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數字科技正逐漸滲透到經濟、商業、社會生活方式等方方面面，人們對于數據智能時代充滿了期待。數據的力量究竟該如何激發？帶著這樣的疑惑，我們把視角對準了人工智能競賽這一載體，目前人工智能競賽已經作為一種科技創新的新模式、新業態，蓬勃發展。

為了有助于業內各界更好的了解什么是人工智能競賽，如何通過競賽實現敏捷的價值探索與應用創新；也為了幫助希望通過競賽來跑通數據價值閉環、沉淀創新應用，構建創新生態的機構了解如何辦好一場人工智能競賽，在中國人工智能產業發展聯盟（AIIA）的指導下，和鯨科技攜旗下第三方人工智能競賽平臺“和鯨社區(Heywhale. com )”，聯合中國信息通信研究院數據研究中心、北京郵電大學人工智能學院、人工智能開源社區“DataWhale.club”，共同發布《2021 人工智能競賽白皮書》。

本次白皮書分析了全球市場人工智能競賽發展趨勢，從不同維度來拆解人工智能競賽的價值意義，和如何辦好一場人工智能競賽，提出對人工智能競賽推動前沿技術落地的創新價值思考，并在業界開源優質人工智能競賽運營方法論與最佳實踐，以期為業內提供啟發。

白皮書核心觀點：

1. 人工智能競賽是數字經濟創新發展的重要推動方式。當前，全球多個國家發布人工智能國家戰略，并在戰略中指明把競賽作為人工智能技術創新、應用發展的重要推動方式，應加強人工智能競賽、合作研討，實現本國人工智能技術的重大突破，并通過競賽方式促進人工智能解決方案的開發，恢復本國經濟增長。部分國家政府部門牽頭組織競賽，成果解決人工智能相關的科學和工程問題。

2. 人工智能競賽是各地人工智能產業創新發展的重要實現方式。政務部門在大力倡導政務管理數據化、智能化的同時，也成為了有序開放優質公共數據資源、釋放公共數據紅利的引領者，為建設數據創新生態提供著政策支撐和資源支持。如何借助數據科學建設智慧城市，是政務機構面對的重要問題。政務部門的數據積累具有數量更大、來源更多、質量更好、緯度更廣等特征，其應用領域遍布城市管理的方方面面。為了探索數據科學在城市管理中的應用可能性，政務機構較為偏好開放性的產品方案賽題。具有明顯的行業標簽，如教育局、交通局、氣象局等，賽題應用場景多與其自身行業標簽一致；而沒有明顯行業標簽的政務機構，如人民政府，其賽題場景則非常廣泛。

3. 人工智能競賽是敏捷的數據探索與應用創新方式，引領企業進行技術落地場景的創新探索，為數字化轉型創新持續輸出動能。企業舉辦人工智能競賽的核心訴求，是挖掘潛在的創新方向和應用場景。通過人工智能競賽的舉辦，企業打造出了充分融合數據、算法、人才、算力等各項創新要素的標桿案例，以業務問題切入，讓創新探索過程更加具象、創新探索結果更加明確，為企業的數字化投入建立信心。

4. 人工智能競賽幫助促進高校的學科交叉與產研融合。在國家相關政策的鼓勵和推動下，越來越多的高校開展人工智能與數據科學的學科建設，也越來越注重數據科學交叉學科建設和數據應用人才培養。學生需要充足的優質數據、功能完備的工具平臺和貼近實戰的場景來進行實踐——這一系列問題都是困擾著高校的現實困難。人工智能競賽作為高校推進大數據相關學科建設的重要手段，將教學、科研、實訓深度結合，以賽題的形式發布，廣泛吸引校內的人才參與競爭和交流學習，探索將理論知識轉化為實踐應用，幫助人才在競賽場景中以賽促學。

人工智能（Artificial Intelligence）在最近十年發展迅猛，在挖掘大數據樣本的非線性規律、與環境交互的在線精準決策等方面快速超越了以人工為主的專家經驗（HumanIntelligence）模式，在計算機視覺、自然語言處理、機器人控制等領域取得了巨大的成功。究其緣由，一方面得益于以深度學習、強化學習等為代表的人工智能算法能力的突破；另一方面，以 GPU 為代表的人工智能算力成本的快速下降和普及，也加速了這一趨勢。

