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人工智能技術以其前所未有的發展態勢引領新一輪科技革命和產業變革，深度驅動經濟社會發展。技術釋放價值紅利的同時帶來風險挑戰。我國提出《全球人工智能治理倡議》著重指出，做好風險防范，不斷提升人工智能技術的安全性、可靠性、可控性、公平性。人工智能風險治理已經成為把握未來人工智能發展的核心要素，也是全人類需要共同應對的時代課題。

2024年12月24日，在2025中國信通院深度觀察報告會人工智能安全治理分論壇上，中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）發布《人工智能風險治理報告（2024年）——構建面向產業的人工智能安全治理實踐方案》。中國信通院人工智能研究所安全治理部呼娜英從風險認知、全球實踐、產業實踐、展望建議等方面對報告進行了解讀。

報告結合國際經驗，立足我國產業實踐，提出“系統治理-風險識別-風險評估-風險應對”的人工智能風險治理實踐框架，實現穿透式風險管控與全鏈條流程管理的深度融合，為人工智能產業主體對于技術發展與安全保障提供解決方案。

報告核心觀點

**1. 人工智能風險的認知向全球性融合、前瞻性考量、系統性分析、交叉性聯動不斷深化。**社會各界愈發關注人工智能風險全球性。全球人工智能治理方案愈發深刻認識到，人工智能技術的應用與影響并非局限于某一地區或國家，而是深刻影響全球社會、經濟和政治秩序。國際密切關注人工智能發展帶來的前瞻性風險。各國系統性分析人工智能帶來技術、社會、倫理等多個層面帶來的風險挑戰。專家學者日益強調考量人工智能風險的交叉聯動性。

**2. 全球人工智能風險治理舉措不斷走深向實。**國際社會加快推進人工智能治理領域的跨國協調行動，聯合國發揮主渠道作用，人工智能安全峰會聚焦安全議題提供全球對話平臺，多個國際決議、倡議和條約相繼出臺。主要經濟體的治理體系漸趨明晰，多國成立人工智能安全研究所，開展風險管理體系研究和安全基準測試，推動面向風險的人工智能安全治理工作。產業界發揮技術研究和治理協同優勢，協同推進治理框架互操作，提升人工智能風險應對能力，開發風險治理技術工具，推出安全技術測試平臺，探索前瞻安全技術研究。

**3. 人工智能技術的迅猛發展使技術與應用風險復雜交織，對構建系統化、整體性、可落地的風險治理框架提出更高要求。**人工智能技術紅利與應用風險相伴而生，全球領域人工智能治理進程持續加速。在技術快速演變、產品跨境應用、鏈條主體復雜的特征下，產業界能夠在靈活有效應對現實問題、協調深化推動國際合作、協調多利益攸關方發揮更重要的作用，構建面向產業界的人工智能風險治理框架愈發重要。

**4. 面向產業界的人工智能風險治理實踐框架需統籌考慮穿透式風險管控與全鏈條流程管理。**報告在延續中國信通院前期發布的可信人工智能相關報告的研究基礎上，以可控可靠、透明可釋、隱私保護、明確責任及多元包容等核心指導原則，提出人工智能風險治理實踐框架。一是注重頂層設計，通過制度完善、文化建設和外部協作來提升系統治理能力。二是聚焦風險管理，覆蓋風險識別、評估與應對的動態閉環管理體系。三是明確主體責任，構建貫穿研發、部署和應用等關鍵環節的全鏈條流程管理體系。

**5. 攜手共建多元、協同、系統的安全治理體系，為人工智能可持續發展保駕護航。**國際層面，促進全球合作，共筑人工智能治理新格局。政府層面，優化治理體系，夯實人工智能安全發展基礎。產業組織層面，發揮橋梁作用，推進行業治理標準化與動態化。企業層面，強化內外協同，助力技術創新與責任共擔。

報告目錄

一、概述

（一）人工智能風險挑戰引發全球關注 （二）人工智能風險治理模式亟需創新 （三）推動面向產業界的人工智能風險治理落地框架迫在眉睫

二、人工智能風險認知漸進深化

（一）人工智能內生安全與衍生安全復雜交織 （二）人工智能風險認知邁向多維度深化融合

三、人工智能風險治理全球實踐

（一）國際層面：加速推進風險治理行動及合作 （二）主要經濟體：迭代完善風險劃分與管控舉措 （三）產業組織：協同推進治理框架和安全工具 （四）企業主體：深化技管融合的風險應對方案

