**AIoT 作為人工智能技術與物聯網在實際應用中的落地融合，伴隨著人工智能技術不斷提升在 IoT 設備端的滲透率，正逐漸成為傳統行業智能化升級的重要通道和物聯網產業未來發展的大趨勢。**AIoT 在家居、汽車、智慧城市、公共事業等行業和領域的需求正在逐步放大，應用場景進一步拓展，產業發展前景可期。

2022 年，中國 AIoT 產業在疫情下激蕩前行、逆勢發展，為生產生活提質增效作出了重要貢獻。產業處于增長期中段，多層次基礎設施正進一步快速完善；**網聯基本普及，數據采集能力得到了普遍應用，數據壁壘逐步打通，數據孤島間的互聯互通加快推進；數字孿生、 XR 等技術與 AIoT產業進一步融合，提高了數字化技術在產業中的應用廣度和深度；To C 市場平穩增長，To G市場逐步壯大，需求側應用場景不斷拓寬，與供給側一道逐漸成為推動 AIoT產業增長的兩大主要動力。**企業定位逐漸明晰化，開始角逐細分領域，市場從多個 分散的網狀結構逐步向著交叉發展方向進化。隨著整個經濟新舊動能轉換，數字化升級步伐加快，各行各業都迎來了數字化、智能化轉型升級，生產智能化和生活智慧化趨勢進一步加 速，為 AIoT產業進入下一階段高速發展期積蓄勢能。

今年，我們連續第七年推出中國 AIoT 產業全景圖譜及報告，希望通過對最近一年 AIoT 產業發展的梳理總結，以及基于此的前瞻預判，能為業界提供啟發，共同見證產業發展壯大。

2022年11月30日，2022中國智慧企業發展大會暨首屆成渝地區雙城經濟圈數智人才發展大會在四川省遂寧市舉辦，會上，中國企業聯合會、中國信息通信院聯合發布了**《中國智慧企業發展報告（2022）》**。

《中國智慧企業發展報告（2022）》闡述了智慧企業發展的背景形勢：2021年數字經濟發展取得新突破，數字經濟規模達到45億元，占GDP比重接近40%，在國民經濟中更加穩固，支撐作用更加明顯。推動企業數智創新的政策體系更加全面，黨的二十大報告進一步強調數智化發展的重要性，各地方政策密集出臺，政策導向更加具有落地性。

報告指出，智慧企業建設總體進展。

**1.戰略實施以上階段近七成。**從總體進程來看，近四成企業轉型已進入戰略化規劃實施階段，另有三成企業數字化創新已成為常態，均較2021年占比明顯提升，戰略化規劃實施及以上階段企業占比近七成。

**2.后數字化企業占比增加。**從企業智能化程度來看，近半數企業已進入數字化階段，近四分之一企業已進入初步智能化階段，數字化及以上階段的企業占比較去年明顯提升，信息化、自動化階段的企業占比較去年明顯下降，企業的轉型進程基本進入了后數字化時代，數字化已經成為企業生產經營管理中不可或缺的一部分。

**3.企業層面是賦能重點。**結合數智化建設覆蓋的物理范圍與數據賦能階段看，數據賦能在企業層面的推進階段整體高于其他層面，近五成企業在企業層面的數據賦能已實現自動預判、自主決策和自我優化。

**4.從數字化走向網絡化。**總體來看，數智化各發展階段的應用水平隨著等級的上升大致呈遞減趨勢，綜合管理、生產運營管理數智化各發展階段的應用水平呈相似趨勢，L1、L2級應用覆蓋率較高，平均覆蓋率70%左右，L3~L5級應用覆蓋率逐級遞減，L5自優化應用水平處于較低水平，平均覆蓋率45%左右。 報告給出，智慧企業建設案例特征分析。

1.案例分布更加均衡，智改數轉全向發力；2.數智創新范圍更廣，實現全流程覆蓋；3.智能化程度加深，自主優化開始探索；4.數據資源集成共享，平臺成為重要承載；5.數字技術與行業技術融合創新，邁向普適化；6.管理變革同步推進，建立面向數智化的流程機制。

