5月31日，由中国信息通信研究院、中国人工智能产业发展联盟主办，北京九章云极科技有限公司联合主办的【创造智能·探索未知】杭州通用人工智能发展论坛-AI基础软件前沿技术分论坛在杭州成功举办。大会聚焦AI基础软件前沿技术，挖掘人工智能基础软件+大模型为人工智能产业带来的新增长，探讨AI工程化在实际应用中所面临的挑战与机遇，切实推动我国AI基础设施的融合发展。
大会同期举行了中国信通院云大所和九章云极DataCanvas公司深化“高质量AI基础设施产业化”合作签约仪式，双方将在此前标准制定、评估评测、技术创新、产业研究等丰富合作的基础上，发挥各自在AI基础设施方向理论研究、技术创新和应用实践的资源优势，打通AI基础设施上下游生态链，共建开放、强大、灵活的AI基础设施生态。中国信通院云大所副所长魏凯表示，九章云极DataCanvas公司和中国信通院云大所再度携手，将聚焦大模型产业体系的搭建，加速大模型在金融、通信、交通等垂直行业的应用赋能。
大模型新时代开启，AI基础软件核心地位凸显
九章云极DataCanvas公司联合创始人尚明栋在会上表示，未来大模型将呈现多样化的发展路径。“算力、数据和基础软件是影响大模型多样化路径发展的三大重要因素”，未来随着算力性能逐渐同质化和标准化，数据的差异性和企业需求的个性化逐渐加大，“AI基础软件”将成为模型训练效率和算力使用效率的决定性因素。作为模型生态系统的中坚力量，AI基础软件将会成为大模型应用落地的最主要的效率支撑，并通过大模型+小模型的方式，形成模型训练新范式。 
九章云极DataCanvas公司联合创始人
尚明栋
“底层海量的多模态数据管理与上层更加精准的分析决策需求，将推动数智融合进入深水区，为打造AI基础软件带来新的机遇。” IDC中国人工智能和大数据高级分析师李浩然预判，对于客户更加关注的开发服务平台这一基础软件，科技企业应从全生命周期组件、低代码/无代码、自动机器学习、算法模型库、可视化、部署运维六个方面进行建设，并注重与云服务、大数据组件的融合。 
IDC中国人工智能和大数据高级分析师 李浩然
技术应用是终极目标，千行百业提速AI规模化应用
对于IDC提出的AI基础软件六大方面的重点建设，九章云极DataCanvas公司副总裁周晓凌表示，公司长期布局这些重要技术能力，并通过一整套成体系的AI基础软件产品应用在金融、通信、交通、制造、能源等行业中。他表示，AI技术从分散模型到融合智能，再迈向通用人工智能的发展路程上极大的推动了政府和企业数智化浪潮；各行业有各自发展特点和转型阶段化差异，在云化、自动化、多模态、分布式等技术领域迭代升级AI平台和AI应用能力方面存在可观需求，从运营到经营的AI应用发展空间依然巨大。 
九章云极DataCanvas公司副总裁
周晓凌
银行业是数字化转型、数智化升级的领先行业，也是前沿技术大规模可用性的第一道检验。杭州银行零售金融部技术专家赵晨光在会上发表《AI银行的卖方与买方》主题演讲，从AI技术的实际使用者角度出发，分享前沿人工智能技术在银行多个一线业务场景的应用洞察。他指出，以模型层、数据层和应用层构建的AI金字塔为AI银行提供了坚实基础，未来将为银行建立更智能、更高效、更精准的运营和服务能力。 
杭州银行零售金融部技术专家 赵晨光
自主创新是源动力，开源开放是推动力
随着数字化升级过程中所处的数据和需求环境越来越复杂，政府和企业对基于数据所作决策的科学性和效率提出了更高的要求。九章云极DataCanvas公司主任架构师杨健称，在此背景下，以决策智能为代表的人工智能技术，已经成为数智化升级中不可或缺的技术支撑。九章云极D-lab开源团队多年来在以结构化数据为基底的决策智能领域不断探索和积累，累计发布了自动机器学习、深度学习、因果学习等相关技术的十余个开源项目，以求赋能政府和企业更好地实现以数据为驱动的自动化、智能化的决策。在AIGC的技术热潮下，九章云极D-lab开源团队正在开展交叉型研究，加速实现AI前沿技术的融合创新。 
九章云极DataCanvas公司主任架构师
杨健
产业推动技术，技术赋能产业。当前产业应用人工智能技术的规模越来越庞大、运作越来越复杂，中国信通院云大所工程师胡慧在会上表示，MLOps将解决AI工程化管理面临的“难投产、难持续、难重现、难协作”等难题。MLOps不仅让使用者大幅实现降本增效的AI应用，甚至出现MLOps工程师等新兴热门职业，未来发展趋势可见一斑。2023年，中国信通院发布国内首份MLOps实践指南，加上此前发布的两项MLOps标准以及后续即将发布的大模型运营LMOps标准、模型运营标准等系列标准，中国信通院将为MLOps技术实现的行业标准化和应用规模化做出智库贡献。 
中国信通院云大所工程师 胡慧
同日，中国信通院重磅发布了AI开发平台系列标准，其中九章云极DataCanvas公司深度参与《人工智能开发平台通用能力要求 第2部分：安全要求》《自动机器学习平台技术要求和测试方法
第1部分:平台功能》《面向结构化数据的机器学习平台技术要求和测试方法
第1部分：功能要求》《深度学习平台技术要求和测试方法 第1部分：平台功能》四项标准的制订，并获得核心参编单位授牌。
当前ChatGPT、AIGC掀起的浪潮在工业界产生巨大影响和实际需求，生成式AI的规模化出现有望使得2023年成为人工智能真正赋能千行百业的关键一年。IDC预测，到2026年，大规模基础模型将成为大型供应商提供的标准行业实用程序。AI基础软件将在时代推动和产业带动下，写下自强自立科技创新的答案。
