CIC-2020年AI新基建白皮书-2021.1-46页_2mb

报告摘要

2020年AI新基建发展白皮书总结

核心内容

AI新基建是以算力、数据、算法等为核心资源，以智算中心、公共数据集、开源框架、开放平台等为主要载体，旨在赋能制造、医疗、交通、能源、金融等传统行业实现智能化升级，同时推动人工智能技术持续创新发展的重要基础设施体系。

AI新基建具有双重属性：

公共基础性：通过基础设施建设为人工智能发展提供支撑。
技术赋能性：与实体经济深度融合，推动行业转型升级，催生新经济形态。

AI新基建主要由四部分构成：AI算力、AI数据、AI算法和AI应用解决方案，其作用体现在：

为人工智能提供内生动力；
通过应用解决方案实现对实体经济的外部赋能。

主要观点

AI算力是人工智能发展的关键要素：
- AI芯片是核心载体，包括云端芯片和终端芯片；
- AI算力中心（如智算中心、AI云服务器）为人工智能提供集约高效的计算支持；
- 代表企业包括百度、华为、阿里巴巴等，其AI芯片如昆仑、昇腾910、含光800等在性能和效率方面表现突出。
AI数据是推动人工智能落地的核心基础：
- 数据量呈现爆发式增长，2020年全球数据总量达到44ZB；
- 开放数据集、数据交易平台、数据标注产业是AI数据基础设施建设的重点；
- 代表案例包括贵阳大数据交易所、百度ApolloScape、天津数据开放平台等。
AI算法是人工智能创新发展的引擎：
- 深度学习推动计算机视觉、智能语音等技术突破商用门槛；
- 开源框架（如飞桨、MegEngine、MindSpore）和开放平台（如百度AI平台、腾讯AI平台）推动AI生态发展；
- AI算法在医疗、金融、制造等领域的应用不断深化，推动行业智能化。
AI应用解决方案推动传统行业转型升级：
- AI+制造：推动生产过程、管理活动和产品制造的智能化升级，代表案例包括富士康AI质检系统、海尔智能冰箱、百度“机器听诊大师”；
- AI+医疗：助力辅助诊断、健康管理、药物研发，代表案例包括百度灵医智惠、深睿医疗、推想科技、糖护科技；
- AI+交通：改善交通管理、出行服务和人车交互，代表案例包括商汤科技智慧出行解决方案、海信云脑、百度ACE交通引擎；
- AI+能源：助力能源开发、分配和节能减排，代表案例包括国家电投智慧能源电站、国家电网智能巡检方案、松山湖能源互联平台；
- AI+金融：推动金融服务智能化、数据处理能力提升和系统安全性增强，代表案例包括平安金融壹账通、交通银行沃德理财顾问、泰康保险智能票据识别、百度金融数字人“小浦”。

关键信息

AI新基建发展现状

政策支持：
- 国家层面高度重视AI新基建，出台多项政策推动其发展；
- 地方政府如北京、广东、安徽等积极布局，形成区域优势。
投资市场升温：
- 2020年AI领域融资事件达644起，融资总额1773亿元，同比增长72.8%；
- 智能驾驶、智能机器人等细分领域融资额显著增长。
科研成果显著：
- 人工智能专利申请和授权数量持续攀升；
- 2020年AI专利申请达69.4万件，同比增长56.3%；
- 代表性企业包括百度、华为、阿里、清华等，其专利数量和影响力突出。

AI新基建发展挑战

技术依赖：
- AI算力、算法对外依存度较高，基础技术仍有不足；
- 传感器等关键零部件依赖进口，高端芯片研发能力有待提升。
数据壁垒：
- 数据采集、流通和使用仍存在壁垒，数据价值释放不足；
- 信息孤岛现象依然存在，数据共享和应用尚未形成闭环。
融合发展受限：
- AI赋能路径、规则和人才存在制约，融合深度不足；
- 缺乏明确的行业准入标准和审批规则，制约AI在医疗、自动驾驶等领域的深入发展。
安全风险：
- AI存在算法黑箱、技术滥用、隐私泄露等风险；
- 相关法律法规和行业标准尚不完善，安全风险管理亟需加强。

对策建议

加强基础技术攻关：
- 聚焦高端芯片、核心算法、开源平台等，提升自主创新能力。
推动AI应用解决方案：
- 鼓励在制造、医疗、金融等重点行业和场景中落地应用；
- 加强共性技术平台建设，促进产业链上下游协同创新。
构建公共服务平台：
- 整合政府、企业、科研机构资源，推动数据、算力和算法共享；
- 搭建政产学研交流平台，提升技术应用和规范保障。
加强安全风险管理体系建设：
- 制定行业安全标准，完善法律法规；
- 鼓励第三方安全评估和认证，保障技术、数据和应用安全。

总结

AI新基建已成为我国经济高质量发展的重要支撑，其发展不仅有助于提升人工智能技术自主创新能力，还推动了传统行业的智能化转型。然而，技术依赖、数据壁垒、融合发展和安全风险仍是当前面临的主要挑战。未来需通过加强核心技术攻关、推动应用落地、构建公共服务平台和强化安全风险管理等措施，进一步发挥AI新基建的引领作用，助力数字经济和智能经济高质量发展。

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