2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告-IDC-2019.8-31页.pdf

这份标题为“2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告-IDC-2019.8-31页.pdf”的文档详细描述了中国在人工智能领域的计算力发展、技术进步、以及政策支持等多个方面。报告提出了多个关键的观点和评估结果，以下是对文档内容的知识点的详细解读： ### 一、人工智能的定义及核心技术 报告首先对人工智能（AI）进行定义，认为AI是具备学习、推理和自我纠正能力的系统。它通过自然语言、语音、图像、视频等方式与人类交互，构建知识库，并利用机器学习构建预测模型，进行推理给出结果。机器学习是实现智能化的关键技术之一，分为传统机器学习和深度学习。报告中强调了机器学习在预测分析、处理非结构化数据、知识图谱技术等方面的应用，以及深度学习在提高预测准确率和模型迭代更新中的作用。 ### 二、国家政策引领人工智能高速发展 自2015年以来，中国的国家政策大力推动了人工智能的发展。政策支持在关键技术和市场应用方面都发挥了重要作用，为AI技术的发展提供了肥沃的土壤。 ### 三、数据、算法、算力是人工智能发展的基石 数据的爆炸性增长、算法的不断演进和算力的提升共同构成了人工智能发展的基础。IDC预测，全球新创建的数据量将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，为AI的发展提供了丰富资源。 ### 四、人工智能算力及应用的发展现状 - **算力基础架构的发展**：算力是推动产业AI化前进的源动力。报告分析了GPU作为数据中心加速的首选技术，以及边缘计算和端侧计算需求增长下的芯片市场多元化。 - **生态是产业AI化前进的必经之路**：行业用户和解决方案提供商都应该关注于构建良好的产业生态。 - **评估体系框架**和**评估结果分析**：报告提供了一个评估体系框架来分析人工智能算力的发展，并对结果进行了分析。 ### 五、人工智能算力发展评估 报告预估2022年人工智能推理市场将超过训练市场，且5G和物联网（IoT）将推动边缘和端侧AI基础架构的快速发展。性能、灵活性和能效将成为用户未来重点考量的因素。 ### 六、行动建议 报告为行业用户和人工智能解决方案提供商提出了建议，强调了互联网、智慧城市、金融等行业在AI化方面的领先地位，并预测未来将有更多的行业逐步实现智能化。 ### 七、人工智能软件框架市场和城市排名 报告提到TensorFlow和PyTorch是目前软件框架市场的主导，而百度的PaddlePaddle是代表国内自主开发软件框架。在城市AI排名方面，北京、杭州、深圳、上海、广州位列前五，且城市之间的竞争日益激烈。 ### 八、人工智能的溢出效应和技术推动 报告强调，人工智能具有显著的溢出效应，能够推动其他技术的进步，并在供给侧结构性改革、振兴实体经济、建设制造强国和网络强国中发挥重要作用。 这份报告全面评估了中国人工智能的发展现状，预测了未来的发展趋势，并提供了多方面的建议和分析。报告内容涉及了人工智能定义、核心技术、算力基础架构、政策支持、技术发展、市场应用等多个方面，为理解中国在人工智能领域的布局和未来发展方向提供了重要的参考依据。