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發展數字經濟是把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇，在數字化、智能化時代，算力就是數字經濟發展的核心生產力，智能算力就是創新力。

　　當前，人工智能正向多場景、規模化、融合度高的階段發展，數據量急劇增長，算法模型愈加復雜，應用不斷延伸，這對智能算力的發展提出了更高要求。放眼世界，很多國家都在積極開發和部署智能算力資源，以塑造未來發展優勢。在這樣的背景形勢下，新華三集團聯合中國信息通信研究院，共同編制了《2023智能算力發展白皮書》。《白皮書》聚焦智能算力發展的現狀、挑戰、趨勢和展望，為算力產業的高質量發展建言獻策，賦能賦智。

　　全球智能算力總體情況

　　全球智能算力的總體情況呈現快速增長的趨勢。截至到2022年底，全球算力總規模達到650EFLOPS，其中，通用算力規模為498EFLOPS，智能算力規模為142EFLOPS，超算算力規模為10EFLOPS。智能算力規模與去年相比增加了25.7%，規模占比達21.9%。IDC預測，全球AI計算市場規模將從2022年的195.0億美元增長到2026年的346.6億美元。

　　我國智能算力總體情況

　　在算力規模方面，截止到2022年底，我國算力總規模為180EFLOPS，排名全球第二。其中，通用算力規模為137EFLOPS，智能算力規模為41EFLOPS，超算算力規模為2EFLOPS。

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　　中國智能算力正處于高速增長階段，智能算力規模與去年相比增加了41.4%，規模占比達22.8%，，超過全球整體智能算力增速（25.7%）。

　　我國智能算力行業應用分布

　　人工智能在各行業應用程度均呈現不斷加深的趨勢，應用場景越來越廣泛。智能算力在行業應用情況可根據人工智能的行業滲透度來分析，與2021年相比，各行業人工智能滲透度明顯提升。

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　　其中，互聯網行業依然是人工智能應用滲透度和投資最高的行業；金融行業的人工智能滲透度從2021年的55提升到62，智能客服、實體機器人、智慧網點、云上網點等成為人工智能在金融行業的應用典型；電信行業的人工智能滲透度從2021年的45增長到51，人工智能技術融入電信網絡的構建、優化，并為下一代智慧網絡建設提供支撐；制造行業的人工智能滲透度從40增長到45，結合人工智能技術的傳統制造業的智能化改造，已成為產業升級的熱點。

　　智能算力發展趨勢

　　以ChatGPT為代表的的AIGC智能化應用打開了對算力底座的進一步需求，智能算力仍將保持快速的增長，釋放更強大的變革動能。但是，算力的發展仍舊面臨著技術、能耗、應用等一系列的創新“門檻”。未來，智能算力的發展具有六大趨勢：

　　人工智能加速滲透，多樣化場景催生多元化算力需求。

　　政策驅動，智能算力低碳發展成硬性要求。

　　邊緣智能應運而生，邊緣計算與人工智能融合發展。

　　智算中心建設加速，應對高質量算力需求。

　　模型規模不斷擴展，海量多元化數據亟需巨量化算力。

　　自主學習能力提升，推動算力實現更高層次智能。

　　具體內容如下 　

人工智能已然成為全球科技和產業發展的重要力量。全文共計1592字，預計閱讀時間9分鐘

來源 | 深圳市人工智能行業協會（轉載請注明來源）***

在科技日新月異的今天，人工智能已成為最具革命性的技術之一，有望對人類社會生活產生顯著的影響。過去幾年，人工智能相關理論研究、技術創新、軟硬件升級等整體推進，極大地促進了人工智能行業的發展。進入2022年，以ChatGPT為代表的人工智能大模型火爆全球，AIGC也掀起新的熱潮，公眾對人工智能的關注日益加深，人工智能已然成為全球科技和產業發展的重要力量。隨著人工智能商業化進程駛入快車道，一個蓬勃發展的人工智能時代正在到來。

