随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的飞速发展，对计算能力的需求也在不断增加。训练和部署大型AI模型需要大量的数据和计算资源，从而对机柜服务器容量提出了巨大挑战。
机柜服务器容量面临的挑战
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数据密集型模型：
AI模型通常需要处理海量数据集，这会导致数据存储和访问方面的瓶颈。 -
计算密集型任务：
训练和部署AI模型需要大量算力，对服务器CPU、GPU和内存性能提出了很高的要求。 -
高可用性要求：
AI应用通常需要24/7不间断运行，要求
人工智能与机器人研究国际期刊（IJAIRR）正式成立，重点关注AI、机器人及基础科学交叉学科丨 GAIR 2023
人工智能与机器人技术，成为未来社会的基础设施。
在第七届GAIR全球人工智能与机器人大会，朱晓蕊博士强调了机器人模仿人类智能的重要性。
她特别关注AI大模型技术对机器人发展的影响。
朱晓蕊博士认为，AI与机器人技术的结合，将开启无限的未来可能性。
早在几年前，她就提出AI能为机器人提供更高的智能与灵活性，使其能够自主学习与适应新任务和环境，与人类高效智能交互。
现在，最新技术框架下，AI是否会超越人类，未来机器人是否能摆脱外部控制？哪些基础科学催生新的研究范式？带着这些未知，GAIR研究院与世界科技出版社进行跨领域合作，于2023年8月14日在新加坡创立了《人工智能与机器人研究国际期刊》（IJAIRR）。
这本期刊专注于AI、机器人与基础科学交叉领域的前沿研究，将成为全球第一本此类领域的国际学术期刊。
世界科技出版社总经理李志伟博士表示，出版社致力于推动基础研究进步，促进高质量学术内容传播。
在期刊建设中，出版社将立足国际，推进版权输出与引进，深化国际间交流与合作。
朱晓蕊博士强调期刊定位为跨学科交流平台，聚焦人工智能、机器人技术与基础科学成果整合。
IJAIRR采用去中心化科学（DeSci）模式，从订阅转向开放模式，以Web3工具构建在线学术生态系统，鼓励科学家公开分享研究，并为用户提供更安全、信赖的信息交换与交易平台。
美国密苏里大学哥伦比亚分校的校董事会教授许东支持IJAIRR的去中心化运作方式，强调其将促进跨学科研究，为新奇和非传统想法提供发展空间。
美国南佛罗里达大学教授孙宇对期刊定位与前景充满期待，拥有机器人、智能系统等研究背景的他，将这一期刊视为连接两大领域的重要平台，促进研究人员快速有效交流新技术。
未来，IJAIRR将推动GAIR会议和人工智能、机器人技术持续发展，成为连接人工智能产学研三界的平台。
GAIR研究院作为新加坡的前沿技术研究与商业化中心，已广泛开展学术出版、高端会议、研究项目和深科技孵化活动。
创立于2016年的GAIR峰会，由高文院士、朱晓蕊教授、雷峰网创始人林军联合发起，是亚洲最具影响力的AI论坛之一。
IJAIRR期刊邀请优秀作者参与GAIR大会主题演讲，聚焦人工智能与机器人（AIR）以及基础科学交叉领域的研究。
主题包括基于AI的分子与材料设计、AI辅助蛋白质结构预测、AI在医学图像分析中的应用、AI理论解读等。
期刊由新加坡GAIR研究院与世界科技出版社合作出版，将关注论文、评论文章、短篇论文、书评等，欢迎与期刊主题相关的研究论文。
2022年10大前沿科技：机器人未来有望变成多面手
近来，阿里达摩院总结了2022年最值得关注的十大前沿 科技 ，分别是： AI for Science、大小模型协同进化、硅光芯片、绿色能源AI、柔性感知机器人、高精度医疗导航、全域隐私计算、星地计算、云网端融合、XR互联网。
这十大 科技 趋势，都有哪些看点？
趋势一 AI for Science
人工智能成为科学家的新生产工具，催生科研新范式
【概要】实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式，而人工智能正在催生新的科研范式。
机器学习能够处理多维、多模态的海量数据，解决复杂场景下的科学难题，带领科学 探索 抵达过去无法触及的新领域。
人工智能不仅将加速科研流程，还将帮助发现新的科学规律。
预计未来三年，人工智能将在应用科学中得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。
趋势二 大小模型协同进化
大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化
【概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性 探索 ，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。
人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。
趋势三 硅光芯片
光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制
【概要】电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。
硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。
随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。
预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。
趋势四 绿色能源AI
人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系
【概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。
核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。
人工智能技术的应用，将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力，成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑，推动碳中和进程。
预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。
趋势五 柔性感知机器人
机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务
【概要】传统机器人依赖预编程，局限于大型生产线等结构化场景。
近年来，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。
机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。
预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。
