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?? ChatGPT引領全球AI熱潮，成為自然語言處理領域的里程碑。?? 報告深入分析ChatGPT技術發展，揭示其在多輪對話、內容生成和語義識別等方面的卓越性能。?? 中國科技企業積極布局，自主研發大型語言模型，以迎接全球科技競爭新挑戰。 ?? 通過技術對比，揭示國內外大語言模型在參數量、輸入長度、訪問方式等方面的差異與特點。?? 大型語言模型正重塑數字產業生態，推動搜索引擎、辦公軟件等領域的創新與變革。??? 面對AI帶來的風險與挑戰，業界正采取多種措施，包括人類反饋強化學習等，以確保AI技術的健康發展。 ?? 報告展望了AI技術如何影響個體能力評價體系和社會文化，預示著一個全新的全球人工智能時代的到來。

?? 人工智能大模型作為技術發展的重要引擎，正推動各行各業的革命性變革。?? 國內大模型發展迅速，中美兩國在全球大模型數量上占據主導地位。?? 百度、阿里、騰訊、華為等科技巨頭紛紛推出各自的大模型產品，如“文心一言”和“通義千問”。?? 人工智能人才需求激增，國內人才缺口巨大，預計到2025年將突破1000萬。?? 國家層面的人才培養工作正在加強，新職業的認定和技能標準制定正在進行中。?? 企業、院校和行業協會合作，共同探索產教融合的人才培養新模式。?? 人工智能大模型技術人才培養模式正面臨創新，以適應行業發展和市場需求。

人工智能：ChatGPT推動產業迎來iPhone時刻，并從“小作坊”走向工業化時代。ChatGPT在全球市場的爆發，正將AI 產業推到過去70年以來前所未有的高度，科技巨頭紛紛入局，繼微軟、谷歌之后，國內企業百度、阿里巴巴等先后發布大模型，并進行用戶測試和企業應用接入。全球一線科技巨頭在AI領域的軍備競賽，以及在大模型方向的持續下注，必將極大加速全球AI產業的發展進程，并推動產業從過去的“小作坊”式發展快速進入“工業化”時代。

算法模型：AI發展的靈魂，技術路線料將快速向GPT方向收斂，并有望在中期形成少數大模型（底層）+若干垂類模型 （應用層）的格局。ChatGPT的成功證明了高質量數據+反饋激勵（大模型預訓練+小數據微調）的有效性。GPT在自然語 言理解、生成方面的整體優勢，有望驅動AI大模型技術路線快速向GPT方向收斂，同時少數科技巨頭&機構專注于基礎大模型的研發，更多企業則發揮各自在垂類數據、場景理解等層面優勢，并最終構建少數大模型+若干應用模型的生態格局。

芯片&算力：算法快速迭代，以及對算力的巨大需求，料推動通用AI芯片（GPU）、云廠商早期高確定性受益。目前AI大模型領域的創新正在以月、周為單位快速向前推進，短期維度，預計通用AI芯片仍將是底層算法快速迭代的核心受益者。同時當前大模型在訓練、推理環節仍需要巨大的算力承載，云廠商在算力基礎設施、基礎軟件框架等層面綜合優勢明顯， AI帶來的算力增量料將主要向云計算平臺轉移，云廠商有望充分受益。但若后續算法迭代速度放緩，以及針對部分應用場景的專門優化，ASIC芯片需求料將快速展開，AI單位算力成本有望快速下降，但亦同時帶來應用需求的進一步增長。

數據：AI的糧食和血液。當前AI算法的發展正轉向以大模型為主的數據依賴，豐富、高質量數據集是AI產業持續向前的核心基礎。伴隨公開數據集的逐步耗盡，借助算法實現數據合成，以及垂類領域專有數據集將是企業后續差異化優勢主要來源，同時數據使用合規、用戶隱私保護等亦將成為持續監管領域。

近日，中國工程院中國新一代人工智能發展戰略研究院發布了《中國新一代人工智能科技產業發展 2023》（以下簡稱《報告》）。今年的報告的主題為“建設具有全球競爭力的人工智能產業集群”。

我國人工智能產業發展表現出明顯的集群化趨勢

人工智能企業及其創新活動構成了人工智能產業集群發展的微觀基礎。

工業和信息化部統計數據顯示，截至2022年6月，我國人工智能企業數量超過3000家，僅次于美國，排名第二，人工智能核心產業規模超過4000億元。我國人工智能企業在智能芯片、基礎架構、操作系統、工具鏈、基礎網絡、智能終端、深度學習平臺、大模型和產業應用領域的創新創業活動，為自主可控技術體系的構建和產業國際競爭力的提升奠定了基礎。

