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畢馬威與聯(lián)想集團聯(lián)合發(fā)布《“普慧”算力開(kāi)啟新計算時(shí)代》

來(lái)源:畢馬威與聯(lián)想集團      編輯:創(chuàng )澤      時(shí)間:2023/9/11      主題:其他   [加盟]

歷史總在重演,科技永遠向前?v觀(guān)過(guò)往三次科技革命,無(wú)不是由某種基礎性的通用技 術(shù)(GPTs, General Purpose Technologies)推動(dòng),站在ChatGPT爆發(fā)的當下,通用人 工智能J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(lái),人工智能也將迎來(lái)第四次發(fā)展浪潮。雙浪疊加背景下,人類(lèi)的數字 化大航海征途再啟新篇。算力作為新型生產(chǎn)力是驅動(dòng)經(jīng)濟社會(huì )發(fā)展的底層動(dòng)力,其供給 規模受限與需求指數J增長(cháng)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(jìn)到分布式,再到云計算階段,即將進(jìn)入融合智能計算階段,標志著(zhù)新計算時(shí) 代的開(kāi)啟。大國和大企業(yè)主導的算力競爭將愈演愈烈,資金、技術(shù)、人才都不可或缺, 而根本的是要準確掌握發(fā)力方向,方能決勝未來(lái)。

未來(lái)算力發(fā)展將具備兩大核心特征:“數字經(jīng)濟的基礎設施”和“通用人工智能的核心 動(dòng)力”。與之相對應,算力將在兩個(gè)關(guān)鍵維度上加速發(fā)展:普適(Inclusive)與智慧 (Intelligent)!捌 適”意味著(zhù)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(fā)展數字經(jīng)濟的堅實(shí) 底座!爸腔邸币馕吨(zhù)算力將具備自適應(Self-adapting)、自學(xué)習(Self-learning)、 自進(jìn)化(Self-evolving)為代表的“3S”智能,是實(shí)現通用人工智能廣泛應用、推動(dòng)數 字經(jīng)濟邁向更G階段的必然要求。

放眼,算力或將成為影響綜合實(shí)力和國際話(huà)語(yǔ)權的關(guān)鍵要素之一,已是主 要經(jīng)濟體的戰略必爭之地。美、中、歐、日作為算力產(chǎn)業(yè)規模的L跑者,均在持續 強化相關(guān)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,始終依靠技術(shù)自主創(chuàng )新來(lái)夯實(shí)算力基礎,已初步建立起產(chǎn)業(yè)鏈條持續完善、產(chǎn) 業(yè)創(chuàng )新不斷活躍、市場(chǎng)規模迅速增長(cháng)、國際競爭力穩步提升的算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)。經(jīng)初步測 算,到2025年,算力核心產(chǎn)業(yè)規模將不低于4.4萬(wàn)億元,成為與新能源汽車(chē)比肩的超 萬(wàn)億JG潛賽道,若將視野擴大到算力關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè),

畢馬威數字化賦能主管合伙人張慶杰表示,針對現實(shí)挑戰,未來(lái)算力發(fā)展趨勢將具備“數字經(jīng)濟的基礎設施”和“通用人工智能的核心動(dòng)力”兩大特征,算力將在“普適”和“智慧”兩個(gè)關(guān)鍵維度上加速發(fā)展,形成普慧算力!捌者m”意味著(zhù)算力將變得人人可得、人人可用、人人適用;“智慧”意味著(zhù)算力將具備自適應、自學(xué)習、自進(jìn)化的能力。

算力設施、算力應用、算力服務(wù)是普慧算力的三大關(guān)鍵要素。其中,算力服務(wù)代表著(zhù)算力的提供方式,算力應用實(shí)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J指標,進(jìn)一步細分出13項二J指標,并次搭建了普慧算力行業(yè)評估框架,將各行業(yè)的算力需求潛力分為四類(lèi),即以ICT(信息與通信技術(shù))和制造業(yè)為代表的“普慧雙驅型”,以汽車(chē)行業(yè)為代表的“智慧拉動(dòng)型”,以金融業(yè)為代表的“普適促進(jìn)型”,以及以醫療和教育產(chǎn)業(yè)為代表的“發(fā)展醞釀型”。

