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中国工程院院士邬贺铨回应每经:要降低使用门槛 不能让算力建模等工作停留在极少数企业

每日经济新闻 2022-08-01 22:59:05

每经记者 张蕊    每经编辑 陈星    

数字经济浪潮下,算力已经成为继热力、电力之后的新型生产力。

算力转化为生产力,还面临哪些阻碍?应该如何解决?

在7月29日至31日举办的2022中国算力大会上,《每日经济新闻》记者带着这些问题采访了中国工程院院士、中国工程院原副院长邬贺铨。

邬贺铨表示,我们虽然产生了很多数据,但把数据存储起来的比例还不够高,而存储再加以利用的比例就更低了。

邬贺铨表示,不能让算力建模这些工作只停留在极少数企业中,希望能够降低算力的门槛。他认为,随着算力资源的充分布局,计算的门槛会降低,希望将来有一天大家能更容易地使用算力。

邬贺铨院士(左)在2022中国算力大会期间接受媒体采访 每经记者 张蕊 摄

从源头充分发挥数据能力

算力被视为数字经济发展的“底座”,但在现实中,算力似乎还没有充分地转化为生产力。将算力转化为生产力还面临哪些阻碍?应该如何解决?

对于《每日经济新闻》记者提出的这一问题,邬贺铨表示,我们希望算力能跟电力一样即取即用,但实际上算力与电力不同,算力的使用是需要门槛的。首先必须要有充分的数据,通过数据建模,总结出数学模型,进而才能计算出人工智能的决策。

邬贺铨说,中国人口众多,工业门类齐全、体系完整,多年来一直保持世界第一制造大国的地位,会产生更多的数据。

“然而我们虽然产生了很多数据,但真正把数据存储起来的比例还不够高,加以利用的比例就更低了。”邬贺铨说,所以我们首先要从源头上充分发挥数据的能力,也就是感知数据、存储数据,要鼓励企业上云。

他进一步阐述,现在要推动高质量发展,需要推动企业数字化转型。当然,对于大多数中小企业而言,并不是要自己去购买数字化转型所需要的IT设备和软件,其实通过上云,运用云服务就可以。“我们要让更多的企业运用云服务,这样算力才有用武之地。”

“其次,还要有一些基层算力发展的产业基础。”邬贺铨说,包括数据中心,它实际上是对算力进行计算存储应用的,还包括芯片以及人工智能芯片,这也是我们的短板。

此外还要往前端延伸,数据不是有了就直接拿来计算,还要对其进行前端的预处理,包括清洗、标注、脱敏等,这些工作需要很多人力去配合完成。当然更重要的是后端要进行应用,包括数学建模,建模的软件、算法,这些仍然要通过开发来适应不同应用的需要。

“这些其实都是针对IT系统而言的,实际上作为数据中心不仅是IT系统,还有电力、空调制冷等,所以怎么降低数据中心的能耗也是一个值得研究的问题。”邬贺铨说,东数西算就是利用西部较为充裕的能源、更为廉价的电费,以及可再生能源,更好地满足低碳的需要。

邬贺铨坦言,算力产业的产业链相当长,这里面还有很多工作要做,数据中心只是算力产业中一个突出的环节。

要降低算力的使用门槛

本届大会以“算赋百业 力导未来”为主题,但各行各业和每个用户对算力的需求多种多样,存在明显差异。如何才能让算力使用起来更简单、更容易、更方便?

对于《每日经济新闻》记者提出的这一问题,邬贺铨表示:“算力首先要计算,计算就要有模型(数学模型),数学模型怎么来的?就要通过大数据训练,而这些一般人是不会的,甚至可以说门槛比较高。”

“不能让算力建模这些工作只停留在极少数企业中,希望能够降低算力的门槛。”怎么降低?邬贺铨说,目前有些企业已经把服务器的资源开放出来,并且开放了算法的一些模型平台。

邬贺铨进一步阐述,现在网上已经有一些国外开源的大数据基础算力计算平台,国内百度、阿里、华为等大企业也开放了一些平台。“这意味着中小企业只要有意愿、有需求,都可以利用这些平台来做数据训练。”

“当然,这仍然有一定的门槛。”邬贺铨坦言,现在国内有一些企业的做法也值得鼓励,一些企业已经针对各行各业的应用开发了一些模型。比如说某公司做了一个仿真齿轮的数学模型,如果中小企业想去仿真一个齿轮,就可以上云,利用这个企业的数学模型,把自己生产用的相关数据输入进去,就能得到想要的智能决策结果。“大家已经认识到这种趋势,要让算力更简单,降低算力使用的门槛。”

不过,邬贺铨指出,最精密的一些模型还是需要训练,这就要国家部署一些重点领域,进行算法的开发。“随着算力资源的充分布局,计算的门槛会降低,希望将来有一天大家能更容易地使用算力。”

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