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發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟是把握新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革新機遇的戰(zhàn)略選擇，在數(shù)字化、智能化時代，算力就是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的核心生產(chǎn)力，智能算力就是創(chuàng)新力。當前人工智能正向多場景、規(guī)?；?、融合度高的階段發(fā)展，數(shù)據(jù)量急劇增長，算法模型愈加復(fù)雜，應(yīng)用不斷延伸，這對智能算力的發(fā)展提出了更高要求。放眼世界，很多國家都在積極開發(fā)和部署智能算力資源，以塑造未來發(fā)展優(yōu)勢。

此報告深度分析了智能算力內(nèi)涵定義，對當前全球及我國智能算力的總體情況、智能算力應(yīng)用及技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀進行系統(tǒng)性梳理。同時，深入分析了智能算力發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)，并提出解決方案。最后展望智能算力未來發(fā)展趨勢，并提出下一步發(fā)展建議。

1 背景與意義

1.1 智能算力的定義與內(nèi)涵

全球算力發(fā)展正面臨應(yīng)用多元化、供需不平衡等挑戰(zhàn)，人工智能、數(shù)字孿生、元宇宙等新興領(lǐng)域的崛起，推動算力規(guī)模快速增長、計算技術(shù)多元創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)格局重構(gòu)重塑，智能算力作為數(shù)字經(jīng)濟時代新的生產(chǎn)力，對推動科技進步、賦能行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及經(jīng)濟社會發(fā)展發(fā)揮著日益重要的作用。

智能算力即人工智能算力，是面向人工智能應(yīng)用，提供人工智能算法模型訓練與模型運行服務(wù)的計算機系統(tǒng)能力。智能算力通常由 GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器）、ASIC（Application Specific Integrated Circuit，專用集成電路）、FPGA（Field Programmable Gate Array，現(xiàn)場可編程邏輯門陣列）、NPU（Neural network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）等各類專用芯片承擔計算工作，在人工智能場景應(yīng)用時具有性能更優(yōu)、能耗更低等優(yōu)點。

智能算力是數(shù)字經(jīng)濟時代的重要支撐。數(shù)字經(jīng)濟依賴于數(shù)據(jù)的處理和分析，而智能算力為這些操作提供了強大的支撐。企業(yè)和個人利用智能算力提供的高性能計算能力處理海量的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)快速、準確的數(shù)據(jù)分析，從而為企業(yè)的決策和發(fā)展提供更多的信息和支持。人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)在智能算力支持下能夠更加高效地進行數(shù)據(jù)處理、模型訓練和決策推斷，加速技術(shù)落地，推動數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合。

智能算力是人工智能發(fā)展的動力。智能算力使得運算速度大幅增加，處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力大幅提升，傳統(tǒng)的人工任務(wù)逐漸被自動化和智能化取代，人們開始尋求更加復(fù)雜和高級的任務(wù)，如自動駕駛、自動翻譯、半自動化醫(yī)療，人工智能領(lǐng)域進入了一個全新的階段。另外，隨著智能算力的提升，新的算法和技術(shù)不斷涌現(xiàn)，為人工智能發(fā)展帶來了新的創(chuàng)新機遇。通過大規(guī)模并行計算、深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，在智能算力的支持下，人工智能在各個領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用，推動了人工智能技術(shù)的進一步突破。

智能算力是科技創(chuàng)新的新引擎。智能算力為科技創(chuàng)新提供強大的計算支持，促進了科技創(chuàng)新的效率和質(zhì)量。學術(shù)和工業(yè)界能夠處理更加復(fù)雜的計算任務(wù)，科研人員可以更快速地進行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、模擬實驗和模型訓練，極大地提高了科技創(chuàng)新的效率和質(zhì)量。另外，智能算力可以推動新興技術(shù)的突破，催生眾多的創(chuàng)新應(yīng)用，為科技的發(fā)展帶來新的思路和方法。在人工智能技術(shù)當中，智能算力是算法和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施，更快速、更高效的數(shù)據(jù)處理能力使得人工智能可以應(yīng)用于更多的領(lǐng)域。

1.2 發(fā)展智能算力的意義

智能算力作為關(guān)鍵生產(chǎn)力要素，推動數(shù)字經(jīng)濟高速發(fā)展。智能算力使得數(shù)據(jù)的處理和分析變得更加高效、準確，使得龐大的數(shù)據(jù)量可以更加高效地被挖掘和利用，為數(shù)字經(jīng)濟提供了強大的基礎(chǔ)支持。如在制造業(yè)領(lǐng)域，智能算力可以提供實時的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)智能化的生產(chǎn)管理，提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。在服務(wù)業(yè)領(lǐng)域，智能算力可以通過大數(shù)據(jù)的分析和挖掘，實現(xiàn)自動化的客戶服務(wù)，提供更加智能、個性化的服務(wù)體驗。此外，智能算力也推動了數(shù)字經(jīng)濟與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合，通過與人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的結(jié)合，加速我國實體經(jīng)濟加速向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化方向轉(zhuǎn)變。

智能算力為人工智能發(fā)展提速，促進行業(yè)應(yīng)用。目前，人工智能技術(shù)高速發(fā)展，智能化場景在行業(yè)的落地隨著時間的推移，正呈現(xiàn)出更加深入、更加廣泛的趨勢，對智能算力的需求與日俱增。人工智能與制造、交通、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等各領(lǐng)域融合日益深入，持續(xù)推動質(zhì)量變革、效率變革、動力變革，源源不斷地為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供新動能。未來五年，隨著人機交互、機器學習、計算機視覺、語音識別技術(shù)的成熟，人工智能將在企業(yè)市場中加快應(yīng)用與落地，賦能傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級，而智能算力將助力于人工智能的持續(xù)快速發(fā)展。

智能算力為科技進步提供新動力，推動科技跨越式發(fā)展。智能算力為國家創(chuàng)新力的發(fā)展帶來實質(zhì)性推進，不僅在應(yīng)用科學的突破上發(fā)揮了重要作用，也開始滲透到基礎(chǔ)科學領(lǐng)域。科學家們越來越多地利用人工智能技術(shù)，從數(shù)據(jù)中建立模型，重點圍繞新藥創(chuàng)制、基因研究、新材料研發(fā)等領(lǐng)域加速對前沿科學問題的探究。如科研領(lǐng)域利用人工智能進行蛋白質(zhì)折疊體結(jié)構(gòu)的研究、抗菌耐藥性基因的檢測和識別；醫(yī)藥領(lǐng)域AI 計算輔助疫苗和藥物研發(fā)用于靶點選擇和驗證先導(dǎo)化合物篩選和優(yōu)化等研發(fā)環(huán)節(jié)，從傳統(tǒng)“手工試錯”向計算輔助模式轉(zhuǎn)變最大化縮短研發(fā)周期。

2 智能算力總體情況

2.1 全球智能算力總體情況

全球智能算力的總體情況呈現(xiàn)快速增長的趨勢。截至到 2022 年底，全球算力總規(guī)模達到 650 EFLOPS，其中，通用算力規(guī)模為 498EFLOPS，智能算力規(guī)模為142 EFLOPS，超算算力規(guī)模為10 EFLOPS。智能算力規(guī)模與去年相比增加了 25.7%，規(guī)模占比達 21.9%，。IDC預(yù)測，全球 AI 計算市場規(guī)模將從 2022 年的 195.0 億美元增長到 2026年的 346.6 億美元。

圖 1 近兩年全球算力規(guī)模情況

2.2 我國智能算力總體情況

在算力規(guī)模方面，截止到 2022 年底，我國算力總規(guī)模為 180EFLOPS，排名全球第二。其中，通用算力規(guī)模為 137 EFLOPS，智能算力規(guī)模為 41 EFLOPS，超算算力規(guī)模為 2 EFLOPS。中國智能算力正處于高速增長階段，智能算力規(guī)模與去年相比增加了 41.4%，規(guī)模占比達 22.8%，，超過全球整體智能算力增速（25.7%）。

