人工智能的技术框架按照产业生态通常可以划分为基础层、技术层、应用层三大板块。其中，基础层提供了支撑人工智能应用的基础设施和技术，包括存储和处理大规模数据的能力，以及高性能的计算和通信基础设施；技术层提供了各种人工智能技术和算法，用于处理和分析数据，并提取有用的信息和知识；应用层是人工智能技术的最终应用领域，将技术层提供的算法和模型应用到具体的问题和场景中，实现智能化的决策和优化。下图描述了人工智能的技术框架：
这种基础层、技术层和应用层的划分方式能够帮助人们理解人工智能生态的层次结构和应用流程，从基础设施到技术工具再到最终应用，逐步解释实现人工智能所需资源和条件。其中又数算力、数据、算法三要素为最为核心重要。如下我们详述各层所涉及的技术和资源。
数据、算力、算法是人工智能发展的三大核心要素，每次人工智能技术的高速发展都得益于这三大核心要素的重大技术突破。这三大核心技术要素是人工智能不断发展的核心驱动力，其推动人工智能的技术迭代和商业化落地。
“数据” — AI的燃料
数据提供了学习的材料和训练的依据，大规模、高质量的数据对于机器学习和深度学习等算法的训练和优化至关重要。数据可以来自多个渠道，包括结构化数据（如数据库）、非结构化数据（如文本、图像、音频和视频）以及实时生成的数据（如传感器数据）。通过收集、清洗、转换和存储等数据处理过程，可以使数据变得更加有用和可靠。同时，数据的多样性也对人工智能的发展起到了推动作用。通过多源数据的组合和分析，可以获得更全面的信息，提高人工智能系统的准确性和预测能力。
“算力” — AI的基建
算力是计算机系统处理复杂计算任务和大规模数据的能力。随着人工智能任务的复杂性不断增加，对于高效的计算能力需求也日益增大。特别是深度学习等计算密集型任务，需要进行大量矩阵运算和神经网络模型训练，对计算能力提出了更高的要求。为了满足这种需求，专门设计的硬件设备如图形处理器（GPU）和专用AI芯片的应用变得越来越广泛。这些硬件设备具备并行计算能力和高效能运算，能够大幅度提升计算速度和效率，加速人工智能任务的处理过程。
“算法” — AI的引擎
算法是实现智能决策和预测的数学模型。人工智能领域涵盖了多种算法，例如机器学习、深度学习和强化学习等。这些算法通过训练模型，使其从数据中学习并做出预测或决策。随着算法的不断创新和改进，在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著的成果，并为实现更高级别的人工智能能力提供了基础。
综上所述，随着AI 大模型规模的不断扩大，对计算资源的需求也在增加。高性能的硬件设备、海量场景数据、强大的算力基础和升级迭代的算法模型成为了支持AI大模型发展的关键。
AI基础层为人工智能系统提供最基本、最基础、最底层的业务服务，包含了人工智能的三大核心要素中的算力和数据，以及运行在硬件资源上的平台软件。即对应上图中的基础硬件、数据资源和平台软件。
基础硬件
基础硬件是支撑人工智能系统运行所需的硬件设备资源，如AI芯片、存储设备、传感器和网络设备等。其中AI芯片是最重要的硬件资源，其为人工智能系统提供了“算力”。由于人工智能系统使用了大规模的数据训练、复杂的人工神经网络算法，因此硬件处理芯片需要具备强大的并行计算能力，用于加速训练和推理过程。在硬件算力基础层，主要的目标是提高计算效率、降低能耗以及打造适合人工智能计算的硬件架构。
AI芯片是为了处理人工智能任务而专门设计的芯片，具备高效的计算和推理能力。当前比较主流硬件算力解决方案有：
NVIDIA GPU（图形处理器）： 是目前最主流和广泛应用的解决方案之一，它通过强大的并行计算的能力以及高速存储带宽大幅提升了神经网络模型的训练和推理速度；在人工智能领域发挥了重要作用。NVIDIA提供了专门针对AI任务优化的GPU架构和开发工具，如最新的Ampere架构和CUDA编程环境。芯片型号如：A100、A800、H100、V100、RTX 30 系列（如RTX 3080、RTX 3090）
Google TPU （Tensor Processing Unit张量处理器）: 是谷歌设计的专门用于加速人工智能任务的ASIC（专用集成电路）芯片。TPU通过定制化的硬件设计，在能效比和性能方面表现出色，适用于各种机器学习和深度学习工作负载。如TPUv1、TPUv2、TPUv3
除了上述AI芯片之外，还有很多其他公司的AI芯片，如Intel（NNP芯片）、华为（Ascend芯片）、Apple（A系列芯片）、ARM（Ethos芯片）等也投入了大量资源用于研发和推广人工智能芯片。这些主流AI芯片都在不同程度上针对人工智能任务进行了优化和定制，提供了高性能、高能效的计算和推理能力，进一步推动了人工智能技术的发展和应用。
数据资源
