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云計算藍皮書（2025年）

本藍皮書由中國信息通信研究院發布，深入分析了云計算在人工智能時代的全球發展態勢及我國云計算產業的現狀與未來趨勢。報告指出，云計算作為人工智能的關鍵基礎設施，已成為推動數字經濟發展的核心力量。全球云計算市場持續增長，預計到2030年市場規模將接近2萬億美元。我國云計算市場保持高速增長，2024年市場規模達8288億元，預計到2030年將突破3萬億元。報告強調，云計算技術與人工智能的深度融合正在重塑全球數字競爭格局。AIIaaS、AIPaaS、MaaS、AISaaS、AIMSP等新興服務模式不斷涌現，推動云計算服務體系向“AI+”演進。我國在云計算政策引領、技術創新、行業應用等方面取得顯著進展，形成了中央與地方協同發展的良好局面。展望未來，“十五五”期間，云計算將與人工智能深度融合，加速推動各行業向數智化全面升級，助力我國在全球數字經濟領域構建新的競爭優勢。

全球產業發展現狀

　　近年來，隨著生成式人工智能技術的逐漸成熟與廣泛應用，全球大模型市場規模迅猛增長。根據市場研究機構數據，大型語言模型（LLM）的市場規模在202年的價值約為15.9億美元，預計到202年將達到840.1億美元，年復合增長率達到79.8%。 　　各國政府高度重視人工智能大模型，圍繞人工智能關鍵環節加強政府投資，促進產學研合作，并強調全球對話，加強人工智能治理的國際合作。 　　發展現狀 　　我國產業發展現狀 　　近年來，我國人工智能產業呈現出蓬勃發展的態勢，根據市場研究機構數據，2024年中國Al大模型市場規模達到165億元，預計到2028年市場規模將達到624億元，復合增長率為40%。 　　我國對于大模型行業整體秉持包容審慎的態度，大模型相關政策的頒布自2024年起呈現密集態勢。 　　中央及各部委Al政策重在頂層設計和推廣典型應用，地方AI政策主要強調Al技術的落地應用，引導地方傳統產業實現轉型升級等。 　

大模型產業應用日益廣泛，生態愈發成熟，其背后是逐漸清晰的角色劃分和更加復雜的應用模式。在大模型研發應用的全生命周期中，基礎供應者、技術支持者、服務提供者、服務使用者、內容傳播者等相關角色在產業發展和安全保障方面承擔著不同的使命和責任。在大模型落地應用時，還有更多的工具/插件、文檔及環境信息、知識庫等被開發和利用，幫助提升大模型的能力。在這種復雜多元的產業現狀下，新風險和新挑戰與日俱增。如何沉淀多方安全實踐，明確全鏈路、多角色的技術與應用控制措施，促進協同治理，有效防范化解人工智能的風險，保障大模型技術及應用的持續穩定發展，是本書闡述的重點。

