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本研究將詳細審視AGI在當前市場中的應用情況，特別是在營銷、金融、教育、零售以及企業服務等關鍵行業領域。通過分析現有的應用案例，揭示AGI技術在實際業務場景中的具體應用程度和潛在價值。 隨著人工智能技術的不斷進步，人工通用智能（AGI）這一概念已經成為科技界和產業界熱議的焦點。在本報告《中國 AGI 市場發展研究報告 2024》中，我們旨在深入解析 AGI 的發展歷程和技術架構，并探討 AI Agent 如何推動人工智能技術的演進，實現向 AGI 時代的跨越。

同時，本研究將詳細審視 AGI 在當前市場中的應用情況，特別是在營銷、金融、教育、零售以及企業服務等關鍵行業領域。通過分析現有的應用案例，揭示 AGI 技術在實際業務場景中的具體應用程度和潛在價值。

我們相信，通過本報告的深入分析和探討，不僅能夠為讀者提供關于 AGI 的全面認識，也能為相關行業的決策者和從業者提供寶貴的參考和啟示。

報告亮點

拆解 AGI 發展歷程，對中國 AGI 市場規模和未來發展趨勢進行研判 * 基礎層、模型層、中間層、應用層四層架構拆解 AGI 技術架構 * 金融、零售、營銷、企業服務、教育五大行業 50+ 應用場景現狀分析

10月26日，在以“重構·融合·新引擎——新AI時代的產業創新與數智化轉型”為主題的信百會2023年會上，神州數碼聯合信百會研究院重磅發布行業《致廣大而盡精微——生成式AI企業應用落地技術白皮書》（下稱：《白皮書》），從六層技術生態的角度思考和總結了生成式AI帶來的技術創新和挑戰，而且探索和總結了生成式AI企業應用落地實踐以及AI產業政策與發展趨勢，兼顧宏觀事件和每一個關鍵的落地技術細節，旨在推動行業間的交流與合作，打造共贏的合作模式，加速數字化轉型走向新階段。 六層技術生態體系

構建生成式AI技術知識框架

近兩年來，生成式AI的出現，開啟了一場盛大的科技革命，并點燃了新一輪企業數字化創新的熱情。但社會各界在創新研究過程中，產生的海量碎片化信息所形成的信息過載，致使企業在把握技術前景時往往面臨選擇困惑或不必要的焦慮。 **《白皮書》基于充分的行業洞察，明晰了生成式AI生態框架中的一些關鍵技術及概念。**經觀察梳理，《白皮書》認為，目前生成式AI相關技術已形成六層架構生態體系，包括AI算力基礎設施、基礎大模型與相關技術、大模型與訓練及評測數據、生成式 AI應用開發技術、生成式 AI安全與監控以及生成式 AI應用設計，系統總結了生成式AI技術生態架構，為企業深入了解生成式AI技術框架體系提供強而有力的理論參考。

六大核心痛點

聚焦生成式AI應用場景落地

隨著企業數字化轉型進入數云融合第二階段，基于數據的客戶畫像、風控、精準營銷等場景，形成了數據對業務流程的反向優化支持。逐步構建出數據和業務之間的飛輪效應，將是企業決勝數字化階段的重要舉措。基于此，依托海量數據形成的生成式AI技術將得以應用于更廣泛、更豐富的場景中。 長期市場調研后，《白皮書》就生成式AI的落地路徑及場景應用挑戰等話題進行了系統梳理和總結。**《白皮書》認為目前生成式AI技術的落地應用存在六個核心問題，即存在場景選擇、開發工具、構建企業知識工程、模型選擇與部署、算力資源規劃和管理、生成式AI應用的安全工程。**這些問題阻礙企業在落地生成式AI過程中，打通生成式AI技術供應鏈到企業應用的最后一公里。 **為解決生成式 AI落地企業的一系列問題，神州數碼推出一站式大模型集成平臺：神州問學。**神州問學在一個平臺上，為企業提供模型、算力、數據和應用的連接能力，它既是企業的大模型集成平臺也是企業的大模型運營平臺。神州問學從模型、數據、算力、應用四個角度打通各項資源，屏蔽繁縟的技術細節，協助企業投產和運營自己的大模型應用。

