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产业创新与科技前沿(2020年第4期)【现代信息技术】

湖南澳门太陽城集团信息研究所 www.hninfo.org.cn     时间:2020月06月22日   [字体: ]

  

  现代信息技术

  产业分析点评:

  (1)国家发改委首次就“新基建”概念和内涵作出正式的解释。“新基建”包括信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施等。(2)中国工程院信息与电子学部、中国信息与电子工程科技发展战略研究中心在中国工程院发布“中国电子信息工程科技发展十六大技术挑战(2020)”。

  科技战略

  科技赋能新基建,人工智能等产业迎来新机遇

  2020年4月20日,国家发改委首次就“新基建”概念和内涵作出正式的解释。目前来看,“新基建”包括信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施等。

  1.信息基础设施。比如,以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施,以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施,以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。

  2.融合基础设施。主要是指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术,支撑传统基础设施转型升级,进而形成的融合基础设施,比如,智能交通基础设施、智慧能源基础设施等。

  3.创新基础设施。主要是指支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的基础设施,比如,重大科技基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施等。

  人工智能作为其中一大支持领域,将会在未来5-10年中迎来新的发展机遇。人工智能基建涵括芯片研制、算力提升、平台搭建、研发中心及国家创新发展试验区建设等内容。目前,我国人工智能产业水平居世界第二,仅次于美国,初步形成了北上广深产业高度集聚、各地区百花齐放的人工智能发展格局。未来,人工智能将与制造、农业、物流、金融、家居等行业融合创新,催生行业新业态、新应用、新服务,形成“人工智能+”智能经济模式。据艾瑞咨询预测,2022年我国人工智能核心产业规模将突破1500亿元,带动相关产业超过1万亿元

  科技战略

  中国工程院发布“中国电子信息工程科技发展十六大挑战”

  为深入贯彻党的十九大和党中央关于推进我国新型数字基建相关精神,推动我国电子信息工程科技领域高质量发展,助力数字基建科学发展驱动壮大经济新动能。2020年4月26日,中国工程院信息与电子学部、中国信息与电子工程科技发展战略研究中心在中国工程院发布“中国电子信息工程科技发展十六大技术挑战(2020)”(以下简称“挑战”)。“挑战”分析了我国电子信息工程科技16个领域方向所面临的技术挑战,具体如下:

  1.微电子光电子

  摩尔定律不断逼近物理与工艺极限,新结构、新器件、新材料、新工艺和新封装是该领域补短板、加长板和可持续发展面临的重要挑战。当前围绕通信用激光的收、发、调制、放大等光子集成和光电集成芯片技术的微小型化、高速率、低成本、低功耗、多功能、光电融合与智能化是该领域补短板、加长板和可持续发展面临的重要挑战。

  2.光学工程

  自然界许多生物具有目前人工系统无法比拟的光学感知能力。围绕“仿生光学如何模拟这些生物的可调谐、宽光谱、宽视野、抗反射和隐身的视觉系统,以及将这些生物及其群体智能感知的机理和功能赋予人工智能系统,提高仿生光学在强背景干扰下的动态感知和处理能力”等是重要挑战。

  3.感知

  遥感技术正向着主动与被动相结合和小型化高重复周期观测的方向发展,结合图像信息的智能处理技术推进遥感信息的广泛应用;信息技术的快速发展正推动着数字化和智能化传感器研发。“具备自主采集、数据处理、传输和安全管理等能力的智能传感器”是该领域当前面临的重要挑战。

  4.测量计量与仪器

  通过实施基于”常数”重新定义的国际单位制,中国计量体系正在经历从多层金字塔架构向扁平化的历史性变革,直接推动国家测量体系向数字化、网络化、智能化方向跨越,支撑中国科技、产业、健康和国防的持续高质量发展,特别是加快研制和生产服务生命安全和生物安全的计量标准和测量仪器,满足国家迫切急需,是该领域面临的重要挑战。

