智能制造是推进制造强国战略的主攻方向，加速制造企业设备、产线、车间和工厂的数字化、网络化、 智能化升级，从根本上变革制造业生产方式和资源组织模式。同时，在经济下行压力、人口红利消失、消费结构升级、新冠疫情冲击等多种因素推动下，制造企业加快转型步伐，工厂正向高效化、智能化、绿色化方向跃迁升级，不断涌现出技术创新、应用领先、成效显著的智能工厂。在此背景下，全面梳理智能工厂应用场景，总结智能工厂发展路径，研判制造业高质量发展趋势，明确成效考核，对“十四五”期间高水平推进智能制造具有重要参考意义。 本报告围绕智能工厂建设趋势、场景、路径、评价和实践五个方面进行了阐述。趋势方面，围绕要素驱动、手段优化、生产变革、资源配置和可持续维度进行了分析。场景方面，梳理了智能工厂建设落地的十大场景，归纳了场景差异化应用模式。路径方面，总结了原材料、装备制造、消费品和电子信息四大行业的差异化发展路径以及特色模式。评价方面，从价值增长、运营优化和可持续发展三个维度提出了一套可量化转型价值效益的绩效指标体系。实践方面，列举了若干行业代表性领先工厂的主要转型变革和关键绩效改善。

2021年12月，中国政府联合15家机关部门发布了《“十四五”机器人产业发展规划》，明确了机器人产业规划的重大意义并提出了机器人产业规划的目标，将中国机器人产业再一次推向新的高度。随着语音识别、机器视觉、机器学习、自动导航与定位等多种智能技术的不断发展与落地，智能机器人在多领域成为市场的“宠儿”，发展势头迅猛。 技术与需求的碰撞、打磨，促进机器人产品向多样领域渗透。本报告择选了工业、商业服务、医疗、农业四大领域，从驱动因素、产品品类、智能功能、优势技术、演进趋势与落地难点等多维度展开分析。从不同角度展现机器人的智能化应用及细分场景下现阶段亟待攻克的难点与发展走向，供行业相关主体参考。 智能技术的加持，促进传统机器人行业进入快速转型期。尽管受限于疫情等外生因素，在整体经济形势相对低迷的背景下，机器人行业仍然表现出较为强势的增长力， 2021年市场规模突破250亿。疫情的反复爆发催生了多领域对无人化、自动化、智能化生产力及劳动力的旺盛需求，整个机器人产业呈现健康走势。艾瑞预测，2025年中国智能机器人市场规模接近千亿。 技术侧驱动机器人的智能化进程：提升自研硬件性能，软件赋能硬件，以多源感知为基础，依托海量数据改进以算法为核心的智能技术，通过“端-边-云”协同架构，缓解终端数据处理压力。产品侧丰富机器人的多样化应用：产品演进与市场的需求升级同步转变，一方面将从广度上拓展应用可能，推出新型品类；另一方面将破除壁垒，实现机器人全场景作业。产业侧助推机器人的生态化融合：汇聚产业各方主体的资源力量，是智能机器人产业跨步向前的重要趋势。

“十四五”时期，我国进入新发展阶段，加快数字化转型成为推动我国经济增长的新引擎。在此背景下，作为推动数字化发展的重要基础设施，5G 网络规模化部署进程加速，物联网通过泛在感知、万物互联等手段连接各行各业，产生了大量数据，并与人工智能、大数据、区块链等技术深度融合，向着 AIoT（智能物联网）升级，赋能产业数字化发展。 在金融业，AIoT 技术应用已初具成效，很多金融机构已开展抵质押物管理、仓储管理、融资租赁、保险定价等多样化应用场景的探索，AIoT 的全面感知、可靠传递、智能处理等技术特征，在缓解金融业务的信息不对称方面发挥了重要作用，降低了市场参与方的交易成本。 本报告介绍了当前“AIoT+金融”的发展背景、应用价值、技术体系、应用场景以及未来发展策略建议，从政策、技术、产业等多方面分析了智能物联网在金融领域的应用现状与价值，旨在为“AIoT+金融”产业创新发展提供参考。 来源：中国信息通信研究院

