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來源：中國信息通信研究院

人工智能技術是釋放數字化疊加倍增效應、加快戰略新興產業發展、構筑綜合競爭優勢的必然選擇。縱觀全球，國內外人工智能相關不斷強化，持續推動釋放人工智能紅利；以深度學習為代表的人工智能技術飛速發展，新技術開始探索落地應用；工程化能力不斷增強，在醫療、制造、自動駕駛等領域的應用持續深入；可信人工智能技術引起社會廣泛關注。人工智能治理受到全球高度關注，各國規制進程不斷加速，基于可信人工智能的產業實踐不斷深入。

近日，中國信息通信研究院正式發布《人工智能白皮書（2022年）》，全面回顧了2021年以來全球人工智能在政策、技術、應用和治理等方面的最新動向，重點分析了人工智能所面臨的新發展形勢及其所處的新發展階段，致力于全面梳理當前人工智能發展態勢，為各界提供參考，共同推動人工智能持續健康發展。

白皮書核心觀點

1、人工智能邁入新階段，將由技術創新、工程實踐、可信安全“三維”坐標來定義和牽引。

第一個維度突出創新，圍繞著算法和算力方面的創新仍會不斷涌現。第二個維度突出工程，工程化能力逐漸成為人工智能大規模賦能千行百業的關鍵要素。第三個維度突出可信，發展負責任和可信的人工智能成為共識，將抽象的治理原則落實到人工智能全生命流程將成為重點。

2、人工智能技術創新仍是主旋律，新算法不斷涌現。

超大規模預訓練模型推動技術效果不斷提升，繼續朝著規模更大、模態更多的方向發展；“生成式人工智能”技術不斷成熟，未來聽、說、讀、寫等能力將有機結合；知識計算成為推動人工智能從感知智能向認知智能轉變的重要探索；人工智能與科學研究融合不斷深入，開始“顛覆”傳統研究范式。

3、人工智能工程化聚焦工具體系、開發流程、模型管理全生命流程的高效耦合。

工具體系層面：體系化與開放化成為研發平臺技術工具鏈的發展特點。 開發流程層面：工程化關注人工智能模型開發的生命流程，追求高效且標準化的持續生產、持續交付和持續部署，最終以最佳的模型進入應用層面產生商業價值。 模型管理層面：企業需要建設對模型生命周期的管理機制，對模型的版本歷程、性能表現、屬性、相關數據、衍生的模型檔案等進行標準化的管理運維。

4、人工智能治理邁入軟硬法協同和場景規制新階段。

人工智能治理實質化進程加速推進：各國人工智能治理側重各有不同，但整體上呈現加速演進態勢，即從初期構建以“軟法”為導向的社會規范體系，開始推進以“硬法”為保障的風險防控體系。 典型場景化治理加速落地：各國紛紛注意到人工智能應用場景多樣化和差異化給治理帶來的復雜性，典型場景的治理成為各國的工作重點，特別聚焦于自動駕駛、智慧醫療和人臉識別等領域。

“來源:專用數據處理器（DPU）技術 白皮書，中國科學院計算技術研究所，鄢貴海等”

10月16日至17日，中國計算機學會第二屆集成電路設計與自動化學術會議（以下簡稱CCF DAC）在武漢舉行，由中科院計算所主編，計算機體系結構國家重點實驗室、中科馭數、中國計算機學會集成電路設計專業組聯合編寫的行業內首部專用數據處理器（DPU）技術白皮書在大會DPU主題分論壇發布。

DPU技術白皮書封面　

　DPU技術白皮書重點分析了DPU產生背景、技術特征、軟硬件參考架構、應用場景、并對目前已經公布的DPU產品做簡要的比較分析，為后續DPU技術發展提供了技術路線參考。白皮書內容共分為六個章節，分別為DPU技術發展概況、特征結構、應用場景、軟件棧五層模型、業界產品概要介紹、DPU發展展望。

　　大會主席、中科院計算所計算機體系結構國家重點實驗室研究員李曉維宣布DPU技術白皮書正式發布，表示希望以DPU技術白皮書的發布作為起點，后續能指導DPU在現有數據系統和計算機產業中的應用，并促進行業對DPU這類新型算力芯片的技術發展及應用的探討。

李曉維研究員發布DPU技術白皮書

專用數據處理器技術白皮書

DPU（Data Processing Unit）是新近發展起來的一種專用處理器。2020年 NVIDIA公司發布的DPU產品戰略中將其定位為數據中心繼CPU和GPU之后的 “第三顆主力芯片”，掀起了一波行業熱潮。DPU的出現是異構計算的一個階 段性標志。與GPU的發展類似，DPU是應用驅動的體系結構設計的又一典型案 例；但與GPU不同的是，DPU面向的應用更加底層，類型也更多樣。DPU要解 決的核心問題是基礎設施的“降本增效”，即將“CPU處理效率低下、GPU處 理不了”的負載卸載到專用DPU，提升整個計算系統的效率、降低整體系統的 總體擁有成本（TCO）。新一代的DPU不僅可以作為運算的加速引擎，還具備 控制平面的功能，能夠運行Hypervisor，更高效的完成網絡虛擬化、IO虛擬化、 存儲虛擬化等任務，徹底將CPU的算力釋放給應用程序。DPU的出現也許是體 系結構朝著專用化路線發展的又一個里程碑。