平臺企業、獨角獸公司、中小企業、新創企業、研究型大學、科研院所和投資者之間相互協作，共同構建富有活力的產業創新生態，人工智能產業發展表現出日益明顯的集群化趨勢。

圖片

人工智能產業集群是基于網絡空間發展的創新集群

《報告》研究表明，區別于傳統產業集群和創新集群概念，人工智能產業集群是基于網絡空間發展的創新集群。基于物理空間技術體系的創新發展，前三次工業革命的產業集群和創新集群對地理空間具有依賴性，創新擴散速度相對緩慢。第四次工業革命源于網絡空間技術體系的創新發展，創新集群更加依賴網絡空間發展，技術、產品和服務的創新速度更快，創新的應用領域和地域范圍更加廣泛。

人工智能產業集群的基本構成要素包括企業簇群、創新資源、創新系統和網絡空間產業生態。其中，網絡空間產業創新生態是第四次工業革命背景下人工智能產業集群的獨特要素。人工智能產業集群包括人工智能產業化創新集群和產業智能化創新集群。人工智能產業化集群通過網絡空間產業生態實現向地理空間分散的產業智能化創新集群賦能。人工智能產業化創新集群和產業智能化創新集群的良性互動，是建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的關鍵動力和機制。

我國的人工智能產業集群表現為“新型創新區→城市→區域→全國→全球”的空間結構特征。與傳統工業園區和高科技園區不同，新型創新區一般位于科技創新資源和產業基礎雄厚的大城市的中心區和次中心區，是人工智能產業化集群及其產業創新生態的棲息地，強調依托狹小的物理空間打造無限的網絡空間產業創新生態。

到目前為止，我國人工智能產業集群主要分布在京津冀、長江三角洲、珠江三角洲和川渝地區的重點城市。通過外部創新資源的引入和內部創新資源的激活，西部地區的西安，中部地區的武漢和長沙，東北地區的沈陽、大連和哈爾濱開始出現人工智能產業集群的雛形。

企業簇群及其產業創新生態

《報告》構建了包括2200家人工智能企業、5722個投資者（投資機構和非投資機構）、438所AI大學和307家非大學科研機構、967家產業聯盟、在中國境內召開的總計2318場會議、31個省市自治區出臺的775項相關政策和3507家人工智能產業園區規劃建設情況在內的中國智能經濟樣本庫。通過屬性數據和關系數據分析，考察我國人工智能產業集群的內在結構和發展趨勢。

我國人工智能產業集群的價值網絡結構是“極核”狀的。平臺及其主導的產業創新生態構成了我國人工智能產業集群發展的“極核”。從2014-2022年價值網絡的結構性統計指標看，我國人工智能產業集群的簇群結構特征越來越明顯。以華為、騰訊、百度和阿里巴巴為代表的超級平臺是我國人工智能產業集群形成和發展的核心節點。近年來，超級平臺在智能芯片、基礎架構、操作系統、大模型、機器學習平臺和應用軟件領域的研發和產業化布局，為我國人工智能產業集群國際競爭力的提升奠定了堅實基礎。

研究型大學、科研院所和新型創新組織是平臺主導的產業創新生態的重要組成部分。研究型大學和科研院所在基礎研究、技術開發和人才培養領域的努力，持續提升我國人工智能產業集群的國際競爭力。包括清華大學和北京大學在內的國內18所高校成為全國首批集成電路科學與工程一級學科博士學位授權點。截至2022年3月，全國共有440所高校設置人工智能本科專業、248所高校設置智能科學與技術本科專業、387所普通高等學校高等職業教育（專科）設置“人工智能技術服務”專業。

創建新型創新組織激活政產學研用協同創新活力，形成基礎研究、技術研發、應用創新和產業孵化無縫對接的新體制和新機制，是推動人工智能科技創新和產業發展的重要途徑。截至目前為止，本報告共發現人工智能領域新型創新組織347家，廣泛分布在京津冀、長江三角洲和珠江三角洲等地區。其中，以鵬城實驗室、之江實驗室和上海人工智能實驗室為代表的人工智能實驗室，成為人工智能產業化領域最為活躍的新型創新組織。

創新的“極化”和“擴散”

作為通用目的技術，人工智能的科技創新和產業發展遵循先“極化”后“擴散”的規律。報告基于2200家我國人工智能骨干企業的技術合作關系的區域、應用、技術和產業領域分布，刻畫我國人工智能產業集群的“極化”和“擴散”情況。