從 5G 開始，人工智能在移動通信網絡中逐漸得到了廣泛的應用，比如從網管級別的網絡配置優化到網元級別的資源調度優化，甚至空口物理層的智能化，此外終端側的智能化應用也越來越多。面向未來，6G 網絡需要助力千行百業的數智化轉型，需要滿足和提供相比云端智能實時性更高、性能更優的智能化服務。對于運營商而言，需要大幅降低網絡運營成本，網絡運營維護需要從局部的智能化運維向高水平的網絡自治演進。

目前的人工智能主要是以云端智能為主，在云端匯聚大量的數據，利用集中的算力對數據進行預處理，AI 模型訓練和驗證等。但是在網絡中傳輸大量的原始數據，一方面會對網絡的傳輸帶寬帶、性能指標（比如時延）來巨大壓力，另一方面對數據隱私保護也會帶來很大的挑戰。此外終端側的智能化應用由于算力，算法模型，數據等不足，目前還有較大的提升空間。

面對以上挑戰，在網絡中引入內生 AI 的能力，摒棄外掛 AI 打補丁的方式，在架構層面實現通信連接、計算、數據和 AI 算法模型的深度融合，充分利用網絡中分布式的算力和數據，引入多節點間以及終端與網絡間協同機制，實現分布與集中處理的融合。這種方式一方面保護了數據隱私，另一方面也提升了數據處理效率、決策推理的實時性和網絡節點的利用效率。

本白皮書首先介紹了內生智慧的驅動力和需求場景，從現有網絡智能化現狀，到6G時代對網絡高水平自治、智能普惠、高價值的新型業務和極致業務體驗、網絡安全可信等的需求出發引出內生 AI。然后闡述了內生 AI 的定義和內涵，提出了 AI 算力、數據、算法與網絡連接功能的深度融合。接下來從 AI 服務質量、全生命周期編排、計算與通信融合、與數字孿生的融合幾個方面介紹了 6G 內生 AI 的新理念；隨后詳細介紹了內生AI 驅動的新架構，包括數據面、智能面和擴展的控制面和用戶面，和新技術，包括模型編排、分布式模型訓練、分布式模型推理、數字孿生的預驗證和優化，最后對后續研究方向進行了展望。

智能時代，AI 中臺是企業管理能力、企業活力、企業“智力”提升的重要動力來源。思考企業的未來，AI 中臺將是企業在復雜時代下生存和發展的“必需品”和“必修課”。

日前，百度智能云與人工智能產業發展聯盟聯合發布了《AI 中臺白皮書（2021年）》。AI 中臺作為全棧式、集約化、自動化的生產力工具箱，是實現AI技術在各行業中快速研發、共享復用和部署管理的智能化底座和關鍵基礎設施。白皮書旨在深入剖析 AI 中臺體系架構與內涵，探討能力建設路徑和行業賦能方案，以期與業界分享，共同推動我國人工智能產業創新發展與行業智能化升級。

白皮書指出，AI 中臺是實現智能化能力普惠的必備基礎設施，負責構建企業的 AI 生產力，一般包括 AI 技術服務平臺、AI 研發平臺、AI 管理運行三大核心。

白皮書展開論述了 AI 中臺所應具備的四大關鍵能力。概括來看，AI 數據需求趨于精細化、場景化，健全的數據服務體系會是AI 中臺的基礎；自動機器學習技術加速演進，AI 研發平臺成為了技術普惠的關鍵；AI 部署運行愈加復雜，體系化工具成為了規模化應用的保障；AI 模型已經成為了企業新型資產，AI 資產化管理勢在必行。

企業如何建設自己的 AI 中臺體系呢？白皮書給出了兩類建設路徑和三大要素支撐。

面向企業智能化升級的不同階段，AI 中臺建設有兩類路徑：一類是對于處于 AI 能力起步期的企業，會先從 AI 能力直接賦能，再逐步發展到自主建模和個性化創新，構建 AI 能力創新底座；另外是面向已具備專業 AI 建模專家及算法團隊的企業，可以聚焦個性化 AI 研發能力的構建，進而大幅提升 AI 模型落地應用推廣效率。

三大要素則是企業智能化升級的堅實支撐。在基礎設施建設方面，AI 中臺支撐企業完成軟件部署，并與已有的私有云、數據中臺、視頻平臺等 IT 設施進行對接集成。支持企業結合自身業務場景，構建 AI 應用能力，圍繞 AI 中臺軟件、基礎應用集成、業務應用集成三大模塊，打造企業 AI 能力的核心技術底座。

在組織能力建設方面，AI 中臺為企業提供組織變革、流程創新、人才培養等方面建議，通過建立組織保障機制，明確機構中包括模型生產、服務管理、運維保障在內的各個工作組職責及流程，確保 AI中臺管理組織的高效運轉。此外，幫助企業持續培養人工智能相關的技術開發人員及運營管理人員，保證 AI 能力開發管理的人才供給。

