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人工智能浪潮席卷全球，正以前所未有的速度、廣度和深度改變生產生活方式，對全球經濟社會發展和人類文明進步產生深遠影響。近年來，語言大模型、多模態模型、智能體和具身智能等領域不斷出現突破性創新，推動人工智能邁向通用智能初始階段。與此同時，人工智能的工程化持續加速推進，新產品新模式層出不窮，行業應用走深向實，成為推動經濟社會高質量發展的關鍵動力。

2024年11月29日，在大模型產業創新發展大會上，中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）發布《人工智能發展報告（2024年）》。中國信通院人工智能研究所所長魏凱從總體態勢、技術創新、應用賦能、安全治理以及發展展望等方面對報告進行了解讀。

報告立足產業新發展、新變化、新需求，聚焦新形勢下全球人工智能發展重點，總結梳理人工智能技術創新方向、產業升級重點、行業落地趨勢和安全治理進展，展望人工智能發展機遇，以期與業界分享，共同推動人工智能產業蓬勃發展。

報告核心觀點

**1. 基礎模型保持快速演進態勢，重點突破多模態和復雜推理能力。**從基準測試結果來看，全球大模型能力實現階躍式提升。語言大模型能力多維度持續進化，主要體現在上下文窗口長度擴展、海量信息壓縮與知識密度提升、MoE架構融合以及通過引入強化學習算法優化推理能力。其中，推理側改進成為近期熱點，規模定律適用范圍從預訓練向后訓練和推理延伸。多模態大模型探索交叉模態融合處理，由早期子任務模型組合轉向端到端跨模態統一特征表示，實現原生多模支持。

**2. 算法創新與軟硬件架構深度耦合。**大模型技術的原始創新和應用迭代落地，高度依賴先進的軟硬件協同技術生態體系。**框架層面，**強調對大模型原生支持能力，大規模分布式訓練成為框架的新發力點。**芯片層面，**大模型計算特性對硬件要求極高，帶來分布式訓練支持、混合精度計算支持、高速互聯通信等新要求新挑戰，驅動計算底座迭代升級，呈現三大趨勢特點：芯片架構向定制化演進、存儲與互聯重要性日益提升、強調軟硬協同升級釋放硬件計算潛力。

**3. 工程化技術是人工智能從實驗室走向生產環境的關鍵橋梁，**大模型開發及應用工具鏈的快速發展，標志著人工智能工程化進入了新階段。開發工具鏈加速大模型技術的迭代，顯著提升了訓練效率，降低了推理成本。應用工具鏈則拓展了大模型應用范圍，增強了系統的擴展性，降低了應用門檻。

**4. 高質量、大規模、多樣化的數據集已經成為大模型發展的關鍵戰略要素，**訓練數據決定了模型能力的上限。數據新興技術快速發展，如多模態詞元向量融合、新一代高水平數據標注、面向人工智能的數據集質量評估以及合成數據等，人工智能高質量數據集供給能力不斷提升，以數據為核心驅動力的人工智能時代正在加速到來。

**5. 人工智能賦能新型工業化向縱深發展，呈現“大小模型協同” “兩端快、中間慢”等階段特征。****總體上，**以傳統小模型為代表的專用智能應用逐步成熟，以大模型為代表的通用智能應用處于初步探索階段。消費側應用迭代加速，對話式搜索、智能助理等革新功能不斷涌現，交互模式向更多模態拓展；并在端側加速落地，重塑手機等消費電子產品形態。生產側應用與行業場景融合不斷深入，有望深刻變革制造過程、組織架構、研發模式與產品形態，從而開辟我國工業從大到強的新路徑。目前，從產業鏈分布來看呈現“兩端快、中間慢”特征。“選、建、用、管”體系化推動落地應用成為加速人工智能走向實用化、普惠化的行業共識。

**6. 安全治理從原則向實踐加速推進。**安全治理工作邁向深水區，探索切實有效、多方共治、敏捷應對的落實方案成為全球共同議題。國際合作方面，聯合國發揮主渠道作用，經濟合作與發展組織、金磚國家等密集推出人工智能治理舉措，人工智能安全峰會聚焦安全議題提供全球對話平臺。治理體系方面，各主要經濟體治理體系漸趨明晰，旨在維護本土產業發展需要。產業實踐方面，產業各方積極發揮技術研究和治理協同優勢，發布治理框架、制定標準規范、推出測試平臺、迭代評估工具，加速探索模型間對抗新范式、模型水印算法等前瞻技術研究，提升人工智能安全治理能力。

