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2022年7月28日，2022全球數字經濟大會“人工智能驅動未來產業論壇”在京召開。

會上，中國信息通信研究院副院長魏亮與深度學習技術及應用國家工程研究中心主任王海峰聯合發布了《深度學習平臺發展報告（2022年）》。報告對深度學習平臺發展階段、體系架構、技術趨勢和應用路徑進行分析闡述，并展望了未來演進方向。

報告認為，伴隨技術、產業、政策等各方環境成熟，人工智能已經跨過技術理論積累和工具平臺構建的發力儲備期，開始步入以規模應用與價值釋放為目標的產業賦能黃金十年。隨著人工智能的規模化落地，基于深度學習框架上下延伸、構建智能生態平臺成為國內外科技巨頭的共同選擇。

報告指出，深度學習平臺市場正處于快速發展期，我國開發框架在市場與生態方面持續發力，已逐步進入行業滲透和融合應用階段，支撐構建一批更加符合本地產業特色和場景需求的解決方案。以飛槳為代表的國產框架基于我國產業實踐與應用創新需求，在社區生態構建上持續發力、優勢漸顯，在平臺服務規模和技術應用能力方面更已具備領先優勢，不斷夯實AI工業大生產的基礎，有力推動了我國實體經濟的高質量發展。

展望黃金十年，報告提出深度學習平臺能力將圍繞技術實力、功能體驗、生態模式三個維度演進迭代。以深度學習平臺為牽引的全行業智能化轉型拉開帷幕，幫助企業乃至國家在數字社會與智能經濟時代獲得發展先機。構建基于深度學習平臺的人工智能產業生態，需要政府、科研機構、人工智能企業和傳統行業企業等各方通力協作配合，共同營造積極健康的產業生態。

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報告目錄

**一、**開啟產業賦能黃金十年

(一) 人工智能處于工程化應用歷史性機遇期 (二) 深挖深度學習技術潛力是發展主旋律，規模化應用面臨多元挑戰 (三) 平臺化生態布局成為業界共識 (四） 深度學習平臺展現驅動產業賦能升級的巨大潛力

二、深度學習平臺體系架構

(一) 深度學習平臺三要素體系 (二) 深度學習平臺核心作用

三、深度學習平臺的技術創新重點

(一) 開源開發框架，深度學習平臺的基礎核心

1. 動靜統一的編程范式大幅提升算法開發效率.
2. 大規模分布式訓練技術有效提升巨型模型研發的承載能力
3. 統一的高速推理引擎滿足端邊云多場景大規模部署應用
4. 標準化的軟硬件協同適配技術是打造國產化應用賦能的關鍵 (二) 模型庫建設，算法創新、沉淀與集成管理是快速賦能關鍵 (三）工具平臺完善,覆蓋數據處理、模型訓練和推理部署全周期 (四）專業領域延伸，圍繞科學發現與量子智能持續探索

四、 深度學習平臺的產業生態與應用路徑

(一) 我國開發框架在市場與生態方面持續發力 (二) 多類生態建設共同促進深度學習平臺繁榮發展

1. 研究創新生態是平臺保持可持續競爭力的關鍵
2. 算力與算法協同的開發者生態是平臺發展基礎 (三) 多類平臺化模式形態顯現，大幅降低開發難度與創新成本 (四）平臺應用廣泛開展，價值規律初步體現.

五、 總結與展望

來源：中國信息通信研究院

人工智能技術是釋放數字化疊加倍增效應、加快戰略新興產業發展、構筑綜合競爭優勢的必然選擇。縱觀全球，國內外人工智能相關不斷強化，持續推動釋放人工智能紅利；以深度學習為代表的人工智能技術飛速發展，新技術開始探索落地應用；工程化能力不斷增強，在醫療、制造、自動駕駛等領域的應用持續深入；可信人工智能技術引起社會廣泛關注。人工智能治理受到全球高度關注，各國規制進程不斷加速，基于可信人工智能的產業實踐不斷深入。

近日，中國信息通信研究院正式發布《人工智能白皮書（2022年）》，全面回顧了2021年以來全球人工智能在政策、技術、應用和治理等方面的最新動向，重點分析了人工智能所面臨的新發展形勢及其所處的新發展階段，致力于全面梳理當前人工智能發展態勢，為各界提供參考，共同推動人工智能持續健康發展。

