國家信息中心在深度調研人工智能產業(yè)發(fā)展現狀基礎上,聚 焦人工智能行業(yè)應用發(fā)展關鍵問題,面向制造、交通、金融、醫(yī) 療、消費等人工智能應用重點行業(yè)領域,研究提出《人工智能行 業(yè)應用建設發(fā)展參考架構》報告(以下簡稱“報告”)。報告從 算力基礎、數據服務、模型服務、應用開發(fā)、運維平臺、運營平 臺等六個方面,提出人工智能行業(yè)應用建設的共性能力和特性能力。通過構建一套技術架構統(tǒng)一、數據規(guī)范統(tǒng)一、標準體系統(tǒng)一 的參考架構,擺脫企業(yè)服務模式不同帶來的限制,降低供需邊際成本,有效發(fā)揮規(guī)模效應,促進應用創(chuàng)新,激發(fā)市場活力,持續(xù) 推動產業(yè)健康高效發(fā)展。
本報告旨在研究推進行業(yè)應用發(fā)展標準化的參考架構,期望為各行業(yè)主體明確人工智能應用建設發(fā)展的重點和目標,降低應用開發(fā)和復制的邊際成本,促進人工智能技術的創(chuàng)新成果與產業(yè)深度融合,為加快推進人工智能行業(yè)應用規(guī);涞靥峁┯幸鎱⒖肌
一、AI的全球競技場:誰在領跑?
全球AI技術的競爭日趨激烈,各國政府紛紛出臺政策,試圖在全球競爭中搶占先機。國外的大模型能力、多模態(tài)技術、混合模型等基礎技術持續(xù)演進,而中國則以其獨特的發(fā)展資源優(yōu)勢,在全球AI版圖中的核心地位日益凸顯。
二、中國AI的“超車”秘籍
中國AI市場規(guī)模的增長速度令人矚目,預計到2027年將達到1,150億美元。我國人工智能應用層企業(yè)完備,且具備良好的發(fā)展勢頭,尤其在互聯網領域中的應用尤為活躍。
三、行業(yè)應用:AI競爭的新焦點
技術與產業(yè)競爭的焦點已經從單一的計算量和模型參數量轉變?yōu)閷Ω哔|量數據集規(guī)模的重視。數據密集型行業(yè)如金融、醫(yī)療健康等領域的應用正在不斷落地。
四、AI行業(yè)應用的兩大模式
當前,人工智能行業(yè)應用的建設通常存在兩種典型模式:自研創(chuàng)新模式和平臺賦能模式。這兩種模式基于業(yè)務建設目的的不同而區(qū)分,共同推動AI技術與行業(yè)的深度融合。
五、統(tǒng)一參考架構:AI應用的“施工圖”
統(tǒng)一參考架構的建設是行業(yè)發(fā)展的關鍵。它包括系統(tǒng)架構和能力模塊,旨在降低不同系統(tǒng)間集成的難度和邊際成本,促進算力、數據、模型和應用的協(xié)同。
六、統(tǒng)一參考架構的六大組成部分
統(tǒng)一參考架構分為算力基礎、數據服務、模型服務、應用開發(fā)、運維平臺、運營平臺等六個主要部分。這些部分共同構成了AI應用的“超級大腦”,推動行業(yè)智能升級。
七、算力基礎:AI的“心臟”
算力基礎是AI的“心臟”,包括基礎設施、算力資源管理平臺和AI開發(fā)平臺。它們?yōu)槠髽I(yè)提供數據存儲、計算和應用服務,是企業(yè)數字化轉型的基石。
八、數據服務:AI的“血液”
數據服務是AI的“血液”,包含共性和特性能力,關注采集、處理、共享、數據集管理,形成統(tǒng)一的數據服務。數據服務的能力直接影響AI系統(tǒng)的原材料——數據的規(guī)模和質量。
九、模型服務:AI的“大腦”
模型服務是AI的“大腦”,包含基礎模型、模型訓練、模型使用、資產沉淀,形成統(tǒng)一的模型服務。模型服務的能力決定了AI系統(tǒng)的思考和決策能力。
十、應用開發(fā):AI的“雙手”
應用開發(fā)是AI的“雙手”,包含行業(yè)應用引擎和應用場景,支撐各行業(yè)各領域業(yè)務的引擎。應用開發(fā)的能力使得AI能夠將智能轉化為實際的業(yè)務價值。
十一、運維平臺:AI的“盾牌”
運維平臺是AI的“盾牌”,確保系統(tǒng)的穩(wěn)定和安全。它面向人工智能應用系統(tǒng)需求,提供系統(tǒng)管理維護、高可用、災備、監(jiān)控優(yōu)化的能力。
十二、運營平臺:AI的“窗口”
運營平臺是AI的“窗口”,面向服務用戶提供用戶管理、用戶服務等相應功能。它基于不同的業(yè)務目標,側重點不同,具體有服務內部業(yè)務和服務外部客戶兩類。
十三、統(tǒng)一參考架構的建設:AI的“成長”
統(tǒng)一參考架構的建設通過加強共性支撐能力建設,解決行業(yè)共性問題,培育開放包容可持續(xù)激發(fā)各方合作活力的共贏生態(tài),支撐行業(yè)人工智能高質量發(fā)展。
十四、基于統(tǒng)一參考架構的應用建設:AI的“實踐”
不同類型的人工智能應用都可使用統(tǒng)一參考架構進行建設,包括算力基礎、數據服務、模型服務等,同時在應用開發(fā)、運營平臺和運維平臺的功能建設方面,存在一定的差異和重點。
十五、總結與展望:AI的未來
人工智能應用建設參考架構將在金融、醫(yī)療、制造、交通、教育、互聯網和智能家居等多個領域展現出巨大潛力,通過優(yōu)化業(yè)務流程、提高效率和降低成本,推動這些行業(yè)的創(chuàng)新和變革。
AI的浪潮已經來臨,統(tǒng)一參考架構將成為我們駕馭這股浪潮的關鍵。它不僅能夠激發(fā)市場活力,降低供需邊際成本,還能立足可持續(xù)技術框架,促進產業(yè)持續(xù)發(fā)展。讓我們一起期待AI在各行各業(yè)中的規(guī)模化落地,助力高質量發(fā)展!
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