知識(shí)驅(qū)動(dòng)助力人工智能認(rèn)知能力的提升，滿(mǎn)足人工智能深入各個(gè)行業(yè)不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求。隨著深度學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜等多重技術(shù)的深度融合，綜合利用大量知識(shí)數(shù)據(jù)中的因果和邏輯關(guān)系，可以助力人工智能認(rèn)知能力的提升，來(lái)解決人工智能深入各個(gè)行業(yè)時(shí)場(chǎng)景復(fù)雜、可解釋性較低等問(wèn)題。在技術(shù)方面，知識(shí)和數(shù)據(jù)雙輪驅(qū)動(dòng)的人工智能技術(shù)路線(xiàn)展現(xiàn)了強(qiáng)勁的發(fā)展?jié)摿?，知識(shí)的融合應(yīng)用有效地提升了智能問(wèn)答、智能推薦、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型等人工智能技術(shù)中的效果。文心大模型、孟子大模型等均嘗試?yán)弥R(shí)增強(qiáng)技術(shù)路線(xiàn)提升效果。在應(yīng)用方面，知識(shí)與人工智能的融合拓展了人工智能的應(yīng)用范圍，促進(jìn)形成知識(shí)凝練、知識(shí)流轉(zhuǎn)、知識(shí)賦能閉環(huán)，推動(dòng)數(shù)字化發(fā)展下行業(yè)與企業(yè)各類(lèi)知識(shí)的沉淀、流轉(zhuǎn)，顯著提升實(shí)際場(chǎng)景的智能應(yīng)用水平。

超級(jí)自動(dòng)化已經(jīng)成為企業(yè)即開(kāi)即用、敏捷配置的數(shù)字化轉(zhuǎn)型工具箱。經(jīng)過(guò)一年多的發(fā)展，超級(jí)自動(dòng)化有了很多新的價(jià)值。在概念深化方面，中國(guó)信息通信研究院在今年發(fā)布的《超級(jí)自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用研究報(bào)告（2022）》中首次對(duì)其主要概念進(jìn)行了深入剖析和理解，認(rèn)為“超級(jí)自動(dòng)化是多種技術(shù)能力與軟件工具組合，覆蓋了自動(dòng)化從需求發(fā)現(xiàn)到應(yīng)用實(shí)踐的全流程”；在技術(shù)發(fā)展方面，機(jī)器人流程自動(dòng)化、智能流程管理、低代碼應(yīng)用平臺(tái)、流程挖掘等工具和平臺(tái)，銜接起了企業(yè)級(jí)各類(lèi)復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景，其綜合應(yīng)用、交互使能是超級(jí)自動(dòng)化發(fā)揮效能的重要手段。人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)作為底座，為超級(jí)自動(dòng)化發(fā)展注入了源源不斷的強(qiáng)大動(dòng)力；在應(yīng)用拓展方面，政府和企業(yè)使用超級(jí)自動(dòng)化技術(shù)開(kāi)始呈現(xiàn)出全面爆發(fā)的狀態(tài)。例如，日本全面引入RPA實(shí)現(xiàn)政務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，據(jù)統(tǒng)計(jì)各級(jí)政府的引入率已經(jīng)超過(guò)90%。同時(shí)，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新層面，領(lǐng)先的RPA企業(yè)都不再局限于RPA或流程挖掘等單點(diǎn)能力的輸出，而是圍繞信通院提出的超級(jí)自動(dòng)化技術(shù)與工具體系，開(kāi)始由點(diǎn)及面的建立起立體服務(wù)架構(gòu)。

人工智能中臺(tái)重塑企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的能力底座。隨著企業(yè)從重視人工智能的“研發(fā)”，到“研發(fā)-運(yùn)營(yíng)”并重，AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)也逐漸向AI中臺(tái)演進(jìn)。理念層面，AI中臺(tái)更加重視管理和運(yùn)營(yíng)，技術(shù)層面，AI中臺(tái)高度集約了AI能力，具有規(guī)?；?、標(biāo)準(zhǔn)化、可擴(kuò)展等特點(diǎn)。其中，規(guī)?；侵刚狭素S富的人工智能開(kāi)發(fā)、部署、測(cè)試、運(yùn)維等能力，標(biāo)準(zhǔn)化是指將異構(gòu)的軟硬件環(huán)境封裝為標(biāo)準(zhǔn)化的界面，可擴(kuò)展是指可以不斷適配新的技術(shù)和工具，保證AI技術(shù)的動(dòng)態(tài)演進(jìn)。通過(guò)與數(shù)據(jù)中臺(tái)、云平臺(tái)、業(yè)務(wù)中臺(tái)、運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的打通，AI中臺(tái)正在加速融入企業(yè)的技術(shù)平臺(tái)體系中。當(dāng)前階段，大型的行業(yè)企業(yè)正在積極構(gòu)建AI中臺(tái)體系，通過(guò)高效的組織管理實(shí)踐，推動(dòng)全場(chǎng)景全領(lǐng)域的AI賦能。