白皮書核心觀點

1、人工智能邁入新階段，將由技術創新、工程實踐、可信安全“三維”坐標來定義和牽引。

第一個維度突出創新，圍繞著算法和算力方面的創新仍會不斷涌現。第二個維度突出工程，工程化能力逐漸成為人工智能大規模賦能千行百業的關鍵要素。第三個維度突出可信，發展負責任和可信的人工智能成為共識，將抽象的治理原則落實到人工智能全生命流程將成為重點。

2、人工智能技術創新仍是主旋律，新算法不斷涌現。

超大規模預訓練模型推動技術效果不斷提升，繼續朝著規模更大、模態更多的方向發展；“生成式人工智能”技術不斷成熟，未來聽、說、讀、寫等能力將有機結合；知識計算成為推動人工智能從感知智能向認知智能轉變的重要探索；人工智能與科學研究融合不斷深入，開始“顛覆”傳統研究范式。

3、人工智能工程化聚焦工具體系、開發流程、模型管理全生命流程的高效耦合。

工具體系層面：體系化與開放化成為研發平臺技術工具鏈的發展特點。 開發流程層面：工程化關注人工智能模型開發的生命流程，追求高效且標準化的持續生產、持續交付和持續部署，最終以最佳的模型進入應用層面產生商業價值。 模型管理層面：企業需要建設對模型生命周期的管理機制，對模型的版本歷程、性能表現、屬性、相關數據、衍生的模型檔案等進行標準化的管理運維。

4、人工智能治理邁入軟硬法協同和場景規制新階段。

人工智能治理實質化進程加速推進：各國人工智能治理側重各有不同，但整體上呈現加速演進態勢，即從初期構建以“軟法”為導向的社會規范體系，開始推進以“硬法”為保障的風險防控體系。 典型場景化治理加速落地：各國紛紛注意到人工智能應用場景多樣化和差異化給治理帶來的復雜性，典型場景的治理成為各國的工作重點，特別聚焦于自動駕駛、智慧醫療和人臉識別等領域。

來源：國家工信安全中心

當前我國智慧城市經歷了概念導入、試點探索，步入落地發展階段。與此同時，經濟社會發展的新形勢對智慧城市發展提出了轉型變革的新要求。人工智能具備海量數據處理能力、強大的賦能作用和智能化分析能力，與智慧城市轉型發展中數據量大、應用種類多、靈活性要求高的特點相契合，已經成為智慧城市建設提質增效的必然路徑。然而，目前智慧城市仍存在算力需求劇增、基礎能力重復、應用場景分散、運營模式單一等問題與挑戰，較難高效發揮人工智能的助力賦能作用。

在此背景下，國家工業信息安全發展研究中心撰寫了《智慧城市人工智能計算平臺白皮書》（以下簡稱“白皮書”），梳理智慧城市人工智能計算平臺的內涵、定位和關鍵作用，分析研究人工智能計算平臺賦能智慧城市發展的建設思路、發展實踐及發展建議，旨在以人工智能計算平臺為突破口，打破智慧城市發展瓶頸，推動人工智能高效賦能智慧城市發展，為建設惠民便民、高效治理、融合創新的新型智慧城市提供支撐。 白皮書認為，智慧城市人工智能計算平臺是城市智慧化發展過程中的新型基礎設施，跟智慧城市現有數據、業務和區域級算力資源存在協同關系。智慧城市人工智能計算平臺從技術維度包含人工智能基礎軟硬件、算力平臺、算法倉庫三部分，是以軟硬件基礎設施為底層支撐，以算力、算法等資源平臺為核心要素，實現算力生產調度、數據開放共享、算法開發調用等功能，支撐人工智能與各領域滲透融合，助力智慧城市高質量發展的基礎設施體系。 白皮書指出，智慧城市人工智能計算平臺具備算力統籌、數據共享和生態構建三大能力，能夠在智慧城市建設中發揮六大關鍵作用：一是滿足智慧城市人工智能算力需求;二是提升智慧城市多維數據治理能力;三是提供從“感知”到“認知”“決策”的一體化能力;四是助力智慧城市向全場景智慧應用邁進;五是筑牢“一網統管”底座，提升智慧城市精細化治理水平;六是降低智慧城市運行中的網絡安全、數據安全及人工智能安全等風險。 白皮書提出，為了更好發揮智慧城市人工智能計算平臺的核心價值，應從組織、管理、產業、創新四大維度著手，加強智慧城市人工智能計算平臺的規劃、建設、運營、發展。在組織維度，要系統設計，強化政府引導；在管理維度，要統籌協調，建設與運營并重；在產業維度，要加強合作，構建開放生態；在創新維度，要保障安全，堅持創新驅動。

