admin 一、人工智能发展趋势？
人工智能是未来科技发展的重要趋势之一，在未来几年内，人工智能技术有望呈现以下几个发展趋势：
1. 深度学习和神经网络：基于深度学习和神经网络的人工智能模型将继续得到改进和应用。
2. 自动化：自动化进程将持续加快。由AI提供支持的自动化软件和系统可以自动执行许多常规任务，从而加快生产流程，并提高效率和精度。
3. 语音识别和自然语言处理：将会出现更精确和自然的语音识别和自然语言处理技术，使得人机交互更加容易和普及。
4. 边缘计算：越来越多的设备将拥有处理数据的能力，并通过边缘计算实现更加实时和高效的决策和操作。
5. 数据隐私保护：对于如何保护用户数据和隐私，将会引领新的技术研究和解决方案。个人数据隐私的保护也将成为维护市场信任和可持续性的一项挑战。
二、关于人工智能未来发展的趋势？
未来人工智能的发展趋势可能包括以下方面：
1. 深度学习和神经网络的进一步发展，以更强大、更复杂的算法来实现更好的性能。
2. 云计算和分布式计算的进一步发展，使得人工智能应用可以更好地处理大规模数据和实现更高的可扩展性。
3. 面向自然语言的人工智能技术的进一步发展，以支持更自然、更智能的人机交互和文本分析。
4. 机器视觉和机器听觉的进一步发展，以更好地实现物体识别、场景理解和语音识别等任务。
5. 混合智能技术的发展，如人工智能和物联网、区块链、机器人、虚拟现实等技术的结合，将推动新兴领域的开发和应用。
6. 实用性和普及性的进一步提高，更多重要行业和商业应用领域将会使用人工智能技术。
三、人工智能是社会发展的大趋势？
人工智能的现状今天，人工智能已经融入了我们的生活，比如人手一部的智能手机，音箱，智能电气等。方便了我们的生活的方方面面，提高了社会的生产力。基本上在我们生活中能接触到的领域，都有人工智能的身影，驱动了领域的进步。
四、人工智能未来发展趋势怎样？
人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展，所以人工智能专业就业前景还是一
五、人工智能汽车未来发展趋势？
经过详密的调研，立足于新量产技术、应用规模显著提升技术、突破性技术三个技术方向，在本次年会上，汽车工程学会重磅发布了2022年中国汽车工业的十大技术趋势。
1、100TOPS以上车规级计算芯片即将实现量产装车。
大算力的车规级计算芯片将是高度自动驾驶汽车“大脑”的核心部件；预计2022年自主车规级计算芯片的单芯片算力可超过100TOPS，并将在多款车型量产前装应用，为高级别自动驾驶汽车量产落地提供算力基础。
2、第三代半导体电机控制器将实现多车企量产应用。
第三代半导体的电机控制器是保障电驱系统实现高效化、高速化、高密度化的关键部件。预计到2022年多家整车企业将量产应用第三代半导体电机控制器，规模预计达到60万台。
3、安全性技术提升推动300Wh/kg高比能动力电池实现装车应用。
高比能动力电池是提升电动汽车续航里程的重要技术手段，动力电池系统安全技术是高比能动力电池装车应用的前提。预计到2022年随着动力电池系统安全技术的提升，300Wh/kg的动力电池将率先在高端车型配套装载。
4、长寿命燃料电池系统将实现商用车领域多场景应用。
寿命是燃料电池系统实现长途重载领域应用的基本要求；预计在2022年，在燃料电池示范政策推动下，寿命超过10000小时的燃料电池系统将在物流、长途运输、码头、矿山、长途客运等长途重载领域的多场景应用。
5、基于专用平台的纯电动乘用车市场占有率将超过65%。
纯电动专用平台采用“滑板式”设计有利于动力电池、车身、底盘一体化集成设计。预计到2022年，自主品牌将广泛采用纯电动专用平台，在乘用车市场占有率或将超过65%。
6、国产高性能纯电动车将更多采用800V电压平台。
核心电动化部件突破了800V高压，可提升整车效率，配合大功率充电技术可实现极速充电。2022年，比亚迪、东风岚图、长安、广汽等有望能推出800V高压平台高性能量产车型。
7、智能热管理技术大幅提升新能源汽车低温适应性。
智能热管理技术是新能源汽车突破低温环境下使用的关键技术。预计2022年，该技术将支撑新能源汽车在零下30度的环境下的应用。
8、域控制器将实现由单域控制向跨域融合形态过渡技术的突破。
域控制器本身是实现整车智能化、网联化的核心载体。2022年，域控制产品将从单域控制向跨域融合形态过渡；进一步降低硬件、软件、功能之间的耦合度和车内电子电气架构的复杂度，加速构建智能网联汽车产业链生态。
9、整车信息安全防护技术将实现从边界防御向主动纵深防御体系跃升。
整车的信息安全技术关乎个人、社会、与国家安全，部署整车信息安全防护技术是构建汽车安全免疫能力的必由之路。预计2022年，整车信息安全防护技术将从边界防御向主动安全纵深防御体系跃升；实现危险提前感知，动态实时响应，实现更高效安全的整车防护。
10、DHT混合动力系统装车规模将实现倍增。
DHT驱动技术可应用于HEV和PHEV，是乘用车实现节油降碳的重要技术路径。预计2022年，多车企DHT混动系统研发成果落地应用，更多混动车型上市销售，DHT混动系统有望达到150万套搭载应用。
六、人工智能在城轨专业的发展趋势？
城市轨道交通智能化系统是应用云计算、大数据、物联网、人工智能、5G、卫星通信等新兴信息技术，全面感知、深度互联和智能融合乘客、设施、设备、环境等实体信息的综合系统，智能化是现代轨道交通发展的必然趋势。随着国内城市轨道交通建设规模的不断增大，城市轨道交通智能化系统的市场规模将持续扩大。
七、人工智能的发展趋势是怎样的？
为什么说智算力就是创新力?
