当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

　　应用牵引加速引爆 短期增长

　　1.万物互联趋势日益显著，智能传感器产业规模快速增长

　　人工智能的应用领域逐渐丰富和多元化，并且大多数应用场景的实现都需要依靠传感器来完成，传感器作为人工智能技术发展的硬件基础，已经成为人工智能与万物互联的必备条件。普通传感器所具备的感知和输出的单一功能，以及失效后无法及时判定等问题，越来越制约信息技术和自动化技术的发展，已然不能满足客户的差异化需求，基于此，智能传感器应运而生。

　　首先，人工智能技术的进步将会给传感器系统带来升级，例如，模糊逻辑、自动知识收集、神经网络、环境智能等，其中，环境传感技术能够将很多微型电子处理器和传感器集成到日常物品中，使其具有智能化的功能。

　　其次，人工智能技术具有最低的计算复杂度，可以应用于小型传感器系统、单一传感器等，推动智能传感器由感知阶段逐步转向认知系统阶段，在人工智能技术的助力下飞速发展，新的产品和新的模式将带来产业规模的进一步增长。

　　2.交互精准度大幅提升，语音识别商业化步伐进一步加快

　　自互联网诞生以来，人们的信息交互方式一直在不断演进和发展。在PC时代，浏览器是流量的主要入口，鼠标和键盘是最广泛的信息交互方式；在移动互联网时代，各类App成为流量的主要入口，而主流的交互方式变成触控屏；万物互联时代，人机交互将成为主流的交互方式，语音识别会成为下一代流量入口。深度学习系统应用到语音识别技术领域，推动识别精确度大幅提升，语音识别技术实现了跨越式发展。时至今日，语音识别产业的竞争已经从研发转为应用，相较于研发更关注标准环境算法的准确性，应用围绕着真实场景聚焦技术为用户带来更优异的服务和体验，语音识别技术逐渐成为综合产品体验的一个环节。

　　3.边缘智能化成布局重点，计算机视觉迎来良好市场机遇

　　随着万物互联时代的到来，在计算机视觉领域，数以万计的设备将产生海量的数据，前端设备产生的图片、视频数据量更是巨大，如果将这些数据全部汇聚到云端进行智能分析，会给通信的带宽要求和实时性要求等带来无限压力。基于此，在靠近数据源的设备节点或网络边缘就近提供边缘智能服务成为趋势，这就逐渐将人工智能的计算能力从云端扩展至边缘端。计算机视觉产业在以人脸识别为代表的静态图像识别领域已经逐步步入产业扩张阶段，为应对边缘智能化的升级需求，计算机视觉识别动态视频成为技术创新热点。

　　4.应用场景多元化延伸拓展，智能机器人产业形成新增长点

　　近年来，以语音识别、视觉检测、多模态人机交互为代表的人工智能技术飞速发展，赋予机器人不同程度的类人智能，可实现“感知—决策—行为—反馈”的闭环工作流程，协助人类生产生活的方方面面。智能机器人不断衍生进化出复杂功能和新型功用，应用领域持续拓宽，激发了多元化的消费需求，形成产业的新兴增长极。

　　5.公共安全治理得到全球高度关注，智能安防产业快速崛起

　　受全球跨边界管制犯罪活动和恐怖袭击数量的增加，以及公众需保护的人身威胁需求的旺盛等因素影响，安防市场得到了强劲的牵引。当前，政府在安防领域的效率提升诉求较强，并持续加强安防智能化的升级，大力投入智能安防的部署，为智能安防提供了良好的发展环境。由于安防行业场景较为集中，容易实现技术优化与突破，目前以图像识别技术为核心的智能高清摄像头、视频监控系统等已基本达到安防应用要求，未来智能安防将呈现四个趋势。

　　首先，随着芯片集中度不断提高，处理能力越来越强，未来将有更多的智能算法在前端设备中实现，智能安防产品将持续具备前端化的特征。

　　其次，万物互联将使硬件资源的概念逐步淡化，智能化将以服务模块的方式提供给客户，云端化特征显著。

　　再次，在推进智能化解决方案的同时，智能安防将持续对软件平台及其配套的硬件设备进行整合，逐步呈现平台化趋势。

　　最后，在技术优势的积累下，深化垂直行业应用探索，定位目标行业和细分市场，实现行业化趋势。智能安防正在向全时间、全地域的双维度扩展，进一步为产业规模的扩展提供广大的应用空间。

　　6.垂直行业应用不断深入，智能内容推荐引导海量定制化需求

　　随着信息技术的迅速发展和互联网的广泛普及，网络上信息量呈现几何级数增长，传统的搜索引擎技术在日益庞大的信息量面前逐渐显得力不从心，多样化的搜索方式、更精准的搜索算法产品、更智能的内容推荐服务应运而生。智能内容推荐除了能提供传统的快速检索、相关度排序等功能，还能逐步基于语音识别、图片识别、文本识别及用户搜索行为的数据分析，提供个性化的用户兴趣自动识别、内容的语义理解、智能信息化过滤和推送等功能，具有信息服务的智能化和人性化特征。

