來源：騰訊研究院 　　近日，騰訊云與智慧產業事業群（CSIG）發布《2023數字經濟高質量發展報告》（以下簡稱《報告》），梳理前沿數字技術在各產業落地的最新進展，全面呈現云計算、人工智能、大數據等數字技術的發展，以及在科研、芯片、工業、農業、港口、零售、醫療、建筑等多個領域的深度融合與創新激發。 　　《報告》指出，根據中國信通院等相關權威統計顯示，從2018年到2022年的五年時間內，中國數字經濟規模從約30萬億元增長到50.2萬億元，總量穩居世界第二，占GDP比重提升至41.5%，數字經濟成為“穩增長”、“促轉型”的重要引擎。快速的演進躍遷投射到產業中，則是數字技術對研發、管理、營銷、售后、產業等各個環節的重塑。 　　《報告》指出，在過去五年里，中國產業“云化”初步完成，軟硬件基礎設施與生態已自成體系，產業開始向“智能化”演變。云計算、大數據、人工智能等數字技術與產業場景進一步融合應用突破，不斷強化中國產業發展的“韌性”。《報告》將中國產業的發展韌性概括為增強產業鏈沖擊抵御力、激發企業內生增長力、釋放消費活力和提升社會服務能力。 　　具體內容如下：

近日，中國工程院中國新一代人工智能發展戰略研究院發布了《中國新一代人工智能科技產業發展 2023》（以下簡稱《報告》）。今年的報告的主題為“建設具有全球競爭力的人工智能產業集群”。

我國人工智能產業發展表現出明顯的集群化趨勢

人工智能企業及其創新活動構成了人工智能產業集群發展的微觀基礎。

工業和信息化部統計數據顯示，截至2022年6月，我國人工智能企業數量超過3000家，僅次于美國，排名第二，人工智能核心產業規模超過4000億元。我國人工智能企業在智能芯片、基礎架構、操作系統、工具鏈、基礎網絡、智能終端、深度學習平臺、大模型和產業應用領域的創新創業活動，為自主可控技術體系的構建和產業國際競爭力的提升奠定了基礎。

平臺企業、獨角獸公司、中小企業、新創企業、研究型大學、科研院所和投資者之間相互協作，共同構建富有活力的產業創新生態，人工智能產業發展表現出日益明顯的集群化趨勢。

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人工智能產業集群是基于網絡空間發展的創新集群

《報告》研究表明，區別于傳統產業集群和創新集群概念，人工智能產業集群是基于網絡空間發展的創新集群。基于物理空間技術體系的創新發展，前三次工業革命的產業集群和創新集群對地理空間具有依賴性，創新擴散速度相對緩慢。第四次工業革命源于網絡空間技術體系的創新發展，創新集群更加依賴網絡空間發展，技術、產品和服務的創新速度更快，創新的應用領域和地域范圍更加廣泛。

人工智能產業集群的基本構成要素包括企業簇群、創新資源、創新系統和網絡空間產業生態。其中，網絡空間產業創新生態是第四次工業革命背景下人工智能產業集群的獨特要素。人工智能產業集群包括人工智能產業化創新集群和產業智能化創新集群。人工智能產業化集群通過網絡空間產業生態實現向地理空間分散的產業智能化創新集群賦能。人工智能產業化創新集群和產業智能化創新集群的良性互動，是建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的關鍵動力和機制。

我國的人工智能產業集群表現為“新型創新區→城市→區域→全國→全球”的空間結構特征。與傳統工業園區和高科技園區不同，新型創新區一般位于科技創新資源和產業基礎雄厚的大城市的中心區和次中心區，是人工智能產業化集群及其產業創新生態的棲息地，強調依托狹小的物理空間打造無限的網絡空間產業創新生態。

到目前為止，我國人工智能產業集群主要分布在京津冀、長江三角洲、珠江三角洲和川渝地區的重點城市。通過外部創新資源的引入和內部創新資源的激活，西部地區的西安，中部地區的武漢和長沙，東北地區的沈陽、大連和哈爾濱開始出現人工智能產業集群的雛形。

企業簇群及其產業創新生態

《報告》構建了包括2200家人工智能企業、5722個投資者（投資機構和非投資機構）、438所AI大學和307家非大學科研機構、967家產業聯盟、在中國境內召開的總計2318場會議、31個省市自治區出臺的775項相關政策和3507家人工智能產業園區規劃建設情況在內的中國智能經濟樣本庫。通過屬性數據和關系數據分析，考察我國人工智能產業集群的內在結構和發展趨勢。

