中国信通院-全球人工智能基础设施战略与政策观察-2020年-_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，旨在分析全球人工智能基础设施的发展战略与政策布局，总结AI基础设施的核心内容与发展态势，为我国AI基础设施建设提供参考。

主要观点

1. 人工智能基础设施的定义
   人工智能基础设施（AI基础设施）是新型基础设施的重要组成部分，其核心能力要素包括数据资源、算法框架、算力资源，主要赋能载体是AI开放平台。其发展需满足“基础及公共性”和“技术先进性”两大类属性，同时具备“赋能智能化行业应用”和“支撑人工智能产业高质量发展”两个重要特征。

2. AI基础设施的构成
   AI基础设施包括：

   • AI能力要素：数据资源、算法框架、算力资源
   • AI开放平台：如自动驾驶、医疗影像、智能语音等

3. 全球AI基础设施发展态势

   • 美国：以政府和企业为主导，重点布局公共数据集、AI算力、算法框架等，拥有领先的技术和市场优势。
   • 欧盟：注重构建统一、开放的AI平台，推动数据流通与共享，支持AI创新研究。
   • 英国：以政府数据集和通信网络建设为核心，注重AI生态体系建设。
   • 其他国家：如日本、德国、法国、俄罗斯、印度等，也在AI基础设施方面制定了相关政策，但整体发展水平与第一梯队国家仍有差距。

4. 我国AI基础设施发展情况
   我国在AI基础设施建设中已形成国家、地方、企业多层面协同推进的格局，出台了多项政策支持AI发展，如《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等。同时，百度、华为、阿里等科技企业积极布局AI开放平台和算力资源。

5. AI基础设施发展趋势

   • 数据资源向开放共享、标准化、安全化方向发展
   • 算力资源向云边协同、定制化演进
   • 算法框架向开源、集成、高效发展
   • 开放平台呈现多元化建设主体、行业赋能趋势

关键信息

一、人工智能基础设施的内涵及范围

• 新型基础设施是基于新一代信息技术，以数字转型、智能升级、融合创新为目标的基础设施体系，包含信息、融合、创新基础设施三类。
• AI基础设施以“高质量网络”为支撑，以“数据、算法、算力”为核心能力要素，以“开放平台”为主要赋能载体。
• AI基础设施具备基础性、公共普惠性、强外部性、技术先进性等特征。

二、全球AI基础设施战略图景

• 全球主要国家及地区AI基础设施战略覆盖范围广，重点布局数据、算法、算力、平台等。
• 第一梯队国家（如美国、欧盟、英国等）具备较全面的布局，而第二梯队国家（如法国、挪威等）布局相对单一。
• AI开放数据集、开源算法框架、AI算力资源是各国布局重点。

三、AI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发展的重要基础资源，具有公共价值与商业价值双重属性。
• 数据资源覆盖范围广，质量高，但存在更新不及时、访问不便、标准化程度低等问题。

2. 算法框架有效集成AI核心能力

• AI开源算法框架是AI研究与应用的重要工具，如TensorFlow、PyTorch等。
• 中国在算法框架方面仍需加强，百度PaddlePaddle在工业场景中具备一定优势。

3. 算力资源走向云边协同与定制化

• AI算力资源以AI芯片为核心，以AI云平台为主要产品形态。
• 当前我国AI芯片产业处于跟跑阶段，需加快技术突破和生态建设。
• 智能计算中心成为新型算力基础设施，有助于提升AI应用能力。

4. 开放平台呈现建设主体多元化

• AI开放平台分为政府、企业、行业组织、高校四类，各有侧重。
• 国外平台发展主体多元，而我国主要由科技企业主导，政府和高校参与度相对较低。

四、AI基础设施发展环境与挑战

1. AI基础设施发展面临的问题

• 政策供给不足：需明确政策方向，加强AI发展引导。
• 投融资模式需优化：AI新基建投资规模大，需探索多元化投融资方式。
• 融合应用路径需探索：需推动AI在制造、医疗、教育、农业等领域的深度融合。
• 核心技术能力待提升：在数据、算法、算力等方面仍存在短板。

2. 加快构建AI基础设施的思考

• 营造健康可持续的发展环境：政府需加强政策引导，企业需加大科研投入，推动AI生态建设。
• 强化核心能力建设：包括数据资源、算法框架、算力资源、开放平台等。
• 推动融合应用：围绕智能制造、智能医疗、智能教育、智慧农业等重点行业，推进AI技术融合与落地。

附表：近年全球主要国家及地区AI基础设施战略文件

总结

本报告系统分析了全球AI基础设施的发展现状、战略布局及核心内容，指出AI基础设施是推动数字经济和智能社会建设的关键支撑。我国在AI基础设施建设方面已形成多层面推进格局，但仍需在政策、投融资、技术、生态等方面持续发力，以实现AI基础设施的高质量发展。