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超級自動化是機器人流程自動化、流程挖掘、智能業務流程管理等多種技術能力與軟件工具的組合，是智能流程自動化、集成自動化等概念的進一步延伸。超級自動化實現了海量復雜業務的自動化處理，已在財務會計、人力管理、系統運維等多類業務場景中得到了廣泛應用。超級自動化可有效提升組織業務流轉的效率和質量，其相關能力對組織的數字化轉型發展產生了積極的推動作用。

加快數字化發展是我國“十四五”規劃綱要提出的重點方向，綱要明確指出了云計算、大數據、人工智能等技術服務社會的發展需求。作為前沿技術的“試驗田”和企業轉型的“切入點”，超級自動化相關能力正在加速融入社會經濟活動之中。在組織層面，追 求更高的業務效率和服務水平，要求組織善于挖掘業務痛點、科學優化流程結構、高效執行任務進程；在個人層面，尋求創新活動和價值提升，需要個人利用新的替代工具、開辟新的執行方法、實施 新的流轉手段。超級自動化是組織發展提質、個人勞動解放的有效途徑，是技術融合發展、業務協同共生的最佳實踐。

本報告重點對超級自動化的概念范圍、技術體系、應用場景進行了梳理和分析。概念范圍上，通過對比分析多方給出的相關概念，明晰了超級自動化的定義，并闡明其與傳統自動化在要素、技術和應用上的重要區別。技術體系上，點明了機器人流程自動化、流程挖掘、智能業務流程管理等超級自動化關鍵技術，以及云數智等支撐技術對超級自動化發展的深刻影響。應用場景上，介紹了超級自動化在財會、人社等通用場景和金融、政務等專用場景上的應用模式，給出多方探索應用的超級自動化實踐案例。最后，本報告 指出了當前超級自動化發展面臨的問題及挑戰，給出建議并提出參考模式。

超級自動化已進入發展快車道，技術融合持續加強，應用場景不斷拓寬，產業生態加速完善。本研究報告對超級自動化技術與應用研究認識和理解還有待加強，報告中如有不足之處，還請各方專家讀者不吝指正。

當前，5G、云計算、人工智能等新一代信息技術快速發展，信息技術與傳統產業加速融合，數字經濟蓬勃發展。數據中心作為各個行業信息系統運行的物理載體，已成為經濟社會運行不可或缺的關鍵基礎設施，在數字經濟發展中扮演至關重要的角色。“加快5G網絡、數據中心等新型基礎設施建設進度”，是習近平總書記提出的重要指示精神，國家高度重視數據中心產業發展，我國數據中心技術應用和產業生態加速演進，步入新發展階段。

為切實貫徹落實國家戰略部署，引導算力基礎設施建設應用，落實《新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023年）》中對于“產業鏈穩固增強行動”的具體要求，中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）云計算與大數據研究所牽頭撰寫了《數據中心產業圖譜報告》，現報告正式發布。

隨著我國人口老齡化加劇和出生率的持續走低，致使進入生產體系的勞動力越來越少，勞動力缺口加大，持續走高的勞動成本，成為不可忽視的社會現實。在這一背景下，人口老齡化和低生育率給機器人產業帶來了補充勞動力和滿足兒童/老年人生活服務兩大強勁需求。

此外，人工智能、物聯網、大數據、云計算等技術發展，圖像識別、語音識別、自然語言處理等的成熟應用，為智能機器人演進提供了堅實的發展基礎。

加之，我國注重提升機器人產業的整體發展水平，先后出臺了一系列利好機器人產業發展的政策。國家不僅從宏觀、戰略角度構建機器人產業頂層設計，還從技術研發和落地應用角度給予方向引導，為機器人產業發展提供了必要支撐。

