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機器人被譽為“制造業皇冠頂端的明珠”，其研發、制造、應用是衡量一個國家科技創新和高端制造業水平的重要標志。當前新一輪科技革命和產業變革加速演進，新一代信息技術、生物技術、新能源、新材料等與機器人技術深度融合，智能機器人產業迎來升級換代、跨越發展的窗口期。智能機器人集機械學、電子學、計算機科學、控制論、人工智能等多學科知識于一身，具備自主決策、學習和適應能力，在工業、醫療、教育、家政、無人駕駛等領域的應用不斷拓展，為人類生活帶來便利和效率。 本白皮書就智能機器人的技術產業變革和我國智能機器人產業的未來發展方向展開。通過對智能機器人的場景進行分類，找出各個場景的共性特點，對不同場景的機器人通過對面臨問題進行分析得到解決方案進而總結凝練得出共性需求，最終由場景需求引導得出智能機器人的四大功能方向升級。 隨后由功能需求牽引，導出智能機器人的技術趨勢。總結得到智能機器人技術正迅速向深度智能驅動、高效以虛馭實、泛在敏捷操作及多元感知交互方向演進。以技術框架為指導，識別出智能機器人的產業體系，研判了全球智能機器人前沿產業趨勢和我國長短板，對智能機器人的產業變革和我國情況進行研究。最后綜合智能機器人的技術和產業趨勢，提出政策建議，總結提出我國下一步布局方向。 本研究共得到以下核心觀點。技術方面，智能機器人存在深度智能驅動、高效以虛馭實、泛在敏捷操作及多元感知交互的技術趨勢。產業方面，智能機器人存在操作系統與平臺重要性提升，科技企業話語權增強和產業生態開放化的趨勢。

發展數字經濟是把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇，在數字化、智能化時代，算力就是數字經濟發展的核心生產力，智能算力就是創新力。

　　當前，人工智能正向多場景、規模化、融合度高的階段發展，數據量急劇增長，算法模型愈加復雜，應用不斷延伸，這對智能算力的發展提出了更高要求。放眼世界，很多國家都在積極開發和部署智能算力資源，以塑造未來發展優勢。在這樣的背景形勢下，新華三集團聯合中國信息通信研究院，共同編制了《2023智能算力發展白皮書》。《白皮書》聚焦智能算力發展的現狀、挑戰、趨勢和展望，為算力產業的高質量發展建言獻策，賦能賦智。

　　全球智能算力總體情況

　　全球智能算力的總體情況呈現快速增長的趨勢。截至到2022年底，全球算力總規模達到650EFLOPS，其中，通用算力規模為498EFLOPS，智能算力規模為142EFLOPS，超算算力規模為10EFLOPS。智能算力規模與去年相比增加了25.7%，規模占比達21.9%。IDC預測，全球AI計算市場規模將從2022年的195.0億美元增長到2026年的346.6億美元。

　　我國智能算力總體情況

　　在算力規模方面，截止到2022年底，我國算力總規模為180EFLOPS，排名全球第二。其中，通用算力規模為137EFLOPS，智能算力規模為41EFLOPS，超算算力規模為2EFLOPS。

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　　中國智能算力正處于高速增長階段，智能算力規模與去年相比增加了41.4%，規模占比達22.8%，，超過全球整體智能算力增速（25.7%）。

　　我國智能算力行業應用分布

　　人工智能在各行業應用程度均呈現不斷加深的趨勢，應用場景越來越廣泛。智能算力在行業應用情況可根據人工智能的行業滲透度來分析，與2021年相比，各行業人工智能滲透度明顯提升。

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　　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，結合人工智能技術的傳統制造業的智能化改造，已成為產業升級的熱點。

　　智能算力發展趨勢

　　以ChatGPT為代表的的AIGC智能化應用打開了對算力底座的進一步需求，智能算力仍將保持快速的增長，釋放更強大的變革動能。但是，算力的發展仍舊面臨著技術、能耗、應用等一系列的創新“門檻”。未來，智能算力的發展具有六大趨勢：

