济南|中国AI城市格局突变：杭州反超深圳，南京赶超上海，济南跻身前十( 二 )

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其中，智能音箱、AI客服等智能语音产业已经走入成熟期。
智能制造、智慧医疗、智慧零售等领域在疫情的推动下方兴未艾。
自动驾驶虽然关注度高涨，但仍未完全进入发展期；智慧科研在AlphaFold2、中国天眼FAST等应用的突破下，已经看到起步的希望。
如此丰富的场景，背后往往需要各种各样的计算类型支撑。
由此，对芯片多元化的需求也就日益明显，芯片厂商们也在尽可能满足这一需求。
如今市面上的专用级芯片，不仅会考虑芯片的工作用途、部署环境，还会考虑应用场景，从而做出优化、提升运行速度。
像AICC大会现场展出的英特尔SG1芯片，就是面向云游、视频和图像的处理卡。
燧原科技、地平线等国内厂商也在针对自动驾驶、AIoT等应用场景，不断推出专用芯片。

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但随之而来也会产生一些问题，那就是多元算力如何融合？
应用场景在走向多元化的同时，也在走向复杂化。
一个AI应用场景中，往往计算量非常大，还需要完成多项任务，背后需要多种芯片协同工作。
因此，如何让不同芯片相互配合、在场景中释放真正算力，就成了一大挑战。
对此，浪潮信息副总裁刘军在AICC大会上提出：高效释放多元芯片算力的关键是平台。
芯片从造出来到大规模用起来，往往还隔着巨大的产业链鸿沟。
以一台AI服务器的研制为例，需要解决超过280个关键的过程控制点和设计难题，同时还需要实现与算法框架和AI应用的优化和适配等问题。
同时，大规模AI算力平台建设又面临高功耗、高电流密度、高总线速率、高系统复杂度的新问题。
所以说，打造集约高效、开放共享的智算系统，是让多元算力真正走向产业，实现算力普适普惠的关键。
生态协作创造更大价值从以上内容不难看出，国内AI产业发展已呈现欣欣向荣之势。
而我们也能切实感受到AI已经离自己的生活并不遥远。
这往往不是某个企业单打独斗能够形成的局面，更多靠的是AI产业链内多方合作。
比如浪潮及其合作伙伴共同构成的“元脑生态”，就是一个很好的示范。
元脑生态通过技术共创、资源共享，实现伙伴间的能力融合，能够实现智慧转型的全生命周期的交付与服务，
例如，安德医智基于元脑生态平台的AI技术支持，在人工智能影像分析上已经推出心肌病变、颅内肿瘤、脑小血管病等多种疾病的AI辅助诊断系统。

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再例如，卓视智通则以元脑生态平台为技术支撑，推出交通视频分析、交通大数据分析平台等智慧交通AI系统。
而除了在产业生态上的落地，今年我们还看到了这家算力基础设施供应商在算法上做出了尝试，并且同样拥抱开放生态。
9月，浪潮人工智能研究院发布全球最大中文AI巨量模型“源1.0”，参数规模达2457亿、由5000GB数据集训练，能够轻松理解和创作中文，可以和人类对话、根据命题作诗、写新闻、续写故事。
在AICC大会上，“源1.0”开放开源计划正式发布，面向群体为高校、元脑生态合作伙伴及智能计算中心。

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现场，浪潮信息副总裁刘军介绍了本次开源计划的初衷：
将数据、API和代码开放给以上3个群体，浪潮是期望在开源的环境下，大家能够碰撞出更多火花。
同时他还透露，“源2.0”之后也会面世，将更加针对多模态、视觉等领域。而且“源2.0”将会更注重合作，更多是和业内顶尖企业的联合探索。