前言 人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,正在深刻改变着人们的生产生活方式 ,为 经济社会发展注入了新动能。习近平总书记指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否 抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。当前人工智能正呈现出深度学习、跨界融 合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。作为引领未来的战略性产业，我国人工智能 要保持竞争优势，需要加强人才队伍建设。 在调研中，我们发现我国人工智能产业人才队伍还存在以下三个问题：一是人才供需结构不平衡，当前人工智能人才整体需求缺口较大，人才供给在当前面临着岗位类型和技术方 向上与企业需求之间存在显著错位的严重现象；二是人才供需质量不平衡，随着人工智能技 术的不断进阶，应用落地范围的持续扩展，企业对创新型、复合型人才的需求更加突出，而 当前人才质量难以满足企业需求；三是人才供需区域不平衡，京津冀地区、长三角地区和粤 港澳大湾区是现阶段我国人工智能产业的三大人才集聚地，人工智能相关企业数量也领先全 国其他地区，部分欠发达地区由于缺乏人才，更进一步制约了人工智能产业本地化的发展趋势。 发布单位：工业和信息化部人才交流中心

调查方法 《人工智能：各行业面临的风险和挑战》 调研由 Ketchum Analytics负责开展， 报告对751名对人工智能在其行业的发展具有一定了解的美国企业决策者进行了调研，并总结分析了相关调查发现。 设计和进行本调研的目的是为了评估医疗保健、金融服务、交通运输、科技、零售业界对人工智能发展的看法。 本调研报告旨在分析美国企业在人工智能领域所面临的痛点、已察觉风险和挑战。 发布单位：毕马威

人工智能（AI）无疑将引领下一波技术革新，并改变商业世界的格局。企业 已认识到人工智能的巨大潜能，并在过去十几年间大幅投资各类人工智能 领域的创新与开发。多年来，人工智能的焦点正在转移。过去的重点是探索 人工智能的下一个技术突破，如今各行各业都专注寻找更切实可行的应用 方案，而招聘合适的人才正是转型的重要一环。 为了解人工智能领域的最新技术与招聘趋势，Michael Page 采访了亚太 地区人工智能领域的多位行业领头人，本篇报告将展示他们的洞察。 撰写单位：MichaelPage

前言 当今世界正经历百年未有之大变局，科技创新已成为关键变量。数字科技不仅是疫情下推动经济复苏的重要动力，也为人类应对长期发展挑战提供了新解法。面向未来，我们需要进一步转向创新驱动的发展，向科技要方法，在危机中育先机、 于变局中开新局。 站在下一个 5 年的起点上，全社会对数字科技既满怀期待，也在上下求索前行之路。 为此， 腾讯研究院发起了这样一个研究项目， 先后访谈业界权威专家， 以及腾讯公司 AI Lab、多媒体实验室、地图平台部、反病毒实验室、科恩实验室、 量子实验室、Robotics X 实验室、腾讯云区块链、天衍实验室、未来网络实验室、希波实验室、云鼎实验室、优图实验室、自动驾驶实验室的负责人和科学家， 对十四项前沿科技的发展方向、应用场景、落地难点和路径等进行预判和总结， 形成《2021 数字科技前沿应用趋势》报告。 我们看到，深度学习正在走向多模态融合，沉浸式媒体向更深度演进，产业区块链将推动数据要素的市场化，量子科技的算力有望得到进一步提升。在垂直 行业，医疗 AI、数字生物标记物、脑机接口、5G-V2X、自动驾驶仿真、产业互联网地图等技术也在全面敲开应用的大门。随着更多的行业数字化、云化和智能化，安全将由“伴生”和“保值”成为“原生”和“增值”，并进入到人机 协同的新时代。虚拟和真实世界的融通，正在开启一个全真化的数字世界。 我们希望，通过每年发布这样的一份观察，尝试为探索数字科技的星辰大海提供一份导航图，让数字科技的变量转化为经济社会高质量发展的最大增量。受研究时间所限，报告难免有不足之处，恳望各界同仁予以指正。 发布单位：腾讯研究院

