2022年7月28日,2022全球數字經濟大會“人工智能驅動未來產業論壇”在京召開。
會上,中國信息通信研究院副院長魏亮與深度學習技術及應用國家工程研究中心主任王海峰聯合發布了《深度學習平臺發展報告(2022年)》。報告對深度學習平臺發展階段、體系架構、技術趨勢和應用路徑進行分析闡述,并展望了未來演進方向。
報告認為,伴隨技術、產業、政策等各方環境成熟,人工智能已經跨過技術理論積累和工具平臺構建的發力儲備期,開始步入以規模應用與價值釋放為目標的產業賦能黃金十年。隨著人工智能的規模化落地,基于深度學習框架上下延伸、構建智能生態平臺成為國內外科技巨頭的共同選擇。
報告指出,深度學習平臺市場正處于快速發展期,我國開發框架在市場與生態方面持續發力,已逐步進入行業滲透和融合應用階段,支撐構建一批更加符合本地產業特色和場景需求的解決方案。以飛槳為代表的國產框架基于我國產業實踐與應用創新需求,在社區生態構建上持續發力、優勢漸顯,在平臺服務規模和技術應用能力方面更已具備領先優勢,不斷夯實AI工業大生產的基礎,有力推動了我國實體經濟的高質量發展。
展望黃金十年,報告提出深度學習平臺能力將圍繞技術實力、功能體驗、生態模式三個維度演進迭代。以深度學習平臺為牽引的全行業智能化轉型拉開帷幕,幫助企業乃至國家在數字社會與智能經濟時代獲得發展先機。構建基于深度學習平臺的人工智能產業生態,需要政府、科研機構、人工智能企業和傳統行業企業等各方通力協作配合,共同營造積極健康的產業生態。
掃碼獲取報告
報告目錄
**一、**開啟產業賦能黃金十年
(一) 人工智能處于工程化應用歷史性機遇期 (二) 深挖深度學習技術潛力是發展主旋律,規模化應用面臨多元挑戰 (三) 平臺化生態布局成為業界共識 (四) 深度學習平臺展現驅動產業賦能升級的巨大潛力
二、深度學習平臺體系架構
(一) 深度學習平臺三要素體系 (二) 深度學習平臺核心作用
三、深度學習平臺的技術創新重點
(一) 開源開發框架,深度學習平臺的基礎核心
四、 深度學習平臺的產業生態與應用路徑
(一) 我國開發框架在市場與生態方面持續發力 (二) 多類生態建設共同促進深度學習平臺繁榮發展
五、 總結與展望
來源:中國信息通信研究院
人工智能技術是釋放數字化疊加倍增效應、加快戰略新興產業發展、構筑綜合競爭優勢的必然選擇。縱觀全球,國內外人工智能相關不斷強化,持續推動釋放人工智能紅利;以深度學習為代表的人工智能技術飛速發展,新技術開始探索落地應用;工程化能力不斷增強,在醫療、制造、自動駕駛等領域的應用持續深入;可信人工智能技術引起社會廣泛關注。人工智能治理受到全球高度關注,各國規制進程不斷加速,基于可信人工智能的產業實踐不斷深入。
近日,中國信息通信研究院正式發布《人工智能白皮書(2022年)》,全面回顧了2021年以來全球人工智能在政策、技術、應用和治理等方面的最新動向,重點分析了人工智能所面臨的新發展形勢及其所處的新發展階段,致力于全面梳理當前人工智能發展態勢,為各界提供參考,共同推動人工智能持續健康發展。
白皮書核心觀點
1、人工智能邁入新階段,將由技術創新、工程實踐、可信安全“三維”坐標來定義和牽引。
第一個維度突出創新,圍繞著算法和算力方面的創新仍會不斷涌現。第二個維度突出工程,工程化能力逐漸成為人工智能大規模賦能千行百業的關鍵要素。第三個維度突出可信,發展負責任和可信的人工智能成為共識,將抽象的治理原則落實到人工智能全生命流程將成為重點。
2、人工智能技術創新仍是主旋律,新算法不斷涌現。
超大規模預訓練模型推動技術效果不斷提升,繼續朝著規模更大、模態更多的方向發展;“生成式人工智能”技術不斷成熟,未來聽、說、讀、寫等能力將有機結合;知識計算成為推動人工智能從感知智能向認知智能轉變的重要探索;人工智能與科學研究融合不斷深入,開始“顛覆”傳統研究范式。
3、人工智能工程化聚焦工具體系、開發流程、模型管理全生命流程的高效耦合。