本報告重點研究問題如下：

? 機器人主要有哪些類型？機器人行業經歷了怎樣的發展過程？

? 機器人行業的市場發展現狀如何，資本對哪些企業更為青睞？

? 機器人行業的核心技術是什么？未來競爭點在哪里？

? 機器人在不同場景的落地應用情況如何？制約條件有哪些？還有哪些尚未挖掘的應用價值？

? 機器人各細分賽道有哪些值得關注的高成長潛力玩家？

? 機器人行業未來將有怎樣的發展趨勢？

在前期《隱私保護計算技術研究報告》《隱私保護計算與合規應用研究報告》研究基礎上，本報告聚焦隱私保護計算技術產業落地缺乏參考的問題，對數據、數據價值、隱私保護計算如何助力數據價值釋放以及在金融、醫療、政務領域場景的應用價值進行探討與探索，為隱私保護計算技術的應用落地及數據價值釋放提供參考。

智能時代，AI 中臺是企業管理能力、企業活力、企業“智力”提升的重要動力來源。思考企業的未來，AI 中臺將是企業在復雜時代下生存和發展的“必需品”和“必修課”。

日前，百度智能云與人工智能產業發展聯盟聯合發布了《AI 中臺白皮書（2021年）》。AI 中臺作為全棧式、集約化、自動化的生產力工具箱，是實現AI技術在各行業中快速研發、共享復用和部署管理的智能化底座和關鍵基礎設施。白皮書旨在深入剖析 AI 中臺體系架構與內涵，探討能力建設路徑和行業賦能方案，以期與業界分享，共同推動我國人工智能產業創新發展與行業智能化升級。

白皮書指出，AI 中臺是實現智能化能力普惠的必備基礎設施，負責構建企業的 AI 生產力，一般包括 AI 技術服務平臺、AI 研發平臺、AI 管理運行三大核心。

白皮書展開論述了 AI 中臺所應具備的四大關鍵能力。概括來看，AI 數據需求趨于精細化、場景化，健全的數據服務體系會是AI 中臺的基礎；自動機器學習技術加速演進，AI 研發平臺成為了技術普惠的關鍵；AI 部署運行愈加復雜，體系化工具成為了規模化應用的保障；AI 模型已經成為了企業新型資產，AI 資產化管理勢在必行。

企業如何建設自己的 AI 中臺體系呢？白皮書給出了兩類建設路徑和三大要素支撐。

面向企業智能化升級的不同階段，AI 中臺建設有兩類路徑：一類是對于處于 AI 能力起步期的企業，會先從 AI 能力直接賦能，再逐步發展到自主建模和個性化創新，構建 AI 能力創新底座；另外是面向已具備專業 AI 建模專家及算法團隊的企業，可以聚焦個性化 AI 研發能力的構建，進而大幅提升 AI 模型落地應用推廣效率。

三大要素則是企業智能化升級的堅實支撐。在基礎設施建設方面，AI 中臺支撐企業完成軟件部署，并與已有的私有云、數據中臺、視頻平臺等 IT 設施進行對接集成。支持企業結合自身業務場景，構建 AI 應用能力，圍繞 AI 中臺軟件、基礎應用集成、業務應用集成三大模塊，打造企業 AI 能力的核心技術底座。

在組織能力建設方面，AI 中臺為企業提供組織變革、流程創新、人才培養等方面建議，通過建立組織保障機制，明確機構中包括模型生產、服務管理、運維保障在內的各個工作組職責及流程，確保 AI中臺管理組織的高效運轉。此外，幫助企業持續培養人工智能相關的技術開發人員及運營管理人員，保證 AI 能力開發管理的人才供給。

在運營優化方面，AI 應用實際投產后，企業需結合業務反饋數據不斷進行優化調整，確保應用成效。

借助高效靈活的適配能力，AI 中臺已在制造、能源、金融、城市、醫療等諸多行業落地應用并取得顯著成效，切實解決企業生產運行痛點，滿足企業設計、生產、管理、銷售和運維等個性化場景需求。

