人工智能图片专题
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人工智能大模型出现 推动AI服务器需求增长
人工智能大模型的出现引发了行业热潮，各大科技企业纷纷发布人工智能大模型产品。这导致了对人工智能服务器的需求急剧增加。
训练型人工智能服务器成为计算机领域最热门的需求细分行业。此外，推理型人工智能服务器的需求也在逐渐增长。各个行业都开始探索智能计算的应用，例如电力系统的智能化改造、自动问诊、AI客服、AI基金经理等。
预计全球AI服务器市场规模未来三年将保持高速增长，据机构预测，到2025年，中国的AI服务器市场规模有望达到561亿美元（约4050亿元人民币）。
算力租赁模式正在兴起，特别受到中小企业的青睐。算力租赁模式允许用户按需付费，无需承担硬件设备的采购、维护和升级成本。
此外，液冷技术也受到追捧。随着算力密度的提高，传统的自然风冷技术无法有效散热，因此使用液冷技术成为行业的关注重点。液冷技术可以提供更有效的散热，同时也有助于降低能耗和节能。
总体而言，随着人工智能的快速发展，对人工智能服务器的需求将持续增加。行业中涉及算力租赁和液冷技术的企业有望受益于这一趋势。
人工智能对服务业的影响
人工智能是当下的热点话题，在服务业中得到越来越多的运用，成为服务创新的主要来源。医疗保健、酒店餐饮、商场银行等随处可见服务机器人的身影。但是，人工智能快速扩张带来就业结构的重塑，更对服务业带来了较大影响。
人工智能将通过机械智能、分析智能、直觉智能和移情智能四种形式模拟人类智能。机械智能具有自动执行常规、重复任务的能力，为了模拟人类的自动化，机械智能被设计成具有有限的学习和保持一致性执行能力。分析智能是为解决问题和从中学习而处理信息的能力，是关于信息处理、逻辑推理和数学计算的技能，这些有难度的技能来自于认知思维方面的培训、专业知识和专业化。直觉智能是一种创造性思维和有效适应新情况的能力，被认为是基于整体和经验思维的智慧，包括需要洞察力和创造性解决问题的深入思考的专业技能。移情智能是一种识别和理解他人情绪、在情绪上做出适当反应并影响他人情绪的能力，包括人际交往、社交，以及帮助人们对他人情感敏感并与他人合作良好的人际交往技巧。这四种智能可能是有序的，因为有些智能（例如直觉智能和移情智能）更难被人工智能模仿，因此开发成功的人工智能应用程序需要更长的时间。
人工智能对服务业的影响是很大的。对于简单机械式的任务，机械智能将能够胜任和替代；对于信息处理、逻辑推理和数学计算式的任务，分析智能将能够胜任和替代；对于一些复杂的、创造性的和情境相关的任务，未来的直觉智能将能够胜任和替代；对于那些要求社交性、情感性，能够识别和理解他人情绪、在情绪上做出适当反应的任务，移情智能将能够胜任和替代。从国际上看，智能机器人的触角已经伸向了越来越多的服务行业，影响比较大的有这样几个领域：一是家居。智能家居系统为普通消费者提供人性化、主动管家式的服务系统；二是医学。人工智能与医学各个学科和各个专业广泛渗透，相互交叉和跨界融合，极大的推动了基础医学、临床医学、公共卫生等各个学科和专业的科学研究、应用实践和各类创新；三是交通。人工系统主要利用计算机仿真技术，通过监测人们出行的行为计算交通流。人工系统可以模拟交通事故或恶劣天气，以此观测紧急情况造成的道路拥堵情况和对其他路段的影响。比如，当你驾车出门在外，人生地不熟，少不了一款智能导航软件的指引，它会根据实时路况变化，躲避拥堵路段，推荐更快更优的路线，帮你更快到达目的地；四是个人助理。有的金融机构和服务公司也在尝试利用机器人做客户经理的个人助理，不仅可以与客户互动交流，介绍产品及业务，还可以引导客户到相应的区域办理业务。五是餐饮、宾馆。不少餐饮企业及教育机构也较早地利用起了机器人，比如迎宾接待、点餐送餐、教育陪伴等。Forrester公司发布的《2027年工作的未来：和机器人并肩工作》的调查报告表明，“自动化不会替代所有工作，但会改变劳动力的形式”。有关专家认为，人工智能不是为了取代员工的工作，而是采用人工智能和其他自动化技术增强人力资源，帮助员工更有效地完成工作。
