中国信通院：深度学习平台发展报告（2022年）（25页）.pdf

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1、全面开启产业赋能的黄金十年深度学习平台发展报告（2022年）1 12022年6月一、开启产业赋能黄金十年.2（一）人工智能处于工程化应用历史性机遇期.2（二）深挖深度学习技术潜力是发展主旋律，规模化应用面临多元挑战.3（三）平台化生态布局成为业界共识.4（四）深度学习平台展现驱动产业赋能升级的巨大潜力.5二、深度学习平台体系架构.6（一）深度学习平台三要素体系.6（二）深度学习平台核心作用.7三、深度学习平台的技术创新重点.8（一）开源开发框架，深度学习平台的基础核心.81.动静统一的编程范式大幅提升算法开发效率.82.大规模分布式训练技术有效提升巨型模型研发的承载能力.93.统一的高速推理引

2、擎满足端边云多场景大规模部署应用.94.标准化的软硬件协同适配技术是打造国产化应用赋能的关键.10（二）模型库建设，算法创新、沉淀与集成管理是快速赋能关键.11（三）工具平台完善,覆盖数据处理、模型训练和推理部署全周期.12（四）专业领域延伸，围绕科学发现与量子智能持续探索.13四、深度学习平台的产业生态与应用路径.14（一）我国开发框架在市场与生态方面持续发力.14（二）多类生态建设共同促进深度学习平台繁荣发展.161.研究创新生态是平台保持可持续竞争力的关键.172.算力与算法协同的开发者生态是平台发展基础.17（三）多类平台化模式形态显现，大幅降低开发难度与创新成本.18（四）平台应用广

3、泛开展，价值规律初步体现.19五、总结与展望.23目录2人工智能浪潮汹涌澎湃，对生产生活、公共服务、社会治理乃至全球竞争格局等领域产生广泛而深刻影响。人工智能已成为最为活跃的创新领域，对经济社会发展影响深远。在技术进步与市场需求双重驱动下，人工智能应用开始全面覆盖日常生活、科学研究、社会治理、商业创新和国家安全等经济社会的关键领域，以空前的广度和深度推动社会发展，为助力行业数字化转型、促进后疫情时代经济增长提供新动能。据测算，人工智能可显著提高整体经济生产力，即使考虑到转型成本和竞争效应，到2030年也可能使全球总产量增长约13万亿美元，并推动全球GDP每年增长约1.2%，其作用堪比19世纪蒸

4、汽动力、20世纪工业制造和21世纪初信息技术对世界经济的影响，人工智能将成为数字智能时代的全新生产要素，加速助力全行业转型升级。人工智能进入规模工程应用与行业价值释放阶段，推动产业赋能进入黄金十年。Gartner 发布 2022 年重要战略科技趋势中，“AI Engineering(人工智能工程化)”连续两年成为关键词之一，预计到 2025 年，落实 AI 工程化最佳实践的企业会比未落实类似实践的企业创造至少三倍的价值。在人工智能工程化浪潮中，技术能力提升、应用成本下降、场景覆盖增强和治理规则完善成为主要动力支柱，推动“人工智能+产业赋能”进入黄金十年：一是技术能力加速迭代提升，图像识别、机器

5、翻译等技术的理论准确率不断逼近极限，较高难度场景的语言理解、图文生成、知识问答等任务也在逐步接近或超越人类水平，如谷歌 ST-MoE 模型在语言理解 SuperGLUE 上的得分达到 91.2，超越人类水平；斯坦福问答数据集 SQuAD 中，AI 最新得分为 95.7，同样超过人类表现。随着推理理解等高阶认知任务逐步成熟，将带来更佳应用体验、更多赋能场景。二是 AI 技术的应用成本快速下降，以图像分类为例，自 2018 年以来，训练图像分类系统的成本降低了 63.6%，而训练时间加速了 94.4%，业内不断涌现出更加贴近场景需求、低应用成本的服务平台形态，带动工程应用的普及渗透。三是人工智能开

6、始逐步深入解决细分领域长尾场景，借助领域知识图谱、行业研发平台等技术和工具创新，AI 行业渗透更加注重融合深度，致力于解决专业细分领域应用痛点问（一）人工智能处于工程化应用历史性机遇期一、开启产业赋能黄金十年3题，赋能呈现全局化、精细化、深层次特点，以科学计算领域为例，飞桨框架在编程接口方面提供了傅里叶变换、线性代数计算等相关 50 多个 API，可以更好支持量子计算、生命科学、计算流体力学、分子动力学等学术应用。四是人工智能治理体系加速完善，斯坦福大学对全球 25 个主要国家的 AI 立法监测显示，AI 领域通过的法案数量从 2016 年的 1 项增长到 2021 年的 18 项，创下历史新