②人工智能基础数据与安全检测平台重点建设面向人工智能的公共数据资源库、标准测试数据集、云服务平台等，形成人工智能算法与平台安全性测试评估的方法、技术、规范和工具集。促进各类通用软件和技术平台的开源开放。
③培育智能理解产品，加快模式识别、智能语义理解、智能分析决策等核心技术研发和产业化，支持设计一批智能化水平和可靠性较高的智能理解产品或模块，优化智能系统与服务的供给结构。
AI基础设施建设正是对政策鼓励的“全面感知以及对城市复杂系统运行的深度认知”“建设云服务平台”“智能分析决策”的具体落地行动。从另外一个层面来看，这种借助AI科技创新，赋能各行业降本增效和规模化落地应用的服务体系，也为政策的落地写下了坚实的注脚。
今年是十四五规划的开局之年，在当前我国经济从高速增长向高质量发展的重要阶段中，以人工智能为代表的新一代信息技术，将成为我国“十四五”期间推动经济高质量发展、建设创新型国家，实现新型工业化、信息化、城镇化和农业现代化的重要技术保障和核心驱动力之一。
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在十四五规划建议中，我国47次强调创新，36次提及科技，人工智能成最优先发展的领域之一，并提出“把科技自立自强作为国家发展的战略支撑”，“坚持创新驱动发展”被摆在各项规划任务的首位，进行专章部署。
被人扼住咽喉的感觉很不好，要想破解，就需要我国研发一大批自主可控的科技产品和服务，在这其中人工智能领域无疑是重中之重。
人工智能不是单纯的某项技术，而是一个技术应用生态体系，它考验到国家和企业方方面面的协作能力和研发能力，以及市场应用能力。前文我们提过，人工智能的迅速落地，离不开高强度的AI训练模型，从这个层面来说，AI大模型训练是未来AI发展的角力点，凭借AI大装置，中国人工智能产业就有了打破“卡脖子”限制的可能。
上文我们提到过，当今国际，主流的几大科技巨头都在强化AI训练模型和相关装置的建设。
比如微软投资10亿美元的OpenAI，正在和微软的Windows Azure云服务协作联动起来，服务各方开发人工智能技术;还有，谷歌大脑提出的Switch Transformer，号称可以将语言模型的参数量扩展至1.6万亿，比OpenAI的GPT-3还要多十倍;Facebook号称全球最强的开源聊天机器人Blender，它的出行标志着“可以假乱真”的对话机器人将加速应用......
随着核心能力的不断突破，中国人工智能的市场应用并不落后于领先国家，甚至在某些方面取得了领先。中国智慧城市数量竟已超过全世界的50%，根植于中国的华为、腾讯、商汤等企业，自然拥有更广大的应用实验空间和场景。
比如在上海城市管理的工作改善，就得益于商汤AI大装置带来的改变。举几个简单的小例子，上海徐汇区田林街道，在“消防通道被堵、被占用”这个历史难题上，AI系统可智能感知生命通道堵塞，帮助实现区、街道两级政府对生命通道堵塞的发现、上报和处理等全流程管理;上海长宁区江苏路街道，针对“单车乱停放”城市治理难题，通过AI场景分割等技术将区域内1000个摄像头转化成为智能感知神经元，对中心城区这些问题秒级发现、秒级推送给管理人员，最终联合各方实现了自动发现、处置、自动核查并结案三个环节。
还有上文提到的SenseAuto绝影，包含了智能驾驶解决方案，拥有道路全场景视觉感知能力、激光雷达感知技术以及基于多模态的目标意图预测技术(简单来说，这个方案可以让汽车模拟人的眼睛和大脑，一个用来看，一个用来决策)。
据介绍，这套自动驾驶方案又包含多种协同方案。其中视觉感知方案可以提供200m前向有效探测，支持自动紧急制动、车道保持辅助、双预警功能，还可以有效应对近距离行人/非机动车横穿等复杂场景;驾驶领航方案可实现高速公路场景下的车道跟随、超车自动变道、导航自动变道、自动上下匝道、匝道通行等多种L2+级高级辅助驾驶功能，并可拓展城市工况场景的应用;激光雷达感知方案则搭载了商汤激光雷达高精3D感知技术，为复杂天气和环境下的智能驾驶提供精准可靠的技术支撑。
我们可以期待一把，这套智能驾驶解决方案将来如果能够按照预期效能大规模应用，赋能给广大的车企，那么将会大大加速自动驾驶时代的到来。
商汤认为，AI 大装置的本质就是让AI落地摆脱人力密集的状态，通过自动化生产，自适应应用的方式，打通商业价值的闭环，全面构建物理空间的数字化搜索引擎和推荐系统。
实践是检验真理的唯一标准，AI 的想象力在于落地，而落地的关键在于是否有一批行业领军企业协同产业伙伴去实践相关的理念和模型。从这个层面来看，AI大装置的出现，可能是打开了一扇新的大门，未来会有这样的落地，我们可以共同拭目以待。
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