洞察產業政策

把脈生成式AI未來趨勢

現階段，無論國家層面還是各地政府，均在積極推進生成式AI產業發展，將其作為經濟社會發展的核心引擎，驅動未來科技創新、產業發展、城市建設、社會治理的戰略性技術。 通過梳理各地相關政策，《白皮書》對AI產業發展作出四大趨勢預測：一是構建產業生態是各國AI產業發展的“主戰場”；二是基礎大模型+領域大模型將成為AI產業的底座；三是大型科技公司是AI產業發展的重要力量；四是產業化沿著To B和To C兩條路徑向縱深場景拓展。

圍繞促進我國AI產業發展，白皮書還提出了要注重優化和完善AI產業生態、積極推動AI落地應用、堅持AI關鍵核心技術領先發展和完善數據治理體系等四方面的對策建議。 雖然生成式AI所引發的技術變革和應用場景的爆發還處于早期階段，但企業數字化轉型中應用生成式AI已經成為一個不可逆轉的趨勢。作為中國IT生態的核心參與者，神州數碼始終致力于促進先進技術在企業的系統化應用，助力企業更好地實現數字化轉型，把握生成式AI技術帶來的無限機遇，同時也希望這份《白皮書》能夠起到“拋磚引玉”的作用，為業界提供有價值的啟示和啟示。

▏強大的應用工具是商業制勝關鍵。

該篇報告，我們研究總結了AIGC在當下的被認知情況和投入使用情況，包括了：

1. 哪些行業對AIGC的應用率較高？

2. 應用AIGC的業務場景都有哪些？

3. 在具體的場景中，AIGC是如何幫助業務增長的？

4. 國內有哪些AIGC的產品，它們的功能以及性價比如何？

本文介紹了人工智能領域中的ChatGPT 模型，以及該模型在金融領域可能應用，從日常工作到數據分析，再到API 接口和其他應用領域，對ChatGPT 進行了詳細的探討。

首先，ChatGPT 的工作原理和應用場景。ChatGPT 是一種預訓練語言模型，通過學習海量的語言數據，可以預測下一個單詞或者句子的概率分布。因此，ChatGPT 可以用于文本生成、對話、翻譯等多種場景，非常適合需要處理大量自然語言數據的應用。

其次， ChatGPT 在日常工作中的應用，包括文本和表格交互。通過簡單的使用技巧，我們可以讓ChatGPT 幫忙整理文本信息、生成文字點評等，提高我們的工作效率。此外，我們還可以使用ChatGPT 進行表格交互，進行文字和數據分析。然后，使用Python 代碼來利用ChatGPT 進行數據獲取、分析和輸出。我們介紹了使用ChatGPT 生成Python 代碼，完成數據庫接口和PDF 讀取等方法來獲取數據，并進行批量處理和策略分析。最后，我們還介紹了如何使用ChatGPT 輸出可視化圖像和標準化文檔，使得數據更加清晰易懂。

再者，使用API 接口來處理大量數據，并且給出了API 接口的應用案例。使用Python 代碼來訪問ChatGPT 的API 接口，可以實現批量問答和大規模的數據處理和分析。API 接口的應用案例包括文本摘要、文本分類和對話系統，這些都是基于ChatGPT 的應用，可以大大提高工作效率和準確度。最后，我們介紹了其他應用領域，包括Auto-GPT 和GitHubCopilot。Auto-GPT 是一個GPT 聯網自動思考的工具，可以幫助我們自動產生新的想法和創意。GitHub Copilot 是一個智能編程助手，可以自動生成代碼，并且提供代碼片段和語法提示等功能，大大提高了編程的效率和質量。

Part1:確立對話式AI市場:對話式AI產品定位為“實現替代與輔助人工對話的共生,以達到最優人機協作”,為企業帶來最原始直觀的“"降本增效”實現。對話式AI產品的商業價值逐步得到市場充分認可,成為了人工智能產業落地的先行環節與價值凸顯賽道。

