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日前，紫光股份旗下新華三集團（以下簡稱：新華三）聚焦前沿技術發布了《新華三2021十大技術趨勢觀點白皮書》（以下簡稱：白皮書），新華三通過白皮書展現了其引領業界的前瞻洞察，并結合自身深厚的技術積累和豐富的一線實踐經驗，為中國數字經濟的高質量發展提供強大賦能。

白皮書提到，今年正值“十四五”開局之際，數字經濟成為拉動社會經濟增長的重要引擎，數字中國建設的長遠目標為人們的生產和生活構筑了美好的數字生活新圖景。面向未來數字化發展大趨勢，各行業有必要攜手激活數據要素潛能，加快建設數字經濟、數字社會，以數字化轉型整體驅動社會生產方式、生活方式和治理方式變革。這其中，打造完善的新型數字基礎設施成為推動數字經濟發展的關鍵，以云計算、5G、AI等為代表的數字技術加速融入各行業，成為驅動產業轉型升級的重要力量。

白皮書指出，“新基建”新技術的落地開花，可連接終端量迎來全新突破，數據量、網絡流量呈爆炸式增長。2021年，全行業將逐步邁向高質量精品網絡，深化行業虛擬專網在重點行業的部署，深入推進云網融合，加強關鍵信息基礎設施安全保障等，全方位推動新型基礎設施建設。未來，新技術還將助推各行業全面打造數字經濟新優勢，充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統產業轉型升級，催生新產業新業態、新模式，壯大經濟發展新引擎。

此外，基于深厚業務實踐，新華三與來自產學研用各界的頂尖專家學者碰撞觀點，結合第三方權威數據，提出十大熱點技術趨勢判斷：

1、智能網絡成就一體化數字基礎設施，未來通過融合先進的大數據、AI等技術，逐步構建“萬億級、人事物、全時空、安全、智能”的未來網絡；

2、5G專網助推新行業應用落地，未來5年全球5G專網復合增長率將達到40%，并在能源、工業制造等領域實現突破；

3、硅光融合促進通信高速發展，未來5年硅光光模塊將在光模塊中占據35%以上份額，超大容量硅光交換機將有望商用；

4、芯片方案多樣化應對多重挑戰，高性能、低功耗、小尺寸、功能豐富的芯片加速落地，為用戶帶來更好的應用體驗；

5、分布式全閃存突破存儲瓶頸，將應用到更多場景中，未來5年采用該架構的存儲系統比例將達到35%；

6、新應用加速組件推動計算架構演進，未來數據處理單元將融合網絡、存儲、AI、圖形加速能力，實現微觀層面的計算存儲一體化；

7、云原生促進云計算架構統一，構建云原生的基礎設施和應用成為必然趨勢，未來5年超過80%的新應用為云原生應用；

8、人工智能面臨的諸多問題將逐步得到解決，智能應用將會迎來規模化普及。未來5年，超過50%的大型企業在其關鍵業務中采用AI；

9、數字孿生激發虛實融合的無限潛能，未來5年數字孿生市場將達到300億美元，并在智慧城市、智能制造等領域得到廣泛應用；

10、新運維模式布局更廣泛，未來5年，近69%的企業運維向以智能化為核心具備六大關鍵能力的新運維模式轉型。

垂直行業用戶加速向數字化、智能化轉型的基石是網絡連接。行業用戶對網絡的需求主要在于網絡性能、網絡功能、網絡建設和運營幾方面。在網絡性能方面，要求具備高于公共大網的覆蓋質量、時延、上行容量、穩定性、網絡自主控制能力等，同時要求網絡本身能夠根據業務及管理需求等方面進行靈活適配；在網絡功能方面，要求能夠融入到現有業務系統，既保證對現有業務流程的兼容，又能具備承載新興業務的演進能力；在網絡建設和運營方面，希望能夠降低網絡部署成本和運營支出，但同時獲取“足夠”的網絡運營權。

5G網絡具備高帶寬、大連接、低時延和高安全性等諸多優勢，且相比以往的無線技術在對應的能力指標上具備斷代式的提升。相對于傳統無線網絡“統一接入、單一效能”的運營模式，5G依托其自身網元虛擬化、架構開放化和編排智能化的技術保障，能夠通過資源和能力定制化，提供綜合型、具備差異化能力和服務質量保障、靈活便捷的“專屬”網絡，滿足垂直行業用戶對智能網絡連接的需求。我們將這類面向行業用戶，提供差異化、可部分自主運營的5G網絡服務的模式，稱為5G垂直行業專網模式。

