人工智能正在重構(gòu)城市的運行方式。

深圳市龍崗區(qū)在應(yīng)對城市治理的挑戰(zhàn)時,搭建了集約化城市AI算力平臺,覆蓋到城市治理、安全生產(chǎn)、生態(tài)環(huán)境、公共安全、綜合治理等6個領(lǐng)域的40多個場景,以統(tǒng)一、共享的AI服務(wù)加速城市治理走向智能化;

原來依靠人工的輸電線路巡檢,逐漸引入多場景協(xié)同AI分析能力,在固定攝像頭、無人機、便攜智能設(shè)備等植入AI模塊,在云管端的使能下,可以智能檢測煙火、異物、線路損壞等問題,作業(yè)效率比傳統(tǒng)方案提升了5倍;

原先靠肉眼識別瑕疵的質(zhì)檢流水線上,在邊緣智能、計算機視覺等技術(shù)的賦能下,智能質(zhì)檢設(shè)備正在解放忙碌在流水線上的質(zhì)檢工人,不僅準確率提升到了99．9%,還降低了60%以上的質(zhì)檢工作量．．．．．．

這些場景可能對很多人來說已經(jīng)不再陌生,人工智能正以前所未有的速度在社會中滲透。倘若站在城市的視角上來思考這些變化,除了對數(shù)據(jù)、算法的考量,算力已經(jīng)是城市智能化的重要基石,聯(lián)想到人工智能在社會生產(chǎn)中扮演的角色,人工智能算力的強弱已經(jīng)是衡量城市競爭力的新指標。

01 新基建下的生產(chǎn)力

將人工智能算力視為一個技術(shù)指標,可能并不確切。

2020年最火的概念非新基建莫屬,個中價值顯然不只是5G、大數(shù)據(jù)、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等產(chǎn)業(yè)賽道所釋放的魅力。只要稍微了解公路、鐵路、電力等舊基建曾經(jīng)對中國城市發(fā)展的貢獻,新基建的號召力便不言而喻。

而在新基建涉及的領(lǐng)域中,人工智能的價值像是石油、電力一樣的基礎(chǔ)資源。在“數(shù)據(jù)就是生產(chǎn)資料,算力就是生產(chǎn)力”的新語境下,人工智能幾乎可以和數(shù)字經(jīng)濟劃上等號,滲入到各個行業(yè),并與5G、IoT、區(qū)塊鏈等多種新型技術(shù)進行融合,進而無處不在。AI算力正逐漸成為智能時代經(jīng)濟增長的驅(qū)動引擎。

隨著5G、互聯(lián)網(wǎng)等新型應(yīng)用的普及,文本、圖片、語音、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的生成速度不斷加快,對AI算力的需求呈現(xiàn)了爆炸式增長。而傳統(tǒng)的CPU處理器在處理這些數(shù)據(jù)時,需要在內(nèi)存和處理單元間傳輸數(shù)據(jù),不但影響了計算效率,還增加了功耗,導致高效的人工智能算力逐漸成了一種稀缺資源。

OpenAI曾在一份關(guān)于AI計算能力增長趨勢的分析報告中指出:2012年以來,在最大規(guī)模的人工智能訓練中所使用的計算量呈指數(shù)級增長,3．5個月的時間翻一倍;自2012年到2018年的六年時間里,AI算力需求增長了30萬倍,未來3到5年AI算力需求將繼續(xù)增長100萬倍,遠高于傳統(tǒng)通用算力需求的增長速度。

何況目前,原本就稀缺的AI算力主要集中在少數(shù)企業(yè)和組織中,在很大程度上抬高了AI落地應(yīng)用的成本和門檻�？紤]到實際應(yīng)用過程中存在的數(shù)據(jù)清洗、算法研究、項目實施等附加成本,人工智能的產(chǎn)業(yè)化進程并不樂觀,以至于在人工智能熱度空前高漲的局面下,在全行業(yè)中的滲透率還只有4%。

一些城市找到了變通的方案,即以政府主導的形式構(gòu)建以AI算力和產(chǎn)業(yè)聚合平臺為內(nèi)涵的“城市AI大腦”,其中人工智能計算中心被視為“城市AI大腦”的核心部件,為整座城市的新基建提供澎湃AI算力。比如武漢、成都、哈爾濱、許昌等城市紛紛加入人工智能計算中心建設(shè)隊列,人工智能計算中心在全國范圍內(nèi)呈現(xiàn)出了“多點開花”的態(tài)勢。

畢竟“城市AI大腦”屬于城市進入到智慧化階段的必然產(chǎn)物,參考《經(jīng)濟學人》曾以工業(yè)用電量評估中國城市經(jīng)濟實力的做法,城市AI大腦的“能量值”大概率將影響一座城市在未來經(jīng)濟格局中的站位。

