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中國信息通信研究院發布**《工業互聯網賦能產業鏈供應鏈發展的路徑和策略研究（2024年）》**。工業互聯網對產業鏈供應鏈的賦能和支撐作用是多維的，在促進制造業資源要素和產業體系全局性優化方面效用凸顯。報告在厘清產業鏈供應鏈發展內在要求的基礎上，重點聚焦工業互聯網對于提升產業鏈供應鏈整體的、外部的“協同”與“資源配置”方面如何作用，以產業鏈供應鏈大中小企業協同、產業集群建設、跨區域資源配置等為重點研究對象，結合國內外先進做法與典型實踐，總結提煉工業互聯網賦能產業鏈供應發展的路徑和策略。

工業互聯網提升產業鏈供應鏈發展能力的主要路徑

以工業互聯網賦能的方法論為基礎，產業鏈供應鏈各類主體持續探索實踐，在多個維度、多種場景下形成提升產業鏈供應鏈發展能力的主要路徑，包括大中小企業、園區與產業集群、跨區域三個層面的三大主要路徑。

圖 工業互聯網支撐產業鏈供應鏈實現發展的主要路徑總結 其中，在企業協同發展層面，是以龍頭企業帶動產業鏈整體數字化轉型，基于數據融通和技術共享，實現縮短鏈條響應周期，支撐大中小企業融通發展。 在產業層面，是以產業集群為載體，依托數字底座共建共享促進集群協作創新，實現產業鏈條整體升級。 在區域層面，是以數字化的跨區域資源配置為抓手，激發產業協同效能，并實現“新制造”價值鏈構建。這些路徑在不同程度上保障了產業鏈供應鏈的完備性、暢通性、控制力、修復力，推動構建具有韌性的產業鏈供應鏈。 工業互聯網提升產業鏈供應鏈發展能力的主要路徑包括以下三個方面： 一、路徑 1：龍頭牽引，以鏈促轉，企業融通發展保障暢通性和控制力

** - 內在機理：**通過工業互聯網平臺企業開發優質產品、服務龍頭企業，發揮頭雁效應，帶動上下游企業高效協同，推動產業鏈整體數字化轉型與價值提升，保障產業鏈供應鏈的暢通性和控制力。 ** - 適用條件：**適用于產業鏈上已具備創新能力、生態掌控能力較突出的龍頭企業，能夠通過打通上下游，基于工業網絡連接，以數據融通、技術共享的方式，帶動全鏈數字化轉型。 ** - 典型實踐：**如“工賦上海”行動，通過打造工業互聯網平臺，鏈接大量工業設備，帶動核心供應商和相關企業的數字化轉型。國際企業如西門子與福特汽車合作，通過供應鏈控制塔標準化平臺，實現對零部件的透明化管理和高效調度。

二、路徑 2：要素聚集，抱團創新，集群整體升級構筑完備性和控制力

** - 內在機理：**工業互聯網賦能園區或產業集群，通過數字底座的共享與產業鏈配套資源的在線共用，實現產能、組織等有效整合，推動產業協作、競爭生態的重構，帶動集群內部結構優化，整體向高端攀升，保障產業鏈供應鏈的完備性和控制力。 ** - 適用條件：**適用于產業鏈供應鏈以園區、產業集群等形式進行組織的場景，工業互聯網提供標識、網絡、安全管理等可共享的數字底座與配套資源，推動各類要素在集群加速流動，帶動集群內部結構優化。 ** - 典型實踐：**如曲靖 AGV 創新實驗室推動園區內打造 5G 定制專網，實現智慧生產；廣東揭陽“聚鯰”中央工廠利用工業互聯網實現制造環節“托管”，提升產品附加值；浙江上虞基于舜云科技打造的產業大腦，推動跨產業的知識和技術復用。 三、路徑 3：壁壘突破，飛地連接，深化區域協同鍛造修復力和暢通性

