Momenteel is er een technologische revolutie in de maak, die wordt gekenmerkt door een nieuwe generatie kunstmatige intelligentie. De opbouw van een digitale, genetwerkte en intelligente informatie-infrastructuur komt in een stroomversnelling. Geïntegreerde innovatie en sectoroverschrijdende innovatie, gekenmerkt door de kruisbestuiving tussen informatiecommunicatie, levenswetenschappen en materiaalkunde, zijn geleidelijk aan de norm geworden. Er ontstaan voortdurend nieuwe industriële toepassingen en nieuwe sectoren die zijn opgebouwd rond “intelligentie”, evenals nieuwe bedrijfsvormen en modellen, en het “koploper”-effect van kunstmatige intelligentie komt volledig tot uiting.
Verwacht wordt dat kunstmatige intelligentie in 2021 een belangrijke drijvende kracht zal worden bij de opbouw van een modern digitaal economisch systeem en bij het bevorderen van hoogwaardige economische en sociale ontwikkeling. Als onderdeel van de “nieuwe infrastructuur” zal kunstmatige intelligentie nauw worden geïntegreerd met nieuwe technologieën zoals 5G, cloud computing, big data en het industriële internet. Integratie vormt de kerncapaciteiten van een nieuwe generatie informatie-infrastructuur en biedt de onderliggende ondersteuning voor de ontwikkeling van de digitale economie.
Algemene beoordeling van de situatie in 2021
1. Opkomende technologieën worden verder gestimuleerd, en geïntegreerde technologische innovatie met kunstmatige intelligentie als kern zal in een stroomversnelling komen
Sinds 2020 is de toepassing van de ‘single-point’-kunstmatige-intelligentietechnologie in mijn land volwassener geworden, maar de gezamenlijke grootschalige en industriële toepassing van kunstmatige intelligentie en aanverwante technologieën bevindt zich nog in een vroeg stadium, en de efficiëntie waarmee hoogwaardige economische ontwikkeling wordt gestimuleerd, moet worden verbeterd. Wij zijn van mening dat afzonderlijke kunstmatige-intelligentietechnologieën in de toekomst tegen een plafond zullen aanlopen wanneer ze onafhankelijk functioneren.
Verwacht wordt dat in 2021 nieuwe technologieën en producten, zoals virtual reality, ultra-high-definition video en opkomende auto-elektronica, zich zullen blijven ontwikkelen en de cross-integratie met kunstmatige intelligentie zullen versnellen, om zo de economische vorm van intelligente transformatie van productie, levensstijl en methoden voor maatschappelijk bestuur te bevorderen; Tegelijkertijd versterken kunstmatige intelligentie en de nieuwe generatie informatietechnologieën, zoals 5G, cloud computing, big data, het industriële internet, het internet der dingen, mixed reality (MR), kwantumcomputing, blockchain en edge computing, elkaar.
Door de industrialisering van slimme technologie en de digitalisering van traditionele sectoren zal kunstmatige intelligentie een fundamentele basis vormen voor de ontwikkeling van de slimme economie en de digitale transformatie van sectoren, de diepgaande integratie van kunstmatige intelligentie en 5G met cloud computing, big data, het internet der dingen en andere gebieden bevorderen, en de kerncapaciteiten van een nieuwe generatie informatie-infrastructuur vormen.
Wat de specifieke ontwikkelingsrichtingen betreft, is geïntegreerde innovatie, gekenmerkt door cross-fusie, geleidelijk de norm geworden, en dankzij de toegevoegde waarde van de cross-integratie van meerdere opkomende technologieën zal kunstmatige intelligentie een grotere maatschappelijke en economische waarde kunnen realiseren. Verwacht wordt dat kunstmatige intelligentie in 2021 de integratie met auto-elektronica en andere sectoren zal versnellen om speciale functionele modules zoals waarneming, besluitvorming en besturing te realiseren, de ontwikkeling van systemen voor autonoom rijden, rijhulp, interactie tussen mens en voertuig, dienstverlening en entertainment te bevorderen, en de traditionele toeleveringsketen van de auto-industrie verder te innoveren. Auto’s intelligenter en meer verbonden maken; kunstmatige intelligentie zal naar verwachting worden gecombineerd met virtual reality-technologie om hulpmiddelen te bieden voor productie, woninginrichting, enz., en rijke scenario’s te bieden voor virtuele productie, intelligent rijden, gesimuleerde medische zorg, onderwijs en opleiding, film- en televisie-entertainment, enz., in een interactieve en actuele platformomgeving.