四、面向產業的人工智能風險治理實踐方案

（一）打造全鏈條人工智能風險治理框架 （二）提升人工智能風險系統治理能力 （三）設立人工智能風險精準識別機制 （四）健全人工智能風險科學評估體系 （五）完善人工智能風險敏捷應對方案

五、展望建議

（一）促進全球合作，共筑人工智能治理新格局 （二）優化治理體系，夯實人工智能安全發展基礎 （三）發揮橋梁作用，推進行業治理標準化與動態化 （四）強化內外協同，助力技術創新與責任共擔

主要專家簡介

中國信通院人工智能研究所安全治理部主任，工程師

石霖

主要從事人工智能領域的政府支撐、技術研究、標準制定、測試評估及產業生態建設工作。參與編寫人工智能、元宇宙領域多項國際、行業標準。

中國信通院人工智能研究所工程師

呼娜英

中國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。

中國信通院人工智能研究所工程師

陳文弢

中國人工智能產業發展聯盟人工智能安全治理委員會安全組組長。擁有10 年以上內容安全，網絡安全相關工作經驗，長期支撐相關單位開展安全相關專項檢查，深度參與內容識別系列行業標準編寫、牽頭制定大模型安全、智能體安全等系列聯盟規范10余份。

其他參與撰寫專家

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 孫小童 中國信通院人工智能研究所工程師

更多精彩，敬請閱讀解讀PPT。

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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]

點擊“閱讀原文”，下載報告。

近年來我國邊緣計算相關政策陸續出臺，《算力基礎設施高質量發展行動計劃》提出“促進邊緣算力協同部署，推動“云邊端”算力泛在分布、協同發展”。隨著國家政策支持力度加碼，邊緣計算建設邁入高速增長期，應用場景逐漸豐富，市場規模不斷增長，邊緣計算正邁向全新發展階段。

中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）長期深耕邊緣計算與云邊協同研究領域，在產業、技術、應用、生態等方面具備深厚研究基礎。為凝聚產業共識，推動我國邊緣計算產業高質量發展，中國信通院云計算與大數據研究所編制了《邊緣計算產業發展研究報告（2024年）》并于近日正式發布。

報告基于邊緣計算市場和應用現狀，立足產業發展視角，對我國邊緣計算政策環境、產業生態、市場發展、技術演進和實踐應用等進行全面梳理分析，詳細闡述邊緣計算在各行業應用和價值，研判邊緣計算發展當前挑戰、發展建議與展望，希望能為產業各界提供借鑒和參考。

近年來，以大模型為代表的新一代人工智能技術加速迭代，向著更為智能化、通用化、普惠化的方向邁進，成為新一輪科技和產業變革的重要驅動力。然而，當前大模型發展仍存在工程實踐復雜、技術選型困難、能力評估不全面等問題，在應用落地過程中面臨多重挑戰。深入開展大模型技術能力和產業應用研究，積極探索大模型最佳落地路線，有助于加速各行業借助大模型實現智能化改造和數字化轉型進程，有力推動“人工智能+”高質量發展。

近日，中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）發布《大模型落地路線圖研究報告（2024年）》。

報告的前期研究和框架設計過程遵循“需求拉動、問題驅動、創新推動、技術帶動”四大原則，充分梳理當前大模型技術能力和產業應用的現狀以及落地過程中面臨的挑戰。報告從現狀診斷、能力建設、應用部署、運營管理四個階段著手，圍繞基礎設施、數據資源、算法模型、應用服務、安全可信五個層面全方位分析大模型在落地過程中的關鍵問題與解決思路，探索適合大模型的最佳落地路線。

報告主要內容

1. 現狀診斷：剖析大模型發展現狀

**剖析大模型發展現狀是明晰業務需求、促進企業數字化轉型的必要前提。**在能力分析階段，報告梳理了基礎資源、人才團隊、戰略規劃等大模型建設要素，給出了大模型應用能力就緒度的評估框架。在需求分析階段，報告全面分析了基礎設施、數據資源、算法模型、應用服務、安全可信等大模型發展需求。通過統籌規劃大模型所需各類資源，總結出需求分析的關鍵維度和要素。

