人工智能修炼之路（十）--中国AI计算面临问题

     当前AI计算发挥在那的主要挑战及发展建议和展望：

    （1）算力->异构计算+云

    （2）数据->数据共享+整合

    （3）从实验室到实际应用->能力输出与生态建设

   （4） 从应用场景到行业解决方案->行业洞察和痛点分析

   目前中国AI计算发展面临四大挑战：

   （1）算力的发展并未达到需求。建议通过异构计算和云的结合来解决算力的问题；

   （2）数据量仍有限。报告指出可以采用数据共享+整合方式来解决。

   （3）AI计算力在从实验室到实际应用的过程中还存在很多问题，这需要能力输出与生态建设作为支撑；

   （4）从应用场景到提供完善的行业解决方案之间仍存在着差距，这份报告指出若想缩小距离实现跃进，则需要准确的行业洞察和痛点分析。

   三个重要的变化趋势：

 （1）在AI的应用研发周期上，业内希望尽可能地缩短研发周期，提升创新效率，因此大家越来越关注AutoML，试图通过自动化的方式寻找最合适的模型，用机器的计算力替代原本要消耗很多人力的时间；

（2）在AI应用要上线部署时，如何节省线上运营成本成为企业越来越关注的重点，可定制的计算成为大家愈发重视的技术；

（3）当AI成为企业整个研发中举足轻重的部分时，越来越多的客户希望吧ＡＩ和已有的ＩＴ技术设施进行整合集成，这就是ＡＩ＋云的变化。