(一) 區域

從技術合作關系看，北京市、廣東省和上海市構成了我國人工智能產業集群價值網絡的三個“極點”。同時，北京市、廣東省、上海市、江蘇省、安徽省、四川省、湖北省、湖南省、重慶市、山東省和福建省之間存在密集的人工智能技術合作關系。

從技術合作的流向看，我國人工智能科技產業發展仍然以“極化”為主。排名第一和第二的是北京市和廣東省內部技術合作，占比為10.87%和9.36%。廣東省和北京市、北京市和廣東省的技術合作排名第三和第四，占比6.91%和6.08%。在某種程度說，北京市和廣東省共同構成了中國人工智能產業集群發展的南北“雙極”。

從城市之間的技術合作流動情況看，北京市、深圳市、廣州市和上海市是技術合作關系密度最高的城市。尤其是北京市和深圳市、廣州市的技術合作，成為人工智能技術“極化”和“擴散”的主要方向。

從城市之間的技術合作關系看，排名第一的是北京市內部技術合作，占比10.87%；排名第二、第三和第四的分別是深圳市和北京市、深圳市和深圳市、北京市和深圳市的技術合作。從城市的視角看，北京和深圳構成了人工智能技術合作關系流動的南北“兩極”。

(二) 應用領域

隨著科技創新步伐的加快，人工智能和經濟社會進入全面融合發展新階段。在人工智能技術合作密度高的應用領域和產業領域，開始出現產業智能化創新集群。

基于2200家人工智能骨干企業的關系數據量化分析表明，我國人工智能已經廣泛應用在包括企業智能管理、智能營銷與新零售、智能金融、智慧城市、智能醫療、新媒體和數字內容、智能制造、智能教育、智能交通、網絡安全、智能物流、智慧文旅、智能政務、智能能源、智能硬件、智能網聯汽車、智能家居、智能農業和智能安防在內的19個應用領域。排名第一的是智慧城市，占比12.16%；排名第二的是企業智能管理，占比12.10%；排名第三的是智能制造，占比8.89%；排名第四和第五的分別是智能營銷與新零售和智能網聯汽車，占比8.41%和8.07%。

(三) 產業領域

在三次產業中，人工智能技術合作關系分布密度最高的是第三產業，占比75.49%；其次是第二產業，占比23.82%。在第三產業中，排名第一的是信息傳輸、軟件和信息技術服務業，占比28.46%；排名第二的是科學研究和技術服務業，占比21.17%；排名第三的是租賃和商業服務業，占比10.75%；排名第四和第五的分別是金融業、批發和零售業，占比10.68%和9.62%。

在第二產業中，制造業占比最高，為87.36%。在制造業中，排名第一的是計算機、通信和其他電子設備制造業，占比28.16%；排名第二的是汽車制造業，占比25.41%；排名第三的是電氣機械和器材制造業，占比9.30%。

(四) 技術類別

人工智能和經濟社會的深度融合發展帶動人工智能技術的體系化、復雜化和專用化。到目前為止，人工智能已經發展為包括大數據和云計算、物聯網、智能機器人、智能推薦、5G、區塊鏈、語音識別、虛擬/增強現實、智能芯片、計算機視覺、自然語言處理、生物識別、空間技術、光電技術、自動駕駛、人機交互和知識圖譜17種技術在內的復雜技術體系。同時，隨著人工智能在19個應用領域的創新應用，技術體系的演化日益表現出專用化趨勢。

(五) 集群發展的重點領域

從創新“極化”和“擴散”的區域、應用、技術和產業領域的分布情況看，隨著人工智能科技創新，包括智能制造、智能芯片、智能網聯汽車、科技研發和服務、智慧醫療和智慧教育在內的重點產業領域的創新集群，是人工智能科技產業集群發展的前沿。例如，2019年以來，在智能芯片產業的發展上，涌現出包括阿里平頭哥、百度昆侖芯、華為海思、壁仞科技和一微半導體在內的一批智能芯片研發設計公司。平臺企業通過打造包括智能芯片、操作系統、機器學習平臺和預訓練大模型在內的根技術創新體系和軟硬件協同創新生態，為創新集群構筑技術底座。