2. 能力建設：筑牢大模型技術底座

**夯實大模型技術底座是建設技術能力、構建生態要素的重中之重。**在方案設計階段，報告重點分析了基礎軟硬件選型、數據集構建、模型選型和設計、應用服務、風險控制等方案設計原則，總結出模型生態、模型優化、模型部署、模型規模等主要選型方案。在研發測試階段，報告梳理了模型研發、功能驗證和性能測試等關鍵過程，并給出了構建大模型訓練推理平臺、高質量數據集、算法模型資產、應用服務平臺以及風險控制體系的核心思路。

3. 應用部署：革新大模型應用范式

**革新大模型應用范式是打造原生應用、融合業務場景的關鍵所在。**在應用開發階段，報告給出了面向業務場景需求定制開發基于大模型原生應用的主要思路。在效能評估階段，報告構建出了覆蓋基礎設施、數據資源、算法模型、應用服務、安全可信等層面的大模型應用成熟度評估體系，形成了診斷、建設、應用和評估的有效閉環。

4. 運營管理：構建大模型管理體系

**構建大模型管理體系是監控業務風險、優化管理能力的核心任務。**在運行監測階段，報告給出了監測基礎設施運行狀態、數據鏈路和漂移、算法模型運行情況以及應用服務運行狀態的解決思路。在運維管理階段，報告持續構建并完善了基礎設施運營管理體系、數據治理體系、算法模型治理體系、應用服務運營管理體系以及安全可信體系，最終形成五位一體的大模型運營管理體系。

報告目錄

一、大模型發展情況概述

（一）全面提升多模態感知能力，推進認知智能走深向實 （二）大模型場景落地百花齊放，擘畫智能應用生態藍圖 （三）技術選型與工程實踐掣肘，亟需開展落地路線研究

二、診斷大模型能力基礎

（一）評估大模型能力發展現狀，深入挖掘業務轉型需求 （二）梳理人財物要素就緒情況，系統評估人工智能基礎 （三）挖掘各類軟硬件資源需求，統籌規劃業務發展目標

三、筑牢大模型技術底座

（一）剖析大模型關鍵落地路線，科學確立技術選型原則 （二）設計大模型智能系統架構，制定科學有效解決方案 （三）系統研發大模型技術底座，全面開展功能性能測試

四、革新大模型應用范式

（一）參照業務場景個性化需求，定制化調優專用大模型 （二）開發大模型原生智能應用，實現大小模型協同賦能 （三）構建全鏈路效能評估體系，形成診建用評有效閉環

五、構建大模型管理體系

（一）梳理國內外模型治理要點，明晰運營管理體系價值 （二）實時監測大模型運行過程，確保高效穩定提供服務 （三）建立健全大模型管理體系，保障業務高效穩定開展

六、大模型發展趨勢展望

（一）探索大模型架構優化方案，帶動技術應用雙重涌現 （二）緊抓行業數字化轉型機遇，全方位打造新質生產力 （三）加強引導大模型可信發展，對齊人類偏好及價值觀

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 **

中國人工智能產業發展聯盟總體組組長、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余篇，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平臺與工程化部副主任，工程師

董曉飛

長期跟蹤人工智能技術發展，牽頭多項國際和國內人工智能標準制定，參與多篇人工智能相關標準、研究報告編制工作。

中國信通院南京新一代人工智能研究院副總工程師，工程師

**張學強 **

主要研究方向為人工智能、自然語言處理，參與大模型、智能體、智能客服等標準制定和報告編制，申請發表學術論文、專利、軟著20余項。

中國信通院人工智能研究所平臺與工程化部主任，高級工程師

曹峰

中國通信標準化協會TC1 WG1（互聯網應用總體及人工智能工作組）組長，人工智能關鍵技術和應用評測工業和信息化部重點實驗室副主任。目前主要牽頭可信AI人工智能評測標準體系和能力建設，牽頭工程化能力等相關評估規范制定與評測等。

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 張學強 [email protected]

