人工智能行业应用建设发展参考架构

人工智能行业应用建设发展参考架构

一、总体进展

1. 国内外人工智能行业应用发展现状

• 全球：人工智能技术迅速发展，基础技术不断突破，形成统一技术生态体系。大模型能力大幅提升，多模态技术广泛应用，如PaLM-E、DALL-E等。基础技术加速收敛，形成强大生态体系。
• 国内：市场规模庞大，中等收入群体众多，制造业和服务业应用广泛。人工智能市场规模快速增长，2022年达到319亿美元，预计2027年将达到1150亿美元。应用层企业完备，技术应用活跃。

2. 应用建设发展模式

• 自研创新模式：聚焦内部业务需求，深入融合现有业务系统，功能定制复杂。
• 平台赋能模式：注重市场拓展和技术创新，提供行业服务，增强品牌影响力。

3. 发展挑战

• 技术方面：技术体系碎片化，数据互通难，模型互操作性差，技术发展不均衡。
• 成本方面：研发运营成本高，应用推广成本高。
• 安全方面：技术不兼容影响监管和业务连续性。

二、统一参考架构

1. 统一参考架构的内涵与特性

• 内涵：包括系统架构和能力模块。系统架构提供通用统一架构，能力模块是可重复使用的标准化组件。
• 特性：普适性强，可演进，易于应用和推广。

2. 统一参考架构组成

• 总体架构：分为算力基础、数据服务、模型服务、应用开发、运维平台、运营平台等六个部分。
• 详细组成部分：
  • 算力基础：包含3部分。
  • 数据服务：包含4个共性能力和4个特性能力。
  • 模型服务：包含4个共性能力。
  • 应用开发：包含2个特性能力。
  • 运维平台和运营平台：均为特性能力。

总结

通过构建统一的人工智能参考架构，可以有效降低不同系统间的集成难度，促进算力、数据、模型和应用的协同。这有助于推动产业链发展，为行业智能升级提供技术支持，实现技术互通和市场整合。