AI新基建发展白皮书_47页_8mb

报告摘要

2020年AI新基建发展白皮书总结

核心内容

AI新基建是以算力、数据、算法为基础支撑，以智算中心、公共数据集、开源框架、开放平台为主要载体，赋能制造、医疗、交通、能源、金融等行业的基础设施体系。其双重属性体现在公共基础性和技术赋能性两个方面，是推动产业转型升级和经济高质量发展的重要驱动力。

主要观点

AI新基建为人工智能发展提供内生动力，通过算力、数据、算法等基础设施支撑AI技术持续创新。
AI新基建通过应用解决方案实现外部赋能，推动传统行业实现信息化、数字化、智能化转型。
AI新基建是“新基建”的重要组成部分，在“十四五”开局之年，受到政策、资本、科研等多方支持。
AI新基建面临技术、数据、融合、安全等挑战，需要加强核心技术攻关、构建公共服务平台、完善安全管理体系。
AI新基建具有广阔的发展前景，各细分领域如AI+制造、AI+医疗、AI+交通、AI+能源、AI+金融等均取得显著进展。

关键信息

一、AI新基建的内涵及作用

内涵：
- 以算力、数据、算法为核心资源。
- 以智算中心、公共数据集、开源框架、开放平台为主要载体。
- 具有公共基础性和技术赋能性双重属性。
作用：
- 内生动力：AI算力、数据、算法支撑人工智能持续创新发展。
- 外部赋能：AI应用解决方案推动传统行业转型升级。

二、AI新基建发展现状

总体态势：
1. 我国高度重视AI新基建发展，政策持续推动。
2. 地方政府积极布局，形成区域发展特色。
3. 投资市场升温，科技巨头加速布局。
4. 成为科研重点方向，专利申请和授权量持续增长。
5. 各类企业主体发力，形成多元化生态。
细分领域：
1. AI算力：
  - AI芯片成为重点，市场规模持续增长。
  - 代表企业包括百度、华为、阿里、寒武纪、依图科技等。
  - 代表性案例：百度昆仑芯片、华为昇腾910、阿里巴巴含光800。
2. AI数据：
  - 数据逐步开放化、专业化。
  - 数据交易平台和开放数据集逐步完善。
  - 代表案例：贵阳大数据交易所、百度ApolloScape、天津信息资源统一开放平台。
3. AI算法：
  - 开源生态初步显现，如飞桨、MegEngine、MindSpore。
  - 应用技术如计算机视觉、智能语音、自然语言处理等持续深化。
  - 代表案例：依图科技智慧楼宇解决方案、小度系统（DuerOS）、百度飞桨平台。
4. AI+制造：
  - 推动生产过程、管理活动和产品制造智能化。
  - 代表案例：富士康AI质检系统、海尔智能冰箱、百度“机器听诊大师”。
5. AI+医疗：
  - 助力辅助诊断、健康监测、药物研发等。
  - 代表案例：百度灵医智惠“爱助医”解决方案、深睿医疗Dr.Wise®、推想科技InferRead、第四范式疫情防控系统。
6. AI+交通：
  - 加速交通管理、出行服务、智能汽车发展。
  - 呈现“三足鼎立”竞争格局。
  - 代表案例：商汤科技智慧出行方案、海信云脑智能交管平台、百度ACE交通引擎。
7. AI+能源：
  - 助力能源开发、分配、节能减排。
  - 代表案例：国家电投崇明智慧能源电站、国家电网青豫线特高压、松山湖综合能源平台。
8. AI+金融：
  - 推动金融服务、数据处理、系统风控智能化。
  - 代表案例：平安金融壹账通、交通银行沃德理财顾问、泰康保险智能票据识别、百度智能云“小浦”数字人。

三、AI新基建发展面临的挑战

技术依赖：AI算力、算法对外依存度较高，基础技术仍有不足。
数据壁垒：数据采集、流通和使用仍存在障碍，数据价值释放不足。
融合制约：AI赋能路径、规则和人才存在制约，融合发展仍待深化。
安全风险：AI技术可能带来算法黑箱、技术滥用、隐私侵犯等问题，风险管理亟需加强。

四、AI新基建发展对策建议

加强核心技术攻关：推动高端芯片、核心算法等基础技术发展。
发挥应用解决方案赋能作用：推动AI在制造、医疗、金融等领域的深度应用。
构建公共服务平台：整合资源，推动AI数据、能力和解决方案的开放共享。
加强安全风险管理体系建设：制定安全标准，防范技术滥用和数据泄露风险。

总结

AI新基建作为“新基建”的重要组成部分，正加速推动我国经济结构优化与产业智能化升级。其发展受到政策、资本、科研等多方推动，涵盖多个重点行业与应用场景，具有巨大的发展潜力。然而，仍面临技术依赖、数据壁垒、融合制约与安全风险等挑战，需通过加强核心技术研发、推动数据共享、完善融合机制和构建安全体系等手段加以应对，以实现AI新基建的高质量发展。

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