2023年中國人工智能產業進展趨勢爭論2023年中國人工智能產業進展趨勢爭論人工智能作為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。持續探究一代人工智能應用場景，將重構生產、安排、交換、消費等經濟活動各環節，催生技術、產品、產業。作為數字經濟轉型升級的推動力和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。人工智能作為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。持續探究一代人工智能應用場景，將重構生產、安排、交換、消費等經濟活動各環節，催生技術、產品、產業。作為數字經濟轉型升級的推動力和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。20232023人工智能產業進展；2023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基建范圍。在“基建“背景下，人工智能將為智能經濟的進展和產業數字化轉型供給底層支撐，推動人工智能與SG、云計算、大數據、物聯網等領域深度融合。一、對2023(一)興技術持續孕育，以人工智能為核心的集成化技術創將加速(一)興技術持續孕育，以人工智能為核心的集成化技術創將加速2023人工智能與相關技術的協同規模化和產業化應用尚在早期，對經濟高質量進展的賦能效率有待提升。我們推斷，將來人工智能單項技術獨立發揮作用將面臨天花板。估量 虛擬現實、超高清視頻、興汽車電子等技術、產品將不斷孕育涌現，并與人工智能加速穿插集成，推動生產生活方式和社會治理方式智能化變革的經濟形態;與此同時，人工5G、云計算、大數據、工業互聯網、物聯網、混合現實(MR)、量子計算以及區塊鏈、邊緣計算等一代信息技術互為支撐。通過智能技術產業化和傳統產業智能化，人工智能將為智能經濟的進展和產業數字化轉型供給底層支撐，推動人工智能與形成一代信息根底設施的核心力量。具體方向上，以穿插融合為特征的集成化創漸成主流，多種興技術穿插集成的價值將使人工智能發揮更大社會經2023合，實現感知、決策、掌握等專用功能模塊，推動形成自動駕駛、駕駛關心、人車交互、效勞消遣應用系統，進一步革駕駛、駕駛關心、人車交互、效勞消遣應用系統，進一步革傳統汽車產業鏈，使汽車加速智能化、網聯化;人工智能有望與虛擬現實技術的相結合，為生產制造、家裝等供給工具，并為虛擬制造、智能駕駛、模擬醫療、教育培訓、影視消遣等供給場景豐富、互動準時的平臺環境。(二)智能經濟初現雛形，泛在智能進展迅猛冠疫情成為將來一段時期全球進展的“常態”，國內外均處于經濟社會創進展和轉型升級期，對人工智能的運用需求迫切，我們推斷，隨著算法的創、算力的增加、數據資源的累積，智能化根底設施的建設和傳統根底設施將實現智能化升級，人工智能技術有望推動經濟進展全要素的智能化革。冠疫情成為將來一段時期全球進展的“常態”，國內外均處于經濟社會創進展和轉型升級期，對人工智能的運用需求迫切，我們推斷，隨著算法的創、算力的增加、數據資源的累積，智能化根底設施的建設和傳統根底設施將實現智能化升級，人工智能技術有望推動經濟進展全要素的智能化革。2023經濟的階段，智能經濟這一型經濟形態已初現雛形，人工智能將與實體經濟加速融合，成為常態下產業轉型升級的重要賦能源頭之一，不僅推動智能制造、智能物流、智能農業、才智旅游以及智能醫療、才智城市等模式和業態的創，還帶動智能運營、智能軟件、智能硬件、智能機器人等產品進展，泛在化的智能經濟進展將初見雛形。人工智能將賜予信息物理系統(cPS>更具普遍性的人機協同系統。將來，萬物互聯必定帶來網絡的泛在、數據的泛在和應用需求的泛在，人工智能的應用場景將從拓展到更多行業和更多領域、更多環節、更多層面，任何人、任何單位在任何時間、任何地點都能使用的泛在智能將加速實現，這也將進一步推動人工智能技術與實體經濟各領域的深度融合。