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白皮書指出，在“十四五”開局時期，在全球錯綜多變的經濟形勢下，信息消費以強勁的發展韌性推動我國經濟持續穩定恢復、消費市場強勁增長，成為拉動內需的重要動力。信息消費不斷激發市場活力與創新動力，在生活服務、公共服務、智能產品、消費群體、消費理念、基礎支撐和環境保障方面呈現七大新特征新態勢，對構建雙循環新發展格局中的“壓艙石”作用日益凸顯。

【目 錄】

一、宏觀形勢平穩向好，發展潛力有效激發

(一) 我國經濟持續穩定恢復，發展基礎更加鞏固 (二) 消費市場增勢強勁，“壓艙石”作用日益顯著 (三) 信息消費表現活躍，成為拉動內需的重要動力

二、新技術新應用加速進步，塑造信息消費新態勢

(一) 生活服務：線上新型消費展現強大生命力 (二) 公共服務：數字服務加快均等化推廣普及 (三) 智能產品：終端載體持續向更高性能升級 (四) 消費群體：規模持續擴大并向兩端延伸 (五) 消費理念：內容付費意愿增強并逐漸成為主流 (六) 基礎支撐：信息技術服務能力更加便捷高效 (七) 環境保障：法律法規密集出臺影響深遠

三、信息消費政策持續推進，發展同時仍需警惕風險

(一) 政策利好密集釋放，促進形成強大國內市場 (二) 我國信息消費勢頭強勁，已具備堅實發展基礎 (三) 發展中問題猶存，挑戰風險需持續化解

四、上下聯動共同努力，推動信息消費持續健康發展

(一) 推動居民實際收入增長，提振居民消費能力 (二) 培育壯大新技術新模式，激發消費持久活力 (三) 規范市場經營競爭秩序，維護公平健康環境 (四) 擴大消費群體覆蓋范圍，增強全民獲得感 (五) 加快試點示范城市建設，優化信息消費體驗

在人工智能、虛擬現實等新技術浪潮的帶動下，虛擬數字人制作過程得到有效簡化、各方面性能獲得飛躍式提升，開始從外觀的數字化逐漸深入到行為的交互化、思想的智能化。以虛擬主播、虛擬員工等為代表的數字人成功進入大眾視野，并以多元的姿態在影視、游戲、傳媒、文旅、金融等眾多領域大放異彩。?

為加快推動虛擬數字人技術和產業創新發展，中國人工智能產業發展聯盟（以下簡稱"AIIA 聯盟"）總體組協同中關村數智人工智能產業聯盟（以下簡稱"ZAI聯盟"）數字人工作委員會于2020年發起虛擬數字人推進計劃，致力于開展虛擬數字人技術研究、標準制定、評估測試、合作交流、成果發布及生態建設工作。

本白皮書是 AIIA│ 聯盟總體組和ZAI聯盟數字人工作委員會首次發布。白皮書回顧了虛│擬數字人發展歷程，重點分析了虛擬數字人關鍵技術和產業發展現狀，對虛擬數字人的未來發展趨勢進行了展望，剖析了數字人發展中的制約因素，提出產業發展建議。

近日，人工智能板塊捷報不斷。人工智能企業云天勵飛科創板IPO事項8月6曰接受上交所科創板上市委審議。公司于2020年12月8日遞交科創板IPO申請，擬募資約30億元。同為人工智能企業的云從科技也是2020年12月初遞交的科創板IPO申請，該公司已在今年7月20日上會通過，并于8月4曰提交注冊。北京海天瑞聲科技股份有限公司進行網上網下申購。此次發行1070萬股，占發行后總股本的比例25%，申購價格36.94元/股。這為上市波波折折的人工智能行業帶來信心。

　　作為新興的熱門行業，人工智能企業備受資本青睞，但同時又面臨成本高、硬件落后等問題。本報告將聚焦人工智能行業進行深度研究，著力于對中國人工智能市場困境與中國人工智能主要企業戰略布局進行分析與展望。

　　巧婦難為無米之炊，數據孤島和小樣本數據成難題

　　基礎數據存在的問題主要有三。首先，基礎訓練數據的數量和質量將會決定模型的準確度，中國人工智能發展速度快，但積累不足，因此中國人工智能整體訓練數據量不大，同時，訓練數據標記質量參差不齊。其次，基礎訓練數據的來源有三種，分別為個人用戶、企事業單位和政府機構。相對較小的企業獲取數據的方式單一且成本高昂，因此難以取得競爭優勢。同時,大部分行業的數據存在孤島現象。最后，人工智能尚未能夠覆蓋部分行業以及長尾場景，這是由于行業或場景本身并沒有較大的樣本數據量。

