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隨著生成式人工智能的爆發性演進，技術創新已實現由實驗室向社會的全面滲透。當大模型從判別式邁向通用式，當算法從輔助工具演化為自主決策系統，技術已超越工具理性范疇，成為塑造經濟秩序、權力結構與文明形態的元力量。進入 2025 年，人工智能的社會化應用呈現出深度賦能和系統性風險并存的雙重圖景。一方面，人工智能作為新質生產力的核心引擎，驅動產業智能化升級，孵化出一系列新業態、新場景、新模式，在醫療、教育、新聞、科研等領域釋放出巨大潛力。另一方面，數據泄露、算法偏見、隱私侵犯、勞動替代、情感依賴、環境污染等問題，不斷挑戰社會倫理底線與全球治理體系韌性。在此背景下，上海市人工智能與社會發展研究會推出《全球人工智能社會發展研究報告（2025）》，立足于技術演進和社會發展的雙重邏輯，系統梳理近兩年人工智能領域國內外前沿研究成果，綜合研判全球人工智能最新研究動態，致力于構建具有前瞻性的研究范式與方法論體系，為后續研究提供可能的思路與方向。報告基于學術前瞻性和社會關切度的雙重考量，遵循技術本體-社會輻射-治理反饋的邏輯鏈路，選取了社會科學領域人工智能研究的八大議題：算力變革、模型幻覺、數據讓渡、勞動替代、智能鴻溝、大國博弈、人機關系、敏捷治理。報告試圖通過深入剖析各議題的前沿進展、核心爭議與發展趨勢，為政策制定者、研究者及產業界提供兼具理論洞見與實踐價值的參考框架。

作為新一輪科技革命和產業變革的核心引擎，人工智能產業在2024年被中央及各地政府確立為重點發展方向，陸續出臺了一系列針對性強、力度大的政策措施，旨在推動產業創新，提升區域經濟的科技競爭力。經過多年持續投資布局，我國人工智能產業體系逐步完善，基礎層、模型層及應用層不斷升級優化，實現了人工智能、大數據等數據智能技術與實體經濟的廣泛融合。 　　2025年初，以DeepSeek為代表的國產開源大模型掀起熱潮，其高性能、低成本的特點迅速吸引了國內外開發者和企業的關注，推動了中國AI生態的開放性和競爭力的進一步提升。這一風潮不僅加速了模型層的國產化創新，也為中小企業提供了更易獲取的AI工具，激發了應用層的創新活力，成為中國AI產業發展的標志性事件。 　　艾瑞人工智能研究團隊延續六年行業研究經驗，在第七年聚焦人工智能產業的發展環境、產業進程及產品動態，深入探討技術驅動、產業機遇、商業模式及挑戰等核心議題，為市場提供前瞻性數據與深度洞察。

人工智能浪潮席卷全球，正以前所未有的速度、廣度和深度改變生產生活方式，對全球經濟社會發展和人類文明進步產生深遠影響。近年來，語言大模型、多模態模型、智能體和具身智能等領域不斷出現突破性創新，推動人工智能邁向通用智能初始階段。與此同時，人工智能的工程化持續加速推進，新產品新模式層出不窮，行業應用走深向實，成為推動經濟社會高質量發展的關鍵動力。

2024年11月29日，在大模型產業創新發展大會上，中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）發布《人工智能發展報告（2024年）》。中國信通院人工智能研究所所長魏凱從總體態勢、技術創新、應用賦能、安全治理以及發展展望等方面對報告進行了解讀。

報告立足產業新發展、新變化、新需求，聚焦新形勢下全球人工智能發展重點，總結梳理人工智能技術創新方向、產業升級重點、行業落地趨勢和安全治理進展，展望人工智能發展機遇，以期與業界分享，共同推動人工智能產業蓬勃發展。