Part2:剖析對話式AI進程:在消費者行為線上化、公域流量私有化、用戶信息收集合規的需求背景下,對話洞察成為了收集分析用戶畫像、行為偏好等信息的合規高效的洞察方式。而對話式A產品也已步入了擬人智能化與深層價值挖掘的產品階段,其中金融與互聯網走在產品迭代前列,運營商與政務緊隨其后。

Part3:評估對話式AI效果:對話式AI產品的核心功能為“替代以釋放人力,輔助以優化體驗”。因此,企業可從降本增效出發,根據自身情況判斷是否采購或續約。企業在項目咨詢的供應商評選階段時,可從案例交付經驗、產品性能、產品成熟度、產品完整度和產品價格五大維度去評估考量,保證對話式AI項目實施的高效落地與產品上線后的優質運行。

Part4:進階對話式A技術:對話式AI產品的AI技術底座由智能語音、自然語言理解與知識工程核心支撐。本章節從這三大AI核心技術角度出發,對各AI技術難點進行剖析解讀,為未來對話式A廠商可進一步追求突破的技術方向給到參考。

Part5:探究對話式A邊界:為追求收入增長,各家廠商逐步嘗試公有云產品與私有化模式的試水融合。未來,半標場景的營銷與決策賦能的對話洞察可成為對話式AI廠商的重點發力方向。而在數字人產品行業,對話式AI廠商需回歸產品經營本質著重考慮評估數字人帶來的投入產出,同時行業也需對相關問題盡早分析預判,出臺完善相關法律法規,以保障整體行業的良性發展。

【摘 要】 白皮書聚焦全球及我國5G融合應用發展態勢，重點發布第四屆“綻放杯”5G應用征集大賽項目的深度洞察，并對《5G應用“揚帆”行動計劃（2021-2023年）》中重點發展的15個領域應用進行深度分析，提出5G技術向行業應用轉化經歷四個發展階段，各領域5G應用將梯次導入，呈現出螺旋上升發展模式；分析了5G應用商業模式創新及5G產業鏈新體系發展情況，最后提出我國5G應用規模化發展的建議。

【目 錄】

一、5G融合應用發展態勢

1.1 全球5G網絡持續普及，行業終端成為市場發展新藍海

1.2 全球5G應用初顯成效，但整體仍處于初期階段

1.3 我國5G應用正從“試水試航”走向“揚帆遠航”

二、第四屆“綻放杯”5G應用征集大賽項目洞察

2.1 參賽數量大幅增長，獲獎項目粵浙蘇京領跑

2.2 行業應用廣度拓寬，與千行百業加速融合

2.3 5G應用成熟度大幅提升，15%項目已實現“解決方案可復制”

2.4 5G與各類新技術融合創新，關鍵技術能力不斷提升

2.5 行業需求進一步聚焦，通用型終端需求旺盛

2.6 解決方案提供商參與力度持續加大

三、“揚帆”重點領域應用分析

3.1 5G+信息消費領域創新活躍

3.2 5G+融合媒體多元化互動式場景日益豐富

3.3 5G+工業互聯網逐步深入核心環節

3.4 5G+車聯網正從探索期向市場啟動期轉變

3.5 5G+智慧港口領域聚焦港口無人化建設

3.6 5G+智能采礦為安全生產護航

3.7 5G+智慧電力構建數字電網體系

3.8 5G+智慧醫療助力跨區域醫療資源協同

3.9 5G+文化旅游領域開拓線上線下新場景

3.10 5G+智慧城市提升城市治理水平

3.11 5G+智慧物流實現物流裝備高速互聯和遠程交互

3.12 5G+智能油氣領域實現油氣的增儲上產

3.13 5G+智慧農業開啟數字鄉村新圖景

3.14 5G+智慧水利創造治水新模式

3.15 5G+智慧教育提升教育資源供給能力

四、5G融合應用規模化發展路徑與建議

4.1 5G技術向行業應用轉化將經歷四個階段

4.2 不同行業的數字化水平和需求，決定5G技術創新擴散速度

4.3 5G應用場景梯次導入，螺旋式上升實現規模復制

4.4 5G與行業深度融合，促進產業鏈擴充形成新體系

4.5 商業模式初具雛形，生態價值逐漸凸顯

4.6 5G融合應用規模化發展建議

“來源：中國信息通信研究院”。

作為人工智能開發環節中的基礎工具，AI框架對下調用硬件資源，對上支撐AI應用生態，是AI技術體系的關鍵核心。作為應對智能經濟時代的技術利器，AI框架是AI學術創新與產業商業化的重要載體，助力人工智能由理論走入實踐。

