这是因为算法、数据和算力被视为人工智能的三要素 ， 人工智能计算中心的价值在于解决算力上的瓶颈 。 一旦企业实现了算力上的自由 ， 乘数效应的出现只是时间问题 。 最直接的例子就是武汉人工智能计算中心 ， 武汉大学基于计算中心打造了全球首个遥感专用框架（武汉.LuojiaNet） ， 针对“大幅面、多通道”的遥感影像 ， 在整图分析和数据集极简读取处理等方面取得了重大突破 。
对于算力带来的“甜头” ， 成都其实并不陌生 。
就像前面提到的川大智胜 ， 长期深耕三维人脸识别技术 。 为了打破人工智能算力上的制约 ， 川大智胜从比特大陆平台切换为华为昇腾的Atlas 200 AI加速模块 ， 在业务处理精度保持不变的情况下 ， 全流程的运算时间从过去的40ms缩短到20ms左右 ， 效率提升了近一倍 。
又比如专注TRS深度文本挖掘的拓尔思 ， 由传统架构迁移到昇腾后 ， 解决方案的整体训练召回率和Tensorflow持平 ， 并且精确度提升了6.8% ， 综合性能提升了100% 。

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联想到前面提到的成都昇腾人工智能生态创新中心 ， 主要任务就是在应用层为企业提供更有利、更方便的生产工具 ， 帮助企业利用“工具”创造有价值的产品 。 比如提升智能手机的图像分类能力、提升汽车的自动驾驶能力、帮助四川省大大小小的景点拥有智慧旅游的服务和运营能力......
何况成都不止是聚集了大批的人工智能企业 ， 还有电子科技大学、四川大学、中科院成都分院等国内一流的科研院校 ， 在智能算法、智能材料、智能器件、智能制造、智能医学等领域有着深入的研究 。 成都昇腾人工智能生态创新中心的使命 ， 正是为研究机构和高新技术企业打开通往算力自由的大门 。
再来思考成都打造智算中心和生态创新中心的原因 。 在人工智能算力成本高企的局面下 ， 并非是所有企业都有能力像川大智胜那样自主打破算力瓶颈 ， 人工智能计算中心就像是城市在智能时代的“电厂” ， 当越来越多的企业越过算力的高山 ， 势必会有越来越多的乘数效应出现 ， 为产业创新提供源源不断的动力 。
03 智算中心的一步妙棋 算上正在建设中的成都智算中心 ， 国内21个城市联合点亮人工智能算力网络 ， 包括深圳、武汉、西安、北京、上海等经济重镇 。 对于这样的现象 ， 可以找到两个维度的合理解释：
【成都，有了AI这张新名片】一是AI算力需求的迫切性 。 仅仅是在过去十年中 ， 算法对算力的需求就增长了100万倍 ， 相应的人工智能算力投入也水涨船高 。 但AI算力不同于传统算力 ， 需要支撑起算法模型的开发、训练和推理 ， 也就需要专门的AI芯片和框架 。
而华为昇腾是国内为数不多可以提供全栈式AI能力的平台 ， 涵盖Atlas系列硬件、异构计算架构CANN、昇思MindSpore、昇腾应用使能MindX以及一站式开发平台ModelArts等产品 ， 帮助伙伴和开发者高效使用AI能力 ， 创新场景化AI应用 ， 可以说是填补AI算力短板的最佳选项 。
二是人工智能计算中心的附加价值 。 参考武汉、深圳、西安等城市 ， 无不采用了“一中心四平台”的模式 ， 即以人工智能计算中心为基础 ， 同步打造公共算力服务平台、应用创新孵化平台 ， 产业聚合发展平台和人才培养平台 。
大抵也是成都青睐人工智能计算中心的另一重原因 。 按照成都人工智能产业生态圈的规划 ， 将通过应用场景吸引企业、技术、人才、资金等高端要素聚集 ， 形成“成都创造、成都转化、成都输出”的发展模式 。 目前昇腾生态在成都区域已经有34家认证伙伴 ， 产生的解决方案数量全国第一 ， 其中9家本地企业与昇思MindSpore完成了兼容性测试 ， 获得昇思MindSpore认证 。