2020年AI新基建白皮书

AI新基建发展白皮书 国家工业信息安全发展研究中心 2021年1月 前 言 当前，“十四五”进入开局之年，全球疫情持续影响、宏观环境复杂多变，我国正处于经济结构调整、产业转型升级的关键时期。以AI新基建为代表的新型基础设施能够对冲疫情影响、拉动经济发展、助力满足人民日益增长的美好生活需要，是打通国内国际“双循环”的重要着力点。 在各级政府、行业企业、资本市场、科研机构的合力推动下，我国AI新基建呈现蓬勃发展态势。一方面，通过智算中心、公共数据集、开源框架、开放平台等基础设施发挥平台支撑作用，有力支撑人工智能发展；另一方面，通过人工智能的技术赋能性，推动制造、医疗、交通、能源、金融等传统行业转型升级，有力支撑智能经济发展。 与此同时，我国AI新基建在技术、数据、融合、安全等方面仍面临着一定挑战，应加大力度筑牢基础、激发活力，加快核心技术攻关、推动应用深化落地、构建公共服务平台、加强安全风险管理，进一步发挥AI新基建的技术赋能作用和公共基础作用，驱动产业转型升级、助力经济高质量发展。 I 目 录 一、AI新基建的内涵及作用 .................................................... 1 （一）AI新基建的内涵 .................................................... 1 （二）AI新基建的作用 .................................................... 2 1.内生动力：AI算力、数据、算法支撑人工智能持续创新发展 ................................................................. 2 2.外部赋能：AI应用解决方案推动传统行业转型升级 .................................................................................. 6 二、AI新基建发展现状 .......................................................... 13 （一）总体态势 ............................................................... 13 1.我国高度重视AI新基建发展 .............................. 13 2.地方政府积极布局AI新基建 .............................. 15 3.AI新基建投资市场不断升温 ............................... 16 4.AI新基建成为重点科研方向 ............................... 18 5.各类企业主体发力AI新基建 .............................. 19 （二）细分领域 ............................................................... 21 1.AI算力成为重点发力方向，市场规模不断增长 .................................................................................... 21 2.AI数据逐步迈向开放化、专业化，高质量数据集成为重点 ................................................................... 23 3.AI算法持续深化赋能，开源生态初步显现 ....... 24 4.“AI+制造”热度不断攀升，各类主体同发力 ...... 28 5.“AI+医疗”发展环境逐步成熟，应用进程不断加速 .................................................................................... 29 II 6.“AI+交通”加速落地，呈现“三足鼎立”的市场竞争格局 ............................................................................ 31 7.“AI+能源”市场需求旺盛，行业巨头纷纷入局 .. 33 8.“AI+金融”正式步入落地阶段，应用不断纵深发展 .................................................................................... 35 三、AI新基建发展面临的挑战 .............................................. 37 （一）AI算力、算法对外依存度较高，基础技术仍有不足 ........................................................................................ 37 （二）AI数据采集、流通和使用仍有壁垒，数据价值释放不足 ................................................................................ 37 （三）AI赋能路径、规则和人才存在制约，融合发展仍待深化 ................................................................................ 38 （四）AI“双刃剑”问题进一步叠加放大，风险管理亟需增强 .................................................................................... 