**7. 展望未來，引入強化學習等技術來增強大模型能力仍是近期技術演進的重點方向，**專業大模型、多模態大模型有望加速突破，具備更強規劃、決策、執行能力的智能體和具身智能成為邁向通用人工智能的重要一步。**面向中遠期，**類腦智能等顛覆性技術的成熟，有可能為人工智能發展帶來更廣闊的想象空間。隨著人工智能賦能新型工業化向縱深發展，人工智能在實體經濟中的應用場景將進一步拓展，加速向生產制造環節滲透，加速邁向全方位、深層次智能化轉型升級新階段。

報告目錄

一、總體態勢

（一）人工智能技術演進走向新范式 （二）人工智能工程化邁向新階段 （三）人工智能安全治理工作緊密推進 （四）人工智能產業穩中有進迎來新動能

二、技術創新

（一）基礎模型仍在快速演進迭代 （二）計算平臺與模型創新緊密耦合 （三）工具鏈不斷完善加速大模型研發應用 （四）高質量多模態數據集成為模型能力提升的關鍵

三、應用賦能

（一）人工智能賦能階段性特征顯現 （二）重點行業人工智能應用走深向實 （三）體系化推動人工智能落地應用成為共識

四、安全治理

（一）人工智能技術應用帶來多重挑戰 （二）全球人工智能安全治理正處于“從原則走向實踐”的關鍵階段

五、發展展望

主要專家簡介

中國信通院人工智能研究所所長，正高級工程師

魏凱

中國人工智能產業聯盟總體組組長、國際電信聯盟SG16國內對口組組長。研究方向為人工智能技術，發表論文20多篇，牽頭完成40多項國內國際標準，參與多項人工智能相關國家重大政策文件起草。

中國信通院人工智能研究所軟硬件與創新生態部主任，高級工程師

李論

入選第九屆中國科協青年人才托舉工程，人工智能關鍵技術與應用評測工信部重點實驗室基礎軟硬件組組長，人工智能產業發展聯盟能源行業推進組副組長。長期從事人工智能領域研究，主持建設AISHPerf人工智能軟硬件基準體系，支撐多項國家部委人工智能領域的課題研究與文件制定。

中國信通院人工智能研究所平臺與工程化部副主任，工程師

董昊

從事人工智能技術、產業、政策及生態研究，聚焦人工智能工程化、人工智能基礎設施、科研智能等領域，牽頭編寫國內國際標準10余項。

中國信通院人工智能研究所工程師

呼娜英

人工智能產業發展聯盟人工智能安全治理委員會治理組組長。具備中國及美國紐約州律師職業資格。從事人工智能安全治理、風險管理、個人信息保護等領域的研究。牽頭或參與編寫世界互聯網大會《發展負責任的生成式人工智能研究報告及共識文件》、中國信通院人工智能相關研究報告。

其他參與撰寫專家

孫鑫 中國信通院人工智能研究所副總工程師，高級工程師，博士 瞿江 中國信通院人工智能研究所工程師 郭英男 中國信通院人工智能研究所工程師 于達 中國信通院人工智能研究所工程師，博士 燕江依 中國信通院人工智能研究所工程師 徐鵬 中國信通院人工智能研究所工程師 胡宇航 中國信通院人工智能研究所工程師 郭蘇敏 中國信通院人工智能研究所工程師 黑一鳴 中國信通院人工智能研究所工程師，博士 楊冰夷 中國信通院人工智能研究所工程師

版權聲明：本報告版權屬于中國信息通信研究院，并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方式使用本報告文字或者觀點的，應注明“來源：中國信息通信研究院”。違反上述聲明者，本院將追究其相關法律責任。

撰寫團隊聯系方式：

中國信通院 人工智能研究所 孫鑫 [email protected]

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黨的二十屆三中全會，提出健全促進實體經濟和數字經濟深度融合制度，對加快推進新型工業化、加快構建促進數字經濟發展體制機制、完善促進數字產業化和產業數字化政策體系等作出新的部署。數字經濟是經濟發展中創新最活躍、增長速度最快、影響最廣泛的領域，對增強發展新動能、提升發展韌性、暢通發展循環具有重要作用，成為助力高質量發展的核心動力。

