隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的深入發(fā)展,人工智能已成為驅(qū)動全球經(jīng)濟增長和社會進步的關鍵力量。2021年,中國人工智能產(chǎn)業(yè)在政策支持、市場需求和技術突破的共同推動下,繼續(xù)保持著強勁的發(fā)展態(tài)勢。本報告聚焦于人工智能產(chǎn)業(yè)的“基礎層”,并深入探討其作為基石如何賦能上層“人工智能應用軟件開發(fā)”,分析行業(yè)現(xiàn)狀、核心驅(qū)動力、面臨的挑戰(zhàn)以及未來發(fā)展趨勢。
一、人工智能產(chǎn)業(yè)三層架構與基礎層的核心地位
中國人工智能產(chǎn)業(yè)通常被劃分為基礎層、技術層和應用層。
- 基礎層:為人工智能產(chǎn)業(yè)提供計算能力、數(shù)據(jù)資源及核心算法框架。主要包括AI芯片(如GPU、ASIC、FPGA)、云計算服務、大數(shù)據(jù)平臺、傳感器以及開源深度學習框架(如TensorFlow、PyTorch的廣泛應用)。
- 技術層:基于基礎層的資源,研發(fā)計算機視覺、自然語言處理、機器學習等核心算法技術。
- 應用層:將技術層的成果封裝成面向特定場景的軟件產(chǎn)品或解決方案,即“人工智能應用軟件開發(fā)”,如智能客服、醫(yī)療影像診斷、工業(yè)質(zhì)檢、自動駕駛系統(tǒng)等。
基礎層是支撐整個AI大廈的地基。其發(fā)展水平直接決定了技術層算法的訓練效率與精度,并最終影響應用層軟件的性能、可靠性和商業(yè)化落地速度。2021年,中國在基礎層領域持續(xù)加大投入,力求在算力、數(shù)據(jù)和框架等關鍵環(huán)節(jié)實現(xiàn)自主可控與創(chuàng)新突破。
二、2021年基礎層關鍵領域發(fā)展現(xiàn)狀
- 算力供給:AI芯片與云計算
- AI芯片:國產(chǎn)化進程加速。除了英偉達等國際巨頭持續(xù)主導訓練芯片市場,華為昇騰、寒武紀、地平線等國內(nèi)企業(yè)在推理芯片、邊緣計算芯片及特定場景ASIC芯片上取得顯著進展,旨在滿足多元化算力需求并降低對國外技術的依賴。
- 云計算:公有云廠商(如阿里云、騰訊云、華為云、百度智能云)將AI能力作為核心服務,提供從底層GPU/NPU算力集群到模型訓練平臺(如PAI、飛槳PaddlePaddle Cloud)的一站式服務,極大降低了應用開發(fā)者的算力門檻和初始成本。
- 數(shù)據(jù)資源:質(zhì)量、合規(guī)與平臺化
- 隨著《數(shù)據(jù)安全法》、《個人信息保護法》的正式實施,數(shù)據(jù)采集與使用的合規(guī)性成為重中之重。行業(yè)焦點從單純追求數(shù)據(jù)“量”轉(zhuǎn)向挖掘數(shù)據(jù)“質(zhì)”與構建安全、合規(guī)的數(shù)據(jù)治理體系。
- 專業(yè)的數(shù)據(jù)標注平臺和AI數(shù)據(jù)服務商崛起,為應用軟件開發(fā)提供高質(zhì)量、場景化的標注數(shù)據(jù),提升了算法模型的訓練效果。
- 算法框架:開源生態(tài)與國產(chǎn)化探索
- 國際主流框架(TensorFlow、PyTorch)仍占據(jù)研發(fā)主導地位,但其開源生態(tài)極大地促進了國內(nèi)AI技術普及。
- 國產(chǎn)框架如百度飛槳(PaddlePaddle)發(fā)展迅速,通過提供更貼合中文場景的工具箱和模型庫,構建本土化開發(fā)者生態(tài),為上層應用開發(fā)提供了重要備選基礎。
三、基礎層如何賦能人工智能應用軟件開發(fā)
- 降低開發(fā)門檻與成本:云計算和成熟的AI開發(fā)平臺(集成了算力、框架、常用模型組件)使中小企業(yè)和開發(fā)者團隊能夠以較低的成本和較短的周期啟動AI應用項目,推動了AI技術的普惠化。
- 提升開發(fā)效率與模型性能:高性能AI芯片縮短了模型訓練和推理時間;高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集和自動化數(shù)據(jù)工具提升了模型精度;不斷優(yōu)化的開源框架和預訓練大模型(如BERT、GPT系列及國產(chǎn)大模型)讓開發(fā)者可以更多地進行“遷移學習”和微調(diào),而非從零開始,聚焦于解決應用層的業(yè)務邏輯問題。
- 拓展應用場景邊界:邊緣計算芯片的發(fā)展使得AI能力得以部署到物聯(lián)網(wǎng)終端、制造車間、自動駕駛車輛等離線或低延時場景,催生了大量新的邊緣AI應用軟件需求。
四、面臨的挑戰(zhàn)
- 核心技術自主性:在高端訓練芯片(如GPU)、部分基礎軟件和先進半導體工藝上仍存在“卡脖子”風險,產(chǎn)業(yè)鏈安全需持續(xù)關注。
- 算力供需矛盾:智能算力需求爆發(fā)式增長,但優(yōu)質(zhì)算力(特別是用于大模型訓練)成本高昂且供給緊張。
- 數(shù)據(jù)安全與隱私:合規(guī)要求日趨嚴格,如何在保障數(shù)據(jù)安全與隱私的前提下,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的合法高效利用,是基礎層和應用層共同面臨的課題。
- 人才缺口:同時精通底層硬件/系統(tǒng)與上層AI算法/應用開發(fā)的復合型人才嚴重短缺。
五、趨勢展望
- 軟硬一體優(yōu)化成為主流:針對特定應用場景(如自動駕駛、安防、機器人)的“芯片+算法+軟件”一體化解決方案將更受青睞,以實現(xiàn)最優(yōu)性能和能效比。
- 大模型驅(qū)動基礎層革新:超大規(guī)模預訓練模型(Foundation Models)的興起,對算力集群的規(guī)模、互聯(lián)帶寬和能效提出了前所未有的要求,正在倒逼AI芯片、數(shù)據(jù)中心和框架設計進行新一輪創(chuàng)新。
- AI即服務(AIaaS)深化:云計算廠商將進一步將AI基礎能力(如視覺API、語音API、機器學習平臺)模塊化、服務化,使應用軟件開發(fā)如同“搭積木”般便捷。
- 開源與生態(tài)建設至關重要:無論是芯片指令集、底層框架還是標準數(shù)據(jù)集,構建開放、繁榮的開發(fā)者生態(tài)將是夯實基礎層、繁榮應用層的關鍵戰(zhàn)略。
結(jié)論
2021年,中國人工智能基礎層行業(yè)在自主創(chuàng)新的道路上穩(wěn)步前行,為上層海量的人工智能應用軟件開發(fā)提供了日益堅實、高效和普惠的支撐。隨著技術迭代和政策引導的持續(xù),一個更自主、更協(xié)同、更開放的基礎層體系,將是中國人工智能應用生態(tài)百花齊放、實現(xiàn)高質(zhì)量規(guī)?;涞氐母颈U?。人工智能應用軟件的創(chuàng)新浪潮,必將繼續(xù)深植于基礎層進步的沃土之中。