  5.电磁空间

  电磁频谱已成为信息时代、智能时代人类社会的主要活动空间和竞争资源之一,用户数量、类型和频次爆炸式增长。电磁空间探测感知,通信传输和管制控制等系统形态和技术体制渐现一体化趋势。实现智能全谱和多元一体的频谱感知、高频宽带高效的频谱利用、动态精细的用频管控以及系统设备的高集成、低成本,是该领域当前面临的重要挑战。

  6.网络与通信

  受可用频谱资源限制、关键光电器件指标等制约,移动通信和光纤通信容量提升趋缓。伴随网络流量的爆发式增长和天空海全覆盖的重大需求,技术代际跃升急需突破性的理论和技术。在人网物三元万物互联,以及网络与各行业深度融合所带来的网络极大复杂性、巨容量、大连接、广覆盖、高可靠、低能耗、低成本等压力和驱动下,网络架构、服务质量、用户体验、安全性和可靠性等是该领域当前面临的重要挑战。

  7.网络安全

  面对各国激烈角逐制网权的变局,“维护网络安全主权需创新主动、自适应的多层联动技术体系,构建以快打快、以智对智的积极防御屏障,突破“御攻击于外”的网络边防关键技术,形成以我为主的威胁感知和攻击预判能力”是该领域当前面临的重要挑战。

  8.水声工程

  针对复杂多变的海洋环境开展水下网络化的声学观测,获取海洋水下声学环境规律及水下目标声学信息,以实时化的信息传输和大数据信息处理为手段,实现海洋水下信息自主掌控是该领域当前面临的重要挑战。

  9.电磁场与电磁环境效应

  随着5G、人工智能、物联网、大数据及其在高速通信、无人系统、工业互联网、先进能源、先进空天等领域的广泛应用,各类装备面临严峻的电磁安全问题。突破传统思维和方法束缚,建立电磁环境效应与防护新理论,发展新技术、新材料和新器件,提升我国信息电子及其应用的电磁环境适应性和电磁制衡能力是该领域当前面临的重要挑战。

  10.控制

  “在智能制造、无人驾驶、深空深海等不确定复杂动态环境下,如何采用自动化与人工智能相融合的理论、技术和系统,针对重大装备、自主运动体和流程工业过程等机理不清及难以建立数学模型的被控对象,实现自主智能控制、人机协同优化决策、决策与控制一体化”是该领域当前面临的重要挑战。

  11.认知

  脑认知与人工智能加速融合,在无人系统、类脑芯片、智能视觉等领域广泛应用。以脑认知机理为基础创新的人工智能技术是国际热点。“多尺度动态脑观测、针对记忆、情绪、视觉等认知功能的机理揭示和易泛化、鲁棒、低功耗的人工智能理论与模型的建立”是该领域当前面临的重要挑战。

  12.计算机系统与软件

  随着人工智能应用的快速发展,数据爆炸式增长和计算模型日趋复杂,人们对计算力的需求呈高速增长态势。面对后摩尔时代的物理制约,计算系统的体系结构、系统硬件、系统软件、应用软件等多个环节面临着高效能、高可靠、低能耗、敏捷设计、智能化及应用多样性等重要挑战。智能计算已经成为传统产业转型和新兴产业融合发展的基础使能技术。

  13.计算机应用

  随着人机融合、区块链、虚拟现实、数字孪生等为代表的计算机应用技术与各行各业融合程度的加深,支持各类工业设备、信息系统、业务流程、企业产品与服务、人员之间的互操作技术也愈加复杂。构建一个更高效、更适人、更智能的互操作技术体系是该领域当前面临的重要挑战。

  14.工业软件系统

  软件运行固有的离散性和工业系统运行固有的连续性之间的适配成为操作系统和中间件等工业基础软件的首要难题,高稳定性三维几何引擎、工程分析仿真求解器、电子设计自动化等工业核心软件,以及大型高可信嵌入式工业软件和新型工业互联网系统软件是该领域当前面临的重要挑战。

  15.应对重大突发事件(属信息领域的部分)