黨的二十屆三中全會，提出健全促進實體經濟和數字經濟深度融合制度，對加快推進新型工業化、加快構建促進數字經濟發展體制機制、完善促進數字產業化和產業數字化政策體系等作出新的部署。數字經濟是經濟發展中創新最活躍、增長速度最快、影響最廣泛的領域，對增強發展新動能、提升發展韌性、暢通發展循環具有重要作用，成為助力高質量發展的核心動力。

2024年8月27日，在中國國際大數據產業博覽會“激活數據要素潛能，釋放新質生產力”交流會上，中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）副院長王志勤發布《中國數字經濟發展研究報告（2024年）》，分析了中國數字經濟發展最新態勢、數字經濟推動經濟發展的經濟學邏輯、數字經濟支撐新質生產力發展的重要實踐，并提出對策建議。

2024年，是中國信通院連續發布中國數字經濟發展研究報告的第十年。經歷十年的積累研究，報告持續跟蹤呈現我國數字經濟發展的最新進展、剖析數字經濟發展的規律特點、展現數字經濟發展的行業熱點等，為助力數字中國建設貢獻智庫力量。

報告核心觀點

2023年以來，我國5G、人工智能等技術創新持續取得突破，數據要素市場加快建設，數字經濟產業體系不斷完善，數字經濟全要素生產率鞏固提升，支撐了我國新質生產力的積累壯大。具體來看：

**一是擴量方面，**數字經濟規模擴張穩步推進。2023年，我國數字經濟規模達到53.9萬億元，較上年增長3.7萬億元，增幅擴張步入相對穩定區間。

**二是增效方面，**數字經濟在國民經濟中的地位和作用進一步凸顯。2023年，我國數字經濟占GDP比重達到42.8%，較上年提升1.3個百分點，數字經濟同比名義增長7.39%，高于同期GDP名義增速2.76個百分點，數字經濟增長對GDP增長的貢獻率達66.45%，數字經濟有效支撐經濟穩增長。

**三是提質方面，**數字經濟融合化發展趨勢進一步鞏固。數字產業化與產業數字化的比重由2012年的約3:7發展為2023年的約2:8，2023年，數字產業化、產業數字化占數字經濟的比重分別為18.7%和81.3%，數字經濟的賦能作用、融合能力得到進一步發揮。

**四是挖潛方面，**數字經濟和實體經濟融合發展持續拓展深化。2023年，我國一、二、三產業數字經濟滲透率分別為10.78%、25.03%和45.63%，分別較上年增長0.32、1.03和0.91個百分點，第二產業數字經濟滲透率增幅首次超過第三產業。

**五是區域方面，**綜合實力較強的地方彰顯數字經濟發展活力。2023年以來，經濟基礎較好、科技創新能力較強的地區，數字經濟發展的規模經濟、范圍經濟效應充分釋放，地區數字經濟實現了更快、更好、更有韌性的發展。

總的來看，數字經濟支撐經濟穩增長遵循一定的規律。在供給端，數字經濟通過擴大數字投入，促進勞動生產率及資本回報率的提升，推動經濟發展“質”的躍升。在市場端，數字經濟通過發揮有效市場作用，吸引市場主體充分參與競爭，推動經濟發展活力的釋放。在需求端，數字經濟通過發揮數字投資利率彈性與數字消費收入彈性，有效擴大市場需求，推動經濟發展“量”的擴張。

報告目錄

一、整體篇：扎實推進數字經濟創新發展取得顯著進展

（一）擴量方面，數字經濟規模穩定增長 （二）增效方面，數字經濟引領經濟高質量發展 （三）提質方面，數字經濟融合化趨勢進一步加強 （四）挖潛方面，數字經濟和實體經濟向深融合 （五）區域方面，綜合實力較強的地方彰顯發展活力

二、理論篇：數字經濟推動經濟發展的經濟學邏輯

（一）從供給端看，以“數字投入”推動經濟內涵式增長 （二）從市場端看，以“充分競爭”激發經濟發展活力 （三）從需求端看，以“數字彈性”牽引經濟外延式復蘇

三、專題篇：數字經濟成為發展新質生產力的重要支撐

（一）數字經濟全要素生產率提升，是新質生產力的關鍵標志 （二）關鍵數字技術創新應用，構筑新質生產力的內生動力 （三）數據要素價值持續釋放，提供新質生產力核心要素 （四）數字經濟產業創新發展，成為新質生產力的重要載體 （五）數字經濟治理體系加速構建，塑造新型生產關系

