圖1. 中國人工智能市場支出預(yù)測

與此同時(shí)，技術(shù)的飛速發(fā)展也帶來了巨大的人才缺口。有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，目前我國人工智能人才需求缺口達(dá) 500 萬人²，在人才需求結(jié)構(gòu)上，基礎(chǔ)層人才需求尤為迫切。近兩年，國內(nèi)對于人工智能人才的需求更是呈現(xiàn)出水漲船高的態(tài)勢。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)還顯示，2021年人工智能行業(yè)人才需求指數(shù)較去年增長103%，其中算法人才缺口達(dá)170萬³，這也成為人工智能教育行業(yè)發(fā)展的巨大動(dòng)力。

圖2：人工智能行業(yè)人才需求指數(shù)

在此背景下，強(qiáng)化面向青少年等群體的人工智能教育成為社會(huì)的廣泛共識，人工智能教育也逐步被納入到學(xué)校的教學(xué)規(guī)劃中。2017年，國務(wù)院就印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確提出“人工智能成為國際競爭新焦點(diǎn)。在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程，逐步推廣編程教育” ⁴，2019年，教育部印發(fā)《中小學(xué)綜合實(shí)踐活動(dòng)課程指導(dǎo)綱要》，設(shè)計(jì)了人工智能相關(guān)主題活動(dòng)。此外，多個(gè)省市的教育機(jī)構(gòu)發(fā)文要求，各地要依托人工智能教育實(shí)驗(yàn)區(qū)和試點(diǎn)校，完善本地區(qū)中小學(xué)人工智能教育工作規(guī)劃，細(xì)化工作分工，健全扶持政策，加快推進(jìn)中小學(xué)校人工智能教育普及化。

教育部教育信息化專家組認(rèn)為，應(yīng)把人工智能列入必修內(nèi)容，目標(biāo)是素養(yǎng)培育，抓手是編程實(shí)踐，需要著重從傳授人工智能基礎(chǔ)知識，進(jìn)行人工智能啟蒙教育；培養(yǎng)學(xué)生使用智能工具的能力；學(xué)習(xí)用編程解決實(shí)際問題，培養(yǎng)計(jì)算思維、創(chuàng)新思維等基本素養(yǎng)等多方面入手，深化教育體制改革^5,6。

要推進(jìn)人工智能教育，構(gòu)建人工智能實(shí)訓(xùn)環(huán)境至關(guān)重要，人工智能實(shí)訓(xùn)可以幫助學(xué)生從簡單、基礎(chǔ)的人工智能模型訓(xùn)練、推理等流程入手，了解人工智能應(yīng)用的相關(guān)知識。因此，越來越多的學(xué)校開始開設(shè)人工智能實(shí)驗(yàn)室/實(shí)訓(xùn)室，在人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施之上提供人工智能教學(xué)課程。

由于人工智能教育的主要目標(biāo)是培養(yǎng)學(xué)生的人工智能技能，鍛煉學(xué)生的數(shù)據(jù)科學(xué)思維⁷。因此，與企業(yè)的人工智能應(yīng)用相比，部署于 K12 階段的人工智能實(shí)驗(yàn)室/實(shí)訓(xùn)室具備著以下特點(diǎn)：

• 提供全流程的人工智能應(yīng)用實(shí)踐能力

在K12 教育階段，大部分學(xué)生并未接觸過人工智能，因此，學(xué)校需要構(gòu)建“從零開始”的課程培訓(xùn)體系，并支持全流程的人工智能應(yīng)用，這包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、模型部署、模型推理等各個(gè)階段。

其中，在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，人工智能教育實(shí)驗(yàn)室/實(shí)訓(xùn)室需要支持對于給定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，將其輸入到模型之中；在建模階段，需要為學(xué)生提供適合學(xué)習(xí)階段的預(yù)置模型庫，允許學(xué)生通過訓(xùn)練需求來選擇合適的模型；在部署與推理階段，學(xué)生能夠利用訓(xùn)練好的模型，驗(yàn)證訓(xùn)練的模型能否在精度等方面滿足預(yù)定的目標(biāo)。