深圳市人工智能行業協會作為全國首家專注于人工智能領域的行業協會，具有行業統計、研究、咨詢等職能，致力于提供高水平的智庫服務。為緊跟時代步伐，響應國家戰略，深圳市人工智能行業協會發揮行業統計、研究職能，就人工智能產業鏈、發展概況、產業集群、應用場景、面臨挑戰以及發展趨勢等方面進行深入研究，形成了《2023人工智能發展白皮書》。

主要發現

具體內容如下

新一輪產業變革進程不斷加速，以信息通信技術驅動的數字化轉型成為企業發展的重要方向，工業互聯網、5G等垂直領域應用的蓬勃發展，帶來了大量數據就近處理和分析需求，邊緣計算通過就近提供邊緣智能服務，成為產業數字化轉型的關鍵支撐技術。

為推動邊緣計算產業發展，工業互聯網產業聯盟在2020年發布《離散制造業邊緣計算解決方案白皮書》。根據離散行業的特點，針對其制約因素，闡述了邊緣計算的發展和應用是如何打破桎梏，推動了離散行業的數字化轉型。 在《離散制造業邊緣計算解決方案白皮書》基礎上，工業互聯網產業聯盟進一步調研流程行業轉型所面臨的阻礙以及當前邊緣計算在其應用的現狀，繼續探究邊緣計算為流程行業工廠現場帶來的價值，基于原有框架建立了適用于流程行業邊緣計算參考實施架構和技術體系，最后提出流程行業邊緣計算技術和產業化發展意見，發布《流程行業邊緣計算解決方案白皮書》。

核心觀點1

邊緣計算將為解決流程行業數字化、智能化轉型中面臨的挑戰起到關鍵作用。

白皮書針對當前流程行業的制約因素，給出了邊緣計算在增強網絡效率、提升數據價值和優化應用方案等方面為流程行業帶來現場價值。

核心觀點2

流程行業工廠的功能架構逐漸明晰，向“云-邊-端”扁平化方向發展。

白皮書首次提出流程行業邊緣計算應用的功能架構。邊緣層南向連接現場層，北向連接中心云層，是OT、IT、CT結合的重要節點，與中心云層交互融合，共同支撐流程行業的工業互聯網應用能力調用。

核心觀點3

流程行業邊緣計算初步形成三大應用路徑及相應部署模式，協同融合、開放互通，在競合中發展。

白皮書總結并闡述三種邊緣計算部署模式的架構和特點特性，以期指導邊緣計算在流程行業的部署落地。 5G MEC部署模式：

現場級邊緣計算部署模式：

云原生邊緣計算部署模式 ：

報告目錄

一、邊緣計算在流程行業的應用價值

(一) 流程行業高質量發展對邊緣計算能力的需求分析 (二) 邊緣計算在流程行業的應用現狀 二、流程行業邊緣計算體系功能架構

(一) 功能架構 (二) 部署架構 三、 流程行業邊緣計算應用典型案例

(一) 電力(火電)行業邊緣計算應用典型案例 (二) 電力(風電) 行業邊緣計算應用典型案例 (三) 石化行業邊緣計算應用典型案例 (四) 鋼鐵行業邊緣計算應用典型案例. (五) 水泥行業邊緣計算應用典型案例 (六) 有色金屬行業邊緣計算應用典型案例 四、 流程行業邊緣計算發展趨勢及建議

(一) 強化政策制度保障 (二) 加速關鍵技術攻關 (三) 完善標準體系建設 (四) 推進規模應用部署

以量子計算、量子通信和量子測量為代表的量子信息技術，是量子科技的重要組成部分，有望成為未來重大技術范式變革和顛覆式創新應用的新源泉。發展量子信息技術，推動科研成果應用和產業生態構建，已成為全球在前沿科技領域政策布局與投資支持的熱點，也是各國構建未來產業競爭力，維護國家技術主權的重要方向之一。

2023年1月8日，中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）在“2023年ICT+深度觀察報告會”數創未來成果發布會上發布了《量子信息技術發展與應用研究報告（2022年）》。中國信通院技術與標準研究所王敬對報告進行了解讀。

