AI 中台白皮书(2021年)

共 2481字,需浏览 5分钟

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2021-09-22 14:28



百度智能云与人工智能产业发展联盟联合发布了《AI 中台白皮书(2021年)》。

下载链接:AI 中台白皮书

AI中台作为全栈式、集约化、自动化的生产力工具箱,是实现AI技术在各行业中快速研发、共享复用和部署管理的智能化底座和关键基础设施。白皮书旨在深入剖析 AI 中台体系架构与内涵,探讨能力建设路径和行业赋能方案,以期与业界分享,共同推动我国人工智能产业创新发展与行业智能化升级。


白皮书指出,AI 中台是实现智能化能力普惠的必备基础设施,负责构建企业的 AI 生产力,一般包括 AI 技术服务平台、AI 研发平台、AI 管理运行三大核心。


白皮书展开论述了 AI 中台所应具备的四大关键能力。概括来看,AI 数据需求趋于精细化、场景化,健全的数据服务体系会是AI 中台的基础;自动机器学习技术加速演进,AI 研发平台成为了技术普惠的关键;AI 部署运行愈加复杂,体系化工具成为了规模化应用的保障;AI 模型已经成为了企业新型资产,AI 资产化管理势在必行。

企业如何建设自己的 AI 中台体系呢?白皮书给出了两类建设路径和三大要素支撑。

面向企业智能化升级的不同阶段,AI 中台建设有两类路径:一类是对于处于 AI 能力起步期的企业,会先从 AI 能力直接赋能,再逐步发展到自主建模和个性化创新,构建 AI 能力创新底座;另外是面向已具备专业 AI 建模专家及算法团队的企业,可以聚焦个性化 AI 研发能力的构建,进而大幅提升 AI 模型落地应用推广效率。
三大要素则是企业智能化升级的坚实支撑。在基础设施建设方面,AI 中台支撑企业完成软件部署,并与已有的私有云、数据中台、视频平台等 IT 设施进行对接集成。支持企业结合自身业务场景,构建 AI 应用能力,围绕 AI 中台软件、基础应用集成、业务应用集成三大模块,打造企业 AI 能力的核心技术底座。

在组织能力建设方面,AI 中台为企业提供组织变革、流程创新、人才培养等方面建议,通过建立组织保障机制,明确机构中包括模型生产、服务管理、运维保障在内的各个工作组职责及流程,确保 AI中台管理组织的高效运转。此外,帮助企业持续培养人工智能相关的技术开发人员及运营管理人员,保证 AI 能力开发管理的人才供给。

在运营优化方面,AI 应用实际投产后,企业需结合业务反馈数据不断进行优化调整,确保应用成效。

借助高效灵活的适配能力,AI 中台已在制造、能源、金融、城市、医疗等诸多行业落地应用并取得显著成效,切实解决企业生产运行痛点,满足企业设计、生产、管理、销售和运维等个性化场景需求。

展望未来,AI 中台作为企业智能中枢,在不断完善提升自身能力的同时,将成为伴随企业成长、构筑核心竞争力的重要抓手和关键支撑。未来2-5年,AI 中台将作为创新型企业运转不可或缺的基础设施;未来5-10年,AI 中台将融入企业成长的全生命周期,企业建设、应用和运营 AI 中台的能力,将成为衡量未来发展潜力和成长价值的关键指标,助力构筑企业核心竞争力。
以 AI 中台助力行业高质量发展,提升国家供给侧水平,将在数字社会与智能经济时代获得发展先机。过去二十年,移动互联网对人类社会的影响集中体现在 C 端,即需求端;但在 AI 时代,人工智能将更多从 B 端,即供给端改变。AI 中台作为“ AI 大生产平台”的生产力载体,从更好推进 AI 行业落地、实现技术价值增值角度,正在加快帮助企业适应新形势、新变化与新挑战。AI 中台技术所带来的行业变革,将是一场更彻底的供给侧改革,成为推动国家迈进智能未来时代的重要力量。

人工智能革命将个体价值的创造释放提升到前所未有高度,AI 中台通过推动行业智能变革为社会带来更为光明的未来。AI 中台赋能能力正在从通用行业(如制造、金融、教育等)向专业精细化行业(如生物医药、化学化工、半导体等)延伸拓展,帮助企业不断拓展应用视野和创新边界,推动人类社会创新进步。AI 中台将帮助企业追求更有创造力、影响力和领导力的自我价值实现,为整个智能社会带来更大提升空间、更多发展可能。


具体内容如下


下载链接:AI 中台白皮书

异构芯片研究框架合集
1、EDA行业研究框架
2、半导体大硅片研究框架
3、封测行业研究框架
4、光刻机行业研究框架
4、国产FPGA研究框架
5、国产基带芯片研究框架
6、深度报告:NOR存储芯片研究框架


人工智能专题课System for AI(1) 

1-2 人工智能系统概述和深度网络基础 

3 深度神经网络网络计算框架基础 

4 矩阵运算与计算机体系结构 

5 深度学习中的分布式训练-算法

人工智能专题课System for AI(2) 

10 神经网络的稀疏化 

6 深度学习中的分布式训练-系统 

7 异构计算集群调度与资源管理系统 

8 深度学习推理系统 

9 计算图的编译与优化

人工智能专题课System for AI(3) 

11 自动机器学习系统 

12 强化学习系统 

13 人工智能的安全隐私 

14 利用人工智能优化计算机系统


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