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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 　

銀行業深刻感受到了生成式AI浪潮的沖擊，各銀行紛紛在各種領域、場景試水生成式AI的應用。本報告聚焦銀行業在推動生成式AI過程中應關注的四大主要問題。

2023年是生成式人工智能邁向通用人工智能創新應用階段的關鍵一年。在這一年里，大模型的推出和應用取得了突破，同時也涌現了許多創新的應用場景。然而，生成式人工智能的生態系統仍處于早期發展階段，基礎設施和核心技術尚未成熟。在當前的競爭環境下，技術巨頭、行業領軍企業和初創公司都在積極探索創新應用，并尋求新的商業模式。

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。

人工智能是數字經濟的核心驅動力，AI 大模型是人工智能的新引擎。AI 大模型指通過在海量數據上進行預訓練，能夠適應多種下游任務的模型，具有強大的泛化能力、自監督學習功能和精度突破性能。其已經在自然語言處理、計算機視覺、氣象預報等多個領域取得了令人矚目的成果。大模型的發展是大勢所趨，未來將會助推數字經濟，為智能化升級帶來新范式。

近年來，隨著 ChatGPT 等生成式人工智能（AIGC）的突飛猛進，全球范圍內的經濟價值預計將達到數萬億美元。尤其在中國市場，生成式 AI 的應用規模有望在 2025 年突破 2000億元。這一巨大的潛力不僅吸引著業內領軍企業競相推出萬億、10 萬億參數量級別的大模型，而且對底層 GPU 支撐規模提出了更高的要求，達到了萬卡級別。然而，如何滿足如此龐大規模的訓練任務，對網絡的規模、性能、可靠性和穩定性等方面提出了前所未有的挑戰。

以 GPT3.5 為例，其訓練過程依賴于微軟專門建設的 AI 超算系統，由 1 萬個 V100 GPU 組成的高性能網絡集群，總計算力消耗約為 3640 PF-days。在這種情況下，尋求提供極致高性能網絡已成為人工智能領域的重要研究方向之一。

日前，針對AI大模型帶來的挑戰，中國移動聯合華為、中興、銳捷、思博倫、云脈芯聯、星云智聯、中科馭數、博通公司、是德科技、大禹智芯等十余家合作伙伴發布《面向AI大模型的智算中心網絡演進白皮書》。

本白皮書將從 AI 業務發展的歷程出發，深入研究大模型對網絡能力的需求，分析當前網絡與業務需求的差距，并探索網絡技術發展趨勢以彌補這一差距。我們希望，通過本白皮書的研究和分析，為未來面向 AI 大模型的智能計算中心網絡發展提供有益的參考和啟示。

智能決策技術的進步提升了制造業的效率，開啟了工業4.0時代。工業4.0正在徹底改變公司生產、改進和銷售產品的方式。制造商正在將物聯網(IoT)、云計算和分析、人工智能和機器學習等新技術整合到生產設施中。在過去的幾年中，智能分析已經成為一種解決方案，它可以檢查歷史和實時數據，以發現性能洞察。由于需要分析的數據量每天都在增長，因此需要先進的技術來收集、整理和分析傳入的數據。這種方法使企業能夠發現有價值的聯系和趨勢，并做出提高整體性能的決策。在工業4.0中，智能分析在描述性、預測性和規范性子域方面具有更廣泛的范圍。為此，本書將回顧并強調工業4.0中智能分析面臨的挑戰，并介紹為應對這些挑戰所做的最新進展。//www.routledge.com/Intelligent-Analytics-for-Industry-40-Applications/Pandey-Verma-Rathor-Singh-Singh/p/book/9781032342412

當前，以數據為關鍵生產要素的數字經濟已經進入全新時代，數據成為了推動社會經濟發展的核心動能， 數據驅動的數字中國、數字政府和企業數字化轉型正在悄然重塑經濟活動和社會活動。

數據治理作為數據的核心管理手段和管理范式，得到了政府、企業、個人的高度關注， 伴隨著 理論、法律、政策、產業的一系列實質性變化 ，各方正在將數據治理納入到 政務活動、企業治理、經營管理等領域， 數據治理的理念、法規、方法、工具也得到了蓬勃發展。

