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近年來，全球供應鏈碎片化程度進一步加劇，制造企業頻繁遇到材料短缺、生產中斷、物流延誤等問題，擾亂了企業正常生產秩序。當下，高效穩定的供應鏈體系對企業愈發重要，能使企業更有效配置產業資源，保持領先地位，培育國際經濟競爭新優勢。伴隨著全球企業數字化轉型深入推進，數字技術與供應鏈融合不斷深化，展現出了巨大賦能作用，數字化供應鏈成為產業界應對供應鏈風險挑戰的重要探索方向。在越來越多企業的實踐下，物聯網、大數據、人工智能等技術與供應鏈融合進程加快，驅動供應鏈形態由線性走向網狀，加速生產組織新模式形成，更多創新的商業模式涌現，不斷推動企業業務增長。數字化供應鏈正成為企業提升供應鏈運營能力和競爭力的必選項，也成為世界主要經濟體重要布局方向。為加速推動數字化供應鏈發展，工業互聯網產業聯盟重點研究分析了數字化供應鏈的應用和產業發展情況，希望一定程度上對未來發展方向有所預見，為制造企業、服務商等利益相關方提供有益參考。本報告由五部分組成，第一部分介紹了數字化供應鏈發展背景、脈絡和內涵。第二部分梳理了主要國家戰略布局情況。第三部分著眼產業界應用探索，圍繞企業層和產業層總結了數字化供應鏈應用體系，并分析了應用發展趨勢。第四部分剖析了支撐產業主體布局及變革方向，對三類核心主體的布局方向、競合關系進行了介紹和分析，并總結由此驅動的產業生態演進情況。第五部分對我國數字化供應鏈發展意義、發展情況和發展建議進行了探討。牽頭編寫單位：中國信息通信研究院

