新基建新机遇：中国智能经济发展白皮书.pdf

新基建，新机遇：中国智能经济发展白皮书 （精华版） 课题顾问 ： 课题组组长 ： 联合 协调人： 课题组成员： 课题支持单位 ： 主报告执笔 ： 背景报告 团队： 昇 昇 昇 目录 一、智能经济概述 . 1 1 基本内涵 . 1 2 发展趋势 . 4 二、智能经济的典型应用领域 . 8 1智能交通 . 8 2智慧城市 . 11 3智能安防 . 12 4智慧医疗 . 13 5智慧教育 . 15 6智慧金融 . 16 7智能制造 . 17 8智能家居 . 18 三、我国智能经济发展面临的机遇和挑战 . 19 四、推动我国智能经济加快发展的政策建议 . 23 1 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。 一、 智能经济 概述 1.基本内涵 何谓智能经济？虽然目前还没有对智能经济的内涵进行统一定义，但综合多 方观点可知，智能经济是以人工智能（ AI） 为核心驱动力，以 5G、云计算、大数 据、物联网、混合现实（ MR）、量子计算、区块链、边缘计算 等 新一代信息技术 和 智能技术为支撑，通过 智能 技术 产业化和 传统 产业智能化，推动生产生活方式 和社会治理方式智能化变革的经济形态。 简言之，智能经济是在数字经济充分发 展的基础上，由 人工智能 等智能技术推动形成和发展的新经济形态。 智能经济与知识、信息网络密不可分，但智能经济与以往提到的知识经济、 信息经济有明显区别。智能经济开发利用的是包括 智能感知的信息与数字化的知 识在内的多种资源 ，可促进技术、知识、经验在更大范围、更宽领域、更深层次 上呈现、交易、传播和复用，并提高人们分析、处理 和 控制的能力。 2019 年 3 月 19 日，习近平总书记在中央全面深化改革委员会第七次会议上提出，要构建 数 据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享 的“智能经济形态”。 基于此 ，与其他 经济形态相比，智能经济主要呈现如下特征： 一是数据驱动 。 智能经济是数字经济发展的高级阶段，是由“数据 +算力 +算 法”定义的智能化决策、智能化运行的新经济形态。数据是物理世界在虚拟空间 的客观映射，是智能经济的核心生产资料和生产要素。没有数据支撑，智能经济 就是无源之水、无本之木。在智能经济时代，物理世界和数字世界的全面融合， 人、事、物都在实时被数据化，真正使得在线成为常态。事实上，只有在线产生 的数据，才能够用于量化决策与预测，也才能够实现真正的数据业务化，创造新 2 的经济和社会价值。 二是人机协同 。 人机协同是 经济活动中人与智能的和谐状态的体现。人机协 同表明在智能经济结构中，人与智能（机器、传感器、信息、人工智能等）相互 依存、相辅相成，具有同等重要 的 作用。人机协同是智能经济的“智能化”过程， 与过去制造业追求 的 “自动化”过程有本质区别。“自动化” 的 本质是机器替代 人，强调大规模的机器生产；而“智能化”追求机器的柔性生产，强调机器自 主 配合人的工作，自主适应环境变化。目前，智能经济中“人机协同”有三个 典型 方向：首先是智能生产，实现生产设备、供应链、价值链的数字化连接和高度协 同，使生产系统具备敏捷感知、实时分析、自主决策、 精准执行、学习提升等能 力，全面 提高 生产效率。其次是智能产品，通过云端连接或将训练好的人工智能 系统封装到硬件中，赋予产品 自动 响应外界变化的能力。最后是智能服务，实时 监测产品状态 并 响应用户需求，提供以租代售、按时计费、故障预测、远程诊断、 远程维修、一体化解决方案等增值服务，实现制造企业从提供产品向提供“产品 服务”的转变。 三是跨界融合 。 智能经济是智能技术与各种要素的融合，通过融合将技术实 体化、泛在化，推动实现经济社会各个领域的互联互通和兼容发展，促进多种技 术的集成应用和多个领域的跨界创新。相比以往的经济形态， 智能经济具有更强 大的跨界整合能力。通过“智能 +”的方式，跨界、跨行业的融合发展正在成为 经济发展的新形态。当前，“智能 +”已成为传统企业转型升级的有效途径，并在 各个行业悄然发生。例如，在汽车行业，焊接、搬运、喷涂等各类工业机器人在 生产领域轮番上阵，无人驾驶汽车已经上路；在煤炭行业，以 云计算、大数据 、 工业互联网 等智能技术为支撑 的 智慧矿区、无人矿井建设 不断 加快 ， 企业从劳动 密集型向人才 和 技术密集型转变 ；即便是在生产方式较为传统的农业领域，无人 机、 智能 遥感、物联网等也被越来越多地使用 ， “十三五”期间，农业农村部在 全国 9 个省市开展农业物联网工程区域试点，在设施农业、 畜禽水产养殖 、 大田 粮食 作物 生产监测、农产品质量安全 监控 等诸多领域 形成了 426 项节本增效 的 农 业物联网软硬件产品、技术和模式 。 