《報告》深入分析大模型技術及其應用面臨的安全風險，總結提煉當前的產業最佳實踐，形成了以公共云基礎設施、開源生態數據供給為發展引擎，以一套覆蓋全生態鏈的安全架構為保障的指南，為人工智能行業的安全治理提供了可借鑒的方法和路徑。《報告》認為，公有云是大模型技術發展和應用落地的優選路徑，開源生態促進大模型算法發展與安全，高質量數據供給生態是具備持續競爭力的基礎，體系化的安全治理能力是穩定發展的保障。 ??中國電子技術標準化研究院副院長范科峰表示，在人工智能時代，發展與安全從來都不是對立的，而是相輔相成。人工智能安全標準化工作，既是人工智能安全治理的重要支撐，也是推動技術健康發展的基本保證。展望未來，人工智能技術的發展與治理必然需要更加廣泛、更加緊密的協作與配合。 ??據了解，這是阿里巴巴連續第三年發布人工智能治理相關報告。從聚焦倫理與治理、隱私保護、消費者權益等重要領域，到提出敏捷治理與協同共治的理念，本次新發布的報告聚焦大模型技術發展面臨的機遇與挑戰，探索技術應用與安全治理的平衡，貫穿三年的主線是“負責任的技術”。 ??阿里巴巴集團副總裁錢磊介紹說，“負責任的技術”有兩層含義：一是“守己”，負責任地堅守科技倫理和安全底線；二是“利他”，作為大型科技公司，阿里有責任發展先進技術，促進行業發展，推動新技術走進千行百業。阿里巴巴堅持云和AI協同發展，過去一年高強度投入人工智能基礎設施建設，推動算力成本持續降低，“通義千問”API調用價格一年間下降了97%。與此同時，阿里巴巴努力提高自研基礎模型“通義”系列的能力，堅持全尺寸、全模態開源，促進技術創新，與廣大生態伙伴一起，推動把AI能力真正轉化成為千行百業的生產力。 ??本次研討會由北京市互聯網信息辦公室指導，阿里巴巴集團和中國電子技術標準化研究院聯合主辦。 ??北京市互聯網信息辦公室副主任潘鋒表示，將建立健全大模型研發、上線、運行等全生命周期管理體系，統籌推進算力、數據等基礎要素供給，協同各方夯實人工智能發展的基礎。 ??會上，來自中國社會科學院、北京大學、同濟大學、中央財經大學等高校院所的專家，圍繞人工智能基礎模型安全風險的平臺治理、開源與可控、中外人工智能治理政策和大模型數據訓練中的侵權風險等話題探討人工智能的發展與治理之道。 ?

［目的/意義］ 近年來，人工智能在農業領域的應用取得了顯著進展，但仍面臨諸如模型數據收集標記困 難、模型泛化能力弱等挑戰。大模型技術作為近期人工智能領域新的熱點技術，已在多個行業的垂直領域中展現 出了良好性能，尤其在復雜關聯表示、模型泛化、多模態信息處理等方面較傳統機器學習方法有著較大優勢。［進 展］ 本文首先闡述了大模型的基本概念和核心技術方法，展示了在參數規模擴大與自監督訓練下，模型通用能力 與下游適應能力的顯著提升。隨后，分析了大模型在農業領域應用的主要場景；按照語言大模型、視覺大模型和 多模態大模型三大類，在闡述模型發展的同時重點介紹在農業領域的應用現狀，展示了大模型在農業上取得的研 究進展。［結論/展望］ 對農業大模型數據集少而分散、模型部署難度大、農業應用場景復雜等困難提出見解，展 望了農業大模型未來的發展重點方向。預計大模型將在未來提供全面綜合的農業決策系統，并為公眾提供專業優 質的農業服務。

大 模 型 （Big Models）［1］ ， 或 稱 基 礎 模 型 （Foundation Models）［2］ ，指經過在大規模數據上訓 練，具有龐大參數量的深度神經網絡模型。這些模 型通常基于 Transformer［3］ 架構，通過自監督的方 法從大量數據中進行學習，不僅擁有卓越的通用能 力，也可以適應不同的下游任務。通過擴展，模型 在多個領域展示出強大能力的同時，甚至可以涌現 出 的 新 能 力 。 例 如 基 于 GPT （Generative Pretrained Transformer）［4］ 系列技術的 ChatGPT 對話機 器人，可以經過一定的提示詞，在如機器翻譯、情 感分析、文本摘要等大量的自然語言處理任務中表 現出色，亦可以推理小模型無法處理的復雜邏輯。 大模型一般使用自監督 （Self-supervised） 的方式 進行大規模的訓練，然后將模型應用于不同的下游 任務。自監督的學習方式擺脫了對大量人工標記的 依賴。通過擴展模型的規模與訓練量，模型的任務 范圍與性能均能有顯著提高，同時微調 （Fine-tun‐ ing） 也可以在特定任務上利用少量數據快速提升 模型能力。在大模型中，以語言大模型 （Large Language Models, LLMs）［5］ 為代表性成果，其可以 通過一定的提示詞完成廣泛的文本生成任務，展現 出強大的模型泛化能力。大模型也包括視覺大模型 （Large Vision Models, LVMs） 與 多 模 態 大 模 型 （Large Multi-modal Models, LMMs） 等。 現代農業的迅猛發展與人工智能技術進步密切相關，特別是深度學習的突破性進展對農業產生了 深遠影響。深度學習強大的特征學習與數據處理等 能力，使其在雜草控制、作物病蟲害檢測、畜牧業 管理以及農業遙感等領域均有廣泛應用。然而，這 些方法大多使用監督學習，依賴于特定的高質量人 工標注數據。收集和標注這類數據集不僅耗時、耗 資巨大，且模型遷移到其他任務的能力有限，限制 了數據規模與模型的發展。因此，尋找能夠跨應用 領域通用的模型和技術，減少對大規模數據標記的 新方法，擴展深度學習框架的通用性，是推動農業 等領域進步的重要挑戰。農業大模型 （Agricultural Big Models） 是為克服上述困難的一次重大嘗試， 為解決農業領域數據較少且分散的現狀提供了方 案，同時其廣泛的任務遷移能力也得到了多個農業 子領域的關注。圖 1介紹了大模型的構建流程，包 含使用異構數據訓練模型，對模型微調提升能力， 以及使用外部系統增強生成能力等；最終，模型可 以用于多種農業綜合服務中，提供強大而全面的農 業問題解決方案。