圖 2 近兩年我國算力規(guī)模情況

2.3 我國智能算力行業(yè)應(yīng)用分布

人工智能在各行業(yè)應(yīng)用程度均呈現(xiàn)不斷加深的趨勢，應(yīng)用場景越來越廣泛。智能算力在行業(yè)應(yīng)用情況可根據(jù)人工智能的行業(yè)滲透度來分析，與 2021 年相比，各行業(yè)人工智能滲透度明顯提升。

其中，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)依然是人工智能應(yīng)用滲透度和投資最高的行業(yè)；金融行業(yè)的人工智能滲透度從 2021 年的 55 提升到 62，智能客服、實體機器人、智慧網(wǎng)點、云上網(wǎng)點等成為人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用典型；電信行業(yè)的人工智能滲透度從 2021 年的 45 增長到 51，人工智能技術(shù)融入電信網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建、優(yōu)化，并為下一代智慧網(wǎng)絡(luò)建設(shè)提供支撐；制造行業(yè)的人工智能滲透度從 40 增長到 45，結(jié)合人工智能技術(shù)的傳統(tǒng)制造業(yè)的智能化改造，已成為產(chǎn)業(yè)升級的熱點。

圖 3 中國人工智能行業(yè)滲透度

3 智能算力發(fā)展現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)

3.1 智能算力技術(shù)層面應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀

人工智能技術(shù)高速發(fā)展，應(yīng)用方向逐漸多樣化和復(fù)雜化。智能算力主要有三個優(yōu)點，一是能夠提供大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜計算的能力，滿足人工智能算法對于高性能計算的需求；二是能夠加速人工智能模型的訓練和推理過程，提高算法的效率和準確度；三是能夠與其他技術(shù)手段結(jié)合，如云計算、大數(shù)據(jù)分析和邊緣計算，實現(xiàn)人工智能在各行業(yè)的廣泛應(yīng)用。智能算力滿足人工智能高并發(fā)、高彈性、高精度的計算需求，推動人工智能技術(shù)的不斷升級與應(yīng)用。高性能的計算能力為機器學習、深度學習和自然語言處理等人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了 有力的支持，通過智能算力的支持，人工智能算法能夠處理和分析大規(guī)模的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的智能化。未來五年，人工智能將在企業(yè)市場中加快應(yīng)用與落地，智能算力將成為創(chuàng)新的核心推動力。

3.1.1 機器學習

機器學習（Machine Learning）本質(zhì)是通過計算機從大量的數(shù)據(jù)中找到整合數(shù)據(jù)的規(guī)律，從而實現(xiàn)對于數(shù)據(jù)未來走向的預(yù)測。由機器學習算法支撐的機器視覺、聽覺和語音交互被應(yīng)用各種產(chǎn)品和服務(wù)中， 進而帶來了AI 在商業(yè)應(yīng)用方面的爆炸式增長。目前通過讓機器從大量數(shù)據(jù)中自主學習，機器學習使計算機具有了更強大的智能和能力， 已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別、醫(yī)療診斷、金融風控、智能推薦等領(lǐng)域。同時，機器學習也開始參與到了計算機內(nèi)部體系的研究和設(shè)計過程中，例如在計算機的翻譯器、硬件處理器以及軟件工程等設(shè)計開發(fā)方面利用更加現(xiàn)代化的編程語言。

智能算力在機器學習中的作用主要是為深度學習模型訓練、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、實時數(shù)據(jù)分析與預(yù)測、自動化模型選擇和調(diào)參、分布式機器學習等提供強大的計算力。在機器學習中，通常需要處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。例如，圖像分類任務(wù)中，需要處理成千上萬張圖像來訓練和測試模型，智能算力提供了并行計算和分布式計算的能力，可以快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，加速訓練過程。智能算力還可以在實時數(shù)據(jù)分析和預(yù)測方面發(fā)揮作用。例如，通過將機器學習模型部署在智能算力的環(huán)境中，可以實時地監(jiān)測和分析海量的數(shù)據(jù)，并利用模型進行實時預(yù)測和決策。

3.1.2 深度學習

深度學習（Deep Learning）是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習方法，主要特點是能夠處理復(fù)雜的非線性問題，可以學習和理解圖像、聲音和自然語言等復(fù)雜數(shù)據(jù)，并具有優(yōu)秀的預(yù)測和決策能力。

2011年，微軟和谷歌率先將深度學習技術(shù)應(yīng)用于語音識別，大大提升了識別率;

2012 年，深度學習開始用于圖像識別，在 lmageNet 數(shù)據(jù)集上將原有識別錯誤率降低了百分之十一；同年，微軟公開了采用深度學習技術(shù)的“全自動同聲傳譯系統(tǒng)”，該系統(tǒng)幾乎能達到和人一樣的水平，實現(xiàn)實時翻譯;

2013 年，百度宣布成立深度學習研究所，專注于該技術(shù)的研究；

2016 年，谷歌開發(fā)的人工智能 AlphaGo 戰(zhàn)勝專業(yè)圍棋選手，這一成果迎來了深度學習的熱潮。

目前，應(yīng)用較廣泛的深度學習框架有 TensorFlow、Caffe、Theano、MXNet、Torch、PyTorch 等，實際應(yīng)用主要有計算機視覺、語音識別、語言處理等。

隨著深度學習的推進,人工智能逐漸應(yīng)用到各個領(lǐng)域，對算力的需求越來越高,其核心是人工智能要達到目標必須不斷地進行大規(guī)模、高頻次的數(shù)據(jù)訓練,經(jīng)過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才能總結(jié)出規(guī)律,對新的樣本才能進行判斷和分析。智能算力在深度學習中的應(yīng)用現(xiàn)狀主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

一是訓練模型，深度學習模型具有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和大量的參數(shù)，需要大量的計算資源進行訓練，智能算力通過 GPU、TPU 等高性能的計算設(shè)備，加速深度學習模型的訓練過程。

二是推斷推理，智能算力通過高性能計算設(shè)備和專門的推理芯片加速深度學習模型 的推斷過程，提高了模型的實時性和穩(wěn)定性。

三是模型優(yōu)化，通過智能算力可以對模型進行自動化的超參數(shù)調(diào)優(yōu)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索、模型剪枝等操作，進一步提高模型的精度和效率。

圖 4 深度學習發(fā)展歷程

3.1.3 自然語言處理

自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）指的是基于人類日常交流過程當中所使用的自然語言與計算機進行交互的一種技術(shù)類型，涵蓋語言學、計算機科學、數(shù)學、新聞學等一系列學科內(nèi)容，是計算機領(lǐng)域以及人工智能領(lǐng)域未來發(fā)展的重要方向。針對特定應(yīng)用，具有相當自然語言處理能力的實用系統(tǒng)已經(jīng)出現(xiàn)，甚至開始產(chǎn)業(yè)化。如多語種數(shù)據(jù)庫和專家系統(tǒng)的自然語言接口、各種機器翻譯系統(tǒng)、全文信息檢索系統(tǒng)、自動文摘系統(tǒng)等。在人工智能技術(shù)的支持下，自然語言處理系統(tǒng)的適應(yīng)能力不斷提升。

智能算力在自然語言處理中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

一是語言模型，基于深度學習的語言模型（如BERT、GPT 等）極大地提升了 NLP 任務(wù)的性能，這些模型能夠?qū)W習到豐富的語義信息和潛在語言規(guī)律，使得計算機能夠更好地理解和生成自然語言文本。

