2020年新一代人工智能白皮书.pdf

新一代人工智能白皮书（2020年） 指导委员会： 张 钹 中国科学院院士 清华大学人工智能研究院院长 潘云鹤 中国工程院院士 之江实验室人工智能领域首席科学家 王天然 中国工程院院士 中国科学院沈阳自动化研究所学术委员会主任 赵沁平 中国工程院院士 北京航空航天大学教授 徐晓兰 中国工业互联网研究院院长 中国电子学会副理事长兼秘书长 洪京一 中国电子学会副秘书长 专家委员会：（以姓氏笔画为序） 王海峰 百度首席技术官 卢 斌 中国人民大学高瓴人工智能学院副院长 任 奎 浙江大学网络空间安全学院院长 计算机科学与技术学院副院长 师艳平 中国船舶集团有限公司科技部先进制造处处长 杨 帆 商汤联合创始人兼副总裁 彭木根 北京邮电大学信息与通信工程学院执行院长 薛建儒 西安交通大学人工智能学院教授 新一代人工智能白皮书（2020年） 编写单位： 中国电子学会 中国数字经济百人会 商汤智能产业研究院 编写组组长： 李 颋 中国电子学会研究咨询中心主任 中国数字经济百人会秘书长 田 丰 商汤智能产业研究院院长 编写组副组长： 凌 霞 中国电子学会人工智能研究室副主任 刘志毅 商汤智能产业研究院主任 编写组主要成员： 张雅妮 樊江洋 张 婵 徐艺溦 毛诗齐 在报告编制过程中，感谢清华大学、北京大学、北京师范大学、北京理工 大学、中国电子科技集团公司电子科学研究院、广联达科技股份有限公司、上 海依图网络科技有限公司、百度、旷视、明略科技集团、科大讯飞、青岛酷特智 能股份有限公司、珠海四维时代网络科技有限公司、深圳云天励飞技术有限 公司、赛轮集团、云知声智能科技股份有限公司的大力支持，特别鸣谢张松 海、黄罡、田沄、邓宸伟、胡滨、蔺博、董雅莉、张力楠、赵世奇、梅敬青、陈东涛、 周佳峰、李海滨、陈岩、代翔、朱小兵对本报告的贡献。 新一代人工智能白皮书（2020年） 当前，人类生产生活的数据基础和信息环境有了大幅提升，人工智能正从学术驱动转 变为应用驱动，从专用智能迈向通用智能，比历史上任何一个时期都要更加接近于人类智 能水平，进入了新的发展阶段。新一代人工智能作为引领未来的颠覆性、战略性技术，正在 进一步带动其他技术的进步和产业的升级，逐渐成为新一轮科技革命的突破口和产业变 革的核心驱动力。基于此，中国电子学会组织专门团队研究编制新一代人工智能产业白 皮书（2020年）产业智能化升级，全面梳理了全球产业智能化升级的主要表现与特 征，重点围绕我国产业智能化升级进行指标体系构建和指数分析，深入论证了制造业、农 业、金融、医疗、教育、安防、交通、零售产业智能化升级的路径和效应，最后提出积极打造 智能化新型基础设施、加快推进行业数据开放融通、大力培育产业智能化运营系统、优化 构建智能化安全保障体系四大措施，为产业的升级效应研判和未来的市场前景提供重要 的参考价值，为行业主管部门制定出台发展战略及政策提供参考依据。 内容摘要 目 录 CONTENTS 一、全球产业智能化升级的主要表现与特征 （一）全面提升经营效益 （二）加速推动结构优化 （三）逐步带动需求升级 （四）有效促进模式创新 （五）深度激发资本活力 二、我国产业智能化升级指标体系构建及指数分析 （ 一）我国产业智能化指标体系 1、技术能力指标体系 2、产业领域渗透体系 3、创新能力指标体系 4、可持续发展指标体系 （二）指标测算方法 1、指标无量纲化 2、指标权重确定与指标计算 （三）我国产业智能化升级指数 1、我国产业智能化升级总指数 2、农业智能化升级指数 3、工业智能化升级指数 4、服务业智能化升级指数 （四）我国各区域产业智能化升级指数 1、京津冀地区产业智能化升级指数 2、长三角地区产业智能化升级指数 3、泛珠三角地区产业智能化升级指数 01 03 01 01 02 02 02 03 03 03 04 04 05 05 05 06 06 07 08 09 10 10 12 14 新一代人工智能白皮书（2020年） 三、全球产业智能化升级路径和效应 （一）制造业智能化升级分析 1、升级路径：强化制造各流程数据的连续获取及积累 2、升级效应：增强企业与客户间的双向互动 3、市场前景：推动制造业智能化升级市场初具规模 （二）农业智能化升级分析 1、升级路径：逐步构建全链路溯源的基础 2、升级效应：有效掌握农产品供需预期 3、市场前景：提升农业生产精准化程度 （三）金融产业智能化升级分析 1、升级路径：全面打通用户数据 2、升级效应：提高金融数据处理效率 3、市场前景：强化金融服务的定制化与安全性 （四）医疗产业智能化升级分析 1、升级路径：行业经验的有益补充 2、升级效应：推动优质医疗资源供给升级 3、市场前景：引领医疗产业进入预防和普惠新阶段 （五）教育产业智能化升级分析 1、升级路径：辅助学习功能渐趋完善 2、升级效应：个性化学习模式的逐步创建 3、市场前景：构建教学相长型的教育生态 （六）安防产业智能化升级分析 1、升级路径：搭建数据驱动的主动预警模式 2、升级效应：催生构筑立体化防控网络 3、市场前景：提升安防产业的可视化管理和服务能力 （七）交通产业智能化升级分析 1、升级路径：有效整合车辆、道路、使用者的信息资源 2、升级效应：提高城市交通综合管理效率 3、市场前景：推进交通智慧化和新能源化发展 17 17 17 17 17 19 19 19 19 20 20 20 21 22 22 22 22 24 24 24 24 25 25 25 26 27 27 27 27 新一代人工智能白皮书（2020年） 新一代人工智能白皮书（2020年） 30 28 28 28 29 30 30 31 31 （八）零售产业智能化升级分析 1、升级路径：聚焦零售全流程数据的互联互通 2、升级效应：供销存运营效率的全面升级 3、市场前景：依托用户体验重塑零售场景 四、措施建议 （一）积极打造智能化新型基础设施 （二）加快推进行业数据开放融通 （三）大力培育产业智能化运营系统 （四）优化构建智能化安全保障体系 新一代人工智能白皮书（2020年） 当前，我国经济发展进入新阶段，既面临产业转型升级与重塑国际经济格局的机遇，也 面对传统要素红利衰减、经济增速换挡、经济结构失衡的挑战。传统的以规模扩张为特征的 数量型增长动力难以支撑新阶段高质量发展的要求,亟需培育经济增长新动能，实现效率提升 型的质量型增长。新一代人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在对 经济发展、社会进步、国际竞争格局等方面产生重大而深远的影响，加快发展新一代人工智 能是赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动科技跨越发展、产业优化升级、生产 力整体跃升的重要战略资源。 一、全球产业智能化升级的主要表现与特征 新一代人工智能与产业各领域、各环节深度融合，加速推动数据和知识成为经济增长的 第一要素，人机协同成为主流生产和服务方式，跨界融合成为重要发展模式，共创分享成为 经济生态的基本特征，持续引领产业向价值链高端迈进，加快推进产业智能化升级。 （一）全面提升经营效益 新一代人工智能加速渗透融入设计、生产、管理、物流和营销等核心环节，重构产业组织 结构和运营方式，助力产业降本增效，成为产业经营效益提升的新动力。在降低成本方面，随 着深度学习和自主智能系统对分析、控制、协调等人力工作的有效取代，员工创客化趋势加速 凸显，组织架构由集中化、层级化模式向去中心化、扁平化模式转变，管理层级的精简极大缩 减了管理费用，降低了产业运营成本。在提升效率方面，通过人机协同重构产业链的价值创造 方式，大幅提升劳动生产率，有效支撑产业实现基于智能化决策的创新链、供应链、价值链的 最优运筹，促进产业核心竞争优势的重塑、巩固和提升，释放产业的效率红利。 （二）加速推动结构优化 通过群体智能、混合智能以及人机交互等新一代人工智能关键技术的链接协同，以 及跨行业、跨地域、跨时空的资源快速汇聚，产业创新成本持续降低，成果转化更为迅 捷，日益从资源禀赋驱动的规模式扩张向依靠知识积累、技术进步、素质提升的内涵式 发展转变，渐次形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的新形态。同时，海量 新一代人工智能白皮书（2020年） 产业智能化升级 的规模数据提供和强大的计算能力支撑，使产业从被动式需求分析转化为主动式需求管 理，能借助前端智能化的工具和手段进一步探知和洞察用户需求，带动经营主体实时调 整经营决策和机制，从单一、固定的有限供给向多样化、精细化、定制化的有效供给加 速迈进，推动实现高质量发展。 （三）逐步带动需求升级 各类基于新一代人工智能的终端和平台加快成熟，信息处理能力显著加强，各具特色竞争 力的生态系统日益完善，带动新品类、新模式、新服务大量涌现，形成了持续引领、激发和拓 展市场需求的新引擎。在生产资料需求方面，发展出具有感知、分析、决策、执行、维护等功 能的自组织自适应生产设备和生产系统，并正在向以其为基础的智能生产线、智能车间、智能 工厂等转变，催生大规模个性化定制、网络化协同制造、服务型制造、智能化生产等新模式新 业态。