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來源：中國信息通信研究院

8月15日消息，中國信通院發布《中國企業級SaaS產業發展研究報告(2024年)》表示，云計算作為數字時代的新型基礎設施，是加快形成新質生產力的關鍵要素和構建現代化產業體系的核心支撐。SaaS作為云計算最上層、最接近用戶的服務模式，因其輕資產、快速彈性、高效敏捷等特點，成為企業“上云用數賦智”首選，企業對SaaS認知和接受程度不斷加深，市場需求逐漸旺盛，但產業發展仍面臨諸多挑戰。

供給方面，廠商獲客成本高，營收增長難，可持續發展堪憂;需求方面，產品和服務繁多，缺乏評估標準，用戶產品選型難。此外，產品用戶體驗、云上數據安全、出海、人才等新趨勢也給產業發展帶來新挑戰。 報告指出，我國企業級SaaS產業市場規模不斷增加，細分賽道龍頭顯現。據中國信通院統計，2023年我國SaaS市場規模達581億元，增速約為23.1%。雖然增速有所下降，但整體規模仍呈現穩步增長。隨著行業加速出清，中國SaaS的每個細分賽道頭部效應顯現，ERP、CRM、辦公、人力資源、零售等賽道行業格局逐步穩定，演化為1至2家頭部廠商占據絕大多數市場份額的局面。

另外，AI賦能加之海外市場探索，企業級SaaS產業發展迎來新機遇。伴隨AIGC帶來的“內容生產力”大爆發，SaaS產業也迎來前所未有的發展機遇，AI大模型正在將所有SaaS重寫一遍，未來在AI技術的持續發展下，SaaS產業將迎來新一輪的革新。同時，隨著國內競爭日益激烈，海外市場成為SaaS發展新藍海，SaaS企業出海與SaaS服務出海兩種模式并存，為國內SaaS服務商提供了新的機遇。

來源：中國信通院華東分院 　　近日，中國信通院聯合上海人工智能實驗室成立的大模型測試驗證與協同創新中心牽頭，首次面向全國范圍征集全行業優秀應用實踐，并形成《2023大模型落地應用案例集》（以下簡稱“《案例集》”）。 　　作為首部聚焦落地應用的權威研究成果，《案例集》全面展示了大模型前沿技術和發展成果，推動了大模型為代表的人工智能技術賦能社會經濟高質量發展。經專家組的多輪評審，共52個各自領域的典型大模型技術落地應用成功入選。 　　2022年底ChatGPT的橫空出世，引爆了國內外大模型的熱情，各行各業的創業者已經集結在十字路口蓄勢待發。 　　從國內市場來看，目前人工智能（AI）大模型已經在各行各業“落子不斷”。據公開資料不完全統計顯示，國內大模型的發展路徑是“通用+垂直”兩條腿走路，其中垂類大模型落地速度最快。《案例集》顯示，有近65%+的AI大模型是垂直大模型。 　　趨勢已然，大模型技術突破代表了AI發展的一個重要里程碑，下面筆者將梳理中國從業者構建的“底層原創技術-中層基礎模型-上層行業應用”的大模型圖鑒。 **　　PART 1**

**　　大模型領域中國學者的技術貢獻**

圖注：ResNet的四位作者分別是：何愷明、張祥雨、任少卿、孫劍 　　2016年，來自微軟亞洲研究院的四位學者提出深度殘差學習（ResNet），解決了深度網絡的梯度傳遞問題。要知道，2015年之前深度學習最多只能訓練20層，ResNet之后，就可以有效地訓練超過百層的深度神經網絡。