** - 內在機理：**工業互聯網以跨區域的資源部署、市場連接為基礎，平臺和數據作為主要工具，推動相關聯的區域實現共同價值提升，保障產業鏈供應鏈在更廣范圍的修復力和暢通性。支持“飛地孵化”，通過高效鏈接不同經濟發展水平的行政區域，打破機制制約，促進資源互補、互利共贏。 ** - 適用條件：**適用于產業鏈供應鏈鏈條長、網絡復雜、存在大量跨地理區域的組織形式的場景，工業互聯網能夠賦能構建以數據為紐帶的跨區域協作模式、優化產業鏈供應鏈管理網絡，推動區域間資源深度互動，激發產業協同效能。 ** - 典型實踐：**如浙江省推動虛擬產業園建設，烏鎮聯合浙江賽佳打造“網絡注冊、無界辦公”烏鎮虛擬產業園；上海脈鏈集團基于用友精智工業互聯網平臺，搭建國際化五金工具采銷平臺，連接全球資源，實現“買全球、賣全球”。 這些路徑在不同程度上保障了產業鏈供應鏈的完備性、暢通性、控制力、修復力，推動構建具有韌性的產業鏈供應鏈。具體內容如下

近日，泰伯智庫發布時空數據治理白皮書（2024）。****

來源 |泰伯智庫編輯 | 探險家

數據是建設數字中國的基礎資源和關鍵要素。2022年12月，《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》明確，要充分實現數據要素價值，以數字化驅動生產生活方式和治理方式變革，為推進數字中國建設注入強大動力。時空數據治理作為數據要素的主要部分，超過80%的數據均直接或間接地具備時空屬性，如何科學地設立規劃與流程、有效地管理、發揮時空數據的價值將成為未來的重點研究方向。 通過近期梳理，泰伯研究院認為，提升時空大數據規模和質量，激活數據價值，建立數據制度、守護數據安全是測繪地理信息行業發展的新要求和下一站。因此，時空數據治理有望成為未來五到十年最重要的研究課題之一。 研究中發現，時空數據治理發展的主要落地并不在于攻克技術難題，而在于一些成熟技術基于新場景的落地應用。其中，交通時空數據治理或將成為重點關注領域。時空數據治理是數字孿生之基，實景三維中國的開展也為時空數據治理提升了新的高度，其成熟也將為數字孿生的大規模應用提供高質量的數據基底，有助于賦能更多場景高質量發展和不斷創新。 當前國內時空數據治理領域還存在著一些突出問題，特別是“重管理、輕治理”，缺乏統一的時空數據治理認知，大多數企業和用戶戰略不夠清晰,缺少完整的數據治理體系和治理框架。 本白皮書是泰伯智庫白皮書系列的第六本，也是時空數據治理領域的第一本。本次編寫旨在提出時空數據治理的定義、發展內涵、發展意義，并對其發展現狀進行描述，梳理其相關政策、市場參與者、技術體系和應用案例,研判其發展趨勢，發現問題并提出建議，從而給時空數據治理產業側和用戶端提供參考。本次《白皮書》的編寫，主要以泰伯智庫的產業數據庫為基礎,同時結合對數據治理的主要服務商、行業專家的調研輸出研究觀點和行業分析。

?? 深圳市人工智能行業協會發布的《2024人工智能發展白皮書》全面梳理了AI的發展歷程和技術演進。?? 白皮書詳細介紹了AI在各行各業的應用案例，展示了AI技術如何推動社會進步。?? 報告對AI領域的主要企業和研究機構進行了深入分析，包括OpenAI、Meta、Google等科技巨頭的最新動態。?? 特別關注了AI倫理和法律問題，探討了AI技術發展可能帶來的社會影響和挑戰。?? 白皮書還預測了未來AI技術的發展趨勢，包括AI與人類協作的新場景和新模式。?? 附錄部分提供了豐富的數據圖表，直觀展示了AI行業的市場規模、企業數量和融資情況。

來源：中國信息通信研究院 　　近日，在2023可信云大會上，中國信通院發布了《中國算力服務研究報告（2023年）》。

　　報告聚焦國內外算力服務發展進程與發展特點，首次提出算力服務發展指數評估體系，為各地方、區域算力服務發展水平提供評判標準及方法，為業界研判算力產業發展動向、規劃算力服務發展路線提供參考。