汽车的发明和广泛应用，为人们日常出行提供极大便利的同时，道路安全、交通拥堵、环境污染等问题日趋严重。为解决上述问题，以信息通信、人工智能等为主的技术，正在推动汽车与交通产业朝智能化、网联化加速变革，车联网技术应运而生。 目前，汽车产业与信息通信产业、交通产业加速融合，车联网产业已经成为包括美、欧、亚等汽车发达国家和地区的重要战略性方向，各国和地区纷纷加快产业布局、制定发展规划，通过政策法规、技术标准、示范建设等全方位措施，推进车联网的产业化进程和规模应用。 《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035年远景目标纲要》提出： “积极稳妥发展工业互联网和车联网”。车联网与智能网联汽车、智慧交通、智慧城市建设紧密相关。如今，伴随蜂窝车联网（Cellular V2X ，C-V2X）产业发展进入新阶段，规模应用与商业部署将成为行业主旋律，赋能我国汽车产业从新能源汽车的上半场转移到智能网联汽车的下半场，并从全球竞争中胜出。我国 C-V2X 车联网发展路径可以分近期和中远期两大阶段。近期通过车车协同、车路协同实现智能网联辅助驾驶，提高驾驶安全、降低事故率、提升交通效率；以及特定场景的中低速的智能网联无人驾驶，解决行业应用痛点。中远期将结合人工智能、大数据等技术，融合感知和计算等技术，通过车联网助力单车智能实现车路云协同和网联智能，最终实现全天候、全场景的智能网联无人驾驶。 因此，“5G+车联网”是汽车行业与交通行业变革的重要使能技术，我国将走出一条领先于发达国家的智能网联汽车和智能交通的发展模式，即基于 5G+C-V2X 的“聪明的车+智慧的路+协同的云”的车路云协同发展模式，支撑我国汽车产业和交通行业的变革，并将培育智慧路网运营商、出行服务提供商等新业态、新商业模式。 来源：中国通信学会

数字化转型正在改变着我们的个人生活和职业生活。工作流程和人际交往正转向基于云、移动设备和物联网的数字化流程和自动化工具。支撑数字化转型的技术是人工智能（AI）。数据中心在运行拥有海量数据的人工智能应用程序时，要将这些数据重新转换为相关性信息、自动化人工交互和细致化决策制定。在增强现实、语音识别和上下文搜索需求强劲的当今世界，满足数据中心实时交互需求比以往任何时候都更加重要。为满足实时需求，数据中心网络必须具备更强大的性能、规模和可靠性。 云时代的数据中心专注于应用转型和服务的快速部署。在 AI 时代，数据中心提供了实现数字化生活所需的信息和算法。高速存储和人工智能分布式计算的结合，将大数据转化为快速数据，供人、机、物访问。高性能、大规模、无丢包的数据中心网络对数字转换的顺利进行至关重要。 人工智能、网络性能等高性能应用的关键指标包括吞吐量、时延和拥塞。吞吐量是指快速传输大量数据的网络总容量。时延是指跨数据中心网络事务的总延迟。当流量超过网络容量时，会发生拥塞。丢包是严重影响吞吐量和时延的因素。 当前，各行业正在加速数字化转型。据估计，有 64%的企业已经成为数字转型的探索者和实践者1。在 2000 家跨国公司中，67%的 CEO 将数字化作为企业 战略的核心2。现实世界中的数字化转型趋势正在引领数据中心网络支持“以数据为中心”的计算模式。 来源：开放数据中心委员会