• 實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施與人工智能課程體系的融合

人工智能教育實(shí)驗(yàn)室/實(shí)訓(xùn)室的基礎(chǔ)是一整套的人工智能應(yīng)用平臺，核心則是人工智能課程體系。這套課程體系既需要符合信息技術(shù)教材等規(guī)范性要求，還需要針對學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)，提供重點(diǎn)明確、體系完整、功能強(qiáng)大的課程設(shè)計(jì)，支持學(xué)生使用簡單的人工智能工具，進(jìn)行更富主觀能動(dòng)性的探索，實(shí)現(xiàn)從感性引導(dǎo)到興趣實(shí)踐，再到創(chuàng)新應(yīng)用的流程。

圖3：K 12 階段的人工智能教育目標(biāo)

一般而言，人工智能課程體系需要包括以下內(nèi)容：人工智能課程的課程綱要、教材、代碼示例；面向 人工智能基礎(chǔ)知識傳授的交互式課程；支持自主模型訓(xùn)練/推理的實(shí)踐應(yīng)用平臺；作業(yè)批改以及評價(jià)系統(tǒng)；師生互動(dòng)應(yīng)用。要支撐這一課程體系，就需要構(gòu)建就緒型的人工智能教育環(huán)境，在硬件平臺基礎(chǔ)上提供必要的軟件組件。

面向 K12 的人工智能教育實(shí)訓(xùn)室面臨的挑戰(zhàn)

當(dāng)前，我國人工智能教育發(fā)展迅速但尚處于起步階段，存在人工智能教育人才儲備不足，人工智能教育存在技術(shù)瓶頸，人工智能教育產(chǎn)品不完善，人工智能教育大數(shù)據(jù)平臺缺乏，人工智能教育可能產(chǎn)生倫理風(fēng)險(xiǎn)等問題⁸，亟需進(jìn)行持續(xù)的探索與創(chuàng)新。

而從平臺建設(shè)來看，算力平臺是人工智能教育實(shí)驗(yàn)室/實(shí)訓(xùn)室構(gòu)建的基礎(chǔ)，面向 K12 的人工智能教育場景應(yīng)用有著以下特征，對于人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的構(gòu)建帶來了相應(yīng)的挑戰(zhàn)：

• 人工智能模型的復(fù)雜度不高，對于算力要求相對較低，使用CPU進(jìn)行訓(xùn)練或推理即可滿足絕大部分場景的算力需求。例如，在常見的 AI 圖片檢測學(xué)習(xí)任務(wù)中，圖片數(shù)據(jù)集常常在 3000-5000 張的規(guī)模，訓(xùn)練與推理時(shí)間只需保證在分鐘的級別，較商業(yè)級 AI 應(yīng)用的性能目標(biāo)大幅縮減，應(yīng)用效率較低導(dǎo)致資源浪費(fèi)。
• 學(xué)校普遍缺乏面向人工智能應(yīng)用的專業(yè)部署和運(yùn)維能力，普遍存在缺乏面向不同應(yīng)用場景、不同軟件框架的軟硬件優(yōu)化方案，異構(gòu)設(shè)備之間難以實(shí)施有效協(xié)同等問題。學(xué)校希望通過軟硬件一體化等形式來降低運(yùn)維門檻，簡化應(yīng)用。
• 教室場景意味著人工智能的應(yīng)用相對集中，集中通過AI服務(wù)器進(jìn)行運(yùn)行可能會(huì)帶來性能擁堵的問題，因此要求終端具備一定的本地算力。
• 高中階段的人工智能教育需求具備體系化、規(guī)范化的要求，但在教育實(shí)踐中，常常出現(xiàn)可選實(shí)驗(yàn)場景、器材和軟件套件混亂，無法滿足真實(shí)場景的學(xué)習(xí)需要等問題，更無法貼近行業(yè)實(shí)踐要求。需要平臺具備豐富的可擴(kuò)展性。

