10月18-19日，2024甌江峰會(huì)暨第二屆中歐非綠色能源發(fā)展論壇在浙江溫州舉辦，來自世界頂級(jí)科學(xué)家、企業(yè)領(lǐng)袖、各級(jí)政府部門、專家學(xué)者、國際組織和投資人等數(shù)百位嘉賓齊聚一堂，共同圍繞綠色能源、新型電力系統(tǒng)、科技創(chuàng)新等新質(zhì)生產(chǎn)力關(guān)鍵領(lǐng)域開展交流和探索。
中興通訊首席發(fā)展官崔麗受邀出席數(shù)智電力論壇并發(fā)表《AI與能源：共創(chuàng)綠色美好未來》的主題演講，從數(shù)智角度出發(fā)洞察能源產(chǎn)業(yè)如何擁抱AI機(jī)遇和應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。
AI的盡頭是能源
“人-物-虛”融合的“萬務(wù)”互聯(lián)推動(dòng)數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長，據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)，到2025年，全球創(chuàng)建的數(shù)據(jù)量將達(dá)到175ZB，海量數(shù)據(jù)對(duì)存儲(chǔ)和算力提出了新的要求，全球數(shù)據(jù)量每增加1ZB，服務(wù)器需要增加29.4萬臺(tái)，預(yù)計(jì)2021~2025年全球會(huì)增加3410萬臺(tái)服務(wù)器。
崔麗提到，隨著智能化深入，AI算力需求劇增，人工智能正成為現(xiàn)代社會(huì)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，由于AI算力相對(duì)于通算，對(duì)并行計(jì)算能力要求更高，加之大模型參數(shù)增長很快，大概每3~4月就需要算力翻倍。同時(shí)，AI的發(fā)展伴隨著能源消耗的顯著增長。據(jù)斯坦福大學(xué)人工智能研究所發(fā)布的《2024 年人工智能指數(shù)報(bào)告》顯示，訓(xùn)練GPT-3這樣的大型模型，耗電量相當(dāng)于數(shù)百次跨美飛行。而ChatGPT的日常運(yùn)行，每天的能耗相當(dāng)于約19,000個(gè)家庭的用電量。AI的水資源消耗同樣驚人，數(shù)據(jù)中心每天平均需耗費(fèi)401噸水進(jìn)行冷卻。
崔麗表示，我們迫切需要探索更可持續(xù)的AI發(fā)展路徑，以確保技術(shù)和社會(huì)的進(jìn)步，不會(huì)以過度消耗寶貴的自然資源和危害環(huán)境為代價(jià)。
AI的前世今生：腦力效率的飛躍
崔麗回顧了AI發(fā)展的前世今生，她提到，在人工智能技術(shù)70年左右的發(fā)展歷程中，先后引發(fā)了兩輪AI被熱捧的春天，但又紛紛在不久之后進(jìn)入AI被冷遇的寒冬，其中出現(xiàn)了一些標(biāo)志性事件。
1997年深藍(lán)戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍，被認(rèn)為是基于規(guī)則通過計(jì)算機(jī)編程實(shí)現(xiàn)的AI的最高水平。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的CNN算法也直到1998年以LeNet-5成功識(shí)別手寫郵政編碼而受到廣泛關(guān)注。李飛飛團(tuán)隊(duì)堅(jiān)持?jǐn)?shù)年構(gòu)建的ImageNet因在公開高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的貢獻(xiàn)，也成為了計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要里程碑。基于這一數(shù)據(jù)集，2012年辛頓團(tuán)隊(duì)的AlexNet利用GPU算力成功將圖像識(shí)別準(zhǔn)確率大幅提升，并在隨后的幾年迅速超過人類識(shí)別準(zhǔn)確度，這一里程碑意義則在于AI三要素（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、GPU）第一次匯聚在一起。此后，AI一直持續(xù)向前。直到2017年Google提出Transformer，引發(fā)一輪“大力出奇跡”的大模型浪潮，以及后續(xù)大家都熟知的ChatGPT等。
崔麗表示，在其標(biāo)志性事件背后探究AI技術(shù)本質(zhì)，可以看出算法、算據(jù)和算力一直是推動(dòng)AI進(jìn)步的三大核心力量。
求真務(wù)實(shí) 助推AI健康發(fā)展
