Las últimas tendencias de desarrollo en la industria de la inteligencia artificial

Actualmente se está gestando una revolución tecnológica e industrial representada por una nueva generación de inteligencia artificial. Se está acelerando la construcción de infraestructuras de información digitales, en red e inteligentes. La innovación integrada y la innovación entre campos caracterizada por la fusión de las comunicaciones de la información, la vida y la ciencia de los materiales se han convertido gradualmente en la corriente principal. Las nuevas aplicaciones industriales y las nuevas industrias construidas en torno a la "inteligencia" Los formatos empresariales y los nuevos modelos surgen constantemente, y el efecto "ganso" de la inteligencia artificial se ejerce plenamente. Se espera que en 2021 la inteligencia artificial se acelere hasta convertirse en una importante fuerza impulsora de la construcción de un sistema económico digital moderno y la promoción de un desarrollo económico y social de alta calidad. Como parte de la "nueva infraestructura", se integrará estrechamente con nuevas tecnologías como 5G, computación en la nube , big data e Internet industrial. La integración forma las capacidades básicas de una nueva generación de infraestructuras de la información y proporciona un soporte subyacente para el desarrollo de la economía digital.

Juicio básico sobre la situación en 2021

(1) Las tecnologías emergentes siguen nutriéndose, y la innovación tecnológica integrada con la inteligencia artificial como núcleo se acelerará

Desde 2020, la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial individual de mi país se ha vuelto más madura, pero la aplicación colaborativa a gran escala e industrial de la inteligencia artificial y las tecnologías relacionadas todavía se encuentra en sus primeras etapas, y es necesario mejorar la eficiencia para permitir un desarrollo económico de alta calidad. Consideramos que, en el futuro, las tecnologías de inteligencia artificial individuales se enfrentarán a un techo cuando funcionen de forma independiente. Se espera que en 2021, nuevas tecnologías y productos como la realidad virtual, el vídeo de ultra alta definición y la electrónica automotriz emergente continúen emergiendo y aceleren la integración cruzada con la inteligencia artificial para promover la forma económica de transformación inteligente de la producción, el estilo de vida y los métodos de gobernanza social; con esto Al mismo tiempo, la inteligencia artificial y las tecnologías de la información de nueva generación como 5G , computación en la nube, big data, Internet industrial, Internet de las cosas, realidad mixta (MR), computación cuántica, blockchain y edge computing se apoyan mutuamente. A través de la industrialización de la tecnología inteligente y la inteligentización de las industrias tradicionales, la inteligencia artificial proporcionará un soporte subyacente para el desarrollo de la economía inteligente y la transformación digital de las industrias, promoverá la integración profunda de la inteligencia artificial y 5G con la computación en nube, big data, Internet de las Cosas y otros campos, y formará una nueva generación de capacidades básicas de Infraestructura de la información.

En términos de direcciones específicas, la innovación integrada caracterizada por la fusión cruzada se ha convertido gradualmente en la corriente principal, y el valor de la integración cruzada de múltiples tecnologías emergentes permitirá a la inteligencia artificial ejercer un mayor valor social y económico. Se espera que en 2021, la inteligencia artificial acelere la integración con la electrónica del automóvil y otros campos para realizar módulos funcionales especiales como la percepción, la toma de decisiones y el control, promover la formación de sistemas de aplicación de conducción autónoma, asistencia a la conducción, interacción hombre-vehículo, servicio y entretenimiento, e innovar aún más la cadena tradicional de la industria del automóvil. Hacer que los coches sean más inteligentes y estén más conectados; se espera que la inteligencia artificial se combine con la tecnología de realidad virtual para proporcionar herramientas para la fabricación, la decoración del hogar, etc., y proporcionar escenarios ricos para la fabricación virtual, la conducción inteligente, la atención médica simulada, la educación y la formación, el entretenimiento cinematográfico y televisivo, etc., un entorno de plataforma interactivo y oportuno.

