云时代下的智能变革：只能弹性AI服务器的崛起与影响

一、引言

随着信息技术的飞速发展，我们已步入一个全新的云时代和智时代。
云计算技术的广泛应用，为人工智能（AI）的普及和发展提供了强有力的支撑。
在这个时代背景下，只能弹性AI服务器作为云计算与人工智能结合的产物，正逐渐崭露头角，引领新一轮的技术变革。
本文将探讨只能弹性AI服务器的崛起及其对各行各业的影响。

二、什么是只能弹性AI服务器

只能弹性AI服务器是一种基于云计算平台，具备智能处理能力和弹性扩展特性的服务器。
其核心特点在于能够根据实际需求自动调整计算资源，以应对AI应用的各种负载波动。
这种服务器能够高效地处理大数据，支持机器学习、深度学习等复杂任务，广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等领域。

三、只能弹性AI服务器的崛起

1. 云计算的发展为AI提供了强大的基础设施支持。云计算平台具有强大的计算能力和存储资源，能够支持复杂的AI算法和海量数据的处理。
2. 人工智能技术的不断进步对弹性需求提出了更高的要求。随着深度学习等技术的不断发展，AI应用对计算资源的需求日益增加，只能弹性AI服务器能够满足这种需求，为AI应用提供稳定的运行环境。
3. 市场需求推动只能弹性AI服务器的快速发展。各行各业对AI技术的需求不断增加，进而推动了对只能弹性AI服务器的需求。云计算提供商为了提供更全面的服务，也在积极推动只能弹性AI服务器的发展。

四、只能弹性AI服务器的影响

1. 对行业的影响：只能弹性AI服务器的普及和应用，将推动各行各业的智能化进程。从制造业、金融业到服务业，都将受益于AI技术的普及，从而提高生产效率、优化服务质量。
2. 对技术的影响：只能弹性AI服务器将促进AI技术的发展和创新。更多的企业开始将AI技术应用于产品研发和服务创新，从而推动AI技术的不断进步。
3. 对社会的影响：只能弹性AI服务器的广泛应用将带动就业市场的变化。一方面，它将创造新的就业机会，如AI技术开发、运维等；另一方面，部分传统岗位可能会被AI技术所替代。只能弹性AI服务器在医疗、教育等领域的应用，将提高公共服务的质量和效率。

五、只能弹性AI服务器的挑战与对策

1. 技术挑战：虽然只能弹性AI服务器在技术上取得了显著进步，但仍面临算法优化、数据安全等技术挑战。为此，需要加强技术研发，提高算法的性能和安全性。
2. 法规挑战：随着只能弹性AI服务器的广泛应用，数据隐私、知识产权等问题逐渐凸显。政府需要出台相关法规，规范AI技术的使用，保护用户权益。
3. 人才培养挑战：虽然只能弹性AI服务器创造了新的就业机会，但对人才的要求也更高。为了应对这一挑战，需要加强人才培养，提高人才的技能和素质。

六、结语

云时代和智时代的来临，为只能弹性AI服务器的崛起提供了有利条件。
只能弹性AI服务器的发展将对各行各业产生深远影响，推动智能化进程、促进技术创新、带动就业市场变化。
也面临着技术、法规和人才培养等方面的挑战。
因此，我们需要加强技术研发、完善法规制度、加强人才培养，以应对只能弹性AI服务器带来的挑战和机遇。

怎么才能玩转AI？

2019年，热门的人工智能（AI）继续在产业中快速奔跑，越来越多的行业开始搭上智能化升级的大潮。 然而，长时间、高成本、高投入、复杂繁琐的AI开发流程，正阻碍着AI产业的规模化发展，许多传统企业不能轻松快速地构建AI能力。

喝一杯水要几步？对于普通人来说，这是一件毫不费脑的事。 那么AI开发需要几步呢？对于开发小白和AI专业开发者来说，答案截然不同。

今年，华为云EI（企业智能）一站式AI开发平台ModelArts正式商用上线，不仅让许多AI小白拆除AI开发的门槛，同时也让诸多AI开发者享受到更为高效便捷的开发体验。

这一被称为“开发者的福音”的AI平台，究竟是怎样的利器？它又在如何在各个传统行业发挥作用呢？对此，小编分析了ModelArts加速AI开发的四大亮点，详解ModelArts平台使用步骤，并亲身体验了ModelArts的极简操作流程，过了一把AI开发瘾。

简单的说，ModelArts平台就是一个让小白轻松学会训练AI模型、让AI老手节省时间脑力的开发神器，让各行各业关于AI的创意都能快速实现。

说到这里大家可能还是会有疑问，作为智慧IT设计师，新网络建筑师-集辉信息的小编在这里举个例子，让我们在日常生活中看一下这个ModelArts到底是何方神圣。

救标注数据的小王一命——ModelArts 数据管理

上班刚打完卡，老板就丢给小王10万张无标签的图片，要求小王为这些数据打上标签。

给10万张图片打标签，看似简单的工作，实际上并不简单。

华为云EI深度学习服务团队负责人也说：

“头疼的就是数据的采集和数据的处理。 光是数据准备就要占掉整体开发时间的 70%。 ”

