人工智能标准化与开源研究报告

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人工智能标准化与开源研究报告
目录
第一章概述..................................................................................................................1
1.1 背景及目的....................................................................................................1
1.2 本报告的价值................................................................................................2
1.3 本报告的脉络梳理与导读............................................................................3
第二章AI 产业现状及开源面临的宏观问题..............................................................4
2.1 AI 产业现状及产业链....................................................................................4
2.1.1 基础层................................................................................................5
2.1.2 技术层................................................................................................6
2.1.3 行业应用层........................................................................................7
2.2 AI 开源所存在的问题....................................................................................9
2.2.1 法律道德问题....................................................................................9
2.2.2 潜在锁定风险..................................................................................10
2.2.3 安全问题..........................................................................................10
2.2.4 标准统一问题..................................................................................10
2.2.5 版本兼容性问题..............................................................................11
2.2.6 行业问题..........................................................................................11
第三章AI 开源生态现状............................................................................................12
3.1 AI 开源全栈（聚焦机器学习及深度学习）..............................................12
3.1.1 芯片使能..........................................................................................13
3.1.2 分布式集群......................................................................................15
3.1.3 大数据支撑......................................................................................16
3.1.4 数据管理..........................................................................................17
3.1.5 模型格式..........................................................................................18
3.1.6 深度学习框架..................................................................................18
3.1.7 机器学习框架..................................................................................19
3.1.8 知识图谱（知识库）......................................................................20
3.1.9 强化学习..........................................................................................20
3.1.10 模型中间表示层IR........................................................................21
3.1.11 端侧推理框架................................................................................22
3.1.12 高级API..........................................................................................23
3.1.13 开放数据集....................................................................................24
3.1.14 分布式调度....................................................................................26
3.1.15 可视化工具....................................................................................27
3.1.16 模型市场........................................................................................27
3.1.17 应用类项目....................................................................................28
3.2 开源组织......................................................................................................32
3.2.1 开源中国..........................................................................................32
3.2.2 开源社..............................................................................................33
3.2.3 OpenI 启智开源开放平台............................................................... 35
3.2.4 Linux 基金会.................................................................................... 36
3.2.5 OpenStack 基金会........................................................................... 37
3.2.6 Apache 基金会.................................................................................38
3.3 组织/机构参与开源的角色及目的............................................................ 39
第四章AI 开源技术目前在落地中存在的问题与差距............................................40
4.1 AI 在应用时的总体工作流..........................................................................41
4.1.1 概述..................................................................................................41
4.1.2 经过抽象的工作流实现..................................................................44
4.1.3 实际应用的AI 工作流应具备的特点.............................................47
4.2 当前AI 技术在行业应用中的现状及问题.................................................48
4.2.1 交通领域..........................................................................................48
4.2.2 油气领域..........................................................................................50
4.2.3 公共安全领域..................................................................................52
4.2.4 工业领域..........................................................................................55
4.2.5 电力领域..........................................................................................58
4.2.6 金融领域..........................................................................................60
4.2.7 医疗领域..........................................................................................62
4.3 问题总结及应对思路..................................................................................64
4.3.1 AI 开源软件的数据支持..................................................................65
4.3.2 AI 开源软件的算法..........................................................................66
4.3.3 AI 开源软件的分布式基础设施......................................................67
第五章AI 数据开放及协同........................................................................................69
5.1 AI 数据的关系和需求..................................................................................69
5.1.1 面对的挑战......................................................................................69
5.1.2 AI 数据开放和协同中的相关方......................................................71
5.2 AI 数据开放和协同中相关行业分析..........................................................72
5.2.1 政府角度分析..................................................................................73
5.2.2 医疗行业分析..................................................................................74
5.2.3 金融行业分析..................................................................................76
5.2.4 交通行业分析..................................................................................77
5.2.5 物流行业分析..................................................................................78
5.2.6 制造行业分析..................................................................................80
5.2.7 教育行业分析..................................................................................81
5.2.8 石油行业分析..................................................................................82
5.3 AI 数据开放和协同的可行性......................................................................83
5.3.1 顶层设计..........................................................................................83
5.3.2 法律法规..........................................................................................84
5.3.3 数据治理..........................................................................................85
5.3.4 开源数据平台建设..........................................................................85
5.4 潜在解决方案..............................................................................................86
5.4.1 中心化模式......................................................................................87
5.4.2 混合型模式......................................................................................89
5.4.3 去中心化模式..................................................................................90
5.4.4 没有初始数据的模式......................................................................92
第六章AI 领域开源与标准的关系............................................................................93
6.1 开源与标准联动的案例..............................................................................93
6.1.1 容器..................................................................................................93
6.1.2 大数据文件格式..............................................................................94
6.1.3 OPNFV（网络功能虚拟化）.......................................................... 95
6.2 AI 领域开源与标准联动的思考..................................................................96
6.3 本次标准机遇研究的范围与内容..............................................................97
6.3.1 行业应用标准..................................................................................98
6.3.2 AI 平台标准......................................................................................98
6.3.3 安全标准........................................................................................104
6.3.4 应用智能化水平评估....................................................................105
6.4 制定人工智能标准中要考虑的因素........................................................106
6.4.1 伦理与社会关注............................................................................106
6.4.2 监管与治理因素............................................................................107
6.4.3 把握开源与标准平衡，促进创新与产业发展............................108
结语..........................................................................................................................109
附录A........................................................................................................................110
表A.1 AI 开源项目社区活跃度指标统计........................................................ 110
附录B.........................................................................................................................113
表B.1 第五章技术术语表................................................................................113
表B.2 第六章技术术语表................................................................................115

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