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來源：中國信息通信研究院

　　2022年12月，“數據二十條”正式印發，確立了數據基礎制度體系的“四梁八柱”。隨著“數據二十條”等一系列政策措施相繼出臺，數據要素市場培育進展加速，暢通數據資源大循環的方向愈加明確。尤其是面對人工智能快速迭代、大模型與大數據相得益彰的發展態勢，數據要素戰略地位進一步凸顯。各主體加快數據要素領域布局，從多角度開展落地方案的深度探索，涌現出數據要素價值釋放新熱潮。 　　近日，中國信息通信研究院在“2023年數據要素發展大會”上發布了《數據要素白皮書（2023年）》。白皮書在《數據要素白皮書（2022年）》的基礎上，進一步探討數據要素理論認識，聚焦過去一年來數據要素探索過程中不斷涌現的新模式、新業態、新熱點，重點關注資源、主體、市場、技術四大方面的發展，期望能為社會各界進一步參與數據要素實踐探索提供有價值的參考。 白皮書核心觀點

　　公共、企業、個人三類數據有不同重點突破方向

　　在推進數據開發利用、釋放數據價值過程中，不同類型數據面臨不同的重點任務與關鍵問題，分類推進數據要素探索已成為當前共識。其中，如何加大供給規模、推動供給提質增效成為公共數據發展的關鍵問題；如何認定企業數據的業務貢獻，促進數據價值“顯性化”成為企業數據面臨的關鍵問題；如何在加強相關個人權益保護的基礎上進行開發利用是個人數據面臨的關鍵問題。 　　企業政府雙向發力推進可持續探索

　　企業和政府構成推進數據要素發展的核心力量。其中，企業是沖鋒在前的創新主體，政府則主要發揮有序引導和規范發展的作用。在數據要素市場建設過程中，企業側應不斷提升數據管理能力和應用能力，政府側應推動建立公平高效的機制，在扮演好各自角色的基礎上守正創新、雙向發力，共同推進數據要素發展的可持續探索。 　　數據流通場內外結合推動數據資源最優配置

　　數據要素市場是實現數據要素價值第三次飛躍的關鍵。數據在市場中流通使數據流向更需要的地方，讓不同來源的優質數據在新的業務需求和場景中匯聚融合，實現雙贏、多贏的價值利用。在此基礎上，不同的數據流通形態串聯起各類主體，推動場內外數據要素市場活躍探索，引導數據要素在供需關系與價格機制的作用下實現最優配置，創造更大的經濟效益。 　　數據技術基于業務需求加速創新與體系重構

　　數據技術是伴隨業務要求發展的。當前，第一代數據技術、第二代數據技術體系已基本成熟，第三代數據技術逐漸興起。新技術不斷涌現，云原生、軟硬協同、湖倉一體、人工智能、隱私計算、時空數據庫等技術在助力降本增效、促進安全流通和釋放數據價值方面發揮了重要作用。隨著數據規模爆炸式增長、數據類型日漸豐富，傳統大數據處理技術面臨著諸多挑戰，以滿足業務需求為導向的數據技術體系正不斷變革創新，在采集、存儲、計算、管理、流通、安全等方面加速重構。 　　具體內容如下：

隨著眾多國內外公司紛紛推出各種大規模模型，包括通用大模型、行業大模型、垂直大模型以及專屬大模型，這些超強模型服務的背后都是基于擁有千億或萬億參數的基礎模型。大模型的誕生標志著人工智能領域取得了重大進展，可以在各種任務中實現更高的準確性，降低了應用開發的門檻，并增強了模型的泛化能力。這些因素共同催生出新的場景和產業模式，并加速產業智能化應用落地的進程。

一、大模型技術應用不斷演進，迎來發展新機遇

隨著ChatGPT這一對話生成式預訓練變換模型的誕生，大模型進入一個快速發展的時代。這些超強模型服務背后是擁有千億或萬億參數的基礎模型，它們通過學習豐富的知識，成為與人類進行交互以及連接萬物的強大工具。