　　報告核心觀點

　　1.需求牽引與技術演進雙輪驅動，以“任務式”服務為核心的算力服務從云服務演進而來，呈現普惠化、泛在化、標準化特點。需求上，傳統產業應用數字化與算網新應用構建亟需標準、穩定、易用的算力服務；技術上，云計算逐步成為數字世界操作系統，云服務向算力服務加速演進。報告指出算力服務以“任務式”交付為核心，通過云計算相關技術屏蔽硬件架構之間的差異，完成多樣性算力資源的統一管理與調用，實現算力普惠化；云網邊端融合程度加深，使分布在云、邊、端的泛在資源實現互聯，形成多要素協同聯動、融合調用的態勢，助力算力泛在化；云作為算力資源的載體，促使資源供給方式向智能化方向演進，通過統一資源接口、服務平臺等實現算力輸出標準化。

　　2.北上廣算力服務指數處于領先位置，中西部提升明顯但差距較大。為客觀全面的衡量我國各省份算力服務化程度及產業賦能水平，報告提出算力服務發展指數體系，從資源服務化程度、應用賦能水平以及服務體驗水平3個維度展開研究。綜合來看，我國珠三角、長三角、京津冀等區域算力服務發展處于領先地位。與東部相比，西部地區土地、能源等資源豐富，發展潛力大，如四川借助區位優勢已提升至第8位，但西部整體算力服務水平仍有待提升。

　　3.我國各省份算力服務發展指數與其數字經濟規模呈顯著正相關關系。據測算，單位算力服務發展指數提升可以帶來0.64萬元的人均數字經濟產出增長，以及566.4億元數字經濟規模的增長。其中珠三角、京津冀及長三角等地的經濟牽引效用尤其明顯。北上廣浙蘇五個省市的算力服務發展指數均超過50，且人均數字經濟產出超過35萬元，五個省市的算力服務總收入占全國67%以上。 　

來源：浪潮 　　近日，IDC與浪潮信息聯合發布《2022-2023 中國人工智能計算力發展評估報告》（以下簡稱《報告》）。《報告》指出，中國人工智能計算力繼續保持快速增長，2022年智能算力規模達到268百億億次/秒（EFLOPS），超過通用算力規模。預計未來5年中國智能算力規模的年復合增長率將達52.3%。 　　《報告》從人工智能計算力產業發展趨勢、區域算力分布和行業滲透度等維度進行全面評估，旨在科學描繪中國人工智能發展的階段和整體情況，為推動數字經濟與實體經濟的融合提供極具價值的參考依據和行動建議。 01

智能算力規模持續擴大，算力、算法基建化成為共識

　　智能算力對于提升國家、區域經濟核心競爭力的重要作用已經成為業界共識。 　　隨著“東數西算”工程的啟動以及智能計算中心的建設，從國家層面實現有效的資源結構整合，助力產業結構調整，構建更為健全的算力、算法基礎設施。 　　目前，國家在8地啟動建設國家算力樞紐節點，并規劃了10個國家數據中心集群，協調區域平衡化發展，推進集約化、綠色節能、安全穩定的算力基礎設施的建設。

中國智能算力規模及預測，2019-2026

　　IDC預測，中國智能算力規模將持續高速增長，預計到2026年中國智能算力規模將達到1271.4EFLOPS，未來五年復合增長率達52.3%，同期通用算力規模的復合增長率為18.5%。 02

人工智能城市排行榜

　　《報告》針對不同城市在人工智能投資規模、相關政策支持力度、政策落地情況和實施進展、人工智能技術成熟度，以及勞動供給等維度的情況，對中國城市人工智能發展進行綜合評估。 　　在2022年中國人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳繼續保持前三名，上海和廣州分列第四、五名，其中北京連續四年蟬聯首位，天津首次進入前十，成都、蘇州、南京、濟南保持前十。 　　綜合TOP10城市發展情況，頭部城市的共性特征是，較早的政策引導和配套政策保障，充分的智算基礎設施規劃、投入，達到上百家AI企業集聚、十萬級人才保障，千億級AI產業集群規模。