2. De slimme economie begint vorm te krijgen en alomtegenwoordige intelligentie ontwikkelt zich in hoog tempo
De COVID-19-pandemie is voor de komende periode het “nieuwe normaal” geworden voor de wereldwijde ontwikkeling. Zowel binnenlandse als buitenlandse landen bevinden zich in een periode van economische en maatschappelijke innovatie, ontwikkeling, transformatie en modernisering. Er is een dringende behoefte aan de toepassing van kunstmatige intelligentie. Wij zijn van mening dat dankzij de innovatie van algoritmen, de toename van rekenkracht, de opbouw van gegevensbronnen en de aanleg van intelligente infrastructuur, ook de traditionele infrastructuur een intelligente upgrade zal ondergaan, en dat kunstmatige-intelligentietechnologie naar verwachting intelligente innovatie in alle aspecten van de economische ontwikkeling zal bevorderen.
Met het oog op 2021 zal kunstmatige intelligentie de digitale economie verder stimuleren om een nieuwe fase van de slimme economie in te gaan. De nieuwe economische vorm van de slimme economie begint vorm te krijgen. Kunstmatige intelligentie zal de integratie met de reële economie versnellen en een belangrijke drijvende kracht worden voor industriële transformatie en modernisering in het kader van het „nieuwe normaal“. Als een van de pioniers stimuleert kunstmatige intelligentie niet alleen innovatie in modellen en bedrijfsvormen zoals slimme productie, slimme logistiek, slimme landbouw, slim toerisme, slimme gezondheidszorg en slimme steden, maar stimuleert het ook de ontwikkeling van nieuwe producten zoals slimme bedrijfsvoering, slimme software, slimme hardware en slimme robots; overal zal de ontwikkeling van de intelligente economie vorm krijgen. Kunstmatige intelligentie zal cyber-fysieke systemen (CPS) een nieuwe invulling geven, waardoor deze uitgroeien tot een universeler samenwerkingssysteem tussen mens en machine.
In de toekomst zal het Internet of Everything onvermijdelijk leiden tot alomtegenwoordige netwerken, alomtegenwoordige gegevens en alomtegenwoordige toepassingsbehoeften. De toepassingsgebieden van kunstmatige intelligentie zullen zich uitbreiden naar meer sectoren, meer vakgebieden, meer schakels en meer niveaus. Iedereen kan er gebruik van maken: alomtegenwoordige intelligentie die door elke entiteit op elk moment en overal kan worden ingezet, zal in een stroomversnelling komen, wat de diepgaande integratie van kunstmatige-intelligentietechnologie met diverse sectoren van de reële economie verder zal bevorderen.
Wat de specifieke richtingen betreft, wordt verwacht dat de de verwerkende industrie zal de sector zijn met de meeste toepassingsmogelijkheden scenario’s en het grootste potentieel voor kunstmatige intelligentie in 2021. De toepassingsbehoeften ervan strekken zich uit over de gehele levenscyclus van de verwerkende industrie en zullen in de toekomst een sleutelgebied vormen voor de geïntegreerde toepassing van kunstmatige intelligentie. Kunstmatige intelligentie en de verwerkende industrie: de diepgaande integratie zal in meer schakels en op meer niveaus van de verwerkende industrie worden bevorderd en verdiept. Vraaggerichtheid en focus op knelpunten zullen een van de sleutels worden voor de integratie van kunstmatige intelligentie en de verwerkende industrie. Producten en diensten op het gebied van kunstmatige intelligentie zullen uitmonden in specifieke industriële intelligente producten of systeemoplossingen binnen specifieke industriële sectoren. Aangezien de meeste bedrijven in de industriële keten nog geen waarde hebben gehaald uit grootschalige toepassingen van kunstmatige intelligentie, zullen veiligheid en de verhouding tussen input en output bovendien een belangrijke basis vormen voor de besluitvorming van productiebedrijven bij de toepassing van kunstmatige intelligentie. Het belangrijkste punt voor het vergroten van de toegevoegde waarde zal liggen in het overgaan van het ontginnen van de waarde van apparatuur naar het ontginnen van gebruikerswaarde, stap voor stap.
