中国人工智能产业一盘棋，看国家队如何布局走子

Posted 2020-10-12

2017年7月，我国《新一代人工智能发展规划》发布。其中的战略目标显示，2020年，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元；2025年，人工智能核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元；2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。

而根据工信部的数据，我国信息产业收入在2015年达到17.1万亿元。也就是说，到2030年相当于要再造半个信息产业。如果叠加上大数据和云计算，很可能就是再造一个信息产业。实际上，过去十年间的技术创新，更多是创造了社会化和共享化的计算，其中云计算是再造社会化的计算基础、大数据是再造社会化的数据中间件层、人工智能就是再造最上层的社会化应用。

如今，人工智能大规模应用的前提已经成熟。2016年，微软、谷歌、Facebook等都相继开源了自己的人工智能算法，IBM、亚马逊、BAT等也纷纷把人工智能嵌入到公有云服务中，雨后春笋般的智能音箱更让人工智能进入到千家万户。当2017年10月，AlphaGo Zero在问世后三天内即击败去年战胜李世石的AlphaGo版本时，人工智能产业化的拐点已经到来。

2017年10月24日，中科院系的中科曙光在青岛举办了2017中科曙光智能峰会，会上介绍了中科曙光在人工智能领域的全布局和发布了相应的产品线，同时启动了“数据中国智能计划”，以及在青岛投资14亿成立中国曙光国际信息产业有限公司（简称：中科曙光国际），中科曙光全球研发总部基地等也将落户青岛。中科曙光作为国家队的代表，其人工智能产业化是如何布局走子的呢？

从城市云到数据中国再到城市AI

中国工程院院士、曙光公司董事长李国杰在2017中科曙光智能峰会上表示，发展人工智能和大数据要重视大众的刚性需求，要实现“Big Data for Masses，AI for the Masses”（大数据为大众、人工智能为大众），不能只关注高端消费人群。

李国杰进一步强调，要满足大众刚性需求要有基础设施，在过去工业化时代就是所谓 “铁公机”，即铁路、公路、机场，而在信息时代的基础设施是互联网、云计算中心，到了智能化阶段的基础设施是大数据中心、机器学习训练平台等。

从2009年开始，中科曙光就建立了成都城市云计算中心，开创了国内企业投资建设运营、政府购买服务的城市云商业模式；2011年，中科曙光在成都云中心的基础上推出了“城市云”战略，推广成都城市云模式；2012年，曙光云计算技术有限公司成立；2015年开始，中科曙光就提出“数据中国”战略，要建设“百城百行”云数据中心，打造覆盖中国的云数据网络。

到了2016年，中科曙光再次提出“数据中国加速计划”以及“城市云品牌连锁加盟计划”，计划在50个城市实行城市云连锁加盟，复制“曙光城市云”在架构、技术、安全、服务、运营等各方面的最佳实践，再与中科曙光直营的50个城市云中心一起构建全国性云数据服务网络。而曙光智慧城市云平台——“云魔方”，集成了曙光液冷服务器技术、3D-Torus网络、云计算管理软件Cloudview等优势技术，可模块化快速部署、轻松应对10年扩展。

在曙光城市云数据中心里，集成了中科曙光的高性能计算、服务器、存储、安全、数据中心等IT基础架构产品与解决方案，也有大数据平台等软件产品，包括数据采集、数据预处理、数据存储、数据分析、数据展示等全面的大数据技术。中科曙光还是是目前国内唯一一家通过中央网信办云服务网络安全审查和工信部云服务能力评估双“增强级”的云计算、大数据服务供应商。

此外，中科曙光也与不同的合作伙伴研发专项大数据技术及创新，包括与国家信息中心开展电子政务云和政府大数据应用创新、与中科院大气物理所联合投资成立中科三清环保科技（北京）有限公司研究环保大数据、与中科院电子所联合投资成立“中科星图”的空天大数据和卫星遥感大数据、与中科院信工所联合开展安全大数据项目、与上海超级计算中心布局工业云和工业大数据等。