AI 助力當前經濟社會步入智能經濟時代。

世界正在進入以新一?代信息技術驅動發展的重塑時期，人工智能（AI，ArtificialIntelligence）?作為其中重要的使能技術，對激活實體經濟具有溢出帶動性很強的?"頭雁效應"，對構筑國家科技影響力具有舉足輕重的意義。人工智能?成為了全球各國新的科技熱點，人工智能基礎設施建設也成為重要抓?手與著力點。未來十年是全球發展數字經濟、邁入智能經濟社會的黃?金發展期，著力發展人工智能基礎設施，將為我國人工智能產業發展?壯大、數字經濟蓬勃發展提供強大牽引力。 ? AI 框架是智能經濟時代的操作系統。

作為人工智能開發環節中?的基礎工具，AI框架承擔著 AI 技術生態中操作系統的角色，是 AI?學術創新與產業商業化的重要載體，助力人工智能由理論走入實踐，?快速進入了場景化應用時代，也是發展人工智能所必需的基礎設施之?一。隨著重要性的不斷凸顯，AI 框架已經成為了人工智能產業創新?的焦點之一，引起了學術界、產業界的重視。 ? 在此背景下，白皮書致力于厘清AI框架的概念內涵、演進歷程、?技術體系與作用意義，通過梳理總結當前AI框架發展現狀，研判 AI?框架技術發展趨勢，并對AI框架發展提出展望與路徑建議。由于AI?框架仍處于快速發展階段，我們對 AI框架的認識還有待持續深化，?白皮書中存在的不足之處，歡迎大家批評指正。

**1、AI框架演進步入深化階段。**AI框架技術持續演進，歷經萌芽階段、成長階段、穩定階段，當前已進入深化階段，AI框架正向著全場景支持、超大規模AI、安全可信等技術特性深化探索，不斷實現新的突破。

**2、AI框架已形成較為完整的技術體系。**當前主流AI框架的核心技術演化出三大層次，分為基礎層、組件層和生態層，其中基礎層實現AI框架最基礎核心的功能，具體包括編程開發、編譯優化以及硬件使能三個子層。

**3、AI框架是應對智能經濟時代的技術利器。**從技術生態體系中的功能定位看，AI框架對下調用底層硬件計算資源，對上支撐AI應用算法模型搭建，提供算法工程化實現的標準環境，是AI技術體系的關鍵核心。AI框架是應對智能經濟時代的技術利器，也將成為智能經濟時代的操作系統。

**4、全球AI框架繁榮發展，多元化競合態勢漸顯。**數字科技企業巨頭是AI框架發展壯大的核心力量，業界已形成Google-TensorFlow和Meta-PyTorch兩家獨大的市場格局，雙寡頭并驅態勢下國內AI框架市場格局向著多元發展。全球AI框架開源生態進入活躍期，對AI框架的發展壯大至關重要。AI框架的推廣路徑逐步清晰，社區生態壯大優化、與高校科研院所聯動、面向產業應用提供基礎設施及解決方案服務是AI框架開發者規模壯大的主要路徑。

**5、應對未來多樣化挑戰，AI框架有六大技術趨勢。**技術趨勢-泛開發：AI框架將注重前端便捷性與后端高效性的統一。技術趨勢-全場景：AI框架將支持端邊云全場景跨平臺設備部署。技術趨勢-超大規模：AI框架將著力強化對超大規模AI的支持。技術趨勢-科學計算：AI框架將進一步與科學計算深度融合交叉。技術趨勢-安全可信：AI框架將助力提升AI模型可解釋性與魯棒性。技術趨勢-工程化：AI框架將加速AI應用產業規模級工程化落地。

