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導讀

當前，人工智能加速向各產業滲透，已經成為促進新興產業與傳統產業、技術與社會跨界融合發展不可忽視的動力。伴隨第四次工業革命以及工業數字化、網絡化、智能化發展的大浪潮，在過去的2年中，工業制造業持續深化探索人工智能融合創新及應用：深度學習、知識圖譜等技術創新、組合賦能和工程化落地不斷加速；產業爆發期臨近，老玩家不斷推陳出新、新玩家入局積極活躍；一批新應用場景涌現，并不斷向研發、生產等核心環節滲透賦能，在更大范圍內發揮更核心的作用。在“十四五”開端，全面梳理工業智能的最新進展與發展態勢，為產業界進一步探索提出有效指引，具有重要的意義。 在此背景下，依托工業互聯網產業聯盟，由中國信息通信研究院牽頭，聯合23家單位，深入研究工業智能的發展背景與趨勢，系統性搭建工業智能體系架構，進一步探討人工智能技術賦能工業領域的重要意義，共同編制**《工業智能白皮書》（2022）**。（以下簡稱“白皮書”）

報告核心內容

…… 1、統一背景認識：全面闡述工業智能的發展背景與演進規律

白皮書全面分析了工業智能的發展背景。工業智能已經成為全球共識與趨勢，國內外紛紛將工業AI作為國家政策戰略之一，其巨大價值潛力也不斷推動市場持續走高；此外，與通用領域AI相比，兩者技術演進規律總體同步，工業領域跟隨性逐步增強，但由于工業場景具有復雜性、碎片化等特點，工業AI的創新領域往往集中在與機理強融合的場景，而工程化問題也導致技術創新與應用落地的錯位現象更加嚴重。

2、搭建體系架構：從技術、產業、應用等維度系統性提出工業智能體系架構

白皮書從功能、業務及實施維度考慮，構建涵蓋技術、產業、應用三個視角的工業智能發展體系視圖。技術方面，梳理了工業智能技術發展現狀，圍繞核心賦能技術創新與工程化突破兩個技術發展路徑進行深入分析。產業方面，梳理工業智能產業現狀與發展趨勢，對支撐工業賦能的核心技術產品進行分析。應用方面，總結工業智能應用發展的歷程，從應用場景、國內外應用與行業應用三個角度開展細化分析。

3、研判發展趨勢：

白皮書深入探索工業智能的發展背景，并對工業智能的技術、產業、應用進行充分挖掘與分析后，對工業智能的發展趨勢進行展望。一是通過“以大帶小”的模式實現工業智能的應用推廣；二是工程化技術突破以及與機理深度融合是下一步技術發展的核心方向；三是探索可復用的共性解決方案，分類推進產業創新突破。

報告目錄

……

1. 工業智能發展背景
2. 工業智能技術進展與趨勢
3. 工業智能產業發展現狀與趨勢
4. 工業智能應用進展
5. 總結與展望

來源：中關村云計算產業聯盟

　　日前，中關村云計算產業聯盟暨中國云產業聯盟聯合漢能投資共同發布了《2022年中國云計算生態藍皮書》。 　 　　藍皮書首先對云計算行業進行了界定——以按需自主服務的方式通過互聯網為用戶提供彈性可配置的共享計算資源池，按服務模式可分為基礎設施即服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）和軟件即服務（SaaS），按部署模式可分為公有云、私有云及混合云。 　 　　在此基礎之上，藍皮書創造性地提出了“云生態”的概念，并從四大板塊——基礎設施、平臺層關鍵技術、通用軟件和SaaS以及垂直行業應用（金融科技、工業數字化、醫療科技、自動駕駛、機器人等）對云生態進行了論述，梳理了一張生態圖譜，總結了九大行業發展趨勢，深度覆蓋了六十個細分賽道，對整個云生態行業進行了全景掃描。 　

　　九大行業趨勢指明發展方向

　　近年來，中國云計算市場保持高速增長，根據中國信通院數據，2020年我國云計算整體市場規模2091億元，同比增長56%，其中公有云市場規模1277億元，同比增長85%，私有云市場規模814億元，同比增長26%。 　

