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數字基礎設施作為數字中國的數字大動脈、未來新底座，對于推進數字化、智能化及可持續發展至關重要。中共中央、國務院印發《數字中國建設整體布局規劃》強調，夯實數字基礎設施，打通數字基礎設施大動脈。當前，數字中國進入整體布局規劃新階段，隨著新一代信息技術的快速發展和廣泛應用，數字基礎設施建設的內涵外延與重心方向也在發生深刻調整，核心能力從“算力、存力、運力”向“多力協同”快速演進，以滿足各行各業對更廣連接、更大帶寬、更強算力、更高智能、更可持續等的多元化新需求，數字基礎設施體系逐步進入敏捷部署、彈性配置、跨域調度、均衡提升階段。

基于此，中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）成立項目組，開展數字基礎設施評估研究工作，編制了《數字大動脈未來新底座——數字基礎設施評估體系研究報告（2024年）》。近日，該報告正式發布。

報告在深入分析數字基礎設施建設面臨的五大新形勢基礎上，前瞻研判數字基礎設施十大建設方向階段特征和建設重點，系統構建形成新時代我國數字基礎設施評估體系，旨在以評促建，以評促改，更快更好地建設數字基礎設施，持續打通經濟社會發展的信息“大動脈”，為網絡強國、數字中國建設筑牢堅實基礎。

具體內容如下

　2023年9月，習近平總書記在黑龍江考察調研期間首次提到“新質生產力”，強調整合科技創新資源，引領發展戰略性新興產業和未來產業，加快形成新質生產力。　　醫療行業是一個典型的知識和技術密集型行業，其發展水平直接關系到國民健康和生命質量。醫療健康AI大模型，作為人工智能的一個分支，能夠通過學習大量的數據來生成新的數據實例，這在醫療領域有著廣泛的應用前景，如藥物研發、醫學影像、醫療文本分析等。這些應用不僅能夠提升醫療服務的質量和可及性，還能夠推動整個醫療產業的創新發展，形成新的產業生態和生產力。因此，“新質生產力”概念下的科技創新資源整合，對于醫療和生成式AI領域的發展至關重要。　　基于此，億歐撰寫了本報告，旨在分析當前醫療健康AI大模型在實際應用中的成效，提高醫療各界對醫療健康AI大模型的認識和理解，討論其對醫療服務可及性和質量的潛在影響，增強醫療各界對新技術的接受度。　　醫療健康AI大模型技術發展過程：從深度學習過渡到大模型時代　　在1956年的達特茅斯會議上，“人工智能”的概念被首次提出，六十多年以來，歷經邏輯推理、專家系統、深度學習等技術的發展，人工智能也經歷了數次沉浮，有如日中天的發展時期，也有因技術不足熱度退去后的寒潮。而每一次寒潮后，也會經歷技術的蟄伏發展，為人工智能帶來里程碑式的進步。　　眾多高校研發醫療健康AI大模型，為行業發展的技術底座提供了堅實的基礎　　目前眾多高校啟動了關于中文醫療健康AI大模型的研發并在Github上發布源代碼，增加了商業企業對于醫療健康AI產品研發的技術支持。　　從研發模型的功能分析，大多圍繞問診對話、病歷結構化等文字處理相關的功能。

銀行業深刻感受到了生成式AI浪潮的沖擊，各銀行紛紛在各種領域、場景試水生成式AI的應用。本報告聚焦銀行業在推動生成式AI過程中應關注的四大主要問題。

2023年是生成式人工智能邁向通用人工智能創新應用階段的關鍵一年。在這一年里，大模型的推出和應用取得了突破，同時也涌現了許多創新的應用場景。然而，生成式人工智能的生態系統仍處于早期發展階段，基礎設施和核心技術尚未成熟。在當前的競爭環境下，技術巨頭、行業領軍企業和初創公司都在積極探索創新應用，并尋求新的商業模式。

