中国通信协会-全球人工智能基础设施战略与政策观察（2020年）-2020.12-41页_1mb

全球人工智能基础设施战略与政策观察总结

核心内容

本报告由中国通信学会发布，旨在探讨人工智能基础设施的内涵、全球战略布局、发展态势及环境营造，为推动AI产业发展与数字经济发展提供参考。报告分为四个部分，涵盖AI基础设施定义、全球战略图景、发展态势剖析及发展环境优化建议。

主要观点

1. 人工智能基础设施的定义

• AI基础设施是以“高质量网络”为支撑，以“数据资源、算法框架、算力资源”为核心能力要素，以“开放平台”为主要赋能载体的新型基础设施。
• 它兼具信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施的特点，是推动AI与各行业深度融合、实现智能产业化和产业智能化的重要支撑。

2. 全球人工智能基础设施战略图景

• 第一梯队：美国、欧盟、德国、英国、日本、韩国等国家在AI基础设施领域布局全面，政策支持力度大，发展水平较高。
• 第二梯队：法国、挪威、芬兰、丹麦、俄罗斯、印度等国家发布AI战略文件较少，布局较为单一，与第一梯队存在一定差距。
• 发展重点：各国普遍重视数据资源、算法框架、算力资源、开放平台等核心要素，其中公共数据集、计算平台、算法框架、开放平台、基础网络被多次提及，是AI基础设施建设的重点。

关键信息

一、人工智能基础设施的内涵及范围

• 基础设施是支持经济社会活动的公共服务系统，具备基础性、公共普惠性、强外部性等特征。
• 新型基础设施基于新一代信息技术，如人工智能、5G、云计算等，以数字转型、智能升级、融合创新为核心目标。
• AI基础设施主要包含：
  • AI能力要素：数据资源、算法框架、算力资源；
  • AI开放平台：面向各行业智能化应用的平台，如自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音等。

二、人工智能基础设施全球战略布局

• 美国：以政府主导推动公共数据集建设，科技企业主导算力与算法发展，注重开源生态构建。
• 欧盟：注重构建开放、普惠的AI平台，推动数据共享与协同创新，通过“地平线2020”等计划支持AI研究。
• 英国：注重提升数字连接能力，建设政府数据集与高速通信网络，推动AI与各行业深度融合。
• 中国：国家、地方、企业多层面协同推进AI基础设施建设，政策支持与产业实践并重。

三、人工智能基础设施发展态势剖析

1. 数据资源逐步实现开放共享

• 开放数据集是AI发展的重要基础，具备公共与商业双重价值。
• 发布主体包括政府、高校、企业、开源社区，其中政府数据集覆盖广、质量高，企业数据集则更注重商业化。
• 我国现状：政府数据开放程度有待提升，高校与企业数据集在国际影响力方面仍需加强。

2. 算力资源走向云边协同与定制化

• AI算力资源包括AI芯片、AI云、智能计算中心等，其中AI芯片是核心资源。
• AI芯片发展分为四个阶段，目前处于市场成熟前期，国内企业仍以“跟跑”状态为主。
• AI云平台已形成成熟市场，如亚马逊AWS、微软Azure、阿里云等，提供灵活、高效的算力服务。
• 智能计算中心作为新一代算力形态，正在成为推动AI应用落地的重要载体。

3. 算力资源发展趋势

• 从“通用计算”向“定制化AI芯片”演进，云边协同成为主流趋势。
• 国内AI芯片企业需加强制造工艺、基础材料、关键电子元器件等环节，提升自主创新能力。
• 智能计算中心应围绕重点区域（如京津冀、长江经济带、粤港澳大湾区）布局，推动AI技术与产业深度融合。

4. 开放平台呈现建设主体多元化

• 建设主体包括政府、企业、行业组织、高校，各具特色。
• 政府平台：以普惠性、公共性为核心，如国家人工智能基础资源公共服务平台。
• 企业平台：以工程性、商业化为目标，如百度AI市场、华为ModelArts平台。
• 行业组织平台：如Acumos、ACRAI-LAB，推动技术标准化与开源共享。
• 高校平台：如微软新一代人工智能开放科研教育平台、清华大学“紫为云”，助力科研与教育。

四、营造良好发展环境的思考

1. AI基础设施发展面临的问题

• 政策供给：需明确政策方向，加强财税支持，优化审批流程。
• 投融资模式：AI新基建投资规模大、回报周期长，需创新投融资方式，减轻政府财政负担。
• 融合应用路径：需推动AI在制造、医疗、教育、农业等垂直领域的深度应用。
• 核心能力瓶颈：数据资源、算法框架、算力资源、开放平台均面临发展瓶颈。

2. 加快构建AI基础设施的建议

• 营造良好环境：建议政府引导、市场主导，完善政策支持与资金保障。
• 构建投融资体系：综合运用风险投资、产业基金、债务型工具等，形成可持续投融资机制。
• 推动融合应用：在制造业中加强AI与IT系统的集成；在医疗领域完善数据与平台建设；在教育领域推动AI技术普及；在农业领域打造AI基础设施体系。
• 强化核心能力建设：加强数据集开放共享、算法开源生态、算力资源培育及平台协同布局。

附录：全球主要国家及地区AI基础设施相关战略文件

总结

本报告系统梳理了全球人工智能基础设施的发展战略、核心内容及发展趋势，指出AI基础设施是推动社会智能化和数字经济发展的关键支撑。中国在AI基础设施建设方面已形成国家、地方、企业协同推进的格局，但仍需在数据开放、算法创新、算力资源、平台建设等方面持续发力，构建健康、可持续的AI发展生态。