MLOps落地開(kāi)花，AI資產(chǎn)沉淀和治理成為實(shí)踐新風(fēng)向。隨著業(yè)界對(duì)人工智能研發(fā)效率、團(tuán)隊(duì)協(xié)作、安全保障等需求進(jìn)一步提升，整個(gè)MLOps產(chǎn)業(yè)實(shí)踐呈現(xiàn)出“內(nèi)涵很明確、落地很困難”的現(xiàn)狀。從技術(shù)內(nèi)涵來(lái)看， MLOps的核心和要求已明確，即圍繞“一個(gè)基礎(chǔ)、兩個(gè)關(guān)鍵、三個(gè)提升”，逐步建設(shè)從需求、開(kāi)發(fā)、交付到模型運(yùn)營(yíng)的全生命周期運(yùn)營(yíng)管理機(jī)制。一個(gè)基礎(chǔ)是指持續(xù)交付，通過(guò)搭建工廠流水線(xiàn)式的模型生產(chǎn)方式，提高規(guī)?；a(chǎn)效率。許多頭部企業(yè)都已開(kāi)始實(shí)踐模式的持續(xù)交付，部分企業(yè)模型研發(fā)效率提升超過(guò)40%。兩個(gè)關(guān)鍵是指持續(xù)訓(xùn)練和持續(xù)監(jiān)控，通過(guò)持續(xù)訓(xùn)練和持續(xù)監(jiān)控搭建高效閉環(huán)的運(yùn)營(yíng)管理體系，提高機(jī)器學(xué)習(xí)可觀察性，保證模型質(zhì)量，增加賦能效果。三個(gè)提升是指數(shù)據(jù)管理、特征管理、模型管理能力的提升。對(duì)數(shù)據(jù)、特征和模型等AI資產(chǎn)加以沉淀、安全管控和風(fēng)險(xiǎn)治理，提升企業(yè)級(jí)AI治理能力，已成為MLOps新風(fēng)向。從落地現(xiàn)狀來(lái)看，持續(xù)交付、持續(xù)訓(xùn)練、持續(xù)監(jiān)控和模型治理難度依次提升，產(chǎn)業(yè)界當(dāng)前尚處在提升持續(xù)交付和持續(xù)監(jiān)控能力過(guò)程中，模型治理等僅有少量探索，未來(lái)仍然是AI工程化的重點(diǎn)方向。此外，MLOps的工具市場(chǎng)持續(xù)火熱，端到端的MLOps一體化工具和細(xì)分場(chǎng)景的專(zhuān)項(xiàng)工具都非?；馃?，端到端工具追求大而全的功能集，專(zhuān)項(xiàng)工具在局部或某些場(chǎng)景下功能和性能較好，例如流水線(xiàn)編排、模型監(jiān)控、特征存儲(chǔ)、可觀測(cè)等工具，未來(lái)MLOps相關(guān)工具可能會(huì)成為AI軟件市場(chǎng)的重要賽道。

AI軟件設(shè)施加速新基建的賦能效應(yīng)。自2018年新基建的概念提出以來(lái)，政產(chǎn)學(xué)研用多方主體發(fā)力建設(shè)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，AI新基建的內(nèi)涵也在這個(gè)過(guò)程中逐步明晰。AI新基建主要包括數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、算力基礎(chǔ)設(shè)施和AI軟件設(shè)施。數(shù)據(jù)和算力基礎(chǔ)設(shè)施非常重要，但是如果沒(méi)有軟件設(shè)施作為連接樞紐，則難以充分發(fā)揮人工智能的賦能效應(yīng)，支撐起豐富的AI應(yīng)用和服務(wù)。因此，AI軟件設(shè)施在近兩年成為產(chǎn)業(yè)焦點(diǎn)，AI開(kāi)源框架生態(tài)、預(yù)訓(xùn)練大模型體系、AI軟件平臺(tái)生態(tài)等內(nèi)容都得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。AI新基建的愿景是讓AI像水、電一樣成為觸手可得的普惠資源：政策層面，國(guó)家以及各行業(yè)的“十四五”規(guī)劃相繼對(duì)人工智能新基建提出指導(dǎo)意見(jiàn)，不斷推動(dòng)新基建的落地應(yīng)用；產(chǎn)業(yè)層面，頭部科技企業(yè)聯(lián)合地方政府，積極建設(shè)運(yùn)營(yíng)區(qū)域性基礎(chǔ)設(shè)施，不斷加速AI生態(tài)的培育。

