人工智能技术的发展赋予信息基础设施全面智能化

自1956年“人工智能”的概念被正式提出之后，人工智能技术在60多年的发展历程中，经历了三次发展和两次低谷。21世纪以来，随着硬件算力的增强和大量数据的积累，人工智能的蓬勃发展一直延续至今，已经成为引领未来的战略性技术，推动了各个行业的转型升级。人工智能技术的发展对现有信息基础设施提出了全新的需求，并赋予了其全面智能化的动能。

AI和5G相互赋能

在5G时代，随着移动互联的能力突破传统带宽的限制，时延问题和大量终端接入能力得到根本解决，智能感应、大数据和智能学习的能力将充分发挥，并整合成强大的体系。

人工智能技术提升5G网络性能。为了支持5G网络的多样化应用场景，5G系统引入了大规模天线、毫米波通信、超密集组网和网络切片等技术。技术的多元性对目前的网络架构带来了重大改变，传统以人工为主的运维方式已经无法适应5G网络带来的运维复杂性增加、网络参数配置更加灵活、网络安全问题等新型挑战。人工智能技术在跨领域特征挖掘、海量数据分析和动态策略生成等发面的天然优势，促进网络架构从烟囱式向云化、软件定义化和虚拟化演进。利用AI技术可以对未来的网络性能和需求进行准确预测和动态调整，实现网元智能、预测智能、运维智能、边缘智能、切片智能等，将5G打造成为全自动部署管控、自学习和自优化的智慧网络。

5G网络也推动了人工智能技术在各个行业落地应用。5G网络的大连接、低时延和高速率等特性以及云化、切片化的网络形态，提供了万物互联的能力，支持各个产业的数字化转型，为人工智能的应用提供了多样化基础支撑。超大连接能力能够创造前所未有的海量数据，是推动人工智能技术应用的基础。同时，海量数据在云端的融合，使得人工智能得以根据汇聚的数据进行全局的判断和决策。5G特有的超高传输速率和边缘计算功能，能够解决人工智能在车联网、无人机、智慧医疗等领域进行应用时的时间敏感问题。

AI基础设施成发展关键

人工智能技术的发展离不开“算法”、“算力”和“数据”三大要素。人工智能各种应用场景的普及与发展，对用于AI的ASIC芯片、GPU等各类硬件加速器、AI安全管理工具和数据中心等基础设施的建设也提出了更要广泛而多样化的需求。日前，科技部印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》，其中指出，要推进人工智能基础设施包括网络基础设施、大数据基础设施、计算基础设施建设，同时提升传统基础设施的智能化水平，形成新一代人工智能广泛应用的基础设施体系。建设人工智能研发基地和开放创新平台，推动公共数据安全有序开放，是强化人工智能研发创新的基础条件支撑。

智能化信息基础设施发展建议

人工智能对于新一代信息基础设施的赋能影响日益凸显，但相关基础设施的智能化发展不是一蹴而就的。信息基础设施应用人工智能技术需要从基础研究、数据开放与流通、数据安全与隐私保护以及应用示范等方面开展工作。

1） 加强基础研究，补齐软硬件短板。在促进人工智能产业化和落地应用的同时，要进一步加强人工智能和信息通信技术的基础研究。针对我国在人工智能领域的发展短板，在硬件方面开发更加灵活、开源的人工智能定制芯片；在软件方面，加强高性能分布式服务器集群系统的研究，在云端推理环节实现突破，提高我国的自主技术研发和专利竞争力；在网络方面，充分利用人工智能技术，发展全开放、可扩展、自演化、高可靠和安全的新型网络架构。

2） 促进数据开放与流通。为实现对信息基础设施全局优化的开展，带动数字经济的高质量发展，需要推动来自不同的设施数据的汇聚与共享。在不同的设施和多个数据源之间需要建立相应的接口规范或一致性协议，加强数据质量管理，保护数据的安全流通。对数据开放的原则、流程乃至具体的实施方案需要加强布局，完善相关法律法规和规范的制定。

3） 关注数据安全与隐私保护。数据的汇聚与流通涉及到数据安全、个人信息保护、商业机密、数据主权等方面的问题。为保证数据安全与个人敏感信息，需要建立通用和各个专业领域的数据保护法律法规，完善数据流通与开放制度，加大数据安全与隐私保护核心技术与标准的研究，建立完备的数据安全技术和管理框架，从技术、运营、管理、审计等多个维度来保障基础设施和数据中心的隐私与数据安全。

4） 积极开展应用示范。在5G开始商业部署之际，建议围绕经济发展与民生改善等需要，探索5G网络与人工智能技术在不同行业领域例如制造、家居、金融、政务、教育、交通、安防等的结合点，来开展人工智能技术应用示范，形成各具特色的融合发展模式。

总结：

当前，我国人工智能领域相关企业已经超过2000家，在信息基础设施中发挥的作用已经初见成效，成为政府、ICT、制造业等多个行业持续关注的重要方向。但目前信息基础设施的智能化仍处于起步阶段，尚有较大的发展空间和作用范围。对于电信网络、数据中心等基础设施来说，其与人工智能技术进行相互赋能也是其创新和变革的重要内容。对于人工智能基础设施的发展，需要在保证其稳定和高质量的基础支撑功能的前提下，考虑算法的性能、数据安全、场景的难易和对系统的整体影响，由点及面，由功能到系统，由单个系统到多个系统融合，逐步实现数字化经济时代的万物智联。
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