中国·济南
山东产业技术研究院智能计算研究院
2021
05 / 24
智研简报
智/能/计/算 计/算/未/来
人工智能计算平台建设最新进展
08 / 31
IBM的人工智能新工具能预测帕金森病进展
山东省“人才新政”系列解读
CONTENTS
目录
面向“政产学研金服用”，打造研究机构与企业间体系化、标杆化及标准化合作模式
01
智研院创新课题研究成果进展
智研快讯
技术前沿
山东省“人才新政”系列解读
青年科技人才培养规划
重点产业链人才奖励办法
新职业从业者直接申报高级职称
智研快讯
NEWSLETTERS
政策导读
02
IBM的人工智能新工具能预测帕金森病进展
智研院重点课题—人工智能计算平台研制，取得阶段性进展。目前，平台计算中心基础设施已到位，正在进行基础硬件及软件部署工作，预计本年度12月将实现平台正式运转、各项功能全面上线。
人工智能计算平台简介：
智能计算平台面向各行业各领域，构建AI算力支撑体系，主要着力点有：智能医疗、智能教育、智能制造、智能交通、智能视频分析等行业；面向高校和科研院所，提供产学研一体化的基础平台，促进科学研究、产业化发展和人工智能领域精英人才培养；面向企业，提供高效稳定通用的人工智能算力平台，通过人工智能+的方式，促进产业结构改革，重塑的产业氛围，助力产业生态链生成和完善；面向开发者和研究机构，提供一个AI开放环境，有效激发新技术开发热情，促进人工智能应用创新。
智能计算系统共包含6台智能推理服务器，2套智能训练服务器，1台管理服务器，1台计算网交换机，1台管理网交换机，3台存储服务器，和人工智能算力平台。
搭建 kubernetes平台，1个master节点，8个work节点（6个智能推理2个智能训练）。
03
人工智能计算平台
建设最新进展
人工智能计算平台建设最新进展
04
05
为什么AI很火，落地却很难
平台计算中心建设现场
智研院各项创新课题研究进展顺利，截止到2021年8月，已取得4项软件著作权登记证书，4项发明专利获得受理通知。预计本年度下半年，将另获4项软件著作权登记证、完成3项发明专利申请提交。
智研院创新课题
研究成果进展
部分成果证书
人工智能开发平台Cambricon Neuware是寒武纪专门针对其云、边、端的智能处理器产品打造的软件开发平台，Neuware采用端云一体的架构，可同时支持寒武纪云、边、端的全系列产品。
在云端 提供全套易用的开发调试调优工具 在终端 提供快速部署的工具
端云一体业务部署流程开发者可以借助云端丰富的计算资源进行算法模型的解析与调试，利用Neuware生成离线模型，并能够在任意搭载寒武纪智能终端IP的设备运行，解决了终端调试手段受硬件资源限制的问题。同时，由于该离线模式无编译过程，摆脱了对CNML（Cambricon Neuware Machine Learning 寒武纪机器学习库）与框架层的依赖，是终端部署的最佳选择。
Neuware端云一体软件环境
端云一体业务部署流程图
政策导读
山东省“人才新政”系列解读
“
”
解读：山东省首次出台青年科技人才培养规划
一、规划目标
计划到2025年，全省新增具有全球视野和国际竞争力的国家级青年领军人才600名以上，新培养引进具有创新能力和发展潜力的省级青年优秀人才1500名左右，新招收博士后研究人员5000名以上，新增具有博士学位的青年人才3万名以上，全省青年R&D人员突破30万人。
二、重点任务
重点实施好四大专项行动、十五项重点任务：——实施“青年科技人才集聚行动”。围绕我省“十强”产业人才需求，发挥重点高校（学科）、科研院所（平台）聚才作用，创新人才引进方式，集聚青年领军人才，汇聚青年优秀人才。——实施“青年科技人才培育行动”。加强青年科技人才梯次储备，加大省级科技项目和奖励支持力度，提升青年科技人才国际化水平，实施青年科技人才创新推进行动，支持青年科技人才创新创业。——实施“青年科技人才平台成就行动”。发挥高能级创新平台集聚效应，引导鼓励科技创业孵化载体建设，加强青年科技人才培养基地建设，为青年科技人才搭建支撑平台。——实施“青年科技人才成长激励行动”。紧扣青年科技人才发展需求，通过优化评价机制、落实才智回报收入政策、强化生活服务保障、加强新时代科学家精神培育等，打造最优发展环境。同时，《青年科技人才规划》还明确了保障措施，通过强化组织领导、完善体制机制、制定落实措施等，确保规划落地见效。
