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當前，全球新一輪科技革命和產業變革正深入發展，信息通信技術創新已從過去單點突破轉變為多技術協同推進及群體性演變。人工智能、物聯網、衛星通信和大數據等關鍵技術不斷突破，加速終端行業創新進程。新一代智能終端擴展了智能終端的功能和邊界，支持人類對物理世界更深刻的感知與理解，更加強調系統整體的智能互聯和智能化管理，旨在通過更全面、綜合的智能化應用，促進人、機、物、境的深度互聯融合，并成為推動數字化轉型和智慧生活的新質生產力工具。

2024年12月26日，在2025中國信通院深度觀察報告會成果發布會上，《新一代智能終端藍皮書（2024年）—開啟萬物智聯、協同智慧新紀元》正式發布，中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）泰爾終端實驗室傅蓉蓉對報告進行了深入解讀。

報告立足新變化、新需求、新發展，聚焦新形勢下新一代智能終端總體發展態勢，總結新一代智能終端趨勢特征，分析技術創新方向、產業升級重點、安全演進策略，展望新一代智能終端發展機遇，以期與業界共享，共同推動新一代智能終端產業蓬勃發展。

藍皮書核心觀點

**1. 智能終端演進歷程可概括為4個關鍵階段。**計算智能起步期，終端初步具備基礎的數據計算和傳輸能力，硬件和軟件技術尚在發展初期，應用生態處于早期萌芽階段。應用智能導入期，iOS、Android及Windows Phone等移動智能操作系統正式問世，應用程序被廣泛引入終端設備以提供多類型服務，智能應用生態初步構建。單點智能普及期，新一代信息技術驅動終端軟硬件升級變革，應用生態進入多元化發展階段，萬物互聯迎來新機遇。協同智慧發展期，人工智能、物聯網等技術取得關鍵性突破，終端交互方式及服務方式發生深度革新，推動智能終端進入萬物智聯、協同智慧新紀元。

**2. 新一代智能終端呈現“四新”趨勢特征，促進人、機、物、境深度互聯融合。**新一代智能終端指基于信息通信技術，以強感知、強計算、強交互、強體驗提升為目標，能夠執行多元化復雜任務，為用戶提供強智能服務的新型智能終端。呈現“四新”趨勢特征，一是新交互，從“單一模態交互”走向“多模態交互”，交互方式從“人理解機器”逐漸演變為“機器理解人”；二是新應用，傳統應用向智能化升級，衍生出應用+AI、AI原生應用兩類代表性范式；三是新服務，服務模式由“以用戶指令為驅動”轉變為“以用戶意圖為導向”，由“被動服務”轉變為“主動服務”；四是新場景，新興技術推動業務場景從“萬物互聯”進入“萬物智聯”。

**3. 新一代智能終端代表性產品不斷涌現，重塑終端智能邊界。**AI手機在傳統智能手機的基礎上，通過軟硬件全方位創新提升移動用戶交互體驗，推動手機智能化程度邁向新高度。AI PC基于人工智能推理硬件算力和內存的升級，驅動傳統個人電腦向新型數字化新質生產力工具發展。人形機器人作為人工智能與機器人技術深度融合的新載體，在技術革新和場景應用方面展現出巨大潛力。AI車載終端通過集成智能座艙和智能駕駛系統，為用戶提供更加智能化的服務體驗。

**4. 平臺軟件加速重構，端云協同成為主要路徑。**AI技術在終端產品的融入度逐步深化，主要分為“應用加入AI”“系統導入AI”“AI重構原生OS”三階段。端云協同部署模式實現計算資源動態分配，增強系統靈活性與可擴展性，成為主要發展路徑。

**5. 多元流量入口并存，構建全新市場格局。**第一類是終端系統級智能體，終端廠商升級語音助手至智能體，有望成為人機交互新入口。第二類是平臺級超級應用，融合大模型能力，探索跨應用交互，提升了用戶體驗和服務質量，在其龐大的用戶基數和生態優勢基礎上，吸引更多的用戶流量，增強用戶的黏性和忠誠度。第三類是應用級智能體，可以理解用戶意圖，自主完成問題拆解和決策，并直接調用應用工具自主執行任務，一定程度上掌握應用生態的分發權。

