中国人工智能产业一盘棋，看国家队如何布局走子

2017年7月，我国《新一代人工智能发展规划》发布。其中的战略目标显示，2020年，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元；2025年，人工智能核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元；2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。

而根据工信部的数据，我国信息产业收入在2015年达到17.1万亿元。也就是说，到2030年相当于要再造半个信息产业。如果叠加上大数据和云计算，很可能就是再造一个信息产业。实际上，过去十年间的技术创新，更多是创造了社会化和共享化的计算，其中云计算是再造社会化的计算基础、大数据是再造社会化的数据中间件层、人工智能就是再造最上层的社会化应用。

如今，人工智能大规模应用的前提已经成熟。2016年，微软、谷歌、Facebook等都相继开源了自己的人工智能算法，IBM、亚马逊、BAT等也纷纷把人工智能嵌入到公有云服务中，雨后春笋般的智能音箱更让人工智能进入到千家万户。当2017年10月，AlphaGoZero在问世后三天内即击败去年战胜李世石的AlphaGo版本时，人工智能产业化的拐点已经到来。

2017年10月24日，中科院系的中科曙光在青岛举办了2017中科曙光智能峰会，会上介绍了中科曙光在人工智能领域的全布局和发布了相应的产品线，同时启动了数据中国智能计划，以及在青岛投资14亿成立中国曙光国际信息产业有限公司（简称：中科曙光国际），中科曙光全球研发总部基地等也将落户青岛。中科曙光作为国家队的代表，其人工智能产业化是如何布局走子的呢？

从城市云到数据中国再到城市AI

中国工程院院士、曙光公司董事长李国杰在2017中科曙光智能峰会上表示，发展人工智能和大数据要重视大众的刚性需求，要实现BigDataforMasses，AIfortheMasses（大数据为大众、人工智能为大众），不能只关注高端消费人群。

李国杰进一步强调，要满足大众刚性需求要有基础设施，在过去工业化时代就是所谓铁公机，即铁路、公路、机场，而在信息时代的基础设施是互联网、云计算中心，到了智能化阶段的基础设施是大数据中心、机器学习训练平台等。

从2009年开始，中科曙光就建立了成都城市云计算中心，开创了国内企业投资建设运营、政府购买服务的城市云商业模式；2011年，中科曙光在成都云中心的基础上推出了城市云战略，推广成都城市云模式；2012年，曙光云计算技术有限公司成立；2015年开始，中科曙光就提出数据中国战略，要建设百城百行云数据中心，打造覆盖中国的云数据网络。

到了2016年，中科曙光再次提出数据中国加速计划以及城市云品牌连锁加盟计划，计划在50个城市实行城市云连锁加盟，复制曙光城市云在架构、技术、安全、服务、运营等各方面的最佳实践，再与中科曙光直营的50个城市云中心一起构建全国性云数据服务网络。而曙光智慧城市云平台云魔方，集成了曙光液冷服务器技术、3D-Torus网络、云计算管理软件Cloudview等优势技术，可模块化快速部署、轻松应对10年扩展。

在曙光城市云数据中心里，集成了中科曙光的高性能计算、服务器、存储、安全、数据中心等IT基础架构产品与解决方案，也有大数据平台等软件产品，包括数据采集、数据预处理、数据存储、数据分析、数据展示等全面的大数据技术。中科曙光还是是目前国内唯一一家通过中央网信办云服务网络安全审查和工信部云服务能力评估双增强级的云计算、大数据服务供应商。

此外，中科曙光也与不同的合作伙伴研发专项大数据技术及创新，包括与国家信息中心开展电子政务云和政府大数据应用创新、与中科院大气物理所联合投资成立中科三清环保科技（北京）有限公司研究环保大数据、与中科院电子所联合投资成立中科星图的空天大数据和卫星遥感大数据、与中科院信工所联合开展安全大数据项目、与上海超级计算中心布局工业云和工业大数据等。

到目前为止，中科曙光已经构建了40余个城市云数据中心，初步形成了规模化的信息时代和智能化时代的社会化计算基础设施。2017年10月，中科曙光的数据中国战略再次升级为数据中国智能计划，也就是把人工智能和机器学习技术加载到曙光城市云数据中心，让城市云和大数据服务升级为城市公共AI服务，从而满足大众的需求。

李国杰特别强调，目前网络服务的龙头企业（BAT、滴滴打车等）都有自己的大数据平台，但是要让城市里的每个中小型创业公司都建立自己的机器学习训练平台，既无必要也不可能。对于这个刚需，城市公共AI服务就是答案。

软硬件一体集成化的城市AI

在2017中科曙光智能峰会上，中科曙光介绍了自己全面的人工智能技术与产品线，涉及应用、开发、软件、服务器等。

在产品层面，曙光推出了全浸没式液冷AI训练专用服务器、与人工智能芯片独角兽企业寒武纪科技联合研发推出全球首款基于寒武纪芯片的AI推理专用服务器；在平台服务层面，推出了曙光人工智能管理平台SothisAI，具有异构融合、简单易用、弹性灵活、可快速部署等特点；在应用层面，曙光AI相关产品已经在视频安防、互联网、广媒娱乐、制造与自动化、金融、医疗、环境、物流交通、零食和新业应用等十大领域得到广泛应用。

加上之前曙光陆续推出的深度学习技术与产品，整体可以看出中科曙光的人工智能技术研发、创新和工程化方向是以城市云数据中心为落脚点的大规模AI服务。

其中，液冷AI服务器解决了AI服务器集群存在的高能耗、空间部署密度低、高噪音等问题，在实现节电40%效果的同时，消除了对数据中心运维环境和科研办公环境的噪音污染，曙光公司副总裁沙超群强调该服务器是目前世界上PUE最低的AI训练服务器、可低至1.02，www.zr-kuka.com，能耗很低；基于寒武纪芯片的AI推理专用服务器PHANERON，一台可抵20台通用服务器，而明年底将推出PHANERON2，一台可抵100台通用服务器，让海量视频语音数据的持续实时分析成为可能；而曙光超大规模公共安全视频内容分析系统实现了深度整合N+1层神经网络、万路大规模视频并发处理和10万亿数据秒级查询响应。

曙光人工智能管理平台SothisAI更是关注大规模简化数据中心集成的人工智能软硬件管理和整体调优。沙超群强调，现在做AI计算，需要数据中心做大量异构硬件的配置、研究不同的算法框架、部署不同的软件、还要进行大量的数据训练，整个过程相当复杂，曙光的做法是让AI简单化、容易化、调优自动化，只需要简单配置就可以初步使用AI平台来计算。我们希望用户用完以后说‘这就是AI，不是那么难’，就是为什么起名‘SothisAI’的原因。