智慧企業問題與建議

第一、多渠道培養人才，加大高端人才招聘比例，增加公司對有潛力的人才進行專項培養和復合培養，盡快充實企業數字化人才隊伍。 第二、多方爭取資源支持，主動爭取公司數字化轉型項目預算，積極申報國家和地方關于企業數字化轉型的示范項目，鼓勵大型企業向小微企業開放賦能。 第三、深度挖掘數據價值，加快數據共享，打破信息孤島，推動數據聯動與分析，支持管理決策，盤活數據資產。 第四、組織經驗交流推廣，推動企業間交流合作，加強產業協同，深度挖掘領先智慧企業的成功案例經驗，有效發揮優秀智慧企業經驗價值

具體內容如下

前言

當前，世界百年未有之大變局加速演進，新一輪科技革命和產業變革深入發展。全球主要國家積極把握數字化、網絡化、智能化發展機遇，探索新技術、新業態、新模式，探尋新的增長動能和發展路徑，著力鞏固提升國家競爭優勢。

工業互聯網是第四次工業革命的重要基石，是新全代信息通信技術與工業經濟深度融合的新型基礎設施、應用模或和工業生態。自2012年工業互聯網概念首次提出至今，全球工業互聯網蓬勃發展，為工業乃至產業數字化轉型提供了實現途徑，展現出勃勃生機和廣闊前景。盡管各國戰略導向各有不同、發展路徑各有特點，工業互聯網已成為全球主要工業國家搶占產業競爭制高點、重塑工業體系的共同選擇。

以習近平同志為核心的黨中央高度重視工業互聯網發展，作出了深入實施工業互聯網創新發展戰略的重大部署。五年來，我國工業互聯網創新發展邁出堅實步伐，取得了一系列積極成果，推動工業化與信息化在更廣范圍、更深程度、更高水平上實現融合發展。

剛剛勝利閉幕的黨的二十大科學謀劃了未來五年乃至更長時期黨和國家事業發展的目標任務和大政方針。黨的二千大報告指出，堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上，推進新型工業化，加快建設制造強國、質量強國、航天強國、交通強國、網絡強國、數字中國，推動制造業高端化、智能化、綠色化發展，促進數字經濟和實體經濟深度融合。未來五年，將是推進新型工業化，加快建設制造強國和網絡強國的關鍵時期，也是工業互聯網從起步探索轉向規模發展的重要階段。

立足新起點、面向新征程，我們在去年發布《工業互聯網創新發展成效報告(2018-2021年)》的基礎上，從戰略布局、網絡技術、平臺生態、安全保障、人才體系、產業經濟等六個維度，系統回顧了全球工業互聯網發展實踐，形成了本報告，以期為進一步推動工業互聯網創新發展提供參考和借鑒。

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白皮書核心觀點

1、當前全球氣候變化形勢越來越嚴峻，走向碳中和已成為全球應對氣候變化的共識。我國提出碳達峰、碳中和目標具有重要意義，但也面臨十分嚴峻的挑戰，時間緊任務重，需要統籌有序扎實推進碳達峰碳中和重點工作。

2、現有研究表明數字技術在助力全球應對氣候變化進程中扮演著重要角色。國際上已經開始借力數字技術應對氣候變化的探索。ICT推動我國經濟部門深度減排的力度在逐步加強，數字賦能碳減排的潛力巨大。

3、數字技術能夠與電力、工業、建筑、交通等重點碳排放領域深度融合，減少能源與資源消耗，促進傳統產業能源優化、成本優化、風險預知及決策控制，整體上實現節能降本增效提質，數字化正成為我國實現碳中和的重要路徑。

4、數字化轉型的加速會驅動信息通信業能源需求和碳排放的增長。信息通信業碳排放總量小增速快，存在結構性差異。雙碳目標下數字基建重點用能領域節能降碳提速，多方發力助推信息通信業綠色低碳發展。

5、建議強化數字賦能技術供給，綜合運用標準、數據、技術、人才、資金、試點等一攬子政策工具，從政府、行業和企業多維度推動數字技術賦能碳達峰、碳中和。

近日，由中國電子信息產業發展研究院推出的《“工業互聯網平臺+數字仿真”發展白皮書》（征求意見稿），在第三屆中國工業互聯網大賽“工業互聯網+數字仿真”專業賽啟動儀式上正式發布，白皮書分為發展現狀、趨勢展望、內涵特征以及架構體系四部分。