來源：人工智能計算大會 　　2023年是人工智能發展的重要轉折年，企業正加速從業務數字化邁向業務智能化。大模型的突破和生成式人工智能的興起為企業實現產品/流程的革新提供先進生產工具，引領企業和產業邁入智能創新的新階段。 　　大模型和生成式人工智能的發展顯著拉動了人工智能服務器市場的增長。IDC預計，全球人工智能硬件市場（服務器）規模將從2022年的195億美元增長到2026年的347億美元，五年年復合增長率達17.3%。 　　在中國，預計2023年中國人工智能服務器市場規模將達到91億美元，同比增長82.5%，2027年將達到134億美元，五年年復合增長率達21.8%。算力規模而言，預計到2027年通用算力規模將達到117.3EFLOPS，智能算力規模達1117.4EFLOPS；2022-2027年期間，預計中國智能算力規模年復合增長率達33.9%，同期通用算力規模年復合增長率為16.6%。 　　近日，在AICC2023中國人工智能算力大會上，國際數據公司（IDC）與浪潮信息聯合發布《2023-2024中國人工智能計算力發展評估報告》（簡稱《報告》）。《報告》指出，人工智能正在加速從感知智能到生成式智能邁進，中國人工智能算力市場規模快速成長擴大。 　　2023年，中國人工智能服務器市場規模將達91億美元，同比增長82.5%；智能算力規模預計達到414.1EFLOPS（每秒百億億次浮點運算），同比增長59.3%；2022-2027年期間，年復合增長率預計達33.9% 　　《報告》從算力規模、區域分布和行業滲透度等多維度，對我國人工智能計算力發展進行綜合評估，給出大模型和AIGC的發展將引發AI算力產業之變的核心洞察，并提出針對性的行動建議。作為中國AI算力發展“風向標”，《報告》第六次發布，旨在為推動中國人工智能產業的高質量發展提供參考。 **　　人工智能加速向行業和城市滲透**

　　《報告》通過多年持續跟蹤中國人工智能計算力發展狀況發現，從行業看，人工智能從單點應用到多元化應用、從通用場景到行業特定場景正在不斷深入，而AIGC在2023年快速發展，也在進一步賦能各行各業；從城市看，越來越多的城市參與到人工智能發展浪潮中，持續加大在相關領域的投資，不斷推進人工智能產業的發展。 　　在2023年人工智能行業滲透度排名中，Top5的行業依次為互聯網、電信、政府、金融和制造。此外，交通、服務、教育等行業在人工智能領域的投資力度也可圈可點。其中，互聯網依然是AIGC技術應用和研發的主戰場；電信行業排名從2022年的第四躍升至2023年的第二，主要歸因于運營商緊跟國家東數西算戰略，加速云數據中心、智算中心的建設。 　　在2023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。其中，北京在大模型領域表現突出，聚集了大批大模型企業。此外，位居TOP10的城市還有上海，蘇州，廣州，濟南，合肥、重慶和成都。整體來說，排名靠前的城市因具有更好的政策、資金和技術支持，可以穩定吸引更多的人才和企業聚集；智算中心的建設也是拉動地區實現人工智能發展的重要驅動力，既可以提升基礎設施建設水平，也為吸引更多企業共謀發展起到積極的推動作用。 **　　AIGC引發算力產業“三變”**