隨著數字化技術的進一步發展，數據中心的規模、架構、技術、管理等方面都取得了顯著的進步和突破，其重要性等級也不斷提升。數據中心當前處于一個快速發展和技術變革的特殊時期，全新的人工智能應用正在重塑整個世界，為社會帶來便捷的同時，也為數據中心的發展帶來了新的機遇和挑戰。智能算力的爆發式增長，對數據中心提出了大算力、高性能的新需求，并為數據中心的發展提供了強勁的動力和更加廣闊的空間。隨著數字化技術的進一步發展，數據中心的規模、架構、技術、管理等方面都取得了顯著的進步和突破，其重要性等級也不斷提升。而近年來數據中心的安全事故時有發生，由此造成的社會影響和經濟損失，呈逐年升高的趨勢，安全可靠作為數據中心的最基本要素，成為行業共同關注的重要課題。華為數字能源與產業領袖、技術專家和行業客戶基于深入研討，并結合自身的深刻洞察和長期實踐，發布《數據中心能源十大趨勢白皮書》，希望為促進數據中心行業健康發展提供參考，貢獻智慧。核心觀點Core Viewpoints據Uptime權威數據，從2019年到2022年，數據中心業務中斷損失超過10萬美金的比例，已經從39%上升至71%，且會隨著算力需求翻番成倍增長。毫無疑問，安全可靠是數據中心最核心需求，應始終作為最高優先級關注。趨勢1：高可靠產品+專業化服務是保障數據中心安全可靠運行的關鍵數據中心承載海量數據的存儲、處理和傳輸，為千行百業堅定運行提供保障，而數據中心的安全性、可靠性一直是較薄弱的環節。為確保數據中心的安全可靠運行，在產品設計、生產環節就要貫穿“全鏈安全”的理念，同時嚴控產線質量，高度自動化，減少人為干預，保障產品自身的高可靠性。此外，要大膽假設，充分考慮產品出現問題后的應對措施，通過提供專業化部署和運維服務，降低產品失效率，最小化災后影響，完善端到端的保障機制，雙管齊下保障數據中心安全可靠運行。趨勢2：分布式制冷架構將成為溫控安全的更優選擇傳統大型數據中心多采用集中式制冷架構的方案，如傳統冷凍水系統，冷凍站中涉及七大子系統和幾十種設備，各設備之間不能獨立運行，一旦發生單點故障，可能會影響整個冷凍站的安全運行，導致數據中心大規模宕機，近年來業內部分數據中心安全事故也說明集中式制冷架構存在單點故障的風險。相較之下，分布式制冷架構靈活，各個子系統相互獨立，單臺設備故障不會影響其他設備運行，故障域更小，可靠性更高，可以直接從架構設計上避免數據中心制冷系統的單點故障，提升數據中心的運行可靠性。趨勢3：預測性維護將成為數據中心基礎設施的標配數據中心的維護往往是事后型，發生事故后才知道問題所在，但隨著智算時代的到來，數據中心的故障響應時間大幅縮短。未來數據中心基礎設施的運維，預測性維護將成為標配，從事后型轉為事前型。得益于AI技術的快速發展，預測性維護的范圍將持續擴大，從電容、風扇等易損件的壽命預測、設備的熱失控預警到制冷系統的漏液預警，都能提前預測，提前處理避免事故的發生，做到“治未病”，從被動“救火”走向主動“防火”，在運維方面大幅提升數據中心可靠性。趨勢4：全生命周期的網絡安全防護體系將成為數據中心基礎設施的保護盾隨著數字化、智能化程度的加深，網絡安全風險也在成倍增加，網絡攻擊越來越常態化。不管是UPS還是空調設備，一旦遭遇惡意攻擊，都會直接影響數據中心安全可靠性。未來數據中心基礎設施，硬件安全加軟件安全，才是全方位的安全，軟件安全要從供應安全、縱深防御和運維/運營安全三個維度，構筑全生命周期網絡安全防護體系，為數據中心的安全可靠運行保駕護航。趨勢5：預制化、模塊化將成為高質量快速交付的最佳選擇互聯網云廠商全球業務加速發展，帶動數據中心建設需求顯著增長。而傳統的數據中心建設模式，建設速度慢，工程復雜，不能滿足快速部署的要求。因此，建設周期更短、質量更高的預制化、模塊化方案將成為首選。通過“工程產品化”和“產品模塊化”，在工廠一體化集成，完成預制和預調試，保證現場交付的是高質量產品，有效縮短交付周期，同時滿足客戶業務快速上線需求，還大幅減少現場施工造成的“三廢”垃圾。趨勢6：專業化管理平臺讓數據中心運維更安全、更高效從千柜級建筑到萬柜級園區，數據中心呈現規模化、集約化發展趨勢，相應的整體運維復雜度也大幅提升，且數據中心設備多為“啞”設備，依賴傳統巡檢難度大，對技能的要求較高，故障定位時間長。構建專業化的管理平臺，可以顯著提升數據中心運維效率和準確性，通過原廠的專業化管理平臺，幫助客戶構建設備深度管理能力，大大降低運維難度，做到快速判斷問題，及時排除故障，確保數據中心安全穩定運行。趨勢7：風液融合將成為業務需求不確定場景下的優選架構當前正處于通用算力和智能算力的過渡期，同一個數據中心會同時存在通用算力和智能算力場景。通用服務器單柜功率密度一般不超過15kW，風冷型設備即可滿足制冷需求，而智算中心單柜功率密度通常超過30kW，這種場景往往需要液冷來散熱。對于需求不確定的業務場景，風液融合將成為適配未來演進的數據中心優選架構，通過風冷+液冷的組合和比例可調，靈活適應業務需求變化，保護用戶投資。趨勢8：間接蒸發冷依然是現在和未來最優的制冷方案當前風冷方案仍占據主流應用場景，在冷源側，間接蒸發冷卻方案相較冷凍水系統，在架構、效率和運維方面存在明顯優勢，是現在和未來最經濟適用的制冷方案。間接蒸發冷卻的分布式制冷架構可有效避免單點故障，可靠性更高；并且通過最大化利用自然冷源，僅需一次熱交換，在寒冷地區絕大部分時間無需壓縮機制冷，實現極致PUE；針對智能算力需求，間接蒸發冷卻支持未來演進的架構，進一步適配液冷的計算場景。趨勢9：能效PUE挖潛要從關注部件高效調整為系統工程最優解“碳中和”是全球共識和使命，傳統數據中心關注提升UPS、空調等部件效率，但受限于元器件物理限制，部件的效率提升接近瓶頸，微小改進的時間和成本遠趕不上算力時代需求。因此，數據中心能效的提升要轉換思路，從關注部件效率轉為系統工程優化，用系統工程思維綜合審視，在現實條件和部件技術水平進行權衡，得出最優解，如UPS雙變換模式轉向S-ECO、數據中心PUE轉向PFPUE（算力PUE），端到端的進行數據中心能效優化。趨勢10：AI調優將成為存量DC能效智能優化的最佳選擇在數據中心節能方面，除了新建的數據中心，仍有大量存量數據中心PUE遠高于“國家一體化大數據中心”政策要求，面臨節能改造的迫切需求。傳統的節能改造需要停線停業務，存在業務中斷的風險，而采用人工調整優化的方式，難度大，效果差，頻率低。相較之下，AI能效調優解決方案通過預置AI算法和大數據模型，可對存量數據中心實現節能優化，且AI調優不依賴人工經驗，優化速度快，效果好，實現從“制冷”到“智冷”的轉變。

