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01 AI制藥優勢愈發顯著，藥物研發轉型升級勢在必行　　傳統的藥物研發研發周期長、資金投入大、研發風險高，而AI制藥通過AI技術賦能可以快速精準地確定靶點、篩選最佳化合物分子、預測藥代動力學性質，可大幅縮短藥物研發各環節所需周期、降低企業在研發新藥時的成本投入，同時提高藥物研發的成功率、降低新藥研發風險，提升企業的投資回報率

02 國內宏觀政策利好AI制藥領域，AI技術突破為賦能制藥創造條件　　中國“十四五”醫藥工業發展規劃中指出要“堅持創新引領”，對醫藥工業創新研發提出進一步轉型要求，在復雜的國際形勢下，通過鼓勵創新研發投入、AI先進技術賦能，調動制藥領域創新的積極性和資本市場熱度；AI技術的迭代推進了AI制藥的發展進程，作為AI制藥行業發展的根本，AI技術在制藥流程中參與的環節越多、在各環節內滲透的程度越高，藥物研發的效率也越高

03 AI制藥或將成為創新藥物研發的主流方式，重點領域為癌癥和慢性病　　癌癥作為中國人口死亡的主要病因之一，抗腫瘤領域一直是新藥研發的熱門賽道；此外，由于龐大的人口基數及老齡化的加劇，中國的慢性病領域的潛在市場空間不斷增長，對于國產創新藥需求緊迫，或將成為抗腫瘤之外的另一研發重點；隨著AI應用成熟度的提升，未來AI技術在制藥領域的滲透率將不斷提高，成為創新藥研發的主流方式

2022年7月21日，由中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）、中國通信標準化協會聯合主辦的“2022 可信云大會”在京召開。大會上，中國信通院正式發布《云計算白皮書（2022年）》，中國信通院云計算與大數據研究所副所長栗蔚對白皮書進行了解讀。

這是中國信通院第八次發布云計算白皮書。今年的白皮書聚焦“新經濟，上云用云新周期”。上云用云新周期是用云原生改造應用架構，以算力服務為資源調度手段，實現高效、安全、精益上云用云的全新階段。

白皮書核心觀點

**1. 新經濟下，上云用云發展進入新周期。**全球云計算市場增速反彈，我國云計算市場保持高速增長。在新經濟的推動下，企業上云用云進入新發展周期，呈現出從資源上云到架構用云、從粗獷使用到精細治理、從功能優先到安全穩定兼顧的發展特點。

**2. 新周期下，云計算發展重點一：****云原生行業應用快速普及規模化、系統化建設需加強。**云原生在用戶側的應用逐漸深入，但規模化建設應用尚存挑戰，企業深度用云過程中，僅應用容器、微服務等單點技術難以支撐規模化應用的場景，需要統籌規劃考慮技術架構建設、業務應用改造和系統安全防護多個視角進行體系化的建設。

**3. 新周期下，云計算發展重點二：****云服務向算力服務演進，助力算力經濟高質量發展。**我國算力規模大但人均低，算力資源堆砌難以提供統一服務；算力服務是云服務的升級，體現普惠化、泛在化、標準化特點；產業各方紛紛布局算力服務，新業態已現雛形。

**4. 新周期下，云計算發展重點三：****云上系統穩定性面臨挑戰，技管結合助力能力提升。**當前云計算架構引入復雜度，帶來新的穩定性挑戰；亟需全流程構建穩定性保障體系，系統化提升技術保障能力。

**5. 新周期下，云計算發展重點四：****云安全聚焦應用新技術理念，迎接上云用云新安全挑戰。**云計算面臨新的安全需要，云上安全機制亟待改進。上云全流程安全體系涵蓋三個環節：上云前完善供應鏈入口管控機制，上云中應用零信任理念構建安全體系，上云后建立統一安全運營能力。

