信息中心在深度調(diào)研人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀基礎(chǔ)上，聚 焦人工智能行業(yè)應(yīng)用發(fā)展關(guān)鍵問(wèn)題，面向制造、交通、金融、醫(yī) 療、消費(fèi)等人工智能應(yīng)用重點(diǎn)行業(yè)L域，研究提出《人工智能行 業(yè)應(yīng)用建設(shè)發(fā)展參考架構(gòu)》報(bào)告（以下簡(jiǎn)稱“報(bào)告”）。報(bào)告從 算力基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)服務(wù)、模型服務(wù)、應(yīng)用開發(fā)、運(yùn)維平臺(tái)、運(yùn)營(yíng)平 臺(tái)等六個(gè)方面，提出人工智能行業(yè)應(yīng)用建設(shè)的共性能力和特性能力。通過(guò)構(gòu)建一套技術(shù)架構(gòu)統(tǒng)一、數(shù)據(jù)規(guī)范統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)體系統(tǒng)一 的參考架構(gòu)，擺脫企業(yè)服務(wù)模式不同帶來(lái)的限制，降低供需邊際成本，有效發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)，促進(jìn)應(yīng)用創(chuàng)新，激發(fā)市場(chǎng)活力，持續(xù) 推動(dòng)產(chǎn)業(yè)健康G效發(fā)展。

本報(bào)告旨在研究推進(jìn)行業(yè)應(yīng)用發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)化的參考架構(gòu)，期望為各行業(yè)主體明確人工智能應(yīng)用建設(shè)發(fā)展的重點(diǎn)和目標(biāo)，降低應(yīng)用開發(fā)和復(fù)制的邊際成本，促進(jìn)人工智能技術(shù)的創(chuàng)新成果與產(chǎn)業(yè)深度融合，為加快推進(jìn)人工智能行業(yè)應(yīng)用規(guī)�；�落地提供有益參考。

一、AI的競(jìng)技場(chǎng)：誰(shuí)在L跑？

AI技術(shù)的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，各國(guó)政府紛紛出臺(tái)政策，試圖在競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī)。國(guó)外的大模型能力、多模態(tài)技術(shù)、混合模型等基礎(chǔ)技術(shù)持續(xù)演進(jìn)，而則以其d特的發(fā)展資源優(yōu)勢(shì)，在AI版圖中的核心地位日益凸顯。

二、AI的“超車”秘籍

AI市場(chǎng)規(guī)模的增長(zhǎng)速度令人矚目，預(yù)計(jì)到2027年將達(dá)到1,150億美元。我國(guó)人工智能應(yīng)用層企業(yè)完備，且具備良好的發(fā)展勢(shì)頭，尤其在互聯(lián)網(wǎng)L域中的應(yīng)用尤為活躍。

三、行業(yè)應(yīng)用：AI競(jìng)爭(zhēng)的新焦點(diǎn)

技術(shù)與產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)已經(jīng)從單一的計(jì)算量和模型參數(shù)量轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)G質(zhì)量數(shù)據(jù)集規(guī)模的重視。數(shù)據(jù)密集型行業(yè)如金融、醫(yī)療健康等L域的應(yīng)用正在不斷落地。

四、AI行業(yè)應(yīng)用的兩大模式

當(dāng)前，人工智能行業(yè)應(yīng)用的建設(shè)通常存在兩種典型模式：自研創(chuàng)新模式和平臺(tái)賦能模式。這兩種模式基于業(yè)務(wù)建設(shè)目的的不同而區(qū)分，共同推動(dòng)AI技術(shù)與行業(yè)的深度融合。

五、統(tǒng)一參考架構(gòu)：AI應(yīng)用的“施工圖”

統(tǒng)一參考架構(gòu)的建設(shè)是行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。它包括系統(tǒng)架構(gòu)和能力模塊，旨在降低不同系統(tǒng)間集成的難度和邊際成本，促進(jìn)算力、數(shù)據(jù)、模型和應(yīng)用的協(xié)同。

六、統(tǒng)一參考架構(gòu)的六大組成部分

統(tǒng)一參考架構(gòu)分為算力基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)服務(wù)、模型服務(wù)、應(yīng)用開發(fā)、運(yùn)維平臺(tái)、運(yùn)營(yíng)平臺(tái)等六個(gè)主要部分。這些部分共同構(gòu)成了AI應(yīng)用的“超J大腦”，推動(dòng)行業(yè)智能升J。

七、算力基礎(chǔ)：AI的“心臟”

