7 月 10 日，在 2020 世界人工智能大會上，依圖科技聯合創始人、首席執行官朱瓏博士分享了一個觀點——文明的發展變遷在於基礎設施的革命，也就是生產工具的變化。
人類文明的發展，從最早的原始文明，逐步發展到農業文明、到工業文明，再到今天的互聯網時代，人工智能則是始於 60 多年前的圖靈測試至今。縱觀整個人類文明史的發展，生活中最常見的一些工具，卻是最重要的社會變遷的基礎。
最遠古時期，石器、弓箭、火、陶器構成了簡單的原始文明，再到農業社會，鐵器、文字、印刷術、輪子等構成了農業文明的基礎；再到近現代的蒸汽機、電、內燃機等工具的發明構成了工業文明的基礎；而最近幾十年中，互聯網、半導體芯片等構成了信息文明的基礎。
可以説，文明的發展變遷在於基礎設施的革命。
信息時代最重要的三要素，一個是計算能力，一個是存儲能力，還有傳輸能力。在過去 30 年信息時代最重要的變化，就是運算能力、存儲能力、傳輸速度這三要素都獲得百萬倍的提升。
過去幾十年，算力發展分為兩個階段，一個是藍色這條曲線，一個是綠色這條曲線，我們分別把它叫做舊時代的或傳統時代的芯片，以及新時代的基於 GPU 或為 AI 計算定製的芯片。藍色曲線基於傳統摩爾定律發展，性能每隔 18–24 個月提升一倍；綠色曲線是加速的超摩爾時代的芯片算力，過去幾年間，AI 算力翻了接近一萬倍，單個 GPU 的算力比過去基於 CPU 的算力多了一千倍。
那麼算法水平提升了多少？大家對 2015 年 AlphaGo 大戰人類棋手可能都印象深刻，從 2015 年開始，機器下棋可以超越人類，機器人臉識別可以超越人類；到 2020 年的今天，機器跟五年前的機器相比，性能又提高了 100 萬倍。
2015 年機器的識別能力超過了人類，以那一天作為它的基準線，五年後機器又比它自己提高了 100 萬倍，超越人類能力 100 萬倍，在當下的識別能力即感知智能上又提高了 100 萬倍，這是非常驚人的一個數字。
與此同時，它本身用的模型大小、算法參數也增加了一萬倍。就跟大腦一樣，神經元跟過去的自己相比提升了一萬倍；訓練的效率、學習所用的能耗下降再提升了一萬倍。
所以現在有一種説法：AI 進入了新的算力霸權時代，大家要用千倍、萬倍的算力才能訓練出世界上最好的算法。
那麼 AI 具體能做什麼？新冠疫情早期，依圖科技與上海公共衞生臨牀中心合作研發出了業界第一款新冠肺炎輔助診斷 AI 系統，系統能夠基於肺部 CT 片給出形狀、大小等病變的描述，以及定性的診斷，使得醫生的判斷從過去的數小時，減少到現在機器輔助下的數秒。這是一種視覺感知的智能。
未來，低階感知智能將向高階決策智能躍遷；從最初級眼睛看到的視覺感知智能，向完善的知識圖譜支持下的高階認知智能、決策智能甚至是預測智能躍遷。在醫學領域，依圖科技在兒科醫學領域裏已經做到，AI 能夠基於幾百萬份病例學出近百萬的醫學同義詞，以及近千萬的關聯關係，在這樣的知識圖譜下，能夠達到接近 10 年資歷醫生的診斷水平。
幾年前，一個城市管理要用到的智能計算，需要十幾個機櫃提供算力支持，需要非常大的空間、投資以及大量的能耗；一年前，由於 AI 芯片性能的提升，已經能夠由十幾個櫃降到一個機櫃。
未來十年，超摩爾時代會帶來什麼改變？一個城市管理需要的智能計算，只要一隻巴掌大小的芯片就能支撐今天所需要的城市管理對幾萬路視頻、十萬路視頻的計算需求。
最後，朱瓏博士還談到，未來，低階感知智能將向高階決策智能躍遷；從最初級眼睛看到的視覺感知智能，向完善的知識圖譜支持下的高階認知智能、決策智能甚至是預測智能躍遷。