中国云原生AI开发平台研究报告.docx

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1、中国云原生AI开发平台研究报告摘要2L行业背景与产品综述2L1人工智能发展环境31.1.1政策引导AI算法的协同开发与AI应用的产业化落地31.1. 2人工智能相关产业规模高速增长，市场需求更加明确3L2人工智能应用现状4L2.1感知智能相对成熟，认知智能加速发展41.2.2营销、客服、质检、安防等应用的市场价值已获得验证5L 3人工智能与云服务61.3.1 云服务平台成为企业获取和应用AI能力的重要渠道61.3.2 云原生成为业界认可的云计算技术发展方向71.3.3 云原生融合分布式计算性能更具优势，应用前景广阔81.4 AI人才仍短缺91.5 应用部署障碍101.6 投入-产出比不足111

2、.7 云原生AI开发平台架构12L8相关应用图谱14L 9核心技术优势14L9.1资源灵活运用，模型敏捷开发，应用高效部署141.9.2 多种开发模式，赋能人工智能低门槛、高效能开发151.9.3 云原生发布、部署、运维组件提供便捷的AI应用管理渠道16L 10产品应用价值172 .云原生AI开发场景与实践171 .1互联网娱乐场景的AI开发172 . 2金融场景的AI开发183 .3自动驾驶场景的AI开发194 . 4制造业场景AI需求分析213 .云原生AI开发平台展望223.1 行业趋势综述223.2 产品广度233.2.1 以数据资产为核心，数据智能/模型开发/数据应用紧密协同233.

3、2.2 DevOps和AIOps有望进一步提升AI开发运维效率243.3 服务业态253.4 社区生态26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

4、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、AIOp

5、s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。1 .行业背景与产品综述1.1 人工智能发展环境1.1.1 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

6、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。近年人工智能应用相关政策解读202129北京市人E2021年市百政府政府工2021.1.13国家工信部2021-2023指出推动人工智能等科技创新重大项目在京落雌，推动各方 ,重点任务中指出鼓励大型企业加大人工占能峥数字化技术应用科技力量优化配置和资源共享，支持包括人工留能在内的新力度，全面提升研发设计、工艺仿真、生产制造、设备管理、叟研发机构发展，健全创新创业服务体

7、系.产品检测等包能化水平，实现全流程动态优化和精准决策.2020.8.7国家发改委.科技部等I 2019.11.13国务院（修订）国家新一代人工智能标准体系建设指南I 1 国家创新驱动发展战略纲要建设内容中，提出支撑技术与产品标准，其中“关糙通用技 ，发展新T弋信息网络技术，加强类人智能、自然交互与虚拟现术”和“关键领域技术”涉及机器学习、知识图谱、自然语实研究，推动宽带移动互联网、云计算、物联网、大数据等技言处理、计算机视觉和智能语音等重要AI算法和技术的应用.术研发和综合应用，加快工业化和信息化深度融合.2019.8.1科技部 201778国务院国家新一代人工留能开放创新平台建设工作指引新

8、一代人工智能发X建设原则指出要以企业为主体,鼓励人工智能细分领域领军,指出要将人工智能提升至国家战略高度，以开源开放作为基企业搭建开源、开放平台，面向公众开放AI技术研发斐源，本原则之一，促进产学研用各创新主体共创共享，构建开放协向社会输出AI技术服务能力,推动AI技术的行业应用。同的人工智能科技创新体系.来源：国务院等，艾瑞咨询研究院根据公开资料研究及货制.C2021.11 iResearch Inc.L1.2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。2020年中国人工智能核心产业规模超过1500亿

9、元，至2025年预计超过4500亿元，2020-2025年人工智能核心产品CAGR为25%； 2020年人工智能带动相关产业规模超5700亿元，至2025年将突破16000亿元，20202025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。20052020年中国数字经济规模及占GDP比重来源：中国信通院(2020),艾瑞咨询研究院根据公开资

10、料研究及绘制.C2021.11 (Research Inc.2019-2025年中国Al产业及带动相关产业规模CAGR = 25%CAGR = 24%来源：艾瑞咨询2020年中国人工智能产业研究报告C2021.11 (Research Inc.1. 2人工智能应用现状1.1.1 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

11、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。当前AI感知智能&认知智能算法及应用互为支持互为补充算力服务直接应用解决方案知识仓库智能推荐人工智能基础设施CPU GPU I FPGA ASIC算法服务AI认知智能.oOD知识图谱数据服务来源：艾瑞咨询研究院自主研究及给制2021.11 iResearch Inc.1.1.2 营销、客服、质检、安防等应用

12、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：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；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云上人工智能服务品类及应用现状2021中国云服务产品市场份额物联网其他安全服务3% 2%12%15%企业AI能力使用情况调研语音合成laaS文

13、字识别工业大脑CPUGPUFGPA来源：1.艾瑞咨询2021年中国基础云服务行业发展温嚓；2.他勤（2020）,艾琨咨询研究皖根据公开资料研究及绘制.wvA2021.11 iResearch Inc.1. 3. 2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

14、、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。容器云计算平台一般系统架构及容器云的主要优势应用管理ServerlessDevOps微服务监控管理应用测试发布管理模像仓库:R别幽(I系究锥I应用订的管理i镜像打包;微0艮务治理系统日志:版本控制升级管理!流水线?灰度发布iI告警管理，应用服务资源留度自动化部署负檄瘫 J弹性伸缩API管理来减中国信通院(2021).艾瑞咨询研究院根寤公开初斗研究及绘制.简化运维38%交付效率29%功能扩展23%资源利用率15%弹性效率14%容器云的主要优势www.i research .com cnC 2021.11 iResearch Inc.1.3.3云原生融合分布式计算性能更具优势，应