近年來，為順應新一輪科技革命和產業變革發展趨勢，國家提出加快新型基礎設施建設并做出一系列決策部署，同時首次將“新基建”寫入2020 年政府工作報告。新型基礎設施更側重于以信息網絡為基礎，綜合集成新一代信息技術，圍繞數據的感知、傳輸、存儲、計算、處理和安全等環節，所形成的基礎設施體系對于經濟社會數字化發展至關重要，亦有利于加快推動形成國內大循環為主體，國內國際雙循環互相促進的新發展格局。

為響應國家加快新型基礎設施建設的號召，中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）聚焦新基建發展中的核心關鍵問題，迭代更新《新基建產品手冊（第三版）》。

第三版新基建產品手冊依托網絡及信息安全、基礎設施及產業數據兩大優勢，聚焦5G、工業互聯網、數據中心、新技術基礎設施四大核心領域，深耕交通、醫療、金融、能源等融合基礎設施領域，同時優化了領域和案例信息，新增網路安全、IPV6、邊緣計算、算網融合等領域介紹，以及工業互聯網、網絡及信息安全以及未來網絡的精品案例，更加全面地展示了中國信通院的全產業鏈業務服務能力，助力地方貫徹落實國家關于“新基建”的決策部署，驅動我國經濟新一輪的內生性增長和高質量發展。

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

人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，正在釋放歷次科技革命和產業變革的巨大能量。持續探索新一代人工智能應用場景，將重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，催生 新技術、新產品、新產業。作為數字經濟轉型升級的推動力和新一輪科技競賽的制高點之一，近年來人工智能被提升到國家戰略高度。

2017至2019年，連續三年的政府工作報告中均提及加快人工智能產業發展；2020年，人工智能更是與SG基站、大數據中心、工業互聯網等一起被列入新基建范圍。在 “新基建“ 背景下，人工智能將為智能經濟的發展和產業數字化轉型提供底層支撐， 推動人工智能與SG、云計算、大數據、物聯網等領域深度融合。

日前，中興通訊和德勤中國聯合發布《2021年ICT趨勢白皮書：不確定性中的確定》。該白皮書簡要評估了2020年大國政治經濟摩擦和新冠疫情給ICT行業帶來的不確定性，展望了全球科技競爭和社會運行向線上聚集等事件為行業帶來中長期利好，并指出隨著ICT需求提升，5G和其他技術的交叉將促進技術和應用創新，數字技術領先型企業涌入市場，ICT從業者面臨機遇與挑戰并存的情況。

在這樣的背景下，白皮書分個人、家庭、行業三個領域探討了業務的確定性、不確定性及其根因和應對之道。白皮書認為，C端、H端、B端需求仍在不斷增強，5G時代應用和業務爆發，網絡帶寬功能需求持續升級是確定趨勢；但各領域的技術、市場、產品、運營和云邊服務等方面仍存在大量不確定性，這需要運營商回歸通信本質，建設一張好網，然后依托網絡優勢，把握邊緣出口，以標準化實現規模合作，以定制化實現應用突破，構建智能中臺，復用核心能力和知識，拓展經營。

白皮書指出，大勢的確定性和紛繁的不確定性，都呼喚技術的不斷進步。

爆炸式發展的業務，分散化、時變化的客戶需求，促生了開放、智能、彈性、靈活的云網融合系統；個人、家庭、行業客戶的數字化服務方案，都在從分離的網、云服務模式，過渡到“云+網+業務”融合的立體化解決模式。

回歸通信本質，建設拉通云、網、邊、端、承載的精品網，則是部署上述系統的基礎工作。

無線、有線、邊緣、承載等各方面技術都必須持續快速迭代進化，以滿足業務應用，網絡帶寬、功能要求持續升級的要求。

摩爾定律下，二、三代半導體技術不斷發展，芯片的不斷進步將為“5G+云+AI”提供持續驅動力，全面推動各節點快速進步。

此外，白皮書還介紹了云與核心網、邊緣、無線接入、終端、承載、芯片等各技術領域的發展趨勢。

//www.cbdio.com/BigData/2021-03/05/content_6163271.htm

新一代人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為Al）是引領未來的戰略性技術，正在與5G、大數據、物聯網等領域深度融合，加速推動智能經濟發展和產業數字化轉型。我國高度重視人工智能發展，習近平總書記在十九大報告中指 岀，要“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”，《新一代人工智能發展規劃》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》等多個國家政策陸續岀臺，我國逐漸形成了涵蓋人工智能計算芯片、人工智能計算服務器、人工智能基礎應用、人工智能行業應用及產品等較完善的人工智能產業鏈。

數據、算法、算力是新一代人工智能發展的三要素。以人工智能新型計算能力為代表的人工智能計算中心是新型基礎設施建設的重要組成部分。隨著人工智能的深入應用，算力建設分散，中小企業或科研機構難以開展復雜模型、海量數據研究的問題日益凸顯，建設大規模人工智能計算中心正在成為推動人工智能產業進一步發展的關鍵要素。

