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自研AI芯片、云原生架構、彈性分布式訓練服務以及MLOps能力成為平臺核心能力

　　AI芯片將持續架構創新、形態演進以及軟硬一體化趨勢；云原生應用可以為AI開發平臺的用戶（開發者）提供更敏捷高質量的應用交付以及更簡單和高效的應用管理；分茍式訓練可提供底層資源的彈性配置，提升系統的資源利用率；MLOps為AI開發平臺帶來靈活性與速度。

　　開發者流量與平臺規模是AI開發平臺營收決定性要素

　　AI開發平臺商業模式相對簡單。AI開發平臺經營模式是通過為企業或并發者提供Ai技術接口或AI并發工具而獲利I計費方式主要包括免費、按調用量計費、包年或包月三種。

　　模型調用業務營收將提升

　　2016-2020年，中國AI開發平臺營收規模快速擴張，2020年中國AI開發平臺營收突破200億元^現階段算力、數據、模型調用、部署/維護四項業務占AI并發平臺的營收占比約為4:3:21。未來，隨著推斷應用占比的提升，數據業務的營收占比預計將下降；而隨著AI在各垂直場景中應用的深入，模型調用業務的營收占比預計將提升。

國內SaaS廠商運用國外頭部廠商的成功經驗初見成效，投資人對SaaS的投資熱情不減且更加理性，大廠的投資目光開始轉向安全合規和行業垂直SaaS。同時，企業數字化轉型、疫情推動、人口代際變化和行業發展等多力齊發，SaaS行業正迎來新的發展機遇。但SaaS廠商們闊步前進的過程中，不可避免會遇到營收增長困難、盈利掣肘等困境。本報告從中外差異比對中探尋SaaS行業的中國特色，并對廠商發展過程中遇到的經營困境及當下發展熱點展開討論。幫助SaaS廠商了解當下熱點、明確市場定位，找到適合自己的商業模式和發展路徑。

//www.iresearch.com.cn/Detail/report?id=3853&isfree=0

2021年中國對話機器人chatbot行業發展研究報告為艾瑞咨詢集團自主研究發布的行業報告。本報告對2021年中國對話機器人chatbot行業進行研究分析，詳細梳理了對話機器人的產品流程、行業發展歷程、行業市場規模及應用場景分布，并為企業客戶提供對話機器人產品的選型建議，旨在將向市場提供更多的參考依據與行業洞察，為對話機器人相關企業提供一定的支持和幫助，為有關投資機構提供參考。

“2020年中國邊緣云計算市場規模為91億元，其中區域、現場、IoT三類邊緣云市場規模分別達到37億元、38億元及16億元。邊緣云計算尚處在發展的萌芽期，未來成長空間非常廣闊，預計到2030年中國邊緣云計算市場規模將接近2500億元。”

日前，艾瑞咨詢發布了《2021年中國邊緣云計算行業展望報告》，從概念界定、驅動因素、市場規模、應用規模、落地難點、未來展望等方面全面分析了中國邊緣云計算行業。

根據艾瑞咨詢測算，中國物聯網連接量將從2019年的55億個增長至2023年的148億個，年復合增長率達到28.1%。物聯網感知數據量激增，數據類型愈發復雜多樣，IDC預測到2025年中國每年產生的數據量將增長48.6ZB。

隨著智慧城市、自動駕駛、工業互聯網等應用的落地，海量的終端設備實時產生數據，集中式云計算在帶寬負載、網絡延時、數據管理成本等方面將愈發顯得捉襟見肘，難以適應數據頻繁交互的需求，邊緣側的價值將進一步凸顯。

來源：中國信息通信研究院

“未來一段時期，我國數據庫行業將圍繞兩個核心命題進行發展：一個是縮小“高要求的存量數據應用需求”與“仍處于發展初期階段的供給能力”之間的差距；另一個是探索“創新型數據應用需求”與“數據庫技術產品演進路線”的合理映射關系。”