　　升级需求助力拉动 中期增长

　　1.单点算力持续突破，智能芯片加速向通用化发展

　　深度学习算法是实现人工智能技术和应用的核心，其在运行过程中需要对海量的数据进行运算处理，用已有的样本数据去训练人工神经网络，然后用训练好的人工神经网络去运算其他数据，对于传统芯片而言，这将是一个极大的挑战。为应对人工智能各领域的算法模型仍处在高速发展和快速迭代的阶段，具有可重构能力的智能芯片作为新一代人工智能产业的基础硬件设施已成为诸多巨头企业占据风口的战略制胜点。

　　2.开源生态加速构建，轻量化算法模型成长空间持续扩大

　　为快速促进深度学习算法模型的适用性，避免每一个应用项目都重写代码，算法模型的开源化趋势应运而生，基础和通用的底层代码和解决方案会在开源算法模型框架中直接给出。在开源算法模型框架的帮助下，算法模型的设计壁垒逐渐降低，且无须担心底层的计算问题，只需更关注模型的高层结构，推动算法模型加速深入解决垂直行业的应用，让人工智能技术发挥出最大作用。但复杂的深度学习模型需要消耗大量的计算资源和存储空间，难以在端、边等资源受限的情况下大规模应用，具备低内存和低计算量优势的轻量化算法模型成为业界需求。轻量化深度学习通过设计更加紧凑和高效的神经网络结构，并对大模型进行剪枝进而达到减少计算量的目的。同时，随着开源算法模型框架的生态逐渐丰富，轻量化算法模型可以逐步在移动设备端使用，使用成本也将会逐渐下降，进一步加速拓展行业应用的广泛性。

　　3.交互式智能服务渐成风口，自然语言处理向知识驱动持续迈进

　　从互联网的普及到移动互联网的广泛应用，再到近年来快速发展的物联网，人机交互的触点逐渐丰富和多样化，交互的智能化特征越来越显著。在此背景下，交互式智能服务成为必然趋势，依托知识驱动的服务能力将成为未来自然语言产业的核心竞争能力。为逐步实现交互式智能服务，首先需要全面并广泛布局以语音为主的交互方式的接入，并推进对话能力的大规模定制。其次需要构建行业专有知识体系，通过将知识进行结构化处理，最终实现智能化交互，以提高交互效率。自然语言处理产业的应用和发展将着力依靠知识体系来驱动，率先构筑垂直行业、应用领域、应用场景的专用数据和知识体系，并且快速生成自然语言处理模型和对话管理的模型，这将成为该产业未来的发展重点。

　　4.疫情使得分级医疗更加迫切，智能医疗探索高效率、高质量应用

　　当前全球疫情肆虐，优质医疗资源日益紧张的情况凸显，医疗行业存在医疗资源不足、区域分布不均、优秀医生培养周期长、医疗成本高、误诊率高、疾病谱变化快等诸多痛点。同时，随着人口老龄化逐渐加剧、慢性疾病增长，人们对医疗服务的需求日益增加。医疗痛点的解决及逐渐增加的医疗服务需求成为人工智能技术应用于医疗行业的现实需求。随着人工智能技术的逐渐深化，基于深度学习算法目前已在智能诊疗、病患数据管理、基于先进分析的药物研发过程优化、医疗设备和机器人、家庭健康等方面逐步开始进行应用的探索，不仅提高了医疗行业效率和准确率，而且持续满足患者的个性化监护、监测和治疗需求，现阶段人工智能技术的主要功能是协助医生而非取代医生。

　　技术创新蓄力支撑 长期增长

　　1.技术驱动产业价值体系重塑，智能驾驶将实现“云车互联”

　　随着汽车产业的成熟和普及，各城市交通拥堵愈发严重，汽车尾气带来的环境污染也逐渐影响了人们的生活环境和空气质量，应用计算机视觉、深度学习和知识图谱技术的智能化环保型驾驶方式为解决经济问题和社会问题创造良机。新一代人工智能技术正在逐步渗透汽车产业的底层零部件、中层驾驶系统以及顶层的整车设计，持续重塑汽车产业的价值体系。各式车载雷达、传感器与深度学习技术的融合，将帮助构建汽车周围发生的所有活动的三维地图，以实现驾驶、车和路的交互与融合，协助人们实现部分自动化或特定场景的高度自动化。结合驾驶生成的非结构化数据，认知技术的应用将协助知识图谱，尝试构建对驾驶行为的理解、规划、决策以及经验，最终机器学习将实现自主操控汽车。

