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。

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。

“5G+工业互联网”是指通过以 5G 、AI 为代表的新一代信息通信技术，构建与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态。通过5G技术对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了新的实现途径，助力企业实现降本、提质、增效、绿色、安全发展。 5G技术下的工业互联网体系架构可以分为终端层、网络层、平台层和应用层。得益于5G技术带来的大数据分析、低时延和高速率的能力等，让终端层得以实现快速、持续和全面的信息获取能力，让网络层实现安全可靠和实时的信息传输能力，让平台层实现高效、智能和准确的信息处理能力，让应用层实现多样化和人性化的信息应用能力。

现阶段，药物发现中的可解释人工智能已经取得了初步进展，基于不同原理的可解释方法都在为“以人为本的可解释”目标提供可行的探索方向。该领域的可解释人工智能技术具有试错成本高、迭代周期长等现实挑战，因此，需要结合药物设计中大量积累的专家知识。然而，具体到可解释方法设计中，如何对先验知识进行提取、抽象和运用，决定了先验知识能否有效辅助发现新知识。当前，可解释人工智能所学习到的信息已有部分可以解析为化学家和生物学家可理解的知识，但从整体而言，这种可解释程度距离人类认知还相去甚远。由于药物发现的风险敏感性，人类难以向不确定性做出妥协，因此，这条认知鸿沟注定要以机器走向人类的方式得以解决，这也意味着科学家需要以超越经验和直觉的方式，站在人工智能的角度，反向回溯药物发现的知识需求。可以预料，如此的需求，将会吸引跨领域专家打破领域知识的结构壁垒，发挥交叉融合的最大优势。在日趋平权化的这一领域，可解释人工智能将加速降低药物发现的技术门槛和推动新一轮知识涌现。

人工智能（Artificial Intelligence，以下简称AI）已经成为企业的新竞争力。2021年全球市值最大的2000家公司中，近半数的首席执行官都在财报会议上提及AI及其相关概念。埃森哲的调研显示，近75%的企业已将AI整合至自身业务战略当中，而且几乎一半企业已看到了AI应用带来的成效。埃森哲连续追踪AI的应用之道。2019年，我们发现AI规模化应用比单点部署带来更显著的投资回报。 过去几年，随着数字转型的窗口期不断压缩，企业规模化应用AI的外部和内部驱动力日渐增强，衡量其成熟度变得非常必要。在我们的最新调研中，13%的受访中国企业已通过AI实现卓越增长和业务转型⸺我们称其为“AI领军者”。另35%的企业在AI成熟度方面取得了一定进步，而剩下的绝大多数企业（52%）仍处于试验阶段。而随着广大企业纷纷加速推进AI成熟之旅，领军者的占比有望在2024年增加至34%。AI在不同行业的应用重点和成熟度存在明显差异，但行业间的差距正在不断缩小。我们的研究显示，高科技等行业的AI成熟度较为领先，但其他行业正在迎头追赶：自然资源与能源行业正致力利用AI提升能效与安全，并实时追踪碳足迹；保险与零售行业借助AI进一步提升客户与员工体验；汽车行业期待自动驾驶得到实际应用；工业企业已看到AI技术在优化设计开发与生产制造各个环节带来的巨大价值。广大企业可如何加速提升AI成熟度，成为AI领军者？我们建议，企业需要做对五方面：第一、获得高管的全力支持， 将AI作为整个企业的战略重点之一；第二、发展人才，AI的应用终究以人才为基石；第三、实现AI工具和团队产业化，打造AI核心；第四、由始至终，负责任地设计AI，确保包容性和可持续；第五、优先考虑AI投资，做好短期和长期的规划赢在未来。提升AI成熟度是中国企业的一门必修课。放眼各行各业，AI领军者正在蓬勃发展。随着“十四五”规划在新发展格局中的推进，中国企业在不同赛道上都以AI作为竞争力要素之一。掌握AI成熟之道将助力中国企业把握从实践到实效的制胜因素，加速转型升级，实现高质增长。

伴随着全球物联网需求激增，5G、大数据及人工智能等技术的不断发展，品牌商、运营商、渠道商及行业客户对物联网平台和IoT产品或解决方案提出了更为多样性和差异化的诉求。涂鸦智能基于loT行业的最佳产品实践结合亚马逊云科技强大的云计算产品能力，为客户推出基于亚马逊云科技IoT架构的消费类和产业物联网的智能云平台和相关行业解决方案。 Tuya Cube Solution 产品系列包括 Private Cloud、Hybrid Cloud、Edge Cloud；差异化的产品组合为您提供不同业务场景下的数据归属管控及丰富的业务场景及灵活的成本管控，您可以根据需要选择与当前业务最匹配的的产品，同时我们已预留不同产品系列之间的切换与升级策略。 Cube Private Cloud (本白皮书重点介绍 Cube Private Cloud 以下简称 Cube)提供了从设备接入、设备管理、智能场景、App 开发、小程序开发、管理后台开发、产品测试、运行管理及数据分析等覆盖智能硬件接入到运行全生命周期的服务能力，为客户提供了软硬件开发SDK、开放且完善的 API 服务及丰富的行业解决方案。Cube 拥有亿级海量连接和千万级用户并发处理能力，99.99%及以上的可持续服务能力。在最初的整体架构设计时，已经充分考虑了未来功能的可扩展性及持续升级性，满足客户在不同业务阶段对系统功能的实际需求。 Cube 完全适配 Tuya OS(分布式跨平台 IoT 操作系统)，在生态伙伴产品授权的情况下，Powered by Tuya 的生态设备可以无缝运行于基于 Cube 搭建的物联网云平台。 来源：涂鸦智能 亚马逊云科技