　　2023年，由ChatGPT引爆的新一輪人工智能熱潮，開啟了由大模型驅動的AIGC時代。IDC調研顯示，67%的中國企業已經開始探索AIGC在企業內的應用機會或已經開始進行資金投入。 　　中國企業對生成式人工智能的態度 　　《報告》指出，當前在AIGC的帶動下，人工智能計算力技術及應用趨勢發生了較大的變化，體現為“三變： 　　一是計算范式之變。大模型和AIGC的發展加速了更高計算性能、更快互聯性能的算力基礎設施建設，推進人工智能在云-邊-端的覆蓋。此外，伴隨應用場景多樣性，底層基礎設施呈現多元化發展。 　　二是產業動量之變。AIGC可重構現有的工作方式，在內容創作、自動駕駛、零售、醫療等諸多領域改變著人們的生活和生產方式，同時也帶來更大的市場機會。算力、算法、應用、服務等諸多產業變量將成為創新的加速器，在算力生態鏈上的各個環節催生出新的玩家。 　　三是算力服務格局之變。由于基礎大模型的本地訓練成本不菲，企業將更多地使用已有的人工智能數據中心設施和生成式AI服務器集群，這將為算力服務市場帶來新機會。算力服務供應商要能夠提供定制化的基礎設施服務能力，滿足單個用戶對訓練和推理資源的獨占式、大規模、長時間使用的訴求，同時幫助用戶實現成本控制。 **　　“以應用為導向、系統為核心”是算力升級新路徑**

　　大模型和AIGC的發展提升了智能算力需求，給計算市場帶來了發展機遇，同時也帶來了算力緊缺等挑戰。對此，《報告》認為，面對單芯片算力瓶頸、算力緊缺等問題，中國市場對于智能算力供給能力的衡量標準將發生變化——評估指標將從硬件性能向應用效果轉變，用戶在獲得算力服務的過程中，會更加以應用為導向進行綜合考量，增加對于諸如單位時間可處理Token數量、可靠性、時延、訓練時間和資金成本、數據集質量等指標的關注。 　　針對這一轉變，《報告》指出，算力供應商需要“以應用為導向、系統為核心”，構建算力基礎設施平臺，提高算力利用率，提升諸如卡間互聯、多節點間互聯等水平，支持靈活穩定擴展和彈性容錯，積極打造通用的人工智能軟件和硬件平臺，以先進的系統性能力滿足市場的應用需求。也就是說，與其過分關注單一芯片的性能強弱，不如根據人工智能業務場景需求，設計更具針對性的算力系統，實現整體性能最優。 　　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：中國工業互聯網研究院 　　2022年11月7日，中國工業互聯網研究院在2022全球工業互聯網大會上發布了《全球工業互聯網創新發展報告》（以下簡稱“報告”）。報告從發展政策、網絡技術、平臺生態、安全保障、人才體系、產業經濟等六個維度，系統總結了全球工業互聯網發展情況。 　

