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當前，全球新一輪科技革命和產業變革正深入發展，信息通信技術創新已從過去單點突破轉變為多技術協同推進及群體性演變。人工智能、物聯網、衛星通信和大數據等關鍵技術不斷突破，加速終端行業創新進程。新一代智能終端擴展了智能終端的功能和邊界，支持人類對物理世界更深刻的感知與理解，更加強調系統整體的智能互聯和智能化管理，旨在通過更全面、綜合的智能化應用，促進人、機、物、境的深度互聯融合，并成為推動數字化轉型和智慧生活的新質生產力工具。

2024年12月26日，在2025中國信通院深度觀察報告會成果發布會上，《新一代智能終端藍皮書（2024年）—開啟萬物智聯、協同智慧新紀元》正式發布，中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）泰爾終端實驗室傅蓉蓉對報告進行了深入解讀。

報告立足新變化、新需求、新發展，聚焦新形勢下新一代智能終端總體發展態勢，總結新一代智能終端趨勢特征，分析技術創新方向、產業升級重點、安全演進策略，展望新一代智能終端發展機遇，以期與業界共享，共同推動新一代智能終端產業蓬勃發展。

藍皮書核心觀點

**1. 智能終端演進歷程可概括為4個關鍵階段。**計算智能起步期，終端初步具備基礎的數據計算和傳輸能力，硬件和軟件技術尚在發展初期，應用生態處于早期萌芽階段。應用智能導入期，iOS、Android及Windows Phone等移動智能操作系統正式問世，應用程序被廣泛引入終端設備以提供多類型服務，智能應用生態初步構建。單點智能普及期，新一代信息技術驅動終端軟硬件升級變革，應用生態進入多元化發展階段，萬物互聯迎來新機遇。協同智慧發展期，人工智能、物聯網等技術取得關鍵性突破，終端交互方式及服務方式發生深度革新，推動智能終端進入萬物智聯、協同智慧新紀元。

**2. 新一代智能終端呈現“四新”趨勢特征，促進人、機、物、境深度互聯融合。**新一代智能終端指基于信息通信技術，以強感知、強計算、強交互、強體驗提升為目標，能夠執行多元化復雜任務，為用戶提供強智能服務的新型智能終端。呈現“四新”趨勢特征，一是新交互，從“單一模態交互”走向“多模態交互”，交互方式從“人理解機器”逐漸演變為“機器理解人”；二是新應用，傳統應用向智能化升級，衍生出應用+AI、AI原生應用兩類代表性范式；三是新服務，服務模式由“以用戶指令為驅動”轉變為“以用戶意圖為導向”，由“被動服務”轉變為“主動服務”；四是新場景，新興技術推動業務場景從“萬物互聯”進入“萬物智聯”。

**3. 新一代智能終端代表性產品不斷涌現，重塑終端智能邊界。**AI手機在傳統智能手機的基礎上，通過軟硬件全方位創新提升移動用戶交互體驗，推動手機智能化程度邁向新高度。AI PC基于人工智能推理硬件算力和內存的升級，驅動傳統個人電腦向新型數字化新質生產力工具發展。人形機器人作為人工智能與機器人技術深度融合的新載體，在技術革新和場景應用方面展現出巨大潛力。AI車載終端通過集成智能座艙和智能駕駛系統，為用戶提供更加智能化的服務體驗。

**4. 平臺軟件加速重構，端云協同成為主要路徑。**AI技術在終端產品的融入度逐步深化，主要分為“應用加入AI”“系統導入AI”“AI重構原生OS”三階段。端云協同部署模式實現計算資源動態分配，增強系統靈活性與可擴展性，成為主要發展路徑。

**5. 多元流量入口并存，構建全新市場格局。**第一類是終端系統級智能體，終端廠商升級語音助手至智能體，有望成為人機交互新入口。第二類是平臺級超級應用，融合大模型能力，探索跨應用交互，提升了用戶體驗和服務質量，在其龐大的用戶基數和生態優勢基礎上，吸引更多的用戶流量，增強用戶的黏性和忠誠度。第三類是應用級智能體，可以理解用戶意圖，自主完成問題拆解和決策，并直接調用應用工具自主執行任務，一定程度上掌握應用生態的分發權。