四是共创分享 。 共创分享是智能经济 中 资源、信息、知识等重要生产要素 配 3 置 的体现，是满足智能经济发展目标的重要保障。通过共创分享，智能经济的生 产要素才能在经济活动中自由地流通，从而最大程度地发挥出价值。 以数据为例， 在现实世界中，任何单一机构，即便强大如当下的互联网巨头， 都只能掌握一部 分数据，不足以全面、精准地勾画出目标对象的全部特性。智能经济时代，越来 越多的企业需要与产业链上下游业务伙伴在数据流通、交易等领域进行深度合作。 各方可以通过数据协同计算，更好地释放数据价值，提升生产效率，推进产业创 新。在大数据应用场景下，数据流动是“常态”，数据静止存储才是“非常态”。 数据共享将成为刚性业务需求，推动商业流程跨越企业边界，编织全新的生态网 络与价值网络。 【专栏 1】智能经济 的 各种定义 自国家提出加快发展智能经济以来 ，国内诸多专家学者和机构围绕智能经 济的概念、内涵及外延进行了诸多讨论，主要观点摘要如下： 2017 年 10 月，何玉长和宗素娟所撰写的文章人工智能、智能经济与智 能劳动价值 基 于马克思劳动价值论的思考认为，“智能经济是以人工智 能技术开发和应用为依托的经济结构和经济形态，以人脑智慧与计算机网络、 物理设备相融合，以智能产业和企业为支撑，将人工智能技术贯穿于社会生产、 交换、分配和消费的全过程，并将人工智能技术应用于宏观经济管理与决策。” 2018 年 9 月，孙守迁发表的智能经济构建未来形态一文认为，“智能 经济是以智能感知的信息与数字化的知识为关键生产要素，以新一代智能技术 为重要推动力，以有限资源和全生产要素的最优化利用为手段，以自主适应、 人机协同、共创分享、多元融合为主要特征，以高效、有序、可持续发展为目 标的经济活动和经济形态。” 2019 年 5 月，算力智库研究院发布的智能经济时代初现雏形 数 据 赋能至上，数据共享先行研究报告指出，“所谓智能经济，是数字经济发展 的高级阶段，是由“数据 +算力 +算法”定义的智能化决策、智能化运行的新经 济形态 。智能经济呈现出数字化、网络化、智能化三大特征。” 2019 年 10 月 ，百度创始人、董事长兼 CEO 李彦宏在“ 2019 年第六届世界 4 互联网大会”上，首次从产业视角结合技术与产品应用整体阐述智能经济概念。 李彦宏指出，数字经济在经历了从 PC 的发明和普及，到 PC 互联网，再到移动 互联网，今天已经进入了以人工智能为核心驱动力的智能经济的新阶段。人工 智能驱动下的智能经济将在人机交互方式、 IT 基础设施、传统行业新业态三个 层面带来重大的变革和影响。包括交通、医疗、城市安全、教育等各个行业都 在快速地实现智能化。智能经济将给全球经济 带来新的活力，是拉动全球经济 重新向上的核心引擎。 2019 年 11 月，赛迪顾问发布的中国智能经济发展趋势与展望 2019研 究报告指出，“智能经济是以数据、算力、算法、网络为支撑，以智能技术创新 为核心驱动力，推动智能技术与实体经济深度融合，实现智能技术产业化和产 业智能化，支撑经济高质量发展的经济活动。” 2.发展趋势 智能经济将在生产生活的诸多 方面 带来深刻变革，推动人类社会向智能社会 转变。在人机交互 领域 ，用户正在以更加自然的方式和机器、工具进行广泛交流， 包括对话式 人工智能 、手势识别，未来甚至可以通过脑机接口实现人类大脑和机 器之间的实时通信。在基础设施领域，以 人工智能 技术为主要 代表 的新基建将会 大规模落地，包括 5G、物联网、工业互联网、 卫星互联网 、云计算、区块链 、 数 据中心 、 智能计算中心 等在内的 新型 基础设施相关行业将会迎来高速发展。在商 业 模式和业态方面 ，交通、医疗、城市 、 安全、教育等传统行业正在快速商业创 新与智能化。 1） 人类社会加速向智能社会转变 未来，新一轮科技革命和产业变革将同人类经济 社会 发展形成历史性交汇， 带动人类经济夯实基础，走出低谷，智慧地解决 各类 争端，推动 构建 人类命运共 同体 。 人 和机器 依托互联互通的网络从封闭走向开放，智能产品、智能工厂、供 应商协同网络应运而生。智能经济作为新经济的典型代表，将在更大范围 内 催生 出新技术、新业态、新模式 和 新产业 ，促进传统的生产方式、生活方式、社会治 理与服务方式全面向智能化方向转变。 量大面广的数据资源作为新一代生产要素， 5 也将推动形成一批 数据驱动型企业 。 