人工智能产业的应用场景和发展模式
1、基础层面：主要有AI芯片、传感器、云计算、减速器等四类核心产品
（1）AI芯片——主要包括GPUFPGA等加速硬件与神经网络芯片、为深度学习提供计算硬件，是重点底层硬件。
（2）传感器——主要对环境、动作、图像等内容进行智能感知，是人工智能的重要数据输入和人机交互硬件。
（3）云计算/大数据——主要为人工智能开发提供云端计算资源和服务，以分布式网络为基础，提高计算效率，包括数据挖掘、监测、交易等，为人工智能产业提供数据的收集、处理、交易等服务。
（4）减速器——作为一种相对精密的机械，主要为人工智能产品降低转速，增加转矩，以满足不同场合下的工作需要，是重要的底层硬件。
2、技术层面：主要有计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器学习等四类核心技术
（1）计算机视觉——包括静动态图像识别与处理等，对目标进行识别、测量及计算。主要应用在智能家居、语音视觉交互、ARVR、电商搜图购物、标签分类检索、美颜特效、智能安防、直播监管、视频平台营销、三维分析等场景。
（2）自然语言处理——基于数据化和框架化，研究语言的收集、识别理解、处理等内容。主要应用在知识图谱、深度问答、推荐引导、机器翻译、预料处理、模型处理等场景。
（3）机器学习——主要以深度学习、增强学习等算法研究为主、赋予机器自主学习并提高性能的能力。主要应用在压缩技术、安防、数据中心、智能家居、公共安全等场景。
（4）语音识别——通过信号处理和识别技术让机器自动识别和理解人类口述的语言，并转换成文本和命令。主要应用在智能电视、智能车载、电话呼叫中心、语音助手、智能移动终端、智能家电等场景。
3、应用层面：主要分为智慧城市、智慧生产、智慧生活三大类应用场景
（1）智慧城市：智慧城市涉及到交通、教育、医疗、零售等与用户生活息息相关的场景，把这些场景集合在同一平台上，增强用户使用习惯将会增强，粘性就会提升。各类场景互联互通，最终达到提升城市运维效率、提升资源管理效率、提升居民生活品质的目的。
典型智慧城市应用场景
（2）智慧生产：形成产品生产导向向需求生产导向转变的智慧生产流程体系
（3）智慧生活：涵盖智慧居住、饮食、健康监护管理、家庭管理等应用场景
人工智能属于面向未来的新事物，应用场景是人工智能发展的主要驱动力。下面简要分析医疗、交通、教育、金融、生活、零售、安防、园区、环保、政务等10个细分领域的人工智能应用场景及商业模式。
典型应用1：AI+医疗——中国医疗人工智能处于风口期，医学影像和疾病风险管理为热点
智能医疗，从技术细分角度看，主要包括使用机器学习技术实现药物性能、晶型预测、基因测序预测等；使用智能语音与自然语言处理技术实现电子病历、智能问诊、导诊等；使用机器视觉技术实现医学图像识别、病灶识别、皮肤病自检等。从应用场景来看，主要有虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究平台等八大AI+医疗市场应用场景，其中医学影像和疾病风险管理为热门领域。
典型应用2：AI+交通——中国市场规模庞大，形成四类无人驾驶主流商业产品
智能驾驶其涉及的领域包括芯片、软件算法、高清地图、安全控制等。目前主要商业产品有无人驾驶出租车、无人驾驶卡车、无人巴士和无人驾驶送货车；无人驾驶车辆将设计拥有更高的安全性且能极大地降低人力成本，成为诸多相关企业的关注的焦点。
（1）无人驾驶出租车：人驾驶出租车因为其安全性更高，因此被很多汽车服务业关注，目前，无人驾驶出租车已经处于测试阶段。2015年软件公司NuTonomy在新加坡开始无人驾驶出租车测试，计划2018年完成整个无人驾驶服务的商业化
（2）无人驾驶卡车：无人驾驶卡车能有效降低司机因长时间、长距离运输而疲惫导致的安全事故。2016年11月，中国福田汽车联合百度在上海发布了国内首款无人驾驶卡车。
