数据冰山计划以极少量标注数据撬动海量无标注数据，支撑小样本场景下模型训练；模型摸高计划构建云侧大模型，刷新各类视觉任务性能上限；万物预视计划设计视觉预训练任务，打造视觉通用模型；虚实合一计划在虚拟与现实的结合中，将计算视觉引向真正的人工智能。
03 “AI新基建”如何建设？
随着物联网等发展带动数据快速积聚，加之深度学习算法优势显著，计算能力迅猛提升， AI应用领域逐渐从互联网、新零售向制造业、农业等实体经济领域和医疗卫生、城市管理等公共服务拓展，全面赋能生产生活各个方面。人工智能作为一种通用目的技术，其基础设施属性正在逐步显现，人工智能正日益成为助力经济社会发展非常重要的应用基础设施。
图片智能经济架构，来源：《从连接到赋能——“智能+”助力中国经济高质量发展》
中国信息通信研究院产业与规划研究所工程师王强在对“AI新基建”的分析中提到，从目前人工智能产品和服务提供方式来看，“AI新基建”呈现出四种形态：一是专项通用类，可面向全行业全领域提供专项AI能力，如开源深度学习算法框架、开源AI芯片指令集、人工智能计算平台、异构计算加速器、安全检测平台等。二是专项专用类，只面向特定领域提供专项AI能力，如开源CV算法工具、CV硬件计算加速器、开源NLP算法工具、自动驾驶硬件计算平台、数据集等。三是普惠专用类，只面向特定领域提供普惠AI能力，典型代表就是科技部主导的新一代人工智能创新开放平台，如自动驾驶开放平台、城市大脑开放平台、智能语音开放平台、医疗影像开放平台、智能视觉开放平台等。四是普惠通用类，可面向全行业全领域提供普惠AI能力，如百度、阿里、腾讯、华为、京东等行业领军企业推出的普惠AI开放平台已经具备一定的基础设施属性。
图片：AI新基建内容，来源：中国信息通信研究院产业与规划研究所
人工智能基建，软件很重要。但目前我国现状是，从观念和设计上重“硬”轻“软”。 相对于其他‘新基建’，人工智能可能是投资周期最长，也将对未来经济社会影响最为深远的一项基础设施。正如王强所指出的，现阶段还不是各地“AI新基建”一拥而上的阶段，要注重顶层设计和局部试点应用相结合，注重多元参与、协同建设，注重远近结合、有序推进，注重促进共享、均衡发展，正确处理政府引导和AI企业创新的关系，共同加快推进AI基础建设。
掌控底层核心技术能力，是基础设施平稳运行的关键前提。我国虽已初步形成较完整的AI产业链，但在AI通用芯片、开源深度学习算法框架等方面仍受制于人。发展“AI新基建”，必须紧抓AI底层核心能力的自主创新。同时，为迎合人工智能技术迭代更新迅速、行业应用不断涌现的新需求，“AI新基建”必须提供灵活多样、动态迭代、具备前瞻性的技术能力，保障“AI新基建”始终满足智能社会发展需要。
图：智能技术的发展成熟度，来源：《从连接到赋能——“智能+”助力中国经济高质量发展》
图：抗疫产品分布，来源：《人工智能助力新冠疫情防控调研报告》