當前，全球新一輪科技革命和產業變革深入推進，數字仿真軟件作為工業軟件皇冠上的明珠，加速與大數據、人工智能、區塊鏈等新一代信息技術融合，在數字空間對物理世界運行規律進行全方位、高精度模擬，深刻變革傳統試驗手段。ANSYS、西門子、達索等國際巨頭企業憑借技術先發優勢，打造了一批數字仿真解決方案，廣泛滲透應用于經濟社會各領域，不斷鞏固和強化制造業領先地位。

隨著新一代信息技術與制造業加速融合，連接工業全要素、全產業鏈、全價值鏈的工業互聯網平臺成為制造業開展數字化、網絡化、智能化轉型升級的重要載體。工業互聯網平臺封裝有大量的云化工業機理模型，與數字仿真軟件形成互促共進的發展態勢。“平臺+數字仿真”成為數字仿真的重要發展趨勢，進一步強化技術供給、擴展應用范圍、完善產業生態，功能體系得到全方位提升，更加高效賦能制造業轉型升級。

在此需要說明的是，數字仿真的起源是單機的數字仿真，近年來才逐漸衍生出“平臺+數字仿真”的發展趨勢。因此，第一章節，國際仿真產業呈現寡頭壟斷態勢和國內自主仿真在探索中艱難前行兩部分主要聚焦數字仿真，“平臺+數字仿真”創造換道超車機遇部分主要聚焦“平臺+數字仿真”。

當前人工智能已經成為全球最為活躍的創新領域，對經濟社會的發展影響深遠。白皮書提出，在過去一年中，人工智能的新算法不斷涌現，深度學習仍是這一時期發展主線，嘗試解決更為復雜的應用任務。人工智能的產業格局與生態體系更為明晰，開源開發框架格局逐步確立，以科技巨頭引領的生態系統垂直整合速度不斷加快；同時，產業發展重心開始轉變，企業比拼重點從單項技術的“理論”準確率轉向應用場景白熱化的“跑馬圈地”；人工智能的技術應用開始全面覆蓋日常生活、科學研究、社會治理、商業創新和國家安全等經濟社會的關鍵領域，以空前的廣度和深度推動社會發展。基于以上人工智能技術產業發展態勢判斷，白皮書建議“十四五”期間，我國應通過加快AI基礎原創技術創新突破、構建協同發展AI基礎核心生態、實現區域差異化發展布局、加快垂直行業深度融合、主動融入全球治理框架等措施，實現我國人工智能產業突破發展。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202104/P0202578238.pdf

人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，正在釋放歷次科技革命和產業變革的巨大能量。持續探索新一代人工智能應用場景，將重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，催生 新技術、新產品、新產業。作為數字經濟轉型升級的推動力和新一輪科技競賽的制高點之一，近年來人工智能被提升到國家戰略高度。

2017至2019年，連續三年的政府工作報告中均提及加快人工智能產業發展；2020年，人工智能更是與SG基站、大數據中心、工業互聯網等一起被列入新基建范圍。在 “新基建“ 背景下，人工智能將為智能經濟的發展和產業數字化轉型提供底層支撐， 推動人工智能與SG、云計算、大數據、物聯網等領域深度融合。

德勤發布中國人工智能產業白皮書，內容關于人工智能行業綜述，人工智能商業化應用，以及中國主要人工智能產業發展區域及定位。

主要發現

1. 中國人工智能產業發展迅速， 但整體實力仍落后于美國。中國人工智能產業發展迅速， 2018年中國人工智能市場規模有望超過300億元人民幣。人工智能企業數量超過1000家，位列全球第二。本次人工智能浪潮以從實驗室走向商業化為特征， 其發展驅動力主要來自計算力的顯著提升、 多方位的政策支持、 大規模多頻次的投資以及逐漸清晰的用戶需求。與此同時，中國處于人工智能發展初期， 基礎研究、 芯片、 人才方面的多項關鍵指標與美國差距較大。

2. 中國企業價值鏈布局側重技術層和應用層， 對需要長周期的基礎層關注度較小。人工智能產業鏈分為基礎層（芯片、 算法框架）、 技術層（計算機視覺、自然語義理解、 語音識別、 機器學習） 和應用層（垂直行業/精確場景）。中國企業布局比較偏好技術相對成熟、 應用場景清晰的領域， 對基礎層關注度較小。瞄準AI專用芯片或將為中國企業另辟蹊徑。

