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來源：中國信通院CAICT

近日，中國信通院發布《中國數字經濟發展白皮書（2020年）》，對我國各地區數字經濟發展、各行業數字化轉型、各領域發展亮點、數字經濟政策體系等進行了深入分析。其中，數字經濟測算方法被納入G20（阿根廷）《數字經濟測算工具箱》，測算結果被廣泛引用。

當前，新一輪科技革命和產業變革席卷全球，數據價值化加速推進，數字技術與實體經濟集成融合，產業數字化應用潛能迸發釋放，新模式新業態全面變革，數據已成為數字經濟發展的關鍵生產要素。從產業角度來看，我國已形成較為完整的數據供應鏈，在數據采集、數據標注、時序數據庫管理、數據存儲、商業智能處理、數據挖掘和分析、數據安全、數據交換等各環節形成了數據產業體系，數據管理和數據應用能力不斷提升。

《白皮書》就我國各地區數字經濟的發展情況進行了量化分析。從總量來看，江蘇、浙江、上海、北京、福建、湖北、四川、河南、河北、安徽、湖南等省份數字經濟增加值超過1萬億元；從占比來看，北京、上海數字經濟在地區經濟中占據主導地位，數字經濟GDP占比已超過50%。

白皮書看點如下：

一、數字經濟框架從“三化”擴展到“四化”：數字產業化、產業數字化、數字化治理、數據價值化；

二、我國數字經濟規模不斷擴張、貢獻不斷增強，2019年我國數字經濟增加值規模達到35.8萬億元，占GDP比重達到36.2%；

三、我國數字經濟結構持續優化，2019年數字產業化增加值達7.1萬億元，占GDP比重7.2%；產業數字化增加值達28.8萬億元，占GDP比重為29.0%；

四、數據成為數字經濟發展的關鍵生產要素，數據價值化按照資源化、資產化、資本化三階段加速推進。

數字化治理能力提升，數字政府建設加速推進政府治理從低效到高效、從被動到主動、從粗放到精準、從程序化反饋到快速靈活反應轉變，新型智慧城市已經進入以人為本、成效導向、統籌集約、協同創新的新發展階段，國家治理能力現代化水平得到了顯著提升。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202104/t20210423_374626.htm

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

車聯網是汽車、電子、信息通信、交通運輸和交通管理等行業深度融合的新型產業形態，是 5G、人工智能等新一代信息通信技術在汽車、交通等行業應用的重要體現。自動駕駛是汽車智能化、網聯化發展的核心應用，也是車聯網部署發展的核心服務。我國在車聯網技術創新、應用實踐、產業生態構建等方面已經走在了世界前列，將有利于探索實現一條具有我國特色的網聯自動駕駛發展路徑。

本文聚焦車聯網支持實現自動駕駛應用，從“協同感知、協同決策、協同控制”等不同環節，重點研究分析網聯需求、典型應用場景、體系架構和核心關鍵技術。在此基礎上，總結提煉網聯自動駕駛發展面臨的挑戰，包括技術融合、基礎設施建設以及商業運營等方面。最終以協同發展總結全文，希望我國能抓住難得的歷史發展機遇，堅持網聯自動駕駛的協同發展路徑，影響形成全球廣泛認同。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202012/P0202089778.pdf

《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。

近年來，區塊鏈技術的創新發展和廣泛應用已成為社會生活、生產方式向數字化轉型的一個重要核心。如今，區塊鏈技術應用已延伸到疫情管控、智能健康醫療、數字金融、能源區塊鏈、物聯網、智能制造、供應鏈管理、數字資產交易等多個領域，區塊鏈的分布式共享賬本、密碼算法、共識機制、激勵層、合約層、數據層、網絡層、以及可追溯、可證明性、永恒性、權威性保證等主要功能也是關鍵技術和挑戰所在。

