杭州通用人工智能发展论坛AI基础设施分论坛成功召开_资讯_信息化新闻_新闻

　　2023年5月31日下午，由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）、中国人工智能产业发展联盟主办，人工智能关键技术和应用评测工信部重点实验室、AI工程化推进委员会、杭州国际城市学研究中心联合承办的杭州通用人工智能发展论坛AI基础设施分论坛成功召开。本次AI基础设施分论坛以“智能基础，共创未来”为主题，聚焦AI基础设施建设，产学研代表汇聚一堂，分享人工智能基础软硬件技术和产业的最新研究和实践进展，为推动我国AI基础设施的落地应用出谋划策。

　　中国移动研究院主任研究员吴娜以《基于体系化AI，打造新型人工智能基础设施》为题，分享了中国移动在人工智能研发和应用实践方面近十年来的经验，重点介绍了“点、线、面、体”的体系化人工智能发展模式，以及在“体系化AI”下的新型基础设施、新型服务范式、新型运营模式，该模式不断推动着中国移动朝着“像使用通信服务一样使用人工智能”的目标迈进。

　　人工智能核心软件工具和通用软件产品是人工智能规模化应用的核心引擎以及人工智能与行业融合的重要抓手。中国信通院云计算与大数据研究所人工智能部主任曹峰在论坛上发布并解读了人工智能核心软件工具和通用软件产品图谱（征求意见稿），图谱分为两部分，第一部分是人工智能核心软件工具图谱，主要梳理当前国内外产业界的AI核心软件工具，为开发者提供参考；第二部分是人工智能通用软件产品图谱，主要梳理当前国内产业界的AI通用软件产品，为产品选型提供参考。下一步中国信通院将继续征集产学研专家意见，不断完善和丰富图谱内容。

　　本次论坛上，中国信通院为25家有突出贡献的企业颁发了“可信AI平台（TAP）”系列标准核心编写单位证书。中国信通院联合国内头部的互联网企业、主要的创业企业、典型的行业企业，凝聚近百位产业一线专家的实战经验，围绕AI软件平台，打造“可信AI平台(TAP)”标准评测体系，致力于总结产业一线实践经验，梳理产品基准和行业标准，助力用户选型、建设和验收，全方位提升行业技术水平和应用能力。

　　京东科技算法工具研发负责人王林芳带来了《让AI更普惠易得，京东科技一站式AI平台进阶之路》主题演讲。王林芳介绍了京东科技Ku+一站式AI平台建设方面的实践经验和未来思考。AI 1.0时代的MLOps平台建设，主要关注数据管理、开发训练、部署监控等工具链建设，偏技术和管理视角，实际推广应用效果往往不及预期。Ku+一站式AI平台，旨在构建以人为中心的工具平台，通过算法开发黄金流程工具提效、AI资产可视可用可问等工作，帮助算法和业务人员真正完成工作和提升效率，获得了良好的用户反响。未来也将沿着OpsAssistant->AICopilot->AIFactory的路径继续演进。

　　中国信通院云计算与大数据研究所人工智能部高级业务主管董昊系统介绍了中国信通院在人工智能基础软硬领域的相关工作。AI基础软硬件是人工智能核心技术，影响人工智能深层次发展，其技术提供方众多，应用场景众多，且规模应用刚刚起步，存在产品良莠不齐、缺乏统一标准、供需不匹配等问题，给产品方和用户方均提出了极大的挑战。在此背景下，中国信通院打造了AI基础软硬件标准评测体系，构建起体系化的硬件标准评测体系以及基础软件标准评测体系，致力于总结产业一线实践经验，梳理产品基准和行业标准，助力用户选型、建设和验收，全方位提升行业技术水平和应用能力，推动AI基础软硬件的产品化产业化发展。

　　中芯未来（北京）科技有限公司CEO张毅发表了《面向国产算力平台的人工智能基础软件》主题演讲。张毅强调了构筑国产AI生态的重要性，介绍了中芯未来自主研发的人工智能基础软件平台，通过该平台可以帮助国产算力厂商构建统一的智能计算生态、并为AI产品研发者提供更多的国产化选择，是构筑国产AI生态的一次重要实践。

　　阳光保险集团科技中心大数据和人工智能部专家卢世成发表了《人工智能开发平台助力阳光保险智能化转型》的主题演讲，介绍了阳光保险智能化应用建设中面临的各项问题及人工智能开发平台建设情况，通过打造集团统一的开发平台，让AI研发能力成为随手可得的基础资源，助力智能化应用的快速落地，为AI基础设施在保险行业的落地提供了有益参考。

　　沐曦集成电路（上海）有限公司高级产品总监周彬带来了题为《沐曦，构筑国产算力“芯”底座》的演讲，周彬表示，近几年随着人工智能产业的蓬勃发展，特别是今年以来ChatGPT火爆出圈，对算力的需求呈现出爆炸式增长的趋势。沐曦作为国产算力芯片供应商的佼佼者，致力于为异构计算提供全栈GPU芯片及解决方案，构筑国产算力“芯”底座，赋能千行百业数智化转型。

　　北京云测信息技术有限公司总经理贾宇航带来了《构建AI数据底座，云测数据标注平台建设与实践》主题演讲，贾宇航表示，数据的质量决定了AI模型的最终呈现效果，随着AI与不同产业的结合愈发紧密，数据的需求逐渐转向个性化、场景化和准确化。云测数据标注平台通过技术层、工具层的优化，在最大限度提升人效比的同时提升数据标注准确性，助力企业AI数据训练综合效率高度提升。