此前，中國信通院連續四年發布《量子信息技術發展與應用研究報告》，成為管理部門和行業各方掌握量子信息領域發展動態的重要參考。本報告聚焦2022年量子信息技術發展態勢，梳理三大領域的最新研究與應用進展，分析探討熱點問題，展望技術演進與產業應用發展趨勢，希望為促進凝聚業界共識，形成發展合力貢獻力量。

報告核心觀點

1. 量子信息技術是量子科技的重要組成部分，已成為全球各國政策布局與投資熱點，量子計算、量子通信和量子測量三大領域科研與技術創新快速發展，技術與產業生態培育受到各方重視。

2. 量子計算機多種技術路線并行發展，開放競爭，研究成果亮點紛呈，大規模可容錯通用量子計算仍是需要長期探索和努力的目標，量子糾錯將是實現量子計算優越性證明之后的下一個重要里程碑。基準測評為量子計算性能表征和行業觀察提供重要參考。軟硬件與云平臺呈現協同發展趨勢，構建用戶生態是競爭關鍵。量子計算殺手級應用探索尚無實質性突破，“行業泡沫”爭議浮現。

3. 量子通信領域，量子密鑰分發科研活躍，實驗系統性能獲提升；量子信息網絡持續研究，使能技術仍有待突破。墨子號科學實驗衛星運行6年取得一系列領先科研成果，空間量子通信將成為未來科研與應用發展的重要方向。量子保密通信持續開展應用探索，標準化研究取得一定進展，標準測評驗證須加強。量子保密通信與抗量子計算破解加密（PQC）將有望形成融合應用方案。

4. 量子測量領域，眾多技術和應用方向并存發展，樣機產品工程化水平提升。量子測量助力生命科學研究，實現可穿戴與非侵入檢測；賦能垂直行業應用，成為加速產業升級催化劑；探索與量子信息及AI技術融合，向智能化發展。資本市場對量子測量技術關注度提升，產業價值鏈仍有待完善。

5. 發展量子信息技術，既有科學家探索物質世界最基本運行規律，拓展人類知識邊界的好奇心驅動，也有突破經典信息技術能力極限，提升人類社會科技與生產力水平的現實需求，還可能成為開啟下一輪康德拉季耶夫（康波）周期技術創新之門的鑰匙。發展量子信息技術，促進創新成果應用與產業培育，既是推動信息社會和數字經濟升級演進的觸發器和催化劑，也是構建未來產業競爭力，維護技術主權的重要環節。

報告目錄

一、量子信息技術總體發展態勢

(一) 量子信息技術是量子科技的重要組成部分 (二) 量子信息成為全球多國政策布局與投資熱點 (三) 量子信息三大領域科研與技術創新快速發展 (四) 量子信息技術與產業生態培育受到多方重視

二、量子計算領域研究與應用進展

(一) 樣機研發多路線競相爭鳴，研究進展亮點紛呈 (二) 量子糾錯成業界關注熱點，將是下一個里程碑 (三) 基準測評為性能表征和行業觀察提供重要參考 (四) 軟件與云平臺發展迅速，構建用戶生態是關鍵 (五) 應用探索廣泛開展但尚未落地，泡沫爭議浮現

三、量子通信領域研究與應用進展

(一) 量子密鑰分發科研活躍，實驗系統性能獲提升 (二) 量子信息網絡持續研究，使能技術仍有待突破 (三) 空間量子通信將成為科研與應用發展重要方向 (四) 量子保密通信探索應用，標準測評驗證須加強 (五) 量子保密通信與PQC將有望形成融合應用方案

四、量子測量領域研究與應用進展

(一) 多種量子測量技術并存，樣機工程化水平提升 (二) 助力生命科學研究，實現可穿戴與非侵入檢測 (三) 賦能垂直行業應用，成為加速產業升級催化劑 (四) 量子測量與其他技術領域融合，向智能化發展 (五) 量子測量商用發展迅速，產業價值鏈初步形成