目前，虽然有关部门已经出台智能矿山建设规范等相关文件，但是产业政策、技术标准制定等仍滞后于行业发展，导致智能矿山建设尚未实现价值最大化。 因此，应重视并加快智能矿山顶层设计，引导智能矿山的软件、硬件设备研发与应用，规范企业的生产管理标准，以实现标准化、整体化管理。智能矿山开采环境和技术复杂，非标准化程度高，因此每个矿山的管理流程、生产流程都不一致。通常拥有掘进系统、开采系统等近百个子系统。 非标准化的系统叠加系统数量众多，导致不同系统之间的数据兼容、网络兼容、业务兼容和控制兼容效果较差，难以实现系统间智能协同作业。，智能矿山建设智能化基础较为薄弱，叠加对于单机智能和系统智能的理解未形成整体认知，在智能矿山建设中，产品和系统智能化程度发展不均衡。 由于部分设备厂商对矿山实际使用场景缺乏充分了解，产品设计理念与应用需求存在一定偏差，以及行业内没有建立矿山智能化生态，导致缺乏适合应用于矿山的高质量智能产品。传统矿山企业属于劳动密集型和资本密集型企业，企业的生产、经营、管理方式没有与新技术更好地融合，导致企业管理效率较低。由于矿山地理位置偏远，引进技术人才难度较高，人才流失率高居不下。

青源会（工智能青年科学家俱乐部）成立于2021年6月，旨在增进青年学者交叉方向交流合作，孕育有引领意义的创新成果；帮助青年学者克服早期生涯压力，提供展示才华与风貌的平台；构建开放、包容的新兴研究社区，发挥青年学者间的协同效应；鼓励探索面向学科重大问题与挑战的新思想、新方法、新途径。自成立以来，青源会为海内外人工智能青年科研和技术人员建立了宽松、活跃的交流平台，促进AI青年科研人员开心探索智能本质。2022年5月至6月，青源会举办了青源学术年会及一系列学术研讨活动，邀请自然语言处理、智能信息检索与挖掘、计算机视觉、智能体系结构与芯片、机器学习数理和基础理论、AI＋科学，以及人工智能伦理治理等七个方向近百位研究者共同参与讨论。研究者对领域内的热点研究、重大挑战，以及未来发展方向提出了专业意见。 本文对青源会近期一系列活动中所探讨的重点内容和观点进行了整理汇总，形成《青源会2022年人工智能重要方向进展与未来展望报告》。我们期待，这份内容能够为人工智能领域青年学者、学生的学习和研究，提供参考。

根据中国信息通信研究院发布的《全球数字经济白皮书》数据显示，2020 年数字经济的规模再上新台阶，47 个国家数字经济增加值规模达到 32.6 万亿美元，同比名义增长 3.0%，占 GDP 比重为 43.7%，产业数字化仍然是数字经济发展的主引擎，占数字经济比重为 84.4%。其中，2020 年我国数字经济规模近 5.4 万亿美元，居世界第二位，同比增长9.6%，增速位于全球第一。此外，自 2017 年“数字经济”首次出现在政府工作报告以来，截至目前已四次被写入政府工作报告。2021 年的“十四五”规划政府工作报告再次强调了“加快数字化发展，打造数字经济新优势”，同时，政府多部门也在不断释放加快数字经济发展的政策信号，数字经济已然成为我国经济发展的新引擎。然而，相较于服务业领域的数字化应用和推进速度，作为我国经济发展主导力量的中国制造业，数字化转型进程却明显滞后。数据显示，2020年，我国服务业的数字经济渗透率为 40.7%，制造业的数字经济渗透率则仅为 21%，数字化程度有待进一步提升。与此同时，我国制造业面临着中低端产业向东南亚转移、发达国家高端制造业竞争壁垒加大、自身的同质化竞争严重、利润率水平持续走低等诸多发展困境，想要推动数字技术在制造业生产、研发、设计、制造、管理等领域的深化应用，加快重点制造领域数字化、智能化转型进程，仍然存在很多挑战。 因此，作为未来数字经济的主战场，中国制造业如何借助数字经济赋能转型，顺利应对 VUCA 时代的挑战，扭转发展困境，实现“中国制造”向“中国智造”的转型，成为每一家制造企业都需要深入思考的问题。