在智能網聯汽車產業，形成了以百度和華為為“雙核”的軟硬件協同產業創新生態。傳統汽車企業、造車新勢力、中小企業和新創企業的加入，加速了智能網聯汽車產業集群的發展。同時，中國新一代人工智能發展戰略研究院的社會實驗研究表明，我國在發展智能網聯汽車產業上具有良好的社會氛圍。隨著人工智能和汽車產業的深度融合，智能網聯汽車產業集群將成為人工智能和實體經濟融合發展的代表。

隨著生成式人工智能的發展，人工智能在科技研發、服務和教育領域的創新應用將引發新一輪產教融合，是人工智能產業集群發展的新前沿。人工智能帶來的創新生產方式的變革，不僅帶來產業的快速發展，而且帶來科技創新范式和教育范式的新變革。

面臨的挑戰和政策建議

人工智能是全球科技和產業競爭的焦點。在深科技創新驅動下，在中國正在形成與美國相抗衡的人工智能創新聯盟。構建自主可控技術體系和軟硬件協同創新生態，是培育和發展具有全球競爭力的人工智能產業集群的戰略目標。

盡管取得了前所未有的成就，但是在建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的過程中，我們還面臨著來自美國技術封鎖、技術體系存在短板和頭部平臺企業技術升級相對緩慢帶來的挑戰。加速發展具有產業賦能能力的新型平臺及其主導的產業創新生態、高水平規劃和發展新型創新區、建設高度開放的創新系統推動與世界各國的技術合作、推動通用人工智能和專用人工智能的融合，是應對挑戰和加快人工智能產業集群國際競爭力提升的戰略支撐。

為了了解人工智能企業的技術崗位設置現狀和技術人才供需，中國軟件行業協會教育與培訓委員會（簡稱“教培委”）研究團隊在2020 年下半年，對數十家不同類型的人工智能企業和開設了人工智能專業的高校進行了走訪調研。本報告將從人工智能行業應用發展現狀、人工智能企業運營模式和人才培養方式、技術崗位設置和技術人才供需等方面展示研究成果。

本報告得到了來自軟件與信息技術服務企業、高校和教育機構的專家們鼎力支持。

2021年9月，世界經濟論壇、彭博新能源財經、德國能源署聯合發布《利用人工智能加速能源轉型》研究報告。賽迪智庫規劃研究所對該報告進行了編譯，期望對我國有關部門有所幫助。

“ 報告分析了人工智能技術在能源分散化、數字化和脫碳化轉型過程中的巨大需求和應用范圍，從設計、賦能、治理三方面提出了九項原則，旨在釋放人工智能潛力，助力能源轉型。報告為能源公司、政策制定者等利益相關方提出了指導性建議，即加強各方合作、優化市場運作機制、建立更明確的能源數據法規等。”

2021年8月政府間氣候變化專門委員會發布的第六次評估報告以及近年來日益明顯的熱浪、洪水和野火等氣候變化，均引起了政策制定者、企業和投資者的關注。隨著第二十六屆聯合國氣候變化締約方大會（COP26）的臨近，預計氣候目標的發布速度將進一步加快。低碳經濟轉型進程亟需加速，能源領域是這一進程的核心挑戰，人工智能在促進能源轉型中將發揮重要作用。

一、能源轉型需要人工智能

目前，全球能源系統正在轉型，人工智能加快能源轉型的潛力被不斷激發。

（一）能源系統需要利用數字化手段推動快速轉型

為實現深度脫碳，需要將能源系統的二氧化碳排放量迅速降至極低水平。能源系統脫碳化轉型帶來一體化和電氣化變革，電力、交通、工業、建筑等行業之間的互動顯著增強，且該系統將由相互依賴的能源和電信網絡構成。為了加快向廣泛、實惠、低碳化能源供應的轉變，需要進一步優化能源系統的各個環節，并強化每個環節之間的協調與合作。

（二）電力行業脫碳是整個能源系統脫碳的焦點

能源系統轉型包括迅速擴大可再生能源的供應以及供暖、工業和交通大規模清潔電氣化。隨著電動汽車保有量的增加、電池儲能成本的下降以及建筑和重工業均趨向凈零排放用電，預計從2019年到2050年，電力在全球能源需求中占比將增加60%。電力將被越來越多地用于供暖和制冷、運輸，甚至是制備氫氣等。

（三）能源轉型需要大量投資

在彭博新能源財經的《2020年新能源展望》中，有一項關于未來能源經濟轉型的長期預期，即到2050年，56%的發電量將來自太陽能和風能，分別達到7.6太瓦和4.6太瓦。且該假設建立在維持目前政策基礎上，這反映出即使不考慮高昂的煤炭價格或凈零排放目標，太陽能、風能和儲能經濟也成為電力行業快速脫碳的重要驅動力。