來源：人工智能計算大會 　　2023年是人工智能發展的重要轉折年，企業正加速從業務數字化邁向業務智能化。大模型的突破和生成式人工智能的興起為企業實現產品/流程的革新提供先進生產工具，引領企業和產業邁入智能創新的新階段。 　　大模型和生成式人工智能的發展顯著拉動了人工智能服務器市場的增長。IDC預計，全球人工智能硬件市場（服務器）規模將從2022年的195億美元增長到2026年的347億美元，五年年復合增長率達17.3%。 　　在中國，預計2023年中國人工智能服務器市場規模將達到91億美元，同比增長82.5%，2027年將達到134億美元，五年年復合增長率達21.8%。算力規模而言，預計到2027年通用算力規模將達到117.3EFLOPS，智能算力規模達1117.4EFLOPS；2022-2027年期間，預計中國智能算力規模年復合增長率達33.9%，同期通用算力規模年復合增長率為16.6%。 　　近日，在AICC2023中國人工智能算力大會上，國際數據公司（IDC）與浪潮信息聯合發布《2023-2024中國人工智能計算力發展評估報告》（簡稱《報告》）。《報告》指出，人工智能正在加速從感知智能到生成式智能邁進，中國人工智能算力市場規模快速成長擴大。 　　2023年，中國人工智能服務器市場規模將達91億美元，同比增長82.5%；智能算力規模預計達到414.1EFLOPS（每秒百億億次浮點運算），同比增長59.3%；2022-2027年期間，年復合增長率預計達33.9% 　　《報告》從算力規模、區域分布和行業滲透度等多維度，對我國人工智能計算力發展進行綜合評估，給出大模型和AIGC的發展將引發AI算力產業之變的核心洞察，并提出針對性的行動建議。作為中國AI算力發展“風向標”，《報告》第六次發布，旨在為推動中國人工智能產業的高質量發展提供參考。 **　　人工智能加速向行業和城市滲透**

　　《報告》通過多年持續跟蹤中國人工智能計算力發展狀況發現，從行業看，人工智能從單點應用到多元化應用、從通用場景到行業特定場景正在不斷深入，而AIGC在2023年快速發展，也在進一步賦能各行各業；從城市看，越來越多的城市參與到人工智能發展浪潮中，持續加大在相關領域的投資，不斷推進人工智能產業的發展。 　　在2023年人工智能行業滲透度排名中，Top5的行業依次為互聯網、電信、政府、金融和制造。此外，交通、服務、教育等行業在人工智能領域的投資力度也可圈可點。其中，互聯網依然是AIGC技術應用和研發的主戰場；電信行業排名從2022年的第四躍升至2023年的第二，主要歸因于運營商緊跟國家東數西算戰略，加速云數據中心、智算中心的建設。 　　在2023年中國人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳繼續保持前三名。其中，北京在大模型領域表現突出，聚集了大批大模型企業。此外，位居TOP10的城市還有上海，蘇州，廣州，濟南，合肥、重慶和成都。整體來說，排名靠前的城市因具有更好的政策、資金和技術支持，可以穩定吸引更多的人才和企業聚集；智算中心的建設也是拉動地區實現人工智能發展的重要驅動力，既可以提升基礎設施建設水平，也為吸引更多企業共謀發展起到積極的推動作用。 **　　AIGC引發算力產業“三變”**

　　2023年，由ChatGPT引爆的新一輪人工智能熱潮，開啟了由大模型驅動的AIGC時代。IDC調研顯示，67%的中國企業已經開始探索AIGC在企業內的應用機會或已經開始進行資金投入。 　　中國企業對生成式人工智能的態度 　　《報告》指出，當前在AIGC的帶動下，人工智能計算力技術及應用趨勢發生了較大的變化，體現為“三變： 　　一是計算范式之變。大模型和AIGC的發展加速了更高計算性能、更快互聯性能的算力基礎設施建設，推進人工智能在云-邊-端的覆蓋。此外，伴隨應用場景多樣性，底層基礎設施呈現多元化發展。 　　二是產業動量之變。AIGC可重構現有的工作方式，在內容創作、自動駕駛、零售、醫療等諸多領域改變著人們的生活和生產方式，同時也帶來更大的市場機會。算力、算法、應用、服務等諸多產業變量將成為創新的加速器，在算力生態鏈上的各個環節催生出新的玩家。 　　三是算力服務格局之變。由于基礎大模型的本地訓練成本不菲，企業將更多地使用已有的人工智能數據中心設施和生成式AI服務器集群，這將為算力服務市場帶來新機會。算力服務供應商要能夠提供定制化的基礎設施服務能力，滿足單個用戶對訓練和推理資源的獨占式、大規模、長時間使用的訴求，同時幫助用戶實現成本控制。 **　　“以應用為導向、系統為核心”是算力升級新路徑**