近五年人工智能TOP10城市排名變化

　　城市智能算力的投入已經成為推動區域數字經濟發展，加速人工智能產業創新的重要支撐，除了TOP10城市之外，合肥、武漢、長沙等多個城市在自身產業優勢及各種因素推動下，人工智能應用也取得了較大進展。 　　此外，一些城市深耕特定的人工智能應用并取得了明顯成果，成為城市智能化新標簽，如安徽宿州淮海智算中心、浙江青田元宇宙智算中心陸續投建。 03

互聯網、金融、政府、電信和制造等行業AI滲透度提升

　　從行業維度看，2022年中國人工智能行業應用滲透度排名前五的行業依次為互聯網、金融、政府、電信和制造。與21年相比，行業AI滲透度明顯提升。 　　其中，互聯網行業依然是人工智能應用滲透度和投資最高的行業；金融行業的人工智能滲透度從2021年的55提升到62，智能客服、實體機器人、智慧網點、云上網點等成為人工智能在金融行業的應用典型；電信行業的人工智能滲透度從2021年的45增長到51，人工智能技術融入電信網絡的構建、優化，并為下一代智慧網絡建設提供支撐；制造行業的人工智能滲透度從40增長到45，預計到2023年年底，中國50%的制造業供應鏈環節將采用人工智能。

中國人工智能行業滲透度，2022vs2021

　　從場景應用維度看，智能化場景在行業的落地隨著時間的推移，正呈現出更加深入、更加廣泛的趨勢。 　　人工智能持續為提升用戶體驗做出貢獻，當前諸如智能客服、智能推薦、精準營銷等場景深入落地到各行業；人工智能也在精準科學防疫，加強公共衛生安全體系建設中承擔重要角色，在病毒演變預測、疫苗藥物研發、輔助診斷等維度實現廣泛應用；長期來看，企業通過在數字人等數字化營銷內容創作領域布局，創造差異化的營銷體驗，升級品牌形象；另外，科學家們越來越多地利用人工智能技術和方法，從數據中建立模型，重點圍繞新藥創制、基因研究、新材料研發等領域加速對前沿科學問題的探究。

人工智能應用場景發展

04

算力多元化發展提速，大模型加速行業落地

　　《報告》從算力層面，對人工智能芯片、服務器、 計算架構、算法及應用等方面的發展近況進行了全面分析。 　　從整體看AI服務器是人工智能市場增長的主力軍。IDC數據顯示，2021年全球人工智能服務器市場的同比增速為39.1%，超過全球整體人工智能市場增速（20.9%），是整體人工智能市場增長的推動力。中國AI服務器市場領跑全球，2021年人工智能服務器市場規模59.2億美元，與2020年相比增長68.2%，預計到2026年，中國人工智能服務器市場將達到123.4億美元。 　　從人工智能芯片角度，人工智能產業技術不斷提升，產業AI化加速落地，推動全球人工智能芯片市場高速增長。IDC預計，到2025年人工智能芯片市場規模將達726億美元。異構計算成為主流趨勢，未來18個月全球人工智能服務器GPU、ASIC和FPGA的搭載率均會上升，算力多元化發展趨勢明顯。 　　從計算架構發展來看，基于 DSA（ Domain-Specific Architectures）思想設計的人工智能芯片正在成為主導，推動了人工智能芯片多元化發展。多元算力從“能用”到“好用”并且為企業創造業務價值，離不開通用性強、綠色高效、安全可靠的計算系統的支持。業內正在推動多元算力系統架構創新，基于計算節點內和節點間的互聯技術破局現有計算架構的瓶頸，通過充分調動起多芯片、多板卡、多節點的系統級能力，實現各種加速單元以及跨節點系統的高效協同，提升計算性能。 　　《報告》對于大模型的行業落地和發展情況也進行了分析。IDC調研顯示，未來超過80%的組織會優先考慮購買預先訓練好的人工智能模型。大模型是智算力驅動下典型的重大創新，被認為是“通用智能”的雛形，是業內探索實現普惠人工智能的重要途徑之一。 　　大模型發展的背后是龐大的算力支撐，例如AI+Science領域的AlphaFold2、自動駕駛系統、GPT-3等模型訓練需要幾百甚至幾千PD（PetaFlops/s-day，PD）的算力當量支持。 　　2022年，大模型正在成為AIGC領域發展的算法引擎，文生圖、虛擬數字人等AIGC類應用將快速進入到商業化階段，并為元宇宙內容生產帶來巨大的變革。 05