人工智能的飛速進步和應用帶來了前所未有的機遇和挑戰，也將可信人工智能推向產業發展的前臺。2021年，中國信通院《可信人工智能白皮書》首次系統提煉出業內較為統一的可信AI特征要素在安全魯棒、隱私保護、公平性、可解釋的大框架下，可信AI正在金融、保險、制造、醫療等領域加速落地。伴隨人工智能技術底座不斷夯實和大模型、AIGC 等的爆發式增長，人工智能邁出了走向通用人工智能的關鍵一步，2023年4月中共中央政治局會議強調“重視通用人工智能發展，營造創新生態，重視防范風險”，可信AI成為新階段平衡創新與風險的重要技術手段。

本報告基于統一的可信AI認知維度，梳理總結可信AI技術和應用發展現狀，提煉面向新階段大模型和AIGC引發的新需求，形成以技術為保障的可信 AI評估體系和工具。全文主要觀點如下:

一是歸納了可信AI發展變遷的產業技術背景，即近期算法、算力、數據基礎不斷夯實，人工智能固有技術風險持續放大，可信AI技術成為AI領域關鍵底層能力,各國也正在圍繞生成式人工智能監管、人工智能倫理等推動治理。

二是梳理了現階段可信AI四大技術方向發展情況。可信 AI 已在行業領域落實成具體產品和實踐案例，總體上正從創新整合解決方案階段邁向形成可信系統機制的階段，完整的實踐鏈路、健全的標準和系統機制將逐步落地。

三是概括了面向大模型和AIGC的可信AI探索，即大模型時代下可能面臨的安全可信挑戰，主要包括大模型的生成式攻擊和防御、大模型自身的安全風險和隱患、大模型的可解釋性和公平性問題等三大類。 四是構建了以技術為保障的可信AI評估體系，面向產業發展需求，構建了包括隱私保護檢測、可解釋性檢測、公平性檢測和魯棒性檢測的可信 AI檢測指標體系，并提出了具體的評估內容、指標和方式，并可進一步賦能大模型與 AIGC發展。

最后，本白皮書從技術、產業、生態和監管維度對可信人工智能發展提出了建議，對趨勢進行了展望，將迎來研究應用更加均衡、內在動力更加多維、外在監管更加全面的發展局面。

「甲子光年」于2023WAIC閔行論壇暨智能機器人產業高峰論壇上發布《2023閔行智能機器人產業發展白皮書》。

人工智能與機器人的結合體，就是智能機器人。在“AI+”的時代，智能機器人將作為人工智能技術與現實物理世界的錨點，不斷打通虛擬與現實的界限，成為同時解放人類腦力和體力的工具。隨著機器人走出工業場景，在公共服務、醫療養老、特種應用等領域持續加深應用，便利人類的生產與生活，解放人類的腦力與體力，“智能化”已然成為機器人發展不可逆的主脈絡。

智能機器人是一個綜合學科，其研發、制造、應用是衡量一個國家科技創新、人工智能技術與高端制造業水平的重要標志，對人工智能與機器人的軟硬件生態體系建設提出了綜合的高要求。它的發展是串珠成鏈、共生共榮的過程，打造區域產業集群十分關鍵。

上海市閔行區正在全面布局規劃建設世界級的智能機器人產業集群。貫徹上海“發展人工智能先導產業”的發展戰略，建設“大零號灣”科技創新策源功能區與上海南部科創中心，依托馬橋人工智能創新試驗區等周邊特色產業園區，協同發展打造以智能機器人為代表的人工智能軟硬件產業集群。

基于此，「甲子光年」發布《2023閔行智能機器人產業發展白皮書》，與您分享。

核心內容：

新一代人工智能技術正在推動社會生產力發生躍遷

機器人正向通用場景賦能進發，智能化是不會回頭的大勢所趨

智能機器人的發展對構建人工智能軟硬件生態體系提出了高要求

大模型驅動智能機器人成為AI鏈接影響物理世界的最終載體，產業走向爆發臨界點

貫徹上海戰略 ，依托馬橋AI試驗區，閔行正在打造智能機器人發展新模式

建設融合應用型AI城區，是打造人工智能技術應用的構建

生成式AI作為當前人工智能的前沿領域，成為全球最熱的科技話題。2022年OpenAI發布ChatGPT,生成 式AI在模型應用層面實現重要突破，僅兩個月突破1億月度活躍用戶數，成為史上用戶增長速度最快的消費級應用。

