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從國家層面來看，黨中央、國務院及各相關部門持續高度重視制造業的發展，國家“十四五”規劃已經明確提出要培育先進制造業集群，要提升傳統產業，要應用技術改造專項，鼓勵企業應用先進的適用性技術，而工業機器視覺就是一種先進的適用性技術；在工業互聯網創新發展行動計劃中也明確提出了要支持新興技術與自動化企業打造邊緣控制系統。在工控領域，工業機器視覺就是一種典型的邊緣工控系統， 5G應用揚帆行動計劃也明確提過要把5G和機器視覺相結合，去實現用于高溫的、井下的移動裝置的一些監測。

從整個行業發展來看，今年上半年工業增加值同比增長了15.9%，工業企業的利潤同比增長了57%，工業經濟在持續恢復。而今年上半年制造業的PMI也持續穩定估值以上，這也預示著制造業的回暖是持續的。最重要的是下游行業發展非常旺盛，從下游來看，新能源汽車、工業機器人、集成電路的產量分別同比增長了200%、69%、48%，兩年平均增速都在30%以上，從供需兩側來看，持續利好工業機器視覺產業發展。

日前，紫光股份旗下新華三集團（以下簡稱：新華三）聚焦前沿技術發布了《新華三2021十大技術趨勢觀點白皮書》（以下簡稱：白皮書），新華三通過白皮書展現了其引領業界的前瞻洞察，并結合自身深厚的技術積累和豐富的一線實踐經驗，為中國數字經濟的高質量發展提供強大賦能。

白皮書提到，今年正值“十四五”開局之際，數字經濟成為拉動社會經濟增長的重要引擎，數字中國建設的長遠目標為人們的生產和生活構筑了美好的數字生活新圖景。面向未來數字化發展大趨勢，各行業有必要攜手激活數據要素潛能，加快建設數字經濟、數字社會，以數字化轉型整體驅動社會生產方式、生活方式和治理方式變革。這其中，打造完善的新型數字基礎設施成為推動數字經濟發展的關鍵，以云計算、5G、AI等為代表的數字技術加速融入各行業，成為驅動產業轉型升級的重要力量。

白皮書指出，“新基建”新技術的落地開花，可連接終端量迎來全新突破，數據量、網絡流量呈爆炸式增長。2021年，全行業將逐步邁向高質量精品網絡，深化行業虛擬專網在重點行業的部署，深入推進云網融合，加強關鍵信息基礎設施安全保障等，全方位推動新型基礎設施建設。未來，新技術還將助推各行業全面打造數字經濟新優勢，充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統產業轉型升級，催生新產業新業態、新模式，壯大經濟發展新引擎。