　　2017年Google發布Transformer，它的出現打穩了AI大模型的“地基”，不僅“顛覆”了自然語言處理（NLP）中的機器翻譯任務，而且還提供了一種新的思路來處理圖像數據。 　　中國學者也圍繞Transformer做了許多改進和完善，例如微軟亞洲研究院聯合西安交通大學推出LONGNET，將Transformer的序列長度擴展10億+；京東探索研究院聯合武漢大學提出全球首個面向遙感任務設計的億級視覺Transformer大模型；阿里達摩院提出新的Transformer結構FMViT，大幅度提升AI模型精度與速度…… 　　在大模型領域細數中國學者貢獻，許多原創性貢獻來自本土。已故的商湯科技創始人湯曉鷗（緬懷）在2023世界人工智能大會上，發表演講時表示：在深度學習的大門上，我們按了18次門鈴，取得了許多跨時代的突破。其中湯曉鷗提到了上海人工智能實驗室領軍科學家林達華，他當時設計的計算機視覺開源算法體系OpenMMLab，目前已經成為國際上最具影響力的視覺算法開源體系。值得一提的是，林達華也是書生大模型體系的重要貢獻者。 　　京東探索研究院早在2021年年初就展開了大模型體系（超級深度學習）的建設和基礎研究，領導京東建設了中國第一個NVIDIA DGX Superpod天琴alpah-α超算集群。在此基礎上，京東探索研究院的織女模型vega v2 在2022年登頂SuperGLUE榜首，一舉超越同場競技的谷歌、微軟、Meta等業界頂尖企業；2021年研究院開發的大規模視覺模型ViTAE，在ImageNet Real的目標識別和MS COCO的人體姿態估計等權威榜單上均獲得世界第一。

　　圖注：（上）2022年京東探索研究院發表論文《Self-Evolution Learning for Discriminative Language Model Pretraining》，提出自我進化學習方法，為vega v2大模型的設計提供核心思想； 　　（下）2021年京東探索研究院發表論文《ViTAE: Vision Transformer Advanced by Exploring Intrinsic Inductive Bias》，嘗試將 CNN和transformer相結合。 　　因此，國內公司的 AI 大模型研發雖然比國外公司晚，但是發展卻異常地迅速，其內在邏輯便是：本土企業和學者對深度學習技術的深入理解與創新。在大模型的底層技術已經固定的時代，他們靠著持續的探索和努力才能構建出秀麗的“上層建筑”。 　　在OpenAI發布ChatGPT之前，國內的一些企業就已經押注AI大模型技術：例如2021 年 4 月，華為云聯合循環智能發布盤古超大規模預訓練語言模型，參數規模達 1 000 億；2021 年 6 月，北京智源人工智能研究院發布了超大規模智能模型“悟道 2.0”，參數規模達到 1.75 萬億；2021 年 12 月，百度推出 ERNIE 3.0 Titan 模型，參數規模達 2 600 億，同期，阿里巴巴達摩院的 M6 模型參數達到 10 萬億，將大模型參數直接提升了一個量級。 　　到2023年，大模型繼續火熱，國內的AI大模型團隊已逐漸拓展到視覺、決策領域，甚至用于解決蛋白質預測、航天等領域的重大科學問題，阿里、京東、oppo等大廠都有相應的成果。 **　　PART 2**

**　　大模型應用拐點已至**

　　圖靈獎獲得者Yann LeCun說過：AI大模型的技術都是公開的，算不上底層技術上的創新，如果你愿意一探究竟的話，可以發現它背后沒有任何秘密可言。 　　但借著這些“過時”的技術，在中國擁有龐大的人才基數和數據集的情況下，可以發展出更適合本土環境和語境的大模型。 　　那么如何形象理解大模型?前科技部長王志剛從高維度表示,大模型,就是大數據、大算力、強算法。形象一些：大模型事實上就是算法、數據、算力上的有效結合。傳統巨頭在大模型領域的技術投入普遍都是在積極防御，而中國企業在非常積極地推動向應用中的落地。 　　目前，業界除了把AI大模型商業落地模式統分為 toB 和 toC之外，在市場劃分上則遵循通用與垂直兩大路徑，兩者在參數級別、應用場景等方面差異正在顯性化。 　　通用大模型往往是指具備處理多種不同類型任務的AI模型，這些模型通常是通過大規模的數據訓練而成，能夠在多個領域和應用中表現出良好的效能。大家耳熟能詳的幾個通用大模型均來財力雄厚的企業： 　　1.書生浦語開源大模型：由上海人工智能實驗室研發，涵蓋 70 億參數的輕量級版本 InternLM-7B，以及 200 億參數的中量級版本和 InternLM-20B，以及完整的開源工具鏈體系。InternLM-7B 在包含 40 個評測集的全維度評測中展現出卓越且平衡的性能，它在兩個被廣泛采用的基準 MMLU 和 CEval 上分別取得了 50.8 和 52.8 的高分，開源一度刷新了 7B 量級模型的紀錄。 　　2.昆侖萬維天工大模型：“天工”是一個 AI 搜索引擎，一個對話式 AI 助手。“天工”擁有強大的自然語言處理和智能交互能力，能夠實現個性化 AI 搜索、智能問答、聊天互動、文本生成、編寫代碼、語言翻譯等多種應用場景并且具有豐富的知識儲備，涵蓋科學、技術、文化、藝術、歷史等領域。 　　3.通義千問 2.0：由阿里云研發的超大規模的語言模型，具備多輪對話、文案創作、邏輯推理、多模態理解、多語言支持等功能。通義千問 2.0 在復雜指令理解、文學創作、通用數學、知識記憶、幻覺抵御等能力上均比上代有顯著提升。 　　4.MiniMax-abab：由科技創業公司MiniMax研發。據悉，“Max-abab”是文本、語音、視覺三模態的千億參數大語言模型，在中、英文服務領域均已超過GPT-3.5 的水平。今年8月份，“MiniMax-abab”大模型通過了國家首批大模型服務備案，面向社會公眾提供服務。 　　5.言犀基礎大模型：由京東科技研發，該模型融合了70%的通用數據和30%的數智供應鏈原生數據，具有更高的產業屬性。 　　6.百靈語言大模型：由螞蟻集團基于Transfromer架構研發。該模型基于萬億級Token語料訓練而成，支持窗口長度達32K，在主流推理類榜單中排名前列。據悉，螞蟻百靈大模型已完成備案，基于百靈大模型的多款產品已陸續完成內測，正陸續向公眾開放。