3. Scenario-empowerment wordt het hoofdthema, en typische scenario’s zullen centraal komen te staan bij de financiering
Naarmate de kunstmatige-intelligentietechnologie in mijn land geleidelijk aan volwassen wordt en toepassings- en bedrijfsmodellen vorm krijgen, zullen de markt voor kunstmatige intelligentie en de ontwikkeling van de sector zich blijven verbeteren. Eind juni 2020 bedroeg de omvang van de kernsector voor kunstmatige intelligentie in mijn land 77 miljard yuan, en het aantal kunstmatige-intelligentiebedrijven overschreed de 2.600, waardoor het land een van de belangrijkste concentraties van “unicorn”-bedrijven ter wereld is geworden. De investerings- en financieringslogica op het gebied van kunstmatige intelligentie – „scenario’s bepalen toepassingen, toepassingen bepalen markten en markten bepalen de ontwikkelingsvooruitzichten van ondernemingen“ – heeft verdere erkenning gekregen vanuit alle lagen van de samenleving. Naar verwachting zal in 2021 de mate van segmentatie en specialisatie op het gebied van kunstmatige intelligentie verder toenemen en zal de commercialisatiefase van wijdverspreide kunstmatige-intelligentietoepassingen aanbreken. De overheid en de markt zullen zich meer richten op toepassingen die nauw zijn geïntegreerd met specifieke toepassingsscenario’s, met name met de toepassingsbehoeften van de reële economie.
Concreet wordt verwacht dat het enthousiasme van lokale overheden voor de ontwikkeling van de kunstmatige-intelligentiesector zich in 2021 zal voortzetten, dat lokale ondersteuningsbeleidsmaatregelen ook pragmatischer en beter uitvoerbaar zullen worden, en dat de toepassing ervan een belangrijk aandachtspunt voor de overheid zal worden. In het binnenland zullen meer steden (clusters) zullen zich richten op sectoren waarin zij een voorsprong hebben, zoals slimme chips, slimme drones, slimme, verbonden auto’s en slimme robots, en zullen actief oplossingen ontwikkelen voor belangrijke toepassingsgebieden zoals de gezondheidszorg, de financiële sector, de toeleveringsketen en het transport, de productiesector, woninginrichting en het spoorvervoer. Hierbij gaat het om diepgaande toepassingsscenario’s voor kunstmatige intelligentie die aansluiten bij de lokale troeven en ontwikkelingskenmerken.
Verwacht wordt dat eenvoudig te implementeren toepassingsscenario’s voor kunstmatige intelligentie, zoals nieuwe detailhandel, zelfrijdende auto’s, gezondheidszorg en onderwijs, het komende jaar meer aandacht van kapitaal zullen trekken. Tegelijkertijd zal, aangezien China op het gebied van de onderliggende technologie voor kunstmatige intelligentie nog steeds achterloopt op de Verenigde Staten, de investering in onderliggende technologie blijven groeien naarmate kunstmatige intelligentie zich in China verder ontwikkelt. Start-ups op het gebied van deze onderliggende technologie, met topteams van wetenschappers en sterke technologische DNA, zullen dankzij aanhoudende kapitaalinjecties vanuit de kapitaalmarkt ervoor zorgen dat kunstmatige intelligentie meer nadruk gaat leggen op rationaliteit. Grote bedrijven zullen zich in de praktijk vestigen en zich verdiepen in de toepassing, waardoor producten op het gebied van kunstmatige intelligentie echt “nuttig” worden.
4. ”Nieuwe infrastructuur” biedt kansen voor alle lagen van de bevolking, en de ondersteuning voor de sector van de kunstmatige intelligentie blijft zich verder verbeteren
Tijdens de Centrale Economische Werkconferentie werd in 2018 voor het eerst het concept van “nieuwe infrastructuur” geïntroduceerd, waarbij werd benadrukt dat investeringen een sleutelrol moeten spelen, de technologische transformatie en de vernieuwing van apparatuur in de verwerkende industrie moeten worden gestimuleerd, het tempo van de commercialisering van 5G moet worden versneld en nieuwe technologieën zoals kunstmatige intelligentie, het industriële internet en het internet der dingen moeten worden versterkt. Wat de aanleg van infrastructuur betreft, is sindsdien in zeven bijeenkomsten of documenten op centraal niveau duidelijk gemaakt dat de “nieuwe infrastructuur” verder zal worden versterkt.
