2022云原生AI开发平台白皮书.docx

《2022云原生AI开发平台白皮书.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2022云原生AI开发平台白皮书.docx（56页珍藏版）》请在优知文库上搜索。

1、云原生Al开发平台白皮书行业背景与产品综述云原生AI开发场景与实践云原生Al开发平台发展展望fl在企业数字化转型的客观需求以及政策对发展前沿IT科技的支持下，我国数字经济高速发展，为人工智能发展创造了积极的经济环境。近年来，国内人工智能技术成熟度持续提升、服务种类不断丰富，在企业经营管理各环节的价值已得到市场的初步验证，伴随云计算的普及和云原生技术的发展，云服务将有望帮助企业解决现阶段开展人工智能应用存在的难点，提升人工智能的效用。政策引导Al算法的协同开发与Al应用的产业化落地过去数年间，国务院、国家发改委、工信部、科技部以及各省市、地方政府陆续发布了有关推进人工智能算法开发以及应用落地的政

2、策。在算法开发层面，政策明确倡导开源开放、互助共享的理念，支持具备人工智能资源与技术优势的企业、高校构建促进Al能力开源开放的平台，释放优势互补的协同效应，缩小我国人工智能技术与领先国家的差距；在人工智能应用层面,政策鼓励人工智能等数字化能力在企业层面加大应用力度、在区域层面实现项目落地,通过人工智能等前沿IT技术驱动工业化和信息化深度融合。整体来看，国内政策对于人工智能始终保持积极态度，人工智能产业化和规范化的发展前景会更加明朗。近年人工智能应用相关政策解读2021.2.9北京市人民政府2021年市政府工作报告重点任务清单2021.1.13国家工信部工业互联网创新发展行动计划（2021202

3、3年）“指出推动人工智能等科技创新重大项目在京落地，推动各方 科技力量优化配置和资源共享，支持包括UL智能在内的新 型研发机构发展，健全创新创业务体系。重点任务中指出鼓励大型企业加大人工智能等数字化技术应用力度，全面提升研发设计、工艺仿真、生产制造、设备管理、产品检测等智能化水平，实现全流程动态优俯口精准决策。2020.8.7国家发改委、科技部等国家新一代人工智能标准体系建设指南2019.11.13国务院（修订）国家创新驱动发展战略纲要建设内容中，提出支撑技术与产品标准，其中关键通用技 术和关键领域技术涉及机器学习、知识图谱、自然语 言处理、计算机视觉和智能语音等重要Al算法和技术的应用。发展

4、新一代信息网络技术，加强类人智能、自然交互与虚拟现 实研究，推动宽带移动互联网、云计算、物联网、大数据等技 术研发和综合应用，加快工业化和信息化深度融合。2019.8.1科技部国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引2017.7.8国务院新一代人工智能发展规划建设原则指出要以企业为主体，鼓励人工智能细分领域领军 企业搭建开源、开放平台，面向公众开放Al技术研发资源， 向社会输出Al技术服务能力,推动Al技术的行业应用。指出要将人工智能提升至国家战略高度，以开源开放作为基 本原则之一，促进产学研用各创新主体共创共享构建开放协 同的人工智能科技创新体系。来源：国务院等，艾瑞咨询研究院根据公开资料

5、研究及绘制,人工智能相关产业规模高速增长，市场需求更加明确随着数字产业化和产业数字化的不断深化，我国数字经济高速发展，在宏观经济中的重要性持续提升。2020年中国人工智能核心产业规模超过1500亿元,至2025年预计超过4500亿元，2021-2025年人工智能核心产品CAGR为24%；2020年人工智能带动相关产业规模超5700亿元,至2025年将突破16000亿元，2021-2025年人工智能带动相关产业CAGR为22%。在新产业、新业态、新商业模式经济建设的大背景下，人工智能产业的成长速度令人瞩目，并已逐步展现出从单向的产品供应向各产业深度双向共建的发展特征,带动相关产业发展，回馈社会经

