2021年中國云原生AI開發平臺白皮書
行業背景:近年來,國內人工智能技術成熟度持續提升、服務種類不斷豐富,在企業經營管理各環節的價值已得到市場的初步驗證。然而,當前國內甲方企業在進行人工智能開發和應用時仍然面臨著技術人才儲備不足、AI應用部署存在困難、投入產出比不達預期等問題,亟需能夠幫助企業解決這一問題的高效AI開發和應用工具。
產品&關鍵技術:云原生AI開發平臺融合了成熟的人工智能開發框架以及云原生工具靈活調用云資源、高效部署云應用的能力,一方面幫助企業開發者提高算法模型的開發效率,另一方面提升交付、部署、運維環節的效率并降低TCO。橫向對比甲方企業可能采用的諸多獲取人工智能能力的平臺和方式之后,我們認為云原生AI開發平臺在AI開發應用全生命周期視角下具備一定的綜合優勢。
SMS 應用場景:云原生AI開發平臺在諸多人工智能密集應用的下游場景和行業具備通用性,包括互聯網、金融、自動駕駛、政務、制造、營銷等。本報告挑選了部分應用場景,梳理了上述場景下企業進行AI開發和應用過程中面臨的實際需求和難點,展示了典型云原生AI開發產品的服務架構以及對企業經營管理的價值。
發展趨勢:AI開發平臺還將朝著易用性、專業化、綜合性、產用協同等方向發展,我們認為在這一過程中,AI開發平臺的產品廣度將進一步提升,并有望集成DevOps、AIOps等運維方法和工具,全方位融入企業的數字化經營體系。同時,AI開發平臺的服務業態還將向軟硬一體化方向演進,深度融合技術交流社區等平臺,形成學用一體化的技術傳播與升級環境。
2022年1月,中國信息通信研究院在工業和信息化部網絡安全管理局指導下,基于網絡安全產業發展和前沿技術應用研究成果,發布2021年《中國網絡安全產業白皮書》。
白皮書對2020年網絡安全市場規模和結構總體情況進行概述,并對國內外政策、技術產品體系、企業經營、資本賦能、產業生態等內外部因素的最新發展動態進行重點分析,多維度展現網絡安全產業發展態勢。
白皮書前言
強大的網絡安全產業實力是保障我國網絡空間安全的根本和基石。近年來,習近平總書記多次就網絡安全產業作出重要指示,強調“要堅持網絡安全教育、技術、產業融合發展,形成人才培養、技術創新、產業發展的良性生態”,為網絡安全事業高質量發展指明方向,并提供根本遵循。 為護航制造強國、網絡強國及數字中國建設,產業各界共同努力,推動網絡安全產業發展進入“快車道”。2020年我國網絡安全產業規模較2019年增長10.6%,企業發展態勢總體良好,技術創新高度活躍,生態建設不斷完善,綜合實力顯著增強,為保障國家網絡空間安全做出重要貢獻。 在工業和信息化部網絡安全管理局指導下,我院連續六次發布中國網絡安全產業白皮書。本報告所研究的網絡安全產業,主要聚焦在政策、資本、生態環境等外部因素影響下,網絡安全供需雙方主體通過市場機制作用,進行一系列研發、生產、經營、采購等活動所形成的組織業態。為了構建清晰的研究脈絡,本報告首先對網絡安全市場規模和結構總體情況進行概述,然后對國內外政策、技術產品體系、企業經營、資本賦能、產業生態等內外部因素的最新發展動態進行重點分析,多維度展現我國網絡安全產業發展態勢。希望為關注網絡安全產業發展的政府機構、企事業單位以及相關組織和個人提供參考和幫助。
來源:DeepTech深科技
2022 年《“十四五”數字經濟發展規劃》指出,打造繁榮發展的數字經濟,關鍵之一即有序推進基礎設施智能升級,高效布局人工智能基礎設施;到 2025 年,數字經濟核心產業增加值占國內生產總值比重將達 10%。