藍皮書目錄

一、智能終端整體發展脈絡

二、新一代智能終端總體發展情況

（一）呈現四新趨勢特征，人機物境深度融合 （二）產品應用不斷涌現，重塑終端智能邊界 （三）擴展市場增長空間，提振行業發展信心

三、新一代智能終端技術創新重點

（一）終端硬件創新升級，助推端側性能加速提升 （二）平臺軟件加速重構，端云協同成為主要路徑 （三）多重技術綜合應用，催生人機交互全新范式 （四）安全防護策略演進，筑牢用戶安全隱私屏障

四、新一代智能終端產業應用生態

（一）產業結構優化調整，形成多方協同生態 （二）應用創新持續深化，開發邏輯逐步遷移 （三）多元流量入口并存，構建全新市場格局 （四）智能分級縱深推進，引領產業高質發展

五、新一代智能終端發展建議

（一）創新軟硬核心技術，加速終端智慧升級 （二）健全智能終端標準，推動標準落地實施 （三）壯大終端產業主體，培育繁榮共生生態

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]

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黨的二十屆三中全會，提出健全促進實體經濟和數字經濟深度融合制度，對加快推進新型工業化、加快構建促進數字經濟發展體制機制、完善促進數字產業化和產業數字化政策體系等作出新的部署。數字經濟是經濟發展中創新最活躍、增長速度最快、影響最廣泛的領域，對增強發展新動能、提升發展韌性、暢通發展循環具有重要作用，成為助力高質量發展的核心動力。

2024年8月27日，在中國國際大數據產業博覽會“激活數據要素潛能，釋放新質生產力”交流會上，中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）副院長王志勤發布《中國數字經濟發展研究報告（2024年）》，分析了中國數字經濟發展最新態勢、數字經濟推動經濟發展的經濟學邏輯、數字經濟支撐新質生產力發展的重要實踐，并提出對策建議。

2024年，是中國信通院連續發布中國數字經濟發展研究報告的第十年。經歷十年的積累研究，報告持續跟蹤呈現我國數字經濟發展的最新進展、剖析數字經濟發展的規律特點、展現數字經濟發展的行業熱點等，為助力數字中國建設貢獻智庫力量。

報告核心觀點

2023年以來，我國5G、人工智能等技術創新持續取得突破，數據要素市場加快建設，數字經濟產業體系不斷完善，數字經濟全要素生產率鞏固提升，支撐了我國新質生產力的積累壯大。具體來看：

**一是擴量方面，**數字經濟規模擴張穩步推進。2023年，我國數字經濟規模達到53.9萬億元，較上年增長3.7萬億元，增幅擴張步入相對穩定區間。

**二是增效方面，**數字經濟在國民經濟中的地位和作用進一步凸顯。2023年，我國數字經濟占GDP比重達到42.8%，較上年提升1.3個百分點，數字經濟同比名義增長7.39%，高于同期GDP名義增速2.76個百分點，數字經濟增長對GDP增長的貢獻率達66.45%，數字經濟有效支撐經濟穩增長。

**三是提質方面，**數字經濟融合化發展趨勢進一步鞏固。數字產業化與產業數字化的比重由2012年的約3:7發展為2023年的約2:8，2023年，數字產業化、產業數字化占數字經濟的比重分別為18.7%和81.3%，數字經濟的賦能作用、融合能力得到進一步發揮。

**四是挖潛方面，**數字經濟和實體經濟融合發展持續拓展深化。2023年，我國一、二、三產業數字經濟滲透率分別為10.78%、25.03%和45.63%，分別較上年增長0.32、1.03和0.91個百分點，第二產業數字經濟滲透率增幅首次超過第三產業。

**五是區域方面，**綜合實力較強的地方彰顯數字經濟發展活力。2023年以來，經濟基礎較好、科技創新能力較強的地區，數字經濟發展的規模經濟、范圍經濟效應充分釋放，地區數字經濟實現了更快、更好、更有韌性的發展。

總的來看，數字經濟支撐經濟穩增長遵循一定的規律。在供給端，數字經濟通過擴大數字投入，促進勞動生產率及資本回報率的提升，推動經濟發展“質”的躍升。在市場端，數字經濟通過發揮有效市場作用，吸引市場主體充分參與競爭，推動經濟發展活力的釋放。在需求端，數字經濟通過發揮數字投資利率彈性與數字消費收入彈性，有效擴大市場需求，推動經濟發展“量”的擴張。