前言 随着人工智能时代的到来，下一代媒体将由人工智能驱动，人工智能可能给数字内容领域带来重塑。其中，可以实现换脸、人脸合成、语音合成、视频生成甚至数字虚拟人等诸多应用形式的“深度合成”技术，作为人工智能发展到一定阶段的产物，逐步从deepfake、deepnude等换脸视频的阴影中走了出来，迎来了商业化时代。AI虚拟主播、电商平台上的“数字试穿”、电影后期制作、社交产品中的人脸融合、合成人脸和合成虚拟形象用于在线营销、合成声音用于失声患者发声，以及数字虚拟人等创新性的应用持续涌现，“深度合成”技术的社会福祉日益彰显。但由于对技术的不了解，人们对“深度合成”技术还存在诸多偏见和误解，例如认为“深度合成”就是“深度伪造”，认为“深度合成”会彻底冲击社会信任，等等。 为此，腾讯研究院、腾讯优图实验室共同完成报告《AI生成内容发展报告2020——“深度合成”（deep synthesis）商业化元年》，并基于该报告总结出了人们对该技术的十个误解，希望通过澄清这些误解，帮助人们更全面地了解深度合成技术的发展和应用情况。 撰写单位：腾讯

前言 当前，全球正处于新一轮科技革命和产业变革的加速推进期，数字化、网络 化、智能化技术在生产生活中广泛应用，驱动人类社会迈向智能经济新时代。智 能经济是以新一代信息技术和智能技术为支撑，以数据为关键生产要素，以智能 产业化和产业智能化为路径的新型经济形态。智能经济在催生新需求、新业态的 同时，通过人机交互方式的变革重构人类的生产方式、生活方式、社会运行及政 府治理方式，引领经济社会的创新发展。 目录 一、智能经济概述 基本内涵 2．发展趋势 二、智能经济的典型应用领域 1．智能交通 2．智慧城市 3．智能安防 4．智慧医疗 5．智慧教育 6．智慧金融 7．智能制造 8．智能家居 三、我国智能经济发展面临的机遇和挑战 四、推动我国智能经济加快发展的政策建议 撰写单位：中国发展研究基金会、百度

主要发现 人工智能正在进入供需融合的创新发展期，从需求侧看，在长期的经济转型压力和近期的抗疫恢复形成双重牵 引；从供给侧来看，人工智能产业各生态层不断丰富成熟，已经在工业、医疗、城市等多领域落地。 疫情是AI的试金石，是一次国家级别的数字化全面检验，从基础设施的完备性、数据的流通性到快速反应能力 的一次全面测试。在疫情之下，AI公司不再是以往的旁观者，而是出演关键角色，提高抗疫战争的整体效率。经过 疫情，中国已经不再有纯粹的“传统产业”，每个产业或多或少都开启了数字化进程。 受疫情用工难、成本加剧、劳动力感染等风险因素的影响，制造业和服务业正在加快人机结合的进程，向制 造、服务智能化进一步转型。 此次疫情防控中，人工智能技术在城市治理方面广泛落地应用，表明我国智能社会形态正在逐渐显现。 从“互联网+”到“智能+”，中国人工智能政策越来越重视技术与实体经济的结合，新基建更是进一步让人工 智能肩负重任，要求人工智能技术发挥未来产业头雁效应，通过与传统产业的深度融合，助力实体经济向数字化智 能化转型。 我们认为，下一个阶段的人工智能将呈现“泛在智能”，即人工智能技术将广泛渗入新型基础设施建设，且获 得越来越多元的应用场景和更大规模的受众。 随着技术、算法、场景和人才的不断充实，人工智能正在渗透到各个领域，其商业应用也在不断催生出新业 态、新场景、新融合、新交互和新目标的出现。 疫情期间自动驾驶应用崭露头角的背后，是自动驾驶商业化场景开始在国内外加速落地的结果，无人经济的概 念获得了新的诠释。 深度合成技术不断演进，朝着综合性的方向发展，泛娱乐和数字内容已然成为了深度合成应用的主场，数字虚 拟人受到市场青睐。 日益严重的食物、能源和水问题是当前人类所面临最重要的全球性难题，腾讯相信人工智能会在这些地球级的 挑战上发挥重要作用。 多层次的治理体系、敏捷灵活的治理方式更能适应人工智能所具有的快速发展迭代、日益复杂化等特征。 撰写单位：腾讯研究院