当今在人工智能前沿领域的大模型，就是在智算算力驱动下重大创新的典型，比如GPT-3，浪潮“源1.0”等等，这些大模型发展的背后是算力的极大支撑。
我们提出用“算力当量”来对AI任务所需算力总量进行度量，单位是PetaFlops/s-day也就是PD，即用每秒千万亿次的计算机完整运行一天消耗的算力总量(PD)作为度量单位。一个任务需要多少PD的计算量，就把它视为这个任务的“算力当量”。GPT-3的算力当量是3640个PD，源1.0是2457亿的参数的大模型，它的算力当量是4095个PD。
当前元宇宙非常关注的数字人的建模和渲染方面，如果要做一个栩栩如生的人物形象的创建和渲染，以《阿丽塔：战斗天使》来举例，它平均每一帧需要花100个小时来渲染，总共这部影片的渲染计算使用了4.32亿小时的算力。
在自动驾驶领域，特斯拉创建了DOJO的智算系统，用于感知模型的训练和仿真。它的FSD全自动驾驶系统的融合感知模型，训练消耗的算力当量是500个PD。
在备受关注的AI+Science领域、蛋白质的结构预测、分子动力学的模拟、流体力学的仿真，它不仅融合了传统的HPC计算也融合了当今的AI计算。比如说，经常被提及的AlphaFold2，它的训练消耗的算力当量是300个PD。与此同时，为AlphaFold2训练所做的数据准备，需要花费200M CPU-hours HPC算力。
我们可以确切地认识到，今天在AI领域的众多创新背后离不开智算力的支撑，可以说智算力就是创新力。
接下来和大家来分享当前智算发展的三个重要的趋势：算力多元化、模型巨量化以及元宇宙。
算力多元化需要软硬一体的支撑平台
第一，算力多元化。Henessy和Patterson在几年前的《计算机架构的新黄金时代》中提出了特定领域的体系架构Domain Specific Architectures(DSAs)的概念，这也可以用来解释为什么今天我们会看到这么多的多元算力芯片。
在中国，市场上有十几种的CPU芯片，有将近一百种AI算力的芯片。为什么会有这样的需求?今天算力的应用场景是多元化的，不同的场景需要不同的计算精度类型和计算特征。比如说，高性能计算里面可能会需要FP64双精度计算，AI训练需要使用数字范围更大、精度低的16位浮点计算，AI推理可以使用INT8或者INT4格式。而为适应这些计算的特点，需要我们引入多元的芯片来进行支撑。如何从软件和硬件上来应对这样的挑战?浪潮信息认为，重点是从系统的硬件平台和软件角度来进行相应的创新支撑。
首先是在硬件方面的系统支持，当今AI计算用的非常多的还是采用英伟达GPU的AI服务器。但是对于其他品牌的AIPU来说，要用什么样的一个AI服务器系统来支撑呢?浪潮信息打造了全球首款开放加速的AI服务器，在一个系统里能够支持8颗国内最高性能的AI芯片进行高速互联，从而能够完成大规模的模型训练所需要的算力。芯片之间使用了开放加速的接口标准，芯片间可以进行高速通信。今天，这个系统已经可以支持多个品牌的国内最高端的GPU和AIPU，并且已经在众多的客户场景里面实现了落地。同时，它还支持先进的液冷技术，使得我们构建的AI算力集群的PUE会低于1.1。
作为智算中心的核心，如何来调度多元的算力?这是一个平台软件方面的挑战，浪潮为此推出了业界首款智算中心算力调度软件AIStation，实现了对异构AI芯片进行标准化与流程化管理，不仅能够充分发挥多元异构芯片的性能潜力，并且能够提升智算中心的整体效能。从基本的接入适配到业务应用在异构算力的使用优化，AIStation提供了完备的工具与解决方案，与传统开源方案相比，芯片接入稳定性方面提升30%，减少接入工作量90%以上。标准化、流程化也使得AIStation在芯片管理种类上达到了业界前列，已经支持了30多款国内外最顶尖的AI芯片，包括X86和ARM等CPU芯片、FPGA芯片，也包括今天应用非常广泛的GPU和AIPU，例如像英伟达的GPU系列，以及各类国产AIPU等等。