人工智能参与服务劳动的阶段性特征。第一阶段，人工智能参与机械任务。机械智能接管标准化和重复性的服务任务，同时具有成本效率和质量一致性优势。面对这种情况，工人们需要提升自己技能的智能水平。第二阶段，人工智能参与机械和分析任务。机械智能和分析智能的相对重要性下降，直觉和移情智能的相对重要性增加。分析技能成为人工智能相对于人类智能的比较优势，分析任务可能由更高级的人工智能直接来完成。面对这种情况，工人可以通过加强直觉技能来确保工作。第三阶段，人工智能参与机械、分析和直觉的任务。机械智能、分析智能和直觉智能的相对重要性都下降，而移情智能相对重要性上升。比如，人工智能在皮肤癌分析方面，使用深层神经网络的图像识别人工智能与皮肤科医生一样好甚至更好。第四阶段，人工智能参与机械、分析、直觉和移情的任务。移情智能目前正在开发阶段。例如，对于困难或沟通密集的客户服务，情感机器人可以减轻客户服务代表的负担，减轻消费者的愤怒。聊天机器人不仅可以与人交谈，还可以学习和模仿他们的语言风格。第五阶段，人工智能与人类完全整合。人工智能可以像人类一样思考和感觉，它有能力接管所有任务。因此，人和机器之间最好是无缝地协同工作：人和机器各自为自己的目标市场提供服务；人和机器一起共同为目标顾客提供服务；人工智能完成了人类不想做的工作，而人类可以选择想保留的工作；人类在生理上或生物学上与机器结合在一起，人工智能成为人类的技术延伸。
毫无疑问，机器人拥有诸如信息交换、教育培训、关爱陪护、学习反馈等多种功能，它给人们的生活带来的变化是多方面、全方位的。有人不免担心，服务行业从业者的饭碗会不会被机器人抢去？对此，业内专家认为，大可不必如此担忧，因为如今服务行业使用机器人还很难涉足一些较高难度的工作。从现实看，人工智能暂时、短期内不会对服务行业造成极大的威胁，在诸多领域里人工智能可以做到大多数人类能做的事，甚至做得更好，但人工智能完全取代人类工作还遥遥无期。对于某些企业来说，人类＋人工智能的结合能提高企业的工作效率，推动企业高质量发展，让客户享受到更好的服务。
（作者单位：吉林财经大学）
2023年人工智能领域发展七大趋势
2022年人工智能领域发展七大趋势
有望在网络安全和智能驾驶等领域“大显身手”
人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作为人类正在研究的最重要的技术之一。它对人类文明的影响将比火或电更深刻”。2020年1月，谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在瑞士达沃斯世界经济论坛上接受采访时如是说。
美国《福布斯》网站在近日的报道中指出，尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响，但可以肯定的是，当时光的车轮到达2022年时，人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界，其将在7大领域“大显身手”。
增强人类的劳动技能
人们一直担心机器或机器人将取代人工，甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现，人类可借助机器来提升自身技能。
比如，营销部门已习惯使用工具来帮助确定哪些潜在客户更值得关注；在工程领域，人工智能工具通过提供维护预测，让人们提前知道机器何时需要维修；法律等知识型行业将越来越多地使用人工智能工具，帮助人们对不断增长的可用数据中进行分类，以找到完成特定任务所需的信息。
总而言之，在几乎每个职业领域，各种智能工具和服务正在涌现，以帮助人们更有效地完成工作。2022年人工智能与人们日常生活的联系将会变得更加紧密。
更大更好的语言建模
语言建模允许机器以人类理解的语言与人类互动，甚至可将人类自然语言转化为可运行的程序及计算机代码。
2020年中，人工智能公司OpenAI发布了第三代语言预测模型GPT—3，这是科学家们迄今创建的最先进也是最大的语言模型，由大约1750亿个“参数”组成，这些“参数”是机器用来处理语言的变量和数据点。
众所周知，OpenAI正在开发一个更强大的继任者GPT—4。尽管细节尚未得到证实，但一些人估计，它可能包含多达100万亿个参数（与人脑的突触一样多）。从理论上讲，它离创造语言以及进行人类无法区分的对话更近了一大步。而且，它在创建计算机代码方面也会变得更好。
网络安全领域的人工智能
今年1月，世界经济论坛发布《2021年全球风险格局报告》，认为网络安全风险是全世界今后将面临的一项重大风险。
随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。
人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。2022年，人工智能的最重要应用可能会出现在这一领域。人工智能或能通过从数百万份研究报告、博客和新闻报道中分析整理出威胁情报，即时洞察信息，从而大幅加快响应速度。
人工智能与元宇宙
元宇宙是一个虚拟世界，就像互联网一样，重点在于实现沉浸式体验，自从马克·扎克伯格将脸书改名为“Meta”（元宇宙的英文前缀）以来，元宇宙话题更为火热。