　　大模型和AIGC的發展提升了智能算力需求，給計算市場帶來了發展機遇，同時也帶來了算力緊缺等挑戰。對此，《報告》認為，面對單芯片算力瓶頸、算力緊缺等問題，中國市場對于智能算力供給能力的衡量標準將發生變化——評估指標將從硬件性能向應用效果轉變，用戶在獲得算力服務的過程中，會更加以應用為導向進行綜合考量，增加對于諸如單位時間可處理Token數量、可靠性、時延、訓練時間和資金成本、數據集質量等指標的關注。 　　針對這一轉變，《報告》指出，算力供應商需要“以應用為導向、系統為核心”，構建算力基礎設施平臺，提高算力利用率，提升諸如卡間互聯、多節點間互聯等水平，支持靈活穩定擴展和彈性容錯，積極打造通用的人工智能軟件和硬件平臺，以先進的系統性能力滿足市場的應用需求。也就是說，與其過分關注單一芯片的性能強弱，不如根據人工智能業務場景需求，設計更具針對性的算力系統，實現整體性能最優。 　　具體內容如下：

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：

近日，中國工程院中國新一代人工智能發展戰略研究院發布了《中國新一代人工智能科技產業發展 2023》（以下簡稱《報告》）。今年的報告的主題為“建設具有全球競爭力的人工智能產業集群”。

我國人工智能產業發展表現出明顯的集群化趨勢

人工智能企業及其創新活動構成了人工智能產業集群發展的微觀基礎。

工業和信息化部統計數據顯示，截至2022年6月，我國人工智能企業數量超過3000家，僅次于美國，排名第二，人工智能核心產業規模超過4000億元。我國人工智能企業在智能芯片、基礎架構、操作系統、工具鏈、基礎網絡、智能終端、深度學習平臺、大模型和產業應用領域的創新創業活動，為自主可控技術體系的構建和產業國際競爭力的提升奠定了基礎。

平臺企業、獨角獸公司、中小企業、新創企業、研究型大學、科研院所和投資者之間相互協作，共同構建富有活力的產業創新生態，人工智能產業發展表現出日益明顯的集群化趨勢。

圖片

人工智能產業集群是基于網絡空間發展的創新集群

《報告》研究表明，區別于傳統產業集群和創新集群概念，人工智能產業集群是基于網絡空間發展的創新集群。基于物理空間技術體系的創新發展，前三次工業革命的產業集群和創新集群對地理空間具有依賴性，創新擴散速度相對緩慢。第四次工業革命源于網絡空間技術體系的創新發展，創新集群更加依賴網絡空間發展，技術、產品和服務的創新速度更快，創新的應用領域和地域范圍更加廣泛。

人工智能產業集群的基本構成要素包括企業簇群、創新資源、創新系統和網絡空間產業生態。其中，網絡空間產業創新生態是第四次工業革命背景下人工智能產業集群的獨特要素。人工智能產業集群包括人工智能產業化創新集群和產業智能化創新集群。人工智能產業化集群通過網絡空間產業生態實現向地理空間分散的產業智能化創新集群賦能。人工智能產業化創新集群和產業智能化創新集群的良性互動，是建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的關鍵動力和機制。

我國的人工智能產業集群表現為“新型創新區→城市→區域→全國→全球”的空間結構特征。與傳統工業園區和高科技園區不同，新型創新區一般位于科技創新資源和產業基礎雄厚的大城市的中心區和次中心區，是人工智能產業化集群及其產業創新生態的棲息地，強調依托狹小的物理空間打造無限的網絡空間產業創新生態。

到目前為止，我國人工智能產業集群主要分布在京津冀、長江三角洲、珠江三角洲和川渝地區的重點城市。通過外部創新資源的引入和內部創新資源的激活，西部地區的西安，中部地區的武漢和長沙，東北地區的沈陽、大連和哈爾濱開始出現人工智能產業集群的雛形。

企業簇群及其產業創新生態

《報告》構建了包括2200家人工智能企業、5722個投資者（投資機構和非投資機構）、438所AI大學和307家非大學科研機構、967家產業聯盟、在中國境內召開的總計2318場會議、31個省市自治區出臺的775項相關政策和3507家人工智能產業園區規劃建設情況在內的中國智能經濟樣本庫。通過屬性數據和關系數據分析，考察我國人工智能產業集群的內在結構和發展趨勢。

