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            算力全國第二的西部“最強大腦”能帶來什么

            發布時間:2023-09-08 10:37:00來源: 中國青年報客戶端

              普通人能從人工智能計算中心獲得什么?答案可以是更暢通的道路。

              在位于西安市雁塔區的未來產業城,由中科視語(西安)、西安市雁塔區政府、西安未來人工智能計算中心聯合打造的“秦嶺·秦川交通大模型”為早晚高峰問題提出了解決方案。

              “對于城市交通場景下經常出現的擁堵情況,我們的大模型可以根據道路過往的歷史數據信息,結合當前入口和干線的實時流量情況,實現交通場景的全息感知,通過計算交通流量信息,輔助城市信號燈的調控?!敝锌埔曊Z(西安)科技有限公司總經理張淼介紹,“秦嶺·秦川交通大模型”可以結合城市的交通特性,輔助城市交通管理者給出對應的交通流量協調方案,在減少交通擁堵的同時,也最大幅度地降低了因擁堵發生事故的可能性。

              此外,在交通安全管理場景和道路管理養護場景中,“秦嶺·秦川交通大模型”也能發揮作用?!搬槍`法車輛跨省設防難、道路安全綜合管理難度大、渣土車等營運車輛綜合執法等垂直應用場景痛點,以及多類型道路病害數據采集車、道路表觀病害數據類型紛繁復雜、細小裂縫等毫米級病害識別困難等問題,大模型都能進行輔助有效解決行業共性痛點?!睆堩嫡f。

              人工智能大模型的訓練離不開強大算力的支持,對于許多科技公司來說算力支出都是一筆不小的投入。作為西部首個、目前全國第二的大規模人工智能算力集群,西安未來人工智能計算中心目前可提供AI算力300P,每秒可進行30億億次半精度浮點計算,相當于150萬臺高性能計算機同時運算,24小時可以處理數十億張圖像、數千萬人DNA、10年自動駕駛數據,被譽為西部“最強大腦”。

              得益于未來人工智能計算中心的助力,張淼最直觀的感受就是節省了很多訓練成本。

              “我們的大模型需要比較強大的AI算力基礎才能夠進行高效地訓練,如直接買訓練服務器的話,需要自建機房,買幾十臺8卡的服務器。一臺8卡的服務器成本大概100萬元,所以企業自建機房訓練大模型前期資本投入能達到幾千萬元?!睆堩蹈袊@,和未來計算中心合作后,公司不需要自建機房,還可以按月按需彈性地租用算力。經測算,公司研發成本縮減到了十分之一,也讓產品有了更強的競爭力。

              陜西元翌智能科技有限公司董事長、西安電子科技大學教授李衛斌的團隊也受益于未來人工智能計算中心強大的算力。2021年,他所在的西安電子科技大學人工智能團隊入駐中心,使用其算力資源開展科研工作。

              他觀察到,近年來遙感產業發展正迎來爆發期,在自然資源、生態環境、水利、林業、農業、能源、氣象、智慧城市等多個領域均有廣泛應用需求?!拔覀儼l現上游數據價值未發揮,而中游缺少常態化數據供應,產業整體數據利用效率低。使用專用遙感預訓練大模型是挖掘數據價值打通上中下游環節的核心步驟,但其依賴大量算力的支撐?!?/p>

              后來,李衛斌走出實驗室創立了陜西元翌智能科技有限公司,成為雁塔區未來產業城自主孵化的首家人工智能企業。公司與西安昇騰智能科技有限公司、華為技術有限公司聯合研發打造出了我國首個遙感預訓練大模型“秦嶺·西電遙感腦”,已服務于農業、林業、水利、旅游、鄉村振興等重點領域,并在生態檢察、資源審計、應急救災、城市規劃等場景得到廣泛的應用。

              類似的例子還有很多。目前,未來人工智能計算中心項目運營業務訂單總額已超過8000萬元,鏈接生態伙伴超過180家,吸引了360網絡安全、聯東U谷、中南高科、中科昇騰、中科視語、云數智合、深度智谷、陜西元翌等一批龍頭企業入駐轄區,全面支撐拉動區域發展。其所在的雁塔區也憑借智算中心算力資源優勢,通過搭建平臺、企業培育、筑巢引鳳、人才培育等一系列措施,加快人工智能產業聚集,實現西安市乃至陜西省人工智能“政-產-學-研-用”的閉環。

              據西安市雁塔區科技和工業信息化局局長李長武介紹,雁塔區立足產業基礎和比較優勢,結合區域特色應用,協助本地高校、科研機構和企業打造創新應用,帶動產業智能化升級;聯合西安及全國一線高校和龍頭企業共同研究并推出西電雷達遙感、西工大智能流體力學、云中問道、秦川交通等多款大模型,帶動雷達遙感、航天航空和軌道交通等產業的加速發展?!跋乱徊?,我們將加快國家新一代人工智能公共算力開放創新平臺建設,促進西安乃至陜西省人工智能領域的科技成果轉化、人才培養和政產學研用融合,支撐陜西現代產業體系發展,打造西北人工智能創新發展的新高地?!?/p>

            (責編:常邦麗)

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