  “如何建立国家、省、市三级重大突发事件(比如新冠肺炎爆发等)信息化决策平台,集思广益,突破局限性,延伸到经济社会各领域;如何整合相关部门的数据资源,包括医疗卫生、公安、交通、建设、环保、教育、能源、民政、国企数据等,建设重大突发事件大数据平台;如何建立平战结合能支撑应急科研的计算环境和平台,用于新药、疫苗研发等”是应对重大突发事件、提升国家治理能力的重要挑战。

  16.新基建

  以5G、数据中心、工业互联网、物联网、人工智能等为代表的新型基础设施建设步伐加快,正在发挥战略性和先导性作用,支撑疫情期间及后期的经济社会高质量发展。随着建设速度的加快和规模不断扩大,新型基础设施在技术协同、大规模组网、应用模式创新、光电芯片和关键软件等核心技术支撑、网络安全、高可靠绿色化低成本、与各行业融合的垂直整合等是该领域当前面临的重要挑战

  行业监测

  赋能百态,人工智能在行动

  自新冠肺炎疫情发生以来,以人工智能为代表的新兴科技,在疫情监测分析、人员物资管控、医疗救治、药品研发等方面发挥了重要的支撑与保障作用。在这场突发的公共卫生事件中,人工智能已经从云端“落地”。AI+红外测温在很大程度上降低接触性传染的概率,大概率避免了人员交叉感染;无人机运送货物、在工业区进行消杀工作大幅度提升了工作效率;AI智能疫情防控系统的出现具备实时精准测体温,可以精确追踪高危人群,避免疫情态势扩大。AI+医疗的结合,作为人工智能最重要的应用场景之一,在抗击疫情中起到了中流砥柱的作用。

  1.百度智能外呼平台系统

  作为国内领先的人工智能平台,百度在短时间内紧急推出一系列疫情防控产品,在多个城市和区域规模落地应用,让城市政务、教育、医疗、工业等领域率先享受到“新基建”带来的智能化升级红利。疫情期间,百度智能外呼平台系统的免费开放,让社区疫情防控效率提升。截至目前,百度智能外呼平台已经在北京海淀上地街道办、陕西西安、延安、上海宝山、浙江温州瑞安市、福建福州仓山区等十几个地区投入使用。据悉,百度智能外呼平台可提供流动人员排查、本地居民排查回访、特定人群通知三大场景的外呼服务。使用该平台基层医护人员不用上门排查,有效避免了感染风险。更重要的是,在AI的帮助下,百度智能外呼平台社区减少了排查时间,提高了疫情防控效率。

  2.重点场所疫情防控云平台

  据提供技术支撑的智能物联产业领先企业、大数据提供商——北京千方科技股份有限公司的工作人员介绍,只要进入小区,必须通过防疫门禁管控系统的识别测试,“外地进京”“密切接触者”“疑似患者”“确诊病患”等都会被系统有效识别出来。目前,该小区1700余位居民已全部完成人脸信息录入,本地社区防疫数据库初步成型。与此同时,千方科技发布的“重点场所疫情防控云平台”已应用到北京、河北、湖南、江苏等地的社区、企业、交通枢纽等场所。

  3.红外视频监测系统

  千方集团旗下的“宇视科技”在全球新冠疫情加剧之初立即采取行动,协助各国抗疫,提供各类热成像、测温产品,可精确测量温度,为政府机构、医院、学校、交通站点等各类公共场所提供快速排查服务,高效甄别发热人员。目前,已在日本、韩国、泰国、印尼、拉美和欧洲部分国家展开合作。

  4.病毒的全基因组二级结构预测

  疫情发生以来,百度向各基因检测机构、防疫中心及全世界科学研究中心开放线性时间算法LinearFold,并通过百度大脑开放平台开放了240项AI技术能力。据百度研究院科学家透露,LinearFold算法可将此次新冠病毒的全基因组二级结构预测从55分钟缩短至27秒。