**6. 新周期下，云計算發展重點五：****云計算重塑IT消費模型，云成本優化勢在必行。**云計算正在重塑企業IT消費模型，催生可變成本管理等問題，企業云資源效益有待提升，技術與管理雙輪驅動，引入資源動態調度機制促進資源效益提升。

AI醫學影像處于產業生命周期導入階段 　　在中國AI醫療發展中，AI醫學影像是人工智能切入醫療起點，也是人工智能醫療發展最快的領域之一，但從銷售額和企業產品審批來看，還處于生命周期導入階段 　　02 　　中國AI醫學影像用途廣泛，可與多種影像結合診斷 　　AI醫學影像適用性非常廣泛，大部分傳統醫學影像都可以與AI結合來提高效率與精準度，包括超聲、X線、內鏡、CT、MR、眼底影像與其他一些醫學影像。 　　AI醫學圖像輔助診斷幾乎可以適用到現有幾乎所有醫學圖像手段，并且用不同方式輔助醫生診斷，提高醫生效率以及提高診斷準確性，降低誤診率。 　　03 　　中國AI醫學影像發展迅速，多品種獲得三類證 　　AI醫學影像企業超過百家，且產品分布在多重領域包括眼底、肺部、心血管、頭頸以及骨骼等。具體包括標記灶識別與標注，影像三維重建和區自動勾畫，以及輔助診斷輔助檢測等。 　

智慧醫療通過打造健康檔案區域醫療信息平臺，利用最先進的物聯網技術，實現患者與醫務人員、醫療機構、醫療設備之間的互動，逐步達到信息化

　　中國醫療信息化建設始于上世紀80年代，至今經歷了四個發展階段，即醫完管理信息化（HIS）階段、以電子病歷系統為核心的臨床信息化建設階段、區域醫療信息化建設階段、臨床診療數據的智慧醫療、智慧應用階段。中國醫療信息化建設的終極目標是智慧醫療，由智慧醫院、區域醫療和家庭健康構成的全方位、全覆蓋且應用場景廣泛的醫療系統

　　中國醫療信息化建設始于上世紀80年代，至今經歷了四個發展階段，即醫院管理信息化、以電子病歷系統為核心的臨床信息化建設、區域醫療信息化建設、臨床診療數據的智慧醫療、智慧應用階段頭豹

　　2018年以來，新一代信息技術激發電子病歷數據應用價值的創新發展階段。該階段以大數據及AI技術的發展及海量臨床電子病歷數據的積累為前提建設智慧診療應用體系，包含管理決策、健康管理、智慧養老、醫藥研發、慢病管理、診療決策、科研分析等多種應用場景，逐步構建服務于醫生、患者的智能健康、智慧醫療生態系統

　　政策引導、資本入場等外部因素推動行業發展，中國智慧醫療建設加速向前，頭部企業逐漸引領行業發展

　　中國智慧醫療發展前期，各醫院的初級IT系統技術門檻低，據統計中國醫療信息化產品供應商超過600家，經過多年的發展和優勝劣汰，并購重整中國A股的上市公司已經有12家，其中，衛寧健康、萬達信息、東軟集團思創醫惠等企業是市場的領先者 　

　實踐-高頻高價值應用及數據痛點：本篇報告選擇金融、零售、醫療和工業四大典型行業為切入點，分析呈現各行業的信息化建設階段與高頻高價值的AI應用場景，并基于高頻高價值AI應用引發的數據治理需求，對面向人工智能的數據治理體系搭建給到建設指導。

　　展望-治理陷阱與趨勢洞察：1）企業需避免落入“數據埋點大而全”的治理陷阱；2）供需兩側需共同保證數據治理體系建設后的運營流轉；3）企業需建立符合管理現狀及發展需求的數據安全治理框架，確保數據全周期的安全與合規；4）聯邦學習技術可帶來數據安全合規線內的共同富裕；5）數據的“自治與自我進化”成為未來數據處理發展的必由之路，為企業打造“治理+AI”體系的良性循環。前言-數據與數據治理：如今數據不再局限于傳統數字形式的認知，由結構化數據延伸到半結構化、非結構化的數據范疇。數據治理越來越受到企業的普遍重視，在數據生命周期的各個階段通過相應的工具與方法論，使數據發揮出更大的價值，是實現數據服務與應用必不可少的階段。

　　參與-行業規模與受益圈立足點：數據治理與AI應用產品開始交匯融合，廠商參與更加多元，咨詢公司、數據服務提供商和人工智能產品服務商三方陣營構建行業競合格局，而“智”，即AI應用，為面向人工智能的數據治理服務的核心立足點。2021年面向人工智能的數據治理市場規模約為40億元，預計五年后規模將突破百億。

　　主題-面向人工智能的數據治理：AI技術創新應用走向大規模落地，帶動了大數據智能市場的蓬勃發展。2021年大數據智能市場規模約為553億元。目前傳統數據治理體系多停留在結構性數據化治理工作，尚難滿足AI應用對數據的高質量要求。企業可吸收傳統體系的智慧沉淀，以AI應用數據需求為核心，優化建設“面向人工智能的數據治理”體系，顯著提升AI應用的規模化落地效果。

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。