在運營優化方面，AI 應用實際投產后，企業需結合業務反饋數據不斷進行優化調整，確保應用成效。

借助高效靈活的適配能力，AI 中臺已在制造、能源、金融、城市、醫療等諸多行業落地應用并取得顯著成效，切實解決企業生產運行痛點，滿足企業設計、生產、管理、銷售和運維等個性化場景需求。

展望未來，AI 中臺作為企業智能中樞，在不斷完善提升自身能力的同時，將成為伴隨企業成長、構筑核心競爭力的重要抓手和關鍵支撐。未來2-5年，AI 中臺將作為創新型企業運轉不可或缺的基礎設施；未來5-10年，AI 中臺將融入企業成長的全生命周期，企業建設、應用和運營 AI 中臺的能力，將成為衡量未來發展潛力和成長價值的關鍵指標，助力構筑企業核心競爭力。

以 AI 中臺助力行業高質量發展，提升國家供給側水平，將在數字社會與智能經濟時代獲得發展先機。過去二十年，移動互聯網對人類社會的影響集中體現在 C 端，即需求端；但在 AI 時代，人工智能將更多從 B 端，即供給端改變。AI 中臺作為“ AI 大生產平臺”的生產力載體，從更好推進 AI 行業落地、實現技術價值增值角度，正在加快幫助企業適應新形勢、新變化與新挑戰。AI 中臺技術所帶來的行業變革，將是一場更徹底的供給側改革，成為推動國家邁進智能未來時代的重要力量。

人工智能革命將個體價值的創造釋放提升到前所未有高度，AI 中臺通過推動行業智能變革為社會帶來更為光明的未來。AI 中臺賦能能力正在從通用行業（如制造、金融、教育等）向專業精細化行業（如生物醫藥、化學化工、半導體等）延伸拓展，幫助企業不斷拓展應用視野和創新邊界，推動人類社會創新進步。AI 中臺將幫助企業追求更有創造力、影響力和領導力的自我價值實現，為整個智能社會帶來更大提升空間、更多發展可能。

機器學習模型和數據驅動系統正越來越多地用于幫助在金融服務、醫療保健、教育和人力資源等領域做出決策。機器學習應用程序提供了諸如提高準確性、提高生產率和節約成本等好處。這一趨勢是多種因素共同作用的結果，最顯著的是無處不在的連通性、使用云計算收集、聚合和處理大量細粒度數據的能力，以及對能夠分析這些數據的日益復雜的機器學習模型的更好訪問。

開發負責任的人工智能解決方案是一個過程，涉及在人工智能生命周期的所有階段與關鍵利益相關者(包括產品、政策、法律、工程和人工智能/ML團隊，以及最終用戶和社區)進行輸入和討論。在本文中，我們主要關注ML生命周期中用于偏見和可解釋性的技術工具。我們還提供了一個簡短的章節，介紹了AI公平性和可解釋性的限制和最佳實踐。

//pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/Amazon.AI.Fairness.and.Explainability.Whitepaper.pdf

近日，全球分析師大會HAS 2020期間，華為面向全球發布《自動駕駛網絡解決方案白皮書》，系統闡述未來網絡架構、運維架構和其關鍵技術，通過網元、網絡和云端的三層AI能力協同，使能網絡走向極簡超寬、運維邁向人機協同，為運營商和產業伙伴的數字化轉型提供實踐參考。

華為自動駕駛網絡ADN目標架構

　　華為公共開發部總裁魯鴻駒表示：“未來十年是智能時代蓬勃發展的黃金十年，以5G、云、AI為核心代表的新技術將賦予聯接智能升級的核心動能。華為呼吁業界同仁一同探索實踐，通過數據與知識驅動，打造一張自動、自愈、自優的自治網絡，抓住數字經濟所賦予的新機遇。“

　　白皮書指出，打造自動駕駛網絡需做出兩大轉變：

　　第一，從“以網元為中心”的碎片化建網模式，轉變為“以業務為中心”的積木式的自治域建網模式。通過融合的“管理-控制-分析” 實現單域自治和實時閉環，平衡域內創新和域間協同的成本與速度；