2024年8月27日，在中國國際大數據產業博覽會“激活數據要素潛能，釋放新質生產力”交流會上，中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）副院長王志勤發布《中國數字經濟發展研究報告（2024年）》，分析了中國數字經濟發展最新態勢、數字經濟推動經濟發展的經濟學邏輯、數字經濟支撐新質生產力發展的重要實踐，并提出對策建議。

2024年，是中國信通院連續發布中國數字經濟發展研究報告的第十年。經歷十年的積累研究，報告持續跟蹤呈現我國數字經濟發展的最新進展、剖析數字經濟發展的規律特點、展現數字經濟發展的行業熱點等，為助力數字中國建設貢獻智庫力量。

報告核心觀點

2023年以來，我國5G、人工智能等技術創新持續取得突破，數據要素市場加快建設，數字經濟產業體系不斷完善，數字經濟全要素生產率鞏固提升，支撐了我國新質生產力的積累壯大。具體來看：

**一是擴量方面，**數字經濟規模擴張穩步推進。2023年，我國數字經濟規模達到53.9萬億元，較上年增長3.7萬億元，增幅擴張步入相對穩定區間。

**二是增效方面，**數字經濟在國民經濟中的地位和作用進一步凸顯。2023年，我國數字經濟占GDP比重達到42.8%，較上年提升1.3個百分點，數字經濟同比名義增長7.39%，高于同期GDP名義增速2.76個百分點，數字經濟增長對GDP增長的貢獻率達66.45%，數字經濟有效支撐經濟穩增長。

**三是提質方面，**數字經濟融合化發展趨勢進一步鞏固。數字產業化與產業數字化的比重由2012年的約3:7發展為2023年的約2:8，2023年，數字產業化、產業數字化占數字經濟的比重分別為18.7%和81.3%，數字經濟的賦能作用、融合能力得到進一步發揮。

**四是挖潛方面，**數字經濟和實體經濟融合發展持續拓展深化。2023年，我國一、二、三產業數字經濟滲透率分別為10.78%、25.03%和45.63%，分別較上年增長0.32、1.03和0.91個百分點，第二產業數字經濟滲透率增幅首次超過第三產業。

**五是區域方面，**綜合實力較強的地方彰顯數字經濟發展活力。2023年以來，經濟基礎較好、科技創新能力較強的地區，數字經濟發展的規模經濟、范圍經濟效應充分釋放，地區數字經濟實現了更快、更好、更有韌性的發展。

總的來看，數字經濟支撐經濟穩增長遵循一定的規律。在供給端，數字經濟通過擴大數字投入，促進勞動生產率及資本回報率的提升，推動經濟發展“質”的躍升。在市場端，數字經濟通過發揮有效市場作用，吸引市場主體充分參與競爭，推動經濟發展活力的釋放。在需求端，數字經濟通過發揮數字投資利率彈性與數字消費收入彈性，有效擴大市場需求，推動經濟發展“量”的擴張。

報告目錄

一、整體篇：扎實推進數字經濟創新發展取得顯著進展

（一）擴量方面，數字經濟規模穩定增長 （二）增效方面，數字經濟引領經濟高質量發展 （三）提質方面，數字經濟融合化趨勢進一步加強 （四）挖潛方面，數字經濟和實體經濟向深融合 （五）區域方面，綜合實力較強的地方彰顯發展活力

二、理論篇：數字經濟推動經濟發展的經濟學邏輯

（一）從供給端看，以“數字投入”推動經濟內涵式增長 （二）從市場端看，以“充分競爭”激發經濟發展活力 （三）從需求端看，以“數字彈性”牽引經濟外延式復蘇

三、專題篇：數字經濟成為發展新質生產力的重要支撐

（一）數字經濟全要素生產率提升，是新質生產力的關鍵標志 （二）關鍵數字技術創新應用，構筑新質生產力的內生動力 （三）數據要素價值持續釋放，提供新質生產力核心要素 （四）數字經濟產業創新發展，成為新質生產力的重要載體 （五）數字經濟治理體系加速構建，塑造新型生產關系