工具體系層面:體系化與開放化成為研發平臺技術工具鏈的發展特點。 開發流程層面:工程化關注人工智能模型開發的生命流程,追求高效且標準化的持續生產、持續交付和持續部署,最終以最佳的模型進入應用層面產生商業價值。 模型管理層面:企業需要建設對模型生命周期的管理機制,對模型的版本歷程、性能表現、屬性、相關數據、衍生的模型檔案等進行標準化的管理運維。
4、人工智能治理邁入軟硬法協同和場景規制新階段。
人工智能治理實質化進程加速推進:各國人工智能治理側重各有不同,但整體上呈現加速演進態勢,即從初期構建以“軟法”為導向的社會規范體系,開始推進以“硬法”為保障的風險防控體系。 典型場景化治理加速落地:各國紛紛注意到人工智能應用場景多樣化和差異化給治理帶來的復雜性,典型場景的治理成為各國的工作重點,特別聚焦于自動駕駛、智慧醫療和人臉識別等領域。
白皮書指出,在“十四五”開局時期,在全球錯綜多變的經濟形勢下,信息消費以強勁的發展韌性推動我國經濟持續穩定恢復、消費市場強勁增長,成為拉動內需的重要動力。信息消費不斷激發市場活力與創新動力,在生活服務、公共服務、智能產品、消費群體、消費理念、基礎支撐和環境保障方面呈現七大新特征新態勢,對構建雙循環新發展格局中的“壓艙石”作用日益凸顯。
【目 錄】
一、宏觀形勢平穩向好,發展潛力有效激發
(一) 我國經濟持續穩定恢復,發展基礎更加鞏固 (二) 消費市場增勢強勁,“壓艙石”作用日益顯著 (三) 信息消費表現活躍,成為拉動內需的重要動力
二、新技術新應用加速進步,塑造信息消費新態勢
(一) 生活服務:線上新型消費展現強大生命力 (二) 公共服務:數字服務加快均等化推廣普及 (三) 智能產品:終端載體持續向更高性能升級 (四) 消費群體:規模持續擴大并向兩端延伸 (五) 消費理念:內容付費意愿增強并逐漸成為主流 (六) 基礎支撐:信息技術服務能力更加便捷高效 (七) 環境保障:法律法規密集出臺影響深遠
三、信息消費政策持續推進,發展同時仍需警惕風險
(一) 政策利好密集釋放,促進形成強大國內市場 (二) 我國信息消費勢頭強勁,已具備堅實發展基礎 (三) 發展中問題猶存,挑戰風險需持續化解
四、上下聯動共同努力,推動信息消費持續健康發展
(一) 推動居民實際收入增長,提振居民消費能力 (二) 培育壯大新技術新模式,激發消費持久活力 (三) 規范市場經營競爭秩序,維護公平健康環境 (四) 擴大消費群體覆蓋范圍,增強全民獲得感 (五) 加快試點示范城市建設,優化信息消費體驗
“來源:中國信息通信研究院”。
作為人工智能開發環節中的基礎工具,AI框架對下調用硬件資源,對上支撐AI應用生態,是AI技術體系的關鍵核心。作為應對智能經濟時代的技術利器,AI框架是AI學術創新與產業商業化的重要載體,助力人工智能由理論走入實踐。
AI 助力當前經濟社會步入智能經濟時代。
世界正在進入以新一?代信息技術驅動發展的重塑時期,人工智能(AI,ArtificialIntelligence)?作為其中重要的使能技術,對激活實體經濟具有溢出帶動性很強的?"頭雁效應",對構筑國家科技影響力具有舉足輕重的意義。人工智能?成為了全球各國新的科技熱點,人工智能基礎設施建設也成為重要抓?手與著力點。未來十年是全球發展數字經濟、邁入智能經濟社會的黃?金發展期,著力發展人工智能基礎設施,將為我國人工智能產業發展?壯大、數字經濟蓬勃發展提供強大牽引力。 ? AI 框架是智能經濟時代的操作系統。
作為人工智能開發環節中?的基礎工具,AI框架承擔著 AI 技術生態中操作系統的角色,是 AI?學術創新與產業商業化的重要載體,助力人工智能由理論走入實踐,?快速進入了場景化應用時代,也是發展人工智能所必需的基礎設施之?一。隨著重要性的不斷凸顯,AI 框架已經成為了人工智能產業創新?的焦點之一,引起了學術界、產業界的重視。 ? 在此背景下,白皮書致力于厘清AI框架的概念內涵、演進歷程、?技術體系與作用意義,通過梳理總結當前AI框架發展現狀,研判 AI?框架技術發展趨勢,并對AI框架發展提出展望與路徑建議。由于AI?框架仍處于快速發展階段,我們對 AI框架的認識還有待持續深化,?白皮書中存在的不足之處,歡迎大家批評指正。