我國人工智能產業集群的價值網絡結構是“極核”狀的。平臺及其主導的產業創新生態構成了我國人工智能產業集群發展的“極核”。從2014-2022年價值網絡的結構性統計指標看，我國人工智能產業集群的簇群結構特征越來越明顯。以華為、騰訊、百度和阿里巴巴為代表的超級平臺是我國人工智能產業集群形成和發展的核心節點。近年來，超級平臺在智能芯片、基礎架構、操作系統、大模型、機器學習平臺和應用軟件領域的研發和產業化布局，為我國人工智能產業集群國際競爭力的提升奠定了堅實基礎。

研究型大學、科研院所和新型創新組織是平臺主導的產業創新生態的重要組成部分。研究型大學和科研院所在基礎研究、技術開發和人才培養領域的努力，持續提升我國人工智能產業集群的國際競爭力。包括清華大學和北京大學在內的國內18所高校成為全國首批集成電路科學與工程一級學科博士學位授權點。截至2022年3月，全國共有440所高校設置人工智能本科專業、248所高校設置智能科學與技術本科專業、387所普通高等學校高等職業教育（專科）設置“人工智能技術服務”專業。

創建新型創新組織激活政產學研用協同創新活力，形成基礎研究、技術研發、應用創新和產業孵化無縫對接的新體制和新機制，是推動人工智能科技創新和產業發展的重要途徑。截至目前為止，本報告共發現人工智能領域新型創新組織347家，廣泛分布在京津冀、長江三角洲和珠江三角洲等地區。其中，以鵬城實驗室、之江實驗室和上海人工智能實驗室為代表的人工智能實驗室，成為人工智能產業化領域最為活躍的新型創新組織。

創新的“極化”和“擴散”

作為通用目的技術，人工智能的科技創新和產業發展遵循先“極化”后“擴散”的規律。報告基于2200家我國人工智能骨干企業的技術合作關系的區域、應用、技術和產業領域分布，刻畫我國人工智能產業集群的“極化”和“擴散”情況。

(一) 區域

從技術合作關系看，北京市、廣東省和上海市構成了我國人工智能產業集群價值網絡的三個“極點”。同時，北京市、廣東省、上海市、江蘇省、安徽省、四川省、湖北省、湖南省、重慶市、山東省和福建省之間存在密集的人工智能技術合作關系。

從技術合作的流向看，我國人工智能科技產業發展仍然以“極化”為主。排名第一和第二的是北京市和廣東省內部技術合作，占比為10.87%和9.36%。廣東省和北京市、北京市和廣東省的技術合作排名第三和第四，占比6.91%和6.08%。在某種程度說，北京市和廣東省共同構成了中國人工智能產業集群發展的南北“雙極”。

從城市之間的技術合作流動情況看，北京市、深圳市、廣州市和上海市是技術合作關系密度最高的城市。尤其是北京市和深圳市、廣州市的技術合作，成為人工智能技術“極化”和“擴散”的主要方向。

從城市之間的技術合作關系看，排名第一的是北京市內部技術合作，占比10.87%；排名第二、第三和第四的分別是深圳市和北京市、深圳市和深圳市、北京市和深圳市的技術合作。從城市的視角看，北京和深圳構成了人工智能技術合作關系流動的南北“兩極”。

(二) 應用領域

隨著科技創新步伐的加快，人工智能和經濟社會進入全面融合發展新階段。在人工智能技術合作密度高的應用領域和產業領域，開始出現產業智能化創新集群。

基于2200家人工智能骨干企業的關系數據量化分析表明，我國人工智能已經廣泛應用在包括企業智能管理、智能營銷與新零售、智能金融、智慧城市、智能醫療、新媒體和數字內容、智能制造、智能教育、智能交通、網絡安全、智能物流、智慧文旅、智能政務、智能能源、智能硬件、智能網聯汽車、智能家居、智能農業和智能安防在內的19個應用領域。排名第一的是智慧城市，占比12.16%；排名第二的是企業智能管理，占比12.10%；排名第三的是智能制造，占比8.89%；排名第四和第五的分別是智能營銷與新零售和智能網聯汽車，占比8.41%和8.07%。

