【报告】人工智能专题四：2024人工智能行业应用建设发展参考架构（附PDF下载）

主要观点总结

本文介绍了国家信息中心公共技术服务部发布的《2024人工智能行业应用建设发展参考架构》的核心内容。文章阐述了制定背景与目标、统一参考架构总览、两种建设模式、关键能力要求、行业应用方向、实施价值与展望等。此外，还推荐了关于人工智能的教程报告，包括清华大学、北京大学、浙江大学等关于DeepSeek的教程，以及人工智能产业链联盟筹备组征集公告等。

关键观点总结

关键观点1: 制定背景与目标

为了解决AI行业应用‘落地难、成本高、碎片化’问题，推动‘人工智能+’行动落地，构建统一技术架构、数据规范、标准体系，打通‘模型→应用’堵点，降低开发门槛，实现规模化部署。

关键观点2: 统一参考架构总览（‘6+2’结构）

包括算力基础、数据服务、模型服务、应用开发、运维平台、运营平台等六个层级，以及两种建设模式和关键能力要求。

关键观点3: 关键能力要求

包括算力、数据、模型和安全等方面的关键能力，如万卡调度、训推同构、多模态存储等。

关键观点4: 行业应用方向

介绍了金融、医疗、制造、交通、教育等行业的AI应用场景示例。

关键观点5: 实施价值与展望

统一架构可以降低边际成本，激活大市场潜力，打通数据、模型、算力壁垒，形成开放协作生态，实现规模效应和可持续演进。

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