近日，省科技厅会同省委组织部、省教育厅、省人社厅等8部门出台《山东省青年科技人才培养规划（2021-2025年）》（以下简称《规划》）；山东省工业及信息化厅会同山东省财政厅、山东省税务局根据印发了《山东省重点产业链尖端技术人才奖励办法》；省人社厅积极探索开展新职业群体职称评审，山东新职业从业者中高层次人才符合条件可直接申报高级职称。
一系列人才政策的出台及推行，是山东省引导高、精、尖人才投身“四新经济”主战场的重要手段，是加快发展新技术、新产业、新业态、新模式，推动供给侧结构改革，加快构建新发展格局的重要举措。
解读《山东省重点产业链尖端技术人才奖励办法》
一、制定背景
落实省委、省政府《落实“六稳”“六保”促进高质量发展政策清单（第三批）》，提出的“实施重点产业链尖端技术人才奖励制度，在‘十强’产业和未来新兴产业领域，对上年度研发费用不低于500万元且增幅达到10%以上的重点企业中，年薪高于100万元的研发一线人员，由省政府统一进行表扬，其实际缴纳个人所得税市县级留成部分，由市县级政府全额予以奖励。”政策措施。
二、实施目的
进一步加强高层次专业技术人才队伍建设，加大重点产业链尖端技术人才激励、奖励力度，促进重
点产业链尖端技术人才引进和培养。
三、主要内容
申报企业基本条件：1.在山东省境内注册、具有独立法人资格。2.属于山东省重点产业链企业，包括“链主”企业、骨干企业、配套企业等。
3.上年度研发费用不低于500万元且增幅达到10%以上的重点企业。企业需提供上年度企业所得税年度纳税申报表或审计报告等。
4.申报企业上年度以来无较大及以上安全生产、环保事故，在山东省公共信用信息平台无失信记录。
申报人员基本条件：
研发一线全职工作的产业链尖端技术人才，企业实际给付计缴所得税年度薪酬总额不低于100万元（含100万元），并依法诚信缴纳个人所得税，对产业链创新发展、企业效益提升发挥重大作用。企业需提供人才个人所得税完税证明。
四、工作程序
申报受理：
1.推荐申报一般按照属地原则进行，由企业向所在地工业和信息化局提出申请，所在地工业和信息化局对企业和人选基本情况进行资格审查后，征求当地税务部门意见，
将符合条件的人选推荐到省工业和
信息化厅。
2.省工业和信息化厅分产业链组织初审后，抽调相关领域专家组成专家组，采取适当的方式进行综合审查，确定建议人选名单。
3.公示。省工业和信息化厅对建议人选进行公示，公示期为5个工作日。特殊人才不适合公示的，由企业做出说明。如有异议的，进行核查并研究提出处理意见。五、奖励
入选人员由省政府进行表扬。各市县级政府负责落实，人才实际缴纳个人所得税市县级留成部分，由市县级政府全额予以奖励。
山东新职业从业者中高层次人才符合条件
可直接申报高级职称
省人社厅积极探索开展新职业群体职称评审，引导各类人才向“四新经济”集聚，为加快新旧动能转换提供了坚实的人才支撑。
主要体现在“四个注重、四个全力”上：
注重以用为本，全力引导各类人才投身“四新经济”主战场。充分用好人才评价这个“指挥棒”，通过新设职称、调整专业等方式，引导各类人才向新产业、新业态等“四新经济”集聚，树好人才流动的“风向标”。比如，省人社厅紧紧围绕全省发展大局，聚焦“十强”产业、乡村振兴、海洋强省等重大发展战略，增设大数据工程、快递工程、技术经纪、新型职业农民等职称，吸引更多人才向新旧动能转换“主战场”集聚，打造“四新经济”人才集聚高地。截至目前，全省已评出快递工程初级以上职称4740人，新型职业农民3329人，均居全国前列。同时，针对经济社会发展需要，会同行业主管部门，动态调整已有职称专业，满足新的职称评审需求，助力新产业、新业态发展。比如，在工程系列增设人工智能、云计算、工业设计专业，在环保工程中增设生态保护专业，在艺术系列增设动漫设计专业，等等。
注重解放思想，全力打破制约新职业从业者人才评价的“藩篱桎梏”。过去，新职业从业人员参加职称评审，或多或少存在“隐形”门槛，一些限制条件把许多人挡在了门外。为此，省人社厅坚持思想“破冰”，实践“突围”，打破身份、档案、所有制等限制，畅通新职业从业人员参加职称评审通道，搬掉职称评审的“绊脚石”，让新职业从业人员与传统领域从业人员享有同等的职称评审待遇。打破过去职称评审“一步步爬台阶”的限制，对于新职业从业者中的高层次人才，建立职称申报直通车，只要符合条件，可直接申报高级职称，有力增强了职称对新职业从业者的吸引力。同时，打造“互联网+” 的新职业人才职称评审服务新模式，实现申报、审核、评审、公示、备案等功能的
“一条龙”网上服务，让数据多跑路、人才少跑腿。
