1、迎来新机遇，构建智慧城市“大脑”
随着市场需求的激增，以及空间大数据、物联网、人工智能、数字孪生、高性能计算、5G等IT新技术的飞速发展，GIS（地理信息系统）将迎来新的黄金发展期。尤其在智慧城市的建设中，GIS将作为“大脑”而存在，为城市信息化奠定技术基础。构建在云计算、大数据、人工智能、高性能计算基础上的多维动态新一代GIS，将在智慧城市、智慧产业，以及地理控制方面，发挥越来越重要的作用。
2、地图导航与计算机视觉的结合
视觉类人工智能技术的应用，让原本需要大量人工处理的内业工作，转变为由机器自动化、规模化的生产地图数据。16年百度世界大会上，百度地图事业部总经理李东旻提到，在团队内部地图数据自动化生产率已经达到了80%。
3、地图导航与人机交互技术的结合
地图导航与人机交互技术的结合，其用途一方面是面向驾驶场景帮助用户解放双手专注驾驶，提高安全性；另一方面，人机交互效率的提升，也有效降低 *** 作的门槛，用言语表达的方式直诉需求。其最大帮助，莫过于让依靠移动端导航的司机、骑行用户完全解放双手并通过语音交流来使用各种地图上的功能，从而让注意力更集中于驾驶或骑行本身⌄保障出行过程的安全。
4、从时空地理信息大数据中利用人工智能挖掘价值
以地图为载体的大数据已经作为重要的资产，通过对其中的数据的挖掘、甄别、提取，可以为公众出行效率的提升，提供更为精准的出行决策或建议。通过对大数据的充分挖掘和利用，可以让导航平台承载一颗更聪明的出行规划“大脑”。高德地图、腾讯地图，以及百度地图等图商，其实都善于将地图导航软件中由用户贡献的脱敏大数据“数”尽其用。
快速、高效、可靠、易于管理的蓝海大脑液冷工作站具备出色的静音效果和完美的温控系统。在满负载环境下，噪音控制在 35 分贝左右。借助英伟达 NVIDIA 、英特尔Intel、AMD GPU显卡可加快神经网络的训练和推理速度，更快地创作精准的光照渲染效果，提供高速视频和图像处理能力，加速AI并带来更流畅的交互体验。
型号 蓝海大脑人工智能服务器
英特尔
处理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,24GHz,3575MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W1TB
Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,27GHz,3855MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W1TB
Intel Xeon W-3265 24C/48T 27GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB
Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 27GHz 385MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB
Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB
Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB
AMD
处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 40GHz/12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 39GHz/16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 35GHz/32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 27GHz/64核/256M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5945WX 41G 12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 40G 16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 38G 24核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 36G 32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 27G 64核/256M/3200/280W
显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4
NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,
NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,
NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4
硬盘 NVMe2 SSD: 512GB，1TB； M2 PCIe - Solid State Drive (SSD),
SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB
SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,12TGB,18TB
HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB
外形规格 立式机箱
210尺寸mm（高深宽) : 726 x 616 x 266
210A尺寸mm（高深宽) : 666 x 626 x 290
210B尺寸mm（高深宽) : 697 x 692 x 306
声卡：71通道田声卡
机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）
电源 功率 : 1300W×2; 2000W×1
软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。
前置接口 USB32 GEN2 Type-C×4
指承灯电和硬盘LED
灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）
读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）
模拟音频 : 立体声、麦克风
后置接口 PS2接口 : 可选
串行接口 : 可选
USB32 GEN2 Type-C×2
网络接口 : 双万兆 (RJ45)
IEEE 1394 : 扩展卡口
模拟音频 : 集成声卡 3口
连接线 专用屏蔽电缆（信号电缆和电源电缆）
资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等第一个趋势是，全体IT巨头将重兵布局AI云服务，AI-a-a-S，意思是人工智能即服务，将成为未来趋势。AI是未来，已经是不证自明的事实，新老IT巨头不仅在自身业务里积极运用人工智能，同时也在积极利用云计算平台将AI服务提供给第三方。
从供给方来说呢，IT巨头们都很清楚，只要第三方使用自己的平台，就会把数据留在平台上，而这些数据将会是人工智能时代的一座大金矿。从需求方来说呢，那些应用企业可以利用大公司提供的AI云服务，提升自己的竞争力。所以，无论对于AI服务的提供商，还是使用AI服务的企业，这都是一种双赢的合作。
第二个趋势是，新老人工智能企业将围绕智能入口展开白热化的争夺。在互联网时代，几乎每个入口都会引起争夺，而每个入口争夺的成功者都会变成下一个巨头。比如在Web20时代，互动社交的兴起形成了社交入口，造就了Facebook和腾讯。人工智能时代也不例外，激烈的争夺过后，必然会诞生下一个巨大的超级企业。
人工智能时代，服务的入口主要是自然语言的语音交互，自然语言处理会是人机交互的主要模式，谁能让机器更懂人类的语言，谁就能有可能取胜。人工智能会全面包围我们生活的方方面面，这意味着，人工智能入口的竞争会更加惨烈，而越早参与，获得越多的用户，胜利的几率就越大。
第三个趋势是，人工智能将占领客厅，语音交互将成为主流电视应用。智能家居概念喊了很多年了，比尔·盖茨在1995年出版的《未来之路》里就做出了清晰的描述，但是这样的描述迄今都没有成为事实，核心原因就在于用户缺乏需求。
现在随着电视屏幕尺寸增大、视频内容爆炸性增长，传统的遥控器越来越难以满足人们使用电视的需求，语音为主的智能搜索和智能互动正在迅速崛起，自然语言交互将会成为 *** 纵电视机的标准方式。三星等传统的电视厂商、Netflix和亚马逊等视频内容提供商、微软和谷歌等IT厂商都已经或将要推出自己的以电视为核心的语音互动产品，智能家居正在从电视机切入成为现实。
第四个趋势是，智能玩具将成为AI最早成功的应用领域之一。如果利用AI来诊断病情，或是制造自动驾驶汽车，人们往往无法容忍它犯错误。但是玩具不同，人们对玩具的出错容忍度高。所以，在人工智能还没办法超越人类智能的今天，智能玩具恰恰是能够让人工智能获得初期市场认可的切入点。
事实上，现在已经有不少成功的案例了，比如2016年底，能和人玩游戏的智能玩具Cozmo热卖到断货。2017年更会有一大批的智能玩具上市。中国的玩具制造业虽然强大，但是没有什么品牌优势，如果中国的玩具公司和高科技公司合作，借助自己强大的制造实力和市场推广实力，顺势推出自己的品牌，将会获得巨大的商机。
第五个趋势是，商用机器人将在特定的商业场景中发挥巨大潜力。这类机器人往往针对某个特定场景而制作，比如导购、前台、送货，因此见效程度显而易见，在小范围里也更容易推广。
很多有实力的机器人公司，都会开发可用在多个商业领域的通用型机器人，它们能适应不同的环境，缺点是比较昂贵，比如日本软银的pepper机器人，每台约20万元人民币，这还不包括后续服务费和保险费。而专业型机器人更偏重于针对性地解决问题，但是因为能力有限，很容易被竞争对手模仿或是被吞并。