日前，中國信息通信研究院正式發布了《數據庫發展研究報告（2021年）》，本研究報告從技術、產業、應用三方面梳理了數據庫發展情況，并展望了發展趨勢。

據中國信通院測算，2020年全球數據庫市場規模為671億美元，其中中國數據庫市場規模為35億美元（約合240.9億元人民幣），占全球5.2%。預計到2025年，全球數據庫市場規模將達到798億美元，中國的IT總支出將占全球12.3%。中國信通院預計，中國數據庫市場在全球的占比將在2025年接近中國IT總支出在全球的占比，中國數據庫市場總規模將達到688億元，市場年復合增長率（CAGR）為23.4%。

01、數據庫技術發展歷程

首款企業級數據庫產品誕生于上世紀60年代，六十余年發展過程中，數據庫共經歷前關系型、關系型和后關系型三大階段。

前關系型階段（1960-1970）：網狀層次數據庫初嘗探索

前關系型階段數據庫的數據模型主要基于網狀模型和層次模型，代表產品為IDS和IMS，該類產品在當時較好地解決了數據集中存儲和共享的問題，但在數據抽象程度和獨立性上存在明顯不足。

關系型階段（1970-2008）：關系型數據庫大規模應用

關系型階段以IBM公司研究員E.F.Codd提出關系模型概念，論述范式理論作為開啟標志，期間誕生了一批以DB2、Sybase、Oracle、SQLServer、MySQL、PostgreSQL等為代表的廣泛應用的關系型數據庫，該階段技術脈絡逐步清晰、市場格局趨于穩定。

后關系型階段（2008-至今）：模型拓展與架構解耦并存

谷歌的三篇論文開啟后關系型數據庫階段，該階段由于數據規模爆炸增長、數據類型不斷豐富、數據應用不斷深化，技術路線呈現多樣化發展。隨著各行業數字化轉型不斷深入，5G、云計算等新興技術快速發展，傳統數據庫的應用系統紛紛優化升級。全球市場格局劇烈變革，我國數據庫產業進入重大發展機遇期。

02、數據庫技術發展趨勢

大數據時代，數據量不斷爆炸式增長，數據存儲結構也越來越靈活多樣，日益變革的新興業務需求催生數據庫及應用系統的存在形式愈發豐富，這些變化均對數據庫的各類能力不斷提出挑戰，推動數據庫技術的不斷演進。

趨勢一：多模數據庫實現一庫多用

多模數據庫支持靈活的數據存儲類型，將各種類型的數據進行集中存儲、查詢和處理，可以同時滿足應用程序對于結構化、半結構化和非結構化數據的統一管理需求。未來在云化架構下，多類型數據管理是一種新趨勢，也是簡化運維、節省開發成本的一個新選擇。

趨勢二：統一框架支撐分析與事務混合處理

產業界當先正基于創新的計算存儲框架研發HTAP數據庫，其能夠基于統一套引擎同時支撐業務系統運行和分析決策場景，避免在傳統架構中，在線與離線數據庫之間大量的數據交互。

趨勢三：運用AI實現管理自治

目前有研究通過將傳統數據庫組件用機器學習算法替代，來實現更高的查詢和存儲效率，自動化處理各種任務。未來80%以上的日常運維工作有望借助AI完成。

趨勢四：充分利用新興硬件

隨著新型硬件成本逐漸降低，充分利用新興硬件資源提升數據庫性能、降低成本，是未來數據庫發展的重要方向之一。

趨勢五：與云基礎設施深度結合

Gartner預測，到2022年75%的數據庫將托管在云端。云與數據庫的融合，減少了數據庫參數的重復配置，具有快速部署、高擴展性、高可用性、可遷移性、易運維性和資源隔離等特點。云原生數據庫能夠隨時隨地從多前端訪問，提供云服務的計算節點，并且能夠靈活及時調動資源進行擴縮容，助力企業降本增效。

趨勢六：隱私計算技術助力安全能力提升

近年來以同態加密等密碼學為代表的軟件解決方案和以可信執行環境(TEE)為代表的硬件方案為數據庫安全設計提供許多新思路。未來，此類數據庫將圍繞算法安全性和性能損耗等問題，逐步突破，進而提供覆蓋數據全生命周期的安全保護機制。

趨勢七：區塊鏈數據庫輔助數據存證溯源

區塊鏈具有去中心化、信息不可篡改等特征，區塊鏈數據庫能夠長期留存有效記錄，數據庫的所有歷史操作均不可更改并能追溯，適用于金融機構、公安等行業的應用場景。未來，提升區塊鏈數據庫性能將成為學術界與工業界共同探索的命題。