（3）无人巴士：固定的行驶路径、固定的停靠车站，使得无人驾驶巴士成为解决公众出行的新办法。2017年10月，百度联合金龙客车合作生产无人公交车，预计在2018年实现整车量产。
（4）无人驾驶送货车：货物运输最后一公里为运输行业的瓶颈，无人送货车能够全天候工作，加大增加工作效率。2017年7月，英国杂货电商公司Ocado在伦敦东部测试了无人送货车。
典型应用3：AI+生活——以IoT为基础的家居生态圈，主要有八大市场热点领域
智慧生活是一个以IoT为基础的家居生态圈，其主要包括智能照明系统、智能能源管理系统、智能视听系统、智能安防系统等。市场热点集中在硬件支持、智慧场景应用、产品、平台等方面，主要有机器学习、无线模块、智能家庭平台、智能家居娱乐系统、家居安防、健康家庭医疗系统等智能家居市场八大热点。
典型应用4：AI+金融——智能金融变革金融业务全流程
AI技术赋能金融领域，主要包括智能风控、智能投顾、智能投研、智能支付、智能营销和智能客服等。从金融角度来讲，智能的发展依附产业链涉及资金获取、资金生成、资金对接到场景深入的资金流动全流程，主要应用于银行、证券、保险、p2p、众筹等领域。
典型应用5：AI+教育——千亿庞大市场规模，三大应用主体与十三大应用场景
智能教育可分为学习管理、学习评测、教学辅导、教学认知思考四个环节，全面覆盖“教、学、考、评、管”产业链条，并已在幼教、K12、高等教育、职业教育、在线教育等各类细分赛道加速落地。围绕教育机构、教师、学生等三大主体，智能教育产品主要应用于教育评测、拍照答题、智能教学、智能教育、智能阅卷等十三大场景。
典型应用6：AI+零售——实现零售购物的无人化、定制化、智能化，提升购物体验
AI+零售将实现零售购物的全面无人化、定制化、智能化，实现消费者购物体验的全面升级。典型的应用场景主要有智能提车和找车、室内定位及营销、客流统计、智能穿衣镜、机器人导购、自助支付、库存盘点等场景。
（1）智能停车和找车。为智能停车模块，帮助用户解决“快速停车及找车”的痛点。如阿里巴巴推出的喵街App中包含智能停车及找车模块，目前已经应用于几十家购物中心。
（2）室内定位及营销。在用户购物及浏览过程中快速根据用户需求、物品位置实现精准匹配。如北京大悦城等商场已经实现了室内导航及定位营销，iBeacon的技术解决方案颇受青睐。
（3）客流统计。实时统计客流、输出特定人群预警、定向营销及服务建议。如图普科技，利用开发客流统计解决方案，为天佑城的活动策划和招商部门提供客观数据佐证。
（4）智能穿衣镜。为用户提供个性化的定制服务，增加用户实际购物体验。智能虚拟穿衣镜已经在Lily、马克华菲等诸多品牌门店中部署。
（5）机器人导购。增加用户购物过程的趣味性，从而提升销售。如零售机器人“豹小贩”实现从“人找货”到“货找人”的转变，自动走到人流量大的地方，主动推荐商品。
（6）自助支付。收银服务机提供屏幕视频、文字、语音三种指引方式，引导自助支付。如国内阿里的刷脸支付尝试。
（7）库存盘点。库存盘点机器人替代仓库管理员，提升工作效率。如德国MetraLabs推出机器人Tory，为德国服装零售商AdlerModemrkte提供库存盘点服务。
典型应用7：AI+安防——平安城市、园区、校园、家居、金融等一体化智能安防建设
智能安防是人工智能最先大规模应用，并持续产生商业价值的领域，主要依托低速无人驾驶、环境感知、目标检测、物体识别、多模态交互等技术，实现目标跟踪检测与异常行为分析，视频质量诊断与摘要分析，人脸识别与特征提取分析，车辆识别与特征提取分析等，实现平安城市、园区智能安防、校园智能安防、家居智能安防、金融智能安防等一体化智能建设。
（1）平安城市——开展城市监控报警联网系统建设，公安机关建监控系统，省级监控平台，地市级平台，实现城市智能公安联网监测检查。