藍皮書目錄

一、智能終端整體發展脈絡

二、新一代智能終端總體發展情況

（一）呈現四新趨勢特征，人機物境深度融合 （二）產品應用不斷涌現，重塑終端智能邊界 （三）擴展市場增長空間，提振行業發展信心

三、新一代智能終端技術創新重點

（一）終端硬件創新升級，助推端側性能加速提升 （二）平臺軟件加速重構，端云協同成為主要路徑 （三）多重技術綜合應用，催生人機交互全新范式 （四）安全防護策略演進，筑牢用戶安全隱私屏障

四、新一代智能終端產業應用生態

（一）產業結構優化調整，形成多方協同生態 （二）應用創新持續深化，開發邏輯逐步遷移 （三）多元流量入口并存，構建全新市場格局 （四）智能分級縱深推進，引領產業高質發展

五、新一代智能終端發展建議

（一）創新軟硬核心技術，加速終端智慧升級 （二）健全智能終端標準，推動標準落地實施 （三）壯大終端產業主體，培育繁榮共生生態

人工智能技術以其前所未有的發展態勢引領新一輪科技革命和產業變革，深度驅動經濟社會發展。技術釋放價值紅利的同時帶來風險挑戰。我國提出《全球人工智能治理倡議》著重指出，做好風險防范，不斷提升人工智能技術的安全性、可靠性、可控性、公平性。人工智能風險治理已經成為把握未來人工智能發展的核心要素，也是全人類需要共同應對的時代課題。

2024年12月24日，在2025中國信通院深度觀察報告會人工智能安全治理分論壇上，中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）發布《人工智能風險治理報告（2024年）——構建面向產業的人工智能安全治理實踐方案》。中國信通院人工智能研究所安全治理部呼娜英從風險認知、全球實踐、產業實踐、展望建議等方面對報告進行了解讀。

報告結合國際經驗，立足我國產業實踐，提出“系統治理-風險識別-風險評估-風險應對”的人工智能風險治理實踐框架，實現穿透式風險管控與全鏈條流程管理的深度融合，為人工智能產業主體對于技術發展與安全保障提供解決方案。

報告核心觀點

**1. 人工智能風險的認知向全球性融合、前瞻性考量、系統性分析、交叉性聯動不斷深化。**社會各界愈發關注人工智能風險全球性。全球人工智能治理方案愈發深刻認識到，人工智能技術的應用與影響并非局限于某一地區或國家，而是深刻影響全球社會、經濟和政治秩序。國際密切關注人工智能發展帶來的前瞻性風險。各國系統性分析人工智能帶來技術、社會、倫理等多個層面帶來的風險挑戰。專家學者日益強調考量人工智能風險的交叉聯動性。

**2. 全球人工智能風險治理舉措不斷走深向實。**國際社會加快推進人工智能治理領域的跨國協調行動，聯合國發揮主渠道作用，人工智能安全峰會聚焦安全議題提供全球對話平臺，多個國際決議、倡議和條約相繼出臺。主要經濟體的治理體系漸趨明晰，多國成立人工智能安全研究所，開展風險管理體系研究和安全基準測試，推動面向風險的人工智能安全治理工作。產業界發揮技術研究和治理協同優勢，協同推進治理框架互操作，提升人工智能風險應對能力，開發風險治理技術工具，推出安全技術測試平臺，探索前瞻安全技術研究。

**3. 人工智能技術的迅猛發展使技術與應用風險復雜交織，對構建系統化、整體性、可落地的風險治理框架提出更高要求。**人工智能技術紅利與應用風險相伴而生，全球領域人工智能治理進程持續加速。在技術快速演變、產品跨境應用、鏈條主體復雜的特征下，產業界能夠在靈活有效應對現實問題、協調深化推動國際合作、協調多利益攸關方發揮更重要的作用，構建面向產業界的人工智能風險治理框架愈發重要。

**4. 面向產業界的人工智能風險治理實踐框架需統籌考慮穿透式風險管控與全鏈條流程管理。**報告在延續中國信通院前期發布的可信人工智能相關報告的研究基礎上，以可控可靠、透明可釋、隱私保護、明確責任及多元包容等核心指導原則，提出人工智能風險治理實踐框架。一是注重頂層設計，通過制度完善、文化建設和外部協作來提升系統治理能力。二是聚焦風險管理，覆蓋風險識別、評估與應對的動態閉環管理體系。三是明確主體責任，構建貫穿研發、部署和應用等關鍵環節的全鏈條流程管理體系。

