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      2021年中國人工智能行業發展現狀 國家推動云計算、大數據標準體系建設

      來源: 發布時間:2021-09-13瀏覽:190
      人工智能 行業發展

      人工智能產業鏈包括三層:基礎層、技術層和應用層。其中,基礎層是人工智能產業的基礎,主要是包括AI芯片等硬件設施及云計算等服務平臺的基礎設施、數據資源,為人工智能提供數據服務和算力支撐;技術層是人工智能產業的核心,以模擬人的智能相關特征為出發點,構建技術路徑;應用層是人工智能產業的延伸,集成一類或多類人工智能基礎應用技術,面向特定應用場景需求而形成軟硬件產品或解決方案。

        根據中國新一代人工智能發展戰略研究院數據顯示,2020年人工智能企業核心技術分布中,大數據和云計算占比最高,達到41.13%;其次是硬件、機器學習和推薦、服務機器人,占比分別為7.64%,6.81%,5.64%;物聯網、工業機器人、語音識別和自然語言處理分別占比5.55%,5.47%,4.76%。

        2020年,382家基礎層和技術層企業的核心技術分布中,大數據和云計算為最重要的核心技術,其占比為28.27%。其次是人臉、步態、表情識別技術,占比達到13.61%;智能芯片、語音識別和自然語言處理技術占比分別為8.90%和8.64%??梢钥闯?,目前大數據、云計算為我國人工智能發展的重點核心技術。

        國家推動云計算、大數據標準體系建設

        目前,人工智能成為各國發展的重點,為了推動中國人工智能“高效、高質”發展,建立標準化制度尤為重要。2020年8月,《國家新一代人工智能標準體系建設指南》出臺,明確人工智能標準化頂層設計,研究標準體系建設和標準研制的總體規則。人工智能標準體系框架主要由基礎共性、支撐技術與產品、基礎軟硬件平臺、關鍵通用技術、關鍵領域技術、產品與服務、行業應用、安全/倫理八個部分組成。

        其中,支撐技術與產品標準建設主要包括大數據、物聯網、云計算、邊緣計算、智能傳感器、數據存儲及傳輸設備等部分組成。

        對于重要的云計算和大數據而言,國家給出標準體系重點建設方向。其中,云計算標準重點開展面向人工智能的異構計算資源池化、調度和管理等標準研制;大數據標準重點開展面向人工智能算法和應用的數據服務接口、數據管理能力成熟度評估、數據開放共享要求、開放程度評估以及敏感行業數據治理等標準研制。

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