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人工智能作為戰略性的通用目的技術，正在重構生產要素配置方式，催生新型產業形態，其引發的“人工智能+”效應已從技術范式創新上升為驅動經濟高質量發展的核心動能，其發展水平直接關系到國家競爭力強弱與現代化經濟體系建設進程。全球主要經濟體紛紛將人工智能納入國家戰略體系，2024年我國也首次將“人工智能+”寫入《政府工作報告》，2025年政府工作報告進一步指出，要持續推進“人工智能＋”行動，支持大模型廣泛應用。 　　人工智能技術正呈現多點突破、交叉融合的發展態勢。算法層面，大模型技術突破推動生成式AI實現質的飛躍，深度推理、多模態融合等技術不斷突破認知邊界；算力層面，AI芯片能效比持續提升，極致的工程優化讓算力持續釋放；數據層面，高質量行業數據集以及合成數據為模型訓練以及應用構建提供新動能。技術迭代催生AI產業化，并推動各行業智能化應用全面開花：在文化傳媒領域，AIGC大幅提升創作效率；醫療領域，人工智能加速藥物研發創新，并提升輔助診斷的精確度；制造業中，人工智能助力產品設計、生產排程優化、提升質量檢測與缺陷識別效率等，推動制造的全流程智能化升級。當前，人工智能技術正加速“創新-轉化-應用”的迭代過程，為各行各業注入新質生產力，促進技術經濟系統的協同進化，重構產業價值網絡。 　　2025年，是全球人工智能應用加速落地的一年。為積極響應“人工智能+”國家重要戰略，中央廣播電視總臺與杭州市人民政府聯合主辦紀實創投類節目《贏在AI+》，致力于推動技術創新與產業融合，展示全國各地人工智能技術創新和應用的優秀創業企業，匯集院士、專家、投資者、優秀企業家等不同維度的精粹觀點，為未來的企業，尋找企業的未來。 　

作為新一輪科技革命和產業變革的核心引擎，人工智能產業在2024年被中央及各地政府確立為重點發展方向，陸續出臺了一系列針對性強、力度大的政策措施，旨在推動產業創新，提升區域經濟的科技競爭力。經過多年持續投資布局，我國人工智能產業體系逐步完善，基礎層、模型層及應用層不斷升級優化，實現了人工智能、大數據等數據智能技術與實體經濟的廣泛融合。 　　2025年初，以DeepSeek為代表的國產開源大模型掀起熱潮，其高性能、低成本的特點迅速吸引了國內外開發者和企業的關注，推動了中國AI生態的開放性和競爭力的進一步提升。這一風潮不僅加速了模型層的國產化創新，也為中小企業提供了更易獲取的AI工具，激發了應用層的創新活力，成為中國AI產業發展的標志性事件。 　　艾瑞人工智能研究團隊延續六年行業研究經驗，在第七年聚焦人工智能產業的發展環境、產業進程及產品動態，深入探討技術驅動、產業機遇、商業模式及挑戰等核心議題，為市場提供前瞻性數據與深度洞察。

人工智能浪潮席卷全球，正以前所未有的速度、廣度和深度改變生產生活方式，對全球經濟社會發展和人類文明進步產生深遠影響。近年來，語言大模型、多模態模型、智能體和具身智能等領域不斷出現突破性創新，推動人工智能邁向通用智能初始階段。與此同時，人工智能的工程化持續加速推進，新產品新模式層出不窮，行業應用走深向實，成為推動經濟社會高質量發展的關鍵動力。

2024年11月29日，在大模型產業創新發展大會上，中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）發布《人工智能發展報告（2024年）》。中國信通院人工智能研究所所長魏凱從總體態勢、技術創新、應用賦能、安全治理以及發展展望等方面對報告進行了解讀。

報告立足產業新發展、新變化、新需求，聚焦新形勢下全球人工智能發展重點，總結梳理人工智能技術創新方向、產業升級重點、行業落地趨勢和安全治理進展，展望人工智能發展機遇，以期與業界分享，共同推動人工智能產業蓬勃發展。

報告核心觀點

**1. 基礎模型保持快速演進態勢，重點突破多模態和復雜推理能力。**從基準測試結果來看，全球大模型能力實現階躍式提升。語言大模型能力多維度持續進化，主要體現在上下文窗口長度擴展、海量信息壓縮與知識密度提升、MoE架構融合以及通過引入強化學習算法優化推理能力。其中，推理側改進成為近期熱點，規模定律適用范圍從預訓練向后訓練和推理延伸。多模態大模型探索交叉模態融合處理，由早期子任務模型組合轉向端到端跨模態統一特征表示，實現原生多模支持。