我國人工智能產業集群的價值網絡結構是“極核”狀的。平臺及其主導的產業創新生態構成了我國人工智能產業集群發展的“極核”。從2014-2022年價值網絡的結構性統計指標看，我國人工智能產業集群的簇群結構特征越來越明顯。以華為、騰訊、百度和阿里巴巴為代表的超級平臺是我國人工智能產業集群形成和發展的核心節點。近年來，超級平臺在智能芯片、基礎架構、操作系統、大模型、機器學習平臺和應用軟件領域的研發和產業化布局，為我國人工智能產業集群國際競爭力的提升奠定了堅實基礎。

研究型大學、科研院所和新型創新組織是平臺主導的產業創新生態的重要組成部分。研究型大學和科研院所在基礎研究、技術開發和人才培養領域的努力，持續提升我國人工智能產業集群的國際競爭力。包括清華大學和北京大學在內的國內18所高校成為全國首批集成電路科學與工程一級學科博士學位授權點。截至2022年3月，全國共有440所高校設置人工智能本科專業、248所高校設置智能科學與技術本科專業、387所普通高等學校高等職業教育（專科）設置“人工智能技術服務”專業。

創建新型創新組織激活政產學研用協同創新活力，形成基礎研究、技術研發、應用創新和產業孵化無縫對接的新體制和新機制，是推動人工智能科技創新和產業發展的重要途徑。截至目前為止，本報告共發現人工智能領域新型創新組織347家，廣泛分布在京津冀、長江三角洲和珠江三角洲等地區。其中，以鵬城實驗室、之江實驗室和上海人工智能實驗室為代表的人工智能實驗室，成為人工智能產業化領域最為活躍的新型創新組織。

創新的“極化”和“擴散”

作為通用目的技術，人工智能的科技創新和產業發展遵循先“極化”后“擴散”的規律。報告基于2200家我國人工智能骨干企業的技術合作關系的區域、應用、技術和產業領域分布，刻畫我國人工智能產業集群的“極化”和“擴散”情況。

(一) 區域

從技術合作關系看，北京市、廣東省和上海市構成了我國人工智能產業集群價值網絡的三個“極點”。同時，北京市、廣東省、上海市、江蘇省、安徽省、四川省、湖北省、湖南省、重慶市、山東省和福建省之間存在密集的人工智能技術合作關系。

從技術合作的流向看，我國人工智能科技產業發展仍然以“極化”為主。排名第一和第二的是北京市和廣東省內部技術合作，占比為10.87%和9.36%。廣東省和北京市、北京市和廣東省的技術合作排名第三和第四，占比6.91%和6.08%。在某種程度說，北京市和廣東省共同構成了中國人工智能產業集群發展的南北“雙極”。

從城市之間的技術合作流動情況看，北京市、深圳市、廣州市和上海市是技術合作關系密度最高的城市。尤其是北京市和深圳市、廣州市的技術合作，成為人工智能技術“極化”和“擴散”的主要方向。

從城市之間的技術合作關系看，排名第一的是北京市內部技術合作，占比10.87%；排名第二、第三和第四的分別是深圳市和北京市、深圳市和深圳市、北京市和深圳市的技術合作。從城市的視角看，北京和深圳構成了人工智能技術合作關系流動的南北“兩極”。

(二) 應用領域

隨著科技創新步伐的加快，人工智能和經濟社會進入全面融合發展新階段。在人工智能技術合作密度高的應用領域和產業領域，開始出現產業智能化創新集群。

基于2200家人工智能骨干企業的關系數據量化分析表明，我國人工智能已經廣泛應用在包括企業智能管理、智能營銷與新零售、智能金融、智慧城市、智能醫療、新媒體和數字內容、智能制造、智能教育、智能交通、網絡安全、智能物流、智慧文旅、智能政務、智能能源、智能硬件、智能網聯汽車、智能家居、智能農業和智能安防在內的19個應用領域。排名第一的是智慧城市，占比12.16%；排名第二的是企業智能管理，占比12.10%；排名第三的是智能制造，占比8.89%；排名第四和第五的分別是智能營銷與新零售和智能網聯汽車，占比8.41%和8.07%。

(三) 產業領域

在三次產業中，人工智能技術合作關系分布密度最高的是第三產業，占比75.49%；其次是第二產業，占比23.82%。在第三產業中，排名第一的是信息傳輸、軟件和信息技術服務業，占比28.46%；排名第二的是科學研究和技術服務業，占比21.17%；排名第三的是租賃和商業服務業，占比10.75%；排名第四和第五的分別是金融業、批發和零售業，占比10.68%和9.62%。

