2022年11月28日，由中國信息通信研究院華東分院(以下簡稱“中國信通院華東分院”)主辦的“長三角人工智能算力發(fā)展報告線上研討會”上，人工智能算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟(以下簡稱“ICPA智算聯(lián)盟”)聯(lián)合產(chǎn)學研各界力量共同撰寫和發(fā)布國內(nèi)首部《長三角人工智能算力發(fā)展報告(2022年)》。

　　報告主編、ICPA智算聯(lián)盟理事長楊帆指出，長三角地區(qū)是我國經(jīng)濟發(fā)展的重要增長極，2021年長三角地區(qū)GDP占全國接近四分之一，新經(jīng)濟領域發(fā)展迅速，大量場景需求能進一步推動人工智能算力、算法等領域的發(fā)展。長三角擁有全國90%以上的芯片企業(yè)，智能芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對成熟，但還需培育其他人工智能算力領域。智算聯(lián)盟的發(fā)展宗旨是不變的，未來我們需要同各智算企業(yè)、行業(yè)組織一起探索、建立自主可控的軟硬件生態(tài)體系，打造更加普惠多元的算力場景。

　　報告副主編、中國信通院華東分院院長廖運發(fā)表示，長三角作為全國人工智能和智能算力產(chǎn)業(yè)領先地區(qū)，正積極對接國家“東數(shù)西算”戰(zhàn)略，加快構建協(xié)同發(fā)展格局。2020年以來，長三角地區(qū)重點圍繞智能計算基礎設施、核心軟件開發(fā)、平臺搭建、產(chǎn)業(yè)集聚等方面制定了政策規(guī)劃，迎來人工智能算力產(chǎn)業(yè)建設新浪潮。我院與人工智能算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟等行業(yè)組織和各智算企業(yè)保持著密切合作，共同促進長三角人工智能算力產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。

　　中國信通院華東分院人工智能與大數(shù)據(jù)事業(yè)部主任陳俊琰對報告進行了深度解讀。報告系統(tǒng)研究了長三角人工智能算力發(fā)展情況，全面客觀評估長三角智能算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平，著力促進智算產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展，為長三角地區(qū)人工智能算力發(fā)展政策制定提供有力支撐。

　　上海交大金耀輝、之江實驗室李振廷、合肥中科類腦劉海峰、上海聯(lián)通劉劍巍、上海公共交通卡公司王聯(lián)鳳、華山醫(yī)院程思杰、西岸集團王昊陽、上港集團韓青原、銀聯(lián)商務劉陳波、張江集團王曉剛、上海電氣陸鐘成等與會專家分別圍繞算力生態(tài)、算力標準、異構AI算力、算力應用、算力交通、智慧醫(yī)療、多元算力融合、人工智能基礎設施、普惠金融、公共算力平臺、自動駕駛等方面進行了發(fā)言，并與全體參會人員深入互動探討，為長三角人工智能算力發(fā)展出謀劃策。

　　報告核心觀點

　　長三角成為人工智能算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展最集聚地區(qū)。政策規(guī)劃上，2020年以來，長三角三省一市圍繞智能計算基礎設施、核心軟件開發(fā)、平臺搭建、產(chǎn)業(yè)集聚等方面，均制定了相應的政策規(guī)劃與行動方案;發(fā)展規(guī)模上，根據(jù)人工智能算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟調(diào)研，截至2022年3月，我國已投運的人工智能計算中心21個，其中長三角地區(qū)數(shù)量占比38%，智能算力規(guī)模占比全國超60%;產(chǎn)業(yè)基礎上，以政府數(shù)據(jù)開放平臺為支撐的數(shù)據(jù)共享持續(xù)深入，智能制造、智能駕駛等創(chuàng)新應用體系不斷完善，以人工智能芯片、智算中心為代表的算力生態(tài)加速構建;標準生態(tài)上，長三角地區(qū)多個企業(yè)參與智算領域標準研制工作。

　　長三角人工智能算力實現(xiàn)高水平創(chuàng)新發(fā)展。芯片方面，長三角聚集全國超過90%的人工智能芯片新勢力廠商，并擁有芯片設計、制造、封裝測試的完整產(chǎn)業(yè)鏈;服務器方面，長三角企業(yè)覆蓋不同技術路線，在核心器件自主創(chuàng)新、綠色節(jié)能方向持續(xù)突破;計算中心方面，長三角地區(qū)著力推動市場化運營機制和生態(tài)融合賦能，實現(xiàn)“政產(chǎn)學研用”全鏈條打通;計算平臺方面，長三角地區(qū)已經(jīng)誕生一批算力調(diào)度能力強、場景功能全覆蓋的國內(nèi)領先人工智能計算平臺;服務場景方面，長三角已形成智能駕駛、智能終端、智能安防等在內(nèi)的多元人工智能算力服務場景。

　　長三角智能算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍面臨一些困難�？蚣芎退惴ㄈ狈�，智能軟件生態(tài)薄弱;芯片兼容性較低、適配遷移成本偏高;衡量標準不統(tǒng)一，評價體系亟待完善;算力使用成本高，用戶使用負擔較重;算力運維能耗大，算力布局有待優(yōu)化;高層次人才短缺，培養(yǎng)體系滯后于需求�；�于此，亟需推進人工智能算力標準體系建設、打造自主創(chuàng)新生態(tài)、構建綠色低碳新體系、加快人工智能算力人才培養(yǎng)、拓寬人工智能算力應用場景。