新基建背景下，人工智能應(yīng)用新機遇
1.1.新基建加速企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型
當(dāng)前，受經(jīng)濟增長放緩、競爭加劇等多種因素影響，企業(yè)普遍面臨經(jīng)營成本上升、業(yè)績增長的壓力，同時疊加新冠疫情的影響，越來越多的企業(yè)加速了數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
智能化是企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化的深入階段，是指基于機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、機器視覺、知識圖譜等人工智能技術(shù)，對企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)進行處理、分析，挖掘數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價值，改進企業(yè)業(yè)務(wù)流程。
企業(yè)智能化的表現(xiàn)形式主要體現(xiàn)在三個方面：流程自動化、分析決策智能化、商業(yè)模式的創(chuàng)新化。流程自動化主要針對企業(yè)內(nèi)部操作流程和客戶交互流程的自動化，一般只涉及數(shù)據(jù)識別，屬于感知智能技術(shù)的單獨應(yīng)用；分析決策智能化則對應(yīng)的是認(rèn)知智能，能夠在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理的基礎(chǔ)上，理解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和邏輯，進行分析和決策；商業(yè)模式創(chuàng)新化對應(yīng)行動智能，主要表現(xiàn)形式為人機協(xié)同。
總體上，企業(yè)對于人工智能技術(shù)的應(yīng)用，大部分處在流程自動化階段，分析決策智能化及商業(yè)模式創(chuàng)新化還處在嘗試探索階段。計算機視覺、語音識別和NLP文字識別等技術(shù)已能夠代替部分重復(fù)的人力勞動，幫助企業(yè)實現(xiàn)諸多業(yè)務(wù)流程的自動化。越來越多的企業(yè)開始利用AI輔助業(yè)務(wù)決策：海量的數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)治理，通過AI模型分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，挖掘數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價值， 進行原因挖掘、趨勢預(yù)測等，輔助業(yè)務(wù)決策。
同時，企業(yè)在應(yīng)用人工智能技術(shù)方面，也面臨多方面挑戰(zhàn)。
首先，在自動化層面，企業(yè)已在實際業(yè)務(wù)中運用AI技術(shù)，實現(xiàn)了單點業(yè)務(wù)或者部分的自動化，不過自動化智能程度有待改善，限制了更高價值釋放。例如在發(fā)票錄入的業(yè)務(wù)場景中，企業(yè)已能夠利用OCR技術(shù)識別、抽取發(fā)票信息，不過后續(xù)信息錄入的場景中，仍然依靠人工，缺乏相關(guān)技術(shù)手段實現(xiàn)全流程自動化的閉環(huán)。
其次，在分析決策環(huán)節(jié)，智能化程度仍不夠成熟，尤其面對海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，企業(yè)仍沒有可靠的技術(shù)應(yīng)對手段。
最后，隨著應(yīng)用場景的增長，需要企業(yè)具備AI工程化開發(fā)的能力，而傳統(tǒng)上企業(yè)采用“煙囪式”的AI建設(shè)思路，也即通過單點開發(fā)的方式部署AI應(yīng)用。這種建設(shè)思路帶來很大問題：AI應(yīng)用開發(fā)速度跟不上變化，無法實現(xiàn)對業(yè)務(wù)的敏捷響應(yīng)；同時，“煙囪式”開發(fā)造成極大的資源浪費，開發(fā)成本居高不下。
2020年以來， 新基建政策不斷推進，人工智能被列入新基建范疇。新基建政策成為了企業(yè)采納人工智能技術(shù)的助推器，將加速人工智能行業(yè)的發(fā)展。
1.2.新基建完善人工智能基礎(chǔ)設(shè)施
數(shù)據(jù)、算力和算法是支撐人工智能發(fā)展的“三駕馬車“。數(shù)據(jù)是AI的根基，為模型訓(xùn)練提供基本的資料；算力是實現(xiàn)AI系統(tǒng)所需的硬件計算能力，為AI技術(shù)提供底層基礎(chǔ)設(shè)施的支撐；算法是機器的學(xué)習(xí)方法，提供各種各樣的通用算法模型，并結(jié)合具體應(yīng)用場景提供特定技術(shù)接口。
2020年初，人工智能被納入新基建的范疇，與5G、特高壓、城際高速鐵路和城市軌道交通、新能源汽車充電樁、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)中心一起被確立為新基建的七大領(lǐng)域。
新基建的概念于2018年12月的中央經(jīng)濟工作會議首次提出，隨后全國各地掀起了一股新基建建設(shè)的熱潮，各地政府和企業(yè)踴躍參與，紛紛宣布相關(guān)投資計劃。根據(jù)信通院的數(shù)據(jù)，“十四五”期間，新基建投資預(yù)計將達到10.6萬億，占全社會基礎(chǔ)設(shè)施投資10%左右。
人工智能本身被定義為一種新型基礎(chǔ)設(shè)施，將助力產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)智能化；反過來，新基建又將推動人工智能產(chǎn)業(yè)化，為人工智能產(chǎn)業(yè)提供基礎(chǔ)設(shè)施，助力人工智能場景落地。
具體來看，新基建將在數(shù)據(jù)和算力、算法三個層面為人工智能提供基礎(chǔ)設(shè)施支持。
數(shù)據(jù)量迎來爆發(fā)增長。新基建推動數(shù)據(jù)量增長的源泉主要是5G網(wǎng)絡(luò)和IoT的發(fā)展。根據(jù)工信部的數(shù)據(jù)，截至12月中旬，中國累計建成71.8萬個5G基站，數(shù)量位居全球第一。隨著未來5G基站數(shù)量進一步增加，5G網(wǎng)絡(luò)逐漸普及。 5G網(wǎng)絡(luò)具備高傳輸速率、低延時的特點，5G時代，更多的線下設(shè)備將聯(lián)網(wǎng)，真正迎來大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)量將迎來爆發(fā)增長。
新基建為人工智能發(fā)展提供算力支持。數(shù)據(jù)中心是新基建的重要領(lǐng)域之一，成為各地方政府和企業(yè)加碼投資的對象。數(shù)據(jù)中心的大規(guī)模建設(shè)將為數(shù)據(jù)中心的使用方——包括云服務(wù)提供商以及其他傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)——降低數(shù)據(jù)托管的成本。數(shù)據(jù)中心的建設(shè)將加速企業(yè)上云，通過云端進行AI模型開發(fā)、訓(xùn)練和推理等，將降低AI對傳統(tǒng)芯片硬件算力的依賴。
此外，在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，大部分IoT場景對數(shù)據(jù)實時性要求高，屬于延遲敏感、數(shù)據(jù)密集型技術(shù)，需要在邊緣處進行數(shù)據(jù)處理，帶動了邊緣數(shù)據(jù)中心的崛起。邊緣數(shù)據(jù)中心的發(fā)展有利于減輕云數(shù)據(jù)中心壓力，降低數(shù)據(jù)中心的整體電力消耗，從而降低企業(yè)發(fā)展人工智能所需的總體算力成本。
算法層面，作為新基建的一部分，人工智能本身將受益于新基建的政策支持。目前中國人工智能產(chǎn)業(yè)主要依賴以TensorFlow、Caffe等為主的美國企業(yè)或機構(gòu)研發(fā)的算法框架，新基建強調(diào)加強自主創(chuàng)新，將推動中國企業(yè)構(gòu)建自主可控的算法支撐體系。