摘要 截止 3 月 20 日，共收到抗疫 AI 产品反馈 500 余条。其中，智能服务机器人、大数据分析系统和智能识别（温测）产品数量居前三，计算机视觉、语音、大 数据等人工智能技术成熟度相对较高，面向使用场景丰富，因此其代表产品在抗击疫情中也发挥了极大作用。智能医疗辅助诊断系统、基因组检测、药物研发等 AI 产品数量偏少， 主要由于此类 AI 产品涉及算法与医学知识的结合，专业性高，研发需要的技术和成本门槛高。 综观此次疫情防控，人工智能应用基本全程覆盖了各个 环节，大幅节约了人工成本、减少了人力资源消耗，提高了 效率，并极大减少了病毒感染传播的风险。归纳起来，主要包括疫情监测分析、人员物资管控、后勤保障、药品研发、 医疗救治、复工复产等 6 个方向。 综观此次疫情防控，人工智能应用基本全程覆盖了各个环节，大幅节约了人工成本、减少了人力资源消耗，提高了效率，并极大减少了病毒感染传播的风险。归纳起来，主要包括疫情监测分析、人员物资管控、后勤保障、药品研发、医疗救治、复工复产等 6 个方向。 撰写单位：中国人工智能产业发展联盟

摘要 超过 85% 的先进采用者借助人工智能降低了运营成本 受访高管表示，人工智能帮助他们在许多领域节省了运营成本。47% 的先进采用者降低了流程效率方面的成本，41% 降低了供应链和生产方面的成本，39% 提高了人员效率。 人工智能为先进采用者贡献了 10%-12% 的收入增长（或抵消收入下降） 这些企业表示， 人工智能对收入增长的直接贡献率平均达到 6.3%， 要么体现在抵消了由疫情导致的收入下降， 要么是帮助发现更多需求的企业把握住新的增长机遇。 仅仅是虚拟客服技术就可以带来可观的财务和运营收益 99% 的受访企业表示，通过使用虚拟客服技术降低了每次联系的成本， 据估算每处理一 次对话可节省 5.50 美元的成本。 客户满意度因此提高了 12%，客服满意度提高了 9%， 收入增长了 3%。 撰写单位：IBM