注重实绩实干，全力提升评价标准的科学性、适用性。坚持不唯学历、资历、论文、奖项，根据人才成长规律和职业特点，科学制定新职业专业职称评价标准，突出工作绩效、实践成果，推行代表性成果制，海外工作经历、学术和专业技术贡献均可作为参评依据，真正让能力、业绩“说了算”。同时，探索多元化评价方式，创新开展笔试、面试、答辩、评议等多种评价方式，努力把不同的人才用最合适的方法评出来。比如，新型职业农民职称评审，改变过去审阅材料的传统评价方式，采取业绩展示、测试答辩、综合评议等相结合方式进行评审，并组织评审专家直接深入到田间地头对申报人员进行现场考评，做到“怎么干就怎么评”，让评审工作更加“接地气”。比如，技术经纪专业职称评审，着重评价其技术转移转化的实际成果，引导他们真正把论文写在祖国大地上。
注重试点先行，全力开展开发区特色专业职称评审。开发区是推动新旧动能转换的主要载体，也是集聚人才资源的重要平台。工作中，省人社厅依托省级以上开发区，聚焦园区特色主导产业，探索开展开发区特色职称评审，鼓励“专精特新”人才向开发区集聚，打造全省新旧动能转换动力引擎。同时，支持开发区及省内领军企业、“瞪羚”企业以及行业协会学会等，参与特色专业职称评价标准制定。目前，山东省已在青岛、烟台、临沂、东营、威海等5市开发区（高新区），开展工业互联网、新一代移动通信功能材料工程、船舶与海洋工程装备技术、碳纤维复合材料、物联网、智能制造等特色专业职称试点。其中，烟台高新区已评出船舶与海洋工程装备专业正高级职称3人、副高级职称23人。其他试点地区特色专业职称标准条件也已陆续制定，相关评审工作已部署开展，欢迎广大专业技术人才积极参与。
下一步，省人社厅将及时总结推广相关经验做法，根据经济社会发展需要、人才队伍建设情况，动态修订标准条件，及时调整职称专业目录，让职称评审更好服务新旧动能转换，促进人才链与产业链深度融合，为开创新时代现代化强省建设新局面提供坚实的人才支撑。（内容转自：联合视讯）
IBM的人工智能新工具能预测帕金森病进展
技术前沿
ADVABCED TECHNONLGY
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IBM研究人员与迈克尔-J-福克斯基金会合作，利用AI帮助预测帕金森病的进展。迈克尔-J-福克斯是一位美国演员，在80年代曾出演过许多标志性的电影和电视剧。这位演员患有帕金森病多年，他的基金会致力于帮助寻找治疗这种疾病的方法。
该小组最近发表了新的研究，重点是一个新的人工智能模型，将帕金森病的典型症状模式分组。该模型可以通过寻找已知症状的时间和严重程度来预测疾病的进展。该模型通过从纵向的病人数据中学习来预测时间和严重程度。
新人工智能模型的细节发表在《柳叶刀 - 数字健康》上，研究人员指出，该模型可以通过利用纵向病人数据来预测疾病的时间和严重程度，纵向病人数据是随着时间的推移收集的病人临床状态的描述。研究人员说，他们的目标是利用人工智能来帮助病人管理和临床试验设计。
帕金森病是一种相当常见的疾病，影响到全球多达600万人。尽管这种疾病是如此众所周知，而且在全球范围内非常普遍，但与这种疾病作斗争的人们会出现各种运动和非运动症状。新人工智能的目标是利用
机器学习从大量的病人数据中学习，并为临床医生和研究人员提供一个更好的工具来预测个别病人的症状进展。
研究人员指出，人工智能使用的患者数据已经去掉了身份识别，它是世界上最大的帕金森病数据集之一。能够获得这样一个庞大的数据集对于机器学习模型的成功至关重要。过去的研究专注于使用基线信息来描述帕金森病的特征。然而，新方法依赖于长达7年的患者数据。尽管该疾病的进展途径多种多样，但人工智能模型可以做出准确的预测。（内容转自：科普中国）
为什么AI很火，落地却很难
目前AI在产业中的应用场景主要分为三大类，即智能感知、智能交互和智能决策。在这三类场景中，AI要真正落地，就需要降低算力成本，提高算法和框架的性能。只有这样，AI落地时才不会因为成本过高而失去商业价值，进而实现商业化、规模化。
——谭茗洲 远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官
过去10年间，在5G、大数据、云计算等新兴技术的赋能下，人工智能（AI）加速发展。但AI技术“落地难”的问题也随之而来。日前《深圳经济特区人工智能产业促进条例（草案）》首次披露并提请审议，将探索建立与人工智能产业发展相适应的产品准入制度，并支持低风险人工智能产品和服务先行先试。这也是全国人工智能领域的首部地方性法规。