　　公有云細分市場中，SaaS市場規模達到278億元，較2019年增長43%，PaaS市場規模突破100億元，同比提升145%，數據庫、中間件及微服務增長迅速；根據IDC 2021年三季度統計，阿里云、亞馬遜云、騰訊云、華為云和百度云位居公有云PaaS市場份額前五。IaaS市場規模接近900億元，同比增長98%，阿里云、華為云、騰訊云、天翼云和亞馬遜云占據公有云IaaS市場份額前五。 　　國內云計算技術生態發展不斷成熟，企業上云步伐不斷加快，在宏觀層面，漢能投資撰寫團隊經過緊鑼密鼓的企業征集、走訪調研、專家討論等環節總結出云生態行業九大發展趨勢，以及蘊含在趨勢下的驅動因素、行業價值和投資機會。 　 　　趨勢一：基于邊緣計算的分布式云成為新一代計算架構。

　　其中的驅動因素是5G/萬物互聯時代各類終端設備接入管理及本地化海量數據實時計算需求，催生分布式云架構。這個背景下，分布式云的多接入、低時延、低帶寬、本地化安全、可離線使用的價值將會得到充分體現。分布式云趨勢下所涉及的投資機會包括邊緣計算和終端的計算芯片、異構計算、算力網關盒子以及相關的網絡安全。 　 　　趨勢二：云原生技術成熟實現上下層技術解耦。

　　云廠商IaaS產品差距縮小，企業跨云部署應用服務門檻降低，混合多云部署策略成為企業主流選擇。混合多云部署具備如下價值：規避單供應商技術綁定風險，融合本地部署和公有云部署優勢，多供應商之間選擇優勢產品及報價方案。 　

　　趨勢三：云原生架構生態持續完善，生產環境采納度得到提升。

　　目前云原生主流技術正在從爆發期向成熟期轉型，企業新業務、新產品、新服務的發布和迭代速度日益加快。 　

　　**趨勢四：遵循零信任框架的SASE云安全體系成為網絡安全發展新方向。**政策合規推動市場剛需，底層架構轉變孕育市場機會。 　 　　**趨勢五：產學研助推國產軟件核心技術發展，軟件上云打通數據孤島。**在政策和資本的雙驅動下，軟件助力企業向精細化運營轉變。在垂直軟件發展方面，可借鑒海外經驗：把握技術、監管和人口變革機遇成為細分龍頭。 　 　　**趨勢六：通用軟件由銷售驅動往產品驅動轉型。**疫情加速線上辦公用戶習慣培育，普遍從銷售引導型（SLG）向產品引導型（PLG）轉型。目前行業發展現狀是：S/CRM、ERP、HRM、數據中臺和財稅等領域逐步細分。 　

　　趨勢七：云大廠采用不同的業務、生態、資本策略進行積極布局。

　　趨勢八：國內云生態廠商布局海外，助力中國企業出海并與全球云生態廠商同臺競爭。

　　近年來中國云生態企業出海步伐不斷加速。客戶需求側，以互聯網行業為代表的跨境電商、網絡游戲、短視頻等業務海外收入規模不斷擴大，傳統行業的海外業務拓展和上云統一管理需求日趨明顯，以及“一帶一路”國家政策帶動海外貿易趨勢等，都推動了對海外云計算節點資源的需求。不過值得注意的是，出海服務商在擴大收入的同時，應當緊跟全球前沿技術架構，避免形成技術代差，提前適應成熟商業模式。 　

　　**趨勢九：云生態整體融資活躍，部分賽道進入并購整合期。**目前行業現狀是應用層融資規模創新高，平臺層關鍵技術融資進入高速增長期，部分領域進入并購整合期。 　

　　四個層面看云生態發展機遇

　　結合國內云計算產業現狀和特性，藍皮書從基礎設施、平臺層關鍵技術、通用軟件和SaaS以及垂直行業應用（金融科技、工業數字化、醫療科技、自動駕駛、機器人等）四個層面對云生態行業的發展趨勢進行了觀察、概括及預測。 　 　　**在基礎設施層，**上云驅動力從互聯網行業向傳統領域遷移云廠商集中度提升，細分玩家產品化、精細化、生態化發展。 　

