由工信部和山东省共同主办，将于7月底正式召开的首届中国算力大会，是推动算力基础设施发展、推动算力与各行各业数字化转型的盛会。算力大会专家座谈会邀请了主管部门、研究机构、企业相关权威领导与专家共同参与，举办之目的在于为即将召开的中国算力大会提供意见指导。商汤智能产业研究院战略研究主任刘亮，应邀出席，并分享了主题为AI算力生态、共创共赢的演讲。

刘亮认为，智算发展趋势的探究，可以从中美在人工智能赛道上的激烈竞争切入，在竞争中明确引领AI发展浪潮的关键因素——AI基础设施，并分析了AI基础设施的发展前景，以及如何解决企业客户部署AI所面临的挑战。

刘亮分享的主要观点如下：

1.中美在人工智能赛道上竞争激烈

比较中美两国的GDP，美国是中国的1.4倍，而软件规模上，美国是中国的14.2倍。如果分析人工智能规模，美国为中国的1.6倍，相对而言落差小，与两国之间GDP比重十分相近。综合三组数据，可以看到在人工智能赛道上，中国在AI赛道有极强的竞争实力和未来的发展潜力，这也是当下AI发展浪潮的明显特征。

2.产业高速发展催生人工智能产业图谱的成熟

AI产业的高速发展，带动了大量的围绕AI的各类市场主体和细分需求，进而催生了多样化的产业图谱：AI行业应用解决方案逐渐实现赋能百业、AI通用技术的敏捷度和智能化不断提升、通用技术向专用方案转化的可行性得到保障、AI顶层治理的发展路径愈发明晰。

赋能、创新的AI行业应用解决方案。

智能应用程序嵌入打包的、现成的 AI 解决方案，高效解决业务用户的特定问题；或为企业用户提供相应行业专属的算法模型，最大限度降低用户在实验和数据探索方面的实施部署难度。

敏捷、不断进步的AI通用性技术。

AI通用技术的发展，包括计算机视觉、语音语义、机器学习和知识图谱等技术，持续完善的人工智能“工具箱”。

强大、泛在的AI基础设施。

将通用性技术转化成具体的业务应用的基础，如AI芯片，整合成智能计算集群所需要的网络、存储或容器化系统；数据资源生产与治理的基础数据服务，如数据采集、标注等；模型开发平台，如深度学习框架等。

有力、向善的AI顶层治理。

包含对技术和方案的治理和负责任的使用，如AI伦理、可信AI；安全技术，符合相应的法律法规，如联邦学习、隐私计算等。

3.不止于算力 —— 强大、泛在的AI基础设施引领当下人工智能发展浪潮

作为智能化的转型支撑，AI基础设施所带来的创新增量价值引人瞩目，其产业化进程已逐步从AI技术与各行业典型应用场景融合赋能阶段向效率化、工业化生产的成熟阶段演进，AI基础设施已经成为此轮人工智能发展浪潮的关键驱动力。

行业赋能

以自动驾驶、工业型企业数字化转型、以及元宇宙等新兴领域为例，部分行业将率先出现规模化的AI基础设施需求，更多潜在行业应用落地AI基础设施的需求也会逐步涌现。

技术支撑

大模型需要大算力支撑训练，也需要包括数据半自动标注、模型自动部署及自适应更新、AI数据中心智能运维等工具智能化水平的提升。对于算法、算力、数据的大量需求推动了AI基础设施的发展，AI基础设施的持续布局又作用于各项技术的提升。

规模化落地

对人工智能价值的发挥，企业⼤多源⾃⼀次性的点对点解决⽅案，企业内部缺乏工程化能力，无法支撑人工智能的大规模落地。

IDC调研显示，企业客户在部署和应用人工智能，面临着明确的挑战与差距，主要包括AI开发能力不足缺人才、缺少整体AI、数据不足导致AI模型泛化能力弱、成本高投资回报不清、算力瓶颈等几方面。

刘亮介绍了SenseCore商汤AI大装置的独特优势，包括亚洲最大的人工智能计算中心商汤AIDC、算法&数据开放的OpenXLab开源体系、优化集群使用效率和模型训练效率的AI原生基础设施、国产芯片适配为核心的国产化一体方案，以及多行业多场景的实际落地经验。

基于多方面的优势，SenseCore商汤AI大装置在满足行业发展需求和技术支撑诉求之外，还从多个角度帮助企业解决人工智能大规模落地的痛点：

算力支撑：通过基础系统，为算法运行提供包括计算力、存储能力、与通信能力的支撑。

数据供给：通过数据平台，以安全合规方式为算法研发和模型训练供应数据（采集、标注、爬虫、检索）

性能优化：提供各种技术框架和中间件，让算法运行速度更高，克服其中的性能瓶颈。

效率提升：通过从数据、训练、到部署的全链条工具与服务，提升算法研发和模型生产的效率。

座谈会最后，刘亮分享了商汤在智慧商业、智慧城市、智慧生活以及智能汽车四个领域的业务经验，并重点指出算力作为基础设施，就像城市的高速公路一样，建好之后怎么用是更加关键的课题，商汤具备多行业多场景的实际落地经验，可以为企业的智能化转型提供建议和实践。