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2023年被稱為“AI元年”，人工智能、AI大模型概念迅速點燃市場。本篇報告重點關注人工智能相關技術在廣泛的企業服務領域所帶來的變革應用研究，將洞察中國AI技術如何為企業服務領域帶來發展與應用方面的升級和演變，同時分析行業規模、落地應用、未來趨勢，提供AI變革企業服務場景應用的理解和解讀。 **一、GPT-4點燃AI發展浪潮，大模型引起社會高度關注 ******

從2018年OpenAI提出的參數為1.17億的GPT算法，到2020年推出參數為1,750億的GPT-3，參數實現了116倍的增長，跨足千億級大模型，對2019年的NLP模型構成巨大沖擊。隨后，OpenAI推出基于GPT-3.5Turbo模型，具備更大參數和更高精度，進一步普及了人工智能。今年，OpenAI在3月15日發布了多模態預訓練大模型GPT-4，其技術原理和訓練機制與GPT-3.5相似，但引發了公眾對AI的極大熱情。GPT-4經過升級，提升了ChatGPT的圖像識別能力、文字限制擴展至2.5萬字、專業性回答的準確性以及風格變換能力。與以往模型相比，GPT-4最顯著的創新之一是其多模態能力。

二、隨著大模型技術成熟，未來大模型有望在各領域廣泛應用并實現商業化

語言大模型的助力下，垂直領域的應用呈現出更高的專業性、高質量的產出以及在特定任務上的卓越表現。目前，這些應用已廣泛滲透到金融、政務、交通、醫療、教育等領域。AI大模型在高度滲透的應用領域取得成功的原因在于其擁有豐富高質量的數據、強烈的技術需求和創新要求，以及規范的商業環境。此外，這些領域對客觀、理性建議的需求也激勵大模型提供更準確、更有邏輯的解決方案，以滿足高級決策和戰略制定的要求。這一成功不僅推動了行業的發展，也為大模型應用提供了新的機遇和動力。

三、AI大模型在服務型產業中能顯著降低成本，推動企業服務創新和提效

AI大模型對各類產業的影響程度各不相同。在服務型產業中，AI能夠實現5.8%的顯著成本降低，主要集中在客戶營銷、客戶運營、客戶服務等獲取和轉化客戶的成本方面，具有高替代潛力。在媒介型產業中，成本降低比例為2.8%，主要表現在銷售渠道管理和營銷內容等關鍵領域。對于產品型產業，AI有望減少1.6%的成本，這些企業通常在產品研發設計和市場營銷方面投入較多，因此未來將通過自動生成產品模型、外觀設計以及宣傳材料來重塑工作模式。然而，在制造型和基礎源頭型產業中，AI大模型的滲透率相對較小，成本下降幅度僅為0.5%。

來源：騰訊研究院

　　近日，針對大模型AI技術發展，騰訊研究院、同濟大學、騰訊云、騰訊新聞基于產學研等多方在AI領域的研究，共同發布了《人機共生——大模型時代的AI十大趨勢觀察》報告，從技術、應用、社會等角度，提出大模型時代的關鍵性趨勢觀察，并帶來了大模型時代AI的十個關鍵詞。

　　技術趨勢：大語言模型和多模態技術將助力人工智能向AGI發展

　　AGI（通用人工智能）是一種具有所有人類智能能力的機器，它可以理解、學習、適應和實現任何知識工作。報告顯示，自2010年代初深度學習問世以來，人工智能進入到第三次高潮，而2017年出現的Transformer算法，又將深度學習推向了大模型時代。以ChatGPT為代表的大語言模型，展現出來的推理、思維鏈等能力，讓人類感到驚訝，尤其是GPT4在多種能力測試中達到人類頂級水平，更是讓人類看到了AGI的曙光。

　　未來真正的AGI可以自然地處理多種類型信息，它需要具有高效的多模態信息處理機制。報告認為，多模態AI不僅能夠處理單一數據類型的任務，而且可以在不同數據類型間建立聯系和融合，為解決復雜問題提供支持，因此多模態AI也將助力人工智能向AGI發展。