四、對策篇：做強做優做大數字經濟推動經濟高質量發展

（一）創新發展數字技術產業，打造經濟發展新動能 （二）充分釋放數據要素價值，拓展經濟發展新空間 （三）加快建設現代化產業體系，夯實經濟發展新支撐 （四）完善數字經濟治理體系，營造經濟發展新環境 （五）持續暢通市場高效循環，構建經濟發展新體制

主要專家簡介

中國信通院政策與經濟研究所數字經濟研究部主任，高級工程師，博士

**汪明珠 **

從事數字經濟、數實融合、數據要素等理論及實證研究。核心參與完成數字經濟國家頂層設計，定量測算數字經濟規模，牽頭完成《中國數字經濟發展白皮書》《全球數字經濟白皮書》《工業互聯網產業經濟發展報告》等。

中國信通院政策與經濟研究所工程師

姜穎

從事數字經濟、新質生產力、數實融合等領域研究，核心參與《中國數字經濟發展白皮書》《全球數字經濟白皮書》等報告撰寫，牽頭完成《中日韓經濟報告》《亞洲數字經濟報告》等，完成多省市、企業數字經濟評估工作。

中國信通院政策與經濟研究所高級工程師，博士

**胡燕妮 **

從事數字經濟、產業鏈供應鏈等領域研究，代表著作《中國數字經濟政策全景圖》《華為啟示錄：從追趕到領先》《中關村模式：科技+資本雙引擎驅動》。

中國信通院政策與經濟研究所工程師，博士

馮澤鯤

從事數字經濟測算、數字經濟社會網絡、數字經濟空間計量、數字經濟全要素生產率等方面的研究，主持或負責工業和信息化部、教育部等多項科研項目，參與相關部委政策制定咨詢。近年來負責數字經濟景氣循環、服務型制造賦能制造業高質量發展等方面的工作。

其他參與撰寫專家

耿瑤 中國信通院政策與經濟研究所工程師

岳云嵩 中國信通院政策與經濟研究所高級工程師 郭怡笛 中國信通院政策與經濟研究所工程師 劉璇 中國信通院政策與經濟研究所工程師 鄭安琪 中國信通院政策與經濟研究所高級工程師 王李祥 中國信通院政策與經濟研究所工程師 陳阿楠 中國信通院政策與經濟研究所工程師 盛銘 中國信通院政策與經濟研究所工程師 薛芮 中國信通院政策與經濟研究所助理工程師

以“數據”和“智能”為代表的信息技術在數十年間快速融入全社會的生產、分配、流通、消費、社會服務管理等環節，不斷帶動生產力提升，推動社會進步。近年來，伴隨數據增列為生產要素、生成式人工智能技術實現突破，“數據”和“智能”產業均進入劇烈變革期，兩者間的發展關系也發生巨大變化，“數據智能”順勢成為產業焦點。為梳理數據智能相關知識體系，總結先進實踐經驗，研判未來發展趨勢，指引企業順利實現數智化轉型，大數據技術標準推進委員會牽頭，聯合行業專家和頭部企業首次共同編制《數據智能白皮書（2024年）》。本白皮書聚焦數據智能這一話題，梳理概念的誕生背景及發展歷程，系統性厘清完整技術體系，深入剖析應用現狀問題，展現產業生態全景，以期為企業未來的數據智能實踐提供參考。

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。 　 　

新型數據中心是支撐 5G、云計算、人工智能等新一代信息技術發展的算力載體，是推動經濟社會數字轉型、智能升級、融合創新的關鍵基礎設施。隨著以高技術、高算力、高能效、高安全為代表的“四高”成為產業發展新目標，智能化作為新型數據中心高技術的重要體現，已經成為新型數據中心的重要發展趨勢。 為切實引導新型數據中心加快向“高技術”發展，本報告聚焦新型數據中心智能化運維的基礎性研究。分階段回顧了我國數據中心運維發展歷程，對智能化運維的基本概念、發展歷程等進行分析，深化產業認識，激發發展共識；首次提出智能化運維發展的三大目標和理念，體現產業界發展理念與體系的創新升級；總結分析智能化運維的發展核心——即設施、平臺、體系、服務的發展態勢，明晰智能化運維對于產業界的價值。報告意在為行業實現高技術、高質量發展提供有益參考，希望能對從業者有所啟示。數據中心智能化運維相關產業、技術正處于高速發展階段，新技術生態瞬息萬變，我們的認識有待深化迭代。

