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。

据中国信通院不完全统计，在全球范围内已经开展的 644 项行业应用试验或落地部署中，在工业互联网和文体活动的领域应用占比过半，在智慧交通、医疗健康（含养老）等领域的行业应用较为广泛。美国非常注重国家在 5G 技术领域的领先，电信运营商、设备厂商、工业企业等一起合作测试开发 5G 工业用例，探索 5G 促进工业制造业增长的路径。韩国政府从 2022 年开始向产业全面推广 5G 融合应用。一方面积极支持面向产业创新型应用及生活密切型应用的融合应用技术升级，另一方面进一步激活 5G 产业生态，支持 5G 融合应用向全球拓展。欧盟通过政策发布和项目部署，构建 5G 与垂直行业融合应用的清晰路径，在 7 个重点关注行业以及港口、农业、交通运输等多个垂直行业开展了广泛的 5G 行业应用试验。综合考虑应用覆盖行业、场景应用落地情况等，主要国家 5G 行业应用多处在起步阶段，示范项目众多，可大规模复制的成熟应用相对较少。

在今天所有巨大的不确定中，只有数字化是 确定的。以前，数字化转型还是企业的选择题； 现在，早已成为企业生存的必答题，这不是危 言耸听。未来 10 年，是传统行业推动数字化的最后 10 年如果到了 2022 年还不准备变革，相信最后一定会成为数字脱贫的对象。因为高效的商业模式和低效的商业模式之间，不存在竞争，只会‘逐步取代’，这一点，将在2022年不断上演。”这是一位华为云客户的心声，他们正在从传统企业向数字化企业的积极转型中，明确了云平台作为企业转型底座的定位，制定了新系统“云优先”、存量系统“按需迁移，向云归集”的策略。 富有远见的企业已经认识到，云服务让数字技术的应用不受地理位置或行业限制，无论是发达地区还是欠发达地区，无论是高科技行业还是传统行业，无论是大企业还是小企业，都可以随时随地获取数字化转型所必需的计算、存储等硬件资源，大数据、AI、IoT 等技术资源，以及凝结了领先企业大量投入的经验知识资源。这些，在当下尤为重要。持续三年的新冠疫情、全球对于降低碳排放的要求、日趋复杂的营商 环境等，让全球都意识到数字化转型从未如此现实、如此迫切。首先，企业需要轻装上阵，将自己的注意力放到核心商业上来；其次，要能时刻捕捉和快速响应常规的或突发的各种变化；最重要的是要深刻理解客户，更好、更快地为客户提供创新服务和产品。

汽车行业正在经历百年来最深刻的行业变革，以电动化、共享化、网联化、智能化为趋势的汽车“新四化”正在重塑产业格局。作为变革的基础，电动化经历了蓬勃的发展，迈入规模化快速发展阶段。而随着改革程度的逐步加深，仅是能源的升级已不足够，汽车要从根本上改变产品形态，从移动工具转变成生活伙伴，需要智能化与网联化的发展来彻底解放人们的双手和注意力，从而赋予汽车这一产品更丰富的想象空间。共享出行在发展一定程度之后也被证明需要自动驾驶作为基础，走向无人驾驶共享车队模式。行业变革正在步入深水区，“新四化”的重心不可避免地向智能化和网联化迁移——无论是需求端对产品定位和价值诉求的转变、供给端在自动驾驶和车联网上的竞争与合作，皆昭示了“智能网联”在变革浪潮中核心驱动力的地位，将成为汽车产业发展的长期趋势。自动驾驶和智能座舱作为汽车行业皇冠上的明珠，也正在逐渐迈入大众的视野。其与“智能化”之间的联系自不必多言，但“网联化”也是其必不可少的重要支撑。尤其是对于智舱系统，从娱乐的丰富性到系统的持续迭代升级，都离不开“网联化”这一重要前提。

零碳智慧园区白皮书（2022版）