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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。 　 　

縱觀近五年來的AI技術商業落地發展脈絡，產品及服務提供商圍繞技術深耕、場景創新、商業價值創造、精細化服務不斷努力；需求側企業也在從單點試驗、數據積累到戰略改革的發展路線上與AI技術逐漸深度綁定。AI成為企業數字化、智能化改革的重要抓手，也是各行業領軍企業打造營收護城河的重要方向。落地AI應用對企業業務運營的商業價值與戰略意義越來越明確。供需向好趨勢下，艾瑞預計，2022年我國人工智能產業規模達到1958億元，人工智能的產品形態和應用邊界不斷拓寬。

　　選取預訓練大模型、AI芯片、決策智能和虛擬數字人作為2022年度AI產業發展具有代表性的模型架構、硬件產品、解決方案和軟件產品進行分析，闡述四者對未來AI產業發展的重要意義。如今AI產業的最大熱點，莫過于ChatGPT所帶來的搜索與問答功能提升和類人的交互體驗使AIGC這一概念徹底出圈。對于國內AI芯片公司、手握海量數據資源的互聯網巨頭、具備“數據飛輪”的解決方案商、瞄準AIGC賽道的創業企業，是挑戰也是機會，ChatGPT的熱潮帶來了資本市場和消費者對AI產業熱情的再次迸發。 　 　　選取計算機視覺、智能語音和人機交互、機器學習、知識圖譜、自然語言處理、AI基礎數據服務、面向AI的數據治理和智能機器人細分賽道，進行投融資、市場規模、典型產品及細分應用領域、產業鏈玩家、技術趨勢等分析。判斷各個細分賽道業務增長動力以及為廠商發展路徑提供思考。2022年中國AI產業規模年增長率7.8%，整體平穩向好。該年業務增長主要依靠智算中心建設以及大模型訓練等應用需求拉動的AI芯片市場、無接觸服務需求拉動的智能機器人及對話式AI市場。目前中國大型企業基本都已在持續規劃投入實施人工智能項目，未來，隨著中小型企業的普遍嘗試和大型企業的穩健部署，在AI成為數字經濟時代核心生產力的背景下，2027年相應規模可達到6122億元。 　 　　產業鏈的數據、算力、算法、工具、應用層各環節已逐步進入良性循環帶動期，AI產業鏈逐步成熟。如何在AI新一輪發展熱潮中搶抓機遇，是各環節企業關注的核心議題。從業務持續的角度考慮，把握技術變革與產品應用的融合界限，致力解決質量、ROI、安全可信等核心瓶頸；根據企業產業鏈角色和應用場景特點，定位各類型廠商的差異化路徑深耕實踐，或是AI企業的制勝之路。 　