**1、AI框架演進步入深化階段。**AI框架技術持續演進,歷經萌芽階段、成長階段、穩定階段,當前已進入深化階段,AI框架正向著全場景支持、超大規模AI、安全可信等技術特性深化探索,不斷實現新的突破。
**2、AI框架已形成較為完整的技術體系。**當前主流AI框架的核心技術演化出三大層次,分為基礎層、組件層和生態層,其中基礎層實現AI框架最基礎核心的功能,具體包括編程開發、編譯優化以及硬件使能三個子層。
**3、AI框架是應對智能經濟時代的技術利器。**從技術生態體系中的功能定位看,AI框架對下調用底層硬件計算資源,對上支撐AI應用算法模型搭建,提供算法工程化實現的標準環境,是AI技術體系的關鍵核心。AI框架是應對智能經濟時代的技術利器,也將成為智能經濟時代的操作系統。
**4、全球AI框架繁榮發展,多元化競合態勢漸顯。**數字科技企業巨頭是AI框架發展壯大的核心力量,業界已形成Google-TensorFlow和Meta-PyTorch兩家獨大的市場格局,雙寡頭并驅態勢下國內AI框架市場格局向著多元發展。全球AI框架開源生態進入活躍期,對AI框架的發展壯大至關重要。AI框架的推廣路徑逐步清晰,社區生態壯大優化、與高校科研院所聯動、面向產業應用提供基礎設施及解決方案服務是AI框架開發者規模壯大的主要路徑。
**5、應對未來多樣化挑戰,AI框架有六大技術趨勢。**技術趨勢-泛開發:AI框架將注重前端便捷性與后端高效性的統一。技術趨勢-全場景:AI框架將支持端邊云全場景跨平臺設備部署。技術趨勢-超大規模:AI框架將著力強化對超大規模AI的支持。技術趨勢-科學計算:AI框架將進一步與科學計算深度融合交叉。技術趨勢-安全可信:AI框架將助力提升AI模型可解釋性與魯棒性。技術趨勢-工程化:AI框架將加速AI應用產業規模級工程化落地。
?
來源:中國信息通信研究院
【摘 要】
白皮書致力于厘清AI框架的概念內涵、演進歷程、技術體系,通過梳理總結當前AI框架發展現狀,研判AI框架技術發展趨勢,并對AI框架發展提出展望與路徑建議。
【目 錄】
一、 AI框架技術持續演進,已形成較為完整的體系
(一) AI框架演進步入深化階段
(二) AI框架技術演化出三個層次
(三) AI框架重要性愈加突顯
二、 全球AI框架繁榮發展,多元化競合態勢漸顯
(一) 供給主體方面,企校貢獻最活躍
(二) 開源生態方面,全球進入活躍期
(三) 市場格局方面,雙寡頭持續引領
(四) 支撐應用方面,科研與產業齊驅
(五) 推廣途徑方面,三條路齊發并進
三、 應對未來多樣化挑戰,AI框架有六大技術趨勢
(一) 泛開發:AI框架將注重前端便捷性與后端高效性的統一
(二) 全場景:AI框架將支持端邊云全場景跨平臺設備部署
(三) 超大規模:AI框架將著力強化對超大規模AI的支持
(四) 科學計算:AI框架將進一步與科學計算深度融合交叉
(五) 安全可信:AI框架將助力提升AI模型可解釋性與魯棒性
(六) 工程化:AI框架將加速AI應用產業規模級工程化落地
四、 AI框架生態遠未成熟,未來發展空間可觀
(一) 從硬件適配向算子接口標準化演進
(二) 強化開源社區打造與開源氛圍營造
(三) 重視與高校科研院所廣泛開放合作
(四) 推進融入AI基礎設施布局落地
(五) 支持深度賦能大模型及科學計算
12月17日,由中國信息協會大數據分會主辦,信息化觀察網、國潤互聯信息技術研究院共同承辦的“2021中國大數據技術應用大會”在北京隆重召開。會上,中國信息協會大數據分會與北京國潤互聯信息技術研究院共同發布了《2021—2022中國大數據產業發展報告》(以下簡稱《報告》),在深入分析中國大數據產業發展現狀、政策體系、人才培育等產業發展要素的基礎上,進一步研判大數據在軟硬件產品、基礎設施和應用服務等領域的熱點及布局,同時提出了大數據產業發展的六大新趨勢。
