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人工智能賦能新一代信息基礎設施
發布時間：2019-11-19 分類：趨勢研究 來源：人民郵電報 中國信息通信研究院技術與標準所 程強
自1956年“人工智能”的概念被正式提出后，人工智能技術在60多年的發展歷程中，經歷了三次發展和兩次低谷。21世紀以來，隨著硬件算力的增強和大量數據的積累，人工智能的蓬勃發展一直延續至今，已經成為引領未來的戰略性技術，推動了各個行業的轉型升級。人工智能技術的發展對現有信息基礎設施提出了全新的需求，并賦予了其全面智能化的動能。
AI和5G相互賦能
在5G時代，隨著移動互聯的能力突破傳統帶寬的限制，時延問題和大量終端接入能力得到根本解決，智能感應、大數據和智能學習的能力將充分發揮，并整合成強大的體系。
人工智能技術提升5G網絡性能。為了支持5G網絡的多樣化應用場景，5G系統引入了大規模天線、毫米波通信、超密集組網和網絡切片等技術。技術的多元性對目前的網絡架構帶來了重大改變，傳統以人工為主的運維方式已經無法應對5G網絡帶來的運維復雜性增加、網絡參數配置更加靈活、網絡安全問題等新型挑戰。人工智能技術在跨領域特征挖掘、海量數據分析和動態策略生成等方面的天然優勢，促進網絡架構從煙囪式向云化、軟件定義化和虛擬化演進。利用AI技術可以對未來的網絡性能和需求進行準確預測和動態調整，實現網元智能、預測智能、運維智能、邊緣智能、切片智能等，將5G打造成為全自動部署管控、自學習和自優化的智慧網絡。
5G網絡也推動了人工智能技術在各個行業的落地應用。5G網絡的大連接、低時延和高速率等特性以及云化、切片化的網絡形態，提供了萬物互聯的能力，支持各個產業的數字化轉型，為人工智能的應用提供了多樣化的基礎支撐。超大連接能力能夠創造前所未有的海量數據，是推動人工智能技術應用的基礎。同時，海量數據在云端的融合，使得人工智能得以根據匯聚的數據進行全局的判斷和決策。5G特有的超高傳輸速率和邊緣計算功能，能夠解決人工智能在車聯網、無人機、智慧醫療等領域進行應用時的時間敏感問題。
AI基礎設施成發展關鍵
人工智能技術的發展離不開算法、算力和數據三大要素。人工智能各種應用場景的普及與發展，對用于AI的ASIC芯片、GPU等各類硬件加速器、AI安全管理工具和數據中心等基礎設施的建設也提出了多樣化的需求。日前，科技部印發《國家新一代人工智能創新發展試驗區建設工作指引》，其中指出，要推進人工智能基礎設施包括網絡基礎設施、大數據基礎設施、計算基礎設施建設，同時提升傳統基礎設施的智能化水平，形成新一代人工智能廣泛應用的基礎設施體系。建設人工智能研發基地和開放創新平臺，推動公共數據安全有序開放，是強化人工智能研發創新的基礎條件。
發展智能化信息基礎設施
人工智能對于新一代信息基礎設施的賦能影響日益凸顯，但相關基礎設施的智能化發展不是一蹴而就的。信息基礎設施應用人工智能技術需要從基礎研究、數據開放與流通、數據安全與隱私保護以及應用示范等方面開展工作。
加強基礎研究，補齊軟硬件短板。在促進人工智能產業化和落地應用的同時，要進一步加強人工智能和信息通信技術的基礎研究。針對我國在人工智能領域的發展短板，在硬件方面開發更加靈活、開源的人工智能定制芯片；在軟件方面，加強高性能分布式服務器集群系統的研究，在云端推理環節實現突破，提高我國的自主技術研發和專利競爭力；在網絡方面，充分利用人工智能技術，發展全開放、可擴展、自演化、高可靠和安全的新型網絡架構。
促進數據開放與流通。為實現對信息基礎設施全局優化的開展，帶動數字經濟高質量發展，需要推動來自不同的設施數據的匯聚與共享。在不同的設施和多個數據源之間建立相應的接口規范或一致性協議，加強數據質量管理，保護數據的安全流通。對數據開放的原則、流程乃至具體的實施方案要加強布局，完善相關法律法規和規范的制定。
關注數據安全與隱私保護。數據的匯聚與流通涉及數據安全、個人信息保護、商業機密、數據主權等方面的問題。為保證數據安全與個人敏感信息安全，需要建立通用和各個專業領域的數據保護法律法規，完善數據流通與開放制度，加強數據安全與隱私保護核心技術與標準的研究，建立完備的數據安全技術和管理框架，從技術、運營、管理、審計等多個維度來保障基礎設施和數據中心的隱私與數據安全。
積極開展應用示范。在5G開始商業部署之際，建議圍繞經濟發展與民生改善等需要，探索5G網絡與人工智能技術在不同行業領域例如制造、家居、金融、政務、教育、交通、安防等的結合點，開展人工智能技術應用示范，形成各具特色的融合發展模式。
當前，我國人工智能領域相關企業已經超過2000家，在信息基礎設施中發揮的作用已經初見成效，成為政府、ICT、制造業等多個行業持續關注的重要方向。但目前信息基礎設施的智能化仍處于起步階段，尚有較大的發展空間和作用范圍。對于電信網絡、數據中心等基礎設施來說，其與人工智能技術進行相互賦能也是其創新和變革的重要內容。對于人工智能基礎設施的發展，需要在保證其穩定和高質量的基礎支撐功能的前提下，考慮算法的性能、數據安全、場景的難易和對系統的整體影響，由點及面，由功能到系統，由單個系統到多個系統融合，逐步實現數字化經濟時代的萬物智聯。
