人工智能哪家强“全栈AI”分高下
有哪家云基础架构服务商不重视人工智能(AI)吗?如今,市场上主流的云服务商不是已经具备了提供端到端AI解决方案和服务的能力,就是正在朝着这个目标努力。以往,我们在分析和评估一个云服务商的优劣时,总是习惯从云服务的种类、功能以及用户规模等指标出发,现在云服务商对AI的支持能力则成了一个新的不可或缺的评价指标。
那么我们不得不问,在一众云服务商中,AI能力到底哪家强呢?
为什么云与AI不分家?
10月12日,国务院发展研究中心国际技术经济研究所发布了《中国云计算产业发展与应用白皮书》,对中国云计算产业的发展现状及未来做出了客观评估和预测。白皮书预测:到2023年,中国云计算产业整体规模将超过3000亿元,其中政府和企业将成为上云的主力,上云比率有望超过60%;“5G+云+AI”将成为推动我国数字经济发展的重要引擎。
随着全球数字经济的蓬勃发展,云计算产业正逐渐走向深入。难怪许多人都情不自禁地发出感慨:“现在全都是‘云’了!”。云计算、AI和5G等新兴技术成了承载产业数字化、智能化升级的核心基础设施。白皮书中指出,新一代信息技术正朝着深度融合的方向发展,其中“5G+云+AI”这一组合最具代表性。以5G为代表的通信技术,以AI为代表的信息技术,与以云为代表的底座平台技术紧密融合,将释放出巨大能量,从而推动我国数字经济快速发展。
当前,AI虽然还处于应用的初级阶段,但是不可否认,其应用前景是广阔和明确的。比如,我们行走在路上,有自动驾驶、智慧交通系统保驾护航;在工厂里,有机器人、AI质检确保工作效率的提升;在银行、在商店、在公园,各类智能业务系统、调度系统、管理系统各司其职……诸如此类的例子不胜枚举。可以十分肯定的一点是,未来的各类应用都会打上“智能”“智慧”的标签,与AI密不可分,而且需要包括强大算力在内的底层基础架构的支撑。
各行各业的成功实践表明,基础架构的变革、应用系统的创新只能围绕一个核心,那就是客户的应用需求。在客户的应用越来越智能化,AI成为必然选择的时候,作为云服务商也别无选择,必须为满足其客户的AI需求竭尽所能。这也是为什么越来越多的云服务商将支持AI作为业务升级的一个核心目标。司空见惯的一个场景是,一些云服务商在召开新闻发布会或举行行业研讨会时,已经很少甚至不提“云计算”这一字眼,反而是剖析AI的应用场景及算法、模型等。很多时候会给人一种错觉,云服务商全都摇身一变成了AI厂商。
其实,这并不奇怪。云计算是底层支撑平台,而AI是上层应用,云计算为各类AI应用场景提供计算、存储、网络等资源和能力的支撑。作为用户,更希望底层基础架构是“透明的”,不用花太多心思和精力去管理和维护,而把主要精力放在AI应用上,提高效率,获取更大收益。这对用户来说才是最理想的一种状况——云计算是隐性的,而AI应用是显性的;AI轻盈地站在前端,而云计算则稳守后端。
云是横向扩展的平台,它为上层应用提供强大的算力、存储、网络等基础资源。而AI则是“长”在云平台上的,它需要从云平台持续汲取“养料”。云与AI之间不是简单的“+”或“×”的关系,而是相互依存、协同发展的共同体。
“全栈AI”大比拼
近日,弗若斯特沙利文(Frost&Sullivan,以下简称“沙利文”)发布了最新的《中国全栈AI市场研究报告》,有意思的是,报告中重点分析的几家中国人工智能主流厂商——华为、百度、阿里巴巴、腾讯等,也都贴着“云服务商”的标签。
中国人工智能主流厂商竞争力排名(按全栈能力)
来源:沙利文研究院