在生活资料需求方面，发展出具备复杂环境感知、智能人机交互、灵活精准控制、群体 实时协同等特征的智能控制产品，以及具备模式识别、智能语义理解、智能分析决策等特征的 智能理解产品。 （四）有效促进模式创新 通过强化创新链和产业链的深度融合，以及技术供给和市场需求的匹配演进，新一代人 工智能为企业精准定位目标客户、充分挖掘价值需求、实时迭代业务系统、持续保持经营和 管理的创新动力提供重要支撑。在创造价值层面，通过深度学习和跨媒体智能技术，激活产 业沉淀大数据资产的利用价值，驱动以用户为中心的产业价值链体系重构，实现跨层级、跨 地域、跨系统的协同运营，聚焦用户个性化需求提供智能推荐和精准服务。在传递价值层 面，依托涵盖技术研发和商业运营全过程的群智空间，发展出基于群体开发的软件创新、基 于众筹众智的协同决策、基于众包众创的共享经济等创新模式，提高产业稀缺和高质量资源 的利用率及共享度，推动产业向价值链高端迈进。 （五）深度激发资本活力 从生产方式的智能化改造，到生活水平的智能化提升，再到社会治理的智能化升 级，新一代人工智能的应用驱动特征愈加明显，大量新兴应用场景持续培育形成。快速 丰富的数据储备，逐渐清晰的业务逻辑，以及即将落地的商业价值，新一轮资本热潮方 兴未艾。亚马逊、谷歌、微软等科技巨头持续布局面向行业纵深发展的成熟技术，从 2014年至2019年，累计主导了达35亿美元的新一代人工智能领域的并购与投资。与此 同一期间，在新技术应用相对活跃的产业领域，面向智能化升级的投资金额也高居不 下，其中金融产业智能化升级以72.3亿美元位居榜首，交通产业和医疗产业智能化升级 分别以58.1亿美元和49亿美元紧随其后。 新一代人工智能白皮书（2020年） 当前，我国经济发展进入新阶段，既面临产业转型升级与重塑国际经济格局的机遇，也 面对传统要素红利衰减、经济增速换挡、经济结构失衡的挑战。传统的以规模扩张为特征的 数量型增长动力难以支撑新阶段高质量发展的要求,亟需培育经济增长新动能，实现效率提升 型的质量型增长。新一代人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在对 经济发展、社会进步、国际竞争格局等方面产生重大而深远的影响，加快发展新一代人工智 能是赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动科技跨越发展、产业优化升级、生产 力整体跃升的重要战略资源。 一、全球产业智能化升级的主要表现与特征 新一代人工智能与产业各领域、各环节深度融合，加速推动数据和知识成为经济增长的 第一要素，人机协同成为主流生产和服务方式，跨界融合成为重要发展模式，共创分享成为 经济生态的基本特征，持续引领产业向价值链高端迈进，加快推进产业智能化升级。 （一）全面提升经营效益 新一代人工智能加速渗透融入设计、生产、管理、物流和营销等核心环节，重构产业组织 结构和运营方式，助力产业降本增效，成为产业经营效益提升的新动力。在降低成本方面，随 着深度学习和自主智能系统对分析、控制、协调等人力工作的有效取代，员工创客化趋势加速 凸显，组织架构由集中化、层级化模式向去中心化、扁平化模式转变，管理层级的精简极大缩 减了管理费用，降低了产业运营成本。在提升效率方面，通过人机协同重构产业链的价值创造 方式，大幅提升劳动生产率，有效支撑产业实现基于智能化决策的创新链、供应链、价值链的 最优运筹，促进产业核心竞争优势的重塑、巩固和提升，释放产业的效率红利。 （二）加速推动结构优化 通过群体智能、混合智能以及人机交互等新一代人工智能关键技术的链接协同，以 及跨行业、跨地域、跨时空的资源快速汇聚，产业创新成本持续降低，成果转化更为迅 捷，日益从资源禀赋驱动的规模式扩张向依靠知识积累、技术进步、素质提升的内涵式 发展转变，渐次形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的新形态。同时，海量 的规模数据提供和强大的计算能力支撑，使产业从被动式需求分析转化为主动式需求管 理，能借助前端智能化的工具和手段进一步探知和洞察用户需求，带动经营主体实时调 整经营决策和机制，从单一、固定的有限供给向多样化、精细化、定制化的有效供给加 速迈进，推动实现高质量发展。 （三）逐步带动需求升级 各类基于新一代人工智能的终端和平台加快成熟，信息处理能力显著加强，各具特色竞争 力的生态系统日益完善，带动新品类、新模式、新服务大量涌现，形成了持续引领、激发和拓 展市场需求的新引擎。在生产资料需求方面，发展出具有感知、分析、决策、执行、维护等功 能的自组织自适应生产设备和生产系统，并正在向以其为基础的智能生产线、智能车间、智能 工厂等转变，催生大规模个性化定制、网络化协同制造、服务型制造、智能化生产等新模式新 业态。在生活资料需求方面，发展出具备复杂环境感知、智能人机交互、灵活精准控制、群体 实时协同等特征的智能控制产品，以及具备模式识别、智能语义理解、智能分析决策等特征的 智能理解产品。 （四）有效促进模式创新 通过强化创新链和产业链的深度融合，以及技术供给和市场需求的匹配演进，新一代人 工智能为企业精准定位目标客户、充分挖掘价值需求、实时迭代业务系统、持续保持经营和 管理的创新动力提供重要支撑。在创造价值层面，通过深度学习和跨媒体智能技术，激活产 业沉淀大数据资产的利用价值，驱动以用户为中心的产业价值链体系重构，实现跨层级、跨 地域、跨系统的协同运营，聚焦用户个性化需求提供智能推荐和精准服务。在传递价值层 面，依托涵盖技术研发和商业运营全过程的群智空间，发展出基于群体开发的软件创新、基 于众筹众智的协同决策、基于众包众创的共享经济等创新模式，提高产业稀缺和高质量资源 的利用率及共享度，推动产业向价值链高端迈进。 （五）深度激发资本活力 从生产方式的智能化改造，到生活水平的智能化提升，再到社会治理的智能化升 级，新一代人工智能的应用驱动特征愈加明显，大量新兴应用场景持续培育形成。快速 丰富的数据储备，逐渐清晰的业务逻辑，以及即将落地的商业价值，新一轮资本热潮方 兴未艾。亚马逊、谷歌、微软等科技巨头持续布局面向行业纵深发展的成熟技术，从 2014年至2019年，累计主导了达35亿美元的新一代人工智能领域的并购与投资。与此 同一期间，在新技术应用相对活跃的产业领域，面向智能化升级的投资金额也高居不 下，其中金融产业智能化升级以72.3亿美元位居榜首，交通产业和医疗产业智能化升级 分别以58.1亿美元和49亿美元紧随其后。 新一代人工智能白皮书（2020年） 二、我国产业智能化升级指标体系构建及指数分析 （一）我国产业智能化指标体系 技术能力为产业智能化升级提供技术支撑和实现手段，产业领域渗透水平反映了新 一代人工智能技术助力产业核心资源配置情况，创新能力是产业智能化持续升级的动力 保障，可持续发展能力反映产业智能化升级所需核心外部条件的情况。基于技术能力、 产业领域渗透、创新能力、可持续发展四个因素构建产业智能化升级指标体系，可以对 我国产业智能化升级的发展水平进行全面、准确的判断。 1、技术能力指标体系 海量数据的快速累积、计算能力和数据处理能力的提升是产业实现智能化升级发展 的基石。鉴于此，技术能力指标体系主要包括5G及移动互联网普及率、行业大数据平 台数量、云计算平台使用率。 5G及移动互联网普及率：即5G及移动互联网用户数占人口总数的比例，反映出5G 及移动互联网普及应用水平，是体现产业智能化基础网络能力的重要指标。 行业大数据平台数量：即重点行业大数据平台的总数量，涵盖国家级、省级和市级 大数据平台，是体现产业智能化基础数据能力的重要指标。 云计算平台使用率：即使用云计算平台的企业占企业总数量的比例，反映出企业使 用云计算的应用水平，是体现产业智能化基础计算能力的重要指标。 2、产业领域渗透体系 新一代人工智能技术的成熟度水平和应用水平是产业领域渗透的重要引擎。鉴于 此，产业领域渗透体系主要包括新一代人工智能企业总数量、技术赋能数量级和效应、 智能化设备普及数量。 新一代人工智能企业总数量：即市场参与新一代人工智能主体的总数量，涵盖上市 企业、中小型规模企业及初创企业，是体现新一代人工智能助力产业智能化升级的基础 指标。 技术赋能数量级和效应：即新一代人工智能企业向产业输出以技术为核心的行业或 企业解决方案，表现为企业输出解决方案的数量级和产生的行业或企业销售收入的增 加，是衡量产业智能化吸收水平的重要指标。 智能化设备普及数量：即集成新一代人工智能技术的智能化设备普及情况，表现为 该产业使用智能终端和智能设备的数量，是衡量产业智能化应用水平的重要指标。 新一代人工智能白皮书（2020年） 3、创新能力指标体系 高质量的科研产出、面向产品和技术应用的复合型人才是创新能力体系的核心驱 动力。鉴于此，创新能力指标体系主要包括技术专利总数量、发表论文总数量、新一 代人工智能人才数量。 