随着智能算力逐渐取代通用算力成为算力结构最主要构成◆◆，传统的通用云计算服务逐步升级成为服务于人工智能技术和应用发展的AI云（AI Cloud）。AI云作为人工智能与云计算深度融合的产物，不单是对传统云计算服务的升级焕新◆◆■★，更是产业升级的一次从0到1的变革。AI云通过整合云计算、大数据、AI算法、大模型等先进技术，实现了算力、数据、算法、模型的高效协同，推动着大模型工程化实践的交付和落地。
原标题：《AI Cloud 中国信通院启动“AI Cloud助力大模型场景化和工程化落地”典型案例征集》
AI Cloud MSP：面向人工智能云管理服务提供商★■■■，即大模型工程化交付过程中◆■★◆，提供全栈服务能力或专项服务能力的厂商。分为模型交付云管理服务和智算云建设运营管理两类工程化场景全栈服务能力及AI工程化交付专项服务能力◆★。
AI Cloud Stability★★◆◆：面向算力资源稳定性/算力资源运维运营/算力资源异构兼容/万卡集群稳定性/大模型稳定性/智能可观测/AIOPS/智能运维/AI应用稳定性等方面有创新性的解决方案或产品。
AI Cloud Networking■★◆★◆◆：面向智能云网关/网络大模型/自智云网成熟度/人工智能网络等方面的产品服务能力。
AI Cloud Agent：面向AI Agent相关服务方和用户单位，涵盖Agent开发平台、针对不同场景的任务型Agent■◆■、Agent市场等不同产品服务■★、解决方案以及落地应用实践★■◆◆◆。
AI Cloud 低无代码：构建资源生成式复用和模型可视化编排能力，形成面向技术人员和业务人员的两种开发模式◆■★★■■，提供智能化低无代码开发或可视化模型应用编排的解决方案或产品◆◆■■。
入选典型案例的企业和专家可以依托自身技术优势和实践经验参与AI Cloud相关体系标准编写和产品评估。典型案例及AI Cloud系列评估结果将于12月AI云主题大会正式发布，届时将会为企业颁发典型案例证书以及评估通过证书。欢迎业界企业专家积极报名参与！
AI Cloud Native：面向云服务提供商及企业客户◆◆■◆◆，专注于云原生AI容器服务能力成熟度评估方法与指标体系。旨在收集在异构资源管理■◆、编排调度、弹性伸缩★◆★◆★◆、数据加速、AI仓库、AI作业管理支持以及多集群统一管理与调度等关键领域内的成功案例。
即日起至2024年10月25日◆◆★，请有意向的参与单位及专家请联系文末联系人或发送报名邮件到文末邮箱◆◆★。企业发送邮件报名后■■，中国信通院将对接并发送案例申报模板★■◆■。
AI Cloud MaaS：面向模型服务提供商及企业客户，从模型调优、评估◆◆■★、推理、部署到运营等方面规范全流程模型服务能力。欢迎提交展示了工具支持、应用开发、运营能力，并能将模型及工具有效服务化为API或SDK形式的案例◆■◆■■★。
AI Cloud企业级人工智能应用：面向企业级人工智能算力★★◆■、数据平台、模型应用★◆、安全合规等解决方案和服务产品★■■◆★。
AI Cloud Tools：面向利用智能工具提升工作效率的企业以及用户，涵盖基础工具（如智能助手、智能体、智能问答系统）及针对特定行业定制的场景化工具（例如金融领域的财报助手、尽职调查报告生成工具）◆★。
AI Cloud Edge：面向边缘AI芯片、边缘AI盒子/一体机、云边协同AI软件平台◆■、边缘大模型等解决方案或产品。
为促进大模型工程化技术的创新发展，交流业内先进大模型应用实践经验★★■，推广大模型工程化落地先进路径，打造业界共识标杆案例★★◆◆，提升国内AI云建设水平，增强人工智能产业发展国际竞争力■■，中国信息通信研究院现启动“AI Cloud助力大模型场景化和工程化落地★★★◆”典型案例征集活动。
AI轻量云：专为快速部署与高效运行AI应用而设计，提供轻量化、易上手的云上AI解决方案，专注于轻量级资源调度、多云环境管理与智能服务的整合◆★★■，涵盖智能算力服务★■◆、智能模型训练、推理加速、以及智能服务编排。
Al Cloud 交通大模型 ： 针对公路、铁路、港口、民航、物流等交通细分领域◆★◆★，面向技术提供方，提供的大模型落地实践的产品或服务◆■■；面向建设需求方■★，基于交通运输行业实际业务需求■■★■★，在细分领域及场景应用方面开展的创新性解决方案和应用落地实践◆■■◆★■。
AI Cloud Open Source：面向开源AI Cloud服务商与开源大模型应用提供商■★■，考察企业在AI云基础设施、平台、服务等全流程中的项目开源与社区生态建设能力★◆；面向甲方企业，基于开源大模型、开源AI云服务、开放数据等进行应用落地实践以及开源项目社区贡献。
AI Cloud Security：面向AI Cloud服务商，对向用户交付的AI Cloud，具备网络安全、模型安全、数据保护等安全能力；面向安全服务商，基于AI Cloud向用户交付安全大模型■◆、风控大模型等产品和服务。
AI Cloud Infra：面向智能计算/存储/网络/资源虚拟化/软硬件协同/异构资源兼容/超智融合等方面有创新性的解决方案或产品。
AI Cloud SaaS：面向企业与各行业需求开发，包装形成开箱即用的AISaaS◆★■，为用户提供便捷的AI服务入口，AISaaS主要面向SaaS服务和解决方案提供商、AI原生应用开发和服务商、ISV■★■★★■、集成商等◆■★★■★。
AI Cloud Platform：面向异构资源调度/多云智算资源管理/智算服务/机器学习服务/大模型服务/训推加速/模型精调及评测/智能服务编排/面向AI原生应用的软件工程等方面有创新性的解决方案或产品。
AI Cloud政务大模型：面向政务智能云、数据治理■★■■、政务大模型训练生产管理、政务知识管理、政务智能体★★◆■■、政务大模型安全★■★，以及一网通办■◆◆★、一网统管等政务大模型多样化场景服务方面开展的创新性解决方案和场景落地★◆■■◆。
当前，AI云作为人工智能技术发展驱动力量，在重点领域缺少相关标准和业界共识。从底层异构资源性能■◆★◆★■、稳定性和兼容性，到平台层计算资源的调度管理★◆★■■■、数据，再到模型应用的工程化平台、训推加速、模型微调和应用部署工具平台以及上层千行百业场景的支持等都面临着诸多困难和挑战◆■■。亟需从大模型应用开发到应用落地过程中通过技术攻关和行业深耕逐渐形成面向大模型工程化落地的AI Cloud体系，持续赋能大模型场景化和工程化落地，加速行业数智化发展。
