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模型層面，GPT-4領先，多模態演進趨勢加速。 ? ChatGPT推出以來，大語言模型（Large Language Model，LLM）技術的發展取得突破性發展，越來越多的大模型猶如雨后春筍般破土而 出，目前最為先進的模型為GPT-4，性能大幅領先市面上的其他模型。同時根據founder park，OpenAI估值目前也是此前微軟投資時近3倍。 ? 當下LLM模型的規模持續增長，參數量已遠遠超過千億級別，多模態嶄露頭角。1）模型規模的增長帶來性能的提升，但是同時對模型的訓練 和部署也帶來了挑戰。以Open AI為代表的人工智能公司，已經開始就模型訓練和部署提供收費服務，在推動LLM技術發展的同時，為企業帶 來營業收入。2）OpenAI、Google等大模型廠商或將紛紛推出多模態大模型，打開下游應用想象空間。 ? 應用層面，參照海外落地路徑，國內純模型端、教育、辦公、圖像、視頻、金融、醫療、社交類特別是C端應用值得關注。 ? 部分企業已經開始賺取收入，而新進入的公司仍然在積極拓寬業務的受眾范圍。 LLM技術的發展為其產業鏈中下游應用端的開發打下了堅實 的基礎，相關企業針對不同的場景開發應用產品，產品涉及語音、圖像、文本和多模態領域，覆蓋辦公、金融、多媒體、工業制造、社交和營 銷等多個行業。 ? 國內純模型端、教育、辦公、圖像、視頻、金融、醫療、社交類應用值得關注。參考海外AI應用成熟度發展情況，我們根據AI收入端、產品端、 案例端等綜合分析海外垂直應用進展，得到目前純模型端、辦公、圖像、視頻、金融、社交類應用商業化落地最快，國內模型端相對海外大概 滯后1年時間，參照海外應用發展情況，我們認為Q4或是國內應用商業化落地拐點。

隨著眾多國內外公司紛紛推出各種大規模模型，包括通用大模型、行業大模型、垂直大模型以及專屬大模型，這些超強模型服務的背后都是基于擁有千億或萬億參數的基礎模型。大模型的誕生標志著人工智能領域取得了重大進展，可以在各種任務中實現更高的準確性，降低了應用開發的門檻，并增強了模型的泛化能力。這些因素共同催生出新的場景和產業模式，并加速產業智能化應用落地的進程。

一、大模型技術應用不斷演進，迎來發展新機遇

隨著ChatGPT這一對話生成式預訓練變換模型的誕生，大模型進入一個快速發展的時代。這些超強模型服務背后是擁有千億或萬億參數的基礎模型，它們通過學習豐富的知識，成為與人類進行交互以及連接萬物的強大工具。

通用大模型的發展

自2016年Open AI發布Gym強化學習平臺以來，模型參數從GPT-1的1.17億開始，經過不斷迭代，增長到GPT-4的1.76萬億的參數規模，通用大模型的性能也得到顯著提升。

斯坦福大學的研究發現，GPT-3已經可以解決70%的心智理論任務，相當于7歲兒童；至于GPT3.5，更是解決了93%的任務，心智相當于9歲兒童！2022年11月，ChatGPT正式發布，是基于GPT-3.5架構并通過強化學習訓練后的大語言模型，目前仍以文字方式互動，支持包括自動文本生成、自動問答、自動摘要等多種任務。

自2017年6月以來，Google陸續發布了BERT、T5等預訓練模型，參數規模也在逐步提升。近期，Google發布的通才模型PaLM-E包含5620億參數，可用于控制機器人，為通用人工智能（AGI）的實現提供了可能。

Google PaLM-E 大模型控制機器人

二、MaaS 支持大模型應用落地全流程能力構建

MaaS（模型即服務）提供一套完整的大模型服務工具鏈和開放平臺，允許行業用戶基于行業基礎大模型，利用整體模型套件經過微調再訓練，生成滿足特定場景需求的專屬大模型。與提供基礎設施的IaaS（基礎設施即服務）、提供工具的PaaS（平臺即服務）和提供軟件的SaaS（軟件即服務）不同，MaaS以模型作為交付產品。

基于MaaS構建的一站式行業大模型構建和應用解決方案，圍繞模型的生命周期提供各種的產品和技術輔助，行業用戶實現從數據預處理、模型構建、模型訓練、模型評估到模型服務全流程能力構建。MaaS解決了企業構建行業大模型成本高、時間長、難度大的問題，降低數字化轉型的成本和風險，支撐客戶快速實現大模型應用的產品化和商業化，更快地實現數字化轉型和升級。

