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1. 2023 年是人工智能產業發展的分水嶺，以大模型、生成式AI 為發展里程碑的技術革新，推動著人工智能發展進入全新的 2.0 時代，人工智能由之前點狀、創新應用，逐步規模化發展賦能企業業務流程各個環節，并逐步向產業深水區發展，推動產業鏈分化成熟，需要全新的基礎設施來實現更好的支撐。

2. 大模型和生成式的發展對算力、算法平臺、數據提出全新要求，傳統以CPU為中心的云計算基礎設施已無法滿足。不僅需要大規模、高性能、高穩定性算力資源，智能化數據管理流程，以及高效普惠 AI 開發平臺；還要打造體系化工程系統保證基礎設施面向大模型訓練、生成式AI 應用落地的新目標。

3. Model as a Service（MaaS）成為新一代 AI 基礎設施的核心，其本質是通過云服務向開發者和企業提供更高效的大模型服務。MaaS 加速了AI 應用部署的周期，提升了創新的迭代速度，降低了企業應用大模型服務的多方面成本，推動了 AI 與各行業的深度整合。通過納入開源和閉源大模型，MaaS還助力于構建成熟的生態系統，促進生成式 AI 應用的規模化落地。

4. 新一代 AI 基礎設施不是傳統云的 AI 化，兩者具有明顯定位和發展路徑的差別。新一代 AI 基礎設施主要面向產業用戶，為大模型訓練、區域行業及應用孵化創新提供 AI 基座。新一代 AI 基礎設施跟隨產業布局，采用“大中心+節點”模式，構建起覆蓋整個區域的算力網絡，并通過建（設）運（營）聯動促進區域經濟的一體化和智能化發展。

5. 新一代 AI 基礎設施為政務服務、產業升級和科研創新等領域帶來了前所未有的社會價值。將原本分散、碎片化的政務應用，通過“一模通辦”為政務服務提質增效。將加快推進傳統產業上下游各個環節的智能化轉型，催生新業態、新模式的不斷涌現。加速科學實驗的自動化和智能化，激發人工智能驅動科學研究（AI for Science）的新范式。

6. 本白皮書提出業界首個“新一代人工智能基礎設施評估體系”，通過產品技術、戰略愿景、市場生態三大維度、十二個評估指標，對AI 基礎設施廠商進行定性和定量的全面評估。SenseCore 商湯大裝置，成為市場領導者，在各個評估指標的得分超過廠商平均分，并在市場響應、市場認知、產品戰略、工程化建設四個評估指標拿到滿分。

7. SenseCore 商湯大裝置在產品服務能力呈現出較強的產品實力和技術積累，不僅超前布局了算力基礎設施，還通過布局 MaaS 平臺，在自身大模型業務的加持下，形成了整套 AI 基礎設施產品架構，滿足客戶大模型訓練、生成式 AI 應用的大規模落地需求。

8. 新一代人工智能基礎設施將會通過支持大模型的爆發式發展，帶來知識工程的生產力變革，重構軟件生態，顛覆原有數字經濟霸主，并隨著本身的技術革新和突破，實現邊際成本持續下降，邊際效益持續增長等特征，進而實現AI 算力成本的持續下降，真正帶來普惠 AI。

「甲子光年」于2023WAIC閔行論壇暨智能機器人產業高峰論壇上發布《2023閔行智能機器人產業發展白皮書》。

人工智能與機器人的結合體，就是智能機器人。在“AI+”的時代，智能機器人將作為人工智能技術與現實物理世界的錨點，不斷打通虛擬與現實的界限，成為同時解放人類腦力和體力的工具。隨著機器人走出工業場景，在公共服務、醫療養老、特種應用等領域持續加深應用，便利人類的生產與生活，解放人類的腦力與體力，“智能化”已然成為機器人發展不可逆的主脈絡。

智能機器人是一個綜合學科，其研發、制造、應用是衡量一個國家科技創新、人工智能技術與高端制造業水平的重要標志，對人工智能與機器人的軟硬件生態體系建設提出了綜合的高要求。它的發展是串珠成鏈、共生共榮的過程，打造區域產業集群十分關鍵。

上海市閔行區正在全面布局規劃建設世界級的智能機器人產業集群。貫徹上海“發展人工智能先導產業”的發展戰略，建設“大零號灣”科技創新策源功能區與上海南部科創中心，依托馬橋人工智能創新試驗區等周邊特色產業園區，協同發展打造以智能機器人為代表的人工智能軟硬件產業集群。

