AI开发丨研究报告
核心摘要：
行业背景：近年来，国内人工智能技术成熟度持续提升、服务种类不断丰富，在企业经营管理各环节的价值已得到市场的初步验证。然而，当前国内甲方企业在进行人工智能开发和应用时仍然面临着技术人才储备不足、AI应用部署存在困难、投入产出比不达预期等问题，亟需能够帮助企业解决这一问题的高效AI开发和应用工具。
产品关键技术：云原生AI开发平台融合了成熟的人工智能开发框架以及云原生工具灵活调用云资源、高效部署云应用的能力，一方面帮助企业开发者提高算法模型的开发效率，另一方面提升交付、部署、运维环节的效率并降低TCO。横向对比甲方企业可能采用的诸多获取人工智能能力的平台和方式之后，我们认为云原生AI开发平台在AI开发应用全生命周期视角下具备一定的综合优势。
应用场景：云原生AI开发平台在诸多人工智能密集应用的下游场景和行业具备通用性，包括互联网、金融、自动驾驶、政务、制造、营销等。本报告挑选了部分应用场景，梳理了上述场景下企业进行AI开发和应用过程中面临的实际需求和难点，展示了典型云原生AI开发产品的服务架构以及对企业经营管理的价值。
发展趋势：AI开发平台还将朝着易用性、专业化、综合性、产用协同等方向发展，我们认为在这一过程中，AI开发平台的产品广度将进一步提升，并有望集成DevOps、AIOps等运维方法和工具，全方位融入企业的数字化经营体系。同时，AI开发平台的服务业态还将向软硬一体化方向演进，深度融合技术交流社区等平台，形成学用一体化的技术传播与升级环境。人工智能发展环境
政策引导AI算法的协同开发与AI应用的产业化落地
过去数年间，国务院、国家发改委、工信部、科技部以及各省市、地方政府陆续发布了有关推进人工智能算法开发以及应用落地的政策。在算法开发层面，政策明确倡导开源开放、互助共享的理念，支持具备人工智能资源与技术优势的企业、高校构建促进AI能力开源开放的平台，释放优势互补的协同效应，缩小我国人工智能技术与领先国家的差距；在人工智能应用层面，政策鼓励人工智能等数字化能力在企业层面加大应用力度、在区域层面实现项目落地，通过人工智能等前沿IT技术驱动工业化和信息化深度融合。整体来看，国内政策对于人工智能始终保持积极态度，人工智能产业化和规范化的发展前景会更加明朗。
人工智能相关产业规模高速增长，市场需求更加明确
随着数字产业化和产业数字化的不断深化，我国数字经济高速发展，在宏观经济中的重要性持续提升。年中国人工智能核心产业规模超过亿元，至年预计超过亿元，-年人工智能核心产品CAGR为25%；年人工智能带动相关产业规模超亿元，至年将突破亿元，-年人工智能带动相关产业CAGR为24%。在新产业、新业态、新商业模式经济建设的大背景下，人工智能产业的成长速度令人瞩目，并已逐步展现出从单向的产品供应向各产业深度双向共建的发展特征，带动相关产业发展，回馈社会经济。在这样的发展环境下，企业对人工智能的需求逐渐升温，人工智能在企业端的应用成熟度也渐入佳境。
人工智能应用现状
感知智能相对成熟，认知智能加速发展
一般认为，人工智能可分为感知智能和认知智能两大类。感知智能以智能语音、计算机视觉和部分生物体征识别（如体态识别）为核心底层技术，对应的上层应用为智能对话、图像识别和人体识别等，分别直接应用于客服机器人、智能安防、智能监控等解决方案；认知智能以机器学习/深度学习、知识图谱和自然语言处理等为核心底层技术，对应的上层应用为预测建模、知识仓库、机器翻译等，分别直接应用于商业决策、智能推荐、全文信息检索等解决方案，二者是互为支持和补充的关系，同一个AI解决方案中往往包含多种技术。目前我国感知智能的算法研发和应用落地相对成熟，而认知智能正在加速发展过程中，未来将有着更广阔的应用空间。
营销、客服、质检、安防等应用的市场价值已获得验证
具体到实际应用中看，人工智能已广泛渗入各行业经营管理的诸多环节，为企业带来更高效的自动化流程、更精准的情报分析以及更智能的运营管理。当前国内人工智能应用成熟度较高的领域包括：①在金融、互联网等需要密集与客户沟通交流的行业中用于智能呼叫、客服、销售等环节，帮助企业提升触达能力和服务质量，从而提升用户粘性；②赋能公安、交通和企业内部的安防监控以及制造业企业的物流配送、产品质检等环节，代替人眼进行大规模监测并提升监测精准度、从而提高调度和管理效率。整体来看，感知智能的诸多应用对于企业的应用价值已得到了市场验证，而涉及认知分析、智能决策的认知领域的应用成熟度也正在逐步提高，已在部分行业展开试水，应用渗透有望加速。
人工智能与云服务
云服务平台成为企业获取和应用AI能力的重要渠道
当前各类前沿信息技术彼此融合促进，界限正逐渐模糊，无论是在技术开发、实施还是应用阶段，包括云计算、大数据、人工智能等在内的多项技术都互为依托和补充。云计算在我国经历了十余年的发展，目前基础云服务已经进入成熟阶段，各类上层应用以云服务平台为技术基座和分发渠道，逐步构建起云上的IT服务生态闭环。具体到人工智能领域，云计算为人工智能研发和部署提供计算集群、存储阵列等基础设施，通过大数据和AI算法PaaS提升企业进行AI开发的节奏和效能，而信息安全、敏捷开发等应用则间接提升了企业采用云上AI能力的稳定性。对于企业的AI开发和应用工作而言，云平台已成为他们加强AI能力的重要助力。