AI产品落地难并非个案。如何让AI产品顺利落地，打通创新“最后一公里”，已成为人工智能应用阶段急需解决的问题。
要落地首先要有好数据
AI既能提高劳动效率，又能解放劳动力，但在各行业的实际应用中，进展却相对较缓慢，这是为什么呢？ “AI落地是一个知易行难的过程。数据是制约AI成功落地的一大因素。因为AI依赖数据训练基础算法。获得有意义的高质量数据，对于AI落地成功至关重要。如果缺少统一、标准化、高质量的数据，AI应用可能就是无米之炊、无源之
水。”远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲在接受科技日报记者采访时表示。
有专家指出，数据有“罪”——“自由散慢”。“自由”是指当你靠一些服务器收集数据时，会发现很多数据有问题，根本无法使用。比如英国调查机构发现，80%的人都出生于1911年11月11日，之所以有这种情况，是因为有些被调查者不愿回答一些隐私问题，在需要输入出生日期时他们想输入00，但系统不允许输入00，于是大家就都输入11，所以80%的人生日都是随意填写的。“散”是指数据散落在各处。“慢”则是指数据的更新速度慢。
再比如在制造行业，“该行业产生了大量的数据，数据质量和数据管理问题非常重要。”谭茗洲指出，但是制造业的数据可能是有偏差的、过时的，甚至是充满错误的。尤其是在生产车间这种繁重的制造环境中，极端、恶劣的操作条件下收集的数据。
此外，数据的风险和合规因素也不容忽视。“AI让企业开始习惯于大量依赖机器帮忙做决策。在这个
过程中会带来隐私保护、AI可信度、伦理和社会的问题等，这些都是AI在落地过程中需要解决的。”谭茗洲强调，规模化也是一大难题。大多数企业的AI创新都是点状的、实验性质的、局部的创新，缺少规模化、商业化、运行态的布局。
降低成本是实现商业化的关键
业内普遍认为，任何新技术想要在行业中实现规模应用，都需要为企业降低成本、增加效益，并能为企业寻找创新的机会。以目前的AI技术水平而言，很多时候还只能在产业的某一个环节、某一个步骤实现“降本、增效、创新”，只有在极少数的情况下，AI技术才可能完全替代人类。
“目前AI在产业中的应用场景主要分为三大类，即智能感知、智能交互和智能决策。在这三类场景中，AI要真正落地，就需要降低算力成本，提高算法和框架的性能。只有这样，AI落地时才不会因为成本过高而失去商业价值，进而实现商业化、规模化。”谭茗洲说。
谭茗洲指出，应用场景、资源与基础设施、算法和模型、智能设备、数据构成了AI技术落地的五大要素。如何将这五大要素在落地场景中实现协调，是AI技术在产业界落地的另一个关键点。在实现智能感知、智能决策、智能交互的时候，往往任何一个要素的变化都会导致其他要素的变化。比如算法模型发生变化，设备资源调度就要跟着改变。
结果就是，真正落地实施的时候，算法专家、设备专家、资源专家，以及应用开发的合作伙伴都需要在场。这最终导致AI落地的成本太高，无法真正在产业应用中大规模铺开。
储备懂AI思维及语言的人才
什么样的应用才是真正的AI应用？“未来还是要结合场景和用户体验去重新设计，用AI本身的方式思考，才会产生真正的AI应用。”云知声董事长兼CTO梁家恩认为，未来5年会有真正的AI应用出现，AI的能力也会发挥到极致。到时候，AI作为一项“背后的技术”已经普及而且消费者将会对其毫无感知——因为技术应用的最高境界是技术变得无感。
人工智能专家丁磊在其新作《AI思维》中强调，AI不只是一个技术、工具，更是一种思维方式，它能够帮助我们有效分析大量的数据，并从中得出预测，甚至帮助我们做出决策。那么，在AI落地过程中，储备真正懂得AI思维、AI语言的人才，就显得尤为重要。
实际上，在大部分的企业场景下，都是工程师、科学家讲一套语言，而业务负责人讲另外一套语言，相互之间没有一个很好地交流通道。这种状态进一步导致了AI的落地难。
如何才可能让整个AI落地的成本快速降到有商业价值的水平？“需要让这些要素并行发展，不用在任何时候都要顾及所有要素。也就是说，算法专家不用关心应用是什么情况，设备供应商也不用关心算法问题，把这五个要素进行解耦，让一个要素相对其他几个要素变得更加透明。从思路上看，这有点像PC操作系统，把鼠标、键盘等所有设备之间的复杂度都通过一个标准化的协议屏蔽掉，让它们之间能够互相解耦，各自专注自己擅长的方向，以降低各个方面的成本。只有这样AI才能真正规模化，实现商业上的成功。”谭茗洲说。
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