數字經濟的高質量發展有賴于科學完整的數據治理體系，業界需要 指導性強、可實踐落地的數據治理方法論。 中國通信標準化協會積極 將標準化 理念 引入數據治理，搭建了數據治理標準化體系框架，支撐各項法規政策落實、指導行業發展、引導技術進步、滿足全新需求，以數據標準推動建立全新的規則秩序。

本白皮書系統介紹了數據治理的概念、意義、治理范圍和治理原則，詳細闡述了數據治理標準化的總體進展、典型標準和需求挑戰，搭建了數據治理標準體系框架，提出了后續工作建議 。

從2018年谷歌提出BERT預訓練語言模型至今，超大規模智能模型已經走過了三年的發展歷 程。近年來，預訓練模型成為人工智能領域一大重點研究方向。

大模型技術不僅是學術界重點關注的領域，產業領域也在期待其能夠在各個場景加速落地。人們期待，大模型不僅能夠提升應用服務的智能水平，甚至還能夠催生新的場景和產業模式。

然而，當前全球大模型商業落地仍處于早期探索階段，目前已有很多模型落地的探索，但真正讓大模型成為推動智能產業發展的核心引擎，目前仍存在不小的差距。

今日，智源研究院推出了《超大規模智能模型產業發展報告》，旨在梳理當前大模型領 域產業的發展情況，為讀者提供交流和討論的機會。

本報告將主要分為以下五部分內容。首先，報告將介紹大模型領域的技術發展情況和趨勢。接著，報告將梳理目前已經出現的大模型產業落地模式，提出該模式誕生的條件、特點和優勢。

然后，報告將重點介紹目前大模型已經開展商業化的發展領域，包括國際和國內的落地領域和應用 場景。最后，報告將用兩章內容論述應用存在的問題和解決案例，并提出下一步工作建議。

報告鏈接：//baai.org/l/MdRePort

近年來，得益于算法、算力、數據三大要素的支撐以及應用場景的牽引，人工智能已成功由技術理論階段邁入產業應用階段，不斷向工業、農業、醫療、金融等各領域滲透，重塑傳統行業模式，衍生新的業態，賦能產業轉型升級，人類社會正由信息社會向以人工智能為關鍵支撐的智能社會加速邁進。

越來越多的國家已把人工智能作為引領未來、驅動新一輪科技和產業革命的戰略性技術。我國也在2017年出臺新一代人工智能發展規劃，推動人工智能發展進入快車道。上海將發展人工智能作為三大先導產業之一，從技術創新、產業集聚、應用示范、政策供給、人才建設等方面進行布局，著力打造人工智能“上海高地”。在全面推進城市數字化轉型的過程中，圍繞上海超大型城市有序治理的需求，加快人工智能在產業經濟、人民生活、城市治理等重點領域的深度應用，賦能城市迭代進化、加速創新。

2021年是“十四五”開局之年，為總結上海人工智能產業發展和賦能城市數字化轉型的成果，展望“十四五”期間上海人工智能發展形勢，在上海市經濟和信息化委員會的指導下，上海市人工智能行業協會牽頭編寫了《AI加速鍵上海人工智能創新發展探索與實踐案例集》，以案例介紹的形式為主，從基礎創新、產業落地、應用場景等多個方面展現上海人工智能產業的發展情況。

在本書的編寫過程中，上海市經濟和信息化發展研究中心為素材征集提供了重要支持，上海人工智能研究院有限公司、上海智慧城市發展研究院、億歐EqualOcean、今日人工智能編輯部等團隊負責各版塊的具體編撰，各個企業、機構為本書提供了寶貴的案例素材，在此一并致謝。

近年來，數字孿生得到越來越廣泛的傳播。同時，得益于物聯網、大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術的發展，數字孿生的實施已逐漸成為可能。

人工智能通過智能匹配最佳算法，可在無需數據專家的參與下，自動執行數據準備、分析、融合對孿生數據進行深度知識挖掘，從而生成各類型服務；數字孿生有了人工智能技術的加持，可大幅提升數據的價值以及各項服務的響應能力和服務準確性，賦能給各垂直行業。

01、AI+數字孿生產業現狀

數字孿生依托知識機理、數字化等技術構建數字模型，利用物聯網等技術將物理世界中的數據及信息轉換為通用數據，并且結合AR/VR/MR/GIS等技術將物理實體在數字世界完整復現出來。在此基礎之上，利用人工智能、大數據、云計算等技術做數字孿生的描述、診斷、預警/預測及智能決策等共性應用賦能給各垂直行業。