智能算力成為數字化創新的源動力

　　人工智能算力的增長為人工智能的持續創新發展提供支撐。宏觀層面，人工智能算力為國家創新力的發展帶來實質性推進，不僅在應用科學的突破上發揮了重要作用，也開始滲透到基礎科學領域，極大提高了科學研究的效率和科學發展的進程。 　　《報告》指出，人工智能應用正在從單點技術到多種技術能力融合方向發展、從事后分析向事前預判和主動執行方向發展、從計算智能和感知智能向認知智能和決策智能方向發展，創新應用場景逐步增多。 　　未來五年，隨著人機交互、機器學習、計算機視覺、語音識別技術的成熟，人工智能將在企業市場中加快應用與落地，智能算力將成為未來創新的核心推動力。 具體內容如下

來源：中國信息通信研究院

【摘 要】

中國信通院已連續第八年發布中國數字經濟發展白皮書，2022年白皮書在延續以往對我國數字經濟發展最新態勢量化分析的基礎上，首次對我國數字經濟發展的戰略政策體系進行了系統梳理，首次研究我國各地區ICT產業與傳統產業的投入關聯關系，首次研究我國120個三線及以上城市數字經濟發展的整體空間格局。

【目 錄】

一、做強做優做大我國數字經濟的戰略安排

（一）黨和國家高度重視數字經濟發展

（二）數字經濟頂層戰略規劃體系持續完善

（三）行業與地方加快推動數字經濟戰略落地

二、做強做優做大我國數字經濟的最新成果

（一）數字經濟成為穩增長的強大力量

（二）數字產業化打造穩增長的堅實基礎

（三）產業數字化構筑穩增長的關鍵引擎

（四）數字化治理提供穩增長的重要保障

（五）數據價值化培育穩增長的新興力量

三、做強做優做大我國數字經濟的產業空間模式

（一）數字經濟產業關聯模式

（二）數字經濟空間牽引模式

四、做強做優做大我國數字經濟的關鍵舉措

（一）強技術，提升關鍵核心技術創新能力

（二）強產業，推動向產業鏈中高端邁進

（三）強應用，深化制造業數字化轉型升級

（四）強治理，全面提升數字經濟治理水平

（五）強要素，探索培育構建數據要素市場

（六）強市場，構建數字經濟現代市場體系

來源：中國信息通信研究院

摘 要

報告分析了2021年我國智慧城市產業的總體發展態勢，研究盤點了頂層設計、標準規范、基礎設施、智慧中樞、智慧應用、運營服務、網絡安全各產業環節的發展動態，并對數字孿生城市、低碳智慧城市、數字防疫產業、智慧教育、智能計算中心等熱點板塊進行了深度剖析，提出了推動智慧城市產業良好發展的建議。

目 錄

一、2021年智慧城市產業圖譜

二、智慧城市產業總體發展態勢

（一）投資規模：2020年投資總規模約2.4萬億，教育醫療占比較大

（二）區域分布：企業主要分布在“北深上杭廣”，北京數量和實力“稱霸”