二是機器翻譯，神經(jīng)機器翻譯（NMT）技術(shù)已經(jīng)成為主流，NMT 模型能夠?qū)⒁环N語言翻譯成另一種語言，實現(xiàn)更準確和流暢的翻譯質(zhì)量。

三是問答系統(tǒng)，通過結(jié)合 NLP、信息檢索、文本匹配和語義分析等技術(shù)，問答系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶提出的問題返回準確的答案。四是文本分類與情感分析，NLP 技術(shù)可以利用深度學習方法對文本進行分類和情感分析，廣泛應(yīng)用于輿情監(jiān)測、電商評論分析等領(lǐng)域。

3.1.4 計算機視覺

計算機視覺是指讓計算機和系統(tǒng)能夠從圖像、視頻和其他視覺輸入中獲取有意義的信息，并根據(jù)該信息采取行動或提供建議。

計算機視覺技術(shù)主要應(yīng)用包括圖像分類和目標檢測、人臉識別、圖像生成和風格遷移、三維重建和虛擬現(xiàn)實、視頻分析和行為識別等。

計算機視覺硬件方面主要還是由國外巨頭把控，國內(nèi)市場份額不足，特別是芯片領(lǐng)域和算法算力方面，但在數(shù)據(jù)方面，我國市場巨大，應(yīng)用廣泛；中游技術(shù)層面部分技術(shù)我國已處于領(lǐng)先地位，如人臉識別算法方面、物體檢測技術(shù)；下游應(yīng)用層面成果廣泛，我國已形成了全面布局行業(yè)解決方案，特別在智慧安防、智慧金融、互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域市場增長迅速，頗具競爭優(yōu)勢。

智能算力在計算機視覺中的主要應(yīng)用是使用深度學習模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進行圖像分類、目標檢測和圖像分割等任務(wù)，這些模型在智能算力支撐下經(jīng)過大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓練，能夠準確地識別和解析圖像中的內(nèi)容。

圖 5 計算機視覺產(chǎn)業(yè)鏈全景圖譜

3.1.5 數(shù)據(jù)分析和挖掘

數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)是從大規(guī)模數(shù)據(jù)中提取有價值信息的重要工具，主要通過統(tǒng)計、計算、抽樣等相關(guān)的方法，來獲取基于數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)表象的知識。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來和技術(shù)的不斷進步，數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具不斷涌現(xiàn)，包括數(shù)據(jù)可視化和探索、機器學習和深度學習、數(shù)據(jù)挖掘算法、異常檢測和異常數(shù)據(jù)分析、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分布式計算等。這些工具和技術(shù)的出現(xiàn)及應(yīng)用，提高了分析數(shù)據(jù)的效率和精度，并且增加了數(shù)據(jù)科學家對數(shù)據(jù)解釋的可信度。

目前，解決問題和做決策所需的數(shù)據(jù)已經(jīng)不再是少數(shù)行業(yè)，廣泛應(yīng)用于金融、教育、環(huán)境和安防等各個領(lǐng)域，未來數(shù)據(jù)分析技術(shù)及其工具將被廣泛應(yīng)用并將向自動化、智能化發(fā)展。

智能算力在數(shù)據(jù)分析和挖掘領(lǐng)域的主要應(yīng)用是使用機器學習算法，如決策樹、支持向量機、隨機森林等，對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行模式和關(guān)聯(lián)性的挖掘。另外也可以應(yīng)用于深度學習模型，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行高級分析和挖掘，如圖像、文本和語音數(shù)據(jù)等。另外智能算力可以幫助實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)處理和特征工程。

通過智能算力的高效計算和高度并行的能力，可以加速大規(guī)模數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和特征提取過程。

3.2 智能算力應(yīng)用層面發(fā)展現(xiàn)狀

智能算力推動人工智能技術(shù)落地，算力釋放成為生產(chǎn)力。人工智能技術(shù)的核心是模型訓練與推理，而對于龐大的數(shù)據(jù)集和復(fù)雜的算法模型，需要大量的計算資源來支持。智能算力可以更快、更高效地進行模型訓練和優(yōu)化，從而加速人工智能技術(shù)的發(fā)展，推動人工智能技術(shù)應(yīng)用于更多的領(lǐng)域和場景，為社會和企業(yè)創(chuàng)造實實在在的價值。

例如，在制造業(yè)，智能算力可以優(yōu)化供應(yīng)鏈管理與生產(chǎn)流程，實現(xiàn)智能制造；在金融領(lǐng)域，智能算力可以提供更準確的風險評估與投資建議，提高金融機構(gòu)的決策能力；在汽車行業(yè)，將計算機視覺和機器學習與GPS 定位技術(shù)、傳感器技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等進行有機融合，為汽車的自感知、自學習、自適應(yīng)和自控制提供支持。

如今算力被視為生產(chǎn)力，成為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要支點，積極釋放數(shù)據(jù)要素的創(chuàng)新活力，賦能各行各業(yè)。

3.2.1.基礎(chǔ)應(yīng)用

1.元宇宙

元宇宙（Metaverse）是人類運用數(shù)字技術(shù)構(gòu)建的，由現(xiàn)實世界映射或超越現(xiàn)實世界，可與現(xiàn)實世界交互的虛擬世界，具備新型社會體系的數(shù)字生活空間，集成了一大批現(xiàn)有技術(shù)，包括 5G、云計算、人工智能、虛擬現(xiàn)實、區(qū)塊鏈、數(shù)字貨幣、物聯(lián)網(wǎng)、人機交互等。

元宇宙中的虛擬世界構(gòu)建經(jīng)歷了從文本到 2D 再到 3D 的形式演變，交互方式也由命令行轉(zhuǎn)變?yōu)閳D形界面再到最近的虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實以及混合現(xiàn)實等更加自然的方式。

在內(nèi)容創(chuàng)作上，從早期的專業(yè)創(chuàng)作內(nèi)容逐步過渡到用戶創(chuàng)作內(nèi)容的形式，且有望在未來進入人工智能創(chuàng)作內(nèi)容的范式。

2021 年新冠疫情的推動下元宇宙爆火，Soul App 首次提出構(gòu)建“社交元宇宙”，微軟打造“企業(yè)元宇宙”；同年，英偉達推出全球首個為元宇宙建立提供基礎(chǔ)的模擬和協(xié)作平臺， 美國臉書（Facebook）宣布更名為“元”（Meta），來源于“元宇宙”（Metaverse），并宣布兩年內(nèi)對XR 投入 5000 萬美元。

智能算力為元宇宙的構(gòu)建提供了強大的計算支持。通過云計算、分布式計算、邊緣計算等技術(shù)，智能算力能夠快速有效地處理海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜計算任務(wù)，實現(xiàn)元宇宙中的虛擬現(xiàn)實、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用。

在虛擬現(xiàn)實方面，智能算力可以支持逼真的圖形渲染、物理模擬和實時交互，提供沉浸式的虛擬體驗；在人工智能方面，智能算力能夠訓練和優(yōu)化復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)自動化的語音識別、圖像處理和情感分析。

未來智能算力將與邊緣計算、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)相結(jié)合，更好地滿足元宇宙應(yīng)用對于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、實時互動和高度智能化的需求。

圖 6 元宇宙虛擬世界表示、交互方式及內(nèi)容創(chuàng)作方式演變

2.AIGC

AIGC（AI-generated content，人工智能生成內(nèi)容技術(shù)）是基于GAN、預(yù)訓練大模型、多模態(tài)技術(shù)融合的產(chǎn)物，通過已有的數(shù)據(jù)尋找規(guī)律，并通過泛化能力形成相關(guān)內(nèi)容。隨著 ChatGPT 的爆火，整個AIGC 領(lǐng)域瞬間被點燃，繪畫、建模、視頻、影視等領(lǐng)域紛紛探討應(yīng)用的可能性，在OpenAI 的ChatGPT 之外，谷歌、百度、阿里、字節(jié)等大廠紛紛投入各類大模型的研發(fā)中，屬于AIGC 的大時代已經(jīng)來。

