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畢馬威與聯想集團聯合發布《“普慧”算力開啟新計算時代》

來源:畢馬威與聯想集團      編輯:創澤      時間:2023/9/11      主題:其他   [加盟]

歷史總在重演,科技永遠向前?v觀過往三次科技革命,無不是由某種基礎性的通用技 術(GPTs, General Purpose Technologies)推動,站在ChatGPT爆發的當下,通用人 工智能極有可能成為新一代的GPTs。從GPT(生成式預訓練模型)到GPTs,第四次科技 革命即將踏浪而來,人工智能也將迎來第四次發展浪潮。雙浪疊加背景下,人類的數字 化大航海征途再啟新篇。算力作為新型生產力是驅動經濟社會發展的底層動力,其供給 規模受限與需求指數級增長之間的矛盾日漸突出,傳統計算范式正在失效,計算模式從 中心式演進到分布式,再到云計算階段,即將進入融合智能計算階段,標志著新計算時 代的開啟。大國和大企業主導的算力競爭將愈演愈烈,資金、技術、人才都不可或缺, 而最根本的是要準確掌握發力方向,方能決勝未來。

未來算力發展將具備兩大核心特征:“數字經濟的基礎設施”和“通用人工智能的核心 動力”。與之相對應,算力將在兩個關鍵維度上加速發展:普適(Inclusive)與智慧 (Intelligent)!捌 適”意味著算力將成為人人可得(Affordable)、人人可用 (Available)、人人適用(Adaptable)的“3A”型基礎資源,是發展數字經濟的堅實 底座!爸腔邸币馕吨懔⒕邆渥赃m應(Self-adapting)、自學習(Self-learning)、 自進化(Self-evolving)為代表的“3S”智能,是實現通用人工智能廣泛應用、推動數 字經濟邁向更高階段的必然要求。

放眼全球,算力或將成為影響國家綜合實力和國際話語權的關鍵要素之一,已是全球主 要經濟體的戰略必爭之地。美、中、歐、日作為全球算力產業規模的領跑者,均在持續 強化相關布局,各國算力投資或補貼計劃金額均在千億元以上。面對波詭云譎的國際形 勢,中國始終依靠技術自主創新來夯實算力基礎,已初步建立起產業鏈條持續完善、產 業創新不斷活躍、市場規模迅速增長、國際競爭力穩步提升的算力產業生態。經初步測 算,到2025年,中國算力核心產業規模將不低于4.4萬億元,成為與新能源汽車比肩的超 萬億級高潛賽道,若將視野擴大到算力關聯產業,

畢馬威中國數字化賦能主管合伙人張慶杰表示,針對現實挑戰,未來算力發展趨勢將具備“數字經濟的基礎設施”和“通用人工智能的核心動力”兩大特征,算力將在“普適”和“智慧”兩個關鍵維度上加速發展,形成普慧算力!捌者m”意味著算力將變得人人可得、人人可用、人人適用;“智慧”意味著算力將具備自適應、自學習、自進化的能力。

算力設施、算力應用、算力服務是普慧算力的三大關鍵要素。其中,算力服務代表著算力的提供方式,算力應用實現了算力的軟件定義,算力設施是算力的基礎。 報告以上述三要素為一級指標,進一步細分出13項二級指標,并首次搭建了普慧算力行業評估框架,將各行業的算力需求潛力分為四類,即以ICT(信息與通信技術)和制造業為代表的“普慧雙驅型”,以汽車行業為代表的“智慧拉動型”,以金融業為代表的“普適促進型”,以及以醫療和教育產業為代表的“發展醞釀型”。

其中,制造業將成為普慧算力最大的潛在市場;汽車有望成為下一代移動智能計算終端,軟件定義汽車的發展趨勢要求算力實現智能化升級;金融行業將回歸服務實體經濟本質,“場景+金融”的模式要求接入廣泛且靈活的安全算力;醫療和教育行業的算力需求當前還在醞釀階段,但有望在普慧算力降本后迎來爆發。



附件:畢馬威與聯想集團聯合發布《“普慧”算力開啟新計算時代》



機器人+腦機接口+VR+經皮脊髓電刺激的下肢康復新方法

新的下肢康復訓練方法,開發了一種由BCI控制,促進癱瘓腿運動的機器人輔助器具,能夠同步與啟動自主運動的嘗試相關聯的神經元活動和由輔助裝置的動作產生的傳入信號

我國機器人產業場景拓展,“機器人+”應用不斷延伸

中國機器人產業發展邁上新臺階,中國已成為全球機器人最大的應用市場,2022年我國服務機器人產量達645.8萬臺,近些年服務機器人發展較快

人形機器人提供算力支撐:FSD芯片與DojoD1芯片

第一代FSD芯片單個算力72tops,CPU做控制,GPU做圖像處理,NPU為神經處理單元,完全適用于人形機器人;D1芯片32位浮點計算的最大性能達到22.6TFLOPs

仿真學習:不斷訓練算法,提升機器人能力

大模型提升仿真學習能力,可大幅提升算法訓練效率,縮短算法與硬件調整時間,極大提高訓練效率,可加快軟件更新迭代

智能服務機器人手部抓取,算法要求極高

確保整個機器人系統工作萬無一失,要求其手爪結構和控制系統要簡單化;使得手爪具備適應各種被抓物體形狀的能力;提高手爪決策的準確性

人形整機平衡與行走步態是基本

軟件層面看通過傳感器獲取機器人的狀態信息,從而控制關節運動實現平衡;合理地規劃踝關節和髖關節,以保持動態行走時重心的穩定

人形機器人行為規劃難度遠高于自動駕駛

人形機器人需完成人類 各種動作,動作連續復雜,需頻繁的物理交互且操作因果性多,算法難度遠高于自動駕駛,來控制機器人身體做出動作規劃 并下發指令

人形機器人是頭部科技公司的競爭

人形機器人進入門檻高,科技巨頭擁有研發實力及軟件基礎,在視覺感知,算法,虛擬仿真等軟件方面領先優勢明顯,且與原有業務協同效應明顯

軟件決定人形機器人高度,算法需與硬件匹配

人形機器人本質是AI系統落地物理世界的最佳載體,但更核心問題在于是算法對運動能力的控制,包括本體平衡,行走的步態,部抓取等規劃與控制

人形機器人空間測算:25年起步,30年開始爆發

預測全球25年人形機器人初步商業化,銷量3萬臺左右,30年這些領域就滲透率1.5-2%對應存量需求230萬臺,新增需求100萬臺+,2035年銷量有望突破1000萬臺

人形機器人商業化:細分領域突破到通用型,tob到toc

為人形機器人的成熟也是漸進式,可在細分市場的率先商業化,后逐步成熟轉為通用型機器人 ,由tob轉為toc,進入家政等市場,做人想做但是不能做的工作

人形機器人難點:軟硬件均存在難點,降本與空間不是問題

硬件難點是靈敏度與承壓能力的協調,關節能力不能匹配運動規劃;軟件難點是訓練不同任務的運動規劃,實時反饋視覺檢測與理解,并對運動規劃做調整
 
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