為響應國家新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略,推動區(qū)域科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級,江蘇學蠡信息有限公司(以下簡稱“學蠡信息”)計劃籌建一個以人工智能理論與算法軟件開發(fā)為核心的高水平實驗室。本方案旨在構建一個集前沿研究、技術開發(fā)、人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)應用于一體的綜合性創(chuàng)新平臺。
一、 建設目標與定位
- 核心目標:建成一個在人工智能基礎理論、核心算法及關鍵軟件工具方面具有區(qū)域影響力乃至國內(nèi)先進水平的研發(fā)基地。重點突破機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、強化學習等領域的算法瓶頸,并形成具有自主知識產(chǎn)權的軟件產(chǎn)品與解決方案。
- 功能定位:
- 理論研究高地:跟蹤國際學術前沿,開展原創(chuàng)性、探索性基礎研究。
- 算法創(chuàng)新工場:針對行業(yè)實際需求,研發(fā)高效、魯棒、可解釋的新型算法。
- 軟件開發(fā)中心:將先進算法工程化,開發(fā)易用、可擴展、高性能的AI軟件開發(fā)工具包(SDK)、框架及平臺。
- 人才培育搖籃:與高校、科研機構合作,培養(yǎng)兼具理論深度與實踐能力的AI高端人才。
- 產(chǎn)業(yè)賦能引擎:將實驗室成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力,為智能制造、智慧城市、金融科技、生物醫(yī)藥等領域提供核心算法支持與定制化軟件開發(fā)服務。
二、 核心研究方向與軟件開發(fā)重點
- 人工智能基礎理論:
- 研究小樣本學習、元學習、持續(xù)學習等數(shù)據(jù)稀缺場景下的學習理論。
- 探索神經(jīng)網(wǎng)絡的表示理論、泛化理論與優(yōu)化理論,增強模型的可解釋性與可靠性。
- 核心算法創(chuàng)新:
- 機器學習算法:優(yōu)化傳統(tǒng)統(tǒng)計學習模型,研發(fā)新型集成學習、遷移學習算法。
- 深度學習算法:設計輕量化網(wǎng)絡結構、動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡、注意力機制優(yōu)化算法。
- 視覺與語音算法:開發(fā)高精度目標檢測、圖像分割、視頻理解、語音識別與合成算法。
- 自然語言處理算法:研發(fā)面向垂直領域的大語言模型(LLM)高效訓練與微調(diào)、文本理解與生成、多模態(tài)信息處理算法。
- 強化學習與決策智能:研究多智能體協(xié)同、仿真環(huán)境構建、復雜決策規(guī)劃算法。
- 關鍵軟件開發(fā):
- “蠡芯”AI算法庫:構建公司自主的、模塊化的核心算法庫,涵蓋上述研究方向,提供清晰的API接口。
- “蠡策”自動化機器學習(AutoML)平臺:開發(fā)低代碼/無代碼的模型自動選擇、超參優(yōu)化、特征工程工具,降低AI應用門檻。
- “蠡視”與“蠡語”垂直領域SDK:針對工業(yè)質(zhì)檢、安防監(jiān)控、智能客服等場景,封裝優(yōu)化后的視覺與語音算法,形成即插即用的軟件開發(fā)工具包。
- 模型部署與運維工具鏈:開發(fā)模型壓縮、量化、編譯及在線服務監(jiān)控管理軟件,支撐算法模型的高效落地與持續(xù)迭代。
三、 建設內(nèi)容與規(guī)劃
- 硬件基礎設施:建設高性能計算集群(配備GPU/NPU加速卡)、大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與管理系統(tǒng)、專用網(wǎng)絡環(huán)境,并預留擴展能力。
- 軟件與數(shù)據(jù)環(huán)境:搭建主流AI開發(fā)框架(如PyTorch, TensorFlow)環(huán)境,購置或合作獲取高質(zhì)量開源與行業(yè)數(shù)據(jù)集,建設實驗室內(nèi)部代碼管理與協(xié)作平臺。
- 人才團隊建設:設立首席科學家崗位,招募海內(nèi)外優(yōu)秀AI理論研究員、算法工程師、軟件架構師。與知名高校共建博士后工作站、研究生實習基地,形成“領軍人才-骨干工程師-青年后備”的梯隊。
- 研發(fā)管理體系:建立以項目為核心的敏捷研發(fā)流程,實行知識產(chǎn)權全過程管理,鼓勵發(fā)表高水平論文與申請發(fā)明專利。設立內(nèi)部創(chuàng)新基金,支持高風險、前瞻性探索課題。
- 合作與開放生態(tài):積極與國內(nèi)頂尖AI實驗室、高校研究團隊建立戰(zhàn)略合作,參與或組織國際學術研討會。考慮逐步開源部分非核心算法組件,吸引社區(qū)貢獻,提升影響力。
四、 實施步驟與預期成果
- 第一階段(1-1.5年):完成場地裝修、硬件采購與基礎環(huán)境搭建。核心團隊初步組建,確定2-3個優(yōu)先突破的算法方向,啟動“蠡芯”算法庫基礎架構設計與首批模塊開發(fā)。
- 第二階段(1.5-3年):在優(yōu)先方向產(chǎn)出具有競爭力的算法成果,發(fā)表系列學術論文,申請首批發(fā)明專利。完成“蠡芯”算法庫V1.0版本,并在此基礎上啟動1-2個垂直領域SDK或工具平臺的開發(fā)。與1-2個行業(yè)客戶開展POC(概念驗證)合作。
- 第三階段(3-5年):實驗室進入穩(wěn)定運行與產(chǎn)出期。形成3-5個具有自主知識產(chǎn)權的標志性軟件產(chǎn)品或解決方案。培養(yǎng)出一支有戰(zhàn)斗力的研發(fā)團隊,在特定領域形成技術壁壘。實現(xiàn)實驗室成果對公司主營業(yè)務的有效賦能,并通過技術授權、解決方案銷售等方式創(chuàng)造直接經(jīng)濟效益。
五、 保障措施
- 組織保障:成立由公司高層直接領導的實驗室管理委員會,負責戰(zhàn)略決策與資源協(xié)調(diào)。
- 資金保障:公司設立專項研發(fā)資金,并積極申請國家、省、市各級科技專項、重點研發(fā)計劃等資金支持。
- 制度保障:制定完善的實驗室管理章程、科研項目管理辦法、知識產(chǎn)權與成果轉(zhuǎn)化激勵制度,營造鼓勵創(chuàng)新、寬容失敗的科研文化。
本方案的實施,將使學蠡信息不僅掌握人工智能應用層技術,更深入觸及產(chǎn)業(yè)的核心——理論與算法,并具備強大的軟件實現(xiàn)能力。這不僅是企業(yè)構建長期競爭力的關鍵舉措,也為江蘇省乃至長三角地區(qū)的人工智能基礎研究與軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展貢獻重要力量。