MaaS 解決方案

三、場景化需求快速推動大模型價值釋放

隨著技術能力的提升和多樣化場景需求的推動，大模型已成為人工智能領域最重要的動力源泉。不僅推動人工智能從技術積累、行業應用和產業變革，更是賦能千行百業的基礎設施。

大模型在場景中的應用

四、行業大模型應用落地亟需建設路線指引

通用大模型在滿足行業用戶直接需求方面存在一定難度，主要是由于模型參數量巨大，訓練和部署對算力消耗巨大，導致成本高昂；其次，模型的可解釋性仍然較弱，通常需要增加內容管控手段來保證結果的安全性；最后，模型對訓練數據的依賴性較強，對于超出訓練數據的任務效果不盡如人意。更重要的是，在某些特定行業，通用基礎大模型的表現并不理想，因此行業大模型應運而生。

行業大模型通常基于該行業領域的數據進行訓練和優化，更好地理解和處理該行業的專業術語、規范和語義。行業大模型更加專注于某個特定的行業，滿足對應行業的需求。目前的產業解決方案中，行業大模型結合自身在算力方面的優勢，為行業模型訓練提供強大的支持和動力，助力構建專屬大模型及智能應用。然而，行業大模型最終要在真實場景中落地并達到理想的服務效果，需要充分解決行業用戶的痛點。目前行業用戶面臨的問題主要包括計算資源不足、數據質量差、投入成本較高以及缺乏專業人才等突出問題。

報告來源：新華社品牌工程&凱度&牛津大學

報告部分內容展示：****************

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近年來，國內的云計算市場增速明顯，企業上云明顯提速。客戶的需求逐步從“資源型需求”轉向“智能型 需求”及“業務型需求”，意味著 PaaS、SaaS 等各行業各場景的云解決方案將受到更多關注。盡管該市場 呈現出了廣闊的前景，業務的龐大數量和場景種類夸張的多樣性也意味著巨大的難度。隨著市場的成熟上升， “一招鮮吃遍天”的套路相對于針對用戶需求定制化的解決方案已不具優勢，意味著在細分領域深耕的中小 型友商也具有瓜分市場的競爭力。因此，如何在保證市場占有率并支撐如此大量的業務的情況下，控制資源 和成本、保證交付效率和保證產品質量是云廠商要解決的核心難題。

另一方面，隨著工業生產越來越強調智能化，大量傳統行業開始積累領域數據，并尋求人工智能算法以解決 生產和研發過程中遇到的重復而冗雜的問題。這就意味著，人工智能算法在落地的過程中，將會面對大量不 同場景、不同需求的用戶。這對算法的通用性提出了很高的要求。然而我們注意到，當前業界大部分人工智 能開發者，正在沿用傳統的“小作坊模式”，即針對每個場景，獨立地完成模型選擇、數據處理、模型優化、 模型迭代等一系列開發環節。由于無法積累通用知識，同時不同領域的調試方法有所不同，這樣的開發模式 往往比較低效。特別地，當前人工智能領域存在大量專業水平不高的開發者，他們往往不能掌握規范的開發 模式和高效的調優技巧，從而使得模型的精度、性能、可擴展性等指標都不能達到令人滿意的水平。我們將 上述問題，稱為人工智能算法落地的碎片化困境。

為了解決這個困境，預訓練大模型應運而生。它收集大量圖像、文本等數據，利用無監督或者自監督學習方 法將數據中蘊含的知識提取出來，存儲在具有大量參數的神經網絡模型中。遇到特定任務時，只要調用一個 通用的流程，就能夠將這些知識釋放出來，并且與行業經驗結合，解決實際問題。近年來，預訓練大模型相 關研究和應用呈井噴態勢，大有一統人工智能領域的趨勢。不過我們也應該看到，預訓練大模型距離規模化 的商業應用，還有很長的路要走，這里不僅包含技術的演進，也包含商業模式的進化。按照我們的設想，大 模型是未來 AI 計算的“操作系統”，向下管理 AI 硬件，向上支撐 AI 算法，使得 AI 開發更加規范化、平民化。 我們希望通過編寫《預訓練大模型白皮書》，將我們團隊在研究和落地中獲得的經驗總結下來，更好地促進 行業的進步。