腦科學問題是人類社會面臨的基礎科學問題，是人類理解自然和理解人類自身的重要研究方向，腦機接口是該領域的有效探索手段之一。在國家戰略的引領下，在科技創新不斷更迭促進下，在人民大眾的期待關注下，腦機接口技術將在面向世界科技前沿、面向國家重大需求、面向人民生命健康的科技創新主戰場上發揮重要作用。為此，中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）面向腦機接口領域，提出“腦智芯連，思行無礙”這一行業發展總體愿景，并針對此愿景目標的實現，嘗試勾畫出在不遠的未來，腦機接口產業發展的藍圖和愿景期望。希望產業各方能夠在此愿景描繪的不同場景下開展更多研究、開發、交流與合作，共同繪制腦機接口產業的美好未來。

近日，中國信通院正式發布《腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022年）》，針對腦機接口這一前沿領域，全球首次從愿景、需求、場景、技術、系統衡量指標幾個維度開展研究，對該領域的科研攻關、產品研制和政策研究具有參考價值。

報告全面論述了腦機接口發展現狀，提出了“腦智芯連，思行無礙”的總體愿景目標，總結了腦機接口系統需要滿足 “準確、高效、穩定、易用、安全”五大需求，給出了系統性能和可用性兩組關鍵評估指標，分析了采集技術、刺激技術、范式編碼技術和解碼算法技術等4種核心技術的發展現狀及趨勢，并就腦狀態檢測、神經調控和對外交互3類重要應用場景下的腦機系統給出具體指標建議。報告最后就腦機接口未來應用和市場發展規模進行了預測，并給出了未來發展展望。

白皮書核心觀點

1. 報告提出一個愿景：“腦智芯連，思行無礙”。

這是腦機接口產業發展總體愿景，“腦”寓意為大腦和思維意圖，“智”寓意為人工智能和類腦智能，“芯”寓意為以芯片和計算能力為代表的外部設備，“連”有通訊、接口、內外連接與協同三重含義。通過“腦智芯連”的科學融合，實現“思行無礙”的目標，即期待大腦及人類智能和外部設備相互連接后，人類的思想和行為控制之間，不再有疾病和空間的阻礙；人類的能力得到顯著增強，大大降低神經疾病帶來的痛苦。

2. 腦機接口愿景的實現前提是滿足“準確、高效、穩定、易用、安全”五大需求。

即腦機接口系統應具有準確的大腦意圖解碼算法；高效的信息解碼效率，快速地反饋響應和執行任務；穩定的設備性能與抗干擾能力；易用、輕便、舒適的使用體驗；安全和符合倫理要求的植入、采集和信息傳送保障。是否滿足五大需求的評判指標，可分為性能指標與可用性指標兩組。性能指標主要體現在響應時間、識別正確率、可輸出指令數量和菲茨吞吐量等4個易量化指標；可用性指標主要體現在易用性、長效性、魯棒性、安全性和互操作性等五個主客觀結合指標。

3. 腦機接口的創新發展有賴于“產學研用醫政”協同創新體系的搭建。

腦機接口的廣泛應用落地需要關鍵技術的突破，工程技術的革新，科研工具平臺的支撐，標準體系的推動、測試驗證體系的完善，科技倫理的共識，以此來不斷突破發展瓶頸，迎來更大的應用空間。因此，腦機接口產業需要建設創新協同體系，促進多學科協作、多行業協同。

4. 全面分析研判腦機接口的關鍵技術發展現狀和未來趨勢。

報告針對腦機接口采集技術、刺激技術、范式編碼技術和解碼算法技術4種核心技術的發展現狀及趨勢進行了分析。

（1）隨著微納加工技術和材料技術的不斷革新進步，帶動腦機侵入式技術不斷革新，植入電極朝向柔性化、小型化、高通量、多功能和集成化方向發展。非植入式技術受益于機器學習、深度學習等算法的廣泛普及，信號解析能力不斷提升，抗擾降噪性能不斷加強，且凝膠等新材料的應用也使得腦信號采集設備更具舒適度；近紅外等光學檢測手段也為腦信號檢測提供了新的解決思路。

