每經(jīng)記者 張蕊    每經(jīng)編輯 陳星    

數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮下，算力已經(jīng)成為繼熱力、電力之后的新型生產(chǎn)力。

算力轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，還面臨哪些阻礙？應(yīng)該如何解決？

在7月29日至31日舉辦的2022中國(guó)算力大會(huì)上，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者帶著這些問題采訪了中國(guó)工程院院士、中國(guó)工程院原副院長(zhǎng)鄔賀銓。

鄔賀銓表示，我們雖然產(chǎn)生了很多數(shù)據(jù)，但把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來的比例還不夠高，而存儲(chǔ)再加以利用的比例就更低了。

記者在大會(huì)期間采訪鄔賀銓 圖片來源：每經(jīng)記者 張蕊 攝

要從源頭上充分發(fā)揮數(shù)據(jù)能力

算力被視為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“底座”，但在現(xiàn)實(shí)中，算力似乎還沒有充分地轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。將算力轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力還面臨哪些阻礙？應(yīng)該如何解決？

對(duì)于《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者提出的這一問題，鄔賀銓表示，我們希望算力能跟電力一樣即取即用，但實(shí)際上算力與電力不同，算力的使用是需要門檻的。首先必須要有充分的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)建模，總結(jié)出數(shù)學(xué)模型，進(jìn)而才能計(jì)算出人工智能的決策。

鄔賀銓說，中國(guó)人口眾多，工業(yè)門類齊全、體系完整，多年來一直保持世界第一制造大國(guó)的地位，會(huì)產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)。
“然而我們雖然產(chǎn)生了很多數(shù)據(jù)，但真正把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來的比例還不夠高，加以利用的比例就更低了。”鄔賀銓說，所以我們首先要從源頭上充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的能力，也就是感知數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，要鼓勵(lì)企業(yè)上云。 

他進(jìn)一步闡述，現(xiàn)在要推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展，需要推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。當(dāng)然，對(duì)于大多數(shù)中小企業(yè)而言，并不是要自己去購(gòu)買數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需要的IT設(shè)備和軟件，其實(shí)通過上云，運(yùn)用云服務(wù)就可以。“我們要讓更多的企業(yè)運(yùn)用云服務(wù)，這樣算力才有用武之地。”

“其次，還要有一些基層算力發(fā)展的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)。”鄔賀銓說，包括數(shù)據(jù)中心，它實(shí)際上是對(duì)算力進(jìn)行計(jì)算存儲(chǔ)應(yīng)用的，還包括芯片以及人工智能芯片，這也是我們的短板。

此外還要往前端延伸，數(shù)據(jù)不是有了就直接拿來計(jì)算，還要對(duì)其進(jìn)行前端的預(yù)處理，包括清洗、標(biāo)注、脫敏等，這些工作需要很多人力去配合完成。當(dāng)然更重要的是后端要進(jìn)行應(yīng)用，包括數(shù)學(xué)建模，建模的軟件、算法，這些仍然要通過開發(fā)來適應(yīng)不同應(yīng)用的需要。

“這些其實(shí)都是針對(duì)IT系統(tǒng)而言的，實(shí)際上作為數(shù)據(jù)中心不僅是IT系統(tǒng)，還有電力、空調(diào)制冷等，所以怎么降低數(shù)據(jù)中心的能耗也是一個(gè)值得研究的問題。”鄔賀銓說，東數(shù)西算就是利用西部較為充裕的能源、更為廉價(jià)的電費(fèi)，以及可再生能源，更好地滿足低碳的需要。

鄔賀銓坦言，算力產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈相當(dāng)長(zhǎng)，這里面還有很多工作要做，數(shù)據(jù)中心只是算力產(chǎn)業(yè)中一個(gè)突出的環(huán)節(jié)。

要降低算力的使用門檻

本屆大會(huì)以“算賦百業(yè) 力導(dǎo)未來”為主題，但各行各業(yè)和每個(gè)用戶對(duì)算力的需求多種多樣，存在明顯差異。如何才能讓算力使用起來更簡(jiǎn)單、更容易、更方便？

對(duì)于《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者提出的這一問題，鄔賀銓表示：“算力首先要計(jì)算，計(jì)算就要有模型（數(shù)學(xué)模型），數(shù)學(xué)模型怎么來的？就要通過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練，而這些一般人是不會(huì)的，甚至可以說門檻比較高。”

“不能讓算力建模這些工作只停留在極少數(shù)企業(yè)中，希望能夠降低算力的門檻。”怎么降低？鄔賀銓說，目前有些企業(yè)已經(jīng)把服務(wù)器的資源開放出來，并且開放了算法的一些模型平臺(tái)。

鄔賀銓進(jìn)一步闡述，現(xiàn)在網(wǎng)上已經(jīng)有一些國(guó)外開源的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)算力計(jì)算平臺(tái)，國(guó)內(nèi)百度、阿里、華為等大企業(yè)也開放了一些平臺(tái)。“這意味著中小企業(yè)只要有意愿、有需求，都可以利用這些平臺(tái)來做數(shù)據(jù)訓(xùn)練。”

“當(dāng)然，這仍然有一定的門檻。”鄔賀銓坦言，現(xiàn)在國(guó)內(nèi)有一些企業(yè)的做法也值得鼓勵(lì)，一些企業(yè)已經(jīng)針對(duì)各行各業(yè)的應(yīng)用開發(fā)了一些模型。比如說某公司做了一個(gè)仿真齒輪的數(shù)學(xué)模型，如果中小企業(yè)想去仿真一個(gè)齒輪，就可以上云，利用這個(gè)企業(yè)的數(shù)學(xué)模型，把自己生產(chǎn)用的相關(guān)數(shù)據(jù)輸入進(jìn)去，就能得到想要的智能決策結(jié)果。“大家已經(jīng)認(rèn)識(shí)到這種趨勢(shì)，要讓算力更簡(jiǎn)單，降低算力使用的門檻。”

不過，鄔賀銓指出，最精密的一些模型還是需要訓(xùn)練，這就要國(guó)家部署一些重點(diǎn)領(lǐng)域，進(jìn)行算法的開發(fā)。“隨著算力資源的充分布局，計(jì)算的門檻會(huì)降低，希望將來有一天大家能更容易地使用算力。”

封面圖片來源：每經(jīng)記者 張蕊 攝