通用大模型的發展

自2016年Open AI發布Gym強化學習平臺以來，模型參數從GPT-1的1.17億開始，經過不斷迭代，增長到GPT-4的1.76萬億的參數規模，通用大模型的性能也得到顯著提升。

斯坦福大學的研究發現，GPT-3已經可以解決70%的心智理論任務，相當于7歲兒童；至于GPT3.5，更是解決了93%的任務，心智相當于9歲兒童！2022年11月，ChatGPT正式發布，是基于GPT-3.5架構并通過強化學習訓練后的大語言模型，目前仍以文字方式互動，支持包括自動文本生成、自動問答、自動摘要等多種任務。

自2017年6月以來，Google陸續發布了BERT、T5等預訓練模型，參數規模也在逐步提升。近期，Google發布的通才模型PaLM-E包含5620億參數，可用于控制機器人，為通用人工智能（AGI）的實現提供了可能。

Google PaLM-E 大模型控制機器人

二、MaaS 支持大模型應用落地全流程能力構建

MaaS（模型即服務）提供一套完整的大模型服務工具鏈和開放平臺，允許行業用戶基于行業基礎大模型，利用整體模型套件經過微調再訓練，生成滿足特定場景需求的專屬大模型。與提供基礎設施的IaaS（基礎設施即服務）、提供工具的PaaS（平臺即服務）和提供軟件的SaaS（軟件即服務）不同，MaaS以模型作為交付產品。

基于MaaS構建的一站式行業大模型構建和應用解決方案，圍繞模型的生命周期提供各種的產品和技術輔助，行業用戶實現從數據預處理、模型構建、模型訓練、模型評估到模型服務全流程能力構建。MaaS解決了企業構建行業大模型成本高、時間長、難度大的問題，降低數字化轉型的成本和風險，支撐客戶快速實現大模型應用的產品化和商業化，更快地實現數字化轉型和升級。

MaaS 解決方案

三、場景化需求快速推動大模型價值釋放

隨著技術能力的提升和多樣化場景需求的推動，大模型已成為人工智能領域最重要的動力源泉。不僅推動人工智能從技術積累、行業應用和產業變革，更是賦能千行百業的基礎設施。

大模型在場景中的應用

四、行業大模型應用落地亟需建設路線指引

通用大模型在滿足行業用戶直接需求方面存在一定難度，主要是由于模型參數量巨大，訓練和部署對算力消耗巨大，導致成本高昂；其次，模型的可解釋性仍然較弱，通常需要增加內容管控手段來保證結果的安全性；最后，模型對訓練數據的依賴性較強，對于超出訓練數據的任務效果不盡如人意。更重要的是，在某些特定行業，通用基礎大模型的表現并不理想，因此行業大模型應運而生。

行業大模型通常基于該行業領域的數據進行訓練和優化，更好地理解和處理該行業的專業術語、規范和語義。行業大模型更加專注于某個特定的行業，滿足對應行業的需求。目前的產業解決方案中，行業大模型結合自身在算力方面的優勢，為行業模型訓練提供強大的支持和動力，助力構建專屬大模型及智能應用。然而，行業大模型最終要在真實場景中落地并達到理想的服務效果，需要充分解決行業用戶的痛點。目前行業用戶面臨的問題主要包括計算資源不足、數據質量差、投入成本較高以及缺乏專業人才等突出問題。

