还记得2016年的一场人机大战么?那次谷歌旗下的围棋程序Alpha Go以5局4胜的大比分赢下韩国职业围棋棋手李世石，从而掀起了一股前所未有的AI狂潮。无论是走在街头的老百姓还是全世界的人民，无一不在深度学习AI技术，谈论AI的神奇。还有不少人通过互联网，初步尝试与AI接触，当然AI的应用远不止互联网企业这么简单，它可以渗透到所有我们能想象到的地方，如安防、公安ISV、研究机构、金融、医疗等各行各业，那么，推进人工智能最近大踏步发展的源动力何在?未来，人工智能的创新又靠什么?
据BBC笼统的预计，2020年全球人工智能市场规模将达183亿美元。在未来10年甚至更久的时间里，人工智能将成为众多智能产业技术和应用发展的突破点。
2017年3月5日，万众瞩目的十二届全国人大五次会议上，人工智能进入政府工作报告上，这也是“人工智能”首度被列入政府工作报告。作为一大亮点，或许有些人觉得十分罕见，其实不然，早在2016年的7月，国务院印发的《“十三五”国家科技创新规划》中，人工智能就被视作新一代信息技术而列入规划上。显然这些都为人工智能在中国的发展奠定了良好的政策基础，就此而言，我们可以大致想象在未来的5至10年中，谁能抓住人工智能的风口期，谁就能赢得这一巨大市场。
而在我国的搜索引擎——百度上，AI技术也有不少的尝试与突破。百度近些年在技术上投入巨大，在语音、图像及无人驾驶等众多技术和应用领域都达到了全球水平。目前，百度大脑语音合成日请求量2.5亿，语音识别率达97%，人脸识别准确率更高达99.7%。而这背后，正是浪潮与百度保持多年战略合作的成果。比如双方联合开发的高性能异构计算服务器、FPGA加速模块等，被广泛应用在包括百度无人车、百度大脑等人工智能场景。浪潮集团董事长孙丕恕曾表示：“目前，人工智能已经是非常明晰的大趋势，因为人工智能和深度学习都离不开大数据和云计算。人工智能是下一幕是很明确清晰的大方向，但是需要基于计算和数据，如果没有计算和数据汇集，就不能很好的应用。”同时，以云计算为基础平台、大数据为认知方法、深度学习计算为优化工具的智慧计算将成为推动力，并成为未来整个计算产业里最重要、最主要的组成部分。也就是说，对于企业而言，云计算和大数据成为未来人工智能发展的关键。浪潮作为国内的云计算服务商，已经为包括百度在内的多个人工智能企业提供计算力支撑。依托天元大数据、云海IOP平台，还能够为人工智能企业提供深度学习所需的大数据资源。
AI技术的深度学习必需具备三大资源——计算资源、算法资源和大数据资源。深度学习概念和浅层学习算法已经被提出多年，而人工智能近年才开始逐渐升温，这其中主要推动因素是数据量的积累和计算能力的提升。从技术层面看，深度学习需要大量的样本进行训练，比如，图像分析的样本量级大约为百亿级，而语音分析也达到了十万小时级。随着AI的应用越来越广，训练数据的样本量越来越大，对并行存储容量和带宽提出了很大挑战。从高性能计算能力支撑来讲，深度学习需要高容量、高带宽的并行存储，高带宽、低延时的互联网络，需要更大规模的GPU集群，同时需要专用的神经网络芯片。对于深度学习，线下的训练平台主要有X86
CPU同行并行计算和GPU/MIC异构并行计算，线上的识别平台则有X86 CPU同构并行计算、GPU/MIC异构并行计算，以及FPGA异构并行计算。面对上述的挑战，异构计算便成为了未来深度学习平台的优先选择。而为了更好地应对不同的深度学习系统、不同用户的需求、不同的深度学习应用，就需要一个高性能服务平台。
针对深度学习大数据和高性能计算融合的应用特点，目前，CPU+GPU、CPU+MIC、CPU+FPGA这三种组合是三大主流的异构计算技术，对深度学习应用领域性能提升的效果相当明显。其中GPU异构众核计算特别擅长图像计算、矩阵计算，以及深度学习的相关应用。而机器学习的框架有很多，比如TensorFlow、MxNet、Caffe、Torch、Theano等等，其中caffe是目前最快的深度卷积神经网络，也是的深度学习框架之一，它基于卷积神经网络(CNN)开发，在人脸识别、计算机视觉等领域应用非常广泛。无疑，在本次AI热潮中，互联网企业是最早，也是最热衷普及人工智能概念的企业。这里不乏百度、腾讯、搜狗等，而当人们继续深挖，就会发现，除了上述的大规模数据集和深层神经网络的超级AI计算模块(GPUBOX)之外，不少企业正为AI的发展提供大数据和计算力的强大支撑，未来也最有潜力成为引领全球人工智能的规则制定者。不管AI如何发展，我们有理由相信，接下来5-10年的AI风口期中，这类企业将会愈发重要。
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