【2021年開始】人工知能産業の発展は依然として多くの課題に直面している

【2021年開始】人工知能産業の発展は依然として多くの課題に直面している

[[380335]]

新華網、北京、2月3日(記者:孫雲龍)新たなインフラの重要な部分として、人工知能と5G、クラウドコンピューティング、ビッグデータなどの深い融合は、デジタル経済の発展を加速し、重要な原動力となるだろう。現在、我が国の人工知能開発は依然として多くの課題に直面しています。

新しい経済の発展における人工知能の推進力としての役割はますます重視されています。中国情報通信研究院が発表した報告書「世界の人工知能戦略と政策観察(2020年)」によると、2020年12月時点で、世界39の国と地域が人工知能に関する戦略政策や産業計画文書を策定しているという。

工業情報化部の資料によると、2020年6月末時点で、わが国の中核人工知能産業の規模は770億元に達し、人工知能企業は2,600社以上あった。 CADIシンクタンクの人工知能研究グループは、アルゴリズムの革新、コンピューティング能力の向上、データリソースの蓄積により、インテリジェントインフラストラクチャと従来のインフラストラクチャの構築がインテリジェントなアップグレードを実現し、人工知能技術が経済発展のすべての要素におけるインテリジェントイノベーションを促進すると期待しています。

私の国の人工知能産業は急速に発展していますが、業界自体も多くの課題に直面しています。研究チームは、2021年には人工知能の「3つの柱」であるアルゴリズム、データ、コンピューティングパワーを中心に、人工知能産業チェーンの構築に向けた取り組みが引き続き強化されると予想していると述べた。

具体的には、コンピューティングパワーの面では、わが国の5G通信ネットワークの展開は2021年に加速し、データはますます急速に増加します。人工知能のトレーニングに必要なコンピューティングパワーはさらに指数関数的な成長を示し、関連産業におけるコンピューティングパワーの需要はさらに大きくなります。

IDCとInspurが共同で発表した「2020-2021年中国人工知能コンピューティングパワー発展評価レポート」では、人工知能の3つの要素のうち、コンピューティングパワーがAIの産業化と産業AIの発展を推進する重要な要素となっているとしている。サーバーは AI インフラストラクチャの中核です。報告書によると、中国の人工知能インフラ市場規模は2020年に39億3,000万米ドルに達し、前年比26.8%増加した。そのうち、AIサーバーの市場規模は、人工知能インフラ市場全体の87%以上を占めています。

CADIシンクタンクの分析によると、我が国は全体として人工知能コンピューティングインフラの面で十分な準備ができていないと考えられており、これは外国製チップへの依存度が高く、サーバー市場における国内企業のシェアが限られていることに反映されている。

アルゴリズムの面では、国内企業のアルゴリズムフレームワークやプラットフォームはまだ業界で広く認知・応用されておらず、ディープラーニングフレームワークのコア技術分野でのサポートが不十分です。

データに関しては、産業データの標準化と相互接続のレベルが著しく不十分であり、データの可用性と移植性が低下しています。

同時に、人工知能業界は、専門的な才能と典型的なシナリオの適用の面でも課題に直面しています。

CADIシンクタンクは、コンピューティングパワーの基盤を強化し、インテリジェントエコシステムを構築し、ソフトウェアとハ​​ードウェアの連携機能を作成し、オープンソースと人工知能および公共サービスプラットフォームの構築を継続的にサポートし、産業の発展をより良く促進するために、専用のAIコンピューティング施設の設立を推進する必要があると考えています。

<<:  ロボットは「職業を変える」、新しいトレンドは新しい機会をもたらす

>>:  正確な画像認識を望むなら、AIデータの精度を効果的に向上させることが鍵となる

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

専門家の洞察: 顔が高度なアクセス制御認証情報である 5 つの理由

認証情報としての顔認識は、最新の正確で高速なテクノロジーを導入し、ほとんどのアクセス制御アプリケーシ...

拡散モデル画像理解力がSOTAをリフレッシュ! ByteDance Fudanチームが新たな「メタプロンプト」戦略を提案

テキストから画像への (T2I) 拡散モデルは、大規模な画像とテキストのペアで事前トレーニングされて...

...

単一の GPU で GPT-3 をトレーニングする方法にまだ苦労していますか? HP チューニングの新しいパラダイムをぜひご覧ください。

偉大な科学的成果は試行錯誤だけでは達成できません。たとえば、宇宙計画におけるすべての打ち上げは、空気...

大規模モデルはなぜこんなに遅いのか?考えすぎだったことが判明:新しい方向性は、人間と同じ思考アルゴリズムを使用することです

人間の直感は AI 研究者によって見落とされがちな能力ですが、非常に微妙なため、私たち自身でさえ完全...

「機械学習」CNNを徹底理解

[[212238]]前世紀、科学者は視覚神経のいくつかの特性を発見しました。視神経には局所的な知覚が...

...

インタープリタパターンを使用して、要素のXPathパスを取得するためのアルゴリズムを実装します。

[[432233]]文章1. 通訳モード言語に対して、その文法表現(言語のルールを定義するために使...

ロボット革命が到来。人類社会はどう対応すべきか?

ロボット革命は、2009年に英国王立工学アカデミーが発表した「自律システム」と題する科学報告書で提唱...

マイクロソフトはセキュリティ上の理由から従業員によるOpenAI ChatGPTの使用を制限

11月10日、マイクロソフトは人工知能研究企業OpenAIに100億ドル以上を投資したにもかかわらず...

ユーモアを理解し、皮肉のスキルに溢れた、マスクのChatGPTのライバルがついにチャットのスクリーンショットを公開

最近、マスク氏の伝記「イーロン・マスク:伝記」が国内外でベストセラーとなった。この本には、マスク氏の...

データセンターにおける AI の未来

人工知能 (AI) はもはや未来的な概念ではなく、スーパーマーケットの物流から医療研究まで、ビジネス...

AIはHRにどのように役立つのでしょうか?

全国的に人材不足が進む中、テクノロジーは雇用者が厳しい市場で最高の人材を見つけるのに役立ちますが、人...