報告目錄

一、整體篇：扎實推進數字經濟創新發展取得顯著進展

（一）擴量方面，數字經濟規模穩定增長 （二）增效方面，數字經濟引領經濟高質量發展 （三）提質方面，數字經濟融合化趨勢進一步加強 （四）挖潛方面，數字經濟和實體經濟向深融合 （五）區域方面，綜合實力較強的地方彰顯發展活力

二、理論篇：數字經濟推動經濟發展的經濟學邏輯

（一）從供給端看，以“數字投入”推動經濟內涵式增長 （二）從市場端看，以“充分競爭”激發經濟發展活力 （三）從需求端看，以“數字彈性”牽引經濟外延式復蘇

三、專題篇：數字經濟成為發展新質生產力的重要支撐

（一）數字經濟全要素生產率提升，是新質生產力的關鍵標志 （二）關鍵數字技術創新應用，構筑新質生產力的內生動力 （三）數據要素價值持續釋放，提供新質生產力核心要素 （四）數字經濟產業創新發展，成為新質生產力的重要載體 （五）數字經濟治理體系加速構建，塑造新型生產關系

四、對策篇：做強做優做大數字經濟推動經濟高質量發展

（一）創新發展數字技術產業，打造經濟發展新動能 （二）充分釋放數據要素價值，拓展經濟發展新空間 （三）加快建設現代化產業體系，夯實經濟發展新支撐 （四）完善數字經濟治理體系，營造經濟發展新環境 （五）持續暢通市場高效循環，構建經濟發展新體制

主要專家簡介

中國信通院政策與經濟研究所數字經濟研究部主任，高級工程師，博士

**汪明珠 **

從事數字經濟、數實融合、數據要素等理論及實證研究。核心參與完成數字經濟國家頂層設計，定量測算數字經濟規模，牽頭完成《中國數字經濟發展白皮書》《全球數字經濟白皮書》《工業互聯網產業經濟發展報告》等。

中國信通院政策與經濟研究所工程師

姜穎

從事數字經濟、新質生產力、數實融合等領域研究，核心參與《中國數字經濟發展白皮書》《全球數字經濟白皮書》等報告撰寫，牽頭完成《中日韓經濟報告》《亞洲數字經濟報告》等，完成多省市、企業數字經濟評估工作。

中國信通院政策與經濟研究所高級工程師，博士

**胡燕妮 **

從事數字經濟、產業鏈供應鏈等領域研究，代表著作《中國數字經濟政策全景圖》《華為啟示錄：從追趕到領先》《中關村模式：科技+資本雙引擎驅動》。

中國信通院政策與經濟研究所工程師，博士

馮澤鯤

從事數字經濟測算、數字經濟社會網絡、數字經濟空間計量、數字經濟全要素生產率等方面的研究，主持或負責工業和信息化部、教育部等多項科研項目，參與相關部委政策制定咨詢。近年來負責數字經濟景氣循環、服務型制造賦能制造業高質量發展等方面的工作。

其他參與撰寫專家

耿瑤 中國信通院政策與經濟研究所工程師

岳云嵩 中國信通院政策與經濟研究所高級工程師 郭怡笛 中國信通院政策與經濟研究所工程師 劉璇 中國信通院政策與經濟研究所工程師 鄭安琪 中國信通院政策與經濟研究所高級工程師 王李祥 中國信通院政策與經濟研究所工程師 陳阿楠 中國信通院政策與經濟研究所工程師 盛銘 中國信通院政策與經濟研究所工程師 薛芮 中國信通院政策與經濟研究所助理工程師

腦科學問題是人類社會面臨的基礎科學問題，是人類理解自然和理解人類自身的重要研究方向，腦機接口是該領域的有效探索手段之一。在國家戰略的引領下，在科技創新不斷更迭促進下，在人民大眾的期待關注下，腦機接口技術將在面向世界科技前沿、面向國家重大需求、面向人民生命健康的科技創新主戰場上發揮重要作用。為此，中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）面向腦機接口領域，提出“腦智芯連，思行無礙”這一行業發展總體愿景，并針對此愿景目標的實現，嘗試勾畫出在不遠的未來，腦機接口產業發展的藍圖和愿景期望。希望產業各方能夠在此愿景描繪的不同場景下開展更多研究、開發、交流與合作，共同繪制腦機接口產業的美好未來。

近日，中國信通院正式發布《腦機接口總體愿景與關鍵技術研究報告（2022年）》，針對腦機接口這一前沿領域，全球首次從愿景、需求、場景、技術、系統衡量指標幾個維度開展研究，對該領域的科研攻關、產品研制和政策研究具有參考價值。