　　報告還強調，多模態AI也將帶來創新應用的藍海，例如多模態AI可以擴展在社交媒體中的實時語音、文字、圖像和視頻的處理能力，為傳統游戲和增強現實/虛擬現實（AR/VR）應用帶來更為豐富和沉浸式體驗。

　　應用趨勢：AI將給產品交互、企業生態、商業模式等多個領域帶來變革

　　在應用層面，報告重點提到了AI對產品交互、企業生態、商業模式、個人創作能力等方面的變革。

　　在產品交互方面，過去人類用鍵盤鼠標與電腦交互，用手指觸屏與手機交互，用喚醒詞與智能音箱交互，但生成式AI讓人類可以用自然語言的方式跟機器對話，機器也可以通過大模型擁有理解人類語言的能力。報告顯示，過去的數次人機交互變革，都帶來了從終端到連接，到各類應用的顛覆式變革，生成式AI也必將帶來產業鏈、價值鏈和生態的重塑。

　　在商業模式方面，大模型促進了AI的工業化，并且正在重構現有的商業模式，未來將形成模型即服務的MaaS生態。報告顯示，未來的數字化商業將分為大模型基礎設施型企業、垂直行業領域的小模型應用企業，以及更加貼合個人用戶的模型應用和服務。這一生態的建立和發展，將更廣泛地賦能各行業應用，加快社會各領域數字化轉型、智能化發展，帶來全社會的生產效率提升。

　　此外，垂直領域應用將是大模型的主戰場。隨著生成式人工智能技術的飛速發展，它已經在多個領域展現出全新的商業價值。在中國，諸多行業企業也已經看到生成式AI、大模型可能為企業帶來競爭優勢。金融行業、文化娛樂行業等頭部機構預計會在一年內，在相對成熟的場景中嘗試引入大模型以及生成式AI能力。

　　與此同時，MaaS服務正助力加速行業大模型落地。騰訊云從產業客戶需求場景出發，基于大模型高性能計算集群和大模型能力，依托騰訊云TI平臺打造模型精選商店，為客戶提供MaaS一站式服務和行業大模型解決方案，全面降低落地門檻，助力客戶構建專屬大模型及智能應用。截至目前，騰訊云已聯合行業頭部企業，為10大行業輸出了超過50個解決方案，提供一整套模型服務工具鏈，幫助企業高效宰、高品質、低成本創建和部署AI應用。

　　對于個人來講，AI大模型將助力個體成為超級生產者。報告指出，基于生成式AI的新應用快速進化，涌現出許多新型面向個體的生產力應用。在創意制作、文本生成、圖像和視頻工具、學習工具、閱讀工具、市場分析、編程等各個領域快速融入工作流，從信息處理、個性化學習、輔助創作、智能優化等方面協助人類創作，賦能個體成為超級生產者。在大模型的加持下，人工智能正在從“工具”變成“伙伴”，人機關系將進入到下一階段。

　　社會趨勢：重點審視版權歸屬難題和倫理挑戰

　　在社會觀察層面，報告重點關注當下受到AI沖擊最為明顯的兩個領域：版權與治理。

　　傳統的版權制度立足于“思想表達二分法”這一基本原則，即“只保護自然人思想的表達，而不保護自然人的思想本身”。報告指出，在人工智能時代，版權制度如果無法對“人的創造性思想”和“AI模型的獨創性表達”加以有效回應，那么其適用價值將會受到極大影響。

　　同時，生成式AI也帶來了更加復雜難控的風險，包括對人類未來生存的潛在風險。報告指出，AI時代需要成為一個負責任創新的時代，人們需要建立合理審慎的AI倫理和治理框架，塑造負責任的AI生態，打造人機和諧共生的未來。

　　其中，生成式AI領域的創新主體需要積極探索技術上和管理上的安全保障措施，為生成式AI的健康發展和安全可控應用構筑起防護欄。

　　具體內容如下：

人工智能是當今最熱門的技術領域之一，也是中國互聯網公司的重要戰略方向。本報告基于對9位來自中國AI科技團隊的產業人士問卷調研，分析了中國AI產業在資源投入、模型發展、數據隱私保護和行業合作等方面的表現，以及面臨的挑戰和機遇。用科學數據證據給讀者提供全面的視角洞察中國AI產業的發展現狀和未來趨勢。

