2021中國人工智能大會12日在成都開幕，中國工程院院士、浪潮首席科學家王恩東在本屆大會的尖峰論壇上，與多位院士一起探討并分享了對人工智能交叉融合、對傳統行業智能升級等熱點問題的看法。
交叉融合是人工智能與生俱來的重要特征
王恩東院士認為，交叉融合是人工智能與生俱來的一個特點，包括學科、技術、產業三個層面的融合。從人工智能自身看，人工智能三要素，算力、算法、數據，本身在學科層面上與基礎學科密切相關。在基礎算力提供層面，更是需要學科層面、技術層面的交叉融合來解決計算需求暴增的挑戰。
人工智能與多學科的交叉融合已經成為當前科學研究的一個重要趨勢。比如說，天文科學家們正在利用人工智能更好的開展宇宙天體、宇宙起源等方面的研究，地球系統科學家們將人工智能用于災難預測、氣象預報、油藏勘探等領域。從某種程度而言，人工智能或許將成為未來不可或缺的科研手段。同時，材料科學領域的創新突破和生命科學領域的最新研究，也為人工智能技術帶來革命性的創新。比如說，在類腦計算領域，碳基生物大腦同硅基系統結合已不再僅僅停留在科幻小說、科幻電影中，已逐步在形成科學與技術的突破。類腦計算最新的成果是，科學家們利用腦機接口技術，成功實現了獼猴打乒乓球電子游戲。而在中國， 2020年人工智能學會評選出的自然科學類5個一等獎中，有2個都是關于類腦計算和腦機接口層面。
在王恩東院士看來，人工智能與傳統產業的交叉融合的深度，既是人工智能可持續發展的根基所在，也是人工智能走向成熟的重要標志，其實質就是國家提出的“智能+”戰略。“智慧計算時代的序幕已經拉開，人工智能已經開始滲透到經濟社會的方方面面，在深刻地影響著人們的工作和生活。”
在第一產業，智慧農業正在改變延續了上千年的農業生產方式。2020年中國農業無人機的銷量超過了1.5萬架，一架無人機一天農藥噴灑面積達到300畝，是人工的20倍。浪潮信息與北大荒集團合作建設了全球最大面積的無人農場，智能農機覆蓋了農業生產的耕、種、管、收全流程。
在第二產業，智能制造作為數字經濟的皇冠，已經成為我國制造業實現產業整體升級的重要引擎。在蘇州，浪潮信息建設了一座PCBA智慧工廠，整個生產制造過程彈性、透明、可追溯，智能技術貫穿了設計、生產、配送和檢測的全流程，生產效率提升了60%以上。
在第三產業，智慧計算已經深刻改變了服務的交付模式，不斷創造新的用戶體驗。浪潮信息和工商銀行合作，形成了智慧金融解決方案，幫助更多人實現了創業的夢想；在上海奉賢區智行生態谷，基于浪潮信息智算平臺建設了一條無人駕駛實驗公路；在北京天壇醫院，浪潮信息建設的智慧醫療平臺，幫助醫生實現了更快速、更準確的病情分析。
此外，在生態保護領域，智慧計算也大展身手。浪潮信息協助西雙版納國家自然保護區建設了亞洲象活動軌跡采集系統，在雨林內實時收集亞洲象的行為數據和活動軌跡，基于人工智能技術實現毫秒級精準辨識，準確度達99%，即使在光線不足的夜晚，也可以根據一條尾巴或一個背影識別出亞洲象。通過對野生大象的長期追蹤和觀測，對合理的開展亞洲象國家公園區域規劃、棲息地改造、食源地優化等保護舉措提供科學依據。
傳統產業智能化升級，要做到基建先行與政府引導“雙管齊下”
圍繞傳統產業智能化升級的問題，王恩東院士建議，首先政府層面需要加大人工智能新型基礎設施建設，如以智能計算中心為代表算力基礎設施，以巨量模型為代表的算法基礎設施等等，把技術應用鏈條設計好；然后由政府引導，從戰略意識、技術理解、案例分享等多個方面幫助傳統產業建立系統化的認識和能力。
隨著數字經濟占比地不斷提升，算力已成為核心生產力。尤其當前大模型、多模態等人工智能技術發展，需要遠超以往的強大算力集群來滿足，如全球最大規模人工智能巨量模型源1.0，其參數量高達2457億，訓練的數據集規模達5000GB，其完成單次模型訓練消耗的計算量約為4095PD（PetaFlop/s-day）。因此，傳統產業智能化升級的一個關鍵，就是要大力發展集約高效、綠色節能、超強算力、多元適配、可持續的智能計算中心，以算力驅動AI對數據進行深度加工，支持各種智能服務與應用，讓算力成本更優、智慧化效用更大，更好地支撐智能產業發展。但從整體來看，目前我國人工智能算力的基礎設施還遠落后于應用的需求。
王恩東院士認為，智能計算中心的建設必須要以長遠的眼光做好頂層設計，在建設過程中要充分考慮公益性、開放性和兼容性，真正把從技術到應用的完整鏈條設計好。
從政府投資的角度來看，建設智能計算中心一方面是希望以低成本、高性能的AI算力，來支撐城市發展中的各項智能服務；另一方面則是需要以基礎設施帶動人工智能產業集群的匯聚、吸引數字化人才、推動企業創新。二者有機結合，才可推動人工智能產業和區域經濟的可持續發展。因此，智能計算中心并不是簡單的做好基建即可，還應重視相關配套方案、生態資源、人才培養機制及長期運營能力的建設。
王恩東院士認為，在加快智能計算中心建設之外，政府也應加強政策引導，通過樹典型、強培訓等手段，加快促進人工智能技術在第一產業和第三產業的普及，從而全面實現智慧型國家建設。“相比第二產業，第一產業和第三產業的使用者，對人工智能的認知要更低，技術能力更弱。政府要更加重視引導，通過樹立一些典型案例，激發他們對應用人工智能技術的主動性、積極性。
