无锡人工智能融入产业发展评估报告

目录 一、背景情况介绍.................................................................................................................3(一)人工智能行业发展现状和趋势....................................................................................31.全球人工智能产业发展情况分析.............................................................................32.中国人工智能产业发展情况分析.............................................................................3(二)算力行业发展现状和趋势...........................................................................................51.中国算力发展政策.................................................................................................52.智算发展现状分析.................................................................................................53.智算行业应用分析.................................................................................................64.苏锡常算力中心发展情况分析.................................................................................6二、无锡优质产业集群AI转型和算力需求分析......................................................................11(一)无锡优质产业集群AI转型和算力需求总结.................................................................11(二)无锡市优质产业集群AI转型和算力需求分析.............................................................131.物联网产业AI转型和算力需求分析......................................................................132.集成电路产业AI转型和算力需求分析...................................................................143.生物医药产业AI转型和算力需求分析...................................................................154.软件信息产业AI转型和算力需求分析...................................................................175.高端装备产业AI转型和算力需求分析...................................................................186.高端纺织服装产业AI转型和算力需求分析.............................................................207.节能环保产业AI转型和算力需求分析...................................................................218.特色新材料产业AI转型和算力需求分析................................................................239.新能源产业AI转型和算力需求分析......................................................................2410.汽车及零部件产业AI转型和算力需求分析.............................................................2511.未来产业AI转型和算力需求分析..........................................................................27(三)梁溪区优质产业集群AI转型和算力需求分析.............................................................27三、无锡智算中心发展规划..................................................................................................29(一)无锡智算中心整体发展战略......................................................................................29(二)无锡智算中心业务发展策略......................................................................................32四、无锡智算中心发展目标及保障体系..................................................................................35(一)发展目标...............................................................................................................35(二)保障体系...............................................................................................................35附录一：算力政策对标分析.....................................................................................................42 一、背景情况介绍 (一)人工智能行业发展现状和趋势 1.全球人工智能产业发展情况分析 1956年，达特茅斯（Dartmouth）会议召开，“人工智能（ArtificialIntelligence，AI）”的概念被首次提出，标志着AI元年开启。21世纪以来，人工智能技术加速迭代，全球人工智能产业正以指数级速度发展，2020年出现杀手级应用ChatGPT后，生成式AI等应用创新进入空前活跃期，各国政府和企业均有“All in”人工智能产业之势，产业链各环节发展迅猛，各领域应用场景百花齐放。 全球主要国家在人工智能领域竞争激烈。美国依托众多世界顶尖的科研机构和高校，在基础理论研究、算法创新等方面展现强大实力，拥有Pytoch、TensorFlow等广泛应用的深度学习框架，形成ChatGPT、Sora等现象级算法模型，同时凭借优势企业在芯片、处理器等计算资源和硬件技术方面实现全球领先。中国则以产业化实现和应用先行，结合中国完备的产业体系，推行人工智能在To B和To C两端的结合，运用大模型为产业提质增效。欧盟在人工智能领域的发展也十分迅速，欧洲各国拥有一批世界领先的研究机构和企业，通过制定一系列政策和计划，推动人工智能技术的创新和应用，以提升欧洲在全球人工智能领域的竞争力。其他国家如英国、加拿大等也在人工智能领域取得了重要进展。这些国家通过政策扶持、资金投入和人才培养等措施，积极推动人工智能技术的发展和应用，为全球人工智能领域的发展做出了重要贡献。 2.中国人工智能产业发展情况分析 自2016年AlphaGo与世界顶级围棋选手对战后，AI概念和技术从此走入大众视野。2017年，国务院颁布《新一代人工智能发展规划》，这是中国在人工智能领域第一个部署文件，确定了人工智能产业发展的总体思路、战略目标和任务。技术和政策双向推动下，多项人工智能政策密集出台。中国人工智能相关政策始终紧随技术和产业发展步伐，历经广泛试点、建设框架、产业化发展、场景化落地四个阶段，切实推动人工智能从一项新兴技术走向规范应用。 2023年，ChatGPT的出现标志着生成式AI为人工智能领域带来重大突破，人工智能已经可以作为一种基础性、驱动性的技术力量，与制造、医疗、教育、交通、农业等多个领域进行深度融合，创造出新的产品、服务和商业模式。围绕生成式AI和人工智能生态的政策布局也迅速铺开，从算力基础设施夯实，到快速对生成式AI规范化引导，再到应用打造，三管齐下促进人工智能产业全方位深化发展。 人工智能产业链可以划分为应用层、算法层、算力层和数据层四个层面。其中数据、算力和算法是支撑人工智能发展的三大支柱，数据是人工智能的基础和燃料，高质量和多样性的数据支持人工智能系统进行训练和学习；算力是人工智能发展的动能，是实现高性能计算、大规模数据处理和复杂模型训练的关键，随着GPU、TPU等硬件的发展，算力得到了极大的提升；算法是人工智能系统的核心引擎，决定了学习、推理和决策过程，催生出各类应用。 目前，中国已经形成较为完整的人工智能产业链，应用层的市场发展热度高涨，中国泛人工智能企业主要分布在应用层，但算力、算法等技术层仍待发力。总体而言，中国人工智能主要以应用需求牵引行业发展，未来中国的雄厚行业应用场景基础将使市场进一步扩容。 （1）数据层：数据量指数级增长，质量建设是未来发力点 当前大模型的迅速发展大大提升了对数据的需求，大量训练数据经由深度学习等算法使得大模型完成迭代升级，根据Dimensional Research的全球调研报告，72%的受访者认为至少使用超过10万条训练数据进行模型训练，才能保证模型的有效性和可靠性。中国数据体量庞大，海量的数据将有效助推算力算法升级和AI产业落地。 同时，数据也面临着优质数据的短缺以及部分领域封闭式的数据生态等问题。一方面，中国的数据量很大，但没有真正产业化，相对标准化的数据服务商较少，当下经过采集、清洗、标注等流程的高质量中文语料资源仍然不足，且随着时间推移，优质数据的获取难度将进一步加大，高质量的真实数据已不能满足大模型规模和数量增长。另一方面，目前数据通常来自企业自有数据、网络爬虫数据、外部付费/开源数据集等，中国仍有大量专业领域的信息数据处于相对封闭的状态，只能在机构内部的数据库和图书馆查看，数据缺失使大模型存在一定的领域盲区，开发潜力不足。 （2）算力层：产业生态逐步完善，结合属地禀赋加强算力应用 “十四五”以来，算力发展为数字经济增长做出突出贡献。国内算力供应链逐渐成熟，国产芯片生态不断完善，X86、ARM、自主架构CPU已实现规模应用，AI芯片加速迭代优化，国产操作系统也加快向千行百业渗透，整体而言已覆盖底层软硬