像機器學習這樣的自動化工具在我們的大數據世界中是必不可少的。由于互聯網以及計算機和存儲技術在各個方面的進步，幾乎每個人都在互聯網連接的世界中擁有發言權。然而，在我們的物理世界中仍然有非常真實的物理限制。這種二分法——看似無限的技術使數據與現實世界的物理極限發生碰撞——使得自動化工具成為必要，而由機器學習算法驅動的預測模型就是這樣一種工具。機器學習對準確預測未來人類行為和人類偏好的承諾，促使從業人員和研究人員將機器學習自動化工具應用于產品推薦等任務和長期求職成功等投機性活動。然而，由于人類善變的本性，開發數學中介來試圖建模和預測人類行為是具有挑戰性的，并不是一項簡單的任務。利用機器學習支持的自動化的力量，在更具挑戰性的領域中幫助減少許多現實世界應用程序的規模的一種方法是讓人類和機器以非平凡的方式合作。本文描述了人類和機器在具有挑戰性的現實世界應用中合作的各種方式。強調了在實際環境中使用這些系統時，可以使用人機協作來保持或增加效用并減少現實世界的傷害的三種具體方法**:(i)人類使計算機具有特定領域知識，(ii)計算機為人類提供算法解釋，(iii)人類和計算機在決策中共同工作**。論文結構如下:第2章:本章展示了第一種人機協作模式——人類使計算機具有特定領域的知識——如何在平均成績點預測任務中增加機器學習模型的效用。脆弱家庭挑戰(Fragile Families Challenge)是一項大規模協作的社會科學數據挑戰，其目的是了解各種幼兒期變量如何預測兒童的遠期結局。我們描述了應對脆弱家庭挑戰的兩步方法。在第1步中，我們使用各種全自動方法來預測兒童的學業成績。我們擬合了124個模型，其中包括8種模型類型、2種填補策略、2種標準化方法和2種自動變量選擇技術的最可能組合，使用2個不同的閾值。然后，在步驟2中，我們試圖在步驟1的基礎上改進步驟1的結果，在詳細審查碼本的基礎上進行手動變量選擇。通過對學生成功文獻的全面回顧，我們手動選擇了3694個被認為可以預測學業成績的變量，以指導決策過程。使用手動選擇的變量重新估計步驟1中的最佳模型。人工變量選擇改善了步驟1中前10個模型中的大多數，但沒有改善前10個中最好的模型。結果表明，在大多數情況下，受社會科學方法啟發的變量選擇可以顯著提高完全自動訓練的模型。**第3章:本章展示了第二種人機協作模式——計算機為人類提供算法解釋——如何提高機器學習模型在電影推薦任務中的效用并減少其危害。**在一個電影推薦任務上評估了兩種流行的局部可解釋性技術，LIME和SHAP。發現這兩種方法的表現非常不同，這取決于數據集的稀疏性。LIME在數據集的密集段上比SHAP做得更好，而SHAP在稀疏段上做得更好。將這種差異追溯到LIME和SHAP基礎估計量的不同偏差-方差特征。與LIME相比，SHAP在數據的稀疏段中表現出更低的方差。將這種較低的方差歸因于SHAP固有的完整性約束屬性和LIME中的缺失。該約束作為正則化項，因此增加了SHAP估計器的偏差，但降低了其方差，從而導致有利的偏差-方差權衡，特別是在高稀疏性數據設置中。有了這種見解，將相同的約束引入到LIME中，制定了一種新的局部可解釋性框架，稱為完整性約束LIME (CLIMB)，優于LIME，比SHAP快得多。**第4章:本章展示了第二種人機協作模式的第二個例子——計算機為人類提供算法解釋。**在通過各種方法生成不透明的機器學習模型的局部解釋時，遇到了評估解釋并確定最佳解釋的問題。評估模型預測的解釋有兩個組成部分，解釋對不透明模型的忠實性和人類對解釋的易用性。本文旨在開發定量的方法，來評估在解釋最先進的電影推薦模型時局部解釋的忠實度。本文提出根據局部解釋和不透明模型之間的近似誤差來定量評估忠實度。本文表明，這種近似誤差可以最小化，以獲得一種新的局部解釋技術。與局部可解釋性研究中采用的公理化方法相比，提出的近似誤差是一種直觀的方法來推理局部解釋方法的行為。因此，我們使用提出的近似誤差來比較廣泛使用的局部解釋方法對不透明模型的忠實度/保真度。最后，為了便于人類理解組件，描述了不同的方式來呈現解釋模型的結果，即通過在變換特征空間中優化相同的近似誤差來簡化特征輸入。**第5章:本章展示了第三種人機協作模式——人類和計算機在決策中一起工作——如何在保持效用的同時降低機器學習模型在圖像個性化任務中的危害。**個性化是大多數web服務應用程序的組成部分，它決定了向每個成員顯示哪些體驗。在工業個性化系統中使用的一個流行的算法框架是上下文盜匪，它試圖在存在隨觀察到的成員的上下文特征而變化的治療效果的情況下學習個性化的治療分配策略。為了保持優化任務的可處理性，這樣的系統可以短視地做出獨立的個性化決策，這些決策可以在成員與Web服務交互的集合中共同創建次優的體驗。本文設計了一系列新的在線學習算法，從個性化中受益，同時優化了許多獨立決策的總體影響。所提出方法選擇性地在任何上下文無關的bandit算法和任何上下文無關的多臂bandit算法之間進行插值，并僅在上下文信息有望比沒有考慮它的決策獲得顯著收益的情況下，才利用上下文信息進行治療決策。除了幫助個性化系統的用戶感覺不那么有針對性外，通過有選擇地依賴上下文來簡化治療分配策略，可以幫助提高學習速率。在幾個數據集上評估了所提出方法，包括一個視頻訂閱web服務，并展示了這種混合策略的好處。第6章: 在本章中，我們描述了人類和機器在脆弱家庭挑戰和推薦系統等具有挑戰性的現實世界應用中合作的各種方式。在本文中，我們討論了上述兩種情況下人機協作的三種具體模式。然而，在對提交給脆弱家庭挑戰(Fragile Families Challenge)的全套17篇研究論文進行文獻綜述和對現有推薦系統研究論文進行文獻綜述后，我們能夠更全面地了解人類和機器在這些環境中合作的各種方式。