發布內容全文

全球工業互聯網創新發展報告

中國工業互聯網研究院院長 魯春叢 （2022年11月7日 遼寧沈陽）

　　《全球工業互聯網創新發展報告》是在去年發布的《工業互聯網創新發展成效報告（2021-2023年）》基礎上對全球發展的新觀察和新審視。《報告》包括六個方面內容。 　 　　**第一，主要國家數字化政策密集發布。**近年來，深化數字技術應用、推動數字化轉型已成為各國發展實體經濟、培育競爭優勢的普遍選擇。美國連續十年推進先進制造業戰略，加速制造業數字化的技術創新和應用。歐盟實施“工業5.0”戰略，推動數字化綠色化雙轉型，構建以人為本、彈性、可持續的產業鏈供應鏈。特別是疫情發生以來，產業鏈供應鏈已成為數字化發展的關鍵基礎和重要保障。德國發力“工業4.0”，以智能工廠、智能產線為基礎，著力鞏固制造業競爭優勢。英法日等傳統工業強國和新興經濟體都在強化數字技術優勢，提高制造業競爭力。可以說，工業互聯網“不是工具的革命，而是革命的工具”，正在全球形成共識。我國體系化推進工業互聯網發展，各領域支持政策不斷完善，地方支持力度不斷加大，政策環境不斷優化，為推動數字化轉型注入強勁動力。 　 　　**第二，工業互聯網網絡技術創新活躍。**技術邊界不斷融合。工業現場復雜環境推動組網技術融合貫通，工業無線網絡成為傳統工業現場總線的重要補充，5G+TSN等融合技術加快發展。工業設備的海量連接和頻繁交互，對工業數據實時分析提出更高要求，推動形成云網邊端融合的網絡技術架構，帶動云化PLC、邊緣智能終端等新型OT技術加速創新。技術專利快速增長。從總體看，工業互聯網網絡技術的全球專利申請量近10年年均增速超20%。從新興領域看，5G、TSN、工業以太網等新型網絡技術全球專利申請多年來均保持兩位數增速。分級分業應用加速推進。新型網絡技術快速演進迭代，已初步滿足工業現場對大帶寬、低時延、廣連接、高可靠的通信要求，正在逐步融入生產制造全環節、全過程，創新應用持續深化。特別是我國在保持5G領先基礎上，5G和工業融合進程不斷加快，已在制造業、采礦、能源等重點行業形成了20多個較為普遍的應用場景。 　 　　**第三，工業互聯網平臺生態不斷壯大。**全球平臺發展迅猛。新主體不斷涌入，微軟、霍尼韋爾等龍頭企業加快工業互聯網平臺建設，加速工業大數據、人工智能、區塊鏈、邊緣計算、工業元宇宙等新一代信息通信技術應用，推動工業互聯網平臺服務能力創新。新生態加速構建，西門子、SAP等工業基礎軟硬件企業不斷深化數字業務集成，打造強強聯合的生態化服務體系。特別是近年來，企業巨頭并購工業軟件公司數量顯著增加，進一步推動平臺生態重構。我國工業互聯網平臺建設快速推進。“綜合型+特色型+專業型”平臺體系初步構建。28個跨行業跨領域平臺縱向整合行業資源、橫向跨界賦能，加速構建產業生態。特色型平臺融合應用持續深化，面向重點行業加速沉淀知識經驗。專業型平臺在數字孿生、工業智能、工業大數據分析等特定領域不斷深入，服務能力加快提升。“六大模式”應用持續深化，“平臺+園區”“平臺+基地”等模式加速推廣，行業數字化轉型解決方案供給能力持續增強。 　 　　**第四，工業互聯網安全防護日益深化。**安全技術加速演進。監測感知、威脅防護、處置恢復等通用安全技術的工業應用持續深入，在應對網絡安全、設備安全、控制安全、數據安全等方面發揮了積極作用，不斷提升工業企業網絡安全防護能力。零信任、人工智能、區塊鏈、邊緣計算安全等新興技術逐步拓展工業互聯網安全技術架構，為增強工控系統內生安全防護能力、應對新型攻擊威脅等提供了新選擇、新路徑。重點企業積極布局。國內外網絡解決方案供應商和網絡安全企業積極拓展工業互聯網安全業務，聚焦關鍵基礎設施網絡安全防護、工控安全等重點領域，加大研發投入與產品服務創新，工業互聯網安全技術支撐能力加快提升。 　 　　**第五，工業互聯網人才體系加速構建。**全球數字人才普遍缺失，歐盟數字技能人才儲備不足、我國工業互聯網人才缺口較大，人才問題已成為制約工業互聯網創新發展和制造業數字化轉型的關鍵因素。全球數字人才逐步集聚，從區域看，進一步向北美、歐洲、亞太經濟發達地區主要城市群集中。從行業看，以制造業為代表的實體經濟成為數字人才的重要就業選擇。各國加速人才體系建設，積極培養具備數字素養與技能的復合型人才。我國從標準體系、評價機制、學科設置、產教融合等方面加快工業互聯網人才培養，取得積極進展。 　 　　**第六，工業互聯網產業經濟蓬勃發展。**全球工業互聯網產業發展勢頭總體向好。2021年，全球工業互聯網產業增加值規模達到3.73萬億美元，年均增速近6%。工業大國領跑全球產業發展，在59個主要工業國家中，美中日德四國工業互聯網產業增加值規模占比超過50%。美國工業互（物）聯網聯盟（IIC）、德國工業4.0平臺等組織聚焦差異化方向持續推動產業生態建設。我國工業互聯網經濟增長強勁。2021年，我國工業互聯網產業增加值超4萬億元，其中核心產業增加值達到1.17萬億元，名義增速超16%。工業互聯網平臺創新合作中心、工業互聯網產業聯盟等合作載體快速壯大，推動產學研用深度同創新。

