人工智能行业应用建设发展参考架构-国家信息中心公共技术服务部-2024.11-31页_1mb

在全球人工智能技术飞速发展的背景下，我国高度重视AI产业的发展，将其视为新一轮科技革命和产业变革的战略驱动力。本文通过对国内外现状的深入分析，提出了构建“人工智能行业应用建设发展参考架构”（以下简称“参考架构”）的必要性。

一、行业应用进展
当前，全球AI技术演进速度加快，基础技术如大模型、多模态技术不断突破。中国凭借市场规模、数据资源、技术集成等优势，AI产业生态逐渐成熟。行业应用开始聚焦高价值场景，企业需求从模型研发转向应用落地，并逐渐从技术指标评估转向系统整体成熟度和技术可持续性的考量。

二、应用发展模式
根据服务对象的不同，行业应用建设主要存在自研创新模式和平台赋能模式。前者侧重企业内部系统集成，强调与业务融合;后者侧重外部服务能力输出，注重生态系统构建和商业可持续。两种模式并非孤立，企业可从内部应用逐步拓展至外部服务，建立“自研—扩展—赋能”路径。

三、统一参考架构
参考架构由六个部分组成：算力基础、数据服务、模型服务、应用开发、运维平台和运营平台。其核心理念是建立统一标准，降低边际成本，促进技术融合与资源复用。统一架构设计有助于解决:
1.技术兼容性问题
2.降低应用开发成本
3.增强技术自主可控能力
4.提升监管与业务连续性

四、核心能力建设
参考架构提出五大共性能力要求：算力资源可编排、数据服务标准化、模型训练服务质量、应用开发组件化、安全运维体系规范化。在数据服务方面，需构建以数据工程工具、数据采集管理、行业数据空间和数据集服务为核心的共性能力；模型服务覆盖基础模型、训练管理、部署和开源生态。

五、两种模式下的建设重点
自研创新模式强调内部集成与定制，平台赋能则侧重标准化服务和生态系统建设。统一架构为两种模式提供基础支持：
1.算力利用层面:支持多模态模型训练与推理
2.数据服务层面:实施数据孤岛消除策略
3.应用层面:提供多行业场景开发组件

六、总结与展望
统一参考架构的建立改变了行业竞争逻辑，其价值在于:
1.降低应用边际成本，形成规模效应
2.激发产业创新活力，培育共赢生态
3.确保技术可持续发展，构建有竞争力的现代化产业体系

未来，随着该架构的推广与落地，AI技术将在金融、制造、医疗等行业带来深度变革，加速技术、模型和产业链的深度融合，推动数字经济的高质量发展。