　　**在平臺層，**隨著數字化轉型逐漸深入，數據中臺作用愈發顯現，成為打通數據孤島挖掘數據價值的重要載體。 　

　　在通用SaaS層，“大江大海出大魚”，SaaS市場天花板極高，通用型SaaS是能夠產生巨頭公司的黃金賽道。于不區分客戶行業而提供專業的通用型服務，通用SaaS相比某些垂直行業SaaS具有更廣闊的市場空間，也不容易受到行業的周期性影響，能夠更好地避免單一市場的系統性風險。盡管國內SaaS起步晚，滲透率低，但近年增速快，相較美國仍有提升空間。 　

　　**在垂直行業中，**藍皮書首先指出了金融科技行業的最新趨勢。首先，金融科技行業普遍呈現集中式向分布式的轉型趨勢；其次金融行業信創自主可控逐漸進入規模化階段，而且零信任、隱私計算等安全技術在金融行業的應用愈發重要；最后，低代碼、自動化、智能化等技術助力金融行業效率提升，行業整體服務水平得到大幅提升。 　

　　其次，在工業數字化領域，我國工業數字化較發達國家仍有距離，“十四五”規劃明確工業數字化增量空間。而十四五規劃和雙碳政策帶來工業智能化滲透率進一步提升，數字化成為成熟工業的下一個競爭點。 　

　　第三，在醫療科技領域，隨著云計算、大數據、人工智能等技術的日益成熟，諸多新興科技正在越來越廣泛地在醫療領域開花結果。以AI制藥為例，從全球范圍來看，AI制藥企業已經完成技術、概念的驗證，進入主流化和商業化階段。并且AI制藥應用領域不斷擴張，將從小分子向大分子發展，同時應用場景也將從靶點發現、化合物篩選、化合物優化進一步向藥物研發后端擴展。伴隨全球發展浪潮，中國AI制藥行業發展進入新階段，企業將從單環節業務向平臺化能力發展。 　

　　第四，在自動駕駛領域，隨著汽車電動化、智能化的普及，移動連接技術以及5G的廣泛應用，基于LBS（Location Based Services）的出行服務的成熟，自動駕駛引領的汽車及出行行業的歷史性產業變革開啟了新篇章。自動駕駛將極大地改變落地場景的成本結構、安全性、運營效率，Robotaxi（無人駕駛出租車）、Robotruck（無人駕駛卡車）、Robodelivery（無人駕駛物流配送）每個場景的潛在市場規模均超過萬億。當自動駕駛解放駕駛員，安全和效率得到常態化保證后，持續增長的個性化車內體驗需求與內容、娛樂、LBS服務的結合也將極大地豐富產業的衍生價值。 　

　　最后，在機器人領域，基于云計算的超強運算能力和5G的強大通信能力，人工智能技術在機器人上的應用成為可能。目前機器人主要分為工業機器人和服務機器人兩大類。就前者來說主要呈現出國際化、場景化、智能化的發展趨勢；后者在個性化需求定制以及大數據賦能方面不斷加強，并呈現出場景不斷細分的趨勢，此外國內服務機器人憑借技術、性價比等方面的優勢，不斷撬開海外市場。 　

　　附：2022云聯盟生態藍皮書入圍企業名單

具體內容如下

來自“億歐智庫”

人工智能芯片作為人工智能及相關應用的基礎與核心，必將迎來光明的未來。

本報告對 AI 芯片主流類型進行拆解分析，展現中國人工智能芯片的發展現況，探究其發展的困境和機遇，希望能為廣大從業者和各方關注人士提供有益的幫助。

核心觀點匯總

• 政策扶持和市場需求仍是人工智能芯片發展的主要驅動力。據億歐智庫測算，2025年，中國人工智能核心產業市場規模將達到4000億元，其中基礎層芯片及相關技術的市場規模約1740億元。