03、數據庫典型行業應用動態

金融、電信、政務、制造、互聯網五個行業為數據庫產品及服務采購份額前五的行業，采購總和占據全部市場份額的80%以上。

（一）金融行業&電信行業

據中國信通院統計分析，以業務系統數量為計數單位，我國金融行業各類數據庫占比為Oracle 55%、DB2 19%、MySQL 13%、PostgreSQL 6%，其他 7%。

目前，金融和電信行業在數據庫應用方面正在呈現三大趨勢：一是大部分存量數據庫將向分布式架構升級；二是應用大量非關系型數據庫助力創新業務落地；三是產品選型逐漸傾向國產數據庫供應商。

（二）政務行業

我國在提升社會治理的數字化治理水平過程中，主要呈現兩大特點：一是個體、企業和社會等被治理對象數量龐大、日趨復雜，二是智能治理要求各層、各機構政府人員深度應用信息科技工具。當前政務行業在數據庫應用方面正在呈現兩大趨勢：一是大范圍應用空間型、關聯型數據庫等產品；二是利用各類工具組件，做到數據庫應用“平民化”。

（三）制造業

當前物聯網技術正逐步滲透工業領域，不斷增長的傳感器、飆升的數據量以及更高的大數據分析需求對原有的數據庫系統提出了新的需求，包括增加擴展性、實現與大數據技術生態的友好對接、降低大規模應用價格、充分利用邊緣計算設備能力。未來工業行業在數據庫應用方面將呈現兩大趨勢：一是應用大量時序數據庫；二是逐步向邊緣計算發展。

（四）互聯網

互聯網行業為充分發揮新要素、新模式、新動能等方面的優勢，對底層IT系統中的數據庫提出了多項新要求，以性能好、造價低、迭代快為核心。未來互聯網行業在數據庫應用方面將呈現三大趨勢：一是利用內存數據庫加速業務效率；二是開源數據庫應用更加廣泛；三是初創公司利用云數據庫促進其快速發展。

04、總結與展望

數據庫作為提供數據存儲與處理能力的軟件產品，是各機構信息系統的關鍵部件，是助力數據價值釋放的核心引擎。隨著數據躍升為生產要素，數據重要性進一步提高，我國數據庫產業也迎來新一輪變局。

從產業角度看，宏觀政策利好推動了存量數據庫市場上行，我國數據庫產業進入蓬勃發展的初期，產品供應商、服務提供商、支撐產業從業者均積極行動，各自發揮技術、渠道、運營等優勢，尋求對于自身最優的發展路徑；另一方面云基礎設施的發展成熟將接近一半的傳統數據庫市場轉移到了線上，云計算企業利用既有基礎設施優勢，成為最大獲益者。

從技術角度看，一方面數據應用的變化倒逼數據庫具備更大數據存儲容量、更多數據計算模型、更快數據業務響應能力，整體技術發展進入后關系型階段，架構設計逐漸分布式化、模型構建逐漸場景化；另一方面，人工智能、新型硬件、區塊鏈、密態計算等關聯技術的創新正在催生新型數據庫設計模式，傳統數據庫功能邊界正被逐漸突破。在數據庫產業和技術的變局過程中，供給側、應用側、生態側均處于機遇與挑戰并存的狀態。

在第四屆數字中國建設峰會“大數據論壇”上，國家工業信息安全發展研究中心副主任何小龍發布了《中國數據要素市場發展研究報告（2020~2021）》（以下簡稱“報告”）。

“十三五”時期是我國大數據產業蓬勃發展的階段，根據國家工業信息安全發展研究中心產值測算數據，截至2020年底，我國大數據產業規模已達萬億元。隨著我國大數據產業與實體經濟深度融合、產業發展不斷壯大，數據作為生產要素的屬性不斷凸顯。如何實現數據要素市場化配置，激活數據要素潛在價值，推動與實體經濟繼續深度融合，是“十四五”期間我國需要面臨的重要課題之一。