沙利文的这份AI报告的一个核心观点是,“全栈AI”将成为未来趋势。报告指出,全栈AI是一种拥有贯穿全生命周期的全面技术体系,它可以加速AI数据获取、训练与部署,从而提供普惠、高效的人工智能技术的平台。全栈AI才能有效消除AI发展过程中的痛点,因为它提供了一个经济、高效的开发平台,可以在降低开发成本、提升效率的同时,助力各厂商深入探索AI技术与各行业具体应用场景的深入结合,从而推动传统业务模式的转型升级,并普惠大众。全栈AI的“全”是指,提供高效计算力、一站式服务,覆盖云、边、端,有力地促进AI行业的规模化发展,满足行业客户的多样化应用需求。
入选报告的华为、百度、阿里巴巴、腾讯等厂商,虽然都有AI能力,但是真正具备“全栈AI”能力的,可能只有阿里和华为了。
举例来说,百度在AI方面的主要优势体现在大数据、算力、算法、语音识别、框架及平台、自动驾驶等领域;而阿里巴巴则是在产业布局上先行一步,它以阿里云作为AI战略的基础,在智能城市、智能工业、智能家居、智能零售、出行和金融领域等六大领域进行了布局;内容是腾讯AI的突破口,腾讯QQ和微信、游戏等社交和数字化产品积累了大量用户数据,其海量的优质流量为AI的发展奠定了基础。
依据分数,沙利文给出了中国人工智能主流厂商竞争力排名,其中华为获得最高分,但是与其后的几家厂商之间的分数相差并不太多。华为之所以高分入榜,是因为它长期以来一直持续投资AI基础研究和AI人才培养,以打造全栈全场景AI解决方案和全球开放生态为核心,旨在让算力触手可及,最终实现普惠AI。
AI解决方案的发展方向是“全栈全场景”,其中的“全”体现在,AI厂商可以提供从芯片、芯片使能、训练和推理框架到应用使能的全堆栈方案,以及云、边缘计算、物联网行业终端、消费类终端等全场景的部署环境。阿里巴巴、华为等几乎都遵循了这样的发展思路。
今年9月,阿里巴巴发布了玄铁910、无剑SoC平台和含光800,涵盖处理器IP、一站式芯片设计平台和AI芯片,标志着阿里巴巴端云一体全栈产品已具雏形。而在阿里巴巴发布芯片之前,华为也推出了号称业界算力最强的AI处理器昇腾910及全场景AI计算框架MindSpore。近期,华为云还推出了43款基于昇腾(Ascend)处理器的AI云服务,以及一站式AI开发管理平台ModelArts2.0。今年9月,华为还发布了全球最快的AI训练集群Atlas900,并推出基于昇腾的华为云EI集群服务。
由此可见,AI领导企业都将AI芯片作为新的突破口,同时不断扩展和完善全栈AI解决方案。全栈全场景是AI未来发展的趋势。对于AI厂商的考验在于,能否按照既定目标,按部就班地推出更多更具创新性的AI解决方案,履行自己的承诺,以此赢得客户与合作伙伴的信赖。
跨越鸿沟
毫无疑问,AI应用是企业数字化转型的主战场之一。AI市场虽然火爆,但是距离实际落地却存在着鸿沟,比如算力资源稀缺,开发成本高;模型训练较慢,部署效率低;行业数据缺乏,应用发展不足;人才培养和储备不足,顶尖人才稀缺等。沙利文的报告指出,若想跨越上述鸿沟,AI厂商需要开发边缘端芯片以提高AI产品的敏捷性,提供一体化解决方案以优化产业结构,布局云边端以强化各场景的应用,提升模型迭代开发效率以应对不同场景变化等。由此可见,作为AI厂商,“全栈AI”能力是不可或缺的。
厂商在AI领域的布局不能单一化、片面化,而应该致力于搭建一个全面的技术体系,覆盖AI的全生命周期,推动AI应用的普惠化。华为云已经在“全栈AI”能力的培养和落地过程中开了一个好头。
【责任编辑：钟经文】人工智能专业哪家强这43所大学必须知道
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高校作为人才培养的主阵地，毅然扛起AI大旗：研究AI技术、培养AI人才、储备AI力量，努力为国家新一代人工智能发展计划，做出卓越的贡献。在2022软科中国大学专业排名中，南京大学、西安电子科技大学、清华大学、哈尔滨工业大学和北京大学名列人工智能专业前五，可谓是人工智能专业的领头高校。