“所有的橫空出世，其實(shí)都是蓄謀已久”，AI每一次關(guān)鍵突破的背后，都是科學(xué)家和業(yè)界大咖持續(xù)數(shù)年乃至數(shù)十年的努力。即便是ChatGPT，其出現(xiàn)也并非偶然，也是基于前幾代GPT，也是基于公開數(shù)據(jù)集、算法優(yōu)化和GPU等算力增強(qiáng)等多方面共同努力。當(dāng)下，我們正處于第三次春天�；仡欉^去的兩次AI寒冬，最重要的原因是過高期望導(dǎo)致的過度失望，這一次，在春天來臨之際，我們需要更加務(wù)實(shí)、冷靜地看待AI，幫助其健康發(fā)展。
崔麗對(duì)這一波Transformer帶動(dòng)的大模型技術(shù)的特征和可能演化方向進(jìn)行了判斷。她表示，盡管人們依托于Transformer構(gòu)建了新的AI范式，但其依然沒有逃出數(shù)學(xué)的限制，人們借助以Transformer為主要手段的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來捕捉海量人類數(shù)據(jù)中隱藏的知識(shí)范式，當(dāng)模型遇到新問題時(shí)，運(yùn)用前期掌握的知識(shí)范式通過外推或內(nèi)插來對(duì)新情況作出合理的推斷。
在崔麗看來，在此次浪潮中Transformer的最大貢獻(xiàn)在于兩點(diǎn)，一是泛化，Transformer通過對(duì)海量知識(shí)進(jìn)行歸納總結(jié)，使得其不僅能在單一領(lǐng)域具備強(qiáng)大能力，還能作為通用基礎(chǔ)技術(shù)廣泛賦能各行各業(yè)；二是涌現(xiàn)，量變到質(zhì)變，能力涌現(xiàn)使得AI能處理訓(xùn)練階段沒有遇到過的問題，通過長思維鏈等手段多次查詢內(nèi)部蘊(yùn)含的知識(shí)可以使其解決更為復(fù)雜的問題。
然而她也提到，在這個(gè)過程中，有幾個(gè)方面需要注意，首先規(guī)模問題上，雖然“大力出奇跡”，但面向后續(xù)發(fā)展，單純依靠規(guī)模堆砌的方式會(huì)帶來資源浪費(fèi)；其次是能力的拓展，參數(shù)規(guī)模也不是唯一路徑，還有多模態(tài)、CoT、RAG等技術(shù)也成功帶來更加高效的能力增強(qiáng)和拓展；最后需要解決知識(shí)密度問題，模型的知識(shí)密度一定會(huì)不斷增加，知識(shí)密度才是價(jià)值源泉。更高效率和更高價(jià)值的能力，大概率成為業(yè)界追求的核心方向。
Energy for AI 助力AI高效綠色發(fā)展
崔麗表示，AI作為一種技術(shù)，其發(fā)展必然與其成長環(huán)境密切相關(guān)。當(dāng)前AI發(fā)展面臨著倒三角困境：作為AI最重要的基礎(chǔ)，高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源瀕臨耗盡，合成數(shù)據(jù)成為重要補(bǔ)充；算法和算力層面則面臨效率、資源、技術(shù)缺陷等多重挑戰(zhàn)；還有產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)健康安全、場(chǎng)景和業(yè)務(wù)需求適配，以及不同企業(yè)面臨的人才、資金和碳排放等等約束。
效率是所有問題的關(guān)鍵，對(duì)此中興通訊提出三個(gè)層面的主張：“高效基座”側(cè)重基礎(chǔ)設(shè)施（算力）效率，“高效增智”側(cè)重算法、算據(jù)和技術(shù)融合提效，“高效落地”則聚焦如何更加高效的從技術(shù)進(jìn)步到產(chǎn)業(yè)進(jìn)步。她表示，三者之間也有非常多的協(xié)同，我們希望三管齊下，助力AI高效綠色發(fā)展，盡力避免能源、環(huán)境保護(hù)等資源困境。
首先是“高效基座”。比特?zé)o法脫離原子獨(dú)立存在，所有的軟件包括AI都離不開高效綠色基礎(chǔ)設(shè)施。一方面中興通訊主張“以網(wǎng)強(qiáng)算”，在智算領(lǐng)域，無論是芯片內(nèi)裸Die互聯(lián)、芯片之間、服務(wù)器之間、DC之間，高速網(wǎng)絡(luò)連接都至關(guān)重要，我們以領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新和突破，可以極大的提升智算的性能與效率；另一方面是智算數(shù)據(jù)中心，即如何解決高能耗、高密、多元算力等核心問題，也就是如何實(shí)現(xiàn)智能彈性供給，中興通訊提供全場(chǎng)景制冷方案，匹配不同場(chǎng)景下的功率密度需求，全局優(yōu)化，智能管理，從而向更低的PUE邁進(jìn)。