(2) La economía inteligente empieza a tomar forma y la inteligencia ubicua se desarrolla rápidamente

La epidemia de COVID-19 se ha convertido en la "nueva normalidad" para el desarrollo mundial en el próximo periodo. Tanto los países nacionales como los extranjeros se encuentran en un periodo de innovación, desarrollo, transformación y actualización económica y social. Existe una necesidad urgente de aplicar la inteligencia artificial. Consideramos que con la innovación de algoritmos, la mejora de la potencia de cálculo y la acumulación de recursos de datos, la construcción de infraestructuras inteligentes y las infraestructuras tradicionales lograrán actualizaciones inteligentes, y se espera que la tecnología de inteligencia artificial promueva la innovación inteligente en todos los elementos del desarrollo económico.

De cara a 2021, la inteligencia artificial impulsará aún más la economía digital para entrar en una nueva etapa de economía inteligente. La nueva forma económica de la economía inteligente ha empezado a tomar forma. La inteligencia artificial acelerará la integración con la economía real y se convertirá en una importante fuente de energía para la transformación y la modernización industrial bajo la nueva normalidad. Como una de las primeras, no solo promueve la innovación en modelos y formatos empresariales como la fabricación inteligente, la logística inteligente, la agricultura inteligente, el turismo inteligente, la sanidad inteligente y las ciudades inteligentes, sino que también impulsa el desarrollo de nuevos productos como las operaciones inteligentes, el software inteligente, el hardware inteligente y los robots inteligentes, omnipresentes El desarrollo de la economía inteligente tomará forma. La inteligencia artificial dará nuevas connotaciones a los sistemas ciberfísicos (CPS), convirtiéndolos en un sistema de colaboración hombre-máquina más universal. En el futuro, la Internet de Todo traerá inevitablemente redes ubicuas, datos ubicuos y necesidades de aplicación ubicuas. Los escenarios de aplicación de la inteligencia artificial se ampliarán a más industrias, más campos, más vínculos y más niveles. Cualquiera puede, la inteligencia ubicua que puede ser utilizada por cualquier unidad en cualquier momento y en cualquier lugar se acelerará, lo que promoverá aún más la profunda integración de la tecnología de inteligencia artificial con diversos campos de la economía real.

En términos de direcciones específicas, se espera que la industria manufacturera sea el campo con los escenarios de aplicación más ricos y el mayor potencial para la inteligencia artificial en 2021. Sus necesidades de aplicación abarcan todo el ciclo de vida de la industria manufacturera y se convertirá en un área clave para la aplicación integrada de la inteligencia artificial en el futuro. Inteligencia artificial y fabricación La integración profunda se promoverá y profundizará en más eslabones y niveles de la industria manufacturera. La orientación a la demanda y el enfoque en los puntos débiles se convertirán en una de las claves de la integración de la inteligencia artificial y la fabricación. Los productos y servicios de inteligencia artificial se englobarán en productos industriales inteligentes específicos. o soluciones de sistemas en campos industriales específicos. Además, dado que la mayoría de las empresas de la cadena industrial aún no han obtenido valor de las aplicaciones de inteligencia artificial a gran escala, la seguridad y la relación entrada-salida se convertirán en una importante base de decisión para que las empresas manufactureras apliquen la inteligencia artificial. El punto clave para aumentar su valor añadido será pasar de la extracción de valor de los equipos a la extracción de valor de los usuarios botella a botella.

(3) La potenciación de escenarios se convierte en el tema principal, y los escenarios típicos pasarán a ser el centro de la financiación

A medida que la tecnología de inteligencia artificial de mi país madura gradualmente y los modelos de aplicación y los modelos de negocio toman forma, el mercado de inteligencia artificial y el desarrollo de la industria seguirán mejorando. A finales de junio de 2020, la escala de la industria central de inteligencia artificial de mi país alcanzó los 77.000 millones de yuanes , y la inteligencia de las empresas de inteligencia artificial superó con 2.600 empresas, se ha convertido en una de las principales concentraciones de empresas unicornio del mundo. La lógica de inversión y financiación de la inteligencia artificial de "los escenarios determinan las aplicaciones, las aplicaciones determinan los mercados y los mercados determinan las perspectivas de desarrollo de las empresas" se ha ganado aún más el reconocimiento de todos los ámbitos de la vida. Se espera que en 2021 aumente aún más el grado de segmentación y especialización en el campo de la inteligencia artificial, y llegue la fase de comercialización de aplicaciones generalizadas de inteligencia artificial. El gobierno y el mercado se centrarán más en aplicaciones estrechamente integradas con escenarios de aplicación específicos, especialmente con las necesidades de aplicación de la economía real. centrarse en.