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來自于億歐智庫的《中國AI+材料科學產業應用研究報告》，本報告從全球AI+材料科學發展，到產業應用落地作出梳理。解讀中國AI+材料科學產業規模、發展趨勢，并剖析產業痛點，提出發展建議。旨在推動人工智能驅動新材料發現的產業落地，并為跨界企業、投資人等提供參考。

全球新材料產業持續擴張，差異化顯著，產業重心逐漸向亞太區轉移

全球新材料產業差異化顯著，美國、歐洲和日本等國擁有成熟的新材料（Advanced materials）市場，多數產品占據全球市場的壟斷地位，是新材料產業主要的創新主體。其中，美國在新材料全領域位于領先地位；歐洲在復合材料、化工材料領域優勢顯著；日本在電子信息材料領域領跑于世界；俄羅斯在航天航空材料等方面趨于領先地位；中國在前沿新材料等領域發展有一定優勢。隨著全球新材料產業巨頭迅速擴張，新材料產業鏈的中低端逐漸向亞太地區（如中國）轉移。

2019年全球新材料產業規模達到2.23萬億美元，2020年仍保持10%左右增長。目前，全球范圍內都在積極發展新材料，尤其是發達國家，新材料已成為決定一國高端制造及國防安全的關鍵因素和國際競爭的重點領域。2019年全球新材料產值中，先進基礎材料產值比重占49%，關鍵戰略材料產值占43%，前沿新材料比重8%。

國家和企業的研發投入是保持核心競爭力的關鍵，中國應持續加大投入

美國、日本等發達國家早期通過高強度的研發快速實現了高度成熟的工業化，日本1980年代研發強度已經超過2%，相關配套產業十分成熟，因此進一步的實體創新越發困難。但近20年來美國、日本的研發強度增長趨勢十分緩慢，美國基本維持在2.6%-2.8%，日本維持在3.0%-3.5%，而韓國對基礎科研的重視程度持續加深、科研投入不斷加大。

研發是新材料企業保持核心競爭力的關鍵，新材料研發周期長、回報慢，因此自主研發的企業必須具備足夠的抗風險能力。從全球化工及材料巨頭，如BASF、3M、陶氏、杜邦等企業看，并不存在單一的新材料企業，這些企業均具有多元化的業務結構，并且多數企業最初都是通過石化或基礎化工形成規模優勢及穩定的盈利，從而有能力在新材料領域投入持續的研發，并且其新材料產品多是基于石化產品的延伸。而石化化工產品在二十世紀七八時代開始便趨于成熟。因此近四十年來，化學工業基本不再產生新學識，新物質、新品種的創造愈發困難。

新材料產業是國民經濟和制造業升級的基礎，涉及國防、民生等各方面

根據國家標準《GB/T 37264-2018 新材料技術成熟度等級劃分及定義》，新材料指新出現的具有優異性能和特殊功能的材料，及傳統材料改進后性能明顯提高或產生新功能的材料。國家統計局將新材料分為六大類，包括特種金屬功能材料、高端金屬結構材料、先進高分子材料、新型無機非金屬材料、高性能復合材料和前沿新材料。工信部《新材料產業發展指南》中指出，新材料三大戰略發展方向包括先進基礎材料、關鍵戰略材料、前沿新材料。作為工業發展的先導，新材料產業是基礎性、支柱性產業，已成為國民經濟發展、高端制造業升級的基石。

材料科學是經濟發展的重要上游環節，是工業制造和國防發展的關鍵保障。從材料性能、材料屬性、物理性質可以將材料進行歸類，分別對應到應用環節的各個下游領域。作為中國七大戰略新興產業之一，材料產業的發展對于中國經濟建設具有重要意義。

新材料產業上升為國家戰略性新興產業，產業規模逐年遞增

新材料廣泛應用于各領域，其研發和應用與技術和產業變革息息相關，新材料的發展為技術創新和產業升級注入推動力。為應對新材料產業在快速發展中遇到的核心競爭力不強、創新力不夠、產業化緩慢、進口依賴度高、人才匱乏等問題，近十年中國政府制定了一系列新材料產業政策，積極推動新材料產業發展。尤其是在2009年中國明確將新材料產業列為戰略性新興產業，并予以重點支持的背景下，中國新材料產業的發展獲得充分的政策保障。2012年工信部發布《新材料產業“十二五”發展規劃》，為新材料產業制定明確的發展方向和任務后，新材料產業發展進一步提速。