技术专利总数量： 即产业内申请和拥有的技术专利的总和，涵盖企业、大学和科 研机构三个主体的创新成果，是体现新产业智能化升级整体技术实力的重要指标。 发表论文总数量： 即产业内公开发表的包含核心技术、产品创新、服务升级的科 研论文总和，是体现产业智能化升级科研创新成果储备的重要指标。 新一代人工智能人才数量： 即具备新一代人工智能领域的研究能力与专业技术知 识，并在近10年取得创新成果产出的活跃研究人员，是体现产业智能化升级人才环境 的重要指标。 4、可持续发展指标体系 政府、主管部门和资本市场对产业智能化升级的支持情况、关注度和认可水平是 产业智能化升级可持续发展的关键因素。鉴于此，可持续发展指标体系主要包括政策 支持力度、专项资金数量、投资机构总数量。 政策支持力度： 即政府和主管部门对产业智能化升级的支持情况，可表现为支持 和促进该产业的政策条例和法律法规的数量，是体现产业智能化升级政策环境的重要 指标。 专项资金数量： 即政府和主管部门为产业智能化升级安排的专项财政资金支撑情 况，可表现为专项资金数量及资金规模，是体现产业智能化升级资本关注度的重要指 标。 投资机构总数量： 即产业内参与投资的主体数量，涵盖跨国大型科技企业、上市 企业、私募股权投资机构（PE）、风险投资机构（VC）等各维度投资主体，是衡量产 业智能化升级资本认可度的重要指标。 （二）指标测算方法 1、指标无量纲化 为消除各指标单位不同的问题，首先对数据进行无量纲化处理，并根据指标数据类 型的不同选择不同的无量纲方式。 定量指标主要通过用指标的实际值与该指标的行业标准作比较的比值法，以消除指 标里量纲的影响。定性指标通过对指标的不同描述进行评分，以计算指标评估值。 2、指标权重确定与指标计算 指标权重确定采用专家打分，每级指标体系权重总分均为100分，通过专家组对我 国产业智能化指标体系内各级指标的权重进行打分，各级指标的综合权重为专家组打分 的平均值，指标的计算均采用加权平均法。 为准确研判我国产业智能化指标体系内各级指标的权重，诚邀制造业、金融产业、 零售产业等领军企业的企业高管、新一代人工智能企业的核心技术骨干、产业智能化升 级相关学科的专家学者进行打分，指标权重打分结果如下。 表 我国产业智能化升级指标体系 资料来源：中国电子学会整理 一级指标 我国产业智能化 升级指标体系 二级指标 5G及移动互联网普及率 行业大数据平台数量 云计算平台使用率 技术能力指标 新一代人工智能企业总数量 技术赋能数量级和效应 智能化设备普及数量 产业领域渗透 技术专利总数量 发表论文总数量 新一代人工智能人才数量 创新能力指标 政策支持力度 专项资金数量 投资机构总数量 可持续发展指标 新一代人工智能白皮书（2020年） 新一代人工智能白皮书（2020年） （三）我国产业智能化升级指数 1、我国产业智能化升级总指数 我国产业智能化升级总指数的数据测算来源重点参考国家和各地方政府关于发展新 一代人工智能的政策建议体系，科技部新一代人工智能发展研究中心、中国科学技术发 展战略研究院、中国科学院自动化所发布的相关报告数据，毕马威、普华永道发布的关 于新一代人工智能的报告数据，以及国家统计局的相关数据。 我国产业智能化升级总指数得分为48.7，其中5G及移动互联网普及率、技术专利总 数量、政策支持力度指标表现突出并持续呈现增长态势，带动技术能力指标、创新能力 指标及可持续发展指标对我国产业智能化升级总指数的贡献率分别达到25%、26%和 35%。 表 我国产业智能化升级指标体系权重打分 资料来源：中国电子学会整理 一级指标 权重打分 我国 产业 智能化 升级 指标 体系 权重打分二级指标 5G及移动互联网普及率 行业大数据平台数量 云计算平台使用率 技术能力指标 新一代人工智能企业总数量 技术赋能数量级和效应 智能化设备普及数量 产业领域渗透 技术专利总数量 发表论文总数量 新一代人工智能人才数量 创新能力指标 政策支持力度 专项资金数量 投资机构总数量 可持续发展指标 34.2% 12.1% 10.4% 11.7% 10.2% 13% 8.5% 4.8% 3% 14.8% 4.5% 4.2% 2.8% 31.7% 22.6% 11.5% 新一代人工智能白皮书（2020年） 2、农业智能化升级指数 我国农业智能化升级总指数的数据测算来源重点参考中共中央国务院关于实施乡 村振兴战略的意见、国家乡村振兴战略规划（2018-2022年）、国务院关于加 快推进农业机械化和农机装备产业转型升级的指导意见等政策体系，中国农业科学 院、中国农业机械化科学研究院发布的相关报告数据，以及国家统计局的相关数据。 