摘要 新冠疫情对全球经济造成巨大影响，数字化转型的必要性已经凸显，新基建成中国数字经济化转型 的主要驱动力。新基建多个领域与ICT密切相关，2020年新基建整体投资规模预计将达到2,757.1亿美 元，人工智能作为新基建的重要领域之一，将迎来快速增长。IDC预计，2020年中国人工智能市场规 模将达到62.7亿美元，2019-2024年的年复合增长率为30.4%。 人工智能三要素中，算力成为驱动AI产业化和产业AI化发展的关键要素。人工智能应用对算力最大 的挑战依然来自于核心数据中心的模型训练，近年来，算法模型的复杂度呈现指数级增长趋势，正在 不断逼近算力的上限。 人工智能芯片产业仍处在成长期，预计2020年，中国的GPU服务器依然占据95%左右的市场份额， 是数据中心人工智能加速方案的首选。未来几年，随着推理工作负载在各个行业应用中不断增加， FPGA和ASIC等其他类型的加速芯片将在各个领域采用。预计到2024年，其他类型加速芯片的市场份 额将快速发展，人工智能芯片市场呈现多元化发展趋势。 服务器是人工智能基础设施的核心，到2020年，中国人工智能基础设施市场规模将达到39.3亿美 元，其中服务器支出占比高达87%。人工智能服务器技术不断创新，包含多种互联方式和拓扑架构， 以满足不同的应用场景需求，与此同时，人工智能基础设施正在向开放架构发展，以满足高效、灵活、 可扩展的下一代人工智能数据中心的需求。 日益增长的业务实时性需求使边缘和端侧的计算能力变得越来越重要，IDC预测，到2023年，接近 20％的用于处理人工智能工作负载的服务器将部署在边缘。2020年是边缘计算广泛落地的元年，人 工智能算力也会逐渐向边缘渗透，无论是更接近于端侧数据产生的轻边缘还是更接近核心数据中心 的重边缘，都将迎来很大的发展契机。 产业AI化已经从早期的试点逐渐成为企业发展和生存的刚需。过去一年，人工智能在行业的应用获 得快速发展，通用型应用场景已经具有相当的成熟度，在业务需求的推动下，具有高行业属性的碎片 化应用开始被广泛使用，并辐射到媒体娱乐、现代农业、智能家居、智慧电力等多个不同领域。与 2019年相比，疫情推动下的智慧医疗以及疫情常态下园区、办公楼宇、社区的生物识别类应用比预 计发展得更快；5G、物联网和边缘计算在未来也将加速多个行业应用，尤其是制造和能源企业对于人 工智能的采用。 企业普遍希望采用具有公共基础设施意义的人工智能算力基础设施。IDC调研发现，超过九成的企业 正在使用或计划在三年内使用人工智能，其中74.5%的企业期望在未来可以采用具备公用设施意义 的人工智能新型基础设施。企业对于人工智能公共算力基础设施的TOP5需求分别是：用于人工智能 训练的数据支撑、人工智能加速计算能力、配套的政策吸引、规模效应下的价格和成本因素，以及丰 富的应用场景配置。 2020年中国城市人工智能算力排行榜Top10排名变化不大，具有产业优势的人工智能应用的城市 涌现。2020年中国城市人工智能算力排行榜中排名前五的城市依次为北京、深圳、杭州、上海、重庆， 排名6-10的城市为广州、合肥、苏州、西安、南京。与2019年相比，深圳超过杭州位居第二，重庆进入第 一梯队，西安超过南京位居第九。除了TOP10城市之外，在自身产业优势及各种因素推动下，多个城 市的人工智能应用取得了较大进展，例如东莞的智能制造、武汉的智慧医疗、合肥的智慧农业等，中 国人工智能城市发展正遍地开花，未来将会出现越来越多结合城市特点的人工智能示范区，为产业 发展树立标杆。 人工智能是全球IT产业发展最快的新兴技术应用之一，未来几年全球的人工智能发展潜力巨大。从 2020年各个国家AI计算的发展水平来看，中国人工智能服务器占全球人工智能服务器市场的三分之 一左右，是全球人工智能产业发展的中坚力量。人工智能服务器的投资能够为人工智能应用的落地 提供核心的算力保障，对于未来国家计算力指数的提高具有极大的推动作用。未来，将人工智能等新 兴技术作为国家级的战略方针将有助于各国进一步提高计算力指数和经济发展的相互拉动力。 撰写单位：IDC、浪潮

阿里云城市大脑是基于云计算、 大数据、人工智能、物联网新一代信息技术构建的人工智能开发创新和运营平台。 城市大脑作为支撑未来城市 可持续发展的全新基础设施， 有利于推动城市治理、安全保障、产业发展、 公共服务等各领域的数字化转型升级， 提高城市治理水平， 提升政府管 理能力， 并实现治理能力的科学化、 精细化和智能化。 城市大脑利用丰富的城市数据资源， 对城市进行全局的实时分析， 即时修正城市运行缺陷， 推动城市可持续发展， 实现城市治理 模式、城市服务模式和实现城市产业发展的“三突破”。 撰写单位：阿里云

目录 机器视觉行业概述 机器视觉行业发展现状 机器视觉行业典型企业分析 机器视觉行业未来发展趋势 撰写单位：前瞻产业研究院