智东西（公众号：zhidxcom）
21世纪以来，信息技术引领的第三次工业革命改变了人类的生产和生活的方式。几乎所有的人类活动都会使用信息技术或者留下数字印迹，人与人的连接，人与物的连接，物与物的连接，无处不在，海量的数据不断产生，并被采集和存储；互联网飞速发展，对个人生活和行业的渗透无所不在，跨界竞争和降维打击层出不穷，对新技术的追求和创新勇往直前，改变了人与人之间沟通的方式，改变了商品交易的方式，改变了对新技术和资源的共享模式，取得了史无前例的快速发展。
展望未来，人类的发展方向又会是怎样的呢？本期的智能内参，我们推荐来自IDC的报告《2018-2019年中国人工智能计算力发展评估报告》， 评估中国人工智能发展的现状，探索中国企业破局之道。如果想收藏本文的详细内容（2018-2019年中国人工智能计算力发展评估报告），可以在智东西头条号回复关键词“nc342”获取。
人工智能：第四次工业革命源动力
生态环境成熟：算力、数据、算法生态条件日益成熟，人工智能发展迎来战略机遇期。
数据爆炸，为人工智能提供了土壤。进入新世纪以来，伴随着信息技术和互联网的发展，数据爆发性增长，人类每5年所产生的新数据几乎都超过之前所有数据的总和，其中非结构化数据的增长尤其明显。未来，随着5G的部署和IoT的发展，万物互联时代将很快到来，企业和个人、人和物、物和物、互联网和物联网，连接和数据流将无处不在，数据的增长速度只会越来越快。据IDC统计，当今世界领先的互联网公司大数据量已达到上千PB，传统行业龙头型企业数据量也能达到PB级，每个人生也能够产生数千TB数据。这些类型丰富、场景各异的数据资源为人工智能系统自主学习并建立预测模型提供了丰沃的土壤。
算法演进，推动了人工智能的实际应用。从人工智能概念提出，算法经历了数十年的发展，从决策树到神经网络，从机器学习到深度学习，算法不断演进和进步；与此同时，算法的研究逐步从实验室走出来，更多的与产业和行业相结合，衍生出丰富的与行业应用和典型场景相关的算法分支；互联网巨头开始更多的投入对算法的研究，并以互联网的方式和开源的精神推动了算法的发展和与应用的结合。
算力提升，成为促进人工智能系统整体发展的催化剂和推动力。算力是基于芯片、加速计算、服务器等软硬件技术和产品的完整系统，也是承载人工智能应用的基础平台，算力的提升是个系统工程；同时，云计算的发展改变了算力的部署方式和获得方式，降低了算力的成本，有效降低了人工智能的门槛。数据就在那里，算法不断演进，而算力的提升则对数据的产生和处理、对算法的优化和快速迭代起到了催化剂的作用，推动了人工智能系统的整体发展，是近年来人工智能取得快速发展的核心推动力。
行业应用加速：互联网与行业应用有机结合，中国的人工智能发展与世界处于同一起跑线。
中国的互联网企业拥有超大规模的数据中心、海量的数据、与世界同步的技术和开发能力，也是中国人工智能应用的探索者和推动者。
在技术和资本的推动下，各行各业的人工智能初创公司和行业应用大量涌现、层出不穷。智能音箱、智能家居在消费市场成为热点，基于人脸识别、语音识别的解决方案在政府、交通、安防、金融等行业大量落地。
算力 ：承载人工智能应用的平台和基础
算力是承载人工智能应用的平台和基础，算力的发展推动了整个人工智能系统的发展和快速演进，是人工智能的最核心要素。
算力、算法和数据是人工智能发展的三个基本条件 。海量的数据每时每刻都在产生，新的数据正以前所未有的速度和方式存储下来，数据不再是问题，如何处理、分析和使用数据才是问题；算法经历了数十年的发展，之前更多的存在于学术界和象牙塔中，在深度学习和加速计算出现之后，得到了迅速的发展和优化，也开始广泛的成为互联网和行业研究者关注的热点 ；人工智能的发展，从理论到实践都离不开算力、算法和数据这三个核心要 素，而算力是其中最核心的要素，带动了人工智能整体的发展和成熟 。算力是承载和推动人工智能走向实际应 用的基础平台和决定性力量 。
IDC预测，2022年全球人工智能市场中用于算力的投资将超过176亿美金，该市场未来五年的复合增长率(2017-2022年的CAGR) 将超过30%。
人工智能的特点决定了对算力提出了不同于以往的新要求，传统的面向通用计算负载的CPU架构无法完全满足海量数据的并行计算需求，以异构计算、加速计算、可编程计算等为代表的新的计算技术和架构更适合人工智能的并行计算需求，得到了快速的发展，未来将迎来广阔的发展空间。
人工智能的工作负载主要分为训练和推理，IDC认为，在人工智能发展的早期阶段以能力训练为核心，在进入应用期后将以在线的应用推理为核心，未来对推理的需求将远远超过对训练的需求。
人工智能发展的早期阶段是对人工智能价值的自我发现的过程，核心是寻找人工智能的典型应用场景并通过训练使得人工智能系统获得达到甚至超过人类的能力，在这一阶段更多的计算负载集中在离线的数据中心中的训练场景；经过三到五年的发展，人工智能将进入大规模应用阶段，应用阶段是将经过训练的应用场景与客户的实际应用相结合，将人工智能的能力赋能产品或行业解决方案，使得人工智能成为普惠的应用技术，在这一阶段计算负载将更多以推理的方式存在，呈现 “云+端” 部署、分散化、终端化、场景化的特点，对算力的需求也将迅速增长，更加多元化。
▲中国人工智能基础架构市场的生态图谱
