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《2024年AI大模型應用發展研究報告》深入探討了AI大模型在電信行業的應用前景，特別是電信運營商與云服務商在該領域的合作機會。報告指出，隨著AI技術的快速發展，大模型已成為推動行業創新的關鍵因素。電信運營商憑借其豐富的數據資源和網絡基礎設施，與云服務商的技術優勢相結合，共同探索AI大模型的多元化發展。**報告提出了“1+3+N”合作體系，即圍繞一個算力集群，通過三條技術路線（標準化軟件研發、標準模型能力強化、定制化模型精調）和多個應用場景，推動AI大模型在企業知識管理、視聯網內容分析、增值內容創作和客戶服務等領域的應用。**此外，報告還對AI大模型的未來發展趨勢進行了展望，強調了技術創新、應用創新和跨領域協同的重要性。

本研究將詳細審視AGI在當前市場中的應用情況，特別是在營銷、金融、教育、零售以及企業服務等關鍵行業領域。通過分析現有的應用案例，揭示AGI技術在實際業務場景中的具體應用程度和潛在價值。 隨著人工智能技術的不斷進步，人工通用智能（AGI）這一概念已經成為科技界和產業界熱議的焦點。在本報告《中國 AGI 市場發展研究報告 2024》中，我們旨在深入解析 AGI 的發展歷程和技術架構，并探討 AI Agent 如何推動人工智能技術的演進，實現向 AGI 時代的跨越。

同時，本研究將詳細審視 AGI 在當前市場中的應用情況，特別是在營銷、金融、教育、零售以及企業服務等關鍵行業領域。通過分析現有的應用案例，揭示 AGI 技術在實際業務場景中的具體應用程度和潛在價值。

我們相信，通過本報告的深入分析和探討，不僅能夠為讀者提供關于 AGI 的全面認識，也能為相關行業的決策者和從業者提供寶貴的參考和啟示。

報告亮點

拆解 AGI 發展歷程，對中國 AGI 市場規模和未來發展趨勢進行研判 * 基礎層、模型層、中間層、應用層四層架構拆解 AGI 技術架構 * 金融、零售、營銷、企業服務、教育五大行業 50+ 應用場景現狀分析

來源：人民網 　　日前，人民網財經研究院、至頂科技聯合發布《開啟智能新時代：2024年中國AI大模型產業發展報告》（以下簡稱《報告》），對于AI大模型產業發展背景、產業發展現狀、典型案例、挑戰及未來趨勢等方面進行了系統全面的梳理，為政府部門、行業從業者以及社會公眾更好地了解AI大模型產業提供參考。 　

政策、技術、市場驅動AI大模型產業發展

　　近年來，我國始終高度重視人工智能發展機遇和頂層設計，發布多項人工智能支持政策。國務院于2017年發布《新一代人工智能發展規劃》，科技部等六部門于2022年印發《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》對規劃進行落實。2024年《政府工作報告》中提出開展“人工智能+”行動。 　　伴隨人工智能領域大模型技術的快速發展，我國不少地方政府出臺相關支持政策，加快大模型產業的持續發展。當前，北京、上海、廣東、安徽、福建和深圳、杭州、成都等地均發布了AI大模型的相關產業政策。 　　《報告》認為，中國AI大模型產業發展源于多領域的廣泛需求，例如來自辦公、制造、金融、醫療、政務等場景中降本增效、生產自動化、降低風險、提高診斷準確率、提高政務服務效率等訴求。相關領域的創新和發展共同推動著中國AI大模型產業的蓬勃發展，預示著未來更廣闊的市場前景。 　 中國AI大模型產業呈現蓬勃發展的態勢