國家工業信息安全發展研究中心通過專家訪談、企業調研、案頭研究等方式開展數據要素市場相關研究，結合自有的逾5000家企業大數據案例庫對報告界定的產值規模進行了測算和分析，在報告中提出了數據要素及數據要素市場的邊界，梳理了國內外數據要素市場發展現狀，重點從市場概況、政策脈絡、產業圖譜及市場運行機制等角度，并結合相應的產值規模、技術水平、產品和服務、商業模式等情況，闡釋了我國數據要素市場的發展現狀，分析了現階段我國數據要素市場存在的問題及未來發展趨勢，提出了對策與建議。

　中國人工智能在零售領域的應用前景如何

　　人工智能（AI）在零售領域應用是指人工智能計算機視覺、智能語音等人工智能技術在零售場景中的落地應用，其通過為零售行業的參與主體、不同業務環節賦能，進而實現對零售行業的整體升級和改造。人工智能技術應用于零售領域，促使“人-貨-場”的結構發生變化，其信息流轉速度加快，數字化程度持續提高。在政策利好、零售行業增長乏力、人工智能技術持續進步等因素驅動下，中國人工智能在零售領域應用行業市場規模將持續擴大，預計于2025年達到67.7億元。

　　1. 智能客服、精準營銷等是人工智能在零售領域的主要應用場景　　人工智能應用于零售領域的關鍵技術包括計算機視覺、智能語音、自然語言處理、機器學習、知識圖譜等。現階段這些技術在智能客服、精準營銷等場景下應用較為成熟。隨著人工智能技術持續進步，其將可在零售領域實現大規模的應用。

　　2.零售行業增速乏力，急需AI等新技術助力轉型　　2015-2020年期間，中國社會消費品零售總額和網上零售總額的增速逐步下降，2020年其增速分別為-3.9%、10.9%，零售行業增速乏力。同時零售行業是典型的勞動力密集型行業，在供應鏈、客服、營銷、運營、銷售等不同環節均需大量人力資源，但中國勞動力市場逐年緊縮，零售行業面臨用工短缺問題，當前中國連鎖零售行業人才缺口約達500萬人。因此，零售企業需利用AI等新技術對收銀、客服、營銷、門店管理等環節進行智能化改造，在提升人員效率、節省人力成本的同時，以獲取新的業務增長點。

　　3.云服務巨頭在AI+零售行業更具優勢

　　中國人工智能在零售領域應用行業參與者眾多，參與者入局基礎差異性顯著，主要包括云服務企業（阿里云、騰訊云等）、AI技術企業（第四范式、商湯科技等）以及傳統零售企業（蘇寧等），其中，阿里云、騰訊云等在零售業進行布局的云服務企業在行業中更占優勢。

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。

德勤發布中國人工智能產業白皮書，內容關于人工智能行業綜述，人工智能商業化應用，以及中國主要人工智能產業發展區域及定位。

主要發現

1. 中國人工智能產業發展迅速， 但整體實力仍落后于美國。中國人工智能產業發展迅速， 2018年中國人工智能市場規模有望超過300億元人民幣。人工智能企業數量超過1000家，位列全球第二。本次人工智能浪潮以從實驗室走向商業化為特征， 其發展驅動力主要來自計算力的顯著提升、 多方位的政策支持、 大規模多頻次的投資以及逐漸清晰的用戶需求。與此同時，中國處于人工智能發展初期， 基礎研究、 芯片、 人才方面的多項關鍵指標與美國差距較大。

2. 中國企業價值鏈布局側重技術層和應用層， 對需要長周期的基礎層關注度較小。人工智能產業鏈分為基礎層（芯片、 算法框架）、 技術層（計算機視覺、自然語義理解、 語音識別、 機器學習） 和應用層（垂直行業/精確場景）。中國企業布局比較偏好技術相對成熟、 應用場景清晰的領域， 對基礎層關注度較小。瞄準AI專用芯片或將為中國企業另辟蹊徑。

3.科技巨頭生態鏈博弈正在展開，創業企業則積極發力垂直行業解決方案，深耕巨頭的數據洼地， 打造護城河。科技巨頭構建生態鏈， 已經占據基礎設施和技術優勢。創業企業僅靠技術輸出將很難與巨頭抗衡， 更多的創業企業將發力深耕巨頭的數據洼地（金融、 政府事務、 醫療、 交通、 制造業等），切入行業痛點， 提供解決方案， 探索商業模式。