2022 年，美联储持续加息，全球流动性紧缩，加密行业进入深熊。今年，Crypto资产总市值缩水超过 2.2 万亿美元，CEFI 类机构业务规模下降约 71.4%。行业在连续经历Terra 崩盘、3AC 和 FTX 破产事件后受到重创，包括 BlockFi、Genesis 等大型机构遭遇破产或清算危机。但是，行业的建设并没有停止：一级市场的投融资总额超过 277亿美元；以太坊开启了 PoS 新时代，Layer2 快速发展；X2E 唤醒了 GameFi 新业务模式等。本篇报告将从行情、数据、投资、地域、应用、技术、监管等 7 个领域全面分析 2022年的得与失，为 2023 年的行业发展提供预判和建议。我们从加密人口占有率、CEX 流量、DeFi 流量和网络搜索热度四个维度，建立了Crypto 地域发展指数，美国、越南和俄罗斯位居前三。2022 年全球加密用户大约有3.2亿人，超 40%为亚洲人，新用户增长量由 2021 年的 1.94 亿人下降到 2500 万人。美国、韩国和俄罗斯的 CEX 交易所访问量最大，总占比超 22%。美国 DeFi 市场份额占比第一，DeFi协议的访问量是第二名巴西的 6 倍。南美、南非和中东地区对加密行业的关注度最高。东南亚地区加密人口达到 4600 万，仅次于北美市场。南美和非洲的加密货币应用场景以支付和储值为主，有超过 1/3 的国民日常使用稳定币。基础设施赛道仍聚焦于性能优化，服务类设施更加完善。以太坊 Layer2 项目百花齐放。新公链依靠“模块化”技术路线得到了快速发展。存储赛道技术发展多样化，存储容量和利用率持续缓步增长。域名作为应用层和 DID 的基础设施，也出现爆发式增长。跨链桥数量众多，安全性和互操作性仍然有可提升的空间。在矿业方面，比特币矿业发展艰难，而以太坊即将迎来质押即服务的新时代。在应用层面，DeFi各链总 TVL 较历史最高点下降了 70%以上。杠杆出清，收益率下降。NFT 市场高开低走，总市值下降约 42%，交易活跃用户数下降约 88.9%。NFTfi项目已崭露头角，成为下一个增长点。GameFi 和 Metaverse 有亮点表现，但发展不足。在监管政策方面，今年，全球有超 42 个主权国家和地区对于加密行业采取了 105项监管措施和指导。积极类政策占比 36%，较去年大比例增加。各国对行业的全面监管框架已提上日程，CEX 监管趋严，链上监管或被纳入体系。熊市仍在继续，我们提出了 4 个有价值的市场底部指标，给出了规避熊市陷阱和保护资产的建议。最后，我们预测了 2023 年行业发展的一些方向，（1）2023 年初行情筑底；（2）Twitter 等 Web2 头部社交将持续融入 Web3，带来新的 SocialFi发展模式；（3）Layer2 将在 2023 年出现生态爆发；（4）ZK 加速网络开始起步；（5）Dapp Chain 将迎来快速发展期；（6）链上存储的真实需求快速增长，存储赛道迎来实质性发展；（7）链上监管加强，部分协议或受到威胁；（8）加密货币将被更多国家用于支付或授权为法币。

工业元宇宙最重要的价值在于，对现代工业的复杂系统，做彻底的，全方位的、系统的数字孪生，使整个工业处于完全的数字化、智能化和信息化的直观状态，并且使整个工业体系能够在虚拟化的背景下重构，这种重构打破了传统工业、行业和企业的边界与束缚，真正实现在技术支撑下的产业融合，最大化地提高生产效率。通过设备数字孪生及流程全面数字化，提供生产系统的全数字孪生镜像，工业元宇宙能够实现生产托管，对物流、物资配送等，提供供应链的全链条管理；对能源、电力等，提供镜像分析与模拟试错场景；解决迭代试错成本高昂、升级困难的问题，实现可持续性的降本增效。工业元宇宙丰富的特征和广泛的应用决定它的实现具有高复杂度，涉及多类技术群的融合和创新。工业元宇宙技术体系包括数字孪生技术群、智能网络技术群、泛AI技术群、新信息通信技术群以及工业制造相关技术群。其中，智能网络、大数据、人工智能、云计算、区块链等相关基础技术是工业元宇宙的技术底座；感知互联、实体映射、多维建模、时空计算、仿真推演、可视化、虚实交互七个数字孪生相关技术构成了工业元宇宙的关键技术体系。在制造业领域，工业元宇宙聚焦于产品数字化设计、工艺流程管控和重大设备管理等场景；在城市管理领域，工业元宇宙赋能城市规划、建设、治理、优化等全生命周期环节；在交通与汽车领域，工业元宇宙应用于交通工具的功能设计与研发、仿真测试、自动驾驶、故障诊断与设备维护等细分场景；在建筑领域，工业元宇宙赋能建筑规划设计、实施、运营维护等环节；在能源领域，工业元宇宙的应用覆盖能源生产、储运、管理和消费等场景。