　　人工智能加速滲透，多樣化場景催生多元化算力需求。

　　政策驅動，智能算力低碳發展成硬性要求。

　　邊緣智能應運而生，邊緣計算與人工智能融合發展。

　　智算中心建設加速，應對高質量算力需求。

　　模型規模不斷擴展，海量多元化數據亟需巨量化算力。

　　自主學習能力提升，推動算力實現更高層次智能。

　　具體內容如下 　

從技術推動產業發展的角度，我們認為生成式人工智能技術是一項具有通用型技術潛力的軟件技術。 產業應用方需要清晰的認識到其作為一項軟件技術的定位與局限性，但同時認識到它是一項具有操作 系統級別平臺效應的軟件技術，在商業世界中能夠帶來的價值會隨著應用場景的不斷拓展而增加，并 有可能構建出新的應用生態、創造新的用戶接口、并帶來潛在商業模式的變革。

作為一項通用型技術，生成式人工智能在向產業滲透的過程中依然會遵循通用型技術的發展特點，首 先技術本身在很長一段時間內不斷演變不斷升級，其次技術價值的充分釋放依然需要眾多輔助型應用 型技術的支撐，最后技術在各產業中的應用依然需要企業不斷摸索價值點與使用方法，并在業務流程、 人員能力、甚至商業模式上進行變革，而這是一個需要大量時間以及資源投入的過程。

根據我們的測算，在技術得到充分應用的情況下，生成式人工智能有望通過效率提升的方式在中國各 行業中帶來占總運營成本1.6%的成本降低，金額達到3.7萬億元。其中，由生成式語言模型技術帶來的 成本降低約1.9萬億元，其卓越的文檔制作、代碼生成等能力將對市場運營類、行政支持類、基礎IT類崗 位產生巨大影響。由生成式圖片模型技術帶來的成本降低約1.8萬億元，主要為復雜產品的研發以及相 關設計職能帶來效率提升。

在不同行業中，生成式人工智能將對專業服務、金融、互聯網與高科技等知識密集型行業帶來較大影響， 這些行業以人才的專業知識作為核心價值，而生成式語言模型強大的理解、檢索、總結和決策能力與知 識型人才的關鍵素質重合度較高。我們預計生成式人工智能將在專業服務、金融、互聯網與高科技行業 分別帶來11.3%, 6.8%, 6.5%的成本下降。而農業、建筑業等體力密集型行業受到的影響相對較小，這些 行業以人工的程式化作業為主，與生成式人工智能的優勢相關性相對較低。

綜合價值創造潛力與落地可行性，我們認為生成式人工智能技術將優先影響互聯網與高科技、金融和 專業服務行業。第二波次將是教育、通信、醫療服務、公共服務、零售、文娛傳媒和消費品行業。第三波次 中農業、材料、建筑業、能源等行業目前受到生成式人工智能技術的影響相對較小，未來生成式人工智 能的價值發揮依然需要夯實的信息化數字化基礎支撐，并有望在研發設計、生產制造、運營管理方面創 造巨大價值。 目前生成式人工智能技術發展的最前沿依然在海外，但從用于訓練模型的數據量、算力、底層開源技術 框架的角度來看，我們認為國內出現優秀的大模型只是時間問題。中國企業如何把準生成式人工智能 對行業核心競爭要素帶來的影響，將生成式人工智能技術嵌入機制流程中發揮最大效能，是實現躍遷 式發展的關鍵。我們建議企業管理者從戰略、業務、組織、風險四個層面形成對生成式人工智能的充分 認知，從而制定適合自己的行動方案。

「甲子光年」于2023WAIC閔行論壇暨智能機器人產業高峰論壇上發布《2023閔行智能機器人產業發展白皮書》。

人工智能與機器人的結合體，就是智能機器人。在“AI+”的時代，智能機器人將作為人工智能技術與現實物理世界的錨點，不斷打通虛擬與現實的界限，成為同時解放人類腦力和體力的工具。隨著機器人走出工業場景，在公共服務、醫療養老、特種應用等領域持續加深應用，便利人類的生產與生活，解放人類的腦力與體力，“智能化”已然成為機器人發展不可逆的主脈絡。

智能機器人是一個綜合學科，其研發、制造、應用是衡量一個國家科技創新、人工智能技術與高端制造業水平的重要標志，對人工智能與機器人的軟硬件生態體系建設提出了綜合的高要求。它的發展是串珠成鏈、共生共榮的過程，打造區域產業集群十分關鍵。

