編者按：本文系投稿稿件，作者AI撲社，版權歸原作者所有。
當下，數字技術創新與實體經濟的發展已然密不可分，2018年中國數字經濟規模為31.3萬億元，佔到GDP總產值比重的34.8%，預計2019年這一數字將達36億元。高速發展的背後，是網際網路、人工智慧企業的技術投入與相關產業的應用落地。一批優秀的人工智慧初創企業正在發力，如商湯科技、曠視科技、優必選科技、平安科技、極鏈科技等，AI 安防、AI 交通、AI 醫療、AI 影片、AI 金融等產業結合的快速商用化。
數字經濟高速發展的同時，國家戰略層面也提出了更具發展目光的規劃，即為經濟社會的創新、協調、開放、共享發展提供底層具有乘數效應的戰略性、網路型基礎佈局“新基建”。
“新基建”是以技術、產業驅動，具備集約高效、經濟適用、智慧綠色、安全可靠特徵的一系列現代化基礎設施體系的總稱。2020年“新基建”這一詞彙在多個國家級重要會議中被頻繁提出，其建設核心主要涉及5G、大資料中心、人工智慧、工業網際網路、特高壓、系能源汽車充電樁、高鐵軌道交通這七大領域，建設內容細分涵蓋了基礎配套、平臺建設、產業應用等多方面細節。
以人工智慧為例，主要建設方向包括：AI晶片底層硬體發展；通用智慧計算平臺搭建；智慧感知處理互動能基礎研發中心建設；人工智慧創新發展試驗區建設等。
2019年世界人工智慧大會上展出了包括華為、平頭哥、依圖、紫光展銳、寒武紀以及地平線在內的AI企業共10款晶片。
隨後阿里雲棲大會上，平頭哥又推出含光800AI晶片，此晶片是專為人工智慧視覺場景二推出的高算力晶片，現場演示了：“在城市大腦中實時處理杭州主城區交通影片，需要40顆傳統GPU，延時為300ms，使用含光800僅需4顆，延時降至150ms，成本僅為傳統GPU的十分之一”。拿10億張商品圖片來進行識別對比，GPU算力識別需要1個小時，而含光800可以5分鐘完成。
AI晶片和傳統晶片在製作工藝上沒有太大的差別，區別在於效能功效上，比如執行AI演算法時AI晶片的效率會更高，CPU、GPU的演算法效率低，對於商用而言仍有不足。AI晶片服務於AI演算法，在影象識別、影片識別等領域常用的是CNN卷積網路，在語音識別方面主要是RNN，前後演算法區別很大，但是本質上都是矩陣或vector的乘法、加法，然後配合一些除法、指數等演算法。
在同一條件下執行AI演算法時，拿IBM的POWER8（CPU）和谷歌TPU1（GPU）對比時，POWER8一秒鐘的巔峰計算次數大約為64Gops，谷歌TPU1一秒鐘的巔峰計算次數大約為90Tops。
AI晶片則會優於CPU\GPU，含光800，在Rsenet50 v1條件下，含光800算力的峰值效能達到78563IPS；峰值能效達到500IPS/w。可等同於10顆GPU的算力。
現階段，人工智慧與其他產業間的結合應用逐漸成熟，算力需求與日俱增。為了匹配產業級、城市級的專案需求，AI晶片的需求逐漸顯現。
2019年上半年，我國公有云服務市場規模（IaaS/PaaS/SaaS）達到54.3億美元，隨著企業使用者對計算需求的不斷提高，市場規模仍在擴大。傳統的雲服務算力已然很難滿足新生海量資料處理需求，特別是以語音識別、影象識別、影片識別、深度學習等技術對算力的需求更高，所以AI雲服務逐漸進入到我們的視野。以騰訊、百度、華為、阿里巴巴為代表的雲服務業務已經投入商用。
百度智慧雲憑藉其AI技術獲得了市場使用者的認可，百度“天智”人工智慧基於百度大腦，提供拿來即用的視覺、語音等通用AI能力及行業解決方案、AI開發平臺及培訓服務等。行業客戶可基於自身業務需求及資料，定製出個性化智慧應用。
“極鏈AI雲”是極鏈科技基於長年深耕影片AI的業務技術和經驗積累，正式對外推出的極鏈AI雲平臺——專注於共享算力網路平臺，助力人工智慧產業發展，實現創新共贏。透過整合上下游合作伙伴，使用者可以在極鏈AI雲這張巨大的算力網路上，根據自己的需要購買他人共享的GPU雲主機，機主也可以在該平臺出售閒置的GPU雲主機，共同解決因為大規模堆至高效能機器而導致的資源浪費等問題。同時，在極鏈AI雲平臺上還可靈活搭配多種配置服務，使效能達到極致，滿足多種需求，提升計算效率，為使用者提供更具差異化的AI雲服務解決方案。
當下，商用化的雲服務主要應用於計算、網路、儲存、資料庫、CDN與邊緣服務及管理運維等方面，基本可以滿足企業多元化的雲服務需求。企業上雲漸成趨勢，差異化的計算需求成為了企業的隱性負擔，那麼雲服務可以有效幫助企業獲得高性價比的算力服務。
智慧感知與互動可分為兩大能力，即視覺、聽覺、觸覺等機器感知能力和語音、動作等人機互動能力，前者偏向於感知識別，後者偏向於應用場景。
智慧感知大多是透過物理世界中的攝像頭、麥克風或者其他感測器的硬體裝置作為傳輸“介質”進行資訊傳遞，這些“介質”將輸入內容對映到數字世界，對其進行認知、理解、記憶、規劃、決策等。
人機互動則是在特定場景，依靠各種感知硬體裝置實現即時互動或其他資訊的傳遞。比如在自動駕駛領域，就是透過鐳射雷達等感知裝置和AI演算法，實現這樣的感知智慧的。家庭智慧音響也是語音識別與互動的應用，透過學習特定的語境圖譜來實現與人的互動功能。
未來，智慧感知與互動會應用與更多的工業場景，包括倉儲、物流、港口、化工、能源等，在機械化程度高等領域智慧感知互動可以發揮更大的功效。
從2017年開始，在智慧視覺領域“新一代人工智慧開放創新平臺”陸續公佈，包括百度、阿里雲、科大訊飛、騰訊、商湯科技、依圖科技、明略科技、華為、平安、海康威視、京東、曠視科技、360奇虎、好未來、小米，共計15家企業入選。
例如：依託百度公司建設自動駕駛國家新一代人工智慧開放創新平臺；依託阿里雲公司建設城市大腦國家新一代人工智慧開放創新平臺；依託騰訊公司建設醫療影像國家新一代人工智慧開放創新平臺；依託科大訊飛公司建設智慧語音國家新一代人工智慧開放創新平臺。
總體來說，新一代人工智慧開放創新平臺是聚焦於人工智慧重點細分領域，為了充分發揮行業領軍企業、研究機構的引領示範作用，對於技術資源、產業資源、金融資源整合具有重要有意，並且有利於人工智慧領域專業人才的持續培養，促進人工智慧技術成果的擴散與轉化應用。
“新基建”發展規劃目標已定，目前已經在部分領域取得了階段性成果，未來，在5G、大資料、工業網際網路、人工智慧、特高壓、新能源汽車、高鐵軌道交通等產業間協同發展下，必將形成更強的經濟帶動效果。