2024年,隨著全球數字化進程的加速和科技競爭的深化,人工智能(AI)已成為驅動新一輪產業變革的核心引擎。在中國,人工智能行業正從技術探索與場景試點,邁向大規模、深層次的產業化應用新階段。其中,作為技術基石與生態核心的“人工智能基礎軟件開發”,正迎來前所未有的戰略機遇,同時也面臨關鍵挑戰。本報告旨在梳理2024年中國人工智能行業應用發展的主要趨勢,并重點剖析人工智能基礎軟件在這一進程中的核心地位與發展路徑。
一、 行業應用趨勢總覽:從“單點智能”到“系統智能”
2024年中國人工智能應用呈現出三大鮮明趨勢:
1. 深度融合與垂直滲透:AI技術正與實體經濟各垂直領域(如工業制造、金融服務、醫療健康、智慧城市、農業農村)進行前所未有的深度融合。應用重點從解決單一、孤立的痛點問題,轉向優化整個業務流程、重塑產業價值鏈。例如,在工業領域,AI不僅用于視覺質檢,更深度嵌入到生產排程、供應鏈管理、設備預測性維護等全環節。
2. 普惠化與平民化:隨著大模型技術的突破和開源生態的繁榮,AI開發與應用的門檻持續降低。企業,尤其是中小企業,能夠以更低的成本和更便捷的方式獲取AI能力,推動AI從“尖端技術”變為“普惠工具”,賦能千行百業的數字化轉型。
3. 可信與負責任AI成為剛需:在數據安全、隱私保護、算法公平性等法規與倫理要求日益嚴格的背景下,構建安全、可靠、透明、可解釋的AI系統成為行業共識。應用側對AI的可信度、魯棒性和合規性提出了更高要求。
二、 人工智能基礎軟件:定義新時代的“操作系統”
在上述應用趨勢的驅動下,人工智能基礎軟件的重要性日益凸顯。它泛指支撐AI模型開發、訓練、部署、管理和運營的全棧軟件體系,包括但不限于:深度學習框架、AI開發平臺與工具鏈、模型推理與服務框架、數據管理與處理平臺、MLOps(機器學習運維)系統等。在2024年,其發展呈現出以下關鍵動向:
1. 框架層:自主創新與生態構建并重
以百度飛槳(PaddlePaddle)、華為昇思(MindSpore)為代表的國產深度學習框架,經過數年積累,在功能完備性、性能優化和易用性上已取得長足進步。2024年的重點是進一步擴大開發者生態,通過更友好的開發體驗、更豐富的模型庫和工具組件,吸引更多企業和開發者加入,形成從技術到應用的良性閉環,逐步構建自主可控的AI軟件根技術體系。
2. 平臺層:云原生與一體化成為標配
AI基礎軟件平臺正全面擁抱云原生技術。基于容器、微服務、服務網格等云原生架構構建的AI平臺,能夠更好地實現資源的彈性調度、應用的高效部署與敏捷迭代。平臺正向“一體化”方向發展,集成了數據準備、模型訓練、模型評估、模型部署、監控運維的全生命周期管理能力,為開發者提供端到端的“開箱即用”體驗,極大提升AI項目的落地效率。
3. 工具鏈:聚焦提升開發與運維效率
針對AI開發過程中數據標注難、模型調參復雜、部署環境異構等痛點,自動機器學習(AutoML)、低代碼/無代碼開發工具、智能化數據標注平臺等工具將更加成熟和普及。MLOps工具鏈的完善成為重中之重,旨在標準化和自動化AI模型的持續集成、持續交付與持續監控,保障AI系統在生產環境中的穩定、高效運行。
4. 大模型時代的新要求:支撐超大模型訓練與高效推理
大語言模型(LLM)及多模態大模型的興起,對基礎軟件提出了極限挑戰。分布式訓練框架需要支持千卡乃至萬卡集群的高效并行訓練,解決通信瓶頸和穩定性問題。在推理側,需要提供極致的模型壓縮、量化、編譯優化技術和高性能推理引擎,以降低大模型部署的成本與延遲,使其能夠廣泛應用于實際場景。
三、 面臨的挑戰與未來展望
盡管前景廣闊,中國人工智能基礎軟件開發仍面臨多重挑戰:核心底層技術(如AI編譯器、高性能算子庫)與國際頂尖水平仍有差距;軟硬件協同優化的深度有待加強;開源生態的全球影響力有待進一步提升;復合型高端人才短缺問題依然突出。
中國人工智能基礎軟件的發展路徑將更加清晰:
- 堅持自主創新與開放合作相結合,在攻堅關鍵核心技術的積極參與全球開源社區,貢獻中國智慧。
- 深化軟硬件協同,推動AI基礎軟件與國產AI芯片(如昇騰、寒武紀等)的深度適配與優化,打造全國產化AI算力底座。
- 賦能產業智能化,基礎軟件的演進必須緊密圍繞制造業升級、數字經濟等國家戰略需求,提供更貼合行業特性的解決方案。
- 構建可信AI基石,將安全性、公平性、可解釋性等要求內置于基礎軟件的設計與開發流程之中。
2024年是中國人工智能從“應用落地”邁向“深度賦能”的關鍵一年。人工智能基礎軟件作為支撐這一躍遷的“數字底座”,其發展水平將直接決定中國在全球AI競爭中的地位和產業智能化的質量。唯有夯實基礎軟件根基,才能支撐起人工智能應用的參天大樹,最終贏得智能時代的未來。