　　億級資金有望注入，團隊擴容力度加大。根據公司戰略定位和發展重點，在技術研發、算力資源投入、數據采集與標注以及市場推廣與商業化擴展方面存在投入差異。同時， AI人力資源也在不斷擴張，采取多元化的策略來吸引和培養人才。 　 　　AI模型新發布可期，復雜數據處理升級。下半年有多個AI模型發布計劃，涵蓋自然語言處理、計算機視覺和跨模態領域。在模型發布中， Transformer架構是主流選擇。數據挑戰、模型優化和商業化仍是AI團隊面臨的瓶頸。雖然大模型在應用場景中擴展，并非模型規模越大越好，也需綜合考慮數據和模型的質量。 　 　　數據多樣性、數據合作和數據隱私保護是中國AI公司在數據領域的關鍵關注點。數據多樣性與合作是關鍵，共享數據合作是重要趨勢。圖像和自然語言數據集普及度高，物體檢測數據集應用較少。中國AI公司重視數據安全與隱私保護，采取多層防護措施、動態處理與隱私保護并重，以用戶為中心保護用戶數據。 　 　　AI硬件投入將繼續保持強勁的發展勢頭。服務器部署反映算力需求，大部分公司有服務器擴張計劃。不同公司在計算資源的使用量、成本和供應商選擇上存在差異，反映出它們在AI技術發展上的投入和戰略規劃。中國本土公司在半導體領域的發展也不容忽視。 　 　　AI商業化需要持續投入和優化，而營銷策略中突出大模型的創新性和應用價值是至關重要的。按交易量費和定制開發費是中國AI科技團隊主要的收費模式，顯示出對需求敏感性和靈活盈利模式的重視。調研結果還揭示了AI服務費用反映了模型復雜性、服務質量和市場競爭的因素，需要綜合評估選擇。 　 　　AI的跨行業應用和行業合作是推動技術發展和創新的關鍵。AI應用有廣闊的發展空間，需要各行業積極與AI公司合作推動數字化和智能化轉型，同時加強數據隱私保護。我們認為，未來行業整合、競爭加劇和新興創業公司崛起的可能性較大。 　

來源：商湯智能產業研究院

　　隨著人工智能技術高速發展，加強人工智能倫理與治理成為大勢所趨。近日，商湯科技發布《“平衡發展”的人工智能治理白皮書——商湯人工智能倫理與治理年度報告（2022年）》（以下簡稱“報告”），系統呈現了商湯在推動AI治理落地進程中的洞察、思考、目標與實踐。 　 　　報告提出，從發展歷程看，人工智能治理至今先后經歷了三個發展階段，目前，已進入落地實踐階段，即人工智能治理3.0階段。 　

圖1 全球人工智能治理發展歷程

資料來源：商湯智能產業研究院

　　人工智能治理的1.0階段

　　起于2016年，以原則討論為主。哈佛大學Jessica Fjeld等在研究中將人工智能治理1.0階段開端定位于2016年9月的Google、Facebook、IBM、亞馬遜和微軟等美國企業發布的《Principles of Partnership on AI》。 　　Anna Jobin 等通過梳理來自全球84份人工智能倫理相關的原則或準則文件同樣發現，2016年之后發布的占比高達88%；其中，私營企業和政府部門發布的文件數量分別占比22.6%和21.4%。 　　人工智能治理的2.0階段

　　起于2020年，以政策討論為主。2020年2月，歐盟委員會發布《人工智能白皮書》，在全球率先提出了“基于風險的人工智能監管框架”。此后，主要國家紛紛跟進，均在不同程度開展了監管人工智能相關技術及應用的探索。因此，2020年也常被稱為“人工智能監管元年”。 　　據OECD的最新監測，全球已有60余個國家提出了700余項人工智能政策舉措，而德勤全球（Deloitte Global）則進一步預測 ，2022年將會有大量關于更系統地監管人工智能的討論。 　　人工智能治理的3.0階段