數據 數據 數據
數據作為五大生產要素之一,正與行業應用深度結合,成為推動產業、企業數字化轉型升級的重要驅動力量。11月30日,工業和信息化部印發的《“十四五”大數據產業發展規劃》(以下簡稱《規劃》)指出,大數據產業是以數據生成、采集、存儲、加工、分析、服務為主的戰略性新興產業,是激活數據要素潛能的關鍵支撐,是加快經濟社會發展質量變革、效率變革、動力變革的重要引擎。
為推動大數據產業高質量發展,《規劃》提出“以釋放數據要素價值為導向,以做大做強產業本身為核心,以強化產業支撐為保障”的路徑設計,將“新基建”、技術創新和標準引領作為產業基礎能力提升的著力點,將產品鏈、服務鏈、價值鏈作為產業鏈構建的主要構成,旨在實現數字產業化和產業數字化的有機統一,并進一步明確和強化了數據安全保障。
11月25日,上海數據交易所正式揭牌。一石激起千層浪,此舉必將有力地推動數據要素流通,進一步釋放數字紅利,有效促進數字經濟的發展。進入數字時代,貫徹新發展理念,全方位、深層次激活數據要素潛能、釋放數據要素價值,為大數據產業的高質量發展保駕護航。
大數據產業步入發展“快車道”
隨著新型智慧城市和數字城市建設熱潮的興起,以及各地與大數據和數字經濟相關的園區加速落地,大數據產業規模持續擴大。《報告》預測,未來三年,中國大數據產業市場將保持12%以上的增速,到2023年整體規模將達到11522.5億元。從行業角度分析,互聯網、政府、金融和電信等幾大行業處于引領位置。
大數據產業迅猛發展、行業大數據應用快速落地,也造成了大數據人才的缺口。加強專業人才培養,推動大數據相關專業朝著精細化、融合化的方向發展,是彌補人才缺口的必要措施。
《數據安全法》、《個人信息保護法》等法律法規的頒布實施,讓數據安全、數據治理有章可循,為大數據產業的發展保駕護航;與大數據應用相關的技術、產品和服務不斷推陳出新,讓數據更好地驅動業務的創新發展;越來越多市場玩家的介入,促進了大數據市場的繁榮,同時也通過一輪又一輪的洗牌,使產業布局更趨于合理,有效促進良性競爭。
無論從國家產業扶持政策,還是從市場發展、技術創新和行業應用等角度分析,中國大數據產業的發展前景廣闊,值得期待。《報告》指出,從技術發展來看,大數據相關的隱私計算、實時計算、硬件變革等技術發展推動了大數據技術和產品的升級迭代,帶來更多新的應用場景、解決方案和產品服務;政策環境不斷優化,“東數西算”工程、大數據技術攻關實驗室的建立,為產業創新發展提供了重要支撐;在市場層面,國內大數據產品能力基本成熟,但服務能力仍需進一步提升;從區域發展來看,京津冀、長三角、珠三角、中西部等地區大數據與區域經濟協同發展、融合發展日益深化,已成為大數據產業發展的橋頭堡,將持續引領全國大數據整體發展。
大數據產業發展六大趨勢預測
在對中國大數據產業發展現狀,以及面臨的挑戰和機遇進行全面分析的基礎上,《報告》總結了中國大數據產業未來發展的六大趨勢。
第一,AI技術融合應用有望成為突破數據治理瓶頸的新方法。AI技術將在數據安全與數據治理、在數據質量評估,以及數據管理、交易和確權等方面發揮重要作用。
第二,數據交易市場發展有力支撐數據定價和數據確權新實踐。各地方都在加快建設大數據交易中心,共同推動數據要素市場建設和發展,推動更大范圍、更深層次的數據定價和數據確權。未來,要建立與人力資源服務市場、金融交易市場、技術轉移市場等一樣規范、活躍、有序的數據要素流通市場,需在數據確權和數據定價兩大問題上有所突破。
第三,提高服務效能和推動治理流程再造成為政府大數據新應用的焦點。經過多年的發展與演進,當前,政府大數據應用的重點是,釋放政府大數據的價值,加大推動政務信息化共建共用,并將大數據廣泛應用于政府管理服務,提高數字化政務服務效能,推動政府治理流程再造和模式優化等。