本白皮書將重點分析DPU產生的背景、技術特征、軟硬件參考架構，應用 場景、并對目前已經公布的DPU產品做簡要的比較分析，為后續DPU技術發展 提供必要的參考。本文的大體結構如下：第一部分介紹DPU的技術發展概況，首先對DPU做了一個基本的定義，然 后闡述了DPU發展的背景，并簡要介紹DPU發展的歷程，DPU在現有計算生態 中的角色，最后以DPU的產業化機遇作為總結。第二部分詳細說明DPU的特征結構，對DPU的定位做了進一步闡述，然后 提出一種通用的DPU的結構模型。第三部分介紹DPU的應用場景，本文總結了三大應用場景：網絡功能卸 載、存儲功能卸載、安全功能卸載，這也是DPU目前最重要的三個應用方向。第四部分提出DPU開發的五層參考模型，包括設備層、操作層、計算引擎 層、應用服務層和業務開發層，既體現了DPU開發過程中的軟硬協同，也充分 繼承了通用軟件棧的分層結構。第五部分概要介紹目前行業的已經發布或已經披露的DPU產品，雖然其中 絕大部分尚未到批量應用的階段，各個競品的優缺點也尚未得到市場的充分驗 證，但是對于后續DPU研發具有重要的參考價值。第六部分展望未來DPU發展，并作為全文的總結。

【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。

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

所謂信創產業，指信息技術應用創新產業，其核心在于通過行業應用拉動構建國產化信息技術軟硬件底層架構體系和全周期生態體系，解決核心技術關鍵環節“卡脖子”問題。

芯片、整機、操作系統、數據庫、中間件……技術封鎖下，中國信創產業正在迎來發展黃金期。有智庫機構預計，未來三年市場總規模有望達到上萬億元人民幣。

近日，工信部直屬事業單位“中國電子學會”和國內知名咨詢機構“眾誠智庫”聯合航天信息系統工程（北京）有限公司、無錫先進技術研究院、聯想控股股份有限公司、麒麟軟件有限公司、北京中科院軟件中心有限公司、曙光星云信息技術（北京）有限公司、金蝶國際軟件集團有限公司、北京中企伍佰信息技術研究院、統信軟件技術有限公司、北京鴻騰智能科技有限公司、江蘇湯谷智能科技有限公司、國能信控互聯技術有限公司、中國民航信息集團有限公司、北京元年科技股份有限公司、北京東華合創科技有限公司、中國智能終端操作系統產業聯盟16家企業和機構，經過全面的調研和梳理，共同發布了國內信創領域首本《中國信創產業發展白皮書（2021）》。

白皮書顯示，2006年，“核高基”(核心電子器件、高端通用芯片及基礎軟件產品)被列為16個重大科技專項之一，標志著信創產業的起步。

信創產業生態系統主要由基礎硬件、基礎軟件、應用軟件、信息安全四部分構成。

在基礎硬件的CPU芯片領域，中國已涌現出龍芯、兆芯、飛騰、海光、申威和華為等CPU頭部企業，但在14納米及以下結點的先進制程，設備、材料、EDA/IP、制造等上游核心環節與國外領先龍頭差距很大，目前仍采用“外循環為主+內循環為輔”的模式，急需補齊短板。

在操作系統方面，銀河麒麟、中標麒麟、統信系統、普華操作系統等主流國產操作系統均已完成了對聯想、華為、清華同方、中國長城、中科曙光等整機廠商發布的數十款終端和服務器設備適配，應用生態也日漸豐富。

白皮書認為，未來三年，信創產業將開始在重點行業領域全面推廣，迎來黃金發展期。據眾誠智庫初步估算，2021年，中國信創產業市場規模達到3000億元，未來三年市場總規模達到萬億元。

目前，中國已出臺相應政策支持信創產業發展。例如在芯片領域，2014年9月，中國成立國家集成電路產業基金，彰顯國家意志。從投資企業數量看，國家集成電路產業基金在芯片制造、設計和封測領域分別投資了11家、15家和6家，占總投資企業數的24%、32%和13%。

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。

德勤發布中國人工智能產業白皮書，內容關于人工智能行業綜述，人工智能商業化應用，以及中國主要人工智能產業發展區域及定位。

主要發現

1. 中國人工智能產業發展迅速， 但整體實力仍落后于美國。中國人工智能產業發展迅速， 2018年中國人工智能市場規模有望超過300億元人民幣。人工智能企業數量超過1000家，位列全球第二。本次人工智能浪潮以從實驗室走向商業化為特征， 其發展驅動力主要來自計算力的顯著提升、 多方位的政策支持、 大規模多頻次的投資以及逐漸清晰的用戶需求。與此同時，中國處于人工智能發展初期， 基礎研究、 芯片、 人才方面的多項關鍵指標與美國差距較大。