人工智能教育實(shí)驗(yàn)室/實(shí)訓(xùn)室需要解決算力的分配問題，將算力集中在云或數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器中有利于實(shí)現(xiàn)更高的靈活度，但可能在集中應(yīng)用的時(shí)候出現(xiàn)算力不足的問題；將算力部署于終端適用于對本地算力要求更高的應(yīng)用，但在運(yùn)維與管理問題可能會(huì)遇到較大的挑戰(zhàn)。

英特爾人工智能實(shí)訓(xùn)愿景與架構(gòu)參考

為助力打造更高效的人工智能教育實(shí)訓(xùn)環(huán)境，英特爾憑借其不斷創(chuàng)新的產(chǎn)品與技術(shù)體系，以及在 “云邊協(xié)同” 上積累的豐富實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，與人工智能教育解決方案廠商一起為教育機(jī)構(gòu)打造 “云 – 邊 – 端” 架構(gòu)的端到端人工智能實(shí)訓(xùn)解決方案，為師生提供高性能、高可用和靈活可擴(kuò)展的人工智能動(dòng)手實(shí)踐平臺。

圖4：典型的 “云 – 邊 – 端” 人工智能教育實(shí)訓(xùn)環(huán)境

其中，邊緣平臺是人工智能教育實(shí)訓(xùn)環(huán)境的重要基礎(chǔ)平臺，在異構(gòu)硬件融合的基礎(chǔ)上提供了人工智能開發(fā)環(huán)境，為人工智能推理、開發(fā)套件等應(yīng)用提供強(qiáng)大算力支持。特別是對于 K12 階段的人工智能教育來說，其無需學(xué)校在數(shù)據(jù)中心或云服務(wù)方面進(jìn)行大量投入，就可以搭建更敏捷、更高穩(wěn)定性、更低成本的人工智能實(shí)訓(xùn)室。

此外，方案還能夠提供基于英特爾?架構(gòu)的AI智能硬件開發(fā)套件，包含面向計(jì)算機(jī)視覺、人工智能、邊緣計(jì)算、推理運(yùn)算等各類實(shí)訓(xùn)場景的外接實(shí)訓(xùn)設(shè)備。結(jié)合不同課程和實(shí)訓(xùn)應(yīng)用場景，配套不同實(shí)訓(xùn)套件，基于英特爾?加速器深度學(xué)習(xí)推理性能，輔助課程實(shí)訓(xùn)模擬，可快速開發(fā)和部署、簡化軟件開發(fā)。

基于英特爾? 架構(gòu)的蘑菇云高中人工智能教學(xué)解決方案

蘑菇云高中人工智能教學(xué)解決方案是一套基于本地AI教學(xué)服務(wù)器、課程緊貼高中課標(biāo)、軟硬結(jié)合的整體解決方案，能夠讓學(xué)生學(xué)以致用，保證授課老師課堂高效穩(wěn)定。方案包含了本地AI教學(xué)服務(wù)器、格物象課程實(shí)踐平臺、拿鐵熊貓智能終端三個(gè)部分。

