“21世紀以來，隨著人工智能、大數據、云計算、物聯網等新一代信息技術的快速發展及應用，“智能制造”概念進一步深化。根據我國工信部2016年出臺的《智能制造發展規劃（2016-2020年）》中定義，“智能制造是基于新一代信息技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節，具有自感知、自決策、自執行、自適應、自學習等特征，旨在提高制造業質量、效益和核心競爭力的先進生產方式。””
根據上海市人工智能技術協會和商湯智能產業研究院聯合發布的《數字化轉型白皮書：數智技術驅動智能制造》，如今各國對“智能制造”的理解都不再局限于生產過程或單體智能，而是擴展到產業價值鏈的各個環節、包含企業活動的方方面面，也不再單方面強調數智技術本身的應用價值，而是更加重視數智技術與先進制造等跨領域技術的深度融合和實踐創新。
由數據驅動代替經驗驅動已成為產業數字化轉型的共識。如果將數據視為智能時代的“新石油”，那么數智技術即是鉆取和提煉“石油”價值的“煉油工廠”，使用數智技術廣泛獲取數據，進行深度學習，將海量原始數據加工為知識，并轉化為決策或行動來指導企業運行。
數智技術是推動產業數字化轉型不可或缺的關鍵技術，其應用價值主要體現在三個方面：
決策更及時：實時獲取場景/業務數據的自動反饋，結合智能化分析進行動態預測，代替人工經驗判斷，提升決策的準確性和及時性，例如基于設備狀態實時分析的故障預測和健康管理，或基于在線用戶數據的需求預測，加速產品創新和迭代周期等。
運營更精細：隨著產業數字化進程加速，所獲取的數據顆粒度越來越細、數據維度也更加豐富，由數據驅動的企業運營、管理會更加精細，例如基于用戶畫像的精準營銷，或對能源使用的實時監測和控制等。
應用更智能：智能化設備/應用輔助或取代人工崗位，并在應用過程中進行算法的自我迭代和優化，不斷提高決策水平，例如基于機器視覺的產品缺陷監測等。
盡管數智技術對產業數字化轉型的意義匪淺，但在實際落地過程中仍然存在一定挑戰：
數字化程度低，信息閉環難閉合：數據資產的積累是產業數字化轉型的重要前提，如何持續獲取數據，并將分布在不同系統、組織內的數據打通融合是企業數字化轉型的首要命題。目前，多數企業（尤其是中小企業）受限于資金和人才匱乏，對數智技術投入不足，導致企業數字化水平低，缺乏完善的信息網絡基礎設施；此外，由于缺少統一標準、接口和編碼體系，使得企業內外“數據孤島”叢立，無法實現互通、共享，導致企業使用數據規模、種類有限，信息閉環難閉合，海量數據的資產價值無法得到充分發揮。
跨界融合難度大，復合型人才缺乏：數字化轉型實際上是利用數智技術對企業流程再造的過程，需要既具備良好的數智技術素養，又能夠了解產業技術和發展規律的復合型人才。據清華大學互聯網發展和治理研究中心2020年對全球ICT人才調研統計，當前我國數智技術人才主要集中于科技行業，缺乏產業經驗和實踐背景，而產業IT人員總體對數智技術的認知不深，難以支撐產業數字化轉型需要。根據人力資源與社會保障部數據分析，2025年智能制造領域人才需求為900萬人，人才缺口預計達到450萬人。
不同產業差異大，規模效應難一朝形成：由于不同產業或產業中不同領域、不同企業之間存在技術、流程等差異巨大，數智技術在產業中的深入滲透須結合具體場景進行定制化開發，尚不存在一套放之四海而皆準的解決方案，這使得數智技術在產業互聯網中的應用很難像在消費互聯網時代一樣，短期建立規模效應、獲取巨大收益，而是需要與產業合作共進，在垂直領域中不斷積累解決問題的通用能力。
網絡安全問題不容忽視：隨著數智技術的應用推廣，網絡安全問題將成為數字化轉型過程中面臨的重要挑戰。一方面，傳統網絡安全系統跟不上數智技術應用和創新步伐；另一方面，數字化轉型帶來信息節點和信息總量爆發式增長，使得網絡攻擊的潛在損失“指數級”放大，對網絡安全技術提出更高要求。
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為加快推動人工智能技術在電信行業的應用與融合發展，在AIIA產學研融合與應用工作組指導下，由電信項目組組織，中國信息通信研究院標準與技術研究所牽頭，中國移動通信有限公司研究院、中國電信股份有限公司研究院、中國聯合網絡通信有限公司研究院、華為技術有限公司、中興通訊股份有限公司、英特爾（中國）有限公司等單位共同編寫了《電信行業人工智能應用白皮書》2021版。