報告核心觀點

**1. 基礎模型保持快速演進態勢，重點突破多模態和復雜推理能力。**從基準測試結果來看，全球大模型能力實現階躍式提升。語言大模型能力多維度持續進化，主要體現在上下文窗口長度擴展、海量信息壓縮與知識密度提升、MoE架構融合以及通過引入強化學習算法優化推理能力。其中，推理側改進成為近期熱點，規模定律適用范圍從預訓練向后訓練和推理延伸。多模態大模型探索交叉模態融合處理，由早期子任務模型組合轉向端到端跨模態統一特征表示，實現原生多模支持。

**2. 算法創新與軟硬件架構深度耦合。**大模型技術的原始創新和應用迭代落地，高度依賴先進的軟硬件協同技術生態體系。**框架層面，**強調對大模型原生支持能力，大規模分布式訓練成為框架的新發力點。**芯片層面，**大模型計算特性對硬件要求極高，帶來分布式訓練支持、混合精度計算支持、高速互聯通信等新要求新挑戰，驅動計算底座迭代升級，呈現三大趨勢特點：芯片架構向定制化演進、存儲與互聯重要性日益提升、強調軟硬協同升級釋放硬件計算潛力。

**3. 工程化技術是人工智能從實驗室走向生產環境的關鍵橋梁，**大模型開發及應用工具鏈的快速發展，標志著人工智能工程化進入了新階段。開發工具鏈加速大模型技術的迭代，顯著提升了訓練效率，降低了推理成本。應用工具鏈則拓展了大模型應用范圍，增強了系統的擴展性，降低了應用門檻。

**4. 高質量、大規模、多樣化的數據集已經成為大模型發展的關鍵戰略要素，**訓練數據決定了模型能力的上限。數據新興技術快速發展，如多模態詞元向量融合、新一代高水平數據標注、面向人工智能的數據集質量評估以及合成數據等，人工智能高質量數據集供給能力不斷提升，以數據為核心驅動力的人工智能時代正在加速到來。

**5. 人工智能賦能新型工業化向縱深發展，呈現“大小模型協同” “兩端快、中間慢”等階段特征。****總體上，**以傳統小模型為代表的專用智能應用逐步成熟，以大模型為代表的通用智能應用處于初步探索階段。消費側應用迭代加速，對話式搜索、智能助理等革新功能不斷涌現，交互模式向更多模態拓展；并在端側加速落地，重塑手機等消費電子產品形態。生產側應用與行業場景融合不斷深入，有望深刻變革制造過程、組織架構、研發模式與產品形態，從而開辟我國工業從大到強的新路徑。目前，從產業鏈分布來看呈現“兩端快、中間慢”特征。“選、建、用、管”體系化推動落地應用成為加速人工智能走向實用化、普惠化的行業共識。

**6. 安全治理從原則向實踐加速推進。**安全治理工作邁向深水區，探索切實有效、多方共治、敏捷應對的落實方案成為全球共同議題。國際合作方面，聯合國發揮主渠道作用，經濟合作與發展組織、金磚國家等密集推出人工智能治理舉措，人工智能安全峰會聚焦安全議題提供全球對話平臺。治理體系方面，各主要經濟體治理體系漸趨明晰，旨在維護本土產業發展需要。產業實踐方面，產業各方積極發揮技術研究和治理協同優勢，發布治理框架、制定標準規范、推出測試平臺、迭代評估工具，加速探索模型間對抗新范式、模型水印算法等前瞻技術研究，提升人工智能安全治理能力。

**7. 展望未來，引入強化學習等技術來增強大模型能力仍是近期技術演進的重點方向，**專業大模型、多模態大模型有望加速突破，具備更強規劃、決策、執行能力的智能體和具身智能成為邁向通用人工智能的重要一步。**面向中遠期，**類腦智能等顛覆性技術的成熟，有可能為人工智能發展帶來更廣闊的想象空間。隨著人工智能賦能新型工業化向縱深發展，人工智能在實體經濟中的應用場景將進一步拓展，加速向生產制造環節滲透，加速邁向全方位、深層次智能化轉型升級新階段。

