作者：陈阿夸
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算力说
ai应用要落地开花还为时尚早，基础建设问题亟待解决。
7月11日，“中国人工智能产业发展联盟第二次全体大会”在上海召开，大会由中国人工智能产业发展联盟组织。在电信组专题研讨会上，来自全球人工智能企业、互联网企业、电信运营商、学术机构等各方的嘉宾和代表围绕“ai对信息基础设施影响”这一话题，畅谈人工智能技术的发展现状和趋势，分享国内外运营商和各大企业在基础设施领域面临的机遇与挑战。
中国信息通信研究院人工智能部董晓飞在《ai赋能下的数据中心产业发展趋势》报告中指出，数据、算力、算法三大因素正驱动人工智能崛起，这给数据中心带来三方面的挑战：
第一，供电。“人工智能对算力需求量大，这对包括服务器、数据中心、网络存储在内的基础设施要求也相应变大，功率密度将从5kw提升到20kw及以上。”
第二，制冷。“现在有好多集团希望通过风冷、夜冷、自然风等方式达到自然冷却的效果。”
第三，边缘计算。“现在宽带网络的速率限制了ai的发展，需要端侧的处理，所以现在一些边缘数据中心也在做工具。”
因此，机遇则在于如何利用ai实现智能运维以及节能降耗。
在智能运维方面，董晓飞认为可以应用于如下几个领域：依靠已有的业务日志进行模式识别；实时监控、潜在故障告警；实时故障定位；重点区域问题监控；解决方案智能化推荐。
在节能降耗方面，万国数据汪琪在发言中分享了该企业作为数据中心的真实案例。汪琪表示，数据中心在探索优化能耗管理时，外部环境并非一成不变，冷却系统也无法响应实时的变化，而利用冷却水预测模型的自动控制、自动调整将有助于发挥冷却设备的作用。
事实上，万国数据并不是唯一一家试图在数据中心使用人工智能的企业。例如，西门子曾与一家名为vigilent的公司合作，结合物联网和机器学习技术，从数千个传感器收集数据，随后进行分析，以确定使用先进算法以最少的冷却花费维持所需温度所需的变化，以解决数据中心的冷却难题。
除了数据中心，ai的基础设施还包括基站、5g网络等。中国联通网络技术研究院的刘腾飞介绍了中国联通已搭建100万基站，峰值速率可达1gbps，并且将在40个城市开通5g实验网络。
中国电信研发工程师刘晓军在接受算力智库采访时则指出了目前业界普遍面临的问题：算力和算法可以融合，但数据和他们是割裂的，这将影响ai应用实时发挥作用。“现在数据获取之后，只能离线调取后再进行算法训练，获取的结果是针对过往数据的，那么在实时预测上就会受限。”言下之意，则是一旦拥有实时数据，ai的业务场景将变得非常宽泛，万物智联时代才将真正到来。
与会嘉宾在自由讨论环节，普遍认为ai应用要落地开花还为时尚早，目前急需解决基础建设领域遇到的各项难题，而这需要各界的扶持。
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