02 計算中心的附加值

人工智能計算中心是城市AI大腦的核心組成,價值卻不局限于此。

以5月末正式投運的武漢人工智能計算中心為例,一期規(guī)模為100PFLOPS,將圍繞數(shù)字設(shè)計、智能制造、智慧城市、基因測序四大應(yīng)用場景,向自動駕駛、智慧城市、智慧醫(yī)療、智能交通等領(lǐng)域提供人工智能普惠算力。

此外,武漢與華為雙方將依托人工智能計算中心打造“一中心四平臺”的模式。

第一個平臺是公共算力服務(wù)平臺,通過產(chǎn)業(yè)政策引導將人工智能計算中心的算力資源有序開放給武漢的企業(yè)、科研機構(gòu)和高校,滿足在人工智能科研創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型過程中的算力需求。2019年時武漢市已經(jīng)有超過500家人工智能企業(yè),覆蓋了上游硬件制造、軟件技術(shù)研發(fā)、通用平臺支持、終端產(chǎn)業(yè)應(yīng)用各個產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)。

第二個平臺是應(yīng)用創(chuàng)新孵化平臺,結(jié)合武漢產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢,與高校、科研機構(gòu)、企業(yè)等合作進行有先導性的應(yīng)用開發(fā)和場景試驗,牽引科技創(chuàng)新成果商用轉(zhuǎn)化、形成重大產(chǎn)品創(chuàng)新和示范應(yīng)用。目前包括中科院自動化所、武漢大學遙感信息工程學院在內(nèi)的高校院所和企業(yè)已經(jīng)和武漢人工智能計算中心展開項目合作。

第三個平臺是產(chǎn)業(yè)聚合發(fā)展平臺,聚合人工智能價值鏈上的算法、數(shù)據(jù)處理和企業(yè)聚集,逐步形成完整的產(chǎn)業(yè)閉環(huán),同時建設(shè)配套園區(qū)并出臺相關(guān)政策,推動人工智能產(chǎn)業(yè)的集約集聚發(fā)展;

第四個平臺是科研創(chuàng)新&人才培養(yǎng)平臺,根據(jù)當?shù)亟逃�資源情況,鼓勵高校院所聯(lián)合龍頭企業(yè)以產(chǎn)學研合作模式創(chuàng)建人工智能重點實驗室、研究院等創(chuàng)新科研組織,加速創(chuàng)新落地和人才培養(yǎng)。

人工智能計算中心的附加值也就不難理解,在很大程度上扮演了引擎和土壤的角色:在產(chǎn)業(yè)端架起上下游協(xié)同的鏈條,有利于在相關(guān)賽道上形成先發(fā)優(yōu)勢;在服務(wù)端打通了人才培養(yǎng)到項目孵化再到市場轉(zhuǎn)化的閉環(huán),有助于破解AI人才匱乏產(chǎn)生的一連串問題。簡單來說,計算中心既在驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級,也在幫助城市孵化生長新的產(chǎn)業(yè)。

切換到城市的視角下,當人工智能成為城市智慧化轉(zhuǎn)型必備的基礎(chǔ)能力,更多城市正在進行高瞻遠矚的布局,并在算力的基礎(chǔ)上深耕優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型、計算生態(tài)的探索和人才上的未雨綢繆,力圖抓住人工智能時代的“先手棋”。

03 還有哪些城市AI大腦值得期待?

人工智能計算中心的浪潮才剛剛開始,還將有越來越多城市進場。

其中最有話題性的正是上海。

早在2019年的時候,上海就在工信部的支持下啟動建設(shè)全國首個人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導區(qū),同時在科技部的支持下啟動建設(shè)國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū),跑在了很多城市的前面。截至2020年底,上海市人工智能相關(guān)企業(yè)的數(shù)量已經(jīng)有1298家,在全國范圍內(nèi)的比重為20%。龐大的產(chǎn)業(yè)規(guī)模意味著對人工智能算力的龐大需求,上海有必要在算力領(lǐng)域打造出新長板。

同時上海也是主辦人工智能高端論壇最高頻的城市之一,7月8-10日期間將舉辦第四屆世界人工智能大會。華為也將在世界人工智能大會期間舉行主題為“共筑AI新高地,共贏智能新未來”的昇騰人工智能高峰論壇。

這會不會是華為和上海市圍繞人工智能計算中心展開合作的契機?

同樣有可能的還有大連。

作為擁有30個制造業(yè)大類的工業(yè)強市,大連在2019年就釋放了打造“國內(nèi)人工智能創(chuàng)新重要基地,形成創(chuàng)新能力強的千億級產(chǎn)業(yè)集群”的信號,華為和大連金普新區(qū)還在4月份簽署了“北方智能港”項目的合作協(xié)議,人工智能計算中心或許已經(jīng)被列入日程當中。