　　起于2022年，以技術驗證為主。進入2022年，隨著全球人工智能治理進程的持續推進，以及可信、負責任人工智能等相關理念的持續滲透，有關驗證人工智能治理如何落地實施的倡議日益增多。 　　在政府側，2022年5月，新加坡政府率先推出了全球首個人工智能治理開源測試工具箱“AI.Verify”；2022年6月，西班牙政府與歐盟委員會介紹了第一個人工智能監管沙箱的試點計劃。 　　在市場側，美國人工智能治理研究機構RAII發布了“負責任人工智能認證計劃”，向企業、組織、機構等提供RAII認證評級系統。 　　面向3.0階段，報告提出人工智能治理的技術驗證應包括兩個層面，一是通過實踐驗證原則、政策要求和標準的可落地性，二是通過采用技術工具驗證對各方對人工智能治理規范的落實程度。 　　報告指出，目前，人工智能治理落地實踐仍面臨許多挑戰，下一步，推動人工智能治理落地應重點關注以下“三組關系”： 　 ** **

圖2 人工智能治理落地應重點關注“三組關系”

資料來源：商湯智能產業研究院

　　**第一：理念與行動的關系。**研究發現，雖然超過一半的組織發布或公開認可AI倫理的共同原則，但只有不到四分之一的組織將其付諸實施，AI治理在實踐過程中仍面臨諸多現實挑戰： 　　一是人工智能治理與現有組織結構的融合問題。人工智能治理工作涉及信息安全、數據治理等與現有組織結構重疊的領域，職責交叉、工作范圍難以厘清等問題在組織層面對推動落地實踐形成了一定的制約； 　　二是倫理治理短期業務收益不明顯的問題。在推動AI倫理治理工作時，業務方可能會因看不到短期收益，出現對倫理治理工作重視程度降低、治理工作落實缺位等情況； 　　三是倫理治理落實缺乏共識性標準的問題。 　　**第二：政策與實踐的關系。**政策制定者與技術開發者的視角不同、立場不同，對政策意涵的理解也不盡相同，在推動人工智能治理落地的過程中，還需要將政策要求轉化為技術和業務團隊可執行的實踐標準。處理好政策與實踐的關系，應重點考慮以下四方面： 　　一是政策制定應考慮產業、技術應用的動態性和多樣性，為行業發展提供一定寬松的環境； 　　二是不同機構、部門、國家應努力推動AI治理標準的互聯互通； 　　三是應加強AI治理實踐部門在政策制定過程中的參與程度，提升政策要求的可落地性； 　　四是政策層面與產業層面在AI治理相關問題的定義方面應當尋求更多共識。 　　**第三：技術與用戶的關系。**目前，AI治理仍主要局限于專業討論、企業內部治理領域，尚未將最終用戶納入AI治理的工作體系之中。因此，市場或者社會上對AI相關的治理問題還存在不少的誤解，有些用戶會將暫時的技術問題定義為長期性的治理問題，例如，將新部署的AI系統暫時性的識別效果不佳的問題理解為算法歧視問題。 　　有研究發現，只有40%的消費者相信企業在開發和部署新技術時是負責任且合乎倫理的，用戶對AI治理缺乏深度認識。因此，在推動AI治理落地的過程中，應處理好技術與用戶間的關系，技術提供方應使用用戶語言講解技術，AI治理機構應主動清治理挑戰的根源、深化用戶對AI治理問題的理解、賦予用戶參與治理的能力。此外，企業還應加大對治理技術工具的投入，提升AI治理的可驗證性。 　　同時，報告指出，商湯科技作為AI行業的領先企業，高度重視人工智能倫理與治理工作，始終堅持“平衡發展”的倫理觀，倡導“可持續發展、以人為本、技術可控”的倫理原則，實行嚴格的產品倫理風險控制機制，建設全面的AI倫理治理體系，并積極探索數據治理、算法治理相關的檢測工具和技術手段，致力于將倫理原則嵌入到產品設計、開發、部署的全生命周期。 　　報告內容表示，在未來，商湯將持續推動發展負責任且可評估的人工智能，為AI治理實踐不斷貢獻完善、可行的落地方案。 具體內容如下

頭豹研究院謹此發布《2022年中國DPU行業白皮書》。本報告旨在分析DPU發展現狀、產品特點、技術動向及發展趨勢，并識別中國芯片廠商與海外芯片廠商的差異，從而判斷中國DPU行業的現狀與發展機遇。基于全文的論述，本報告在最后分享了作者對于行業未來發展理解與思考，旨在倡導行業內外各方加強合作，從而推動中國DPU行業與中國芯片行業整體發展。

