“ 學(xué)會(huì)分工，是人類社會(huì)進(jìn)步的根本原因”

學(xué)習(xí)一項(xiàng)新的技術(shù)，首先要對(duì)它有一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí)，也就是我們常說(shuō)的3W原則方法論，what——是什么，why——為什么，how——怎么做。

人工智能技術(shù)是一項(xiàng)多學(xué)科交叉的技術(shù)，其涉及領(lǐng)域非常廣泛，如果你對(duì)人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈沒(méi)有一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí)，那么你就會(huì)覺(jué)得很迷茫，并且會(huì)有很多問(wèn)題。

今天，我們就從產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)角度來(lái)對(duì)人工智能有一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí)。

人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈分析

人工智能是一門(mén)多學(xué)科交叉的技術(shù)，并且從集成技術(shù)到最終應(yīng)用有多個(gè)環(huán)節(jié)，涉及到硬件，軟件，數(shù)據(jù)，算法，應(yīng)用等多個(gè)方面。

以下是對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的詳細(xì)分析：

基礎(chǔ)層

基礎(chǔ)層可以說(shuō)是人工智能技術(shù)的地基，也就是底座；因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)依靠的是強(qiáng)大的硬件設(shè)施以及龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，還有相應(yīng)的算法與框架。

計(jì)算硬件

計(jì)算硬件是計(jì)算機(jī)技術(shù)的基礎(chǔ)，而隨著大模型的出現(xiàn)對(duì)算力有了更加龐大的需求，特別是最近一年多GPU公司英偉達(dá)市值一度破紀(jì)錄，最終成為全球市值最大的企業(yè)。

計(jì)算硬件除了我們常說(shuō)的CPU(中央處理單元)，GPU(圖像處理單元)之外，還有TPU(張量處理單元)，F(xiàn)PGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)列陣)，ASIC(專用集成電路)等多種計(jì)算資源。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理

人工智能技術(shù)涉及到龐大的數(shù)據(jù)量，不論是模型參數(shù)還是訓(xùn)練數(shù)據(jù)，都遠(yuǎn)超傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)；因此，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理就成為了人工智能技術(shù)的底層支撐。

基礎(chǔ)算法與框架

在技術(shù)領(lǐng)域有句話叫，不要重復(fù)造輪子；因此，互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛推出自己的人工智能開(kāi)放框架，如果TensorFlow，PyTorch，Keras等。我們就可以依靠這些框架快速的構(gòu)建自身的大模型系統(tǒng)，而不用全部從頭開(kāi)始。

云計(jì)算

云計(jì)算起源于之前的IAAS，PAAS，SAAS等三種云服務(wù)；而大模型由于其體型龐大，傳統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu)無(wú)法支撐其龐大的運(yùn)算量；因此，大模型的訓(xùn)練，微調(diào)和部署都需要依靠云計(jì)算平臺(tái)才可能實(shí)現(xiàn)。

技術(shù)層

技術(shù)層屬于人工智能技術(shù)的核心，包括算法，模型開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練。

算法與模型

包括機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多種AI算法，以及基于這些算法開(kāi)發(fā)等模型，包括圖像分類模型，自然語(yǔ)言處理模型等。

開(kāi)發(fā)平臺(tái)與工具

提供大模型等開(kāi)發(fā)，訓(xùn)練和模型部署的工具，如Jupyter Notebook, Colab，docker等；還有MLOps(機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)維)工具(與其類似的有DevOps)，如Kubeflow，MLFlow等。

數(shù)據(jù)處理與標(biāo)注

包括數(shù)據(jù)來(lái)源(如互聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)等)，數(shù)據(jù)的清洗，預(yù)處理，標(biāo)注等流程

應(yīng)用層

這是AI技術(shù)與具體應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合的部分，也是AI產(chǎn)業(yè)中最貼近用戶的一環(huán)。

行業(yè)解決方案

AI在各行各業(yè)中的應(yīng)用，如自動(dòng)駕駛，醫(yī)療診斷，金融風(fēng)控，智能制造等；各行業(yè)都需要AI服務(wù)商開(kāi)發(fā)符合特定行業(yè)和需求的AI產(chǎn)品與服務(wù)。

消費(fèi)級(jí)應(yīng)用

消費(fèi)級(jí)應(yīng)用也是面向普羅大眾的應(yīng)用方向，比如AI助手，智能家居，內(nèi)容推薦，游戲等。

支持與服務(wù)層

大模型等發(fā)展并不是一帆風(fēng)順的，所以需要解決各種各樣的問(wèn)題；包括技術(shù)支持，技術(shù)咨詢與培訓(xùn)，標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)等。

咨詢與培訓(xùn)

包括AI項(xiàng)目咨詢，技術(shù)培訓(xùn)，人才培養(yǎng)等服務(wù)

法律與倫理

AI技術(shù)的發(fā)展，相關(guān)的法律法規(guī)還不健全，甚至?xí)?lái)一些倫理性的問(wèn)題，如AI會(huì)不會(huì)控制人類， 人還是人嗎的問(wèn)題。

AI技術(shù)前沿

AI技術(shù)需要不斷的發(fā)展與創(chuàng)新，因此AI技術(shù)的前沿研究是推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)步的重要一環(huán)。

主要表現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，多模態(tài)大模型，量子計(jì)算與AI結(jié)合等方面；而研究等主體主要是一些學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和企業(yè)，如國(guó)內(nèi)外頂尖的大學(xué)，研究機(jī)構(gòu)如MIT，openAI，以及具體企業(yè)如谷歌，微軟，臉書(shū)，國(guó)內(nèi)的阿里，騰訊等。

還有一些科技公司成立的創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室和孵化器，如國(guó)內(nèi)具體企業(yè)紛紛加大對(duì)AI公司的資金投入。

總結(jié)

總之，AI技術(shù)的發(fā)展并不是一個(gè)一蹴而就的結(jié)果，而是一個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程；技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)AI的應(yīng)用，而AI的應(yīng)用又會(huì)反饋到技術(shù)的研究。

而推動(dòng)整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)鏈的進(jìn)步，絕對(duì)不是一兩家企業(yè)或機(jī)構(gòu)所能完成的；而是需要產(chǎn)業(yè)鏈上所有的環(huán)節(jié)一起努力，才能推動(dòng)AI技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展。

而我們每個(gè)人都可以成為這個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈中的一個(gè)點(diǎn)或一環(huán)，這也是人類社會(huì)進(jìn)步的根本原因——分工。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)AI探索時(shí)代 作者：DFires

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