工智能應用場景最為豐富、其應用需求貫穿制造業全生命周期，將成為將來人工智能融合應用的關鍵領域，人工智能與制造業的深度融合將在制造業更多環節、更多層面得到推廣和深化，需求導向、痛點聚焦將成為人工智能與制造業融合的關鍵之一，人工智能產品和效勞將落在具體的工業智能產品或具體行業領域的系統解決方案上，此外，由于大多數產業鏈企業還未從人工智能應用中大規模獵取價值，因此安全性與投入產出比將成為制造企業應用人工能的重要決策依值挖掘。〔三〕場景賦能成為主旋律，典型場景將成為融資重點隨著我國人工智能技術的漸漸成熟，應用模式與商業模式的成形，人工智能市場和產業進展將持續向好，截至2023年G月底，我國人工智能核心產業規模達7702600隨著我國人工智能技術的漸漸成熟，應用模式與商業模式的成形，人工智能市場和產業進展將持續向好，截至2023年G月底，我國人工智能核心產業規模達7702600“場景打算應用、應用打算市場、市場打算企業進展前景”的人工智能投融資規律進一步獲得各界認可。估量2023人工智能領域細分化和專業化程度將進一步提升，人工智能應用廣泛的商業化落地階段降臨，政府和市場對于與具體應用場景特別是與實體經濟應用需求嚴密結合的應用將更加關注。2023熱度將持續，地方扶持政策、舉措等也將變得更加務實和具備可操作性，應用將成為政府關注和緊抓的重要內容，國內更多城市(群)將聚焦智能芯片、智能無人機、智能網聯汽車、智能機器人等優勢產業，面對醫療安康、金融、供給鏈交通、制造、家居、軌道交通等重點應用領域，樂觀構建符合本地優勢和進展特點的人工智能深度應用場景，估量將來一年零售、無人駕駛、醫療和教育等易落地的人工智能應用場景將更加受到資本關注。同時，由于中國在人工智能底層技術方面仍落后于美國，隨著人工智能在中國的進一步進展，底層技術的投資的熱度將持續增長，那些擁有頂級科學家團隊、雄厚科技基因的底層技術創業公司將獲得資本市場的持續資金注入，資本市場的轉變將推動人工智能更加強調理性，各用”。將連續增大。〔四〕“基建”賦能各行各業，人工智能產業底層支支撐續提升將連續增大。中心經濟工作會議于2023念，指出要發揮投資關鍵作用，加大制造業技術改造和設備5G網等型根底設施建設，此后已有7確表示加強“基建”。2023中心經濟工作會議于2023念，指出要發揮投資關鍵作用，加大制造業技術改造和設備5G網等型根底設施建設，此后已有7確表示加強“基建”。2023年3月4常務委員會召開會議，提出加快5G網絡、數據中心等型基礎設施建設進度，引發更大關注。“基建”具有時代的豐富內涵，既符合將來經濟社會進展趨勢，又適應中國當前社會經濟進展階段和轉型需求，在補短板的同時將成為社會經濟進展的引擎，人工智能“基建”對人工智能產業發展具有重大意義。估量2023人工智能基建的“三駕馬車”，人工智能產業鏈建設力度具體而言，在算力方面聯網的設備將增加至 500億臺2023年我國5G通信網絡部署加速，接入物數據的增長速度越來越快，人工智能訓練所需的計算量將進一步呈現指數增長，相關行業對算力的需求將更為浩大，領先互聯網公司大數據量將到達上千PB，傳統行業龍頭型企業數據量將到達PB個人產生數據到達TBGPU,ASIC,FPGA等計算單元將成為支撐我國人工智能技術進展的底層硬件力量，圍繞三駕馬車開展的產業鏈建設力度將持續加強。在算法方面，Cafe架、CNTK框架等分別針對不同興人工智能算法模型進展收集整合，可以大幅度提高算法開發的場景適用性，人工智能GANBERTGPT-3不斷涌現的興學習算法將在主流機器學習算法模型庫中得到更高效的實現。二、需要關注的幾個問題(一)人工智能規模化根底算力支撐力量有限多樣化的人工智能產業應用數據和更簡單的深度學習算法，需要強大計算力量作為實現支撐，估量2023將保持爆炸性增長，人工智能算法模型將更趨簡單，需要更高水平的計算力量，但能供給規模化人工智能算力支持的國內企業還很有限，我國整體在人工智能算力根底設施方面準備缺乏。據專業機構估量，人工智能、5G通信等一代信息多樣化的人工智能產業應用數據和更簡單的深度學習算法，需要強大計算力量作為實現支撐，估量2023將保持爆炸性增長，人工智能算法模型將更趨簡單，需要更高水平的計算力量，但能供給規模化人工智能算力支持的國內企業還很有限，我國整體在人工智能算力根底設施方面準備缺乏。