**5. 攜手共建多元、協同、系統的安全治理體系，為人工智能可持續發展保駕護航。**國際層面，促進全球合作，共筑人工智能治理新格局。政府層面，優化治理體系，夯實人工智能安全發展基礎。產業組織層面，發揮橋梁作用，推進行業治理標準化與動態化。企業層面，強化內外協同，助力技術創新與責任共擔。

報告目錄

一、概述

（一）人工智能風險挑戰引發全球關注 （二）人工智能風險治理模式亟需創新 （三）推動面向產業界的人工智能風險治理落地框架迫在眉睫

二、人工智能風險認知漸進深化

（一）人工智能內生安全與衍生安全復雜交織 （二）人工智能風險認知邁向多維度深化融合

三、人工智能風險治理全球實踐

（一）國際層面：加速推進風險治理行動及合作 （二）主要經濟體：迭代完善風險劃分與管控舉措 （三）產業組織：協同推進治理框架和安全工具 （四）企業主體：深化技管融合的風險應對方案

四、面向產業的人工智能風險治理實踐方案

（一）打造全鏈條人工智能風險治理框架 （二）提升人工智能風險系統治理能力 （三）設立人工智能風險精準識別機制 （四）健全人工智能風險科學評估體系 （五）完善人工智能風險敏捷應對方案

五、展望建議

（一）促進全球合作，共筑人工智能治理新格局 （二）優化治理體系，夯實人工智能安全發展基礎 （三）發揮橋梁作用，推進行業治理標準化與動態化 （四）強化內外協同，助力技術創新與責任共擔

主要專家簡介

中國信通院人工智能研究所安全治理部主任，工程師

石霖

主要從事人工智能領域的政府支撐、技術研究、標準制定、測試評估及產業生態建設工作。參與編寫人工智能、元宇宙領域多項國際、行業標準。

中國信通院人工智能研究所工程師

呼娜英

中國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。

中國信通院人工智能研究所工程師

陳文弢

中國人工智能產業發展聯盟人工智能安全治理委員會安全組組長。擁有10 年以上內容安全，網絡安全相關工作經驗，長期支撐相關單位開展安全相關專項檢查，深度參與內容識別系列行業標準編寫、牽頭制定大模型安全、智能體安全等系列聯盟規范10余份。

其他參與撰寫專家

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 孫小童 中國信通院人工智能研究所工程師

更多精彩，敬請閱讀解讀PPT。

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近年來我國邊緣計算相關政策陸續出臺，《算力基礎設施高質量發展行動計劃》提出“促進邊緣算力協同部署，推動“云邊端”算力泛在分布、協同發展”。隨著國家政策支持力度加碼，邊緣計算建設邁入高速增長期，應用場景逐漸豐富，市場規模不斷增長，邊緣計算正邁向全新發展階段。

中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）長期深耕邊緣計算與云邊協同研究領域，在產業、技術、應用、生態等方面具備深厚研究基礎。為凝聚產業共識，推動我國邊緣計算產業高質量發展，中國信通院云計算與大數據研究所編制了《邊緣計算產業發展研究報告（2024年）》并于近日正式發布。

報告基于邊緣計算市場和應用現狀，立足產業發展視角，對我國邊緣計算政策環境、產業生態、市場發展、技術演進和實踐應用等進行全面梳理分析，詳細闡述邊緣計算在各行業應用和價值，研判邊緣計算發展當前挑戰、發展建議與展望，希望能為產業各界提供借鑒和參考。

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

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。

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。

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。

人工智能技術是使人造機器具備類人類智能、模擬人類學習、認知、感知能力的信息技術，感知層人工智能技術發展成熟，多項應用方案實現規模落地，認知層人工智能技術將是實現下一代人工智能技術突破的關鍵。

中國工業領域人工智能技術滲透率較低，人工智能技術的應用主要集中于產品生產環節。工業領域各應用場景可用樣本數量的缺乏，是工業領域人工智能技術實現落地的主要制約因素之。

機器視覺技術在工業領域中應用廣泛，核心功能包括產品識別、測量、定位及檢測，是實現產品分揀、裝配、搬運、質檢等多個生產環節智能化轉型的核心技術，相較于人工生產具備降本增效等顯著優勢。