趋势六 高精度医疗导航
人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度与效率提升
【概要】传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。
人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。
预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。
趋势七 全域隐私计算
破解数据保护与流通两难，隐私计算走向全域数据保护
【概要】数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。
过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。
随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。
预计未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。
趋势八 星地计算
卫星及地面一体化的通信与计算，促进空天地海全面数字化
【概要】基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。
高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。
由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。
预计未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，卫星及其地面系统将成为新型计算节点。
趋势九 云网端融合
云网端融合形成新计算体系，催生云上新物种
【概要】新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。
云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。
预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。
趋势十 XR互联网
XR眼镜会成为重要交互界面，带动下一代互联网发展
【概要】随着端云协同计算、网络通信、数字孪生等技术发展，以沉浸式体验为核心的XR（未来虚实融合）互联网将迎爆发期。
眼镜有望成为新的人机交互界面，推动形成有别于平面互联网的XR互联网，催生从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。
XR互联网将重塑数字应用形态，变革 娱乐 、社交、工作、购物、教育、医疗等场景交互方式。
预计未来三年，外形与重量接近普通眼镜的新一代XR眼镜将产生，成为下一代互联网的关键入口。
除了AI for Science、硅光芯片，这10大前沿 科技 中还包含了，柔性感知机器人、XR互联网等技术的快速发展。
很多人对波士顿动力公司的机器人Atlas留下了深刻印象。
机器人领域正在发生变化。
传统机器人依赖预编程，一般只能在大型生产线等结构化场景中用于特定任务。
但这几年，结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，机器人正在获得力觉、视觉、声音等感知能力，通用性和应变能力大幅提升。
也就是说，机器人未来有望变成多面手，能处理多种任务，而且能随机应变了。
这将提升机器人的普及率。
预计未来5年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。
达摩院还预测，新型网络技术将推动云网端融合成为新的计算架构。
云将作为脑，端作为交互界面，专注于用户体验。
未来的终端，不会仅限于PC、手机。
任何一个普通的设备，哪怕只是一块屏幕，都可以拥有超级大脑，而计算基本发生在云端。
这一趋势将推动以沉浸式体验为核心的XR互联网加速到来。
达摩院认为，预计未来三年，外形与重量接近普通眼镜的新一代 XR眼镜将产生，成为下一代互联网的关键入口。
超算中心、智算中心、人工智能中心区别
超算中心、智算中心和人工智能中心是现代计算与数据处理领域的三种关键基础设施，它们在提出时间、背景、现实意义以及各自特色与应用场景上有所差异，但相互间亦存在紧密联系。
超算中心，作为计算力的巨人，自20世纪70年代起发展至今，经历了五代更迭，峰值速度每10年提高1000倍。
其建设与发展的背后是国家政策的强力支持，特别是在“十四五”规划中，国家明确要求加速超级计算等新型基础设施建设，旨在推动数字经济的快速发展。
超算中心在科学研究、工程模拟、气象预报、生物信息学等领域提供了强大的计算能力，是国家战略技术力量的核心支撑。
超算中心的特点包括高性能计算、低能耗、广泛的应用领域、以及易用性。
其应用场景涵盖了科学研究、工程设计、天气预报等领域，为复杂计算任务提供了强力支持。
智算中心，诞生于新一代信息技术快速发展背景下，虽具体时间不易明确，但近年来随着人工智能与大数据技术的兴起，这一概念愈发受到关注。
智算中心旨在适应数据驱动的科研范式变革，满足海量数据分析和人工智能算法的计算需求，成为国家创新体系的重要组成部分。
其强大算力、融合架构与开放标准使其成为推动科技创新与经济发展的重要力量。
智算中心的特点包括高性能计算资源、AI模型训练与推理服务、自动化协同与高效利用的融合架构，以及遵循的开放标准。
应用场景覆盖了AI研发、智慧城市管理、金融服务等领域，加速了数据处理与智能决策的进程。
人工智能中心，随着人工智能技术的成熟与广泛应用而提出，旨在整合技术资源，推动产业化应用，解决实际问题，并培养相关人才。
其特点包括专用芯片、完整系统以及行业应用，广泛应用于计算机视觉、智能语音、自然语言处理等技术，为各行各业提供了智能化解决方案。
人工智能中心的应用场景包括智能制造、智慧医疗、智慧教育等，通过人工智能技术实现生产自动化、疾病诊断、个性化教学等，推动产业升级与创新发展。
在区别与联系方面，超算中心侧重高性能计算，智算中心侧重数据处理与智慧计算，人工智能中心则聚焦于人工智能技术的研发与应用。
三者相辅相成，超算中心可为智算中心与人工智能中心提供基础计算能力，而智算中心与人工智能中心则通过数据与模型共享，共同促进科技创新与产业发展。
国家在《新一代人工智能发展规划》中明确目标，计划通过发展新一代智能算力中心与新一代人工智能中心，构筑先发优势，建设创新型国家和世界科技强国。
规划提出了到2020年、2025年和2030年的具体目标，旨在实现人工智能技术与应用的世界领先水平，成为全球主要人工智能创新中心。
此外，国家自2020年开始加快新一代人工智能中心的建设步伐，通过建设国家新一代人工智能创新发展试验区，如重庆、成都、西安、济南等地，为人工智能技术的应用提供了最新的计算单元，其算力超越传统CPU高性能计算中心，为推动科技创新与经济转型提供了重要支撑。