全球多家科技企業加大在生成式AI領域的研發投入力度，不斷在技術、產品及應用等方面推出重要成果，持續推動人工智能的創新與商業化落地進程，也將帶動產業鏈相關企業快速發展。

在此背景下，在中國互聯網協會、中國軟件行業協會指導下，天津市人工智能學會、至頂科技、至頂智庫聯合發布《2023年全球生成式AI產業研究報告》，該報告從全球視角出發，對生成式AI的產業概況、 基礎設施、算法模型、場景應用、機遇挑戰等方面進行梳理，全面展現生成式AI的產業發展情況，為政府部門、行業從業者、教育工作者以及社會公眾更好了解生成式AI提供參考。

來源 | 中國信息通信研究院（轉載請注明來源）編輯 | 蒲蒲

黨中央、國務院高度關注下一代互聯網創新發展，在關鍵核心技術突破、新型基礎設施建設、融合創新應用賦能等方面進行了全面布局。Web3作為下一代互聯網探索方向之一，以區塊鏈、共識協議、智能合約等為起點，改善數據創造者與平臺之間的關系，讓用戶掌握自己的數字身份和數字資產，為數字經濟與實體經濟融合發展提供了重要的支撐能力。

近日，中國信息通信研究院正式發布《全球Web3技術產業生態發展報告（2022年）》。

報告剖析了Web3的產生原因和典型特征，重點從技術、開發、部署、應用、產業等視角進行框架研究與分析，并研判了Web3演進趨勢和主要挑戰。

Web3基本認識

Web3不只是互聯網應用層的簡單創新，可能會帶來互聯網體系架構整體性演進和系統性升級。 **從狹義的角度看，**Web1.0階段用戶只能被動瀏覽網頁，Web2.0階段用戶依賴平臺創造和傳播信息，Web3階段用戶可更加自主地管理數據并在互聯網內容創造中獲得價值。**從廣義的角度看，**Web3通過設計新的技術協議和建設新的基礎設施，讓互聯網更加去中心化、更加安全，讓用戶掌握自己的數字身份和數字資產，是首次在數字世界中創造了真正可面向數據要素確權、流通、交易的經濟體系，從而實現技術體系與經濟體系協同創新，有望促進數字經濟與實體經濟的融合發展。 **從技術演進看，**Web3通過豐富網絡交互協議提供發展新動力。互聯網架構唯一的“細腰”是IP，但隨著區塊鏈技術、數字身份和數字資產應用逐漸成熟，更多應用創新需要核心基礎協議提供活力，Web3通過“胖協議”結構來拓展協議層功能，實現新技術支撐。 **從經濟層面看，**Web3通過創造者經濟模式促進數據價值流通。Web對組織和業務都賦予了更加自由靈活的價值分配模型，讓網絡所有者、內容提供者和活動參與者更多地參與到價值分配中，提升數據要素的流通和市場化配置。 **從治理方式看，**Web通過算法和機器信任實現多方協同治理。Web強調內在驅動，通過將用戶數據存儲在分布式網絡而非依賴某個集中服務商或特定服務商，讓用戶獨立的處理自身數據，實現數據自治新模式，為數字化治理提供新思路。

Web的典型特征

**去中心化：**區別于以內容提供者為中心，缺乏網絡交互的Web1.0；也不同于以共享平臺為中心，提供集中式數據服務的Web2.0；Web將是所有用戶共建、共治、共享價值的新型網絡，核心功能就是構建一個以用戶為主體的分布式網絡生態，幫助用戶脫離平臺機構完成網絡交互。 **機器信任：**Web3依托基于共識機制構建的區塊鏈網絡，借助技術背書實現全新的信用創造，形成經濟社會運行的信任模型。Web3通過智能合約定義業務參與方承諾執行的協議，將物理世界無序的業務規則化，結合分布式數字身份實現對傳統互聯網的基本權利進行再分配，在機器之間構建信任網絡。 **創作經濟：**Web3通過構建平臺、創作者和用戶平衡協作機制，充分發揮各個利益方的作用，借助區塊鏈激勵機制和智能合約促使平臺將價值和權力重新分配給創作者，極大激勵了創作經濟發展。 **數字原生：**Web3為內嵌價值體系自循環的數字原生創造條件，將經濟活動擴展至虛擬世界，衍生出以數字藏品為代表的數字原生應用場景。

