深度报告-2026-01-01-中国移动通信集团公司-AI原生基础设施实践指南（2026）_73页_3mb

AI原生基础设施实践指南总结

核心内容

《AI原生基础设施实践指南（2026）》全面分析了AI原生基础设施的发展背景、架构体系、建设思路及行业应用案例，旨在为国央企数智化领域的规划者、建设者及AI原生基础设施产业从业者提供前瞻性和实践性参考。AI原生基础设施是智能原生业态创新的必要条件，作为数智化时代新质生产力的关键技术底座，其核心理念是从设计阶段即规模化支撑AI原生应用，全栈适配AI特性，实现技术自主可控、场景高效落地与生态开放协同。

主要观点

1. AI原生基础设施的重要性：AI已从“赋能工具”转变为“基础设施”，成为支撑各行各业的通用技术底座，重塑生产逻辑与业务模式。
2. 政策与市场驱动：国家政策持续推动AI发展，如《新一代人工智能发展规划》《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等，同时全球AI产业投资快速增长，AI规模化落地趋势明显。
3. 技术演进路径：AI原生基础设施经历萌芽期、探索期和当前发展期，逐步从“AI+”升级为“AI原生”，强调全栈适配AI特性。
4. 技术架构与能力：涵盖通智算基础资源、调度引擎、沙箱、模型研发、数据供给、向量数据库、智能体引擎、AI网关、应用开发管理、运维、安全及数字可信等核心模块，形成统一技术架构与标准。
5. 行业实践与成效：在通信、政务、制造、金融、能源、交通和医疗等行业，已有多个成功案例，如中国移动灵犀助手、政务智算平台、智能客服系统等，均体现出AI原生基础设施在提升效率、优化体验和实现智能化方面的显著成效。

关键信息

一、AI原生基础设施兴起的时代背景

• 政策牵引力：国家政策持续推动AI发展，如国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等。
• 产业驱动力：AI产业规模迅速增长，2024年中国AI产业规模已超9000亿元，AI正成为推动新质生产力的关键引擎。
• 技术创新力：AI在算力、数据、模型和应用四个维度持续创新，推动基础设施体系化重构。

二、AI原生基础设施发展脉络与架构

• 发展历程：从1950年至今，AI原生基础设施经历了萌芽、探索和快速发展三个阶段。
• 定义：AI原生基础设施是设计之初即以AI能力为核心，提供全生命周期支撑的新型基础设施体系。
• 架构：包括通智算基础资源、调度引擎、沙箱、模型研发生产、数据供给、向量数据库、智能体引擎、AI网关、应用开发管理、运维、安全及数字可信等模块。

三、AI原生基础设施建设思路

1. 通智算基础资源：融合异构算力、数据与网络资源，构建弹性资源池，实现资源的高效调度与管理。
2. 通智算调度引擎：实现异构算力资源的统一调度与管理，支持多种调度策略和插件能力。
3. 沙箱：提供安全隔离与控制，确保智能体在执行外部任务时的安全性与可控性。
4. 模型研发生产：构建覆盖模型微调、部署、评测、推理加速与多模型协同的工具链，提升模型研发效率与质量。
5. 数据供给：打造涵盖数据汇聚、存储、处理、标注、合成、质量评测与管理的全链路数据平台。
6. 向量数据库：实现高维向量的高效存储、检索与管理，支持智能知识检索与生成。
7. 智能体引擎：构建企业级智能体操作系统，实现智能体的高效开发与运行。
8. AI网关：作为连接用户、AI应用与模型的枢纽，实现统一API路由、模型代理与全生命周期治理。
9. AI原生应用开发管理：将AI能力嵌入项目管理全过程，提升开发与运维效率。
10. AI原生运维：构建全栈可观测运维体系，实现模型行为监控、故障快速定位与输出质量评估。
11. AI安全保障：提供多层级防护，应对提示词攻击、数据投毒等新型风险，确保AI行为可控、输出合规。
12. 数字可信：构建覆盖算力、数据、模型、应用的可信体系，实现“可信计算、可信数据、可信模型、可信应用”的全生命周期保障。

四、行业实践案例

1. 通信行业：

   • 中国移动AI原生基础设施实践：实现云边协同，提升算力与数据供给能力，构建全栈基础设施，支持AI原生应用快速落地。
   • 中国移动灵犀助手：提升客户经理工作效率，实现业务流程智能化，支持多智能体协同。
   • 中国移动某省大模型网关：统一多模型管理，提升大模型适配效率与安全性。
   • 中国移动某省用户运营智能体：实现通话回放与溯源分析，提升投诉处理效率。
   • 中国移动某省智能体助手：提升报告生成效率，实现AI能力集约化供给与敏捷创新。

2. 政务行业：

   • 某地方政府政务智算平台建设：构建全国产化智算平台，实现模型服务全链路支撑，提升政务效率与智能化水平。
   • 某省会人工智能政务大模型平台：打造城市级AI平台，推动政务服务从分散建设向统筹共享转型。

3. 制造行业：

   • 某头部车企智能客服系统：基于LLM与RAG技术，实现智能客服独立解决率显著提升。
   • 某新能源车企AI数据专家：通过多模态数据湖与智能分析，提升数据检索效率与模型迭代能力。
   • 某具身智能公司平台建设：实现机器人从被动编程到主动决策，推动智能制造发展。

4. 其他行业：

   • 金融行业：如某国有大型商业银行数智化建设、某头部证券公司AI原生交易APP，提升金融服务智能化水平。
   • 能源行业：如某能源央企海能MaaS平台、统一MaaS平台建设，实现能源行业智能化转型。
   • 交通行业：某航空公司AI中台建设，推动交通服务智能化。
   • 医疗行业：某三甲医院大模型平台建设，提升医疗服务质量与效率。

总结与展望

AI原生基础设施已成为推动数智化转型与智能化应用的关键支撑。未来，随着技术的持续演进与政策的深入实施，AI原生基础设施将更加注重标准化、智能化、生态协同与安全可信，推动AI能力的全面普及与高效利用。各行业需进一步深化AI原生能力的应用，构建开放、协同、智能的基础设施体系，以实现AI驱动的生产力跃迁与产业变革。