基于此，「甲子光年」發布《2023閔行智能機器人產業發展白皮書》，與您分享。

核心內容：

新一代人工智能技術正在推動社會生產力發生躍遷

機器人正向通用場景賦能進發，智能化是不會回頭的大勢所趨

智能機器人的發展對構建人工智能軟硬件生態體系提出了高要求

大模型驅動智能機器人成為AI鏈接影響物理世界的最終載體，產業走向爆發臨界點

貫徹上海戰略 ，依托馬橋AI試驗區，閔行正在打造智能機器人發展新模式

建設融合應用型AI城區，是打造人工智能技術應用的構建

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。 　

來源：阿里云加速器與行行查研究中心

　　當前中國機器人產業呈現良好發展勢頭，產業規模快速增長，“十三五”以來年均復合增長率約為15%；產業格局不斷優化，以智能制造、智慧服務為使命與愿景的機器人企業競相涌現；技術水平持續提升，視覺算法、運動控制、高性能伺服驅動、高精密減速器等關鍵核心技術加快突破，整機功能和性能顯著增強；集成應用大幅拓展，機器人在工廠產線、倉儲物流、教育娛樂、清潔服務、安防巡檢、醫療康復等領域實現規模應用。 　 　　然而，機器人產業的發展依然面臨著一些挑戰：一是機器人的智能化水平過度依賴于本體的算力與小樣本學習的局限性，依賴于“云-邊-端”一體化智能機器人的突破；二是機器人本體仍然不夠輕量，柔性化程度不高，執行精度受限，除了“云-邊-端”的協同有助于提升相關性能外，還有賴于可變材料和特殊機構設計的突破；三是機器人的成本仍然較高，中小企業規模化使用仍然較為困難，一方面有賴于制造工藝的優化及場景的規模化應用，使得價格不斷下行；另一方面RaaS理念逐步被國內外接受，租賃服務以及區域工廠的探索讓中小企業“用得上、用得起、用得好”機器人服務。 　 　　在此背景下，阿里云加速器聯合行行查研究中心，協同深創投、元璟資本、璞躍中國等機構以及明星創新企業，積極開展中國機器人行業研究工作，在分析當前我國機器人市場現狀與產業圖譜的基礎上，對人工智能、5G、云計算、邊緣計算等新興技術賦能機器人智能化、輕量化、柔性化發展進行了理性探討，結合阿里云加速器企業案例探討了機器人企業的上云實踐與成效，提出機器人云上發展趨勢。 　 　　國內機器人產業市場規模

　　根據中國電子學會發布的《中國機器人產業發展報告（2021年）》（以下簡稱《報告》）顯示，2021年我國機器人市場規模預計達到839億元，其中工業機器人市場規模約為445.7億元，占比為53.1%；服務機器人市場規模約為393.3億元，占比為46.9%。而在服務機器人市場中，公共服務機器人及個人/家用服務機器人的市場規模預計達302.6億元，占總市場規模的36.1%；特種機器人市場規模約為90.7億元，占總市場規模的10.8%。 　

　　《報告》公布的數據顯示，我國工業機器人市場規模近五年的年均復合增速超過12%，現已成為全球第一大工業機器人應用市場。而據國家統計局公布的數據顯示，繼2020年全國工業機器人產量突破20萬套大關后，2021年全國工業機器人產量成功突破30萬套大關，達到36.6萬套，同比增長44.9%，創歷史新紀錄。伴隨著國內工業制造領域的生產智能化改造和數字化升級的浪潮，工業機器人將繼續保持樂觀的發展前景，預計2022年我國工業機器人市場規模將迫近500億元。 　

　　2021年我國服務機器人市場規模預計達到393.3億元，2016-2021年的年均復合增速達34%，市場規模總體增速高于工業機器人。近年來，服務型機器人產品的消費需求不斷升級、消費群體日益擴大，C端市場應用滲透率不斷提升，預計2022年我國服務機器人的市場規模將達到500-550億元。 　 　　機器人產業圖譜