報告全面論述了腦機接口發展現狀，提出了“腦智芯連，思行無礙”的總體愿景目標，總結了腦機接口系統需要滿足 “準確、高效、穩定、易用、安全”五大需求，給出了系統性能和可用性兩組關鍵評估指標，分析了采集技術、刺激技術、范式編碼技術和解碼算法技術等4種核心技術的發展現狀及趨勢，并就腦狀態檢測、神經調控和對外交互3類重要應用場景下的腦機系統給出具體指標建議。報告最后就腦機接口未來應用和市場發展規模進行了預測，并給出了未來發展展望。

白皮書核心觀點

1. 報告提出一個愿景：“腦智芯連，思行無礙”。

這是腦機接口產業發展總體愿景，“腦”寓意為大腦和思維意圖，“智”寓意為人工智能和類腦智能，“芯”寓意為以芯片和計算能力為代表的外部設備，“連”有通訊、接口、內外連接與協同三重含義。通過“腦智芯連”的科學融合，實現“思行無礙”的目標，即期待大腦及人類智能和外部設備相互連接后，人類的思想和行為控制之間，不再有疾病和空間的阻礙；人類的能力得到顯著增強，大大降低神經疾病帶來的痛苦。

2. 腦機接口愿景的實現前提是滿足“準確、高效、穩定、易用、安全”五大需求。

即腦機接口系統應具有準確的大腦意圖解碼算法；高效的信息解碼效率，快速地反饋響應和執行任務；穩定的設備性能與抗干擾能力；易用、輕便、舒適的使用體驗；安全和符合倫理要求的植入、采集和信息傳送保障。是否滿足五大需求的評判指標，可分為性能指標與可用性指標兩組。性能指標主要體現在響應時間、識別正確率、可輸出指令數量和菲茨吞吐量等4個易量化指標；可用性指標主要體現在易用性、長效性、魯棒性、安全性和互操作性等五個主客觀結合指標。

3. 腦機接口的創新發展有賴于“產學研用醫政”協同創新體系的搭建。

腦機接口的廣泛應用落地需要關鍵技術的突破，工程技術的革新，科研工具平臺的支撐，標準體系的推動、測試驗證體系的完善，科技倫理的共識，以此來不斷突破發展瓶頸，迎來更大的應用空間。因此，腦機接口產業需要建設創新協同體系，促進多學科協作、多行業協同。

4. 全面分析研判腦機接口的關鍵技術發展現狀和未來趨勢。

報告針對腦機接口采集技術、刺激技術、范式編碼技術和解碼算法技術4種核心技術的發展現狀及趨勢進行了分析。

（1）隨著微納加工技術和材料技術的不斷革新進步，帶動腦機侵入式技術不斷革新，植入電極朝向柔性化、小型化、高通量、多功能和集成化方向發展。非植入式技術受益于機器學習、深度學習等算法的廣泛普及，信號解析能力不斷提升，抗擾降噪性能不斷加強，且凝膠等新材料的應用也使得腦信號采集設備更具舒適度；近紅外等光學檢測手段也為腦信號檢測提供了新的解決思路。

（2）以腦深部電極刺激為代表的神經調控刺激技術正在探索基于特異性生物標志物監測等手段實現閉環自適應控制，并結合機器學習和深度學習等手段實現動態精準刺激。植入式視覺調控技術相關研究已經開展，正從淺層的視網膜刺激向視覺重建效果更好的腦皮層刺激深入。

（3）范式編碼技術在發展過程中日益重視納入用戶感受，朝向更加友好和高效的方向發展演進，新的范式不斷出現，帶來更加豐富的探索實踐。

（4）解碼技術依托分解算法、機器學習、深度學習、黎曼幾何等方法不斷提升解碼精度和解碼效率，為腦機接口系統解決跨用戶和跨時間的可變性難題，提供新的解決思路。

來源：SDG中心 　　隨著全球范圍內數字化進程加快，數據的國際可比性和可用性有所改善，但可持續發展目標數據的地理覆蓋面與及時性在各個領域仍然存在差距，亟需創新方法來填補這些空白。集地球科學、信息科學和空間科技等交叉融合的地球大數據技術，具有宏觀、動態監測能力，能大大提高數據獲取能力，為SDGs實現提供重要支撐。 　 　　近日，“全球發展倡議之友小組”部長級會議在紐約舉行。會上，中方發布《地球大數據支撐可持續發展目標報告（2022）》。自2019年以來，《地球大數據支撐可持續發展目標報告》連續四年由中方發布，定量、系統解讀不同尺度和區域SDGs的實現進程和變化趨勢，以期為2030年議程和全球發展倡議的深入實施做出積極貢獻。

