1 引言

近年来，人工智能再次成为信息科技领域的热点技术。随着数据量的指数级增长，计算能力的不断提升以及机器学习算法的不断涌现优化，人工智能已经在许多应用和场景下，展现出了逼近人类的能力和效率。随着技术、产品和应用的不断丰富，人工智能计算和基础应用服务平台迅速发展，逐渐成为人工智能创业创新的基础平台。在国务院《新一代人工智能发展规划》中，更是提出要统筹布局人工智能创新平台，对人工智能技术和服务平台的能力和未来发展提出了更高的要求。

2 人工智能服务平台体系分类

近年来，随着产业界对人工智能相关高性能计算、智能语音、计算机视觉等需求不断增多，互联网企业和人工智能企业纷纷推出服务平台，以在线服务的形式提供相关业务和解决方案，希望让所有创业者都享受到人工智能技术进步所带来的红利。以智能音箱为例，根据市场分析公司Canalys的数据，2017年全球智能音箱出货量突破3000万台，预计2018年全球出货量将达到5630万台，而支撑智能音箱迅速发展的是语音开放平台，主要由互联网企业或传统智能语音类企业提供。

目前，业界的主流人工智能技术和基础应用服务平台按照层级划分主要分为如图1所示两个层面。

（1）计算服务平台

图1 人工智能服务平台架构

计算服务平台主要依托第三方搭建和运营的基础计算、存储和网络基础设施，以交付服务的形式，提供人工智能训练和推断所需要的计算能力，并提供深度学习开发环境等供用户使用。计算服务平台包含GPU云服务、FPGA云服务、深度学习平台模块。

GPU云服务：以虚拟机的形式，为用户提供快速、便捷的GPU计算资源、CUDNN等底层库，可适用于深度学习、科学计算、图形图像渲染、视频解码等应用场景，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，能够大幅提高机器学习及科学计算等大规模计算框架的运行速度。目前，业界主要依托NVIDIA（英伟达）公司的GPU卡实现，包括单机单卡、单机多卡以及多机多卡集群等形态。

FPGA云服务：FPGA云服务是基于FPGA（Field Programmable Gate Array）可编程阵列的计算服务，一般在云计算环境配备FPGA的计算实例，可以结合自身业务场景，利用服务器上的FPGA加速平台，以及配套的开发、模拟、调试、编译资源，为业务构建专属的FPGA硬件加速程序，提高业务处理能力，降低硬件及开发成本。

深度学习平台：深度学习平台，它以Tensorflow、Caffe、MxNet、Torch等主流深度学习框架为基础，提供相应的常用深度学习算法和模型，组合各种数据源、组件模块，让用户可以基于该平台对语音、文本、图片、视频等海量数据进行离线模型训练、在线模型预测及可视化模型评估。通常深度学习平台是与GPU云服务打包进行能力提供的。

（2）基础应用服务平台

基础应用服务平台底层基于高性能计算平台，以交付服务的形式，提供计算机视觉、智能语音语义等基础应用服务。目前，业界相对成熟的主要有智能语音平台、自然语言理解、计算机视觉平台等。

智能语音平台主要提供语音语义相关的在线服务，包括语音识别、语音合成、声纹识别、语音听转写等服务类型。目前业界语音开放平台较多，原因一方面是语音交互相关技术较为成熟，各平台的语音识别率都能达到90%以上；二是各语音企业都在建立由自己主导的语音生态产业链，所以都将开放其智能语音平台给硬件和应用开发者作为重要手段，以此希望建立更大规模的产业链；三是语音交互应用场景及需求多，在商业端、智能客服、教育（口语评测）、医疗（电子病历）、金融（业务办理）、安防、法律等领域需求强烈；在个人用户领域，智能手机等移动设备、自动驾驶及辅助驾驶、传统家电、智能家居等领域需求强烈。

自然语言处理平台主要提供分词、文本纠错、文章评阅、情感分类、观点挖掘、语句主干提取等服务。与语音开放平台相比，自然语音处理技术还没达到语音和图像成熟的程度，业界将自然语言处理定位是机器学习待攻克的下一个重大领域，自然语言处理平台也仅有少数的几家企业提供相关服务。

