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來源：中國信息通信研究院

當前，新一輪科技革命和產業變革正在重塑全球經濟結構，算力作為數字經濟時代新的生產力，是支撐數字經濟發展的堅實基礎，對推動科技進步、促進行業數字化以及支撐經濟社會發展發揮重要的作用。算力已成為全球戰略競爭新焦點，是國民經濟發展的重要引擎，全球各國的算力水平與經濟發展呈現顯著的正相關。

加快發展算力，是我國打造數字經濟新優勢、構建“雙循環”新發展格局、提升國家整體競爭力的重要保障。我國高度重視算力發展，明確提出布局全國算力網絡國家樞紐節點，啟動實施“東數西算”工程，構建國家算力網絡體系。在需求與政策的雙重驅動下，全國各地大力推進算力技術產業、基礎設施建設及算力應用發展。

近日，在2021世界計算大會上，中國信息通信研究院發布了《中國算力發展指數白皮書》。白皮書建立了算力發展研究框架和指標體系，從算力規模、算力環境和算力應用三個維度建立算力發展研究體系，給出了算力的研究范疇、總體框架和測算方法，研究了全球及我國算力發展的態勢，系統測算了全球及我國的算力規模，以及算力對經濟的帶動作用，客觀評估了我國各省市現階段的算力發展水平，對各地推動算力技術產業、基礎設施建設及算力應用的發展具有較強的指導作用。

白皮書指出，2020年我國算力在逆勢中加速發展，呈現出以下特征：

• 算力規模持續擴大，算力結構不斷演化。
• 算力環境日益優化，應用需求不斷提升。
• 算力助推經濟增長，各地加快發展步伐。

京津冀、長三角、粵港澳大灣區等區域算力發展處于領先水平。整體來看，北京、上海、廣東及周邊省份算力發展指數總體較高，其中廣東、北京、江蘇、上海、山東、浙江排名前列，算力發展指數達到40以上。

中西部核心省份算力發展日益崛起。隨著國家“東數西算”工程的推進，中西部核心省份算力發展潛力較大，目前河南、湖北為代表的中部省份以及四川為代表的西部省份躋身前十，算力發展指數達到20以上。

“十四五”時期是我國算力實現跨越式發展的重大戰略機遇期。要加快算力高質量發展，支撐構建新發展格局。一是加快建設算力基礎設施；二是營造良好算力發展環境；三是提升產業鏈供應鏈競爭力；四是強化算力應用需求牽引；五是持續擴大國際合作。

一個全新的數字經濟時代正加速到來。

在國家政策與行業需求雙重因素的影響下，數字技術與產業融合成效愈發明顯。毫無疑問，數字經濟已經迎來了重要的發展機遇期。

為了更好地了解中國產業數字化發展情況，CB Insights 中國團隊基于對產業數字化領域進行調研與分析，重磅發布《中國產業數字化發展報告》，同時梳理數字經濟時代下的代表企業，制作產業數字化生態圖譜。

報告從當前中國產業數字化現狀、技術創新情況、代表行業數字化轉型現狀及預期進行綜合闡述。此外，還結合當前產業數字化發展情況，對未來數字經濟進行展望。

進入 21 世紀以來，隨著數據的爆發式增長，計算能力的大幅度提升和深度學習的發展和成熟，人工智能("AI")迎來了第三次發展浪潮，人工智能技術走向了全面應用，在全球范圍內掀起了一場新的產業革命。在中國，發展人工智能已上升為國家戰略，并連續多年寫入政府工作報告中。得益于社會經濟的持續增長、政策和資本的大力驅動、創新力量的持續沉淀，AI 產業正在蓬勃發展，并孕育了數千家人工智能相關企業。而成長型 AI 企業數量占總體比例達九成，是人工智能技術發展，應用創新和產業融合的重要推動力量。研究成長型 AI 企業對理解人工智能產業的發展現狀和發展趨勢有著重要意義。

德勤、英特爾和深圳人工智能行業協會強強聯合，通過對數千家成長型 AI 企業數據的分析研究，幾百家企業的走訪以及和近百家優秀企業的深度合作，就中國成長型 AI 企業的發展特點、投融資變化、發展過程中面臨的挑戰、不同區域和城市的相關政策和產業現狀、生態圈構建、技術發展趨勢、以及企業發展建議等進行了全面系統性研究。我們希望通對成長型 AI 企業多維度、全面的研究，能夠推動中國成長型 AI 企業的發展，構建更加繁榮的 AI 產業生態，并為政府相關部門制定相應的企業扶持政策和產業發展政策提供一定的參考。

主要發現：

人工智能核心產業規模 5 年內將突破 5000 億元： 預計 2021 年中國人工智能市場規模將達 2058 億元，增速 30%，到 2025 年突破 5000 億元。隨著疫情中人工智能場景的密集應用、落地渠道的增加和技術的不斷成熟和開放，中國人工智能將再度高速增長，迎來產業發展黃金期。

成長型 AI 企業數量龐大：

中國人工智能相關企業共約 5015 家，其中，成長型 AI 企業 4484 家，占整體約九成比例。成長型 AI 企業覆蓋的產業領域日趨全面，部分已經在特定的 AI 領域引領市場和技術。

2020 年投資總額同比增長 73.8%，投資向 B 輪及以后企業聚攏：

2020 年中國在人工智能領域的投資金額再創新高，達到 1748 億元，同比增長 73.8%。但融資次數同比有所減少，平均單筆融資額有所攀升。整體來看，A 輪及前序初始輪投資活動明顯減少，資金更多向 正經歷B 輪及后序輪融資的成熟企業集中，其中，智能制造和智慧醫療是投融資數最多的兩大細分領域。