**2. 算法創新與軟硬件架構深度耦合。**大模型技術的原始創新和應用迭代落地，高度依賴先進的軟硬件協同技術生態體系。**框架層面，**強調對大模型原生支持能力，大規模分布式訓練成為框架的新發力點。**芯片層面，**大模型計算特性對硬件要求極高，帶來分布式訓練支持、混合精度計算支持、高速互聯通信等新要求新挑戰，驅動計算底座迭代升級，呈現三大趨勢特點：芯片架構向定制化演進、存儲與互聯重要性日益提升、強調軟硬協同升級釋放硬件計算潛力。

**3. 工程化技術是人工智能從實驗室走向生產環境的關鍵橋梁，**大模型開發及應用工具鏈的快速發展，標志著人工智能工程化進入了新階段。開發工具鏈加速大模型技術的迭代，顯著提升了訓練效率，降低了推理成本。應用工具鏈則拓展了大模型應用范圍，增強了系統的擴展性，降低了應用門檻。

**4. 高質量、大規模、多樣化的數據集已經成為大模型發展的關鍵戰略要素，**訓練數據決定了模型能力的上限。數據新興技術快速發展，如多模態詞元向量融合、新一代高水平數據標注、面向人工智能的數據集質量評估以及合成數據等，人工智能高質量數據集供給能力不斷提升，以數據為核心驅動力的人工智能時代正在加速到來。

**5. 人工智能賦能新型工業化向縱深發展，呈現“大小模型協同” “兩端快、中間慢”等階段特征。****總體上，**以傳統小模型為代表的專用智能應用逐步成熟，以大模型為代表的通用智能應用處于初步探索階段。消費側應用迭代加速，對話式搜索、智能助理等革新功能不斷涌現，交互模式向更多模態拓展；并在端側加速落地，重塑手機等消費電子產品形態。生產側應用與行業場景融合不斷深入，有望深刻變革制造過程、組織架構、研發模式與產品形態，從而開辟我國工業從大到強的新路徑。目前，從產業鏈分布來看呈現“兩端快、中間慢”特征。“選、建、用、管”體系化推動落地應用成為加速人工智能走向實用化、普惠化的行業共識。

**6. 安全治理從原則向實踐加速推進。**安全治理工作邁向深水區，探索切實有效、多方共治、敏捷應對的落實方案成為全球共同議題。國際合作方面，聯合國發揮主渠道作用，經濟合作與發展組織、金磚國家等密集推出人工智能治理舉措，人工智能安全峰會聚焦安全議題提供全球對話平臺。治理體系方面，各主要經濟體治理體系漸趨明晰，旨在維護本土產業發展需要。產業實踐方面，產業各方積極發揮技術研究和治理協同優勢，發布治理框架、制定標準規范、推出測試平臺、迭代評估工具，加速探索模型間對抗新范式、模型水印算法等前瞻技術研究，提升人工智能安全治理能力。

**7. 展望未來，引入強化學習等技術來增強大模型能力仍是近期技術演進的重點方向，**專業大模型、多模態大模型有望加速突破，具備更強規劃、決策、執行能力的智能體和具身智能成為邁向通用人工智能的重要一步。**面向中遠期，**類腦智能等顛覆性技術的成熟，有可能為人工智能發展帶來更廣闊的想象空間。隨著人工智能賦能新型工業化向縱深發展，人工智能在實體經濟中的應用場景將進一步拓展，加速向生產制造環節滲透，加速邁向全方位、深層次智能化轉型升級新階段。

報告目錄

一、總體態勢

（一）人工智能技術演進走向新范式 （二）人工智能工程化邁向新階段 （三）人工智能安全治理工作緊密推進 （四）人工智能產業穩中有進迎來新動能

二、技術創新

（一）基礎模型仍在快速演進迭代 （二）計算平臺與模型創新緊密耦合 （三）工具鏈不斷完善加速大模型研發應用 （四）高質量多模態數據集成為模型能力提升的關鍵

三、應用賦能

（一）人工智能賦能階段性特征顯現 （二）重點行業人工智能應用走深向實 （三）體系化推動人工智能落地應用成為共識

四、安全治理

（一）人工智能技術應用帶來多重挑戰 （二）全球人工智能安全治理正處于“從原則走向實踐”的關鍵階段

五、發展展望

主要專家簡介

中國信通院人工智能研究所所長，正高級工程師

魏凱

中國人工智能產業聯盟總體組組長、國際電信聯盟SG16國內對口組組長。研究方向為人工智能技術，發表論文20多篇，牽頭完成40多項國內國際標準，參與多項人工智能相關國家重大政策文件起草。

