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車聯網是汽車、電子、信息通信、交通運輸和交通管理等行業深度融合的新型產業形態，是5G、人工智能等新一代信息通信技術在汽車、交通等行業應用的重要體現。自動駕駛是汽車智能化、網聯化發展的核心應用，也是車聯網、智慧交通部署發展的核心服務。我國在車聯網技術創新、應用實踐、產業生態構建等方面已經走在了世界前列，將有利于探索實現一條具有我國特色的網聯自動駕駛發展路徑。

當前，數字經濟成為大國應對新冠疫情和經濟下行壓力的共同選擇，全球加速進入數字技術躍遷、經濟范式轉換、生產要素重置、治理模式變革的重要窗口期。習近平總書記在中共中央政治局第三十四次集體學習中強調，要“把握數字經濟發展趨勢和規律，推動我國數字經濟健康發展”，“不斷做強做優做大我國數字經濟”。2021年中央經濟工作會議指出，要加快數字化改造，促進傳統產業升級。

立足新的發展階段，我國已形成了消費互聯網和產業互聯網雙輪驅動的新格局。數字經濟在提升政府治理能力，促進產業基礎高級化和產業鏈現代化，實現鄉村振興、共同富裕和雙碳目標等國家戰略中已成為關鍵抓手和重要驅動力。

面對重大發展機遇期和關鍵期，如何謀劃好數字經濟布局的維度，錨定住推動數字經濟的力度，把控好數字經濟發展的限度，將數字經濟真正打造成為構筑國家競爭新優勢的主要引擎，是政府、企業、科研機構、教育機構、金融機構需要共同思考的重要命題。

【摘 要】 白皮書首次定義了無線經濟的概念并測算了其規模，認為無線經濟是以無線電頻譜作為關鍵生產要素、以無線技術為核心驅動力，通過無線技術與實體經濟深度融合，不斷提高傳統產業數字化、網絡化、智能化水平，加速重構經濟與治理模式的經濟形態。

當前，以云計算、大數據、物聯網、人工智能、5G為代表的Cloud2.0新技術集群的融合發展，推動著技術范式的轉變，并與各行各業廣泛滲透和融通，成為新工業革命的主要驅動力，是改變生產生活方式、產業變革升級的強大新動能。截至今年6月，我國制造業重點領域企業關鍵工序數控化率和數字化研發設計工具普及率分別達到51.1%和71.5%，工業互聯網平臺生態加速構建，政務、金融、醫療、能源、交通等領域大數據的應用也在進一步拓展。2019年，我國數字經濟規模達到35.8萬億元，占GDP比重達到36.2%，增速超過同期GDP增速7.85個百分點。可以說，數字經濟已經成為當前發展快、創新活躍、輻射廣泛的經濟活動。

企業數字化分為內部運營管理數字化、外部商業模式數字化和行業平臺生態數字化三大部分。對應地在技術層面，就是要實現系統的內部垂直集成、外部橫向集成，以及平臺上的端到端集成。

平臺經濟和平臺模式是數字化轉型和落地的主要實現方式。對于行業的大企業而言，需要轉型成為行業性和社會化平臺，形成生態鏈，從而保持行業地位。對于行業內的中小企業來說，則要成為行業平臺上的專業化合作伙伴，讓自身的價值鏈在平臺上占據重要一環，保持生態合作。

工業革命至今人類總計排放約2.4萬億噸溫室氣體，地表氣溫正以前所未有的速度上升，極端天氣事件頻發，應對氣候變化已成為國際社會共識。自2015年全球近兩百個國家通過《巴黎協定》以來，世界各國的減排承諾和實際行動距離氣候目標實現仍有較大差距，零碳轉型亟需加速。

全球一半以上的溫室氣體排放來自能源行業，要實現社會經濟綠色可持續發展，能源生產和消費模式將發生深刻變革。能源結構由化石能源向可再生能源轉型，通過多能互補互濟，全面提升能源利用效率；各行業通過電能替代及電氣化改造，推行用能領域多能協同和綜合梯次利用，實現節能減排和能效提升。面向碳中和目標，未來能源系統將面臨高比例新能源接入、高靈活能源調度、綜合化能源需求、多元化能源交易等諸多挑戰，能源轉型任務艱巨。

能源轉型和零碳發展是復雜的系統性工程，應兼顧社會經濟發展、能源供應安全與碳中和目標實現，涉及到能源戰略調整、能源結構轉變、能源體系優化、能源業務變革及節能減排行動，需數字化全面支撐。能源數字化轉型需方法論先行，體系化構建能力，實現數字技術和能源技術深度融合，為零碳轉型和能源轉型鋪設一條“數字之路”。

本白皮書通過對能源轉型及零碳發展的現狀和趨勢分析，描繪了未來能源發展的方向，即構建包括“三個目標、一張藍圖、五大特征、三元轉型、四流融合”的零碳智慧能源體系，提出電力、油氣和煤炭行業的能源轉型路徑；通過構建能源數字化轉型方法論、能力框架及支撐體系，打造零碳智慧園區場景化解決方案，為踐行綠色可持續發展提供有價值的參考與建議。

當前，5G、云計算、人工智能等新一代信息技術快速發展，信息技術與傳統產業加速融合，數字經濟蓬勃發展。數據中心作為各個行業信息系統運行的物理載體，已成為經濟社會運行不可或缺的關鍵基礎設施，在數字經濟發展中扮演至關重要的角色。近年來，我國數據中心產業快速發展，保持平均每年 30% 左右的增速，預計未來仍將保持快速增長勢頭。與此同時，數據中心產業能源消耗、綠色和低碳發展進程正在不斷引發社會關注。

2020 年 9 月 22 日總書記在 75 屆聯合國大會上首次作出我國“二氧化碳排放力爭于 2030 年前達到峰值，努力爭取 2060 年前實現碳中和”的莊嚴承諾，具有重大戰略意義，彰顯出我國應對氣候變化的決心和雄心。2020 年的中央經濟工作會議把“做好碳達峰、碳中和工作”作為八大重點任務之一，明確大力發展新能源。在《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四五個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要》中，明確提出到 2035 年，“生產生活方式綠色轉型成效顯著，能源資源配置更加合理、利用效率大幅提高，單位國內生產總值能源消耗和二氧化碳排放分別降低 13.5%、18%”，“非化石能源占能源消費總量比重提高到20%”。數據中心亟需順應這一發展趨勢，降低碳排放，逐步實現數據中心“碳中和”目標。

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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。