　　**地球大數據是大數據重要組成部分，其以對地觀測與地理空間數據為主體，**具有更易獲取、更新更及時、結果更客觀、分辨率更高等優勢，能夠突破統計數據行政區域的約束，涵蓋不同時空尺度與地理位置信息，更精準評估SDG指標進展并及時發現問題。地球大數據分析自然與人類社會系統間復雜的交互作用和協同演進發展過程，將有助于SDGs的整體理解和全面實現。

　　《報告》圍繞零饑餓、清潔飲水和衛生設施、經濟適用的清潔能源、可持續城市和社區、氣候行動、水下生物、陸地生物等7個可持續發展目標，以及多指標交叉與綜合，系統性剖析了42個典型研究案例，貢獻31套數據產品、21種方法模型和33項決策支持。 　　該報告由可持續發展大數據國際研究中心和中國科學院“地球大數據科學工程”先導專項撰寫，來自40多家科研院所、高校等共170余名科研人員參與。《報告》廣泛征求了各部門、智庫和相關機構的意見和建議，反映了可持續發展大數據領域的最新研究成果，是大數據支撐可持續發展目標（SDGs）落實的創新性實踐。

　　在全球尺度，研制了2020年全球30m分辨率耕地復種指數分布產品；在中國尺度，研制了中國農業耕層土壤碳密度時空變化和中國種植業縣域碳排放數據產品；在典型地區尺度，研發了鹽堿地識別算法與分級模型，實現了東北黑土鹽堿地集中區近 35 年土壤鹽漬化程度監測。 　 　　研究發現，2020 年全球約 85.2% 的耕地為單季種植模式，如能將實際復種水平提升到潛在水平有望增加2.3 億t 糧食產量，相當于當前全球糧食總產量的 6.4%。中國東北黑土區西部鹽堿地面積 2000 年以來減少了 63.3%，促進了糧食增產。2015 ~2020 年，中國農田耕層土壤有機碳增加了 3.4%；近 10 年中國單位農業產值碳排放強度呈下降趨勢，江淮地區、江漢平原和四川盆地單位面積碳排放量較高。

　　綜合站點觀測、統計調查和遙感監測等多源數據，開展了中國省級尺度SDG 6 目標進展監測與評估，研究發現，中國地下水環境改善顯著，農業用水效率顯著提高，總體用水緊張程度呈下降趨勢 ，水資源管理工具優化提升明顯，水庫水面積呈增加趨勢，地下水儲量減少速率呈下降趨勢。

　　但從省級行政區域的角度，受不同地區自然地理條件、資源稟賦、以及經濟發展水平的影響，各項指標的實現情況存在顯著的空間差異。經濟發達地區多面臨水環境和水生態方面的挑戰，經濟欠發達地區的用水效率則普遍偏低。 　

　　在全球尺度，研制了全球建筑通電狀況遙感監測數據產品；在中國尺度，研制了中國光伏電站遙感監測數據集、中國能源國際合作項目對發展中國家SDG 7 影響數據集和中國太陽能利用國際培訓統計數據集，調查了中國可再生能源發展現狀，評估了中國在可再生能源和國際能源合作等三個指標的進展。 　 　　研究發現，2020 年全球通電建筑面積較2014 年增加顯著，通電建筑面積占比提高近2 個百分點；中國綠色低碳能源轉型進展顯著，2021 年，中國可再生能源裝機和發電量分別是2015 年的2.12 倍和1.79 倍；中國能源國際合作幫助發展中國家實現SDG 7 目標，增加了80 個國家的人均用電量，中國太陽能國際培訓受培訓國家（地區）已達133 個。 　

　　在中國尺度，研制了地級市SDG 11.5 監測指標數據集、中國社區功能分類數據產品，實現SDG 11 四個指標的計算和評估；在全球尺度，研制了全球典型城市建成區數據集、世界遺產邊界矢量數據、全球極端天氣氣候災害損失數據集、全球綠度變化趨勢數據集。 　 　　研究發現，2000~2020 年全球城鎮化協調發展總體向好；2015~2020 年，世界文化遺產地土地覆蓋變化普遍小于1%，保護態勢總體良好；《仙臺框架》的實施在全球和中國均取得一定成效；中國以全球19% 的城市建成區面積貢獻了全球28% 的城市顯著變綠區域，中國城市增綠受益人口占全球受益總人口約47%；中國SDG 11.1、SDG 11.2、SDG 11.3 實現情況在社區尺度上總體向好。 　

