人工智能应用提速，“AI新基建”如何建设？-巨人网络通讯

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人工智能应用提速，“AI新基建”如何建设？

引言

人工智能基础建设，软件很重要。但目前我国现状是，从观念和设计上都表现出重“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。

01 人工智能发展与应用现状

据创壹智库观察，科技部日前公布的2020年度国家科技奖受理项目中，人工智能项目占比近10%，在数量和多样性上比往年都有明显提升，既涉及人工智能领域的基础理论，又覆盖计算机视觉、语音识别等热门的技术应用方向。

深度学习日趋成熟，为AI发展奠定基础。数据的爆发式增长为人工智能提供了充分的条件，根据IDC预计，到2020年，全球数据总量将达到40ZB，我国数据量将达到8.6ZB，占全球的21%左右。深度学习的出现突破了过去机器学习领域浅层学习算法的局限，颠覆了语音识别、语义理解、计算机视觉等基础应用领域的算法设计思路。算力方面，GPU、NPU、FPGA等专用芯片的出现，使得数据处理速度不再成为人工智能发展的瓶颈。深度学习和人脑的仿生学、脑科学结合，将人工智能的一些技术再往前推进。

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》
从我国疫情防控应用看人工智能的应用发展

智能服务机器人、大数据分析系统、智能识别（温测）产品是疫情防控中使用最多的人工智能产品。人工智能在疫情防控中的应用基本涵盖六个方向：疫情监测分析、人员物资管控、后勤保障、药品研发、医疗救治、复工复产。

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》

报告认为，在此次疫情防控中，大量人工智能技术投入实际应用，使得人工智能产业迎来难得的发展新机遇，同时人工智能给各行业的“赋能”作用日益显现。其中，还有生产口罩的公司将原油生产线改造为柔性AI视觉全自动口罩机，利用计算机视觉技术进行鉴别和包装操控。不过，报告分析发现，目前人工智能应用仍存在一些薄弱环节，包括数据积累不足、产品鱼龙混杂质量参差不齐、智能化程度尚有较大提升空间、基础技术积累不足。为此，报告提出了加快人工智能新基础设施建设、积极培育人工智能新业态新模式、加紧构建人工智能基础数据平台等建议。

02 “AI新基建”加速发展

作为新基建领域之一，人工智能技术和应用在政策的推动下正在加速前进！

2020年3月9日，我国科技部发函支持重庆、成都、西安、济南四地建设国家新一代人工智能创新发展试验区，自此已在11地布局人工智能创新发展试验区，各有侧重，重点围绕京津冀协同发展、长江经济带发展、粤港澳大湾区建设、长江三角洲区域一体化发展等重大区域发展战略进行布局。

深圳作为首个国家创新型城市，积极布局人工智能等领域新型基础设施建设。自2017年以来，深圳市出台一系列促进新一代人工智能产业发展的实施方案，大力推动人工智能规模化应用。

目前，深圳人工智能企业总量超过630家，在自动驾驶、安防、医疗、金融、建筑、智能制造、智慧交通等领域的AI化水平不断提高，并已形成完整的人工智能产业链，涵盖基础层、技术层和应用层三个环节，构成梯次接续的企业生态体系。以华为、腾讯、中兴为代表的IT产业巨头纷纷抢占人工智能产业技术制高点；以富士康、华星光电、比亚迪为代表的制造业企业转型升级促进了人工智能技术与传统产业的深度融合；以“后发优势”为特征的大疆创新、商汤科技、云天励飞、优必选等领军企业逐渐成为人工智能行业标杆。

图片来源：Pinterest

在3月27日华为开发者大会2020（Cloud）上，华为发布计算视觉研究计划，并邀请全球AI专家参与研究——基于华为昇腾AI处理器的Atlas人工智能计算平台将为该计划提供强大算力支撑，研究成果将在华为全场景AI计算框架MindSpore实现并开源给业界。

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。

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