在數據、算法和算力“三駕馬車”驅動下，人工智能的價值正逐步在行業中體現出來。通過近距離觀察近幾年的世界人工智能大會，“AI很火，落地卻很難”的窘境正逐步告別歷史。
“過去仿真一次要10分鐘，現在25秒就可以了。而在一個大飛機的整個設計過程中，大概需要千萬次仿真，這千萬次，從每次10分鐘到25秒，大家可以想象這是多么大效率的提升。”
9月2日，在2022世界人工智能大會（WAIC 2022）上，華為昇騰計算業務總裁張迪煊在接受觀察者網等媒體采訪時說道。
在當天舉辦的昇騰人工智能生態大會上，中國商飛上海飛機設計研究院聯合華為發布了業界首個工業級流體仿真大模型“東方.御風”。
中國工程院院士、中國商飛首席科學家吳光輝在會上介紹，“東方.御風”是人工智能與流體力學深度融合，并在大飛機設計中的成功實踐。人工智能技術將為大飛機制造帶來新動能，承載了幾代人夢想的中國大飛機，正在變為現實。
眾所周知，AI大模型的訓練部署，離不開算力的支撐。在這場生態大會上，中國算力網新增7個節點，節點總數超過20個，全國AI算力一張網布局基本完成；智能流體力學產業聯合體也正式成立。
國產大飛機C919 圖源：中國商飛
AI大模型賦能大飛機設計
“大模型已成為人工智能產業發展的大勢所趨，”張迪煊告訴觀察者網等媒體，過去是多個小模型支撐一個場景，而大模型具備更強泛化能力，可適配多個場景，帶來生產效率的提升。目前，國家有關部委正在牽頭制定大模型沙盤，避免科研機構和企業重復研發。
在本次昇騰人工智能生態大會上，中國商飛與昇騰AI打造的業界首個工業級流體仿真大模型——“東方·御風”正式亮相。
據介紹，“東方·御風”是基于昇騰AI打造的面向大型客機翼型流場高效高精度AI仿真預測模型。在昇思MindSpore流體仿真套件支持下，可有效提高對復雜流動的仿真能力，減少風洞試驗的次數。同時，該模型對流場中變化劇烈的區域可進行精準預測，流場平均誤差降低到萬分之一量級，達到工業級標準。
圖源：華為
“飛機的氣動外形設計是飛機設計最基礎、也是最核心的技術之一，決定了飛機的安全性、經濟性與環保性，流體仿真是飛機氣動設計的重要手段，飛機的空氣動力學模擬仿真運算量非常大，需要借助超算，而有了“東方·御風”大模型的幫助，在精度一樣的情況下，仿真時間只需要原來的二十五分之一。”中國工程院院士、中國商飛首席科學家吳光輝介紹稱。
張迪煊則在媒體溝通會上提到，大飛機在飛行過程中有52%的阻力來自機翼，好的機翼設計對飛機的穩定運行、能耗都帶來了非常大的改進。
“過去我們也沒有想到人工智能怎么跟大飛機結合，但跟院士專家聊過之后，發現人工智能計算可以幫助大飛機的仿真設計。這種創新模式將極大助力AI跟行業的結合。”張迪煊表示。
在本次大會上，華為輪值董事長胡厚崑透露，華為已推出系列科學智能套件，把AI引入生物、物理、氣象等科學領域，幫助科學家們用人工智能技術來解決傳統和前沿的科學問題。目前已經推出了電磁仿真、分子動力學等科學智能套件，正在加速科研成果產業化。
為了讓AI與流體力學領域深度融合，使能科研創新，智能流體力學產業聯合體也在本次大會上成立。該聯合體是在中國空氣動力學會指導下，由唐志共、吳光輝、鄂維南等院士為代表的產業界領軍人物和30多家全球頭部流體力學高校、科研院所與龍頭企業共同組建。