具體內容如下

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

第四屆世界智能大會在津召開期間，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報告?2020》和《中國新一代人工智能科技產業區域競爭力指數?2020》。報告指出，中國人工智能科技產業發展已經步入融合產業部門主導的新階段。人工智能和實體經濟的深度融合正在成為驅動中國經濟轉型升級和可持續發展的動力源泉。

　　據中國新一代人工智能發展戰略研究院首席經濟學家、南開大學經濟研究所所長劉剛介紹，作為第四次工業革命的引擎，人工智能技術屬于典型的通用技術(General Purpose Technologies)。從前三次工業革命發生發展的歷程看，通用技術只有與經濟社會全球融合的條件下，才能成為帶動經濟長期發展的驅動力量。通用技術創新和產業化創造出前所未有的“關鍵生產要素”，例如，第一次工業革命的蒸汽機和第二次工業革命的電力。“關鍵生產要素”具有廣泛的應用領域、低成本和無限供給的特征。當“關鍵生產要素”被廣泛投入到現有產業，不斷提高企業和產業的生產力水平，才能帶來經濟和社會的長期發展。例如，作為第二次工業革命通用技術的電力，從照明到生產流程的改造再到以電力為能源的生活用品的普及，在與經濟社會融合的過程中，不僅帶來了社會生產力的大幅躍升，而且改變了人類的生產和生活方式。

　　第四工業革命的核心技術是包括互聯網、物聯網、大數據、云計算、區塊鏈、5G和人工智能在內的新一代信息技術。新一代信息技術的產業化使“數據和計算”成為第四次工業革命的“關鍵生產要素”。數據是網絡空間的所有存在物，是網絡空間對物理和社會空間映射的產物。網絡空間及其與物理和社會空間的互動和融合產生海量數據，大數據、云計算和區塊鏈技術解決了數據的采集、整理、存儲和分析。人工智能則實現了數據的精準匹配、仿真模擬和優化控制。作為新型基礎設施建設的重要內容，5G保證了網絡空間的發展和數據的瞬時傳輸。新一代信息技術的發展使“數據和計算”成為類似蒸汽機和電力一樣的廉價投入品，為賦能和改造現有產業創造條件。

　　作為通用技術，在人工智能科技產業的發展過程中，形成了兩個主要產業部門：核心產業部門和融合產業部門。核心產業部門是指包括人工智能在內的新一代信息技術產業化過程中創造的新興產業部門。核心產業部門產出“數據和計算”。而融合產業部門則是人工智能與實體經濟融合發展過程中創造的產業部門，例如，智能制造、智能交通、新零售、新媒體和數字內容產業。融合產業部門把“數據和計算”作為投入品，產出則是我們日常生產和生活中的智能化產品。

　　中國新一代人工智能發展戰略研究院對人工智能科技產業的動態追蹤研究表明，隨著核心產業部門的發展和核心技術的成熟，面對新冠疫情的沖擊和包括5G在內的新型基礎設施建設步伐的加快，中國的人工智能科技產業開始步入融合產業部門主導的新發展階段。

