7月27日，由中國互聯網協會指導，微博、新浪新聞主辦的人工智能領域行業峰會——2022新智者大會召開。此次大會以“融合生態 價值共創”為主題，圍繞當下數字化轉型應用及熱點、智能技術發展趨勢、智能互聯的生態合作共建等話題進行分享交流。在大會“智創原力：AI成為新基建時代核心生產力”的議題中，中國工程院院士、中國互聯網協會咨詢委員會主任、中國標準化專家委員會主任鄔賀銓院士發表了題為《AI聚能 數字設施賦能數字轉型》的主旨演講。
2022新智者大會-鄔賀銓院士做主題演講
以下為鄔賀銓院士演講實錄，內容經編輯略有刪減：
尊敬的各位領導、各位來賓，現場的各位網友，大家好，我是鄔賀銓，很高興來參加新浪2022新智者大會，我的報告題目是，AI聚能 數字設施賦能數字轉型，會從兩個方面來說明。
第一是數字基礎設施夯實AI的底座。
第二是數字轉型發展提升AI的價值。
我們先說第一個問題，數字基礎設施夯實AI的底座。
大家可以看到，互聯網發展這50多年來，經歷了從學術研究為主的數字化到面向生活服務的網絡化，到現在開始面向生產服務的智能化。當然隨著4G的商用，我們進入了移動互聯網。
隨著5G的商用，我們進入了泛在網的時代，工業互聯網、可信互聯網、價值互聯網。
到去年12月底，我國網民的規模超過了10個億，互聯網普及率達到13%，其中城鎮和農村的普及率分別是81%和57.6%，我國網民平均上網時長達到每天大概4.1個小時。
那么互聯網里頭，特別是我們過去用的是IPV4的地址，地址數太少，中國網民平均每個網民他到不了半個IPV4的地址，所以IPV6得到迅速的發展，IPV6不僅僅是地址多，提供了地址的原地址驗證和身份溯源，而且IPV6還提供了更多新的網絡性能。
比如說，我們在IPV6的地址包里頭可以切入一些字段，那么它來表達和定義用戶的身份，以及IP包對帶寬、時延、抖動、丟包率有什么要求。
讓網絡可以感知業務的類型，過去的IPV4，我們只知道原地址和目的地址，并不知道它承載什么樣的業務，不僅如此，過去我們說網絡溯源到目的地，但是走什么樣的路徑我們是不知道的，沒辦法跟蹤路徑。當然，也沒辦法實時檢測出信道的性能。
在IPV6里頭，我們可以開發水流檢測，在IPV6跟用戶數據包一起，我們在IPV6的地址空間里頭，嵌入一些特殊的bit，我們說染色bit。那么在傳輸過程中檢測這些bit時延和丟包率就可以反映網絡的性能，并且我們可以還原IP包所走過的路徑，將來對于數據的管理，特別是跨境數據的流動的管理還是很有幫助的。
此外，IPV6里頭有一個新的能力叫SRV6，也就是說叫時域，分段選錄，我們說根據IP包的原地址目的地址，我們可以決定一條路由，那么在這里邊，這個路由并不需要像以前那樣，通過新令下達到每個路由器去執行，而是通過IPV6包直接在第一個路由器嵌入了我們整個路由的各個段路由的地址
比如說在N1里頭102，下一條走道N2，N2下一條205，我們就到N5，下一條509叫做N9，這樣一條端到端的路由就建立了，可以快速實現路由的建立，中間路由器不需要計算，不需要思考。
當然，網絡不可能說永遠100%的安全可靠，那么可能會出現一些意外，某個路由中斷了，這個時候我們說重新上報，重新更新路由，雖然下一條還是N2，但是再一條就變N3了，這個時候309走到N9一條新的路由就建立了，可以實現快速的保護倒換。
實際上，并不需要故障的時候再來計算備用路由，事先就可以一一算好，那么如果說即便從A到Z中間是可以走不同的路由的，那么選擇什么路由，如果沒有特殊要求，我們可以選擇缺省的路由，如果要求高帶寬，要求低時延的路由，我們就選擇這條低時延路由，如果要求高帶寬就選擇高帶寬的路由。這種方式我們說SRV6，它在IPV6擴展頭里頭指定流量的轉發路徑，支持快速的建立鏈路，第一時間轉發，可以支撐主播快速故障恢復，還可以用于并發提高可靠性。