臨床上，病理診斷是疾病診斷的金標準，被譽為“醫生的醫生”，在臨床、科研、教學等應用場景中有著十分重要的作用。上世紀初，病理學引入我國，經過幾代人的努力，相關知識和技術體系不斷建立與完善。目前，隨著科技不斷進步發展，病理學已從傳統組織病理逐漸向數字病理、智慧數字病理轉變。傳統組織病理學以肉眼觀察和顯微鏡觀察為主，病理醫生通過對病理切片進行鏡檢，完成病理診斷和預后評估，這個過程通常耗時費力。隨著數字技術及人工智能發展不斷滲入到社會各個學科領域，病理診斷逐漸從數字病理走向智慧數字病理（人工智能診斷）。1999 年全片數字化圖像（whole slideimages, WSI）出現，使病理切片的保存傳輸更加方便安全，病理切片數字化被認為是病理學發展的重要里程碑事件[1]。隨著近些年人工智能技術逐漸發展成熟，數字病理借助人工智能分析，逐步從傳統定性分析向定量分析轉變[2-3]。這一改變使病理診斷更加準確、客觀。為更好的促進中國智慧數字病理行業發展，上海市數字醫學創新中心撰寫《2022 中國智慧數字病理行業發展白皮書》，希望通過本次白皮書，為業內帶來更多的信息價值。為使得本次報告數據真實可信，我們調研全國范圍內的醫院信息部門與病理科室，針對其在數字病理及智慧數字病理建設情況進行調研。調研問卷發放范圍包括 31 個省市自治區，最終覆蓋 20 余省市自治區，信息部門共收回問卷 216 份，有效問卷214 份，其中 181 份三級醫院問卷，33 份三級以下醫院問卷；病理科共收回問卷 131 份，有效問卷 131份。

來源：DeepTech深科技

　　2022 年《“十四五”數字經濟發展規劃》指出，打造繁榮發展的數字經濟，關鍵之一即有序推進基礎設施智能升級，高效布局人工智能基礎設施；到 2025 年，數字經濟核心產業增加值占國內生產總值比重將達 10%。

　　數字經濟作為繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態，已進化到以“人工智能”為核心驅動力的智能經濟新階段。

　　為洞徹 AI 產業與生態現狀，《麻省理工科技評論》（MIT Technology Review）中國發布《2021 中國數字經濟時代人工智能生態白皮書》。

　　白皮書圍繞一個主題“ AI 生態”，三個關鍵詞“技術、產業、開放平臺”，統觀 AI 技術在多行業落地情況，剖析開放平臺對于 AI 產業生態繁榮的效能與價值，解析典型公司在 AI 產業生態建設方面的創新實踐，并結合技術、產業和平臺發展現狀，研判 AI 生態發展趨勢。

　　AI 生態繁榮的表征：技術深入千行百業，共建千億美元市場

　　在全球范圍內，各行各業都在擁抱人工智能，被其高度賦能、深度滲透。根據 CB Insights、德勤等機構預測數據，2021 年全球人工智能市場規模達千億美元級別，主要應用場景為醫療、金融、城市、教育、制造等。

圖 | 2021 年人工智能賦能多領域市場規模（來源：公開數據統計）

　　教育領域：

　　從在線教育到因材施教，AI 改變教育體系的運作方式，并賦予教師和學習者智能化學習權力。隨著 AI 與教育深度融合，將進一步促進教育變革創新，實現“平等面向每個人的教育、適合每個人的教育、更加開放靈活的教育”美好愿景。

　　醫療領域：

　　從輔助診斷到發現藥物， AI 深度改變醫療行業底層工具能力，賦能醫療領域的各個主要角色，實現各場景商業模式創新。

　　交通出行領域：

　　從自動駕駛到交通大腦， AI 讓城市交通環境及交通工具具備感知、互聯、分析、預測、控制等能力，這已然成為未來交通出行重要發展方向。

　　金融領域：

　　從智能支付到智能風控， AI 集中提升金融主體的內外部效率、提升用戶的全流程體驗、提升金融服務的數智化程度。未來，AI 將引領金融領域發生三大趨勢變革：后端金融系統性業務數字化和自動化、前端金融產品在線個性化、金融全流程服務智能化和彈性化。

　　智慧城市領域：

　　從城市安全到智能決策，AI 正規模化地在城市各類應用場景中落地，不僅延展城市各模塊資源的融合利用廣度，還幫助城市管理者管理決策科學化、城市公共服務智能化，城市生活正變得愈加智慧。

　　工業領域：

　　從智能制造到智慧電力，AI 正深度構建行業應用場景，實現產品設計、制造執行、供應鏈、產品全生命周期等全產業鏈智能化管理應用，賦能制造、電力等多個領域，加速推進工業智能化轉型發展。

　　企業內部生產管理環節，從經營到生產， AI 結合 RPA 、數據可視化等融合應用，為企業管理鏈條中的各項職能，如生產制造、經營管理、營銷服務等提供全周期智能化解決方案。

　　AI 與實體經濟融合在多行業已初見成效。未來十年，AI 生態系統將推動 AI 技術加速“下沉”到千行百業，保持在第三產業的持續發展和滲透趨勢，加大對第一、第二產業的全面賦能。