2017年，我们会在很多有一定特点的营业厅里，看到专业型机器人的身影。未来，热点会由专业型机器人向通用型机器人转变，通用型机器人将会迅速崛起。
第六个趋势是，辅助驾驶会成为AI的第一个大规模应用。自动驾驶一直是人工智能领域最热门的应用，但是由于之前特斯拉的自动驾驶功能造成了致命事故，谷歌又放弃了自己生产自动驾驶汽车，转而和成熟的汽车厂商合作，这些事实都说明，完全实现自动驾驶，还有很长的一段路要走。
同时，各大汽车公司都在自动驾驶上进行努力，越来越多的汽车上将会配置一定的自动驾驶能力，也就是在有司机的情况下，在高速公路上，或者城市里慢速行驶的情况下实现自动驾驶。
第七个趋势是，人工智能应用会在各个应用领域迅速普及，有大数据支持的应用创业公司会迎来最好的机遇。虽然人工智能领域的竞争非常激烈，尤其是底层技术上的竞争，但是别忘了，真正的赢家不会产生在技术层、平台层，而是产生于应用层。比如移动互联网的兴起，最大的赢家不是通信运营商，而是构建了社交网络帝国的Facebook。
而应用对于创新企业来说，人工智能恰恰是它们真正的机会。特别是在IT巨头纷纷开源的情况下，创新企业是有机会利用这些资源，成为下一个霸主的。对于创新者来说，一定要到敌人最薄弱的环节去寻找突破口，最值得下手的地方就是数据丰富、但是应用贫瘠的地方。
第八个趋势是，在智能芯片方面，GPU将进一步得到更广泛的应用。GPU，也就是我们所说的图形处理器，一直都是AI应用的主导硬件处理器，在图像语音识别、无人驾驶等人工智能领域，GPU正迅速扩大市场占比。
1、项目概况
当前我国采用进口处理器芯片的高端计算机占据国内市场 90%以上的份额。受信息产业安全、供应链安全等多方面因素的影响，发展基于国产处理器的高端计算机的重要性日益凸显。
目前，国产处理器芯片已经较为成熟，主要架构包括 X86、MIPS、ARM 等，不同架构的处理器芯片具有各自的适用场景和应用优势，适合多头并进，协调发展。
本项目研发基于 X86、MIPS、ARM 等不同架构国产处理器芯片的高端计算机系列产品，满足高端计算机国产化过程中不同场景的需求，打破国外厂商对中国计算机产业的技术垄断，促进中国信息产业的持续 健康 发展。项目达产后，不但能够为中国行业用户提供更多高性价比的选择，还可以保障关键信息系统的安全可控，具有广阔的市场发展空间和前景。
2、项目实施的必要性
（1）保障信息安全和产业安全
掌握基于国产处理器芯片的高端计算机设计与制造技术，是保障国家网络与信息安全的前提条件。根据工信部数据，中国集成电路进口额居各类进口产品之首；国务院发展研究中心发布的《二十国集团国家创新竞争力黄皮书》也指出，中国关键核心技术对外依赖度高，80%芯片都靠进口。在高端计算机领域，包括处理器芯片在内的核心部件几乎完全依赖国外进口，使我国高端计算机在产业链供应方面存在较大的安全隐患。
过去几年里，国产处理器芯片技术取得长足进步，先后出现了 X86、MIPS、ARM 等不同架构的多款国产处理器芯片，接下来推动基于国产处理器芯片的产业生态环境建设任务极为紧迫。研发基于国产处理器芯片的高端计算机系列产品，能够保障关键信息系统的安全可控，打破国外厂商在集成电路产业的技术垄断和安全威胁，扭转我国信息技术被动局面，促进中国信息产业的持续 健康 发展。
（2）促进信息技术应用创新和产业生态环境建设
目前全球高端集成电路产业处于垄断竞争格局，西方国家的处理器芯片巨头厂商如 Intel、AMD 等，通过数十年的持续技术创新和巨额投资，建立了强大的专利壁垒、技术标准体系和产业生态体系，牢牢控制了全球绝大部分市场。虽然我国在这个领域取得了一定的创新和突破，但我国在这个领域的产业基础非常薄弱，技术人才和资金等资源都不足。
推动国产处理器芯片的产业化，需要构建“芯片设计与制造、整机系统、软件生态、应用服务”完整创新链和产业链，方能保障相关产业的持续 健康 发展。研制基于国产处理器的整机系统，一是推动国产高端计算机产业发展，高端计算机面向国民经济主战场，属于信息行业发展的基础保障设施，只有研制基于国产处理器芯片的高端计算机，才能继续推动信息技术应用创新的产业生态环境建设，推动国产处理器在各行业领域的应用和产业发展；二是为其他相关产业发展消除潜在的隐患，我国众多产业的技术研发和运营在一定程度上依赖于高端计算机，若因各种原因导致核心芯片供应链受到影响，则可能对我国若干依赖于云计算、大数据、人工智能、高端计算机平台的行业和产业造成巨大不利影响。
（3）提升企业竞争力和可持续发展能力
长期以来，高端计算机处理器芯片的价格主导权被少数国外企业控制，国内高端计算机企业的盈利空间和盈利能力受到很大约束和限制。通过研制不同体系架构的基于国产芯片的高端计算机，将促使公司更专注于自主核心产品研发，进一步加强在该领域的技术优势，不断推出多种类型、易于为不同市场接受的系列高端计算机产品，不仅可以提高我国整机企业的盈利能力，也将极大降低我国信息化和智能化的成本，促进我国数字经济和智慧 社会 安全、高质量发展。因此，项目的实施将确保公司产品在技术规格上保持领先优势，持续满足广泛的行业用户和应用需求，进一步提高公司产品的市场竞争力，获得更好的经济和 社会 效益。