報告目錄

一、總體態勢

（一）人工智能技術演進走向新范式 （二）人工智能工程化邁向新階段 （三）人工智能安全治理工作緊密推進 （四）人工智能產業穩中有進迎來新動能

二、技術創新

（一）基礎模型仍在快速演進迭代 （二）計算平臺與模型創新緊密耦合 （三）工具鏈不斷完善加速大模型研發應用 （四）高質量多模態數據集成為模型能力提升的關鍵

三、應用賦能

（一）人工智能賦能階段性特征顯現 （二）重點行業人工智能應用走深向實 （三）體系化推動人工智能落地應用成為共識

四、安全治理

（一）人工智能技術應用帶來多重挑戰 （二）全球人工智能安全治理正處于“從原則走向實踐”的關鍵階段

五、發展展望

主要專家簡介

中國信通院人工智能研究所所長，正高級工程師

魏凱

中國人工智能產業聯盟總體組組長、國際電信聯盟SG16國內對口組組長。研究方向為人工智能技術，發表論文20多篇，牽頭完成40多項國內國際標準，參與多項人工智能相關國家重大政策文件起草。

中國信通院人工智能研究所軟硬件與創新生態部主任，高級工程師

李論

入選第九屆中國科協青年人才托舉工程，人工智能關鍵技術與應用評測工信部重點實驗室基礎軟硬件組組長，人工智能產業發展聯盟能源行業推進組副組長。長期從事人工智能領域研究，主持建設AISHPerf人工智能軟硬件基準體系，支撐多項國家部委人工智能領域的課題研究與文件制定。

中國信通院人工智能研究所平臺與工程化部副主任，工程師

董昊

從事人工智能技術、產業、政策及生態研究，聚焦人工智能工程化、人工智能基礎設施、科研智能等領域，牽頭編寫國內國際標準10余項。

中國信通院人工智能研究所工程師

呼娜英

人工智能產業發展聯盟人工智能安全治理委員會治理組組長。具備中國及美國紐約州律師職業資格。從事人工智能安全治理、風險管理、個人信息保護等領域的研究。牽頭或參與編寫世界互聯網大會《發展負責任的生成式人工智能研究報告及共識文件》、中國信通院人工智能相關研究報告。

其他參與撰寫專家

孫鑫 中國信通院人工智能研究所副總工程師，高級工程師，博士 瞿江 中國信通院人工智能研究所工程師 郭英男 中國信通院人工智能研究所工程師 于達 中國信通院人工智能研究所工程師，博士 燕江依 中國信通院人工智能研究所工程師 徐鵬 中國信通院人工智能研究所工程師 胡宇航 中國信通院人工智能研究所工程師 郭蘇敏 中國信通院人工智能研究所工程師 黑一鳴 中國信通院人工智能研究所工程師，博士 楊冰夷 中國信通院人工智能研究所工程師

版權聲明：本報告版權屬于中國信息通信研究院，并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方式使用本報告文字或者觀點的，應注明“來源：中國信息通信研究院”。違反上述聲明者，本院將追究其相關法律責任。

撰寫團隊聯系方式：

中國信通院 人工智能研究所 孫鑫 [email protected]