在人工智能、虛擬現實等新技術浪潮的帶動下，虛擬數字人制作過程得到有效簡化、各方面性能獲得飛躍式提升，開始從外觀的數字化逐漸深入到行為的交互化、思想的智能化。以虛擬主播、虛擬員工等為代表的數字人成功進入大眾視野，并以多元的姿態在影視、游戲、傳媒、文旅、金融等眾多領域大放異彩。?

為加快推動虛擬數字人技術和產業創新發展，中國人工智能產業發展聯盟（以下簡稱"AIIA 聯盟"）總體組協同中關村數智人工智能產業聯盟（以下簡稱"ZAI聯盟"）數字人工作委員會于2020年發起虛擬數字人推進計劃，致力于開展虛擬數字人技術研究、標準制定、評估測試、合作交流、成果發布及生態建設工作。

本白皮書是 AIIA│ 聯盟總體組和ZAI聯盟數字人工作委員會首次發布。白皮書回顧了虛│擬數字人發展歷程，重點分析了虛擬數字人關鍵技術和產業發展現狀，對虛擬數字人的未來發展趨勢進行了展望，剖析了數字人發展中的制約因素，提出產業發展建議。

12月17日，由中國信息協會大數據分會主辦，信息化觀察網、國潤互聯信息技術研究院共同承辦的“2021中國大數據技術應用大會”在北京隆重召開。會上，中國信息協會大數據分會與北京國潤互聯信息技術研究院共同發布了《2021—2022中國大數據產業發展報告》（以下簡稱《報告》），在深入分析中國大數據產業發展現狀、政策體系、人才培育等產業發展要素的基礎上，進一步研判大數據在軟硬件產品、基礎設施和應用服務等領域的熱點及布局，同時提出了大數據產業發展的六大新趨勢。

數據 數據 數據

數據作為五大生產要素之一，正與行業應用深度結合，成為推動產業、企業數字化轉型升級的重要驅動力量。11月30日，工業和信息化部印發的《“十四五”大數據產業發展規劃》（以下簡稱《規劃》）指出，大數據產業是以數據生成、采集、存儲、加工、分析、服務為主的戰略性新興產業，是激活數據要素潛能的關鍵支撐，是加快經濟社會發展質量變革、效率變革、動力變革的重要引擎。

為推動大數據產業高質量發展，《規劃》提出“以釋放數據要素價值為導向，以做大做強產業本身為核心，以強化產業支撐為保障”的路徑設計，將“新基建”、技術創新和標準引領作為產業基礎能力提升的著力點，將產品鏈、服務鏈、價值鏈作為產業鏈構建的主要構成，旨在實現數字產業化和產業數字化的有機統一，并進一步明確和強化了數據安全保障。

11月25日，上海數據交易所正式揭牌。一石激起千層浪，此舉必將有力地推動數據要素流通，進一步釋放數字紅利，有效促進數字經濟的發展。進入數字時代，貫徹新發展理念，全方位、深層次激活數據要素潛能、釋放數據要素價值，為大數據產業的高質量發展保駕護航。

大數據產業步入發展“快車道”

隨著新型智慧城市和數字城市建設熱潮的興起，以及各地與大數據和數字經濟相關的園區加速落地，大數據產業規模持續擴大。《報告》預測，未來三年，中國大數據產業市場將保持12%以上的增速，到2023年整體規模將達到11522.5億元。從行業角度分析，互聯網、政府、金融和電信等幾大行業處于引領位置。

大數據產業迅猛發展、行業大數據應用快速落地，也造成了大數據人才的缺口。加強專業人才培養，推動大數據相關專業朝著精細化、融合化的方向發展，是彌補人才缺口的必要措施。

《數據安全法》、《個人信息保護法》等法律法規的頒布實施，讓數據安全、數據治理有章可循，為大數據產業的發展保駕護航；與大數據應用相關的技術、產品和服務不斷推陳出新，讓數據更好地驅動業務的創新發展；越來越多市場玩家的介入，促進了大數據市場的繁榮，同時也通過一輪又一輪的洗牌，使產業布局更趨于合理，有效促進良性競爭。