我国农业智能化升级总指数得分为29.7。2014年至2019年间，国家围绕农业智能 化升级的发展政策持续加码，陆续发布了近十项措施建议，带动地方政策的持续跟进， 随着减税降费力度加大和营商环境进一步改善，政府支持力度的增加推动农业智能化升 级发展环境持续优化，可持续发展指标成为指数得分的第一拉动要素。同时，创新活力 的持续显现为农业智能化升级奠定良好的发展基础。 图 我国产业智能化升级总指数及指标得分 资料来源：中国电子学会整理 78 22 47 13.6 22.8 47.2 67 53 32 87 66 49 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 5 G 及移动互联网普及率行业大数据平台数量 云计算平台使用率 新一代人工智能企业总数量 技术赋能数量级和效应 智能化设备普及数量 技术专利总数量发表论文总数量 新一代人工智能人才数量 政策支持力度专项资金数量 投资机构总数量 技术能力指标产业领域渗透创新能力指标可持续发展指标 新一代人工智能白皮书（2020年） 3、工业智能化升级指数 我国工业智能化升级总指数的数据测算来源重点参考“十三五”国家科技创新规 划、“互联网”人工智能三年行动实施方案、“十三五”国家科技创新规 划、人工智能标准化助力产业发展等政策体系，汉诺威工业博览会发布的相关报 告数据，以及国家统计局的相关数据。 我国工业智能化升级总指数得分为54.8。随着国家在工业领域围绕着人工智能、云 计算、大数据等新兴技术出台了一系列创新激励政策，工业智能化升级从技术跟随向技 术创新方向演进，据2019年全国科技经费投入统计公报数据显示，工业企业中近 60%的企业聚焦新一代人工智能的研发强度超过3%，对投资机构和专项资金的吸引力 进一步增强，带动产业升级基础和创新体系日益完善。 图 我国农业智能化升级总指数及指标得分 资料来源：中国电子学会整理 54 14 8 6.8 13.4 27.2 31 62 9 88 24 19 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 5 G 及移动互联网普及率行业大数据平台数量 云计算平台使用率 新一代人工智能企业总数量 技术赋能数量级和效应 智能化设备普及数量 技术专利总数量发表论文总数量 新一代人工智能人才数量 政策支持力度专项资金数量 投资机构总数量 技术能力指标产业领域渗透创新能力指标可持续发展指标 新一代人工智能白皮书（2020年） 4、服务业智能化升级指数 我国服务业智能化升级总指数的数据测算来源重点参考“十三五”现代服务业科 技创新专项规划、服务业创新发展大纲（20172025年）、人工智能标准化助 力产业发展等政策体系，清华大学服务经济与公共政策研究院发布的相关报告数据， 德勤、麦肯锡发布的关于新一代人工智能的报告数据，以及国家统计局的相关数据。 我国服务业智能化升级总指数得分为61.6。5G及移动互联网在服务业的广泛应用， 推动服务业产品持续向智能化方向发展，创新型智能化产品种类不断丰富，智能家居产 品、虚拟现实设备、服务机器人等新产品不断涌现，根据国家统计局数据显示，2019年 服务业智能化产品比重已升值11.1%，带动产业大数据和云计算平台使用率增势显著，资 本热度高居不下且持续涌入，服务业智能化升级质量稳步提升。 图 我国工业智能化升级总指数及指标得分 资料来源：中国电子学会整理 82 13 58 14.8 24.6 46.1 92 66 33 96 84 49 0 20 40 60 80 100 120 5 G 及移动互联网普及率行业大数据平台数量 云计算平台使用率 新一代人工智能企业总数量 技术赋能数量级和效应 智能化设备普及数量 技术专利总数量发表论文总数量 新一代人工智能人才数量 政策支持力度专项资金数量 投资机构总数量 技术能力指标产业领域渗透创新能力指标可持续发展指标 （四）我国各区域产业智能化升级指数 1、京津冀地区产业智能化升级指数 我国京津冀地区产业智能化升级总指数的数据测算来源重点参考关于支持北京建 设国家新一代人工智能创新发展试验区的函、关于通过公共数据开放促进人工智能 产业发展的工作方案、天津市新一代人工智能产业发展三年行动计划（20182020 年）、天津市人工智能科技创新专项行动计划、河北省战略性新兴产业发展三 年行动计划等政策体系，北京市经济和信息化委员会、北京市科学技术委员会发布的 相关数据报告，北京市、天津市、河北省政府工作报告中的相关数据，以及国家统计局 的相关数据。 