數字經濟作為繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態,已進化到以“人工智能”為核心驅動力的智能經濟新階段。
為洞徹 AI 產業與生態現狀,《麻省理工科技評論》(MIT Technology Review)中國發布《2021 中國數字經濟時代人工智能生態白皮書》。
白皮書圍繞一個主題“ AI 生態”,三個關鍵詞“技術、產業、開放平臺”,統觀 AI 技術在多行業落地情況,剖析開放平臺對于 AI 產業生態繁榮的效能與價值,解析典型公司在 AI 產業生態建設方面的創新實踐,并結合技術、產業和平臺發展現狀,研判 AI 生態發展趨勢。
AI 生態繁榮的表征:技術深入千行百業,共建千億美元市場
在全球范圍內,各行各業都在擁抱人工智能,被其高度賦能、深度滲透。根據 CB Insights、德勤等機構預測數據,2021 年全球人工智能市場規模達千億美元級別,主要應用場景為醫療、金融、城市、教育、制造等。
圖 | 2021 年人工智能賦能多領域市場規模(來源:公開數據統計)
教育領域:
從在線教育到因材施教,AI 改變教育體系的運作方式,并賦予教師和學習者智能化學習權力。隨著 AI 與教育深度融合,將進一步促進教育變革創新,實現“平等面向每個人的教育、適合每個人的教育、更加開放靈活的教育”美好愿景。
醫療領域:
從輔助診斷到發現藥物, AI 深度改變醫療行業底層工具能力,賦能醫療領域的各個主要角色,實現各場景商業模式創新。
交通出行領域:
從自動駕駛到交通大腦, AI 讓城市交通環境及交通工具具備感知、互聯、分析、預測、控制等能力,這已然成為未來交通出行重要發展方向。
金融領域:
從智能支付到智能風控, AI 集中提升金融主體的內外部效率、提升用戶的全流程體驗、提升金融服務的數智化程度。未來,AI 將引領金融領域發生三大趨勢變革:后端金融系統性業務數字化和自動化、前端金融產品在線個性化、金融全流程服務智能化和彈性化。
智慧城市領域:
從城市安全到智能決策,AI 正規模化地在城市各類應用場景中落地,不僅延展城市各模塊資源的融合利用廣度,還幫助城市管理者管理決策科學化、城市公共服務智能化,城市生活正變得愈加智慧。
工業領域:
從智能制造到智慧電力,AI 正深度構建行業應用場景,實現產品設計、制造執行、供應鏈、產品全生命周期等全產業鏈智能化管理應用,賦能制造、電力等多個領域,加速推進工業智能化轉型發展。
企業內部生產管理環節,從經營到生產, AI 結合 RPA 、數據可視化等融合應用,為企業管理鏈條中的各項職能,如生產制造、經營管理、營銷服務等提供全周期智能化解決方案。
AI 與實體經濟融合在多行業已初見成效。未來十年,AI 生態系統將推動 AI 技術加速“下沉”到千行百業,保持在第三產業的持續發展和滲透趨勢,加大對第一、第二產業的全面賦能。
AI 生態繁榮的載體:AI 平臺化趨勢彰顯,開放平臺是實現普惠人工智能的方式之一
從技術落地的角度來看,人工智能技術逐漸成為數字時代的基礎能力,不斷滿足中小型企業輕量級、個性化的 AI 應用需求。但不可否認,部分企業在部署 AI 工具時仍存在一些限制門檻,如技術人才儲備不足、 AI 應用部署困難、投入產出比不達預期等,企業無法實現輕松構建 AI。