计算机视觉开放平台主要提供物体检测、人脸识别、人脸检测、图像识别、OCR识别、智能鉴黄等服务。得益于深度学习技术的突破，目前计算机视觉的准确度已经逼近人类水平，使得计算机视觉在很多应用领域达到了实用水平，进而带动开放平台的迅速发展。

3 我国人工智能计算和基础应用服务平台发展现状

目前，国外部分科技巨头已经可以提供全方位的AI能力，如亚马逊、微软、谷歌等企业都推出了从技术到技术再到上层应用的一整套能力方案。我国提供人工智能技术和基础应用服务平台的企业主要有两类。一类是互联网公司，以龙头云服务企业为代表，如百度、腾讯、阿里云等，依托原先在云计算、互联网领域的技术和软硬件积累，迅速切入人工智能服务平台领域。另一类是专注于智能语音、计算机视觉等方面的人工智能企业，如科大讯飞、旷世科技等，依托其在特定领域的技术和产业优势，推出基础应用服务平台。

（1）互联网公司主要以百度、阿里、腾讯、金山云、优刻得（Ucloud）、华为云等云服务企业为代表。这类公司将人工智能定位为未来的重点领域整体推进，提供从计算到平台到上层计算的全能力覆盖。人工智能服务平台一方面作为服务的形式对业界进行输出，以期望基于服务平台建立产业链；另一方面，借助AI平台的能力支撑公司业务和产品水平的提升，如百度将AI相关运用于搜索等领域，腾讯将语音识别等技术嵌入到微信等产品中，提升用户的使用便捷性。对互联网公司开展人工智能服务平台的业务情况进行梳理，详情见表1。

表1 互联网企业人工智能服务平台开展情况

（2）传统人工智能企业主要依托其在智能语音、计算机视觉等领域的积累，开放相关技术和应用的接口，供业界使用。目前，这类企业一般不提供GPU等计算服务，而提供智能语音、计算机视觉等基础应用服务。表2对我国主流的人工智能企业的开放平台情况进行了梳理。

表2 我国主流人工智能开放平台

4 我国人工智能计算和基础应用服务平台发展特点和趋势

综合国内外计算和基础应用服务平台的发展情况，可以看到，我国已经形成了相对完整的产业形态。我国也高度重视创新开放平台的发展，2017年11月15日，中国新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会公布了我国第一批国家人工智能开放创新平台，包括百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台、阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台、腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台、科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台。从整个国家的层面进行发力，未来整个计算和服务平台将呈现出以下几方面趋势：

一是服务平台能够有效推动社会智能化水平的提升。服务平台综合的计算、上层语音、计算机视觉等技术能力，对降低基于人工智能的创业创新成本，推动人工智能向传统行业融合提供了有力的工具和基础环境。

二是服务平台成为人工智能服务化转型的重要基础。服务平台使人工智能服务和应用不再封装于具体产品中，而以在线、随用随取的服务形式呈现。未来服务平台提供商作为连接用户与应用的关键环节，凭借用户需求感知优势和信息资源优势逐步成为产业链中的重要组成部分。

三是服务平台成为垂直行业落地的重要基础。近两年，业界已经将人工智能与垂直领域的结合，作为人工智能未来落地的具体方向。可以看到，教育、医疗、金融等传统行业对人工智能相关技术的应用需求不断提升，但往往这类企业在建立人工智能技术和技术相关能力时具有人才、技术等方面的缺陷，亟需相关服务平台进行支撑。

四是以服务平台为核心打造产业生态链。对于国内外的云服务巨头和人工智能巨头，包括亚马逊、微软、阿里云、腾讯云、科大讯飞、旷世科技等企业在内，在未来完成了将人工智能从理论推广到实际应用之后，将围绕各自应用，与设备商、系统集成商、独立软件开发商等联合为政府、企业等垂直领域提供一站式服务，共同打造基于服务平台的生态系统。

5 结束语

人工智能技术的持续进步带动了服务平台的不断发展，互联网企业和人工智能企业纷纷布局服务平台建设，希望建立技术成熟、开源开放的人工智能服务平台，帮助创业者和垂直行业以相对低的代价获取人工智能的技术红利，让技术更有效率地实现行业应用，未来更将持续推动人工智能和实体经济持续融合。