【报告】人工智能专题四:2024人工智能行业应用建设发展参考架构(附PDF下载)

人工智能产业链union 2025-08-01 20:20
 
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国家信息中心公共技术服务部
《2024人工智能行业应用建设发展参考架构
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《国家信息中心公共技术服务部:2024人工智能行业应用建设发展参考架构》的核心内容提炼


一、制定背景与目标


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维度
核心内容
制定目的
解决AI行业应用“落地难、成本高、碎片化”问题,推动“人工智能+”行动落地。
核心目标
构建统一技术架构、数据规范、标准体系,打通“模型→应用”堵点,降低开发门槛,实现规模化部署。

二、统一参考架构总览(“6+2”结构)


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层级
组成模块
功能要点
1. 算力基础
基础设施 + 算力资源管理 + AI开发平台
支持万卡集群、训推同构、多模态数据统一调度、国产化兼容。
2. 数据服务
4共性能力 + 4特性能力
数据清洗/合成/交换/加密、行业数据集、可信共享空间、企业数据空间。
3. 模型服务
多模型组合 + 工程工具链 + Agent工具 + AI资产管理
支持国产大模型组合、模型压缩、对齐、推理标准化、资产复用。
4. 应用开发
行业应用引擎 + 场景图谱
提供知识图谱、GIS、自动化等引擎,快速搭建高价值场景。
5. 运维平台
系统稳定 + 安全监控
软硬件监控、故障自愈、数据安全、网络流量防护。
6. 运营平台
服务订阅 + 供需对接
对内支持企业部署,对外提供市场、计费、数字展厅等运营功能。

三、两种建设模式


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模式
目标
技术特征
自研创新
服务企业内部业务
深度定制、内部系统集成、关注安全与稳定。
平台赋能
服务外部行业客户
组件服务化、共性应用共享、关注市场与生态。

四、关键能力要求(技术清单)


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类别
关键能力
算力
万卡调度、训推同构、多模态存储、统一芯片接口、国产化框架。
数据
数据工程工具链、可信交换、加密流通、自动标注、合成数据。
模型
多模型组合、压缩/对齐/治理、Agent编排、统一推理API。
安全
数据隔离、访问控制、审计日志、端到端加密、断供风险防护。

五、行业应用方向


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行业
应用场景示例
金融
智能风控、合规审计、数字员工。
医疗
临床辅助、药物研发、远程诊疗。
制造
智能质检、预测维护、数字孪生。
交通
自动驾驶、车路协同、智能调度。
教育
个性化学习、智能辅导、资源推荐。

六、实施价值与展望


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价值点
说明
规模效应
统一架构降低边际成本,激活大市场潜力。
生态共赢
打通数据、模型、算力壁垒,形成开放协作生态。
可持续演进
架构可扩展、可升级,兼容未来技术路线。
安全可控
减少对外部技术依赖,保障业务连续性。

七、一句话总结

“一套统一架构,六大能力底座,两种建设路径,全面降低AI应用门槛,加速千行百业智能化。”

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