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近日，畢馬威聯合中關村產業研究院通過行業調研和專家訪談，結合深入研究共同發布《人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）》。 　　全球人工智能產業洞察

　　報告指出，全球人工智能企業數量由爆發式轉入穩步增長區間。截止2023年6月底，全球人工智能企業共計3.6萬家。人工智能企業數量逐年增長，2016年-2019年全球人工智能爆發式增長，每年新增注冊企業數量超3000家，尤其是2017年新增注冊企業數量達到頂峰（3714家）。2019年開始，人工智能新增注冊企業數量有所下降，2022年當年新增企業數量與2013年基本持平。 　　美國人工智能企業數量位居全球首位，中國緊隨其后，英國位居全球第三。美國人工智能企業約1.3萬家，在全球占比達到33.6%，中國占比為16.0%，英國為6.6%，以上三個國家的人工智能企業數量合計占到全球的56.2%。 　　截止2023年6月底，全球人工智能領域獨角獸總數達291家，分布在20個國家。來自美國的獨角獸企業有131家，占全球總數的45%：來自中國的獨角獸企業有108家，占全球總數的37%。 **　　人工智能發展十大趨勢**

　　大模型爆發以來，人工智能技術發日新月異，創新成果紛紛涌現，報告立足全球及中國的人工智能產業現狀，結合市場觀察提出人工智能產業未來發展的十大趨勢。 **　　趨勢一**

**　　多模態預訓練大模型是人工智能產業的標配**

　　在算法方面，預訓練大模型發展起源于自然語言處理（NLP）領域，當前已進入“百模大戰”階段，預計隨著大模型創新從單模態轉向多模態，多模態預訓練大模型將逐漸成為人工智能產業的標配。目前，國內大模型雖在市場影響力方面稍遜色于GPT系列模型、PaLM-E等，但在中文語料訓練、中國文化理解方面具備本土優勢。 　　此外，國內制造業等實體產業為大模型提供了豐富的訓練數據和應用場景。未來，在大模型面向產業賦能方面，中國大模型極有可能后發先至，也會是國內大模型競爭的關鍵因素之一。 **　　趨勢二**

**　　高質量數據愈發稀缺將倒逼數據智能飛躍**

　　數據方面，大模型的訓練需要大量的高質量數據，但是目前在數據質量方面還存在一定的問題，包括數據噪聲、數據缺失、數據不平衡等問題。這會影響大模型的訓練效果和準確性。 　　根據一項來自Epoch Al Research團隊的研究，高質量的語言數據存量將在2026年耗盡，低質量的語言數據和圖像數據的存量則分別在2030年至2050年、2030年至2060年枯竭。 　　這意味著，如果沒有新增數據源或是數據利用效率未能顯著提升，那么2030年以后，AI大模型的發展速度將明顯放緩。 **　　趨勢三**

**　　智能算力無處不在的計算新范式加速實現**

　　算力方面，新硬件、新架構競相涌現，現有芯片、操作系統、應用軟件等都可能被推翻重來，預計有望實現“萬物皆數據”“無數不計算”“無算不智能”，即智能算力將無處不在，呈現“多元異構、軟硬件協同、綠色集約、云邊端一體化”四大特征。 **　　趨勢四**

**　　人工智能生成內容應用向全場景滲透**

　　在AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成內容）應用方面，其發展源頭在數字內容創作領域，從單模態內容到多模態數字化內容創建已初顯雛形，預計未來會進一步提高人類創造內容的效率，豐富數字內容生態，開啟人機協同創作時代，各種需要創意和新內容的場景，都可能被AIGC重新定義，AIGC向全場景滲透指日可待。 **　　趨勢五**

**　　人工智能驅動科學研究從單點突破加速邁向平臺化**

　　AI4S（AI for Science，人工智能驅動的科學研究）應用方面，有望從單點突破加速邁向平臺化。在“單點突破”階段，AI4S發展由科研學者主導，數據、模型、算法及方法論的原創性是市場關注重點，AI4S在特定任務或場景中的“單點應用”初步證明了對應解決方案的落地價值。 **　　趨勢六**

**　　具身智能、腦機接口等開啟通用人工智能應用探索**

　　AGI（General Artificial Intelligence，通用人工智能）應用方面，其技術原理強調兩大特性：一是需要基于先進算法實現智能處理和決策，包括深度學習、強化學習、進化計算等；二是需要具備和人類大腦相似的認知架構，包括感知、記憶、分析、思考、決策、創造等模塊。 **　　趨勢七**

**　　人工智能安全治理趨嚴、趨緊、趨難**

　　人工智能安全治理呈現出趨嚴、趨緊、趨難三大特征，主要包括“黑箱”困境等技術安全挑戰，虛假信息、偏見歧視乃至意識滲透等應用安全挑戰，數據泄漏、篡改和真實性難驗證等數據安全隱患，此背景下，中美歐三國作為人工智能發展的領軍國和地區正積極開展相關立法，呈現出政策法規先行、監管趨嚴等特征。 **　　趨勢八**

**　　可解釋AI、倫理安全、隱私保護等催生技術創新機遇**

　　人工智能在發展過程中面臨的技術倫理與社會倫理風險表明，人工智能安全、可信的發展之路任重道遠，在解決AI風險的過程中催生出可解釋AI、聯邦學習等技術創新機遇。其中，聯邦學習正成為新型的“技術基礎設施”，有望成為下一代人工智能協同算法，隱私計算和協作網絡的基礎，使數據在合法合規、安全高效的基礎上，實現數據價值流動。 **　　趨勢九**