五、量子信息技術與應用前景展望

(一) 三大領域研發持續推進，應用與產業前景各異 (二) 發展量子信息技術，開啟下一輪技術創新周期

來源：中國信息通信研究院

《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》指出，數據作為新型生產要素，深刻改變著生產方式、生活方式和社會治理方式，要充分發揮我國海量數據規模和豐富應用場景優勢，促進數據合規高效流通使用，加快構建數據基礎制度，充分實現數據要素價值，促進全體人民共享數字經濟發展紅利。

2023年1月7日，“2023年中國信通院ICT+深度觀察報告會”數據要素分論壇在京舉辦，中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）發布了《數據要素白皮書（2022年）》，中國信通院副院長魏亮對白皮書進行了深度解讀。

白皮書闡述了數據要素相關理論問題，探討了我國數據要素市場培育的現狀、障礙及可能的破解之道，并對我國數據要素的發展方向進行了展望。

白皮書核心觀點

**1. 數據要素強調數據對推動生產力發展的作用。**數據要素是面向數字經濟，在討論生產力和生產關系的語境中對“數據”的指代，是對數據推動生產力發展這一價值的強調，指的是根據特定生產需求匯聚、整理、加工而成的計算機數據及其衍生形態。投入于生產的原始數據集、標準化數據集、各類數據產品及以數據為基礎產生的系統、信息和知識均可納入數據要素討論的范疇。

**2. 數據要素主要通過3種途徑釋放價值。**數據要素價值釋放的途徑可以概括為三次價值。一次價值是業務貫通，通過數據支撐業務系統運轉，實現線下與線上、業務與業務之間的貫通。二次價值是數智決策，通過數據的加工、分析、建模來挖掘信息和規律，輔助企業經營和業務執行的自動化、智能化決策。三次價值是流通賦能，打破數據壁壘，使優質數據在跨機構、跨行業的新業務、新場景中匯聚融合，讓高價值的數據惠及各行各業。

**3. 流通賦能是數據要素價值飛躍的關鍵。**當前數據要素存在結構失衡的問題，而數據流通有利于激發數據的規模效應，使數據要素價值倍增。在數據要素支撐業務貫通、推動數智決策的基礎上，數據流通對外賦能成為數據要素價值飛躍的關鍵。因此，數據產品及服務為流通對象，以數據供方、需方為主體，通過流通實現參與方各自訴求的數據要素市場逐漸獲得政策布局和產業實踐的重點關注。

**4. 數據要素市場存在開放、共享、交易3種流通形式。**當前，以公共數據為主的數據開放持續推進，成為數據要素資源供給的關鍵渠道。政府間跨部門、跨層級、跨地區數據共享不斷完善的同時，政府與企業之間的數據共享、互利互惠也在加速探索。數據交易正在成為數據要素市場最主要的流通形式，場外數據交易已初具規模，以數據交易機構為中介的場內交易重啟探索熱潮。

**5. 數據要素市場的經營運行涌現出3種新模式。**一是從自行管理運維到委托運營的機制創新模式，尤其是公共數據授權運營成為釋放公共數據價值的重要探索方向；二是從供需直接對接到多元數商參與的主體創新模式，數商、數字經濟中介、數字經紀人等角色有利于激發其專業、獨特的功能，活躍數據要素市場；三是從分散對接到統一數據空間的設施創新模式，在垂直領域探索工業數據空間，為數據共享交易提供新的基礎設施。

**6. 數據要素市場培育存在四大障礙，需要鼓勵積極探索。**在數據要素市場培育的過程中，存在權利歸屬難以界定、估值定價缺乏依據、流通規則尚不完善、流通技術仍未成熟四大障礙。需要深入分析障礙的成因與特點，鼓勵各主體分場景、分層次進行細化的理論和實踐探索，推動數據產權制度、數據估值定價體系、數據流通規則體系、數據流通技術體系的建立與完善。