• 四大類人工智能芯片(GPU、ASIC、FGPA、類腦芯片)及系統級智能芯片在國內的發展進度層次不齊。用于云端的訓練、推斷等大算力通用 芯片發展較為落后;適用于更多垂直行業的終端應用芯片如自動駕駛、智能安防、機器人等專用芯片發展較快。超過80%中國人工智能產業鏈企 業也集中在應用層。

• **未來，**中國人工智能芯片行業挑戰與機遇并存。技術上，由于基礎理論、關鍵設備等仍落后與國際一流水平，瓶頸較難突破，因此芯片制造環 節仍有所差距，但垂直行業應用的芯片設計及相關企業的數量上，中國仍占據較為優勢的地位;在算法上，除了創新計算范式的研發，“數據孤島”問題也將在政策的指導下得到解決，為AI算法提供更大量、更準確的數據集進行學習與訓練;應用上，消費電子、自動駕駛、智慧安防、機 器人等仍是較為主流的應用方向，政策指導使產業獲得更好的聯動性，同時，人工智能逐步橫向往媒體、醫療、教育等行業滲透與拓展。

總體來看，人工智能芯片的發展仍需基礎科學積累和沉淀，因此，產學研融合不失為一種有效的途徑。充分利用企業、高校、科研機構等多種 不同的教育環境與教育資源，將理論知識傳授與產業工程實踐、科研實踐相結合，培養并積累人工智能領域優質人才，維持中國人工智能及芯片 行業的可持續發展。

部分內容如下：

自動駕駛技術正推動中國人工智能、互聯網、汽車產業、交通產業的融合與創新發展。回顧2021年，互聯網、科技企業加速布局自動駕駛行業，產業各方的融合推動了其商業化落地進程。伴隨著大量資本涌入，政策監管體系初步搭建，中國自動駕駛產業已然駛入快車道。

u 2021年中國出臺自動駕駛相關政策，明確定義了自動駕駛等級分類，實現了道路交通安全、數據安全等法規監管的初步搭建。在國家與行業多方的共同支持下，中國自動駕駛與智能網聯汽車產業的技術正取得不斷突破，從測試驗證轉向了多場景示范應用。

u 隨著國家自動駕駛示范區數量增加，自動駕駛技術已在多個應用場景實現落地。地方政府、自動駕駛科技企業、主機廠與場景方多方協同，打造封閉場景、半封閉場景、與城市開放場景下的自動駕駛應用，使得自動駕駛擺脫“概念定義”，真正走進大眾生活，市場需求得到釋放。

u 2021年可謂是自動駕駛的商業化元年，進入2022年，規模化商用開始成為行業主旋律。在這樣的持續熱度下，如何打磨自身競爭力，進入最后的決賽圈是自動駕駛產業中每個參與主體都需要思考的問題

"5G+工業互聯網"是指利用以 5G為代表的新一代信息通信技術，構建與工業經濟深度融合的新型基礎設施、應用模式和工業生態。通過 5G技術對人、機、物、系統等的全面連接，構建起覆蓋全產業鏈、全價值鏈的全新制造和服務體系， 為工業乃至產業數字化、網絡化、智能化發展提供了新的實現途徑，助力企業實現降本、提質、增效、綠色、安全發展。

工業和信息化部推進實施"5G+工業互聯網"512 工程以來，行業應用水平不斷提升，應用深度向更廣范圍、更深程度、更高水平延伸。2021 年，政、產、學、研、用全面推進"5G+工業互聯網"發展。本報告結合"5G+工業互聯網"發展指數，對我國"5G+工業互聯網發展進行全面總結。

整體來看，全國"5G+工業互聯網"融合發展呈現以下特點∶

一是我國央地政策支持力度持續加強，投融資力度加碼，"5G+工業互聯網"發展環境持續向好。

二是 5G 技術標準加速成熟，5G與 TSN 技術、邊緣計算技術部署應用加速，輕量化5GC成為業界探索熱點，垂直行業標準加速落地。

三是"5G+工業互聯網"組網模式及商業模式不斷成熟，混合組網模式加速落地，基于 5G 技術的OT+IT+CT 扁平化網絡架構實踐初步形成。

四是典型應用場景和重點行業不斷推進，5G全連接工廠成為產業界探索應用"由點到線"新熱點，區域特色不斷顯現，以產業園區為基礎載體的"5G+工業互聯網"融合應用先導區在部分地區開始創建。