　　在中國尺度，研制了土壤水分含量、防災減災政策數據產品，調查了氣候變化教育現狀，實現SDG 13 氣候行動四個指標的計算和評估；在全球尺度，研制了高溫熱浪分布、海洋熱量/ 鹽度數據集、全球陸地/ 大洋碳匯系列數據產品。 　 　　研究發現，中國耕地在2021 年夏秋季節遭受了較為嚴重的澇漬害，但通過科學田間管理并未影響糧食產量；中國及其省級政府通過頒布系列政策已經建立起較為完善的減災體系；中國氣候變化教育體系相對完善，仍需加強課程設計與實踐活動。 　 　　全球陸地不斷升溫，高溫熱浪頻率和強度增加，海洋熱含量也在不斷增加，鹽度差異、垂向層結有加劇分化的趨勢；全球陸地、大洋的碳匯近20 年來有明顯增加的趨勢。 　

　　在中國尺度，研制了1978~2019 年中國東部近海營養鹽濃度分布、2016年和2020 年中國濱海灘涂空間分布、2010~2020 年中國近海濕地臺風防護價值、2010~2020 年中國沿海退圍還海和退圍還濕動態監測等數據產品，提出了綠潮生物量多源遙感反演模型；在區域尺度，提出了三維珊瑚礁白化熱環境計算模型方法，研發了珊瑚礁白化熱環境預警系統。 　 　　研究發現，近十余年中國近海營養鹽濃度顯著降低，其中陸源氮、磷入海量的減少是中國近海溶解無機氮和溶解無機磷濃度降低的主要原因；中國的近海濕地在抵御臺風減少災害損失方面發揮了顯著作用，近海濕地所提供的臺風防護總價值在不斷上升；珊瑚礁白化熱環境預警系統可以為區域內國家及時了解珊瑚礁所面臨的白化環境、制定珊瑚礁保護措施提供有力科技支撐；2010~2020 年中國沿海退圍還海、退圍還濕的速度持續增加，圍填海管控和治理取得了顯著成效。 　

　　在中國尺度，開展了荒漠化治理碳匯效應評估、東北黑土退化現狀與風險評估、山地生物多樣性保護狀況評估及外來入侵物種風險評估；在全球尺度，研制了全球沙丘（地）空間分布產品，開發了大數據支持“非洲綠色長城”建設在線工具，提供了覆蓋11 個泛非綠色長城機構成員國高分辨率土地生產力動態產品和26 項荒漠化防治關鍵技術，為非洲綠色長城建設提供了重要支持。 　　研究發現，中國土地退化治理成效顯著，荒漠化治理碳匯效應明顯；中國山地生態系統受保護比例較高，空間布局正在進一步優化；主要外來入侵物種防控效果顯著，并形成了具有推廣價值的防控技術體系。 　

來源：阿里巴巴與中國通信院

當前，人工智能技術蓬勃發展，廣泛賦能千行百業，給人類生產生活帶來了深刻變化。人工智能在促進社會發展的同時，也存在著風險和挑戰。習近平總書記曾多次強調，”要確保人工智能安全、可靠、可控"。開展人工智能治理，發展負責任和 可信的人工智能，助力可持續發展愿景實現，正在成為共識。

全球已經形成了大量的人工智能治理與發展原則，下一步的工作重點，是將抽象的原則落實到實踐中。企業作為人工智能技術研發和應用的重要力量，亟需探索一套適合自身業務發展的人工智能治理實踐體系，將各項治理要求貫徹到人工智能的全生命周期，以有效治理為人工智能紅利的釋放奠定基礎，從而加速推動可持續發展 愿景的實現。

本白皮書全面總結了阿里巴巴在人工智能治理與可持續發展領域的實踐，重點針對當前人工智能應用中的熱點問題，從數據、技術、管理及多元協同等方面系統性介 紹了我們的實踐思路和方法，同時輔以若干專題進行闡釋，期待為社會各界提供有益參考。