展望未來，AI 中臺作為企業智能中樞，在不斷完善提升自身能力的同時，將成為伴隨企業成長、構筑核心競爭力的重要抓手和關鍵支撐。未來2-5年，AI 中臺將作為創新型企業運轉不可或缺的基礎設施；未來5-10年，AI 中臺將融入企業成長的全生命周期，企業建設、應用和運營 AI 中臺的能力，將成為衡量未來發展潛力和成長價值的關鍵指標，助力構筑企業核心競爭力。

以 AI 中臺助力行業高質量發展，提升國家供給側水平，將在數字社會與智能經濟時代獲得發展先機。過去二十年，移動互聯網對人類社會的影響集中體現在 C 端，即需求端；但在 AI 時代，人工智能將更多從 B 端，即供給端改變。AI 中臺作為“ AI 大生產平臺”的生產力載體，從更好推進 AI 行業落地、實現技術價值增值角度，正在加快幫助企業適應新形勢、新變化與新挑戰。AI 中臺技術所帶來的行業變革，將是一場更徹底的供給側改革，成為推動國家邁進智能未來時代的重要力量。

人工智能革命將個體價值的創造釋放提升到前所未有高度，AI 中臺通過推動行業智能變革為社會帶來更為光明的未來。AI 中臺賦能能力正在從通用行業（如制造、金融、教育等）向專業精細化行業（如生物醫藥、化學化工、半導體等）延伸拓展，幫助企業不斷拓展應用視野和創新邊界，推動人類社會創新進步。AI 中臺將幫助企業追求更有創造力、影響力和領導力的自我價值實現，為整個智能社會帶來更大提升空間、更多發展可能。

歷經半個世紀的發展，人工智能正在社會經濟生活中發揮越來越重要的作用。認知智能是一種賦予機器模擬人類認知思考能力的技術，作為人工智能發展的高級階段，具有交互性、情境性與適應性等特點。認知智能“能理解、會思考”的能力，可以極大地將人類從重復體力勞動和簡單腦力勞動中解放出來。

當前，認知智能產業生態已初步形成，產業應用加快落地，技術研發持續突破，涌現出一批具有代表性的企業，儼然成為城市數字化浪潮中的關鍵驅動力。中國信息通信研究院華東分院聯合竹間智能科技（上海）有限公司就人工智能全球態勢、認知智能產業生態、技術融合、典型案例與未來趨勢等方面開展了產業技術分析，形成《2021 認知智能發展研究報告》。

本報告由五大篇章組成：第一篇章：全球態勢篇，對全球人工智能政策環境、發展現狀與發展熱點進行了詳細介紹；第二篇章：產業生態篇，闡述了認知智能發展歷程，并從行業生態、技術專利、學術研究和產業標準等方面展開具體分析；第三篇章：技術融合篇，闡述了當前認知智能領域情感計算、知識圖譜、圖像理解等六大行業技術領域的融合發展情況；第四篇章：典型案例篇，闡述了當前認知智能在金融、制造、教育等六大場景的應用落地總體情況與典型產品案例；第五篇章：未來趨勢篇，總結了認知智能發展面臨的問題挑戰，對未來發展做出展望。

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在第四屆數字中國建設峰會“大數據論壇”上，國家工業信息安全發展研究中心副主任何小龍發布了《中國數據要素市場發展研究報告（2020~2021）》（以下簡稱“報告”）。

“十三五”時期是我國大數據產業蓬勃發展的階段，根據國家工業信息安全發展研究中心產值測算數據，截至2020年底，我國大數據產業規模已達萬億元。隨著我國大數據產業與實體經濟深度融合、產業發展不斷壯大，數據作為生產要素的屬性不斷凸顯。如何實現數據要素市場化配置，激活數據要素潛在價值，推動與實體經濟繼續深度融合，是“十四五”期間我國需要面臨的重要課題之一。

