杭州高新区滨江人工智能企业情况及需求调查表.docx
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杭州高新区滨江人工智能企业情况及需求调查表.docx
杭州高新区(滨江)人工智能企业情况及需求调查表企业名称 (盖章)单位性质口国有企业 口事业单位 民营企业 口外资及港澳台企业口其他(请注明)法人代表统一社会信用 代码注册时间注册资本 (万元)总资产 (万元)是否上市公司。是。否员工总数科研人员数2019年主营收 入(万元)2020年主营收 入(万元)2019年人工智 能产品占主营 收入的比例2020年人工智 能产品占主营 收入的比例2019年实现利 润(万元)2020年实现利 润(万元)2019年企业研 发经费占主营 业务收入比重2020年企业研 发经费占主营 业务收入比重专利总数(项)发明专利(项)全国同行排名或市场占有率单位地址联系人姓 名性 别职 务电 话手 机微 信传 真电子邮箱通讯地址企业情况单位简介人工智能情况主要人工智能 工业产品和服 务产品1.核心产品2.关联产品解决方案(优秀 产品)的应用场 景情况(例:智慧医疗方向的AI辅助诊断新成肺炎、骨龄诊断)1.2.人工智能业务 发展过程中存 在的问题(例如:缺少AI开发人员、缺少算力、算法落地难、标注工作 量大、缺少样本数据等等)1.2.当前AI开发过 程中,是否需要 外部技术协 助?(例如:需要算法调优、数据标注和管理、应用部署能力、应用性能调优 等)促进人工智能 产业发展的意 见和建议1.2.1 .人工智能算法应用领域是什么?(多选)CV: OCR 目标检测口图像分类口实例分割NLP: 自然语言处理口机器翻译Speech: 音频合成口文本到语音口语音识别推荐 口强化学习口其他算法应用领域2 .当前训练场景下使用的框架(多选)及训练模型 TensorFlow PyTorch Caffe MindSpore MXNet其他.根据企业使用的框架,训练模型是(填空):在TensorFLow下,使用的训练模型有在PyTorch下,使用的训练模型有在Caffe下,使用的训练模型有在MindSpore下,使用的训练模型有在MXNet下,使用的训练模型有在(框架)下,使用的训练模型有. AI算力来源(多选)口自建 口租用 口其他如果是租用方式,一年的租用成本是多少5.当前企业/单位共有()P训练算力 (1)训练卡品牌是口 NVIDIA (单选)系列GeForce 系列TitanRTXTesla 系 列型号GTX 108 0GTX 1080TiRTX 2060RTX2070RTX 208 0RTX 2080 SUPE RRTX 2080TiTitanRTXV100 (PCI e)A10 0算力TFP1 68.911. 312.915.821.222.328. 532.6125280训练 卡数(1)训练服务器有: DGX-1, 共有()台 口 DGX-2, 共有()台其他训练产品型号,共有()数量(2)品牌是口 Huawei (单选)型号是(多选) Atlas 900,共有()台口 Atlas 800 9000,共有()台(3)其他品牌训练产品型号,共有()张当前训练算力使用率是()%,举例:当前只有一张256T训练卡,平均每次训练只用128T,则使用率为50%。当前训练算力使用频率是()h/天,举例:当前所有训练卡,每天平均 只使用只小时,则使用频率为12h/天。2022年12月训练算力规划扩容达到()P2023年12月训练算力规划扩容达到()P.针对AI项目的平均开发周期是?7 .如果训练算力充足,可以提高多少开发效率?口 5% 以下 口 5%-10% 10%-20% 20%-30% 30%-40% 40%-50% 50%以上8 . AI算力成本是多少?9 .如果训练算力充足,每年可以增加多少AI产值?口 5%以下口 5%-10% 10%-20% 20%-30% 30%-40% 40%-50% 50% 以上.当前使用的数据标注/处理工具来源?(单选)口开源工具 口自研 口上游厂商提供 口其他.数据标注/处理占研发投入的百分比(单选) 10% 以下 口 10%-20% 20%-30% 30%-40% 40%-50% 50%以上 13.如有政府提供优惠公共算力,是否愿意购买(单选)口愿意不愿意,原因(多选) 安全考虑 口使用算力要排队等候 口数据传输慢 口调试不方便其他原因 14 ,有无上云的规划?口有 口无15 ,上云成本占研发总成本的多少比例时,更有上云意愿?口 10% 以下口 10220% 20%-30% 30%-40% 口 40%-50%50%以上