來源：國家工信安全中心

當前我國智慧城市經歷了概念導入、試點探索，步入落地發展階段。與此同時，經濟社會發展的新形勢對智慧城市發展提出了轉型變革的新要求。人工智能具備海量數據處理能力、強大的賦能作用和智能化分析能力，與智慧城市轉型發展中數據量大、應用種類多、靈活性要求高的特點相契合，已經成為智慧城市建設提質增效的必然路徑。然而，目前智慧城市仍存在算力需求劇增、基礎能力重復、應用場景分散、運營模式單一等問題與挑戰，較難高效發揮人工智能的助力賦能作用。

在此背景下，國家工業信息安全發展研究中心撰寫了《智慧城市人工智能計算平臺白皮書》（以下簡稱“白皮書”），梳理智慧城市人工智能計算平臺的內涵、定位和關鍵作用，分析研究人工智能計算平臺賦能智慧城市發展的建設思路、發展實踐及發展建議，旨在以人工智能計算平臺為突破口，打破智慧城市發展瓶頸，推動人工智能高效賦能智慧城市發展，為建設惠民便民、高效治理、融合創新的新型智慧城市提供支撐。 白皮書認為，智慧城市人工智能計算平臺是城市智慧化發展過程中的新型基礎設施，跟智慧城市現有數據、業務和區域級算力資源存在協同關系。智慧城市人工智能計算平臺從技術維度包含人工智能基礎軟硬件、算力平臺、算法倉庫三部分，是以軟硬件基礎設施為底層支撐，以算力、算法等資源平臺為核心要素，實現算力生產調度、數據開放共享、算法開發調用等功能，支撐人工智能與各領域滲透融合，助力智慧城市高質量發展的基礎設施體系。 白皮書指出，智慧城市人工智能計算平臺具備算力統籌、數據共享和生態構建三大能力，能夠在智慧城市建設中發揮六大關鍵作用：一是滿足智慧城市人工智能算力需求;二是提升智慧城市多維數據治理能力;三是提供從“感知”到“認知”“決策”的一體化能力;四是助力智慧城市向全場景智慧應用邁進;五是筑牢“一網統管”底座，提升智慧城市精細化治理水平;六是降低智慧城市運行中的網絡安全、數據安全及人工智能安全等風險。 白皮書提出，為了更好發揮智慧城市人工智能計算平臺的核心價值，應從組織、管理、產業、創新四大維度著手，加強智慧城市人工智能計算平臺的規劃、建設、運營、發展。在組織維度，要系統設計，強化政府引導；在管理維度，要統籌協調，建設與運營并重；在產業維度，要加強合作，構建開放生態；在創新維度，要保障安全，堅持創新驅動。

　近日，聯合國教科文組織在法國巴黎發布了《人工智能倫理建議書》，這是全球首個針對人工智能倫理制定的規范框架。

　　《人工智能倫理建議書》明確了規范人工智能技術的10大原則和11個行動領域，是迄今為止全世界在政府層面達成的最廣泛的共識，是全球人工智能發展的共同綱領，并將為進一步形成人工智能有關的國際標準、國際法等提供強有力的參考。

　　據悉，《人工智能倫理建議書》于2018年春季立項，由全球遴選的24人專家團撰寫，經歷了193個成員國之間超過100小時的多邊談判修訂完成，于今年在聯合國教科文組織第41屆大會上獲得通過。

　　建議書給出了一個人工智能的定義：

　　“將人工智能系統視為有能力以類似于智能行為的方式處理數據和信息的系統，通常包括推理、學習、感知、預測、規劃或控制等方面。”

　　宗旨和目的

　　該建議書旨在讓人工智能系統可以造福人類、個人、社會、環境和生態系統，同時防止危害。它還旨在促進和平利用人工智能系統。

　　目的是在全球現有人工智能倫理框架之外，再提供一部全球公認的規范性文書，不僅注重闡明價值觀和原則，而且著力于通過具體的政策建議切實落實這些價值觀和原則，同時著重強調包容、性別平等以及環境和生態系統保護等問題。

　　并強調人工智能有關的倫理問題復雜性，需要多方合作、共同承擔責任。 　

隨著云計算、大數據、人工智能、物聯網、工業互聯網等新一代信息通信技術的不斷成熟和應用，數字化大潮風起云涌，席卷各行各業，為各行各業帶來了新的驅動力，促使各行各業紛紛開始數字化轉型，迎接數字化新時代。生物醫藥行業也不例外。為使得生物醫藥企業在滿足人們生命健康需求的同時，在激烈的市場競爭中站穩腳跟甚至獲得競爭優勢，各大生物醫藥企業紛紛開啟了數字化轉型進程。