**　　開源創新將是AGI生態建設的基石**

　　開源的自由度越高，越有利于吸引更多開發者參與到生態建設中。AGI強調人工智能的通用性，意味著其生態需滿足大量細分場景和長尾需求，這種情況下，生態系統越是繁榮開放，越能窮盡可能地覆蓋所有專用化、場景化乃至碎片化的需求，保證AGI生態的豐富性和完整性。 　　進一步地，開發者越多，意味著底層模型和上層應用等的迭代速度也會越快。但是，開源也存在一定風險，對于產業生態中的主體企業來說，選擇開源某種程度上就意味著公開商業機密，不利于其構建競爭壁壘。此外，開源模式還可能會引發專利侵權風險，對開源的知識產權管理規則和流程規范建立提出了挑戰。 **　　趨勢十**

**　　多型即服務(MaaS)將是AGI生態構建的核心**

　　商業模式關乎整體生態能否實現從價值創造到價值實現的完整閉環，目前AGI生態的商業模式主要以AIGC相關的商業模式為代表，主要體現為MaaS（Model as a Service，模型即服務）模式。該模式核心價值可歸納為：降低算法需求側的開發技術和使用成本門檻，使AI模型和應用成為簡單易用、觸手可得的工具。 　　具體內容如下

來源：世界互聯網大會 　　近日，在烏鎮召開的人工智能賦能產業發展論壇上，來自企業、研究機構、國際組織等各方的代表，共同發布了《發展負責任的生成式人工智能研究報告及共識文件》。 　　回顧人工智能60余年的發展歷程，技術突破不僅會創造發展機遇，也會帶來相應的挑戰。統籌人工智能發展和治理逐漸成為全球共識，自2016年以來，全球多個國際組織、國家、地區及產業界，積極探索人工智能發展與治理路徑，已經形成了系列共識原則、治理要求、實踐范式等。考慮到人工智能尚處在快速發展的過程中，相關工作仍需要持續推進。 　　信息技術革命在進入人工智能階段之后，以生成式人工智能為代表的技術，又取得了長足的進步和發展。如《研究報告及共識文件》中所明確指出的那樣： 　　其一，在“模型、數據、算力”等三大要素持續迭代和高速演進的推動下，人工智能不斷在工程維度的發展和應用中，實現快速突破。就全球范圍的發展情況來看，Transformer為主的基礎模型依托相關研究主體的長期持續投入，通過ChatGPT、Stabel Diffusion、BLIP-2等，在大語言模型、視覺生成模型、多模態模型等細分領域，持續實現模型能力的躍升。這種躍升的主要體現，是參數規模進入1000億量級，處理復雜自然語言能力因此呈現顯著發展；在數據領域，多場景的大模型預訓練數據集不斷涌現，研究機構形成了通過發布微調數據集方式，提升預訓練用數據集的效能；合成數據解決訓練數據資源可持續性的探索也取得了較為顯著的成效；算力芯片和架構的持續迭代，在訓練效能、云邊端算力效能優化等方面，對生成式人工智能的發展提供了有效的支撐。 　　其二，應用前景催生了開源開放驅動生成式人工智能生態的迅速發展，整體趨向繁榮發展。從應用場景看，開源生態與開放驅動成為當下推動人工智能生態發展的主基調，模型迭代優化、研發門檻降低、縮短初創成本等，成為各方廣泛認知的主要優勢。與此相應的，在ChatGPT的刺激下，生成式人工智能的開發者社區迅速涌現，成為支撐和推動相關技術與應用發展的主渠道。Hugging Face、華為云AI Gallery、阿里巴巴、FlagOpen飛智、百度的飛槳星河等社區憑借各自比較優勢，在其中發揮了至關重要的作用。 　　其三，生成式人工智能的階段性高速發展再度激發了人們對于發展通用式人工智能的勇敢想象與積極探索。如《研究報告及共識文件》指出的那樣，由于生成式人工智能的這一輪突破，尤其是其中與多模態方向發展相一致的發展，催生了人們新的想象與探索：人們預期，伴隨著多模態生成模型技術的突破，能夠更好地理解和處理復雜的現實場景，或許將帶來更多的想象空間，比如可以探索將多模態生成模型與機器人技術結合等方式，繼而以某種形式盡可能趨近模仿人類感知復雜世界能力的呈現。 　　很自然的，生成式人工智能帶來的機遇和挑戰，同步存在： 　　從積極的角度看，生成式人工智能可能帶來的經濟增長前景，日趨明朗。根據麥肯錫2023年6月的樂觀預測，生成式人工智能每年可能為全球經濟增加2.6萬億至4.4萬億美元的價值。根據高盛研究，在滿足增長條件的情況下，生成式人工智能的突破將在10年內推動全球GDP增長7%。對生成式人工智能以及通用式人工智能未來發展前景的合理展望，有助于人們確信人類的生產活動和滿足特定要求的服務行業，未來均可能面臨顯著的增長前景，有理由保持樂觀預期。 　　從生成式人工智能的可能應用場景來看，現代社會的基礎服務體系可能獲得有效賦能，預期城市運營管理、災害救助與事故分析、實時預警與風險管理、定制化個性化的新型教育體系、新型就業崗位與就業機會、以及迫切需要得到實質性賦能的醫療和養老行業，均可能從人工智能的負責任發展中獲得實質性的收益。此外公益事業中的無障礙數字環境建設、全球文化成果保護和傳播，以及全球環境治理和可持續發展，也有希望從生成式人工智能的噴薄發展中得到全新的賦能與助力。作為高質量的“聰明”助手，生成式人工智能在助力科學研究中所具有的廣闊前景，也同時日趨清晰地呈現。 　　客觀而謹慎地看，生成式人工智能帶來的風險挑戰也是顯而易見的，預先訓練大模型時投喂的數據不可避免地存在缺陷，價值偏見、隱私泄露、數據污染等，如《研究報告及共識文件》所指出的那樣，是已經被廣泛察覺到的主要風險；算法模型的“幻覺”，虛假信息干擾，指向模型的網絡攻擊等，均揭示了人工智能發展帶來的新型安全隱患和風險；此外，高速技術迭代帶來的科技倫理失范以及人類社會發展失衡等問題，也日趨明顯地成為各方必須共同關注，并探究治理方案的關鍵所在；在更廣義的政治經濟學分析框架中，生成式人工智能對數字勞動和能源損耗等領域的重大影響，也已經到了必須早日提上議事日程的時候，其后帶來的發展，值得我們各方高度關注。 　　具體內容如下：