　　機器人產業鏈主要分為上游核心零部件研發與生產、中游本體制造和系統集成，以及下游各行各業的具體應用等三方面： 　

　　**上游核心零部件：**機器人產業上游主要包括各類零部件廠商，提供機器人生產中所需要的核心組件和功能模塊。從成本角度方面看，控制器、伺服電機、減速器等零部件是工業機器人成本占比較大的部分。 　 　　從全球范圍來看，我國核心機器人零部件研發及制造的技術水平仍處劣勢，多數產品依然以初級應用為主。隨著近年來國產機器人自研水平的提升，雖然外資企業仍然占據主要市場份額，但國內本體制造和系統集成企業逐漸向上游零部件的產研方向發力，出現了一批具有較強核心競爭力的優秀本土企業，逐漸打破了外資企業壟斷技術與產品的不利局面。 　 　　**中游本體制造和系統集成：**涵蓋機器人本體制造商以及面向應用部署服務的系統集成商。其中，本體制造商在機器人本體結構設計和加工制造的基礎上，通過集成上游零部件實現機器人整機的生產；系統集成商則成為連接生產企業和客戶的橋梁，通過面向具體用戶需求的定制化集成開發，實現機器人在特定場景中的實際布署。 　 　　**下游應用領域：**機器人產業下游主要由不同領域的企業客戶和個人消費者組成，共同形成巨大的機器人應用市場。用戶從傳統工業企業向不同賽道的服務業領域快速滲透。 　

　　我國機器人行業目前已形成成熟的上下游產業鏈。阿里云加速器與行行查研究中心 聯合推出的中國創新型機器人企業圖譜是基于機器人行業產業鏈框架，梳理出了從零部 件生產到機器人本體集成等各領域的創新型企業代表。 　 　　**本體制造方面，**我國創新型企業逐步增多，現階段處于頭部企業與創新企業搶占市場份額的地步，相關創新型企業有思靈機器人、珞石機器人、鎂伽機器人等。系統集成方面分為工業機器人與服務機器人，其細分領域也有更多創新型企業涌現，工業機器人集成相關創新型企業有賽那德機器人、極智嘉、埃夫特機器人等。服務機器人集成創新型企業有姜歌機器人、高新興機器人、璽農科技、海柔創新、擎朗機器人、一米機器人、哇力機器人、狗尾草機器人等。 　

　　**企業分布地圖以機器人產業為代表的先進制造業正在成為中國經濟增長的新動能。**國家對機器人產業高度重視，相繼出臺《中國制造2025》等重要國家規劃和政策，大力支持工業機器人的發展，各地政府紛紛籌建和規劃工業機器人產業園區。 　 　　中國電子學會發布的《2021年中國機器人產業發展報告》將全國機器人產業劃分為京津冀、長三角、珠三角、東北、中部和西部，六大機器人產業集群區域。 　 　　其中，長三角地區綜合實力突出，布局有較為完整的工業機器人產業鏈條，除了被譽為全球機器人企業“四大家族”的發那科、ABB、安川、庫卡入駐當地外，還擁有包括中科新松、新時達等本土龍頭企業。 　 　　珠三角地區以廣州、深圳等地為核心，逐步強化工業機器人全產業鏈部署，在全國機器人產業重點集聚區中位居前列。 　 　　京津冀地區形成以智能型機器人和特種機器人為主要方向的產業鏈條，其中，北京在醫療機器人、物流及無人配送機器人、協作機器人等領域形成領先優勢，天津重點布局家庭服務型機器人和手術機器人應用和產業化，河北則深耕特種機器人方向。 　 　　東北地區依托龍頭企業，重點圍繞工業機器人、醫療機器人等領域高端產品開展創新攻關。 　 　　中部地區注重引入其它地區機器人產業外溢資源，形成以工業機器人與特種機器人為輔的產業鏈條。 　 　　西部地區依托技術研發基礎，形成規模大、綜合實力強的工業機器人企業。 　

　　從企業數量的地域分布情況來看，我國機器人企業主要集中在廣東、江蘇、浙江、山東、上海等經濟發達地區。根據企查查數據統計顯示，我國34個省級行政區中，擁有0-3000家機器人企業的省級行政區有10個，3000-10000家機器人企業的省級行政區有10個，10000-20000家機器人企業的省級行政區有9個，擁有超20000家機器人企業的省級行政區分別是上海、浙江、山東、江蘇以及廣東。 　 具體內容如下

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當前，新一輪科技革命和產業變革在全球范圍內蓬勃興起，新一代信息技術與制造業的融合程度不斷加深，制造業數字化轉型成為各國增強競爭力、培育新動能的重要抓手。近年來，美國、歐盟、德國、日本等主要國家和地區先后推出了相關政策，從不同方向切入和著力，促進制造業數字化轉型發展。