這為我們人工智能的計算提供了可信和可靠的網絡，那么我們說現在IPV6在中國發展也相當快，截止到今年5月，中國IPV6的活躍用戶占到網民數67%了。
當然我們在說網絡的時候，我們最底做的是光纖通信，光纖通信通過時分復用，我們可以在一個波長上構造出什么很高的容量，同時光纖通信，一根光纖里頭可以同時利用上百個波長，也就是容量要翻100倍，并且可以同時利用X偏振、Y偏振以及多個載屏，利用多種復用模式，時分復用、波分復用、正交頻分復用、偏振復用，復上調制以及把光纖從單波光纖變成小模光纖，同時多個模式，這相當于提升了光纖的容量。
通過單波長bit率提升，波特數提升，波長速提升，迅速提升，使光纖的容量，這么多年來，單纖容量20年提高了1萬倍，目前最高的記錄單波長800個G，單纖100個T。我們國家光纖通信發展很快。
到今年五月底，在接入網的速率100兆以上的用戶占寬帶用戶之比是93.6%，1000兆用戶占寬帶用戶的比也超過了10%，而對應上美國這樣的國家，跟我們差得很遠，并且我們國家寬帶已經實現“村村通”，農村光纖的平均下載速率也能超過100Mbit/s。
大家更熟悉的是移動通信，我們走過的第一代移動通信，它是模擬的一個蜂窩小區，依靠頻率的區分用戶，叫評分FDMA，GSM數字的有效時期的不同區分用戶TDMA，第三季都是CDMA，碼分都是靠碼道的不同區分用戶，時隙把頻率的、時間的、碼道的因素都用起來，正交頻分多址，峰值速率可以做到100Mbit/s，5G繼續使用OFDMA，但是峰值速率更進一步提升到27Mbit/s，整個移動通信都是十年一代，每一代峰值速率都比上一代提高了1000倍。
那么，如果說1G只是面向個人的通信，5G則擴展到工業互聯網和智慧城市的應用，它的三大應用場景增強移動寬帶、超可靠、低時延、廣覆蓋、大連接。
那么我們可以看到表上表示，在多項性能上5G跟4G相比，都有一到兩個數量級的提升。到今年五月底，我們國家已經建成5G基站數170萬個，占移動通信基站總數的16.7%，占全球5G基站數的70%，估計到2025年，我們國家80%的行政村都會通5G。中國的5G用戶數達到了4.28億戶，占移動電話用戶的1/4，占全球5G用戶的80%。在今年五月份，當月每戶均的移動互聯網接入流量達到了15.57GB，同比增長了14.3%。
可以說5G拓展AI的應用空間，另外5G還擴展了物聯網，我們在2G，3G時代是窄帶物聯網，NB-LOT數據率只有20Mbit/s，還是250Mbit/s。
在4G時代提速開放了中速物聯網，上行可以支持五兆，下行可以支持十兆。在5G時代，我們有寬帶物聯網，數據率可以達到100Mbit/s，可以支持超清的視頻傳送，當然，我們還有大連接物聯網，也就是說，每平方公里支持160萬個傳感器聯網，以及芥浮于二者之間的中速物聯網，上行50兆，下行100Mbit/s，最近又開發了無緣的互聯網，它實際上可以在任何事物，更簡單的一些的快遞，一些快消品上邊貼上無緣物聯網，它的工作原理跟LFID射頻標簽相當，不需要外邊有電源，它里邊有芯片，只不過無緣的物聯網，它的傳輸距離比LFID還要遠。
它的電源是來自吸收5G基站的信號。那么我們右下圖的雷達圖，表示了這幾種物聯網的區別，藍線，我們是窄帶物聯網，紅線是增強機器通信，他們都比較看重于低成本，廣覆蓋，或者說比較長的電池壽命，而黃線是高可靠的互聯網，綠線是寬帶的物聯網。那么分別看中了低時延、可靠性以及峰值數據率。
其中黑線只有中速物聯網折服于這二者之間，那么我們可以看到在5G完善了物聯網的布局，我們覆蓋了千億級終端的無源物聯網，百億級終端的窄帶物聯網，十億級終端的中低速物聯網，以及高速低時延，高可靠移動性，寬帶互聯網，那么我們說互聯網為人工智能提供了泛在感知數據，說到AI的應用的時候，我們說還希望有數據可信的環境。那么這里我們說區塊鏈在其中起重要的作用。
