人工智能技术赋能信息基础设施全面智能化

从1956年“人工智能”这个概念被正式提出，到如今，这项技术走过了60多个年头。这期间，它经历了三次精彩处，也摔过两次跟头。但进入21世纪后，硬件算力的大幅提升和海量数据的积累，让AI的发展势头一直延续至今，并毫无悬念地成为了引领未来的战略性技术，推动着各行各业转型升级。更重要的是，AI正在对现有的信息基础设施提出全新的、更高的要求，同时也在赋予其全面智能化的新动能。

AI和5G相互赋能

在5G时代，移动互联突破了传统带宽的限制，一直困扰行业的时延问题和海量终端接入能力得到了根本性解决。这时，智能感应、大数据、智能学习这些能力终于可以整合成一套强大的体系，发挥出真正的威力。

一方面，人工智能技术能让5G网络性能更上一层楼。为了支持5G五花八门的应用场景，大规模天线、毫米波通信、超密集组网、网络切片等技术被引入。技术的复杂程度远超以往，传统“人肉运维”的方式完全跟不上趟——面对越来越复杂的运维工作、灵活多变的网络参数配置，以及层出不穷的安全问题，人工模式早已力不从心。而AI在海量数据分析、跨领域特征挖掘、动态策略生成方面的天然优势，正好能派上用场。它可以推动网络架构从传统的“烟囱式”向云化、软件定义化、虚拟化演进。利用AI技术，可以对未来的网络性能和需求进行精准预测和动态调整，实现网元智能、预测智能、运维智能、边缘智能、切片智能……让5G网络变成一张能全自动部署、自学习、自优化的“聪明网络”。

另一方面，5G网络也在推动AI在更多行业落地。5G的大连接、低时延、高速率这些特性，加上它云化和切片化的网络形态，提供了真正意义上的万物互联能力，给了数字化转型强大的支撑。要知道，超大连接能力本身就能创造出前所未有的海量数据，而这恰恰是AI应用的基础。数据在云端汇聚、融合，AI才有机会做出全局性的判断和决策。同时，5G特有的超高传输速率和边缘计算，还能解决AI在车联网、无人机、智慧医疗等场景中非常头疼的时间敏感问题。

AI基础设施成发展关键

人工智能的发展，离不开“算法”、“算力”和“数据”这三大要素。随着AI在各个场景的普及，对ASIC芯片、GPU这类硬件翻跟斗、AI安全管理工具，以及数据中心等基础设施的要求，也变得更高、更多样化。科技部日前印发的《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》也明确提出，要推进网络基础设施、大数据基础设施、计算基础设施建设，同时提升传统基础设施的智能化水平，构建新一代人工智能广泛应用的基础设施体系。建设人工智能研发基地和开放创新平台，推动公共数据安全有序开放，这些都将成为强化AI研发创新的基础条件支撑。

智能化信息基础设施发展建议

AI对新一代信息基础设施的赋能越来越明显，但相关基础设施的智能化，显然不是一蹴而就的事。要让信息基础设施用好AI，需要在基础研究、数据开放与流通、数据安全与隐私保护，以及应用示范等方面下功夫。

加强基础研究，补齐软硬件短板。在促进AI产业化和落地应用的同时，基础研究这根弦不能松。针对国内的短板，硬件上可以开发更灵活、更开源的人工智能定制芯片；软件上，要加强对高性能分布式服务器集群系统的研究，争取在云端推理环节实现突破，提升自主技术研发和专利竞争力；网络方面，则要充分利用AI技术，发展全开放、可扩展、自演化、高可靠和安全的新型网络架构。

促进数据开放与流通。想让信息基础设施实现全局优化，带动数字经济高质量发展，就必须推动不同设施间的数据汇聚与共享。这需要在不同的设施和数据源之间建立统一的接口规范或一致性协议，加强数据质量管理，保障数据安全流通。同时，数据开放的原则、流程乃至具体实施方案，也需要提前布局，法律法规和规范的制定要跟上。

关注数据安全与隐私保护。数据的汇聚和流通，涉及到数据安全、个人信息保护、商业机密、数据主权等一系列问题。为了保护数据与个人敏感信息，需要建立通用和各专业领域的数据保护法规，完善数据流通与开放制度，加大对数据安全与隐私保护核心技术及标准的研究力度。最终要形成一套完备的数据安全技术和管理框架，从技术、运营、管理、审计等多个维度，为基础设施和数据中心的数据安全兜底。

积极开展应用示范。在5G开始商业部署的当下，建议围绕经济发展和民生改善等现实需求，在制造、家居、金融、政务、教育、交通、安防等不同行业，去探索5G与AI的结合点。通过开展应用示范，形成各具特色的融合发展模式，让技术真正落地。

总结

目前，国内人工智能领域的企业已经超过2000家，AI在信息基础设施中的作用也初见成效，成了政府、ICT、制造业等多个行业持续关注的重点。但必须承认，信息基础设施的智能化仍然处于起步阶段，还有巨大的发展空间。对于电信网络、数据中心这类基础设施来说，与AI相互赋能，本身就是一场重要的创新与变革。展望未来，在保证基础设施稳定、高质量基础支撑功能的前提下，需要综合考虑算法的性能、数据安全、场景的难易程度以及对整个系统的影响。由点及面，从功能到系统，从单个系统到多个系统融合，一步步向前推进，最终实现数字化经济时代的万物智联。

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