我们做了众多的实践落地，位于宿州的淮海智算中心采用全球领先的“E级AI元脑”智算架构，通过开放多元的系统架构，在底层基础设施层支持通用处理器、通用加速处理器、专用芯片、可编程芯片等，通过AIStation实现了异构算力的调度，提供FP64、FP32、FP16、INT8等多种精度的计算类型支持，并支持国内外主流的深度学习的框架、数据库、数据集以降低用户的学习成本。
大模型成为AIGC算法引擎
第二，大模型。大模型正在成为AIGC的算法引擎，今天大家看到的DALL・E或者Stable Diffusion的背后都是大模型在驱动。大模型使得AI从五年前的”能听会看”，走到今天“能思考、会创作”，下一步甚至于到“会推理、能决策”的进步。但是我们知道大模型带给我们的是在算力方面巨大的挑战。如何能够把大模型的能力交付到众多的中小企业中，帮助他们实现智能化的转型，是我们今天要去解决的重要课题，所以在这方面我们认为Model as a Service(MaaS)是比较好的一种方式。
今天，在大模型的能力加持下，AIGC，包括文本生成、文生图以及虚拟数字人等应用都会快速的进入到商业化阶段。
“源1.0”是浪潮去年推出的中文语言巨量模型，拥有2457亿参数，在众多的评测里面表现出了非常优异的成绩。团队围绕深度学习框架、训练集群IO、通信开展了深入优化，构建了面向大模型的软硬件协同体系结构，训练平台的算力效率达到45%，这遥遥领先于GPT-3、MT-NLG这样的大模型。同时，通过在AI编译器与深度学习推理框架上的优化，“源”已经实现了对多元AI芯片的支持。
下面分享几个基于“源1.0”构建的实际应用案例：
第一个案例是AI剧本杀。剧本杀是大家比较熟悉的游戏，一位开发者基于“源1.0”构建了一个AI角色来和人类玩剧本杀，玩到最后其他人类玩家都很难察觉到自己是在和AI一起玩剧本杀，因为AI在这里面所表现出来的场景理解能力、目的性对话能力是我们在传统的AI算法上面很难见到的。目前项目已经在GitHub上开源，大家感兴趣可以尝试。
第二个案例，上海一个开发者群体基于“源1.0”构建了数字社区助理，类似于给我们的居委会打造了一个教练员，通过让AI模拟来居委会咨询的居民，提升社区工作者应对居民突发状况服务的能力，这种将大模型反向应用于教培领域的案例给AI发展带来了更多想象空间。
最近，大家都在讨论ChatGPT，简单来说它就是基于大模型的面向长文本、多轮对话的AIGC应用。其实我们基于“源1.0”也开发了公文写作助手。现在大家希望有个助手来协助写总结报告、学习体会，所以我们希望打造一个写作助手来帮助大家进行长本文创作。其中，我们突破了可控文本内容生成技术，解决了长文本内容偏移问题，生成文本的语义一致性高达96%。这样的优化使得我们的中文写作助手能够带来非常惊艳的效果，目前我们的产品处于内测阶段，欢迎大家来申请使用。
我们把“源”大模型应用在浪潮自己的业务上，赋能自身业务智能化转型。浪潮信息是中国最大、全球第二的服务器厂商。我们拥有一个覆盖非常广泛的客户服务系统，传统的智能客服更多是基于规则和提炼的知识来构建的问答系统，这样的问答系统大部分情况下是不能帮客户满意地解决问题的。今天基于“源1.0”构建的浪潮信息智能客服可以进行长文本的内容生成，能够持续地多轮对话，同时非常重要的是它不仅仅是基于知识规则而构建的问答系统，它可以自己去阅读和服务器相关的产品技术文档，我们说它可谓是服务器的“服务大脑”，在它的支撑下，浪潮信息的客户服务效率得到了大幅的提升，这个项目荣获了《哈佛商业评论》鼎革奖，即年度新技术突破奖。
元宇宙需要强大的算力基础设施