3、项目实施的可行性
（1）项目研发符合国家政策方向
“新基建”政策的本质是推动支撑传统产业向网络化、数字化、智能化方向发展的信息基础设施的建设，加速全产业的数字化转型，以促进现代信息技术与产业经济的融合，使得经济能够在数字化的辅助之下产生新的质变。
近年来，国家层面不断推动信息技术应用创新发展战略，引导我国企业研制具有自主知识产权和国际竞争力的产品，提高我国信息技术水平和信息产业的可靠性和安全性。另一方面，本项目基于国产处理芯片研发的高端计算机，对支撑我国现代服务业发展，提升传统产业竞争力，推动国内信息产品智能制造能力达到国际先进水平等方面也具有重要的战略意义。本项目属我国重点发展的战略新兴产业，符合《“十三五”国家信息化规划》等产业政策导向。
（2）公司具备本项目实施所需的技术和研发基础
公司是国内最早从事高端计算机业务的厂商之一，主要涉及高性能计算机、通用服务器产品的研发、设计、生产和销售。公司在高性能计算机体系结构、高效能计算系统、高速互连技术、液体冷却技术、高端计算机管理和运维软件、先进计算服务平台软件等方面具有深厚的技术积累。近年来，针对市场形势的变化，公司加大了基于国产处理器的高端计算机产品的预研力度，攻克了基于国产处理器的高端计算机产品研发的各项技术难题，预研样品在产品规格、产品品质、产品易用性等各个方面达到国内领先水平。
作为国内高端计算机领域的核心厂商，公司拥有完备的研发人员储备及技术服务体系。公司研发中心是国家发改委等六部委批准的国家认定企业技术中心，并获批建设国家先进计算产业创新中心。研发人员队伍知识结构和年龄结构合理，具有雄厚的系统级研发实力，在系统架构设计、硬件研制、 *** 作系统研制，以及行业应用软件定制和优化方面已有大量积累。公司成熟的生产制造体系和技术服务体系也是项目成果产业化的重要保障和成功基础。
（3）公司具备项目相关解决方案支持和销售渠道基础
公司多年来一直在自主创新领域全面布局，构建了从芯片硬件、系统解决方案到先进计算、云计算服务的全链条布局，公司产品的客户群体遍及政府机关、企业、电力、教育、医疗、科研机构等诸多行业。公司目前已开始建设基于国产处理器芯片的解决方案中心和产业生态平台，并吸纳大量周边解决方案提供商加入到基于国产芯片的产品生态系统，以平台生态合作带动国产芯片通用行业解决方案的规模化，预计未来五年能够在多个技术和行业领域实现全国产化的产业生态系统。公司在高端计算机产品开发和产业化过程中，积累了大量的技术支持经验和解决方案资源，有助于确保本项目拟研制产品的成功推广和规模化销售。
4、项目建设规划
（1）项目实施主体
本项目的实施主体为中科曙光。
（2）项目投资额
本项目总投资金额为 200,00000 万元，拟使用募集资金投入 200,00000 万元，用于研发设备购置、知识产权购置、生产设备购置、研发人员支出、研发材料及组件支出等。
（3）项目建设内容
本项目分别基于 X86、MIPS、ARM 架构的国产处理器芯片，开展高端计算机整机系统研发，设计具有国际先进水平的高性能工作站、边缘服务器、人工智能服务器、存储服务器、多节点服务器等不同规格的高端计算机产品，实现不同架构、不同规格、不同形态、广泛覆盖的国产高端计算机综合解决方案。
1）X86 架构高端计算机产品：本项目基于 X86 架构国产处理器研制 5 款高端计算机产品，包括：
① 高性能工作站 ：研制基于国产 X86 处理器的高性能工作站产品。为特种应用、电力、金融等行业提供满足业务需求的高性能工作站；为制造业设计仿真、特效制作、科研开发提供支持高端显卡、大容量内存的高性能工作站；
② 边缘服务器 ：研制基于国产 X86 处理器的边缘服务器产品。在边缘计算场景下，对大量靠近终端的现场数据进行实时处理，减少对数据中心的冲击和直接依赖；大幅缩短数据的传输距离，减少网络传输和延迟问题，提升应用和服务的效率和可靠性，降低成本；
③ 人工智能服务器 ：研制基于双路高性能国产 X86 处理器的人工智能服务器。提供多种 GPU 连接拓扑，可为不同的深度学习应用提供不同的优化方案，为人工智能的训练、推理学习提供强大的运算能力；
④ 存储服务器 ：研制基于国产 X86 处理器的高性能存储服务器。具备高密度存储空间，提供强大的计算性能和丰富的 IO 扩展，适用于对存储容量、服务器性能、可扩展性及可靠性要求严格的金融、交通、电信、能源、互联网等行业；
⑤ 多节点服务器 ：研制基于国产 X86 处理器的多节点服务器。采用模块化设计，具备卓越的计算性能和强大的 IO 扩展能力，为企业级用户、云计算中心、大数据、高性能计算等多种业务提供集群服务器系统。
2）MIPS 架构高端计算机产品：本项目基于国产 MIPS 架构处理器研制 3 款高端计算机产品，包括：
① 办公工作站 ：研制基于国产 MIPS 处理器的办公工作站。为政府机关、特种应用等场景提供业务办公终端，具有独特的安全设计，消除电子政务等众多战略领域的安全隐患；
② 文档服务器 ：研制基于国产 MIPS 处理器的文档服务器。面向电子政务信息服务的需求，提供政府部门重要文档的存储备份、检索功能；兼容主流国产 *** 作系统、数据库软件等；消除电子政务等众多战略领域的安全隐患；