　　本報告所有圖、表、文字中的數據均源自弗若斯特沙利文咨詢（中國）及頭豹研究院調查，數據均采用四舍五入，小數計一位。

**　　DPU將成為繼CPU、GPU的“第三塊主力芯片”**

　　DPU具備高度靈活可編程性，其功能可通過軟件定義向網絡、存儲、安全等應用進行延伸。通過靈活地運用DPU的功能，在滿足不同應用場景對于釋放算力、提高數據處理效率需求的同時，還具有貼合具體應用場景需求的能力，如助力形成信息安全解決方案等。因此，DPU具有滲透眾多應用場景的潛力。

**　　產品概念逐步具象化，蓄力延伸眾多領域**

　　不斷改進產品弓應用場景的貼合度，打磨DPU產品在錨定應用領域的商業化能力是現階段發展的重點，DPU概念在這發展過程中將逐步具象化，行業外部對DPU認知也將逐漸加強。基于現階段所積累的技術與應用場景理解，芯片廠商將持續擴大DPU所能覆蓋的應用場景。

**　　海外與中國芯片龍頭廠商發展進度相近**

　　海外芯片龍頭廠商基于自身影響力率先打開市場，中國芯片龍頭廠商也緊步跟上，產品將逐步落地應用。在行業發展初期，雙方皆處于接受終端應用驗證的階段，發展進度相近。

**　　打造生態是中國芯片廠商把握機遇的關鍵**

　　在打磨DPU大規模商業化的階段，擁有較強適配性并釋放客戶開發能力的產品更具有競爭優勢，軟件生態則是形成這一競爭優勢的關鍵。此外，中國芯片廠商還可以打造產業鏈生態以及橫向的協同生態，提高研發效率、打造多樣化產品，從而把握行業發展的機遇。以DPU為中心，聯合芯片行業各方協同發展，將有望推動中國芯片行業整體發展。

【摘 要】 白皮書聚焦全球及我國5G融合應用發展態勢，重點發布第四屆“綻放杯”5G應用征集大賽項目的深度洞察，并對《5G應用“揚帆”行動計劃（2021-2023年）》中重點發展的15個領域應用進行深度分析，提出5G技術向行業應用轉化經歷四個發展階段，各領域5G應用將梯次導入，呈現出螺旋上升發展模式；分析了5G應用商業模式創新及5G產業鏈新體系發展情況，最后提出我國5G應用規模化發展的建議。

【目 錄】

一、5G融合應用發展態勢

1.1 全球5G網絡持續普及，行業終端成為市場發展新藍海

1.2 全球5G應用初顯成效，但整體仍處于初期階段

1.3 我國5G應用正從“試水試航”走向“揚帆遠航”

二、第四屆“綻放杯”5G應用征集大賽項目洞察

2.1 參賽數量大幅增長，獲獎項目粵浙蘇京領跑

2.2 行業應用廣度拓寬，與千行百業加速融合

2.3 5G應用成熟度大幅提升，15%項目已實現“解決方案可復制”