就企業端而言,其普遍需求是可輕松部署 AI 的定制委托開發方案。推進 AI 普惠化的一個關鍵便是要降低 AI 應用的門檻。AI 開放平臺內含數據智能標注、智能模型開發以及云原生應用部署等基礎功能模塊,通過訂閱 API 、AI SaaS 化等形態輸出,大大降低了客戶獲取 AI 能力、開發 AI 應用的門檻,推進普惠化 AI 進程。
以 AI 開放平臺為載體,釋放通用型數據模型,已成為人工智能企業主要的發展方式之一。
不少企業積極布局 AI 開放平臺,以開放平臺支撐 AI 產業生態發展。如百度、騰訊、阿里和科大訊飛等,均通過開放平臺聚合技術、人才、產業資源,實現產業生態繁榮。
騰訊 AI 開放平臺連接騰訊 AI 能力與產業,依托騰訊云 AI 新基建布局,推動 AI 技術和應用進步;阿里云與達摩院強聯動,提供的 AI 開放服務涉及百余種場景的視覺 AI 開放能力,以及語音、機器翻譯、決策、業務增長引擎等能力。
科大訊飛作為領先的智能語音技術提供商,依托其在語音合成、語音識別、常識推理、知識圖譜等技術上的領先優勢,推出全球首個開放的智能交互技術服務平臺——訊飛開放平臺,致力于為開發者、企業打造一站式智能人機交互解決方案。
受下游應用需求及宏觀政策紅利推動,近幾年中國開放平臺市場規模穩步增長。2021 年中國 AI 開放平臺市場規模達百億元,預計未來五年,中國 AI 開放平臺市場年復合增長率有望達到 60% 。
圖 | 數說 AI 開放平臺市場繁榮發展(數據來源:專家訪談、《麻省理工科技評論》中國)
AI 生態再度進階:開發者、AI 企業龍頭和行業龍頭共筑三維 AI 生態
未來,AI 生態發展模式將再度進階。由 AI 技術領域龍頭企業,聯合資源豐富、平臺能力強的行業領軍者,共同搭建行業技術基座。面向廣大開發者開放眾多場景,構成新一代 AI 開放平臺,三方共筑產業 AI 化時代到臨。
新一代 AI 開放平臺將匯集開發者、AI 技術頭部企業及各行業龍頭企業。開放平臺逐步釋放核心資源、聯動多方實現共創,技術商業化落地不再是企業單打獨斗,而是由關系密切的價值聯盟聯手合建。
圖 | AI 開放平臺參與者由二維向三維進階(來源:《麻省理工科技評論》 中國)
開發平臺內三方參與者能相互驗證,為產業落地提供必要的技術和資源支持。面對一些特殊的數字化轉型需求,三方可在生態中交流、互動、打通,集合生態伙伴的技術優勢提供系統化解決方案。
當下,AI 產業已經步入深化場景攻堅期,人工智能正依托場景的智能化應用,持續深挖數據的隱藏價值。企業通過構建強大的 AI 能力,實現業務效率提升及創新商業模式的變革。
展望未來,源頭技術不斷革新、技術應用深入場景、開放平臺建設愈加完善......數字經濟時代下的 AI 企業和行業公司,可汲取 AI 開放平臺養分,聚合資源、高效協作、充分技術優勢,實現生態共生、共創、共榮、共贏。
由中國信通院及工業互聯網產業聯盟聯合編寫的《工業互聯網平臺白皮書 2021(平臺價值篇)》(以下簡稱《白皮書:平臺價值》)正式發布。《白皮書:平臺價值》結合工業互聯網平臺應用推廣趨勢與產業界需求,提煉構建平臺賦能價值體系,同時研究分析了價值導向的平臺能力選型。
//www.aii-alliance.org/index/c145/n2781.html
《白皮書:平臺價值》共分為三大部分,第一部分為平臺應用態勢及價值內涵分析,該部分對平臺發展階段進行了判斷,并詳細闡述了平臺應用價值體系;第二部分為平臺應用體系多維分析,通過國內外平臺賦能案例梳理得到“應用價值-業務場景”、“業務場景-平臺能力”、“應用價值-平臺能力”二維熱力圖,并結合熱力圖對平臺應用場景、價值、平臺能力之間的復合關系進行了詳細分析;第三部分為總結及展望,對平臺未來應用價值、賦能場景、提供能力進行了展望。