　　AI 生態繁榮的載體：AI 平臺化趨勢彰顯，開放平臺是實現普惠人工智能的方式之一

　　從技術落地的角度來看，人工智能技術逐漸成為數字時代的基礎能力，不斷滿足中小型企業輕量級、個性化的 AI 應用需求。但不可否認，部分企業在部署 AI 工具時仍存在一些限制門檻，如技術人才儲備不足、 AI 應用部署困難、投入產出比不達預期等，企業無法實現輕松構建 AI。

　　就企業端而言，其普遍需求是可輕松部署 AI 的定制委托開發方案。推進 AI 普惠化的一個關鍵便是要降低 AI 應用的門檻。AI 開放平臺內含數據智能標注、智能模型開發以及云原生應用部署等基礎功能模塊，通過訂閱 API 、AI SaaS 化等形態輸出，大大降低了客戶獲取 AI 能力、開發 AI 應用的門檻，推進普惠化 AI 進程。

　　以 AI 開放平臺為載體，釋放通用型數據模型，已成為人工智能企業主要的發展方式之一。

　　不少企業積極布局 AI 開放平臺，以開放平臺支撐 AI 產業生態發展。如百度、騰訊、阿里和科大訊飛等，均通過開放平臺聚合技術、人才、產業資源，實現產業生態繁榮。

　　騰訊 AI 開放平臺連接騰訊 AI 能力與產業，依托騰訊云 AI 新基建布局，推動 AI 技術和應用進步；阿里云與達摩院強聯動，提供的 AI 開放服務涉及百余種場景的視覺 AI 開放能力，以及語音、機器翻譯、決策、業務增長引擎等能力。

　　科大訊飛作為領先的智能語音技術提供商，依托其在語音合成、語音識別、常識推理、知識圖譜等技術上的領先優勢，推出全球首個開放的智能交互技術服務平臺——訊飛開放平臺，致力于為開發者、企業打造一站式智能人機交互解決方案。

　　受下游應用需求及宏觀政策紅利推動，近幾年中國開放平臺市場規模穩步增長。2021 年中國 AI 開放平臺市場規模達百億元，預計未來五年，中國 AI 開放平臺市場年復合增長率有望達到 60% 。

圖 | 數說 AI 開放平臺市場繁榮發展（數據來源：專家訪談、《麻省理工科技評論》中國）

　　AI 生態再度進階：開發者、AI 企業龍頭和行業龍頭共筑三維 AI 生態

　　未來，AI 生態發展模式將再度進階。由 AI 技術領域龍頭企業，聯合資源豐富、平臺能力強的行業領軍者，共同搭建行業技術基座。面向廣大開發者開放眾多場景，構成新一代 AI 開放平臺，三方共筑產業 AI 化時代到臨。

　　新一代 AI 開放平臺將匯集開發者、AI 技術頭部企業及各行業龍頭企業。開放平臺逐步釋放核心資源、聯動多方實現共創，技術商業化落地不再是企業單打獨斗，而是由關系密切的價值聯盟聯手合建。

圖 | AI 開放平臺參與者由二維向三維進階（來源：《麻省理工科技評論》 中國）

　　開發平臺內三方參與者能相互驗證，為產業落地提供必要的技術和資源支持。面對一些特殊的數字化轉型需求，三方可在生態中交流、互動、打通，集合生態伙伴的技術優勢提供系統化解決方案。

　　當下，AI 產業已經步入深化場景攻堅期，人工智能正依托場景的智能化應用，持續深挖數據的隱藏價值。企業通過構建強大的 AI 能力，實現業務效率提升及創新商業模式的變革。

　　展望未來，源頭技術不斷革新、技術應用深入場景、開放平臺建設愈加完善......數字經濟時代下的 AI 企業和行業公司，可汲取 AI 開放平臺養分，聚合資源、高效協作、充分技術優勢，實現生態共生、共創、共榮、共贏。 　

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。

自1956年首次提出“人工智能”概念起，隨著計算機算力和算法技術的突破，人工智能已滲透進人類生活的方方面面，不斷在模擬、延伸和擴展人的智能上演進。“智適應教育”正是教育行業演進至今的重要成果，它是指基于人工智能、大數據分析等智能技術，結合大量用戶數據，針對個體學習過程中的差異性提供適合個體特征的教育形式，從而為學生提供個性化的學習體驗，推動真正的“因材施教”教學理念落地。

智適應教育產品形態豐富多樣，市場容量亦正處于高速擴張階段，發展極具想象空間，但同時，其技術壁壘較高，應用場景較多元化的特點，導致市場定義不清晰，用戶認知有限的情況依然存在。

安永-博智隆全新發布本《中國智適應教育行業白皮書》，對行業發展現狀、市場規模、競爭格局以及關鍵成功要素進行分析，對智適應OMO模式的商業形態及探索方向進行總結，并提出安永-博智隆對未來行業發展趨勢的相關思考，希望可以幫助行業參與者、用戶更好地認識市場，并幫助智適應教育行業礪行致遠。