傳統藥物發現方法存在周期長、成本高的問題。近年來，以AlphaFold為代表的人工智能系統在生命科學領域取得重大突破，推動了人工智能技術在藥物研發上的應用。近年來，深度學習、自然語言處理和知識圖譜等人工智能技術廣泛應用于藥物發現多個環節，深刻改變了藥物發現的方法和途徑，極大提高藥物發現效率、縮短開發進程，形成AI for Science的典型范式。2022中國人工智能系列白皮書之《人工智能與藥物發現》，系統地總結了目前國內外人工智能與藥物發現領域的最新研究成果，探討了人工智能技術在藥物發現領域的應用中所面臨的機遇與挑戰，展望了未來的發展方向。

**第1章 《人工智能與腫瘤靶點識別》**介紹了人工智能技術在多組學分析、引導發現腫瘤靶點以及癌癥發生發展的機制中的趨勢、挑戰及應用。

**第2章 《人工智能與苗頭化合物篩選》**介紹了化合物篩選和尋找苗頭化合物的過程，以及目前基于深度學習的化合物-蛋白質相互作用預測方法的趨勢、挑戰及應用。

**第3章 《人工智能與藥物從頭設計》**介紹了當前深度生成模型在從頭藥物設計和發現具有啟發性的小分子和大分子結構中的趨勢、挑戰及應用。

**第4章 《人工智能與藥物重定位》**介紹了以靶點、疾病為中心的人工智能技術在藥物重定位研究中的趨勢、挑戰及應用。

**第5章 《人工智能與藥物屬性預測》**介紹了人工智能技術在多肽藥物的生物活性、毒性等屬性預測中的趨勢、挑戰及應用。

**第6章 《人工智能與藥物相互作用預測》**介紹了現有的基于人工智能的藥物相互作用預測方法在建模、分析和解釋過程中的應用前景。

**第7章 《藥物發現中的大規模預訓練模型》**介紹了小分子藥物表征學習的預訓練模型構建、應用，以及對人工智能藥物設計領域的促進作用。

**第8章 《藥物發現中的可解釋人工智能模型》**介紹了藥物發現場景中的可解釋人工智能方法，以及如何幫助藥物學家高效地處理海量數據，做出合理決策。

該白皮書為學界和產業界開展人工智能藥物發現相關工作提供借鑒，有利于推動我國人工智能與生命科學領域的交叉融合。

**白皮書地址：**//caai.cn/index.php?s=/home/article/detail/id/2236.html

前言

《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要》中提出了“瞄準人工智能、生命健康等前沿領 域”、“聚焦人工智能關鍵算法等關鍵領域，加快推進基礎理論、基礎 算法、裝備材料等研發突破與迭代應用”等規劃。發展新一代人工智 能是我國在科技革命與產業變革等戰略問題上的重要抓手。藥物是診 斷、緩解、治療或預防疾病的物質，對于改善人類健康和保證生活質 量具有非常重要的作用。塔夫茨大學藥物開發研究中心的研究表明， 在過去 30 年，研發一種新藥需要近 26 億美元的資金投入與近 14 年 的時間投入，這個數字依然在不斷提升。在高昂研發成本的驅使下， 制藥公司目前正在尋找可以提高研發效率和轉化成功率的新技術。

計算機輔助藥物設計自 20 世紀 60 年代被提出，以計算化學、計 算機科學和生物學等學科為基礎，對靶標蛋白質與配體藥物的結合過 程進行計算模擬、預測，評估藥物分子結構與其生物活性、毒性和代 謝等性質的相互關系，進行藥物分子的發現與優化。高通量技術的發 展和應用產生了豐富的藥物、疾病、基因和蛋白質等數據，使得開展 人工智能藥物發現成為可能。近年來，以 Google 公司 AlphaFold 為 代表的人工智能系統在生命科學領域取得了重要突破，推動了人工智 能等關鍵領域在藥物研發上的應用。深度學習（Deep Learning, DL）、 自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）和知識圖譜 （Knowledge Graph, KG）等人工智能關鍵技術已廣泛應用于藥物發 現的各個環節，如腫瘤靶點識別、苗頭化合物篩選、藥物從頭設計、 藥物重定位、藥物屬性預測、藥物相互作用預測、藥物發現中的可解 釋性模型和大規模預訓練模型等。人工智能輔助藥物發現深刻改變了 藥物發現的方法和途徑，極大提高了藥物發現效率、縮短開發進程， 加速了生物技術的創新變革，加深人類對生命科學中的分子機制的認知。開展基于人工智能技術的藥物發現研究，符合科技革命和國家發 展規劃的需求，是落實“面向世界科技前沿、面向國家重大需求、面 向人民生命健康”戰略的重要舉措。