　　《報告》對目前的AI大模型按照部署方式進行了劃分，主要分為云側大模型和端側大模型兩類。具體而言，云側大模型分為通用大模型和行業大模型；端側大模型主要有手機大模型、PC大模型。 　　伴隨多家科技廠商推出的AI大模型落地商用，各類通用、行業以及端側大模型已在多個領域取得了顯著的成果，如在金融、醫療、政務等領域，AI大模型已成為提升服務質量和效率的重要手段。 　　我國具有代表性的通用AI大模型主要包含科大訊飛的訊飛星火認知大模型、百度公司的文心一言大模型、阿里巴巴的通義千問大模型等；行業AI大模型主要涵蓋蜜度的文修大模型、容聯云的赤兔大模型、用友的YonGPT大模型；同時具有云側和端側大模型的端云結合AI大模型主要有vivo的藍心大模型；端側AI大模型主要以蔚來的NOMIGPT大模型為代表。 　 中國AI大模型產業發展仍存多方面挑戰

　　大模型產業遭遇算力瓶頸。隨著AI大模型規模呈現指數級增長，訓練大模型越發依賴高性能AI芯片。國內AI高性能芯片市場受進口限制和國內技術瓶頸的雙重影響，大模型產業發展受到算力層面的一些制約。 　　主流大模型架構仍存在諸多局限。首先，Transformer架構消耗的算力資源普遍較大；其次，基于Transformer架構的大模型對存儲設備的要求也更高。 　　高質量的訓練數據集仍需擴展。國內的AI大模型數據主要來自互聯網、電商、社交、搜索等渠道，存在數據類型不全面，信息可信度不高等問題。整體來看，我國可用于大模型訓練的中文數據庫體量嚴重不足。 　　大模型爆款應用尚未出現。國內的AI大模型產業至今沒有出現爆款級應用，原因在于尚未找到商業化思路，缺乏滿足客戶需求的個性化應用。我國大模型產業要推出爆款級應用，勢必要在應用領域做深做細，讓每一個用戶都可以充分享受到大模型所帶來的真正便利。 　

展望中國AI大模型四大產業趨勢

　　AI大模型的出現，使得利用人工智能技術來生成內容，從“可用”跨越到“好用”。未來，人工智能生成內容從“好用”到“高效”，也許會再經歷一次或多次技術范式的顛覆。同時，《報告》提出了中國AI大模型四大產業趨勢展望： 　　AI云側與端側大模型滿足不同需求，C端用戶將成為端側的主要客群 　　強大的算力和海量的訓練數據庫，支撐大語言模型高參數，云側大模型能夠提供語言理解、知識問答、數學推理、代碼生成等能力。 　　一方面，面向C端個人用戶，云側大模型提供智能問答、文本生成、圖片生成、視頻生成等功能。另一方面，面向B端企業用戶，云側大模型變革企業傳統業務模式，提供營銷、客服、會議記錄、文本翻譯、預算管理等個性化服務。 　　AI大模型趨于通用化與專用化，垂直行業將是大模型的主戰場 　　與通用大模型相比，行業大模型具有專業性強、數據安全性高等特點，未來大模型真正的價值體現在更多行業及企業的應用落地層面。 　　一方面，行業大模型將通用大模型用于形成多領域能力的資源集中于特定領域，模型參數相對較小，對于企業落地而言具有顯著的成本優勢。另一方面，行業大模型結合企業或機構內部數據，為B端用戶的實際經營場景提供服務，能更加體現模型對于機構的降本增效作用。 　　AI大模型將廣泛開源，小型開發者可調用大模型能力提升開發效率 　　小型開發者通過調用大模型能力，大幅提升編程效率，進一步推動AI應用落地。 　　一方面，小型開發者可基于大模型進行項目、應用以及插件等開發工作，不再局限于算力資源、無需進行復雜的模型訓練、調參，輕松實現應用落地。另一方面，小型開發者利用大模型技術提升開發效率，通過在代碼工具中集成大模型能力，輔助完成部分重復性工作，為開發人員提供量身定制的代碼建議，還可以自動檢測代碼中的Bug，并生成相應的測試用例，縮短工程師開發流程中的編碼和糾錯時間。 　　AI高性能芯片不斷升級，AI大模型產業生態體系將不斷完善 　　在大模型場景下，AI高性能芯片主要用于大模型的訓練環節，芯片性能的強弱直接影響大模型的性能和表現。在全球AI高性能芯片市場中，英偉達的芯片產品采用最前沿半導體工藝和創新GPU架構保持行業的領先地位。 　　《報告》認為，AI大模型可以創造新價值、適應新產業、重塑新動能，是加快發展新質生產力的關鍵要素。面對未來，我國需進一步加強資源與研發力量的統籌，強化大模型在發展中的場景牽引作用，促進經濟社會的高質量發展，以實現大模型技術的高質量應用突破，驅動實體經濟的蝶變和產業變革。 　　具體內容如下

