本文来自中国电子报，作者/姬晓婷。
9月1日，世界人工智能大会在上海举行。在开幕式环节，华为公司轮值主席胡厚崑发表了题为“打牢智能根基，加入行业升级”的演讲。他表示，未来发展AI产业，要注重算力网络建设、数据格式标准化、产学研用联合开发大模型三方面的工作。
人工智能的应用正深入到不同场景的生产流程中，人工智能技术正在依托不同行业发挥更大的价值。为更好发挥人工智能技术的作用，国内20多个城市建立了各种类型的超算中心，人工智能计算中心也已在10个城市上线。
胡厚崑认为，当前人工智能的发展正在朝着健康的方向发展。关于下一步人工智能该如何发展，他提出了三点建议：
第一，要持续推进算力网络建设，让算力中心由点及面，形成网络。当前全国各地的算力中心正在纷纷建成，计算中心不仅要作为独立的系统发挥作用，还要逐步使其相互连接，形成覆盖全国的战略网络。
在胡厚崑看来，建设算力网络，要AI先行，逐步建设融合异构网络，逐步打造更好的网络连接。根据预测，未来10年人工智能的算力需求将会增长500倍以上，AI将会成为未来算力的最大增量。由于算力网络正在走向融合异构，包括人工智能的计算中心在内的各地超算中心、一体化大数据中心都可以并入统一的战略网络，从而形成全国范围内统一的大算力平台。另外，算力网络的建设需要构建能提供更大带宽、更低时延，具有高度确定性的连接网络，保障数据应用和算法的高效调度。
胡厚崑预测，未来算力网络将会像今天的电网、通信网和高铁一样，成为国家经济发展新的基础设施，将为国家数字经济和整体经济发展提供强大动力。
第二，要实现数据格式的标准化。当前，各类计算中心产生的数据在格式上和算法上均不相同，相互之间无法直接调用，只能在本地发挥价值，这给算力基础设施的统一运营带来了很大的困难。由此，胡厚崑建议多方携手构建相对统一的标准。包括在专门的硬件应用接口、节点互联和数据共享等多个层面，实现标准的相对统一和兼容，实现不同算力中心“同唱一首歌”，进而实现算力数据和生态汇聚，实现全网共享和高效运营。
第三，要加速行业应用的孵化和创新，让人工智能技术发挥更大的价值。当前，孵化大模型已经成为行业与场景创新突破的共识。如果基于每个细分场景单独进行人工智能模型的训练，效率低、成本高。而引入行业统一训练模型，将能够基于超大规模的技术，海量的训练数据，开发多个场景，缩短产品研发周期。
由于大模型研发门槛高，费时费力，要避免重复投资和开发。因此，要将产学研用等方面联合起来，共同梳理不同场景所需的基础大模型和行业大模型，规划好大模型的沙盘，牵引大模型的孵化和创新，从而减少重复投入，集中优势资源，共同加速人工智能应用和各个产业、行业的渗透。除了完成大模型算法开发外，还要结合各行业知识，使人工智能落地成为各行业的应用。通过建立产业联合体，可以快速打通产学沿用的链条，大大提高人工智能应用落地的效率。