算力基礎(chǔ)是AI的“心臟”，包括基礎(chǔ)設(shè)施、算力資源管理平臺(tái)和AI開發(fā)平臺(tái)。它們?yōu)槠髽I(yè)提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算和應(yīng)用服務(wù)，是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基石。

八、數(shù)據(jù)服務(wù)：AI的“血液”

數(shù)據(jù)服務(wù)是AI的“血液”，包含共性和特性能力，關(guān)注采集、處理、共享、數(shù)據(jù)集管理，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)。數(shù)據(jù)服務(wù)的能力直接影響AI系統(tǒng)的原材料——數(shù)據(jù)的規(guī)模和質(zhì)量。

九、模型服務(wù)：AI的“大腦”

模型服務(wù)是AI的“大腦”，包含基礎(chǔ)模型、模型訓(xùn)練、模型使用、資產(chǎn)沉淀，形成統(tǒng)一的模型服務(wù)。模型服務(wù)的能力決定了AI系統(tǒng)的思考和決策能力。

十、應(yīng)用開發(fā)：AI的“雙手”

應(yīng)用開發(fā)是AI的“雙手”，包含行業(yè)應(yīng)用引擎和應(yīng)用場(chǎng)景，支撐各行業(yè)各L域業(yè)務(wù)的引擎。應(yīng)用開發(fā)的能力使得AI能夠?qū)⒅悄苻D(zhuǎn)化為實(shí)際的業(yè)務(wù)價(jià)值。

十一、運(yùn)維平臺(tái)：AI的“盾牌”

運(yùn)維平臺(tái)是AI的“盾牌”，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定和安全。它面向人工智能應(yīng)用系統(tǒng)需求，提供系統(tǒng)管理維護(hù)、G可用、災(zāi)備、監(jiān)控優(yōu)化的能力。

十二、運(yùn)營(yíng)平臺(tái)：AI的“窗口”

運(yùn)營(yíng)平臺(tái)是AI的“窗口”，面向服務(wù)用戶提供用戶管理、用戶服務(wù)等相應(yīng)功能。它基于不同的業(yè)務(wù)目標(biāo)，側(cè)重點(diǎn)不同，具體有服務(wù)內(nèi)部業(yè)務(wù)和服務(wù)外部客戶兩類。

十三、統(tǒng)一參考架構(gòu)的建設(shè)：AI的“成長(zhǎng)”

統(tǒng)一參考架構(gòu)的建設(shè)通過(guò)加強(qiáng)共性支撐能力建設(shè)，解決行業(yè)共性問(wèn)題，培育開放包容可持續(xù)激發(fā)各方合作活力的共贏生態(tài)，支撐行業(yè)人工智能G質(zhì)量發(fā)展。

十四、基于統(tǒng)一參考架構(gòu)的應(yīng)用建設(shè)：AI的“實(shí)踐”

不同類型的人工智能應(yīng)用都可使用統(tǒng)一參考架構(gòu)進(jìn)行建設(shè)，包括算力基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)服務(wù)、模型服務(wù)等，同時(shí)在應(yīng)用開發(fā)、運(yùn)營(yíng)平臺(tái)和運(yùn)維平臺(tái)的功能建設(shè)方面，存在一定的差異和重點(diǎn)。

十五、總結(jié)與展望：AI的未來(lái)

人工智能應(yīng)用建設(shè)參考架構(gòu)將在金融、醫(yī)療、制造、交通、教育、互聯(lián)網(wǎng)和智能家居等多個(gè)L域展現(xiàn)出巨大潛力，通過(guò)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提G效率和降低成本，推動(dòng)這些行業(yè)的創(chuàng)新和變革。

AI的浪潮已經(jīng)來(lái)臨，統(tǒng)一參考架構(gòu)將成為我們駕馭這股浪潮的關(guān)鍵。它不僅能夠激發(fā)市場(chǎng)活力，降低供需邊際成本，還能立足可持續(xù)技術(shù)框架，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展。讓我們一起期待AI在各行各業(yè)中的規(guī)�；�落地，助力G質(zhì)量發(fā)展！

附件：人工智能行業(yè)應(yīng)用建設(shè)發(fā)展參考架構(gòu):算力基礎(chǔ),數(shù)據(jù)服務(wù),模型服務(wù),應(yīng)用開發(fā),運(yùn)維平臺(tái),運(yùn)營(yíng)平臺(tái)等六個(gè)方面,建設(shè)的共性能力和特性能力