中國發改委、工信部等聯合發布的《中國新材料產業發展報告》指出，2010至2019年中國新材料產業蓬勃發展，市場規模由人民幣7000億元增長至人民幣4.1萬億元，年復合增長率達23.9%。

中國新材料產業自主創新能力不強，關鍵技術仍受制于人

材料科學是整個國民經濟的基礎，服務范圍極廣，涉及從國防到民生的各個方面，而且需求迫切。目前我國很多關鍵核心材料核心競爭力不強， 32%中國關鍵材料領域為市場空白，進口依賴現象嚴重，如高鐵齒輪制動裝置、電子產品存儲芯片等。具體來講，航空發動機、雷達、軍工等方面所需的材料比較復雜，往往是多種元素或者多種化合物組成的復雜混合物，單純依靠傳統“試錯式”的材料研發模式非常困難，而材料的研發及生產周期較長，導致新材料的研發無法跟上產品設計的速度，嚴重制約了我國科技的進步和工業的發展。

盡管中國新材料產業迅速發展躋身于全球材料大國行列，但存在材料支撐保障能力不強，產學研用銜接不緊密，產業集群效益弱，產業基礎設施不健全等問題，具體表現為產品結構不合理、關鍵技術受制于人、國際市場競爭力不強。

當前，新一輪科技革命和產業變革突飛猛進，隨著5G商用的大規模部署，全球業界已開啟對下一代移動通信（6G）的探索研究。日前，IMT-2030(6G)推進組（以下簡稱“推進組”）正式發布《6G總體愿景與潛在關鍵技術》白皮書，本白皮書作為推進組的階段性成果，內容涵蓋總體愿景、八大業務應用場景、十大潛在關鍵技術等，并闡述了對6G發展的一些思考。

6g總體愿景

隨著5G大規模商用，全球業界已開啟對下一代移動通信技術（6G）的研究探索。面向2030年及未來，人類社會將進入智能化時代，社會服務均衡化、高端化，社會治理科學化、精準化，社會發展綠色化、節能化將成為未來社會的發展趨勢。

從移動互聯，到萬物互聯，再到萬物智聯，6G將實現從服務于人、人與物，到支撐智能體高效聯接的躍遷，通過人機物智能互聯、協同共生，滿足經濟社會高質量發展需求，服務智慧化生產與生活，推動構建普惠智能的人類社會。

在數學、物理、材料、生物等多類基礎學科的創新驅動下，6G將與先進計算、大數據、人工智能、區塊鏈等信息技術交叉融合，成為服務生活、賦能生產、綠色發展的基本要素。6G將充分利用低中高全頻譜資源，實現空天地一體化的全球無縫覆蓋，隨時隨地滿足安全可靠的“人機物”無限連接需求。

6G將提供完全沉浸式交互場景，支持精確的空間互動，滿足人類在多重感官、甚至情感和意識層面的聯通交互，通信感知和普惠智能不僅提升傳統通信能力，也將助力實現真實環境中物理實體的數字化和智能化，極大提升信息通信服務質量。

6G將構建人機物智慧互聯、智能體高效互通的新型網絡，在大幅提升網絡能力的基礎上，具備智慧內生、多維感知、數字孿生、安全內生等新功能。

6G將實現物理世界人與人、人與物、物與物的高效智能互聯，打造泛在精細、實時可信、有機整合的數字世界，實時精確地反映和預測物理世界的真實狀態，助力人類走進人機物智慧互聯、虛擬與現實深度融合的全新時代，最終實現“萬物智聯、數字孿生”的美好愿景。

6G潛在應用場景

（一）沉浸式云XR：虛擬空間的廣闊天地

擴展現實（XR）是虛擬現實（VR）、增強現實（AR）、混合現實（MR）等的統稱。云化XR技術中的內容上云、渲染上云、空間計算上云等將顯著降低XR終端設備的計算負荷和能耗，擺脫了線纜的束縛，XR終端設備將變得更輕便、更沉浸、更智能、更利于商業化。