四、對策篇：做強做優做大數字經濟推動經濟高質量發展

（一）創新發展數字技術產業，打造經濟發展新動能 （二）充分釋放數據要素價值，拓展經濟發展新空間 （三）加快建設現代化產業體系，夯實經濟發展新支撐 （四）完善數字經濟治理體系，營造經濟發展新環境 （五）持續暢通市場高效循環，構建經濟發展新體制

主要專家簡介

中國信通院政策與經濟研究所數字經濟研究部主任，高級工程師，博士

**汪明珠 **

從事數字經濟、數實融合、數據要素等理論及實證研究。核心參與完成數字經濟國家頂層設計，定量測算數字經濟規模，牽頭完成《中國數字經濟發展白皮書》《全球數字經濟白皮書》《工業互聯網產業經濟發展報告》等。

中國信通院政策與經濟研究所工程師

姜穎

從事數字經濟、新質生產力、數實融合等領域研究，核心參與《中國數字經濟發展白皮書》《全球數字經濟白皮書》等報告撰寫，牽頭完成《中日韓經濟報告》《亞洲數字經濟報告》等，完成多省市、企業數字經濟評估工作。

中國信通院政策與經濟研究所高級工程師，博士

**胡燕妮 **

從事數字經濟、產業鏈供應鏈等領域研究，代表著作《中國數字經濟政策全景圖》《華為啟示錄：從追趕到領先》《中關村模式：科技+資本雙引擎驅動》。

中國信通院政策與經濟研究所工程師，博士

馮澤鯤

從事數字經濟測算、數字經濟社會網絡、數字經濟空間計量、數字經濟全要素生產率等方面的研究，主持或負責工業和信息化部、教育部等多項科研項目，參與相關部委政策制定咨詢。近年來負責數字經濟景氣循環、服務型制造賦能制造業高質量發展等方面的工作。

其他參與撰寫專家

耿瑤 中國信通院政策與經濟研究所工程師

岳云嵩 中國信通院政策與經濟研究所高級工程師 郭怡笛 中國信通院政策與經濟研究所工程師 劉璇 中國信通院政策與經濟研究所工程師 鄭安琪 中國信通院政策與經濟研究所高級工程師 王李祥 中國信通院政策與經濟研究所工程師 陳阿楠 中國信通院政策與經濟研究所工程師 盛銘 中國信通院政策與經濟研究所工程師 薛芮 中國信通院政策與經濟研究所助理工程師

腦科學問題是人類社會面臨的基礎科學問題，是人類理解自然和理解人類自身的重要研究方向，腦機接口是該領域的有效探索手段之一。在國家戰略的引領下，在科技創新不斷更迭促進下，在人民大眾的期待關注下，腦機接口技術將在面向世界科技前沿、面向國家重大需求、面向人民生命健康的科技創新主戰場上發揮重要作用。為此，中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）面向腦機接口領域，提出“腦智芯連，思行無礙”這一行業發展總體愿景，并針對此愿景目標的實現，嘗試勾畫出在不遠的未來，腦機接口產業發展的藍圖和愿景期望。希望產業各方能夠在此愿景描繪的不同場景下開展更多研究、開發、交流與合作，共同繪制腦機接口產業的美好未來。

近日，中國信通院正式發布《腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022年）》，針對腦機接口這一前沿領域，全球首次從愿景、需求、場景、技術、系統衡量指標幾個維度開展研究，對該領域的科研攻關、產品研制和政策研究具有參考價值。

報告全面論述了腦機接口發展現狀，提出了“腦智芯連，思行無礙”的總體愿景目標，總結了腦機接口系統需要滿足 “準確、高效、穩定、易用、安全”五大需求，給出了系統性能和可用性兩組關鍵評估指標，分析了采集技術、刺激技術、范式編碼技術和解碼算法技術等4種核心技術的發展現狀及趨勢，并就腦狀態檢測、神經調控和對外交互3類重要應用場景下的腦機系統給出具體指標建議。報告最后就腦機接口未來應用和市場發展規模進行了預測，并給出了未來發展展望。