其中,制造業(yè)將成為普慧算力大的潛在市場(chǎng);汽車(chē)有望成為下一代移動(dòng)智能計算終端,軟件定義汽車(chē)的發(fā)展趨勢要求算力實(shí)現智能化升J;金融行業(yè)將回歸服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟本質(zhì),“場(chǎng)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(yè)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(lái)爆發(fā)。



附件:畢馬威與聯(lián)想集團聯(lián)合發(fā)布《“普慧”算力開(kāi)啟新計算時(shí)代》



機器人+腦機接口+VR+經(jīng)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(kāi)發(fā)了一種由BCI控制,促進(jìn)癱瘓腿運動(dòng)的機器人輔助器具,能夠同步與啟動(dòng)自主運動(dòng)的嘗試相關(guān)聯(lián)的神經(jīng)元活動(dòng)和由輔助裝置的動(dòng)作產(chǎn)生的傳入信號

我國機器人產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景拓展,“機器人+”應用不斷延伸

中國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展邁上新臺階,中國已成為全球機器人最大的應用市場(chǎng),2022年我國服務(wù)機器人產(chǎn)量達645.8萬(wàn)臺,近些年服務(wù)機器人發(fā)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(gè)算力72tops,CPU做控制,GPU做圖像處理,NPU為神經(jīng)處理單元,完全適用于人形機器人;D1芯片32位浮點(diǎn)計算的最大性能達到22.6TFLOPs

仿真學(xué)習:不斷訓練算法,提升機器人能力

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

智能服務(wù)機器人手部抓取,算法要求極高

確保整個(gè)機器人系統工作萬(wàn)無(wú)一失,要求其手爪結構和控制系統要簡(jiǎn)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(tài)是基本

軟件層面看通過(guò)傳感器獲取機器人的狀態(tài)信息,從而控制關(guān)節運動(dòng)實(shí)現平衡;合理地規劃踝關(guān)節和髖關(guān)節,以保持動(dòng)態(tài)行走時(shí)重心的穩定

人形機器人行為規劃難度遠高于自動(dòng)駕駛

人形機器人需完成人類(lèi) 各種動(dòng)作,動(dòng)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(dòng)駕駛,來(lái)控制機器人身體做出動(dòng)作規劃 并下發(fā)指令

人形機器人是頭部科技公司的競爭

人形機器人進(jìn)入門(mén)檻高,科技巨頭擁有研發(fā)實(shí)力及軟件基礎,在視覺(jué)感知,算法,虛擬仿真等軟件方面領(lǐng)先優(yōu)勢明顯,且與原有業(yè)務(wù)協(xié)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(zhì)是AI系統落地物理世界的最佳載體,但更核心問(wèn)題在于是算法對運動(dòng)能力的控制,包括本體平衡,行走的步態(tài),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(kāi)始爆發(fā)

預測全球25年人形機器人初步商業(yè)化,銷(xiāo)量3萬(wàn)臺左右,30年這些領(lǐng)域就滲透率1.5-2%對應存量需求230萬(wàn)臺,新增需求100萬(wàn)臺+,2035年銷(xiāo)量有望突破1000萬(wàn)臺

人形機器人商業(yè)化:細分領(lǐng)域突破到通用型,tob到toc

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

人形機器人難點(diǎn):軟硬件均存在難點(diǎn),降本與空間不是問(wèn)題

硬件難點(diǎn)是靈敏度與承壓能力的協(xié)調,關(guān)節能力不能匹配運動(dòng)規劃;軟件難點(diǎn)是訓練不同任務(wù)的運動(dòng)規劃,實(shí)時(shí)反饋視覺(jué)檢測與理解,并對運動(dòng)規劃做調整
 
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