我国京津冀地区产业智能化升级总指数得分为50.1。京津冀地区形成了以北京为中 心的发展格局，北京新一代人工智能产业领先的科技资源、突出的技术优势，以及创新 创业活跃的技术能力和创新能力带动产业智能化升级进程持续加速，但政策环境有待提 升。河北在行业大数据平台、云计算平台等技术能力建设、新一代人工智能技术渗透应 用等方面取得了一定成绩，但在人才与技术积累、创新创业氛围等方面仍存在着深层次 问题。天津依托工业领域的发展优势，持续加深新一代人工智能技术在工业领域的融合 应用，工业产业智能化升级发展居全国前列。 图 我国服务业智能化升级总指数及指标得分 资料来源：中国电子学会整理 98 39 75 19.2 30.4 68.3 78 31 54 77 90 79 0 20 40 60 80 100 120 5 G 及移动互联网普及率行业大数据平台数量 云计算平台使用率 新一代人工智能企业总数量 技术赋能数量级和效应 智能化设备普及数量 技术专利总数量发表论文总数量 新一代人工智能人才数量 政策支持力度专项资金数量 投资机构总数量 技术能力指标产业领域渗透创新能力指标可持续发展指标 新一代人工智能白皮书（2020年） 图 我国京津冀地区产业智能化升级总指数及指标得分 图 北京产业智能化升级一级指标得分 资料来源：中国电子学会整理 资料来源：中国电子学会整理 图 河北产业智能化升级一级指标得分 图 天津产业智能化升级一级指标得分 96 22 35 32.1 26.8 52.8 73 63 57 45 51 53 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 5 G 及移动互联网普及率行业大数据平台数量 云计算平台使用率 新一代人工智能企业总数量 技术赋能数量级和效应 智能化设备普及数量 技术专利总数量发表论文总数量 新一代人工智能人才数量 政策支持力度专项资金数量 投资机构总数量 技术能力指标产业领域渗透创新能力指标可持续发展指标 120 新一代人工智能白皮书（2020年） 新一代人工智能白皮书（2020年） 2、长三角地区产业智能化升级指数 我国长三角地区产业智能化升级总指数的数据测算来源重点参考上海市推动新一 代人工智能发展实施意见 、 关于建设人工智能上海高地 构建一流创新生态的行动方 案（2019-2021年）、江苏省新一代人工智能产业发展实施意见、浙江省促进 新一代人工智能发展行动计划（2019-2022年）、安徽省新一代人工智能产业发展 规划（20182030年）等政策体系，上海市、江苏省、浙江省、安徽省政府工作报告 中的相关数据，以及国家统计局的相关数据。 我国长三角地区产业智能化升级总指数得分为57。长三角地区逐步凸显出以江苏为 龙头、各省市齐头并进的发展格局，江苏产业技术创新活跃，在图像识别、智能无人 机、智能传感器等部分领域掌握了一批关键核心技术，并在工业智能化升级、医疗产业 智能化升级、教育产业智能化升级形成一批具有示范引领作用的典型应用场景，但人才 储备不足成为目前的发展瓶颈。上海在交通、金融产业智能化升级领域新业态新模式不 断涌现，浙江得益于阿里云、海康威视的新一代人工智能产业基础聚焦安防、零售、金 融产业智能化升级，安徽集聚了以科大讯飞为代表的语音识别领域生态圈构筑技术发展 和融合应用并重的发展格局。 图 我国长三角地区产业智能化升级总指数及指标得分 资料来源：中国电子学会整理 86 27 56 23.7 32.9 54.3 81 52 46 90 72 62 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 5 G 及移动互联网普及率行业大数据平台数量 云计算平台使用率 新一代人工智能企业总数量 技术赋能数量级和效应 智能化设备普及数量 技术专利总数量发表论文总数量 新一代人工智能人才数量 政策支持力度专项资金数量 投资机构总数量 技术能力指标产业领域渗透创新能力指标可持续发展指标 图 上海产业智能化升级一级指标得分 图 江苏产业智能化升级一级指标得分 资料来源：中国电子学会整理 新一代人工智能白皮书（2020年） 图 浙江产业智能化升级一级指标得分 图 安徽产业智能化升级一级指标得分 3、泛珠三角地区产业智能化升级指数 我国泛珠三角地区产业智能化升级总指数的数据测算来源重点参考福建省人民政 府关于推动新一代人工智能加快发展的实施意见、中共江西省委江西省人民政府关 于加快发展新经济培育新动能的意见、湖南省人工智能产业发展三年行动计划 (2019-2021年)、广东省新一代人工智能发展规划、广西壮族自治区人民政府 关于贯彻落实新一代人工智能发展规划的实施意见、关于海南省人工智能与实体经 济深度融合的建议、四川省新一代人工智能发展实施方案、智能贵州发展规划 （2017-2020年）、云南省新一代人工智能发展规划等政策体系，福建省、江西 省、湖南省、广东省、广西壮族自治区、海南省、四川省、贵州省、云南省政府工作报 告中的相关数据，以及国家统计局的相关数据。 