Op 4 maart 2020 hield het Permanent Comité van het Politbureau van het Centraal Comité van de Chinese Communistische Partij (CPC) een vergadering en stelde voor om de aanleg van nieuwe infrastructuur, zoals 5G-netwerken en datacenters, te versnellen, wat veel aandacht trok. “Nieuwe infrastructuur” heeft in het nieuwe tijdperk een rijke betekenis. Het sluit niet alleen aan bij toekomstige economische en sociale ontwikkelingstrends, maar past ook bij de huidige fase van sociale en economische ontwikkeling en de transformatiebehoeften van China. Terwijl het tekortkomingen wegwerkt, zal het een nieuwe motor voor sociale en economische ontwikkeling worden. Kunstmatige intelligentie als onderdeel van de “nieuwe infrastructuur” is van groot belang voor de ontwikkeling van de kunstmatige-intelligentie-industrie. Naar verwachting zal in 2021 de opbouw van de sector voor kunstmatige intelligentie De keten zal zich blijven uitbreiden rond de “trojka” van nieuwe infrastructuur voor kunstmatige intelligentie, zoals algoritmen, data en rekenkracht.
Wat de rekenkracht betreft, zal de uitrol van het 5G-communicatienetwerk in mijn land in 2021 in een stroomversnelling komen en zal het aantal apparaten dat is aangesloten op het internet der dingen toenemen tot 50 miljard. De groei van de datahoeveelheden zal steeds sneller gaan en de rekenkracht die nodig is voor het trainen van kunstmatige intelligentie zal verder toenemen. Door deze exponentiële groei zal de vraag naar rekenkracht in aanverwante sectoren nog groter worden.
De big data-volumes van toonaangevende internetbedrijven zullen oplopen tot duizenden petabytes, de data-volumes van toonaangevende ondernemingen in traditionele sectoren zullen petabytes bedragen, en de door particulieren gegenereerde data zullen terabytes bereiken. GPU's, ASIC's en rekenunits zoals FPGA's zullen de onderliggende hardwarevormen worden die de ontwikkeling van de kunstmatige-intelligentietechnologie in ons land ondersteunen, en de opbouw van de industriële keten rond de 'Troika' zal verder worden versterkt. Wat algoritmen betreft, verzamelen en integreren het Cafe-framework, het CNTK-framework, enz. verschillende opkomende modellen voor kunstmatige-intelligentie-algoritmen, wat de toepasbaarheid van scenario’s voor algoritmeontwikkeling aanzienlijk kan verbeteren. Algoritmen voor kunstmatige intelligentie maken een transitie door van RNN en LSTM naar CNN, GAN, BERT en GPT-3, enzovoort; opkomende leeralgoritmen zullen efficiënter worden geïmplementeerd in de gangbare bibliotheken met algoritmemodellen voor machine learning.
Een aantal kwesties die aandacht verdienen in de sector van de kunstmatige intelligentie
1. De capaciteit voor het ondersteunen van de basisrekenkracht van grootschalige kunstmatige intelligentie is beperkt
De diversificatie van de toepassingsgegevens in de kunstmatige-intelligentiesector en de toenemende complexiteit van deep learning-algoritmen vereisen krachtige rekenkracht ter ondersteuning van de implementatie. Verwacht wordt dat de hoeveelheid gegevens in 2021 explosief zal blijven groeien en dat AI-algoritmemodellen complexer zullen worden en hogere rekenkracht zullen vereisen. Het aantal binnenlandse bedrijven dat grootschalige rekenkracht voor kunstmatige intelligentie kan leveren, is echter nog steeds zeer beperkt, en ons land is over het algemeen onvoldoende voorbereid wat betreft de infrastructuur voor rekenkracht op het gebied van kunstmatige intelligentie.
Vakorganisaties voorspellen dat de populariteit van de nieuwe generatie informatietechnologieën, zoals kunstmatige intelligentie en 5G-communicatie, ertoe zal leiden dat de hoeveelheid nieuw gegenereerde gegevens wereldwijd snel zal toenemen van 33 ZB in 2018 tot 175 ZB in 2025, wat voortdurende verbeteringen van de rekenkracht van computers vereist.