五是創新生態逐步完善，具備5G通信能力的工業融合終端產品不斷涌現，供給短板不斷補齊。信息通信企業、工業企業、解決方案集成商等各產業主體合作力度加強，團體賽推進形式豐富。行業測試床、聯合實驗室等產業公共服務平臺載體也不斷引領產業發展。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202112/t20211227_394647.htm

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。

2021年，是我國 “十四五”規劃開局之年，也是數字經濟發展的加速之年。“十四五”規劃綱要將“加快數字化發展 建設數字中國”單獨成篇，并首次提出數字經濟核心產業增加值占GDP比重這一新經濟指標。當前，各地正圍繞“十四五”規劃綱要列出的七大數字經濟重點產業、十大數字化應用場景，營造良好的數字生態。

在數字經濟時代， 5G、AIoT（AI+IoT）等技術的加速融合成為必然。一方面，隨著運營商5G網絡復雜度越來越高，AI能夠助力其提高網絡規劃等方面的效率，增強網絡智能組網等方面的能力，降低網絡維護管理等方面的成本；另一方面，IoT設備數量的增多以及5G的大帶寬特性，促進了數據量的進一步爆發，而AI則是分析數據背后潛在價值并將洞察轉化為客戶受益的關鍵。

日前，在“2020 AIoT產業年終盛典”上，物聯網智庫正式發布全新升級版的《2021中國AIoT產業全景圖譜報告》（以下簡稱“報告”）。據悉，這是物聯網智庫連續第五年推出“中國AIoT產業全景圖譜”，繼續通過近距離觀察AIoT產業及主要參與者，梳理產業現狀，并分析、預測市場發展趨勢，幫助讀者把握產業發展脈絡。

報告指出，AIoT產業是多種技術融合，賦能各行業的產業，整體市場潛在空間超十萬億元。艾瑞咨詢數據顯示，2019年中國AIoT產業總產值為3808億元，預計2020年達5815億元，同比增長52.7%，高增長主要得益于5G等新技術規劃化商用和AIoT應用在消費和公共事業等領域大規模落地。未來三年，在消費端和政策驅動端應用市場的繼續推動下，AIoT產業仍將保持高速增長。長期來看，產業驅動應用市場潛力巨大，將成為遠期增長點。

本報告依舊分為端、邊、管、云、用、產業服務六大板塊。整體來看，邊板塊下沉，更加貼近端側。同時，因為IoT和AI的進一步融合，AI相關內容在整個圖譜中將被更充分地體現。報告將從產業全貌和上述六大板塊來介紹產業現狀及趨勢，勾勒產業全景，并將通過優秀的案例，來展示AIoT產業發展成果及應用落地情況。

“端”指的是終端，主要包括底層的芯片、模組、傳感器、屏幕、AI底層算法、操作系統等。 “邊”是相對于“中心”的概念，泛指中心節點之外的位置。邊緣計算則指的是將計算及相關能力從中心處理節點下放至邊緣節點后形成的，貼近終端的計算能力。 “管”主要指的是連接通道，及相關產品和服務。大物聯時代帶來的大連接數和復雜設備現場環境，使得有線連接網絡捉襟見肘，因此在AIoT應用場景中，網絡以無線連接為主。 “云”主要指PaaS平臺，包括物聯網平臺、AI平臺和其他能力平臺。 “用”指的是AIoT產業應用行業。從核心驅動要素來看，可分為消費驅動型、政府驅動型和產業驅動型行業。 “產業服務”板塊主要包括AIoT產業相關的各類聯盟、協會、機構、媒體、投資基金等，這些組織為產業提供包括檢測、標準制定、媒體、咨詢、投融資等服務，是推動產業發展的重要力量。