（四）未來的電力系統將高度去中心化

提高可再生能源發電的比例將使電力系統包含更多來自間歇式發電機供電，而且更加分散。目前，分布式小型光伏電站占全球發電裝機容量的4%，中型發電廠的裝機容量為944兆瓦，根據彭博新能源財經能源轉型的預測，到2050年，分布式小型光伏電站占比將提升至13%，而中型發電廠的裝機容量將縮減80%以上，僅158兆瓦。

（五）電力系統管理的復雜性將顯著增加

根據脫碳目標及目前發展趨勢判斷，未來將有大量的實體設備接入電網，尤其是配電網的接入。在配電網中，電流也將變得越來越動態和多向性（見圖1），諸如小型分布式設備可能會發電并回售給電網、電動汽車快充等導致需求激增、智能家居等設備可能會在電網運營商不知情的情況接入電網，這些都將對電流的穩定性產生不小的影響。

▲i僅包括電池、電動和插電式混合動力乘用車（不包括商務車和兩輪或三輪車）。ii僅包括太陽能和風能（不包括其他可再生能源）。iii包括大型電站級和節能型鋰離子電池存儲。來源：改編自德國能源署（2020），圖片來自彭博新能源財經（2020）

（六）人工智能可以加速能源轉型

人工智能指的是一個更加寬泛的概念，并非一項單一的技術或產品，而是一套能從大量數據庫中挖掘有效信息、進行模式識別以及預測潛在結果的算法。行業內已經有一些人工智能的應用案例，但要快速、安全和經濟地擺脫對化石燃料的依賴，就要更大規模、更快速地部署人工智能技術。

二、人工智能在能源轉型中的應用

人工智能是一款能夠應對全球能源轉型復雜性、提高系統效率，從而降低成本、加快轉型速度的強大工具，主要應用于四個重點領域：可再生能源發電能力和需求預測、電網運行和優化、能源需求管理以及材料發現和創新。根據德國能源署在2020年 對人工智能在能源行業應用領域的分析（見圖2），人工智能應用根據使用的數據資料可分為以下幾類：市場、商品和氣象數據， 圖像和視頻，設備和傳感器數據。以下各節將對這些應用詳細說 明。

▲來源：德國能源署分析（2020）

（一）可再生能源發電能力和需求預測

人工智能在可再生能源發電能力和需求預測中的應用主要表現為如圖2中的1-7，具體如下：

**太陽能和風能電場的選址。**選址對發電廠的容量因數影響較大，通過借助人工智能技術，可以尋找既有最佳的日照和風力資源又便于接入現有電網基礎設施的地點。

**發電廠的建設。**當發電廠開工建設后，人工智能也可以用于管理建設進度，例如優化設備運送到現場的順序和識別低效的施工流程。

**改善產品設計。**人工智能還可以幫助改善產品設計，例如在新型人體工程學風電機組葉片、光伏面板或電力電子器件、控制系統的設計方面。

**預測故障和停工。**發電廠投產后，運營商需要對其進行定期維護，以避免因系統故障導致停機和額外的維修費用。

**優化維護計劃。**人工智能通過借助傳感器的實時監測數據，在檢測到異常狀況時觸發預警，為海上風電場等偏遠設施維護節省大量成本。

**太陽能和風能設備發電量的預測。**目前，預測太陽能和風能電場的發電時間與發電量仍比較困難，人工智能通過學習歷史氣象數據、傳感器數據（例如實時風速和日照強度等測量數據）、圖像和視頻數據（例如衛星云圖）能夠實現對太陽能和風能設備發電量的預測。