2010 Sinds het begin van dit jaar hebben FPGA- en ASIC-chips, dankzij de opkomst van GPU-chips, een versnelde ontwikkeling doorgemaakt en worden ze toegepast op het gebied van kunstmatige intelligentie. In 2020 zal de rekenkracht van supercomputers het niveau van 10 miljard keer per seconde bereiken. Echter, door de voortdurende toename en verbetering van de vraag naar rekenkracht als gevolg van de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie, zijn een groot aantal binnenlandse bedrijven die chips voor kunstmatige intelligentie produceren nog steeds sterk afhankelijk van internationale giganten zoals Qualcomm, Nvidia, AMD, Xilinx, Marvell Electronics, EMC, Avago en MediaTek voor het leveren van producten die aan de eisen voldoen. Wat chipproducten betreft, bevindt de ontwikkeling van toonaangevende bedrijven in de binnenlandse industriële keten zich in vergelijking met de reuzen nog steeds in een verkennende fase.
Op het gebied van commerciële servers behoren internationale giganten als IBM, HPE en Dell onbetwist tot de top drie van de wereldwijde servermarkt, terwijl Inspur, Lenovo, H3C en binnenlandse bedrijven zoals Huawei slechts een beperkt marktaandeel hebben.
2. Gebrek aan open-sourceplatforms en -frameworks voor kunstmatige intelligentie-algoritmen
Deze ontwikkelingsfase van de kunstmatige-intelligentie-industrie heeft deep learning-technologie als belangrijkste drijvende kracht. De onderliggende open-source- en open deep learning-omgeving biedt een fundamentele garantie voor de evolutie en innovatie van de technologie. Mijn land moet dringend zijn technologische invloed vergroten, technologische innovatie bevorderen en dit doen via open-source- en open methoden. De nadruk moet liggen op de ontwikkeling van een industriële ecologie en het bieden van nieuwe oplossingen voor de traceerbaarheid van producten en de beoordeling van de betrouwbaarheid van systemen op het gebied van kunstmatige intelligentie.
De ontwikkeling van open-source-oplossingen op ecologisch gebied is in mijn land echter relatief laat van start gegaan, en er is onvoldoende betrokkenheid bij de belangrijkste open-sourceplatforms en -frameworks op het gebied van kunstmatige intelligentie. De koplopers op het gebied van de wereldwijde, toonaangevende algoritme-frameworks en -platforms voor kunstmatige intelligentie zijn Google, Facebook, Amazon, Microsoft en andere Amerikaanse bedrijven, evenals Baidu, 4Paradigm. De algoritme-frameworks en -platforms van binnenlandse bedrijven zoals Megvii Technology, SenseTime en Yitu Technology worden door de sector nog niet op grote schaal erkend en toegepast.
Mijn land beschikt over onvoldoende ondersteuning op het gebied van de kerntechnologie van deep learning-frameworks, wat zich voornamelijk uit in: beperkte capaciteiten op het gebied van kerntechnologie en daarmee samenhangende technologische innovaties, onvoldoende trainingsprestaties en onvoldoende mogelijkheden voor platformonafhankelijke ondersteuning van neurale netwerkmodellen; onvoldoende geavanceerde ontwerp- en ontwikkelingscapaciteiten voor deep learning-frameworks, en achterblijvend onderzoek naar modulaire ontwikkeling en platformonafhankelijke ondersteuning, wat de vorming van een compleet ecosysteem voor de kunstmatige-intelligentie-industrie in mijn land niet bevordert en mogelijk negatieve gevolgen heeft voor de veiligheid van de informatie-infrastructuur, de industriële veiligheid en de gegevensbeveiliging van mijn land.
Chips hebben al veel Chinese bedrijven en ontwikkelaars in een risicovolle positie gebracht, maar frameworks voor deep learning staan pas sinds kort in de schijnwerpers. Het gebrek aan kerntechnologieën zal rechtstreekse gevolgen hebben voor de ontwikkeling van chips, systemen, software en hardwareplatforms die verband houden met de toekomstige sector van kunstmatige intelligentie.
