在全球上市企業2000強名單中，美國有14家芯片公司和14家軟件公司，中國尚無一家；我國人工智能的基礎層、技術層和應用層的人才數量占比分別為3.3%、34.9%和61.8%，而美國分別為22.7%、37.4%、39.4%……
“我國人工智能的基礎層人才比重嚴重偏低，頭重腳輕、根基不牢。”10月25日，為期三天的2018中國計算機大會在杭州開幕，中國計算機學會名譽理事長、中國工程院院士李國杰以一組數字引出上述觀點。他說，發展數字經濟要改變頭重腳輕、基礎薄弱的局面。
本屆大會主席、中國科學院院士、北京理工大學副校長梅宏表示，信息技術正從助力經濟發展的輔助工具向引領經濟發展的核心引擎轉變，數字經濟正在逐漸成型中，即將進入信息技術帶動社會經濟發展的爆發期和黃金期，對計算機從業者來說機遇和挑戰并存。
本次大會聚焦大數據推動數字經濟，與會專家學者熱議數字經濟時代面臨的信息技術問題和挑戰，并對計算機軟硬件技術與系統、人工智能、新型計算模式、區塊鏈、大數據與數字經濟等方面的前沿熱點，以及多學科交叉發展趨勢進行充分研討、分享成果。
在李國杰看來，當摩爾定律臨近極限之際，大數據和AI計算卻出現了指數級增長，計算機系統結構將成為關鍵的推動因素。然而，目前只有不足1%的云服務器為AI加速服務，要讓AI變得無處不在，吞吐量需要提高100倍以上。
美國德克薩斯大學對多行業和大型企業的數據利用率和人均產出率進行廣泛研究后發現，數據利用率提高10%，財富100強企業人均產出提高14.4%，制造業平均提高20%。顯然，數據驅動的背后是技術效率的穩步提升。
“近兩年人工智能火爆，許多人認為信息化時代、大數據的熱潮過去了，已然進入人工智能新時代。”在接受科技日報記者采訪時，李國杰直言，究竟現在處于什么時代，需要有歷史的眼光，作為一種基礎的科學范式，數據科技的影響可能要比人工智能更持久，但人工智能技術更具顛覆性，目前階段的人工智能本質上是一種計算技術。
“發展大數據和人工智能不能停留在算法層面，必須扎根在系統結構和軟件理論的深土中。”李國杰強調，業界要關注從算法、軟件、人機界面到系統結構和芯片這一完整的產業鏈和生態系統。
本屆大會共同主席、中國工程院院士陳純說，近年來隨著移動互聯網的快速發展，結合實體經濟的深度融合，數據已經成為經濟增長的核心生產要素，而大數據、云計算等技術的融合又推動了物聯網迅速的發展，導致數據呈爆發式增長。大數據推動了數字經濟，數字經濟也正在日益成為推動經濟實現快速發展、包容性增長、可持續增長的強大驅動力量，成為世界公認的新經濟、新業態和新動能。
“發展數字經濟要排除兩方面的干擾，一方面是對新一代人工智能技術麻木不仁、墨守成規，導致錯失發展機遇；另一方面是不顧國情、盲目冒進，對新技術抱有不切實際的幻想。”李國杰說，要扎扎實實地把大數據和人工智能融入實體經濟，為經濟發展注入新動能。
作為國內IT領域涉及面最廣、規模最大、影響力最強的學術、技術、教育和產業融合的綜合性盛會，第十五屆中國計算機大會由中國計算機學會主辦。