人工智能計算中心發展呈現三大趨勢，一是全棧一體趨勢，即專用人工智能芯片與軟硬件協同優化提升計算效率；二是技術融合趨勢，即超級計算與人工智能融合，云與人工智能融合；三是平臺賦能趨勢，即人工智能計算中心賦能企業，形成算力生態。

人工智能計算中心是人工智能算力建設的重要發展方向，是涵蓋了基建基礎設施、硬件基礎設施和軟件基礎設施的大規模系統工程。依托人工智能計算中心，可以打造公共算力服務平臺、應用創新孵化平臺、產業聚合發展平臺、科研 創新和人才培養平臺，形成“1個人工智能計算中心+ 4個平臺”的人工智能產業布局，賦能區域產業集群。

當前，人工智能計算中心仍然面臨著能耗密度高、企業應用水平較低等問題，對于我國來說還面臨著人工智能芯片及框架等核心技術受制于人的挑戰。因此，在人工智能計算中心建設中，需要做好頂層設計、強化統籌推進，有效選擇 自主可控的技術路線，建立完善的運營機制，積極打造服務平臺，形成以人工智能計算中心為核心支撐的人工智能產業生態，加速人工智能新興產業創新發展，促進人工智能與傳統產業深度融合，拉動區域經濟轉型與高質量發展。

日前，在“2020 AIoT產業年終盛典”上，物聯網智庫正式發布全新升級版的《2021中國AIoT產業全景圖譜報告》（以下簡稱“報告”）。據悉，這是物聯網智庫連續第五年推出“中國AIoT產業全景圖譜”，繼續通過近距離觀察AIoT產業及主要參與者，梳理產業現狀，并分析、預測市場發展趨勢，幫助讀者把握產業發展脈絡。

報告指出，AIoT產業是多種技術融合，賦能各行業的產業，整體市場潛在空間超十萬億元。艾瑞咨詢數據顯示，2019年中國AIoT產業總產值為3808億元，預計2020年達5815億元，同比增長52.7%，高增長主要得益于5G等新技術規劃化商用和AIoT應用在消費和公共事業等領域大規模落地。未來三年，在消費端和政策驅動端應用市場的繼續推動下，AIoT產業仍將保持高速增長。長期來看，產業驅動應用市場潛力巨大，將成為遠期增長點。

本報告依舊分為端、邊、管、云、用、產業服務六大板塊。整體來看，邊板塊下沉，更加貼近端側。同時，因為IoT和AI的進一步融合，AI相關內容在整個圖譜中將被更充分地體現。報告將從產業全貌和上述六大板塊來介紹產業現狀及趨勢，勾勒產業全景，并將通過優秀的案例，來展示AIoT產業發展成果及應用落地情況。

“端”指的是終端，主要包括底層的芯片、模組、傳感器、屏幕、AI底層算法、操作系統等。 “邊”是相對于“中心”的概念，泛指中心節點之外的位置。邊緣計算則指的是將計算及相關能力從中心處理節點下放至邊緣節點后形成的，貼近終端的計算能力。 “管”主要指的是連接通道，及相關產品和服務。大物聯時代帶來的大連接數和復雜設備現場環境，使得有線連接網絡捉襟見肘，因此在AIoT應用場景中，網絡以無線連接為主。 “云”主要指PaaS平臺，包括物聯網平臺、AI平臺和其他能力平臺。 “用”指的是AIoT產業應用行業。從核心驅動要素來看，可分為消費驅動型、政府驅動型和產業驅動型行業。 “產業服務”板塊主要包括AIoT產業相關的各類聯盟、協會、機構、媒體、投資基金等，這些組織為產業提供包括檢測、標準制定、媒體、咨詢、投融資等服務，是推動產業發展的重要力量。

德勤發布中國人工智能產業白皮書，內容關于人工智能行業綜述，人工智能商業化應用，以及中國主要人工智能產業發展區域及定位。

主要發現

1. 中國人工智能產業發展迅速， 但整體實力仍落后于美國。中國人工智能產業發展迅速， 2018年中國人工智能市場規模有望超過300億元人民幣。人工智能企業數量超過1000家，位列全球第二。本次人工智能浪潮以從實驗室走向商業化為特征， 其發展驅動力主要來自計算力的顯著提升、 多方位的政策支持、 大規模多頻次的投資以及逐漸清晰的用戶需求。與此同時，中國處于人工智能發展初期， 基礎研究、 芯片、 人才方面的多項關鍵指標與美國差距較大。