AIGC 已經(jīng)能夠生成文字、代碼、圖像、語音、視頻、3D 物體等各種類型的內(nèi)容和數(shù)據(jù)，多模態(tài)技術(shù)的成熟讓 AIGC 可應(yīng)用的廣度不斷擴展，未來應(yīng)用潛力更大。

從技術(shù)角度來看，AIGC 的背后是算力、數(shù)據(jù)、算法等核心要素的有機融合，模型越大，對算力要求越高。ChatGPT 爆火的背后，本質(zhì)上是人類在AI 領(lǐng)域軟件(數(shù)據(jù)、算法)、硬件(算力)綜合能力大幅提升以后的一次爆發(fā)式體現(xiàn)。

基于飛天智算的阿里云深度學習平臺PAI，將計算資源利用率提高 3 倍以上，AI 訓練效率提升 11 倍，推理效率提升 6 倍；

新華三推出專門為大模型訓練而生的AI 服務(wù)器及 51.2T、800G CPO 硅光數(shù)據(jù)中心交換機，支持大算力調(diào)度的傲飛算力平臺；

“文心一言”背后的算力基礎(chǔ)設(shè)施是百度智算中心，是亞洲最大的單體智算中心，可承載約 28 萬臺服務(wù)器，算力規(guī)模達 4EFLOPS。

未來AIGC 對智能算力的需求將更加強勁，GPU、FPGA、ASIC 等底層硬件中包含的智能算力價值將被重塑。

圖 7 國內(nèi)外 AIGC 產(chǎn)業(yè)化情況

3.數(shù)字孿生

數(shù)字孿生（Digital Twin，數(shù)字雙胞胎），是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應(yīng)的實體裝備的全生命周期過程。

國外關(guān)于數(shù)字孿生的理論技術(shù)體系較為成熟,當前已在相當多的工業(yè)領(lǐng)域?qū)嶋H運用。國內(nèi)數(shù)字孿生技術(shù)處于起步階段,研究重點還停留在理論層面。

數(shù)字孿生技術(shù)目前呈現(xiàn)出與物聯(lián)網(wǎng)、3R(增強現(xiàn)實(Augmented Reality,AR)、虛擬現(xiàn)實(Virtual Reality,VR)和混合現(xiàn)實(Mixed Reality,MR))、邊緣計算、云計算、5G、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈及人工智能等新技術(shù)深度融合、共同發(fā)展的趨勢。

智能算力可以支持數(shù)字孿生模型的建模、仿真和優(yōu)化并推動其在行業(yè)中的廣泛應(yīng)用。從技術(shù)角度來看，通過云計算、大數(shù)據(jù)分析和機器學習等技術(shù)手段，智能算力能夠處理和分析大規(guī)模的數(shù)據(jù)，并生成高度精確的數(shù)字孿生模型。

同時，智能算力還能夠?qū)崿F(xiàn)實時的數(shù)據(jù)同步和模型更新，提高數(shù)字孿生系統(tǒng)的性能和可靠性。從行業(yè)應(yīng)用角度來看，智能算力在數(shù)字孿生領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。

在制造業(yè)領(lǐng)域，智能算力能夠建立物理系統(tǒng)的數(shù)字孿生模型，并通過數(shù)據(jù)監(jiān)測和算法優(yōu)化提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量；在城市規(guī)劃和交通管理方面，智能算力能夠建立城市的數(shù)字孿生模型，優(yōu)化交通流量和環(huán)境布局；在醫(yī)療領(lǐng)域，智能算力能夠創(chuàng)建人體的數(shù)字孿生模型，輔助手術(shù)規(guī)劃和醫(yī)學研究。

圖 8 數(shù)字孿生的技術(shù)體系

4.邊緣智能

邊緣計算和人工智能彼此之間相互賦能并催生了新的研究領(lǐng)域——邊緣智能。邊緣計算將計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲等能力擴展到物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備附近的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，而以深度學習為代表的人工智能技術(shù)讓每個邊緣計算的節(jié)點都具有計算和決策的能力，這使得某些復(fù)雜的智能應(yīng)用可以在本地邊緣端進行處理，滿足了敏捷連接、實時業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護等方面的需求。

在邊緣智能中，邊緣計算為人工智能提供了一個高質(zhì)量的計算架構(gòu)，對一些時延敏感、計算復(fù)雜的人工智能應(yīng)用提供了切實可行的運行方案。目前，邊緣智能正深入推動智慧交通、智能制造、云游戲等應(yīng)用的發(fā)展，促進了產(chǎn)業(yè)的實現(xiàn)與落地，為全面提升智能化水平提供了重要保障。

圖 9 邊緣智能布局架構(gòu)

5.推薦系統(tǒng)

推薦系統(tǒng)是一種信息過濾系統(tǒng)，可以很好地解決信息過載問題，提高信息利用率，是整個推薦過程的關(guān)鍵部分，根據(jù)推薦需求，結(jié)合建立的用戶模型，將最符合用戶偏好的物品推薦給用戶。推薦系統(tǒng)應(yīng)用于各行各業(yè)，推薦的對象包括：電影、音樂、新聞、書籍、學術(shù)論文、搜索查詢、分類、以及其他產(chǎn)品。也有一些推薦系統(tǒng)專門為尋找專家、合作者、餐廳、美食、金融服務(wù)、生命保險、網(wǎng)絡(luò)交友，以及Twitter 頁面設(shè)計。人工智能在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，通過分析和理解用戶的行為和興趣，可以為用戶提供個性化的推薦服務(wù)，提高用戶滿意度和平臺的業(yè)務(wù)價值。主要應(yīng)用方面包括協(xié)同過濾、深度學習、強化學習、自然語言處理等方面。

智能化是推薦領(lǐng)域不可避免的趨勢，目前推薦系統(tǒng)與深度學習、知識圖譜的結(jié)合也成為了業(yè)界研究的重點。例如基于深度學習的推薦，深度學習的優(yōu)勢在于表達能力強，能挖掘出更多數(shù)據(jù)中潛藏的模式，并且結(jié)構(gòu)十分靈活，可根據(jù)不同推薦場景或不同特點的數(shù)據(jù)來進行調(diào) 整。

通過人工智能技術(shù)以及大數(shù)據(jù)的支撐，對購買意向、閱讀習慣、瀏覽需求等信息進行學習和預(yù)測性分析，幫助企業(yè)實現(xiàn)智能決策，提高推薦準確度，進而優(yōu)化客戶體驗，實現(xiàn)定制化服務(wù)，使產(chǎn)品、服務(wù)的營銷方案更符合市場需求。

6.語音識別

語音識別技術(shù)就是讓智能設(shè)備聽懂人類的語音，涉及數(shù)字信號處理、人工智能、語言學、數(shù)理統(tǒng)計學、聲學、情感學及心理學等多個學科。這項技術(shù)可以提供比如自動客服、自動語音翻譯、命令控制、語音驗證碼等多項應(yīng)用。

隨著人工智能的興起，語音識別技術(shù)在理論和應(yīng)用方面都取得大突破主要應(yīng)用領(lǐng)域包括語音識別聽寫器、語音尋呼和答疑平臺、自主廣告平臺，智能客服等。語音助手是人工智能語音識別的典型應(yīng)用之一，如蘋果的Siri、亞馬遜的Alexa、谷歌的GoogleAssistant 等，在手機、智能音箱等設(shè)備上被廣泛使用；智能音箱通過語音識別技術(shù)，實現(xiàn)與用戶的交互。