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。

來源：大數據技術標準推進委員會

　　日前，在2023可信數據庫發展大會上，《數據庫發展研究報告（2023年）》正式發布。 　　黨的二十大報告提出，堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位，加快實現高水平科技自立自強，加快建設科技強國。隨著新一輪科技革命和產業變革深入發展，互聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等數字技術創新活躍，數據作為關鍵生產要素的價值日益凸顯，深入滲透到經濟社會各領域全過程，數字化產業正在成為全球經濟新的驅動引擎。 　 　　作為各行業數據存儲、計算、流通的基礎軟件，數據庫管理系統經過六十余年發展，理論技術不斷創新、產品形態日益豐富、產業生態加速變革、產業熱度持續升溫。當前，我國數據庫行業市場前景廣闊，產業欣欣向榮，正在經歷由“數量型”向“質量型”關鍵轉變期。 　 　　隨著數字化轉型深入推進和數據量的爆炸式增長，千行百業應用對數據庫的需求變化推動數據庫技術加速創新，全球數據庫產業快速發展，我國已經邁入第一梯隊。報告顯示，2022年全球數據庫市場規模為833億美元，中國數據庫市場規模為59.7億美元（約合403.6億元人民幣），占全球7.2%。預計到2027年，中國數據庫市場總規模將達到1286.8億元，市場年復合增長率（CAGR）為26.1%。2022年，公有云數據庫市場規模為219.15億元占市場總體的54.3%，較2021年增速51.6%，我國公有云數據庫市場規模首次過半。 　 　　此外，產業方面，報告從產業主體、研發模式、產品分布、推廣策略等方面，分析我國數據庫產業的主體特點、市場格局、發展態勢等；技術方面，報告梳理了數據庫技術發展在助力用戶降本增效、護航數據要素安全流通以及賦能新興業務場景三個方面的細分12個演進趨勢；應用方面，報告以金融、電信和制造業為代表，研究當前應用現狀、問題以及發展前景。 　 　　報告核心觀點

　**　1、市場規模：全球近833億美元，我國公有云數據庫市場規模首次過半**

來源：CCSA TC601，2023年6月 圖 1 2022-2027年中國數據庫市場規模及增速

　　據CCSA TC601測算，2022年全球數據庫市場規模為833億美元，中國數據庫市場規模為59.7億美元（約合403.6億元人民幣），占全球7.2% 。預計到2027年，中國數據庫市場總規模將達到1286.8億元，市場年復合增長率（CAGR）為26.1%。按數據庫部署方式劃分市場規模，2022年中國公有云數據庫市場規模為219.15億元，較2021年增速51.6%，本地部署數據庫市場規模為184.45億元，較2021年增速14.4%，公有云和本地部署模式市場規模分別占總市場54.3%和45.7%，2022年公有云數據庫市場規模首次過半，預計2023年公有云市場占比將進一步擴大達到59.8%，規模達到323.16億元，本地部署模式市場增速達到17.8%，規模為217.24億元。 　 　　2、發展周期，全球數據庫發展經歷兩輪熱周期

來源：CCSA TC601，2023年6月

圖 2 全球數據庫企業開展業務時間

　　全球數據庫發展經歷兩次熱潮，21世紀后進入蓬勃發展期。全球數據庫企業起步于20世紀60年代，隨著80年代關系型數據庫的理論突破和技術創新，全球數據庫迎來第一波發展熱潮。步入21世紀后，PC互聯網逐步向移動互聯網發展，數據庫的應用場景不斷豐富，全球數據庫在2010-2019年進入發展高峰期，新興企業不斷成立。這十年間，一共出現了230家企業，全球48.7%的數據庫企業均成立于這一時期。中國數據庫產業始于20世紀末，并在2013年后迎來繁榮發展。2014-2022這段時期迎來發展高峰。 　 　3、從地域看，全球數據庫產業聚集效應明顯

