体系化人工智能技术（Holistic-AI）技术探索-中国移动研究院_38页_6mb

中国移动研究院张世磊于2023年11月24日提出体系化人工智能（HolisticAI）技术探索方向，旨在解决智能化需求与技术赋能成本矛盾。当前智能化需求呈现泛在化趋势，但核心技术研发成本高，如GPT-3训练成本达460万美元，需355年GPU算力，且定制化项目包含数据采集、部署交付、运维等多重高成本环节。体系化AI通过构建大闭环、原子化重构、网络原生及安全可信四大核心特征，实现AI能力的灵活调度与高效部署，满足数智化业务需求。

体系化AI的关键技术包括：

1. 大闭环（BigLoopAI）：通过端到端优化实现多能力级联与并联，形成完整的AI产业闭环。
2. 原子化重构（AtomizedAI）：将AI能力拆解为通用智能层、适配层、接口层，确保高复用性、易调度性且避免过度细分导致协同成本过高。
3. 网络原生AI：将AI能力与算力标准化接入网络，实现云/边/端弹性部署，并制定资源、数据、模型等统一标准。
4. 安全可信AI：强化数据、模型、业务的可追溯性、可审计性与抗攻击能力，确保系统透明可控。

技术实现方面，中国移动构建了“九天”系列平台，涵盖深度学习、AI能力、智能交互、可视化建模等，覆盖CHBN（个人、家庭、政企、企业）四大场景。其核心大模型包括基础通用模型和行业专用模型，如政务、交通、能源等，推动国民经济主体行业智能化转型。具体案例包括甘肃智能客服服务2500万用户，单站节电8-10%；网络智能化平台支撑1000+AI能力，累计调用7万亿次，完成3700+网络问题投诉级联优化。

技术方法上，采用模型蒸馏、剪枝、适配器等手段优化基础模型性能。例如，通过“自动掩码剪枝”（AMP）技术，基于LogExpectedEmpiricalPrediction（LEEP）评估模型可迁移性，结合ScalableMaskSelectionPruning（SMSP）实现高效模型适配。同时，提出“信息最大瓶颈”（InfoMaxBottleneck, IMB）指标，解耦通用知识与特定任务特征。在动态评估方面，构建包含数据传输演化、模型更新、安全检测等模块的体系，支持资源约束下的业务流程优化，如非规范化概率模型与能量模型的结合，有效捕捉数据-模型关系变化。

体系化AI的挑战在于处理异构数据（文本、图像、语音）与复杂场景需求，需通过多模态建模、接口适配及动态测量评估实现。其目标是将AI从单点应用转向系统集成，形成具备自主学习、决策与协同能力的智能化系统，同时保障数据隐私、责任明确与多元包容，为开放环境下的AI可信应用提供技术支撑。