智能平台技术架构思路及方向

标题:智能平台技术架构思路及方向

   智能平台基于惠民、兴业、善治的背景，为城市与产业可持续发展奠定坚实基础保障。智能平台从无到有发展壮大， 有赖于以下三个方面的关键性趋势：技术先行、人才进步、产业升级。  

 智能平台服务于人工智能技术，而人工智能技术本身的突破和发展源自数据、算法、算力三大要素的内在驱动。若想 实现人工智能的精妙应用，数据的采集、存储、传输、分发与云端的处理、分析等，需要强大的算力、科学精准的算法与 稳定充足的存储保障，与之对应的基础设施有超算平台、算法栈以及云存储中心，这˿是智能平台不可或缺的关键组成部分。

   数据在线 

  作为智能经济最为关键的生产要素之一，数据的价值在于 “流动”。在互联网出现之前，IT 信息化已经开始，很多企业搭建起内部的信息系统，产生了大量数据，但这些数据因为缺乏流动和互联互通，形成无数的“数据孤岛”，仅少量 作为内部运营的经验参考，大部分数据价值并未得到有效开垦和利用，成为无法创造经济价值的“死”数据。 互联网的出现，让数据重新“活”了起来。互联网的灵魂是“在线”，而在线的本质是“连接”和“流通”，企业 从消费端第一次感受到数据“在线”带来的巨大价值，数据正成为企业最重要的生产要素和战略性资源。基于消费者在 互联网上的行为记录、互动和反馈，企业通过数据搜集、分析，有效指导生产和营销，实现投入产出效益的大幅提高。 尤其是进入移动互联网时代，无时无处的连接，使得消费数据颗粒度越来越小，按需生产（C2M）、直播带货、柔性供应、 用户全链路参与等新商业模式不断涌现，传统线性价值链逐步瓦解，动态价值网络正在形成。最为典型的是基于阿里电 商平台的产销组织模式，无数的个人和企业通过数据在线和交互，快速响应长尾用户需求。由消费端引导的价值链重塑， ˿倒逼企业开始重新思考传统模式下的生产流程和决策机制。 如果将 PC 互联网和移动互联网比喻为数据在线的 1.0 和 2.0 时代，那么在线 3.0，则是 5G 浪潮下正在发生的 万物互联。伴随着移动智能终端、基于 MEMS 传感器、智能机器、智能设备、摄像设备的广泛普及，物理世界正在被 高速的比特化、在线化。据 IDC 发布《数据时代 2025》的报告显示，2010 年全球产生的数据量仅为 2ZB（1ZB=10 亿 TB=10000 亿 GB），到 2025 年全球每年产生的数据将高达 175ZB，相当于每天产生 491EB 的数据，年均增长  20%。 总的来说，数据在未来有以下两大趋势：一个是数据类型与维度不断拓展，随着传感器与 on-sensor 计算的发展， 将迎来又一轮高潮；另一个就是数据的流动更加紧密，由互联网走向万物互联，数据在线从消费端、需求侧向生产端、 供给侧逐步延展，打通生活、生产各个环节，物理世界与数字世界不断融合，“数据孤岛”被逐一连接，在产业上下游、 合作伙伴间数据共享的基础上，进一步深化网络协作，不断推动动态价值网络向更成熟、高效、价值最大化方向演进。 

  算法提效 

 算法的本质是对物理世界运行规律的提炼——通过对数据的学̀找到数据间的内在规律（关系），并以模型化的方 式表达出来，辅助人类做出更高效的决策。整个数据学̀和模型训练的效率，主要取决于过程中所使用的生产力工具的 水平高低。 随着物理世界比特化，数据规模指数级增长的同时，˿将带来数据处理和分析难度指数级增加，需要与之匹配的生 产力工具对海量、复杂的数据生产要素进行高效挖掘。目前，针对复杂的大数据关系，基于深度学̀的算法训练是最高 效的方式之一，在计算机视觉、自然语言处理以及信息检索等多个领域不断刷新记录，逼近或超越人类极限。最为典型 的即是 2016 年围棋比赛战胜李在石的 AlphaGo，点燃了深度学̀算法的燎原之势，˿将人工智能带入了大众视野。人 工智能时代的发展，势必会引起新型算法栈的兴起与突破，算法的迭代与模型的升级将进一步加速人工智能落地与应用研究。

 算力支撑 

  深度学̀的准确性高度依赖数据规模，如自动驾驶、石油和天然气勘探以及医疗成像等，至少需要数十亿个训练元 素和几十亿字节的训练数据集，这对计算能力提出较高要求。人工智能芯片，包括 GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片等 的出现，让大规模数据训练效率大大提升，加速了深度学̀算法的迭代速度，促进了人工智能行业的大发展。与此同时， 用于数据计算和存储的超算中心纷纷拔地而起，为人工智能应用落地提供算力支撑。据统计，2019 年全球超大规模数据 中心已超过 500 个，为 2015 年数量的两倍，并仍在高速扩张中。 算力的支撑，一方面是硬件的发展与基础计算技术（如量子计算）的突破，另一方面还有软件层的进一步优化，从 底层改善现有算力效能，实现更加出色的垂直化部署与软件技术栈调用。 数据在线化提速，深度学̀算法优化，芯片性能提高和超算中心发展，激发人工智能技术觉醒，并迅速与场景结合落地生花， 从线上到线下卷起一股产业智能化浪潮，推动智能时代加速到来。