本白皮書收集了目前國內外人工智能與藥物發現交叉領域的最 新理論研究成果，并介紹了人工智能技術在藥物發現領域中的應用。 編寫過程中的貢獻者包括：辛弘毅（第一章）、施建宇（第二章）、 涂仕奎（第三章）、曾湘祥（第四章）、宋弢（第四章）、魏樂義（第 五章）、劉世超（第六章）、劉琦（第七章）、李昊（第八章）、何 松（第八章）、章文（統稿與第六章）及其博士生李夢露、劉旋和王紫 嫣（整理與校稿），在此一并表示感謝。

**作者介紹： **

來源：中國信息通信研究院

人工智能技術是釋放數字化疊加倍增效應、加快戰略新興產業發展、構筑綜合競爭優勢的必然選擇。縱觀全球，國內外人工智能相關不斷強化，持續推動釋放人工智能紅利；以深度學習為代表的人工智能技術飛速發展，新技術開始探索落地應用；工程化能力不斷增強，在醫療、制造、自動駕駛等領域的應用持續深入；可信人工智能技術引起社會廣泛關注。人工智能治理受到全球高度關注，各國規制進程不斷加速，基于可信人工智能的產業實踐不斷深入。

近日，中國信息通信研究院正式發布《人工智能白皮書（2022年）》，全面回顧了2021年以來全球人工智能在政策、技術、應用和治理等方面的最新動向，重點分析了人工智能所面臨的新發展形勢及其所處的新發展階段，致力于全面梳理當前人工智能發展態勢，為各界提供參考，共同推動人工智能持續健康發展。

白皮書核心觀點

1、人工智能邁入新階段，將由技術創新、工程實踐、可信安全“三維”坐標來定義和牽引。

第一個維度突出創新，圍繞著算法和算力方面的創新仍會不斷涌現。第二個維度突出工程，工程化能力逐漸成為人工智能大規模賦能千行百業的關鍵要素。第三個維度突出可信，發展負責任和可信的人工智能成為共識，將抽象的治理原則落實到人工智能全生命流程將成為重點。

2、人工智能技術創新仍是主旋律，新算法不斷涌現。

超大規模預訓練模型推動技術效果不斷提升，繼續朝著規模更大、模態更多的方向發展；“生成式人工智能”技術不斷成熟，未來聽、說、讀、寫等能力將有機結合；知識計算成為推動人工智能從感知智能向認知智能轉變的重要探索；人工智能與科學研究融合不斷深入，開始“顛覆”傳統研究范式。

3、人工智能工程化聚焦工具體系、開發流程、模型管理全生命流程的高效耦合。

工具體系層面：體系化與開放化成為研發平臺技術工具鏈的發展特點。 開發流程層面：工程化關注人工智能模型開發的生命流程，追求高效且標準化的持續生產、持續交付和持續部署，最終以最佳的模型進入應用層面產生商業價值。 模型管理層面：企業需要建設對模型生命周期的管理機制，對模型的版本歷程、性能表現、屬性、相關數據、衍生的模型檔案等進行標準化的管理運維。

4、人工智能治理邁入軟硬法協同和場景規制新階段。

人工智能治理實質化進程加速推進：各國人工智能治理側重各有不同，但整體上呈現加速演進態勢，即從初期構建以“軟法”為導向的社會規范體系，開始推進以“硬法”為保障的風險防控體系。 典型場景化治理加速落地：各國紛紛注意到人工智能應用場景多樣化和差異化給治理帶來的復雜性，典型場景的治理成為各國的工作重點，特別聚焦于自動駕駛、智慧醫療和人臉識別等領域。