6、济。在这样的发展环境下，企业对人工智能的需求逐渐升温，人工智能在企业端的应用成熟度也渐入佳境。20052020年中国数字经济规模及占GDP比重20192025年中国Al产业及带动相关产业规模来源：中国信通院（2020 ）,艾瑞咨询研究院根据公开资料研究及绘制.来源：艾瑞咨询2020年中国人工智能产业研究报告.感知智能相对成熟,认知智能加速发展一般认为，人工智能可分为感知智能和认知智能两大类。感知智能以智能语音、计算机视觉和部分生物体征识别（如体态识别）为核心底层技术，对应的上层应用为智能对话、图像识别和人体识别等,分别直接应用于客服机器人、智能安防、智能监控等解决方案；认知智能以机器学习/深度

7、学习、知识图谱和自然语言处理等为核心底层技术，对应的上层应用为预测建模、知识仓库、机器翻译等，分别直接应用于商业决策、智能推荐、全文信息检索等解决方案，二者是互为支持和补充的关系,同一个Al解决方案中往往包含多种技术。目前我国感知智能的算法研发和应用落地相对成熟，而认知智能正在加速发展过程中，未来将有着更广阔的应用空间。当前Al感知智能&认知智能算法及应用算力服务互为支持 互为补充人工智能基础设施算法服务数据服务CPUGPUFPGAASIC人工智能算法模型数据挖掘数据存储数据治理来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制.营销、客服、质检、安防等应用的市场价值已获得验证具体到实际应用中看，人工智能已广

8、泛渗入各行业经营管理的诸多环节，为企业带来更高效的自动化流程、更精准的情报分析以及更智能的运营管理。当前国内人工智能应用成熟度较高的领域包括：在金融、互联网等需要密集与客户沟通交流的行业中用于智能呼叫、客服、销售等环节，帮助企业提升触达能力和服务质量，从而提升用户粘性；赋能公安、交通和企业内部的安防监控以及制造业企业的物流配送、产品质检等环节，代替人眼进行大规模监测并提升监测精准度、从而提高调度和管理效率。整体来看,感知智能的诸多应用对于企业的应用价值已得到了市场验证，而涉及认知分析、智能决策的认知领域的应用成熟度也正在逐步提高，已在部分行业展开试水，应用渗透有望加速。人工智能应用于我国不同行

9、业企业经营管理活动的主要环节产品设计、采购评估工艺优化货仓物流产能补充情报研判、客户触达设备运维管理调度质控、风窗口服务远程办事人机对话来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制.云服务平台成为企业获取和应用AI能力的重要渠道当前各类前沿信息技术彼此融合促进,界限正逐渐模糊，无论是在技术开发、实施还是应用阶段,包括云计算、大数据、人工智能等在内的多项技术都互为依托和补充。云计算在我国经历了十余年的发展,目前基础云服务已经进入成熟阶段，各类上层应用以云服务平台为技术基座和分发渠道,逐步构建起云上的IT服务生态闭环。具体到人工智能领域，云计算为人工智能研发和部署提供计算集群、存储阵列等基础设施,通过大数据

10、和Al算法PaaS提升企业进行Al开发的节奏和效能，而信息安全、敏捷开发等应用则间接提升了企业采用云上Al能力的稳定性。对于企业的Al开发和应用工作而言，云平台已成为他们加强AI能力的重要助力。云上人工智能服务品类及应用现状企业Al能力使用情况调研API 10%基础软件 10%建站推广 19%企业应用 15%AI&大数据 12%/J朝 9%专业服务 17%2021中国云服务产品市场份额 物联网其他安全服务3% 2%93%的企业使用云上的AI能力!l来源：1 .爻瑞咨询2021年中国斯田云服客号il；2.德勒(2020 ),艾瑞咨询研究院根据公开资料研究及绘制。云原生成为业界认可的云计算技术发展