　　第二，產業攜手定義跨域開放協同的目標架構和可編程的API標準，大幅簡化跨域業務協同和保障的復雜性，降低研運成本和風險，簡化集成敏捷商業，降低整個產業的協作成本。

　　同時，白皮書建議以L4級（高度自動駕駛網絡）作為未來架構的階段性目標，應該具備以下四個特征：一、網絡知識和專家知識數字化，從被動的人工運維走向預測性的智能運維；二、極簡架構的網絡基礎設施，網元走向智能化；三、分層的單域自治和跨域協同，網絡走向在線實時閉環；四、統一的云端AI訓練、知識管理和運維設計平臺，支持電信網絡迭代演進。

　　白皮書呼吁業界要實現自動駕駛網絡的宏偉目標，需要產業各方達成共識，按照開發一代、研究一代、探索一代的方式共同制定統一標準和分級評估體系，形成高效協同的產業生態，共同助力產業智能升級和健康可持續性發展。

【導讀】人工智能正在影響我們的方方面面。如何與AI和諧相處，成為可信協作伙伴，是個要思考的問題。近日59位世界級學者共同撰寫一份構建可信賴人工智能的論文《邁向可信賴的人工智能：可驗證聲明的支持機制》，詳細闡述了Trustworthy AI涵蓋的機制，是相關從業者不可少的借鑒資料。

本文中文翻譯的通訊作者是謝旻希(Brian Tse)。在翻譯過程中，我們得到了肖文泉(Jenny W. Xiao)的寶貴幫助

人工智能技術的新發展使其在商業、科學與其他創新領域得到了廣泛的應用。隨著此波應用浪潮的涌現，人們越來越意識到人工智能系統所帶來的風險，并認識到現有法律與業界、學界規范仍不足以保證人工智能的可靠研發[1] [2][3]。

機器學習領域的研發人員和科技公司已經采取了一些措施來彌補這些規 范不足，其 舉措包括廣泛采用人工智能行業認可的道德準則。然而，道德準 則缺乏法律約束力，也往往難以轉化為實際行動。而且，外界人 員很難評估人工智能開發者到底有是否表里如一，也沒有辦法讓他們在違反道德原則的時候承擔責任。這就導致了很多人譴責人工智能開發者在談論道德問題時口惠而實不至[4]。人工智能開發者要想贏得系統用戶、客戶、政府、社會和其他利益相關方的信任，就不應該只談原則，而要集中精力建立合理的機制來保 證行為的負責性[5] 。作出可檢驗、能追責的承諾是朝這個方向邁出的重要一步。

如果能提供精準的聲明和充足的證據，人工智能開發人員就能更好地向監管機構、公眾和其他開發者證明其行為的負責。如果有關人工智能開發的聲明更容易被驗證，就能實現更有效的政府監管并且減少開發者為獲得競爭優勢而偷工減料的壓力[1]。相反地，如果沒有能力驗證開發人員的聲明，用戶或其他利益相關方就更有可能因模棱兩可、有誤導性或虛假的說法而利益受損。

本報告提出了諸多建議，意在使不同利益相關方能夠更容易地檢驗人工智能開發者的對外聲明，特別是有關其安全性、安保性、公平性和隱私性的聲明。保證可信任的人工智能發展是一個多方面的問題，我們認為，執行這些機制有助于促進該目標的達成。[1]本報告中提出的機制可以幫助我們處理不同利益相關方可能面對的問題：

• 作為用戶，我能否在使用新的人工智能系統機器翻譯敏感文件時，檢驗其對隱私保護級別聲明的真實性？

• 作為監管者，我能否追蹤無人駕駛汽車導致事故的過程，并且知道用哪種標準來評判汽車公司的安全聲明？

• 作為學者，我能否在缺乏業界計算資源的條件下，對大型人工智能系統所帶來的影響進行客觀的研究？

• 作為人工智能研發者，我能否確信我在某一領域的競爭對手遵循最佳實踐，而不是偷工減料以獲得 競爭優勢？

即使人工智能開發者有意愿或者需求使自己的產品聲明具體而可驗證，他們也可能缺乏達成這一目標的相 關機制。人工智能開發社群需要一系列有效的機制，為檢驗人工智能系統和開發過程的聲明提供支持。

從這個角度出發，本報告的作者于2019年4月舉行了一次研討會，旨在構思促進研發者提出聲明、驗證聲明的機制。[1]本報告以該研討會上的討論成果為基礎，提出的機制主要致力于達成以下兩個目標：

