國家信息中心在深度調研人工智能產業發展現狀基礎上，聚 焦人工智能行業應用發展關鍵問題，面向制造、交通、金融、醫 療、消費等人工智能應用重點行業領域，研究提出《人工智能行 業應用建設發展參考架構》報告（以下簡稱“報告”）。報告從 算力基礎、數據服務、模型服務、應用開發、運維平臺、運營平 臺等六個方面，提出人工智能行業應用建設的共性能力和特性能力。通過構建一套技術架構統一、數據規范統一、標準體系統一 的參考架構，擺脫企業服務模式不同帶來的限制，降低供需邊際成本，有效發揮規模效應，促進應用創新，激發市場活力，持續 推動產業健康高效發展。

本報告旨在研究推進行業應用發展標準化的參考架構，期望為各行業主體明確人工智能應用建設發展的重點和目標，降低應用開發和復制的邊際成本，促進人工智能技術的創新成果與產業深度融合，為加快推進人工智能行業應用規模化落地提供有益參考。

一、AI的全球競技場：誰在領跑？

全球AI技術的競爭日趨激烈，各國政府紛紛出臺政策，試圖在全球競爭中搶占先機。國外的大模型能力、多模態技術、混合模型等基礎技術持續演進，而中國則以其獨特的發展資源優勢，在全球AI版圖中的核心地位日益凸顯。

二、中國AI的“超車”秘籍

中國AI市場規模的增長速度令人矚目，預計到2027年將達到1,150億美元。我國人工智能應用層企業完備，且具備良好的發展勢頭，尤其在互聯網領域中的應用尤為活躍。

三、行業應用：AI競爭的新焦點

技術與產業競爭的焦點已經從單一的計算量和模型參數量轉變為對高質量數據集規模的重視。數據密集型行業如金融、醫療健康等領域的應用正在不斷落地。

四、AI行業應用的兩大模式

當前，人工智能行業應用的建設通常存在兩種典型模式：自研創新模式和平臺賦能模式。這兩種模式基于業務建設目的的不同而區分，共同推動AI技術與行業的深度融合。

五、統一參考架構：AI應用的“施工圖”

統一參考架構的建設是行業發展的關鍵。它包括系統架構和能力模塊，旨在降低不同系統間集成的難度和邊際成本，促進算力、數據、模型和應用的協同。

六、統一參考架構的六大組成部分

統一參考架構分為算力基礎、數據服務、模型服務、應用開發、運維平臺、運營平臺等六個主要部分。這些部分共同構成了AI應用的“超級大腦”，推動行業智能升級。

七、算力基礎：AI的“心臟”

算力基礎是AI的“心臟”，包括基礎設施、算力資源管理平臺和AI開發平臺。它們為企業提供數據存儲、計算和應用服務，是企業數字化轉型的基石。

八、數據服務：AI的“血液”

數據服務是AI的“血液”，包含共性和特性能力，關注采集、處理、共享、數據集管理，形成統一的數據服務。數據服務的能力直接影響AI系統的原材料——數據的規模和質量。

九、模型服務：AI的“大腦”

模型服務是AI的“大腦”，包含基礎模型、模型訓練、模型使用、資產沉淀，形成統一的模型服務。模型服務的能力決定了AI系統的思考和決策能力。

十、應用開發：AI的“雙手”

應用開發是AI的“雙手”，包含行業應用引擎和應用場景，支撐各行業各領域業務的引擎。應用開發的能力使得AI能夠將智能轉化為實際的業務價值。

十一、運維平臺：AI的“盾牌”

運維平臺是AI的“盾牌”，確保系統的穩定和安全。它面向人工智能應用系統需求，提供系統管理維護、高可用、災備、監控優化的能力。

十二、運營平臺：AI的“窗口”

運營平臺是AI的“窗口”，面向服務用戶提供用戶管理、用戶服務等相應功能。它基于不同的業務目標，側重點不同，具體有服務內部業務和服務外部客戶兩類。

十三、統一參考架構的建設：AI的“成長”

統一參考架構的建設通過加強共性支撐能力建設，解決行業共性問題，培育開放包容可持續激發各方合作活力的共贏生態，支撐行業人工智能高質量發展。

十四、基于統一參考架構的應用建設：AI的“實踐”

不同類型的人工智能應用都可使用統一參考架構進行建設，包括算力基礎、數據服務、模型服務等，同時在應用開發、運營平臺和運維平臺的功能建設方面，存在一定的差異和重點。

十五、總結與展望：AI的未來

人工智能應用建設參考架構將在金融、醫療、制造、交通、教育、互聯網和智能家居等多個領域展現出巨大潛力，通過優化業務流程、提高效率和降低成本，推動這些行業的創新和變革。

AI的浪潮已經來臨，統一參考架構將成為我們駕馭這股浪潮的關鍵。它不僅能夠激發市場活力，降低供需邊際成本，還能立足可持續技術框架，促進產業持續發展。讓我們一起期待AI在各行各業中的規模化落地，助力高質量發展！

附件：人工智能行業應用建設發展參考架構:算力基礎,數據服務,模型服務,應用開發,運維平臺,運營平臺等六個方面,建設的共性能力和特性能力