2.4 5G與各類新技術融合創新，關鍵技術能力不斷提升

2.5 行業需求進一步聚焦，通用型終端需求旺盛

2.6 解決方案提供商參與力度持續加大

三、“揚帆”重點領域應用分析

3.1 5G+信息消費領域創新活躍

3.2 5G+融合媒體多元化互動式場景日益豐富

3.3 5G+工業互聯網逐步深入核心環節

3.4 5G+車聯網正從探索期向市場啟動期轉變

3.5 5G+智慧港口領域聚焦港口無人化建設

3.6 5G+智能采礦為安全生產護航

3.7 5G+智慧電力構建數字電網體系

3.8 5G+智慧醫療助力跨區域醫療資源協同

3.9 5G+文化旅游領域開拓線上線下新場景

3.10 5G+智慧城市提升城市治理水平

3.11 5G+智慧物流實現物流裝備高速互聯和遠程交互

3.12 5G+智能油氣領域實現油氣的增儲上產

3.13 5G+智慧農業開啟數字鄉村新圖景

3.14 5G+智慧水利創造治水新模式

3.15 5G+智慧教育提升教育資源供給能力

四、5G融合應用規模化發展路徑與建議

4.1 5G技術向行業應用轉化將經歷四個階段

4.2 不同行業的數字化水平和需求，決定5G技術創新擴散速度

4.3 5G應用場景梯次導入，螺旋式上升實現規模復制

4.4 5G與行業深度融合，促進產業鏈擴充形成新體系

4.5 商業模式初具雛形，生態價值逐漸凸顯

4.6 5G融合應用規模化發展建議

來自于億歐智庫的《中國AI+材料科學產業應用研究報告》，本報告從全球AI+材料科學發展，到產業應用落地作出梳理。解讀中國AI+材料科學產業規模、發展趨勢，并剖析產業痛點，提出發展建議。旨在推動人工智能驅動新材料發現的產業落地，并為跨界企業、投資人等提供參考。

全球新材料產業持續擴張，差異化顯著，產業重心逐漸向亞太區轉移

全球新材料產業差異化顯著，美國、歐洲和日本等國擁有成熟的新材料（Advanced materials）市場，多數產品占據全球市場的壟斷地位，是新材料產業主要的創新主體。其中，美國在新材料全領域位于領先地位；歐洲在復合材料、化工材料領域優勢顯著；日本在電子信息材料領域領跑于世界；俄羅斯在航天航空材料等方面趨于領先地位；中國在前沿新材料等領域發展有一定優勢。隨著全球新材料產業巨頭迅速擴張，新材料產業鏈的中低端逐漸向亞太地區（如中國）轉移。

2019年全球新材料產業規模達到2.23萬億美元，2020年仍保持10%左右增長。目前，全球范圍內都在積極發展新材料，尤其是發達國家，新材料已成為決定一國高端制造及國防安全的關鍵因素和國際競爭的重點領域。2019年全球新材料產值中，先進基礎材料產值比重占49%，關鍵戰略材料產值占43%，前沿新材料比重8%。

國家和企業的研發投入是保持核心競爭力的關鍵，中國應持續加大投入

美國、日本等發達國家早期通過高強度的研發快速實現了高度成熟的工業化，日本1980年代研發強度已經超過2%，相關配套產業十分成熟，因此進一步的實體創新越發困難。但近20年來美國、日本的研發強度增長趨勢十分緩慢，美國基本維持在2.6%-2.8%，日本維持在3.0%-3.5%，而韓國對基礎科研的重視程度持續加深、科研投入不斷加大。

研發是新材料企業保持核心競爭力的關鍵，新材料研發周期長、回報慢，因此自主研發的企業必須具備足夠的抗風險能力。從全球化工及材料巨頭，如BASF、3M、陶氏、杜邦等企業看，并不存在單一的新材料企業，這些企業均具有多元化的業務結構，并且多數企業最初都是通過石化或基礎化工形成規模優勢及穩定的盈利，從而有能力在新材料領域投入持續的研發，并且其新材料產品多是基于石化產品的延伸。而石化化工產品在二十世紀七八時代開始便趨于成熟。因此近四十年來，化學工業基本不再產生新學識，新物質、新品種的創造愈發困難。

新材料產業是國民經濟和制造業升級的基礎，涉及國防、民生等各方面

根據國家標準《GB/T 37264-2018 新材料技術成熟度等級劃分及定義》，新材料指新出現的具有優異性能和特殊功能的材料，及傳統材料改進后性能明顯提高或產生新功能的材料。國家統計局將新材料分為六大類，包括特種金屬功能材料、高端金屬結構材料、先進高分子材料、新型無機非金屬材料、高性能復合材料和前沿新材料。工信部《新材料產業發展指南》中指出，新材料三大戰略發展方向包括先進基礎材料、關鍵戰略材料、前沿新材料。作為工業發展的先導，新材料產業是基礎性、支柱性產業，已成為國民經濟發展、高端制造業升級的基石。

材料科學是經濟發展的重要上游環節，是工業制造和國防發展的關鍵保障。從材料性能、材料屬性、物理性質可以將材料進行歸類，分別對應到應用環節的各個下游領域。作為中國七大戰略新興產業之一，材料產業的發展對于中國經濟建設具有重要意義。

