近來，人工智能成為“兩會”中街頭巷尾的熱議話題，微博熱搜頻見其身影。馬化騰、李彥宏、孫丕恕等一批互聯網大咖都紛紛提及，其從一個五、六年前似乎還只是科幻電影中的場景，到如今逐漸落地，發展速度之快已是有目共睹。

01

聚焦兩會AI

大佬都說了哪些？

每年全國兩會，業界大佬都會成為媒體追逐的對象。相關提案也是業界和公眾都關心的話題。今年兩會，李彥宏、馬化騰、孫丕恕等在內的科技公司大佬都給出了自己對于AI的見解。

騰訊創始人馬化騰：AI 的垂直方向已有很多機會。

現在AI都應用于一些專業場景，必須把這個場景劃的足夠窄、足夠清晰，然后通過深度學習把特征、數據了解后，開發成算法。雖然通用的AI或許還很遙遠，但垂直方面已經有很多機會。

百度創始人李彥宏：人工智能技術發展涉及軟件、芯片，數據和服務各個層面，需要產業鏈各環節打通，相互借力。

對于人工智能而言，中國有著得天獨厚的數據優勢。7億多網民產生的海量數據能夠用來訓練人工智能模型，從而產生巨大商業價值，并讓中國人工智能產業先人一步。

浪潮集團董事長孫丕恕：聚焦AI前沿理論、加強智能計算系統創新，促進人工智能發展。

他認為，在新一代人工智能高速發展的三要素中，計算力是執行算法、處理數據的基礎。強大計算力是人工智能系統繼續飛速發展的必要前提。

對此，孫丕恕提出三點建議：

從系統層面規劃推進AI創新，形成良好的產業生態；

發揮企業作為創新主體的能動性，基于企業現有的國家重點實驗室設立國家級AI系統創新平臺，進行超前研發布局。

譬如，國外從事基礎研究，系統工程和應用開發聞名遐邇的貝爾實驗室，這個民營實驗室也在一定程度上改變了現代電子產業；自20 世紀很長一段時間以來，它都是世界上數一數二的創新科學機構。開發首個通信衛星，構建首個光纖系統，發明并普及千兆級數字傳輸，給全球的網絡提高了速度。在計算機編程領域，其計算機科學家開發的Unix系統和C語言至今仍為主流操作系統和計算機語言的基礎。如今，大眾也希望中國的AI實驗室能夠在人工智能時代扮演這一角色。

加強人工智能相關人才培養，推動創新創業。

02

智能時代來臨

計算力和大數據已成核心驅動

至于AI市場的角逐，各家路徑與角度不盡相同。從大佬提案中，不難看出，馬化騰著眼于AI應用層，李彥宏著眼于締造生態，而孫丕恕則從搭建新時代的基礎設施角度出發。時代變幻莫測，但補給永遠需要，以此看，孫丕恕有望成為新時代的賣水人，基礎設施的提供者。

基礎設施的搭建乃是大樹之根基，也是時代的核心。下面，皓哥將對此具體分析：

AI技術大爆發，智能時代加速來臨。

近兩年的熱詞從VR、AR、轉換到AI。毋庸置疑，我們已步入人工智能新時代，其本質正是“信息技術”向“智慧技術”邁進，“智能”成為新的生產要素，導致傳統社會及商業運行模式發生裂變。

正如無人零售的新商業模式逐漸布滿市場，本質都是源于其利用人工智能技術，為用戶帶來更優的購物體驗。其從營銷、店面選址、選品，到支付的復雜流程都需要強大的AI技術支撐。譬如，對于無人貨架而言，利用足夠多的數據積累，可實現貨品對應人群喜好的精準投放；利用人臉與物體識別，可以輕松實現無感支付。

“計算力指數級”增長和海量高價值數據應用，構成了人工智能價值釋放的兩大重要基礎，將成為企業的生死指標。

正如孫丕恕在兩會提及，我們需要從系統層面規劃推進AI創新，形成良好的產業生態，核心就在于優化算力與數據。人工智能領域，除算法本身外，萬物互聯之后計算力的指數級提升和海量高價值數據的積累、使用，都成為重中之重。

市場對于AI數據的計算力需求到底有多迫切？聯想我們的生活場景，春運時的12306，用戶量井噴，即便使盡洪荒之力也難以擠進網站購票，這正源于“速度”，即我們所講的計算力不足。