En concreto, se espera que el entusiasmo de los gobiernos locales por el desarrollo de la industria de la inteligencia artificial continúe en 2021, las políticas y medidas de apoyo locales también se vuelvan más pragmáticas y operativas, y la aplicación se convierta en un contenido importante al que el gobierno preste atención y Doméstico Más ciudades (clústeres) se centrarán en industrias ventajosas como los chips inteligentes, los drones inteligentes, los coches conectados inteligentes y los robots inteligentes, y construirán activamente soluciones para campos de aplicación clave como la sanidad, las finanzas, el transporte de la cadena de suministro, la fabricación, el mobiliario doméstico y el transporte ferroviario. Escenarios de aplicación de la inteligencia artificial en profundidad que se ajustan a las ventajas y características de desarrollo locales. Se espera que los escenarios de aplicación de la inteligencia artificial fáciles de implementar, como el nuevo comercio minorista, la conducción sin conductor, la atención médica y la educación, atraigan más atención del capital en el próximo año. Al mismo tiempo, dado que China sigue estando por detrás de Estados Unidos en la tecnología subyacente de la inteligencia artificial, a medida que la inteligencia artificial siga desarrollándose en China, la inversión en tecnología subyacente seguirá creciendo. Las startups de tecnología subyacente con equipos de científicos de primera línea y fuertes genes tecnológicos seguirán Con la continua inyección de capital del mercado de capitales, la transformación del mercado de capitales promoverá que la inteligencia artificial ponga más énfasis en la racionalidad. Las grandes empresas echarán raíces en la escena y profundizarán en la aplicación, haciendo que los productos de inteligencia artificial sean realmente "útiles".

(4) La "nueva infraestructura" potencia todos los ámbitos de la vida, y el apoyo subyacente a la industria de la inteligencia artificial sigue mejorando

La Conferencia Central de Trabajo Económico propuso el concepto de "nueva infraestructura" por primera vez en 2018, señalando que la inversión debe desempeñar un papel clave, aumentar la transformación tecnológica y la actualización de equipos en la industria manufacturera, acelerar el ritmo de comercialización de 5G y fortalecer nuevas tecnologías como la inteligencia artificial, el Internet industrial y el Internet de las Cosas. En cuanto a la construcción de infraestructuras, siete reuniones o documentos de nivel central han dejado claro desde entonces que se reforzará el fortalecimiento de las "nuevas infraestructuras". El 4 de marzo de 2020, el Comité Permanente del Buró Político del Comité Central del PCCh celebró una reunión y propuso acelerar la construcción de nuevas infraestructuras como las redes 5G y los centros de datos, lo que atrajo una mayor atención. "Nueva infraestructura" tiene ricas connotaciones en la nueva era. No solo se ajusta a las futuras tendencias de desarrollo económico y social, sino que también se adapta a la actual etapa de desarrollo social y económico de China y a sus necesidades de transformación. Al tiempo que compensa las deficiencias, se convertirá en un nuevo motor del desarrollo social y económico. La "nueva " Infraestructura" de inteligencia artificial es de gran importancia para el desarrollo de la industria de inteligencia artificial. Se espera que en 2021, la construcción de la cadena de la industria de la inteligencia artificial siga aumentando en torno a la "troika" de la nueva infraestructura de inteligencia artificial, como algoritmos, datos y potencia de cálculo.