（三）企業布局：多廠商緊扣“平臺+生態”建設，布局智慧城市全產業鏈

（四）產業培育：北京、深圳率先發力，智慧城市產業獲重點培育

三、智慧城市產業各環節動態盤點

（一）頂層設計：以數字化發展為統領，智慧城市頂層設計百花齊放

（二）基礎設施：云網邊端智五位一體，數字基建夯實智慧城市根基

（三）智能中樞：隱私計算賦能城市數據有序流動，產品服務逐步涌現

（四）智能中樞：數字孿生底座平臺爭奪激烈，呈現多路徑格局

（五）應用服務：關注弱勢群體推動信息無障礙，體現智慧城市溫度

（六）應用服務：智慧黨建投入逐漸增長，賦能基層社會治理新格局

（七）城市運營：本地化運營機構多元化發展，成為新型智慧城市標配

（八）網絡安全：信創應用深化，為智慧城市產業內生安全保駕護航

（九）標準規范：數字孿生城市與城市運營中心成焦點，標準制定加速

四、智慧城市產業熱點板塊

（一）虛實互動新理念引爆數字孿生城市產業板塊

（二）雙碳戰略新形勢催生低碳智慧城市產業板塊

（三）疫情防控新常態加速形成數字防疫產業板塊

（四）雙減與新基建政策重塑智慧教育產業板塊

（五）高性能計算新需求拉動智能計算中心產業板塊

五、智慧城市產業發展建議

第四屆世界智能大會在津召開期間，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報告?2020》和《中國新一代人工智能科技產業區域競爭力指數?2020》。報告指出，中國人工智能科技產業發展已經步入融合產業部門主導的新階段。人工智能和實體經濟的深度融合正在成為驅動中國經濟轉型升級和可持續發展的動力源泉。

　　據中國新一代人工智能發展戰略研究院首席經濟學家、南開大學經濟研究所所長劉剛介紹，作為第四次工業革命的引擎，人工智能技術屬于典型的通用技術(General Purpose Technologies)。從前三次工業革命發生發展的歷程看，通用技術只有與經濟社會全球融合的條件下，才能成為帶動經濟長期發展的驅動力量。通用技術創新和產業化創造出前所未有的“關鍵生產要素”，例如，第一次工業革命的蒸汽機和第二次工業革命的電力。“關鍵生產要素”具有廣泛的應用領域、低成本和無限供給的特征。當“關鍵生產要素”被廣泛投入到現有產業，不斷提高企業和產業的生產力水平，才能帶來經濟和社會的長期發展。例如，作為第二次工業革命通用技術的電力，從照明到生產流程的改造再到以電力為能源的生活用品的普及，在與經濟社會融合的過程中，不僅帶來了社會生產力的大幅躍升，而且改變了人類的生產和生活方式。

　　第四工業革命的核心技術是包括互聯網、物聯網、大數據、云計算、區塊鏈、5G和人工智能在內的新一代信息技術。新一代信息技術的產業化使“數據和計算”成為第四次工業革命的“關鍵生產要素”。數據是網絡空間的所有存在物，是網絡空間對物理和社會空間映射的產物。網絡空間及其與物理和社會空間的互動和融合產生海量數據，大數據、云計算和區塊鏈技術解決了數據的采集、整理、存儲和分析。人工智能則實現了數據的精準匹配、仿真模擬和優化控制。作為新型基礎設施建設的重要內容，5G保證了網絡空間的發展和數據的瞬時傳輸。新一代信息技術的發展使“數據和計算”成為類似蒸汽機和電力一樣的廉價投入品，為賦能和改造現有產業創造條件。

　　作為通用技術，在人工智能科技產業的發展過程中，形成了兩個主要產業部門：核心產業部門和融合產業部門。核心產業部門是指包括人工智能在內的新一代信息技術產業化過程中創造的新興產業部門。核心產業部門產出“數據和計算”。而融合產業部門則是人工智能與實體經濟融合發展過程中創造的產業部門，例如，智能制造、智能交通、新零售、新媒體和數字內容產業。融合產業部門把“數據和計算”作為投入品，產出則是我們日常生產和生活中的智能化產品。

　　中國新一代人工智能發展戰略研究院對人工智能科技產業的動態追蹤研究表明，隨著核心產業部門的發展和核心技術的成熟，面對新冠疫情的沖擊和包括5G在內的新型基礎設施建設步伐的加快，中國的人工智能科技產業開始步入融合產業部門主導的新發展階段。

