为数字经济发展添能蓄力 加速千行百业羽化创新——浪潮云分布式云ICP 成果回顾与展望******
作者：尹萍
刚刚过去的 2022年，在经济下行压力加大的情况下，数字经济作为国民经济的“加速器”作用凸显，成为经济恢复向好的关键力量。
国际市场研究机构Gartner发布的2023年十大战略技术趋势预测显示，到2027年，超过50%的企业将使用行业云平台来加速他们的业务项目。在宏观经济增长放缓、供应链短缺等诸多不稳定因素的影响下，国际数据机构IDC预测，未来5年国内云计算市场年复合增长率将在20%左右，到2025年，75%的组织将选择能够在跨云、边缘和专属环境中提供一致性应用部署体验的技术合作伙伴。
羽化即为数字化过程，是物理世界和数字世界的链接或打通。云正成为拉通物理世界和数字世界实现羽化的新引擎。
Gartner 2023年十大战略技术趋势
2022年，浪潮集团旗下浪潮云深入践行“自信自强、守正创新，踔厉奋发、勇毅前行”的精神，持续加大新增长引擎投入。针对当前千行百业数字化转型面临的算力分布不均、数据要素治理、数字技能提升三大核心问题，浪潮云以新一代行业云MEP战略为指引，以用户需求为中心，通过分布式云、一体化大数据平台、安全运营三个核心要素加以解决，助力政企客户跨越横亘于前的“数字鸿沟”。
2022年，浪潮云分布式云ICP（Inspur Cloud Platform）作为统一云服务平台底座，深耕分布式云、边缘计算、云原生等核心技术，通过中心云（ICP Central）、本地云（ICP Local）、边缘云（ICP Edge）三种部署形态，将算力服务输送至用户身边，为千行百业实现云上数字化创新、产业降本增效提供分布式算力技术保障。
核心技术创新在路上， ICP产品序列持续充盈
2022年，浪潮云分布式云ICP聚焦关注平台创新能力和技术能力突破，发布本地云ICP Local V3.6和边缘云ICP Edge V2.1，以足够宽阔、不断充盈的产品序列，全方位升级分布式云平台及服务。
分布式云ICP产品系列
产品序列多项发力，浪潮云分布式云ICP综合实力极大增强：在架构优化方面，优化云平台部署架构，支持单集群1000+以上节点部署规模，管理规模提升10倍以上，预计降低建设、运营维护成本10%；在平台性能方面，浪潮分布式云ICP ARM架构获SPEC Cloud测试全球第一名，刷新了综合性能、KMeans性能、平均实例配置时间三项世界纪录；在稳定性方面，新增基于网络判断的自动疏散技术和磁盘故障预测能力，持续提升平台及服务稳定性。
行业探索落地在路上，分布式云让计算无处不在
2022年，以浪潮云分布式云ICP为核心，浪潮云加速全国布局，通过7大核心云数据中心、113个区域云中心、481个分布式节点打造无处不在的算网体系，同时，依托浪潮云全球运行指挥中心OpsCenter实现云平台持续迭代和升级，超过2万个业务应用系统在浪潮云上稳定运行。
在政务领域，浪潮云助力中国科协 “一云多芯”云服务平台，实现“中心云+本地云”异构资源的统一接入、统一管理、统一服务，通过提供一站式云原生应用运行环境，保障云原生应用云上开发和生命周期管理，支撑300+容器稳定运行；助力中国科协与全国学会、地方科协和基层组织，打造上下联动、纵横互通、共建共享的平台生态，支撑全国科技工作者实现服务质量提升。
在行业领域，浪潮云依据城轨团标标准技术要求，建设“南通轨交云”统一一朵分布式云，实现多线路资源共享，统一地铁信息系统服务，为南通轨交“线网云”云化升级赋能；参与建设日照医保云，赋能其业务应用创新、数据开放共享，并助力项目荣获中国信通院《专有云平台成熟度能力》先进级认证。
在边缘计算领域，浪潮云为临沂国土构建“1个中心云+9个边缘云”的分布式云平台，为国土空间数据分析、GIS建模处理等提供边缘侧近场算力服务。该项目在边缘计算、云边协同领域的分布式云创新实践，荣获云计算开源产业联盟2022年度“分布式云与云边协同最佳实践案例”奖项。
载誉前行再出发，以口碑赢得认可
2022年，浪潮云分布式云ICP积极参与国内外行业开放交流平台，以行业沟通、标准评测为抓手，以技术创新攻坚为核心，多项产品和服务以专业实力和用户口碑突破荣获行业权威认可，入选中国信息通信研究院软件供应链产品名录和中国电子工业标准化技术协会信息技术应用创新工作委员会图谱。
同时，浪潮云分布式云ICP积极推进云计算行业标准体系建设，完成分布式云、专有云、边缘云等6项云计算标准编制，首批通过中国信通院《分布式云服务基础设施能力要求》、《专有云平台成熟度能力要求》、《分布式系统稳定性度量》标准测评认证。
乘势而上，为数字经济发展添能蓄力
2023年，如何向着新的奋斗目标再出发？浪潮云分布式云ICP将在新一代行业云MEP战略的指引下，持续深化分布式算力服务核心能力，加大技术研发创新投入：
构建分布式算力服务方面，实现分布式云全局算力度量、建模、预测分析，助力行业应用实现云边端算力服务的最优化供给；强化云服务高可用方面，实现硬件故障预测和全栈云服务高可用，提升行业客户业务应用的SLA；丰富智算产品方面，提供面向深度学习、训练推理、科学计算等场景的计算型，以及面向渲染型的智算产品服务，为行业数字化和智能化提供多样算力服务；完善边缘产品体系方面，以轻量灵活的边缘算力为基座，丰富面向行业场景的产品应用和智能端产品，优化云边端一体化协同能力，助力行业客户实现云上应用创新。
奋进2023年，浪潮云将继续发挥分布式云算力服务优势，为千行百业云上羽化保驾护航，共同奔赴更加数字化、智能化的未来。
（作者系浪潮云分布式云ICP产品总监）
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******
聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？
本报记者 时斓娜
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全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。
家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。
产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。
人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。
“真正像人类一样聊天交流”
“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。
随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。
中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。
实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。
创新交互为AIGC带来新启发
随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。
以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。
在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。
目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。
根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。
“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。
商业化落地需克服技术和伦理问题
尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。
在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。
中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。
“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。
在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”
在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。