　　北京為我國數據庫產業貢獻主要力量。中國150家數據庫廠商總部大多集中在超一線城市。數量最多的前四名分別是北京、杭州、上海和深圳，數量為80、15、12、8個。天津、南京、廣州、成都數據庫企業數量均為4個，其中南京市和成都市由于高校資源豐富，成為很多數據庫企業設立研發中心的青睞地點。 　 　4、從類型看，非關系型數據庫在全球范圍占比略大

來源：CCSA TC601，2023年6月 圖 3 全球數據庫產品類型分布 　　全球數據庫產品數量整體分布呈現以非關系型及混合型數據庫為主。據CCSA TC601統計分析，截止2023年6月，全球數據庫產品共有 655 款。除了早期的兩款網狀數據庫和層次數據庫，在剩余的653個數據庫產品中，關系型數據庫為309個，非關系型數據庫有344個，占比分別為47.3%和52.7%。非關系型數據庫中，鍵值型數據庫82個、時序數據庫53個、圖數據庫52個，在非關系數據庫中依次占比23.8%、15.4%和15.1%。

來源：CCSA TC601，2023年6月 圖 4 中國數據庫產品類型分布 　　我國數據庫產品數量呈現以關系型為主，非關系型數據庫為輔的局面。關系型數據庫156個，非關系型數據庫有82個，占比分別為65.5%和34.5%。非關系型數據庫中，圖數據庫24個、時序數據庫24個、鍵值數據庫10個、列存數據庫10個，在非關系數據庫中依次占比29.3%、29.3%、12.2%和12.2%。 　 　5、從模式看，開源模式在全球范圍內發展勢頭迅猛

來源：CCSA TC601，2023年6月 圖 5 全球現存開源數據庫的開源時間

來源：CCSA TC601，2023年6月 圖 6 中國現存開源數據庫的開源時間

　　我國開源數據庫產品始于2010年前后，但開源數據庫在總數中占比較小，開源數據庫中七成為關系型數據庫。我國數據庫產品以商用為主，開源數據庫產品共有42款，商用和開源占我國數據庫產品總數分別為82.4%和17.6%。開源產品中，關系型數據庫29個，非關系型數據庫有13個，占比分別為69.0%和31.0%。我國開源數據庫整體起步較晚，在2017年之后迎來發展高峰。2017年至今，一共新增29款開源數據庫產品，近7成產品采用Apache許可證2.0版。 　 　　6、創新方面，我國創新實力不斷增強

來源：CCSA TC601，2023年6月 圖 7 2020-2022年VLDB、ICDE和SIGMOD論文分布情況 　　從VLDB、SIGMOD和ICDE三個數據庫領域權威的學術會議研究方向看，當前關系型數據庫和非關系型數據庫研究內容數量占比相當，非關系型數據庫研究方向成為熱點。以VLDB為例，2020-2022年，各領域論文總數分別為110、81和483篇，關系型和非關系型數據庫論文分別占三年論文總數量的16%和13%。SIGMOD各領域論文總數分別為87、87和350篇，關系型和非關系型數據庫論文總數均占17%。ICDE各領域論文總數分別為75、85和574篇，關系型和非關系型數據庫論文總數占三年論文總數比例分別為10%和12%，非關系型數據庫占比略微超過關系型數據庫。 　

來源：CCSA TC601，2023年6月

圖 8 2020-2022年中國高校及企業學術會議論文貢獻情況

　　我國在全球三大數據庫領域學術會議的影響力持續提升。高校及企業在ICDE論文貢獻占比最高，三年依次為43.15%、44.68%和65.43%，三大會議每年貢獻占比平均為23.81%、27.17%和40.70%，數量呈逐年上升趨勢，且2022年增長幅度相較前兩年十分明顯。大部分由我國貢獻的論文是以企業、高校合作或者高校間合作的方式發表到頂級會議上。 　 　　7、從標準看，我國數據庫產業標準引領作用初見成效

來源：CCSA TC601，2023年6月 圖 9 CCSA TC601數據庫領域標準化工作體系 　　中國通信標準化協會大數據技術標準推進委員會（CCSA TC601）緊跟國家戰略，圍繞數據庫領域標準化工作，設立數據庫與存儲工作組（WG4）。自2015年起共推出30項數據庫相關標準，逐步構建以數據庫產品、服務和應用為目標的標準體系。 　 8、技術方面，圍繞三大方面向12個技術方向不斷演進

來源：CCSA TC601，2023年6月 圖 10 數據庫技術演進趨勢圖 　　數據庫技術將圍繞助力用戶降本增效、護航數據要素安全流通和賦能新興業務場景三個目標持續發展，具體細分為12個技術方向，分別是交易分析一體化支撐多類業務，多模處理一體化實現一庫多用，數據湖倉一體化降低存算成本，軟硬協同一體化提升系統性能，AI與數據庫融合迸發無限潛力，云計算成為數據庫重要驅動力，隱私計算保障密態數據安全流通，區塊鏈技術賦能數據資產高度可信，圖聯邦學習技術打破圖數據孤島，AI大模型催生向量數據庫新應用，圖分析技術洞察數據連接新價值，時空數據庫釋放時空數據新潛能。 　 　9、應用方面，由邊緣系統至核心系統、由重點行業向全行業應用鋪開

　　近些年隨著各行業數字化轉型不斷加速，我國數據庫應用創新實踐邁入新階段，其應用范圍已從對能力需求較低的辦公、郵件等外圍系統，逐步向金融、電信等關鍵行業中，對性能需求極高、穩定性要求極強的賬務、調度等核心系統深入。 　 　　具體內容如下：