據專業機構估量，人工智能、5G通信等一代信息2023年的33ZB快速增長到2025175ZB升級;2023年以來，隨著GPUFPGA和ASIC芯片加速進展并被應用于人工智能領域，2023算力量將到達每秒百億億次的水平。本輪人工智能產業進展以深度學習技術為主要引擎，開源開放的深度學習底層環境為技術的進化和創供給了根底本輪人工智能產業進展以深度學習技術為主要引擎，開源開放的深度學習底層環境為技術的進化和創供給了根底性保障，我國亞需通過開源開放的方式擴大技術影響力、推動技術創、聚焦產業生態進展，并為人工智能技術的產品溯源和系統可信評估供給的解決途徑。但我國開源生態建然而，伴隨人工智能進展對算力需求的不斷迭代升級，AMD、賽靈思、美滿電子、EMC以及安華高、聯發科等國際巨頭供給符合要求的芯片產品，國內企業產業鏈龍頭企業的進展與巨IBM,HPE、戴爾等國際巨頭穩居全球效勞器市場前三位，浪潮、聯想、華三、華為等國內企業市場份額有限。〔二〕開源開放的人工智能算法平臺及框架缺失全球主流人工智能算法框架與平臺的主導者是谷歌、臉書、亞馬遜、微軟等美國企業，百度、第四范式以及曠視科技、商湯科技、依圖科技等國內企業的算法框架和平臺尚未得到業界的廣泛認可和應用，我國在深度學習框架核心技術領域支撐缺乏，主要表達在:核心技術和相關技術創力量有限，對神經網絡模型的訓練性能和跨平臺支持力量缺乏；對深度學習框架的超前設計和開發力量缺乏，對模塊化開發、跨平臺支持的爭論滯后，不利于我國形成完整的人工智能產業生態，且對我國信息根底設施安全、產業安全、數據安全存潛在負面影響。芯片已經讓不少中國企業和開發者有了覆舟之戒，深度學習框架卻剛剛引起關注，缺少核心技術將會直接影響到將來人工智能產業相關聯的芯片、系統以及軟硬件平臺等產業進展。〔三〕產業數據標準化和互聯互通水平嚴峻缺乏數據是人工智能迭代創的核心要素，大數據、云、物聯網、5G量數據，且數據的增長速度越來越快。我國人工智能技術雖然已在制造、交通、電子商務、金融、醫療等領域實現試點數據是人工智能迭代創的核心要素，大數據、云、物聯網、5G量數據，且數據的增長速度越來越快。我國人工智能技術雖然已在制造、交通、電子商務、金融、醫療等領域實現試點重復用功、規模零星、標準不一、場景各異的特點，單一行業或企業的成功閱歷很難遷移，在事實上遲滯了寬闊中小企業或企業的成功閱歷很難遷移，在事實上遲滯了寬闊中小企業利用人工智能技術提高生產力、實現高質量進展的步伐。不同行業之間數據來源更為繁雜，數據質量參差不齊，標注水平不一，缺少數據標準和整合共享渠道，導致各行業之間、單一行業內部的數據均尚未實現有效互聯互通和有機整合，極大降低了數據的可用性和可遷移性。業利用人工智能技術提高生產力、實現高質量進展的步伐。不同行業之間數據來源更為繁雜，數據質量參差不齊，標注水平不一，缺少數據標準和整合共享渠道，導致各行業之間、單一行業內部的數據均尚未實現有效互聯互通和有機整合，極大降低了數據的可用性和可遷移性。〔四尚未形成嵌入行業場景的定制化人工智能根底設施建設評估框架典型應用場景作為技術重要“試驗場”和“”，其評估、選擇和打造將打算各行各業能否有效利用人工智能根底設施提升智能化水平、實現智能化轉型。目前，我國尚未有效開掘豐富數據和多樣化場景的進展潛力，對嵌入行業場景的人工智能“基建”需求提煉和特點把握不到位；雖然擁有浩大的數據規模以及更豐富的應用場景，尤其在金融、醫療、教育、制造、零售以及才智城市、政府效勞等領域有巨大的根底數據積存和一代根底設施需求，但是普遍缺乏對人工智能算力需求的充分評估，缺少結合自身行業對深度學習算法的把握理解和應用力量，對行業數據缺少集合、統籌、整理及清洗的意識。事實上，2023典型應用場景作為技術重要“試驗場”和“”，其評估、選擇和打造將打算各行各業能否有效利用人工智能根底設施提升智能化水平、實現智能化轉型。