（2）园区智能安防——工业园区安防系统由视频监控系统、入侵报警系统、门禁管理系统、电子巡更系统、停车管理系和综合管理平台等构成。
（3）校园智能安防——主要构建透明食堂监控、校园车辆卡口系统、手机移动监控等系统，实现技防各子系统高度集成联动、海量数据智能化分析并自动导出，实现安保工作基础平台信息化。
（4）家居智能安防——家居安防系统主要包括报警控制主机、无线传感器网络节点两大模块，负责对采集的信号进行分析和处理，以及安防情况进行远程监控。
（5）金融智能安防——金融安防系统包括技术防范系统和实体防护设施，技术防范系统主要包括视频安防监控系统、出入口控制系统、入侵报警系统和监听对讲系统等，实体防护设施主要包括专用门体、防弹复合玻璃、提款箱、运钞车、保管箱和ATM自动柜员机等。
典型应用8：AI+园区——实现物业硬件互联信息化、服务智慧化、产业智能化
在智慧园区场景下，从硬件设施到系统软件，从智慧物业到智慧服务，实现物业硬件信息化互联，服务智慧化、产业智能化。园区形成微型智慧生态，物业信息化互联，并为园区企业提供智慧化办公生产相关服务，吸引智慧产业入驻发展。
（1）园区互联信息化。园区安防、管网、能源等硬件设施互联互通，信息化自动化。场景构建主要打造智能化信息系统、智能门禁系统，集成园区智能硬件系统。
（2）园区服务智慧化。为园区企业提供智慧化科技创新、办公智慧化、园区生活智慧化相关服务。商务办公智慧化场景构建主要依托智能会议系统、智能客服系统、办公场景语音系统实现；科创孵化智慧化场景构建主要打造智慧产业孵化器。
（3）产业发展智能化。集聚信息技术、智能制造企业，推动产业化升级和智慧城市发展。场景构建主要依托导入相关产业资源，形成产业集聚。
典型应用9：AI+环保——实现环境监测实时动态化、环保装备智能化、管理智慧化
智慧环保场景下，从监测到管理，从环保硬件到服务平台软件，实现环保装备智能化、环保管理智慧化，并融合机器学习、机器人、人机交互、智能语音、大数据等技术，在智能环保机器人、环保服务平台领域发力，构建场景新生态。
典型应用10：AI+政务——打造政务部门数据集成共享，实现政务决策IT化
（1）城市全景精细呈现。打造GIS地理信息技术平台，依托智能化城市基础设施建设，展现城市数据。
（2）部门数据融合互通。引入信息技术集成服务商，集成市政、警务、交通、电力、等部门数据库系统，开辟数据接口，实现数据融合互通。
（3）智能化统计分析。构建城市政务管理云服务平台，实现智能化数据分析，为城市智慧化精细化管理提供决策依据和建议。
（4）对话数据，交互查询。建设统一查询系统，引入系统开发服务商，设计实现交互查询的查询系统，非隐私数据可民用开放。
（5）可视化部署、指挥调度。通过数据可视化云平台打造，实现突发事件应急联动，有效结合各部门数据资源，达到高效决策、部门联动、信息共享的指挥调度系统。
根据东滩产业内参《人工智能产业投资趋势及发展模式》的研究，中国人工智能产业空间集聚模式主要呈现智慧城市、产业集聚区/创新区、产业小镇/产业园区等三种形式。智慧城市建设、产业集聚区/创新区、产业小镇/产业园区三个层面互为促进，成为推动人工智能产业发展的主要路径。
（1）智慧城市
通过打造人工智能创新应用示范区/产业集聚区/小镇/园区等形式，形成深度应用场景，建设应用示范项目；促进人工智能在智慧政务、智慧交通、智能医疗、智能健康和养老等领域深化应用。典型的案例有上海、杭州、北京、深圳等智慧城市的建设。
（2）产业集聚区/创新区
依托区域较好的智能制造基础及信息技术优势，集聚人工智能、大数据、云计算、区块链、VR/AR等数字产业项目，将技术和应用扩散至周边区域，与其他产业交叉融合发展。典型的案例有上海张江人工智能岛、杭州高新区（人工智能）优势产业集聚地等。