3.科技巨頭生態鏈博弈正在展開，創業企業則積極發力垂直行業解決方案，深耕巨頭的數據洼地， 打造護城河。科技巨頭構建生態鏈， 已經占據基礎設施和技術優勢。創業企業僅靠技術輸出將很難與巨頭抗衡， 更多的創業企業將發力深耕巨頭的數據洼地（金融、 政府事務、 醫療、 交通、 制造業等），切入行業痛點， 提供解決方案， 探索商業模式。

4. 政府端是目前人工智能切入智慧政務和公共安全應用場景的主要渠道，早期進入的企業逐步建立行業壁壘， 未來需要解決數據割裂問題以獲得長足發展。各地政府的工作內容及目標有所差異， 因而企業提供的解決方案并非是完全標準化的，需要根據實際情況進行定制化服務。由于政府一般對于合作企業要求較高，行業進入門檻提高， 強者恒強趨勢明顯。

5. 人工智能在金融領域的應用最為深入， 應用場景逐步由以交易安全為主向變革金融經營全過程擴展。傳統金融機構與科技企業進行合作推進人工智能在金融行業的應用， 改變了金融服務行業的規則， 提升金融機構商業效能，在向長尾客戶提供定制化產品的同時降低金融風險。

6. 醫療行業人工智能應用發展快速，但急需建立標準化的人工智能產品市場準入機制并加強醫療數據庫的建設。人工智能的出現將幫助醫療行業解決醫療資源的短缺和分配不均的眾多民生問題。但由于關乎人的生命健康， 醫療又是一個受管制較嚴的行業。人工智能能否如預期廣泛應用， 還將取決于產品商業化過程中如何制定醫療和數據監管標準。

7. 以無人駕駛技術為主導的汽車行業將迎來產業鏈的革新。傳統車企的生產、 渠道和銷售模式將被新興的商業模式所替代。新興的無人駕駛解決方案技術公司和傳統車企的行業邊界將被打破。隨著共享汽車概念的興起。無人駕駛技術下的共享出行將替代傳統的私家車的概念。隨著無人駕駛行業規范和標準的制定， 將衍生出更加安全和快捷的無人貨運和物流等新興的行業。

8. 人工智能在制造業領域的應用潛力被低估，優質數據資源未被充分利用。制造業專業性強， 解決方案的復雜性和定制化要求高， 所以人工智能目前主要應用在產品質檢分揀和預測性維護等易于復制和推廣的領域。然而， 生產設備產生的大量可靠、 穩定、 持續更新的數據尚未被充分利用， 這些數據可以為人工智能公司提供優質的機器學習樣本， 解決制造過程中的實際問題。

9. 人工智能加速新零售全渠道的融合，傳統零售企業與創業企業結成伙伴關系， 圍繞人、 貨、 場、 鏈搭建應用場景。人工智能在各個零售環節多點開花， 應用場景碎片化并進入大規模實驗期。傳統零售企業開始布局人工智能， 將與科技巨頭在應用大數據和人工智能領域同臺競技， 意味零售商將更加積極與創業公司建立伙伴關系。

10. 政策與資本雙重驅動推動人工智能產業區域間競賽， 京滬深領跑全國， 杭州發展逐步加速。京津冀、 珠三角、長三角以及西部川渝地區成為人工智能企業聚集地區。北京、 上海、 深圳牢牢占據人工智能城市實力第一梯隊的位置， 廣州的大型企業與初創企業數量較少， 杭州主要依靠阿里巴巴，因而屬于第二梯隊， 重慶則受到技術與人才基礎限制處于第三梯隊。

11. 各地政府以建設產業園的方式發揮人工智能產業在推動新舊動能轉換中的作用。人工智能產業園呈現多點開花、 依托原有高科技產業園以及與原有園區企業產生聯動效應的特點。但由于建設速度過快， 園區也出現了空心化與人才缺口的問題。

12.杭州未來科技城抓住人工智能產業快速發展的機會并取得顯著成績，未來可以從人才、 技術、 創新三要素入手進一步打造產業競爭力。推出培養、 吸引、 保留人才的具體措施， 建立具有成長性的人才庫；通過完善產業鏈布局， 發現高價值技術企業并了解企業訴求。提高對技術型企業的招商效率；從創新主體、創新資源和創新環境三個層次聚集創新要素， 打造利于企業創新創業的有利條件。