另外，許多公司在客服中引入語音識別技術(shù)，可以通過自動語音識別和自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn)自動化的客戶服務(wù)。語音翻譯技術(shù)可以將語音實時轉(zhuǎn)換為文字，并進行翻譯，實現(xiàn)跨語言交流。

人工智能語音識別技術(shù)在準確性和穩(wěn)定性上已經(jīng)取得了顯著進步，但仍面臨一些挑戰(zhàn)，如環(huán)境中的噪聲干擾、不標準的語音識別率、容錯率的處理等問題。隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，人工智能語音識別將在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用并不斷提升用戶體驗。未來我國的智能語音識別技術(shù)將會隨著科技的發(fā)展逐漸進步，最終應(yīng)用到生活的方方面面。

7.圖像識別

圖像識別是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術(shù)，是應(yīng)用深度學習算法的一種實踐應(yīng)用，應(yīng)用場景，包括電子商務(wù)，游戲，汽車，制造業(yè)和教育。

現(xiàn)階段圖像識別技術(shù)一般分為人臉識別與商品識別，人臉識別主要運用在安全檢查、身份核驗與移動支付中；商品識別主要運用在商品流通過程中，特別是無人貨架、智能零售柜等無人零售領(lǐng)域。

成熟的圖像識別技術(shù)加以人工智能的支持可以自行對視頻進行分析和判斷，發(fā)現(xiàn)異常情況直接報警，帶來了更高的效率和準確度；在反恐領(lǐng)域，借助機器的人臉識別技術(shù)遠遠優(yōu)于人的主觀判斷。

許多科技巨頭也開始了在圖像識別和人工智能領(lǐng)域的布局，Facebook 簽下的人工智能專家 Yann LeCun 最重大的成就就是在圖像識別領(lǐng)域，其提出的 LeNet 為代表的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在應(yīng)用到各種不同的圖像識別任務(wù)時都取得了不錯效果，被認為是通用圖像識別系統(tǒng)的代表之一；Google 借助模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“DistBelief”通過對數(shù)百萬份YouTube 視頻的學習自行掌握了貓的關(guān)鍵特征，這是機器在沒有人幫助的情況下自己讀懂了貓的概念。

3.2.2 行業(yè)應(yīng)用

1.自動駕駛

自動駕駛，是依靠計算機與人工智能技術(shù)在沒有人為操縱的情況下，完成完整、安全、有效的駕駛的一項前沿科技。

從技術(shù)角度來看，人工智能已經(jīng)可以實現(xiàn)自動駕駛車輛在復(fù)雜環(huán)境下的感知、決策和控制，通過深度學習、機器視覺和傳感器融合等技術(shù)手段能夠?qū)Φ缆贰⒔煌酥竞推渌囕v進行實時感知和識別，快速做出決策并控制車輛動作。

從行業(yè)應(yīng)用角度來看，人工智能在自動駕駛領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。在汽車行業(yè)，人工智能能夠幫助車輛實現(xiàn)自動駕駛功能，提高行車安全和駕駛舒適性；在物流行業(yè)，人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)自動駕駛的無人配送車輛，提高配送效率和降低成本；在城市交通管理領(lǐng)域，人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)車輛的協(xié)同駕駛和交通流量優(yōu)化，改善交通擁堵和環(huán)境污染問題。

我國相關(guān)的信息技術(shù)、人工智能技術(shù)、汽車制造技術(shù)等與世界先進水平仍存在一定的差距，自動駕駛技術(shù)相對不夠完善，其實際的應(yīng)用情況存在較大的質(zhì)量波動，需要進一步進行技術(shù)研發(fā)的投入，提升汽車自動駕駛的安全性、效率性和可靠性。

2.金融風險評估

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、支持向量機以及混合智能等人工智能模型在金融風險評估領(lǐng)域的應(yīng)用能夠提高數(shù)據(jù)處理速度、加深數(shù)據(jù)分析深度、降低人工成本,從而提升金融風險控制的效能。近年來無論是傳統(tǒng)金融機構(gòu)、消費金融機構(gòu)還是互聯(lián)網(wǎng)金融公司，都在加緊智能化系統(tǒng)建設(shè)或者對外合作，實現(xiàn)智能化風控。

人工智能可以實現(xiàn)對風險及時有效的識別、預(yù)警與防范，智能反欺詐能夠通過分析大量的數(shù)據(jù)，識別出欺詐行為。機器學習可以通過對歷史欺詐案例的分析，識別出欺詐的模式和規(guī)律。當新的欺詐行為出現(xiàn)時，機器學習可以通過對這些模式和規(guī)律的匹配，自動識別出欺詐行為。

目前，智能風控面臨的挑戰(zhàn)主要包括數(shù)據(jù)的全面性、真實性及數(shù)據(jù)挖掘效率等。智能風控目前還是比較依賴大數(shù)據(jù)還有專家規(guī)則，只有在正確數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上才能正結(jié)論，當數(shù)據(jù)量很大時，數(shù)據(jù)真實性及是否數(shù)據(jù)被污染，無法進行有效鑒別。

3.量化交易

量化交易是指以先進的數(shù)學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術(shù)從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來超額收益的多種'大概率'事件以制定策略，進而交易的過程，其核心是用數(shù)學模型或者明確的交易規(guī)則指導(dǎo)交易，而不是純主觀判斷。

人工智能可以對海量的市場數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測，識別出潛在的市場趨勢和機會。

通過機器學習算法，它可以自動學習和優(yōu)化交易策略，根據(jù)預(yù)測結(jié)果和設(shè)定的交易策略，自動化地進行交易決策，并根據(jù)市場情況和指標，動態(tài)調(diào)整交易策略，實現(xiàn)自動化下單和止損，可以在毫秒級別的時間尺度上進行高頻交易，通過快速分析市場數(shù)據(jù)和執(zhí)行交易，實現(xiàn)瞬間的套利和利潤。

另外，人工智能可以幫助量化交易者進行風險管理，通過對交易風險的預(yù)測和監(jiān)控，提供實時的風險警示和建議。人工智能和量化交易的融合發(fā)展推動了智能投顧、量化基金、智能金融等眾多領(lǐng)域的發(fā)展，如中國銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、華夏基金等金融機構(gòu)均推出了自己的智能投顧服務(wù)。

3.3 智能算力發(fā)展挑戰(zhàn)及解決方案

3.3.1 算力需求

首先，算力需求急劇上升。根據(jù) IDC 的預(yù)測，未來 3 年全球新增的數(shù)據(jù)量將超過過去 30 年的總和，到 2024 年，全球數(shù)據(jù)總量將以26%的年均復(fù)合增長率增長到 142.6ZB。這些將使得數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理的需求呈現(xiàn)指數(shù)級增長，不斷提升對算力資源的需求。另外，面向人工智能等場景，大規(guī)模的模型訓練和推理也需要強大的高性能算力供應(yīng)。其次，算力靈活調(diào)度受限。另外，不同應(yīng)用場景對AI 算力的精度、能效、速度、交互性、部署方式以及網(wǎng)絡(luò)安全、網(wǎng)絡(luò)帶寬的要求各不相同，部分場景難以通過網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)算力的靈活高效調(diào)度，無法滿足人工智能推理和訓練需求。

解決方案：

一是為滿足業(yè)務(wù)的大算力需求，通過構(gòu)建智算中心、超級計算中心以及云計算中心實現(xiàn)對大算力業(yè)務(wù)的資源供給，另外還可以通過網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)源周圍閑散算力(云計算、邊緣計算等)調(diào)度起來以彌補大型科學裝置的算力缺口。

二是提高算力使用效率，如算網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化AI 計算效率，算力服務(wù)結(jié)合人工智能技術(shù)推動算力資源的精準配置和按需獲取。

三是發(fā)展可擴展、自演化、高可靠和安全的新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，促進數(shù)據(jù)的處理與流通。