在第二產業中，制造業占比最高，為87.36%。在制造業中，排名第一的是計算機、通信和其他電子設備制造業，占比28.16%；排名第二的是汽車制造業，占比25.41%；排名第三的是電氣機械和器材制造業，占比9.30%。

(四) 技術類別

人工智能和經濟社會的深度融合發展帶動人工智能技術的體系化、復雜化和專用化。到目前為止，人工智能已經發展為包括大數據和云計算、物聯網、智能機器人、智能推薦、5G、區塊鏈、語音識別、虛擬/增強現實、智能芯片、計算機視覺、自然語言處理、生物識別、空間技術、光電技術、自動駕駛、人機交互和知識圖譜17種技術在內的復雜技術體系。同時，隨著人工智能在19個應用領域的創新應用，技術體系的演化日益表現出專用化趨勢。

(五) 集群發展的重點領域

從創新“極化”和“擴散”的區域、應用、技術和產業領域的分布情況看，隨著人工智能科技創新，包括智能制造、智能芯片、智能網聯汽車、科技研發和服務、智慧醫療和智慧教育在內的重點產業領域的創新集群，是人工智能科技產業集群發展的前沿。例如，2019年以來，在智能芯片產業的發展上，涌現出包括阿里平頭哥、百度昆侖芯、華為海思、壁仞科技和一微半導體在內的一批智能芯片研發設計公司。平臺企業通過打造包括智能芯片、操作系統、機器學習平臺和預訓練大模型在內的根技術創新體系和軟硬件協同創新生態，為創新集群構筑技術底座。

在智能網聯汽車產業，形成了以百度和華為為“雙核”的軟硬件協同產業創新生態。傳統汽車企業、造車新勢力、中小企業和新創企業的加入，加速了智能網聯汽車產業集群的發展。同時，中國新一代人工智能發展戰略研究院的社會實驗研究表明，我國在發展智能網聯汽車產業上具有良好的社會氛圍。隨著人工智能和汽車產業的深度融合，智能網聯汽車產業集群將成為人工智能和實體經濟融合發展的代表。

隨著生成式人工智能的發展，人工智能在科技研發、服務和教育領域的創新應用將引發新一輪產教融合，是人工智能產業集群發展的新前沿。人工智能帶來的創新生產方式的變革，不僅帶來產業的快速發展，而且帶來科技創新范式和教育范式的新變革。

面臨的挑戰和政策建議

人工智能是全球科技和產業競爭的焦點。在深科技創新驅動下，在中國正在形成與美國相抗衡的人工智能創新聯盟。構建自主可控技術體系和軟硬件協同創新生態，是培育和發展具有全球競爭力的人工智能產業集群的戰略目標。

盡管取得了前所未有的成就，但是在建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的過程中，我們還面臨著來自美國技術封鎖、技術體系存在短板和頭部平臺企業技術升級相對緩慢帶來的挑戰。加速發展具有產業賦能能力的新型平臺及其主導的產業創新生態、高水平規劃和發展新型創新區、建設高度開放的創新系統推動與世界各國的技術合作、推動通用人工智能和專用人工智能的融合，是應對挑戰和加快人工智能產業集群國際競爭力提升的戰略支撐。

來源：中國通服數字基建產業研究院

　　經過20年的發展演進，國內數據中心產業發展進入了新的轉型階段。數字經濟、“東數西算”、“雙碳”、算力、AI等多元素影響下，數據中心產業發展呈現出“三體三化四樣”的時代特征。

　　在此背景下，面向全國產業供需走勢、聚焦產業主體未來發展，中國通服數字基建產業研究院發布《中國數據中心產業發展白皮書（2023）》。白皮書全文回溯全球數據中心產業20年發展歷程、深入分析國內數據中心產業市場供需、政策變化和技術演進，提出在數據中心產業進入高質量發展階段的當前環境下，產業鏈四大類主體（政府監管部門、設備供應商、工程服務商、IDC服務商）轉型提升的重要啟示及展望。

核心摘要

　　產業剖析

　　當前，在數字新科技引領下，全球數據中心產業呈現“科技潮涌期”，集群化、綠色化、智能化建設和存量整合升級同步推進，新型智算中心成為主流，產業增速階段性上揚。國內數據中心產業總體處于平穩增長期，“十四五”期間產業營收規模復合增速預計保持在25%左右。國內產業鏈將呈現計算智算化、液冷產業化、綠電要素化、設備國產化、產業垂直一體化發展趨勢。