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。

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。

德勤發布中國人工智能產業白皮書，內容關于人工智能行業綜述，人工智能商業化應用，以及中國主要人工智能產業發展區域及定位。

主要發現

1. 中國人工智能產業發展迅速， 但整體實力仍落后于美國。中國人工智能產業發展迅速， 2018年中國人工智能市場規模有望超過300億元人民幣。人工智能企業數量超過1000家，位列全球第二。本次人工智能浪潮以從實驗室走向商業化為特征， 其發展驅動力主要來自計算力的顯著提升、 多方位的政策支持、 大規模多頻次的投資以及逐漸清晰的用戶需求。與此同時，中國處于人工智能發展初期， 基礎研究、 芯片、 人才方面的多項關鍵指標與美國差距較大。

2. 中國企業價值鏈布局側重技術層和應用層， 對需要長周期的基礎層關注度較小。人工智能產業鏈分為基礎層（芯片、 算法框架）、 技術層（計算機視覺、自然語義理解、 語音識別、 機器學習） 和應用層（垂直行業/精確場景）。中國企業布局比較偏好技術相對成熟、 應用場景清晰的領域， 對基礎層關注度較小。瞄準AI專用芯片或將為中國企業另辟蹊徑。

3.科技巨頭生態鏈博弈正在展開，創業企業則積極發力垂直行業解決方案，深耕巨頭的數據洼地， 打造護城河。科技巨頭構建生態鏈， 已經占據基礎設施和技術優勢。創業企業僅靠技術輸出將很難與巨頭抗衡， 更多的創業企業將發力深耕巨頭的數據洼地（金融、 政府事務、 醫療、 交通、 制造業等），切入行業痛點， 提供解決方案， 探索商業模式。

4. 政府端是目前人工智能切入智慧政務和公共安全應用場景的主要渠道，早期進入的企業逐步建立行業壁壘， 未來需要解決數據割裂問題以獲得長足發展。各地政府的工作內容及目標有所差異， 因而企業提供的解決方案并非是完全標準化的，需要根據實際情況進行定制化服務。由于政府一般對于合作企業要求較高，行業進入門檻提高， 強者恒強趨勢明顯。

5. 人工智能在金融領域的應用最為深入， 應用場景逐步由以交易安全為主向變革金融經營全過程擴展。傳統金融機構與科技企業進行合作推進人工智能在金融行業的應用， 改變了金融服務行業的規則， 提升金融機構商業效能，在向長尾客戶提供定制化產品的同時降低金融風險。

6. 醫療行業人工智能應用發展快速，但急需建立標準化的人工智能產品市場準入機制并加強醫療數據庫的建設。人工智能的出現將幫助醫療行業解決醫療資源的短缺和分配不均的眾多民生問題。但由于關乎人的生命健康， 醫療又是一個受管制較嚴的行業。人工智能能否如預期廣泛應用， 還將取決于產品商業化過程中如何制定醫療和數據監管標準。

7. 以無人駕駛技術為主導的汽車行業將迎來產業鏈的革新。傳統車企的生產、 渠道和銷售模式將被新興的商業模式所替代。新興的無人駕駛解決方案技術公司和傳統車企的行業邊界將被打破。隨著共享汽車概念的興起。無人駕駛技術下的共享出行將替代傳統的私家車的概念。隨著無人駕駛行業規范和標準的制定， 將衍生出更加安全和快捷的無人貨運和物流等新興的行業。

8. 人工智能在制造業領域的應用潛力被低估，優質數據資源未被充分利用。制造業專業性強， 解決方案的復雜性和定制化要求高， 所以人工智能目前主要應用在產品質檢分揀和預測性維護等易于復制和推廣的領域。然而， 生產設備產生的大量可靠、 穩定、 持續更新的數據尚未被充分利用， 這些數據可以為人工智能公司提供優質的機器學習樣本， 解決制造過程中的實際問題。

9. 人工智能加速新零售全渠道的融合，傳統零售企業與創業企業結成伙伴關系， 圍繞人、 貨、 場、 鏈搭建應用場景。人工智能在各個零售環節多點開花， 應用場景碎片化并進入大規模實驗期。傳統零售企業開始布局人工智能， 將與科技巨頭在應用大數據和人工智能領域同臺競技， 意味零售商將更加積極與創業公司建立伙伴關系。

10. 政策與資本雙重驅動推動人工智能產業區域間競賽， 京滬深領跑全國， 杭州發展逐步加速。京津冀、 珠三角、長三角以及西部川渝地區成為人工智能企業聚集地區。北京、 上海、 深圳牢牢占據人工智能城市實力第一梯隊的位置， 廣州的大型企業與初創企業數量較少， 杭州主要依靠阿里巴巴，因而屬于第二梯隊， 重慶則受到技術與人才基礎限制處于第三梯隊。

11. 各地政府以建設產業園的方式發揮人工智能產業在推動新舊動能轉換中的作用。人工智能產業園呈現多點開花、 依托原有高科技產業園以及與原有園區企業產生聯動效應的特點。但由于建設速度過快， 園區也出現了空心化與人才缺口的問題。

12.杭州未來科技城抓住人工智能產業快速發展的機會并取得顯著成績，未來可以從人才、 技術、 創新三要素入手進一步打造產業競爭力。推出培養、 吸引、 保留人才的具體措施， 建立具有成長性的人才庫；通過完善產業鏈布局， 發現高價值技術企業并了解企業訴求。提高對技術型企業的招商效率；從創新主體、創新資源和創新環境三個層次聚集創新要素， 打造利于企業創新創業的有利條件。