数字经济已经成为全球经济增长的主引擎，2021年我国数字经济规模达45.5万亿元占GDP比重达到39.8%，数字经济的快速发展，带来数字化、智能化的巨大发展机遇。数字经济时代，数据是生产资料，算力是生产力。人均算力决定了数字经济的发展水平，算力基础设施成为新基建的核心，为数字经济发展提供新动能。随着通用算力的普及，使能了各行各业的数字化，带动了数字经济发展。而数字经济增长又产生更多的数据，更多的数据，又需要更多的算力。我们预计，到2030年，全球通用计算算力相比2020年将增长10倍，AI算力将增长500倍。计算从通用计算进入通用算+AI计算的多样性计算时代。通用计算构建了数字经济发展的基础，AI计算将成为数字经济发展的加速器，从数字化到智能化，人工智能作为新的GPT（通用目的技术），将使能数字经济迈向新高度。为驱动数字经济的高速发展和满足数字经济多样化的场景需求，三年前，华为发起了面向通用计算的鲲鹏产业、面向人工智能的昇腾产业，得到了全产业链伙伴的积极响应，发展迅速。目前已发展超过5000家合作伙伴，260万开发者，13000多个解决方案完成认证。鲲鹏已经广泛应用于政府、金融、电信、电力、交通、制造、教育、医疗等行业核心应用系统，成为国计民生行业数字化转型的首选。基于昇腾AI，在全国已构建了20多个人工智能计算中心，让算力成为一种公共基础设施，开创普惠AI新模式。并从计算中心走向算力网络，成为千行百业转型升级的智能根基。面向未来，华为将坚持围绕鲲鹏和昇腾，携手产业伙伴共建计算产业生态；坚持“硬件开放、软件开源、使能伙伴和发展人才”，和产业伙伴共同构筑坚实的算力底座。共建计算产业，共赢数智时代。

人工智能与机器学习技术带给了企业新的业务增长渠道与可能。例如，利用个性化推荐为用户提供其更感兴趣的内容，既能提升用户的转化率，也能为客户提供一个全新的个性化体验。基于机器学习的数据建模可以优化广告与营销的投放计划，提升投入产出比；企业也可以利用人工智能预测未来的供需情况、制定更合理的增长方案。根据 IDC对 11 家亚马逊云科技客户的访谈，AI/ML 技术平均每年带给这些企业410万美元收入的增长在人工智能与机器学习促进增长的个性化推荐，广告渠道优化，智能营销，供需预测等场景中，以个性化推荐为例，这是电商企业提升销售转化率和用户留存率的核心要素，可以充分基于用户偏好推荐最适合的内容、商品页面。基于机器学习构建的个性化推荐系统，能结合实时交互的用户行为日志、用户间关系、时间序列等复杂信息，量化用户偏好，基于特定的排序模型，提供精准的定制化推荐。从而提高客户参与度、转化率、收入和利润率。在营销与广告领域，成功的投放策略将帮助企业跨过流量陷阱，带来更多的商机。针对一个特定的 商业场景，机器学习能够根据特征提取隐藏在数据中的规律性关系，预测关键指标的值或区间，如购买意愿、供需预测，提供实时决策的数据依据，或进行数据驱动的实时广告渠道优化，如优化买量、实时竞价和归因分析。