四是建立統(tǒng)一的算力調(diào)度平臺，形成覆蓋全國、互聯(lián)互通的算力調(diào)度服務(wù)體系和平臺基礎(chǔ)框架，實現(xiàn)對全網(wǎng)算力資源統(tǒng)一編排、統(tǒng)一輸入輸出。

3.3.2 能耗

人工智能算法高算力需求導(dǎo)致大量能源消耗。

首先是芯片能耗，人工智能訓練和推理需要大量的計算資源，隨著 AI 算力的逐步提升，能耗和成本也在逐漸增加。高性能計算設(shè)備在運行過程中會產(chǎn)生大量熱量，芯片是集成超大規(guī)模電路，隨著晶體管密度和時鐘頻率的提高，芯片功耗大幅增加，同時，電源電壓和閾值電壓的降低導(dǎo)致漏電流增加。

其次是系統(tǒng)級能耗，功耗過高會導(dǎo)致芯片溫度升高，需要進行散熱和冷卻，為了維持設(shè)備的溫度在可承受范圍內(nèi)，需要消耗額外的能源來驅(qū)動冷卻系統(tǒng)。

解決方案：

一是針對算力基礎(chǔ)設(shè)施風火水電的節(jié)能。首先，算力基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)前優(yōu)先考慮算力中心的地理位置，例如亞馬遜、谷歌傾向于將數(shù)據(jù)中心建在天氣寒冷的愛爾蘭，微軟將數(shù)據(jù)中心建在海里，依靠海水的溫度來為數(shù)據(jù)中心降溫。在算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)后，推動數(shù)據(jù)中心采用液冷技術(shù)來滿足服務(wù)器大功耗高密度部署帶來的散熱需求，液冷技術(shù)具有比熱容大、散熱效率高、降低能耗等優(yōu)點。目前浸沒、噴淋、冷板等液冷主要部署方式都已有市場應(yīng)用。

二是針對業(yè)務(wù)層面的合理安排調(diào)度，尋找在時間上相互匹配的業(yè)務(wù)。例如優(yōu)先處理用戶驅(qū)動型業(yè)務(wù)，并在計算資源閑時處理結(jié)果驅(qū)動型業(yè)務(wù)，充分發(fā)揮算力資源的能力，以提高資源使用效率。另外在技術(shù)層面使用彈性擴縮容等技術(shù)，在計算資源閑時，關(guān)閉部分服務(wù)資源以節(jié)約能耗。

3.3.3 算法復(fù)雜度

智能算力應(yīng)用場景復(fù)雜化，數(shù)據(jù)量及算法的復(fù)雜度急劇增加，相應(yīng)程序運行所需要時間和空間(內(nèi)存)資源不斷攀升。

計算規(guī)模從單機到集群再到大規(guī)模云計算，規(guī)模呈量級、指數(shù)級增長，計算架構(gòu)從單一通用架構(gòu) CPU+GPU 到混合異構(gòu)架構(gòu) CPU+GPU+FPGA+xPU，系統(tǒng)環(huán)境方面從單一用戶以及單一場景解決到現(xiàn)在多個用戶、多場景復(fù)雜環(huán)境的構(gòu)建，數(shù)據(jù)規(guī)模和模型復(fù)雜度的增加導(dǎo)致時間復(fù)雜度可能變 得非常高，出現(xiàn)計算時間長而效率低下的問題。

一些復(fù)雜的算法在執(zhí)行過程中需要大量的內(nèi)存空間來存儲數(shù)據(jù)和中間結(jié)果，而設(shè)備或平臺 的資源受限，導(dǎo)致在計算過程中高效地存儲和訪問數(shù)據(jù)成為巨大挑戰(zhàn)。

解決方案：

一是積極進行算法優(yōu)化研究，通過優(yōu)化算法的設(shè)計和實現(xiàn)，減少算法的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度，可以使用更高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、減少循環(huán)次數(shù)、適當使用緩存等技術(shù)來提高算法性能，采用并行計算、分布式計算等技術(shù)加速算法的執(zhí)行。

二是數(shù)據(jù)壓縮和存儲優(yōu)化，對于算法中處理的數(shù)據(jù)，可以使用壓縮算法進行壓縮，減少數(shù)據(jù)的存儲空間和傳輸時間。同時，優(yōu)化數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)，選擇合適的數(shù)據(jù)類型和存儲方式，減少內(nèi)存占用和訪問時間。三是利用機器學習和自動化等人工智能技術(shù)，通過對算法執(zhí)行過程進行學習和調(diào)優(yōu)，提高算法的執(zhí)行效率?？梢允褂脵C器學習算法來尋找最優(yōu)的算法參數(shù)，自動調(diào)整算法的執(zhí)行策略，提供更高效的算法解決方案。

3.3.4 數(shù)據(jù)隱私和安全

人工智能充分挖掘數(shù)據(jù)價值，數(shù)據(jù)泄露和濫用成隱患。智能算力的發(fā)展使得大規(guī)模數(shù)據(jù)的收集和處理變得容易，如何在保護用戶隱私的前提下，充分利用數(shù)據(jù)進行算法訓練和應(yīng)用，是需要解決的難題。

首先是人工智能系統(tǒng)需要大量的數(shù)據(jù)來進行訓練和學習，這些數(shù)據(jù)可能包含個人身份信息、偏好等敏感信息，如果這些數(shù)據(jù)泄露，可能會導(dǎo)致個人隱私暴露和身份盜竊等問題。另外，人工智能系統(tǒng)通過分析大量數(shù)據(jù)來預(yù)測和識別個人的行為模式和習慣，但這種大規(guī)模監(jiān)控是否是對個人隱私權(quán)的侵犯需要認真評估。

人工智能系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)可能被惡意利用來進行廣告定位、騷擾、詐騙等，若人工智能系統(tǒng)存在安全漏洞，黑客可以利用這些漏洞來入侵、篡改或者破壞系統(tǒng)，造成重大安全事故。

解決方案：

一是構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的數(shù)據(jù)安全治理平臺。具體包括建立數(shù)據(jù)安全風險感知體系，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的態(tài)勢可知、威脅可現(xiàn)、風險可控；打造零信任的數(shù)據(jù)安全機制，通過身份認證、權(quán)限管理、安全審批、安全審計、安全感知和安全策略控制打造完整的零信任安全機制；建設(shè)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理智能平臺，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量核驗任務(wù)，自動完成數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)范性、一致性、準確性和完整性的檢查。

二是加快標準研制和試點推廣工作。研制人工智能安全參考框架、數(shù)據(jù)集安全、數(shù)據(jù)標注安全、開源框架安全、應(yīng)用安全和安全服務(wù)能力要求等標準；同步開展人工智能基礎(chǔ)性標準研究工作，研究應(yīng)用安全風險評估類標準及智能制造、智能網(wǎng)聯(lián)汽車等重點人工智能產(chǎn)品和服務(wù)類安全標準，逐步推進其他領(lǐng)域人工智能安全標準的研究工作。

3.3.5 生態(tài)合作

智能算力的持續(xù)發(fā)展需要跨領(lǐng)域的合作和資源共享，面臨著交互標準與互操作性、供應(yīng)鏈管理以及盈利模式與利益分配等挑戰(zhàn)。AI、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的注入將促使細分場景的應(yīng)用以指數(shù)級增長，智能算力的應(yīng)用涉及多個領(lǐng)域，包括人工智能研究、硬件開發(fā)、數(shù)據(jù)科學等。智能算力的持續(xù)發(fā)展需要跨領(lǐng)域的合作和資源共享，各個領(lǐng)域的標準和技術(shù)往往不統(tǒng)一，缺乏互操作性。另外智能算力產(chǎn)業(yè)涉及多個環(huán)節(jié)和參與方，包括算力提供方、應(yīng)用開發(fā)方、數(shù)據(jù)提供方等，如何有效管理供應(yīng)鏈，保證各方的合作效率和利益平衡是一大問題。要想把算力真正轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，還需要多重因素支撐，如今仍面臨使用門檻有待提高、融合技術(shù)有待突破、場景應(yīng)用有待優(yōu)化等問題。

