院士專家支招：搶灘人工智能發展，四川如何發力？
10月12日至13日，2021中國人工智能大會在成都舉行。20余位中外院士領銜、近百位學術技術精英共聚西南人工智能新高地，共話人工智能學術研究與技術創新趨勢。
近年來，四川順應時代潮流，把發展人工智能作為優先戰略選擇，主動謀劃，加緊布局，加快推進人工智能發展。截至2020年底，四川已有人工智能相關企業600余家，人工智能企業累計營業收入超過400億元，成都先后獲批建設國家新一代人工智能創新發展試驗區、國家人工智能創新應用先導區，人工智能產業發展已步入“快車道”。
當中外院士“智匯”成都，他們對四川強化前沿技術研發，促進人工智能與產業融合，推動算力合理建設和有效利用等關鍵問題，提出了相應建議。
談研究：以場景和問題入手，加快匯聚型研究
“在圖像識別領域，人工智能2016年的識別錯誤率以降低到3.5%的成績，標志著圖片識別領域已開始超過人類。下棋，人工智能也能打敗九段高手”，中國?程院院?、東北?學學術委員會主任柴天佑說，但是這些仍然是“窄人工智能”。
其突出特征是，在某個特定場景或領域超過人類，但二者無法溝通。未來人工智能將朝著與人一樣智慧全面的AI發展，朝著智能系統的方向發展。
這也是四川強化前沿技術研發的機遇所在。要突破這個關鍵問題，需要改變過去的線性研究方式。
柴天佑院士
柴天佑說，過去是分段的，基礎研究取得了突破，再突破應用技術，進而實現產業化。
但當?數據引入后，從數據到結論，中間有一個不可解釋的“黑匣子”，必須靠實驗去檢驗和驗證。這是理論解決不了的問題。因此，未來的研究，從算法到實驗必須連通起來。
此外，柴天佑認為，人工智能發展至今，所取得的成果都是采取了匯聚研究的思想，以問題驅動，通過學科交叉，解決問題。
他認為，首先是問題驅動，找準場景和問題，利?問題確定?標。
此外，解決跨學科的復雜問題，則需要團隊研究。融合服務器技術、端邊云技術、5G技術，要把科學思想和技術思想結合，把基礎研究、應?研究、產業化貫通起來，才有可能在新?輪工業革命中走在前列。
談融合：加大政策驅動和典型示范
人工智能與傳統產業的交叉融合的深度，既是人工智能可持續發展的根基所在，也是人工智能走向成熟的重要標志。四川作為經濟大省、制造業大省，如何加快人工智能與傳統產業的融合？
中國工程院院士、浪潮首席科學家王恩東院士建議，首先政府層面需要加大人工智能新型基礎設施建設。如以智能計算中心為代表算力基礎設施，以巨量模型為代表的算法基礎設施等等，把技術應用鏈條設計好；然后由政府引導，從戰略意識、技術理解、案例分享等多個方面幫助傳統產業建立系統化的認識和能力。
歐洲科學院外籍院士、上海交通大學講席教授過敏意進一步建議，要加大對人工智能大企業的支持力度，發揮好行業內龍頭企業的帶頭作用，同時進一步完善研發型創業企業的扶持政策，為人工智能產業發展營造更加豐富的場景。進一步打通“政產學研用”對接“最后一公里”，讓更多的高校成果，與產業發展需求相結合，走出校門，走向市場。
“相比第二產業，第一產業和第三產業的使用者，對人工智能的認知要更低，技術能力更弱。政府要更加重視引導，通過樹立一些典型案例，激發他們對應用人工智能技術的主動性、積極性。”王恩東認為，政府也應加強政策引導，通過樹典型、強培訓等手段，加快促進人工智能技術在第一產業和第三產業的普及，從而全面實現智慧型國家建設。
談算力：算力建設應著重公益性和普惠性
隨著數字經濟占比不斷提升，算力已成為核心生產力。隨著人工智能的不斷發展，模型參數越來越大，需要遠超以往的強大算力集群來滿足。當前，各地正競相布局建設大算力平臺，規劃和建設人工智能計算中心。但在加快步伐的背后，算力基礎設施建設仍面臨一系列問題與挑戰。
智算中心越來越多，如何建好、用好？算力需求越來越大，將帶來巨大的能耗，在目前“雙碳”目標背景下，如何應對巨大需求和耗能的矛盾？
華為昇騰計算業務CTO周斌表示，算力基礎設施集約化建設勢在必行，通過高效利用將對本地產業相關發展帶來巨大促進作用。
王恩東建議，要大力發展集約高效、綠色節能、超強算力、多元適配、可持續的智能計算中心，以算力驅動AI對數據進行深度加工，支持各種智能服務與應用，讓算力成本更優、智慧化效用更大，更好地支撐智能產業發展。
當前，我國一些計算中心采取了算力性能發展優先，再拉動應用發展的策略，忽視上層應用遷移及兼容程度，導致算力系統的初期應用效率偏低，無法完全支撐全面的智能化應用場景需求。
王恩東認為，智能計算中心的建設必須要以長遠的眼光做好頂層設計，在建設過程中要充分考慮公益性、開放性和兼容性，真正把從技術到應用的完整鏈條設計好。從政府投資的角度來看，建設智能計算中心一方面是希望以低成本、高性能的AI算力，來支撐城市發展中的各項智能服務；另一方面則是需要以基礎設施帶動人工智能產業集群的匯聚、吸引數字化人才、推動企業創新。二者有機結合，才可推動人工智能產業和區域經濟的可持續發展。因此，智能計算中心并不是簡單的做好基建即可，還應重視相關配套方案、生態資源、人才培養機制及長期運營能力的建設。
此外，王恩東認為，人工智能三要素，算力、算法、數據。在基礎算力提供層面，更是需要學科層面、技術層面的交叉融合來解決計算需求暴增的挑戰。
中國工程院院士、中星微電子集團創始人兼首席科學家鄧中翰認為，現有的AI算法依賴海量的大數據和算力，從大數據走向智數據將會成為未來人工智能發展關鍵。智數據會減少容量、降低傳輸寬帶和節省能耗，只提供對解決問題有用的信息，智數據將大數據轉化為可應用的數據，可以實時獲取各種業務結果。