來源：阿里研究院

　　近日，阿里研究院、智譜AI聯合發布《2023全球數字科技發展研究報告—全球科研實力對比》，報告認為，中國數字科技基礎研究勢力增長勢頭強勁，增量上已經趕超美國，但在高價值部分同發達國家仍有不小差距。未來需要產、學、研一起努力，共同推動中國數字技術產業向價值鏈高端躍升。 　

　　報告對全球數字技術論文進行全景式梳理分析。結果顯示，中美兩國在數字科技論文整體影響力上實力相當，其中國產出居世界第二，僅次美國。領先全球其他國家的優勢明顯。但是，中國數字科技領域Top 1%“頂尖論文”數量明顯少于美國，且平均被引量也明顯落后于美國。 　

　　中國論文總量和“頂尖論文”增速均與美國實現“黃金交叉”

　　隨著科研實力的逐步增強，中國近年來增長勢頭非常突出，中國與美國的差距在逐年縮小。數據顯示，中國2019年數字科技領域論文發表數量開始超過美國，且在2021年拉開較大差距。2020年開始“Top1%”論文數量反超美國。都與美國出現了“黃金交叉”，并逐年擴大與之優勢。 　 ** **

2012-2021年中美兩國論文發表數量變化態勢

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2012-2021 年中美兩國被引量 Top1% 論文數量變化

　　美國加州大學和中國科學院是全球生產數字科技“頂尖論文”最多的機構

　　從研究機構上看，中美兩國最重要的數字科技基礎研究機構分別為中國科學院和美國加州大學。其中，中科院數字科技論文發表數量高居全球第一，領先加州大學萬余篇。但在“Top1%”論文方面，加州大學發表數量多于中科院。另外，在平均引用率方面，中科院在前10強榜單上墊底。美國斯坦福大學、麻省理工學院和哈佛大學等機構被引用次數優勢明顯。 　

全球數字科技領域論文數量前10強機構

　　中國數字科技專利總數全球遙遙領先，但高價值專利落后于美日韓三國

　　全球數字技術專利對比，中國是數字技術專利大國，而非強國。雖然在數字技術專利數量上全球領先，中國的數字科技專利總量全球第一，是排名第二美國的2.9倍但中國數字技術高價值專利（市場價值100萬美金以上）數量在全球相對落后，美國數字科技高價值專利數量是中國的8倍，仍與世界頂級水平存在一定距離。 　

全球數字科技專利前10強國家

　　整體看，中國數字技術領域基礎研究，在論文與專利數量上有大幅度提升，高價值部分同發達國家研究機構相比，仍有一些差距。專利是傾向于應用技術的科研成果，其市場價值直接反映該技術應用產品處于產業價值鏈的位置。從專利市場價值分布看，中國數字技術專利價值在 30 萬美元以下的占 98%，因此中國數字技術產業仍處于全球價值鏈低端。論文是傾向于基礎研究的科研成果，往往是科技創新突破的先導。未來中國數字科技的發展前景在于從日益強大的基礎研究成果中實現實際應用轉化，推動數字技術產業向價值鏈高端躍升。 　 具體內容如下

來源：云計算開源產業聯盟 　　日前，在2022數字化轉型發展高峰論壇上，《數字政府行業趨勢洞察報告（2022年）》和《2022數字政府產業圖譜》正式發布，報告聚焦我國數字政府產業發展各環節，繪制產業全景，同時展望數字政府未來發展趨勢，旨在為我國數字政府的規劃、建設、發展等環節提供參考。 　　加快數字政府建設，是推動國家治理體系和治理能力現代化的重大舉措，是迎接數字時代浪潮、適應經濟社會全面數字化轉型的必然要求，也是新時代建設服務型政府的有力抓手。 　　近年來，國家出臺多項政策指導數字政府建設。2022年6月，國務院發布《關于加強數字政府建設的指導意見》，對全面開創數字政府建設新局面做出戰略謀劃和系統部署。同時，各地紛紛出臺相關政策，將數字政府建設作為地方“一把手工程”。 　 　我國數字政府產業增長勢頭強勁

　　**從市場規模看，**我國數字政府市場規模保持高速增長，以政務云為例，2021年，我國政務云市場規模達到802.6億元，政務云作為資源整合共享、業務系統開發和部署的底座，未來仍將保持穩定增長態勢，預計2023年市場規模將達到1203.9億元。隨著各地基礎設施建設的逐步完善，數字政府進入到以深化應用和政府治理為導向的新階段，政務數據、軟件和服務市場份額將會持續擴大。 　　**從產業格局看，**數字政府具有覆蓋面廣、服務用戶多、應用場景豐富、穩定性要求高等特征，政府對供應商所提供的滿足“智能集約、數據共享、業務協同”需求的整體解決方案與服務能力需求迫切。 　　未來，數字政府行業生態將從過去垂直、分化的產業鏈分工演進到集約、共贏的生態共同體。包括咨詢規劃、軟硬件和應用提供商在內的各類參與者正面臨前所未有的發展機遇，產業鏈上下游的緊密融合將助力數字政府跑出“加速度”。

　　數字政府產業圖譜全景

　　《2022數字政府產業圖譜》由中國信通院發布的數字政府產業全景圖，重點圍繞政務云、智慧中臺、行業應用、城市大腦、安全五大核心領域，繪制覆蓋產業鏈上下游關鍵環節的服務提供商圖譜，力求全面客觀展現數字政府產業現狀和發展趨勢，為相關從業者提供參考。