無論從國家產業扶持政策，還是從市場發展、技術創新和行業應用等角度分析，中國大數據產業的發展前景廣闊，值得期待。《報告》指出，從技術發展來看，大數據相關的隱私計算、實時計算、硬件變革等技術發展推動了大數據技術和產品的升級迭代，帶來更多新的應用場景、解決方案和產品服務；政策環境不斷優化，“東數西算”工程、大數據技術攻關實驗室的建立，為產業創新發展提供了重要支撐；在市場層面，國內大數據產品能力基本成熟，但服務能力仍需進一步提升；從區域發展來看，京津冀、長三角、珠三角、中西部等地區大數據與區域經濟協同發展、融合發展日益深化，已成為大數據產業發展的橋頭堡，將持續引領全國大數據整體發展。

大數據產業發展六大趨勢預測

在對中國大數據產業發展現狀，以及面臨的挑戰和機遇進行全面分析的基礎上，《報告》總結了中國大數據產業未來發展的六大趨勢。

第一，AI技術融合應用有望成為突破數據治理瓶頸的新方法。AI技術將在數據安全與數據治理、在數據質量評估，以及數據管理、交易和確權等方面發揮重要作用。

第二，數據交易市場發展有力支撐數據定價和數據確權新實踐。各地方都在加快建設大數據交易中心，共同推動數據要素市場建設和發展，推動更大范圍、更深層次的數據定價和數據確權。未來，要建立與人力資源服務市場、金融交易市場、技術轉移市場等一樣規范、活躍、有序的數據要素流通市場，需在數據確權和數據定價兩大問題上有所突破。

第三，提高服務效能和推動治理流程再造成為政府大數據新應用的焦點。經過多年的發展與演進，當前，政府大數據應用的重點是，釋放政府大數據的價值，加大推動政務信息化共建共用，并將大數據廣泛應用于政府管理服務，提高數字化政務服務效能，推動政府治理流程再造和模式優化等。

第四，“工業大數據+工業互聯網”共筑綠色低碳的新工業體系。總體來看，我國工業大數據的使用效率水平較低，工業互聯網在工業領域中的應用程度也相對較低。因此，亟需大幅提升我國工業整體技術水平，實現綠色生產制造。未來在工業大數據和工業互聯網方面，要進一步推動以工業大數據為代表的新一代信息技術在研發設計、生產制造、經營管理、售后服務等工業全價值鏈中的應用，推動工業互聯網在電力、鋼鐵、煤炭、家電、軌道交通等工業典型場景中的大規模部署，進而推動我國工業發展階段性整體躍升。

第五，智能健康管理、云端診療、數據安全治理引領健康醫療新發展。基于大數據，以產學研合作模式開展重大專科疾病的課題研究助力產品創新，深度挖掘健康醫療大數據的價值，推動相關產品和服務的創新，同時一步加強公共衛生健康事件預警及應急響應能力。

第六，提高工作效能和創新工作方式是智慧黨建大數據平臺的新價值。目前，地方政府、國有企業、高校等正加快落實“智慧黨建”工作要求。智慧黨建大數據平臺應用能夠提高黨建工作效能，在助力全方位管理黨員、高效率完成日常工作、全流程跟蹤任務考核、全流程監督記錄學習情況、實時動態監督展示黨建成果等方面發揮了重要作用。

結語

回顧2021年，在“后疫情時代”，數據已經成了人們工作、生活中不可或缺的要素。人們的衣食住行，都因為數據而改變、優化，從而獲得更好的體驗。展望未來，中國大數據產業將繼續穩步快速增長，技術創新能力不斷增強，產業價值持續釋放，無論是政府、企業，還是消費者，數字化意識正進一步增強。在相關產業政策、法律法規的支持和規范下，大數據產業將加速走向微觀細分領域，與行業應用深度結合，有效推動數字化轉型與智能化升級。

11月3日，由全國信標委大數據標準工作組、中國電子技術標準化研究院聯合相關單位共同編寫的《企業數字化轉型白皮書》（2021版）正式對外發布。美林數據作為國內知名的數據治理和數據分析服務提供商，擁有多年助力企業數字化轉型經驗，受邀擔任參與編制單位，為企業數字化轉型發展提供借鑒。