圖5：蘑菇云高中人工智能教學(xué)解決方案關(guān)系圖

• 本地AI教學(xué)服務(wù)器：搭載了英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器，專為人工智能教學(xué)場景進(jìn)行研發(fā)配置，采用本地化AI服務(wù)器部署方式，快速實(shí)現(xiàn)教室或機(jī)房的設(shè)備連通訪問,用于學(xué)生AI課程的模型訓(xùn)練和算法學(xué)習(xí)，支持容器Docker。
• 格物象課程實(shí)踐平臺：課程平臺匹配高中信息技術(shù)教材選擇性必修4《人工智能初步》模塊的課程標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合原理講解動(dòng)畫及開源硬件動(dòng)手實(shí)踐的方式，解決人工智能課程難教難學(xué)、純原理講解空洞的現(xiàn)象，同時(shí)能夠滿足學(xué)生學(xué)習(xí)Python代碼、進(jìn)行人工智能項(xiàng)目應(yīng)用、AI模型訓(xùn)練以及老師進(jìn)行班級資源管理的功能。
• 拿鐵熊貓智能終端：搭載了英特爾? 賽揚(yáng)?處理器，是一款結(jié)合實(shí)際應(yīng)用項(xiàng)目的配套智能硬件套件，結(jié)合格物象教學(xué)實(shí)踐平臺上的教學(xué)內(nèi)容使用，可用于學(xué)生作品或競賽類項(xiàng)目開發(fā)。學(xué)生可以通過拿鐵熊貓智能終端實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺、智能語音、文字識別等相關(guān)項(xiàng)目，并可以使用此套件進(jìn)行應(yīng)用擴(kuò)展、產(chǎn)品原型的驗(yàn)證。

蘑菇云高中人工智能教學(xué)解決方案能夠提供如下主要功能：

人工智能課程學(xué)習(xí)：平臺中含有20+課時(shí)的AI學(xué)習(xí)課程，主要分為三個(gè)階段，初識AI技術(shù)基本原理、AI應(yīng)用領(lǐng)域、AI應(yīng)用從淺入深進(jìn)行學(xué)習(xí)。通過動(dòng)畫模擬效果，學(xué)生能夠?qū)W習(xí)計(jì)算機(jī)視覺、語音等工作原理和工作過程，更清晰和具象的了解運(yùn)算過程，進(jìn)一步理解算法構(gòu)成。

圖6：模擬卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算動(dòng)態(tài)圖

Python編輯器：平臺采用理論與實(shí)踐相結(jié)合，界面上一鍵切換到Python編輯器界面進(jìn)行代碼編輯，撰寫項(xiàng)目，應(yīng)用課程所學(xué)解決問題。

官方案例：平臺提供了20+官方案例，為初學(xué)者提供簡單易懂的樣例，能夠更快速的進(jìn)行算法的學(xué)習(xí)和運(yùn)算過程的體驗(yàn)。

圖7：支持學(xué)生導(dǎo)入數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)性化訓(xùn)練

AI項(xiàng)目部署與運(yùn)行：學(xué)生可以將制作好的項(xiàng)目直接連通拿鐵熊貓智能終端，通過格物象教學(xué)實(shí)訓(xùn)平臺，能夠?qū)⒅谱骱玫哪Ｐ臀募?，進(jìn)行一鍵部署，使得AI項(xiàng)目快速部署和運(yùn)行在主控硬件上。

英特爾助力蘑菇云構(gòu)建高性能、高經(jīng)濟(jì)性的人工智能教學(xué)環(huán)境

在進(jìn)行人工智能教學(xué)方案設(shè)計(jì)時(shí)，選擇 GPU 方案還是 CPU 方案通常會(huì)成為一道棘手的“選擇題”。GPU 方案在算力上可以滿足需求，但是，無論是共享 GPU 方案還是終端獨(dú)立 GPU 方案，都涉及到昂貴的 GPU 采購，而且在兼容性和可擴(kuò)展性等方面都需要較多的開發(fā)工作，帶來更高的應(yīng)用門檻。在典型的教學(xué)環(huán)境中，并發(fā)量通?？蛇_(dá)57路，每一路需要4GB-5GB的顯存支持，單張GPU卡只能支持4-5名學(xué)生，因此學(xué)校需要購置多張GPU卡，不僅采購成本高企，同時(shí)也會(huì)增加能耗成本和管理復(fù)雜性。相較之下，CPU 方案擁有更高的成本優(yōu)勢，而且在進(jìn)行性能優(yōu)化之后，足以滿足高中人工智能教學(xué)對于訓(xùn)練和推理等應(yīng)用的性能要求。

