9月1日至9月3日，由国家发展改革委，工业和信息化部，科技部，国家互联网信息办公室，中国科学院，中国工程院，中国科学技术协会，上海市人民政府联合主办的2022世界人工智能大会在上海世博中心举行本次大会主题聚焦智联无边的世界，集中展示了全球人工智能领域的多项最新进展，包括虚拟原生，数字孪生，空间计算等元宇宙核心技术，凸显跨界破圈的生态链价值
在9月1日的开幕式上，华为轮值董事长胡在大会开幕式上做了夯实智能化基础，加速产业升级的主题演讲胡表示:人工智能产业下一步发展的关键是建设和利用好计算基础设施，规划应用创新方向，为各行各业的数字化转型升级奠定更加坚实的智能基础
以下为现场演讲实录:
各位领导，专家，嘉宾，大家好！
很高兴与大家相聚在浦江之畔，出席2022世界人工智能大会。
在刚刚结束的SAIL颁奖典礼上，华为的AI辅助药物设计平台获得了今年的SAIL Star大奖感谢大家认可华为在AI技术研发和应用方面的努力
说到人工智能辅助药物设计和开发，我也想和大家分享一个最新的案例众所周知，细菌耐药性已经成为人类健康的一大威胁据世卫组织统计，全球每年至少有70万人死于此，远远超过疟疾和艾滋病的死亡人数好消息是，Xi交大一附院最近几天取得突破，研发出一种新型超级抗菌药物，有望成为近40年来全球首个抗生素新靶点，新类别
在这个项目中，华为提供的AI药物分子模型做出了一些贡献这个庞大的模型提前预测和筛选了数亿个分子化合物，帮助研究人员在极短的时间内大大缩小了筛选范围在AI的帮助下，先导药物的研发周期从几年缩短到一个月，研发成本降低了70%，这是一个很大的进步
我们看到人工智能应用于各行各业，不同场景的案例越来越多，而且越来越深入，也就是深入到不同场景的生产运营中这种变化传达了一个重要的信息，就像电和互联网一样人工智能作为一种通用技术，其技术价值在于化无形为无形，深入嵌入各行各业的操作场景
作为一种新型的城市基础设施，它取得了快速的发展。
在过去的一年里，人工智能行业取得了很大的进步比如在计算能力方面，现在国内有20多个计算能力领先的城市，都在加快建设公共人工智能计算中心目前已有10个城市上线，包括深圳，武汉，Xi，成都等近期，上海人工智能公共计算平台建设必将为上海科技创新和数字经济发展注入强劲动力
拥有强大的计算能力，可以产生一系列的大模型，有坚实的应用创新基础比如刚刚分享的药物研发案例，应用创新的突破口就来自于药物分子模型大模型让每一个场景AI应用开发都不必从零开始，真正实现从小作坊到产业开发的转变互联网，金融，煤矿，农业，气象等领域都能看到大模型
人工智能行业需要一步步发展我们认为，下一步的关键是建设和利用好计算基础设施，规划好应用创新的方向，为各行各业的数字化转型升级奠定更加坚实的智能基础
从计算中心到计算网络
一是继续推进计算力网络建设，让计算力中心从点到面。
伴随着各地计算中心的建成，我们不仅要把计算中心作为一个独立的系统，还要逐步形成一个互联的计算网络，发挥更大的作用。
我认为部署计算网络有三个关键。
首先，我们可以AI优先根据预测，未来10年，人工智能计算能力需求将增长500倍，成为未来计算能力的最大增量计算网络的建设可以从这个增量出发，通过新建的人工智能计算中心先行先试，形成人工智能计算网络，这是东算西算国家战略实施的第一个关键步骤
其次，计算能力网络正在走向集成和异构不仅是人工智能计算中心的联网，各地的超级计算中心和综合大数据中心也可以并入计算力网络，形成统一的计算力市场，支撑数字经济高质量发展
计算力网络，计算力很重要，网络也很关键通过全光技术的创新，构建更大带宽，更低时延，高确定性的网络，保证数据，应用，算法的高效调度
目前我们看到深圳鹏程实验室，国内几大运营商等等都在推进计算网络计划，华为也将和产学研各界一起推进计算网络的建设和发展希望未来的计算网络也能像今天的电力网，通信网，高铁网一样，为中国数字经济的发展提供强大的动力
第二，建得好，就要用得好计算力网络的运营需要打好基础
目前各个计算中心产生的数据格式和算法不尽相同，无法直接相互调用，只能在本地发挥价值，给计算基础设施的统一运行造成了很大困难。
因此，我们需要建立一个相对统一的标准具体来说，在计算硬件，应用接口，节点互联，数据共享等方面，标准相对统一兼容，做到同唱一首歌这样计算力，数据，生态才能融合，全网共享，高效运营
另外，只有统一的标准是不够的开发AI基础软件生态系统是良好运营的关键支撑我们认为在大力发展芯片，网络等硬件的同时，也要注重AI框架，开发套件，基础模型等基础软件的协同发展，释放硬件的计算能力，最终让AI在行业落地
目前，华为正在联合产业伙伴，构建统一的AI基础软件生态，构建产业韧性自2020年开源以来，我们的AI框架——盛思MindSpore得到了行业合作伙伴和开发者的积极响应，盛思社区也成为了国内最火的AI开源社区我们希望与我们的合作伙伴一起建立一个全球主流的AI框架
策划大型模型沙盘，引领创新方向。
第三，加速产业应用的孵化和创新，让人工智能技术发挥更大的价值。
目前，孵化大模式已经成为行业和场景创新突破的共识以前述药物研发为例，场景复杂多样，如蛋白质—小分子结合的预测，小分子性质的预测，小分子的优化和生成等如果每个场景单独训练AI模型，效率很低，现在通过医药行业的一个盘古预训练模型，基于超大规模的参数和海量的训练数据，可以适应药物研发的很多关键场景，大大缩短了药物研发周期
但是大模型的R&D门槛高，费时费力要避免重复投资开发因此，我们呼吁政，产，学，研，应用联合起来，梳理行业场景需要的基础大模型和行业大模型，规划大模型沙盘，带动大模型的孵化和创新，既可以减少重复投入，也有利于集中优势资源，共同加速AI应用向各行业，各产业的渗透
促进工业联合，
加速AI产业应用
当然，大模型只是完成了算法开发，还得结合行业诀窍才能成为行业应用通过这一年的探索，我们相信通过产业联合体可以快速打通产学研，大大提高了应用落地的效率目前，面向遥感和多模态的两个产业联合体已经开花结果，吸引了70多家科研机构和企业加入，孵化了20多个行业新应用，推动了AI大模型在遥感，纺织，金融等行业的落地在明天的瑞星人工智能生态大会上，我们还将成立流体力学人工智能联合体，期待AI为科学领域带来更大的价值
人工智能产业的发展是一个不断加速的过程要不断增强向心力夯实基础，扩大同心圆繁荣生态
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