　　數字政府行業八大趨勢洞察

　　“十四五”時期，我國數字政府建設進入快車道，其發展勢頭強勁，整體呈現出以下八大發展趨勢。 　 　1.更注重數字化管理和數字化素養

　　科學統籌的管理機制是數字政府建設整體協同推進的重要條件。 　　人才是政府數字化轉型的“千里馬”，是數字政府建設的關鍵推動力量。 　　干部隊伍數字化管理思維不斷轉變是適應數字時代的必然要求。 　 　2.更注重智能集約的數字化平臺建設

　　一體化智能化將成為未來政務云建設與運營的主旋律。 　　共性應用支撐平臺是數字政府基礎設施的重要組成部分。 　 　3.更注重數據賦能驅動政府治理能力提升

　　數據要素價值化成為推動政府治理能力現代化的核心動力。 　　數據精準高效共享力度將進一步加大。 　 　**4.**更注重需求牽引的業務和運營模式創新

　　以人民為中心是數字政府業務模式創新的出發點和落腳點。 　　地方探索是數字政府業務模式創新的重要來源。 　 　5.更注重以城市大腦為抓手的智慧城市建設

　　城市大腦是數字政府建設重要內容和主要抓手。 　　城市大腦建設逐步細化下沉。

　　6.更注重以數字技術提升基層治理精細化水平

　　一是通過云數底座的建立為基層社會治理數字化提供基礎。 　　二是通過規范數據采集建立基層治理數據庫，實現市、區、街道多級數據互聯互通。 　　三是重視圍繞基層不同人群需求的公共服務創新。 　 　7.更注重構建全方位安全保障體系

　　安全保障是數字政府穩定運行的“根基”。 　 8.更注重以標準化建設推動整體價值提升

　 　標準和評價體系是數字政府提質增效的推動力。 具體內容如下

來源：中國電子技術標準化研究院

　　中國電子技術標準化研究院牽頭制定了《中小企業數字化轉型指南》標準，基于15000余家中小企業數據，編制形成《中小企業數字化轉型分析報告（2021）》，分析中小企業數字化轉型的整體態勢，從業務轉型、管理轉型、產品轉型的三重視角剖析轉型進展、成效與不足，并在此基礎上，提出未來展望，以期為社會各界提供參考。

　　《“十四五”數字經濟發展規劃》中明確提出大力推進產業數字化轉型，實施中小企業數字化賦能專項行動。在我國，中小企業是國民經濟和社會發展的生力軍，目前國際國內經濟環境復雜多變，中小企業面臨要素成本上升、創新發展動能不足、國內外市場競爭加劇等問題。中小企業數字化轉型已不是“選擇題”，而是關乎生存和長遠發展的“必修課”。

　　政策積極引導下，數字化轉型是中小企業高質量發展的必由之路。

　　國家層面，國家“十四五”規劃和2035遠景目標綱要明確提出加快數字化發展，建設數字中國。在中央各部委發布的與制造業數字化轉型相關的“”十四五規劃中，53%的規劃將數字化轉型列為重大任務或重點工程，從數字基礎設施、關鍵技術攻關、數字產業布局等方面為企業數字化轉型提供保障。

　　地方層面，31個省市（自治區、直轄市）“十四五”規劃中，85%的省區市主管部門將產業數字化轉型列為重點任務，11個省區市設置專欄部署專項實施規劃。2022年以來，31個省區市政府工作重點均含中小企業數字化轉型，積極探索助力中小企業數字化轉型升級的新模式。

　　技術普惠賦能下，巧借外力是轉型升級的速成之法。

　　十三五期間，我國軟件和信息技術服務業迅速發展，軟件業務收入保持較快增長，近三年復合增長率為15.77%。固定寬帶單位帶寬和移動網絡單位流量平均資費降幅超過了95%，企業寬帶和專線單位帶寬平均資費降幅超過了70%，各項降費舉措年均惠及用戶逾10億人次，累計讓利超過7000億元。

　　2021年，工信部表示，面向中小企業用戶帶寬和專線平均資費再降低10%。當前，我國工業互聯網產業規模突破萬億元，已在45個國民經濟大類中應用，且呈現出軟件服務平臺化、解決方案整體化、產業服務融合化的趨勢。

　　從整體情況看，數據顯示，2021年處于初步探索的企業占比為79%，相較于2020年下降了10個百分點，處于應用踐行階段的企業占比為12%，相較于2020年增長了4個百分點，達到深度應用階段的企業占比為9%，相較于2020年增長了6個百分點。

　　分析認為，我國中小企業數字化轉型取得積極進展，但絕大部分企業仍處于數字化轉型的初級階段，數字化轉型之路道阻且長。同時，也有越來越多的企業從探索實踐邁向了深度應用，這些優秀的企業樹立起示范標桿。

　　從企業規模看，數據顯示，中小企業中79%的企業處于數字化轉型的初級階段，而大型企業超過半數企業步入到了應用踐行和深度應用階段。分析認為，大型企業資金、人才、技術資源豐富，具有一定的數字化轉型先發優勢，而中小企業囿于各類資源限制，整體呈現出的數字化轉型水平較低。但中小企業具有業務聚焦、機制靈活、決策高效的優勢，在數字化轉型的浪潮中，如果能過及時轉變觀念，找準價值切口，就可以獲取切實的經濟效益。