電信網絡作為信息通信的基礎設施，具有應用人工智能技術的巨大空間和潛力。國內外運營商、設備商和服務商等在電信網絡智能化方面紛紛布局，電信網絡智能化在標準研究、技術驗證與落地應用等方面均有重要推進。隨著5G網絡的大規模商用和網絡人工智能平臺的建設成熟，越來越多的網絡智能化應用與業務已經開展落地并發揮良好效果。
本白皮書系統分析了目前電信網絡智能化的總體發展態勢與應用現狀，集中展示AI技術在移動通信網、固定通信網和網絡業務服務三大類應用場景的19個典型落地案例，包括故障根因分析、異常小區發現、基站節能、業務內容智能推薦、網絡質量智能監控與業務智能識別調優等。
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目前，全球已經掀起了人工智能應用的浪潮。將人工智能技術引入到新一代通信基礎設施，可以為網絡、計算、應用等信息基礎設施提供基于數據的感知、預測和管控能力，促進網絡、計算、應用等基礎設施的融合與協同。人工智能在越來越多的復雜場景下可以做出比人類更優的決策，無疑讓網絡智能化建設開拓了新的視野，給網絡的發展帶來了前所未有的新機遇，也為電信網絡重構轉型過程中遇到的眾多困難和挑戰提供了高效的加速解決路徑。
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日前，為推動數字經濟健康蓬勃發展，賽迪區塊鏈研究院發布了《區塊鏈+數字經濟發展白皮書》。該白皮書指出，在數字經濟蓬勃發展的當下，區塊鏈在推動數字經濟創新發展方面潛力巨大，當前，已在農業、制造業、物流業、金融、民生等領域逐步應用，加速推動經濟數字化轉型。此外，白皮書對我國數字經濟發展現狀進行分析，探討了區塊鏈技術驅動數字經濟發展的技術優勢和理論依據，從實體經濟、政府數字化治理、數字資產等方面詳細解析了區塊鏈如何賦能數字經濟發展，并針對區塊鏈驅動數字經濟發展存在的挑戰提出相關建議。
白皮書首先對區塊鏈在數字經濟各場景應用方面做了闡述。在區塊鏈應用取得系列進展的同時，其賦能數字經濟發展面臨的挑戰也不可忽視。目前來看，區塊鏈技術安全性仍需提高；大規模落地推廣也存諸多困難。
白皮書還提出，加快區塊鏈核心技術創新、建立基于區塊鏈的數字經濟監管體系、加速推動應用落地和加強人才培養等建議以促區塊鏈進一步發展迭代。建議加強區塊鏈+數字經濟專業人才培養：
一是要加大基礎型數字經濟、區塊鏈人才培養，加快培育具有扎實技術理論知識和較高應用管理能力的復合型人才；
二是注重高端技術人才培養，與國外著名高校、科研機構、知名企業等聯合培養區塊鏈碩士、博士等高層次人才，推進中外合作人才培養和引進項目；
最后，鼓勵實力雄厚的區塊鏈企業、互聯網企業和金融企業創辦“企業大學”，根據市場需求和產業發展導向開展技術與管理培訓，構建“企業-市場-產業”三位一體的區塊鏈人才培養模式。
如今，數字經濟已成為推動我國經濟發展的關鍵引擎和新優勢，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》將建設數字中國作為獨立篇章，意味著數字經濟轉型升級是我國未來10年經濟發展的關鍵機會，數字經濟將成為我國經濟轉型的核心組成。
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數字孿生
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由工信部中國電子技術標準化研究院牽頭編寫的2020年《數字孿生應用白皮書》在中國國際高新技術成果交易會發布，作為新基建背景下的重要研究成果，該白皮書對當前我國數字孿生的技術熱點、應用領域、產業情況和標準化進行了分析，同時收錄了在智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧建筑、智能制造、智慧健康6大領域的31個應用案例。
此次白皮書重點考察了我國數字孿生應用的發展現狀與趨勢，并指出數字孿生將從以下六個應用層面推動我國經濟社會的發展：
一是促進數字經濟與實體經濟融合，加快產業升級
二是貫通工業生產信息孤島，釋放數據價值