为什么数据的处理这么难？效率为什么这么低呢？

包括小王公司在内的许多公司都是从交易数据、物联网传感器产生的海量数据、安全日志到图像、语音数据中提取有效信息，这几乎是大海捞针式的方法。

因为，这些都是未标注的数据，而目前实现人工智能的主要方法是机器学习，大部分应用都是有监督的学习，这就需要大量的标注样本去训练人工智能算法模型。

所以，AI 算法并不是丢一堆数据能够从中学习到各种有用的知识，而是背后有大量的人工在标注数据。

小王就是这个人工之一，看似简单的工作每天却花费了不少时间精力，小王很是苦恼，开始反思自己。

第一，就输入关键词找图而言，网上的海量图片实在是太多了，用人力去识别的话，真是老费劲了；

第二，自己确实面对如此多的美图，还是会忍不住开个小差，三心二意地选不下来啊。

难道一个小小的助理生活就如此不堪，连最基础的工作也做不好吗？

小王不想就这么放弃。

那么，要不试一试企业刚引进的华为云ModelArts

在数据管理方面，ModelArts首先会将数据进行预处理，用 AI 的算法去标注数据，即自动化标注和半自动化标注。

接着，ModelArts 可对数据采样和筛选，预标注，缩减需要标记的数据量。

这就大大降低了工作量。

“新基建”背景下，人工智能有何发展前景？

我觉得挺详细，其中提到人工智能的发展土壤：

1.劳动人口减少，AI填补缺口

一方面，劳动年龄人口的下降是中国经济发展过程中不得不面对的现实，另一方面，人工智能作为新一轮科技革命、产业变革的核心力量，将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各个环节，能替代一部分传统岗位，减少经济体对劳动力数量的总需求，从而弱化、甚至补偿人口老龄化和劳动年龄人口减少对经济增长造成的负面影响。

2.人工智能赋能，推动产业升级

人工智能技术可通过数据的收集、处理与分析有效解决多种问题，改变各行业生态，从而推动产业升级。

3.各国政策频出，国家角力激烈

随着人工智能技术的快速发展，近年来全球展开了AI竞赛，各主要发达国家均出台了不少支持和引导AI行业发展的政策。

4.三大要素发力，AI建设加速

作为推动人工智能技术进步的“三驾马车”，算法、数据和计算力三大关键因素在不断创新、不断发展。

5.国内基础不足，硬件依赖进口

在人工智能从实验室走向商业化的过程中，其发展驱动力主要来自于计算力的显着提升、多方位的政策支持、大规模且多频次的投资和逐渐清晰的用户需求。

人工智能的发展前景如何？

随着信息时代的来临，人类生产生活的数据基础和信息环境有了大幅提升，人工智能正从学术驱动转变为应用驱动，从专用智能迈向通用智能，比历史上任何一个时期都要更加接近于人类智能水平，进入了新的发展阶段。 全球各国均围绕新一代人工智能技术及产业发展进行前瞻布局，我国也已将其提升到了国家战略层面。 基于此，本白皮书重点围绕新一代人工智能面临的新形势、驱动的新因素、呈现的新特征，对架构、算法、系统等技术演进方向作出研判，详细梳理了包括云计算、大数据两大基础平台和机器学习、模式识别、人机交互三大通用技术的技术体系，深入论证了新一代人工智能产业边界和范围，划分了基础层、技术层、应用层三大产业化领域，研究了智能传感器、智能芯片、算法模型、语音识别、图像视频识别、文本识别、智能机器人、智能制造系统、智能安防、智能驾驶等具体产业化方向的产业规模、核心技术、主要产品、典型企业，归纳了近年来全球和我国在人工智能领域的投融资特征趋势，并对国内外人工智能的技术及产业发展状况进行了系统对比和趋势展望，最后提出了发展理念、治理体系、创新能力、发展基础、资本环境、行业组织、全球统筹共七项措施建议，进一步推动我国人工智能相关的前沿新兴产业持续健康快速发展，有力支撑信息化与工业化深度融合迈上新台阶。

新一代人工智能发展方向

人工智能发轫于1956 年在美国达特茅斯（Dartmouth）学院举行的“人工智能（ArtificialIntelligent，简称AI）夏季研讨会”，在20 世纪 50 年代末和 80 年代初先后步入两次发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均落入低谷。 当前，在新一代信息技术的引领下，数据快速积累，运算能力大幅提升，算法模型持续演进，行业应用快速兴起，人工智能发展环境发生了深刻变化，跨媒体智能、群体智能、自主智能系统、混合型智能成为新的发展方向，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。