10月26日，2021人工智能计算大会(AICC 2021)在京举办。本届大会以“智算·新际”为主题，旨在探讨数字经济新格局下，计算如何向智算转型，智算如何赋能科技创新、社会治理及产业升级，从而加速数字中国、智慧社会建设。
大会共设置“1+4+1+1”四大板块，包括1个主论坛，AI芯片创新技术、AI与互联网应用、AI创新产业投资、AI元脑生态发展4大主题论坛，1个智能计算中心高峰论坛和1个智慧应用展区，知名专家学者及企业产业界代表等汇聚一堂，带来50余场精彩演讲并展示600+人工智能创新应用成果。
会上发布了《2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告》，其中包含中国人工智能城市TOP10排行榜、人工智能技术渗透最快的TOP5行业等一直为外界关注的重要榜单。
中国工程院院士、浪潮首席科学家王恩东表示，“计算产业正面临着多元化、巨量化和生态离散化的挑战。一方面多样化的智能场景需要多元化的算力，巨量化的模型、数据和应用规模需要巨量的算力，算力已经成为人工智能继续发展的重中之重；另一方面从芯片到算力的转化依然存在巨大鸿沟，多元算力价值并未得到充分释放。如何快速完成芯片到计算系统的创新，已经成为推动整个人工智能产业发展的关键环节。”
中国工程院院士、中国人工智能学会理事长、清华大学教授戴琼海表示，“人工智能的未来就是发现、理解与创造，因此下一代模型的核心就是要让人工智能精准理解大场景、多对象、复杂关系。为此，需要构建脑科学和人工智能之间的桥梁，通过先进神经技术揭示脑结构、脑功能与智能产生的多层次关联与多模态映射机制，从而建立认知模型与类脑智能体系的科学，突破当前人工智能面临的鲁棒性、迁移性、能效比、自适应、可解释性等局限，创造新一代人工智能。”
《2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告》公布了最新中国人工智能城市排名榜单，TOP5城市依次为北京、杭州、深圳、南京、上海，排名6-10的城市为苏州、广州、济南、成都、合肥。与2020年相比，南京排名上升至第四位，济南和成都进入前十名。同时，算力与应用协同发展，推动AI场景多元化发展。从人工智能行业应用渗透度排名来看，2021年人工智能行业应用渗透度排名TOP5的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造。
大会期间，国际国内领先的AI公司带来了超过600项最新的人工智能产品与应用成果，让与会者感受到智慧时代的“智慧气息”。浪潮人工智能研究院开发的全球最大规模的中文AI巨量模型“源1.0”成为全场焦点，大批参会者排队与“源1.0”互动，体验人工智能作诗、写对联等项目，亲身感受由人工智能驱动的内容生产方式变革；效果炫酷的智能计算中心裸眼3D展示，让参会者身临其境的感受到人工智能新基建的“计算之美”。此外，超大规模图技术在电商场景中的应用、神经医学AI研究进展、AI交通融合感知与数字孪生解决方案、精准医疗辅助诊断平台、人工智能在高风险行业中的应用等一批创新成果也吸引到技术爱好者驻足围观。
人工智能计算大会(AICC)由中国工程院信息与电子工程学部主办，浪潮信息承办，核心聚焦人工智能计算产业，探讨AI技术创新、生态共融与人才培养。AICC自2017年起成功举办至第四届，也已成为全球AI计算领域最具影响力的技术盛会。
021人工智能计算大会(AICC2021)”26日在京举行，会上发布的《2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告》(下称“报告”)公布了最新中国人工智能城市排名榜单，前五的城市依次为北京、杭州、深圳、南京、上海，排名6-10的城市为苏州、广州、济南、成都、合肥。
值得注意的是，与2020年相比，南京排名上升至第四位，济南和成都进入前十名。报告还表示，算力与应用协同发展，推动AI场景多元化发展。从人工智能行业应用渗透度排名来看，2021年人工智能行业应用渗透度排名前五的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造。
中国工程院院士、浪潮首席科学家王恩东表示，计算产业正面临着多元化、巨量化和生态离散化的挑战。一方面多样化的智能场景需要多元化的算力，巨量化的模型、数据和应用规模需要巨量的算力，算力已经成为人工智能继续发展的重中之重；另一方面从芯片到算力的转化依然存在巨大鸿沟，多元算力价值并未得到充分释放。
在王恩东看来，如何快速完成芯片到计算系统的创新，已经成为推动整个人工智能产业发展的关键环节。
“人工智能如何发展出像人类具备逻辑、意识和推理的认知能力，是人工智能研究一直在探索的方向。目前来看，通过大规模数据训练超大参数量的巨量模型，被认为是非常有希望实现通用人工智能的一个重要方向。”王恩东认为，随着巨量模型的兴起，巨量化已成为未来人工智能发展非常重要的一个趋势。
目前，全球知名的AI领先公司在巨量模型上都予以重兵投入，谷歌、微软、英伟达、浪潮、智源研究院、百度、阿里等公司相继推出了各自的巨量模型。
巨量化的一个核心特征就是模型参数多、训练数据量大。以浪潮人工智能研究院开发的全球最大规模的中文AI巨量模型“源1.0”为例，其参数量高达2457亿，训练数据集规模达到5000GB。
王恩东强调说，要想释放多元算力价值、促进人工智能创新，一是要重视智算系统的创新，加大人工智能新型基础设施建设，把从技术到应用的链条设计好，从体系结构、芯片设计、系统设计、系统软件、开发环境等各个领域形成既分工明确又协同创新的局面。
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