· 中國企業級SaaS市場規模不斷擴大，滲透率持續提升

· 以云計算為代表的新基建成為國家重要戰略方向，進一步推動企業數字化轉型，加之企業對SaaS的認知和接受度提升，帶動企業級SaaS發展。2022年我國企業級SaaS市場規模為576億元，同比增速略有下滑，主要為宏觀經濟面臨挑戰的行業傳導所致*。雖短期增速下滑，但長期向好趨勢不變。行業平均毛利率與全球相比仍有10個百分點以上的提升空間，未來市場規模有望持續擴大，滲透率進一步提升，逐步縮小與全球的滲透率水平差距。

· SaaS產品供給方與產品需求方均存在明顯痛點

· 對于產品供給方來說，SaaS服務商獲客成本高，成交鏈條長，交易效率低，續約率不及預期、增長難是當前的主要痛點問題；對于產品需求方來說，企業SaaS產品選型主要面臨信息繭房、缺乏標準共識、缺乏體驗驅動三大痛點問題。

· 產品驅動增長(PLG)成為趨勢

· 隨著獲客成本高企，終端用戶話語權提升，企業客戶先試后買需求旺盛，越來越多的SaaS產品在傳統的銷售驅動模式之外，開始嘗試產品驅動模式，以產品為導向也被企業視為新的增長戰略。簡單來說，就是憑借口碑快速獲取超體量用戶，實現客戶獲取、留存、轉化付費。

· 應用集市成為企業SaaS產品選型的有力抓手

· 由于信息不對稱，企業在作出SaaS購買決策時，面臨的一個關鍵問題是缺乏可信內容，不信任有關供應商和軟件的相關信息。基于這些購買和選型痛點，應用集市興起，并在企業軟件選型部署中承擔日益重要的角色。

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。 　 　

來源 | 中國信息通信研究院（轉載請注明來源）編輯 | 蒲蒲

黨中央、國務院高度關注下一代互聯網創新發展，在關鍵核心技術突破、新型基礎設施建設、融合創新應用賦能等方面進行了全面布局。Web3作為下一代互聯網探索方向之一，以區塊鏈、共識協議、智能合約等為起點，改善數據創造者與平臺之間的關系，讓用戶掌握自己的數字身份和數字資產，為數字經濟與實體經濟融合發展提供了重要的支撐能力。