面向2030年及未來，網絡及XR終端能力的提升將推動XR技術進入全面沉浸化時代。云化XR系統將與新一代網絡、云計算、大數據、人工智能等技術相結合，賦能于商貿創意、工業生產、文化娛樂、教育培訓、醫療健康等領域，助力各行業的數字化轉型。

（二）全息通信：身臨其境的極致體驗

隨著無線網絡能力、高分辨率渲染及終端顯示設備的不斷發展，未來的全息信息傳遞將通過自然逼真的視覺還原，實現大滿足人類對于人與人、人與物、人與環境的溝通需求。

未來全息通信將廣泛應用于文化娛樂、醫療健康、教育、社會生產等眾多領域，使人們不受時間、空間的限制，打通虛擬場景與真實場景的界限，使用戶享受身臨其境般的極致沉浸感體驗。但同時，全息通信將對信息通信系統提出更高要求，在實現大尺寸、高分辨率的全息顯示方面，實時的交互式全息顯示需要足夠快的全息圖像傳輸能力和強大的空間三維顯示能力。

對于全息通信應用于“數字人”的靶向治療、遠程顯微手術等特殊場景，由于信息的丟失意味著系統可靠性的降低，且為滿足延時要求，傳輸的數據通常不可以選擇重傳，所以要求數據傳輸具有超高安全性和可靠性。

（三）感官互聯：多維感官的交融響應

面向2030年及未來，更多感官信息的有效傳輸將成為通信手段的一部分，廣泛應用于醫療健康、技能學習、娛樂生活、道路交通、辦公生產和情感交互等領域。

為了支撐感官互聯的實現，需要保證觸覺、聽覺、視覺等不同感官信息傳輸的一致性與協調性，毫秒級的時延將為用戶提供較好的連接體驗。觸覺的反饋信息與身體的姿態和相對位置息息相關，對于定位精度將提出較高要求。在多維感官信息協同傳輸的要求下，網絡傳送的最大吞吐量預計將成倍提升。

安全方面，由于感官互聯是多種感官相互合作的通信形式，為保護用戶的隱私，通信的安全性必須得到更有力的保障，以防止侵權事件的發生。感官數字化表征方面，各種感覺都具有獨一其單獨和聯合的編譯碼方式，使得各種感覺都能夠被有效地表示。

（四）智慧交互：情感思維的互通互動

依托未來6G移動通信網絡，有望在情感交互和腦機交互（腦機接口）等全新研究方向上取得突破性進展。具有感知能力、認知能力、甚至會思考的智能智能體之間的支配和被支配關系將開始向著有情感、有溫度、更加平等的類人交互轉化。

具有情感交互能力的智能系統可以通過語音對話或面部表情識別等監測到用戶的心里、情感狀態，及時調節用戶情緒以避免健康隱患；通過心念或大腦來操縱機器，讓機器替代人類身體的一些機能，可以彌補殘障人士的生理缺陷、保持高效的工作狀態、短時間內學習大量知識和技能、實現“無損”的大腦信息傳輸等。

（五）通信感知：融合通信的功能拓展

未來6G網絡將可以利用通信信號實現對目標的檢測、定位、識別、成像等感知功能，無線通信系統將可以利用感知功能獲取周邊環境信息，智能精確地分配通信資源，挖掘潛在通信能力，增強用戶體驗。

6G將利用無線通信信號提供實時感知功能，獲取環境的實際信息，并且利用先進的算法、邊緣計算和AI能力來生成超高分辨率的圖像，在完成環境重構的同時，實現厘米級的定位精度，從而實現構筑虛擬城市、智慧城市的愿景。

（六）普惠智能：無處不在的智慧內核

到2030年，越來越多的個人和家用設備、各種城市傳感器、無人駕駛車輛、智能機器人等都將成為新型智能終端。不同于傳統的智能手機，這些新型終端不僅可以支持高速數據傳輸，還可以實現不同類型智能設備間的協作與學習。

可以想象，未來整個社會通過6G網絡連接起來的設備數量將到達萬億級，這些智能體設備通過不斷的學習、交流、合作和競爭，可以實現對物理世界運行及發展的超高效率模擬和預測，并給出最優決策。