11、方向以DoCke环K8s为代表的容器和容器编排技术是云原生应用的典型代表,容器对基础资源的调用相较虚拟机更加轻量、敏捷、高效，能够直接部署于物理机上作为资源调度器，但在当前的企业用云实践中，无论对于公有化还是私有化部署模式,容器引擎普遍架构于虚拟机之上，对虚拟化的IT基础设施实行弹性资源调度、流程自动化以及集群管理。整体来看，云原生架构具备弹性扩容、敏捷分发、高效易用、兼容适配等主要优势,在云计算成为企业数字化转型标配的今天，云原生带来了更加灵活的用云模式，能够帮助用户降低用云成本、提高云服务可用性和云端服务的质量,其价值已获得了产业界的普遍认可，云原生也被认为是云计算未来的技术发展方向,诸多

12、云端服务也被业界证实能够与云原生架构充分融合并带来使用性能的提升。容器云计算平台一般系统架构及容器云的主要优势应用服务容器引擎云服务器座里篁理y 应用溅式 应用部署: 版本控制=Serverless =发布管理= :购管理: 升级管理DevOps=镜像仓库= :镜像打包: =流水线=微服务 1 I Baay 微服务架构; :微艮务治理： :灰度发布:.照里舅里, I系统监控 :系统日志 :告警管理I,资源调度自动化部署负载均衡I弹性伸缩APl管理集群管理安全策略I服务管理I容器管理虚拟化（云服务器）物理机ARM架构X86雌来源：中国信通院（2021 ） f艾瑞咨询研究院根据公开资米物究及绘制.

13、容器云的主要优势云原生融合分布式计算性能更具优势,应用前景广阔伴随着数据量的大爆发和数据应用的丰富，传统的集中式计算架构已无法支撑超大规模的数据处理需求，现今Al应用主要部署在以分布式为基础的云平台之上,Al模型开发以及应用事实上也是以分布式计算为基础。分布式计算通过将数据负载分配到不同的终端进行统筹处理，以异步、并行、多线程的方式提高计算效率，同时，分布式系统的复杂化带来了环境一致性下降、可用性不足、容错能力降低等问题，对于复杂的模型训练和超大规模的应用部署尤其突出。作为云计算未来的总体发展趋势，云原生自诞生之始就以轻量的模块组合以及分布统筹为核心理念，其性能优势可以帮助使用者应对分布式计算

14、架构带来的诸多问题，从而为云原生与人工智能的融合提供了广阔的应用前景。分布式计算系统架构带来的一般性问题&云原生潜在性能优势ss蹈殂A伴随大雌的爆发、Al应用在各场景不断渗透和云计算的普及，基于分布式计算架构进行人工智能模型训练和来源嚼髓髓篇嬲矗：也具备了技术条件三)ZiCS弱E值口-.rrgcServenessHE霸方阳邰驻薇|二KT微服务7IOODevOpszBS-彳1照.相较于传统模式，分布式计算带来了计算能力整体成点是黑复杂度随之增加，带来包括CAP难题在内的一系列负面影响，而云原生理念不仅与分布式概念天然契合，其应用架构和性能恰在一定程度上为分布式带来的问题提供了解决方案，二者相辅相成fl尽管人工智能技术成熟度正在不断提高，但目前国内甲方企业进行人工智能应用仍然面临着技术人才储备不足、Al应用部署存在困难、投入产出比不达预期等问题。我们认为，企业通过配备适宜于Al开发的高性能软硬件基础服务，有望能够利用底层技术的复用和IT资源的灵活配置优化Al开发和部署流程,提升AI的价值创造能力。12Al人才仍短缺人才短缺限制企业进行Al开发和落地的步伐作为前沿IT技术的代表，人工智能产业近年来高速发展,带动了市场对Al人才的集中需求。与许多发达国家相比，我国的Al人才总数仍处于短缺状态,而在企业微观层面上，Al人才市场表现出人才相对集中于互联网