企業(yè)智能化建設(shè)手段與方法實(shí)現(xiàn)全新變革，逐漸向全場(chǎng)景、全流程、全層級(jí)深度融合應(yīng)用轉(zhuǎn)變。隨著智能化技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用深入，企業(yè)智能建設(shè)從部分場(chǎng)景、外部維護(hù)、單點(diǎn)優(yōu)化逐漸向系統(tǒng)化、全面化轉(zhuǎn)變，通過(guò)智能基礎(chǔ)設(shè)施和智能應(yīng)用雙驅(qū)重塑企業(yè)智能化發(fā)展勢(shì)能。一方面，企業(yè)建設(shè)完善人工智能中臺(tái)、知識(shí)中臺(tái)、大模型等智能基礎(chǔ)設(shè)施，筑牢了企業(yè)智能的底座、打造了企業(yè)的知識(shí)大腦、拓寬了企業(yè)的全新賽道，整體上夯實(shí)了企業(yè)智能化發(fā)展的根基。例如國(guó)有六大銀行、電力、石油等大型央企都已經(jīng)建設(shè)了各類(lèi)智能基礎(chǔ)設(shè)施，并依托該設(shè)施為企業(yè)的智能轉(zhuǎn)型提供支持。另一方面，智能文檔處理、智能會(huì)議、知識(shí)管理、智能客服等各類(lèi)企業(yè)智能應(yīng)用不斷發(fā)展，全面賦能企業(yè)辦公、管理、決策、風(fēng)控、營(yíng)銷(xiāo)、服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)，促進(jìn)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化與知識(shí)化、工作流程的信息化與智能化。智能基礎(chǔ)設(shè)施和智能應(yīng)用相輔相成，智能基礎(chǔ)設(shè)施促進(jìn)智能應(yīng)用的敏捷高效，智能應(yīng)用助推智能基礎(chǔ)設(shè)施底座的升級(jí)優(yōu)化，共同推動(dòng)企業(yè)智能化的加速發(fā)展。

可信AI由理論研究邁向工程化落地。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，社會(huì)各界對(duì)可信AI研究已經(jīng)從理論探索逐步走向工程化落地實(shí)踐。政府與研究機(jī)構(gòu)相關(guān)政策和規(guī)范從宏觀指導(dǎo)，開(kāi)始向可操作、可落地的規(guī)范演進(jìn)。在法律監(jiān)管層面，各政府部門(mén)的法規(guī)政策愈發(fā)重視實(shí)施和操作。例如新加坡于5月出臺(tái)世界首個(gè)AI治理測(cè)試框架及工具包；英國(guó)6月宣布首個(gè)人工智能倫理和監(jiān)管的重大研究計(jì)劃。 在行業(yè)可信實(shí)踐層面，各國(guó)研究機(jī)構(gòu)紛紛開(kāi)展可信AI技術(shù)研究及標(biāo)準(zhǔn)制定工作，為業(yè)界提供評(píng)估準(zhǔn)則并聚焦準(zhǔn)入落地。如英國(guó)BSI與艾倫圖靈實(shí)驗(yàn)室合作開(kāi)發(fā)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)改善人工智能治理，美國(guó)NIST發(fā)布《人工智能偏差識(shí)別和管理標(biāo)準(zhǔn)》和《AI風(fēng)險(xiǎn)管理框架(草案)》，為企業(yè)和機(jī)構(gòu)的AI風(fēng)險(xiǎn)管理提供了大量可參考的要求和指導(dǎo)。在企業(yè)可信實(shí)踐層面，產(chǎn)業(yè)界從企業(yè)戰(zhàn)略管理和技術(shù)工具研發(fā)創(chuàng)新雙線(xiàn)并進(jìn)，加速了可信AI在企業(yè)的落地實(shí)踐。如頭部科技企業(yè)先后發(fā)布了AI治理戰(zhàn)略和治理體系，成立了相關(guān)委員會(huì)和工作組，聚焦企業(yè)層面的AI治理和風(fēng)險(xiǎn)管理體系。同時(shí)可信AI技術(shù)和保障工具也在蓬勃發(fā)展，各大企業(yè)積極研發(fā)可信產(chǎn)品應(yīng)用，也開(kāi)源了一批聚焦隱私性、魯棒性、安全性、可解釋性、公平性等可信能力的測(cè)試工具。

來(lái)源：中國(guó)信通院CAICT