白皮書核心觀點

1. 報告提出一個愿景：“腦智芯連，思行無礙”。

這是腦機接口產業發展總體愿景，“腦”寓意為大腦和思維意圖，“智”寓意為人工智能和類腦智能，“芯”寓意為以芯片和計算能力為代表的外部設備，“連”有通訊、接口、內外連接與協同三重含義。通過“腦智芯連”的科學融合，實現“思行無礙”的目標，即期待大腦及人類智能和外部設備相互連接后，人類的思想和行為控制之間，不再有疾病和空間的阻礙；人類的能力得到顯著增強，大大降低神經疾病帶來的痛苦。

2. 腦機接口愿景的實現前提是滿足“準確、高效、穩定、易用、安全”五大需求。

即腦機接口系統應具有準確的大腦意圖解碼算法；高效的信息解碼效率，快速地反饋響應和執行任務；穩定的設備性能與抗干擾能力；易用、輕便、舒適的使用體驗；安全和符合倫理要求的植入、采集和信息傳送保障。是否滿足五大需求的評判指標，可分為性能指標與可用性指標兩組。性能指標主要體現在響應時間、識別正確率、可輸出指令數量和菲茨吞吐量等4個易量化指標；可用性指標主要體現在易用性、長效性、魯棒性、安全性和互操作性等五個主客觀結合指標。

3. 腦機接口的創新發展有賴于“產學研用醫政”協同創新體系的搭建。

腦機接口的廣泛應用落地需要關鍵技術的突破，工程技術的革新，科研工具平臺的支撐，標準體系的推動、測試驗證體系的完善，科技倫理的共識，以此來不斷突破發展瓶頸，迎來更大的應用空間。因此，腦機接口產業需要建設創新協同體系，促進多學科協作、多行業協同。

4. 全面分析研判腦機接口的關鍵技術發展現狀和未來趨勢。

報告針對腦機接口采集技術、刺激技術、范式編碼技術和解碼算法技術4種核心技術的發展現狀及趨勢進行了分析。

（1）隨著微納加工技術和材料技術的不斷革新進步，帶動腦機侵入式技術不斷革新，植入電極朝向柔性化、小型化、高通量、多功能和集成化方向發展。非植入式技術受益于機器學習、深度學習等算法的廣泛普及，信號解析能力不斷提升，抗擾降噪性能不斷加強，且凝膠等新材料的應用也使得腦信號采集設備更具舒適度；近紅外等光學檢測手段也為腦信號檢測提供了新的解決思路。

（2）以腦深部電極刺激為代表的神經調控刺激技術正在探索基于特異性生物標志物監測等手段實現閉環自適應控制，并結合機器學習和深度學習等手段實現動態精準刺激。植入式視覺調控技術相關研究已經開展，正從淺層的視網膜刺激向視覺重建效果更好的腦皮層刺激深入。

（3）范式編碼技術在發展過程中日益重視納入用戶感受，朝向更加友好和高效的方向發展演進，新的范式不斷出現，帶來更加豐富的探索實踐。

（4）解碼技術依托分解算法、機器學習、深度學習、黎曼幾何等方法不斷提升解碼精度和解碼效率，為腦機接口系統解決跨用戶和跨時間的可變性難題，提供新的解決思路。

來源：國家工信安全中心

當前我國智慧城市經歷了概念導入、試點探索，步入落地發展階段。與此同時，經濟社會發展的新形勢對智慧城市發展提出了轉型變革的新要求。人工智能具備海量數據處理能力、強大的賦能作用和智能化分析能力，與智慧城市轉型發展中數據量大、應用種類多、靈活性要求高的特點相契合，已經成為智慧城市建設提質增效的必然路徑。然而，目前智慧城市仍存在算力需求劇增、基礎能力重復、應用場景分散、運營模式單一等問題與挑戰，較難高效發揮人工智能的助力賦能作用。

