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新一代人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為Al）是引領未來的戰略性技術，正在與5G、大數據、物聯網等領域深度融合，加速推動智能經濟發展和產業數字化轉型。我國高度重視人工智能發展，習近平總書記在十九大報告中指 岀，要“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”，《新一代人工智能發展規劃》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》等多個國家政策陸續岀臺，我國逐漸形成了涵蓋人工智能計算芯片、人工智能計算服務器、人工智能基礎應用、人工智能行業應用及產品等較完善的人工智能產業鏈。

數據、算法、算力是新一代人工智能發展的三要素。以人工智能新型計算能力為代表的人工智能計算中心是新型基礎設施建設的重要組成部分。隨著人工智能的深入應用，算力建設分散，中小企業或科研機構難以開展復雜模型、海量數據研究的問題日益凸顯，建設大規模人工智能計算中心正在成為推動人工智能產業進一步發展的關鍵要素。

人工智能計算中心發展呈現三大趨勢，一是全棧一體趨勢，即專用人工智能芯片與軟硬件協同優化提升計算效率；二是技術融合趨勢，即超級計算與人工智能融合，云與人工智能融合；三是平臺賦能趨勢，即人工智能計算中心賦能企業，形成算力生態。

人工智能計算中心是人工智能算力建設的重要發展方向，是涵蓋了基建基礎設施、硬件基礎設施和軟件基礎設施的大規模系統工程。依托人工智能計算中心，可以打造公共算力服務平臺、應用創新孵化平臺、產業聚合發展平臺、科研 創新和人才培養平臺，形成“1個人工智能計算中心+ 4個平臺”的人工智能產業布局，賦能區域產業集群。

當前，人工智能計算中心仍然面臨著能耗密度高、企業應用水平較低等問題，對于我國來說還面臨著人工智能芯片及框架等核心技術受制于人的挑戰。因此，在人工智能計算中心建設中，需要做好頂層設計、強化統籌推進，有效選擇 自主可控的技術路線，建立完善的運營機制，積極打造服務平臺，形成以人工智能計算中心為核心支撐的人工智能產業生態，加速人工智能新興產業創新發展，促進人工智能與傳統產業深度融合，拉動區域經濟轉型與高質量發展。

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

日前，在“騰訊科技向善暨數字未來大會2021”上，騰訊研究院與IDC首次聯手合作，以“數實共生”為主題，推出了《未來經濟白皮書2021》。報告站在后疫情大時代變革的前夜，首次提出“數實共生”的概念與愿景，研判了未來經濟的十大趨勢，并從產業互聯網的角度給出了系統性的解題思路。

“數實共生”是指數字技術和實體經濟深度融合，相輔相成，相互促進，一體化發展。

從國家層面看，“數實共生”就是推動數字技術和實體經濟深度融合、共同發展，不斷夯實數字產業化基礎，加速產業數字化步伐，提升整體經濟運行效率與質量，不斷優化產業結構。

從產業層面看，“數實共生”就是推動形成數字化產業鏈。傳統產業要通過數字技術改進設計、研發、生產、制造、物流、銷售、服務，創造新業態、新模式，實現產業結構調整和創新升級。

從企業層面看，“數實共生”就是企業數字化轉型。從文化、客戶、智能、運營、工作五大方面打造以業務應用場景為核心的數字化轉型路線圖。

從用戶層面看，“數實共生”貫穿工作、生活、學習、社交、娛樂等方面，是以人為中心的數字化真實體現。隨著消費互聯網向產業互聯網發展，消費者或生產者，員工或管理者，用戶的身份將更加多元，應用場景更加豐富。

“數實共生”六大關鍵詞

數字經濟和實體經濟融合發展之際，實體經濟加速向以數字經濟為重要內容的新經濟轉變過程中，“數實共生”可用六個關鍵詞概括：

連接：連接是數字經濟的典型特征，也是實體經濟的真實需求。

規模：隨著連接廣度和深度的擴展，規模效益不斷擴大。

速度：企業要獲得可持續的發展與增長，創新速度是一項長期的任務。

彈性：數字與實體的融合，將使得國家、產業和企業發展更具彈性。

度量：數字化不僅僅是“生產工具”，同時也是“度量工具”。生

效能：效能是經濟高質量發展的目標，也是技術發展的核心價值體現。

未來經濟“數實共生”的十大趨勢

新基建

新基建是實現“數實共生”的基本保障，將帶來萬億級美元新增市場空間，加速產業數字化升級。

新平臺

平臺的普惠價值彰顯，未來將更關注降低技術應用門檻，彌合數字鴻溝、做好公平和效率的平衡，平臺的構建與運營方式也將更加多遠混態。

新應用

云原生是未來企業應用實現的基礎，低代碼云開發有望提升應用開發和部署效率，SaaS模式成為未來產業標配，垂直行業將涌現更多的SaaS應用。

新組織

以人機協同為代表的數字技術將全面提升組織效能，未來組織形態將會更加靈活，推動組織的數字化管理變革與文化創新。

新供給

數字技術提升了供給側對接需求側的效率，未來供給的形態將變為數字化，以C2B為代表的供給模式將成為主流，由此推動行業數字化進程。，而未來多方參與的數字化協同供給也將成為常態。