中國信通院人工智能研究所軟硬件與創新生態部主任，高級工程師

李論

入選第九屆中國科協青年人才托舉工程，人工智能關鍵技術與應用評測工信部重點實驗室基礎軟硬件組組長，人工智能產業發展聯盟能源行業推進組副組長。長期從事人工智能領域研究，主持建設AISHPerf人工智能軟硬件基準體系，支撐多項國家部委人工智能領域的課題研究與文件制定。

中國信通院人工智能研究所平臺與工程化部副主任，工程師

董昊

從事人工智能技術、產業、政策及生態研究，聚焦人工智能工程化、人工智能基礎設施、科研智能等領域，牽頭編寫國內國際標準10余項。

中國信通院人工智能研究所工程師

呼娜英

人工智能產業發展聯盟人工智能安全治理委員會治理組組長。具備中國及美國紐約州律師職業資格。從事人工智能安全治理、風險管理、個人信息保護等領域的研究。牽頭或參與編寫世界互聯網大會《發展負責任的生成式人工智能研究報告及共識文件》、中國信通院人工智能相關研究報告。

其他參與撰寫專家

孫鑫 中國信通院人工智能研究所副總工程師，高級工程師，博士 瞿江 中國信通院人工智能研究所工程師 郭英男 中國信通院人工智能研究所工程師 于達 中國信通院人工智能研究所工程師，博士 燕江依 中國信通院人工智能研究所工程師 徐鵬 中國信通院人工智能研究所工程師 胡宇航 中國信通院人工智能研究所工程師 郭蘇敏 中國信通院人工智能研究所工程師 黑一鳴 中國信通院人工智能研究所工程師，博士 楊冰夷 中國信通院人工智能研究所工程師

版權聲明：本報告版權屬于中國信息通信研究院，并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方式使用本報告文字或者觀點的，應注明“來源：中國信息通信研究院”。違反上述聲明者，本院將追究其相關法律責任。

撰寫團隊聯系方式：

中國信通院 人工智能研究所 孫鑫 [email protected]

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　在人工智能發展日新月異的時代背景下，制造業憑借其海量數據資源和豐富多樣應用場景，已成為人工智能技術應用最具潛力的領域之一 　　人工智能的發展勢不可擋，其賦能制造業的進程已經開啟。人工智能正在向制造業加速滲透，驅動制造業全鏈路數字化轉型和智能化升級。當前，人工智能應用場景主要集中在生產制造、質量管控和研發設計環節，主要成效自標是降本增效。生成式AI技術的飛速發展獲得企業的高度關注，其在制造業的潛在應用前景被企業看好。 　　大部分企業尚未做好全面擁抱人工智能的準備。盡管企業普遍認為人工智能技術將在企業未來發展中發揮重要作用，但很多企業對人工智能技術及其應用的認知有限、理解不深，并在針對性的專業培訓體系構建、專業人才培養與儲備方面存在顯著不足，進而導致了企業在人才與技能方面的圈乏，定程度上制約了企業在人工智能領域的深入應用。 　　唯有主動迎接挑戰才是應對當前發展變局的良策。面對人工智能的快速發展，制造企業應當主動適應并積極擁抱這項新技術。但在期待通過人工智能技術賦能實現創新發展的同時，企業需要避免盲目投資。企業應在實施人工智能項目之前，明確自身戰略，開展多層次培訓，培養專業團隊，通過開展小規模項目試點，逐步積累經驗，穩妥推進人工智能技術的落地應用，確保其能夠與企業的發展目標深度融合。 　

