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　01中國人工智能行業發展勢頭強勁，賦能千行百業 　　人工智能行業現處于核心硬件發展階段，數據、算力、算法是三大核心發展要素，推動著人工智能的技術迭代和商業化落地。中國人工智能企業處于發展初期，大多數企業對于人工智能的發展主要以框架搭建和應用解決方案為主，在打造高質量產品和降低成本方面持續創新。政策環境的優化，也將助力AI產業高速發展。 　　02MLOps以數據為中心的技術成為人工智能生產落地的重要推動力 　　對比以模型為中心的AutoML，以數據為中心的MLOps具有把數據的質量和數量置于主要位置的特點，能提供更有優勢的解決方案，使組織規模化、高質量、高效率、可持續地生產機器學習模型，有效緩解AI生產過程的管理問題，提升AI生產的轉化效率。目前，MLOps行業應用穩步推進，落地實踐成果頗豐。 　　03中國人工智能行業市場規模持續上升，與各產業深度融合 　　近年來，中國人工智能開發平臺市場規模持續增長。在應用場景端，傳統AI模型痛點突出，亟待人工智能協助轉型，中國制造業人工智能解決方案的市場規模呈現快速增長態勢。AI與各產業深度融合，精準解決各場景痛點，未來增長潛力巨大，尤其在制造行業和交通行業，AI的滲透率有較大增長空間。 　　04國內私有云AI平臺第一梯隊服務商—博瀚智能 　　博瀚智能是業內領先的人工智能綜合平臺和智能化數據處理方案提供商AI平臺第一梯隊服務商——博瀚智能，近幾年營收增速較快，研發能力強勁，公司堅持以數據為中心的技術路線，精準解決傳統方案痛點。其打造的多維度數據AI管理平臺AIstudio是業內領先的輕量級私有化平臺，實現用戶友好的深度學習和模型快速部署，合作生態十分繁榮。

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”

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

自2017年國務院印發實施《新一代人工智能發展規劃》以來，人工智能產業被上升為國家戰略的高度，人工智能技術的基礎研究、產業轉化和傳統行業應用都取得了長足的進展。人工智能技術既有獨特的自身產業屬性，又具有明顯的對其它產業賦能、促進實體經濟發展的特征，因而應用范圍和影響力極為廣泛。它所涉及的知識產權問題也具有很強的時代性，尤其在近年實體經濟融合和產業數字化轉型的過程中，也產生了許多新的挑戰。

自2018年起，由AIIA學術與知識產權工作組組織，在上海交通大學蘇州人工智能研究院的牽頭下，聯合各會員單位、法學界、人工智能產業界、知識產權服務機構等在內的專業團隊，分年度組建了人工智能產業知識產權研究課題組，對不斷產生的新問題和挑戰進行研究，并將研究成果以白皮書的形式發表出來。

2018年課題組由11家單位組成，發布《2018人工智能產業知識產權與數據白皮書》（以下簡稱“2018白皮書”），從基本法律概況（保護端）、專利分析（創新端）和專利價值評估（運營端）三個具體角度，呈現了AI領域的知識產權現狀，并通過既有爭議和案例的展示，對數據相關權利的幾個主要問題進行了梳理。2018白皮書一經發布，就在社會各界引起了強烈反響。

在此基礎上，2019年更多單位主動參與，21家單位協同工作，擴大研究范圍，提供了更多詳實的數據，完成《人工智能產業知識產權白皮書2019》（以下簡稱“2019白皮書”），形成了更為規范和完整的框架，即：以人工智能的定義和分類標準為開篇引領，在共識的定義和標準下進行專利檢索以及基于檢索事實的專利分析，之后結合知識產權布局現狀對人工智能企事業單位面臨的知識產權實務問題進行了一定的分析和探討。

在2019年白皮書初步形成的“內涵定義-專利檢索和分析-知識產權實務”的結構框架下，2020年課題組進一步擴大規模，50余家單位參與進來，進行全面而細致的討論和事實補充，形成了《中國人工智能產業知識產權白皮書2020》（以下簡稱“2020白皮書”）。2020白皮書第一章和第二章從基礎層、感知認知層、行業應用層、綜合運用層4個層面22個子主題，展現當下人工智能全產業鏈的產業發展狀況和專利布局趨勢；第三章至第六章內容覆蓋人工智能知識產權管理工作的主要環節——知識產權創造、運用、保護、風險防控，成為人工智能領域知識產權相關實務工作的實操指南。