　　這些通用大模型包含千億甚至萬億參數，覆蓋自然語言處理、圖像識別、語音識別等方面的任務，已在知識問答、醫療咨詢、娛樂領域、視頻生成等數十個行業場景領域，展現出廣闊的落地應用潛力。 　　與通用大模型相比，垂類大模型參數量相對較小。但是因為有一些行業的核心數據和業務系統的生產數據參與，所以在相應行業解決問題更為高效、直接。 　　從《案例集》來看，在金融、教育、醫療等領域，已經有不少公司發布了相應產品。

　　根據《案例集》入選案例的應用場景，垂類大模型更針對于企業級應用場景的垂直性和專業性要求，而在模型部署層面，更少的模型參數、訓練數據意味著更少的成本，因此垂直應用領域有望實現“萬模齊發”。 　　《案例集》公布的名單，也恰恰驗證了目前垂類大模型發展的一些趨勢： 　　1. 加注端側、邊緣側應用。輕量化參數能讓手機助手接入AI大模型能力。目前已有案例包括OPPO的小布助手、華為的智能助手小藝等等。 　　2. 更傾向于“解決方案”式的交付方式。由于垂類大模型接受了大量特定領域的數據和知識，因此可以基于領域知識生成更具深度的解決方案。例如ChatDD 新一代對話式藥物研發助手，面向游戲行業的圖像內容生成式大模型等等。 　　3. 大模型開始向多模態領域發展。多模態意味著豐富的數據形式，包含視覺、聽覺和時序信息。對于大模型模型來說，這意味著可以從多模態中提取和學習更多維度的信息。類似于《案例集》中的單晶爐自動化工藝識別多模態模型，相信未來將會出現更多。 　　4. “通用+垂直”模型互相融通的態勢。隨著AI技術的發展，不同類型的模型之間的界限變得越來越模糊。例如，一些通用模型開始整合垂直領域的知識，而一些垂直模型也開始利用通用模型的技術來增強其功能。例如百川大模型在娛樂領域的應用。 **　　PART 3**

**　　搶灘大模型未來：構建生態**

　　對于AI大模型這種劃時代的超級機遇而言，勝負不在于做出一個爆款應用，賺到幾億盈利，而在于，是否抓到了大時代的方向。 　　換句話說，當下的大模型競爭早已超過了技術的范疇，更多是一種生態層面的比拼，具體表現在有多少應用、有多少插件、有多少開發者以及用戶等。誰能夠率先圍繞大模型構建生態，或者說誰率先融入生態，誰就能成為領先者。 　　大模型要想像電力一樣輸送給千行百業和千家萬戶，必然需要一個體系化的產業生態，構建這個生態需要一系列相互關聯的因素，包括技術發展、應用場景、數據管理、倫理與法律問題、以及社會影響等。 　　在生態建構的路徑上，目前企業可分為兩派。一派將大模型接入原有的產品線，做升級和優化；另一派試圖以大模型產品為中心，建構新一代的“超級應用”。而有些企業試圖跳過這兩種路徑，多方面融入AI大模型生態。從《案例集》公布的大模型服務類案例，我們可以看到有些中國企業做了以下嘗試：