到目前为止，中科曙光已经构建了40余个城市云数据中心，初步形成了规模化的信息时代和智能化时代的社会化计算基础设施。2017年10月，中科曙光的“数据中国”战略再次升级为“数据中国智能计划”，也就是把人工智能和机器学习技术加载到曙光城市云数据中心，让城市云和大数据服务升级为城市公共AI服务，从而满足大众的需求。

李国杰特别强调，目前网络服务的龙头企业（BAT、滴滴打车等）都有自己的大数据平台，但是要让城市里的每个中小型创业公司都建立自己的机器学习训练平台，既无必要也不可能。对于这个刚需，城市公共AI服务就是答案。

软硬件一体集成化的城市AI

在2017中科曙光智能峰会上，中科曙光介绍了自己全面的人工智能技术与产品线，涉及应用、开发、软件、服务器等。

在产品层面，曙光推出了“全浸没式液冷AI训练专用服务器”、与人工智能芯片独角兽企业寒武纪科技联合研发推出“全球首款基于寒武纪芯片的AI推理专用服务器”；在平台服务层面，推出了曙光人工智能管理平台——“SothisAI”，具有异构融合、简单易用、弹性灵活、可快速部署等特点；在应用层面，曙光AI相关产品已经在视频安防、互联网、广媒娱乐、制造与自动化、金融、医疗、环境、物流交通、零食和新业应用等十大领域得到广泛应用。

加上之前曙光陆续推出的深度学习技术与产品，整体可以看出中科曙光的人工智能技术研发、创新和工程化方向是以城市云数据中心为落脚点的大规模AI服务。

其中，液冷AI服务器解决了AI服务器集群存在的高能耗、空间部署密度低、高噪音等问题，在实现节电40%效果的同时，消除了对数据中心运维环境和科研办公环境的噪音污染，曙光公司副总裁沙超群强调该服务器是目前世界上PUE最低的AI训练服务器、可低至1.02，能耗很低；基于寒武纪芯片的AI推理专用服务器PHANERON，一台可抵20台通用服务器，而明年底将推出PHANERON2，一台可抵100台通用服务器，让海量视频语音数据的持续实时分析成为可能；而曙光“超大规模公共安全视频内容分析系统”实现了深度整合N+1层神经网络、万路大规模视频并发处理和10万亿数据秒级查询响应。

曙光人工智能管理平台“SothisAI”更是关注大规模简化数据中心集成的人工智能软硬件管理和整体调优。沙超群强调，现在做AI计算，需要数据中心做大量异构硬件的配置、研究不同的算法框架、部署不同的软件、还要进行大量的数据训练，整个过程相当复杂，曙光的做法是让AI简单化、容易化、调优自动化，只需要简单配置就可以初步使用AI平台来计算。“我们希望用户用完以后说‘这就是AI，不是那么难’，就是为什么起名‘SothisAI’的原因。”

曙光SothisAI1.0架构自下而上分为资源层、管理层和应用层，资源层为数据中心的计算资源和数据资源，管理层分成应用管理系统和集群管理操作系统，应用层为离线AI训练引擎和在线AI推理引擎。其中，离线AI训练引擎主要包括语音识别、图像识别和自然语音处理三大主流AI应用，在线AI推理引擎可适用于平安城市、地理信息、精准医疗等城市AI服务。

在应用管理系统层，是经过曙光优化的Caffe、Tensorflow、Torch、Theano、Keras、MXnet等开源算法框架；在集群管理层是Slurm、PBS、Kubernetes、Mesos、Marathon等开源服务器和容器等集群管理系统。曙光一直关注高性能计算，是世界第六大高性能计算机生产和制造商。而大规模的AI计算是高性能计算的一个分支，SothisAI的核心管理层就应用了曙光在高性能计算领域积累的技术与经验。

曙光还提供了面向人工智能的统一编程优化环境。在2015年曙光联手中科院计算所与NVIDIA共同建立了深度学习联合实验室。过去两年中，该实验室做了大量工作，从底层支撑更多的软硬件环境、包括各种GPU产品，在此基础上形成了曙光的统一编程环境和混合编程接口，再通过人工智能计算力实时的分配算法，以分配计算资源。而曙光的人工智能基础性能函数库，则针对DNN、CNN等函数做了性能优化，可以提升20%-30%性能。