（3）产业小镇/产业园区
作为大型经济开发区里的专业园区，或是以人工智能产业为特色的产业小镇，与周边科技、制造、新一代信息技术等产业协同发展。典型案例有苏州工业园人工智能产业园、杭州人工智能产业园、沧州高新技术产业开发区人工智能科技产业园等。
案例链接1：智慧上海
打造六大人工智能创新示范区
上海将着力打造6个人工智能创新应用示范区，形成60个深度应用场景，建设100个以上应用示范项目。构建“一带一区多点联动”的产业空间布局，包括“徐汇滨江-漕河泾-闵行紫竹”人工智能创新带、“张江-临港”人工智能创新承载区、华泾北杨人工智能特色小镇、上海松江洞泾人工智能特色产业基地。
上海人工智能产业空间格局
专业园区——上海张江人工智能岛
项目概况：上海张江人工智能岛位于张江科学城中区，占地面积6.6万平方米，建筑面积10万平方米，由张江集团负责开发运营的人工智能产业新标杆。产业方向以语音识别、视觉识别技术世界领先，信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、无人驾驶为主。目前吸引了包括微软、阿里巴巴、同济大学、云从科技在内的跨国巨头、BAT龙头、科研院所和独角兽企业入驻园区。成为上海市首批人工智能应用场景，并成为唯一的“AI+园区”实施载体。
产业发展策略：
（1）基金政企合作，打造开放创新平台。与龙头企业共建孵化器、共设投资基金，并搭建集创新转型工坊、创新实验室、项目实战空间、应用演进与运营四维一体的人工智能“能力开放工场”，塑造产业垂直生态。
（2）集聚世界创新大脑，引领高端发展。加强前瞻性研究，集聚世界一流科学家、学者开展人工智能基础理论、核心算法以及脑科学、基础系统等方面的基础研究，实现高端引领发展。
（3）技术与场景联合试验，助推远期产品落地。围绕智能安防、语音识别、机器视觉、深度学习等人工智能新技术，与应用场景进行深度融合，并在岛上进行联合试验和交互体验，并将技术和应用扩展至整个张江科学城。
典型案例2：智慧杭州
打造十大人工智能应用示范区
杭州人工智能产业发展规划建设10个人工智能应用示范园区和特色小镇，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济生态圈。构建“一廊一区多点联动”的产业空间布局。打造杭州城西科创大走廊，构筑杭州高新区（滨江）优势产业集聚地，人工智能产业基地多点布局。
专业园区——杭州人工智能产业园
项目概况：位于杭州高新技术开发区滨江区江虹路，与阿里巴巴、浙江大学等比邻而居，规划面积3.43平方公里，总建筑面积8万平方米，由四幢主体建筑合围而成。项目定位于打造集专业化服务功能、创新型孵化功能、多资源聚合功能、产学研转化功能于一体的人工智能产业新平台，成为省级人工智能技术研发、应用、产业化的示范基地，重点打造产业资源交换、孵化研发、传媒、生活等四大中心。以人工智能为特色，覆盖大数据、云计算、物联网等业态，集中力量招引机器人、智能可穿戴设备、无人机、虚拟/增强现实、新一代芯片涉及研发等领域。
产业发展策略：打造全球创客中心人工智能集聚区，广泛集聚以人工智能为代表的智慧产业创客极客，发挥创业创新集聚效应，在引领区域创新上发挥重要的作用与市场影响力，着力构建“一主三化五平台”产业发展服务体系及综合运营管理服务体系。
（1）一大生态——打造有利于人工智能产业快速发展的生态系统；
（2）三化产业载体——人工智能技术成果化(孵化器)、人工智能成果产业化(加速器)、人工智能产业资本化(倍增器)；
（3）五大发展平台——产业产学研合作平台、产业技术成果交易平台、产业公共服务平台、产业企业家交流平台、产业投资发展平台；
（4）运营管理体系——建立人工智能产业联盟，与投资行业协会、国内知名投资机构、金融服务机构、投融资服务组织等建立紧密的合作关系，为创新创业者提供全面专业的资本服务。
