2018-2019年中国人工智能计算力发展评估报告_22页_10mb

2018-2019年中国人工智能计算力发展总结

核心内容概述

人工智能作为推动第四次工业革命的重要力量，正在加速发展并引领数字化转型。中国人工智能市场在政策、生态、应用等方面取得了显著进展，尤其在算力、算法和数据三大要素的协同发展下，形成了良好的基础。算力作为人工智能发展的核心驱动力，推动了从技术研究到实际应用的快速转化。

主要观点

• 国家政策引领：国务院于2017年发布《新一代人工智能发展规划》，将人工智能确立为国家战略，为行业发展提供了政策支持。
• 生态环境成熟：算力、数据和算法生态日益完善，人工智能进入战略机遇期，具备了快速应用和落地的条件。
• 行业应用加速：互联网与行业应用深度融合，人工智能在多个领域如金融、政府、制造、医疗等取得突破，与全球处于同一起跑线。
• 算力为核心：算力是人工智能发展的基础平台，推动数据处理和算法演进，成为市场投资和应用的核心驱动力。

关键信息

算力投资与增长趋势

• 2018年投资规模：中国人工智能市场投资约25亿美元，其中70%以上为算力投资。
• 2022年预测：人工智能市场投资将超过百亿美元，算力投资占比将接近50%。
• 全球趋势：IDC预测，2022年全球人工智能算力投资将超176亿美元，复合增长率超过30%。

算力与人工智能发展的关系

• 算力需求变化：早期以训练为主，未来将向推理为主转变，推理需求将远超训练。
• 算力分布法则：在早期阶段，80%的算力用于训练；未来在大规模应用阶段，80%的算力将用于推理。
• 技术架构演进：异构计算、加速计算、可编程计算等技术成为主流，适应人工智能的并行计算需求。

人工智能典型应用场景

• 成熟应用：人脸识别、语音识别、图像识别、自然语言处理等生物识别技术在多个行业广泛应用。
• 应用方向：产品智能化和行业智能化是未来发展的两大方向，前者侧重算力和算法，后者依赖行业数据的开放和共享。

中国人工智能市场现状

行业维度

• 领先行业：互联网、政府、金融、制造和电信是人工智能算力投资的主要行业。
• 互联网企业：BAT等公司在全球人工智能领域处于领先地位，推动了算力、算法和数据的协同发展。
• 政府应用：智慧城市、平安城市等项目广泛采用人工智能，尤其在视频监控和人脸识别方面。
• 金融应用：智能客服、合规管理、智能CRM、量化交易等领域已取得显著成效。
• 制造与电信：应用集中在质量检测、智能运维等场景，仍处于探索阶段。

地域维度

• 领先城市：杭州、北京、深圳、上海、合肥位列人工智能算力发展TOP5。
• 地域特点：
  • 杭州：政策支持、领军企业聚集、人才储备充足，形成完整的人工智能生态。
  • 北京：科研资源丰富，初创企业众多，但生态建设仍需加强。
  • 深圳：创新能力强，产业链完整，覆盖多个行业。
  • 上海：经济和金融中心，拥有高端制造业，但缺乏平台型企业。
  • 合肥：唯一进入TOP5的二线城市，通过“双高地”战略打造人工智能高新区。

行动建议

对行业客户

1. 分阶段实施：制定策略、确定典型场景、选择合作伙伴，形成完整闭环。
2. 算力优先：根据企业需求，选择自建或引入公有云算力平台。
3. 开放数据环境：推动行业数据开放与整合，共享资源，促进普惠人工智能。

对人工智能解决方案提供商

1. 算力优先：算力是人工智能应用的基础，提供商需具备搭建或提供算力平台的能力。
2. 应用为王：聚焦典型应用场景，帮助客户提升能力并创造商业价值。
3. 生态建设：构建以算力或应用为核心的生态体系，促进产业链协同发展，推动平台型企业成长。

结论

算力、算法和数据是人工智能发展的三大支柱，其中算力是最核心的要素。中国在人工智能算力发展方面已取得初步成果，但与国际先进水平相比仍存在差距。未来，算力平台的建设、行业数据的开放和人工智能生态的完善将决定中国人工智能的发展速度和广度。