(三) 產業領域

在三次產業中，人工智能技術合作關系分布密度最高的是第三產業，占比75.49%；其次是第二產業，占比23.82%。在第三產業中，排名第一的是信息傳輸、軟件和信息技術服務業，占比28.46%；排名第二的是科學研究和技術服務業，占比21.17%；排名第三的是租賃和商業服務業，占比10.75%；排名第四和第五的分別是金融業、批發和零售業，占比10.68%和9.62%。

在第二產業中，制造業占比最高，為87.36%。在制造業中，排名第一的是計算機、通信和其他電子設備制造業，占比28.16%；排名第二的是汽車制造業，占比25.41%；排名第三的是電氣機械和器材制造業，占比9.30%。

(四) 技術類別

人工智能和經濟社會的深度融合發展帶動人工智能技術的體系化、復雜化和專用化。到目前為止，人工智能已經發展為包括大數據和云計算、物聯網、智能機器人、智能推薦、5G、區塊鏈、語音識別、虛擬/增強現實、智能芯片、計算機視覺、自然語言處理、生物識別、空間技術、光電技術、自動駕駛、人機交互和知識圖譜17種技術在內的復雜技術體系。同時，隨著人工智能在19個應用領域的創新應用，技術體系的演化日益表現出專用化趨勢。

(五) 集群發展的重點領域

從創新“極化”和“擴散”的區域、應用、技術和產業領域的分布情況看，隨著人工智能科技創新，包括智能制造、智能芯片、智能網聯汽車、科技研發和服務、智慧醫療和智慧教育在內的重點產業領域的創新集群，是人工智能科技產業集群發展的前沿。例如，2019年以來，在智能芯片產業的發展上，涌現出包括阿里平頭哥、百度昆侖芯、華為海思、壁仞科技和一微半導體在內的一批智能芯片研發設計公司。平臺企業通過打造包括智能芯片、操作系統、機器學習平臺和預訓練大模型在內的根技術創新體系和軟硬件協同創新生態，為創新集群構筑技術底座。

在智能網聯汽車產業，形成了以百度和華為為“雙核”的軟硬件協同產業創新生態。傳統汽車企業、造車新勢力、中小企業和新創企業的加入，加速了智能網聯汽車產業集群的發展。同時，中國新一代人工智能發展戰略研究院的社會實驗研究表明，我國在發展智能網聯汽車產業上具有良好的社會氛圍。隨著人工智能和汽車產業的深度融合，智能網聯汽車產業集群將成為人工智能和實體經濟融合發展的代表。

隨著生成式人工智能的發展，人工智能在科技研發、服務和教育領域的創新應用將引發新一輪產教融合，是人工智能產業集群發展的新前沿。人工智能帶來的創新生產方式的變革，不僅帶來產業的快速發展，而且帶來科技創新范式和教育范式的新變革。

面臨的挑戰和政策建議

人工智能是全球科技和產業競爭的焦點。在深科技創新驅動下，在中國正在形成與美國相抗衡的人工智能創新聯盟。構建自主可控技術體系和軟硬件協同創新生態，是培育和發展具有全球競爭力的人工智能產業集群的戰略目標。

盡管取得了前所未有的成就，但是在建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的過程中，我們還面臨著來自美國技術封鎖、技術體系存在短板和頭部平臺企業技術升級相對緩慢帶來的挑戰。加速發展具有產業賦能能力的新型平臺及其主導的產業創新生態、高水平規劃和發展新型創新區、建設高度開放的創新系統推動與世界各國的技術合作、推動通用人工智能和專用人工智能的融合，是應對挑戰和加快人工智能產業集群國際競爭力提升的戰略支撐。

來源：中國信息通信研究院

　　日前，中國信息通信研究院發布了《中國數字經濟發展研究報告（2023年）》，中國信通院院長余曉暉對報告進行了解讀。

　　報告分析，我國數字經濟進一步實現量的合理增長。2022年，我國數字經濟規模達到50.2萬億元，同比名義增長10.3%，已連續11年顯著高于同期GDP名義增速，數字經濟占GDP比重相當于第二產業占國民經濟的比重，達到41.5%。 　 　　報告認為，我國數字經濟結構優化促進質的有效提升。2022年，我國數字產業化規模與產業數字化規模分別達到9.2萬億元和41萬億元，占數字經濟比重分別為18.3%和81.7%，數字經濟的二八比例結構較為穩定。其中，三二一產數字經濟滲透率分別為44.7%、24.0%和10.5%，同比分別提升1.6、1.2和0.4個百分點，二產滲透率增幅與三產滲透率增幅差距進一步縮小，形成服務業和工業數字化共同驅動發展的格局。