　　政策解讀

　　國家“東數西算”政策統籌引導數據中心建設集約化、國家“雙碳戰略”政策要求數據中心綠色化發展、“新型數據中心”政策要求數據中心提升算力服務能力和系統優化算力設施布局。我國數據中心向西部遷移加快，迎來新一輪IDC布局良機，存量數據中心改造升級、算力方案需求推動服務升級、節能低碳技術迎來高速發展期。

　　市場預測

　　“十四五”期末國內數據中心機架規模預計近1400萬架，總增量投資約7000億元。以ChatGPT、元宇宙為代表的生產式AI等新業態帶動算力需求3年內或將超過10倍。以DCI、安全、運維為代表的增值業務需求旺盛，節能改造需求興起，未來3年全國IDC節能改造市場規模合計超340億元，主要集中在制冷（70%）、電力（20%）。消費互聯網腰部廠商、產業互聯網成為未來幾年新增長點，呈現高定制、高彈性、低成本、快交付資源要求。

　　技術演進

　　數據中心建筑技術將朝著低能耗、近零能耗方向發展，裝配式數據中心在東部地區率先規模應用；供配電技術由設備級向系統級融合演進、綠電儲能成為低碳化的重要方式；制冷技術蒸發冷卻、熱管、液冷多技術融合并進；基于體系化標準庫的智能化全周期運營數字化工程服務平臺應用成為趨勢。

　　產業主體發展啟示

　　政府監管部門將強化市場牽引，加強宏觀指導以實現資源、產業結構調整，地方政府加大鼓勵能力培育以扶植產業發展；工程服務商將從提供設計、工程服務為主轉向實現全生命周期一體化服務，通過打造或整合標準化組件，實現工程產品化和一體化交付；設備供應商將以客戶需求為導向，推動設備定制化、數智化、國產化；IDC服務商將持續增強自身能力建設，從供應型視角轉向生態型運營視角。 　 　

數據是數字化社會的五大生產要素之一，是數據驅動型社會的“新石油”。數據的可信和高效利 用需要完整的治理架構，貫穿從數據產生、收集、存儲、傳輸、處理、交換與共享的整個生命周 期。數據價值的挖掘與變現需要全新的數據服務理念以實現為各類智能應用提供可信可靠的數據 輸入，并最終提升社會的生產效率和人們的生活質量。隨著社會經濟的高效運行越來越依賴于無 線通信網絡，6G 網絡將成為各類關鍵基礎設施的基礎設施。作為數據的生產者、消費者和承載 者， 6G 網絡如何結合其內生智能、內生感知等新的能力，為 AIaaS 提供可信的數據服務，將是 6G 網絡架構迫切需要回答的問題。本文針對 6G 網絡承載的數據，從數據管理技術趨勢與愿景， 需求與挑戰等不同角度闡述數據服務的必要性和意義，并結合 6G 網絡場景，給出數據的分類和 6G 數據服務的概念與框架，并著重對網絡 AI 相關數據服務展開討論。

自2017年國務院印發實施《新一代人工智能發展規劃》以來，人工智能產業被上升為國家戰略的高度，人工智能技術的基礎研究、產業轉化和傳統行業應用都取得了長足的進展。人工智能技術既有獨特的自身產業屬性，又具有明顯的對其它產業賦能、促進實體經濟發展的特征，因而應用范圍和影響力極為廣泛。它所涉及的知識產權問題也具有很強的時代性，尤其在近年實體經濟融合和產業數字化轉型的過程中，也產生了許多新的挑戰。

自2018年起，由AIIA學術與知識產權工作組組織，在上海交通大學蘇州人工智能研究院的牽頭下，聯合各會員單位、法學界、人工智能產業界、知識產權服務機構等在內的專業團隊，分年度組建了人工智能產業知識產權研究課題組，對不斷產生的新問題和挑戰進行研究，并將研究成果以白皮書的形式發表出來。

2018年課題組由11家單位組成，發布《2018人工智能產業知識產權與數據白皮書》（以下簡稱“2018白皮書”），從基本法律概況（保護端）、專利分析（創新端）和專利價值評估（運營端）三個具體角度，呈現了AI領域的知識產權現狀，并通過既有爭議和案例的展示，對數據相關權利的幾個主要問題進行了梳理。2018白皮書一經發布，就在社會各界引起了強烈反響。