2021年11月19~21日，由工業和信息化部、湖北省人民政府共同主辦的中國5G+工業互聯網大會在武漢舉行。在11月19日下午舉辦的醫療健康數字化轉型與數據安全論壇上，中國信息通信研究院副院長胡堅波發布了《生物醫藥企業數字化轉型白皮書》。

白皮書首先指出了生物醫藥企業轉型的背景和必要性，然后歸納總結了生物醫藥企業數字化轉型發展的特點與場景，提出了生物醫藥企業數字化轉型的技術框架體系，剖析了生物醫藥企業數字化轉型的趨勢與方向，并在此基礎上，結合我國生物醫藥企業數字化轉型中普遍存在的問題，提出了我國生物醫藥企業數字化轉型的建議。白皮書還在附錄中附上國內外生物醫藥企業數字化轉型典型案例。期望通過白皮書的相關內容，為生物醫藥行業主管部門、企業和相關人士在生物醫藥企業數字化轉型的發展、監管與建設方面提供參考。

近年來，人工智能成為推動社會經濟發展的新動力之一，在提高社會生產效率、實現社會發展和經濟轉型等方面發揮重要作用。作為主導新一代產業變革的核心力量，人工智能在醫療方面展示出了新的應用方式，在深度融合中又催生出新業態。

從全球范圍來看，目前人工智能醫療產業仍處于發展早期階段，相比于傳媒、零售、教育等領域來說，商業化程度偏低。但隨著市場需求不斷擴大，向專業化細分領域深化發展，加之各國宏觀政策支持和技術進步等，人工智能醫療發展前景廣闊。美國靠早期的政策拉動醫療信息化和人工智能輔助醫院管理，積累了大量數據，具備先發優勢，屬于領先梯隊，目前已在藥物研發、醫療機器人、醫學影像、輔助診斷等方面全方位布局。其他國家如英國、德國、加拿大、日本等國則緊隨其后，各有側重，各有所長。

中國作為新興市場國家的領頭羊，人工智能醫療始終保持高速發展態勢。目前，我國人工智能醫療發展歷經計算智能階段，目前正處于從感知智能向認知智能過渡的發展階段，不同細分領域的技術發展情況和落地應用成熟度有所不同。AI醫學影像是人工智能在醫療領域應用最為廣泛的場景，率先落地、率先應用、率先實現商業化。手術機器人、藥物研發、精準醫療等領域已有部分落地應用，但因成本或技術原因，尚未實現規模化普及，未來增長空間較大。受2020年初新冠肺炎疫情影響，人工智能在公共衛生領域特別是傳染病的預防與控制方面發揮重要作用，傳染病大數據分析預警系統、疫情排查系統、智能測溫機器人、消毒機器人、語音服務機器人等在戰“疫”一線被廣泛應用。本研究報告立足于產業發展基本面，并結合當前人工智能醫療的最新發展與應用趨勢，對公共衛生、醫院管理、醫學影像、醫療機器人、藥物研發、健康管理、精準醫療和醫療支付共八大主要細分領域進行深入研究與分析，分析各領域所處的不同發展階段、發展特征與應用價值，并盤點市場主要參與者，力求描摹2020年互聯網醫療行業發展的新風向。

中國的人工智能醫療在政府與社會各界的共同投入與支持下，面臨政策、市場、技術、人才等多重因素疊加利好的重要發展機遇。項目組重點分析了中國人工智能醫療領域目前所具有的六大發展機遇：機遇一，頂層設計不斷加碼，產業發展政策環境持續優化；機遇二，市場增長迎來發力期，資方入局窗口已經打開；機遇三，市場需求日益旺盛，慢病管理等領域頗具增長空間；機遇四，新冠疫情的迫切需求為相關產業的發展打開了新局面；機遇五，5G、量子計算等新技術的增長為產業發展提供了新動能；機遇六，復合型人才厚度增加為產業厚積薄發創造新節點。

在行業發展重要機遇期，政府密集釋放相關利好政策，推動科技成果轉化，推動數據共享，持續完善行業標準規范體系。同時，“以患者為核心、切實滿足醫生臨床工作需求”的核心理念正在逐漸成為行業共識，人工智能醫療產品正在向覆蓋多病種、深入應用場景的方向發展。可以預見，人工智能醫療大規模落地應用的時代即將來臨。