2021年，仍有50家左右單位參與白皮書的制作。針對白皮書篇幅龐大的問題，課題組對知識產權白皮書形式進行了革新：根據主題的不同，將白皮書總體劃分成三個分冊和一個案例選編，形成《中國人工智能產業知識產權白皮書2021》的《分冊一：產業專利分析白皮書》（簡稱“專利分析白皮書”）、《分冊二：數據治理白皮書》（簡稱“數據治理白皮書”）、《分冊三：知識產權管理白皮書》（簡稱“知識產權管理白皮書”）和《附錄：知識產權優秀案例選編》（簡稱“案例選編”），其中：

專利分析白皮書重點在于人工智能基礎層、感知認知層和行業應用層上的技術和專利分析，展現人工智能在產業鏈上的發展狀況和專利布局趨勢，除了提供權威統計數據和分析結論外，還延續了2019年、2020年白皮書的傳統，即專利檢索式、檢索策略、數據來源等信息全部公開，充分體現了編纂作者的奉獻精神與白皮書的公開透明。相較于往年，白皮書緊跟AI熱點技術，在行業應用層中新增了智能媒體、智慧城建兩個新型領域的專利分析；

數據治理白皮書聚焦于當前熱點的人工智能數據治理話題，介紹了全球人工智能數據相關政策、數據合規和安全風險及其應對措施，并提供了豐富的案例和解析，來力爭讓人工智能從業者從中獲得啟發，指導實踐工作，盡量避免觸犯法律紅線，這也是課題組在歷屆白皮書中首次對人工智能數據治理這一主題進行系統地研究和介紹；

知識產權管理白皮書側重于人工智能企事業單位對知識產權的高質量創造、保護、許可運營、開源、技術秘密等方面的管理，包括高價值專利培育、應對海外審查規則、標準必要專利及其許可、風險防控、專利商標技術秘密的保護、管理體系的高質量建設等方面的研究等，并提出相關的實務工作建議；

另外，本白皮書還附有工作組征集的來自小米、眼控科技、中國移動、商湯、快手、追一、同方威視等多個企業的、各具特色的知識產權優秀案例，涉及人工智能企業知識產權制度體系建設、專利布局、專利侵權風險管理、企業知識產權管理服務、技術和專利的協同融合、專利資本化等多個領域，供聯盟單位及社會各界同行進行學習和參考。

2021年將以年度白皮書合集的方式發布各個白皮書分冊和案例選編。我們希望2021年度白皮書合集有助于從業者和決策者清晰并精準了解人工智能領域的知識產權發展現狀和未來趨勢，以及其中的風險和應對措施，并以此制定專業合理的知識產權工作策略、管理體系與框架，共同推動人工智能領域技術的發展與運用。

人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，正在對經濟發展、社會進步、全球治理等方面產生重大而深遠影響，加快人工智能基礎設施布局已成全球主要國家戰略重點。

人工智能基礎設施作為“新基建”的重要部分，我國重視并積極支持人工智能基礎設施建設發展，在公共數據集、行業資源庫、計算平臺、AI 芯片、算法學習框架、開放 AI 平臺、網絡基礎設施等人工智能基礎設施方面重點布局。報告認為人工智能基礎設施是以算力要素能力、數據要素能力、算法要素能力構成的基礎能力平臺為底座，以應用開放平臺等為主要載體，以賦能制造、醫療、交通等重點行業和領域智能化轉型為目標，為實現壯大智能經濟、構建智能社會的專有服務設施能力體系。當前，我國人工智能基礎設施尚處于初期，發展迅猛，其發揮的效力及釋放的價值還有很大的想象空間。

來源：DeepTech深科技

　　2022 年《“十四五”數字經濟發展規劃》指出，打造繁榮發展的數字經濟，關鍵之一即有序推進基礎設施智能升級，高效布局人工智能基礎設施；到 2025 年，數字經濟核心產業增加值占國內生產總值比重將達 10%。

　　數字經濟作為繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態，已進化到以“人工智能”為核心驅動力的智能經濟新階段。

　　為洞徹 AI 產業與生態現狀，《麻省理工科技評論》（MIT Technology Review）中國發布《2021 中國數字經濟時代人工智能生態白皮書》。

　　白皮書圍繞一個主題“ AI 生態”，三個關鍵詞“技術、產業、開放平臺”，統觀 AI 技術在多行業落地情況，剖析開放平臺對于 AI 產業生態繁榮的效能與價值，解析典型公司在 AI 產業生態建設方面的創新實踐，并結合技術、產業和平臺發展現狀，研判 AI 生態發展趨勢。

　　AI 生態繁榮的表征：技術深入千行百業，共建千億美元市場

　　在全球范圍內，各行各業都在擁抱人工智能，被其高度賦能、深度滲透。根據 CB Insights、德勤等機構預測數據，2021 年全球人工智能市場規模達千億美元級別，主要應用場景為醫療、金融、城市、教育、制造等。