• 增加溝通渠道，便利人工智能開發者對外驗證有關其系統屬性的聲明。

• 加強應對能力，使利益相關方（如用戶、政府決策者和更廣大的社會)能夠對人工智能開發者提出特殊而多樣的要求。

針對妨礙人工智能聲明有效評估的具體問題，本報告提出了一一對應的一系列機制和建議。其中部分機制已經存在，但仍需完善，而另一部分則是前所未有的。本報告旨在為進一步增強人工智能研發聲明的可驗證性作出貢獻。

該報告提出的機制作用于制 度、軟件和硬 件三個層面。制度、軟件和硬件也是人工智能系統和開發過程中相互重疊、相互影響的三大關鍵要素。

• 體制機制：這些機制改變或闡明開發者面臨的激勵機制，并且增強其行為的能見度，以保證其研發的系統具有安全性、可靠性、公平性和隱私保護。體制機制是有效驗證人工智能研發聲明的基礎，因為人類和人類行為將 終決定人工智能的發展方向。本報告在討論中提出，可以利用第 三方審核來替代自我評估聲明；利用紅隊測試練習 （red teaming exercises)以增 強開發人員的防范意識，減少系統被誤用或襲擊的可能性；利用誤 差和安全隱患偵查激勵制度 (bias and safety bounties) 以建立激勵機制，促進對人工智能系統缺陷的及時發現、及時報告；以及加強人工智能安全事故信 息共享，以增 進社會對人工智能系統的認識，理解到人工智能可能帶來意外或非理想的后果。

• 軟件機制：這 些機制讓人工智能系統的屬性更易于理解和監督。具體措施包括審計 跟蹤 (audit trails)，通 過收集有關開發和部署過程的關鍵信息來強化高利害人工智能系統的問責制；保 證可解 釋性以增 進對人工智能系統特征的理解和審查；以及 隱 私保護的機器學習 (privacy-preserving machine learning)，使開 發人員對隱私保護的承諾更有魯棒性。

• 硬件機制：與計算硬件有關的機制可以在多方面發揮關鍵作用，包括證實有關隱私和安全性的聲 明、提高組織如何使用資源的透明度、以及影響誰具有驗證不同聲明所必需的資源。探討的機制包 括機器學習的硬件安全設施以提高隱私和安全性聲明的可驗證性；高精度計算資源的測量，以提高 關于計算能力使用的聲明的價值和可比性；以及為學術界提供計算資源支持，以提高業界以外人士 評估有關大型人工智能系統的聲明的能力。

每種機制都提供額外的途徑來檢驗開發者的承諾，有潛力為建立可信賴的人工智能生態作出貢獻。下一頁 和報告末尾詳細地列舉了不同機制的相關建議，并且包含完整的列表。

建議

制度機制和建議

1. 一個利益相關方的聯盟應組建工作小組，研究如何建立第三方人工智能審計機制并為該機制提供資 源。

2. 人工智能研發機構應該參與紅隊測試 (red-teaming)的練習，從而發現系統潛在的風險，并分享相 關的最佳實踐和應對問題的工具。

3. 人工智能開發者應試行誤差和安全隱患偵查激勵制度 (bias and safety bounties)，以建立廣泛監 督人工智能系統的激勵機制和標準流程。

4. 人工智能開發者應該通過不同的合作渠道，分享更多人工智能事故的信息。

軟件機制和建議

5. 標準制定機構應該和學界、業界合作，要求對安全攸關的人工智能系統實行審計跟蹤 (audit trails) 。

6. 人工智能研發和資助機構應該支持人工智能系統的可解釋性研究，并將重點放在風險評估和監察 上。

7. 人工智能開發者應開發、共享并使用隱私保護的機器學習 (privacy-preserving machine learning)的工具與指南，并且其中必須包括衡量性能的標準。

硬件機制和建議

8. 業界和學界應共同努力為人工智能加速器開發硬件安全功能，或者確立在機器學習環境中使用安全 區（包括商品硬件上的“安全飛地”）的最佳實踐。

9. 一個或多個人工智能實驗室應該對單個項目進行高精度計算資源的測量，并報告其實踐能否被廣泛 采用。

10. 政府資助機構應大幅增加對學界研究人員的計算能力資源的資助，以增強學術研究人員驗證商業人 工智能聲明的能力。

愛分析日前發布《人工智能2020：落地挑戰與應對 》報告。報告回顧了人工智能的行業概況，并結合實踐案例分析了人工智能技術給產業帶來的具體價值創造和各行業落地進展和未來應用趨勢。同時，報告系統性地分析了人工智能落地產業過程中，在數據、算法模型、業務場景理解、服務方式、投入產出比等方面面臨的挑戰和應對方式，希望幫助企業推動人工智能的價值落地。