人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。
低代码和无代码人工智能
2020年，低代码/无代码人工智能工具异军突起并风靡全球，从构建应用程序到面向企业的垂直人工智能解决方案等应用不一而足。这股新鲜势力有望在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，预计到2025年其总值将进一步提升至455亿美元。
美国亚马逊公司2020年6月发布的Honeycode平台就是最好的证明，该平台是一种类似于电子表格界面的无代码开发环境，被称为产品经理们的“福音”。
自动驾驶交通工具
数据显示，每年有130万人死于交通事故，其中90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”，正在改变这些行业。
特斯拉公司表示，到2022年，其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在2022年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。
此外，由非营利的海洋研究组织ProMare及IBM共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶（MAS）已于2020年正式起航。IBM表示，人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。2022年，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。
创造性人工智能
在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。谷歌“大脑”是GoogleX实验室的一个主要研究项目，是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑具备自我学习功能的软件。
2022年，这些创意性输出通常不是为了展示人工智能的潜力，而是为了应用于日常创作任务，如为文章和时事通讯撰写标题、设计徽标和信息图表等。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，但人们将越来越多地看到这些能力出现在机器上。（记者刘霞）
【纠错】【责任编辑:吴咏玲】上海市人工智能公共算力服务平台启用
新华网上海2月21日电（记者龚雯）算力就是生产力，如何为澎湃的算力装上“水龙头”，实现即插即用？20日，依托上海超算中心建设并运营的上海市人工智能公共算力服务平台正式揭牌启用。
近年来，上海着力培育创新发展新动能，特别是集成电路、生物医药、人工智能三大先导产业和数字经济、绿色低碳、元宇宙、智能终端四大产业新赛道，都离不开算力网络赋能和支持。
作为全国信息化发展的“排头兵”“先行者”，目前上海在用机架总数超过20万个，近三年分批支持了27个共8.8万机架的新建数据中心项目。
上海市经信委副主任汤文侃表示，随着国家启动“东数西算”重点战略布局，算力产业已成为数字产业化的核心构成和产业数字化的赋能关键。算力网络可以有效整合算力资源，形成统一调度机制，满足各方算力需求，促进算力使用如同水电等基础设施使用一样便利，为数字经济发展提供新思路。
“原先企业需要自建或租用机房，后来有了云厂商。随着算力时代的到来，算力变得更为复杂，计算的性能、吞吐量的要求各不相同，且算力的供给方也越来越多。”中国信通院云大所副总工程师郭亮说，通过平台把富余的算力更好地予以统筹，不仅能物尽其用，也能帮助企业降低使用算力的成本。
20日，公共算力服务平台与第一批行业用户、合作伙伴签署合作备忘录，联合共建算力网络应用创新实验室，为数字医学创新、智能制造、智慧教育等产业领域发展进行探索。
华山医院神经外科副主任孙一睿表示，原本医生在同一时间段只能处理一位病人的数据，比如急重症患者每天会产生许多用药和化验数据，有了算力辅助后，可以显著提高效率。此次由华山医院、上海联通、上海超算中心、华为共建的“算力网络数字医学创新实验室”，将在老年医学、神经系统疾病、感染性疾病等领域探索公共算力服务，进一步提升医疗系统的数智化。
上海超算中心主任李根国表示，接下来上海的算力发展需要两步，一是需要充足的算力供给，二是算力的标准化，一旦标准化形成以后，算力就可以更方便为我们所用。
同日，在上海“算网融合，智领未来”算力网络论坛上，中国信通院云大所、上海超算中心、万国数据等十七家企业联合发起《上海算力网络发展倡议书》，助力共性技术形成新产业发展机制。（完）