近日，中國信息通信研究院正式發布《全球Web3技術產業生態發展報告（2022年）》。

報告剖析了Web3的產生原因和典型特征，重點從技術、開發、部署、應用、產業等視角進行框架研究與分析，并研判了Web3演進趨勢和主要挑戰。

Web3基本認識

Web3不只是互聯網應用層的簡單創新，可能會帶來互聯網體系架構整體性演進和系統性升級。 **從狹義的角度看，**Web1.0階段用戶只能被動瀏覽網頁，Web2.0階段用戶依賴平臺創造和傳播信息，Web3階段用戶可更加自主地管理數據并在互聯網內容創造中獲得價值。**從廣義的角度看，**Web3通過設計新的技術協議和建設新的基礎設施，讓互聯網更加去中心化、更加安全，讓用戶掌握自己的數字身份和數字資產，是首次在數字世界中創造了真正可面向數據要素確權、流通、交易的經濟體系，從而實現技術體系與經濟體系協同創新，有望促進數字經濟與實體經濟的融合發展。 **從技術演進看，**Web3通過豐富網絡交互協議提供發展新動力。互聯網架構唯一的“細腰”是IP，但隨著區塊鏈技術、數字身份和數字資產應用逐漸成熟，更多應用創新需要核心基礎協議提供活力，Web3通過“胖協議”結構來拓展協議層功能，實現新技術支撐。 **從經濟層面看，**Web3通過創造者經濟模式促進數據價值流通。Web對組織和業務都賦予了更加自由靈活的價值分配模型，讓網絡所有者、內容提供者和活動參與者更多地參與到價值分配中，提升數據要素的流通和市場化配置。 **從治理方式看，**Web通過算法和機器信任實現多方協同治理。Web強調內在驅動，通過將用戶數據存儲在分布式網絡而非依賴某個集中服務商或特定服務商，讓用戶獨立的處理自身數據，實現數據自治新模式，為數字化治理提供新思路。

Web的典型特征

**去中心化：**區別于以內容提供者為中心，缺乏網絡交互的Web1.0；也不同于以共享平臺為中心，提供集中式數據服務的Web2.0；Web將是所有用戶共建、共治、共享價值的新型網絡，核心功能就是構建一個以用戶為主體的分布式網絡生態，幫助用戶脫離平臺機構完成網絡交互。 **機器信任：**Web3依托基于共識機制構建的區塊鏈網絡，借助技術背書實現全新的信用創造，形成經濟社會運行的信任模型。Web3通過智能合約定義業務參與方承諾執行的協議，將物理世界無序的業務規則化，結合分布式數字身份實現對傳統互聯網的基本權利進行再分配，在機器之間構建信任網絡。 **創作經濟：**Web3通過構建平臺、創作者和用戶平衡協作機制，充分發揮各個利益方的作用，借助區塊鏈激勵機制和智能合約促使平臺將價值和權力重新分配給創作者，極大激勵了創作經濟發展。 **數字原生：**Web3為內嵌價值體系自循環的數字原生創造條件，將經濟活動擴展至虛擬世界，衍生出以數字藏品為代表的數字原生應用場景。

Web3的經濟空間

Web3的經濟空間是指以數字資產為媒介，以分布式應用為形式的用戶自主身份和數據之間開展的多種經濟活動的集合。 Web3經濟空間的總量體現于數字通證的市場價值總和，數字通證的消耗型實用價值、分紅型經濟價值和治理性權益價值支撐起Web3中的網絡價值、服務價值和組織價值。 Web3經濟呈現三個核心特征：**一是創作者經濟鼓勵共建共享。**Web3應用的新型協議制定規則，讓每個人都能基于公開透明的規則參與到應用場景中，讓生態中任何參與貢獻行為得到確權并獲得收益。 **二是分布式創新促進快速迭代。**Web3生態網絡中數字資產和數據的價值流通加速創新應用的快速迭代，Web3經濟空間在去中心化組織的開放協作下快速發展。 **三是開放經濟圈加速價值流動。**Web3經濟空間打破了網絡世界的地理邊界，打破了產業鏈上中下的協作邊界，打破了組織架構的角色邊界，通過可互通的數字身份和數字資產構成Web3開放經濟系統，讓不同經濟體之間的用戶、資產、數據相互流動，促進商業模式的不斷創新，形成更大的市場規模和經濟生態。!