　　例如螞蟻集團實現了一個大模型數據高效高質量供給平臺，不僅可降低數據獲取和使用成本，且保證來源合規，并能夠有效提升數據質量、過濾風險數據保障訓練安全；優刻得開發的AGI云上模型服務平臺，能提供數據標準化整合、安全合規、提供算力等服務；上海道客研發的云原生大模型知識庫平臺能夠幫助解決信息孤島，以及定制個性化的私人語料庫；泡泡瑪特的AI 整合平臺集成多個知名AI大模型，為用戶提供一站式 AI服務…… 　　這些大模型服務工具，在一定程度上能有效地解決“幻覺”、“道德”、“性能”、“數據合規”等當前AI大模型遇到的問題。更重要的是借助這些服務，可以建設規范可控的自主工具鏈，幫助AI企業探索“大而強”的通用模型，助力公司研發“小而美”的垂直行業模型，從而構建基礎大模型和專業小模型交互共生、迭代進化的良好生態。 　　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。

來源：弗若斯特沙利文 　　近日，弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，簡稱“沙利文”）發布《AI 大模型市場研究報告（2023）——邁向通用人工智能，大模型拉開新時代序幕》。 　　報告認為，伴隨基于大模型發展的各類應用的爆發，尤其是生成式 AI，促使大模型帶來的價值進一步升級到人類生產力工具的顛覆式革新，逐漸拉開了通用人工智能（AGI）的發展序幕。 　　在通往AGI時代的旅程上，大模型和人類反饋的強化學習（RLHF）的結合，不僅重構了AI開發范式，未來軟件80% 的價值將由 AI 大模型提供，剩余 20% 會由提示工程和傳統業務開發組成，開發者的生產力將得到極大釋放；與此同時，AI的發展也將由之前單向發展的數據飛輪升級到不斷迭代進化的智慧飛輪，更高效的解決海量的開放式任務。 　　報告指出，中國大模型廠商的成功因素主要包括：全棧大模型訓練與研發能力、業務場景落地經驗、AI安全治理舉措、以及生態開放性4個方面，其中全棧大模型訓練與研發能力還包括數據管理經驗，AI基礎設施建設與運營，以及大模型系統和算法設計3個部分。這些成功因素分別體現著大模型廠商的產品技術能力、戰略愿景能力、生態開放能力三個維度。 　　基于這三個維度，沙利文制定了超過70個評估指標，對大模型廠商進行了全面的能力評估。 　 關鍵發現點

　　AI大模型的高速發展離不開底層技術支持和應用場景迭代。大模型作為AGI時代的曙光，相關廠商也將迎來廣闊的發展空間。本報告將呈現從發展現狀、驅動因素洞察AI大模型廠商競爭與發展關鍵點，并推演競爭格局的邏輯分析過程： 　 　　前瞻洞察：

　　通向AGI的技術路徑具有多元性，目前大模型是最佳實現方式。大模型具有強大的泛化性、通用性和實用性，能夠降低AI開發門檻、提高模型精度和泛化能力、提高內容生成質量和效率等多種價值，實現了對傳統AI技術的突破，并成為AGI的重要起點。 　　進而將AI發展由數據飛輪升級到智慧飛輪，最終邁向人機共智。大模型和人類反饋的強化學習（RLHF）的結合，進一步重構了AI開發范式，進入大模型主導的軟件2.0時代。另一方面，AI開發則形成新的“二八定律”，開發者的生產力將得到極大釋放。 　 　　驅動因素：

　　大模型“基礎設施-底層技術-基礎通用-垂直應用”發展路線逐漸清晰，國內各廠商加速戰略布局，加大資金和技術投入，迎頭趕上全球大模型產業化浪潮，本土化大模型迎來發展新機遇。整體上，行業驅動因素主要包含三個層面： 　　（1）政策端：政策環境持續優化，賦能AI大模型市場高速發展。 　　（2）供給端：下一代AI基礎設施等快速發展，助力大模型應用落地。 　　（3）需求端：AI市場高景氣，大模型下游行業需求旺盛。 　 　　行業觀點：