3. De standaardisatie van industriële gegevens en de mate van onderlinge koppeling zijn ernstig ontoereikend
Gegevens vormen de kern van iteratieve innovatie op het gebied van kunstmatige intelligentie. De ontwikkeling van de nieuwe generatie informatietechnologieën, zoals big data, de cloud, het internet der dingen en 5G-communicatie, heeft geleid tot ongekende hoeveelheden gegevens, en de groei van deze gegevens versnelt steeds verder. Hoewel de kunstmatige-intelligentietechnologie in mijn land al proeftoepassingen kent in de productie, het transport, de e-commerce, de financiële sector, de medische sector en andere gebieden, is de toepassing van industriële gegevens door bedrijven in de toeleverings- en afzetketen gefragmenteerd, gekenmerkt door herhaaldelijk leerproces, sporadische schaalgrootte, uiteenlopende standaarden en scenario’s met verschillende kenmerken, is het moeilijk om de succesvolle ervaringen van één enkele sector of onderneming over te dragen, wat in feite het tempo vertraagt waarmee de meerderheid van de kleine en middelgrote ondernemingen kunstmatige-intelligentietechnologie inzet om de productiviteit te verbeteren en hoogwaardige ontwikkeling te realiseren.
De gegevensbronnen binnen verschillende sectoren zijn complexer, de gegevenskwaliteit is wisselend, de mate van annotatie verschilt per sector en er is een gebrek aan gegevensstandaarden en kanalen voor integratie en uitwisseling. Als gevolg hiervan is er nog geen sprake van een effectieve onderlinge koppeling en organische integratie van gegevens tussen verschillende sectoren en binnen één sector. Dit beperkt de beschikbaarheid en overdraagbaarheid van gegevens aanzienlijk.
4. Er is nog geen op maat gemaakt evaluatiekader voor de opbouw van infrastructuur voor kunstmatige intelligentie, geïntegreerd in industriële scenario’s, tot stand gebracht
Typische toepassingsscenario’s fungeren als belangrijke “proeftuinen” en “versnellers” voor technologie. De evaluatie, selectie en ontwikkeling ervan zullen bepalen of verschillende sectoren de infrastructuur voor kunstmatige intelligentie effectief kunnen inzetten om hun intelligentieniveau te verhogen en een intelligente transformatie te realiseren.
Op dit moment heeft ons land het ontwikkelingspotentieel van rijke gegevens en diverse scenario’s nog niet effectief verkend, en heeft het de vereisten en kenmerken van de “nieuwe infrastructuur” van kunstmatige intelligentie, geïntegreerd in industriële scenario’s, nog niet volledig begrepen. Hoewel er sprake is van een enorme omvang aan gegevens en rijkere toepassingsscenario’s, met name op het gebied van financiën, de gezondheidszorg, het onderwijs, de productiesector, de detailhandel, slimme steden, overheidsdiensten en andere sectoren, is er een enorme hoeveelheid basisgegevens opgebouwd en bestaat er vraag naar infrastructuur van de nieuwe generatie.
Over het algemeen ontbreekt het echter aan een adequate inschatting van de behoefte aan rekenkracht voor kunstmatige intelligentie en aan de integratie van deep learning in hun eigen sectoren. Ook ontbreekt het aan het vermogen om algoritmen te doorgronden, te begrijpen en toe te passen, en is er onvoldoende bewustzijn van het verzamelen, coördineren, sorteren en opschonen van sectorgegevens.
In fact, in the process of preventing and controlling the COVID-19 epidemic in 2020, the effectiveness of artificial intelligence industry as a “new infrastructure” has been fully demonstrated, playing an important role in relieving bottlenecks in the flow of people, logistics, information , and capital flows in various industries. It plays an indispensable role in preventing and managing major public safety risks, promoting the resumption of work and production of manufacturing enterprises, and maintaining teaching and education in universities and primary and secondary schools. It timely summarizes the successful experience in 2020 and sorts out the customized artificial intelligence infrastructure embedded in industry scenarios. The construction assessment framework is imperative in 2021.
5. Er is een groot tekort aan vakbekwame medewerkers in specifieke toepassingsgebieden
My country’s further development of the artificial intelligence industry still faces the challenge of deep learning talent shortage. According to statistics from the Paulson Foundation think tank, China is the largest source of top AI researchers in the United States. As of the end of 2019, nearly 60 % of the world’s top AI talents have settled in the United States, of which 60% of the top AI talents who received undergraduate education in China The ratio is the highest at 29% (followed by 20% in the United States, 18% in Europe and 8% in India).