新消費

未來中國消費人群的雙極化與城鄉消費協同將成為必然，以私域流量為代表的用戶運營模式將持續擴大，新國貨和服務消費也將步入加速發展的新階段。

文化科技

科技賦能文化加寬加深，數字技術將持續推動文化內容消費和生產模式升級，文化成為生產要素注入其它行業促進價值創新。

未來城市

城市進入全面數字化轉型新階段，發展邏輯從重建設轉向重運營，其中3——5線城市將是未來關鍵陣地。

數字信任

數字信任成為未來數字經濟的重要議題，零信任安全將重塑組織內外的信任邏輯，云原生安全是構建未來數字信任的核心，人工智能和區塊鏈將為數字信任注入新動能。

數字生態共同體

數字化技術緊密連接產業生態各方，行業跨界融合帶來了更大的創新空間，數字生態共同體將實現系統整體價值提升，更好的防范不正確風險，實現多方共贏。

當前，“十四五”進入開局之年，全球疫情持續影響、宏觀環境復雜多變，我國正處于經濟結構調整、產業轉型升級的關鍵時期。以AI新基建為代表的新型基礎設施能夠對沖疫情影響、拉動經濟發展、助力滿足人民日益增長的美好生活需要，是打通國內國際“雙循環”的重要著力點。

在此背景下，國家工業信息安全發展研究中心在跟蹤積累和廣泛調研的基礎上，編寫了《AI新基建發展白皮書》（以下簡稱“白皮書”）。白皮書梳理了AI新基建的概念內涵、基本屬性、主要作用，探究了AI新基建的總體態勢及發展現狀，剖析了AI新基建發展面臨的挑戰并提出對策建議，旨在為各界推動AI新基建發展提供決策參考。

白皮書認為，AI新基建是以算力、數據、算法等資源為基礎支撐，以智算中心、公共數據集、開源框架、開放平臺等為主要載體，賦能制造、醫療、交通、能源、金融等行業的基礎設施體系，具有“新基建”的公共基礎性和“人工智能”的技術賦能性。

白皮書指出，AI新基建主要由AI算力、AI數據、AI算法及AI應用解決方案四部分構成，具有兩方面作用，一是為人工智能發展提供內生動力，通過AI算力、AI數據、AI算法等基礎設施發揮平臺支撐作用，支撐人工智能自身持續創新發展；二是依托人工智能實現外部賦能，通過提供AI應用解決方案賦能實體經濟各領域，推動傳統行業信息化、數字化、智能化轉型升級。在各級政府、行業企業、資本市場、科研機構的合力推動下，我國AI新基建呈現蓬勃發展態勢。

白皮書建議，為應對我國AI新基建在技術、數據、融合、安全等方面面臨的挑戰，應加快核心技術攻關、推動應用深化落地、構建公共服務平臺、加強安全風險管理，進一步發揮AI新基建的技術賦能作用和公共基礎作用，驅動產業轉型升級、助力經濟高質量發展。

本白皮書在此前兩年版本基礎上，跟蹤國內外區塊鏈發展最新動態，梳理區塊鏈技術和產業圖譜，全景呈現國內外區塊鏈技術產業動態和發展趨勢，探究區塊鏈聯盟生態治理模式，剖析面臨的挑戰，提出了下一步發展的相關建議。

整合數字化醫療健康解決方案，更好地服務和保障消費者

在國家政策的推動下，醫療健康產業正在加快革新和重塑，以適應中國人民日益增長的多樣化醫療健康需求

經歷了二十多年的醫保改革，我國社會醫療保障的覆蓋率逾95%，實現了全國人民基礎醫療保障的高覆蓋。隨著GDP的增長，中國家庭財富可支配收入日益增加，消費者對醫療服務和保障提出了更高的需求，尤其是高凈值人群、以及正在興起的新中產人群。然而，相較于高凈值人群，市場對新中產人群的關注才剛拉開序幕，當前針對新中產人群的醫療健康服務以及保障的滿足程度還相對較低。

在提出了“優先發展人民健康”的“健康中國2030”戰略的指導下，政府頒布了《健康中國行動（2019—2030年）》《關于深化醫療保障制度改革的意見》等指導方案，以加快建成多層次醫療保障體系和整合型醫療衛生服務體系。通過整合醫療、醫藥、醫保等不同參與方，解決醫療健康需求和供給的錯配問題，為人民提供高性價比的醫療健康服務。在國家政策的推動下，醫療健康產業正在加快革新和重塑，以適應中國人民日益增長的多樣化醫療健康需求。