　　從行業類型看，統計分析了重點行業的數字化轉型整體水平，2021年數據顯示，計算機、通信和其他電子設備制造業、儀器儀表、汽車、家具、醫藥、電氣機械等行業數字化轉型平均水平位居前列。結合2020年數據來看，汽車、儀器儀表、電子均位列前三甲，數字化轉型水平穩步推進。而紡織、化纖、木材加工、金屬冶煉等行業數字化水平較低，需要樹立行業標桿，挖掘典型場景，帶動整個行業數字化水平的全面提升。 　

日前，“2021中國產業互聯網與鄉村振興發展論壇暨中國中小企業協會產業互聯網專業委員會成立大會”在北京國家會議中心成功召開。會上，清華長三角研究院產業互聯網研究中心發布了《2021產業互聯網白皮書》。白皮書聚焦于方法論與實踐指導特別是運營落地的經驗總結上，為處在產業互聯網轉型過程中的政府領導、產業龍頭企業家、行業協會組織者、投資人和廣大中小企業提供有價值的參考。 產業互聯網是數字時代各垂直產業的新型基礎設施，由產業中的骨干企業牽頭建設，以共享經濟方式提供給產業生態中廣大從業者使用。產業互聯網通過從整個產業鏈角度的資源整合和價值鏈優化，降低整體產業運營成本，提高運營質量與效率，并通過新的產業生態為客戶創造更好體驗和社會價值。 2020年以來，為支持受疫情影響的中小微企業發展，國家先后出臺了支持貿易企業平臺化、產業互聯網、供應鏈創新和供應鏈金融的相關支持政策，助推了產業互聯網的發展。與產業互聯網3.0時代不同，目前產業鏈上更多環節正在實現數字化，為全產業鏈推動產業互聯網服務創造了條件，再加上區塊鏈、AI、大數據等新技術應用，讓服務更加智能為產業互聯網生態發展創造了條件。 白皮書認為，目前互聯網發展的主戰場已從消費互聯網轉向產業互聯網，這既是國家政策的指引，又是各傳統產業發展受困必須轉型的現實迫切需求。近年來各垂直產業的產業互聯網平臺陸續涌現，尤其在農糧、生鮮、鋼鐵、能源、化工、工業品、汽車汽配等領域。 白皮書指出，通過大量產業互聯網的案例研究，所有產業互聯網成功實踐的背后都有一些共性的經驗總結： 產業升級不會帶來競爭加劇，而是融合發展與協同共贏。 產業升級的難點不在于技術創新，而在于機制創新。 產業大數據應用將成為產業互聯網平臺的核心能力。 產業互聯網轉型是系統工程，專業綜合服務或將成為標配。 產業互聯網不會形成寡頭壟斷，但領先者具有先發優勢。 產業互聯網的特性，決定混合所有制平臺公司成為其首選的生 產關系。 產業互聯網發展不能急功近利，要有戰略定力。 產業互聯網的共享價值觀與行業治理規則的建立是產業互聯網 始終如一的目標。

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。

日前，中國信息通信研究院聯合微信發布了《2021數字化就業新職業新崗位研究報告》。報告指出，隨著數字經濟的快速發展，社會整體呈現數字化、智能化的大趨勢，數字技術對就業的影響也越來越大。當前，數字孿生技術、工業互聯網、人工智能與傳統產業加速融合，基礎設施云化、中臺化、移動化，企業的組織形態、研發設計、管理方式、生產方式、銷售服務也隨之而變。新一輪產業革命的數字化、網絡化、智能化和服務化，催生了就業創業的新業態和新模式。

世界經濟論壇《2020未來就業報告》（The Future of Jobs Report 2020）預計，到2025年，新技術的引進和人機之間勞動分工的變化將導致8500萬個工作崗位消失，同時將創造9700萬個新的工作崗位。未來20年，人工智能、機器人、自動駕駛汽車等技術的進步，將使中國就業凈增長約12%。

以數字技術為核心的數字生態廣泛連接了海量用戶，為經濟社會的發展提供了有效助力，新模式、新業態不斷生成，傳統行業持續深化數字化轉型，衍生出更多就業機會和眾多新職業新崗位，也產生了數字化就業獨特人群和地域特征。