上海市閔行區正在全面布局規劃建設世界級的智能機器人產業集群。貫徹上海“發展人工智能先導產業”的發展戰略，建設“大零號灣”科技創新策源功能區與上海南部科創中心，依托馬橋人工智能創新試驗區等周邊特色產業園區，協同發展打造以智能機器人為代表的人工智能軟硬件產業集群。

基于此，「甲子光年」發布《2023閔行智能機器人產業發展白皮書》，與您分享。

核心內容：

新一代人工智能技術正在推動社會生產力發生躍遷

機器人正向通用場景賦能進發，智能化是不會回頭的大勢所趨

智能機器人的發展對構建人工智能軟硬件生態體系提出了高要求

大模型驅動智能機器人成為AI鏈接影響物理世界的最終載體，產業走向爆發臨界點

貫徹上海戰略 ，依托馬橋AI試驗區，閔行正在打造智能機器人發展新模式

建設融合應用型AI城區，是打造人工智能技術應用的構建

縱觀近五年來的AI技術商業落地發展脈絡，產品及服務提供商圍繞技術深耕、場景創新、商業價值創造、精細化服務不斷努力；需求側企業也在從單點試驗、數據積累到戰略改革的發展路線上與AI技術逐漸深度綁定。AI成為企業數字化、智能化改革的重要抓手，也是各行業領軍企業打造營收護城河的重要方向。落地AI應用對企業業務運營的商業價值與戰略意義越來越明確。供需向好趨勢下，艾瑞預計，2022年我國人工智能產業規模達到1958億元，人工智能的產品形態和應用邊界不斷拓寬。

　　選取預訓練大模型、AI芯片、決策智能和虛擬數字人作為2022年度AI產業發展具有代表性的模型架構、硬件產品、解決方案和軟件產品進行分析，闡述四者對未來AI產業發展的重要意義。如今AI產業的最大熱點，莫過于ChatGPT所帶來的搜索與問答功能提升和類人的交互體驗使AIGC這一概念徹底出圈。對于國內AI芯片公司、手握海量數據資源的互聯網巨頭、具備“數據飛輪”的解決方案商、瞄準AIGC賽道的創業企業，是挑戰也是機會，ChatGPT的熱潮帶來了資本市場和消費者對AI產業熱情的再次迸發。 　 　　選取計算機視覺、智能語音和人機交互、機器學習、知識圖譜、自然語言處理、AI基礎數據服務、面向AI的數據治理和智能機器人細分賽道，進行投融資、市場規模、典型產品及細分應用領域、產業鏈玩家、技術趨勢等分析。判斷各個細分賽道業務增長動力以及為廠商發展路徑提供思考。2022年中國AI產業規模年增長率7.8%，整體平穩向好。該年業務增長主要依靠智算中心建設以及大模型訓練等應用需求拉動的AI芯片市場、無接觸服務需求拉動的智能機器人及對話式AI市場。目前中國大型企業基本都已在持續規劃投入實施人工智能項目，未來，隨著中小型企業的普遍嘗試和大型企業的穩健部署，在AI成為數字經濟時代核心生產力的背景下，2027年相應規模可達到6122億元。 　 　　產業鏈的數據、算力、算法、工具、應用層各環節已逐步進入良性循環帶動期，AI產業鏈逐步成熟。如何在AI新一輪發展熱潮中搶抓機遇，是各環節企業關注的核心議題。從業務持續的角度考慮，把握技術變革與產品應用的融合界限，致力解決質量、ROI、安全可信等核心瓶頸；根據企業產業鏈角色和應用場景特點，定位各類型廠商的差異化路徑深耕實踐，或是AI企業的制勝之路。 　

如同蒸汽時代的蒸汽機、電氣時代的發電機、信息時代的計算機和互聯網，人工智能正成為推動人類進入智能時代的決定性力量。全球產業界充分認識到人工智能技術引領新一輪產業變革的重大意義，紛紛轉型發展，搶灘布局人工智能創新生態。人工智能細分賽道持續創新下變革在即，本報告重點關注AIGC領域。