　　報告指出，我國數字經濟全要素生產率進一步提升。從整體看，2022年，我國數字經濟全要素生產率為1.75，相較2012年提升了0.09，數字經濟生產率水平和同比增幅都顯著高于整體國民經濟生產效率，對國民經濟生產效率提升起到支撐、拉動作用。分產業看，第一產業數字經濟全要素生產率小幅上升，第二產業數字經濟全要素生產率十年間整體呈現先升后降態勢，第三產業數字經濟全要素生產率大幅提升，成為驅動數字經濟全要素生產率增長的關鍵力量。 　 　報告分析，我國數據生產要素價值進一步釋放。數據產權、流通交易、收益分配、安全治理等基礎制度加快建設，破解數據價值釋放過程中的系列難題。同時，數據要素市場建設進程加快，數據產業體系進一步健全，數據確權、定價、交易流通等市場化探索不斷涌現。

　　據了解，這是中國信通院連續第九年發布中國數字經濟發展研究報告，2023年報告在延續以往對我國數字經濟發展最新態勢量化分析的基礎上，首次研究了我國數字經濟發展效率水平，為推動數字經濟發展提供更多參考。 　

來源：浪潮 　　近日，IDC與浪潮信息聯合發布《2022-2023 中國人工智能計算力發展評估報告》（以下簡稱《報告》）。《報告》指出，中國人工智能計算力繼續保持快速增長，2022年智能算力規模達到268百億億次/秒（EFLOPS），超過通用算力規模。預計未來5年中國智能算力規模的年復合增長率將達52.3%。 　　《報告》從人工智能計算力產業發展趨勢、區域算力分布和行業滲透度等維度進行全面評估，旨在科學描繪中國人工智能發展的階段和整體情況，為推動數字經濟與實體經濟的融合提供極具價值的參考依據和行動建議。 01

智能算力規模持續擴大，算力、算法基建化成為共識

　　智能算力對于提升國家、區域經濟核心競爭力的重要作用已經成為業界共識。 　　隨著“東數西算”工程的啟動以及智能計算中心的建設，從國家層面實現有效的資源結構整合，助力產業結構調整，構建更為健全的算力、算法基礎設施。 　　目前，國家在8地啟動建設國家算力樞紐節點，并規劃了10個國家數據中心集群，協調區域平衡化發展，推進集約化、綠色節能、安全穩定的算力基礎設施的建設。

中國智能算力規模及預測，2019-2026

　　IDC預測，中國智能算力規模將持續高速增長，預計到2026年中國智能算力規模將達到1271.4EFLOPS，未來五年復合增長率達52.3%，同期通用算力規模的復合增長率為18.5%。 02

人工智能城市排行榜

　　《報告》針對不同城市在人工智能投資規模、相關政策支持力度、政策落地情況和實施進展、人工智能技術成熟度，以及勞動供給等維度的情況，對中國城市人工智能發展進行綜合評估。 　　在2022年中國人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳繼續保持前三名，上海和廣州分列第四、五名，其中北京連續四年蟬聯首位，天津首次進入前十，成都、蘇州、南京、濟南保持前十。 　　綜合TOP10城市發展情況，頭部城市的共性特征是，較早的政策引導和配套政策保障，充分的智算基礎設施規劃、投入，達到上百家AI企業集聚、十萬級人才保障，千億級AI產業集群規模。

近五年人工智能TOP10城市排名變化

　　城市智能算力的投入已經成為推動區域數字經濟發展，加速人工智能產業創新的重要支撐，除了TOP10城市之外，合肥、武漢、長沙等多個城市在自身產業優勢及各種因素推動下，人工智能應用也取得了較大進展。 　　此外，一些城市深耕特定的人工智能應用并取得了明顯成果，成為城市智能化新標簽，如安徽宿州淮海智算中心、浙江青田元宇宙智算中心陸續投建。 03

互聯網、金融、政府、電信和制造等行業AI滲透度提升

　　從行業維度看，2022年中國人工智能行業應用滲透度排名前五的行業依次為互聯網、金融、政府、電信和制造。與21年相比，行業AI滲透度明顯提升。 　　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，預計到2023年年底，中國50%的制造業供應鏈環節將采用人工智能。