2022年5月25日，中國信息通信研究院發布《主要國家和地區推動制造業數字化轉型的政策研究報告（2022年）》。

目前，各方主要從企業和產業兩個視角來認識“數字化轉型”。

一 什么是數字化轉型

從企業視角看，是指利用新一代信息通信技術，如大數據、云計算、物聯網等，對企業的商業模式、產品、流程和組織結構帶來變化的過程，其重要目標是要實現價值增值。

從產業視角看，主要是指傳統產業與新一代信息通信技術的深度融合應用，并通過這種應用帶動產業鏈各環節數字化、網絡化、智能化發展，進而使行業向高級化、現代化方向演進。 綜合各方認知，我們認為，制造業數字化轉型是新一代信息通信技術與制造業的深度融合，帶來制造業流程、組織、模式等的變革，并創造出新模式、新產業、新業態的過程。

二 美國推動先進制造業發展的政策分析

美國先進制造業的發展現狀 **

2012年以來，美國基于其技術產業的全面優勢，政府和產業層面分別發力，通過“自上而下”和“自下而上”的二元路徑，以先進制造業為核心，加速轉型。

政府方面：

2012年奧巴馬政府提出“先進制造”戰略； * 2016年特朗普政府先后發布《先進制造業領導力戰略》《國家人工智能戰略》《關鍵和新興技術國家戰略》，將基礎科技和信息技術體系與制造業結合，構筑高端競爭優勢； * 2021年拜登政府通過多元化政策手段擴大前沿技術領先優勢，提振制造業整體水平； * 2021年7月，美參議院通過《美國創新與競爭法案》，物聯網、5G等在內的眾多領域納入資助范圍； * 2021年11月拜登簽署《基礎設施投資和就業法案》累計投資1.2萬億美元提振基礎設施水平。

產業方面：

2020年，Verizon Business與IBM合作，將5G和 邊緣技術與人工智能、混合云、資產管理、連接運營等方面知識結合，形成相關產業數字化轉型賦能能力。

此外2021年8月，美國工業互聯網產業聯盟正式更名為產業物聯網聯盟，保留原有組織架構和會員的基礎上，更關注相關技術在制造、能源、醫療等垂直領域應用和普及。

**(二) 美國推動先進制造業發展的政策著力點 **

一是 調整產業政策，加大對美國制造支持力度。如拜登簽署的“購買美國貨”行政指令，《聯邦采購條例》修正案，提高美國貨國產成分門檻、設置國產成分后備門檻、增強對關鍵產品的價格優惠、增強規則透明度。

**二是 構建覆蓋全國的創新網絡，助力企業跨越“死亡山谷”。**以創新中心為依托，構建公共服務體系、實現集群化發展、培育數字化轉型人才。

**三是 為前沿技術研發提供多維度、長周期的資金支持。**例如在技術創新方面，2022財年的聯邦政府財政預算總額超過1.5萬億美元。小企業投資公司（SBIC）每年投資資金高達60億美元，2014-2019年累計向6400家企業投資超過210億美元。

四是 強化對重點領域技術標準發展的規范性指引。

2012 年-2021 年 NIST 支持先進制造業預算

三 歐盟主要國家推動工業數字化轉型政策分析

**(一) 歐盟制造業數字化轉型的現狀及政策著力點 **

歐盟是全球數字化轉型的重要參與者。

**一是 不斷細化數字化轉型領域的戰略部署。**例如2019年7月發布《2019-2014年委員政治綱領》，聚焦數據、技術和基礎設施三大領域。2020年2月發布《歐洲數據戰略》，加強數據基礎設施投資，推動人工智能、網絡安全、高性能計算等前沿技術研究發展。2021年《2030數字化指南：實現數字十年的歐洲路徑》更是指出，到2030年，75%的歐盟企業應使用云計算服務、大數據和人工智能，90%以上的中小企業應至少達到基本的數字化水平。2021年5歐盟委員會更新《歐盟新工業戰略》，聚焦加強單一市場彈性、應對歐洲戰略依存關系以及加速綠色化和數字化過渡三大領域，提出16項措施。