云原生成为业界认可的云计算技术发展方向
以Docker和K8s为代表的容器和容器编排技术是云原生应用的典型代表，容器对基础资源的调用相较虚拟机更加轻量、敏捷、高效，能够直接部署于物理机上作为资源调度器，但在当前的企业用云实践中，无论对于公有化还是私有化部署模式，容器引擎普遍架构于虚拟机之上，对虚拟化的IT基础设施实行弹性资源调度、流程自动化以及集群管理。整体来看，云原生架构具备弹性扩容、敏捷分发、高效易用、兼容适配等主要优势，在云计算成为企业数字化转型标配的今天，云原生带来了更加灵活的用云模式，能够帮助用户降低用云成本、提高云服务可用性和云端服务的质量，其价值已获得了产业界的普遍认可，云原生也被认为是云计算未来的技术发展方向，诸多云端服务也被业界证实能够与云原生架构充分融合并带来使用性能的提升。
云原生融合分布式计算性能更具优势，应用前景广阔
伴随着数据量的大爆发和数据应用的丰富，传统的集中式计算架构已无法支撑超大规模的数据处理需求，现今AI应用主要部署在以分布式为基础的云平台之上，AI模型开发以及应用事实上也是以分布式计算为基础。分布式计算通过将数据负载分配到不同的终端进行统筹处理，以异步、并行、多线程的方式提高计算效率，同时，分布式系统的复杂化带来了环境一致性下降、可用性不足、容错能力降低等问题，对于复杂的模型训练和超大规模的应用部署尤其突出。作为云计算未来的总体发展趋势，云原生自诞生之始就以轻量的模块组合以及分布统筹为核心理念，其性能优势可以帮助使用者应对分布式计算架构带来的诸多问题，从而为云原生与人工智能的融合提供了广阔的应用前景。
AI人才仍短缺
人才短缺限制企业进行AI开发和落地的步伐
作为前沿IT技术的代表，人工智能产业近年来高速发展，带动了市场对AI人才的集中需求。与许多发达国家相比，我国的AI人才总数仍处于短缺状态，而在企业微观层面上，AI人才市场表现出人才相对集中于互联网科技公司，且技术人才缺口更加显著等问题。人才短缺导致企业的AI需求无法得到及时满足，而人才的培养也非一日之功，长期来看这依赖于IT教育的转型和结构调整，而在短期则更需要产业端通过复用成熟能力、降低应用难度、促进技术交流等方式来提升业内人员的产出能力。
应用部署障碍
生产环境对AI基础设施、算法及数据质量要求更高
企业在实际应用人工智能的过程中主要面临基础设施、AI算法及数据等方面的阻碍。在基础设施方面，企业的IT基础设施在海量数据参与运算和采取分布式架构的条件下可能面临算力不足以及不兼容问题，从而降低企业AI应用的可用性；在算法领域，以“大模型”为代表的人工智能算法模型体现出模型参数的数量不断增加的趋势，高度复杂化的模型融入应用程序后可能带来应用延迟的增加，而在交付和部署后对模型的修改也会给用户带来服务中断等问题；此外，由于训练/测试环境和生产环境存在差异，实际应用中的数据存在较多噪音、与模型匹配度较低，也会降低AI应用的质量。总体来看，尤其是中小企业在应用和部署AI应用过程中所遇到的障碍更需要高质量的软硬件平台提供支持，降低开发者在基础配置和运维方面的消耗的精力，并帮助开发者提升模型优化能力。
投入-产出比不足
企业应用人工智能的回报尚不及预期
据统计，目前我国企业，尤其是非科技类甲方企业应用人工智能的效果还不尽如人意，许多企业表示人工智能落地后并未达到预期的投入产出比。在成本和支出方面，企业进行AI开发所需的人才和IT资源价格较高并处于相对稀缺状态，引入AI给企业业务更迭和内部管理等带来的隐性成本也可能成为降低企业应用AI效果的因素；在价值回报方面，尽管人工智能应用在许多领域和场景已经得到验证，但对于不同的企业和具体工作环境，其效能可能并不稳定。因此，成本和效能两方面原因共同提高了AI应用对于甲方企业的门槛，导致企业不能充分享受人工智能带来的红利。
云原生AI开发平台架构
以云原生的敏捷高效赋能人工智能应用开发与部署
云原生AI开发平台以云计算为基础，因为考虑到信息安全和数据隐秘性，该类项目在实践中通常以私有化部署和专有化部署的云服务器为基础，通过容器组件进行IT资源的调用，以微服务架构指导应用设计和开发，并配置分布式、大数据和人工智能计算框架作为底层计算平台。云原生AI开发平台内置数据智能标注、智能模型开发、API开放平台管理以及云原生应用部署等功能模块，辅以包括数据挖掘、网络安全等在内的数据资源管理系统，帮助企业敏捷、高效、安全地利用数据进行人工智能应用开发，并在应用部署过程中实现成本优化和灵活的版本控制。
相关应用图谱
核心技术优势
资源灵活运用，模型敏捷开发，应用高效部署
我们着眼于企业在云上进行AI开发的各个主要环节，可以发现这一过程也符合著名的“2-8法则”，在AI应用中模型设计和算法精度才是决定其应用价值的核心关键，但企业和开发者实际上将大部分的时间和精力投入了平台搭建、系统调试、团队磨合、监控运维等“非核心”的工作中，云原生与AI开发平台的结合帮助开发者减少对基础IT资源的