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首先是建設(shè)面向訓(xùn)練及推理的計(jì)算芯片。隨著人工智能融合賦能廣度和深度的不斷加強(qiáng)，不同場(chǎng)景應(yīng)用將提出不同算力需求，以物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)終端、安防和自動(dòng)駕駛為代表的專用端側(cè)推斷芯片百花齊放，人工智能正式進(jìn)入算力定制化時(shí)代。為更好解決當(dāng)前訓(xùn)練算力昂貴、推理計(jì)算不足的局面，應(yīng)聚焦功能多元化、架構(gòu)多元化的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，針對(duì)性補(bǔ)充機(jī)器學(xué)習(xí)專屬操作計(jì)算能力，面向數(shù)值計(jì)算并行、數(shù)據(jù)跨域交換等進(jìn)行攻關(guān)建設(shè)，積極探索多元化架構(gòu)，以類腦計(jì)算、量子計(jì)算范式為突破口，實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算能力加速。

其次是全面構(gòu)建面向深度學(xué)習(xí)計(jì)算加速的理論及工程體系，全面涵蓋從算法頂層、編譯器，到體系結(jié)構(gòu)等方面的加速理論及工程實(shí)踐能力，以大規(guī)模分布式學(xué)習(xí)需求為指引，優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)、打造深度學(xué)習(xí)編譯器，探索體系結(jié)構(gòu)與硬件的最優(yōu)實(shí)踐。

二是建計(jì)算泛在能力。端側(cè)是人工智能最終應(yīng)用的落地點(diǎn)，端側(cè)既是數(shù)據(jù)的生成端，也是數(shù)據(jù)的使用端，需要構(gòu)建能夠滿足海量不同端側(cè)應(yīng)用場(chǎng)景下的計(jì)算支撐能力。端側(cè)由于受到實(shí)時(shí)性、硬件能力、功耗等多種限制，需要針對(duì)人工智能模型實(shí)現(xiàn)不同層面的優(yōu)化，全面提升端側(cè)的數(shù)據(jù)計(jì)算、采集及傳輸能力，綜合考慮傳感器、端側(cè)芯片、端側(cè)軟件框架、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)演進(jìn)、數(shù)據(jù)中心協(xié)同等關(guān)鍵因素，構(gòu)建能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、部署及動(dòng)態(tài)更新的云端協(xié)同算法及工程實(shí)現(xiàn)能力，打造堅(jiān)實(shí)的泛在計(jì)算基礎(chǔ)。

三是建協(xié)同生態(tài)能力。如圖2所示，未來(lái)人工智能通用平臺(tái)、行業(yè)平臺(tái)以及專用系統(tǒng)將呈現(xiàn)三大協(xié)同態(tài)勢(shì)，需要抓住窗口期，全面建設(shè)全新的系統(tǒng)協(xié)同能力。首先是構(gòu)建3個(gè)系統(tǒng)間的協(xié)同能力。通用平臺(tái)、行業(yè)平臺(tái)以及面向具體應(yīng)用的專用系統(tǒng)之間的功能界定將越來(lái)越明確，相關(guān)功能將呈現(xiàn)模塊化特性，并且高度互補(bǔ)，以實(shí)現(xiàn)深度協(xié)同。

其次是構(gòu)建專用系統(tǒng)的軟硬協(xié)同能力。面向應(yīng)用的專用系統(tǒng)為滿足業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)響應(yīng)要求，除了需要將專屬定制算力芯片進(jìn)行部署外，還需要在軟件層面實(shí)現(xiàn)兩項(xiàng)功能：一是實(shí)現(xiàn)軟件與定制芯片的高度耦合，以達(dá)到性能最優(yōu)；二是軟件需要與垂直行業(yè)平臺(tái)及通用平臺(tái)做好高效對(duì)接，保證調(diào)用所需平臺(tái)功能的實(shí)時(shí)性；三是構(gòu)建行業(yè)協(xié)同能力，面向行業(yè)賦能的行業(yè)平臺(tái)將在通用平臺(tái)基礎(chǔ)上，抽取行業(yè)業(yè)務(wù)邏輯，沉淀行業(yè)服務(wù)能力，實(shí)現(xiàn)與行業(yè)已有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的無(wú)縫對(duì)接。值得注意的是，行業(yè)平臺(tái)由其業(yè)務(wù)屬性主導(dǎo)，未來(lái)行業(yè)平臺(tái)的建設(shè)主體一定是由垂直行業(yè)來(lái)主導(dǎo)構(gòu)建的。