Concretamente, en términos de potencia de cálculo, el despliegue de la red de comunicaciones 5G de mi país se acelerará en 2021, y el número de dispositivos conectados al Internet de las Cosas aumentará hasta los 50.000 millones. La tasa de crecimiento de los datos será cada vez más rápida, y la cantidad de cálculos necesarios para la formación en inteligencia artificial aumentará aún más. Al mostrar un crecimiento exponencial, la demanda de potencia de cálculo en las industrias relacionadas será aún mayor. El volumen de big data de las principales empresas de Internet alcanzará los miles de petabytes, el de las empresas líderes de las industrias tradicionales, los petabytes, y los datos generados por los particulares, los terabytes. GPU, ASIC ､Unidades de computación como FPGA se convertirán en las capacidades de hardware subyacentes que apoyan el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial de mi país, y la construcción de la cadena industrial en torno a la Troika seguirá fortaleciéndose. En términos de algoritmos, el marco Cafe, el marco CNTK, etc. recogen e integran diferentes modelos emergentes de algoritmos de inteligencia artificial, lo que puede mejorar en gran medida la aplicabilidad de los escenarios de desarrollo de algoritmos. Los algoritmos de inteligencia artificial pasan de RNN, LSTM a CNN a GAN, BERT y GPT. -3, etc., los algoritmos de aprendizaje emergentes se implementarán de forma más eficiente en las principales bibliotecas de modelos de algoritmos de aprendizaje automático.

Varias cuestiones que requieren atención

(1) La capacidad básica de soporte informático de la inteligencia artificial a gran escala es limitada

La diversificación de los datos de aplicación de la industria de la inteligencia artificial y la mayor complejidad de los algoritmos de aprendizaje profundo requieren potentes capacidades informáticas como soporte para su implementación. Se espera que la cantidad de datos siga creciendo de forma explosiva en 2021, y los modelos de algoritmos de inteligencia artificial se vuelvan más complejos y requieran mayores niveles de capacidad informática, pero las empresas nacionales que pueden proporcionar soporte informático de inteligencia artificial a gran escala siguen siendo muy limitadas, y nuestro país está generalmente poco preparado en términos de infraestructura informática de inteligencia artificial. Las organizaciones profesionales predicen que la popularidad de las tecnologías de la información de nueva generación, como la inteligencia artificial y las comunicaciones 5G, harán que la cantidad de datos de nueva creación en el mundo aumente rápidamente de 33ZB en 2018 a 175ZB en 2025, lo que requiere actualizaciones continuas en las capacidades de computación; 2010 Desde principios de este año, con la popularización de los chips GPU, los chips FPGA y ASIC han acelerado su desarrollo y se han aplicado en el campo de la inteligencia artificial. En 2020, la capacidad de cálculo de los superordenadores alcanzará el nivel de 10.000 millones de veces por segundo. Sin embargo, con la continua iteración y actualización de la demanda de potencia de cálculo debido al desarrollo de la inteligencia artificial, un gran número de empresas nacionales de chips de inteligencia artificial siguen dependiendo en gran medida de gigantes internacionales como Qualcomm, Nvidia, AMD, Xilinx, Marvell Electronics, EMC, Avago y MediaTek para proporcionar productos que cumplan los requisitos. En cuanto a los productos de chip, el desarrollo de las empresas líderes en la cadena de la industria empresarial nacional todavía está en la etapa exploratoria en comparación con los gigantes; en el campo de servidores comerciales, los gigantes internacionales como IBM, HPE y Dell están firmemente entre los tres primeros en el mercado mundial de servidores, con Inspur, Lenovo, H3C, las empresas nacionales como Huawei tienen una cuota de mercado limitada.

(2) Falta de plataformas y marcos de algoritmos de inteligencia artificial abiertos y de código abierto