③ 存储服务器 ：研制基于国产 MIPS 处理器的存储服务器。针对不同的云数据平台使用场景，提供基于 MIPS 架构处理器的基础型存储服务器产品，适用于大规模云计算环境的低成本近线存储系统。
3）ARM 架构高端计算机产品：本项目基于国产 ARM 架构处理器将研制 3 款高端计算机产品，包括：
① 办公工作站 ：研制基于国产 ARM 处理器的办公工作站。为政府机关、特种应用等场景提供业务办公终端，具有独特的安全设计，消除电子政务等众多战略领域的安全隐患；
② 文档服务器 ：研制基于国产 ARM 处理器的文档服务器。面向电子政务信息服务的需求，提供政府部门重要文档的存储备份、检索功能；兼容主流国产 *** 作系统、数据库软件等；消除电子政务等众多战略领域的安全隐患；
③ 存储服务器 ：研制基于国产 ARM 处理器的存储服务器。针对不同的云数据平台使用场景，提供基于 ARM 架构处理器的基础型存储服务器产品，适用于大规模云计算环境的低成本近线存储系统。
（4）项目建设周期
本项目建设期 3 年。
5、项目预期效益
经测算，本项目税后财务内部收益率为 1254%，税后投资回收期（含建设期）为 622 年，经济效益指标良好。
6、项目的批复文件
本项目不涉及厂房建设及新增用地。截至本报告公告之日，本项目尚在办理备案及环评手续。
7、编制单位介绍
深圳市思瀚管理咨询有限公司是专业产业规划研究服务机构，主要提供可行性研究报告、商业计划书、行业研究报告、概念性规划、初步规划、建筑规划、产业规划、园区规划、企业IPO上市咨询等相关业务。
思瀚将人才培养作为企业发展的根本，制定人才培养“三鹰”计划，通过“雏鹰计划”加速新员工成长，通过“飞鹰计划”助推骨干提升，通过“精鹰计划”培养具有国际化视野的复合型人才，实现个人发展与组织发展的双赢。拥有资本市场及产业研究投资经验的专业管理团队审核体系人员组成，目前思瀚研究产业研究院拥有分析师、咨询顾问、产业项目行业专家为客户提供一站式、个性化、综合性的企业咨询解决方案，80%以上具备相关专业硕士学位，他们均是各自所在领域的权威人士，通过优质整合成为服务客户的强大智囊顾问团，更好的为客户提供高质量个性化定制服务。
我国人工智能底层研究能力缺失的现象严重，最根本的原因在于这方面人才教育培养的缺失。2018年中，作者陈云霁在中国科学院大学开设了一门“智能计算系统”课程。这门课程受到了学生的欢迎，有很多选不上课的学生跟着旁听了整个学期。
关键词：智能计算系统 人工智能 专业课程
编者按 ：5年前，本文作者陈云霁受邀在CCCF专栏上发表了一篇题为《体系结构研究者的人工智能之梦》 1 的文章，第一次公开介绍他从通用处理器转向深度学习处理器方向的心路历程（那篇文章后来也被收录进了《CCCF优秀文章精选》）。经过5年的努力，陈云霁在深度学习处理器方向作出了国际公认的贡献：他的学术论文被顶级会议ISCA’18超过四分之一的论文引用，他的技术成果被应用到华为、曙光、阿里等近亿台智能手机和服务器中。他因此被Science杂志评价为智能芯片的“先驱”和“领导者”。现在，当深度学习处理器已经成为学术界和工业界的热点时，陈云霁再次转身，迈向人工智能系统课程教学的新舞台。这篇文章将和大家分享他走向这个新舞台的心路历程。
智能计算系统课程的开设
我是一名中国科学院计算技术研究所的青年科研人员，主要从事计算机系统结构和人工智能交叉方向的基础研究。看到本文的标题和作者单位，大家可能会觉得有一点奇怪：作者和人工智能专业课程有什么关系？因为传统意义上，上课是高校教师的职责，中国科学院的员工除非是自愿担任了中国科学院大学（国科大）的岗位教授，否则并没有上课的义务。
驱使我主动思考人工智能专业课程设计的最主要的原因，是这样一个众所周知的现象：越是人工智能上层（算法层、应用层，见图1）的研究，我国研究者对世界作出的贡献越多；越是底层（系统层、芯片层），我国研究者的贡献越少。在各种ImageNet比赛中，我国很多机构的算法模型已经呈现“霸榜”的趋势，可以说代表了世界前沿水平。但这些算法模型绝大部分都是在CUDA 2 编程语言、Tensorflow编程框架以及GPU之上开发的。在这些底层“硬 科技 ”中，我国研究者对世界的贡献就相对少了很多。底层研究能力的缺失不仅会给我国人工智能基础研究拖后腿，更重要的是，将使得我国智能产业成为一个空中楼阁，走上信息产业受核心芯片和 *** 作系统制约的老路。
图1 人工智能研究大致层次
我国人工智能底层研究能力缺失的原因很多，我认为最根本的原因在于这方面的人才教育培养的缺失。没有肥沃的土壤，就长不出参天大树。没有具备系统思维的人工智能专业学生，我国就难以出现杰夫·迪恩(Jeff Dean)这样的智能计算系统大师，也不会产生有国际竞争力的智能系统产品。因此，在人工智能专业学生的培养上，我们应当主动作为去改变局面。
2018年我国有35个高校设立了人工智能本科专业，这是重新思考和梳理人工智能培养体系的一次重大机遇。就我目前的了解，大部分高校在考虑人工智能课程体系时，采用的是纯算法、纯应用的教学思路。这样培养出来的学生，仍然是偏向上层应用开发，对智能计算系统缺乏融会贯通的理解。