人工智能（AI）的发展从感知阶段进入认知和预知阶段。AI的发展已经渗入到多个应用领域。最近几年，尤其是全球疫情的爆发让大家认识到“时空大数据+AI”在科技抗疫防控中产生了巨大的价值。AI技术与地理空间智能、城市空间智能、时空大数据智能、数字孪生城市的发展产生了深度的融合，推动了AI在认知和预知层面的创新与发展。 我们看到这些领域无论在理论方面、还是技术创新和应用实践方面，一个核心的底层创新是基于时空的人工智能：时空人工智能（Spatio-Temporal AI）。随着城市数字孪生的发展，时空人工智能（ST-AI）开始受到产学研的广泛重视，为此我们组织行业专家首次发布这本白皮书“时空人工智能赋能数字孪生城市（2021）”。本书的发布旨在推动AI技术与城市数字孪生的场景结合，通过场景应用推动技术升级，通过技术创新赋能城市数字化转型。 时空人工智能是AI领域的新型创新应用技术，定义为以时空为‘索引’对多源异构数据进行时空化治理和融合，并借力知识工程和AI算法进行智能化分析，从而挖掘知识和辅助决策。时空AI是地理空间智能、城市空间智能和时空大数据智能等的统一表示，包括从时空感知、认知到决策预知的多项核心技术。其应用生态领域非常广泛，包括智慧城市、智能交通、智能园区、智能零售、智能地产、智能商业等多个领域。 来源：上海维智卓新信息科技有限公司（维智科技）

自动驾驶是人工智能领域未来五年最复杂的任务之一。自动驾驶技术走向产业应用，本质上是跨越“达尔文之海”，同样充满挑战。 站在技术角度，完全成熟的自动驾驶技术不会缺席，但什么时候到来？不同的技术路径选择指向不同的商业临界点。更为关键的是，自动驾驶技术应用有一项不可妥协的原则--『安全性』，必须充分考虑当下的法律法规、政策、伦理等诸多因素。现阶段如果完全依赖单车智能，长尾场景短期内难以得到解决，若算力无法快速突破、硬件价格无法快速下降，那么自动驾驶的规模商业落地将需要较长时间。 技术创新与产业应用之间存在挑战，需要科学家与企业家携手面对。这是清华大学智能产业研究院（AIR）在2021年与百度公司联合发起“Apollo AIR”计划、探索以纯路侧感知能力赋能自动驾驶的原因，也是两个团队牵头众多行业合作伙伴，共同编写《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望》（简称“AIR系列白皮书”）的初心。 得益于C-V2X、边缘计算、云计算等技术的发展和应用，车路协同技术可以有效补充单车智能面临的安全长尾，兼顾设计运行范围和经济性。车路协同自动驾驶（VICAD）为智能汽车引入了一套更高维的智能要素，数据、算力和算法都不再局限于单体智慧，而是演变为协同智慧，不同级别的自动驾驶、智能网联汽车均可以参与到道路交通信息的交互中。有了高维视角，加上实时信息传递，智能汽车的“感官”将被进一步增强，在错综复杂的交通环境中做出更好的判断和决策。 车路协同与单车智能相辅相成，是自动驾驶的高阶发展形态和必然趋势。这既是技术命题，更是产业命题。发展车路协同不仅让自动驾驶真正成为一项老百姓用得起、用得上的技术服务，极大降低规模商业化门槛，更是一项跨产业的超级系统工程，可带动汽车、通信、交通、半导体等产业跨越式发展，加速构建以自动化、智能化为特征的交通出行体系，全面进入智能化城市和社会。 “AIR白皮书2.0”围绕这些思考作了详细论证，它不是一套乌托邦式的畅想，而是一份基于真实产业需求、应用场景，并且旨在带来关键改变的技术报告。

本白皮书重点从 AIGC 技术、应用和治理等维度进行了阐述。在 技术层面，梳理提出了 AIGC 技术体系，既涵盖了对现实世界各种内 容的数字化呈现和增强，也包括了基于人工智能的自主内容创作。在 应用层面，重点分析了 AIGC 在传媒、电商、影视等行业和场景的应 用情况，探讨了以虚拟数字人、写作机器人等为代表的新业态和新应 用。在治理层面，从政策监管、技术能力、企业应用等视角，分析了 AIGC 所暴露出的版权纠纷、虚假信息传播等各种问题。最后，从政 府、行业、企业、社会等层面，给出了 AIGC 发展和治理建议。由于 人工智能仍处于飞速发展阶段，我们对 AIGC 的认识还有待进一步深 化，白皮书中存在不足之处，敬请大家批评指正。 发布单位：中国信通院、京东探索研究院

随着信息通信网络技术的快速发展，在云计算、边缘计算、终端设备中部署的智能模型和资源变得越来越多，如何高效利用这些智能资源，驱动各行各业智能化水平的提升成为当前业界面临的重要课题。在“网络需要智能、智能需要网络”的背景下，智能互联网的概念得以提出。智能互联网旨在将分布式的智能资源进行互联，充分利用和共享智能资源及智能服务，提升智能资源的利用率，同时提升设备和应用的智能化决策水平。 本白皮书详细阐述了智能互联网的发展背景、基本概念、参考架构、关键使能技术，同时介绍了智能互联网的典型应用场景，并探讨了智能互联网的技术挑战与未来方向。 此次白皮书发布，旨在推动未来网络从以信息为中心的体系结构向以智能为中心的体系结构的转变，加快智能互联网相关技术的创新与应用，凝聚学术界和产业界共识，推动产学研用生态建设，促进智能互联网走向商业成熟，助力我国未来网络技术创新发展。 发布单位：第六届未来网络发展大会