中國人工智能行業滲透度，2022vs2021

　　從場景應用維度看，智能化場景在行業的落地隨著時間的推移，正呈現出更加深入、更加廣泛的趨勢。 　　人工智能持續為提升用戶體驗做出貢獻，當前諸如智能客服、智能推薦、精準營銷等場景深入落地到各行業；人工智能也在精準科學防疫，加強公共衛生安全體系建設中承擔重要角色，在病毒演變預測、疫苗藥物研發、輔助診斷等維度實現廣泛應用；長期來看，企業通過在數字人等數字化營銷內容創作領域布局，創造差異化的營銷體驗，升級品牌形象；另外，科學家們越來越多地利用人工智能技術和方法，從數據中建立模型，重點圍繞新藥創制、基因研究、新材料研發等領域加速對前沿科學問題的探究。

人工智能應用場景發展

04

算力多元化發展提速，大模型加速行業落地

　　《報告》從算力層面，對人工智能芯片、服務器、 計算架構、算法及應用等方面的發展近況進行了全面分析。 　　從整體看AI服務器是人工智能市場增長的主力軍。IDC數據顯示，2021年全球人工智能服務器市場的同比增速為39.1%，超過全球整體人工智能市場增速（20.9%），是整體人工智能市場增長的推動力。中國AI服務器市場領跑全球，2021年人工智能服務器市場規模59.2億美元，與2020年相比增長68.2%，預計到2026年，中國人工智能服務器市場將達到123.4億美元。 　　從人工智能芯片角度，人工智能產業技術不斷提升，產業AI化加速落地，推動全球人工智能芯片市場高速增長。IDC預計，到2025年人工智能芯片市場規模將達726億美元。異構計算成為主流趨勢，未來18個月全球人工智能服務器GPU、ASIC和FPGA的搭載率均會上升，算力多元化發展趨勢明顯。 　　從計算架構發展來看，基于 DSA（ Domain-Specific Architectures）思想設計的人工智能芯片正在成為主導，推動了人工智能芯片多元化發展。多元算力從“能用”到“好用”并且為企業創造業務價值，離不開通用性強、綠色高效、安全可靠的計算系統的支持。業內正在推動多元算力系統架構創新，基于計算節點內和節點間的互聯技術破局現有計算架構的瓶頸，通過充分調動起多芯片、多板卡、多節點的系統級能力，實現各種加速單元以及跨節點系統的高效協同，提升計算性能。 　　《報告》對于大模型的行業落地和發展情況也進行了分析。IDC調研顯示，未來超過80%的組織會優先考慮購買預先訓練好的人工智能模型。大模型是智算力驅動下典型的重大創新，被認為是“通用智能”的雛形，是業內探索實現普惠人工智能的重要途徑之一。 　　大模型發展的背后是龐大的算力支撐，例如AI+Science領域的AlphaFold2、自動駕駛系統、GPT-3等模型訓練需要幾百甚至幾千PD（PetaFlops/s-day，PD）的算力當量支持。 　　2022年，大模型正在成為AIGC領域發展的算法引擎，文生圖、虛擬數字人等AIGC類應用將快速進入到商業化階段，并為元宇宙內容生產帶來巨大的變革。 05

智能算力成為數字化創新的源動力

　　人工智能算力的增長為人工智能的持續創新發展提供支撐。宏觀層面，人工智能算力為國家創新力的發展帶來實質性推進，不僅在應用科學的突破上發揮了重要作用，也開始滲透到基礎科學領域，極大提高了科學研究的效率和科學發展的進程。 　　《報告》指出，人工智能應用正在從單點技術到多種技術能力融合方向發展、從事后分析向事前預判和主動執行方向發展、從計算智能和感知智能向認知智能和決策智能方向發展，創新應用場景逐步增多。 　　未來五年，隨著人機交互、機器學習、計算機視覺、語音識別技術的成熟，人工智能將在企業市場中加快應用與落地，智能算力將成為未來創新的核心推動力。 具體內容如下

來源：阿里研究院

　　近日，阿里研究院、智譜AI聯合發布《2023全球數字科技發展研究報告—全球科研實力對比》，報告認為，中國數字科技基礎研究勢力增長勢頭強勁，增量上已經趕超美國，但在高價值部分同發達國家仍有不小差距。未來需要產、學、研一起努力，共同推動中國數字技術產業向價值鏈高端躍升。 　