Esta ronda de desarrollo de la industria de inteligencia artificial utiliza la tecnología de aprendizaje profundo como motor principal. El entorno subyacente de aprendizaje profundo abierto y de código abierto proporciona una garantía básica para la evolución y la innovación de la tecnología. mi país necesita urgentemente ampliar la influencia tecnológica, promover la innovación tecnológica y promover la innovación tecnológica a través de métodos abiertos y de código abierto. Centrarse en el desarrollo de la ecología industrial y proporcionar nuevas soluciones para la trazabilidad del producto y la evaluación de la credibilidad del sistema de tecnología de inteligencia artificial. Sin embargo, la construcción ecológica de código abierto de mi país empezó relativamente tarde, y la participación en las principales plataformas y marcos de código abierto de inteligencia artificial es insuficiente. Los líderes de los principales marcos y plataformas de algoritmos de inteligencia artificial a nivel mundial son Google, Facebook, Amazon, Microsoft y otras empresas estadounidenses, Baidu, 4Paradigm Los marcos y plataformas de algoritmos de empresas nacionales como Megvii Technology, SenseTime y Yitu Technology aún no han sido ampliamente reconocidos y aplicados por la industria. mi país tiene un apoyo insuficiente en el campo de la tecnología básica de los marcos de aprendizaje profundo, que se refleja principalmente en: tecnología básica e innovaciones tecnológicas relacionadas Capacidades limitadas, insuficiente rendimiento de entrenamiento y capacidades de soporte multiplataforma para modelos de redes neuronales; insuficientes capacidades avanzadas de diseño y desarrollo para marcos de aprendizaje profundo, y retraso en la investigación sobre desarrollo modular y soporte multiplataforma, lo que no favorece la formación de una industria de inteligencia artificial completa en mi país Ecología, y tiene posibles impactos negativos en la seguridad de la infraestructura de la información, la seguridad industrial y la seguridad de los datos de mi país. Los chips ya han puesto en peligro a muchas empresas y desarrolladores chinos, pero los marcos de aprendizaje profundo acaban de llamar la atención. La falta de tecnologías básicas afectará directamente al desarrollo de chips, sistemas y plataformas de software y hardware relacionados con la futura industria de la inteligencia artificial. .

(3) La normalización de los datos industriales y los niveles de interconexión son muy insuficientes.

Los datos son el elemento central de la innovación iterativa de la inteligencia artificial. El desarrollo de tecnologías de la información de nueva generación como big data, nube, Internet de las cosas y comunicaciones 5G ha producido cantidades de datos sin precedentes, y la tasa de crecimiento de los datos es cada vez más rápida. Aunque la tecnología de inteligencia artificial de mi país ha implementado aplicaciones piloto en fabricación, transporte, comercio electrónico, finanzas, medicina y otros campos, la aplicación de datos industriales por parte de las empresas ascendentes y descendentes de la industria está fragmentada, aprendizaje repetido, escala esporádica, diferentes estándares y escenarios Con diferentes características, es difícil transferir la experiencia exitosa de una sola industria o empresa, lo que de hecho retrasa el ritmo de la mayoría de las pequeñas y medianas empresas en el uso de la tecnología de inteligencia artificial para mejorar la productividad y lograr un desarrollo de alta calidad. Las fuentes de datos entre las distintas industrias son más complejas, la calidad de los datos es desigual, los niveles de anotación son diferentes y faltan estándares de datos y canales de integración e intercambio. Como resultado, los datos entre varias industrias y dentro de una misma industria aún no han logrado una interconexión efectiva y una integración orgánica. Esto reduce enormemente la disponibilidad y portabilidad de los datos.

(4) Aún no se ha creado un marco personalizado de evaluación de la construcción de infraestructuras mediante inteligencia artificial integrado en escenarios industriales.

Los escenarios típicos de aplicación sirven como importantes "campos de pruebas" y "aceleradores" de la tecnología. Su evaluación, selección y creación determinarán si diversas industrias pueden utilizar eficazmente la infraestructura de inteligencia artificial para mejorar su nivel de inteligencia y lograr una transformación inteligente. En la actualidad, nuestro país aún no ha explorado eficazmente el potencial de desarrollo de la riqueza de datos y la diversidad de escenarios, y no ha captado plenamente los requisitos y características de la "nueva infraestructura" de inteligencia artificial integrada en los escenarios industriales. Aunque cuenta con una enorme escala de datos y escenarios de aplicación más ricos, especialmente en los sectores financiero, médico, educativo, manufacturero, minorista, de ciudades inteligentes, servicios gubernamentales y otros campos tienen una enorme acumulación de datos básicos y demanda de infraestructura de nueva generación. Sin embargo, por lo general se carece de una evaluación adecuada de la demanda de potencia de cálculo de inteligencia artificial y de un aprendizaje profundo combinado con sus propias industrias. La capacidad de captar, comprender y aplicar algoritmos, y la falta de conciencia de la recopilación, coordinación, clasificación y limpieza de datos de la industria.