　　以政府為主導的人工智能市場

　　總體來看，中國人工智能市場主要以政府端為主，帶動企業端人工智能的應用與落地。原因主要從戰略和市場兩方面考慮。從戰略方面考慮，中國規劃在未來打造科技強國，中國將人工智能列入重點發展的行業,用政府需求帶動社會對于人工智能的普遍需求。從市場方面考慮，中國正在加強新一代基礎設施建設，中國人工智能發展較好的云計算、計算機視覺等領域正好符合政府項目的需求，落地程度較高，因此也應用較為廣泛。

　　全面鋪排或打造特色，智慧城市與安防競爭激烈

　　智慧城市、智慧交通、安防以及消費是競爭最為飽和的賽道，而工、農、教、娛則參與者寥寥，供應鏈更是競爭者較少。這主要是由于行業尚未得到完全開發或本身AI設計鋪設難度較大導致的，企業可以抓住機會，在這幾個細分領域研究出較為突出的核心競爭力，取得優勢的市場競爭地位。

//data.eastmoney.com/report/zw_industry.jshtml?infocode=AP2025464

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

車聯網是汽車、電子、信息通信、交通運輸和交通管理等行業深度融合的新型產業形態，是 5G、人工智能等新一代信息通信技術在汽車、交通等行業應用的重要體現。自動駕駛是汽車智能化、網聯化發展的核心應用，也是車聯網部署發展的核心服務。我國在車聯網技術創新、應用實踐、產業生態構建等方面已經走在了世界前列，將有利于探索實現一條具有我國特色的網聯自動駕駛發展路徑。

本文聚焦車聯網支持實現自動駕駛應用，從“協同感知、協同決策、協同控制”等不同環節，重點研究分析網聯需求、典型應用場景、體系架構和核心關鍵技術。在此基礎上，總結提煉網聯自動駕駛發展面臨的挑戰，包括技術融合、基礎設施建設以及商業運營等方面。最終以協同發展總結全文，希望我國能抓住難得的歷史發展機遇，堅持網聯自動駕駛的協同發展路徑，影響形成全球廣泛認同。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202012/P0202089778.pdf

導讀：工業智能以工業數據為基礎，人工智能算法為核心，其他先進信息技術為輔助，通過對工業產業鏈中的各個環節、對象進行深度滲透與改造，面向工業場景提供綜合智能技術解決方案，從而達到重塑工業形態、提升工業能效的目的，也即以增量帶動存量，以創新引領革新。工業智能促使工業產業形態躍遷，智能化、網絡化、信息化將成為工業產業下一階段的新標簽，通過重塑工業形態、提高生產效率、優化資源配置、創新生產模式，工業智能將通過綜合智能技術釋放工業產業的巨大潛力。

《工業智能前沿報告》分析了工業智能在全球范圍的發展態勢，并對我國工業智能發展現狀進行解讀，從政策、產業、技術等多視角分析工業智能核心要素。報告針對工業智能所涉及的人工智能數據、算法、模型及其與5G、多模態計算等先進信息技術融合等方面進行具體分析，闡述工業智能發展中相應的技術趨勢以及現存的工程難題，通過研究現有問題，指出工業智能的發展瓶頸和突破方向。最后，給出工業智能發展的相關政策建議，展望工業智能的重要方向。

語音識別是人機交互的入口，是指機器/程序接收、解釋聲音，或理解和執行口頭命令的能力。在智能時代，越來越多的場景在設計個性化的交互界面時，采用以對話為主的交互形式。一個完整的對話交互是由“聽懂——理解——回答”三個步驟完成的閉環，其中，“聽懂”需要語音識別（Automatic Speech Recognition, ASR）技術；“理解”需要自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術；“回答”需要語音合成（Text To Speech, TTS）技術。三個步驟環環相扣，相輔相成。語音識別技術是對話交互的開端，是保證對話交互高效準確進行的基礎。

今天分享來自于沙利文的《中國AI語音識別市場研究報告》，報告基于對語音識別的理解，從技術領域、行業領域、市場參與者等多個維度對中國AI語音識別市場進行分析，研究中國AI語音識別市場發展的驅動因素，主要趨勢，以及進入壁壘和成功關鍵因素，并對中國AI語音識別主流廠商進行企業增長能力分析，為中國AI語音識別提供商及AI語音識別使用者提供參考。

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。