解決方案：

一是上下游建立合作伙伴關(guān)系，創(chuàng)新合作模式。與相關(guān)領(lǐng)域的企業(yè)、機構(gòu)建立合作伙伴關(guān)系，共同推動算力的發(fā)展，可以通過合作共享資源，實現(xiàn)互利共贏的合作關(guān)系，例如建立聯(lián)合研發(fā)中心、共享經(jīng)濟平臺、組建產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟等。

二是構(gòu)建開放的計算平臺，為上下游合作伙伴提供統(tǒng)一的接口和標準，方便資源對接和共享。

三是制定統(tǒng)一的行業(yè)標準，規(guī)范算力提供方和使用方之間的合作流程和要求。

四是政府出臺相應(yīng)的政策和規(guī)劃，促進算力上下游合作的發(fā)展。給予相關(guān)領(lǐng)域企業(yè)和項目支持、減稅等政策優(yōu)惠，鼓勵企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新和合作，推動算力生態(tài)的健康發(fā)展。

4 智能算力未來發(fā)展趨勢

4.1 人工智能加速滲透，多樣化場景催生多元化算力需求

人工智能在各行各業(yè)的應(yīng)用離不開海量數(shù)據(jù)的處理、存儲和云化，伴隨著 5G 商業(yè)化進程加速、流量持續(xù)增長，云計算和邊緣計算需求會繼續(xù)增加，從行業(yè)趨勢和應(yīng)用需求看，多樣性計算時代正在到來。

IDC 預(yù)測在數(shù)字智能創(chuàng)新階段，數(shù)字化普及率上升到新的高度，應(yīng)用規(guī)模將從百萬級上升到千萬級，連接數(shù)上升到百億級，智能算力將成為基礎(chǔ)能力，這一階段的顯著特點使傳統(tǒng)單一架構(gòu)難以滿足要求，對計算平臺提出了新的挑戰(zhàn)，驅(qū)動計算架構(gòu)向多樣性發(fā)展。

源于多種數(shù)據(jù)類型和場景驅(qū)使計算架構(gòu)的優(yōu)化，多種計算架構(gòu)的組合是實現(xiàn)最優(yōu)性能計算的必然選擇，其中，邊緣側(cè)需要AI 算力，數(shù)據(jù)中心側(cè)要處理和存儲海量數(shù)據(jù)，需要高并發(fā)、高性能，特別是高吞吐的算力。預(yù)計在未來 10 年內(nèi)，智能算力將向多元化發(fā)展，提供更高的計算性能。

4.2 政策驅(qū)動，智能算力低碳發(fā)展成硬性要求

傳統(tǒng)的計算和數(shù)據(jù)處理方式往往需要大量的能源消耗，并且會產(chǎn)生大量的碳排放，而采用低碳算力可以顯著減少碳排放量，降低對環(huán)境的影響。

馬薩諸塞大學阿默斯特校區(qū)的研究人員最新的論文結(jié)果表明，訓練一個AI 模型產(chǎn)生的能耗多達五輛汽車一生排放的碳總量。《貫徹落實碳達峰碳中和目標要求推動數(shù)據(jù)中心和 5G 等新型基礎(chǔ)設(shè)施綠色高質(zhì)量發(fā)展實施方案》，以及上海市、甘肅省、云南省、江蘇省等地出臺的數(shù)據(jù)中心相關(guān)政策文件，都對數(shù)據(jù)中心綠色低碳提出明確要求。

算力基礎(chǔ)設(shè)施碳排放相關(guān)標準已逐步制定和發(fā)布，四部門明確提出數(shù)據(jù)中心綠色低碳達到 4A 等級，數(shù)據(jù)中心低碳等級評估中三大運營商、第三方數(shù)據(jù)中心企業(yè)和科技企業(yè)的 20 余個數(shù)據(jù)中心已經(jīng)通過測試評估，綠色低碳發(fā)展已成為各級政府的關(guān)注焦點和建設(shè)推進的基本要求，面對全球?qū)τ跍p少碳排放和應(yīng)對氣候變化的呼吁，低碳算力將成為我國算力發(fā)展的重要方向。

4.3 邊緣智能應(yīng)運而生，邊緣計算與人工智能融合發(fā)展

邊緣計算將計算資源從云中心轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)的服務(wù)器，為聯(lián)網(wǎng)的終端設(shè)備提供計算支持，通過將算力傳遞到設(shè)備和傳感器端，可以更快速地進行實時處理和決策，減少對網(wǎng)絡(luò)的依賴，同時保護數(shù)據(jù)隱私。

與此同時，人工智能迅猛發(fā)展，在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、智能家居等領(lǐng)域得到了廣泛地應(yīng)用，為人們的生產(chǎn)和生活帶來了極大的便利。

在邊緣智能中，邊緣計算和人工智能二者相互受益，邊緣計算利用人工智能對邊端進行智能地維護和管理，人工智能在邊緣計算平臺上提供智能化的服務(wù)，通過在邊緣節(jié)點上進行數(shù)據(jù)的計算和分析，減少數(shù)據(jù)傳輸和處理的延遲，提升智能應(yīng)用的實時性。

未來邊緣智能將在公共安全、智能交通、智能制造、智能駕駛等諸多場景得到廣泛應(yīng)用，大量的智能設(shè)備被部署在邊緣節(jié)點上，邊緣側(cè)將成為整個網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)匯聚處理的最前線，如何應(yīng)對海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的沖擊是邊緣計算技術(shù)的重要挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)的篩分、整合、存儲、訪問、安全管理等也將成為邊緣智能的技術(shù)研究熱點。

4.4 智算中心建設(shè)加速，應(yīng)對高質(zhì)量算力需求

智算中心以異構(gòu)計算資源為核心，通常面向人工智能訓練和推理的需求，因其專用性，在面向人工智能場景時性能和能耗更優(yōu)，借助人工智能芯片+算力機組的強強組合，算力可以實現(xiàn)指數(shù)級別的提升。

另外，智算中心有利于提高算力安全可用性，從算力卡到服務(wù)器自主打造整個算力“底座”的核心部件不僅針對性更強、效率更高，還更加自主可控、安全可靠，更能確保智算中心安全穩(wěn)定運行。

智算中心從早期實驗探索逐步走向商業(yè)試點，盡管現(xiàn)有規(guī)模占比不高，但隨著我國各類人工智能應(yīng)用場景的豐富，智算需求將快速增長，預(yù)期規(guī)模增速迅速爆發(fā)。

未來的智算中心建設(shè)將采用多元開放的架構(gòu)，兼容成熟主流的軟件生態(tài)，支持主流的AI 框架、算法模型、數(shù)據(jù)處理技術(shù)以及廣泛的行業(yè)應(yīng)用。

4.5 模型規(guī)模不斷擴展，海量多元化數(shù)據(jù)亟需巨量化算力

通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練超大參數(shù)量的巨量模型，是實現(xiàn)通用人工智能的一個重要方向。模型規(guī)模的擴展可以提供更大的計算資源和存儲能力，幫助算法實現(xiàn)更復(fù)雜的學習和推理過程，并提高算法的通用性和遷移能力。

隨著人工智能應(yīng)用范圍不斷擴大，未來 10 年內(nèi)，預(yù)計人工智能模型的規(guī)模將進一步擴展。目前，谷歌、微軟、英偉達、新華三、智源人工智能研究院、百度、阿里等全球知名的AI 公司相繼推出了各自的巨量模型，未來將有更多的超大規(guī)模模型出現(xiàn)，擁有數(shù)十億個參數(shù)。