4. 政府端是目前人工智能切入智慧政務和公共安全應用場景的主要渠道，早期進入的企業逐步建立行業壁壘， 未來需要解決數據割裂問題以獲得長足發展。各地政府的工作內容及目標有所差異， 因而企業提供的解決方案并非是完全標準化的，需要根據實際情況進行定制化服務。由于政府一般對于合作企業要求較高，行業進入門檻提高， 強者恒強趨勢明顯。

5. 人工智能在金融領域的應用最為深入， 應用場景逐步由以交易安全為主向變革金融經營全過程擴展。傳統金融機構與科技企業進行合作推進人工智能在金融行業的應用， 改變了金融服務行業的規則， 提升金融機構商業效能，在向長尾客戶提供定制化產品的同時降低金融風險。

6. 醫療行業人工智能應用發展快速，但急需建立標準化的人工智能產品市場準入機制并加強醫療數據庫的建設。人工智能的出現將幫助醫療行業解決醫療資源的短缺和分配不均的眾多民生問題。但由于關乎人的生命健康， 醫療又是一個受管制較嚴的行業。人工智能能否如預期廣泛應用， 還將取決于產品商業化過程中如何制定醫療和數據監管標準。

7. 以無人駕駛技術為主導的汽車行業將迎來產業鏈的革新。傳統車企的生產、 渠道和銷售模式將被新興的商業模式所替代。新興的無人駕駛解決方案技術公司和傳統車企的行業邊界將被打破。隨著共享汽車概念的興起。無人駕駛技術下的共享出行將替代傳統的私家車的概念。隨著無人駕駛行業規范和標準的制定， 將衍生出更加安全和快捷的無人貨運和物流等新興的行業。

8. 人工智能在制造業領域的應用潛力被低估，優質數據資源未被充分利用。制造業專業性強， 解決方案的復雜性和定制化要求高， 所以人工智能目前主要應用在產品質檢分揀和預測性維護等易于復制和推廣的領域。然而， 生產設備產生的大量可靠、 穩定、 持續更新的數據尚未被充分利用， 這些數據可以為人工智能公司提供優質的機器學習樣本， 解決制造過程中的實際問題。

9. 人工智能加速新零售全渠道的融合，傳統零售企業與創業企業結成伙伴關系， 圍繞人、 貨、 場、 鏈搭建應用場景。人工智能在各個零售環節多點開花， 應用場景碎片化并進入大規模實驗期。傳統零售企業開始布局人工智能， 將與科技巨頭在應用大數據和人工智能領域同臺競技， 意味零售商將更加積極與創業公司建立伙伴關系。

10. 政策與資本雙重驅動推動人工智能產業區域間競賽， 京滬深領跑全國， 杭州發展逐步加速。京津冀、 珠三角、長三角以及西部川渝地區成為人工智能企業聚集地區。北京、 上海、 深圳牢牢占據人工智能城市實力第一梯隊的位置， 廣州的大型企業與初創企業數量較少， 杭州主要依靠阿里巴巴，因而屬于第二梯隊， 重慶則受到技術與人才基礎限制處于第三梯隊。

11. 各地政府以建設產業園的方式發揮人工智能產業在推動新舊動能轉換中的作用。人工智能產業園呈現多點開花、 依托原有高科技產業園以及與原有園區企業產生聯動效應的特點。但由于建設速度過快， 園區也出現了空心化與人才缺口的問題。

12.杭州未來科技城抓住人工智能產業快速發展的機會并取得顯著成績，未來可以從人才、 技術、 創新三要素入手進一步打造產業競爭力。推出培養、 吸引、 保留人才的具體措施， 建立具有成長性的人才庫；通過完善產業鏈布局， 發現高價值技術企業并了解企業訴求。提高對技術型企業的招商效率；從創新主體、創新資源和創新環境三個層次聚集創新要素， 打造利于企業創新創業的有利條件。

本白皮書從人工智能數據安全的內涵出發，首次提出人工智能數據安全的體系架構，在系統梳理人工智能數據安全風險和安全應用情況的基礎上，總結了國內外人工智能數據安全治理現狀，研究提出了我國人工智能數據安全治理建議。