事实上，各个高校不乏有识之士，在课程设计上绕开系统课程往往受制于三大客观困难：一是国内还没有太多人工智能系统类的课程可供参考，二是国内缺乏人工智能系统类课程的师资，三是国际上缺乏人工智能系统课程的教材。
基于自己的研究背景，我对人工智能的算法和系统都有一些粗浅的涉猎。我是否能为解决人工智能系统课程、师资、教材上的困难作一点微薄的贡献？是否可以身体力行地培养一些具备系统思维和能力的人工智能专业学生呢？
因此，2018年中，我向中国科学院大学申请开设一门人工智能专业的系统课程，名为“智能计算系统”（曾名“智能计算机”），希望能培养学生对智能计算完整软硬件技术栈（包括基础智能算法、智能计算编程框架、智能计算编程语言、智能芯片体系结构等）融会贯通的理解。这门课程受到了学生的欢迎，有很多选不上课的学生跟着旁听了整个学期。让我尤其感动的是，有其他研究所的学生慕名自发地从中关村跑到怀柔来听课，上一次课来回车程就要三个小时，回到中关村都是深夜。这也许能说明这门课对学生来说有一定吸引力，大家在听课中有真正的收获。
人工智能专业学生培养和课程体系
人工智能专业的课程体系设计应该服务于学生培养目标。那么高校人工智能专业应该培养什么样的学生？
这个问题可能还没有统一的答案。对比和人工智能专业非常接近的计算机专业，高校的计算机专业培养的显然不是计算机的使用者，而是计算机整机或者子系统的研究者、设计者和制造者。
我国计算机专业的前辈在六十多年前开始设立计算机专业时，就高瞻远瞩地设计了一个软硬结合的方案来培养计算机整机或者子系统的研究者、设计者和制造者。这套方案经过六十年的演进，依然基本保持了当年的初衷。今天，各个高校的计算机专业，基本都开设了计算机组成原理、 *** 作系统、编译原理、计算机体系结构等系统类的必修课程（见图2）。也就是说，虽然计算机专业的学生毕业后大多从事软件开发工作，但是他们对计算机硬件系统还是有基础的了解的。
图2 网易云课堂上的计算机专业培养方案 3
人工智能专业学生的培养目标应当是人工智能系统或者子系统的研究者、设计者和制造者。只有实现这个目标，高校培养的人才才能源源不断地全面支撑我国人工智能的产业和研究。为了实现这个目标，人工智能专业的课程设计应当包括软硬两条线（就像计算机专业）。如果人工智能专业只开设机器学习算法、视听觉应用等课程，那充其量只能算是“人工智能应用专业”或者“人工智能算法专业”。毕竟算法只是冰山露出水面的一角，冰山底下90%还是硬件和系统。
就拿拥有世界上最大的AI算法研究团队的公司谷歌来说，谷歌董事长约翰·轩尼诗(John Hennessy)是计算机体系结构科学家，图灵奖得主；谷歌AI的总负责人杰夫·迪恩(Jeff Dean)是计算机系统研究者；谷歌AI最令人瞩目的三个进展(Tensorflow, AlphaGo, TPU)都是系统，而不仅仅是某个特定算法，算法只是系统的一个环节。因此，从人工智能国际学术主流来看，系统的重要性是不亚于算法的。
只学过算法的学生或许对于调模型参数很在行，但是对一个算法的耗时、耗电毫无感觉。这样的学生不具备把一个算法在工业系统上应用起来的基本功（因为一个算法真正要用起来必须满足延迟和能耗的限制）。
只有加入了系统线的课程，学生才能真正理解人工智能是怎样工作的，包括一个人工智能算法到底如何调用编程框架，编程框架又是怎么和 *** 作系统打交道，编程框架里的算子又是怎样一步步在芯片上运行起来。这样的学生能亲手构建出复杂的系统或者子系统，在科研上会有更大的潜力，在产业里也会有更强的竞争力。正如业界所云：“会用Tensorflow每年赚30万人民币，会设计Tensorflow每年赚30万美元。”
有很多老师和我说：“人工智能专业确实应当有一些系统类的课程。但国内从来没有开过这样的课，也没有合适的教材，我们学院也缺乏相应的老师来教这样的课程。”这是很实际的三个客观困难，但不应当影响我们对人工智能专业的课程设计。
从学生角度讲，人工智能专业开设什么课程，应该是看国家和企业需要学生会什么，而不完全是看老师现在会什么。六十年前，我国没有几个人见过计算机，更别说开课了。但为了两d一星等科学和工程计算任务，我国依然成立了中科院计算所，并在计算所办计算机教师培训班，在清华大学、中国科学技术大学等高校（此处恕不能一一列全）开设计算机专业，这才有了今天我国巨大的计算机产业。
从教师角度讲，人工智能的系统研究已经成为国际学术热点，讲授这类课程是一个教学相长的过程，能帮助教师走到国际学术前沿。今年美国计算机方向Top4高校（斯坦福大学、卡耐基梅隆大学、加州大学伯克利分校和麻省理工学院）以及其他多个国际单位的研究者联合发布了一份名为“Machine Learning System（机器学习系统）”的白皮书。在这样的新兴热门方向布局培育一批青年教师，无疑对提升所在高校乃至我国在人工智能学术界的影响力有巨大帮助。
因此，不论是对于人工智能专业的学生还是教师来说，把系统类课程开起来，都是有必要，也是有实际意义的。
什么是智能计算系统