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。

來源：弗若斯特沙利文 　　近日，弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，簡稱“沙利文”）發布《AI 大模型市場研究報告（2023）——邁向通用人工智能，大模型拉開新時代序幕》。 　　報告認為，伴隨基于大模型發展的各類應用的爆發，尤其是生成式 AI，促使大模型帶來的價值進一步升級到人類生產力工具的顛覆式革新，逐漸拉開了通用人工智能（AGI）的發展序幕。 　　在通往AGI時代的旅程上，大模型和人類反饋的強化學習（RLHF）的結合，不僅重構了AI開發范式，未來軟件80% 的價值將由 AI 大模型提供，剩余 20% 會由提示工程和傳統業務開發組成，開發者的生產力將得到極大釋放；與此同時，AI的發展也將由之前單向發展的數據飛輪升級到不斷迭代進化的智慧飛輪，更高效的解決海量的開放式任務。 　　報告指出，中國大模型廠商的成功因素主要包括：全棧大模型訓練與研發能力、業務場景落地經驗、AI安全治理舉措、以及生態開放性4個方面，其中全棧大模型訓練與研發能力還包括數據管理經驗，AI基礎設施建設與運營，以及大模型系統和算法設計3個部分。這些成功因素分別體現著大模型廠商的產品技術能力、戰略愿景能力、生態開放能力三個維度。 　　基于這三個維度，沙利文制定了超過70個評估指標，對大模型廠商進行了全面的能力評估。 　 關鍵發現點

　　AI大模型的高速發展離不開底層技術支持和應用場景迭代。大模型作為AGI時代的曙光，相關廠商也將迎來廣闊的發展空間。本報告將呈現從發展現狀、驅動因素洞察AI大模型廠商競爭與發展關鍵點，并推演競爭格局的邏輯分析過程： 　 　　前瞻洞察：

　　通向AGI的技術路徑具有多元性，目前大模型是最佳實現方式。大模型具有強大的泛化性、通用性和實用性，能夠降低AI開發門檻、提高模型精度和泛化能力、提高內容生成質量和效率等多種價值，實現了對傳統AI技術的突破，并成為AGI的重要起點。 　　進而將AI發展由數據飛輪升級到智慧飛輪，最終邁向人機共智。大模型和人類反饋的強化學習（RLHF）的結合，進一步重構了AI開發范式，進入大模型主導的軟件2.0時代。另一方面，AI開發則形成新的“二八定律”，開發者的生產力將得到極大釋放。 　 　　驅動因素：

　　大模型“基礎設施-底層技術-基礎通用-垂直應用”發展路線逐漸清晰，國內各廠商加速戰略布局，加大資金和技術投入，迎頭趕上全球大模型產業化浪潮，本土化大模型迎來發展新機遇。整體上，行業驅動因素主要包含三個層面： 　　（1）政策端：政策環境持續優化，賦能AI大模型市場高速發展。 　　（2）供給端：下一代AI基礎設施等快速發展，助力大模型應用落地。 　　（3）需求端：AI市場高景氣，大模型下游行業需求旺盛。 　 　　行業觀點：

　　大模型未來發展將趨于通用化與專用化并行、平臺化與簡易化并進。同時，MaaS模式將成為AI應用的全新形式且快速發展，重構AI產業的商業化結構生態，激發新的產業鏈分工和商業模式。未來，大模型將深入應用于用戶生活和企業生產模式，釋放創造力和生產力，活躍創造思維、重塑工作模式，助力企業的組織變革和經營效率，賦能產業變革。 　 　　關鍵成功因素：

　　大模型面臨算力需求大、訓練和推理成本高、數據質量不佳等挑戰。一個可對外商業化輸出的大模型的成功，要求其廠商擁有全棧大模型訓練與研發能力、業務場景落地經驗、AI安全治理舉措、以及生態開放性4大核心優勢，才能保證其在競爭中突出重圍。其中，全棧大模型訓練與研發能力還包括數據管理經驗，AI基礎設施建設與運營，以及大模型系統和算法設計3個關鍵要素。 　 　 　　競爭格局：

　　在競爭格局漸趨明晰的過程中，相關廠商需跨越技術、人才、資金等壁壘，在產品技術能力、戰略愿景能力、生態開放能力三大維度上展開角逐。通過遴選，報告選擇了5家大模型廠商，分別為商湯、百度、阿里巴巴、華為、騰訊，評價模型包含15個一級指標、56個二級指標，對廠商大模型的各個能力進行評估。 　 　　用戶建議：