（七）數字孿生：物理世界的數字鏡像

隨著感知、通信和人工智能技術的不斷發展，物理世界中的實體或過程將在數字世界中得到數字化鏡像復制，人與人、人與物、物與物之間可以憑借數字世界中的映射實現智能交互。通過在數字世界挖掘豐富的歷史和實時數據，借助先進的算法模型產生感知和認知智能，數字世界能夠對物理實體或者過程實現模擬、驗證、預測、控制，從而獲得物理世界的最優狀態。

未來6G時代將進入虛擬化的孿生數字世界。在醫療領域，醫療系統可以利用數字孿生人體的信息，做出疾病診斷并預判最佳治療方案；在工業領域，通過數字域優化產品設計，可降低成本并提高效率；在農業領域，利用數字孿生進行農業生產過程的模擬和推演，可以提前預知不利因素，提高農業生產的能力與土地利用效率；在網絡運維領域，通過數字域和物理域的閉環交互、認知智能、以及自動化運維等操作，網絡可快速適應復雜多變的動態環境，實現規劃、建設、監控、優化和自愈等運維全生命周期的“自治”。

（八）全域覆蓋：無縫立體的超級連接

全域覆蓋將實現全時全地域的寬帶接入能力，為偏遠地區、飛機、無人機、汽車、輪船等提供寬帶接入服務；為全球沒有地面網絡覆蓋的地區提供廣域物聯網接入，保障應急通信、農作物監控、珍稀動物無人區監控、海上浮標信息收集、遠洋集裝箱信息收集等服務；提供精度為厘米級的高精度定位，實現高精度導航、精準農業等服務；此外，通過高精度地球表面成像，可實現應急救援、交通調度等服務。

具體內容如下

日前，在“2020 AIoT產業年終盛典”上，物聯網智庫正式發布全新升級版的《2021中國AIoT產業全景圖譜報告》（以下簡稱“報告”）。據悉，這是物聯網智庫連續第五年推出“中國AIoT產業全景圖譜”，繼續通過近距離觀察AIoT產業及主要參與者，梳理產業現狀，并分析、預測市場發展趨勢，幫助讀者把握產業發展脈絡。

報告指出，AIoT產業是多種技術融合，賦能各行業的產業，整體市場潛在空間超十萬億元。艾瑞咨詢數據顯示，2019年中國AIoT產業總產值為3808億元，預計2020年達5815億元，同比增長52.7%，高增長主要得益于5G等新技術規劃化商用和AIoT應用在消費和公共事業等領域大規模落地。未來三年，在消費端和政策驅動端應用市場的繼續推動下，AIoT產業仍將保持高速增長。長期來看，產業驅動應用市場潛力巨大，將成為遠期增長點。

本報告依舊分為端、邊、管、云、用、產業服務六大板塊。整體來看，邊板塊下沉，更加貼近端側。同時，因為IoT和AI的進一步融合，AI相關內容在整個圖譜中將被更充分地體現。報告將從產業全貌和上述六大板塊來介紹產業現狀及趨勢，勾勒產業全景，并將通過優秀的案例，來展示AIoT產業發展成果及應用落地情況。

“端”指的是終端，主要包括底層的芯片、模組、傳感器、屏幕、AI底層算法、操作系統等。 “邊”是相對于“中心”的概念，泛指中心節點之外的位置。邊緣計算則指的是將計算及相關能力從中心處理節點下放至邊緣節點后形成的，貼近終端的計算能力。 “管”主要指的是連接通道，及相關產品和服務。大物聯時代帶來的大連接數和復雜設備現場環境，使得有線連接網絡捉襟見肘，因此在AIoT應用場景中，網絡以無線連接為主。 “云”主要指PaaS平臺，包括物聯網平臺、AI平臺和其他能力平臺。 “用”指的是AIoT產業應用行業。從核心驅動要素來看，可分為消費驅動型、政府驅動型和產業驅動型行業。 “產業服務”板塊主要包括AIoT產業相關的各類聯盟、協會、機構、媒體、投資基金等，這些組織為產業提供包括檢測、標準制定、媒體、咨詢、投融資等服務，是推動產業發展的重要力量。