數字化轉型是企業發展的必經之路 數字化轉型是在業務數據化后利用人工智能、大數據、云計算、區塊鏈、5G等新一代信息技術，通過數據整合，通過對組織、業務、市場、產品開發、供應鏈、制造等經濟要素進行全方位變革，實現提升效率、控制風險，提升產品和服務的競爭力，形成物理世界與數字世界并存的局面。 2021年，全球經濟正在呈現出“反彈”“分化”“不確定性”的多種特征。在這個日益變化的時代，企業如何克服復雜、多變的發展環境？數字化轉型無疑是企業發展的必經之路。 白皮書通過對國內外企業數字化轉型理論與實踐的研究與分析，總結了企業數字化轉型的概念與特征，從國有企業、通信行業、金融行業、制造行業、電力行業、新零售行業、高速公路、政府等八大領域的數字化轉型框架，匯總提煉了企業數字化轉型的發展思路與實踐路徑，并提出了數字化轉型的能力評估模型。

白皮書主要包括了6個部分

（1）概述，說明了數字化轉型的定義、內涵、現狀等；

（2）企業數字化轉型理論探索，從不同行業說明了各個行業的數字化轉型能力框架；

（3）企業數字化轉型發展思路，從目標、基本原則、任務和框架方面進行了數字化轉型說明；

（4）企業數字化轉型實施路徑，從戰略方法、驅動要素、能力保障、方法方面說明了實施路徑；

（5）企業數字化轉型能力評估，說明了能力評估模型、等級、方法等。

美林數據多年來一直深耕行業應用，并積極參與大數據領域的標準化建設工作，目前已經完成參編國家、行業、地方標準20余項，并連續四年參編《工業大數據白皮書》《大數據標準化白皮書》。 此次，美林數據參編《企業數字化轉型白皮書》，就是在多年行業應用和標準化建立經驗的基礎上，進一步提供企業數字化轉型的理論指導、理念指引、頂層規劃到落地踐行等有價值的指引。 未來，美林數據將繼續發揮在工業大數據領域的專業優勢，為更多實體經濟提供標準化、專業化的大數據技術解決方案，推動大數據與實體經濟的深度融合，助力實體經濟的數字化轉型！ 注：白皮書發布單位為全國信標委大數據標準工作組、中國電子技術標準化研究院

觀眾在2021世界計算大會現場試用AI翻譯設備。新華社記者陳思汗攝

在日前舉行的2021人工智能計算大會上，國際數據公司IDC和浪潮信息聯合發布的《2021—2022中國人工智能計算力發展評估報告》顯示，相比2020年，人工智能在金融、制造、能源、公共事業和交通等行業體現的推動作用尤為顯著。同時，以智能計算中心為代表的算力基礎設施，通過提供公共的算力、數據及算法服務，讓算力服務易用，解決算力服務的供給問題。

“4年來，我們發現人工智能算力越來越受到重視，這方面的應用越來越成熟，無論是芯片的多元化還是人工智能服務器的計算能力、計算容量等都比4年前有了很大的提高。”IDC企業研究助理副總裁周震剛接受經濟日報記者采訪時說。

周震剛表示，相比去年，人工智能在各個行業的滲透度都在提升，尤其是在互聯網行業和金融行業。此外，制造、交通和能源行業在人工智能的應用也更加深入。

據了解，全球已有60多個國家和地區出臺人工智能政策，發布國家級人工智能戰略。IDC預測，2021年全球企業在人工智能軟件、硬件和服務的總投資將超850億美元，預計在2025年將增至2045億美元，5年復合增長率達24.5%。

不過，中國工程院院士、浪潮首席科學家王恩東認為，人工智能也帶來了指數級增長的算力需求，計算產業正面臨著多元化、巨量化、生態離散化交織的趨勢與挑戰。一方面，多樣化的智能場景需要多元化的算力，算力已經成為人工智能繼續發展的重中之重；另一方面，從芯片到算力的轉化依然存在巨大鴻溝，多元算力價值并未得到充分釋放。如何快速完成多元芯片到計算系統的創新，已經成為推動人工智能產業發展的關鍵環節。