　　大模型未來發展將趨于通用化與專用化并行、平臺化與簡易化并進。同時，MaaS模式將成為AI應用的全新形式且快速發展，重構AI產業的商業化結構生態，激發新的產業鏈分工和商業模式。未來，大模型將深入應用于用戶生活和企業生產模式，釋放創造力和生產力，活躍創造思維、重塑工作模式，助力企業的組織變革和經營效率，賦能產業變革。 　 　　關鍵成功因素：

　　大模型面臨算力需求大、訓練和推理成本高、數據質量不佳等挑戰。一個可對外商業化輸出的大模型的成功，要求其廠商擁有全棧大模型訓練與研發能力、業務場景落地經驗、AI安全治理舉措、以及生態開放性4大核心優勢，才能保證其在競爭中突出重圍。其中，全棧大模型訓練與研發能力還包括數據管理經驗，AI基礎設施建設與運營，以及大模型系統和算法設計3個關鍵要素。 　 　 　　競爭格局：

　　在競爭格局漸趨明晰的過程中，相關廠商需跨越技術、人才、資金等壁壘，在產品技術能力、戰略愿景能力、生態開放能力三大維度上展開角逐。通過遴選，報告選擇了5家大模型廠商，分別為商湯、百度、阿里巴巴、華為、騰訊，評價模型包含15個一級指標、56個二級指標，對廠商大模型的各個能力進行評估。 　 　　用戶建議：

　　通過此報告能夠了解大模型廠商的競爭態勢，關注領先廠商，內部創建大模型戰略文件，明確其優勢、帶來的風險和機遇，以及部署路線圖，針對具體的用例，權衡模型的優勢和風險，并選擇合適場景試點、評估大模型的應用價值。 　 具體內容如下

來源：中國通服數字基建產業研究院

　　經過20年的發展演進，國內數據中心產業發展進入了新的轉型階段。數字經濟、“東數西算”、“雙碳”、算力、AI等多元素影響下，數據中心產業發展呈現出“三體三化四樣”的時代特征。

　　在此背景下，面向全國產業供需走勢、聚焦產業主體未來發展，中國通服數字基建產業研究院發布《中國數據中心產業發展白皮書（2023）》。白皮書全文回溯全球數據中心產業20年發展歷程、深入分析國內數據中心產業市場供需、政策變化和技術演進，提出在數據中心產業進入高質量發展階段的當前環境下，產業鏈四大類主體（政府監管部門、設備供應商、工程服務商、IDC服務商）轉型提升的重要啟示及展望。

核心摘要

　　產業剖析

　　當前，在數字新科技引領下，全球數據中心產業呈現“科技潮涌期”，集群化、綠色化、智能化建設和存量整合升級同步推進，新型智算中心成為主流，產業增速階段性上揚。國內數據中心產業總體處于平穩增長期，“十四五”期間產業營收規模復合增速預計保持在25%左右。國內產業鏈將呈現計算智算化、液冷產業化、綠電要素化、設備國產化、產業垂直一體化發展趨勢。

　　政策解讀

　　國家“東數西算”政策統籌引導數據中心建設集約化、國家“雙碳戰略”政策要求數據中心綠色化發展、“新型數據中心”政策要求數據中心提升算力服務能力和系統優化算力設施布局。我國數據中心向西部遷移加快，迎來新一輪IDC布局良機，存量數據中心改造升級、算力方案需求推動服務升級、節能低碳技術迎來高速發展期。

　　市場預測

　　“十四五”期末國內數據中心機架規模預計近1400萬架，總增量投資約7000億元。以ChatGPT、元宇宙為代表的生產式AI等新業態帶動算力需求3年內或將超過10倍。以DCI、安全、運維為代表的增值業務需求旺盛，節能改造需求興起，未來3年全國IDC節能改造市場規模合計超340億元，主要集中在制冷（70%）、電力（20%）。消費互聯網腰部廠商、產業互聯網成為未來幾年新增長點，呈現高定制、高彈性、低成本、快交付資源要求。

　　技術演進

　　數據中心建筑技術將朝著低能耗、近零能耗方向發展，裝配式數據中心在東部地區率先規模應用；供配電技術由設備級向系統級融合演進、綠電儲能成為低碳化的重要方式；制冷技術蒸發冷卻、熱管、液冷多技術融合并進；基于體系化標準庫的智能化全周期運營數字化工程服務平臺應用成為趨勢。