新型數字化就業主要特征

崗位特征：新職業新崗位不斷涌

產生數字就業新崗位

2021年3月，人社部會同國家市場監管總局、國家統計局正式發布“服務機器人應用技術員”“電子數據取證分析師”“智能硬件裝調員”等18個新職業信息。

催生專業服務新領域

數字經濟背景下，互聯網平臺作為傳遞信息、對接供需的重要渠道，普遍具有一定的開放性，以便對接使用主體的個性化需求。

推動傳統崗位新升級

數字經濟作為一種新的經濟形態，代表著新生產力的發展方向，正驅動著傳統行業的融合創新，改變著傳統的商業邏輯。

崗位數字化程度加深

微觀層面看，每個就業者的就業空間也在發生變化，企業數字化轉型中，遠程辦公的工作形式早已進入企業探索的方向。

區域特征：就業向中西部延伸，加快區域協調發展

數字化就業逐步向中西部延伸

數字化就業目前仍然集中在東部地區，但是已呈現向中西部城市延伸的趨勢，有助于促進我國區域經濟協調發展。

數字化就業持續下沉，三線及以下城市成為創業就業新陣地

在新的發展形勢下，國家大力支持個體經營、非全日制等靈活多樣的就業方式。借助數字生態，三線及以下城市已成為創業就業新陣地。

年輕人率先抓住低線城市就業機會

由于二三線城市依然能分享數字紅利，數字化就業釋放極大吸引力，年輕人的就業選擇無需局限于人才供需不平衡的一線城市和發達地區。

數字生態助力后發地區脫貧增收

視頻號等工具為農民提供了直接觸達消費者、多形式展示農產品的平臺，同時提供便捷的銷售渠道和支付工具，能夠有效改善貧困地區困境，為農民帶去就業機會和收入。

勞動者特征：就業門檻不斷降低，微經濟成就業新生力量

就業學歷門檻放寬，就業吸納能力不斷增強

數字時代，一方面，技術發展一日千里，“學力”比學歷更重要，對有專門技術的人才需求較高，學歷門檻逐步放寬，釋放出更多的創造力和服務能力。另一方面，數字生態就業崗位需求多元化，部分崗位對工作經驗和學歷要求較為寬松，專業知識與數字技能方面相對欠缺的人群在數字生態能力和數字化工具的幫助下，也能快速學習投身數字生態就業，數字生態就業吸納能力不斷增強。

疫情催化全職勞動者占比上升，“副業”變“主業”

2020年受疫情影響，微經濟成為穩定就業形勢，保持經濟平穩增長的一個重要引擎。此外，數字生態用工模式逐步走向成熟，與新職業逐步更好地相匹配、相銜接，為就業者提供了更加自由的工作范式，員工逐漸體會到靈活用工帶來的好處，開始“轉正”新職業賽道。

數字技術保障重點群體就業，助力“穩就業”

在線上支付、小程序、智慧零售工具以及高效協同的物流網絡等數字技術和實體經濟融合的工具支持下，數字生態為殘障人士、進城務工人員、家庭婦女、退伍軍人等就業重點幫扶人群打開了就業新空間。

年輕人社保覆蓋率較低，就業保障需要進一步完善

近年來從中央到地方都出臺了一系列政策來加強靈活就業等新就業形態的保障，為穩就業發揮了重要作用。未來，還需要政府、行業組織、平臺、用工企業、從業者多方合力，探索適合靈活就業新形態的勞動保障體系，更好的促進靈活就業發展。

數字化就業發展趨勢展望

數字化就業規模不斷擴大

隨著新基建加快推進、互聯網演進升級，很多新技術都從概念快速步入大規模應用。

數字化就業形態日益靈活

數字技術、互聯網平臺等打破了傳統組織邊界，向個體提供市場、研發、生產等資源，降低個體進入市場的壁壘，個體不必進入傳統企業就可以從事經濟活動。

數字化就業走向包容普惠

隨著中國網民規模達到9.40億，互聯網普及率達到67.0%，我國不同地域在信息基礎設施之間的差距在逐漸縮小。構建公平和效率兼顧的包容性數字創新體系，將在彌合數字鴻溝的同時，催生一系列新職業，為穩就業帶來更多可能。

數字化就業政策陸續完善

隨著數字化技術的創新和應用日益影響和滲透各行各業的發展，數字人才規模需求也不斷擴大，世界主要發達國家紛紛從數字社會中的公眾生活以及技術與產業發展的需求出發，建立數字素養和數字能力體系。

數字化就業保障全面覆蓋

新業態勞動用工是未來經濟社會發展的一種趨勢。未來，適應新就業形態的用工和社保制度將進一步完善，更好地幫助新職業和靈活就業人員融入現行的社會保障制度。

加快推動數字化就業發展的建議

建立完善數字化就業管理制度體系

加快相關政策法規、行業規范標準制定。研究制定非標準勞動關系體系下，相關方權利責任、社會保障、勞動基準方面的規范，補齊短板。建立適合數字化就業的勞動爭議處理機制和勞動監察制度，做好底線保障。完善分行業、分地域、分平臺的靈活就業群體工會建設，加強群體權益保護。探索靈活就業的統計指標建設。既設定全職和靈活就業新增、失業率等數量指標，也綜合考量就業質量的發展變化，包括工時、薪酬、保障體系、從業年限、工作環境等。制定細化的配套政策，提高社會對靈活就業的認可度，發揮統計指標引導作用。

優化數字化就業服務體系

打通政府、行業、企業間各層數據，建設一站式就業信息及服務平臺，為勞動者提供政策咨詢、事務辦理服務。持續完善新職業認定，加強對職業能力與發展的研究。加強對數字化就業、新職業的正面宣導工作，使從業者有規范、有方向、有榜樣、有出路。鼓勵互聯網平臺加強普惠措施，向特殊人群適度傾斜，為就業困難群體提供就業指導服務，讓更多普通勞動者和生產者共享平臺發展紅利。

建立數字化就業學習和培訓體系

打通政府、行業、企業間各層數據，建設一站式就業信息及服務平臺，為勞動者提供政策咨詢、事務辦理服務。持續完善新職業認定，加強對職業能力與發展的研究。加強對數字化就業、新職業的正面宣導工作，使從業者有規范、有方向、有榜樣、有出路。鼓勵互聯網平臺加強普惠措施，向特殊人群適度傾斜，為就業困難群體提供就業指導服務，讓更多普通勞動者和生產者共享平臺發展紅利。