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2021中国人工智能大会12日在成都开幕，中国工程院院士、浪潮首席科学家王恩东在本届大会的尖峰论坛上，与多位院士一起探讨并分享了对人工智能交叉融合、对传统行业智能升级等热点问题的看法。
交叉融合是人工智能与生俱来的重要特征
王恩东院士认为，交叉融合是人工智能与生俱来的一个特点，包括学科、技术、产业三个层面的融合。从人工智能自身看，人工智能三要素，算力、算法、数据，本身在学科层面上与基础学科密切相关。在基础算力提供层面，更是需要学科层面、技术层面的交叉融合来解决计算需求暴增的挑战。
人工智能与多学科的交叉融合已经成为当前科学研究的一个重要趋势。比如说，天文科学家们正在利用人工智能更好的开展宇宙天体、宇宙起源等方面的研究，地球系统科学家们将人工智能用于灾难预测、气象预报、油藏勘探等领域。从某种程度而言，人工智能或许将成为未来不可或缺的科研手段。同时，材料科学领域的创新突破和生命科学领域的最新研究，也为人工智能技术带来革命性的创新。比如说，在类脑计算领域，碳基生物大脑同硅基系统结合已不再仅仅停留在科幻小说、科幻电影中，已逐步在形成科学与技术的突破。类脑计算最新的成果是，科学家们利用脑机接口技术，成功实现了猕猴打乒乓球电子游戏。而在中国， 2020年人工智能学会评选出的自然科学类5个一等奖中，有2个都是关于类脑计算和脑机接口层面。
在王恩东院士看来，人工智能与传统产业的交叉融合的深度，既是人工智能可持续发展的根基所在，也是人工智能走向成熟的重要标志，其实质就是国家提出的“智能+”战略。“智慧计算时代的序幕已经拉开，人工智能已经开始渗透到经济社会的方方面面，在深刻地影响着人们的工作和生活。”
在第一产业，智慧农业正在改变延续了上千年的农业生产方式。2020年中国农业无人机的销量超过了1.5万架，一架无人机一天农药喷洒面积达到300亩，是人工的20倍。浪潮信息与北大荒集团合作建设了全球最大面积的无人农场，智能农机覆盖了农业生产的耕、种、管、收全流程。
在第二产业，智能制造作为数字经济的皇冠，已经成为我国制造业实现产业整体升级的重要引擎。在苏州，浪潮信息建设了一座PCBA智慧工厂，整个生产制造过程弹性、透明、可追溯，智能技术贯穿了设计、生产、配送和检测的全流程，生产效率提升了60%以上。
在第三产业，智慧计算已经深刻改变了服务的交付模式，不断创造新的用户体验。浪潮信息和工商银行合作，形成了智慧金融解决方案，帮助更多人实现了创业的梦想；在上海奉贤区智行生态谷，基于浪潮信息智算平台建设了一条无人驾驶实验公路；在北京天坛医院，浪潮信息建设的智慧医疗平台，帮助医生实现了更快速、更准确的病情分析。
此外，在生态保护领域，智慧计算也大展身手。浪潮信息协助西双版纳国家自然保护区建设了亚洲象活动轨迹采集系统，在雨林内实时收集亚洲象的行为数据和活动轨迹，基于人工智能技术实现毫秒级精准辨识，准确度达99%，即使在光线不足的夜晚，也可以根据一条尾巴或一个背影识别出亚洲象。通过对野生大象的长期追踪和观测，对合理的开展亚洲象国家公园区域规划、栖息地改造、食源地优化等保护举措提供科学依据。
传统产业智能化升级，要做到基建先行与政府引导“双管齐下”
围绕传统产业智能化升级的问题，王恩东院士建议，首先政府层面需要加大人工智能新型基础设施建设，如以智能计算中心为代表算力基础设施，以巨量模型为代表的算法基础设施等等，把技术应用链条设计好；然后由政府引导，从战略意识、技术理解、案例分享等多个方面帮助传统产业建立系统化的认识和能力。
随着数字经济占比地不断提升，算力已成为核心生产力。尤其当前大模型、多模态等人工智能技术发展，需要远超以往的强大算力集群来满足，如全球最大规模人工智能巨量模型源1.0，其参数量高达2457亿，训练的数据集规模达5000GB，其完成单次模型训练消耗的计算量约为4095PD（PetaFlop/s-day）。因此，传统产业智能化升级的一个关键，就是要大力发展集约高效、绿色节能、超强算力、多元适配、可持续的智能计算中心，以算力驱动AI对数据进行深度加工，支持各种智能服务与应用，让算力成本更优、智慧化效用更大，更好地支撑智能产业发展。但从整体来看，目前我国人工智能算力的基础设施还远落后于应用的需求。
王恩东院士认为，智能计算中心的建设必须要以长远的眼光做好顶层设计，在建设过程中要充分考虑公益性、开放性和兼容性，真正把从技术到应用的完整链条设计好。
从政府投资的角度来看，建设智能计算中心一方面是希望以低成本、高性能的AI算力，来支撑城市发展中的各项智能服务；另一方面则是需要以基础设施带动人工智能产业集群的汇聚、吸引数字化人才、推动企业创新。二者有机结合，才可推动人工智能产业和区域经济的可持续发展。因此，智能计算中心并不是简单的做好基建即可，还应重视相关配套方案、生态资源、人才培养机制及长期运营能力的建设。
王恩东院士认为，在加快智能计算中心建设之外，政府也应加强政策引导，通过树典型、强培训等手段，加快促进人工智能技术在第一产业和第三产业的普及，从而全面实现智慧型国家建设。“相比第二产业，第一产业和第三产业的使用者，对人工智能的认知要更低，技术能力更弱。政府要更加重视引导，通过树立一些典型案例，激发他们对应用人工智能技术的主动性、积极性。
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