第四,“工業大數據+工業互聯網”共筑綠色低碳的新工業體系。總體來看,我國工業大數據的使用效率水平較低,工業互聯網在工業領域中的應用程度也相對較低。因此,亟需大幅提升我國工業整體技術水平,實現綠色生產制造。未來在工業大數據和工業互聯網方面,要進一步推動以工業大數據為代表的新一代信息技術在研發設計、生產制造、經營管理、售后服務等工業全價值鏈中的應用,推動工業互聯網在電力、鋼鐵、煤炭、家電、軌道交通等工業典型場景中的大規模部署,進而推動我國工業發展階段性整體躍升。
第五,智能健康管理、云端診療、數據安全治理引領健康醫療新發展。基于大數據,以產學研合作模式開展重大專科疾病的課題研究助力產品創新,深度挖掘健康醫療大數據的價值,推動相關產品和服務的創新,同時一步加強公共衛生健康事件預警及應急響應能力。
第六,提高工作效能和創新工作方式是智慧黨建大數據平臺的新價值。目前,地方政府、國有企業、高校等正加快落實“智慧黨建”工作要求。智慧黨建大數據平臺應用能夠提高黨建工作效能,在助力全方位管理黨員、高效率完成日常工作、全流程跟蹤任務考核、全流程監督記錄學習情況、實時動態監督展示黨建成果等方面發揮了重要作用。
結語
回顧2021年,在“后疫情時代”,數據已經成了人們工作、生活中不可或缺的要素。人們的衣食住行,都因為數據而改變、優化,從而獲得更好的體驗。展望未來,中國大數據產業將繼續穩步快速增長,技術創新能力不斷增強,產業價值持續釋放,無論是政府、企業,還是消費者,數字化意識正進一步增強。在相關產業政策、法律法規的支持和規范下,大數據產業將加速走向微觀細分領域,與行業應用深度結合,有效推動數字化轉型與智能化升級。
歷經半個世紀的發展,人工智能正在社會經濟生活中發揮越來越重要的作用。認知智能是一種賦予機器模擬人類認知思考能力的技術,作為人工智能發展的高級階段,具有交互性、情境性與適應性等特點。認知智能“能理解、會思考”的能力,可以極大地將人類從重復體力勞動和簡單腦力勞動中解放出來。
當前,認知智能產業生態已初步形成,產業應用加快落地,技術研發持續突破,涌現出一批具有代表性的企業,儼然成為城市數字化浪潮中的關鍵驅動力。中國信息通信研究院華東分院聯合竹間智能科技(上海)有限公司就人工智能全球態勢、認知智能產業生態、技術融合、典型案例與未來趨勢等方面開展了產業技術分析,形成《2021 認知智能發展研究報告》。
本報告由五大篇章組成:第一篇章:全球態勢篇,對全球人工智能政策環境、發展現狀與發展熱點進行了詳細介紹;第二篇章:產業生態篇,闡述了認知智能發展歷程,并從行業生態、技術專利、學術研究和產業標準等方面展開具體分析;第三篇章:技術融合篇,闡述了當前認知智能領域情感計算、知識圖譜、圖像理解等六大行業技術領域的融合發展情況;第四篇章:典型案例篇,闡述了當前認知智能在金融、制造、教育等六大場景的應用落地總體情況與典型產品案例;第五篇章:未來趨勢篇,總結了認知智能發展面臨的問題挑戰,對未來發展做出展望。

在第四屆數字中國建設峰會“大數據論壇”上,國家工業信息安全發展研究中心副主任何小龍發布了《中國數據要素市場發展研究報告(2020~2021)》(以下簡稱“報告”)。
“十三五”時期是我國大數據產業蓬勃發展的階段,根據國家工業信息安全發展研究中心產值測算數據,截至2020年底,我國大數據產業規模已達萬億元。隨著我國大數據產業與實體經濟深度融合、產業發展不斷壯大,數據作為生產要素的屬性不斷凸顯。如何實現數據要素市場化配置,激活數據要素潛在價值,推動與實體經濟繼續深度融合,是“十四五”期間我國需要面臨的重要課題之一。
國家工業信息安全發展研究中心通過專家訪談、企業調研、案頭研究等方式開展數據要素市場相關研究,結合自有的逾5000家企業大數據案例庫對報告界定的產值規模進行了測算和分析,在報告中提出了數據要素及數據要素市場的邊界,梳理了國內外數據要素市場發展現狀,重點從市場概況、政策脈絡、產業圖譜及市場運行機制等角度,并結合相應的產值規模、技術水平、產品和服務、商業模式等情況,闡釋了我國數據要素市場的發展現狀,分析了現階段我國數據要素市場存在的問題及未來發展趨勢,提出了對策與建議。