简单来说，智能计算系统就是人工智能的物质载体。现阶段的智能计算系统通常是集成通用CPU和智能芯片（英伟达GPU或寒武纪MLU等）的异构系统，并向开发者提供智能计算编程框架和编程语言等。之所以要在通用CPU之外加上智能芯片，主要是因为通用CPU难以满足人工智能计算不断增长的速度和能耗需求。例如，2012年谷歌大脑用了16万个CPU核运行了数天来训练怎么识别猫脸，这对于工业应用来说是很难接受的。显然，要想真正把人工智能技术用起来，必须使用异构的智能计算系统。而为了降低异构智能计算系统的编程难度，就需要有面向智能计算的编程框架和编程语言。
事实上，智能计算系统已经以种种形态广泛渗透到我们的生活中了。IBM的超级计算机Summit用机器学习方法做天气预报，BAT的数据中心上运行着大量的广告推荐任务，华为的手机上集成寒武纪深度学习处理器来处理图像分析和语音识别，特斯拉的自动驾驶系统……都可以看成是智能计算系统。在智能时代，中国乃至全世界都需要大批的智能计算系统的开发者、设计者、应用者。
智能计算系统的发展并不是一蹴而就的事情。20世纪80年代面向符号主义智能处理的专用计算机（Prolog机和LISP机）可以被看成是第一代智能计算系统。但是当时人工智能缺乏实际应用，算法也不成熟，而且当时摩尔定律还处于飞速发展阶段，专用计算机相对每18个月性能就能翻番的通用CPU并没有太大优势。因此，第一代智能计算系统逐渐退出了 历史 舞台。
“智能计算系统”课程重点关注的是第二代智能计算系统，主要是面向深度学习等机器学习任务的计算机。相对于30年前的第一代智能计算系统，当今的第二代深度学习智能计算系统可谓是碰到了天时地利人和。当前图像识别、语音识别、自然语言理解、 游戏 、广告推荐等人工智能应用已开始落地，深度学习算法发展速度令人应接不暇。尤其重要的是，通用CPU性能发展已经趋停，要支撑不断发展的深度学习算法，必须要靠智能计算系统。因此，深度学习智能计算系统会在很长一个阶段里都是学术界和产业界关注的焦点。“智能计算系统”课程将能帮助学生深刻理解深度学习智能计算系统。
第二代智能计算系统主要支持深度学习等机器学习任务。未来如果人类真的要在通用人工智能道路上再往前走一步，那未来的第三代智能计算系统需要支持的算法将远远超出机器学习的范畴，必须包括联想、推理、涌现等高级认知智能算法。我个人猜测，第三代智能计算系统可能会是孵化通用人工智能的虚拟世界环境。“智能计算系统”课程或许能激发学生的好奇心，吸引学生投身于未来的第三代智能计算系统的研究中。
智能计算系统课程概况
“智能计算系统”这门课程主要是面向人工智能、计算机和软件工程专业的高年级本科生或研究生。课程目标是培养学生对智能计算完整软硬件技术栈（包括基础智能算法、智能计算编程框架、智能计算编程语言、智能芯片体系结构等）融会贯通的理解，成为智能计算系统（子系统）的设计者和开发者。
课程的前序课程包括C/C++编程语言、计算机组成原理和算法导论（或机器学习）。课程的课时相对比较灵活，可以是大学期上一个学期（40学时，课程提纲见表1），可以是小学期集中上一周（20学时），也可以嵌入到其他机器学习课程中作为一个补充。对于20学时的短期学习，课程希望学生能对智能计算系统“知其然”，主要是面向实际 *** 作；对于40学时的长期学习，课程希望学生能对智能计算系统“知其所以然”，因此要把机理讲透。
表1 智能计算系统课程提纲（40学时）
在课程讲授上，应该秉承两个原则。一是应用驱动。一门好的工程学科的课程应当是学以致用的，尤其是“智能计算系统”这样的课程，如果上完之后只学会了一些定理和公式，那基本没效果。另外一个原则是全栈贯通。过去计算机专业课程设计有个问题，就是条块分割明显，比如 *** 作系统和计算机体系结构是割裂的， *** 作系统对计算机体系结构提出了什么要求，计算机体系结构对 *** 作系统有哪些支持，没有一门课把这些串起来。“智能计算系统”作为高年级本科生（或研究生）课程，有义务帮助学生把过去所有的人工智能软硬件知识都串起来，形成整体理解。
对于“智能计算系统”课程，驱动范例是一个抓手。在国科大上课时，我们选择了视频风格迁移作为驱动范例。简单来说，风格迁移可以保留一个视频中每帧的基本内容，但是把的绘画风格改掉（比如从普通照片迁移成毕加索风格或者中国水墨画风格等，见图3）。对于学生来说，这是很有意思又在能力范围之内的一个驱动范例。
图3 从普通照片到毕加索风格迁移的驱动范例
我们围绕如何实现视频实时风格迁移，一步步带着学生写出算法，移植到编程框架上，为编程框架编写算子，再为算子设计芯片，构建多芯片系统，并测评这个系统的速度、能效和精度上的优势和劣势，然后进行系统的闭环迭代优化。最后再给大家一个智能计算系统的实验环境，包括摄像头和智能芯片开发板，学生就可以实现一个对摄像头拍摄的视频进行画风实时转换的“半产品”应用了。
结语
我的母亲是一位中学教师。我自己成长过程中，对我帮助非常大的几位前辈恩师陈国良、胡伟武和徐志伟，也都是常年浸在教学第一线，有着极大教学热情的名师。从小到大，这些长辈的言传身教，让我深刻地感受到，教育是一项伟大的事业，能深刻地改变学生、改变行业、改变 社会 、改变国家、改变人类。今天我们教给学生的那些人工智能知识，可能会影响明天我国在智能时代的竞争力。因此，虽然手头有不少基础研究任务，但我还是情愿把培养人工智能的系统人才当成自己未来最重要的使命，把自己绝大部分时间精力花在“智能计算系统”这门课程在各个高校的讲授和推广上。