当然，曙光的这套人工智能体系也能用于私有云环境。为进一步繁荣智能计算的生态环境，曙光还在2017中科曙光智能峰会上发起成立了“数据中国‘智’囊团”，首批成员单位包括徐州市公安局、寒武纪、商汤科技、南瑞集团、中科三清、UCloud等在内共计15家公司。

进一步布局基础研发和国际市场

作为国家队，中科曙光的AI眼光还不止于商业。李国杰在2017中科曙光智能峰会上表示，发展人工智能要注重基础理论研发。去年国家自然科学基金计算机学科4863项申请项目中，计算机科学基础理论只有16项、计算机体系结构22项、程序设计语言及支撑环境13项、高速数据传输技术2项，相比之下应用方面的申请则有数百项。所以，中科曙光希望在学、研、产转化后，还能够反过来以产促研促学。

去年，中科曙光在国家高科技计划“863”课题支持下，联合国内外知名高校、研究院所、芯片和半导体器件制造企业，研制出面向云计算的新一代服务器——星河sdc1000，可以有效地面对“亿”级用户同时在线并访问的情况，解决了传统服务器体系结构与云应用负载不匹配的问题，“星河”的突破意味着并发通用服务器从“万级”步入“亿级”，这项研究就是来自于城市云的实际需求。

同样在去年，中科曙光还推出了科学大数据引擎，包括针对海量非结构化数据的曙光ParaStor并行存储系统、曙光高性能计算平台、曙光深度学习计算平台、曙光XData大数据处理平台以及曙光 EasyOP运维管理平台。该科学大数据引擎的推出，就是基于曙光超算的实践，包括：部署存储、处理、分析和挖掘，以及在贵州的世界最大口径单体射电望远镜FAST每天产生的5TB左右数据，与中科院大气物理所联合部署的“地球数值模拟装置”原型系统等。

曙光近两年了做了多项投资、合资和技术合作，都是围绕实际产业需求，再反过来促进研发原动力，包括构建完整的、安全可控的新一代信息技术体系，加大核心技术领域布局。2017年9月，中科曙光与国科量子通信网络有限公司合作，入局量子通信和量子计算。

SothisAI发布后，中科曙光还将启动“SothisAI开放实验室计划”，面向全球募集1000名AI算法、应用和服务开发者，开放曙光分布在全国的40多个城市云平台，以及包括地球数值模拟装置在内的若干大科学装置和先进计算中心，联合产业链上下游企业进行协同研发和服务部署，进而促进AI在智慧城市、智能制造和数据密集型科学研究领域的深入应用。

中科曙光的全球研发总部将落户青岛，为此中科曙光也将投资14亿在青岛成立全资子公司中科曙光国际。中科曙光全球研发总部将在青岛建立一支千人规模的研发团队，开展先进计算、人工智能、大数据等相关研发工作，中科曙光的“高端服务器生产基础”也将落户青岛。

在青岛成立中科曙光国际，还有一个长期目标，这就是瞄准国际市场。当前，我国的高铁、电信、互联网等公司都在积极进入和布局“一带一路”国际市场，而在数字经济时代中的IT设施已经成为和水电、交通等同样重要的基础设施，各国经济发展都离不开IT基础设施支撑，中国城市云和城市AI走向“一带一路”也是必然的趋势。

中科曙光总裁历军在2017中科曙光智能峰会上强调，将在人工智能、大数据以及超级计算机这三个领域在青岛展开布局，也希望未来曙光在青岛的基地能够面向全球市场，推广中国的超级计算机走向全世界。

总结来说，中科曙光在人工智能方面的布局，正如李国杰院士所说：人工智能企业史说明，算法固然很重要，但是光有算法决定不了公司的命运。他强调，AI公司要做大做强，不但要有一技之长，而且要有自己的平台和特有的数据，软件和硬件都要有过人的实力。作为国家队的中科曙光，正走在这条路上。（文/宁川）

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