　　首先，從797家中國人工智能骨干企業中的581家應用層企業的應用領域分布看，人工智能技術已經廣泛分布在十八個應用領域。其中，企業技術集成與方案提供、智能機器人兩個應用領域的企業數占比最高，分別為15.43%和9.66%。關鍵技術研發和應用平臺、新媒體和數字內容、智能醫療、智能硬件、金融科技、智能商業和零售和智能制造領域企業數占比相對較高，分別為8.91%、8.91%、7.65%、7.03%、6.65%、6.52%、6.15%。智能農業的占比最低，僅為0.75%。企業技術集成與方案提供和關鍵技術研發及應用平臺占比排名第一和第三位，說明在人工智能與實體經濟的融合發展過程中，技術集成和應用方案提供發揮著至關重要的作用。而智能機器人企業數排名第二則說明制造業的智能化是人工智能發展的迫切需求。

　　在581家人工智能樣本企業中，可獲得577家企業截至2019年底的融資數據。通過577家企業所屬產業領域的融資額占比，可以看出哪些應用領域更受資本的青睞。從人工智能應用領域企業融資額的分布看，智慧零售、新媒體和數字內容、智慧金融類應用領域的融資額最高，占比分別為18.37%、15.96%和15.94%。除此以外，關鍵技術研發和應用平臺、智慧交通、智能硬件融資額占比在5%以上，屬于占比較高的應用領域。

　　其次，人工智能基礎和技術層企業通過與實體經濟企業的協同，共同構建產業智能化創新生態，推動人工智能與實體經濟的融合發展。其中，最為典型的是智能安防產業的發展。在傳統安防產業智能化的過程中，圍繞著視頻數據結構化、智能終端和邊緣計算在內的關鍵技術突破，形成了富有活力的產業創新生態系統。在智能制造、智能醫療、智能交通、金融科技和智能教育等領域，都出現了產業智能化創新生態系統。適合于特定產業領域智能化的創新生態系統建設，成為人工智能與實體經濟深度融合發展的標志。

　　第三，處于“極化”中的人工智能核心產業部門企業，通過與其他地區優勢產業企業的合作，通過技術“擴散”，推動人工智能與實體經濟的融合發展。該報告基于15家人工智能開放創新平臺和4家計算機視覺獨角獸公司的技術“擴散”數據分析表明，通過與其他地區優勢產業的合作，共同推動人工智能與實體經濟的融合發展。其中，電子信息制造業和汽車制造成為智能化發展的前沿產業。

　　最后，傳統產業的龍頭企業，通過自主創新、技術引進和與核心技術企業合作的方式，轉型升級為人工智能企業，成為推動人工智能與傳統產業融合發展的主導者。報告基于50家非初始人工智能上市公司的分析表明，傳統產業的龍頭企業通過智能化轉型，與掌握人工智能核心技術的企業共同構建產業創新生態系統，推動產業的智能化。從技術來源看，50家非初始人工智能上市公司主導的融合產業部門的技術來源，主要是核心產業部門的人工智能初創企業，占比為16%。其次是人工智能上市公司，例如，阿里巴巴和科大訊飛，占比為16%，排名第三和第四的分別是非初創人工智能技術公司和獨角獸公司，占比為10%和7%。除了平臺公司，人工智能初創企業和中小企業是產業智能化的重要技術來源方。

　　在系統調查研究的基礎上，報告發現，人工智能與實體經濟的融合發展，不是簡單的技術引進和集成，而是一系列互補性創新和專用技術體系的形成過程。因而，推動人工智能與實體經濟融合發展需要創新思維。尤其是對后發地區而言，不能僅僅把工作的重心放在招商引資上，而應當重視通過培育和構建適宜當地產業智能化需求的產業創新生態系統和創新創業環境，通過互補性創新和專用性技術積累，才能通過人工智能與當地優勢產業的融合發展過程中，不斷提升區域企業和產業競爭力。