　　報告對全球數字技術論文進行全景式梳理分析。結果顯示，中美兩國在數字科技論文整體影響力上實力相當，其中國產出居世界第二，僅次美國。領先全球其他國家的優勢明顯。但是，中國數字科技領域Top 1%“頂尖論文”數量明顯少于美國，且平均被引量也明顯落后于美國。 　

　　中國論文總量和“頂尖論文”增速均與美國實現“黃金交叉”

　　隨著科研實力的逐步增強，中國近年來增長勢頭非常突出，中國與美國的差距在逐年縮小。數據顯示，中國2019年數字科技領域論文發表數量開始超過美國，且在2021年拉開較大差距。2020年開始“Top1%”論文數量反超美國。都與美國出現了“黃金交叉”，并逐年擴大與之優勢。 　 ** **

2012-2021年中美兩國論文發表數量變化態勢

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2012-2021 年中美兩國被引量 Top1% 論文數量變化

　　美國加州大學和中國科學院是全球生產數字科技“頂尖論文”最多的機構

　　從研究機構上看，中美兩國最重要的數字科技基礎研究機構分別為中國科學院和美國加州大學。其中，中科院數字科技論文發表數量高居全球第一，領先加州大學萬余篇。但在“Top1%”論文方面，加州大學發表數量多于中科院。另外，在平均引用率方面，中科院在前10強榜單上墊底。美國斯坦福大學、麻省理工學院和哈佛大學等機構被引用次數優勢明顯。 　

全球數字科技領域論文數量前10強機構

　　中國數字科技專利總數全球遙遙領先，但高價值專利落后于美日韓三國

　　全球數字技術專利對比，中國是數字技術專利大國，而非強國。雖然在數字技術專利數量上全球領先，中國的數字科技專利總量全球第一，是排名第二美國的2.9倍但中國數字技術高價值專利（市場價值100萬美金以上）數量在全球相對落后，美國數字科技高價值專利數量是中國的8倍，仍與世界頂級水平存在一定距離。 　

全球數字科技專利前10強國家

　　整體看，中國數字技術領域基礎研究，在論文與專利數量上有大幅度提升，高價值部分同發達國家研究機構相比，仍有一些差距。專利是傾向于應用技術的科研成果，其市場價值直接反映該技術應用產品處于產業價值鏈的位置。從專利市場價值分布看，中國數字技術專利價值在 30 萬美元以下的占 98%，因此中國數字技術產業仍處于全球價值鏈低端。論文是傾向于基礎研究的科研成果，往往是科技創新突破的先導。未來中國數字科技的發展前景在于從日益強大的基礎研究成果中實現實際應用轉化，推動數字技術產業向價值鏈高端躍升。 　 具體內容如下

來源：北京大數據研究院BIBDR 　　9月15日，首屆“西部數谷”算力產業大會在寧夏舉行。會上，北京大數據研究院聯合大數據分析與應用技術國家工程實驗室、北京治數科技有限公司共同發布了2022年中國大數據產業發展指數報告。 　　研究團隊在2020年、2021年連續發布大數據產業發展指數的基礎上，深入調研了各地大數據政策環境、大數據產業和企業發展狀況，基于自身企業庫中收錄的7472家大數據企業數據和相關合作方數據，對全國31個省級行政區（不包含港澳臺地區）和150個重點城市的大數據產業發展情況進行綜合評估。 　　報告顯示，北京連續三年蟬聯榜首，各項指標表現突出，與第二名差距進一步拉大。重慶、西安、成都等西部城市大數據產業發展步伐不斷加快，指數排名明顯提升。 　 大數據發展指數城市級排名（前20名）

　　隨著國家“東數西算”戰略全面啟動，不斷加速推進大數據產業向京津冀、長三角、成渝等國家算力樞紐節點集聚，在前十強中，京津冀占2席、珠三角占2席、長三角占5席、成渝占1席。區域集聚協同的大數據產業發展生態逐漸形成，將成為未來引領我國大數據產業發展的增長極。 　　在京津冀城市群中，整體呈現北京“一枝獨秀”發展格局；在長三角城市群中，整體呈現以上海為核心，杭州、南京、蘇州、合肥等地為重點的“多頭并進”發展格局；在珠三角城市群中和成渝城市群中，整體呈現深圳和廣州、成都和重慶“雙頭驅動”發展格局。 四大城市群熱力地圖