圖 | 2021 年人工智能賦能多領域市場規模（來源：公開數據統計）

　　教育領域：

　　從在線教育到因材施教，AI 改變教育體系的運作方式，并賦予教師和學習者智能化學習權力。隨著 AI 與教育深度融合，將進一步促進教育變革創新，實現“平等面向每個人的教育、適合每個人的教育、更加開放靈活的教育”美好愿景。

　　醫療領域：

　　從輔助診斷到發現藥物， AI 深度改變醫療行業底層工具能力，賦能醫療領域的各個主要角色，實現各場景商業模式創新。

　　交通出行領域：

　　從自動駕駛到交通大腦， AI 讓城市交通環境及交通工具具備感知、互聯、分析、預測、控制等能力，這已然成為未來交通出行重要發展方向。

　　金融領域：

　　從智能支付到智能風控， AI 集中提升金融主體的內外部效率、提升用戶的全流程體驗、提升金融服務的數智化程度。未來，AI 將引領金融領域發生三大趨勢變革：后端金融系統性業務數字化和自動化、前端金融產品在線個性化、金融全流程服務智能化和彈性化。

　　智慧城市領域：

　　從城市安全到智能決策，AI 正規模化地在城市各類應用場景中落地，不僅延展城市各模塊資源的融合利用廣度，還幫助城市管理者管理決策科學化、城市公共服務智能化，城市生活正變得愈加智慧。

　　工業領域：

　　從智能制造到智慧電力，AI 正深度構建行業應用場景，實現產品設計、制造執行、供應鏈、產品全生命周期等全產業鏈智能化管理應用，賦能制造、電力等多個領域，加速推進工業智能化轉型發展。

　　企業內部生產管理環節，從經營到生產， AI 結合 RPA 、數據可視化等融合應用，為企業管理鏈條中的各項職能，如生產制造、經營管理、營銷服務等提供全周期智能化解決方案。

　　AI 與實體經濟融合在多行業已初見成效。未來十年，AI 生態系統將推動 AI 技術加速“下沉”到千行百業，保持在第三產業的持續發展和滲透趨勢，加大對第一、第二產業的全面賦能。

　　AI 生態繁榮的載體：AI 平臺化趨勢彰顯，開放平臺是實現普惠人工智能的方式之一

　　從技術落地的角度來看，人工智能技術逐漸成為數字時代的基礎能力，不斷滿足中小型企業輕量級、個性化的 AI 應用需求。但不可否認，部分企業在部署 AI 工具時仍存在一些限制門檻，如技術人才儲備不足、 AI 應用部署困難、投入產出比不達預期等，企業無法實現輕松構建 AI。

　　就企業端而言，其普遍需求是可輕松部署 AI 的定制委托開發方案。推進 AI 普惠化的一個關鍵便是要降低 AI 應用的門檻。AI 開放平臺內含數據智能標注、智能模型開發以及云原生應用部署等基礎功能模塊，通過訂閱 API 、AI SaaS 化等形態輸出，大大降低了客戶獲取 AI 能力、開發 AI 應用的門檻，推進普惠化 AI 進程。

　　以 AI 開放平臺為載體，釋放通用型數據模型，已成為人工智能企業主要的發展方式之一。

　　不少企業積極布局 AI 開放平臺，以開放平臺支撐 AI 產業生態發展。如百度、騰訊、阿里和科大訊飛等，均通過開放平臺聚合技術、人才、產業資源，實現產業生態繁榮。

　　騰訊 AI 開放平臺連接騰訊 AI 能力與產業，依托騰訊云 AI 新基建布局，推動 AI 技術和應用進步；阿里云與達摩院強聯動，提供的 AI 開放服務涉及百余種場景的視覺 AI 開放能力，以及語音、機器翻譯、決策、業務增長引擎等能力。

　　科大訊飛作為領先的智能語音技術提供商，依托其在語音合成、語音識別、常識推理、知識圖譜等技術上的領先優勢，推出全球首個開放的智能交互技術服務平臺——訊飛開放平臺，致力于為開發者、企業打造一站式智能人機交互解決方案。

　　受下游應用需求及宏觀政策紅利推動，近幾年中國開放平臺市場規模穩步增長。2021 年中國 AI 開放平臺市場規模達百億元，預計未來五年，中國 AI 開放平臺市場年復合增長率有望達到 60% 。

圖 | 數說 AI 開放平臺市場繁榮發展（數據來源：專家訪談、《麻省理工科技評論》中國）

　　AI 生態再度進階：開發者、AI 企業龍頭和行業龍頭共筑三維 AI 生態

　　未來，AI 生態發展模式將再度進階。由 AI 技術領域龍頭企業，聯合資源豐富、平臺能力強的行業領軍者，共同搭建行業技術基座。面向廣大開發者開放眾多場景，構成新一代 AI 開放平臺，三方共筑產業 AI 化時代到臨。

