中国计算发展报告2020：2020-2021人工智能计算力评估分析
随着科技的飞速发展人工智能（）逐渐成为我国乃至全球科技竞争的点。近年来我国计算力发展取得了显著成果分布式训练技术不断优化算法不断升级为我国产业提供了强大的计算支撑。本文将围绕2020-2021我国人工智能计算力发展评估实分析以期为我国产业的发展提供有益参考。
一、计算力发展概述
1. 训练框架广泛应用
国内外主流训练框架在我国得到广泛应用如TensorFlow、PyTorch等。这些框架为研究人员提供了便捷的开发工具使得算法研究更加高效。同时我国自主研发的训练框架如飞桨（PaddlePaddle）等也在逐渐崛起为我国产业提供了更多选择。
2. 算法不断优化
随着计算力的提升，算法也在不断优化。深度学、强化学等算法的发展，使得在图像识别、语音识别、自然语言解决等领域取得了显著成果。算法在医疗、金融、教育等行业的应用也日益广泛。
3. 分布式训练技术发展
分布式训练技术成为提升计算力的必不可少手。通过将训练任务分散到多个计算节点上，分布式训练技术大幅增进了训练效率，减少了训练成本。我国在分布式训练技术方面取得了必不可少进展，为计算力的发展提供了有力支持。
二、2020-2021我国人工智能计算力发展评估
1. 市场规模
按照IDC与浪潮联合发布的《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》，2020年我国人工智能芯片市场规模达到188亿元，预计2023年将突破千亿级别。这表明我国人工智能计算力市场前景广阔，发展潜力巨大。
2. 政策支持
2020年，我国一系列新基建政策的释放与落地，为新兴数字化基础设带来了良好发展前景。人工智能作为新基建关键布局领域之一得到了的大力支持。政策的引导和推动，为我国计算力的发展创造了有利条件。
3. 融资规模
数据显示，自2014年以来，我国人工智能产业融资规模不断扩大，并于2018年达到高峰，融资规模达到1311亿元。2019年，我国人工智能产业融资规模为898亿元。充足的融资为我国计算力的发展提供了资金保障。
三、我国计算力发展挑战与对策
1. 挑战
（1）计算资源不足。虽然我国计算力发展迅速，但与世界先进水平相比，仍存在一定差距。计算资源不足成为制约我国产业发展的瓶颈。
（2）人才短缺。领域的高素质人才短缺，其是具备实际工程经验的优秀人才，这在一定程度上限制了我国计算力的发展。
2. 对策
（1）加大投入。和企业应加大对计算力的投入，提升我国产业的计算能力。
（2）培养人才。通过加强人才培养和引进，增强我国领域的人才备。
（3）优化政策环境。进一步完善产业政策，推动计算力的发展。
四、结语
我国计算力发展取得了显著成果，但仍面临一定的挑战。在新的历时期，我国应继续加大投入，优化政策环境，培养人才，推动计算力的持续发展，为我国产业的繁荣做出更大贡献。
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