ai基础设施有着重要的支撑作用
当前,受新冠肺炎疫情防控、国际竞争博弈等影响,我国传统拉动经济增长的外贸、投资和消费[三驾马车]均受到不同程度的影响,经济面临下行压力。
国家多次提出加快新型基础设施建设,国家部委和地方政府积极出台新基建相关指导意见和投资计划。
相较于传统基建,新基建发展空间巨大,带动效应明显,正在成为我国稳投资、调结构、扩内需的经济发展新引擎。
ai作为新基建的核心板块之一,在新冠肺炎疫情防控期间,人工智能企业纷纷开放算力、算法和数据等基础设施资源;
助力提升传统行业智能化水平,为对冲疫情影响、促进产能恢复发挥了重要支撑作用。
新基建加速企业智能化转型
新冠疫情、经济增长放缓、竞争加剧等多重挑战下,企业加速应用ai进行智能化建设,但仍面临诸多挑战。
ai与rpa技术的结合将实现rpa和ai技术单独使用无法实现的效果,扩展了企业自动化的业务价值。
在数据治理、模型开发两大环节,数据中台、ai中台等建设帮助企业提升智能化应用开发效率和业务响应敏捷性。
随着人工智能应用不断深入,作为基础设施之一,人工智能治理体系建设的紧迫性不断增强,企业应当将治理体系作为ai应用中的重要考量因素。
总体上,企业对于ai技术的应用,大部分处在流程自动化阶段,分析决策智能化及商业模式创新化还处在尝试探索阶段。
新基建完善ai基础设施
ai本身被定义为一种新型基础设施,将助力产业实现智能化。
反过来,新基建又将推动ai产业化,为ai产业提供基础设施,助力人工智能场景落地。
新基建将在数据和算力、算法三个层面为人工智能提供基础设施支持。
在物联网环境下,大部分iot场景对数据实时性要求高,属于延迟敏感、数据密集型技术,需要在边缘处进行数据处理,带动了边缘数据中心的崛起。
算法层面,作为新基建的一部分,ai本身将受益于新基建的政策支持。
目前中国ai产业主要依赖以tensorflow、caffe等为主的美国企业或机构研发的算法框架,新基建强调加强自主创新,将推动中国企业构建自主可控的算法支撑体系。
ai正在从云计算向边缘计算延伸,未来将形成云计算与边缘计算协同发展的态势,为人工智能提供更强大的基础设施。
人工智能新基建面临诸多挑战
①主导权受到威胁。
目前,我国在计算机视觉、智能语音等人工智能应用层面处于全球领先水平,但在算力芯片、学习框架、基础算法等人工智能基础设施方面,对外依赖较为严重。
近年来,以美国为首的发达国家为锁定其技术优势和主导地位,持续加大基础环节管控,遏制我国人工智能行业发展。
②本身存在复杂性。
在传统的工业制造、农业生产、卫生医疗等具体行业内,往往存在数字化转型程度不高以及数据开放共享不足等问题。
现阶段深度学习算法存在鲁棒性弱的问题,在具体应用场景的开放动态环境中,算法决策可能会产生意料不到的错误;
导致人工智能不太适用于工业控制、能源输配等安全可靠性要求高的场合。三是技术高复杂性限制新基建推进进程。
顶层重视ai基础设施的未来
据市场研究机构 idc 与浪潮联合发布的《2020—2021中国人工智能计算力发展评估报告》显示:
中国 ai 基础设施市场规模在2020年达到39.3亿美元,同比增长26.8%。
人工智能的基础设施建设的核心是构建专用设施,填补算力不足。
同时应在泛在、融合的发展趋势下,构建软硬件协同、新老系统协同、各个行业协同的产业新生态。
[十三五]以来,我国ai技术快速发展,新型基础设施布局稳步推进,相关应用场景不断拓展。
产业已初步呈现关键共性技术研发攻关、创新产品应用、新兴产业培育[三位一体]的发展格局。
[十四五]规划和2035远景目标提出要以高质量发展为主题,要求人工智能技术进一步加快作用于国民经济活动。
算力层面:异构计算及其应用场景特别是大算力场景逐渐清晰,算力与软件算法协同优化将是未来发展重点。
工程层面:在异构计算范式要求下,人工智能开发涉及的软硬件环境愈加复杂,借由人工智能开发平台和软件框架降低开发运维成本将是可行方向。
运营层面:在复杂的商业化环境中,软件基础设施类型项目的推广依赖有效的开发者关系运营加持。
结尾:
作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心引擎,人工智能通过学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进,有力驱动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。
我国以制造业为代表的实体经济正处于转型升级的关键节点,面对严峻复杂的国际环境和改革发展稳定的艰巨任务,亟需通过人工智能赋能来突破传统生产方式的瓶颈、催生新兴产业、重构商业模式,以智能化转型为实体经济注入新动能。
部分资料参考:爱分析ifenxi:《新基建助推,人工智能应用迈入新阶段》
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