2. 中國企業價值鏈布局側重技術層和應用層， 對需要長周期的基礎層關注度較小。人工智能產業鏈分為基礎層（芯片、 算法框架）、 技術層（計算機視覺、自然語義理解、 語音識別、 機器學習） 和應用層（垂直行業/精確場景）。中國企業布局比較偏好技術相對成熟、 應用場景清晰的領域， 對基礎層關注度較小。瞄準AI專用芯片或將為中國企業另辟蹊徑。

3.科技巨頭生態鏈博弈正在展開，創業企業則積極發力垂直行業解決方案，深耕巨頭的數據洼地， 打造護城河。科技巨頭構建生態鏈， 已經占據基礎設施和技術優勢。創業企業僅靠技術輸出將很難與巨頭抗衡， 更多的創業企業將發力深耕巨頭的數據洼地（金融、 政府事務、 醫療、 交通、 制造業等），切入行業痛點， 提供解決方案， 探索商業模式。

4. 政府端是目前人工智能切入智慧政務和公共安全應用場景的主要渠道，早期進入的企業逐步建立行業壁壘， 未來需要解決數據割裂問題以獲得長足發展。各地政府的工作內容及目標有所差異， 因而企業提供的解決方案并非是完全標準化的，需要根據實際情況進行定制化服務。由于政府一般對于合作企業要求較高，行業進入門檻提高， 強者恒強趨勢明顯。

5. 人工智能在金融領域的應用最為深入， 應用場景逐步由以交易安全為主向變革金融經營全過程擴展。傳統金融機構與科技企業進行合作推進人工智能在金融行業的應用， 改變了金融服務行業的規則， 提升金融機構商業效能，在向長尾客戶提供定制化產品的同時降低金融風險。

6. 醫療行業人工智能應用發展快速，但急需建立標準化的人工智能產品市場準入機制并加強醫療數據庫的建設。人工智能的出現將幫助醫療行業解決醫療資源的短缺和分配不均的眾多民生問題。但由于關乎人的生命健康， 醫療又是一個受管制較嚴的行業。人工智能能否如預期廣泛應用， 還將取決于產品商業化過程中如何制定醫療和數據監管標準。

7. 以無人駕駛技術為主導的汽車行業將迎來產業鏈的革新。傳統車企的生產、 渠道和銷售模式將被新興的商業模式所替代。新興的無人駕駛解決方案技術公司和傳統車企的行業邊界將被打破。隨著共享汽車概念的興起。無人駕駛技術下的共享出行將替代傳統的私家車的概念。隨著無人駕駛行業規范和標準的制定， 將衍生出更加安全和快捷的無人貨運和物流等新興的行業。

8. 人工智能在制造業領域的應用潛力被低估，優質數據資源未被充分利用。制造業專業性強， 解決方案的復雜性和定制化要求高， 所以人工智能目前主要應用在產品質檢分揀和預測性維護等易于復制和推廣的領域。然而， 生產設備產生的大量可靠、 穩定、 持續更新的數據尚未被充分利用， 這些數據可以為人工智能公司提供優質的機器學習樣本， 解決制造過程中的實際問題。

9. 人工智能加速新零售全渠道的融合，傳統零售企業與創業企業結成伙伴關系， 圍繞人、 貨、 場、 鏈搭建應用場景。人工智能在各個零售環節多點開花， 應用場景碎片化并進入大規模實驗期。傳統零售企業開始布局人工智能， 將與科技巨頭在應用大數據和人工智能領域同臺競技， 意味零售商將更加積極與創業公司建立伙伴關系。

10. 政策與資本雙重驅動推動人工智能產業區域間競賽， 京滬深領跑全國， 杭州發展逐步加速。京津冀、 珠三角、長三角以及西部川渝地區成為人工智能企業聚集地區。北京、 上海、 深圳牢牢占據人工智能城市實力第一梯隊的位置， 廣州的大型企業與初創企業數量較少， 杭州主要依靠阿里巴巴，因而屬于第二梯隊， 重慶則受到技術與人才基礎限制處于第三梯隊。

11. 各地政府以建設產業園的方式發揮人工智能產業在推動新舊動能轉換中的作用。人工智能產業園呈現多點開花、 依托原有高科技產業園以及與原有園區企業產生聯動效應的特點。但由于建設速度過快， 園區也出現了空心化與人才缺口的問題。

12.杭州未來科技城抓住人工智能產業快速發展的機會并取得顯著成績，未來可以從人才、 技術、 創新三要素入手進一步打造產業競爭力。推出培養、 吸引、 保留人才的具體措施， 建立具有成長性的人才庫；通過完善產業鏈布局， 發現高價值技術企業并了解企業訴求。提高對技術型企業的招商效率；從創新主體、創新資源和創新環境三個層次聚集創新要素， 打造利于企業創新創業的有利條件。