報告來源：新華社品牌工程&凱度&牛津大學

報告部分內容展示：****************

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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：弗若斯特沙利文 　　近日，弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，簡稱“沙利文”）發布《AI 大模型市場研究報告（2023）——邁向通用人工智能，大模型拉開新時代序幕》。 　　報告認為，伴隨基于大模型發展的各類應用的爆發，尤其是生成式 AI，促使大模型帶來的價值進一步升級到人類生產力工具的顛覆式革新，逐漸拉開了通用人工智能（AGI）的發展序幕。 　　在通往AGI時代的旅程上，大模型和人類反饋的強化學習（RLHF）的結合，不僅重構了AI開發范式，未來軟件80% 的價值將由 AI 大模型提供，剩余 20% 會由提示工程和傳統業務開發組成，開發者的生產力將得到極大釋放；與此同時，AI的發展也將由之前單向發展的數據飛輪升級到不斷迭代進化的智慧飛輪，更高效的解決海量的開放式任務。 　　報告指出，中國大模型廠商的成功因素主要包括：全棧大模型訓練與研發能力、業務場景落地經驗、AI安全治理舉措、以及生態開放性4個方面，其中全棧大模型訓練與研發能力還包括數據管理經驗，AI基礎設施建設與運營，以及大模型系統和算法設計3個部分。這些成功因素分別體現著大模型廠商的產品技術能力、戰略愿景能力、生態開放能力三個維度。 　　基于這三個維度，沙利文制定了超過70個評估指標，對大模型廠商進行了全面的能力評估。 　 關鍵發現點

　　AI大模型的高速發展離不開底層技術支持和應用場景迭代。大模型作為AGI時代的曙光，相關廠商也將迎來廣闊的發展空間。本報告將呈現從發展現狀、驅動因素洞察AI大模型廠商競爭與發展關鍵點，并推演競爭格局的邏輯分析過程： 　 　　前瞻洞察：

　　通向AGI的技術路徑具有多元性，目前大模型是最佳實現方式。大模型具有強大的泛化性、通用性和實用性，能夠降低AI開發門檻、提高模型精度和泛化能力、提高內容生成質量和效率等多種價值，實現了對傳統AI技術的突破，并成為AGI的重要起點。 　　進而將AI發展由數據飛輪升級到智慧飛輪，最終邁向人機共智。大模型和人類反饋的強化學習（RLHF）的結合，進一步重構了AI開發范式，進入大模型主導的軟件2.0時代。另一方面，AI開發則形成新的“二八定律”，開發者的生產力將得到極大釋放。 　 　　驅動因素：

　　大模型“基礎設施-底層技術-基礎通用-垂直應用”發展路線逐漸清晰，國內各廠商加速戰略布局，加大資金和技術投入，迎頭趕上全球大模型產業化浪潮，本土化大模型迎來發展新機遇。整體上，行業驅動因素主要包含三個層面： 　　（1）政策端：政策環境持續優化，賦能AI大模型市場高速發展。 　　（2）供給端：下一代AI基礎設施等快速發展，助力大模型應用落地。 　　（3）需求端：AI市場高景氣，大模型下游行業需求旺盛。 　 　　行業觀點：

　　大模型未來發展將趨于通用化與專用化并行、平臺化與簡易化并進。同時，MaaS模式將成為AI應用的全新形式且快速發展，重構AI產業的商業化結構生態，激發新的產業鏈分工和商業模式。未來，大模型將深入應用于用戶生活和企業生產模式，釋放創造力和生產力，活躍創造思維、重塑工作模式，助力企業的組織變革和經營效率，賦能產業變革。 　 　　關鍵成功因素：

　　大模型面臨算力需求大、訓練和推理成本高、數據質量不佳等挑戰。一個可對外商業化輸出的大模型的成功，要求其廠商擁有全棧大模型訓練與研發能力、業務場景落地經驗、AI安全治理舉措、以及生態開放性4大核心優勢，才能保證其在競爭中突出重圍。其中，全棧大模型訓練與研發能力還包括數據管理經驗，AI基礎設施建設與運營，以及大模型系統和算法設計3個關鍵要素。 　 　 　　競爭格局：

　　在競爭格局漸趨明晰的過程中，相關廠商需跨越技術、人才、資金等壁壘，在產品技術能力、戰略愿景能力、生態開放能力三大維度上展開角逐。通過遴選，報告選擇了5家大模型廠商，分別為商湯、百度、阿里巴巴、華為、騰訊，評價模型包含15個一級指標、56個二級指標，對廠商大模型的各個能力進行評估。 　 　　用戶建議：

　　通過此報告能夠了解大模型廠商的競爭態勢，關注領先廠商，內部創建大模型戰略文件，明確其優勢、帶來的風險和機遇，以及部署路線圖，針對具體的用例，權衡模型的優勢和風險，并選擇合適場景試點、評估大模型的應用價值。 　 具體內容如下

