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数据爆发、类脑芯片成重点,赛迪顾问解读十四五AI产业趋势
2020年底的中央经济工作会议明确,2021年要确定科技创新方向和重点,强化科技战略支撑。作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,人工智能正加速与实体经济深度融合,不仅在推动产业数字化过程中找到了更多应用场景,也逐步形成了人工智能产业发展独有的规律。近日,赛迪顾问人工智能产业研究中心总结了“十四五”期间我国人工智能产业发展的五大趋势特征,包括数据总量呈爆发式增长态势、类脑计算芯片将成重点领域、量子机器学习将成为重要引擎等。
赛迪顾问人工智能产业研究中心是赛迪顾问专业从事人工智能领域产业化、市场化和区域化等综合型咨询服务研究部门,业务涵盖AI芯片、AI服务器、计算机视觉、自然语言处理、智能语音、量子计算等核心领域,并提供基于人工智能领域的产业规划、市场研究、企业战略、投资可研、产品战略和品牌运营等全价值链研究咨询服务。
特征一:人工智能企业将更加热衷于“数据生态”的构建。“十三五”期间,我国人工智能产业快速发展,在数据、算法、算力等方面均取得了关键性突破,而人工智能企业对构建“数据生态”的认识也越来越清晰。在数据层面,我国人工智能领域的数据呈爆发式增长态势,具有国际市场竞争力。
目前,全球数据总量已达到40ZB,我国数据总量为8.6ZB,占全球的21%左右。在算法方面,人工智能深度学习突破了过去机器学习领域浅层学习算法的局限,颠覆了语音识别、语义理解、计算机视觉等基础应用领域的算法设计思路。在算力方面,GPU、NPU、FPGA等专用芯片的出现,使得数据处理速度大大加强。
“十四五”期间,数据仍将快速积累、算法模型持续演进,运算能力大幅提升,推动人工智能企业行业应用快速兴起,逐步在社会治理、生态保护、经济管理、金融风险、工业生产、医疗卫生、交通出行和能源利用等领域效应日益显现,这将进一步刺激企业深化构建AI数据生态。
特征二:类脑计算芯片将成为人工智能产业发展的竞争重点领域。大脑的认知是人类认识自身的终极挑战之一,模仿大脑神经网络的计算模式,进行高效的并行计算,是突破当前计算机算力发展的重要途径。自1997年,美国启动人类脑计划以来,从分子、细胞、系统、全脑、行为等不同层次开展人脑的结构和功能研究,开启了全面揭示人类大脑奥秘的序幕。
目前,针对人工智能算法而设计的类脑化芯片已成为重要突破点,不论是NVIDIA的Tesla P100,还是IBM的TrueNorth、谷歌的TPU,都试图打破冯·诺依曼架构,依托人脑模式构建出更快、更适用的新体系。这些尝试都将成为“十四五”期间人工智能企业努力突破的方向。
除此之外,在神经科学和深度神经网络等领域快速发展的综合推动下,“十四五”期间,类脑计算芯片发展的重要性将获得了普遍认同,未来在实体经济中的应用作用也将更加凸显,成为我国人工智能企业形成新的竞争优势的重点领域。
特征三:量子机器学习将成为AI算力颠覆引擎。“十三五”期间,我国机器学习快速成长为人工智能大数据处理领域的技术基石。面对不断产生的大量数据需要处理、分析和计算,量子机器学习将成为实现人工智能的进一步突破的“神器”。
目前,量子机器学习的研究绝大部分还处于理论层面,而与之匹配的量子计算机硬件还远远落后。我们预计,“十四五”期间,基于超导电路、离子阱等方案的量子计算机试验将取得新的进展,更大规模的量子计算有望实现突破,以真正超越现有的经典计算。据测算,一台64位量子计算机的单次运算速度达到目前普通计算机CPU的级别(1GHz),这种数据处理速度将是目前世界上最快的神威·太湖之光超级计算机的1500倍,“量子算力”将随量子比特的增加而逐渐变为现实。量子机器学习必将为人工智能进一步发展打下更为坚实的基础,成为再一次深刻改变人类社会形态的算力引擎。
特征四:基于AI硬件的新产品设计及平台将成为主流。当前,人工智能解决方案正由“软件”模式转变为“软件+硬件”模式。随着智能计算芯片与系统、新型多元智能传感器件与集成平台等新一代人工智能基础支撑平台日渐成熟,以AI芯片、智能前移的新型传感器件等为代表的AI硬件将迅速发展起来。
“十四五”期间,我国人工智能产业发展将呈现出向硬件底层快速渗透的趋势,AI芯片发展推动智能前端的新型传感器件的研发。随着低功耗、高灵活性的AI芯片及相应解决方案的发展,以往需要云端计算的人工智能应用可实现在本地终端运行。另外,伴随着软件算法的成熟和学习数据的日益丰富,新一代智能新产品设计开发的基础技术条件也将迅速成熟起来。以AI硬件为基础,在“端+云+芯片”协同发展的背景下,产品的感知、理解、推理和决策能力将实现突破,基于AI硬件的智能产品将会迎来新的发展机遇。
特征五:专业化人才将成为人工智能产业发展的“未来焦点”。在推动人工智能产业从兴起到快速发展的历程中,人工智能专业人才是其中最为关键的因素,其质量和数量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。当前,人工智能人才全球短缺且分布不均,使得各国及科技公司,均将人工智能人才的争夺视为其提升核心竞争力的根本性战略。
从市场供需关系来看,人工智能领域的人才需求在过去5年间增长10倍,且缺口仍在不断扩大。与发达国家相比,我国杰出人工智能人才比例明显偏低,仅为977人。美国依旧遥遥领先,人数高达5158人;英国、德国、法国、意大利分别位列二、三、四、五名。可以预见,全方位交叉融合式的的人工智能人才将成为我国推动人工智能产业高质量发展的关键所在。
表1 2019全球人工智能杰出人才分布。数据来源:清华大学中国科技政策研究中心,赛迪顾问整理 2020,12
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