China is the largest source of top artificial intelligence talents in the United States and has played an important role in the innovation and development of artificial intelligence in the United States. According to LinkedIn big data, the overall supply of AI talents in the world is about 3.4 million, of which only 95,000 are deep learning talents, and their mobility is large, further widening the gap. Among them, China’s AI talents The total number is only 50,000. In 2020, the domestic artificial intelligence talent gap will reach more than 5 million, and the supply and demand ratio is seriously imbalanced; the penetration rate of children’s programming education in the United States has reached 44.8%, and it is only 0.96% in China; China’s top artificial intelligence talents only rank sixth, and the former The five are the United States, the United Kingdom, Germany, France, and Italy. In 2021, it is a top priority to continuously strengthen the training of artificial intelligence talents in our country and make up for the shortcomings in talent introduction and training.
Suggesties
1. De oprichting van speciale AI-rekencentra bevorderen om een solide basis te leggen voor rekenkracht
Promote the establishment of AI supercomputing centers to undertake large-scale AI algorithm calculations, machine learning, image processing, scientific calculations and engineering calculations, accelerate the industrialization of artificial intelligence technology in vertical industries, and promote the development of the local artificial intelligence industry. Promote the application of elastic computing, massive data storage and other technologies to improve the efficiency of computing resource utilization. Accelerate the green and efficient development of AI computing infrastructure and build a green and efficient computing center. Strengthen the early planning and design of the computing power center, based on application needs, taking into account factors and conditions such as energy, climate, natural cold sources, network facilities, energy consumption indicators, etc., and rationally lay out and build computing power infrastructure.
2. Een intelligent ecosysteem opbouwen om synergie tussen software en hardware te realiseren
Promote the realization of a high degree of coupling between software and customized AI chips to achieve optimal performance. Build industry collaboration capabilities, promote efficient connection between artificial intelligence enterprises and vertical industry platforms and general platforms, and ensure the real-time use of required platform functions. Promote the effective connection between AI-specific computing facilities and existing business systems in the industry, and create an intelligent application ecological environment relying on computing power support. Support industry enterprises to provide intelligent computing infrastructure and general software services, gather and incubate artificial intelligence enterprises, promote the development of the artificial intelligence industry, and create an intelligent ecosystem system of “technology research and development, industry incubation, venture capital, education and training, and supporting policy environment”.
3. De ontwikkeling van open-sourceplatforms en openbare dienstverleningsplatforms op het gebied van kunstmatige intelligentie blijven ondersteunen
Create a carrier for artificial intelligence technology innovation, support leading enterprises to take the lead, and unite upstream and downstream industrial enterprises, universities, institutions, professional institutions, etc. to jointly build technological innovation platforms in key areas of artificial intelligence, and support universities and enterprises to apply for national laboratories and national key laboratories, National Technology Innovation Center, Key Engineering Laboratory and other national scientific research platforms. Identify several district-level artificial intelligence technology innovation platforms and provide support based on the effectiveness of the innovation. Guide and support the establishment of a number of artificial intelligence open platforms, open source projects and large-scale common sense databases, establish a number of platform-based artificial intelligence application testing entities such as artificial intelligence technology public service platforms and key laboratories for multi-scenario training and testing verification, and support It provides development frameworks, algorithm libraries, toolsets, etc. for cloud training and terminal execution, and opens underlying technology interfaces and database calling interfaces for universities, institutions, and innovative enterprises to promote original and independent innovation in artificial intelligence from the source.
4. Een instrumentarium voor een ondersteunend beleid op het gebied van kunstmatige intelligentie ontwikkelen
Improve the artificial intelligence industry data standards, evaluation, intellectual property and other service systems, strive to create standardized format data sets, establish metadata sets for artificial intelligence system training, verification and testing, focusing on industry terminology, reference frameworks, algorithm models, basic theories, key Technology, products and services, industry applications, safety and ethics, etc., provide application standards, deployment guides, and practical cases for the application of artificial intelligence technology in subdivided fields. Launch quantitative artificial intelligence technology measurement indicators, establish a standardized evaluation method system for artificial intelligence technology performance, and form an accountability system and audit tools for artificial intelligence intellectual property and ethical risks. Actively attract overseas scientific researchers, gather global talents, and launch a package of policies to introduce high-end overseas talents in a series of areas such as research funding, personal taxation, visas, household registration, children’s education, etc., to effectively solve the worries of scientific researchers and provide them with scientific research and entrepreneurship.
Trefwoorden: What is the input and output module?
