分享好友 资讯首页 频道列表

中国AI的下一站:从两会高地奔涌向产业河谷

2022-03-11 18:366840

  看完两会期间大佬们的最新提案,数字经济、人工智能、绿色AI、元宇宙、工业智能等关键词,出现频率实在太太太高了,几乎已经成为社会性话题。

  当各行各业都开始调配资源向AI技术进发时,对智能算力需求已经刻不容缓。

  源源不断的智能供给,离不开算力基础设施。而提到数字基础设施,或许很多人都会想到一家公司:中科曙光。

  作为核心信息基础设施领军企业,中科曙光也在迅速布局,2021年推出了“5A级”智算基础设施,强调“开放、融合、绿色、普惠、服务” 五大能力,希望形成智算基础设施的行业标准与共识。

  随着两会后科技领域政策的持续释放,产业发展的利好,将与智能算力汇聚在一起,共同奔涌向千山万水。我们可以把两会作为一个起点、一个契机,去想象当千行百业“通水通电”之后的战略局势和商业野望。

  蓄势:

  从两会现场到社会化大生产

  目前,AI已经成功从实验室阶段转向产业化生产阶段,越来越深刻地与各行各业融合渗透,成为驱动新一代产业革命的核心动力。被视作智能时代“水电煤”的AI算力,能否满足社会化大生产的需要?

  要回答这个问题,我们可以按照工业时代的底层逻辑来衡量:

  1.能源充足。工业革命时期,煤的发现解决了英国的能源危机,为现代社会发展提供了巨大的动力。AI时代,算力依赖于智算基础设施。预计2030年, AI算力需求将达到16206 EFLOPS,加快智算基础设施建设,已经成为各省市数字经济发展的动力支撑。

  2.产业带动。以煤为燃料的工业革命能够改变世界,源自于迅速崛起的无数产业,带来了经济繁荣,比如铁路运输、棉纱厂、蒸汽机车、煤气照明……今天,以AI为核心的数字经济也需要加速与实体经济融合,系统化、全方位地支撑产业变革,推动第四次工业革命的到来。

  3.环境效应。自从工业革命拉开帷幕,就始终在煤烟的笼罩下,让英国城市的空气受到了前所未有的污染。有了这一前车之鉴,智能计算作为驱动AI发展的底层源力,尤其需要关注产业与环境的可持续发展。此次两会期间,就有代表提出了加快绿色低碳科技革命、倡议发展“绿色AI”等提案。

  跳回到此时此刻,不难发现,作为第四次工业革命的核心力量,AI要进入社会化大生产阶段,也对算力基础设施提出了“基本要求”:能源充足、产业带动、环境效应。

  面向新时代、新战略、新任务,中科曙光交出了自己的回答。

  起跳:

  5A级智算基础设施的强力输出

  如果我们将5A级智算基础设施的提出,视作一次产业智能的起跳。那么,中科曙光主要进行了三种关键能力的输出:

  1.输出多元的算力。

  产业场景的复杂程度,决定了算力需求也是大有不同。面对这种现实需求,“5A级”智算基础设施通过技术上的开放、融合,找到了性能领先与商用普惠的平衡点。通过硬件、算法、框架、模型的全面开放、兼容,构建多元集成的基础架构,实现算力底座最大程度的高性能、易用性、低成本,能够提供混合精度的多元算力,满足不同应用场景和多类型用户的需求。

  2.输出全链的服务。

  AI技术只有真正落地,才具备价值。如果算力基础设施只管堆硬件,不管后续的服务、升级、人才、企业等环节,即建、运分离模式,无法解决技术落地的现实课题。所以,中科曙光“5A级”智算基础设施强调建运一体,服务智算基础设施的全周期。依托中科院产业生态,与区域产业展开全方位合作,进一步加强智算对区域数字经济的带动作用。

  3.输出前沿的技术。

  双碳战略下, AI发展要从一开始就注重绿色、低碳、可持续。面向未来的需求,意味着技术的无人区,有着极高的探索门槛,中科曙光作为液冷技术的创新者和引领者,率先将这一技术应用到智算基础设施建设中。浸没式相变液冷技术,通过芯片节能、设备节能、建筑节能以及余热回收等多层次创新,可以将PUE值降至1.04(目前国内数据中心PUE最低值),能耗降低达30%。通过“5A级”智算基础设施的底座,数字经济的高速发展才能与绿色低碳的环境保护编织在一起。

  面向算力的输出、面向产业的输出、面向未来的输出,中科曙光随趋势而动,也让“5A级”智算基础设施成为趋势,完成了面向市场的飞跃,开始在多个城市落地。

  落地:

  智能无处不在的产业原野

  那么,随着“5A级”智算基础设施的建设,会在一段时间后把城市与产业变成什么模样?有几种较大的可能性:

  第一,算力形成河网,支撑更广泛的产业灌溉。

  “5A级”智算基础设施开闸之后,算力源源不断地奔涌,也将覆盖到一些转型较慢、较难的领域,全面带动区域产业智改数转,向高质量发展迈进。

  第二,设施作为枢纽,让AI前瞻技术加速渗透。

  智算基础设施作为前沿技术的中转枢纽,通过与产业和开发者的紧密连接,形成一体化协同创新的机制,将大模型、多模态、数字人、3D人脸识别等技术不断释放给产业,有助于中国AI始终保持领先竞争力。“5A级”智算基础设施依托中科院科研体系,带来的技术想象力也十分令人期待。

  第三,生态如同春风,催生AI开发、训练、应用与市场需求的紧密结合,激发产业活力和AI创新欣欣向荣,进入商业回报轨道。

  比如两会期间,有很多代表提到了元宇宙等新商业机遇,现实中需要一系列复杂能力的支持。对于城市区域经济来说,打造差异化的产业优势,正在于智算基础设施提供的能力支持和生态带来的孵化能力。

  为什么我们可以相信AI的第三个春天?为什么AI终将从两会现场遍及千山万水?智算基础设施与产业原野一次深深的拥抱,或许正是答案。

  在繁荣的智算土壤上,江河澎湃流万载,桃李芬芳又一春。

(文章来源:藏狐 脑极体)

(采编:www.znzbw.cn)

免责声明:

本网转载并注明自其它来源(非智能装备网)的作品,目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点或和对其真实性负责,不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。其他媒体、网站或个人从本网转载时,必须保留本网注明的作品第一来源,并自负版权等法律责任。如涉及作品内容、版权等问题,请在发布之日起十五天内与本网联系,否则视为放弃相关权利。

反对 0
举报 0
收藏 0
打赏 0
评论 0

相关资讯

大模型进车间:设备故障诊断知识库怎么建才不“翻车”
不少工厂尝试用大模型整理设备故障案例和维修知识,效果参差不齐。本文讨论故障知识库建设的常见误区,以及与备件台账结合的可行做法。

0评论2026-10-281172

AI视觉质检落地,成像与传感备件为何仍是成败关键
AI视觉质检的瓶颈常常不在算法,而在成像与触发环节。本文讨论工业相机、镜头、光源与传感器等欧美品牌备件的选型要点,以及备件批次差异对模型稳定性的影响。

0评论2026-10-263181

AI 算力缺口或达 1.5 万亿美元:万亿资本压力下,全球开启算力融资大考
1.5 万亿美元融资缺口,代表的是 AI 时代的时代命题:算力已经成为数字时代的关键战略基础设施,但算力建设不再是单纯企业投入行为,它牵扯资本金融、芯片制造、能源供给、产业商业化等多重体系。

0评论2026-10-1515199

迭代升级!人工智能安全治理框架 3.0,重新定义 AI 全链条风险管控
从 1.0 到 3.0,框架迭代背后,是 AI 技术能力的跃迁。当人工智能可以自主规划任务、调用工具、作用于现实世界,安全边界就不再局限于文字内容。

0评论2026-09-1645802

美媒:长鑫存储在先进存储芯片领域实现关键突破,加速冲击全球高端 DRAM 市场
中国存储龙头长鑫存储(CXMT)在先进 DRAM、高带宽内存 HBM 以及新一代高速移动内存上接连取得的技术进展,认为国产存储厂商正在快速打破由三星、SK 海力士、美光长期垄断的全球高端存储格局,全球半导体存储行业的竞争版图或将迎来重塑。

0评论2026-09-0260942

工业自动化迈入边缘人工智能与开放架构驱动的智能时代
工业以太网是智慧工厂底层通信基础,实现 PLC、机器人、人机界面、伺服驱动器与现场传感器之间的数据交互,为边缘 AI 与开放架构落地筑牢网络底座。

0评论2026-08-2074780

自主挖掘漏洞的 AI 已经到来,网络安全攻防格局产生变革
近日,多款具备自主漏洞挖掘能力的人工智能智能体进入大众视野,AI 不再需要人类一步一步下达指令,便可独立扫描系统、搜寻软件缺陷、验证漏洞可行性甚至生成攻击利用代码,标志着网络安全正式迈入机器自主攻防的全新阶段。

0评论2026-08-2074451

世界人工智能大会即将开幕,智能制造成重点展示方向
备受瞩目的世界人工智能大会即将在下月拉开帷幕。据悉,本次大会将设立智能制造专区,集中展示AI技术在工业领域的最新应用成果,包括智能检测、预测性维护、数字孪生、智能排产等多个方向。

0评论2026-08-0390980

AI+工业检测推动制造业质量管控智能化升级
人工智能技术在工业检测领域的应用正日益成熟,AI视觉检测系统已经在电子制造、汽车零部件、半导体等多个行业实现了规模化部署,有效提升了产品检测的准确率和效率。

0评论2026-08-0391638

大模型技术持续迭代,AI应用落地加速推进
2026年,大语言模型技术持续快速迭代,多模态大模型、推理大模型等新方向不断涌现。AI技术在智能制造、医疗健康、教育培训、金融服务等领域的应用落地正在加速推进。

0评论2026-08-0391778