De hecho, en el proceso de prevención y control de la epidemia de COVID-19 en 2020, ha quedado plenamente demostrada la eficacia de la inteligencia artificial como "nueva infraestructura", que desempeña un importante papel a la hora de aliviar los cuellos de botella en el flujo de personas, la logística, la información , y los flujos de capital en diversas industrias. Desempeña un papel indispensable en la prevención y gestión de los principales riesgos para la seguridad pública, la promoción de la reanudación del trabajo y la producción de las empresas manufactureras, y el mantenimiento de la enseñanza y la educación en las universidades y las escuelas primarias y secundarias. Resume oportunamente la experiencia exitosa en 2020 y clasifica la infraestructura de inteligencia artificial personalizada integrada en los escenarios de la industria. El marco de evaluación de la construcción es imperativo en 2021.

(5) Hay un gran déficit de talentos profesionales en campos de aplicación subdivididos

l desarrollo ulterior de la inteligencia artificial en mi país sigue enfrentándose al reto de la escasez de talentos para el aprendizaje profundo. Según las estadísticas del think tank Paulson Foundation, China es la mayor fuente de investigadores de IA de alto nivel en Estados Unidos. A finales de 2019, casi 60 % de los mejores talentos de IA del mundo se han establecido en los Estados Unidos, de los cuales 60% de los mejores talentos de IA que recibieron educación de pregrado en China La proporción es la más alta en 29% (seguida de 20% en los Estados Unidos, 18% en Europa y 8% en la India). China es la mayor fuente de los mejores talentos de inteligencia artificial de Estados Unidos y ha desempeñado un papel importante en la innovación y el desarrollo de la inteligencia artificial en Estados Unidos. Según los grandes datos de LinkedIn, la oferta global de talentos de IA en el mundo es de unos 3,4 millones, de los cuales sólo 95.000 son talentos de aprendizaje profundo, y su movilidad es grande, lo que amplía aún más la brecha. Entre ellos, los talentos de IA de China El número total es de sólo 50.000. En 2020, la brecha de talento de inteligencia artificial nacional alcanzará más de 5 millones, y la relación entre la oferta y la demanda está seriamente desequilibrada; la tasa de penetración de la educación de programación infantil en los Estados Unidos ha alcanzado 44,8%, y es solo 0,96% en China; los principales talentos de inteligencia artificial de China solo ocupan el sexto lugar, y los cinco primeros son los Estados Unidos, el Reino Unido, Alemania, Francia e Italia. En 2021, es de máxima prioridad reforzar continuamente la formación de talentos de inteligencia artificial en nuestro país y subsanar las deficiencias en la introducción y formación de talentos.

Sugerencias

(1) Promover la creación de instalaciones informáticas dedicadas a la IA para sentar unas bases sólidas de potencia de cálculo.

Promover la creación de centros de supercomputación de IA para realizar cálculos de algoritmos de IA a gran escala, aprendizaje automático, procesamiento de imágenes, cálculos científicos y cálculos de ingeniería, acelerar la industrialización de la tecnología de inteligencia artificial en industrias verticales y promover el desarrollo de la industria local de inteligencia artificial. Promover la aplicación de la computación elástica, el almacenamiento masivo de datos y otras tecnologías para mejorar la eficiencia de la utilización de los recursos informáticos. Acelerar el desarrollo ecológico y eficiente de la infraestructura informática de IA y construir un centro informático ecológico y eficiente. Reforzar la planificación y el diseño tempranos del centro de computación, basándose en las necesidades de la aplicación, teniendo en cuenta factores y condiciones como la energía, el clima, las fuentes naturales de frío, las instalaciones de red, los indicadores de consumo de energía, etc., y diseñar y construir racionalmente la infraestructura de computación.

(2) Construir un ecosistema inteligente para crear capacidades sinérgicas de software y hardware.