总的看来，中国人工智能产业集聚创新发展主要体现在四方面，即集中展示AI在特点场景下的纵向应用，如：学校、医院、工厂、家庭等，整合各类AI技术，打造整体式的解决方案；体现AI在特定行业中的创新应用，如：交通、政务、安防、环保、教育、金融等行业，推动人工智能对行业产生显著的带动作用；通过AI跨领域跨行业的集中应用，如：园区、社区等，实现人工智能对区域的全面赋能；通过龙头企业的带动，搭建AI产业发展开放平台，集聚产业链上下游资源，实现区域人工智能产业的协同创新发展。
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基于GPU的人工智能与机器学习应用
【51CTO.com快译】如今，在一些令人关注的人工智能和机器学习的应用领域，图形处理单元(GPU)发挥着日益重要的作用。
GPU继续扩展在人工智能和机器学习中的应用人工智能(AI)无疑将改变全球生产力、工作模式和生活方式，并创造巨大的财富。根据调研机构Gartner公司的预计，到2022年，全球人工智能市场规模将从2020年的约1.2万亿美元快速增长到约3.9万亿美元;而麦肯锡公司预计到2030年全球人工智能市场规模将达到约13万亿美元。当然，这种转变是由强大的机器学习(ML)的工具和技术推动的，例如深度强化学习(DRL)、生成对抗网络(GAN)、梯度提升决策树模型(GBM)、自然语言处理(NLP)等。
现代的人工智能和机器学习系统获得成功主要取决于它们使用的任务优化硬件以并行方式处理大量原始数据的能力。事实上，人工智能的现代复兴始于2012年的ImageNet竞赛，深度学习算法在图像分类精度方面比非深度学习算法有了惊人的提高。然而，伴随着巧妙的编程和数学建模，专用硬件的使用在人工智能的早期成功中起到了重要的作用。
计算机视觉(CV)的进步继续推动着许多人工智能和机器学习系统的发展。计算机视觉(CV)正在更广泛应用在各行业领域中，使组织能够彻底改变机器和业务系统的工作方式，例如制造、自动驾驶、医疗保健等行业领域。几乎所有的计算机视觉(CV)系统都从传统的基于规则的编程模式演变为大规模的、数据驱动的机器学习模式。因此，基于GPU的硬件通过帮助处理大量训练数据(其规模通常在PB级以上)，并在确保高质量预测和分类方面发挥着关键作用。
本文将介绍一些最受关注的人工智能和机器学习应用领域，在这些领域中，这些专用硬件(尤其是GPU)将发挥着越来越重要的作用。
人工智能和机器学习中一些最受关注的领域是：
自动驾驶。医疗保健/医学成像。抗击疾病、药物发现。环境/气候科学。为什么GPU在这些任务中大放异彩?现实表明，通用的CPU在处理大量数据(例如，对具有数万或数十万浮点数的矩阵执行线性代数运算)时通常会遇到困难。而深度神经网络主要由矩阵乘法和向量加法等运算方法组成。
GPU的开发(主要应用在视频游戏领域中)使用数千个微型计算核心处理大规模并行计算。它们还具有大内存带宽来处理快速数据流(处理单元缓存到较慢的主内存并返回)，而在神经网络训练数百个历元(Epochs)时需要进行大量计算。这使GPU成为处理计算机视觉任务计算负载的理想硬件。
GPU针对许多框架和计算领域进行了优化GPU的通用架构适用于作为深度学习算法核心的特定类型的计算任务。然而，一旦这种协同作用被研究和开发人员充分利用并得到证实，生产GPU的厂商(例如英伟达公司)为此投入了大量的资金和人力，为各种应用场景开发更多的高性能和高度优化的GPU。
此外还确保他们的应用软件和固件堆栈不断更新，以与现代高级编程框架无缝集成，以便全球各地的数百万开发人员能够更方便地利用GPU的强大功能。下图展示了英伟达GPU产品正在优化的各种深度学习框架的生态系统。