目前，我國尚未有效開掘豐富數據和多樣化場景的進展潛力，對嵌入行業場景的人工智能“基建”需求提煉和特點把握不到位；雖然擁有浩大的數據規模以及更豐富的應用場景，尤其在金融、醫療、教育、制造、零售以及才智城市、政府效勞等領域有巨大的根底數據積存和一代根底設施需求，但是普遍缺乏對人工智能算力需求的充分評估，缺少結合自身行業對深度學習算法的把握理解和應用力量，對行業數據缺少集合、統籌、整理及清洗的意識。事實上，2023情的過程中，人工智能作為“基建”的效能已經充分顯現，在好解各個行業消滅人流、物流、信息流、資金流瓶頸方面發揮了重要作用，對重大公共安全風險防范和治理、推動制發揮了重要作用，對重大公共安全風險防范和治理、推動制造業企業復工復產、維持高校和中小學授課教育起到不行或缺的作用，準時總結2023造業企業復工復產、維持高校和中小學授課教育起到不行或缺的作用，準時總結2023定制化人工智能根底設施建設評估框架在2023年已勢在必行。〔五〕細分應用領域的專業人才缺口較大我國推動人工智能進一步進展仍面臨深度學習人才荒的挑戰。依據美國保森基金會旗下智庫的統計顯示，中國是美AI2023AI人才中的近GO%AI29%(我國推動人工智能進一步進展仍面臨深度學習人才荒的挑戰。依據美國保森基金會旗下智庫的統計顯示，中國是美AI2023AI人才中的近GO%AI29%(20%、歐洲188%);另據領英大數據顯示，全球AI人才整體供給在340萬人左右，其中深度學習人才僅9.5萬人，且流淌性較大，進一步加大了缺口，這其中中國的AI52023人工智能人才缺口達500多萬，供需比例嚴峻失衡;少兒編程教育在美國的滲透率到達44.8%0.9G%;頂級人工智能人才僅排第六名，前五位分別是美國、英國、德國、法國、意大利。2023培育、補齊人才引育短板，已是當務之急。三、應實行的對策建議(一)推動建立專用AI計算設施夯實算力根底推動建立AI超算中心，擔當大規模AI學習、圖像處理、科學計算和工程計算任務，加速垂直行業人工智能技術的產業化落地，促進當地人工智能產業進展。推動彈性計算、海量數據存儲等技術應用，提高算力資源利推動建立AI超算中心，擔當大規模AI學習、圖像處理、科學計算和工程計算任務，加速垂直行業人工智能技術的產業化落地，促進當地人工智能產業進展。推動彈性計算、海量數據存儲等技術應用，提高算力資源利用效率。加快推動AI算力根底設施綠色高效進展，建設綠色高效算力中心。加強算力中心前期規劃與設計，立足應用需求，兼顧能源、氣候、自然冷源、網絡設施、能耗指標等要素和條件，合理布局建設算力根底設施。〔二〕構建智能生態圈打造軟硬件協同力量推動實現軟件與定制AI芯片的高度禍合，以到達性能最優。構建行業協同力量，推動人工智能企業與垂直行業平臺推動AI推動實現軟件與定制AI芯片的高度禍合，以到達性能最優。構建行業協同力量，推動人工智能企業與垂直行業平臺推動AI專用計算設施與行業已有業務系統實現有效對接，以算力支撐為依托，打造智能化應用生態環境。支持行業企業供給智能算力根底設施及通用軟件效勞，會聚孵化人工智能企業，促進人工智能產業進展，打造“科技研發、產業孵化、創投資本、教育培訓、配套政策環境”的智能生態圈系統。〔三持續支持人工智能開源開放和公共效勞平臺建設打造人工智能技術創載體，支持龍頭企業牽頭，聯合產業上下游企業、高校院所、專業機構等，共同建設人工智能重點領域的技術創平臺，支持高校、企業申報國家試驗室、國家重點試驗室、國家技術創中心、重點工程試驗室等國家級科研平臺。認定假設干區級人工智能技術創平臺，并視創成效賜予支持。引導和支持建立一批人工智能開放平臺、開源工程及大規模常識性數據庫，建立人工智能技術公共效勞平臺、多場景訓練與測試驗證重點試驗室等一批平臺型人工智能應用測試實體，支持面對云端訓練和終端執行的開發框架、算法庫、工具集等，并為高校院所、創型企業開放底層技術接口和數據庫調用接口，從源頭上推動人工智能原始創、自主創。打造人工智能技術創載體，支持龍頭企業牽頭，聯合產業上下游企業、高校院所、專業機構等，共同建設人工智能重點領域的技術創平臺，支持高校、企業申報國家試驗室、國家重點試驗室、國家技術創中心、重點工程試驗室等國家級科研平臺。認定假設干區級人工智能技術創平臺，并視創成效賜