9月1日，在2022天下人工智能大会开幕式上，华为轮值董事长胡厚崑发演出讲时体现，人工智能工业需要一步一个脚印，踏扎实实生长。我们以为下一步的要害是，建好、用好算力基础设施，妄想好应用立异偏向，为各行各业数字化转型升级，打下更坚实的智能基本。
以下为讲话全文：
尊重的列位向导、专家、来宾，各人好！
很是兴奋又和各人相聚在浦江之畔，加入2022年天下人工智能大会。
在刚刚竣事的SAIL奖颁奖仪式上，华为的人工智能辅助药物设计平台获得了今年的SAIL之星奖，谢谢各人认可华为在人工智能手艺生长及应用方面做出的起劲。
AI助力开发超等抗菌药
谈到人工智能辅助药物设计和开发，我也想和各人分享一个最新的案例。各人知道，细菌耐药已经成为人类重大康健威胁，据世卫组织统计，全球每年至少有70万人因此殒命，远远凌驾了疟疾和艾滋病致死人数。一个好新闻是，西安交大一附院最近取得了突破，研发出了一款新的超等抗菌药，有望成为全球近40年来首个新靶点、新类别的抗生素。在这个项目内里，华为提供的AI药物分子大模子做出了一定的孝顺。这个大模子对上亿个分子化合物提前举行展望筛选，帮研究职员在很短的时间内大大缩小了筛选规模。在AI的辅助下，先导药的研发周期从数年缩短至一个月，研发本钱降低70%，这是重大的前进。
我们看到，人工智能应用于行各行各业、差别场景的案例越来越多，并且越来越深，即深入到差别场景中的生产作业中去。这个转变转达了一个主要的信息，正如电力和互联网，人工智能作为一项通用手艺，其手艺价值的施展恰恰在于将它化有形为无形，让它深深嵌入到各行各业的作业场景中去。
算力作为新型都会基础设施，取得快速生长
在已往一年，人工智能工业取得了许多前进。好比，在算力方面，海内现在已经有20多个算力领先的都会，正在加速建设公共的人工智能盘算中心，目今已经有10个都会上线，包括深圳、武汉、西安、成都等等。近期上海人工智能公共算力平台的建设，也必将为上�？萍剂⒁煊胧志蒙ぷ⑷肭烤⒍�。
有了大算力，就能够爆发系列大模子，应用立异就有了坚实基础。如刚刚分享的药物开发案例，应用立异的突破口就来自药物分子大模子。大模子让每个场景化AI应用开发，都不必从0最先，真正实现从小作坊式向工业化开发转变。无论是互联网、金融等领域，照旧在煤矿、农业以及气象等行业中，都可以看到大模子的身影。
人工智能工业需要一步一个脚印，踏扎实实生长。我们以为下一步的要害是，建好、用好算力基础设施，妄想好应用立异偏向，为各行各业数字化转型升级，打下更坚实的智能基本。
从算力中心走向算力网络
随着天下各地算力中心的建成，我们不但仅要将盘算中心作为自力的系统施展作用，也要逐步形成相互联接的算力网络，施展更大的价值。
我以为，关于算力网络的安排，有三个要害。
首先我们可以“AI先行”。凭证展望，未来10年，，人工智能算力需求将增添500倍，成为未来算力的最大增量。算力网络的建设，可以从这个增量最先，通过新建的人工智能盘算中心来先行先试，形成人工智能算力网络，为国家“东数西算”战略落地实践率先迈出要害一步。
其次，算力网络正走向融合异构。不但仅是人工智能盘算中心联网，各地超算中心、一体化大数据中心，都可以并入算力网络，形成统一的算力大市场，支持数字经济高质量生长。
算力网络，算力很主要，网络也很是要害。我们将通过全光手艺的立异，构建一个更大带宽、更低时延、具有高度确定性的网络，包管数据、应用、算法的高效调理。
目今，我们看到深圳鹏城实验室、海内几大运营商等都在推进算力网络妄想，华为也将与产学研各界配合推动算力网络的建设和生长。我期望，就像今天的电力网、通讯网和高铁网一样，未来的算力网络也能为我国数字经济生长提供强劲的动力。
目今，各个盘算中心所爆发的数据名堂、算法都不尽相同，相互之间无法直接挪用，只能在外地施展价值，这就给算力基础设施的统一运营造成了很大的难题。
为此，我们需要构建相对统一的标准。详细来说，在算力硬件、应用接口、节点互联和数据共享多个层面，实现标准的相对统一与兼容，做到“同唱一首歌”。这样，才华使算力、数据与生态形成汇聚，实现全网的共享和高效的运营。
别的，仅有统一的标准还不敷，生长AI基础软件生态是做好运营的要害支持。我们以为，在大力生长芯片、网络等硬件的同时，也要注重基础软件，如AI框架、开发套件、基础模子的协同生长，释放硬件算力，最终让AI落地行业。
目今，华为正在团结工业同伴，打造统一的AI基础软件生态，构建工业韧性。我们的AI框架昇思MindSpore自2020年开源以来，获得工业界同伴及开发者的起劲响应，昇思社区已成为了海内热度最高的AI开源社区。我们希望跟同伴一起，配合打造全球主流的AI框架。
目今，孵化大模子已经成为行业与场景立异突破的共识。就拿前面提到的药物研发来说，场景重大多样，好比卵白质-小分子团结的展望，小分子属性的展望，以及小分子的优化与天生等等，若是每一个场景都单独训练AI模子，效率很是低 ；现在通过一个医药行业的盘古预训练大模子，基于超大规模的参数、海量训练的数据，就可以适配药物研发的多个要害场景，大大缩短药物研发周期。
可是，大模子的研发门槛高，费时艰辛，要阻止重复投资和开发。因此，我们呼吁政、产、学、研、用团结起来，梳理行业场景需要的基础大模子与行业大模子，妄想大模子沙盘，牵引大模子的孵化与立异，这既可以镌汰重复投入，也有利于集中优势资源配合加速AI应用向各工业和行业的渗透。
推进工业团结体，加速AI行业应用落地
虽然，大模子只是完成了算法开发，还要团结行业know-how才华落地成为行业应用。通过这一年的探索，我们以为通过工业团结体可以快速买通产学研用，大大提高了应用落地的效率。目今，面向遥感和多模态两个工业团结体已经着花效果，吸引了70多家科研机构和企业加入，孵化了20多个行业新应用，推动AI大模子在遥感、纺织、金融等行业落地。在明天的昇腾人工智能生态大会上，我们也将建设流体力学人工智能团结体，期待AI为科学领域带来更大价值。
人工智能工业生长是一个一连加速的历程，我们要一直增强向心力打牢基本，一直扩大同心圆昌盛生态� ；岢质忠樟⒁�，起劲做好基础软硬件平台，携手生态同伴，配合为人工智能工业高质量生长和数字经济的腾飞做出更大孝顺！
妄想大模子沙盘，牵引立异偏向。
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