上個月過去的618，我們很多做電子商務的企業，那么開展電子商務的銷售，每一個做電子商務，我們說都是訂一個訂單，都有一個數據出來，我們放到區塊里頭，并且同時打上時間標簽以及加上哈希值，哈希值跟交易數據是一對成對的關聯交易。
交易數據無論多長，哈希值都是256個bit，而且交易形式任意改變一個bit，哈希值發生很大的變化，根據同一區塊哈希值跟交易形式的關聯關系，我們知道有沒有被篡改數據，而且本區塊的哈希值會送到下一區塊，通過哈希值把區塊與區塊之間關聯起來，也就是說，我們橫向如果隨便一個區塊的更改是可以很容易被發現的，因為你很難追溯到前后區塊的哈希值同時會更改，并且我們說在電子商務里頭，我們不僅僅是跟電子商務平臺企業有關聯，每一個數據包都可能涉及到在平臺上的電商以及我們金融支付機構，還有物流機構。
我們可以把數據包可以復制到所有關聯的節點，這就我們說，我們說的可信的復制，這個時候如果說，這應該都是一樣的數據，如果某一個包發現某一個節點，發現存儲的數據不一樣，顯然他是錯了，少數服從多數，就應該把它改回來。不僅如此，區塊鏈還有智能合約，可以在實現我們教育過程中的誠信的一種監督和自動執行，可以說區塊鏈為人工智能的分析提供了可信的數據環境。
IDC預測，在2026年，中國的區塊鏈市場規模會達到163億美元，那么從2011年到2026年，年均復合增速達到73%。
說到區塊鏈，我們后面還要說到云計算，云計算成為AI應用的中臺，我們右下圖顯示，一個5G終端上了云以后，可以面向企業管理數字化的應用，通過5G里頭的行業消息平臺，可以直達企業的客戶，企業客戶里頭有行業消息的中間件以及應用服務。
當然云計算不僅僅是中心云，現在更多的企業都會利用邊緣云，邊緣云是中心云的派出機構，那么它主要負責處理那些對實驗敏感的業務，同時過濾掉一些數據，那么各個邊緣云收集的數據，中心云可以據此，可以優化得出數學模型下發的邊緣云執行。
那么從右圖我們看見，邊緣云也是連企業用戶，連接各種各樣的云，公有云、私有云、混合云，以及連接數據源。
那么，在這個平臺，我們可以使很多數據得以通過云計算以及人工智能的分析決策服務于AI用戶。云計算現在實際上跟網絡已經緊密的融合了，我們很多企業雖然都需要人工智能的能力，但是并非要自建一個人工智能的大數據平臺，他們可以單純作為算力網絡消費者，社會上有算力網的業務提供者，兩者通過算力調度與交易平臺，可以完善搭建、溝通，完成一個交易。
當然在開放的數據資源的支持下，通過算力網的控制面，直接跟底層的云網邊端去協同，實現云網融合，還有云網協同，算網融合。
根據信通院的不完全統計，2020年我國企業上云率均為30%，也就是說還有很大的空間。艾媒咨詢的報告顯示，2021年我國云計算市場規模已經超過2300億元，大概2023年預計會超過3000億元，工業互聯網會成為人工智能的融合創新平臺。
左邊顯示，在現場及我們過去有PLC等等工控設備，按照規定的程序來控制我們所連的生產裝備和儀器儀表的運轉，并且從他那里搜集數據上報。
5G出現以后，我們有5G工業模組，它可以連接各種機器，特別是能夠連接物料小車、傳感器、機器人等移動、運動的一些機器。他們跟PLC一樣，通過現場總線。
在邊緣計算的支持下，把數據進行初步的分析，送到了車間一級，在車間一級，在人機接口和數據監控與采集系統scar的管理上，進一步凝聚數據，通過網關再送到工廠以及工廠有各種各樣的工控軟件，在云計算的支撐上，數據分析最終的結果與APP的方式去產生應用。當然，這是內網，還可以通過防火墻連到外網。
那么在這里特別說明，5G工業模組他同時也是個5G物聯網的模組，是個5G的CPI，我們叫客戶前端的設備，它提供對所連設備的服用和智能路由設備的功能，并且對所連的設備提供算力的支持，但是僅有5G工業模組，如果僅僅是作為PLC的一種補充，還是不夠的。