其次是“高效增智”。大模型的落地是產(chǎn)業(yè)智能進(jìn)階的破題關(guān)鍵，然而其落地之路卻充滿挑戰(zhàn)，比如大模型本身的專業(yè)性、準(zhǔn)確性、可靠性和可解釋性等問題，比如領(lǐng)域數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全問題，比如如何通過算法創(chuàng)新和軟硬協(xié)同，提升訓(xùn)推效率；比如如何在大模型大腦的加持下，更多與具身智能體深度集成，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)實(shí)融合等等。正如前面提及，規(guī)模已經(jīng)不是大模型增智的唯一路徑，解決上述各類問題的同時(shí)，本身就是為大模型增智。當(dāng)前已經(jīng)有諸多技術(shù)創(chuàng)新：通過大小模型結(jié)合、COT、RAG、多Agent等技術(shù)加持，可以有效提升專業(yè)性、準(zhǔn)確性、可靠性等；通過知識(shí)圖譜、樣本庫、數(shù)據(jù)生成、自動(dòng)標(biāo)注等可以大幅提升數(shù)據(jù)治理效率；通過MOE、多模態(tài)等新型模型架構(gòu)引入，以及量化/剪枝/蒸餾等模型優(yōu)化技術(shù)和推理加速，可以大幅降低訓(xùn)推和部署成本；通過數(shù)字孿生、空間智能、具身智能等技術(shù)，可以有效解決實(shí)時(shí)性和互操作性等問題。
最后是“高效落地”，對(duì)于人類社會(huì)進(jìn)步和可持續(xù)發(fā)展而言，AI產(chǎn)業(yè)升級(jí)帶來的生產(chǎn)價(jià)值將遠(yuǎn)高于情緒價(jià)值，我們期望這波AI浪潮能夠帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)革命、普惠社會(huì)。在AI技術(shù)落地層面，中興通訊主張求真務(wù)實(shí)、訓(xùn)推并舉。一方面，供給側(cè)需切實(shí)結(jié)合自身資源稟賦找準(zhǔn)定位形成生態(tài)互補(bǔ)，“商業(yè)變現(xiàn)”是大家關(guān)注的焦點(diǎn)之一，也是良性商業(yè)閉環(huán)的關(guān)鍵。AI技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，終極形態(tài)一定是形成“頭部通用寡頭、中部垂域堅(jiān)挺、底部百花齊放”的金字塔，一味瘋狂內(nèi)卷，不如各自找準(zhǔn)定位，核心發(fā)力且相輔相成，這也是高效落地的關(guān)鍵。另一方面，需求側(cè)也需積極擁抱新技術(shù)，躬身入局，切實(shí)結(jié)合場(chǎng)景、問題、目標(biāo)和資源約束找準(zhǔn)切入點(diǎn)，小步快跑。以中興通訊的“智睿魔方AiCube”智算一體機(jī)為例，就是旨在解決大模型“最后一公里”的問題，當(dāng)前，已經(jīng)賦能8個(gè)行業(yè)、20多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，助力各種類型企業(yè)“多快好省”的大模型落地實(shí)踐。
另外，AI云邊端協(xié)同也將成為落地應(yīng)用的終極形態(tài)。
AI for Energy 賦能能源產(chǎn)業(yè)進(jìn)階
崔麗表示，中興通訊在大模型領(lǐng)域?qū)嵤?+N+X”策略，“1”是基礎(chǔ)模型庫，涵蓋自研和開源的多類基礎(chǔ)大模型，確保底層能力，并開放解耦，像培養(yǎng)優(yōu)秀畢業(yè)生；“N”是諸多領(lǐng)域基礎(chǔ)模型，像培養(yǎng)優(yōu)秀的領(lǐng)域?qū)＜遥纬深I(lǐng)域知識(shí)集成；“X”則是各類場(chǎng)景應(yīng)用，聚焦具體問題和創(chuàng)造價(jià)值。
在電力領(lǐng)域，中興通訊以超融合基礎(chǔ)設(shè)施+數(shù)字星云為基礎(chǔ)，構(gòu)建低成本的電力邊緣算力底座，實(shí)現(xiàn)感知、算力、應(yīng)用的深度融合，圍繞發(fā)電、電網(wǎng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，以電力傳感器、工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)電力數(shù)據(jù)全域感知。通過數(shù)字星云打破本地?cái)?shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域、跨業(yè)務(wù)、跨系統(tǒng)的電力數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)治理，實(shí)現(xiàn)電力數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)與融合，幫助客戶實(shí)現(xiàn)電力場(chǎng)站集中運(yùn)維、遠(yuǎn)端協(xié)同聯(lián)動(dòng)的管理新模式。同時(shí)也形成了以星云大模型為基礎(chǔ)的電力行業(yè)模型體系。