《白皮書:平臺價值》的發布將為工業互聯網平臺進一步發展及制造業數字化轉型提供參考和借鑒。下一步,中國信通院與工業互聯網產業聯盟還將圍繞工業互聯網平臺其他領域深化研究,推出專題性白皮書,歡迎大家持續關注。
全球區塊鏈技術開發者正努力探索區塊鏈的應用方向及服務模式。去中心化組織、去中心化金融、去中心化應用等新興領域應運而生,并快速在全球區塊鏈行業中取得廣泛應用。除代幣經濟、BaaS、基于區塊鏈的SaaS等基礎商業模式外,區塊鏈行業正著力發展如數字貨幣挖礦、區塊鏈開源平臺、DAO、NFT、DeFi、dApp等商業模式。與此同時,互聯網巨頭企業亦積極布局區塊鏈技術與其他高新技術融合的商業模式。區塊鏈與人工智能的協同作用可顯著提升區塊鏈能力,AI可幫助區塊鏈降低能耗,提升區塊鏈業務可擴展性及硬件效率。此外,區塊鏈可有效解決物聯網、供應鏈痛點,可實現全鏈條可追溯與可視化。
本報告旨在分析中國區塊鏈應用的概念定義、技術動向、市場規模及應用前景,并識別中國區塊鏈應用市場最新發展態勢。
自研AI芯片、云原生架構、彈性分布式訓練服務以及MLOps能力成為平臺核心能力
AI芯片將持續架構創新、形態演進以及軟硬一體化趨勢;云原生應用可以為AI開發平臺的用戶(開發者)提供更敏捷高質量的應用交付以及更簡單和高效的應用管理;分茍式訓練可提供底層資源的彈性配置,提升系統的資源利用率;MLOps為AI開發平臺帶來靈活性與速度。
開發者流量與平臺規模是AI開發平臺營收決定性要素
AI開發平臺商業模式相對簡單。AI開發平臺經營模式是通過為企業或并發者提供Ai技術接口或AI并發工具而獲利I計費方式主要包括免費、按調用量計費、包年或包月三種。
模型調用業務營收將提升
2016-2020年,中國AI開發平臺營收規模快速擴張,2020年中國AI開發平臺營收突破200億元^現階段算力、數據、模型調用、部署/維護四項業務占AI并發平臺的營收占比約為4:3:21。未來,隨著推斷應用占比的提升,數據業務的營收占比預計將下降;而隨著AI在各垂直場景中應用的深入,模型調用業務的營收占比預計將提升。
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。
隨著企業信息化建設需求與底層技術發生變化,傳統軟件開發模式已無法快速響應復雜多變的企業業務訴求,而IT人才貴、易流失,傳統信息化建設低質低效、缺乏創新能力等問題始終轄制著軟件產業的創新發展。本報告將以IT服務商及軟件企業所面臨的困境為切入點,從企業內外部環境變化、IT人才等角度展開論述企業級無代碼的核心價值,并結合其產品技術、落地能力及行業解決方案,描述企業級無代碼如何推動供需雙側的變革,并對軟件開發模式的發展趨勢加以展望。
數字經濟將持續高速增長,呈現“數字產業化、產業數字化、數字化治理和數據價值化”的發展 趨勢。中國移動順時應勢,勇擔網絡強國、數字中國、智慧社會主力軍,確立了“推進數智化轉型,實 現高質量發展”的發展主線,在網絡運維領域加速數智化轉型升級,努力構建云網一體、高度自動 化、智能化的網絡體系,充分發揮運營商的核心優勢,夯實各行各業數智化轉型基石。