來源：人工智能計算大會 　　2023年是人工智能發展的重要轉折年，企業正加速從業務數字化邁向業務智能化。大模型的突破和生成式人工智能的興起為企業實現產品/流程的革新提供先進生產工具，引領企業和產業邁入智能創新的新階段。 　　大模型和生成式人工智能的發展顯著拉動了人工智能服務器市場的增長。IDC預計，全球人工智能硬件市場（服務器）規模將從2022年的195億美元增長到2026年的347億美元，五年年復合增長率達17.3%。 　　在中國，預計2023年中國人工智能服務器市場規模將達到91億美元，同比增長82.5%，2027年將達到134億美元，五年年復合增長率達21.8%。算力規模而言，預計到2027年通用算力規模將達到117.3EFLOPS，智能算力規模達1117.4EFLOPS；2022-2027年期間，預計中國智能算力規模年復合增長率達33.9%，同期通用算力規模年復合增長率為16.6%。 　　近日，在AICC2023中國人工智能算力大會上，國際數據公司（IDC）與浪潮信息聯合發布《2023-2024中國人工智能計算力發展評估報告》（簡稱《報告》）。《報告》指出，人工智能正在加速從感知智能到生成式智能邁進，中國人工智能算力市場規模快速成長擴大。 　　2023年，中國人工智能服務器市場規模將達91億美元，同比增長82.5%；智能算力規模預計達到414.1EFLOPS（每秒百億億次浮點運算），同比增長59.3%；2022-2027年期間，年復合增長率預計達33.9% 　　《報告》從算力規模、區域分布和行業滲透度等多維度，對我國人工智能計算力發展進行綜合評估，給出大模型和AIGC的發展將引發AI算力產業之變的核心洞察，并提出針對性的行動建議。作為中國AI算力發展“風向標”，《報告》第六次發布，旨在為推動中國人工智能產業的高質量發展提供參考。 **　　人工智能加速向行業和城市滲透**

　　《報告》通過多年持續跟蹤中國人工智能計算力發展狀況發現，從行業看，人工智能從單點應用到多元化應用、從通用場景到行業特定場景正在不斷深入，而AIGC在2023年快速發展，也在進一步賦能各行各業；從城市看，越來越多的城市參與到人工智能發展浪潮中，持續加大在相關領域的投資，不斷推進人工智能產業的發展。 　　在2023年人工智能行業滲透度排名中，Top5的行業依次為互聯網、電信、政府、金融和制造。此外，交通、服務、教育等行業在人工智能領域的投資力度也可圈可點。其中，互聯網依然是AIGC技術應用和研發的主戰場；電信行業排名從2022年的第四躍升至2023年的第二，主要歸因于運營商緊跟國家東數西算戰略，加速云數據中心、智算中心的建設。 　　在2023年中國人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳繼續保持前三名。其中，北京在大模型領域表現突出，聚集了大批大模型企業。此外，位居TOP10的城市還有上海，蘇州，廣州，濟南，合肥、重慶和成都。整體來說，排名靠前的城市因具有更好的政策、資金和技術支持，可以穩定吸引更多的人才和企業聚集；智算中心的建設也是拉動地區實現人工智能發展的重要驅動力，既可以提升基礎設施建設水平，也為吸引更多企業共謀發展起到積極的推動作用。 **　　AIGC引發算力產業“三變”**

　　2023年，由ChatGPT引爆的新一輪人工智能熱潮，開啟了由大模型驅動的AIGC時代。IDC調研顯示，67%的中國企業已經開始探索AIGC在企業內的應用機會或已經開始進行資金投入。 　　中國企業對生成式人工智能的態度 　　《報告》指出，當前在AIGC的帶動下，人工智能計算力技術及應用趨勢發生了較大的變化，體現為“三變： 　　一是計算范式之變。大模型和AIGC的發展加速了更高計算性能、更快互聯性能的算力基礎設施建設，推進人工智能在云-邊-端的覆蓋。此外，伴隨應用場景多樣性，底層基礎設施呈現多元化發展。 　　二是產業動量之變。AIGC可重構現有的工作方式，在內容創作、自動駕駛、零售、醫療等諸多領域改變著人們的生活和生產方式，同時也帶來更大的市場機會。算力、算法、應用、服務等諸多產業變量將成為創新的加速器，在算力生態鏈上的各個環節催生出新的玩家。 　　三是算力服務格局之變。由于基礎大模型的本地訓練成本不菲，企業將更多地使用已有的人工智能數據中心設施和生成式AI服務器集群，這將為算力服務市場帶來新機會。算力服務供應商要能夠提供定制化的基礎設施服務能力，滿足單個用戶對訓練和推理資源的獨占式、大規模、長時間使用的訴求，同時幫助用戶實現成本控制。 **　　“以應用為導向、系統為核心”是算力升級新路徑**