Web3的經濟空間

Web3的經濟空間是指以數字資產為媒介，以分布式應用為形式的用戶自主身份和數據之間開展的多種經濟活動的集合。 Web3經濟空間的總量體現于數字通證的市場價值總和，數字通證的消耗型實用價值、分紅型經濟價值和治理性權益價值支撐起Web3中的網絡價值、服務價值和組織價值。 Web3經濟呈現三個核心特征：**一是創作者經濟鼓勵共建共享。**Web3應用的新型協議制定規則，讓每個人都能基于公開透明的規則參與到應用場景中，讓生態中任何參與貢獻行為得到確權并獲得收益。 **二是分布式創新促進快速迭代。**Web3生態網絡中數字資產和數據的價值流通加速創新應用的快速迭代，Web3經濟空間在去中心化組織的開放協作下快速發展。 **三是開放經濟圈加速價值流動。**Web3經濟空間打破了網絡世界的地理邊界，打破了產業鏈上中下的協作邊界，打破了組織架構的角色邊界，通過可互通的數字身份和數字資產構成Web3開放經濟系統，讓不同經濟體之間的用戶、資產、數據相互流動，促進商業模式的不斷創新，形成更大的市場規模和經濟生態。!

Web3的意義

**Web3加速數實融合，向更廣范圍更深層次推進。**Web3去中心化、機器新人等特點可為擴大產業數字化服務范圍提供便利，提升實體經濟價值，驅動企業數字化轉型發展。Web3數字原生、創作經濟等特點助力虛擬系統實現內嵌價值體系自循環，以數據資源為主要生產要素，實現產品內容的重構，持續推動數字產業化市場規模擴大。 **Web3創新協作模式，助力自組織信任機制構建。**Web3依托智能合約和共識算法重構數字經濟時代秩序、規則和信任機制，加速數字原生空間的到來，允許用戶脫離權威機構或第三方萬層決策。 **Web3激發市場活力，開辟數字經濟發展新局面。**2022年僅上半年Web3領域投資已超10億美元，整體投資規模突破百億美元。如此巨大的市場吸引著世界各國的關注，也逐漸形成兩種發展模式：一是市場主導型發展模式，強調以市場為導向大力發展Web3相關產業，搶占Web3競爭優勢，積極借助Web3打造新的經濟增長點。二是政府主導型發展模式，更強調國家和政府機構在Web3發展中的作用，以強有力的計劃和政策引導Web3合規發展。 **Web3重塑數據價值，驅動共建共享的市場發展。**互聯網長期因數據孤島等問題，用戶行為數據被碎片化地掌握在不同應用中，無法實現平臺復用和數據整合。Web3將打破數據孤島，提升數據互操作性，用戶之間數據流轉不再需要平臺上提供信用背書或授權，傳統的平臺主導變成數據所有者主導。掃碼下載“Web3”報告

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具體內容如下

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

制造業是立國之本、強國之基，決定一個國家的綜合實力和國際 競爭力。加速推動新時代制造業高質量發展，將制造大國建設為制造強國，成為了中國重點發展任務。全球經濟越來越呈現數字化特征，人類社會正在進入以數字化生產力為主要標志的新階段。

大力發展數字經濟，培育新增長點， 形成新動能。數字經濟是全球未來的發展方向，智能制造是數字經濟的皇冠，必將成為各國搶占數字經濟制高點的主戰場。作為 雙循環基礎發力點，智能制造將成為提升國家整體制造業水平不 可忽略的增長引擎。十九屆五中全會提出的“基本實現新型工業 化”的目標將進一步加速推進我國智能制造發展。

截止至2021年初，我國共有23個城市邁進GDP萬億的門檻。智能制造作為這23個萬億俱樂部城市市轄區出現頻次最高、發展 位置最靠前的產業，成為了億歐智庫萬億俱樂部系列報告的重點研究對象。

報告將研究各市轄區智能制造的發展情況，從區域發展潛力與區域發展水平兩大維度建立評價體系，評選出智能制造TOP15市轄區，剖析其成因。最后，總結了我國智能制造 發展圖景與發展建議。

//pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP2021381_1.pdf?00.pdf

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。