由此可見，人工智能是數字孿生生態的底層關鍵技術之一，其必要性主要體現在數字孿生生態系統中的海量數據處理、系統自我優化兩個方面，使數字孿生生態系統有序、智能運行，是數字孿生生態系統的中樞大腦。

根據中國電子技術標準化研究院對數字孿生生態的構成分析，數字孿生生態系統主要可以分為基礎支撐層、數據互動層、模型構建與仿真分析層、共性應用層以及行業應用層等。

人工智能技術主要應用在仿真分析層面，在仿真分析層，根據中國電子技術標準化研究院發布的《數字孿生應用白皮書》，如何在大體量的數據中，通過高效的挖掘方法實現價值提煉，是數字孿生重點解決問題之一。

數字孿生信息分析技術，通過AI智能計算模型、算法，結合先進的可視化技術，實現智能化的信息分析和輔助決策，實現對物理實體運行指標的監測與可視化，對模型算法的自動化運行，以及對物理實體未來發展的在線預演，從而優化物理實體運行。

02、AI+數字孿生的應用

近年來，數字孿生得到越來越廣泛的傳播。同時，得益于物聯網、大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術的發展，數字孿生的實施已逐漸成為可能。人工智能通過智能匹配最佳算法，可在無需數據專家的參與下，自動執行數據準備、分析、融合對孿生數據進行深度知識挖掘，從而生成各類型服務；數字孿生有了人工智能技術的加持，可大幅提升數據的價值以及各項服務的響應能力和服務準確性，賦能給各垂直行業。

現階段，除了航空航天領域，AI和數字孿生的融合還被應用于電力、船舶、城市管理、農業、建筑、制造、石油天然氣、健康醫療、環境保護等行業，特別是在智能制造領域，數字孿生被認為是一種實現制造信息世界與物理世界交互融合的有效手段。

未來，技術的不斷發展迭代將支持數字孿生應用的普及。可以預測，行業將會朝著數字孿生開發平臺邁進：企業可以將來自不同系統的數據聚合到一個統一的交互式可視化界面，對商品的整個生命周期進行操作，支持業務流的可視化查看和交互，以獲得全新的洞察。

03、AI+數字孿生應用場景

數字孿生最早應用于工業制造領域，在生產中發揮了很好的聯通物理和信息兩個世界的橋梁和紐帶作用。隨著大數據、物聯網和人工智能等技術的不斷發展，數字孿生的形態和概念不斷擴展，并逐步提升為多維動態的管理模式和解決方案，同樣對零售、教育、傳媒等領域產生了深刻的影響。

場景一

AI數字孿生彌補零售行業線上與線下鴻溝，打造可觸摸的交互式生態環境。

場景二

AI數字孿生突破傳統限制，實現三維立體文化傳播與展示。

場景三

實現教育信息化2.0環境下的全周期、全數據、全空間和全要素的學習。

場景四

AI數字孿生反映實體建筑的全生命周期過程。

人工智能作為數據智能的模塊之一，在AlphGo 2017年成為新聞媒體焦點之后較大家熟知，此后更多在自然語言處理層面的人工智能蓬勃發展，但是數據智能在更高維度串聯行業和企業業務，將人工智能的算法優勢與業務結合，逐步解構和重構行業商業邏輯。

隨著大數據技術的持續發展，原來割裂的各個領域技術呈現出加速融合的趨勢，比如離線處理與實時處理的融合，事務數據存儲與數據分析的融合，基于云平臺和數據中臺打通數據孤島，這些技術的融合發展，對于突破對海量數據處理的性能瓶頸意義重大。此外，AI在數據價值挖掘方面的作用得到更多重視，AI平臺和大數據平臺的融合程度進一步增強。

政策是引導醫療健康行業前行的主要因素，近兩年我國在大數據、智慧醫院、AI醫療等層面共發布了50+的政策及細則，大力推動了數據智能在公衛及院端的應用。此外，技術是數據智能落地醫療行業的基石。然而，相比其他領域，醫療與新技術的融合相對緩慢，如云計算在三級醫院的滲透率僅為16%，在三級以下醫院僅為個位數。