人工智能產業化對算力的需求正在激增，浪潮信息副總裁劉軍表示，算法模型發展也將更加復雜，巨量模型將是規模化創新的基礎，“源1.0”等巨量模型的出現，讓構建大模型、提升人工智能處理性能成為發展趨勢。

目前，全球知名的人工智能公司在巨量模型上都投入巨大，谷歌、微軟、英偉達、浪潮、智源人工智能研究院、百度、阿里等公司相繼推出了各自的巨量模型。“巨量化的一個核心特征就是模型參數多、訓練數據量大。”劉軍以浪潮人工智能研究院開發的中文人工智能巨量模型“源1.0”為例介紹說，其數量高達2457億，訓練數據集規模達到5000GB。“我們對算力的追求沒有極限。”劉軍說。

人工智能芯片正呈現多元化發展趨勢，芯片的多元化為人工智能產業化的加速提供了重要的產業基礎和更加豐富的選擇。但是，芯片從造出來到大規模用起來，還隔著一個巨大的產業鴻溝。以一臺人工智能服務器研制為例，整個系統需要經過30多個開發流程，使用150多種加工制造工藝，對280多個關鍵過程控制點的質量進行嚴格把控，還要實現與算法框架和人工智能應用的優化與適配等問題。

“要想釋放多元算力價值、促進人工智能創新，一是要重視智算系統的創新，加大人工智能新型基礎設施建設，把從技術到應用的鏈條設計好，從體系結構、芯片設計、系統設計、系統軟件、開發環境等各個領域形成既分工明確又協同創新的局面；二是要加快推動開放標準建設，通過統一、規范的標準，將多元化算力轉變為可調度的資源，讓算力好用、易用。”王恩東說。

中國人工智能基礎設施市場規模保持高速增長，中國服務器廠商已成為全球服務器市場的中堅力量。IDC預計，2021年人工智能加速服務器市場規模將達56.9億美元，相比2020年增長61.6%，到2025年，中國人工智能加速服務器市場將達108.6億美元。

我國明確提出在全國布局算力網絡國家樞紐節點，同時積極推進智能計算中心建設，發力構建普適普惠、安全可靠的現代化基礎設施體系和生態。智能計算中心已被越來越多的地方政府視為實現支撐和引領數字經濟、智能產業、智慧城市、智慧社會發展的關鍵性信息基礎設施，為算力、數據、生態和產業發展提供平臺化支持。

7月28日，以“數智轉型 融合共生”為主題的2021（第六屆）大數據產業生態大會開幕論壇順利舉行，由大數據產業生態聯盟聯合《軟件和集成電路》雜志社、賽迪顧問股份有限公司、賽迪智庫共同編制的《2021中國大數據產業發展地圖暨中國大數據產業發展白皮書》（以下簡稱《白皮書》）重磅發布。

中國電子信息產業發展研究院副總工程師安暉發布了白皮書并針對核心內容進行了深入解讀，他認為：“現階段，數據已成為市場化配置的關鍵生產要素，對提高生產效率的乘數作用不斷凸現。隨著數據要素可參與分配的價值紅利加快釋放，數據交易市場將是實現數據定價和數據確權的新實踐，政府、企業、社會組織將積極參與數據要素市場的建設。”

白皮書調研工作自2021年4月正式啟動，通過問卷調查、網絡調查、在線深度訪談等方式，對大數據基礎支撐、數據服務和融合領域的數千家涉獵大數據業務的ICT企業進行深入調研分析。歷經近4個月的調研工作，覆蓋了2000余家大數據企業，回收有效調研問卷近千份，累積完成百余份大數據企業個案深度調研樣本。白皮書分析了中國大數據產業發展演進、政策體系、園區建設、人才培育等產業發展要素情況，研判了大數據在軟硬件產品、基礎設施和應用服務等領域熱點布局，梳理了大數據產業生態的三個層次，并重點研判了大數據產業發展的七大新趨勢，為政府主管部門決策提供了資料參考，為大數據領域從業人員提供了借鑒。

在國家主管部門的指導和支持下，大數據產業生態聯盟致力于搭建政產學研用的產業綜合服務平臺，已連續五年發布《中國大數據產業生態地圖暨中國大數據產業發展白皮書》，持續激發傳統行業在數字化轉型中的巨大潛力，加速構建大數據發展新格局，為數字時代各類新業態的發展賦能。

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。