在此背景下，國家工業信息安全發展研究中心撰寫了《智慧城市人工智能計算平臺白皮書》（以下簡稱“白皮書”），梳理智慧城市人工智能計算平臺的內涵、定位和關鍵作用，分析研究人工智能計算平臺賦能智慧城市發展的建設思路、發展實踐及發展建議，旨在以人工智能計算平臺為突破口，打破智慧城市發展瓶頸，推動人工智能高效賦能智慧城市發展，為建設惠民便民、高效治理、融合創新的新型智慧城市提供支撐。 白皮書認為，智慧城市人工智能計算平臺是城市智慧化發展過程中的新型基礎設施，跟智慧城市現有數據、業務和區域級算力資源存在協同關系。智慧城市人工智能計算平臺從技術維度包含人工智能基礎軟硬件、算力平臺、算法倉庫三部分，是以軟硬件基礎設施為底層支撐，以算力、算法等資源平臺為核心要素，實現算力生產調度、數據開放共享、算法開發調用等功能，支撐人工智能與各領域滲透融合，助力智慧城市高質量發展的基礎設施體系。 白皮書指出，智慧城市人工智能計算平臺具備算力統籌、數據共享和生態構建三大能力，能夠在智慧城市建設中發揮六大關鍵作用：一是滿足智慧城市人工智能算力需求;二是提升智慧城市多維數據治理能力;三是提供從“感知”到“認知”“決策”的一體化能力;四是助力智慧城市向全場景智慧應用邁進;五是筑牢“一網統管”底座，提升智慧城市精細化治理水平;六是降低智慧城市運行中的網絡安全、數據安全及人工智能安全等風險。 白皮書提出，為了更好發揮智慧城市人工智能計算平臺的核心價值，應從組織、管理、產業、創新四大維度著手，加強智慧城市人工智能計算平臺的規劃、建設、運營、發展。在組織維度，要系統設計，強化政府引導；在管理維度，要統籌協調，建設與運營并重；在產業維度，要加強合作，構建開放生態；在創新維度，要保障安全，堅持創新驅動。

車聯網是汽車、電子、信息通信、交通運輸和交通管理等行業深度融合的新型產業形態，是 5G、人工智能等新一代信息通信技術在汽車、交通等行業應用的重要體現。自動駕駛是汽車智能化、網聯化發展的核心應用，也是車聯網部署發展的核心服務。我國在車聯網技術創新、應用實踐、產業生態構建等方面已經走在了世界前列，將有利于探索實現一條具有我國特色的網聯自動駕駛發展路徑。

本文聚焦車聯網支持實現自動駕駛應用，從“協同感知、協同決策、協同控制”等不同環節，重點研究分析網聯需求、典型應用場景、體系架構和核心關鍵技術。在此基礎上，總結提煉網聯自動駕駛發展面臨的挑戰，包括技術融合、基礎設施建設以及商業運營等方面。最終以協同發展總結全文，希望我國能抓住難得的歷史發展機遇，堅持網聯自動駕駛的協同發展路徑，影響形成全球廣泛認同。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202012/P0202089778.pdf

當前，物聯網技術與5G、云計算、大數據、RFID、BLE等技術的充分融合與應用，呈現出強大的影響力與生產力，其對推進深化醫藥衛生體制改革、加快“健康中國”建設和推動醫療健康產業發展，起到重要的支撐作用。我國醫療健康物聯網快速發展，已經在部分醫院和醫養中心等區域投入使用，并探索出智慧醫院服務、居家健康服務和公共衛生服務三類應用領域，覆蓋醫療耗材管理、藥品追溯、重癥監護、智慧病房、院內外協同急救、健康管理等多個場景。

基于此，中南大學湘雅醫院聯手中國信息通信研究院和NVIDIA 技術服務（北京）有限公司共同研究編制2020醫療健康物聯網技術與應用研究報告白皮書。白皮書共包括四部分內容：醫療健康物聯網概述；醫療健康物聯網發展趨勢；醫療健康物聯網典型應用；醫療健康物聯網發展建議與展望。

2020年11月12日，在2020數字中國創新大賽智慧醫療賽道暨第四屆智慧醫療創新大賽中，2020醫療健康物聯網技術與應用研究報告白皮書正式發布。

白皮書系統介紹了醫療健康物聯網的體系架構與技術特點，梳理了各國的政策現狀和發展趨勢，對比了各國政府在互聯網醫療領域的戰略規劃。此外，報告說明了全球醫療物聯網產業、技術發展情況，總結了醫療健康物聯網在智慧醫院服務、居家健康服務和公共衛生服務三類典型場景中的實際應用案例，并對未來的發展提供了建議，與業內同仁分享醫療健康物聯網的經驗與思考。