此外，根据功耗与性能的权衡，GPU(和相关内存)架构可以针对大量计算领域进行优化设计，这些产品从学术实验室使用的桌面工作站到工业物联网或自动驾驶汽车上使用的边缘计算机。来自英伟达公司网站的这张图有助于说明这一点：
自动驾驶领域中的人工智能和机器学习自动驾驶对于机器学习系统来说是一个极具挑战性和复杂性的行业领域。自动驾驶汽车使用具有各种功能且数量繁多的传感器来收集有关道路状况、其他车辆、行人、骑行者、路标、出口、高速公路标记、路边商店等许多变量的信息。其中许多信息是基于图像的(使用安装在不同地方的多个摄像头)。其他的信息可能是来自LiDAR或其他类型传感器的数据流。
自动驾驶汽车的用例也非常具有挑战性，因为它不仅包括物体检测，还包括物体分类、分割、运动检测等。除此之外，机器学习系统需要在几秒的时间内完成这种图像/视觉处理，并将其决策传达给负责最终驾驶任务的更高级别的监控系统。
此外，在任何一个自动驾驶系统中，通常采用多个这样的计算机视觉(CV)的系统/算法。在这些情况下对并行处理的需求很高，这对于处理数据的计算机来说面临更大的压力。如果同时使用多个神经网络，它们可能会共享公共系统存储并相互竞争公共资源池。
此外，还有高度专业化和优化的片上系统(SoC)平台用于这一领域。以下是对英伟达公司的NVIDIADRIVEAGX的描述：“NVIDIADRIVE™AGX嵌入式超级计算平台处理来自摄像头、雷达和激光雷达传感器的数据，以感知周围环境，将汽车定位到地图，并规划和执行安全的前进路径。这个人工智能平台支持自动驾驶、车内功能、驾驶员监控以及其他安全功能——所有这些都集成在一个紧凑而节能的软件包中。”
医疗保健中的人工智能和机器学习(医学影像)在医学成像的应用下，计算机视觉系统的性能是根据经验丰富的放射科医师和了解病理图像的临床医生来判断的。此外在大多数情况下，其任务涉及识别患病率非常低的罕见疾病。这使得训练数据变得稀疏(没有足够的训练图像)。因此，深度学习(DL)架构必须通过添加巧妙的处理和复杂的架构来弥补这一点。当然，这会导致计算复杂度增加。
核磁共振成像(MRI)和其他先进的医学成像系统正在采用机器学习算法，它们越来越多地成为癌症检测的第一道防线。面对海量的数字化数据，放射科医师的数量和质量往往难以满足需求，而基于机器学习的系统是帮助他们完成决策过程的完美选择。
根据一篇发表在《自然》杂志的文章，放射科医师需要在8小时工作时间内每3～4秒解读一张X光片图像才能满足工作量需求。如今，医学成像数据非常丰富，深度学习(DL)算法可以提供不断扩展的医学图像数据集，以像训练有素的放射科医生那样发现异常并解释结果。可以训练这种算法对常规和异常结果进行分类，例如识别皮肤上的可疑斑点、病变、肿瘤和脑出血。但是对数百万个训练示例进行分类并正确识别它们，则需要GPU优化的软件和硬件系统的帮助。
人工智能和机器学习对抗疾病(药物发现)行业专家指出，冠状病毒疫情等全球大流行病大多是由病毒引起的。在基本结构层面，这些病毒主要由一条或几条DNA/RNA链组成。而确定3D蛋白质结构，即来自基因测试数据的氨基酸分子序列是开发某些类别(亚基和核酸类型)疫苗的关键。
如果尝试采用传统的蛋白质折叠算法，这项任务在计算方面是不可行的(无论投入多少硬件资源)。而通过最新的深度强化学习(DRL)和贝叶斯优化技术，人工智能可以在帮助解决这一挑战方面发挥重要作用。而在这方面，谷歌公司的深度学习研究部门DeepMind推出了AlphaFold，这是一个基于深度强化学习(DRL)的系统，可以根据蛋白质的基因序列预测蛋白质的3D结构。
2020年3月上旬，该系统对于检测冠状病毒进行了测试，DeepMind的人工智能研究人员可以根据该系统发布与SARS-CoV-2相关的几种研究不足的蛋白质的结构预测，以帮助全球临床和病毒学研究界更好地开展工作，以了解病毒及其对人类生物学的影响。2020年11月，在名为CASP(结构预测的关键评估)的两年一度的蛋白质结构预测挑战中，这一系统的表现优于其他100个团队开发的系统。