　　2.数据支撑业务模式变革创新，智能金融全链条服务有望兴起

　　随着全球范围内家庭收入水平的持续攀升及互联网金融产品及模式的频繁创新，越来越多的个人用户开始通过网络享受到金融服务。传统金融行业具有重复动作多、数据分析工作多以及安全隐患大等突出特点，耗费了较多人力物力，也造成了行业数据的分散和金融系统的高风险。人工智能基于智能增强和简易劳动力替代的发展逻辑可满足金融领域多个刚需，解决其多个痛点，大幅提升工作效率，显著降低工作成本，在金融行业实现彻底的系统式变革创新。在金融业务执行前端模块，人脸、指纹、声纹、虹膜等生物识别技术的发展将实现快速、精准、实时地描绘客户画像，让金融机构远程获客和营销成为可能。在中端模块，基于大数据分析技术的知识图谱将助力金融监管机构建立国家金融大数据库，防止系统性风险，同时自然语言处理、知识图谱及机器学习等技术的深度应用，将挖掘出用户、企业、机构等不同需求主体之间的多维信息关联，减少人为偏差，大力提升智能风控的准确度。在后端模块，自动化挖掘客户金融需求技术和投资引擎技术的发展，将持续助力构建行业算法模型，未来将真正深入获取用户的个性化金融需求，实现智能化、定制化的金融规划和资产配置方案。

　　3.扩展现实（XR）设备兴起，智能教育将实现定制化、普惠化

　　传统的教育模式由于良好的教育资源和优秀教师资源的稀缺，难以满足个性化学习和因材施教的教育目的。随着新一代人工智能技术的不断进步，完全的个性化学习逐渐成为可能，基于大数据分析、知识图谱和算法模型，定制化教育和个性化学习将真正实现。新一代人工智能技术在教育领域的深度应用，将逐步打通学生端和教师端，最终实现真正的教学相长。在学生端的应用，一方面，利用图像识别、自然语言处理、语音识别等多元化技术的能力，实现拍照答题、智能阅卷、语言教学互动等教育智能辅助；另一方面，则借助大数据挖掘和知识图谱的计算能力，未来将逐步满足学习的个性化需求。在教师端的应用，通过利用深度学习和知识图谱的技术，发现知识点之间的关联，将汇总后学习资料自动生成教学内容，全面打开教师个性化教学的思考空间。在教学互动层面的应用，利用人脸识别技术数据化课堂过程，辅助教师教学，同时将结构化视频进行存储，方便教师反复观摩，以充分正视学生的差异性；并且将虚拟现实或增强现实引入课堂，实现全球范围的优质教育资源的融合，为教育的普惠性带来契机。

　　本文摘选自《中国信息化形势分析与预测（2021～2022）》中“中国人工智能产业发展现状与趋势展望”，有删选。

　　本书全面总结了2021～2022年中国信息化建设成效，分析了中国信息化建设过程中需要关注的若干重点问题，提出了深入推进中国信息化建设的对策建议。主题涵盖5G、大数据中心、北斗等新型基础设施建设，信息产业、人工智能、区块链等新一代信息技术产业发展，数字经济、工业互联网、智能制造等产业数字化转型，政务服务、应急管理、数字乡村、智慧城市等公共服务，数据跨境流动、数字双碳、网络安全等信息化环境建设以及地区间信息化发展水平差异对比研究等。

　　精彩目录

Ⅰ 总报告

　　1加快建设数字中国，以新发展创造新辉煌　《信息化蓝皮书》工作组

Ⅱ 新型基础设施篇

　　2扬帆远航，5G助力经济高质量发展　中国信息通信研究院5G发展课题研究组

　　3构建全国一体化大数据中心协同创新体系的关键问题与推进路径　刘宇南 等

　　4北斗卫星导航系统行业应用发展研究　王博

Ⅲ 新一代信息技术产业篇

　　5信息产业发展现状及趋势　张小燕

　　6中国人工智能产业发展现状与趋势展望　陈英　凌霞

　　72021年区块链技术与产业发展概况　李辉忠　高胜　丁庆洋　孙毅

Ⅳ 产业数字化转型篇

　　8抢抓新机遇，促进数字经济高质量发展　张立

　　92021年中国工业互联网平台发展态势及对策思考　赵岩

　　10我国中小企业开展智能制造的概况与探索　薛塬　臧冀原　杨晓迎　董景辰　屈贤明

Ⅴ 公共服务篇

　　11政务服务“跨省通办”创新实践和存在的难题分析　孟庆国　易兰丽

　　12以智慧应急为牵引，推进应急管理现代化　杨继星

　　13中国数字乡村建设的主要进展与趋势预测（2021～2022）　李建军　白鹏飞

　　14以长效运营推动智慧城市可持续发展　张延强　吴洁倩　单志广

Ⅵ 信息化环境建设篇

　　15我国推进数据跨境流动的现状、难点及对策分析　惠志斌　崔久强

　　16信息技术应用促进碳达峰碳中和的作用与路径　时春　问好　张子利　宫照海

　　17中国网络安全产业现状、挑战及对策建议　沈昌祥

Ⅶ 比较研究篇

　　18基于地区间信息化发展水平差异的比较分析　张彬　秦晨雪　何洪阳