國家工業信息安全發展研究中心通過專家訪談、企業調研、案頭研究等方式開展數據要素市場相關研究，結合自有的逾5000家企業大數據案例庫對報告界定的產值規模進行了測算和分析，在報告中提出了數據要素及數據要素市場的邊界，梳理了國內外數據要素市場發展現狀，重點從市場概況、政策脈絡、產業圖譜及市場運行機制等角度，并結合相應的產值規模、技術水平、產品和服務、商業模式等情況，闡釋了我國數據要素市場的發展現狀，分析了現階段我國數據要素市場存在的問題及未來發展趨勢，提出了對策與建議。

《算力網絡前沿報告》由中國通信學會信息通信網絡技術委員會組織專家團隊完成撰寫。在2020中國信息通信大會上，中國通信學會成功發布本報告，在業界得到廣泛關注，反響熱烈。

在5G+AI時代，信息網絡正在從以信息傳遞為核心的網絡基礎設施，向融合計算、存儲、傳送資源的智能化云網基礎設施發生轉變。結合未來計算形態云-邊-端泛在分布的趨勢，我國率先提出了“算力網絡”的概念。該報告首先結合5G、邊緣計算和人工智能產業的發展介紹了算力網絡的提出背景，并闡述了國家新基建政策對算力網絡發展的推動作用。然后，分別從應用部署匹配計算、網絡轉發感知計算和芯片能力增強計算三個角度論述了算力網絡在云、網、芯方面的新特性。最后，對算力資源感知、控制協議選擇等算力網絡發展所面臨的技術挑戰進行了說明，并給出了若干關于技術和產業發展的政策建議，希望本報告對于推進我國計算產業和網絡產業的協同發展與融合創新起到積極作用。

新一代人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為Al）是引領未來的戰略性技術，正在與5G、大數據、物聯網等領域深度融合，加速推動智能經濟發展和產業數字化轉型。我國高度重視人工智能發展，習近平總書記在十九大報告中指 岀，要“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”，《新一代人工智能發展規劃》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》等多個國家政策陸續岀臺，我國逐漸形成了涵蓋人工智能計算芯片、人工智能計算服務器、人工智能基礎應用、人工智能行業應用及產品等較完善的人工智能產業鏈。

數據、算法、算力是新一代人工智能發展的三要素。以人工智能新型計算能力為代表的人工智能計算中心是新型基礎設施建設的重要組成部分。隨著人工智能的深入應用，算力建設分散，中小企業或科研機構難以開展復雜模型、海量數據研究的問題日益凸顯，建設大規模人工智能計算中心正在成為推動人工智能產業進一步發展的關鍵要素。

人工智能計算中心發展呈現三大趨勢，一是全棧一體趨勢，即專用人工智能芯片與軟硬件協同優化提升計算效率；二是技術融合趨勢，即超級計算與人工智能融合，云與人工智能融合；三是平臺賦能趨勢，即人工智能計算中心賦能企業，形成算力生態。

人工智能計算中心是人工智能算力建設的重要發展方向，是涵蓋了基建基礎設施、硬件基礎設施和軟件基礎設施的大規模系統工程。依托人工智能計算中心，可以打造公共算力服務平臺、應用創新孵化平臺、產業聚合發展平臺、科研 創新和人才培養平臺，形成“1個人工智能計算中心+ 4個平臺”的人工智能產業布局，賦能區域產業集群。

當前，人工智能計算中心仍然面臨著能耗密度高、企業應用水平較低等問題，對于我國來說還面臨著人工智能芯片及框架等核心技術受制于人的挑戰。因此，在人工智能計算中心建設中，需要做好頂層設計、強化統籌推進，有效選擇 自主可控的技術路線，建立完善的運營機制，積極打造服務平臺，形成以人工智能計算中心為核心支撐的人工智能產業生態，加速人工智能新興產業創新發展，促進人工智能與傳統產業深度融合，拉動區域經濟轉型與高質量發展。