《人工智能行业应用建设发展参考架构》报告，由国家信息中心公共技术服务部在2024年11月发布。报告聚焦于人工智能行业应用发展的关键问题，旨在为各行业主体明确人工智能应用建设发展的重点和目标，降低应用开发和复制的边际成本，并促进人工智能技术的创新成果与产业深度融合。
报告主要包含以下三部分核心内容：
人工智能行业应用总体进展： 这部分内容概述了全球人工智能技术的发展态势，包括技术演进、各国政策支持、中国在全球人工智能领域的独特优势，以及行业应用成为竞争焦点的情况。它还探讨了人工智能行业应用建设发展的不同模式，包括自研创新模式和平台赋能模式，以及推进统一参考架构设计的重要性。
人工智能行业应用建设发展统一参考架构： 报告详细阐述了统一参考架构的内涵与特性，包括系统架构和能力模块。它提出了一个包含算力基础、数据服务、模型服务、应用开发、运维平台和运营平台的总体架构，并详细描述了每个部分的组成和要求。这一部分为人工智能行业应用提供了一个标准化的技术框架，以促进技术的互通和市场的整合。
统一参考架构的建设： 这部分内容聚焦于如何基于统一参考架构进行具体的技术建设和应用开发。它包括算力基础、数据服务、模型服务、应用开发、运维平台和运营平台的技术要求，以及基于统一参考架构的应用建设。报告还讨论了不同服务模式下的建设能力，以及自研创新模式和平台赋能模式下的技术架构差异。
报告旨在为人工智能行业应用的建设与发展提供指导和参考，推动人工智能技术的创新成果与产业深度融合，加速行业应用规模化落地，助力高质量发展。
01 人工智能行业应用总体进展
1.1 国内外人工智能行业应用发展现状
全球人工智能技术演进：全球人工智能产业蓬勃发展，各国政府出台政策规范行业发展。
中国发展资源优势：中国具有社会主义市场经济体制优势、超大规模市场需求优势等。
行业应用成为竞争焦点：技术与产业竞争焦点从计算量和模型参数量转变为对高质量数据集规模的重视。
1.2 人工智能行业应用建设发展模式
自研创新模式：关注内部业务应用需求，与现有业务系统融合，功能定制复杂。
平台赋能模式：关注市场拓展、业务运营和商业成功，以服务行业内其他企业为目标。
两种模式的关系：平台赋能模式通常由企业自研创新模式进一步拓展而来。
1.3 推进统一参考架构设计是发展关键
行业应用发展受到多方面挑战：技术、成本和安全方面的挑战。
统一架构有利于加速应用规模化落地：降低技术门槛，缩减成本，优化资源配置。
02 人工智能行业应用建设发展统一参考架构
2.1 统一参考架构的内涵与特性
内涵：包括系统架构和能力模块。
特性：普适性和可演进性。
2.2 统一参考架构组成
总体架构：分为算力基础、数据服务、模型服务、应用开发、运维平台、运营平台等6个主要部分。
算力基础：包含基础设施、算力资源管理平台和AI开发平台。
数据服务：包含共性能力和特性能力，关注采集、处理、共享、数据集管理。
模型服务：包含共性能力，关注基础模型、模型训练、模型使用、资产沉淀。
应用开发：包含特性能力，如行业应用引擎和应用场景。
运维平台：特性能力，确保系统稳定和安全。
运营平台：特性能力，面向服务用户提供用户管理、用户服务等功能。
03 统一参考架构的建设
3.1 统一参考架构技术要求
算力基础：构建统一算力基础，避免产业发展受阻。
数据服务：包括数据工程工具、数据采集管理、数据集管理、数据交换空间、企业数据空间和特性能力。
模型服务：完善模型工具链支持体系，提升一体化开发效能。
应用开发：包括应用工具链和数据反馈平台。
运维平台：提供系统管理维护、高可用、灾备、监控优化的算网存统一运维能力。
运营平台：面向企业内外部用户，构建应用产品共享平台。
3.2 基于统一参考架构的应用建设
各服务模式下的建设能力：自研创新模式和平台赋能模式在应用开发、运营平台和运维平台的功能建设方面存在差异。
自研创新模式下的技术架构：关注企业内专属应用开发和内部系统稳定和安全。
平台赋能模式下的技术架构：关注市场管理、合作管理、资产运营等，以及平台的稳定和安全。
总结与展望
报告预期人工智能应用建设参考架构将在多个领域展现出巨大潜力，通过优化业务流程、提高效率和降低成本，推动行业的创新和变革。未来，统一参考架构的应用将加速市场活力的激发、供需边际成本的降低以及产业的持续发展。
报告强调，人工智能行业应用的建设与发展需要各方共同努力，期待与社会各界积极推动统一参考架构在各领域的广泛采用，降低行业训练模型的成本和应用门槛，加速人工智能在行业中的规模化落地，助力高质量发展。
以下是报告原文的下载地址：
http://www.sic.gov.cn/sic/83/260/1206/2c97b8cb-92e665ef-0193-9a8616be-1eb9.pdf
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