Promover la realización de un alto grado de acoplamiento entre el software y los chips de IA personalizados para lograr un rendimiento óptimo. Crear capacidades de colaboración en la industria, promover una conexión eficaz entre las empresas de inteligencia artificial y las plataformas de la industria vertical y las plataformas generales, y garantizar el uso en tiempo real de las funciones de plataforma necesarias. Promover la conexión efectiva entre las instalaciones informáticas específicas de IA y los sistemas empresariales existentes en la industria, y crear un entorno ecológico de aplicaciones inteligentes basado en el soporte de la potencia informática. Apoyar a las empresas de la industria para que proporcionen infraestructuras informáticas inteligentes y servicios generales de software, reunir e incubar empresas de inteligencia artificial, promover el desarrollo de la industria de inteligencia artificial y crear un sistema de ecosistema inteligente de "investigación y desarrollo tecnológico, incubación industrial, capital riesgo, educación y formación, y entorno político de apoyo".

(3) Seguir apoyando la construcción de plataformas de inteligencia artificial de código abierto y de servicio público

Crear un soporte para la innovación tecnológica en inteligencia artificial, apoyar a las empresas líderes para que asuman el liderazgo, y unir a las empresas industriales ascendentes y descendentes, universidades, instituciones, instituciones profesionales, etc. para construir conjuntamente plataformas de innovación tecnológica en áreas clave de la inteligencia artificial, y apoyar a las universidades y empresas para que soliciten laboratorios nacionales y laboratorios nacionales clave, Centro Nacional de Innovación Tecnológica, Laboratorio de Ingeniería Clave y otras plataformas nacionales de investigación científica. Identificar varias plataformas de innovación tecnológica en inteligencia artificial a nivel de distrito y prestar apoyo en función de la eficacia de la innovación. Guiar y apoyar el establecimiento de una serie de plataformas abiertas de inteligencia artificial, proyectos de código abierto y bases de datos de sentido común a gran escala, establecer una serie de entidades de prueba de aplicaciones de inteligencia artificial basadas en plataformas, como plataformas de servicios públicos de tecnología de inteligencia artificial y laboratorios clave para la formación y verificación de pruebas en múltiples escenarios, y apoyar Proporciona marcos de desarrollo, bibliotecas de algoritmos, conjuntos de herramientas, etc. para la formación en la nube y la ejecución de terminales, y abre interfaces de tecnología subyacente e interfaces de llamada a bases de datos para que las universidades, instituciones y empresas innovadoras promuevan la innovación original e independiente en inteligencia artificial desde la fuente.

(4) Crear un conjunto de herramientas políticas de apoyo a la inteligencia artificial

Mejorar las normas de datos de inteligencia artificial, la evaluación, la propiedad intelectual y otros sistemas de servicios, esforzarse por crear conjuntos de datos de formato normalizado, establecer conjuntos de metadatos para la formación, verificación y comprobación del sistema de inteligencia artificial, centrándose en la terminología de la industria, los marcos de referencia, los modelos de algoritmos, las teorías básicas, la tecnología clave, los productos y servicios, las aplicaciones de la industria, la seguridad y la ética, etc., proporcionar normas de aplicación, guías de despliegue y casos prácticos para la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial en campos subdivididos. Lanzar indicadores cuantitativos de medición de la tecnología de inteligencia artificial, establecer un sistema estandarizado de métodos de evaluación del rendimiento de la tecnología de inteligencia artificial, y formar un sistema de rendición de cuentas y herramientas de auditoría para la propiedad intelectual y los riesgos éticos de la inteligencia artificial. Atraer activamente a investigadores científicos extranjeros, reunir talentos globales y lanzar un paquete de políticas para introducir talentos extranjeros de alto nivel en una serie de ámbitos como la financiación de la investigación, la fiscalidad personal, los visados, el registro de hogares, la educación de los hijos, etc., para resolver eficazmente las preocupaciones de los investigadores científicos y proporcionarles investigación científica y espíritu empresarial. Mayor apoyo.

Palabras clave: Módulo de entrada y salida analógica