因為PLC本身目前標準碎片化，協議欠開放，使得我們跟5G的工業模組出現融合會有一些難題，并且也導致工業互聯網很難的擴展鋪開，那么，現在我們提議把5G工業模組直接的那么嵌入了PLC等功能，可以說可以取代PLC，可以把PLC所沒有的新一代的信息技術的能力也加上去，包括邊緣計算、區塊鏈、物聯網、IPV6、斯柯達、TSNCN、敏感網絡、OPCUA，對象連接嵌入的統一架構，它可以在應用層實現跨標準的硬件軟件的互聯，可以說通過工業模組的功能的豐富，我們演變成新型5G工業網關。那么它融合了各種各樣的新一代信息技術，推動了工廠內網的扁平化、IP化、智能化的發展，實現了IT跟OT的無縫融合，也為人工智能在工業互聯網的應用奠定了基礎。
當然，人工智能的應用離不開算力，算力為人工智能計算提供動能，算力包括些什么，以CPU為主要代表的基礎算力，以GPU、NPU為代表的智能算力，以超算為代表的超算算力。
全球在2020年，整個算力總數是429個flash，flash也就是說，每秒浮點計算百億次，那么它可以在24小時內完成110張圖像的訓練。
那么今年年初，那么全球超算五百強的第一名，也就是1.1個flash，在2020年全球的算力里頭，美國占到36%，中國占到31%，剛才說了超算實際上它主要是支持大科學計算的。
今年五月份全球超算第一名是達到1.1個flash，那么其中主要排名是美國，日本，芬蘭，那么中國的神威排在第六，只是因為我們神威確實好幾年了沒有更新我們的上報的數據，不過在全球超算五百強里頭，中國占了34.63%，三分之一是中國的，超過了美國所占的比例，對于人工智能來講，可能更喜歡會用AI的計算中心，它是一個基于GPU，NPU，FPG來構建的，主要是以大算力來訓練數據，來產生推理決策的模型。
國內上，深圳的“鵬城云腦2”現有算力100個批，目標是一個億flash，上海的商湯，他在計算中心的算力設計了以后要達到5個flash，像一些城市，中國一些城市也紛紛建設計算中心，以成都為例，它的中心涉及規模是1個flash，很多互聯網企業都會建設AI計算中心。
更多面向公眾應用的是互聯網數據中心，它提供存儲于基礎算力，利用AI中心提供的模型來進行決策分析，算力為人工智能的計算提供了可以支撐的動能。
第二個問題，我們講講數字轉型發展，提升AI的價值，我們可以看到，我們說物聯網感知數據通過通信網絡傳到了云計算，到人工智能決策，由于傳統的通信網絡，帶寬不足，時延比較大，人工智能的決策再反饋到互聯網執行，可能錯過了最大執行時間。
現在5G來了，高帶寬，低時延，人工智能的決策能第一時間反饋執行，可以說那么我們5G打通了數據從采集到決策的全過程，使得人工智能實現了數據的閉環，發揮了數據作為生產要素的作用，人工智能使得數字基礎設施的能力充分發揮并體現價值，我們PPT的下圖看到人工智能可以分解成感知，理解行動。
那么從計算機視覺、音頻處理來提供感知能力，到我們說實現自然語言的識別處理，知識的表達及其學習專家系統，可以以虛擬代理身份分析應知機器人、語音分析推薦系統、數據可視化來發揮人工智能的應用，表現為提升生產效率、降低運營成本、改進客戶體驗、促進技術創新。
我們實際上右邊的鎖鏈，也就是說可以在人工智能在產業上可以有覆蓋生產的各個環節的應用，我們舉個例子，大家看到小視頻，這是一個青島港的吊車，我們可以實現利用5G，在吊車上裝了30多個攝像頭，通過5G傳到遙控中心，在人工智能的協作上，實現精準的從碼頭到船，從船到碼頭的吊裝，提升了生產效率，改善了吊裝工人的勞動條件。
那么現在再看到中間小視頻是智能駕駛，盡管我們說智能駕駛現在在城市的應用還面臨說技術成熟性、可靠性和法規的問題，但是智能駕駛或者說遙控駕駛已經首先運用到農業、礦山和復雜道路的環境，來保證安全。那么人工智能是自動駕駛的靈魂。