在此基礎上，2019年更多單位主動參與，21家單位協同工作，擴大研究范圍，提供了更多詳實的數據，完成《人工智能產業知識產權白皮書2019》（以下簡稱“2019白皮書”），形成了更為規范和完整的框架，即：以人工智能的定義和分類標準為開篇引領，在共識的定義和標準下進行專利檢索以及基于檢索事實的專利分析，之后結合知識產權布局現狀對人工智能企事業單位面臨的知識產權實務問題進行了一定的分析和探討。

在2019年白皮書初步形成的“內涵定義-專利檢索和分析-知識產權實務”的結構框架下，2020年課題組進一步擴大規模，50余家單位參與進來，進行全面而細致的討論和事實補充，形成了《中國人工智能產業知識產權白皮書2020》（以下簡稱“2020白皮書”）。2020白皮書第一章和第二章從基礎層、感知認知層、行業應用層、綜合運用層4個層面22個子主題，展現當下人工智能全產業鏈的產業發展狀況和專利布局趨勢；第三章至第六章內容覆蓋人工智能知識產權管理工作的主要環節——知識產權創造、運用、保護、風險防控，成為人工智能領域知識產權相關實務工作的實操指南。

2021年，仍有50家左右單位參與白皮書的制作。針對白皮書篇幅龐大的問題，課題組對知識產權白皮書形式進行了革新：根據主題的不同，將白皮書總體劃分成三個分冊和一個案例選編，形成《中國人工智能產業知識產權白皮書2021》的《分冊一：產業專利分析白皮書》（簡稱“專利分析白皮書”）、《分冊二：數據治理白皮書》（簡稱“數據治理白皮書”）、《分冊三：知識產權管理白皮書》（簡稱“知識產權管理白皮書”）和《附錄：知識產權優秀案例選編》（簡稱“案例選編”），其中：

專利分析白皮書重點在于人工智能基礎層、感知認知層和行業應用層上的技術和專利分析，展現人工智能在產業鏈上的發展狀況和專利布局趨勢，除了提供權威統計數據和分析結論外，還延續了2019年、2020年白皮書的傳統，即專利檢索式、檢索策略、數據來源等信息全部公開，充分體現了編纂作者的奉獻精神與白皮書的公開透明。相較于往年，白皮書緊跟AI熱點技術，在行業應用層中新增了智能媒體、智慧城建兩個新型領域的專利分析；

數據治理白皮書聚焦于當前熱點的人工智能數據治理話題，介紹了全球人工智能數據相關政策、數據合規和安全風險及其應對措施，并提供了豐富的案例和解析，來力爭讓人工智能從業者從中獲得啟發，指導實踐工作，盡量避免觸犯法律紅線，這也是課題組在歷屆白皮書中首次對人工智能數據治理這一主題進行系統地研究和介紹；

知識產權管理白皮書側重于人工智能企事業單位對知識產權的高質量創造、保護、許可運營、開源、技術秘密等方面的管理，包括高價值專利培育、應對海外審查規則、標準必要專利及其許可、風險防控、專利商標技術秘密的保護、管理體系的高質量建設等方面的研究等，并提出相關的實務工作建議；

另外，本白皮書還附有工作組征集的來自小米、眼控科技、中國移動、商湯、快手、追一、同方威視等多個企業的、各具特色的知識產權優秀案例，涉及人工智能企業知識產權制度體系建設、專利布局、專利侵權風險管理、企業知識產權管理服務、技術和專利的協同融合、專利資本化等多個領域，供聯盟單位及社會各界同行進行學習和參考。

2021年將以年度白皮書合集的方式發布各個白皮書分冊和案例選編。我們希望2021年度白皮書合集有助于從業者和決策者清晰并精準了解人工智能領域的知識產權發展現狀和未來趨勢，以及其中的風險和應對措施，并以此制定專業合理的知識產權工作策略、管理體系與框架，共同推動人工智能領域技術的發展與運用。

人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，正在對經濟發展、社會進步、全球治理等方面產生重大而深遠影響，加快人工智能基礎設施布局已成全球主要國家戰略重點。

人工智能基礎設施作為“新基建”的重要部分，我國重視并積極支持人工智能基礎設施建設發展，在公共數據集、行業資源庫、計算平臺、AI 芯片、算法學習框架、開放 AI 平臺、網絡基礎設施等人工智能基礎設施方面重點布局。報告認為人工智能基礎設施是以算力要素能力、數據要素能力、算法要素能力構成的基礎能力平臺為底座，以應用開放平臺等為主要載體，以賦能制造、醫療、交通等重點行業和領域智能化轉型為目標，為實現壯大智能經濟、構建智能社會的專有服務設施能力體系。當前，我國人工智能基礎設施尚處于初期，發展迅猛，其發揮的效力及釋放的價值還有很大的想象空間。

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