第三，元宇宙。大家可能会惊奇元宇宙需要算力吗?我们告诉大家，元宇宙非常需要算力。元宇宙的构建有四个大的作业环节，协同创建、高精仿真、实时渲染、智能交互，每一个环节上面都需要大量算力做支撑。比如说，在高精仿真的阶段，要实现元宇宙场景中逼真的、符合物理定律的仿真，不仅需要AI计算，同时还需要HPC算力。在图形渲染环节，不仅传统的光线追踪、路径追踪等图像渲染算法需要大量算力，当今基于AI的DLSS等算法也需算力支撑。到了最后的智能交互环节，今天所看到的数字人、多轮的语言交互等等，它背后都是基于算力才得以实现，这就是为什么说元宇宙需要强大的算力支持。
今年浪潮信息推出的MetaEngin元宇宙服务器就是为了应对这样的算力挑战，有兴趣的可以看下我们如何基于MetaEngine来创建虚拟数字人和数字孪生的全过程。
为了推动了元宇宙的快速落地，上个月青田人民政府和浪潮信息和我们合作伙伴谷梵科技一起，签约建设国内首个元宇宙算力中心，用于支撑在青田、浙江乃至于长三角在元宇宙的数字空间创建、数字产业发展，支撑数字经济、数实融合的发展。
八、人工智能国际化发展趋势？
随着人工智能技术的崛起，人工智能取代人类岗位的范围将进一步扩大。小i机器人已经将认知智能技术应用在人机对话应用中，机器人可以胜任客服、医导、工作助理、法律顾问、问题专家等工作，机器人可以理解用户的需求和意图，给出合适的解决方法。
智能客服知识人工智能代替部分人类劳动的冰山一角，还有安检、物品分类等等多个行业的大部分工作都已经由人工智能接手，而且比人做的又快又准。
其次，科技的发展和改革是个必然的趋势，我们要适应它，就像以前没有网购，没有快递上门,现在大家不也习惯他们的存在，智能机器人也是一样，之前买的苹果手机最熟悉的siri，淘宝的时候有问题第一时间我会想到阿里小蜜，自己公司业务繁忙的时候,会找奇智的问答机器人来帮忙，因为它们都是免费提供服务，体验感好。相信以后人工智能在我们生活中会无处不在，我们要试着迎接这样一个全新的时代。
最后，人工智能是未来的发展趋势，越来越多的传统企业向着人工智能、机器人转型，解放了人们繁重的体力劳动，同时也给人们提供了更好的一个数据分析，有了数据才能更好的指引公司的发展方向，人工智能是未来的发展趋势，也是大势锁趋，前景也很好。
九、人工智能技术发展趋势？
刘庆峰表示，疫情之后，中国在全球的比较优势会进一步凸显，新一代人工智能规划的“三步走”的战略会更快实现，而且中国在国际的地位会进一步增强。中国的人工智能会面临着前所未有的发展机遇。
刘庆峰还展望了未来十年人工智能技术发展的四个新趋势：一是人工认知智能技术立足于应用场景驱动不断落地，实实在在地解决刚需；二是万物互联时代到来，万物可交互、可对话成为现实；三是情感计算会迎来新需求，人机共存时代的情感诉求愈发迫切；四是脑机接口进展加速，人机共存时代未来可期。
十、2020人工智能发展趋势？
2020年人工智能发展的一些趋势可能包括：
加强与医疗保健的结合：人工智能在医疗保健领域将发挥越来越重要的作用，如辅助医生做出诊断、提供个性化医疗方案等。
数据隐私和安全：随着人工智能应用程序处理越来越多的个人数据，人们对数据隐私和安全的关注也会增加，加强数据保护和隐私安全将是一个重要的发展方向。
自动化和智能化产业：人工智能将在各行业实现更广泛的自动化和智能化应用，从制造业到物流、零售、农业等。
边缘计算和物联网结合：边缘计算的兴起将为人工智能应用带来更高的效率和速度，与物联网结合可以实现更广泛的智能互联。
语音和自然语言处理技术：语音识别和自然语言处理技术将逐渐成熟，推动语音助手、智能客服等人机交互方式的发展。
量子计算和人工智能的结合：量子计算具有强大的计算能力，未来可能在人工智能领域发挥重要作用，从加速训练模型到解决复杂的优化问题等。
可解释性和透明度：为了建立信任和接受度，人工智能算法和系统需要更好地解释其决策过程和原理，增加透明度。
请注意，以上仅是一些可能的趋势，实际的人工智能发展还会受到技术进步、市场需求和政策法规等多种因素的影响。