38 四、AI新基建发展对策建议 .................................................. 38 （一）加强高端芯片、核心算法等基础技术攻关 ....... 39 （二）进一步发挥AI应用解决方案赋能作用 ............. 39 （三）加大力度构建人工智能基础资源公共服务平台 ............................................................................................ 39 （四）加强人工智能安全风险管理体系建设 ............... 40 参考文献 .................................................................................... 41 AI新基建发展白皮书 1 当前，“十四五”进入开局之年，全球疫情持续影响、宏观环境复杂多变，我国正处于经济结构调整、产业转型升级的关键时期。“新基建”是打通国内国际“双循环”的重要着力点，能够对冲疫情影响、拉动经济发展、助力满足人民日益增长的美好生活需要，是强基础、利长远的战略性、先导性、全局性工程，在稳增长、稳投资、稳就业方面发挥了重要作用。人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应，正加快与经济社会各领域融合，成为推动产业转型升级、助力经济高质量发展的核心驱动力量。 一、AI新基建的内涵及作用 （一）AI新基建的内涵 AI新基建是以算力、数据、算法等资源为基础支撑，以智算中心、公共数据集、开源框架、开放平台等为主要载体，赋能制造、医疗、交通、能源、金融等行业的基础设施体系。AI新基建具有双重属性，一方面具有“新基建”的公共基础性，能够通过智算中心、公共数据集、开源框架、开放平台等基础设施发挥平台支撑作用，有力支撑人工智能发展；另一方面具有人工智能的技术赋能性，能够与实体经济各领域渗透、融合，助力传统行业信息化、数字化、智能化转型，催生新业态新模式，有力支撑智能经济发展。 AI新基建发展白皮书 2 （二）AI新基建的作用 AI新基建主要由AI算力、AI数据、AI算法及AI应用解决方案四部分构成，具有两方面作用，一是为人工智能发展提供内生动力，通过AI算力、AI数据、AI算法等基础设施发挥平台支撑作用，支撑人工智能自身持续创新发展；二是依托人工智能实现外部赋能，通过提供AI应用解决方案赋能实体经济各领域，推动传统行业信息化、数字化、智能化转型升级。 图1 AI新基建的作用 资料来源：国家工业信息安全发展研究中心整理 1.内生动力：AI算力、数据、算法支撑人工智能持续创新发展 （1）AI算力是支撑人工智能高速发展的关键要素 AI算力包括AI芯片、智算中心、AI云中心等，为人工智能技术和产业发展提供了强有力的算力支撑。当前，以深度学习为代表的人工智能技术需对海量数据进行处理和训 AI新基建发展白皮书 3 练，对算力提出了较高的要求。传统算力因其底层技术架构限制，处理人工智能计算任务时效率低、能耗大，以AI芯片为基础的AI算力中心针对人工智能的各类算法和应用进行了专门优化，使其能够在终端、边缘端、云端等不同应用领域发挥重要作用。 AI芯片是实现人工智能的关键基础。AI芯片是加速人工智能算法的物理载体，按照应用场景可分为云端芯片和终端芯片。其中，云端用于处理海量数据和大规模计算以及支持语音、图片、视频等非结构化应用的计算和传输，对算力需求极大，一般情况下需要多个处理器并行完成相关任务，以GPU（图形处理器）为主，部分采用FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（专用集成电路）；终端包括智能手机、边缘服务器、工控设备、安防摄像头、智能汽车等，需要在芯片算力、功耗、体积间实现平衡，以ASIC（专用集成电路）为主。 智算中心、AI云服务器为人工智能发展提供集约高效的计算支撑。AI算力中心主要以智算中心、AI云服务器为代表，通过集成大量智能芯片来提供充裕的智能计算能力，从而实现高性能与低能耗。与传统算力中心相比，AI算力中心更强调通过构建面向人工智能运算场景的算力来承载AI算力需求，加速智能生态建设，带动智能产业聚合。相较于传统云服务器，AI云服务器针对人工智能算法特点进行专门 AI新基建发展白皮书 4 优化，提升运算效率，降低储存成本。 （2）AI数据是推动人工智能落地发展的核心基础 数据是人工智能技术应用和发展的基石。人工智能的大规模应用需要利用海量数据对模型进行训练，可以说，没有高质量的数据集就没有人工智能的大规模应用。因此，以开放数据集、数据交易平台等数据平台为基础的AI数据基础设施成为AI新基建的重要支撑。 AI数据量的爆发式增长为人工智能技术创新发展奠定坚实基础。随着移动互联网、智能硬件和物联网的快速普及，全球数据总量呈现指数级增长态势，根据IDC报告估算，2020年全球数据总量达到44ZB，年均复合增长率达到36%。通过对海量数据进行分析、提取、开发、利用，极大地延伸、拓展了人工智能的应用场景，为人工智能的爆发式发展奠定了坚实基础。 AI数据开放共享支撑AI算法更好落地应用。开放数据集是指向社会公众免费开放共享的数据集合，是实现数据开放共享的重要载体，为最大化海量数据的价值提供了可能。一方面，开放数据集能够吸引开发者、合作伙伴加入，形成生态效应，有助于推动行业标准、技术规范形成，促进人工智能技术进步。另一方面，开放数据集能够进一步降低AI算法开发门槛，提升AI产品体验，加速AI应用落地，有助提升各行业智能化水平。 AI新基建发展白皮书 5 高质量数据驱动AI算法更加智能。人工智能算法的演进升级需要高质量数据作为支撑，可以说，数据集的质量越高训练的模型就越精准，模型的使