当前我国人工智能新基建的现实需求和重点方向

文/李修全（中国科学技术发展战略研究院）

加快5G 基站建设、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等新型基础设施建设，是我国新时期贯彻新经济发展理念的重要战略部署，也将成为加速形成我国“双循环”发展格局的新支点和新动能。将人工智能列入“新基建”重点方向，充分体现出“新基建”稳增长和促创新并驾齐驱的鲜明特点，通过夯实科技支撑之基，为迎接新科技和产业变革主动发力。

一、我国人工智能发展对基础设施的需求分析

推动人工智能发展是一项系统性工程，面临理论攻关、技术研发、产品创新、社会应用、技术治理等方面诸多任务。《新一代人工智能发展规划》将构建泛在安全高效的智能化基础设施体系作为六项重点任务之一，提出加速5G 移动通信、网络化基础设施、大数据基础设施、分布式能源互联网等基础设施建设，支撑智能经济与智能社会发展。这些基础设施需求在七项新基建方向中基本涵盖，下一步尤其需要注重人工智能与5G、大数据、工业互联网等各项新基建相互融合、相互促进。人工智能新基建自身，则需更多着眼于人工智能赋能经济社会智能化变革所需的基础设施建设，着眼于支撑人工智能技术创新的新型基础设施。

一是建设人工智能行业赋能基础设施。人工智能发展正在超越一项单纯的技术，向足以引发经济社会变革的“新能量”转变。智能这种新型能量向各行各业的输出赋能也需要基础设施支撑。

开源开放平台将成为人工智能赋能行业的重要基础设施。开源化、平台化正在成为新一代人工智能发展的新趋势。当前人工智能系统往往以平台方式运行，将语音识别、图象识别、机器翻译和自动驾驶技术等共用型人工智能产业化技术，通过开放接口的方式向各行各业输出。科技部在重点领域依托人工智能领先企业已建立了一批开放创新平台，包括提供人工智能基础能力的基础平台以及行业融合应用的行业平台。加快人工智能开放创新平台能力建设，将为推动人工智能与实体经济深度融合，赋能汽车、工业、金融、智慧城市等各行各业发挥重要的基础性作用。

智能技术落地基础设施也是智能化关键支撑。自动驾驶汽车、智能机器人、智能医疗、智能教育等都将是未来潜力巨大的智能化领域，而目前支撑技术落地的基础设施仍然相对薄弱。比如交通领域需要加快推进车-路协同的路侧感知基础设施建设；城市领域需要适应智能机器人和无人配送等智能化装备运行，推进城市道路、门控、电梯等基础设施升级等。这些智能化基础设施建设将有助于推动各项人工智能新技术加快落地应用和迭代升级，支撑未来各类智能化新业态、新产业、新服务发展。

二是建设人工智能技术创新基础设施。人工智能未来发展仍将面临攻坚克难的爬坡期，需要打造技术创新支撑能力、助推人工智能持续创新。加快建设人工智能技术创新基础设施，将对我国当前和未来人工智能发展带来深远影响。

需要建设高效能AI 算力中心。随着智能模型复杂度的飞升，对高效能AI 算力基础设施的要求也不断提高，比如谷歌发布的BERT 以及OpenAI 开发的GPT-3 等预训练语言模型，推动机器学习技术在自然语言处理领域的持续创新，基本版本的BERT 模型就有上亿参数，而GPT-3 的参数规模更是达到了1750 亿。普通研究团队耗资十几万或几十万配备的GPU算力往往难以支撑很多前沿模型算法研究。根据OpenAI 统计，从2012 年至2019 年，深度学习模型计算所需计算量已经增长30 万倍，大算力成为未来全球人工智能前沿创新的重要驱动力量。

稀缺的算力资源和高昂的算力成本有可能成为影响我国人工智能创新发展的重要因素，很多高校学术团队和中小企业难以具备研究国际上最前沿算法模型的算力支撑，可能更加依赖国外的原始创新。建设一批开放的公共AI 算力中心，将有助于降低算力门槛，加速我国人工智能学术研究和技术创新周期。

需要建设大规模开放知识库。当前的人工智能感知能力较强，但认知、推理决策能力还较弱。当人工智能在解决了感知问题往认知智能跨越的时候，实现知识层面的处理和推理将成为未来重点和面临的主要挑战。在当前大数据+深度学习的感知智能计算范式下，大数据和数据中心发挥着基础性作用。未来基于数据+知识驱动的认知智能计算范式，也必然需要新的基础能力支撑。

医疗、教育、交通等领域认知智能的突破和发展，可能会越来越依赖知识库和知识共享平台。在当前认知智能蓄势待发的起步阶段，前瞻布局建设一批汇聚海量专业知识的大规模知识库，推动大数据向大知识提升，将为我国人工智能在下一阶段的学术理论探索和产业技术创新输送底层动能。

二、人工智能新基建应坚持的几项原则

人工智能基础设施具有自身鲜明特征，推进人工智能新基建也应适应其特征，以优化资源配置、提升建设效率，并使人工智能基础设施发挥最大效能。

一是注重多元参与，协同建设。在政府统筹组织下，学界、业界、社会资本发挥各自优势合力推动。如智能交通、智能城市基础设施建设以产业界、社会资本为主，人工智能领军企业是推进人工智能开源开放创新平台建设的主体，而知识共享基础设施建设等前瞻型技术创新基础设施更需要政府的组织和推动。

二是注重远近结合，有序推进。相对于其它六项新基建，人工智能可能是投资周期最长，也将对未来经济社会影响最为深远的一项基础设施。人工智能新基建也将是一项长期性系统性工程，宜长远考虑，系统布局，有序推进。

三是注重促进共享，均衡发展。人工智能新基建应以促进开放共享为目标，帮助改善中小企业和创业者创新条件，拓展创新机会；加快欠发达地区智能医疗、智能教育等智能化基础设施建设，增进不同区域均衡发展，使不同群体共享智能化带来的红利。

三、推进人工智能新基建的重点方向建议

全球人工智能发展当前正处于重要的机遇期、蓄力期，加快推进人工智能“新基建”正当时。其中高效能AI 算力、开源开放平台以及瞄向新一轮认知智能突破的开放知识库，对于我国人工智能发展更具紧迫性和战略意义，在推进人工智能“新基建”过程中宜优先考虑。

一是建设一批高效能AI 算力中心。联合政府资金和企业力量新建一批具有公益属性的人工智能算力中心，通过AI 算力券等低成本方式对学术界、产业界开放，降低人工智能算法研究的算力门槛，支撑全社会人工智能科研创新。适应AI 算法在地球科学、材料设计、生物制药等领域快速落地应用的需求，加快现有传统超算中心的智能化升级，为各科研团队开展前沿研究提供更强算力支撑。

二是强化开放创新平台和行业大脑建设。支持更多人工智能领军型企业建设基础性、通用型开放创新平台，为各行业智能化技术创新提供跨领域复用、跨行业复用的算法模型。支持行业领军企业在物流、零售、港口、机场等各细分领域建设一批垂直领域的行业智能大脑，结合产业链、业务链高价值环节进行深度优化和业务赋能，以效率革命带动行业高质量发展。

三是实施知识库和知识开放中心建设。依托各行业领军企业以及学会、协会等专业化组织，启动实施一批知识库和知识开放中心工程，充分发掘知识自动抽取和知识生成等人工智能前沿技术潜力，组织一批具备一定领域知识的职业技能人才，以人机协同方式加快教育、医疗、交通等重点领域知识库和知识开放中心建设，为下一代人工智能技术研发打造基础支撑优势。