新材料產業上升為國家戰略性新興產業，產業規模逐年遞增

新材料廣泛應用于各領域，其研發和應用與技術和產業變革息息相關，新材料的發展為技術創新和產業升級注入推動力。為應對新材料產業在快速發展中遇到的核心競爭力不強、創新力不夠、產業化緩慢、進口依賴度高、人才匱乏等問題，近十年中國政府制定了一系列新材料產業政策，積極推動新材料產業發展。尤其是在2009年中國明確將新材料產業列為戰略性新興產業，并予以重點支持的背景下，中國新材料產業的發展獲得充分的政策保障。2012年工信部發布《新材料產業“十二五”發展規劃》，為新材料產業制定明確的發展方向和任務后，新材料產業發展進一步提速。

中國發改委、工信部等聯合發布的《中國新材料產業發展報告》指出，2010至2019年中國新材料產業蓬勃發展，市場規模由人民幣7000億元增長至人民幣4.1萬億元，年復合增長率達23.9%。

中國新材料產業自主創新能力不強，關鍵技術仍受制于人

材料科學是整個國民經濟的基礎，服務范圍極廣，涉及從國防到民生的各個方面，而且需求迫切。目前我國很多關鍵核心材料核心競爭力不強， 32%中國關鍵材料領域為市場空白，進口依賴現象嚴重，如高鐵齒輪制動裝置、電子產品存儲芯片等。具體來講，航空發動機、雷達、軍工等方面所需的材料比較復雜，往往是多種元素或者多種化合物組成的復雜混合物，單純依靠傳統“試錯式”的材料研發模式非常困難，而材料的研發及生產周期較長，導致新材料的研發無法跟上產品設計的速度，嚴重制約了我國科技的進步和工業的發展。

盡管中國新材料產業迅速發展躋身于全球材料大國行列，但存在材料支撐保障能力不強，產學研用銜接不緊密，產業集群效益弱，產業基礎設施不健全等問題，具體表現為產品結構不合理、關鍵技術受制于人、國際市場競爭力不強。

2021年中國云原生AI開發平臺白皮書

行業背景：近年來，國內人工智能技術成熟度持續提升、服務種類不斷豐富，在企業經營管理各環節的價值已得到市場的初步驗證。然而，當前國內甲方企業在進行人工智能開發和應用時仍然面臨著技術人才儲備不足、AI應用部署存在困難、投入產出比不達預期等問題，亟需能夠幫助企業解決這一問題的高效AI開發和應用工具。

產品&關鍵技術：云原生AI開發平臺融合了成熟的人工智能開發框架以及云原生工具靈活調用云資源、高效部署云應用的能力，一方面幫助企業開發者提高算法模型的開發效率，另一方面提升交付、部署、運維環節的效率并降低TCO。橫向對比甲方企業可能采用的諸多獲取人工智能能力的平臺和方式之后，我們認為云原生AI開發平臺在AI開發應用全生命周期視角下具備一定的綜合優勢。

SMS 應用場景：云原生AI開發平臺在諸多人工智能密集應用的下游場景和行業具備通用性，包括互聯網、金融、自動駕駛、政務、制造、營銷等。本報告挑選了部分應用場景，梳理了上述場景下企業進行AI開發和應用過程中面臨的實際需求和難點，展示了典型云原生AI開發產品的服務架構以及對企業經營管理的價值。

發展趨勢：AI開發平臺還將朝著易用性、專業化、綜合性、產用協同等方向發展，我們認為在這一過程中，AI開發平臺的產品廣度將進一步提升，并有望集成DevOps、AIOps等運維方法和工具，全方位融入企業的數字化經營體系。同時，AI開發平臺的服務業態還將向軟硬一體化方向演進，深度融合技術交流社區等平臺，形成學用一體化的技術傳播與升級環境。

本報告對中國工業互聯網與工業智能行業進行研究分析，詳細梳理了工業互聯網與工業智能的概念界定、供給需求、商業模式、競爭格局與戰略發展路徑，以及行業發展趨勢與建議，并以上述內容為框架植入了企業案例，旨在展現和突出企業在工業互聯網與工業智能所做的布局、已有的產品或解決方案，更好地體現企業在工業互聯網與工業智能所創造的價值與貢獻。

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。