此外，基于深厚業務實踐，新華三與來自產學研用各界的頂尖專家學者碰撞觀點，結合第三方權威數據，提出十大熱點技術趨勢判斷：

1、智能網絡成就一體化數字基礎設施，未來通過融合先進的大數據、AI等技術，逐步構建“萬億級、人事物、全時空、安全、智能”的未來網絡；

2、5G專網助推新行業應用落地，未來5年全球5G專網復合增長率將達到40%，并在能源、工業制造等領域實現突破；

3、硅光融合促進通信高速發展，未來5年硅光光模塊將在光模塊中占據35%以上份額，超大容量硅光交換機將有望商用；

4、芯片方案多樣化應對多重挑戰，高性能、低功耗、小尺寸、功能豐富的芯片加速落地，為用戶帶來更好的應用體驗；

5、分布式全閃存突破存儲瓶頸，將應用到更多場景中，未來5年采用該架構的存儲系統比例將達到35%；

6、新應用加速組件推動計算架構演進，未來數據處理單元將融合網絡、存儲、AI、圖形加速能力，實現微觀層面的計算存儲一體化；

7、云原生促進云計算架構統一，構建云原生的基礎設施和應用成為必然趨勢，未來5年超過80%的新應用為云原生應用；

8、人工智能面臨的諸多問題將逐步得到解決，智能應用將會迎來規模化普及。未來5年，超過50%的大型企業在其關鍵業務中采用AI；

9、數字孿生激發虛實融合的無限潛能，未來5年數字孿生市場將達到300億美元，并在智慧城市、智能制造等領域得到廣泛應用；

10、新運維模式布局更廣泛，未來5年，近69%的企業運維向以智能化為核心具備六大關鍵能力的新運維模式轉型。

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。

2020年是國家全面建成小康社會目標實現之年，是全面打贏脫貧攻堅戰收官之年，是“十三五”目標完成與“十四五”任務開啟的承接之年，是數字經濟發展和新型基礎設施建設的重要機遇之年，區塊鏈作為一種數字技術，在新的機遇和挑戰面前，為國家社會經濟發展和智慧城市建設提供了重要保障。

為全面掌握我國區塊鏈產業發展整體態勢，加快推動區塊鏈技術創新應用，構建良好產業生態，推進區塊鏈產業健康發展。賽迪區塊鏈研究院從政策、規模、基礎設施、園區、企業等方面對我國區塊鏈產業發展進行了詳細梳理和總結，旨在為國家、各部委以及各地方政府布局區塊鏈產業發展方面提供良好的參考意見。

來源：中國信通院CAICT

近日，中國信通院發布《中國數字經濟發展白皮書（2020年）》，對我國各地區數字經濟發展、各行業數字化轉型、各領域發展亮點、數字經濟政策體系等進行了深入分析。其中，數字經濟測算方法被納入G20（阿根廷）《數字經濟測算工具箱》，測算結果被廣泛引用。

當前，新一輪科技革命和產業變革席卷全球，數據價值化加速推進，數字技術與實體經濟集成融合，產業數字化應用潛能迸發釋放，新模式新業態全面變革，數據已成為數字經濟發展的關鍵生產要素。從產業角度來看，我國已形成較為完整的數據供應鏈，在數據采集、數據標注、時序數據庫管理、數據存儲、商業智能處理、數據挖掘和分析、數據安全、數據交換等各環節形成了數據產業體系，數據管理和數據應用能力不斷提升。

《白皮書》就我國各地區數字經濟的發展情況進行了量化分析。從總量來看，江蘇、浙江、上海、北京、福建、湖北、四川、河南、河北、安徽、湖南等省份數字經濟增加值超過1萬億元；從占比來看，北京、上海數字經濟在地區經濟中占據主導地位，數字經濟GDP占比已超過50%。

白皮書看點如下：

一、數字經濟框架從“三化”擴展到“四化”：數字產業化、產業數字化、數字化治理、數據價值化；

二、我國數字經濟規模不斷擴張、貢獻不斷增強，2019年我國數字經濟增加值規模達到35.8萬億元，占GDP比重達到36.2%；

三、我國數字經濟結構持續優化，2019年數字產業化增加值達7.1萬億元，占GDP比重7.2%；產業數字化增加值達28.8萬億元，占GDP比重為29.0%；

四、數據成為數字經濟發展的關鍵生產要素，數據價值化按照資源化、資產化、資本化三階段加速推進。

數字化治理能力提升，數字政府建設加速推進政府治理從低效到高效、從被動到主動、從粗放到精準、從程序化反饋到快速靈活反應轉變，新型智慧城市已經進入以人為本、成效導向、統籌集約、協同創新的新發展階段，國家治理能力現代化水平得到了顯著提升。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202104/t20210423_374626.htm

日前，為推動數字經濟健康蓬勃發展，賽迪區塊鏈研究院發布了《區塊鏈+數字經濟發展白皮書》。該白皮書指出，在數字經濟蓬勃發展的當下，區塊鏈在推動數字經濟創新發展方面潛力巨大，當前，已在農業、制造業、物流業、金融、民生等領域逐步應用，加速推動經濟數字化轉型。此外，白皮書對我國數字經濟發展現狀進行分析，探討了區塊鏈技術驅動數字經濟發展的技術優勢和理論依據，從實體經濟、政府數字化治理、數字資產等方面詳細解析了區塊鏈如何賦能數字經濟發展，并針對區塊鏈驅動數字經濟發展存在的挑戰提出相關建議。