本報告分析了區塊鏈全球發展態勢、國內發展現狀，國內外區塊鏈技術預見、工程難題、標準制定，涵蓋區塊鏈底層技術、跨鏈技術、交換技術、軟硬協同技術、關鍵密碼學技術以及相關監管架構、系統脆弱性分析和政策建議等。報告內容豐富、真實、深厚，有覆蓋全面和關鍵側重，可作為高校、研究機構以及金融、能源、政務服務、司法、醫療健康、產品溯源、智慧城市、物流等區塊鏈應用行業發展和政府部門政策制定的參考。

//www.china-cic.cn/upload/202012/05/4e4d16d7e620490db221f2cb0446f2a7.pdf

自1956年首次提出“人工智能”概念起，隨著計算機算力和算法技術的突破，人工智能已滲透進人類生活的方方面面，不斷在模擬、延伸和擴展人的智能上演進。“智適應教育”正是教育行業演進至今的重要成果，它是指基于人工智能、大數據分析等智能技術，結合大量用戶數據，針對個體學習過程中的差異性提供適合個體特征的教育形式，從而為學生提供個性化的學習體驗，推動真正的“因材施教”教學理念落地。

智適應教育產品形態豐富多樣，市場容量亦正處于高速擴張階段，發展極具想象空間，但同時，其技術壁壘較高，應用場景較多元化的特點，導致市場定義不清晰，用戶認知有限的情況依然存在。

安永-博智隆全新發布本《中國智適應教育行業白皮書》，對行業發展現狀、市場規模、競爭格局以及關鍵成功要素進行分析，對智適應OMO模式的商業形態及探索方向進行總結，并提出安永-博智隆對未來行業發展趨勢的相關思考，希望可以幫助行業參與者、用戶更好地認識市場，并幫助智適應教育行業礪行致遠。

當前，“十四五”進入開局之年，全球疫情持續影響、宏觀環境復雜多變，我國正處于經濟結構調整、產業轉型升級的關鍵時期。以AI新基建為代表的新型基礎設施能夠對沖疫情影響、拉動經濟發展、助力滿足人民日益增長的美好生活需要，是打通國內國際“雙循環”的重要著力點。

在此背景下，國家工業信息安全發展研究中心在跟蹤積累和廣泛調研的基礎上，編寫了《AI新基建發展白皮書》（以下簡稱“白皮書”）。白皮書梳理了AI新基建的概念內涵、基本屬性、主要作用，探究了AI新基建的總體態勢及發展現狀，剖析了AI新基建發展面臨的挑戰并提出對策建議，旨在為各界推動AI新基建發展提供決策參考。

白皮書認為，AI新基建是以算力、數據、算法等資源為基礎支撐，以智算中心、公共數據集、開源框架、開放平臺等為主要載體，賦能制造、醫療、交通、能源、金融等行業的基礎設施體系，具有“新基建”的公共基礎性和“人工智能”的技術賦能性。

白皮書指出，AI新基建主要由AI算力、AI數據、AI算法及AI應用解決方案四部分構成，具有兩方面作用，一是為人工智能發展提供內生動力，通過AI算力、AI數據、AI算法等基礎設施發揮平臺支撐作用，支撐人工智能自身持續創新發展；二是依托人工智能實現外部賦能，通過提供AI應用解決方案賦能實體經濟各領域，推動傳統行業信息化、數字化、智能化轉型升級。在各級政府、行業企業、資本市場、科研機構的合力推動下，我國AI新基建呈現蓬勃發展態勢。

白皮書建議，為應對我國AI新基建在技術、數據、融合、安全等方面面臨的挑戰，應加快核心技術攻關、推動應用深化落地、構建公共服務平臺、加強安全風險管理，進一步發揮AI新基建的技術賦能作用和公共基礎作用，驅動產業轉型升級、助力經濟高質量發展。

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。

德勤科技、傳媒和電信行業聯合推出《全球人工智能發展白皮書》。《全球人工智能發展白皮書》深入研究人工智能技術步入商業化階段后，在全球各主要城市的創新融合應用概況，以及其將對金融、教育、數字政務、醫療、無人駕駛、零售、制造業、智慧城市等各行業帶來的深刻變革。