右下圖，實際上是個黑燈工廠，在北京三一重工有個南口產業園的一號工廠，面積有4萬平米，他是黑燈工廠的代表，他有八個柔性制造工程中心，十多條自動化產線，375臺大型設備，其中機器人則超過150臺，去年在這個工廠生產了78億元的裝機設備。
那么這里的工人原來一度是上千人，現在只有十多人，那么這里靠什么，生產的自動化，靠我們人工智能的控制來實現的。更多的應用是在機器視覺。
據統計，全國目前靠眼睛目測檢驗產品質量的工人累計有250萬人之多，盡管工人很認真，但是仍然避免不了差錯。現在右邊的小視頻，大家看到是以激光掃描一個生產的產品工件。那么把外圍的所有參數都獲取，通過5G傳到云平臺，跟我們人工智能，利用人工智能技術把它還原為一個三維的模型，跟我們理論的模型比對，可以把原來的檢測時間從三天縮短到3-5分鐘，顯著的提升效應。
那么類似的要利用5G的機器視覺實現熱軋企業的帶鋼表面的檢測，還有上海商飛公司，對飛機表面復合材料的缺陷進行人工智能技術的評測。
右下圖的小視頻，工人帶上一個5GAR的眼鏡，當他拿起產品的時候，所拍下來的照片視頻立即會傳到后臺，利用人工智能的技術，很容易跟他預存的合格理想的產品來比對，能夠容易發現產品的質量。
當然更大的應用，大規模一點的是在基于人工智能技術的數字孿生，那么下圖是一個冶金行業的數字孿生。冶金是一個流程工業，那么大部分時間，我們覺得他是個黑匣子里頭運轉的，自動化程度很高，但是我們仍然可以通過各種傳感器收集數據。
這些數據，用于來訓練我們通過AI的機器學習來發現它的規律，同時把規律性模型送到了我們實時控制平臺，在實時控制平臺也同時收集了實時的數據進行比對，產生我們控制的操作，實際上數字孿生是把所有在實體世界試錯的成本很高的實踐映射到數字空間，已相對低成本的方式來快速實驗迭代優化。
以吉利汽車為例，它有個全流程汽車仿真生產系統，可以實現虛擬的精準調校。那么現在實際上利用系統，可以使他總裝環節的裝配合格率，焊裝環節的焊點，定位，沖壓環境零件加工等等，合格率都達到了99.8%-100%。
除了生產以外，我們說在城市和生活中有很多應用，新冠疫情我們主要靠核酸檢測，但是一些重癥的一些分析，我們還會利用CT，一般來講一個肺部CT可能做下來可能有幾百張的CT照片，醫生一張一張看，還是要費時間的，現在利用人工智能的技術，我們把幾百張CT照片，還原為一個肺，我們可以看到肺有沒有纖維化，有沒有什么問題，并且這種決策模型，我們上到云端。
那么邊緣地區，可能缺乏經驗的醫生跟他CT的照片，很容易從AI的平臺上來獲得準確診斷的幫助，不僅如此，我們下邊的是一個在三亞301醫院的醫生，通過5G遠程控制在北京301醫院的機器手，為一個帕金森患者做個開顱手術。
那么在手術中，借助于AI，能夠準確定位和分析，那么同樣的，北京協和醫院也做了一個利用5G實時采集患者的黃斑變性，青光眼這些問題，并且上的云，借助于云端AI的分析，能精確的控制機器，通過遙控實現激光的燒黃斑。總之，人工智能技術可以很好地利用。
右下表，實際上是一個咨詢公司給出的人工智能對于我們整個經濟發展的貢獻，這里邊列出一些主要國家，綠線是沒考慮人工智能的時候，這些國家在2035年可能GDP的情況，藍線是附加人工智能以后的增加值，我們麥肯錫預見2030年人工智能為全球GDP增加1.2個百分點，經濟活動增加十三萬億美元。
埃森哲預見2035年人工智能使全球利潤率提高38%，相當于經濟增長十四萬億美元。當然不僅如此，我們說人工智能不僅僅是人工智能本身的直接產業的收益。實際上它還會帶動5G工業互聯網的受益，更重要的是AI融合了新一代信息技術，營造生態，共創價值，人工智能加持下，5G工業互聯網加在一起，三足鼎立，可以預見在2035年全球的經濟增加值會增加四十萬億美元，我的報告走到這里，謝謝大家。
<結束>