  5.肺炎智能辅助筛查和疫情监测系统

  推想科技“肺炎智能辅助筛查和疫情监测系统”对目前欧洲医疗机构来说,非常有实际应用价值。该系统遇到疑似新冠肺炎CT影像时,AI系统会立刻向医生预警,提示医生可能是新冠肺炎感染患者,请医生尽快处理,帮助医生提高诊断速度,尽快向客户医院反馈诊断结果,降低疫情扩散的风险,还可以帮助医生准确判断病人病情,为诊断和治疗提供依据,制定符合患者病症的精准诊疗方案,提高肺炎诊疗规范与质量。2020年初,推想科技医疗人工智能产品InferRead获得欧盟医疗器械CE认证,这是欧盟市场对医疗器械产品准入的强制性要求。这个认证是目前中国胸部AI产品的首个CE认证,也标志着推想科技作为中国医疗AI国际化的领军者,将正式开启AI产品的全球市场准入与商业化进程

  企业动态

  法国利用AI技术诊断心脏病企业获得A轮融资 

  2020年4月20日,据外媒Semiwiki报道,美国AI芯片公司Wave Computing接近倒闭,已申请破产保护。据媒体进一步了解,Wave Computing并非倒闭,只是申请破产保护,进行资产重组,也并未解雇所有员工,但中国区已全部关闭。

  Wave Computing在2010年成立于美国加利福尼亚坎贝尔,是人工智能(AI)芯片领域被看好的新兴公司之一,专注于通过基于数据流驱动(dataflow)技术、以及实现dataflow技术的软件可动态重构处理器(CGRA)架构,突破AI芯片性能和通用性的瓶颈,加速从数据中心到边缘的AI深度学习计算。2018年6月,Wave Computing收购老牌半导体IP公司MIPS,计划通过将它的数据流架构与它的MIPS嵌入式RISC多线程CPU核心和IP相结合,为下一代AI提供动力。

  研发比GPU更灵活的创新架构。Wave Computing提供从数据中心到边缘的系统、芯片、IP、解决方案服务的广泛产品线,研发出基于软件可动态重构处理器CGRA(Coarse grain reconfigurable array/accelerator)架构的AI芯片DPU(dataflow processing unit)。早在2014-2015年,Wave Computing意识到CGRA非常适用于实现数据流驱动dataflow技术架构,其AI芯片DPU(Dataflow Processing Unit)的产品方向至此确立。基于dataflow技术架构芯片DPU的解决方案不仅适用于数据中心,在边缘计算方面也有独特的价值。一方面,AI对边缘处理的能力要求越来越高;另一方面,AI不再只是单一模型的处理,需要同时支持多个不同的神经网络,对处理器的通用性和能效的要求更高。据悉,Wave的单芯片解决方案DPU对边缘计算来说非常适用,可以在保证较好通用性的同时,在相同价格、功耗的条件下,实现比GPU解决方案更高的能效、可扩展性和性价比。Wave的第一代DPU采用16nm制程工艺,以6 GHz以上的速度运行,已经落地商用。去年Wave高管曾透露正与博通合力研发新一代7nm DPU,计划引入64位MIPS多线程CPU并采用高带宽内存HBM(High Band Memory)。

  中止的MIPS开放计划。除了研发AI芯片外,Wave Computing手中还有一条引人注目的业务线——MIPS。MIPS在1999年前曾是世界上被使用最多的处理器架构,一度是与x86、Arm齐名的三大处理器架构之一,可惜在生态的较量中渐显颓势,经多次辗转卖身后,于2018年6月归于Wave Computing麾下。一方面,围绕加速AI计算的目标,Wave计划将MIPS与AI相融合;另一方面,Wave在2018年12月宣布MIPS开放计划,通过开放许可来拓展MIPS的生态。然而到2019年末,MIPS开放计划又被宣告终止。Wave Computing在发给注册MIPS Open用户的电子邮件中写道:很遗憾地宣布关闭MIPS开放计划,自2019年11月14号起生效。

  人工智能市场正在蓬勃发展,随着许多公司提出创新的方法,任何新市场通常都会经历这种增长,然后进入整合阶段。Wave Computing的消息是否表明我们已经进入整合阶段?时间会证明一切。

信息来源:竞争情报研究中心