（2）以腦深部電極刺激為代表的神經調控刺激技術正在探索基于特異性生物標志物監測等手段實現閉環自適應控制，并結合機器學習和深度學習等手段實現動態精準刺激。植入式視覺調控技術相關研究已經開展，正從淺層的視網膜刺激向視覺重建效果更好的腦皮層刺激深入。

（3）范式編碼技術在發展過程中日益重視納入用戶感受，朝向更加友好和高效的方向發展演進，新的范式不斷出現，帶來更加豐富的探索實踐。

（4）解碼技術依托分解算法、機器學習、深度學習、黎曼幾何等方法不斷提升解碼精度和解碼效率，為腦機接口系統解決跨用戶和跨時間的可變性難題，提供新的解決思路。

近日，阿里云發布《中國云原生數據湖應用洞察白皮書》。在數字經濟的背景下，互聯網行業及傳統企業加速云化轉型，中國整體云服務市場的規模逐年擴增，云成為新一代IT基礎設施已經成為不爭的事實。其中，企業云化轉型的深入以及用云思維的轉變，驅動了PaaS市場份額的增長，基于云的能力創新已成為基礎云發展新的增長引擎。云特有的“池化、彈性、成本、敏捷”等優勢讓數據層與應用層的很多設想得以實現，擁抱云原生成為數據湖乃至大數據的必然選擇。

白皮書核心摘要：

概念界定：數據湖是面向大數據場景的創新解決方案，云原生是數據湖未來部署的必然形態，具有「建立統一數據資產、低成本使用基礎資源、高性能計算體驗升級和敏捷創新賦能」的核心價值。 市場現狀：2020年云原生數據湖市場規模（含生態）達124億，預計未來三年將以39.7%的復合增長率快速擴張。 競爭格局：中國云原生數據湖還處于發展的早期，能夠提供整體解決方案的獨立廠商還較少，市場較為集中，競爭主要圍繞頭部云廠商展開。 應用現狀：現階段，云原生數據湖主要應用于泛互聯網行業（40.7%）及傳統行業的互聯網場景（泛政務、金融、工業、醫療、汽車等），未來將向更多具有大數據和高價值屬性的行業拓展。 選型建議：企業在布局數字化轉型時，面對多元且快速迭代的業務需求，一方面需建設統一的數據底座，另一方面需關注DT能力的開放性、敏捷性和創新性。在選型云原生數據湖時，除內部能力評估外，還需要考慮服務商的服務半徑和發展路徑。 趨勢展望：在云原生與大數據背景下，云原生數據湖成為企業智勝未來的新一代生產力工具，市場即將迎來爆發期。未來，云原生數據湖廠商需與開發者、ISV和SI共同努力，在企業級生產環境中不斷探索，生態共贏驅動云原生數據湖解決方案日臻完善。

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。

數字經濟將持續高速增長，呈現“數字產業化、產業數字化、數字化治理和數據價值化”的發展 趨勢。中國移動順時應勢，勇擔網絡強國、數字中國、智慧社會主力軍，確立了“推進數智化轉型，實 現高質量發展”的發展主線，在網絡運維領域加速數智化轉型升級，努力構建云網一體、高度自動 化、智能化的網絡體系，充分發揮運營商的核心優勢，夯實各行各業數智化轉型基石。

中國移動踐行自動駕駛網絡理念，設定2025年網絡自動駕駛水平力爭達到L4級的整體目標。加快網絡運維數智化轉型升級，賦能CHBN業務支撐、客戶滿意度提升、網絡質量增強、運維效率提 高、運營成本降低。中國移動以端到端業務支撐為目標，分層次構建能力；以能力評測為抓手，分階 段迭代優化。一方面，以網管系統規劃牽引運維自動化能力建設，通過智能運維創新試點、規模推 廣，加速AI注智賦能；一方面，統籌規劃網絡設備的自動運維支撐功能技術規范，與網管系統協同推 進能力提升。

為引導更多產業伙伴以網絡自治為共同演進目標而凝聚共識、分享經驗、攜手創新，本文從需 求背景、策略方法、分級評測等角度，介紹中國移動開展的思考、探索與總結，并結合公司后續規 劃，給出產業發展的協作建議和未來展望。

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