体系化人工智能技术（Holistic-AI）技术探索-39页_6mb

体系化人工智能技术探索总结

1 技术概念

• 中国移动研究院提出“体系化人工智能”(Holistic AI, HAI)原创技术，旨在构建适用于泛场景的自主可控通用基础大模型和行业大模型。
• HAI 在开放环境中通过灵活调度、配置、训练和部署AI能力，满足数智化业务需求，同时保障可信可控安全。

2 特点与优势

• 大闭环：攻关多能力级联与并联优化，实现端到端业务优化。
• 原子化：将基础模型拆解为高复用、易调度、标准接口的原子能力单元。
• 网络原生：通过标准化方式将AI能力接入网络，实现动态按需调度。
• 安全可信：建立AI服务全生命周期可追溯机制，保障数据与模型的安全。

3 应用场景与成果

• 平台能力：构建九大类AI平台，覆盖网络智能化、政企治理、家庭服务等领域。
• 行业应用：如甘肃智慧客服、网络节电、智能诊断等，实现实业务效提升。
• 体系化应用：开发网络仿真系统，支持亚运通信保障等实际应用。

4 技术方法与创新

• 模型解耦：实现模型知识分解与功能蒸馏，提升通用性与任务特定性。
• 接口优化：设计统一接口标准，支持异构数据与任务间的无缝衔接。
• 资源优化：通过模型剪枝、蒸馏等技术降低计算成本。

5 战略布局

• 构建“L0基础模型 + L1行业模型”双层模型体系。
• 实现AI从单点技术到系统集成的跨越。
• 注重标准化体系建设与安全保障体系建设，推动HAI技术的产业化落地。

这份总结简要提炼了中国移动研究院在体系化人工智能领域的研究内容、技术特点、应用场景及战略方向，便于快速把握核心要点。