白皮書首先對區塊鏈在數字經濟各場景應用方面做了闡述。在區塊鏈應用取得系列進展的同時，其賦能數字經濟發展面臨的挑戰也不可忽視。目前來看，區塊鏈技術安全性仍需提高；大規模落地推廣也存諸多困難。

白皮書還提出，加快區塊鏈核心技術創新、建立基于區塊鏈的數字經濟監管體系、加速推動應用落地和加強人才培養等建議以促區塊鏈進一步發展迭代。建議加強區塊鏈+數字經濟專業人才培養：

一是要加大基礎型數字經濟、區塊鏈人才培養，加快培育具有扎實技術理論知識和較高應用管理能力的復合型人才；

二是注重高端技術人才培養，與國外著名高校、科研機構、知名企業等聯合培養區塊鏈碩士、博士等高層次人才，推進中外合作人才培養和引進項目；

最后，鼓勵實力雄厚的區塊鏈企業、互聯網企業和金融企業創辦“企業大學”，根據市場需求和產業發展導向開展技術與管理培訓，構建“企業-市場-產業”三位一體的區塊鏈人才培養模式。

如今，數字經濟已成為推動我國經濟發展的關鍵引擎和新優勢，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》將建設數字中國作為獨立篇章，意味著數字經濟轉型升級是我國未來10年經濟發展的關鍵機會，數字經濟將成為我國經濟轉型的核心組成。

當前人工智能已經成為全球最為活躍的創新領域，對經濟社會的發展影響深遠。白皮書提出，在過去一年中，人工智能的新算法不斷涌現，深度學習仍是這一時期發展主線，嘗試解決更為復雜的應用任務。人工智能的產業格局與生態體系更為明晰，開源開發框架格局逐步確立，以科技巨頭引領的生態系統垂直整合速度不斷加快；同時，產業發展重心開始轉變，企業比拼重點從單項技術的“理論”準確率轉向應用場景白熱化的“跑馬圈地”；人工智能的技術應用開始全面覆蓋日常生活、科學研究、社會治理、商業創新和國家安全等經濟社會的關鍵領域，以空前的廣度和深度推動社會發展。基于以上人工智能技術產業發展態勢判斷，白皮書建議“十四五”期間，我國應通過加快AI基礎原創技術創新突破、構建協同發展AI基礎核心生態、實現區域差異化發展布局、加快垂直行業深度融合、主動融入全球治理框架等措施，實現我國人工智能產業突破發展。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202104/P0202578238.pdf

在11月4日舉行的2020世界計算機大會“工業互聯與制造生態”專題論壇上，賽迪顧問智能制造研究中心發布了《中國工業機器視覺產業發展白皮書》，這是業內首份針對機器視覺技術工業應用及產業發展情況的綜合研究。數據顯示，2019年，全球工業機器視覺市場規模約為80億美元，較2018年增長約3%；中國工業機器視覺市場規模約為138億元，增速約為4.8%。

機器視覺廣泛應用于電子及半導體、汽車制造、食品包裝、制藥等領域，其中消費電子、汽車和半導體是當前機器視覺最重要的應用領域。

整體來看，機器視覺行業是一個有較強成長性的行業，行業天花板較高。中國作為全球最大的工業制造國，在未來產業升級的過程中，將有望釋放巨大的機器視覺系統需求。

目前，在國家政策的鼓勵和支持下，全國各省份紛紛以自身產業特點出臺相關的政策。如上海、浙江、山東等省市，分別出臺了與智能工廠、未來工廠和智能化技術改造相關的政策，用以支持以工業機器視覺為代表的智能制造細分領域發展。

隨著工業控制對精確度和自動化的要求越來越高，3D機器視覺將在許多“痛點型應用場景”中大顯身手，有望成為最炙手可熱的技術之一。2D向3D轉變，將成為繼黑白到彩色、低分辨率到高分辨率、靜態圖像到動態影像后的第四次視覺技術突破

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。