阿里研究院-智能技术报告-2019.4-34页_7mb

从互联网+到智能+——智能技术群落的聚变与赋能

核心内容

本文探讨了从IT时代、互联网+到智能+的演变过程，指出智能技术群的“核聚变”是推动智能+时代到来的核心动力。通过5G、物联网、人工智能、数字孪生、云计算和边缘计算等技术的融合，智能经济正在重塑传统经济形态，推动资源优化配置，实现高质量发展。

主要观点

• 技术演进：IT时代以个人电脑、软件和电信网络为主，互联网+实现了信息传播方式的变革，而智能+则标志着从万物互联迈向万物智能。
• 智能经济架构：智能经济由五层架构组成，包括技术支撑、数据 + 算力 + 算法运作范式、描述-诊断-预测-决策的服务机理、协同化、自动化和全球化的治理体系。
• 技术支撑：新一代信息技术如5G、物联网、云计算、人工智能等，为智能经济提供了强大的技术底座，推动全面感知、可靠传输、智能处理和精准决策。
• 运作范式：数据 + 算力 + 算法成为企业资源配置效率提升的关键，推动决策智能化和业务流程优化。
• 赋能机理：智能技术通过描述、诊断、预测和决策四个阶段，实现对复杂系统的优化和资源配置效率的提升。
• 经济形态：智能经济催生了新的商业模式，如C2B，推动个性化消费、柔性化生产和社会化供应链的发展。
• 七大应用场景：包括5G智能终端、智能网联汽车、智能工厂、智慧城市、大型复杂设备、智慧物流和智慧金融，这些场景将全面改变人类生产与生活。
• 新形势：智能技术的“核聚变”成为新一轮技术创新的主阵地，消费互联网推动产业互联网发展，智能+助力跨越创新死亡之谷。

关键信息

技术支撑

• 5G：提供高速率、低时延、大连接能力，推动万物互联与万物智能。
• 云计算：作为智能经济的基础设施，支持计算、存储、网络，并与边缘计算形成互补协同。
• IoT与边缘计算：实现万物互联，并赋予设备计算和智能能力，提升自动化水平。
• 人工智能：推动个性化服务，提升生产效率，并在多个领域实现商业化应用。
• 数字孪生：构建物理世界与数字世界的映射，实现对物理对象的优化和改造。
• 区块链：提供分布式信任模式，提升数据透明度和安全性。

运作范式

• 数据 + 算力 + 算法成为智能经济的运作范式。
• 微服务架构提升工业互联网平台的灵活性与效率。
• 企业通过平台化运营实现资源配置效率最大化。

赋能机理

• 描述：对业务和数据进行定量分析。
• 诊断：识别数据之间的因果关系，帮助优化决策。
• 预测：基于数据和算法进行未来预测。
• 决策：实现自动化和智能化的决策过程。

经济形态

• 新零售：实现数据驱动的个性化消费体验。
• 新制造：通过智能技术推动制造业转型，提升生产效率。
• 新金融：利用大数据和人工智能实现普惠金融和智能风控。

七大应用场景

• 5G智能终端：推动AR/VR等新技术发展，提升用户体验。
• 智能网联汽车：从驾驶辅助向完全自动驾驶演进，提升出行效率。
• 智能工厂：通过5G和工业机器人实现智能化生产。
• 智慧城市：通过物联网和大数据实现智能管理和调控。
• 大型复杂设备：利用远程监控和智能维护提升设备效率。
• 智慧物流：构建高效、安全的智慧物流生态。
• 智慧金融：推动普惠金融和智能风控发展。

新形势

• 智能技术的“核聚变”：技术集成和迭代推动智能+时代的到来。
• 消费互联网拉动产业互联网：中国消费互联网的发展带动产业互联网创新，推动十万亿市场。
• 智能+助力跨越创新死亡之谷：智能技术为科技创新的产业化提供新路径，加速技术落地与商业化。

案例

• 达索“数字心脏”：实现心脏状态的智能分析与优化。
• 阿里云ET工业大脑：提升制造效率与质量，优化能耗。
• 盼达用车：利用AliOS实现智能出行服务。
• 阿里云ET城市大脑：优化交通管理，提升城市运行效率。
• UPTAKE：通过数据 + 模型 = 服务，实现设备智能维护。
• 智慧矿山：实现无人化、智能化矿山作业。

作者与致谢

• 指导委员会：高红冰、潘永花、王岳等。
• 致谢：秦磊、孟晋宇、李双宏等。