“產業界成立智能流體力學產業聯合體的核心，是為了通過人工智能的方式解決原來科學計算的難題。因為人工智能的計算力很強，速度很快。通過人工智能跟流體力學的結合，可以更多通過人工智能的計算模型進行仿真。例如，可以通過大模型的開發去更好的設計機翼，也可以幫助高鐵和跨海大橋在設計造型時減少風的阻力等。”張迪煊向觀察者網等媒體表示。
全國AI算力一張網初具雛形
在人工智能產業蓬勃發展的過程中，算力作為基礎資源不可或缺。中國工程院院士鄭緯民曾撰文將算力分為三類：第一類是高性能計算，即“超算”；第二類是近兩年才出現的人工智能計算，主要處理人工智能應用問題；第三類是數據中心，更多是通過云計算的方式提供算力公共服務。
相對應地，隨著中國邁入數字經濟時代，超算中心、人工智能計算中心以及全國一體化算力網絡樞紐節點等，正作為國家新型算力基礎設施加快建設。
“過去很多算力都掌握在企業手里，以企業自建自用為主。一些人工智能初創企業，或者科研院所的算力明顯不足，某種程度上會減緩科研創新、科研成果的發布。通過建設算力中心的方式，可以解決各個城市算力稀缺的問題，給社會提供更普惠的算力。”張迪煊表示。
截至目前，全國已有20多個城市基于昇騰AI基礎軟硬件平臺，建設了人工智能計算中心。
但與此同時，由于各地算力基礎設施相對割裂，國內也存在著算力資源配置不均、數據流通效率有待提升、單點算力存在極限等問題。如何才能更好地匯聚和共享算力、數據、算法資源？建設全國統一的算力網絡和算力大市場成為大勢所趨。
今年5月底，鵬城實驗室的“中國算力網（China Computing NET，C²NET）”計劃首次公開。該計劃提出要構建自主可控的算力網絡技術體系，要“像建設電網一樣建設國家算力網，像運營互聯網一樣運營算力網，讓用戶像用電一樣使用算力服務”。
6月中旬，中國算力網——智算網絡一期正式上線，標志著中國算力網計劃的全面展開，鵬城云腦、北京、合肥、武漢、西安、成都、中原、南京、杭州等9個算力中心被接入，總算力超過2000P。
在本次大會上，沈陽、廣州、重慶、昆明、福州、長沙、河北（廊坊）7個新增節點接入中國算力網，至此已有超過20個節點接入，包括人工智能計算中心、超算中心、一體化大數據中心算力樞紐等。多個人工智能計算中心間的AI算力調度與協同訓練已完成初步驗證，全國AI算力一張網初具雛形。
圖源：華為
“中國算力網構建起來就是算力大平臺了，”張迪煊向觀察者網等媒體表示，水和電比較容易獲取，本質上是因為互聯互通。所以中國算力網首先解決連接問題，把算力連接在一起，可以實現東數西算、東數西存和東數西訓。
他還提到，通過建設中國算力網，可以實現算力、數據和生態的匯聚，以及算力的交易流通，“以后上海算力不夠時，可以從寧夏中衛的樞紐節點調度相應的算力。其實中國人均算力比較低，全球排在十幾位，這也是為什么人工智能計算中心上線即飽和，因為算力資源很缺。”
“下一步算力上線即飽和的城市會有序地進行擴容，已經有一些城市啟動相應的擴容計劃，來滿足更多的產學研算力需求，這也正是人工智能蓬勃發展的根本原因。”張迪煊表示。
在本屆WAIC上，觀察者網注意到，除了昇騰展出的AI硬件之外，阿里平頭哥、寒武紀、燧原科技、壁仞科技、天數智芯等公司也均展出了自己的AI芯片。各家國產芯片廠商在百花齊放的同時，也均試圖構建自己的軟件生態，這讓外界十分關注國內廠商之間如何形成合力。
張迪煊在媒體溝通會上表示，在芯片層面，華為希望能定義統一的接口。在框架層面希望定義統一的南向接口，南向是對接芯片層的，北向是對接應用層的，來定義統一的北向接口。這樣可以幫助國產AI芯片廠商和軟件廠商之間形成一個體系，真正發展壯大中國人工智能產業。