三是統籌協調系統內外部變化，實現資源能源優化配置
四是實現全要素數字化，推動新型智慧城市建設
五是優化城市設計布局，打造科學公共服務體系
六是基于醫療大數據合理分配醫療資源，提升公共健康保障效率
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企業數字化轉型升級，面臨多重機遇與挑戰。堅持數字化發展是我國現階段秉承的發展戰略。人工智能、云計算、 區塊鏈等新一代智能化信息技術正在快速發展，5G、數據中心、物聯網等新型基礎設施也將逐步完善。在新冠疫情 突發、中美關系持續緊張的局勢下，企業為了在加劇變化的市場環境中保持競爭力，需要提高數字化水平，但面臨 外部和內部的雙重挑戰。
企業面臨著外部環境快速變化的新問題。互聯網經濟蓬勃發展，移動應用廣泛普及使得形態多樣的數據正在呈現幾 何級數的增長，信息通訊技術的發展加速了人類知識的更新速度，市場競爭的加劇使企業對信息的價值產生了深度 挖掘的需求，信息的來源也隨著生產力的發展而不斷拓展。信息的變化導致了知識的生產和應用發生變革。開放性 更強的信息使高質量的知識管理日益復雜，信息的更新速度、頻率的加快使企業知識的迭代更新存在挑戰，來源更 廣的信息則需要企業基于業務需求進行深度加工，形成環環相扣的企業知識，應用到企業經營中，驗證其價值。
企業內部綜合治理需要革舊施新。傳統的 IT 系統多以流程和管控作為任務目標，缺少智能化的技術手段，無法有效 處理和應對信息與知識的爆發，在知識的分享與應用、驅動業務增長方面存在先天的缺陷，企業急需建立全新的信 息與知識處理的技術架構。首先，企業要在經營管理方式上，由資源驅動業務增長逐步轉向知識驅動業務增長，以 幫助企業在紅海市場中提升競爭力，在藍海市場中拓展創新業務；其次，企業要推動企業文化和員工思維的轉變， 并培養數字化人才隊伍；最后，需要打造全新的數字化技術框架，引入中臺工具，支持創新業務的快速落地和迭代。
智能化是企業數字化的新階段。人工智能算法的進步使得從海量數據中高效汲取知識成為可能。知識可以幫助企業 沉淀業務邏輯，將知識以機器可以理解的方式進行組織，從而實現數據的智能化應用，推動企業智能化發展。
知識中臺是基于人工智能技術形成的智能化知識解決方案。它具有全鏈路的知識管理能力，覆蓋知識的高效生產、 靈活組織和智能應用。以數據為基礎，知識中臺能夠自動化地從數據中提取知識，在業務場景的人機互動中主動推 薦知識，幫助業務人員高效、精準、智能地制定決策，提升企業的經營效率與業務創新能力。
知識中臺，是面向企 業知識應用的全生命周期、一站式、智能解決方案。知識中臺架構體系分為三個層面：基礎技術層、核心功能層和產品矩陣層。其中，基礎技術層提供了以人工智能為 核心的技術支持，是知識中臺運行的引擎。核心功能層涵蓋了知識生產、知識組織、知識應用的知識全生命周期。產品矩陣層封裝了平臺、應用、行業解決方案多層次的產品，為各行業，各場景提供服務。
全球的經濟形態正在由數字經濟逐步發展到以人工智能為核心驅動力的智能經濟新階段。當前，全球正處于新一輪 科技革命和產業變革的加速推進期，數字化、網絡化、智能化技術在生產生活中廣泛應用，驅動人類社會邁向智能 經濟新時代。智能經濟是以新一代信息技術和智能技術為基礎設施和創新要素，以產業創新為核心內容，具有數據 驅動、人機協同、跨界融合、共創分享四大特征的新經濟形態。智能經濟在催生新需求、新業態的同時，通過人機 交互方式的變革重構人類的生產方式、生活方式、社會運行及政府治理方式，引領經濟社會的創新發展。
知識中臺在產業智能化升級中，擔當重任。知識中臺作為新經濟形態下的智能化方案，將持續從技術、行業應用、 生態合作的角度進行提升，更好地賦能企業，為企業在智能經濟中取得先機持續提供動力。技術方面，知識中臺的 數據處理能力將由結構類、文檔類數據，拓展至圖片、音頻、視頻在內的多模態數據；知識中臺將提升復雜知識表 示和快速構建技術，提升數據知識化的效率。應用方面，知識中臺將由搜索、問答、推薦，升級至輔助決策、預測、 推理等各類業務場景的知識深度應用，滿足企業產品與服務的自動化定制需求，驅動產業智能化升級。
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