　　各城市大數據產業發展逐步呈現四型聯動的發展格局，分為綜合實力驅動型、政策環境驅動型、創新要素驅動型和市場投資驅動型。北京、深圳、上海、廣州等屬于綜合實力驅動型城市，南京、合肥、廈門等屬于政策環境驅動型城市，成都、重慶、天津等屬于創新要素驅動型城市；杭州、蘇州、武漢等屬于市場投資驅動型城市。 　 大數據發展指數一級指標城市排名變動（前20名）

　　研究團隊認為，為推動大數據產業發展首先要健全區域協同機制，形成優勢互補發展“新格局”；其次，應依托國家“東數西算”戰略，激活數據資源流通活力，以數據流帶動引領帶動資金流、人才流、技術流等，推動大數據產業有效轉移，打通我國東西部數字經濟大動脈；最后，要加速推動大數據融合應用，激發實體經濟“新活力”。 　 具體內容如下

來源：云計算開源產業聯盟 　　日前，在2022數字化轉型發展高峰論壇上，《數字政府行業趨勢洞察報告（2022年）》和《2022數字政府產業圖譜》正式發布，報告聚焦我國數字政府產業發展各環節，繪制產業全景，同時展望數字政府未來發展趨勢，旨在為我國數字政府的規劃、建設、發展等環節提供參考。 　　加快數字政府建設，是推動國家治理體系和治理能力現代化的重大舉措，是迎接數字時代浪潮、適應經濟社會全面數字化轉型的必然要求，也是新時代建設服務型政府的有力抓手。 　　近年來，國家出臺多項政策指導數字政府建設。2022年6月，國務院發布《關于加強數字政府建設的指導意見》，對全面開創數字政府建設新局面做出戰略謀劃和系統部署。同時，各地紛紛出臺相關政策，將數字政府建設作為地方“一把手工程”。 　 　我國數字政府產業增長勢頭強勁

　　**從市場規模看，**我國數字政府市場規模保持高速增長，以政務云為例，2021年，我國政務云市場規模達到802.6億元，政務云作為資源整合共享、業務系統開發和部署的底座，未來仍將保持穩定增長態勢，預計2023年市場規模將達到1203.9億元。隨著各地基礎設施建設的逐步完善，數字政府進入到以深化應用和政府治理為導向的新階段，政務數據、軟件和服務市場份額將會持續擴大。 　　**從產業格局看，**數字政府具有覆蓋面廣、服務用戶多、應用場景豐富、穩定性要求高等特征，政府對供應商所提供的滿足“智能集約、數據共享、業務協同”需求的整體解決方案與服務能力需求迫切。 　　未來，數字政府行業生態將從過去垂直、分化的產業鏈分工演進到集約、共贏的生態共同體。包括咨詢規劃、軟硬件和應用提供商在內的各類參與者正面臨前所未有的發展機遇，產業鏈上下游的緊密融合將助力數字政府跑出“加速度”。

　　數字政府產業圖譜全景

　　《2022數字政府產業圖譜》由中國信通院發布的數字政府產業全景圖，重點圍繞政務云、智慧中臺、行業應用、城市大腦、安全五大核心領域，繪制覆蓋產業鏈上下游關鍵環節的服務提供商圖譜，力求全面客觀展現數字政府產業現狀和發展趨勢，為相關從業者提供參考。

　　數字政府行業八大趨勢洞察

　　“十四五”時期，我國數字政府建設進入快車道，其發展勢頭強勁，整體呈現出以下八大發展趨勢。 　 　1.更注重數字化管理和數字化素養

　　科學統籌的管理機制是數字政府建設整體協同推進的重要條件。 　　人才是政府數字化轉型的“千里馬”，是數字政府建設的關鍵推動力量。 　　干部隊伍數字化管理思維不斷轉變是適應數字時代的必然要求。 　 　2.更注重智能集約的數字化平臺建設

　　一體化智能化將成為未來政務云建設與運營的主旋律。 　　共性應用支撐平臺是數字政府基礎設施的重要組成部分。 　 　3.更注重數據賦能驅動政府治理能力提升

　　數據要素價值化成為推動政府治理能力現代化的核心動力。 　　數據精準高效共享力度將進一步加大。 　 　**4.**更注重需求牽引的業務和運營模式創新

　　以人民為中心是數字政府業務模式創新的出發點和落腳點。 　　地方探索是數字政府業務模式創新的重要來源。 　 　5.更注重以城市大腦為抓手的智慧城市建設

　　城市大腦是數字政府建設重要內容和主要抓手。 　　城市大腦建設逐步細化下沉。

　　6.更注重以數字技術提升基層治理精細化水平

　　一是通過云數底座的建立為基層社會治理數字化提供基礎。 　　二是通過規范數據采集建立基層治理數據庫，實現市、區、街道多級數據互聯互通。 　　三是重視圍繞基層不同人群需求的公共服務創新。 　 　7.更注重構建全方位安全保障體系

