程和應用(yòng)模式，比如，金融業的風險管理(lǐ)、證券業的高頻交易等。

    IDC也強調，人工(gōng)智能(néng)時代的用(yòng)戶需求越來越複雜，任何企業都無法提供所有(yǒu)的解決方案，生态系統将變得和知識産(chǎn)權一樣重要。