诸葛·深知？

秉承“在中国，为中国”的4.0发展战略，戴尔公司发布了戴尔中国企业数字化变革战略，并和众多合作伙伴分享了在现代化IT、云生态、物联网、大数据+、智慧城市、人工智能（AI）与虚拟现实（VR）等领域为推动企业及中国数字化进程所取得的突破性进展。

特别是针对人工智能在中国的普及化，戴尔和中科院自动化所共同宣布启动了

毫无疑问，在中国从“互联网+”向更高阶的人工智能跃迁的过程中，需要产学研之间形成良性的共赢机制，更需要各方共同打造出一个更加完善的人工智能创新、创业的生态环境。

AI正成科技创新驱动力

伴随互联网+行动进入深水区，人们逐渐认识到了互联网的本质除了“连接”商品、信息、人以外，还可以连接“智慧”，而这个“智慧”的落地体现就是人工智能。

可以这么理解，人工智能主要是让机器完成人为设定的任务，可分为运算智能、感知智能、认知智能三个层面；而数据挖掘、机器学习、深度学习等新技术深刻影响着人工智能发展，更成为了科技创新的新驱动力。

据了解，目前为止，人工智能商业化的主要方向大概包括：自然语言处理（包括语音和语义识别、自动翻译）、计算机视觉（图像识别）、机器与机器人等。这些技术主要的应用场景有搜索、机器人、自动驾驶、移动支付、智能硬件等等。

首先，从政策角度看，去年7月，国务院印发《“互联网＋”行动指导意见》，明确人工智能为形成新产业模式的11个重点发展领域之一，将发展人工智能提升到国家战略层面，提出具体支持措施，清理阻碍发展的不合理制度。

而“十三五”规划纲要草案也首次出现“人工智能”一词，在“科技创新－2030项目”中，智能制造和机器人成为重大工程之一；培育人工智能、智能硬件、新型显示、移动智能终端等，被列入战略性新兴产业发展行动。

其次，从产业角度看，如果以智能机器人产业为例，由于中国近年来积极主导经济发展转型，劳动力密集的低端制造业正逐渐转型为技术密集的高端制造业，高度自动化的需求水涨船高，带动机器人销量快速增长，预计2016年中国机器人需求量将达到9.5万台。所以，从产业发展来说，人工智能的应用正当时。

不仅如此，在《中国人工智能、机器人、无人机创业公司100》榜单中显示，在融资总额中，机器器人最多，占比40%；无人机占比33%；人工智能占比27%。显然，这样的数据表现向我们传达出的信息是，无人机和人工智能领域，特别是人工智能领域的上榜公司尽管数量相对较少，但业内翘楚却格外受到资本的青睐。

由此可见，推动中国人工智能的发展，不仅需要核心技术的助力，也需要合适的应用场景和更多的合作伙伴的加入，这样才会让人工智能技术迅速产生价值，形成正向发展的循环。

“诸葛·深知”深度学习平台亮相

目前深度学习、认知功能模拟多基于数据海量处理，人工智能的研究与开发需依托强大的计算平台，而戴尔的高性能计算（HPC）解决方案，恰恰满足科研领域对于高负载与效能的要求。

不仅如此，“诸葛·深知”深度学习平台还成功实现领先国际的深度部署能力和全面节约多余的管理节点，树立了GPU多项目的有效共享机制，真正经过实践检验的硬件和算法间的Scale Sizing等等。

戴尔大中华区企业技术战略架构总监许良谋介绍，“诸葛·深知”平台具备四大特点，具体来说：

第二，调度优化，该平台基于人工智能科研国家队最新技术成果，搭建在算法优化的高性能计算平台，持续研发保证。

第三，安全可控，中科院提供全新数据加密，保证客户数据安全，确保用于模型训练的客户数据全程加密。

第四，定制服务，针对特性应用场景提供定制化的深度学习算法模型训练及相关技术咨询培训，加速应用落地。

值得一提的是，“诸葛·深知”深度学习平台还公布了未来发展路线图：

第一阶段（2016），主要面向企业应用，集成中科院图像、语音、语言等资源，研发统一的深度学习中间件，搭建智能的深度学习平台。

第二阶段（2017-2018），构建面向深度学习的异构计算平台，针对特定行业应用，实现具有行业特色的定制化计算服务，同时建立开放社区。

第三阶段（2020），针对行业、建立智能化的深度学习计算服务，制定深度学习计算的行业标准。

中科院自动化所模式识别国家重点实验室研究员、人工智能与先进计算联合实验室主任程健表示：“很高兴有戴尔这样坚实的合作伙伴，使中科院得以在先进计算平台的基础上进行创新突破。展望未来，人工智能的应用领域将不断拓展，深度学习将助力金融、证券、医药等数据密集型行业做出更精准的判断，抢占新一轮科技革命的制高点。”

加速人工智能普及化

众所周知，深度学习在人脸识别、语音识别、精准医疗以及无人驾驶等领域正被广泛的应用，特别是在近年来高性能计算技术的支持下，发展可谓十分迅速。如今，许多新兴企业、乃至传统企业都对深度学习寄予了厚望。

但是，目前在中国，这些企业并不能像BAT一样有针对性地在深度学习领域布局，他们既无力搭建庞大的软硬件系统，也没有足够的人员和资金来支持深度学习技术的研发。

这些难题包括：数据量庞大，需要专业计算平台支撑；各种深度学习工具包接口不统一；数据安全令人堪忧；算法复杂，需要专业人才优化创新等等。因此，一个能够支撑他们实现在深度学习领域的想法的平台成为“刚需”。

总结全文，中国正处于经济转型的关键节点，以创新推动产业升级是经济转型成功的必由之路，而深度学习及其背后的人工智能正起到这样的核心作用。

我相信，通过这一系列的开放创新，戴尔和中科院的强强联手，将让业界更多的公司享受到深度学习带来的价值，成为他们迈入人工智能领域新工具和新突破口。

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