資料顯示，現有所有數據中心的運算中，僅十分之一左右的計算力用于運算AI，面對雨后春筍般入局人工智能的企業，對能提供更多計算力的數據中心需求已迫在眉睫。

因此，隨著大數據呈爆發式增長，企業若要更高效地釋放人工智能價值，除了需要積累高價值的數據外，更需要不斷優化計算力，使其能匹配大數據爆發帶來的處理壓力。

無懼顛覆，把握每一個時代變革的節點，如今，浪潮已在計算和數據層沉淀打磨出一套自有優勢。

其已前瞻性布局智能時代，成立人工智能部門，全力推動智慧計算業務的開展。一來，實現海量多源數據積累；二來，支撐智能應用，為人工智能提供更強的計算力。這也與孫丕恕在兩會中，希望設立國家級AI系統創新平臺，進行超前研發布局的提案遙相呼應。

與此同時，更與BAT緊密合作，成為其AI計算GPU服務器最主要的供應商。

以百度的無人駕駛為例，無人車需要實時搜集到紅綠燈信號、行人路況以及四面八方的攝像頭的海量影像數據，對其進行快速實時的處理分析，才能做到輔助駕駛決策，因此無人駕駛將驅動數據量的大爆發以及更高的時效性要求，從而導致對后端計算力的大幅提升，而浪潮打磨沉淀的底層計算力優勢，無疑將充當重要角色。

據說，浪潮的AI產品在市場份額已超60%，在互聯網領域市場份額更超90%。

除此之外，浪潮還在全國布局了5個核心云數據中心和34個區域云數據中心，為140多個省、市政府提供政務云服務，助其建立大數據平臺，實現數據的共享共用。

目光可見，此時的浪潮已在政府、行業、企業、互聯網等領域積累大量高價值數據，為政府及企業的人工智能沉淀出強大的計算力及數據支持。

03

有這金剛鉆

就攬瓷器活

基于大佬分享，我們看到，AI未來會不可限量。應用場景和底層基礎設施對于企業而言都將至關重要。

錘子常有，而釘子不常有。

目前市面上絕大多數的AI團隊，屬于”拿著錘子找釘子”的狀態。即便有了人工智能的算法和技術能力這把“錘子”，沒有找到好的應用場景和大數據積累這顆“釘子”，AI就會無的放矢。

因此，缺乏行業認知，沒有找到優質應用場景落地的盲目跟隨，終究也是竹籃打水一場空。AI時代若要爆發更大的商業價值，就必須二者得兼。

百度總裁陸奇曾說過，人工智能時代是一個賦能的時代，要將AI帶入生活化場景。在皓哥看來，好的應用場景越來越多，也會帶動底層基礎設施的需求井噴。

而浪潮的根基正是基礎設施，技術是它的金剛鉆。其在技術研發上的投入已占到總營收近10%，并在西雅圖和硅谷均設立有云計算、大數據研發的基地，對接全球最新、最頂尖的技術。浪潮在此持續深耕，亦或成為新時代的基礎設施提供者，并受益于各行各業AI應用場景日趨攀多的浪潮。

同時，基礎設施層算力的提升，也會使得應用層的用戶體驗更好，進而商業價值也會放大。因此兩者是相輔相成，你中有我。我中有你的關系。

正如浪潮如今與科大訊飛、奇虎360、搜狗、今日頭條、Face++等人工智能領先公司在系統與應用方面的深入緊密合作。其不斷幫助客戶在語音、圖像、視頻、搜索，以及網絡等方面取得數量級的應用性能提升，帶來用戶體驗的提升。

以與科大訊飛的合作為例，其語音識別深度學習DNN算法，實現16 GPU卡集群并行版本，應用性能提升13倍，大大縮短了訓練時間，支持大型萬小時級語音數據處理。

正因此，科大訊飛在語音識別的效率和體驗上大幅提升，也更加依賴諸如浪潮一類的基礎設施提供者，使得兩者共榮共生，協同發展。

04

結語

孫丕恕曾談及，能活得長久的企業，一定是研究技術的；而注重商業模式的企業，到一定程度，一定會轉回來研發技術。

放眼當下，互聯網已進入下半場，BAT紛紛轉型在技術上深耕，百度致力無人車、阿里建立達摩院。在一個高歌猛進的行業里，要與時俱進，才能在行業拐點時刻，成就一番偉業。