點擊“閱讀原文”，下載報告。

　在人工智能發展日新月異的時代背景下，制造業憑借其海量數據資源和豐富多樣應用場景，已成為人工智能技術應用最具潛力的領域之一 　　人工智能的發展勢不可擋，其賦能制造業的進程已經開啟。人工智能正在向制造業加速滲透，驅動制造業全鏈路數字化轉型和智能化升級。當前，人工智能應用場景主要集中在生產制造、質量管控和研發設計環節，主要成效自標是降本增效。生成式AI技術的飛速發展獲得企業的高度關注，其在制造業的潛在應用前景被企業看好。 　　大部分企業尚未做好全面擁抱人工智能的準備。盡管企業普遍認為人工智能技術將在企業未來發展中發揮重要作用，但很多企業對人工智能技術及其應用的認知有限、理解不深，并在針對性的專業培訓體系構建、專業人才培養與儲備方面存在顯著不足，進而導致了企業在人才與技能方面的圈乏，定程度上制約了企業在人工智能領域的深入應用。 　　唯有主動迎接挑戰才是應對當前發展變局的良策。面對人工智能的快速發展，制造企業應當主動適應并積極擁抱這項新技術。但在期待通過人工智能技術賦能實現創新發展的同時，企業需要避免盲目投資。企業應在實施人工智能項目之前，明確自身戰略，開展多層次培訓，培養專業團隊，通過開展小規模項目試點，逐步積累經驗，穩妥推進人工智能技術的落地應用，確保其能夠與企業的發展目標深度融合。 　

近日，中國工程院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 2023》（以下簡稱《報告》）。今年的報告的主題為“建設具有全球競爭力的人工智能產業集群”。

我國人工智能產業發展表現出明顯的集群化趨勢

人工智能企業及其創新活動構成了人工智能產業集群發展的微觀基礎。

工業和信息化部統計數據顯示，截至2022年6月，我國人工智能企業數量超過3000家，僅次于美國，排名第二，人工智能核心產業規模超過4000億元。我國人工智能企業在智能芯片、基礎架構、操作系統、工具鏈、基礎網絡、智能終端、深度學習平臺、大模型和產業應用領域的創新創業活動，為自主可控技術體系的構建和產業國際競爭力的提升奠定了基礎。

平臺企業、獨角獸公司、中小企業、新創企業、研究型大學、科研院所和投資者之間相互協作，共同構建富有活力的產業創新生態，人工智能產業發展表現出日益明顯的集群化趨勢。

圖片

人工智能產業集群是基于網絡空間發展的創新集群

《報告》研究表明，區別于傳統產業集群和創新集群概念，人工智能產業集群是基于網絡空間發展的創新集群。基于物理空間技術體系的創新發展，前三次工業革命的產業集群和創新集群對地理空間具有依賴性，創新擴散速度相對緩慢。第四次工業革命源于網絡空間技術體系的創新發展，創新集群更加依賴網絡空間發展，技術、產品和服務的創新速度更快，創新的應用領域和地域范圍更加廣泛。

人工智能產業集群的基本構成要素包括企業簇群、創新資源、創新系統和網絡空間產業生態。其中，網絡空間產業創新生態是第四次工業革命背景下人工智能產業集群的獨特要素。人工智能產業集群包括人工智能產業化創新集群和產業智能化創新集群。人工智能產業化集群通過網絡空間產業生態實現向地理空間分散的產業智能化創新集群賦能。人工智能產業化創新集群和產業智能化創新集群的良性互動，是建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的關鍵動力和機制。

我國的人工智能產業集群表現為“新型創新區→城市→區域→全國→全球”的空間結構特征。與傳統工業園區和高科技園區不同，新型創新區一般位于科技創新資源和產業基礎雄厚的大城市的中心區和次中心區，是人工智能產業化集群及其產業創新生態的棲息地，強調依托狹小的物理空間打造無限的網絡空間產業創新生態。

到目前為止，我國人工智能產業集群主要分布在京津冀、長江三角洲、珠江三角洲和川渝地區的重點城市。通過外部創新資源的引入和內部創新資源的激活，西部地區的西安，中部地區的武漢和長沙，東北地區的沈陽、大連和哈爾濱開始出現人工智能產業集群的雛形。

企業簇群及其產業創新生態

《報告》構建了包括2200家人工智能企業、5722個投資者（投資機構和非投資機構）、438所AI大學和307家非大學科研機構、967家產業聯盟、在中國境內召開的總計2318場會議、31個省市自治區出臺的775項相關政策和3507家人工智能產業園區規劃建設情況在內的中國智能經濟樣本庫。通過屬性數據和關系數據分析，考察我國人工智能產業集群的內在結構和發展趨勢。