**二是 持續完善數字化轉型的法律制度。**2016年以來先后通過《通用數據保護條例》《網絡安全法》《開放數據指令》《數字服務法案》《數字市場法案》《數據法案》。

三是 調整相關政策，加強對重點領域的保護力度，涵蓋半導體、云和邊緣技術等。

**四是 為支持數字化轉型長期連續多元的資金支持。**2021-2017跨年度財務支撐框架，累計資金規模達1.21萬億歐元。數字化歐洲項目累計投資76億歐元，先進數字化技能及數字化推廣、量子技術等領域2021-2022年間累計投資13.8億歐元。

**(二) 德國工業4.0的發展現狀及政策著力點 **

德國以工業4.0為關鍵抓手，在數字化轉型方面制定了非常清晰的戰略和路線。

**一是 以戰略為引領加速推動制造業轉型。**2016年發布《數字化戰略2025》，從國家層面明確德國制造業轉型和構建數字社會的思路。2019年發布《德國工業2030戰略》，針對性扶持重點工業領域，到2030年將工業產值占國內生產總值的比例增至25%。

**二是 不斷提升國內相關基礎設施建設水平。**2016-2030年累計投資110億歐元支持寬帶部署，數據設施方面發起成立了歐洲數據云計劃“GIGA-X”。

**三是 運用多種融資工具為企業提供多元化大規模資金支持。**2020年年初德國BMF宣布每年為每家公司200-1500萬歐元研發支出提供25%補貼。2021年德國BMBF啟動6G技術研究項目，計劃 在2025年之前為其提供7億歐元資金。

**四是 搭建公共服務平臺，為數字化轉型提供各類服務。**2021年底，平臺發布了161個研究報告，80個測試床，206個應用案例和67個咨詢服務機構，且與美國、日本合作，推動技術研究。

四 日本推動**“互聯工業”**的政策分析

“互聯工業”從2017年提出至今，一直被認為是日本制造業數字化轉型最理想的發展形態，是實現社會5.0目標的抓手之一。日本結合本國特色， 采取多元化手段推動“互聯工業”落地實施。

**一是 完善相關制度規范，提升數據管理能力。**2017年日本經產省發布《通過數據促進價值創造的數據管理方法和架構（暫定）》對外征集數據管理意見。2018年日本對其進行修訂，除對數據使用規則進一步修訂完善外，還加入了人工智能中各方權利和責任內容。

**二是 以體系架構為牽引，加強重點產業安全發展的引導。**2019年經產省成立專家組，2020年發布《物聯網安全架構》，2021年《智能家居的網絡/物理安全措施指南》發布，從智能家居延伸到其他領域，確保網絡和物理安全。

三是 運用多元政策工具，加速“互聯工業”應用推廣。在打造標桿企業方面，2020年《數字治理守則》提到打造“數字化轉型品牌”標桿，截止2021年12月31日，已有219家企業獲得該認證。在促進新技術應用方面，允許企業在工廠內部自建無線網絡，支持企業本地部署自營5G網絡。在數字化轉型成效評估方面，2019年經產省公布了“推進數字化轉型指標體系”。

**四是 持續強化對產業發展的要素保障水平。**例如資金方面，重點支持5G、人工智能、物聯網等技術的基礎研究和應用。在5G上設立了2000萬日元基金，人工智能上預計撥款900億日元。

日本物聯網安全架構

五 東盟主要國家推動制造業數字化發展的政策分析

東盟方面，新加坡是引領者，持續推動數字化轉型方案實施，推出一系列“數字化藍圖”，涵蓋能源化工、航空業、醫療保健等23個具體行業。2020年，新加坡啟動“研究、創新與企業2025計劃”，預計在5年內投入250億新幣，強化創新與研發。2021年新加坡公布了“制造業2030愿景”提出到2030年，將新加坡打造成先進制造業的全球業務、創新與人才中心，在未來10年繼續爭取50%的增長。

其次越南也在順應新一輪科技革命和產業革命。2020年越南發布《至2025年國家數字化轉型計劃及2030年發展方向》，制定綱領性文件，引領數字化轉型進程。2021年越南還通過《2021-2025年經濟結構調整計劃》，采取一系列措施推進產業結構調整。此外越南還積極引入外部資源，構建數字化轉型新優勢。2021年共有100個國家和地區對越南進行了投資，蘋果、三星、英特爾等巨頭企業均加速在越南市場的布局。