目前大模型主要集中在自然語言處理領(lǐng)域，多模態(tài)任務(wù)領(lǐng)域也有一定突破，隨著大模型基礎(chǔ)設(shè)施和垂直行業(yè)領(lǐng)域小模型應(yīng)用的發(fā)展，圍繞上中下游將產(chǎn)生豐富的大模型產(chǎn)業(yè)鏈，大模型將更廣泛的賦能各行各業(yè)應(yīng)用。

面向未來產(chǎn)業(yè)界更為復(fù)雜的智能決策場景，基于多種網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)訓練，具有決策能力的大模型也將是下一步發(fā)展的重點。大模型加速社會各領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型及智能化發(fā)展，未來將需要更強大的算力來進行訓練和推理，以應(yīng)對更復(fù)雜的人工智能任務(wù)。

4.6 自主學習能力提升，推動算力實現(xiàn)更高層次智能

隨著人工智能技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用需求的增加，算法具備自主學習的能力將成為推動智能算力發(fā)展的關(guān)鍵因素。

傳統(tǒng)的算法通常需要人工設(shè)計和調(diào)整，適用于特定的任務(wù)和數(shù)據(jù)，而具備自主學習能力的算法能夠通過分析和處理數(shù)據(jù)，自動調(diào)整模型參數(shù)，優(yōu)化學習策略，從而適應(yīng)不同的任務(wù)和數(shù)據(jù)場景，提高算法的適應(yīng)性和靈活性。

通過具備自主學習能力的算法，智能系統(tǒng)可以從海量的數(shù)據(jù)中提取有價值 的信息和知識，實現(xiàn)自主的決策、學習和創(chuàng)新。

另外，目前的人工智能模型通常需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練，耗費大量人力和時間成本，而通過強化學習、遷移學習等技術(shù)的發(fā)展，模型可以更好地從少量數(shù)據(jù)中提取知識，并進行遷移和泛化，從而減少對大規(guī)模標注數(shù)據(jù)的依賴。

5 智能算力發(fā)展展望與建議

5.1 智能算力發(fā)展展望

智能算力需求爆發(fā)。當前人工智能技術(shù)正加快融入千行百業(yè)，超大規(guī)模人工智能模型和海量數(shù)據(jù)對算力的需求也持續(xù)攀升。諸如云游戲、元宇宙、VR/AR 等新應(yīng)用場景加速照進現(xiàn)實，算力需求旺盛，而大模型的訓練和推理過程進一步帶動算力需求爆發(fā)，同時也推動算力需求由通用性CPU 算力向高性能 GPU 算力發(fā)展。

根據(jù)IDC 預(yù)測，中國智能算力規(guī)模將持續(xù)高速增長，預(yù)計到 2026 年中國智能算力規(guī)模將達到 1271.4EFLOPS，未來五年復(fù)合增長率達 52.3%，同期通用算力規(guī)模的復(fù)合增長率為 18.5%。

智能算力賦能千行百業(yè)。隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)突破，智能時代將加速到來。從技術(shù)上來看，人工智能與其他數(shù)字技術(shù)將會有更廣泛融合、碰撞， 如“AI＋量子計算”、“AI+區(qū)塊鏈”、“AI+5G”、“AI+AR/VR”，拓寬人工智能應(yīng)用場景。

從應(yīng)用領(lǐng)域看，人工智能將賦能各行各業(yè)，廣泛獲得更加多元的應(yīng)用場景和更大規(guī)模的受眾。

AI 已經(jīng)滲透到工業(yè)、醫(yī)療、智慧城市等各個領(lǐng)域，未來會有更多產(chǎn)業(yè)與智能技術(shù)進行創(chuàng)新融合，催生出更多新業(yè)態(tài)、新模式。

從支撐能力看，依托堅實的智能算力支撐，人工智能技術(shù)將逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橄窬W(wǎng)絡(luò)、電力一樣的基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施，向全行業(yè)、全領(lǐng)域提供通用的AI 能力， 為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型打造智慧底座，促進產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級和變革，生物醫(yī)藥、天文地理等科技領(lǐng)域?qū)a(chǎn)生一大批新的研究成果，智能駕駛、影視渲染水平大幅提升，廣大人民群眾在日常生活中能夠切身體會到算力帶來的變化。

5.2 智能算力高質(zhì)量發(fā)展建議

隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展，人工智能滲透到各行各業(yè)，智能算力在賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展、促進數(shù)實融合方面將發(fā)揮更加顯著的作用，其帶動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的“乘數(shù)效應(yīng)”也將進一步放大，在未來數(shù)年內(nèi)將為各領(lǐng)域創(chuàng)新發(fā)展注入新的活力。

目前，智能算力還面臨諸多挑戰(zhàn)，一方面，海量數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長，數(shù)據(jù)在加速流動；另一方面，高算力需求還存在能耗高、算法越來越復(fù)雜、數(shù)據(jù)隱私和安全性等多方面的挑戰(zhàn)和問題，亟待加以重視，出臺政策推動相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

產(chǎn)業(yè)方面，在國家戰(zhàn)略層面制定規(guī)劃，多舉措推動智能算力健康有序發(fā)展。

第一，加強我國人工智能芯片的研制。制定中國的人工智能芯片國家發(fā)展戰(zhàn)路，系統(tǒng)推進人工智能芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展，產(chǎn)學研用聯(lián)動，推動成果轉(zhuǎn)化，形成人工智能芯片良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

第二，構(gòu)建統(tǒng)一的人工智能算力服務(wù)中心和孵化平臺。解決算力昂貴、算法軟硬不解耦、傳統(tǒng)應(yīng)用場景算法眾多、選擇難、新應(yīng)用場景算法缺乏生態(tài)支撐等問題。

第三，加強資金支持。引導(dǎo)國家對基金和市場化的社會資本有序、持續(xù)地進入，國家資本市場監(jiān)督和管理部門有傾向性地對智算相關(guān)企業(yè)予以更多政策傾斜，構(gòu)建持久、有序、寬容的資本環(huán)境。

第四，多措并舉推進綠色智能算力發(fā)展。加強節(jié)能降碳技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用，推動液冷、蓄冷、高壓直流、余熱利用、蓄能電站等技術(shù)在算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中推廣應(yīng)用，同步提升太陽能、風能等可再生能源利用水平。

技術(shù)方面，加大對智能算力領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)投入，加大創(chuàng)新攻關(guān)。

將計算機視覺、自然語言處理、機器學習等各類智能算力技術(shù)進行整合，實現(xiàn)多模態(tài)的算力開發(fā)，提供更豐富的智能應(yīng)用。

加快推進軟硬件適配，提高計算效率和資源利用率，針對不同的應(yīng)用場景，研發(fā)更優(yōu)化的算法，提供更多高性能、高效能的算力解決方案，鼓勵跨領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展可擴展、自演化、高可靠和安全的新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源與算力需求的敏捷對接和智能匹配。構(gòu)建從智能芯片到算法框架，從行業(yè)大模型到應(yīng)用的全站式產(chǎn)業(yè)鏈，加快人工智能發(fā)展。

標準方面，加快推動開放標準建設(shè)，將多元化算力轉(zhuǎn)變?yōu)榭烧{(diào)度的資源。促進各部門間的協(xié)同合作，共同制定智能算力的技術(shù)標準和規(guī)范，推動行業(yè)的規(guī)范化和標準化發(fā)展。建立和完善智能算力數(shù)據(jù)安全的標準體系，保障用戶數(shù)據(jù)的隱私和安全，加強對個人信息的保護。建立公平、公正的競爭機制，推動產(chǎn)業(yè)鏈中各環(huán)節(jié)的公平競爭，促進整個智能算力產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。