我國人工智能產業集群的價值網絡結構是“極核”狀的。平臺及其主導的產業創新生態構成了我國人工智能產業集群發展的“極核”。從2014-2022年價值網絡的結構性統計指標看，我國人工智能產業集群的簇群結構特征越來越明顯。以華為、騰訊、百度和阿里巴巴為代表的超級平臺是我國人工智能產業集群形成和發展的核心節點。近年來，超級平臺在智能芯片、基礎架構、操作系統、大模型、機器學習平臺和應用軟件領域的研發和產業化布局，為我國人工智能產業集群國際競爭力的提升奠定了堅實基礎。

研究型大學、科研院所和新型創新組織是平臺主導的產業創新生態的重要組成部分。研究型大學和科研院所在基礎研究、技術開發和人才培養領域的努力，持續提升我國人工智能產業集群的國際競爭力。包括清華大學和北京大學在內的國內18所高校成為全國首批集成電路科學與工程一級學科博士學位授權點。截至2022年3月，全國共有440所高校設置人工智能本科專業、248所高校設置智能科學與技術本科專業、387所普通高等學校高等職業教育（專科）設置“人工智能技術服務”專業。

創建新型創新組織激活政產學研用協同創新活力，形成基礎研究、技術研發、應用創新和產業孵化無縫對接的新體制和新機制，是推動人工智能科技創新和產業發展的重要途徑。截至目前為止，本報告共發現人工智能領域新型創新組織347家，廣泛分布在京津冀、長江三角洲和珠江三角洲等地區。其中，以鵬城實驗室、之江實驗室和上海人工智能實驗室為代表的人工智能實驗室，成為人工智能產業化領域最為活躍的新型創新組織。

創新的“極化”和“擴散”

作為通用目的技術，人工智能的科技創新和產業發展遵循先“極化”后“擴散”的規律。報告基于2200家我國人工智能骨干企業的技術合作關系的區域、應用、技術和產業領域分布，刻畫我國人工智能產業集群的“極化”和“擴散”情況。

(一) 區域

從技術合作關系看，北京市、廣東省和上海市構成了我國人工智能產業集群價值網絡的三個“極點”。同時，北京市、廣東省、上海市、江蘇省、安徽省、四川省、湖北省、湖南省、重慶市、山東省和福建省之間存在密集的人工智能技術合作關系。

從技術合作的流向看，我國人工智能科技產業發展仍然以“極化”為主。排名第一和第二的是北京市和廣東省內部技術合作，占比為10.87%和9.36%。廣東省和北京市、北京市和廣東省的技術合作排名第三和第四，占比6.91%和6.08%。在某種程度說，北京市和廣東省共同構成了中國人工智能產業集群發展的南北“雙極”。

從城市之間的技術合作流動情況看，北京市、深圳市、廣州市和上海市是技術合作關系密度最高的城市。尤其是北京市和深圳市、廣州市的技術合作，成為人工智能技術“極化”和“擴散”的主要方向。

從城市之間的技術合作關系看，排名第一的是北京市內部技術合作，占比10.87%；排名第二、第三和第四的分別是深圳市和北京市、深圳市和深圳市、北京市和深圳市的技術合作。從城市的視角看，北京和深圳構成了人工智能技術合作關系流動的南北“兩極”。

(二) 應用領域

隨著科技創新步伐的加快，人工智能和經濟社會進入全面融合發展新階段。在人工智能技術合作密度高的應用領域和產業領域，開始出現產業智能化創新集群。

基于2200家人工智能骨干企業的關系數據量化分析表明，我國人工智能已經廣泛應用在包括企業智能管理、智能營銷與新零售、智能金融、智慧城市、智能醫療、新媒體和數字內容、智能制造、智能教育、智能交通、網絡安全、智能物流、智慧文旅、智能政務、智能能源、智能硬件、智能網聯汽車、智能家居、智能農業和智能安防在內的19個應用領域。排名第一的是智慧城市，占比12.16%；排名第二的是企業智能管理，占比12.10%；排名第三的是智能制造，占比8.89%；排名第四和第五的分別是智能營銷與新零售和智能網聯汽車，占比8.41%和8.07%。