來源：中關村數字產業聯盟 　　日前，中關村數字產業聯盟聯合元年研究院和《管理會計研究》發布《成就數據驅動型企業 中國企業數字化轉型白皮書》。

提出數字化轉型概念框架

技術是推動數字化轉型的核心力量

　　以大數據、人工智能（AI）、云計算、移動互聯、物聯網等為代表的新一代信息技術形成與行業融通，賦能千行百業，推動企業實現信息化向數字化的變革。

連接、數據、智能構成數字化轉型三大內核

數字化轉型帶來三大巨變

數據驅動是數字化轉型的主線

What，什么是數據驅動？

　　1. 數據驅動的服務對象覆蓋各層級管理決策人員 　　2. 以需求動機作為人機協同數據驅動的傳導鏈條 　　3. 找到高價值的應用場景是數據驅動的前提和核心 　　4. 構建自動優化的AI模型和業務模型 　　5. 夯實海量實時多維共享的數據基礎

HOW，數據驅動如何實現？

　　數據驅動的作用過程是一個閉環：基于人機協同的工作模式，對數據的采集、整理、提煉，總結規律形成智能模型，及時作出決策，直接驅動行動的快速執行，最終將決策和行動數據化并進行反饋。 　

數字化轉型的“五要素”推進法

新一代企業數字化架構

真實世界中的一切，基于信息系統和網絡在線連接起來，在虛擬世界中形成鏡像，真實世界與虛擬世界打通，實現無縫交互，并產生大量數據。

基于技術構建數字化各項能力，創新性地滿足企業不同場景下業務、管理、生態建設等全面需求。

一方面推動真實物理世界中的效率提升、商業模式創新與生態演進，另一方面推動虛擬數據世界中的數據應用，實現數據驅動。

具體內容如下

當前，以數據為關鍵生產要素的數字經濟已經進入全新時代，數據成為了推動社會經濟發展的核心動能， 數據驅動的數字中國、數字政府和企業數字化轉型正在悄然重塑經濟活動和社會活動。

數據治理作為數據的核心管理手段和管理范式，得到了政府、企業、個人的高度關注， 伴隨著 理論、法律、政策、產業的一系列實質性變化 ，各方正在將數據治理納入到 政務活動、企業治理、經營管理等領域， 數據治理的理念、法規、方法、工具也得到了蓬勃發展。

數字經濟的高質量發展有賴于科學完整的數據治理體系，業界需要 指導性強、可實踐落地的數據治理方法論。 中國通信標準化協會積極 將標準化 理念 引入數據治理，搭建了數據治理標準化體系框架，支撐各項法規政策落實、指導行業發展、引導技術進步、滿足全新需求，以數據標準推動建立全新的規則秩序。

本白皮書系統介紹了數據治理的概念、意義、治理范圍和治理原則，詳細闡述了數據治理標準化的總體進展、典型標準和需求挑戰，搭建了數據治理標準體系框架，提出了后續工作建議 。

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

隨著5G商用部署后極大地改變著人們的生活，在生產領域，如何將5G技術落地并賦能工業企業，是工業各界期待的話題。作為全球能源管理與自動化領域數字化轉型專家，施耐德電氣在推動工業企業數字化轉型上有著豐富實踐與深厚累積。而華為在5G的技術研究、網絡部署與商用實踐方面也擁有深厚的積累和豐富的經驗。

雙方此次聯合發布的《5G和5G演進：工業控制應用場景白皮書》中，甄選出5G在工業控制領域中應用的“10個典型”場景，涵蓋工業智能制造、起重制造、市政水務、倉儲物流等諸多領域。基于工業控制領域趨勢，將這十個場景分為五大類：離散制造行業的柔性生產、起重運輸的少人化無人化控制、運動控制場景的無線化、OT和IT網絡融合以及廣域工業控制系統的無線物聯，并針對每個應用場景的行業趨勢、典型應用場景、技術要求及挑戰以及應用5G的驅動力四個方面給出了解讀

《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。