中興通訊聯(lián)合重慶電力、重慶電信進(jìn)行5G技術(shù)在電力發(fā)輸變配用各環(huán)節(jié)規(guī)�；瘧�(yīng)用，打造了國網(wǎng)西南片區(qū)首個(gè)5G聯(lián)合創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室，在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行行業(yè)洞察、技術(shù)研究、實(shí)驗(yàn)仿真和標(biāo)準(zhǔn)指定，并在重慶市建設(shè)省級(jí)廣域切片專網(wǎng)，利用聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行多種電力終端通信接入測(cè)試，制定終端接入標(biāo)準(zhǔn)，孵化電力專用終端12款；建設(shè)聚類負(fù)荷智慧互動(dòng)平臺(tái)，遙控點(diǎn)覆蓋全市1670個(gè)，可調(diào)節(jié)負(fù)荷資源池達(dá)到135萬千瓦，調(diào)度從日計(jì)劃轉(zhuǎn)變?yōu)榉昼姾兔爰?jí)，從片區(qū)無差別停電到對(duì)簽約用戶精細(xì)調(diào)節(jié)，補(bǔ)足重慶市用電缺口。
中興通訊聯(lián)合國電投湖南五凌電力，積極探索基于5G工業(yè)云網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施底座的工程建管數(shù)字化行業(yè)解決方案。從水電工程設(shè)計(jì)建設(shè)階段開始布局5G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，以5G全連接智慧水電站為建設(shè)目標(biāo)，將水電站建設(shè)、水電站日常運(yùn)維、自動(dòng)化監(jiān)控、水電站無人值守等方面應(yīng)用融合進(jìn)智慧水電站中。利用5G等技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)水電工程施工過程中的端到端的生產(chǎn)施工區(qū)域管理和遠(yuǎn)程監(jiān)控，助力保障5G水電工程的安全施工和管理。打造5G智慧水電行業(yè)示范標(biāo)桿。
中興通訊聯(lián)合安徽移動(dòng)、淮南平圩電廠開展電廠5G無線覆蓋建設(shè)，利用 5G與數(shù)字孿生體技術(shù)的融合，在感知和控制的基礎(chǔ)上，通過建模、仿真、預(yù)測(cè)，達(dá)到“虛實(shí)共智”，在5G智能安防、5G智能巡檢、5G智能分析應(yīng)用上，加速了物聯(lián)網(wǎng)的成型和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)字化�；谌S場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)全區(qū)道路、重點(diǎn)廠區(qū)等點(diǎn)位的作業(yè)安全遠(yuǎn)程監(jiān)督、風(fēng)險(xiǎn)自動(dòng)提醒、違章自動(dòng)報(bào)警等功能，提升1倍以上的管理效率，大大降低了管理人員監(jiān)管壓力，保障發(fā)電廠工作更安全、更高效。
未來，AI大模型將全面賦能能源產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)其進(jìn)階發(fā)展，在智能電網(wǎng)管理、可再生能源及新能源功率預(yù)測(cè)、儲(chǔ)能優(yōu)化等方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，助力能源產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)更高效、更智能的運(yùn)營與管理。
演講的最后，崔麗強(qiáng)調(diào)，技術(shù)無善惡，善惡在人。AI的涌現(xiàn)能力和學(xué)會(huì)慢思考，讓它能承擔(dān)更加復(fù)雜和挑戰(zhàn)性的工作，但對(duì)于人類而言，與其擔(dān)心自己被替代，不如擔(dān)心自己會(huì)缺席。每一位推動(dòng)科技和社會(huì)進(jìn)步的偉人不僅有超高的智慧，更重要的是同樣具有躬身入局的努力和悲天憫人的情懷。愛、智慧和協(xié)作共智，一定能夠解決任何新的問題，并邁向更加綠色美好的未來。