　　首先，從797家中國人工智能骨干企業中的581家應用層企業的應用領域分布看，人工智能技術已經廣泛分布在十八個應用領域。其中，企業技術集成與方案提供、智能機器人兩個應用領域的企業數占比最高，分別為15.43%和9.66%。關鍵技術研發和應用平臺、新媒體和數字內容、智能醫療、智能硬件、金融科技、智能商業和零售和智能制造領域企業數占比相對較高，分別為8.91%、8.91%、7.65%、7.03%、6.65%、6.52%、6.15%。智能農業的占比最低，僅為0.75%。企業技術集成與方案提供和關鍵技術研發及應用平臺占比排名第一和第三位，說明在人工智能與實體經濟的融合發展過程中，技術集成和應用方案提供發揮著至關重要的作用。而智能機器人企業數排名第二則說明制造業的智能化是人工智能發展的迫切需求。

　　在581家人工智能樣本企業中，可獲得577家企業截至2019年底的融資數據。通過577家企業所屬產業領域的融資額占比，可以看出哪些應用領域更受資本的青睞。從人工智能應用領域企業融資額的分布看，智慧零售、新媒體和數字內容、智慧金融類應用領域的融資額最高，占比分別為18.37%、15.96%和15.94%。除此以外，關鍵技術研發和應用平臺、智慧交通、智能硬件融資額占比在5%以上，屬于占比較高的應用領域。

　　其次，人工智能基礎和技術層企業通過與實體經濟企業的協同，共同構建產業智能化創新生態，推動人工智能與實體經濟的融合發展。其中，最為典型的是智能安防產業的發展。在傳統安防產業智能化的過程中，圍繞著視頻數據結構化、智能終端和邊緣計算在內的關鍵技術突破，形成了富有活力的產業創新生態系統。在智能制造、智能醫療、智能交通、金融科技和智能教育等領域，都出現了產業智能化創新生態系統。適合于特定產業領域智能化的創新生態系統建設，成為人工智能與實體經濟深度融合發展的標志。

　　第三，處于“極化”中的人工智能核心產業部門企業，通過與其他地區優勢產業企業的合作，通過技術“擴散”，推動人工智能與實體經濟的融合發展。該報告基于15家人工智能開放創新平臺和4家計算機視覺獨角獸公司的技術“擴散”數據分析表明，通過與其他地區優勢產業的合作，共同推動人工智能與實體經濟的融合發展。其中，電子信息制造業和汽車制造成為智能化發展的前沿產業。

　　最后，傳統產業的龍頭企業，通過自主創新、技術引進和與核心技術企業合作的方式，轉型升級為人工智能企業，成為推動人工智能與傳統產業融合發展的主導者。報告基于50家非初始人工智能上市公司的分析表明，傳統產業的龍頭企業通過智能化轉型，與掌握人工智能核心技術的企業共同構建產業創新生態系統，推動產業的智能化。從技術來源看，50家非初始人工智能上市公司主導的融合產業部門的技術來源，主要是核心產業部門的人工智能初創企業，占比為16%。其次是人工智能上市公司，例如，阿里巴巴和科大訊飛，占比為16%，排名第三和第四的分別是非初創人工智能技術公司和獨角獸公司，占比為10%和7%。除了平臺公司，人工智能初創企業和中小企業是產業智能化的重要技術來源方。

　　在系統調查研究的基礎上，報告發現，人工智能與實體經濟的融合發展，不是簡單的技術引進和集成，而是一系列互補性創新和專用技術體系的形成過程。因而，推動人工智能與實體經濟融合發展需要創新思維。尤其是對后發地區而言，不能僅僅把工作的重心放在招商引資上，而應當重視通過培育和構建適宜當地產業智能化需求的產業創新生態系統和創新創業環境，通過互補性創新和專用性技術積累，才能通過人工智能與當地優勢產業的融合發展過程中，不斷提升區域企業和產業競爭力。