　　新一代 AI 開放平臺將匯集開發者、AI 技術頭部企業及各行業龍頭企業。開放平臺逐步釋放核心資源、聯動多方實現共創，技術商業化落地不再是企業單打獨斗，而是由關系密切的價值聯盟聯手合建。

圖 | AI 開放平臺參與者由二維向三維進階（來源：《麻省理工科技評論》 中國）

　　開發平臺內三方參與者能相互驗證，為產業落地提供必要的技術和資源支持。面對一些特殊的數字化轉型需求，三方可在生態中交流、互動、打通，集合生態伙伴的技術優勢提供系統化解決方案。

　　當下，AI 產業已經步入深化場景攻堅期，人工智能正依托場景的智能化應用，持續深挖數據的隱藏價值。企業通過構建強大的 AI 能力，實現業務效率提升及創新商業模式的變革。

　　展望未來，源頭技術不斷革新、技術應用深入場景、開放平臺建設愈加完善......數字經濟時代下的 AI 企業和行業公司，可汲取 AI 開放平臺養分，聚合資源、高效協作、充分技術優勢，實現生態共生、共創、共榮、共贏。 　

人工智能技術是使人造機器具備類人類智能、模擬人類學習、認知、感知能力的信息技術，感知層人工智能技術發展成熟，多項應用方案實現規模落地，認知層人工智能技術將是實現下一代人工智能技術突破的關鍵。

中國工業領域人工智能技術滲透率較低，人工智能技術的應用主要集中于產品生產環節。工業領域各應用場景可用樣本數量的缺乏，是工業領域人工智能技術實現落地的主要制約因素之。

機器視覺技術在工業領域中應用廣泛，核心功能包括產品識別、測量、定位及檢測，是實現產品分揀、裝配、搬運、質檢等多個生產環節智能化轉型的核心技術，相較于人工生產具備降本增效等顯著優勢。

中國工業領域人工智能行業產業鏈上游以傳感器及AI芯片制造商與AI算法提供商為主體，產業鏈中游以輔助研發系統及智能生產系統提供商與工業機器人制造商為主體，產業鏈下游涵蓋工業領域各細分市場。

但是中國工業傳感器行業發展進入成熟期，主要增長動力來自于工業制造規模的增長與智能制造的應用，受制于人工智能技術在工業領域的滲透率增長速度較低，短期內中國工業傳感器市場需求增長速度預計將持續下行。

CMOS圖像傳感器成為圖像傳感器應用市場主流應用選擇；全球CMOS圖像傳感器市場集中度較高，壟斷效應明顯，龍頭企業占據高端CMOS圖像傳感器市場主導地位，對下游客戶具備較強主動議價能力。

應用于AI算法運行的處理器芯片以GPU、FPGA及ASIC三類芯片為主；發展起步較早的GPU芯片已實現規模化應用，具備更強的性能及更低的功耗的高度定制化ASIC芯片市場發展空間較大。

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。

報告首先討論了人工智能基礎設施的內涵及范圍，認為人工智能基礎設施是以“高質量網絡”為關鍵支撐，“數據資源、算法框架、算力資源”為核心能力要素，以“開放平臺”為主要賦能載體，能夠長期提供公共普惠的智能化服務的基礎設施。人工智能基礎設施將有力促進人工智能產業發展，深入賦能行業應用，為培育數字經濟、構筑智能社會提供關鍵承載。報告隨后梳理總結了全球主要國家及地區人工智能基礎設施發展戰略及特點，并圍繞“數據資源、算法框架、算力資源、開放平臺”AI新基建核心內容的發展趨勢進行分析研判，最后對加快我國人工智能基礎設施發展提出了若干思考。

【目 錄】

　　一、人工智能基礎設施的內涵及范圍 　　（一）何為“新型基礎設施” 　　（二）何為“人工智能基礎設施” 　　二、人工智能基礎設施全球戰略布局 　　（一）全球人工智能基礎設施戰略圖景 　　（二）我國積極推動人工智能基礎設施發展 　　三、人工智能基礎設施發展態勢剖析 　　（一）數據資源逐步實現開放共享 　　（二）算法框架有效集成AI核心能力 　　（三）算力資源走向云邊協同與定制化 　　（四）開放平臺呈現建設主體多元化 　　四、為人工智能基礎設施發展營造良好環境 　　（一）人工智能基礎設施發展面臨的問題 　　（二）加快構建人工智能基礎設施的思考

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。