AI基礎設施有著重要的支撐作用

當前，受新冠肺炎疫情防控、國際競爭博弈等影響，我國傳統拉動經濟增長的外貿、投資和消費[三駕馬車]均受到不同程度的影響，經濟面臨下行壓力。

國家多次提出加快新型基礎設施建設，國家部委和地方政府積極出臺新基建相關指導意見和投資計劃。

相較于傳統基建，新基建發展空間巨大，帶動效應明顯，正在成為我國穩投資、調結構、擴內需的經濟發展新引擎。

AI作為新基建的核心板塊之一，在新冠肺炎疫情防控期間，人工智能企業紛紛開放算力、算法和數據等基礎設施資源；

助力提升傳統行業智能化水平，為對沖疫情影響、促進產能恢復發揮了重要支撐作用。

新基建加速企業智能化轉型

新冠疫情、經濟增長放緩、競爭加劇等多重挑戰下，企業加速應用AI進行智能化建設，但仍面臨諸多挑戰。

AI與RPA技術的結合將實現RPA和AI技術單獨使用無法實現的效果，擴展了企業自動化的業務價值。

在數據治理、模型開發兩大環節，數據中臺、AI中臺等建設幫助企業提升智能化應用開發效率和業務響應敏捷性。

隨著人工智能應用不斷深入，作為基礎設施之一，人工智能治理體系建設的緊迫性不斷增強，企業應當將治理體系作為AI應用中的重要考量因素。

總體上，企業對于AI技術的應用，大部分處在流程自動化階段，分析決策智能化及商業模式創新化還處在嘗試探索階段。

新基建完善AI基礎設施

AI本身被定義為一種新型基礎設施，將助力產業實現智能化。

反過來，新基建又將推動AI產業化，為AI產業提供基礎設施，助力人工智能場景落地。

新基建將在數據和算力、算法三個層面為人工智能提供基礎設施支持。

在物聯網環境下，大部分IoT場景對數據實時性要求高，屬于延遲敏感、數據密集型技術，需要在邊緣處進行數據處理，帶動了邊緣數據中心的崛起。

算法層面，作為新基建的一部分，AI本身將受益于新基建的政策支持。

目前中國AI產業主要依賴以TensorFlow、Caffe等為主的美國企業或機構研發的算法框架，新基建強調加強自主創新，將推動中國企業構建自主可控的算法支撐體系。

AI正在從云計算向邊緣計算延伸，未來將形成云計算與邊緣計算協同發展的態勢，為人工智能提供更強大的基礎設施。

人工智能新基建面臨諸多挑戰

①主導權受到威脅。

目前，我國在計算機視覺、智能語音等人工智能應用層面處于全球領先水平，但在算力芯片、學習框架、基礎算法等人工智能基礎設施方面，對外依賴較為嚴重。

近年來，以美國為首的發達國家為鎖定其技術優勢和主導地位，持續加大基礎環節管控，遏制我國人工智能行業發展。

②本身存在復雜性。

在傳統的工業制造、農業生產、衛生醫療等具體行業內，往往存在數字化轉型程度不高以及數據開放共享不足等問題。

現階段深度學習算法存在魯棒性弱的問題，在具體應用場景的開放動態環境中，算法決策可能會產生意料不到的錯誤；

導致人工智能不太適用于工業控制、能源輸配等安全可靠性要求高的場合。三是技術高復雜性限制新基建推進進程。

頂層重視AI基礎設施的未來

據市場研究機構 IDC 與浪潮聯合發布的《2020—2021中國人工智能計算力發展評估報告》顯示：

中國 AI 基礎設施市場規模在2020年達到39.3億美元，同比增長26.8%。

人工智能的基礎設施建設的核心是構建專用設施，填補算力不足。

同時應在泛在、融合的發展趨勢下，構建軟硬件協同、新老系統協同、各個行業協同的產業新生態。

[十三五]以來，我國AI技術快速發展，新型基礎設施布局穩步推進，相關應用場景不斷拓展。

產業已初步呈現關鍵共性技術研發攻關、創新產品應用、新興產業培育[三位一體]的發展格局。

[十四五]規劃和2035遠景目標提出要以高質量發展為主題，要求人工智能技術進一步加快作用于國民經濟活動。

算力層面：異構計算及其應用場景特別是大算力場景逐漸清晰，算力與軟件算法協同優化將是未來發展重點。

工程層面：在異構計算范式要求下，人工智能開發涉及的軟硬件環境愈加復雜，借由人工智能開發平臺和軟件框架降低開發運維成本將是可行方向。

運營層面：在復雜的商業化環境中，軟件基礎設施類型項目的推廣依賴有效的開發者關系運營加持。

結尾：

作為引領新一輪科技革命和產業變革的核心引擎，人工智能通過學科發展、理論建模、技術創新、軟硬件升級等整體推進，有力驅動經濟社會各領域從數字化、網絡化向智能化加速躍升。

我國以制造業為代表的實體經濟正處于轉型升級的關鍵節點，面對嚴峻復雜的國際環境和改革發展穩定的艱巨任務，亟需通過人工智能賦能來突破傳統生產方式的瓶頸、催生新興產業、重構商業模式，以智能化轉型為實體經濟注入新動能。

部分資料參考：愛分析ifenxi：《新基建助推，人工智能應用邁入新階段》

編輯：黃飛

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