中國移動踐行自動駕駛網絡理念,設定2025年網絡自動駕駛水平力爭達到L4級的整體目標。加快網絡運維數智化轉型升級,賦能CHBN業務支撐、客戶滿意度提升、網絡質量增強、運維效率提 高、運營成本降低。中國移動以端到端業務支撐為目標,分層次構建能力;以能力評測為抓手,分階 段迭代優化。一方面,以網管系統規劃牽引運維自動化能力建設,通過智能運維創新試點、規模推 廣,加速AI注智賦能;一方面,統籌規劃網絡設備的自動運維支撐功能技術規范,與網管系統協同推 進能力提升。
為引導更多產業伙伴以網絡自治為共同演進目標而凝聚共識、分享經驗、攜手創新,本文從需 求背景、策略方法、分級評測等角度,介紹中國移動開展的思考、探索與總結,并結合公司后續規 劃,給出產業發展的協作建議和未來展望。
2020年是國家全面建成小康社會目標實現之年,是全面打贏脫貧攻堅戰收官之年,是“十三五”目標完成與“十四五”任務開啟的承接之年,是數字經濟發展和新型基礎設施建設的重要機遇之年,區塊鏈作為一種數字技術,在新的機遇和挑戰面前,為國家社會經濟發展和智慧城市建設提供了重要保障。
為全面掌握我國區塊鏈產業發展整體態勢,加快推動區塊鏈技術創新應用,構建良好產業生態,推進區塊鏈產業健康發展。賽迪區塊鏈研究院從政策、規模、基礎設施、園區、企業等方面對我國區塊鏈產業發展進行了詳細梳理和總結,旨在為國家、各部委以及各地方政府布局區塊鏈產業發展方面提供良好的參考意見。
新一代人工智能(Artificial Intelligence,縮寫為Al)是引領未來的戰略性技術,正在與5G、大數據、物聯網等領域深度融合,加速推動智能經濟發展和產業數字化轉型。我國高度重視人工智能發展,習近平總書記在十九大報告中指 岀,要“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”,《新一代人工智能發展規劃》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》等多個國家政策陸續岀臺,我國逐漸形成了涵蓋人工智能計算芯片、人工智能計算服務器、人工智能基礎應用、人工智能行業應用及產品等較完善的人工智能產業鏈。
數據、算法、算力是新一代人工智能發展的三要素。以人工智能新型計算能力為代表的人工智能計算中心是新型基礎設施建設的重要組成部分。隨著人工智能的深入應用,算力建設分散,中小企業或科研機構難以開展復雜模型、海量數據研究的問題日益凸顯,建設大規模人工智能計算中心正在成為推動人工智能產業進一步發展的關鍵要素。
人工智能計算中心發展呈現三大趨勢,一是全棧一體趨勢,即專用人工智能芯片與軟硬件協同優化提升計算效率;二是技術融合趨勢,即超級計算與人工智能融合,云與人工智能融合;三是平臺賦能趨勢,即人工智能計算中心賦能企業,形成算力生態。
人工智能計算中心是人工智能算力建設的重要發展方向,是涵蓋了基建基礎設施、硬件基礎設施和軟件基礎設施的大規模系統工程。依托人工智能計算中心,可以打造公共算力服務平臺、應用創新孵化平臺、產業聚合發展平臺、科研 創新和人才培養平臺,形成“1個人工智能計算中心+ 4個平臺”的人工智能產業布局,賦能區域產業集群。
當前,人工智能計算中心仍然面臨著能耗密度高、企業應用水平較低等問題,對于我國來說還面臨著人工智能芯片及框架等核心技術受制于人的挑戰。因此,在人工智能計算中心建設中,需要做好頂層設計、強化統籌推進,有效選擇 自主可控的技術路線,建立完善的運營機制,積極打造服務平臺,形成以人工智能計算中心為核心支撐的人工智能產業生態,加速人工智能新興產業創新發展,促進人工智能與傳統產業深度融合,拉動區域經濟轉型與高質量發展。