中國工業領域人工智能行業產業鏈上游以傳感器及AI芯片制造商與AI算法提供商為主體，產業鏈中游以輔助研發系統及智能生產系統提供商與工業機器人制造商為主體，產業鏈下游涵蓋工業領域各細分市場。

但是中國工業傳感器行業發展進入成熟期，主要增長動力來自于工業制造規模的增長與智能制造的應用，受制于人工智能技術在工業領域的滲透率增長速度較低，短期內中國工業傳感器市場需求增長速度預計將持續下行。

CMOS圖像傳感器成為圖像傳感器應用市場主流應用選擇；全球CMOS圖像傳感器市場集中度較高，壟斷效應明顯，龍頭企業占據高端CMOS圖像傳感器市場主導地位，對下游客戶具備較強主動議價能力。

應用于AI算法運行的處理器芯片以GPU、FPGA及ASIC三類芯片為主；發展起步較早的GPU芯片已實現規模化應用，具備更強的性能及更低的功耗的高度定制化ASIC芯片市場發展空間較大。

近年來，人工智能成為推動社會經濟發展的新動力之一，在提高社會生產效率、實現社會發展和經濟轉型等方面發揮重要作用。作為主導新一代產業變革的核心力量，人工智能在醫療方面展示出了新的應用方式，在深度融合中又催生出新業態。

從全球范圍來看，目前人工智能醫療產業仍處于發展早期階段，相比于傳媒、零售、教育等領域來說，商業化程度偏低。但隨著市場需求不斷擴大，向專業化細分領域深化發展，加之各國宏觀政策支持和技術進步等，人工智能醫療發展前景廣闊。美國靠早期的政策拉動醫療信息化和人工智能輔助醫院管理，積累了大量數據，具備先發優勢，屬于領先梯隊，目前已在藥物研發、醫療機器人、醫學影像、輔助診斷等方面全方位布局。其他國家如英國、德國、加拿大、日本等國則緊隨其后，各有側重，各有所長。

中國作為新興市場國家的領頭羊，人工智能醫療始終保持高速發展態勢。目前，我國人工智能醫療發展歷經計算智能階段，目前正處于從感知智能向認知智能過渡的發展階段，不同細分領域的技術發展情況和落地應用成熟度有所不同。AI醫學影像是人工智能在醫療領域應用最為廣泛的場景，率先落地、率先應用、率先實現商業化。手術機器人、藥物研發、精準醫療等領域已有部分落地應用，但因成本或技術原因，尚未實現規模化普及，未來增長空間較大。受2020年初新冠肺炎疫情影響，人工智能在公共衛生領域特別是傳染病的預防與控制方面發揮重要作用，傳染病大數據分析預警系統、疫情排查系統、智能測溫機器人、消毒機器人、語音服務機器人等在戰“疫”一線被廣泛應用。本研究報告立足于產業發展基本面，并結合當前人工智能醫療的最新發展與應用趨勢，對公共衛生、醫院管理、醫學影像、醫療機器人、藥物研發、健康管理、精準醫療和醫療支付共八大主要細分領域進行深入研究與分析，分析各領域所處的不同發展階段、發展特征與應用價值，并盤點市場主要參與者，力求描摹2020年互聯網醫療行業發展的新風向。

中國的人工智能醫療在政府與社會各界的共同投入與支持下，面臨政策、市場、技術、人才等多重因素疊加利好的重要發展機遇。項目組重點分析了中國人工智能醫療領域目前所具有的六大發展機遇：機遇一，頂層設計不斷加碼，產業發展政策環境持續優化；機遇二，市場增長迎來發力期，資方入局窗口已經打開；機遇三，市場需求日益旺盛，慢病管理等領域頗具增長空間；機遇四，新冠疫情的迫切需求為相關產業的發展打開了新局面；機遇五，5G、量子計算等新技術的增長為產業發展提供了新動能；機遇六，復合型人才厚度增加為產業厚積薄發創造新節點。

在行業發展重要機遇期，政府密集釋放相關利好政策，推動科技成果轉化，推動數據共享，持續完善行業標準規范體系。同時，“以患者為核心、切實滿足醫生臨床工作需求”的核心理念正在逐漸成為行業共識，人工智能醫療產品正在向覆蓋多病種、深入應用場景的方向發展。可以預見，人工智能醫療大規模落地應用的時代即將來臨。