(三) 產業領域

在三次產業中，人工智能技術合作關系分布密度最高的是第三產業，占比75.49%；其次是第二產業，占比23.82%。在第三產業中，排名第一的是信息傳輸、軟件和信息技術服務業，占比28.46%；排名第二的是科學研究和技術服務業，占比21.17%；排名第三的是租賃和商業服務業，占比10.75%；排名第四和第五的分別是金融業、批發和零售業，占比10.68%和9.62%。

在第二產業中，制造業占比最高，為87.36%。在制造業中，排名第一的是計算機、通信和其他電子設備制造業，占比28.16%；排名第二的是汽車制造業，占比25.41%；排名第三的是電氣機械和器材制造業，占比9.30%。

(四) 技術類別

人工智能和經濟社會的深度融合發展帶動人工智能技術的體系化、復雜化和專用化。到目前為止，人工智能已經發展為包括大數據和云計算、物聯網、智能機器人、智能推薦、5G、區塊鏈、語音識別、虛擬/增強現實、智能芯片、計算機視覺、自然語言處理、生物識別、空間技術、光電技術、自動駕駛、人機交互和知識圖譜17種技術在內的復雜技術體系。同時，隨著人工智能在19個應用領域的創新應用，技術體系的演化日益表現出專用化趨勢。

(五) 集群發展的重點領域

從創新“極化”和“擴散”的區域、應用、技術和產業領域的分布情況看，隨著人工智能科技創新，包括智能制造、智能芯片、智能網聯汽車、科技研發和服務、智慧醫療和智慧教育在內的重點產業領域的創新集群，是人工智能科技產業集群發展的前沿。例如，2019年以來，在智能芯片產業的發展上，涌現出包括阿里平頭哥、百度昆侖芯、華為海思、壁仞科技和一微半導體在內的一批智能芯片研發設計公司。平臺企業通過打造包括智能芯片、操作系統、機器學習平臺和預訓練大模型在內的根技術創新體系和軟硬件協同創新生態，為創新集群構筑技術底座。

在智能網聯汽車產業，形成了以百度和華為為“雙核”的軟硬件協同產業創新生態。傳統汽車企業、造車新勢力、中小企業和新創企業的加入，加速了智能網聯汽車產業集群的發展。同時，中國新一代人工智能發展戰略研究院的社會實驗研究表明，我國在發展智能網聯汽車產業上具有良好的社會氛圍。隨著人工智能和汽車產業的深度融合，智能網聯汽車產業集群將成為人工智能和實體經濟融合發展的代表。

隨著生成式人工智能的發展，人工智能在科技研發、服務和教育領域的創新應用將引發新一輪產教融合，是人工智能產業集群發展的新前沿。人工智能帶來的創新生產方式的變革，不僅帶來產業的快速發展，而且帶來科技創新范式和教育范式的新變革。

面臨的挑戰和政策建議

人工智能是全球科技和產業競爭的焦點。在深科技創新驅動下，在中國正在形成與美國相抗衡的人工智能創新聯盟。構建自主可控技術體系和軟硬件協同創新生態，是培育和發展具有全球競爭力的人工智能產業集群的戰略目標。

盡管取得了前所未有的成就，但是在建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的過程中，我們還面臨著來自美國技術封鎖、技術體系存在短板和頭部平臺企業技術升級相對緩慢帶來的挑戰。加速發展具有產業賦能能力的新型平臺及其主導的產業創新生態、高水平規劃和發展新型創新區、建設高度開放的創新系統推動與世界各國的技術合作、推動通用人工智能和專用人工智能的融合，是應對挑戰和加快人工智能產業集群國際競爭力提升的戰略支撐。