結合德勤行業經驗以及中國醫療健康行業特點的理解，德勤認為有五大趨勢對未來中國的醫療健康行業將產生重大影響，并起到推動作用，包括整合型醫療健康服務體系、消費者賦能、新型支付方案的興起、智慧醫療健康以及創新產品組合。

• 整合型醫療健康服務體系。隨著老齡化的加劇、生活習慣以及居住環境的演變等不同因素，推進了社會疾病圖譜的演進，中國的慢性病人群逐年增長。如何更好地利用和分配醫療資源，服務和管理好消費者的醫療健康管理需求，是擺在我們面前最重要的課題。通過健全和完善分級診療制度，加強“疾病的預防和控制”能力，加快去中心化，發展“覆蓋從出生到死亡”的全生命周期醫療服務。

• 賦能消費者。隨著生活水平和國民素質的提升，消費者對自身健康的關注度越來越高，生活習慣對健康的影響得到越來越廣泛的認可。同時，對感染性疾病、遺傳病、癌癥等疾病的風險評估及早期干預需求日益增加。心理健康問題也日益成為不可忽視的社會問題。

• 新型支付方式的興起。在患者人群增長和醫療通貨膨脹等因素的作用下，醫療健康支出日益增長，成為不可忽視的負擔。這一方面需要政府牽頭，通過從“藥品零差價”、“帶量采購”等政策，到“DRGs付費”、“按治療效果付費”的探索，通過不同的醫保控費手段，以達到降低醫療成本的效果。同時也需要促進 商業健康的快速有序發展，滿足消費者多樣化的健康保障需求等。

• 智慧醫療健康。隨著科技的迅速發展，可穿戴設備、人工智能、機器人、5G和區塊鏈等技術在醫療健康領域廣泛運用，不僅帶來了新興診療模式，也加快了基因、診療、消費、行為等醫療健康數據的收集和整合。

• 創新產品組合。在創新產品組合上，險企、藥企、醫生集團以及科技公司等都在積極地探索。醫療健康的突破和創新集合，對于我國醫療健康產業的發展也非常重要。

主題： 2019年人工智能的發展

摘要：

人工智能是一個很寬泛的概念，概括而言是對人的意識和思維過程的模擬，利用機器學習和數據分析方法賦予機器類人的能力。人工智能將提升社會勞動生產率，特別是在有效降低勞動成本、優化產品和服務、創造新市場和就業等方面為人類的生產和生活帶來革命性的轉變。據Sage預測，到2030年人工智能的出現將為全球GDP帶來額外14%的提升，相當于15.7萬億美元的增長。全球范圍內越來越多的政府和企業組織逐漸認識到人工智能在經濟和戰略上的重要性，并從國家戰略和商業活動上涉足人工智能。全球人工智能市場將在未來幾年經歷現象級的增長。據中國產業信息網和中國信息通信研究院數據，世界人工智能市場將在2020年達到6800億元人民幣，復合增長率達26.2%，而中國人工智能市場也將在2020年達到710億元人民幣，復合增長率達44.5%。

我國發展人工智能具有多個方面的優勢，比如開放的市場環境、海量的數據資源、強有力的戰略引領和政策支持、豐富的應用場景等，但仍存在基礎研究和原創算法薄弱、高端元器件缺乏、沒有具備國際影響力的人工智能開放平臺等短板。此份報告不但對人工智能關鍵技術（計算機視覺技術、自然語言處理技術、跨媒體分析推理技術、智適應學習技術、群體智能技術、自主無人系統技術、智能芯片技術、腦機接口技術等）、人工智能典型應用產業與場景（安防、金融、零售、交通、教育、醫療、制造、健康等）做出了梳理，而且同時強調人工智能開放平臺的重要性，并列舉百度Apollo開放平臺、阿里云城市大腦、騰訊覓影AI輔診開放平臺、科大訊飛智能語音開放創新平臺、商湯智能視覺開放創新平臺、松鼠AI智適應教育開放平臺、京東人工智能開放平臺NeuHub、搜狗人工智能開放平臺等典型案例呈現給讀者。最后，列舉國內外優秀的人工智能公司與讀者共勉。隨著技術的進步、應用場景的豐富、開放平臺的涌現和人工智能公司的創新活動，我國整個人工智能行業的生態圈也會逐步完善，從而為智慧社會的建設貢獻巨大力量。

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。

德勤科技、傳媒和電信行業聯合推出《全球人工智能發展白皮書》。《全球人工智能發展白皮書》深入研究人工智能技術步入商業化階段后，在全球各主要城市的創新融合應用概況，以及其將對金融、教育、數字政務、醫療、無人駕駛、零售、制造業、智慧城市等各行業帶來的深刻變革。