　　產業主體發展啟示

　　政府監管部門將強化市場牽引，加強宏觀指導以實現資源、產業結構調整，地方政府加大鼓勵能力培育以扶植產業發展；工程服務商將從提供設計、工程服務為主轉向實現全生命周期一體化服務，通過打造或整合標準化組件，實現工程產品化和一體化交付；設備供應商將以客戶需求為導向，推動設備定制化、數智化、國產化；IDC服務商將持續增強自身能力建設，從供應型視角轉向生態型運營視角。 　 　

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。 　

近日，阿里云研究中心正式發布《制造業數字化轉型案例集（2022年）》。

案例集涵蓋IT基礎設施云化、數字工廠、區域工業互聯網平臺、C2M 模式、工業智能、數字中臺6個重要創新領域，橫跨16大垂直行業、32個標桿案例。對阿里過去幾年在制造業數字化轉型的積累與最佳實踐從行業、技術、場景、模式與組織等多個角度進行剖析，并進行系統性歸納與梳理，希望借此為走在轉型路上的制造企業帶來思考與啟發。

步入數字時代，中國制造業正迎來前所未有之大變局。復雜多變的商業環境、消費主權的崛起以及行業邊界打破所引發的商業格局的重構，在不斷倒逼制造企業快速加入到數字化轉型的行列中。轉型的快慢決定的不是企業好與壞的問題，而是生與死的問題。

現如今，云計算、物聯網、大數據、人工智能、5G、工業互聯網為代表的新一代數字基礎設施在制造業的安裝，推動眾多企業進入到數字化轉型的深水區 – 轉型從局部擴展步入全局優化階段 ; 從內部鏈接到外部協同階段；從存量業務優化到增量業務創新階段。這一轉型是一項復雜的系統工程，除了數字技術，還涉及到運營模式、用戶體驗、商業模式、組織與工作方式等全方位的轉型與重塑。 但可以預見的是，未來數字化轉型的制造企業，其風險抵抗能力、營收能力與創新速度，都將成倍于仍處在轉型邊緣的企業，也更有可能成為所屬行業的新的領軍者。

過去一年，在與多位制造業高管的交流中，我們發現，缺少行業最佳實踐與先進標桿案例被多數企業視為轉型的一大阻力。 一個優秀的標桿案例，是可參考、可操作、可復制的，有助堅定企業轉型的決心，讓企業在轉型過程中少走彎路。

本著這個初衷，阿里云研究中心聯合阿里云通用事業部、阿里云數據智能業務部、阿里云 IOT 智能制造事業部門共同調研與匯編了《制造業數字化轉型案例集》。

案例集涵蓋IT基礎設施云化、數字工廠、區域工業互聯網平臺、C2M 模式、工業智能、數字中臺6個重要創新領域，橫跨16大垂直行業、32個標桿案例。對阿里過去幾年在制造業數字化轉型的積累與最佳實踐從行業、技術、場景、模式與組織等多個角度進行剖析，并進行系統性歸納與梳理，希望借此為走在轉型路上的制造企業帶來思考與啟發。

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

《算力網絡前沿報告》由中國通信學會信息通信網絡技術委員會組織專家團隊完成撰寫。在2020中國信息通信大會上，中國通信學會成功發布本報告，在業界得到廣泛關注，反響熱烈。

在5G+AI時代，信息網絡正在從以信息傳遞為核心的網絡基礎設施，向融合計算、存儲、傳送資源的智能化云網基礎設施發生轉變。結合未來計算形態云-邊-端泛在分布的趨勢，我國率先提出了“算力網絡”的概念。該報告首先結合5G、邊緣計算和人工智能產業的發展介紹了算力網絡的提出背景，并闡述了國家新基建政策對算力網絡發展的推動作用。然后，分別從應用部署匹配計算、網絡轉發感知計算和芯片能力增強計算三個角度論述了算力網絡在云、網、芯方面的新特性。最后，對算力資源感知、控制協議選擇等算力網絡發展所面臨的技術挑戰進行了說明，并給出了若干關于技術和產業發展的政策建議，希望本報告對于推進我國計算產業和網絡產業的協同發展與融合創新起到積極作用。

這是中國信通院第五次發布大數據白皮書。白皮書在此前四版的基礎上，回顧了去年以來大數據各領域的最新進展，并對“十四五”期間大數據的發展趨勢進行了展望。