段晓东/DUAN Xiaodong，程伟强/CHENG Weiqiang，王瑞雪/WANG Ruixue，王雯萱/WANG Wenxuan

（中国移动通信有限公司研究院，中国 北京 100053 ）

1 AI业务与智能计算中心产业的发展

1.1 AI业务发展趋势

人工智能（AI）业务发展经历了漫长的历程。20世纪50年代，人们开始尝试模拟人脑的神经网络来解决计算机视觉和语音识别的问题。但由于当时无法解决神经网络计算复杂度高和可解释性差的问题， AI 技术进入了“寒冬”。2012—2017年，Hinton等提出卷积神经网络，大大推动计算机视觉和深度学习的发展。同时，基于深度学习的AlphaGo战胜围棋世界冠军，进一步点燃人们在深度学习领域探索的热情与信心。2017—2022 年，基于大型神经网络的Transformer架构出现，该模型可以更好地捕捉序列之间的依赖关系，开启了基于深度学习的AI 新时代。2022 年11 月，OpenAI公司开发的大规模智能语言模型ChatGPT 横空出世。ChatGPT 结合了GPT-3.5 和GPT-4 系列的大型语言模型，展现出惊人的语言能力[1]。该模型深入各个领域，在引爆全球科技领域的同时，推动AI产业全面进入大模型时代。因此，ChatGPT的出现具有跨时代的意义。

近年来，随着算力经济的高速发展[2]，AI业务在自动驾驶、语音识别和自然语言处理等领域取得了许多重大成就，并涌现出人工智能即服务（AIaaS）和模型即服务（MaaS）两种新型服务模式。当前，教育、医疗、智慧城市和智能制造等行业迫切需要AI 赋能，例如：华为云、百度云、阿里云和腾讯云等提供AIaaS的企业均为用户提供高品质的人工智能服务。MaaS 拥有经过大量数据集训练和优化的模型，可为用户提供图像识别、自然语言处理、预测分析和欺诈检测等服务。……