我国泛珠三角地区产业智能化升级总指数得分为51.1。广东逐步成为我国和泛珠三 角地区产业智能化升级的领航者，立足现有产业优势，出台相关产业政策促进技术创新 加速积淀，紧抓智能传感器、智能网联汽车、无人机等新兴产业的升级发展，新一代人 工智能技术向国民经济各领域渗透的广度和深度进一步拓展，呈现出农业、工业、医 疗、交通产业智能化升级蓬勃发展态势。福建、江西、湖南正在逐步构建围绕新一代人 工智能技术的创新体系以带动产业智能化升级发展，广西、海南、四川、云南以产业园 区为重要载体实现各地差异化产业智能化升级布局，贵州围绕大数据与各产业融合发展 的基础推动产业向智能化升级迈进。 图 我国泛珠三角地区产业智能化升级总指数及指标得分 资料来源：中国电子学会整理 92 31 49 25.4 31.5 45.2 69 34 47 81 65 42 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 5 G 及移动互联网普及率行业大数据平台数量 云计算平台使用率 新一代人工智能企业总数量 技术赋能数量级和效应 智能化设备普及数量 技术专利总数量发表论文总数量 新一代人工智能人才数量 政策支持力度专项资金数量 投资机构总数量 技术能力指标产业领域渗透创新能力指标可持续发展指标 新一代人工智能白皮书（2020年） 新一代人工智能白皮书（2020年） 图 福建产业智能化升级一级指标得分 图 江西产业智能化升级一级指标得分 图 湖南产业智能化升级一级指标得分 图 广西产业智能化升级一级指标得分 图 海南产业智能化升级一级指标得分 图 广东产业智能化升级一级指标得分 资料来源：中国电子学会整理 新一代人工智能白皮书（2020年） 图 云南产业智能化升级一级指标得分 资料来源：中国电子学会整理 图 四川产业智能化升级一级指标得分 图 贵州产业智能化升级一级指标得分 新一代人工智能白皮书（2020年） 三、全球产业智能化升级路径和效应 （一）制造业智能化升级分析 1、升级路径：强化制造各流程数据的连续获取及积累 制造业智能化升级主要体现在产品智能化、服务智能化和生产智能化三个方面。 在产品智能化领域，通过生物特征识别和深度学习技术，以能力封装和开放方式嵌入 到产品中，使得产品具备感知、分析、决策等智能化特征。在服务智能化领域，人机 交互、计算机视觉、自然语言处理等技术的普及，深度挖掘用户需求数据，并运用深 度学习技术构建并训练用户需求模型，实时向用户发送关联性需求信息。在生产智能 化领域，综合产品特性、时间要求、物流管理、成本控制、安全要求等全方位要求， 通过机器学习建立产品的健康模型，以找到最佳生产工艺参数。 2、升级效应：增强企业与客户间的双向互动 新一代人工智能技术与制造业融合的不断深化，通过以智能化分析、决策、控 制、调整为核心的生产方式，实现多品种、小批次、定制化的规模生产，将需求的个 性化与生产规模化完美匹配，使得柔性生产与大规模定制能够以技术可行、成本节 约、需求适应的方式得以实现。在此基础上，逐步将以企业的技术与生产为中心的生 产运营模式，向以用户需求为中心的生产运营模式转变，推动多地和多部门协同设 计、大规模个性化订制、精准供应链管理、自组织自适应物流、分包、众包等成为新 型制造业生产运营方式。 3、市场前景：推动制造业智能化升级市场初具规模 由于制造业专业性较强，解决方案的复杂性和定制化要求较高，新一代人工智能 技术目前主要应用在标准化生产流程和设备管理等易于复制和推广的领域，根据德勤 在2019全球人工智能发展白皮书发布的数据显示，现阶段新一代人工智能技术在 全球制造业的渗透率尚不足2%，随着生产设备产生的大量可靠、稳定、持续更新的数 据逐步被挖掘和利用，预计到2025年渗透率将超过10%，带动制造业智能化升级市场 规模突破100亿美元。未来随着新一代人工智能技术与新材料的集成，