但获得这些令人印象深刻的突破性性能都以部署更多GPU驱动硬件为代价。虽然很难估计用于训练AlphaFold的计算能力，但是根据行业媒体的报道，其著名的前身AlphaGo在知名的一场围棋挑战赛中同时使用了数百个CPU和GPU，并击败围棋世界冠军李世石。
在环境和气候科学中应用的人工智能和机器学习气候变化是21世纪人类面临的最深刻的生存危机之一。要了解这一划时代变化的全球事件的影响，需要收集大量的科学数据、高逼真的可视化能力以及健壮的预测模型。
因此，天气预报和气候建模处于人类应对气候变化的前沿。但是这种建模并不容易。至少，对于大数据分析和科学模拟能力的发展情况，这样规模的问题对于当今的硬件和软件堆栈来说是难以解决的。
在美国，大多数天气预报服务都基于称为天气研究和预测(WRF)的一个中等规模的综合模型。该模型适用于从数十米到数千公里的范围广泛的气象应用。因此，这样的综合模型必须处理无数与天气相关的变量及其高度复杂的相互关系。事实证明，用一组统一的解析方程来描述这些复杂的关系也是不可能的。与其相反，科学家们尝试使用一种称为参数化的方法来近似方程，在这种方法中，他们以比实际现象更大的规模对关系进行建模。
深度学习的神奇力量能否解决这个问题?美国阿贡国家实验室的环境科学家和计算科学家正在开展合作，使用深度神经网络(DNN)来替换天气研究和预测(WRF)模型中某些物理方案的参数，希望在不影响保真度和预测能力的情况下显著缩短建模时间。
他们正在充分利用支持GPU的高性能计算(HPC)节点的力量来进行这种计算密集型研究。一篇新闻文章介绍了ArgonneLeadershipComputingFacilit(ALCF)的一些详细信息：“ALCF已开始在ThetaGPU上为已批准的请求分配时间。ThetaGPU是Theta的扩展，由NVIDIADGXA100节点组成。每个DGXA100节点配备8个NVIDIAA100TensorCoreGPU和两个AMDRomeCPU，提供320GB(总计7680GB)的GPU内存用于训练人工智能数据集，同时还支持GPU特定和GPU增强的HPC应用程序进行建模和模拟。”
智能制造中的人工智能和机器学习原材料、货物和零件的移动是任何一个制造系统的核心业务。而在计算和信息技术革命之后，人们意识到这些物品的移动只有在以精确的方式控制时才能达到最佳效率，并由信息处理引擎进行监督。
因此，软硬件的创新结合使传统行业进入了智能制造时代。随着计算和存储的成本和操作复杂性呈指数级下降，由人员、机器、控制器、工厂、仓库和物流机械产生的信息内容的规模和复杂性呈爆炸式增长。
现在，人工智能和机器学习领域的创新理念已将许多制造组织从淹没在数据洪流中的困境中拯救出来，并帮助他们分析和理解每天必须处理的EB规模数据。深度学习技术被用于多个领域——设计、质量控制、机器/流程优化、供应链、预测性和预防性维护等等。
鉴于数据生成和处理需求的数量和速度快速增长，这些人工智能/机器学习系统中的大多数使用GPU驱动的工作站和云计算资源。
使用GPU的人工智能和机器学习应用概述越来越多的行业领域在其运营和RandD中采用强大的人工智能/机器学习工具和平台。本文只讨论了其中的一些，并研究了基于GPU的系统的强大功能和灵活性如何支持人工智能在各行业领域中的应用。从这个趋势来看，可以自信地说，定制人工智能/机器学习硬件解决方案(如深度学习工作站)的市场和选择在未来几年将会继续快速增长。
原文标题：ApplicationsforGPU-BasedAIandMachineLearning，作者：KevinVu
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