报告：北京位居中国人工智能城市排名首位
中新网北京10月26日电(记者夏宾)“2021人工智能计算大会(AICC2021)”26日在京举行，会上发布的《2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告》(下称“报告”)公布了最新中国人工智能城市排名榜单，前五的城市依次为北京、杭州、深圳、南京、上海，排名6-10的城市为苏州、广州、济南、成都、合肥。
值得注意的是，与2020年相比，南京排名上升至第四位，济南和成都进入前十名。报告还表示，算力与应用协同发展，推动AI场景多元化发展。从人工智能行业应用渗透度排名来看，2021年人工智能行业应用渗透度排名前五的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造。
中国工程院院士、浪潮首席科学家王恩东表示，计算产业正面临着多元化、巨量化和生态离散化的挑战。一方面多样化的智能场景需要多元化的算力，巨量化的模型、数据和应用规模需要巨量的算力，算力已经成为人工智能继续发展的重中之重；另一方面从芯片到算力的转化依然存在巨大鸿沟，多元算力价值并未得到充分释放。
在王恩东看来，如何快速完成芯片到计算系统的创新，已经成为推动整个人工智能产业发展的关键环节。
“人工智能如何发展出像人类具备逻辑、意识和推理的认知能力，是人工智能研究一直在探索的方向。目前来看，通过大规模数据训练超大参数量的巨量模型，被认为是非常有希望实现通用人工智能的一个重要方向。”王恩东认为，随着巨量模型的兴起，巨量化已成为未来人工智能发展非常重要的一个趋势。
目前，全球知名的AI领先公司在巨量模型上都予以重兵投入，谷歌、微软、英伟达、浪潮、智源研究院、百度、阿里等公司相继推出了各自的巨量模型。
巨量化的一个核心特征就是模型参数多、训练数据量大。以浪潮人工智能研究院开发的全球最大规模的中文AI巨量模型“源1.0”为例，其参数量高达2457亿，训练数据集规模达到5000GB。
王恩东强调说，要想释放多元算力价值、促进人工智能创新，一是要重视智算系统的创新，加大人工智能新型基础设施建设，把从技术到应用的链条设计好，从体系结构、芯片设计、系统设计、系统软件、开发环境等各个领域形成既分工明确又协同创新的局面。
二是要加快推动开放标准建设，通过统一的、规范的标准，将多元化算力转变为可调度的资源，让算力好用、易用。(完)
人工智能竞争力指数排名：深圳第一，广州第二
深圳在人工智能产业中所取得的成绩并不是因为这些元素单独造成的。深圳具有强烈的进取心和创新能力，深入参与创新和发展之中，并不断推进创建人工智能的新形式。
如果中国的其他城市也想成为人工智能产业的领先者，就需要在人才、政策以及市场方面不断进行市场状态的分析，并真正并目标性的投入建立人工智能行业的发展生态圈。同时，还必须在创新和高质量制造方面加强基础设施建设，努力成为全球人工智能的竞争者。
人工智能竞争力指数排名：广州第二
人工智能竞争力指数是一个评价城市人工智能发展水平的重要指标，对于营造人工智能创新生态、促进经济转型升级具有重要意义。最新发布的人工智能竞争力指数排名显示，广州位列第二，成为国内人工智能领域中发展最为活跃、潜力最大的城市之一。
广州的人工智能竞争力得分是62.05分，排名第二，创造了较为优异的成绩。这是得益于该市政府的推动和企业家们的积极努力，呈现出了广州人工智能优势发展的样貌。
广州市政府为推动人工智能发展提供了助力。早在2017年，广州市政府就出台了《广州市“人工智能+”发展行动计划（2018-2020年）》，旨在加快人工智能与实体经济深度融合，推动智慧城市、智能制造、智慧医疗等多个领域的人工智能应用和产业升级。这一计划明确了广州市政府的发展目标和重点，让人工智能在广州市政府的领导下得以迅速发展。
广州拥有强大的科技创新支撑，为人工智能发展提供了有力支撑。广州有众多科技孵化器和加速器，如东莞・广州科技园、穗科创城等，涵盖多个领域，为创业者提供场地和财务上的支持。同时，有大批高素质的人工智能科学家，如华南理工大学的史元春教授、中山大学的张小松教授等，为人工智能技术的研究和成果转化提供了坚实后盾。
广州在人工智能应用方面也取得了不小的成绩。随着物联网等各种技术手段的逐渐普及和成熟，广州的智能制造、智慧交通、智慧医疗等领域实现了一系列创新应用，如智能仓库、无人驾驶汽车、病理诊断等。这些应用的实现为广州市政府的人工智能发展做出了重要贡献，也让人工智能技术开始在市场上发挥价值，推进了整个人工智能产业的发展。
在人工智能的竞争中，深圳、杭州和广州都展现出了强大的实力，成为了全国人工智能产业发展的重要热门城市。然而，这些城市的成功离不开全社会的共同努力和智慧。
在未来，我们应当继续推动人工智能技术的创新与应用，促进人才培养与交流，坚定不移地发展人工智能产业。只有这样，我们才能在世界的人工智能竞争中取得更大的优势，实现经济发展和社会进步的新格局。共同努力，让我们一起创造更美好的未来！
校稿：yql返回搜狐，查看更多