Web3的意義

**Web3加速數實融合，向更廣范圍更深層次推進。**Web3去中心化、機器新人等特點可為擴大產業數字化服務范圍提供便利，提升實體經濟價值，驅動企業數字化轉型發展。Web3數字原生、創作經濟等特點助力虛擬系統實現內嵌價值體系自循環，以數據資源為主要生產要素，實現產品內容的重構，持續推動數字產業化市場規模擴大。 **Web3創新協作模式，助力自組織信任機制構建。**Web3依托智能合約和共識算法重構數字經濟時代秩序、規則和信任機制，加速數字原生空間的到來，允許用戶脫離權威機構或第三方萬層決策。 **Web3激發市場活力，開辟數字經濟發展新局面。**2022年僅上半年Web3領域投資已超10億美元，整體投資規模突破百億美元。如此巨大的市場吸引著世界各國的關注，也逐漸形成兩種發展模式：一是市場主導型發展模式，強調以市場為導向大力發展Web3相關產業，搶占Web3競爭優勢，積極借助Web3打造新的經濟增長點。二是政府主導型發展模式，更強調國家和政府機構在Web3發展中的作用，以強有力的計劃和政策引導Web3合規發展。 **Web3重塑數據價值，驅動共建共享的市場發展。**互聯網長期因數據孤島等問題，用戶行為數據被碎片化地掌握在不同應用中，無法實現平臺復用和數據整合。Web3將打破數據孤島，提升數據互操作性，用戶之間數據流轉不再需要平臺上提供信用背書或授權，傳統的平臺主導變成數據所有者主導。掃碼下載“Web3”報告

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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”

當前我國面臨的國際國內形勢日趨復雜，產業發展環境發生深刻變化，產業鏈斷鏈風險加劇，亟需增強產業鏈韌性，提高產業鏈供應鏈現代化水平，維護產業鏈供應鏈穩定安全。

中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）以近年來各方高度關注、產業鏈條較長、賦能方案可復制性較強的“新能源汽車產業”為研究對象，對行業產業鏈供應鏈現代化水平研判思路、工業互聯網賦能工具和路徑等開展系統研究，并于2022年6月8日發布《工業互聯網提升產業鏈供應鏈現代化水平研究報告（2022年）》，主要內容如下：

工業互聯網由于其賦能、賦智、賦值的行業特性，技術創新活躍，新興應用頻現，與各領域深度融合，深刻改變產業鏈供應鏈運行方式和管理模式，對推動產業體系優化升級、提升行業發展質量的戰略作用日益凸顯。總體上，工業互聯網為我國產業鏈供應鏈發展提供了關鍵支撐，各行業利用工業互聯網持續進行全方位、多角度、全鏈條的改造提升，推動行業數字化應用從單點突破向系統智能演進，助力產業鏈供應鏈實現體系化創新、整體協同、全鏈共享和綠色低碳。

在新能源汽車產業，近年來企業積極探索利用工業互聯網補鏈、穩鏈、強鏈、延鏈，依托工業互聯網賦能設備管理、過程管理、品控管理及全生命周期管理等，對產品生產全流程進行統一納管，實現全鏈條系統智能，助力產業鏈供應鏈更加創新、協同、共享和綠色。為系統總結新能源汽車產業利用工業互聯網增強產業鏈韌性的實踐經驗，更好地服務產業自身和其他產業發展，中國信通院在對新能源汽車行業產業鏈供應鏈現代化水平、工業互聯網賦能工具等進行深度研判分析基礎上，提出行業開展產業鏈供應鏈發展水平診斷方法論和診斷方案，總結提煉工業互聯網賦能產業鏈供應鏈的一般路徑和一系列賦能工具，旨在為各行業利用工業互聯網對產業鏈供應鏈進行針對性整合重構和智能升級、助力產業鏈供應鏈現代化、實現行業高質量發展提供參考，為政策制定者、行業專家、相關企業等提供思路和建議。

報告亮點

**“一個診斷器”：**提出產業鏈供應鏈現代化診斷的方法論，企業可圍繞不斷鏈、高級化兩大維度，對標可控性、可替代性、柔性、創新性、高效性等具體現代化要求，診斷產業鏈供應鏈關鍵節點存在的問題和風險。

**“一個路徑圖”：**針對產業鏈供應鏈現代化存在的問題，提煉企業圍繞體系化創新、整體協同、全鏈共享和綠色低碳等四大基本方向，利用工業互聯網開展針對性賦能的整合配置創新資源、提供供需協同平臺等12個重點賦能工具。

**“一個施工圖”：**明確政府推進“利用工業互聯網提升產業鏈供應鏈現代化”的整體部署，為行業提供了一整套可操作性強的行動建議。

報告目錄

一、利用工業互聯網加強產業鏈供應鏈現代化是新時期發展的大勢所趨

（一）產業鏈供應鏈現代化的內涵和特征 （二）加強產業鏈供應鏈現代化的必要性和緊迫性 （三）加強產業鏈供應鏈現代化將面臨諸多新問題和新挑戰 （四）工業互聯網促進產業鏈供應鏈現代化的機理