六 各國政策對我國的啟示

**(一) 我國制造業數字化轉型策略的探索歷程 **

我國自1984年中共十二屆三中全會通過《中共中央關于經濟體制改革的決定》起，揭開了中國信息化序幕。2000年第十個五年計劃提出以信息化帶動工業化，2007年十七大報告明確提出“大力推進信息化與工業化融合”。在20余年的發展中，我國以電子信息產業為重點，大力推進一二三產業的信息化發展，部分產業取得較大突破。

2012年以來，以互聯網為代表的新一代信息通信技術快速發展，2003年工信部發布《兩化深度融合專項行動計劃（2013-2018年）》，2015年國務院發布“互聯網+”行動計劃，凸顯新一代信息技術對制造業發展的重要作用。 2017年國務院發布《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》，工業互聯網成為支撐制造業數字化轉型的路徑和方法論。2021年，我國工業互聯網產業規模突破1萬億元，外網覆蓋300多個城市，有一定影響的大型工業互聯網平臺超過100家。工業互聯網應用延伸到45個國民經濟大類，催生了平臺化設計、智能化制造等新模式、新業態。

**(二) 對我國制造業數字化轉型政策的啟示和建議 **

一是加快完善與數字化轉型相關的制度規范建立，二是不斷細化數字化轉型相關政策的顆粒度，三是提升針對中小企業數字化轉型的公共服務水平，四是持續強化對數字化轉型的支持政策。

來源：中國信息通信研究院

機器人被譽為“制造業皇冠頂端的明珠”，其研發、制 造、應用是衡量一個國家科技創新和高端制造業水平的重要 標志。近年來，我國機器人產業快速發展，即便受到疫情影 響，2020 年我國工業機器人市場仍然為全球貢獻了 40%左右 的份額，連續多年穩坐世界最大機器人消費國地位。持續高 漲的應用市場需求，有力拉動機器人產業技術創新、產品研 發、系統集成、人才培育及公共服務體系建設，為我國機器 人產業發展營造良好的生態環境。本報告旨在綜合分析全球 和我國機器人產業發展趨勢及特征，圍繞產業的規模效益、 結構水平、創新能力、集聚情況和發展環境等方面，綜合分 析評價長三角、珠三角、京津冀、東北、中部和西部全國六 大區域的機器人產業發展現狀及水平，并圍繞區域優勢、核 心技術創新、人才培養、生態培育、對外合作、園區建設等 方面，歸納我國機器人產業趨勢特征與潛在問題。在此基礎 上，提出明確發展定位目標，加快自主創新步伐，推廣重點 領域的應用普及，加速成果轉移轉化、標準制定、評測認證 等公共服務發展，拓寬投融資并加快人才培育，搭建開放式 共享平臺等方面的發展建議。

從國家層面來看，黨中央、國務院及各相關部門持續高度重視制造業的發展，國家“十四五”規劃已經明確提出要培育先進制造業集群，要提升傳統產業，要應用技術改造專項，鼓勵企業應用先進的適用性技術，而工業機器視覺就是一種先進的適用性技術；在工業互聯網創新發展行動計劃中也明確提出了要支持新興技術與自動化企業打造邊緣控制系統。在工控領域，工業機器視覺就是一種典型的邊緣工控系統， 5G應用揚帆行動計劃也明確提過要把5G和機器視覺相結合，去實現用于高溫的、井下的移動裝置的一些監測。

從整個行業發展來看，今年上半年工業增加值同比增長了15.9%，工業企業的利潤同比增長了57%，工業經濟在持續恢復。而今年上半年制造業的PMI也持續穩定估值以上，這也預示著制造業的回暖是持續的。最重要的是下游行業發展非常旺盛，從下游來看，新能源汽車、工業機器人、集成電路的產量分別同比增長了200%、69%、48%，兩年平均增速都在30%以上，從供需兩側來看，持續利好工業機器視覺產業發展。

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

人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，正在釋放歷次科技革命和產業變革的巨大能量。持續探索新一代人工智能應用場景，將重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，催生 新技術、新產品、新產業。作為數字經濟轉型升級的推動力和新一輪科技競賽的制高點之一，近年來人工智能被提升到國家戰略高度。

2017至2019年，連續三年的政府工作報告中均提及加快人工智能產業發展；2020年，人工智能更是與SG基站、大數據中心、工業互聯網等一起被列入新基建范圍。在 “新基建“ 背景下，人工智能將為智能經濟的發展和產業數字化轉型提供底層支撐， 推動人工智能與SG、云計算、大數據、物聯網等領域深度融合。

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。