　　通過此報告能夠了解大模型廠商的競爭態勢，關注領先廠商，內部創建大模型戰略文件，明確其優勢、帶來的風險和機遇，以及部署路線圖，針對具體的用例，權衡模型的優勢和風險，并選擇合適場景試點、評估大模型的應用價值。 　 具體內容如下

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。 　

在 ISCAS 2021 （IEEE電路與系統國際研討會）上麻省理工學院Vivienne Sze教授做了關于《人工智能和機器人的高效計算:從硬件加速器到算法設計》的主題報告。

由于要處理的數據量快速增長，人工智能和機器人技術的計算需求持續上升，需要越來越復雜的算法，以及對能源效率和實時性能的高要求，以獲得更高質量的結果。

在本次演講中，將討論高效硬件加速器的設計以及算法和硬件的協同設計，以降低能耗，同時為深度神經網絡和自主導航等應用提供實時和穩健的性能。我們還將強調可以促進有效設計過程的重要設計原則和工具。

作者簡介：

Vivienne Sze (//sze.mit.edu/) 是麻省理工學院電氣工程和計算機科學系的副教授，負責電子學節能多媒體系統研究小組的研究實驗室。她的團隊致力于計算系統，這些系統能夠為包括自主導航、數字健康和物聯網在內的廣泛應用提供節能機器學習、計算機視覺和視頻壓縮/處理。她因其在這些領域的領先工作而獲得廣泛認可，并獲得了許多獎項，包括 Google、Facebook 和 Qualcomm 的教師獎、VLSI 電路研討會最佳學生論文獎、IEEE 定制集成電路會議杰出邀請論文獎和IEEE 微型精選獎。作為視頻編碼聯合協作團隊的成員，她因開發高效視頻編碼視頻壓縮標準而獲得黃金時段工程艾美獎。她是《深度神經網絡的高效處理》一書的合著者。

人類具有不斷從經驗中學習的非凡能力。我們不僅可以把以前學到的知識和技能運用到新的情況下，我們也可以把這些作為以后學習的基礎。人工智能(AI)的宏偉目標之一是構建一個人工的“持續學習”代理，通過自主增量開發越來越復雜的知識和技能，從自身經驗構建對世界的復雜理解(Parisi, 2019年)。然而，盡管有早期的推測和很少的先前工作(Ring, 1998; Thrun, 1998; Carlson, 2010)，很少有研究和努力致力于解決這一愿景。當前人工智能系統深受新數據或新環境的影響，這些新數據或新環境與他們所接受的訓練稍有不同(Goodfellow, 2013)。此外，學習過程通常被限制在限定和孤立的任務內的固定數據集，這可能很難導致出現更復雜和自主的智能行為。從本質上講，持續學習和適應能力，雖然經常被認為是每一個智能代理的基本支柱，但大多被排除在主要的人工智能研究重點之外。

在本教程中，我們提出根據機器學習研究和人工智能深度架構(Lomonaco, 2019)的最新進展總結這些想法的應用。從一個動機和一個簡短的歷史開始，我們將最近的持續學習進展與之前在相關主題上的研究努力聯系起來，并總結了主要方法、基準和關鍵結果方面的最新進展。在教程的第二部分，我們計劃涵蓋更多關于低監督信號的持續學習的探索性研究，以及與其他范式的關系，如無監督，半監督和強化學習。我們還將強調神經科學的最新發現對原始持續學習算法設計的影響，以及它們在現實應用中的部署。最后，我們將強調持續學習的概念，作為可持續機器學習的關鍵技術推動者及其社會影響，并概述有趣的研究問題和未來值得解決的方向。

//sites.google.com/view/cltutorial-icml2021

“21世紀以來，隨著人工智能、大數據、云計算、物聯網等新一代信息技術的快速發展及應用，“智能制造”概念進一步深化。根據我國工信部2016年出臺的《智能制造發展規劃（2016-2020年）》中定義，“智能制造是基于新一代信息技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節，具有自感知、自決策、自執行、自適應、自學習等特征，旨在提高制造業質量、效益和核心競爭力的先進生產方式。””

根據上海市人工智能技術協會和商湯智能產業研究院聯合發布的《數字化轉型白皮書：數智技術驅動智能制造》，如今各國對“智能制造”的理解都不再局限于生產過程或單體智能，而是擴展到產業價值鏈的各個環節、包含企業活動的方方面面，也不再單方面強調數智技術本身的應用價值，而是更加重視數智技術與先進制造等跨領域技術的深度融合和實踐創新。