　　大模型和AIGC的發展提升了智能算力需求，給計算市場帶來了發展機遇，同時也帶來了算力緊缺等挑戰。對此，《報告》認為，面對單芯片算力瓶頸、算力緊缺等問題，中國市場對于智能算力供給能力的衡量標準將發生變化——評估指標將從硬件性能向應用效果轉變，用戶在獲得算力服務的過程中，會更加以應用為導向進行綜合考量，增加對于諸如單位時間可處理Token數量、可靠性、時延、訓練時間和資金成本、數據集質量等指標的關注。 　　針對這一轉變，《報告》指出，算力供應商需要“以應用為導向、系統為核心”，構建算力基礎設施平臺，提高算力利用率，提升諸如卡間互聯、多節點間互聯等水平，支持靈活穩定擴展和彈性容錯，積極打造通用的人工智能軟件和硬件平臺，以先進的系統性能力滿足市場的應用需求。也就是說，與其過分關注單一芯片的性能強弱，不如根據人工智能業務場景需求，設計更具針對性的算力系統，實現整體性能最優。 　　具體內容如下：

自2017年國務院印發實施《新一代人工智能發展規劃》以來，人工智能產業被上升為國家戰略的高度，人工智能技術的基礎研究、產業轉化和傳統行業應用都取得了長足的進展。人工智能技術既有獨特的自身產業屬性，又具有明顯的對其它產業賦能、促進實體經濟發展的特征，因而應用范圍和影響力極為廣泛。它所涉及的知識產權問題也具有很強的時代性，尤其在近年實體經濟融合和產業數字化轉型的過程中，也產生了許多新的挑戰。

自2018年起，由AIIA學術與知識產權工作組組織，在上海交通大學蘇州人工智能研究院的牽頭下，聯合各會員單位、法學界、人工智能產業界、知識產權服務機構等在內的專業團隊，分年度組建了人工智能產業知識產權研究課題組，對不斷產生的新問題和挑戰進行研究，并將研究成果以白皮書的形式發表出來。

2018年課題組由11家單位組成，發布《2018人工智能產業知識產權與數據白皮書》（以下簡稱“2018白皮書”），從基本法律概況（保護端）、專利分析（創新端）和專利價值評估（運營端）三個具體角度，呈現了AI領域的知識產權現狀，并通過既有爭議和案例的展示，對數據相關權利的幾個主要問題進行了梳理。2018白皮書一經發布，就在社會各界引起了強烈反響。

在此基礎上，2019年更多單位主動參與，21家單位協同工作，擴大研究范圍，提供了更多詳實的數據，完成《人工智能產業知識產權白皮書2019》（以下簡稱“2019白皮書”），形成了更為規范和完整的框架，即：以人工智能的定義和分類標準為開篇引領，在共識的定義和標準下進行專利檢索以及基于檢索事實的專利分析，之后結合知識產權布局現狀對人工智能企事業單位面臨的知識產權實務問題進行了一定的分析和探討。

在2019年白皮書初步形成的“內涵定義-專利檢索和分析-知識產權實務”的結構框架下，2020年課題組進一步擴大規模，50余家單位參與進來，進行全面而細致的討論和事實補充，形成了《中國人工智能產業知識產權白皮書2020》（以下簡稱“2020白皮書”）。2020白皮書第一章和第二章從基礎層、感知認知層、行業應用層、綜合運用層4個層面22個子主題，展現當下人工智能全產業鏈的產業發展狀況和專利布局趨勢；第三章至第六章內容覆蓋人工智能知識產權管理工作的主要環節——知識產權創造、運用、保護、風險防控，成為人工智能領域知識產權相關實務工作的實操指南。

2021年，仍有50家左右單位參與白皮書的制作。針對白皮書篇幅龐大的問題，課題組對知識產權白皮書形式進行了革新：根據主題的不同，將白皮書總體劃分成三個分冊和一個案例選編，形成《中國人工智能產業知識產權白皮書2021》的《分冊一：產業專利分析白皮書》（簡稱“專利分析白皮書”）、《分冊二：數據治理白皮書》（簡稱“數據治理白皮書”）、《分冊三：知識產權管理白皮書》（簡稱“知識產權管理白皮書”）和《附錄：知識產權優秀案例選編》（簡稱“案例選編”），其中：