自2017年國務院印發實施《新一代人工智能發展規劃》以來，人工智能產業被上升為國家戰略的高度，人工智能技術的基礎研究、產業轉化和傳統行業應用都取得了長足的進展。人工智能技術既有獨特的自身產業屬性，又具有明顯的對其它產業賦能、促進實體經濟發展的特征，因而應用范圍和影響力極為廣泛。它所涉及的知識產權問題也具有很強的時代性，尤其在近年實體經濟融合和產業數字化轉型的過程中，也產生了許多新的挑戰。

自2018年起，由AIIA學術與知識產權工作組組織，在上海交通大學蘇州人工智能研究院的牽頭下，聯合各會員單位、法學界、人工智能產業界、知識產權服務機構等在內的專業團隊，分年度組建了人工智能產業知識產權研究課題組，對不斷產生的新問題和挑戰進行研究，并將研究成果以白皮書的形式發表出來。

2018年課題組由11家單位組成，發布《2018人工智能產業知識產權與數據白皮書》（以下簡稱“2018白皮書”），從基本法律概況（保護端）、專利分析（創新端）和專利價值評估（運營端）三個具體角度，呈現了AI領域的知識產權現狀，并通過既有爭議和案例的展示，對數據相關權利的幾個主要問題進行了梳理。2018白皮書一經發布，就在社會各界引起了強烈反響。

在此基礎上，2019年更多單位主動參與，21家單位協同工作，擴大研究范圍，提供了更多詳實的數據，完成《人工智能產業知識產權白皮書2019》（以下簡稱“2019白皮書”），形成了更為規范和完整的框架，即：以人工智能的定義和分類標準為開篇引領，在共識的定義和標準下進行專利檢索以及基于檢索事實的專利分析，之后結合知識產權布局現狀對人工智能企事業單位面臨的知識產權實務問題進行了一定的分析和探討。

在2019年白皮書初步形成的“內涵定義-專利檢索和分析-知識產權實務”的結構框架下，2020年課題組進一步擴大規模，50余家單位參與進來，進行全面而細致的討論和事實補充，形成了《中國人工智能產業知識產權白皮書2020》（以下簡稱“2020白皮書”）。2020白皮書第一章和第二章從基礎層、感知認知層、行業應用層、綜合運用層4個層面22個子主題，展現當下人工智能全產業鏈的產業發展狀況和專利布局趨勢；第三章至第六章內容覆蓋人工智能知識產權管理工作的主要環節——知識產權創造、運用、保護、風險防控，成為人工智能領域知識產權相關實務工作的實操指南。

2021年，仍有50家左右單位參與白皮書的制作。針對白皮書篇幅龐大的問題，課題組對知識產權白皮書形式進行了革新：根據主題的不同，將白皮書總體劃分成三個分冊和一個案例選編，形成《中國人工智能產業知識產權白皮書2021》的《分冊一：產業專利分析白皮書》（簡稱“專利分析白皮書”）、《分冊二：數據治理白皮書》（簡稱“數據治理白皮書”）、《分冊三：知識產權管理白皮書》（簡稱“知識產權管理白皮書”）和《附錄：知識產權優秀案例選編》（簡稱“案例選編”），其中：

專利分析白皮書重點在于人工智能基礎層、感知認知層和行業應用層上的技術和專利分析，展現人工智能在產業鏈上的發展狀況和專利布局趨勢，除了提供權威統計數據和分析結論外，還延續了2019年、2020年白皮書的傳統，即專利檢索式、檢索策略、數據來源等信息全部公開，充分體現了編纂作者的奉獻精神與白皮書的公開透明。相較于往年，白皮書緊跟AI熱點技術，在行業應用層中新增了智能媒體、智慧城建兩個新型領域的專利分析；

數據治理白皮書聚焦于當前熱點的人工智能數據治理話題，介紹了全球人工智能數據相關政策、數據合規和安全風險及其應對措施，并提供了豐富的案例和解析，來力爭讓人工智能從業者從中獲得啟發，指導實踐工作，盡量避免觸犯法律紅線，這也是課題組在歷屆白皮書中首次對人工智能數據治理這一主題進行系統地研究和介紹；

