2023-12-22-中国移动研究院-体系化人工智能技术（Holistic-AI）技术探索_38页_6mb

体系化人工智能（Holistic AI）技术探索总结

背景与矛盾

随着智能化需求日益普及，企业智能化需求持续增长，但智能化技术赋能成本高昂，例如GPT-3大模型训练成本高达460万美元。中国移动过去三年项目数量增长100多倍，涉及定制化研发、部署交付等高成本环节，需关注数据、算力、人才等多方面开销，这对商业化落地形成挑战。

体系化AI的概念与特征

体系化人工智能（Holistic AI，HAI）是中国移动研究院原创技术，依托泛在的网络和AI算力，在开放环境中实现灵活高效的AI配置、调度、训练和部署，满足数智化业务需求，同时确保安全可控。主要特征包括：

• 大闭环：以业务端到端优化为目标，攻关多能力级联与开放动态环境优化。
• 原子化重构：将AI能力拆解为高复用、易调度、自闭环的原子单元，提升任务性能。
• 网络原生AI：通过标准化接入网络，实现AI能力弹性部署和迭代。
• 安全可信：确保AI数据、模型和服务的安全性，包括可追溯、可审计和抗攻击机制。

应用与赋能价值

体系化AI应用于CHBN领域（通信、家庭、政企、网络、管理），如10086智能客服（服务超10亿客户）和甘肃智能客服（覆盖2500万用户），提升交互效率和服务质量。典型案例包括：

• 通信领域：10086智能客服，峰值月交互2.1亿次。
• 家庭领域：数字内容推荐，观看率提升42%。
• 政企与网络领域：如智能基站节电，单站减排300千克/年。
  构建了九天基础大模型和行业大模型，服务于政府、交通、能源等行业，推进智能化转型。体系化AI通过平台化产品（如九天深度学习平台）提供技能自动化、算网融合支持，助力业务增长。

技术攻关与创新

针对AI模型的复杂性，采用原子化能力重构、功能蒸馏、剪枝等技术，优化算力和内存使用。并融合多模型（如语音识别+自然语言理解级联优化），提升任务性能。探索AI仿真框架，结合常规仿真与物理孪生，提升网络仿真精度。

安全可信与运营支撑

强调AI数据、模型和服务的全生命周期可追溯性，确保业务部署安全。体系化AI可通过AI OS提供智能化服务运营，例如通过算网智脑平台简化部署，提供实时建议和资源调度。

总结与展望

体系化AI旨在从单点应用转向系统集成，形成自主学习、决策和协同的人工智能系统，未来将深化在多元场景的应用，推动国民经济智能化跃升。