因此，蘑菇云高中人工智能教學(xué)解決方案最終選擇了高性能、面向人工智能進(jìn)行性能優(yōu)化的英特爾?處理器。其中，部署于本地 AI 教學(xué)服務(wù)器的英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器內(nèi)置人工智能加速并已針對工作負(fù)載進(jìn)行優(yōu)化，能夠?yàn)楦鞣N高性能計(jì)算工作負(fù)載、AI應(yīng)用以及高密度基礎(chǔ)設(shè)施帶來一流的性能和內(nèi)存帶寬。同時(shí)，采用矢量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指令（VNNI）的英特爾? 深度學(xué)習(xí)加速（英特爾? DL Boost）顯著提高了人工智能推理的表現(xiàn)。

此外，蘑菇云高中人工智能教學(xué)解決方案還使用了OpenVINO? 工具套件進(jìn)行性能加速，OpenVINO? 工具套件能夠?qū)崿F(xiàn)廣泛的深度學(xué)習(xí)推理應(yīng)用和解決方案的快速部署，可支持開發(fā)人員使用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)人工智能框架、標(biāo)準(zhǔn)或自定義層，將深度學(xué)習(xí)推理輕松集成到應(yīng)用中，在英特爾? 硬件（包括加速器）中擴(kuò)展工作負(fù)載并改善性能。借助面向預(yù)推理模型的內(nèi)置模型優(yōu)化器（Model Optimizer，MO），和面向?qū)Ｓ糜布铀俚耐评硪妫↖nference Engine，IE）運(yùn)行時(shí)，OpenVINO? 工具套件可在英特爾的不同平臺上部署并加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠在保持精度的同時(shí)顯著提高圖像推理速度。

模型優(yōu)化器是一個(gè)跨平臺的命令行工具，可實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練環(huán)境和部署環(huán)境之間的轉(zhuǎn)換，執(zhí)行靜態(tài)模型分析并調(diào)整深度學(xué)習(xí)模型，致力于在終端目標(biāo)設(shè)備上實(shí)現(xiàn)最優(yōu)執(zhí)行能力。它支持從流行的框架（包括 TensorFlow/ONNX/ 模型）到中間數(shù)據(jù)格式（IR，intermediate representation）的離線模型轉(zhuǎn)換。推理引擎則提供了統(tǒng)一的跨平臺C、C++ 和Python API，用于推理加速和優(yōu)化。

蘑菇云實(shí)測數(shù)據(jù)顯示，基于英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器 + OpenVINO? 工具套件的蘑菇云高中人工智能教學(xué)解決方案能夠在最高并發(fā)量下，支持 57 路教學(xué)應(yīng)用同時(shí)運(yùn)行，并滿足最長訓(xùn)練時(shí)間在 5 分鐘之內(nèi)，最長推理時(shí)間在 1 分鐘之內(nèi)的性能指標(biāo)⁹。尤為重要的是，該算力配置的成本相比主流 GPU 方案大幅降低，性價(jià)比優(yōu)勢極為顯著。

在終端層面，拿鐵熊貓智能終端采用了英特爾?賽揚(yáng)?處理器，為Python 3、OpenCV、TensorFlow 和 Keras 人工智能開發(fā)環(huán)境配置提供了高效的算力支持，同時(shí)板載了一塊Arduino芯片，兼容Arduino的硬件模塊和軟件類庫。此外，英特爾?賽揚(yáng)?處理器還具備高可擴(kuò)展性、高兼容性的優(yōu)勢，支持拿鐵熊貓智能終端通過擴(kuò)展口打通開源硬件生態(tài)，滿足更多智能場景的教學(xué)實(shí)踐需求。