数据是人工智能的燃料，训练投喂的数据质量直接决定了人工智能系统的性能指标。不同目的的人工智能系统需要训练不同类型的数据。如通用数据一般用于训练通用知识系统、行业数据用于训练行业知识系统。训练数据也需要根据具体的算法确认是否需要标注以及如何标注等。在人工智能系统中，数据的处理和应用也是非常复杂的一项任务，涉及的技术有：在人工智能中，数据的处理和应用涉及到一些技术和知识。以下是其中一些重要的技术和知识：数据收集与清洗、数据存储与管理、数据预处理与特征工程、数据标注与注释、数据可视化与分析、隐私与安全保护等等，这些技术和知识在人工智能中的数据处理中起到了关键作用。通过合理运用和整合这些技术和知识，可以更好地处理和应用数据，为人工智能系统提供有效的训练和决策依据。
平台软件
有了数据资源和硬件资源，还需要通过平台软件整合数据和硬件资源，高效使用硬件资源完成对数据的训练和推理，其中涉及的平台软件有：特定类型的操作系统、数据库处理软件、云计算以及大数据平台等。
技术层位于基础层之上，提供了各种人工智能技术和算法，用于处理和分析数据，并提取有用的信息和知识。主要包括AI框架、AI算法和应用算法。
AI框架
AI框架是实现人工智能业务的软件基础框架，其利用AI算法完成整体业务框架的搭建，有完全开源的基础框架，如TensorFlow 、PyTorch 、Transformer、GLM等；也有不开源私有的AI开发框架，如Caffe、CNTK；还有一些半开源的AI框架，就是部分开源，一些核心组件或基础功能是开放的，但也可能包含一些额外的专有组件或扩展，或者整个框架中的部分是开源：如Keras、MXNet、GPT等。
根据AI框架的开源情况的不同，AI的开发模式也有两种不同的方式，分别是基于开源框架进行开发和基于在线框架API进行开发。基于开源框架开发是基于已经发布的开源框架系统进行开发和训练，由于源代码开放，开发者可以自由地查看、修改和定制系统，以适应特定的需求和任务。而基于在线框架API开发模式是基于部署在云端的大型机器学习或深度学习模型，通过接口或API的方式进行访问和使用，优点是开发者无需关注底层的硬件和软件架构，只需通过网络请求即可获得系统的预测结果。两种开发模式均有各自的优势，开发者可以根据具体的业务需求进行选择。
AI算法
AI算法就是能够具体实现人工智能业务的数据计算方法，如机器学习算法、深度学习算法、人工神经网络算法等等，他和AI框架共同完成了对数据的训练、优化和推理等任务，如当前主流的生成式预训练模型就是一种AI算法，其还包含了三种建模方式，如自编码模型、自回归模型、编码-解码模型，分别对应BERT、GPT和Transformer模型。
应用算法
AI应用算法是基于AI框架和算法之上的涉及具体应用领域的业务计算，涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。
计算机视觉（Computer Vision） 是指使计算机通过图像和视频数据来模拟和理解人类视觉的过程。它涉及利用计算机算法和技术对图像、视频和其他视觉输入进行处理、分析和理解，从而实现识别、检测、分类、跟踪等一系列视觉任务。
语音识别（Speech Recognition） 是一种将语音信号转化为文本或其他可操作形式的技术。它致力于使计算机能够理解和处理人类的口语语言。涉及的技术包括：语音信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型、语音合成、声纹识别等。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP） 是研究计算机如何理解、处理和生成人类语言的一门学科。它涉及了通过计算机技术对文本数据进行分析、理解和应用，如自然语言理解NLU技术和自然语言生成NLG技术。
AI技术层提供了文字、音频、图像、视频、代码、策略、多模态的理解和生成能力，可以通过应用层具体应用于金融、电商、传媒、教育、游戏、医疗、工业、政务等多个领域，为企业级用户、政府机构用户、大众消费者用户提供产品和服务。
应用层是人工智能技术的最终应用领域，将技术层提供的算法和模型应用到具体的问题和场景中，实现智能化的决策和优化。在这一层，人工智能被集成到各种应用领域中，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、智能推荐、无人驾驶等，可以给各千行百业进行赋能，通过深度融合，实现业务智能，提高工作效率和质量。
应用层的主流方案会因具体应用领域的不同而有所不同。例如，在自然语言处理中，主流方案包括文本分类、情感分析、机器翻译等；在计算机视觉中，主流方案包括图像识别、物体检测、图像生成等。这些应用通过利用技术层提供的工具和模型，将人工智能技术应用于实际问题，并为用户提供智能化的服务和体验。
上述人工智能的三层技术框架是相互交织和紧密关联的，各个层次之间的功能和作用也存在重叠和互动。在实际应用中，还需要根据具体需求进行定制和整合，可形成完整的人工智能解决方案。