　　AIGC顛覆傳統內容產出模式，或為web3.0內容創造新引擎。AIGC本質上是一種AI賦能技術，能夠通過其高通量、低門檻、高自由度的生成能力廣泛服務于各類內容的相關場景及生產者。隨著人工智能生成能力的突破進展，內容生產已經從專業生成內容（PGC）、用戶生成內容（UGC），進入到人工智能生成內容（AIGC，AI generated content）時代，AIGC被認為是web3.0的重要基礎設施。AIGC的快速興起源于深度學習技術的快速突破和日益增長的數字內容供給需求；應用價值層面，AIGC有望成為數字內容創新發展新引擎，為數字經濟發展注入新能量。數據+算法+算力三大核心要素，決定AIGC產出質量。①數據，海量優質的應用場景數據是訓練算法精確性關鍵基礎。②算法，神經網絡、深度學習等算法是挖掘數據智能的有效方法。與傳統機器深度機器學習算法不同，神經網絡在學習范式+網絡結構上的迭代提升了AI算法的學習能力，未來多模態大模型或為核心趨勢，賦能產業空間及實踐潛力。③算力，計算機、芯片等載體為AIGC提供基本的計算能力。 　 　　AIGC技術場景中，個性化及自動化內容產出為核心價值。①技術成熟度較高結構化領域大部分是在和人力生成內容進行競爭。其中的存量價值來源于同類內容的降本增效，而增量價值則來源于跨模態的內容生成以及AI本身帶來的科技感。對內容渠道的把控將成為核心競爭力。發行商、內容最終消費渠道具有強的產業鏈話語權。②底層技術基本明確/仍待完善的原創性創作領域，本質為AI下的個性化數字內容的自動化構建。該領域重點關注和其配套數據或底層原理是否清晰、商業化路徑。目前AIGC整體影響仍十分有限，主要是中國市場供給端仍處于起步階段。 　 　　AIGC應用場景中，數字化程度高及內容需求豐富的領域有廣闊應用空間。隨著AIGC技術快速迭代，其可高效生成不同模態的信息產出（包括文字、音頻、視頻及跨模態），以真實性、多樣性、可控性及綜合性等特征，有望幫助企業提高內容生產的效率，以及為其提供更加豐富多元、動態且可交互的內容，或將率先在傳媒、電商、影視、娛樂等數字化程度高、內容需求豐富的行業取得重大創新發展。 　 　　深度學習模型+開源模式加速AIGC普及，海外AIGC已到了“快速發展階段”。①隨著深度學習模型不斷迭代，人工智能生成內容百花齊放，產出效果逐漸逼真直至人類難以分辨。2018年，人工智能生成的畫作在佳士得拍賣行以43.25萬美元成交，成為首個出售的人工智能藝術品；2019年，DeepMind發布DVD-GAN模型用以生成連續視頻；2022年11月，OpenAI上線了智能對話系統（聊天機器人）ChatGPT，引發全球熱潮。ChatGPT的成功離不開參數競賽時代下的“大模型”，顯卡等硬件優化帶來的“大算力基礎”與基于“大數據”的RLHF訓練模式。但由于訓練數據的缺乏及訓練數據的偏差，ChatGPT仍需要高成本的調優及持續訓練，進而實現商業化落地。②“開源模式”加速AIGC產業發展。以深度學習模型CLIP為例，開源模式加速CLIP模型的廣泛應用，使之成為當前最為先進的圖像分類人工智能，并讓更多機器學習從業人員將CLIP模型嫁接到其他AI應用。 　 　　中國AIGC仍處“萌芽期”，技術能力與產品形態的成熟、核心場景的確定及產業的接納態度為行業關鍵發展節點。據量子位預測，AIGC在中國發展可分為三個階段：助手階段（摸索磨合期，2021年~2026年）：AIGC輔助人類進行生產，優先變現的關鍵在于編輯優化功能，行業創新關鍵能力為素材模塊分拆+個性化推薦；協作階段（推廣應用期，2026年~2028年）：人機共創，主要價值為降本增效及提供創意，預計互聯網大廠將普遍布局，競爭熱度提升；原創階段（價值增長期，2028年之后）：AIGC將獨立完成內容創作，產生附加價值。中國AIGC企業均在初創階段，機會也許藏在垂直應用領域中，對賽道的選擇十分關鍵。 　

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

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

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。