表1：不同解決方案比較圖

總體而言，該方案具備如下優(yōu)勢：

• 高性能：在最高并發(fā)量下，依然能夠支持最高數(shù)據(jù)量達(dá) 3000 張圖片的人工智能訓(xùn)練，最常訓(xùn)練時(shí)間僅為 4 分鐘，最長推理時(shí)間不到 1 分鐘¹⁰。
• 高經(jīng)濟(jì)性：與傳統(tǒng)方案相比，該方案能夠?qū)⒎?wù)器成本大幅降低，同時(shí)，該方案實(shí)現(xiàn)了邊緣計(jì)算，節(jié)省了云端服務(wù)的相應(yīng)成本，在長期的人工智能教學(xué)實(shí)踐中具備顯著的優(yōu)勢。
• 高穩(wěn)定性：無需依賴互聯(lián)網(wǎng)，在最高并發(fā)量下，依然能夠保證穩(wěn)定運(yùn)行，降低由于網(wǎng)絡(luò)擁堵等異常情況導(dǎo)致應(yīng)用卡頓的可能性。
• 低開發(fā)難度：實(shí)現(xiàn)快速擴(kuò)展應(yīng)用，且無需安裝復(fù)雜的AI相關(guān)開發(fā)工具，支持更快開發(fā)出面向教學(xué)的人工智能應(yīng)用。

圖8：蘑菇云人工智能教育方案在某學(xué)校的應(yīng)用

AI為未來教育插上科技翅膀

除了人工智能教學(xué)之外，蘑菇云還致力于利用人工智能加速教育變革，發(fā)力教學(xué)內(nèi)容智能化、教學(xué)互動(dòng)化、教學(xué)任務(wù)自動(dòng)化、學(xué)習(xí)環(huán)境自適應(yīng)化、課程內(nèi)容生成個(gè)性化、學(xué)習(xí)障礙判斷自動(dòng)化等場景，通過人工智能等新技術(shù)幫助教學(xué)內(nèi)容智能化、優(yōu)質(zhì)教學(xué)內(nèi)容在線化，能幫助提升教學(xué)效率、改善教育不公平性。

英特爾和蘑菇云將在人工智能+教育領(lǐng)域開展更加深入的合作，將創(chuàng)新的智慧化產(chǎn)品與技術(shù)賦能到教學(xué)環(huán)境之中，積極推動(dòng)人工智能教育產(chǎn)品與服務(wù)的落地，助力人才的培養(yǎng)。

¹ https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prCHC48196321

²數(shù)據(jù)援引自工業(yè)與信息化部人才交流中心發(fā)布的《人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展報(bào)告(2019-2020 年版)》一文

³數(shù)據(jù)援引自拉勾招聘數(shù)據(jù)研究院發(fā)布的《2021人工智能人才報(bào)告》

⁴ http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm

⁵ 人工智能教育如何進(jìn)校園，中國教育報(bào) http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/moe_2082/zl_2018n/2018_zl36/201805/t20180521_336578.html

⁶ 周邵錦, 王帆. K-12人工智能教育的邏輯思考:學(xué)生智慧生成之路——兼論K-12人工智能教材[J]. 現(xiàn)代教育技術(shù), 2019, 29(04):13-19.

⁷ 胡波. 人工智能教育對于培養(yǎng)中學(xué)生信息素養(yǎng)的作用[J]. 新課程(中), 2018, 000(008):98.

8 何玥玥、呂麗婷、陳嘉耕. 我國人工智能教育的發(fā)展現(xiàn)狀分析與對策研究[J]. 教育探索, 2020, No.332(08):22-24.

9 測試配置：雙路英特爾?至強(qiáng)??牌5218R處理器（40核，80線程，2.1G），256GB總內(nèi)存（DDR4 2666 RECC 16*16GB），960 GB DELL SATA 固態(tài)盤。

¹⁰ 測試配置：雙路英特爾?至強(qiáng)??牌5218R處理器（40核，80線程，2.1G），256GB總內(nèi)存（DDR4 2666 RECC 16*16GB），960 GB DELL SATA 固態(tài)盤。

實(shí)際性能受使用情況、配置和其他因素的差異影響。更多信息請見www.Intel.com/PerformanceIndex。

英特爾技術(shù)可能需要啟用硬件、軟件或激活服務(wù)。

具體成本和結(jié)果可能不同。

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