作为国内第一家成立人工智能学院的C9高校，南京大学人工智能学院由我国首位国际人工智能学会会士周志华教授亲自挂帅，以其为首的科研团队，研究成果荣获2020年度国家自然科学二等奖；2019年，学院率先出版发布了国内首个专业教育培养体系——《南京大学人工智能本科专业教育培养体系》，成为兄弟院校建设人工智能专业的参考范本；同样在2019年，人工智能专业入选首批教育部“双万计划”国家级一流本科专业……一流的专业实力，奠定了南京大学人工智能教育全国领跑的地位。
更早开始发力人工智能的西安电子科技大学，构建了“国际化+西电特色”本硕博一体化人才培养、“高水平平台+高层次人才”服务人才培养的育人体系，已有百余名校友成长为我国人工智能领域学术界和工业界的领军人物。截至目前，西电是全国唯一一所智能科学与技术专业及人工智能专业双双入选国家级一流本科专业建设点的高校。
在计算机学科有六十余年底蕴的哈尔滨工业大学，其开展人工智能方面的研究，几乎与世界人工智能研究同时起步，学校始终秉承“大项目大工程育人”，承担国家重大科技工程30余项。依托支撑的强大研究团队和教师队伍，学校的人工智能专业在2021年被黑龙江省教育厅批准为省级一流专业建设点。此外，哈尔滨工业大学还成立了人工智能研究院，发力“人工智能+“领域，为哈工大多方面探索人工智能注入新力量。
“热门专业”背后的挑战
虽然人工智能已经成为目前炙手可热的专业之一，但在“大热”的背后，同样也隐藏着些许挑战。2020年1月，教育部、国家发展改革委、财政部联合印发《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》的通知，以推动“双一流”建设高校着力构建赶超世界先进水平的人工智能人才培养体系，大力培养具有发展潜力的人工智能领军人才。这从侧面说明了我国在人工智能领域的发展速度，以及由此带来的对人工智能领域技术人才的需求。从该专业的薪酬来看，根据《2021人工智能人才报告》显示，2021年人工智能行业校招薪酬增幅巨大，以人才缺口较大的算法工程师岗位为例，校招的平均薪酬高达21700元，较2020年校招增长7700元，增幅高达56%。在人工智能的风口下，一面是市场需求下的“高薪”，而另一面则是当前人工智能专业人才仍然存在较大缺口。根据国家工业信息安全发展研究中心发布的《2020人工智能与制造业融合发展白皮书》指出，据测算，我国人工智能人才目前缺口超过500万，国内的供求比例为1：10，供需比例严重失衡，并且在高度跨学科复合型人才的标准下，人才短缺将会长期存在。由于人工智能的技术门槛较高，人才培养周期较长，加之AI人才培养还处于起步阶段，在应用型人才培养力度、教育基础方面都有所欠缺，课程内容设计和实践能力锻炼与市场对应用型人才的需求差距较大。相对于社会对人工智能人才的巨大需求，现有的人工智能人才培养“输出”能力有限。不过对于一个新兴专业来说，经历起步困难，再通过不断变化和延伸，直到与其他专业融合，形成自己的特色是必然之路。上海交通大学校长林忠钦曾表示：“未来，学校里将有更多专业或方向能够体现智能的特色，比如上交大的船舶专业、船海工程专业，过去是以力学为基础，随着时代的发展，现在船舶工程专业有一个大的方向就是智能化。”林校长的一席话也点明了，人工智能专业将往学科交叉方向继续发展，人才也将向复合型转化。 高校作为发展人工智能的重要阵地，应结合自身办学特色和学科优势，切实抓住发展人工智能的良好契机，争取在人才培养、科技创新、社会服务和国际交流合作等方面有所作为，以加快推进我国人工智能的高质量发展。而对于想投身于人工智能浪潮的年轻人，复旦大学原校长许宁生有这样一句寄语：“核心还是要自愿加入，不能被卷入。”
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