由數據驅動代替經驗驅動已成為產業數字化轉型的共識。如果將數據視為智能時代的“新石油”，那么數智技術即是鉆取和提煉“石油”價值的“煉油工廠”，使用數智技術廣泛獲取數據，進行深度學習，將海量原始數據加工為知識，并轉化為決策或行動來指導企業運行。

數智技術是推動產業數字化轉型不可或缺的關鍵技術，其應用價值主要體現在三個方面：

決策更及時：實時獲取場景/業務數據的自動反饋，結合智能化分析進行動態預測，代替人工經驗判斷，提升決策的準確性和及時性，例如基于設備狀態實時分析的故障預測和健康管理，或基于在線用戶數據的需求預測，加速產品創新和迭代周期等。

運營更精細：隨著產業數字化進程加速，所獲取的數據顆粒度越來越細、數據維度也更加豐富，由數據驅動的企業運營、管理會更加精細，例如基于用戶畫像的精準營銷，或對能源使用的實時監測和控制等。

應用更智能：智能化設備/應用輔助或取代人工崗位，并在應用過程中進行算法的自我迭代和優化，不斷提高決策水平，例如基于機器視覺的產品缺陷監測等。

盡管數智技術對產業數字化轉型的意義匪淺，但在實際落地過程中仍然存在一定挑戰：

數字化程度低，信息閉環難閉合：數據資產的積累是產業數字化轉型的重要前提，如何持續獲取數據，并將分布在不同系統、組織內的數據打通融合是企業數字化轉型的首要命題。目前，多數企業（尤其是中小企業）受限于資金和人才匱乏，對數智技術投入不足，導致企業數字化水平低，缺乏完善的信息網絡基礎設施；此外，由于缺少統一標準、接口和編碼體系，使得企業內外“數據孤島”叢立，無法實現互通、共享，導致企業使用數據規模、種類有限，信息閉環難閉合，海量數據的資產價值無法得到充分發揮。

跨界融合難度大，復合型人才缺乏：數字化轉型實際上是利用數智技術對企業流程再造的過程，需要既具備良好的數智技術素養，又能夠了解產業技術和發展規律的復合型人才。據清華大學互聯網發展和治理研究中心2020年對全球ICT人才調研統計，當前我國數智技術人才主要集中于科技行業，缺乏產業經驗和實踐背景，而產業IT人員總體對數智技術的認知不深，難以支撐產業數字化轉型需要。根據人力資源與社會保障部數據分析，2025年智能制造領域人才需求為900萬人，人才缺口預計達到450萬人。

不同產業差異大，規模效應難一朝形成：由于不同產業或產業中不同領域、不同企業之間存在技術、流程等差異巨大，數智技術在產業中的深入滲透須結合具體場景進行定制化開發，尚不存在一套放之四海而皆準的解決方案，這使得數智技術在產業互聯網中的應用很難像在消費互聯網時代一樣，短期建立規模效應、獲取巨大收益，而是需要與產業合作共進，在垂直領域中不斷積累解決問題的通用能力。

網絡安全問題不容忽視：隨著數智技術的應用推廣，網絡安全問題將成為數字化轉型過程中面臨的重要挑戰。一方面，傳統網絡安全系統跟不上數智技術應用和創新步伐；另一方面，數字化轉型帶來信息節點和信息總量爆發式增長，使得網絡攻擊的潛在損失“指數級”放大，對網絡安全技術提出更高要求。

自1956年首次提出“人工智能”概念起，隨著計算機算力和算法技術的突破，人工智能已滲透進人類生活的方方面面，不斷在模擬、延伸和擴展人的智能上演進。“智適應教育”正是教育行業演進至今的重要成果，它是指基于人工智能、大數據分析等智能技術，結合大量用戶數據，針對個體學習過程中的差異性提供適合個體特征的教育形式，從而為學生提供個性化的學習體驗，推動真正的“因材施教”教學理念落地。

智適應教育產品形態豐富多樣，市場容量亦正處于高速擴張階段，發展極具想象空間，但同時，其技術壁壘較高，應用場景較多元化的特點，導致市場定義不清晰，用戶認知有限的情況依然存在。

安永-博智隆全新發布本《中國智適應教育行業白皮書》，對行業發展現狀、市場規模、競爭格局以及關鍵成功要素進行分析，對智適應OMO模式的商業形態及探索方向進行總結，并提出安永-博智隆對未來行業發展趨勢的相關思考，希望可以幫助行業參與者、用戶更好地認識市場，并幫助智適應教育行業礪行致遠。