非常欣慰的是，“智能计算系统”这样新生的一门课程，虽然还有很多缺陷，但还是得到了很多师生的支持和鼓励。我们已在或将在中国科学院大学、北京大学、北京航空航天大学、天津大学、中国科学技术大学、南开大学、北京理工大学、华中 科技 大学等多个高校联合开设这门课程。今年我们还会开放这门课程的所有PPT、讲义、教材、录像、代码、云平台和开发板，供老师们批评指正。非常欢迎大家给我发邮件，提出宝贵意见。
未来，我们希望和更多培养人工智能专业学生的高校合作，广泛参与人工智能系统课程的交流研讨，共同提高人工智能系统课程的教学水平。相信通过大家的共同努力，一定能解决人工智能系统课程开设中的实际困难，使得我国未来培养出来的人工智能人才没有技术上的短板。
作为一名青年教师，我在教学能力和经验上与很多教育领域的前辈有着巨大的差距，还需要更多地学习。这门“智能计算系统”课程，对于我国的人工智能系统能力培养来说，也顶多是起到抛砖引玉的作用。正如鲁迅先生在《热风·随感录四十一》中写给青年的一段话所言：“有一分热，发一分光，就令萤火一般，也可以在黑暗里发一点光……倘若有了炬火，出了太阳，我们自然……随喜赞美这炬火或太阳；因为他照了人类，连我都在内。”
脚注：
1 此文发表在《中国计算机学会通讯》(CCCF) 2014年第5期，>
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能学习培训去哪里好
小编建议大家去实地进行考察试学，只有这样，可以加技术大牛群前面八七七中间零八零后面四七九连起来就可以找到学习，
才能找到真正靠谱的学校。通过试学，我们可以看出老师是不是认真负责，学习氛围到底如何，还有就是可以问问往期学员的薪资水平怎么样。毕竟，这都是无法造假的。
人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。
人工智能的研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。
如果你还没上大学，又想将来从事人工智能行业，那么你可以选择计算机专业。该专业学生主要学习计算机科学与技术方面的基本理论和基本知识，接受从事研究与应用计算机的基本训练，具有研究和开发计算机系统的基本能力。
如果你只是业余爱好，最好把算法与数据结构学好，这是基础，有良好的编程水平更好。而且还要多思考什么才是智能这个问题，对实际的一些问题或者经典的问题提出自己的解法，然后去实现，逐渐地就会找到自己对人工智能的理解。
如果你已经在上大学，也转不了专业，建议选择自兴人工智能学习：
自兴人工智能课程的实战项目全部基于云服务器真实上线，实战项目不仅仅使用商业框架完成，培养具有架构级思想的工程师，具备处理百万级甚至是千万级高并发业务处理能力。
而且在自兴人工智能培训机构学员每天至少花半个小时进行自我表达训练，一个合格的工程师必须具备沟通以及演讲技术的能力，一对一面试指导，发现学员面试中的问题并解决，保证高薪就业。而且了解学员就业后工作情况，并给予辅导。
这是人工智能的所有课程，要是感兴趣的话，可以了解一下：第一阶段
前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系统管理（计算机 *** 作基础Windows7）
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javaScript特效编程
5、Jquery应用开发
第二阶段
核心编程 Core Programming
1、Python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
4、Flask web框架
5、综合项目应用开发
第三阶段
爬虫开发 Reptile Development
1、网络爬虫开发
2、爬虫项目实践应用
3、机器学习算法
4、Python人工智能数据分析
5、python人工智能高级开发
第四阶段
人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一：WEB全栈开发
2、实训二：人工智能终极项目实战由于人工智能类的编程问题通常比一般的编程问题难度要高很多，针对人工智能领域设计的语言也有不少， 比如说Prolog ， 这是一个建立在逻辑推理上的编程语言，通常用于处理比较复杂的逻辑推理问题，而逻辑推理问题通常看上去都比较智能。
至于人工智能机器人，本质上不过是这俩种技术的结合。从机器的角度来说， 它通常不过是一台长的很像人类的机器而已。但是从另一方面来说，理想中的人工智能机器人应该具备诸如人脸识别，语音识别，逻辑推理，问题等功能，从这个角度看的话，它就是一台运行着人工智能程序的人形电脑而已，至于实现这些功能的编程语言，和在服务器上实现这些功能的语言没有任何差别。
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