人工智能
《中国AI计算力发展报告》称我国AI计算力东强西弱
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摘要:

在今天召开的2018人工智能计算大会上,由浪潮集团和IDC联合发布的《中国AI计算力发展报告》精选版新鲜出炉,该报告包含对中国AI计算力的区域分布、行业分布的发展状况做出的评估。

在今天召开的2018人工智能计算大会上,由浪潮集团和IDC联合发布的《中国AI计算力发展报告》精选版新鲜出炉,该报告包含对中国AI计算力的区域分布、行业分布的发展状况做出的评估,以及对中国AI典型应用场景及未来进行的展望,并预测到2025年即将成熟的AI行业应用。

报告显示,2017年是中国AI发展的元年,2017年至2025年,数据量将以29%的年复合增长率,从20.9ZB增长至 163ZB。2017年至2021年,AI投资和算力均呈增长趋势,其中AI投资年复合增长率在2017年最高,高达414.3%,AI 消费市场规模将从2017年的12.313亿美元,以24.7%的速度,到2021年增长至58.983亿美元;算力的年复合增长率最高点同样出现在2017年,GPU市场规模将从5.6449亿美元,以17%的速度,到2022年增长至34.0803亿美元。

另一方面,报告显示,中国AI计算力发展Top10的城市可以分为两个层级,第一层级城市按排名先后分别为杭州、北京、深圳、上海和合肥市,第二层级城市包括程度、重庆、武汉、广州、贵阳(排名不分先后)。

中国AI计算力发展在区域分布上也是不平衡的,总体上来说东部地区发展程度高于西部地区,其中华东地区计算力发展程度最高,其次是华南、华北、华中、东北、西南,西北地区发展程度最低。

报告显示,在中国,应用AI计算的Top行业包括互联网,应用场景有搜索引擎、电商用户行为分析;政府部门用于公共安全和公共服务;医疗行业用于疾病预测诊断、信用风险管理;金融行业用于知识管理和生成、在线业务人脸识别等。

报告预计,随着时间的推移,至2025年及以后,AI在新兴经济和数字经济中的应用场景将越来越多,尤其是数字经济的应用潜力会更大。其中,从目前开始至2020年,在传统经济中,包括人脸识别、语音识别、自然语言处理等生物识别技术和车辆识别、智慧交管、智能路灯等智慧城市技术将是 AI 最典型的应用场景,其他Top10应用场景还包括安防、自动化客服、互动娱乐等。2020年 -2025年,在新兴经济中,智能制造和智能家居将成为最典型的应用场景。2025年及之后,智能医疗、自动驾驶、智能助理等则会在数字经济中发挥出最大的应用潜力,成为最典型的AI应用场景。

报告认为,目前,阻碍AI计算发展的主要挑战在于:算力的发展还未达到需求;数据量有限;从实验室到实际用用过程中还面临诸多挑战和问题,以及从应用场景到提供完善的行业解决方案还需时日。对于算力,该报告给出的建议是通过异构计算和云的结合来解决算力的问题;对于数据,建议采用数据共享 + 整合的方法;而从实验室到实际应用的过程,需要能力输出于生态建设作为支撑;从应用场景带行业解决方案的跃进,则需要进行行业观察和痛点分析。

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