**預測電力需求。**該預測過程也相當復雜，處理不當容易導致停電或可再生能源短缺，人工智能通過對歷史消費數據分析，來幫助預測系統的電力需求。

（二）電網運行和優化

借助人工智能來優化電網的運行方式，進一步提高現有線路的輸電和配電能力，并延長設備的使用壽命，將是支撐能源轉型的關鍵因素。

**電網設計和規劃。**根據彭博新能源財經預測，到2050年，需要投資至少14萬億美元用于建設新型電網基礎設施和更新改造電網，以加強可再生能源配電網的建設以及支持建筑、工業和交通電氣化發展。

**設備運行和維護。**在電網管理中，人工智能也被用于一系列重要設備的運行和維護工作。

**監測電網性能。**除設備維護外，人工智能還能用于監測電網性能。

（三）能源需求和分布式資源管理

管理和調節能源需求是決定能源領域能否實現低本高效脫碳的重要因素之一。人工智能的應用有助于提升工廠和數據中心的能源效率，加快分布式可再生設備的普及和使用。

（四）材料的發現和創新

開發用于清潔能源發電和存儲的高性能、低成本材料已經成為能源轉型的當務之急。為了滿足復雜的性能需求，材料的發現、開發、部署過程往往資本高度密集且周期較長。

三、人工智能促進能源轉型應遵循的原則

要激發人工智能在能源轉型中的全部潛力，就需要遵循共同的指導原則。

（一）設計方面

原則1自動化——設計發電設備的運行方式，實現系統自動化控制并提高電網人工智能的自主性。

原則2可持續性——積極推動新型基礎設施的節能降耗以及采取符合人工智能可持續發展的做法來限制碳足跡。

原則3實用性——可用性和可解釋性是人工智能開發的重點。

（二）賦能方面

原則4數據共享——建立統一的數據標準和數據共享機制，以提高數據質量和實現數據可用。

原則5價值最大化——建立全方位的市場體系與監管框架，使人工智能用例實現技術價值最大化。

原則6教育賦能——通過以人為本的人工智能技術為用戶和勞動力賦能，并進行技能教育以匹配技術的發展。

（三）治理方面

原則7安全可控性——商定通用的方法來管控人工智能風險。

原則8可兼容性——構建軟件兼容性通用技術標準和可互操作的接口。

原則9責任擔當——確保人工智能符合道德規范并以負責任的方式加以應用，是人工智能開發和部署的核心。

譯自： Harnessing Artificial Intelligence to Accelerate the Energy Transition, September 2021 by World Economic Forum in Collaboration with BloombergNEF and Deutsche Energie-Agentur (dena)

本白皮書從人工智能治理的實際問題出發，結合當前人工智能治 理在國內外的發展現狀，提出了人工智能治理的6條基本原則，并在 基本原則的基礎上給出具體的行動建議，期待為社會各方提供有益參考。

作為引領未來的戰略性技術，人工智能的迅猛發展將進一步釋放歷次科技革 命和產業變革積蓄的巨大能量，給全球經濟發展、國家治理、社會建設和人民生 活帶來重大而深遠的影響，推動人類邁入以科技進步與產業革新為基礎的智能社 會。但也應該看到，人工智能在創造經濟發展新引擎、推動人類文明邁上新臺階 的同時，模糊了虛擬與現實、數字和實體的界限，給人類社會的法律規范、道德 倫理、公共治理等方面帶來了挑戰。最近幾年，人工智能負面案件頻出，引發了 很多關于音視頻造假、監控隱私、算法偏見、創作版權、就業等各個方面的社會 性問題。因此對人工智能治理的研究迫在眉睫，只有通過深入的研究把握技術的 本質特點，通過務實的行動控制潛在的風險，通過充分的溝通獲得人們的信任， 才能消除人工智能發展進程中的阻礙，促進人工智能對人類福祉的提升。

//www.zhizhi88.com/wp-content/uploads/2021/06/white_paper_on_artificial_intelligence_governance_-v1-0-_public_version.pdf

日前，由深圳市人工智能行業協會編寫的《2021人工智能發展白皮書》（以下簡稱：白皮書）在第二屆深圳國際人工智能展重磅發布。

白皮書是深圳市人工智能行業協會在數據收集、學術研究、市場調研的基礎上，就人工智能制度、行業、技術、應用等方面進行了深入研究，秉持科學客觀的態度制作而成。白皮書由六大部分組成，分別為概念篇，制度篇，行業篇、技術篇、趨勢篇。

白皮書指出，人工智能是引領未來的戰略性技術，正在對經濟發展、社會進步和人類生活產生深遠影響。各個國家均在戰略層面上予以高度關注，科研機構大量涌現，科技巨頭大力布局，新興企業迅速崛起，人工智能技術開始廣泛應用于各行各業，展現出可觀的商業價值和巨大的發展潛力。

根據白皮書顯示，2020年，中國人工智能核心產業規模達到3251億元，同比增長16.7%；人工智能領域融資金額為896.2億元，融資數量有467筆，人工智能領域單筆融資額達到1.9億元，同比增長56.3%。截至2020年底，中國人工智能相關企業數量達到6425家；其中，22.3%的企業分布在人工智能產業鏈基礎層，18.6%的企業分布在技術層，59.1%的企業分布在應用層。

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。