二、工業互聯網提升產業鏈供應鏈現代化水平分析——以新能源汽車產業為例

（一）影響產業鏈供應鏈現代化水平的關鍵點剖析 （二）產業鏈供應鏈關鍵點現代化水平的分析研判 （三）工業互聯網賦能產業鏈供應鏈現代化的典型應用

三、工業互聯網賦能產業鏈供應鏈現代化的實踐總結和啟示建議

（一）工業互聯網賦能產業鏈供應鏈的一般路徑 （二）利用工業互聯網促進產業鏈供應鏈現代化的策略建議

近日，由中國電子信息產業發展研究院推出的《“工業互聯網平臺+數字仿真”發展白皮書》（征求意見稿），在第三屆中國工業互聯網大賽“工業互聯網+數字仿真”專業賽啟動儀式上正式發布，白皮書分為發展現狀、趨勢展望、內涵特征以及架構體系四部分。

當前，全球新一輪科技革命和產業變革深入推進，數字仿真軟件作為工業軟件皇冠上的明珠，加速與大數據、人工智能、區塊鏈等新一代信息技術融合，在數字空間對物理世界運行規律進行全方位、高精度模擬，深刻變革傳統試驗手段。ANSYS、西門子、達索等國際巨頭企業憑借技術先發優勢，打造了一批數字仿真解決方案，廣泛滲透應用于經濟社會各領域，不斷鞏固和強化制造業領先地位。

隨著新一代信息技術與制造業加速融合，連接工業全要素、全產業鏈、全價值鏈的工業互聯網平臺成為制造業開展數字化、網絡化、智能化轉型升級的重要載體。工業互聯網平臺封裝有大量的云化工業機理模型，與數字仿真軟件形成互促共進的發展態勢。“平臺+數字仿真”成為數字仿真的重要發展趨勢，進一步強化技術供給、擴展應用范圍、完善產業生態，功能體系得到全方位提升，更加高效賦能制造業轉型升級。

在此需要說明的是，數字仿真的起源是單機的數字仿真，近年來才逐漸衍生出“平臺+數字仿真”的發展趨勢。因此，第一章節，國際仿真產業呈現寡頭壟斷態勢和國內自主仿真在探索中艱難前行兩部分主要聚焦數字仿真，“平臺+數字仿真”創造換道超車機遇部分主要聚焦“平臺+數字仿真”。

在第四屆數字中國建設峰會“大數據論壇”上，國家工業信息安全發展研究中心副主任何小龍發布了《中國數據要素市場發展研究報告（2020~2021）》（以下簡稱“報告”）。

“十三五”時期是我國大數據產業蓬勃發展的階段，根據國家工業信息安全發展研究中心產值測算數據，截至2020年底，我國大數據產業規模已達萬億元。隨著我國大數據產業與實體經濟深度融合、產業發展不斷壯大，數據作為生產要素的屬性不斷凸顯。如何實現數據要素市場化配置，激活數據要素潛在價值，推動與實體經濟繼續深度融合，是“十四五”期間我國需要面臨的重要課題之一。

國家工業信息安全發展研究中心通過專家訪談、企業調研、案頭研究等方式開展數據要素市場相關研究，結合自有的逾5000家企業大數據案例庫對報告界定的產值規模進行了測算和分析，在報告中提出了數據要素及數據要素市場的邊界，梳理了國內外數據要素市場發展現狀，重點從市場概況、政策脈絡、產業圖譜及市場運行機制等角度，并結合相應的產值規模、技術水平、產品和服務、商業模式等情況，闡釋了我國數據要素市場的發展現狀，分析了現階段我國數據要素市場存在的問題及未來發展趨勢，提出了對策與建議。