2. 中國企業價值鏈布局側重技術層和應用層， 對需要長周期的基礎層關注度較小。人工智能產業鏈分為基礎層（芯片、 算法框架）、 技術層（計算機視覺、自然語義理解、 語音識別、 機器學習） 和應用層（垂直行業/精確場景）。中國企業布局比較偏好技術相對成熟、 應用場景清晰的領域， 對基礎層關注度較小。瞄準AI專用芯片或將為中國企業另辟蹊徑。

3.科技巨頭生態鏈博弈正在展開，創業企業則積極發力垂直行業解決方案，深耕巨頭的數據洼地， 打造護城河。科技巨頭構建生態鏈， 已經占據基礎設施和技術優勢。創業企業僅靠技術輸出將很難與巨頭抗衡， 更多的創業企業將發力深耕巨頭的數據洼地（金融、 政府事務、 醫療、 交通、 制造業等），切入行業痛點， 提供解決方案， 探索商業模式。

4. 政府端是目前人工智能切入智慧政務和公共安全應用場景的主要渠道，早期進入的企業逐步建立行業壁壘， 未來需要解決數據割裂問題以獲得長足發展。各地政府的工作內容及目標有所差異， 因而企業提供的解決方案并非是完全標準化的，需要根據實際情況進行定制化服務。由于政府一般對于合作企業要求較高，行業進入門檻提高， 強者恒強趨勢明顯。

5. 人工智能在金融領域的應用最為深入， 應用場景逐步由以交易安全為主向變革金融經營全過程擴展。傳統金融機構與科技企業進行合作推進人工智能在金融行業的應用， 改變了金融服務行業的規則， 提升金融機構商業效能，在向長尾客戶提供定制化產品的同時降低金融風險。

6. 醫療行業人工智能應用發展快速，但急需建立標準化的人工智能產品市場準入機制并加強醫療數據庫的建設。人工智能的出現將幫助醫療行業解決醫療資源的短缺和分配不均的眾多民生問題。但由于關乎人的生命健康， 醫療又是一個受管制較嚴的行業。人工智能能否如預期廣泛應用， 還將取決于產品商業化過程中如何制定醫療和數據監管標準。

7. 以無人駕駛技術為主導的汽車行業將迎來產業鏈的革新。傳統車企的生產、 渠道和銷售模式將被新興的商業模式所替代。新興的無人駕駛解決方案技術公司和傳統車企的行業邊界將被打破。隨著共享汽車概念的興起。無人駕駛技術下的共享出行將替代傳統的私家車的概念。隨著無人駕駛行業規范和標準的制定， 將衍生出更加安全和快捷的無人貨運和物流等新興的行業。

8. 人工智能在制造業領域的應用潛力被低估，優質數據資源未被充分利用。制造業專業性強， 解決方案的復雜性和定制化要求高， 所以人工智能目前主要應用在產品質檢分揀和預測性維護等易于復制和推廣的領域。然而， 生產設備產生的大量可靠、 穩定、 持續更新的數據尚未被充分利用， 這些數據可以為人工智能公司提供優質的機器學習樣本， 解決制造過程中的實際問題。

9. 人工智能加速新零售全渠道的融合，傳統零售企業與創業企業結成伙伴關系， 圍繞人、 貨、 場、 鏈搭建應用場景。人工智能在各個零售環節多點開花， 應用場景碎片化并進入大規模實驗期。傳統零售企業開始布局人工智能， 將與科技巨頭在應用大數據和人工智能領域同臺競技， 意味零售商將更加積極與創業公司建立伙伴關系。

10. 政策與資本雙重驅動推動人工智能產業區域間競賽， 京滬深領跑全國， 杭州發展逐步加速。京津冀、 珠三角、長三角以及西部川渝地區成為人工智能企業聚集地區。北京、 上海、 深圳牢牢占據人工智能城市實力第一梯隊的位置， 廣州的大型企業與初創企業數量較少， 杭州主要依靠阿里巴巴，因而屬于第二梯隊， 重慶則受到技術與人才基礎限制處于第三梯隊。

11. 各地政府以建設產業園的方式發揮人工智能產業在推動新舊動能轉換中的作用。人工智能產業園呈現多點開花、 依托原有高科技產業園以及與原有園區企業產生聯動效應的特點。但由于建設速度過快， 園區也出現了空心化與人才缺口的問題。

12.杭州未來科技城抓住人工智能產業快速發展的機會并取得顯著成績，未來可以從人才、 技術、 創新三要素入手進一步打造產業競爭力。推出培養、 吸引、 保留人才的具體措施， 建立具有成長性的人才庫；通過完善產業鏈布局， 發現高價值技術企業并了解企業訴求。提高對技術型企業的招商效率；從創新主體、創新資源和創新環境三個層次聚集創新要素， 打造利于企業創新創業的有利條件。