專利分析白皮書重點在于人工智能基礎層、感知認知層和行業應用層上的技術和專利分析，展現人工智能在產業鏈上的發展狀況和專利布局趨勢，除了提供權威統計數據和分析結論外，還延續了2019年、2020年白皮書的傳統，即專利檢索式、檢索策略、數據來源等信息全部公開，充分體現了編纂作者的奉獻精神與白皮書的公開透明。相較于往年，白皮書緊跟AI熱點技術，在行業應用層中新增了智能媒體、智慧城建兩個新型領域的專利分析；

數據治理白皮書聚焦于當前熱點的人工智能數據治理話題，介紹了全球人工智能數據相關政策、數據合規和安全風險及其應對措施，并提供了豐富的案例和解析，來力爭讓人工智能從業者從中獲得啟發，指導實踐工作，盡量避免觸犯法律紅線，這也是課題組在歷屆白皮書中首次對人工智能數據治理這一主題進行系統地研究和介紹；

知識產權管理白皮書側重于人工智能企事業單位對知識產權的高質量創造、保護、許可運營、開源、技術秘密等方面的管理，包括高價值專利培育、應對海外審查規則、標準必要專利及其許可、風險防控、專利商標技術秘密的保護、管理體系的高質量建設等方面的研究等，并提出相關的實務工作建議；

另外，本白皮書還附有工作組征集的來自小米、眼控科技、中國移動、商湯、快手、追一、同方威視等多個企業的、各具特色的知識產權優秀案例，涉及人工智能企業知識產權制度體系建設、專利布局、專利侵權風險管理、企業知識產權管理服務、技術和專利的協同融合、專利資本化等多個領域，供聯盟單位及社會各界同行進行學習和參考。

2021年將以年度白皮書合集的方式發布各個白皮書分冊和案例選編。我們希望2021年度白皮書合集有助于從業者和決策者清晰并精準了解人工智能領域的知識產權發展現狀和未來趨勢，以及其中的風險和應對措施，并以此制定專業合理的知識產權工作策略、管理體系與框架，共同推動人工智能領域技術的發展與運用。

從2018年谷歌提出BERT預訓練語言模型至今，超大規模智能模型已經走過了三年的發展歷 程。近年來，預訓練模型成為人工智能領域一大重點研究方向。

大模型技術不僅是學術界重點關注的領域，產業領域也在期待其能夠在各個場景加速落地。人們期待，大模型不僅能夠提升應用服務的智能水平，甚至還能夠催生新的場景和產業模式。

然而，當前全球大模型商業落地仍處于早期探索階段，目前已有很多模型落地的探索，但真正讓大模型成為推動智能產業發展的核心引擎，目前仍存在不小的差距。

今日，智源研究院推出了《超大規模智能模型產業發展報告》，旨在梳理當前大模型領 域產業的發展情況，為讀者提供交流和討論的機會。

本報告將主要分為以下五部分內容。首先，報告將介紹大模型領域的技術發展情況和趨勢。接著，報告將梳理目前已經出現的大模型產業落地模式，提出該模式誕生的條件、特點和優勢。

然后，報告將重點介紹目前大模型已經開展商業化的發展領域，包括國際和國內的落地領域和應用 場景。最后，報告將用兩章內容論述應用存在的問題和解決案例，并提出下一步工作建議。

報告鏈接：//baai.org/l/MdRePort

人工智能作為數據智能的模塊之一，在AlphGo 2017年成為新聞媒體焦點之后較大家熟知，此后更多在自然語言處理層面的人工智能蓬勃發展，但是數據智能在更高維度串聯行業和企業業務，將人工智能的算法優勢與業務結合，逐步解構和重構行業商業邏輯。

隨著大數據技術的持續發展，原來割裂的各個領域技術呈現出加速融合的趨勢，比如離線處理與實時處理的融合，事務數據存儲與數據分析的融合，基于云平臺和數據中臺打通數據孤島，這些技術的融合發展，對于突破對海量數據處理的性能瓶頸意義重大。此外，AI在數據價值挖掘方面的作用得到更多重視，AI平臺和大數據平臺的融合程度進一步增強。

政策是引導醫療健康行業前行的主要因素，近兩年我國在大數據、智慧醫院、AI醫療等層面共發布了50+的政策及細則，大力推動了數據智能在公衛及院端的應用。此外，技術是數據智能落地醫療行業的基石。然而，相比其他領域，醫療與新技術的融合相對緩慢，如云計算在三級醫院的滲透率僅為16%，在三級以下醫院僅為個位數。

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。