知識產權管理白皮書側重于人工智能企事業單位對知識產權的高質量創造、保護、許可運營、開源、技術秘密等方面的管理，包括高價值專利培育、應對海外審查規則、標準必要專利及其許可、風險防控、專利商標技術秘密的保護、管理體系的高質量建設等方面的研究等，并提出相關的實務工作建議；

另外，本白皮書還附有工作組征集的來自小米、眼控科技、中國移動、商湯、快手、追一、同方威視等多個企業的、各具特色的知識產權優秀案例，涉及人工智能企業知識產權制度體系建設、專利布局、專利侵權風險管理、企業知識產權管理服務、技術和專利的協同融合、專利資本化等多個領域，供聯盟單位及社會各界同行進行學習和參考。

2021年將以年度白皮書合集的方式發布各個白皮書分冊和案例選編。我們希望2021年度白皮書合集有助于從業者和決策者清晰并精準了解人工智能領域的知識產權發展現狀和未來趨勢，以及其中的風險和應對措施，并以此制定專業合理的知識產權工作策略、管理體系與框架，共同推動人工智能領域技術的發展與運用。

人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，正在對經濟發展、社會進步、全球治理等方面產生重大而深遠影響，加快人工智能基礎設施布局已成全球主要國家戰略重點。

人工智能基礎設施作為“新基建”的重要部分，我國重視并積極支持人工智能基礎設施建設發展，在公共數據集、行業資源庫、計算平臺、AI 芯片、算法學習框架、開放 AI 平臺、網絡基礎設施等人工智能基礎設施方面重點布局。報告認為人工智能基礎設施是以算力要素能力、數據要素能力、算法要素能力構成的基礎能力平臺為底座，以應用開放平臺等為主要載體，以賦能制造、醫療、交通等重點行業和領域智能化轉型為目標，為實現壯大智能經濟、構建智能社會的專有服務設施能力體系。當前，我國人工智能基礎設施尚處于初期，發展迅猛，其發揮的效力及釋放的價值還有很大的想象空間。

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

人工智能技術是使人造機器具備類人類智能、模擬人類學習、認知、感知能力的信息技術，感知層人工智能技術發展成熟，多項應用方案實現規模落地，認知層人工智能技術將是實現下一代人工智能技術突破的關鍵。

中國工業領域人工智能技術滲透率較低，人工智能技術的應用主要集中于產品生產環節。工業領域各應用場景可用樣本數量的缺乏，是工業領域人工智能技術實現落地的主要制約因素之。

機器視覺技術在工業領域中應用廣泛，核心功能包括產品識別、測量、定位及檢測，是實現產品分揀、裝配、搬運、質檢等多個生產環節智能化轉型的核心技術，相較于人工生產具備降本增效等顯著優勢。

中國工業領域人工智能行業產業鏈上游以傳感器及AI芯片制造商與AI算法提供商為主體，產業鏈中游以輔助研發系統及智能生產系統提供商與工業機器人制造商為主體，產業鏈下游涵蓋工業領域各細分市場。

但是中國工業傳感器行業發展進入成熟期，主要增長動力來自于工業制造規模的增長與智能制造的應用，受制于人工智能技術在工業領域的滲透率增長速度較低，短期內中國工業傳感器市場需求增長速度預計將持續下行。

CMOS圖像傳感器成為圖像傳感器應用市場主流應用選擇；全球CMOS圖像傳感器市場集中度較高，壟斷效應明顯，龍頭企業占據高端CMOS圖像傳感器市場主導地位，對下游客戶具備較強主動議價能力。

應用于AI算法運行的處理器芯片以GPU、FPGA及ASIC三類芯片為主；發展起步較早的GPU芯片已實現規模化應用，具備更強的性能及更低的功耗的高度定制化ASIC芯片市場發展空間較大。

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。