2022年7月28日,2022全球数字经济大会“人工智能驱动未来产业论坛”在京召开。

会上,中国信息通信研究院副院长魏亮与深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰联合发布了《深度学习平台发展报告(2022年)》。报告对深度学习平台发展阶段、体系架构、技术趋势和应用路径进行分析阐述,并展望了未来演进方向。

报告认为,伴随技术、产业、政策等各方环境成熟,人工智能已经跨过技术理论积累和工具平台构建的发力储备期,开始步入以规模应用与价值释放为目标的产业赋能黄金十年。随着人工智能的规模化落地,基于深度学习框架上下延伸、构建智能生态平台成为国内外科技巨头的共同选择。

报告指出,深度学习平台市场正处于快速发展期,我国开发框架在市场与生态方面持续发力,已逐步进入行业渗透和融合应用阶段,支撑构建一批更加符合本地产业特色和场景需求的解决方案。以飞桨为代表的国产框架基于我国产业实践与应用创新需求,在社区生态构建上持续发力、优势渐显,在平台服务规模和技术应用能力方面更已具备领先优势,不断夯实AI工业大生产的基础,有力推动了我国实体经济的高质量发展。

展望黄金十年,报告提出深度学习平台能力将围绕技术实力、功能体验、生态模式三个维度演进迭代。以深度学习平台为牵引的全行业智能化转型拉开帷幕,帮助企业乃至国家在数字社会与智能经济时代获得发展先机。构建基于深度学习平台的人工智能产业生态,需要政府、科研机构、人工智能企业和传统行业企业等各方通力协作配合,共同营造积极健康的产业生态。

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报告目录

**一、**开启产业赋能黄金十年

(一) 人工智能处于工程化应用历史性机遇期 (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 (三) 平台化生态布局成为业界共识 (四) 深度学习平台展现驱动产业赋能升级的巨大潜力

二、深度学习平台体系架构

(一) 深度学习平台三要素体系 (二) 深度学习平台核心作用

三、深度学习平台的技术创新重点

(一) 开源开发框架,深度学习平台的基础核心

  1. 动静统一的编程范式大幅提升算法开发效率.
  2. 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
  3. 统一的高速推理引擎满足端边云多场景大规模部署应用
  4. 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 (二) 模型库建设,算法创新、沉淀与集成管理是快速赋能关键 (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 (四)专业领域延伸,围绕科学发现与量子智能持续探索

四、 深度学习平台的产业生态与应用路径

(一) 我国开发框架在市场与生态方面持续发力 (二) 多类生态建设共同促进深度学习平台繁荣发展

  1. 研究创新生态是平台保持可持续竞争力的关键
  2. 算力与算法协同的开发者生态是平台发展基础 (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 (四)平台应用广泛开展,价值规律初步体现.

五、 总结与展望

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