浪潮：2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告(31页).pdf

1、算+态 中国智能迈向产业AI化 2019年8 3 3 内容录 核观点 . 、前. 1.1 智能的定义及核技术 1.2 国家政策引领中国智能速发展 1.3 数据、算法、算益成熟，为智能发展提供富饶的壤 、中国智能算及应的发展现状 . 2.1 算基础架构的发展 2.2 算是推动产业AI化前进的源动 2.3 态是产业AI化前进的必经之路 三、中国智能算发展评估. 3.1 评估体系框架 3.2 评估结果分析 四、动建议. 4.1 对业户的建议 4.2 对智能解决案提供商的建议 04 05 08 18 29 4 计算是承载和推动智能向实际应的基础平台和决定性量，根据IDC 全球DataSphere的研究

2、，全球新创建的数据量将从2018年的33ZB增到2025年 的175ZB。随着数据持续爆炸性增及算法的不断演进，未来算仍有很的发 展空间。 预计2022年，智能推理市场占将超过训练市场，GPU依然是数据中加 速的选，随着边缘、端侧需求的快速增，智能芯市场将迎来多元化 发展。 预计2023年，中国智能基础架构市场将超过80亿美，未来五年年复合增 率达到33.8%，增速是中国整体基础架构市场的三倍以上。 5G和物联将推动边缘、端侧智能基础架构的快速发展，性能、灵活性和能 效将成为未来重点考量因素。 计算的快速发展极促进了各业应场景的成熟，AI产业化加速向产业AI化 迈进。互联、智慧城市、融业产业A

3、I化已经在了前。未来五年，制造 、零售等业也有望逐步实现智能化。 互联依然是智能算投资最的业，占据中国62.4%的智能算投资 市场份额；排名前五的业中，政府和融业增最迅速，2018年同增均 超过100.0%。 智能与云的融合将进步加速，未来五年，AIaaS市场规模的年复合增率为 66.0%，将成为推动云计算市场增的重要细分领域。 软件框架市场TensorFlow和PyTorch凭借性能、灵活性及态优势依然占据主导地 位；百度的深度学习开源平台PaddlePaddle是国内主开发软件框架的代表。 越来越多的智能领军企业参与到业性能评测基准建设中，但总的来说业 界前缺少统的基准，多数现有的深度学习

4、性能基准相对单。随着AI框 架不断优化，模型不断迭代以及算法不断更新，各类基准也将持续的完善升级 与之适应。 2019年中国智能城市排榜，TOP5城市依次为北京、杭州、深圳、上海、 州，排名6-10的城市为合肥、苏州、重庆、南京、西安。跟2018年相，北京超 越杭州位居第，州进第梯队，苏州、南京、西安次跻前。 核观点 5 1.1 智能的定义及核技术 IDC将智能定义为具备学习、推理和我纠正能的系统。系统通过然语、语、图像、 视频等式与 类交互，从交互信息中抽取知识建知识库，并采机器学习式建预测模型，基于模型进推理给出结果。 机器学习作为实现智能化的关键技术，可以分为传统的机器学习和深度学习。过

5、去企业对于机器学习的采更 多是传统机器学习做简单的预测分析。现在，企业已经开始探索采深度学习来提预测的准确率、处理结 构化数据，采图算法、知识图谱技术判断相关性等等。从应落地的度，除了反欺诈、产品推荐、量化投资 等落地应场景，IDC也看到业企业在核产环节开始测试机器学习应，例如电器件产质检、交通轨道 花检测、配电站电压器障碍评价等等。 由机器学习撑的智能核技术能可分成2类，分别是感知技术和认知技术。现阶段，感知技术的发展已 经相对成熟，认知技术的发展分为三个层次，分别是语理解；分析、推理以及格情感，认知技术应在未来 仍有很发展空间。 1.2 国家政策引领中国智能速发展 2015年以来，国家也从

6、政策层为中国智能技术的发展提供了利好环境。新代智能发展规划和 促进新代智能产业发展三年动计划（2018-2020年）的发布，不仅就未来智能相关战略标、理论 技术、产业经济、才培养、法律体系等进了论述，还重点提出了政府财政及社会资本投资的统筹安排，并 新轮科技命和产业变正在快速推进，数据的爆发式增、算法的新、算的提升及络设施的演进驱动智能发展进 新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要向。智能具有显著的溢出效应，将进步带动其他技术的进步，推动战略性新兴产 业总体突破，正在成为推进供给侧结构性改的新动能、振兴实体经济的新机遇、建设制造强国和络强国的新引擎，源源不断地为 数字经济的发展提供持续创新动。