　　安全保障是數字政府穩定運行的“根基”。 　 8.更注重以標準化建設推動整體價值提升

　 　標準和評價體系是數字政府提質增效的推動力。 具體內容如下

來源：中國信息通信研究院

【摘 要】

中國信通院已連續第八年發布中國數字經濟發展白皮書，2022年白皮書在延續以往對我國數字經濟發展最新態勢量化分析的基礎上，首次對我國數字經濟發展的戰略政策體系進行了系統梳理，首次研究我國各地區ICT產業與傳統產業的投入關聯關系，首次研究我國120個三線及以上城市數字經濟發展的整體空間格局。

【目 錄】

一、做強做優做大我國數字經濟的戰略安排

（一）黨和國家高度重視數字經濟發展

（二）數字經濟頂層戰略規劃體系持續完善

（三）行業與地方加快推動數字經濟戰略落地

二、做強做優做大我國數字經濟的最新成果

（一）數字經濟成為穩增長的強大力量

（二）數字產業化打造穩增長的堅實基礎

（三）產業數字化構筑穩增長的關鍵引擎

（四）數字化治理提供穩增長的重要保障

（五）數據價值化培育穩增長的新興力量

三、做強做優做大我國數字經濟的產業空間模式

（一）數字經濟產業關聯模式

（二）數字經濟空間牽引模式

四、做強做優做大我國數字經濟的關鍵舉措

（一）強技術，提升關鍵核心技術創新能力

（二）強產業，推動向產業鏈中高端邁進

（三）強應用，深化制造業數字化轉型升級

（四）強治理，全面提升數字經濟治理水平

（五）強要素，探索培育構建數據要素市場

（六）強市場，構建數字經濟現代市場體系

來源：中國信息通信研究院

摘 要

報告分析了2021年我國智慧城市產業的總體發展態勢，研究盤點了頂層設計、標準規范、基礎設施、智慧中樞、智慧應用、運營服務、網絡安全各產業環節的發展動態，并對數字孿生城市、低碳智慧城市、數字防疫產業、智慧教育、智能計算中心等熱點板塊進行了深度剖析，提出了推動智慧城市產業良好發展的建議。

目 錄

一、2021年智慧城市產業圖譜

二、智慧城市產業總體發展態勢

（一）投資規模：2020年投資總規模約2.4萬億，教育醫療占比較大

（二）區域分布：企業主要分布在“北深上杭廣”，北京數量和實力“稱霸”

（三）企業布局：多廠商緊扣“平臺+生態”建設，布局智慧城市全產業鏈

（四）產業培育：北京、深圳率先發力，智慧城市產業獲重點培育

三、智慧城市產業各環節動態盤點

（一）頂層設計：以數字化發展為統領，智慧城市頂層設計百花齊放

（二）基礎設施：云網邊端智五位一體，數字基建夯實智慧城市根基

（三）智能中樞：隱私計算賦能城市數據有序流動，產品服務逐步涌現

（四）智能中樞：數字孿生底座平臺爭奪激烈，呈現多路徑格局

（五）應用服務：關注弱勢群體推動信息無障礙，體現智慧城市溫度

（六）應用服務：智慧黨建投入逐漸增長，賦能基層社會治理新格局

（七）城市運營：本地化運營機構多元化發展，成為新型智慧城市標配

（八）網絡安全：信創應用深化，為智慧城市產業內生安全保駕護航

（九）標準規范：數字孿生城市與城市運營中心成焦點，標準制定加速

四、智慧城市產業熱點板塊

（一）虛實互動新理念引爆數字孿生城市產業板塊

（二）雙碳戰略新形勢催生低碳智慧城市產業板塊

（三）疫情防控新常態加速形成數字防疫產業板塊

（四）雙減與新基建政策重塑智慧教育產業板塊

（五）高性能計算新需求拉動智能計算中心產業板塊

五、智慧城市產業發展建議