白皮書目錄 一、醫療健康物聯網概述

1. 醫療健康物聯網概念
2. 醫療健康物聯網體系架構
3. 醫療健康物聯網產業價值

二、醫療健康物聯網發展趨勢

1. 政策現狀及趨勢分析
2. 產業現狀及趨勢分析
3. 技術現狀及趨勢分析
4. 應用現狀及趨勢分析

三、醫療健康物聯網典型應用

1. 智慧醫院服務
2. 居家健康服務
3. 公共衛生服務

四、醫療健康物聯網發展建議與展望

1. 統籌醫療健康物聯網頂層設計，完善產業發展宏觀藍圖
2. 加強醫療健康物聯網技術研發，推動技術自主創新突破
3. 加快醫療健康物聯網標準研制，實現行業規范快速發展
4. 推進醫療健康物聯網應用示范，促進行業規模深度應用
5. 提升醫療健康物聯網安全保障，健全產業安全體系建設
6. 完善醫療健康物聯網公共體系，夯實產業持續發展基礎

近年來，人工智能成為推動社會經濟發展的新動力之一，在提高社會生產效率、實現社會發展和經濟轉型等方面發揮重要作用。作為主導新一代產業變革的核心力量，人工智能在醫療方面展示出了新的應用方式，在深度融合中又催生出新業態。

從全球范圍來看，目前人工智能醫療產業仍處于發展早期階段，相比于傳媒、零售、教育等領域來說，商業化程度偏低。但隨著市場需求不斷擴大，向專業化細分領域深化發展，加之各國宏觀政策支持和技術進步等，人工智能醫療發展前景廣闊。美國靠早期的政策拉動醫療信息化和人工智能輔助醫院管理，積累了大量數據，具備先發優勢，屬于領先梯隊，目前已在藥物研發、醫療機器人、醫學影像、輔助診斷等方面全方位布局。其他國家如英國、德國、加拿大、日本等國則緊隨其后，各有側重，各有所長。

中國作為新興市場國家的領頭羊，人工智能醫療始終保持高速發展態勢。目前，我國人工智能醫療發展歷經計算智能階段，目前正處于從感知智能向認知智能過渡的發展階段，不同細分領域的技術發展情況和落地應用成熟度有所不同。AI醫學影像是人工智能在醫療領域應用最為廣泛的場景，率先落地、率先應用、率先實現商業化。手術機器人、藥物研發、精準醫療等領域已有部分落地應用，但因成本或技術原因，尚未實現規模化普及，未來增長空間較大。受2020年初新冠肺炎疫情影響，人工智能在公共衛生領域特別是傳染病的預防與控制方面發揮重要作用，傳染病大數據分析預警系統、疫情排查系統、智能測溫機器人、消毒機器人、語音服務機器人等在戰“疫”一線被廣泛應用。本研究報告立足于產業發展基本面，并結合當前人工智能醫療的最新發展與應用趨勢，對公共衛生、醫院管理、醫學影像、醫療機器人、藥物研發、健康管理、精準醫療和醫療支付共八大主要細分領域進行深入研究與分析，分析各領域所處的不同發展階段、發展特征與應用價值，并盤點市場主要參與者，力求描摹2020年互聯網醫療行業發展的新風向。

中國的人工智能醫療在政府與社會各界的共同投入與支持下，面臨政策、市場、技術、人才等多重因素疊加利好的重要發展機遇。項目組重點分析了中國人工智能醫療領域目前所具有的六大發展機遇：機遇一，頂層設計不斷加碼，產業發展政策環境持續優化；機遇二，市場增長迎來發力期，資方入局窗口已經打開；機遇三，市場需求日益旺盛，慢病管理等領域頗具增長空間；機遇四，新冠疫情的迫切需求為相關產業的發展打開了新局面；機遇五，5G、量子計算等新技術的增長為產業發展提供了新動能；機遇六，復合型人才厚度增加為產業厚積薄發創造新節點。

在行業發展重要機遇期，政府密集釋放相關利好政策，推動科技成果轉化，推動數據共享，持續完善行業標準規范體系。同時，“以患者為核心、切實滿足醫生臨床工作需求”的核心理念正在逐漸成為行業共識，人工智能醫療產品正在向覆蓋多病種、深入應用場景的方向發展。可以預見，人工智能醫療大規模落地應用的時代即將來臨。