对客户现实需求和潜在需求深度挖掘、实时 感知、快速响应、及时满足的能力将成为企业间竞争的分水岭。 【专栏 2】智能化社会治理与 AI 抗疫 智能经济为社会治理提供了全新的思路。将新一代智能技术运用于社会治 理，是降低成本，提升效率，减少干扰的最直接、最有效方式。随着智能经济 的快速发展，公共社会与私人家庭中已经存在各种智能设备，居民在医疗、教 育、交通等多个领域享受到了智能科技带来的诸多进步。例如，城市综合服务 机器人部署在虚拟政务服务大厅，可方便快捷地办理房地产过户、公积金、水 电费等一系列流程化政务；战“疫”期间，火车站、地铁站等人流密集地区部 署的 AI 无接触测温应用，能够精准快速筛查疑似患者和未按规定佩戴口罩的 违规人员； AI+预警系统可以模拟公共安全 事件及台风、地震等自然灾害的发 生轨迹和动向，最大限度地减少损失；城市道路上的窨井盖，内置智能传感器， 动态监测井内水位满溢、井盖倾斜移位等状态，并可在监控后台自动报警。 在本次新冠肺炎疫情期间 ， 智能经济更是发挥着极为重要的抗疫作用 ， 具 体 有 以下 两个 方面 ： 一是 援“前线” 。抗疫前线是最危险、最艰苦的攻坚阵地，也是智能技术 和产品发挥作用、支撑保障的重点。上海市政府主动对接援鄂医疗队及防疫一 线场景需求，首批推动东方医院（含援助武汉医疗队）、上海市公共卫生临床 中心两家单位在新冠疫情防控中建立人工智能重点应用，并为武汉防 疫前线提 供了 CT 辅助诊疗、智能消杀机器人、药品配送机器人等智能产品。推想科技、 依图科技等企业推出的医疗影像辅助系统，可快速分析病情、定量评估患者疗 效及预后，已部署在多家医院。深圳北科瑞声开发了面向隔离区的非接触语音 医疗信息系统，已在火神山和雷神山医院部署。医护人员在穿戴防护服和多层 口罩的情况下，可以通过语音录入病历信息。优必选为“建国”系列警用机器 人升级了体温检测、疫情防控语音播报等功能，已在高速公路检查站上岗。 二是强“筛查”。 北京市政府选用百度研发的 AI 测温系统，部署在清河火 车站、数字北京大厦等人流密集的交通枢纽、楼宇社区及学校类公共场所，通 6 过非接触、可靠、高效和无感知方式，实现快速检测体温。百度推出的智能外 呼平台应用于基层社区居民情况排查和通知回访等场景，用机器人代替人工打 电话，一秒可直呼 1500 路电话，比人工电话效率提高数百倍，已在北京市海 淀区、上海市宝山区、陕西省延安市、浙江省瑞安市、福州市仓山区等十几个 地区投入使用。广州佳都科技针对疫情排查研发的微登记小程序，打通群防群 控“最后一公里”，已覆盖全国 10 个省、 27 个地区，注册场所两千余个，累计 登记超 115 万人次 。 2） “跨界融合”趋势将更加显著 新一轮产业革命背景下， “人人互联”向“ 人机 互联”迈进，进而实现“万 物 互联”，产业互联网呼之欲出。同时， 大量智能技术的应用推动产业迭代不断 加快，产业集群向产业生态转变，产业边界进一步被打破，产业价值链不断分解、 融合。 连 接 产业链 上下游 、 供需端的平台型组织成为产业网络的关键环节。平台 化、生态化等新的企业生产组织方式不断兴起，垄断型平台与依托型群体的社会 关系不断演化，形成新的组织关系。社会化、专业化的中介服务机构成为促进产 业转型升级的润滑剂，科技招商、平台招商、新业态招商等新型招商模式成为新 产业生成的重要手段，共同促进智能经济持续健康发展。智能经济作为平台经济、 共享经济、微经济三位一体的全新经济形态，充分体现了产业融合发展的特点， 由智能技术到智能应用，再到智能产业化发展，最终形成智能生态圈。 3） “新基建”将加速智能经济发展 未来十年，全球智能经济最重要的主题就是基础设施的重构、切换与迁徙， 并在此基础上创新商业生态，形成万物互联的 智能世界 。 历史上 ， 铁路、公路、 电力、水利、电信等均在不同阶段轮番支撑着全球经济发展 和 人类社会进步，可 称之为传统基础设施。当前，人类社会加速由工业经济时代向智能经济时代转变， 以 人工智能、 物联网、云计算、边缘计算等为代表的新一代信息 和智能技术 为新 一轮经济发展提供了高可用性、高可靠性 、高经济性 的技术底座，可 称之为 经济 社会 的新型 基础设施。 疫情不会改变我国经济长期向好的基本面，此轮的 新型基础设施建设 不仅是 7 应对新 冠肺炎 疫情的投资性 举措 ，更 承担了 提升中国经济发展质量 的使命 。 “新 基建”所包含的“信息基础设施”、“融合基础设施” 、“创新基础设施” 是智能经 济的重要组成部分， 也 是提供数字转型、智能升级等服务的 核心驱动力 。因此， 新基建 将加速智能经济的发展 ， 为中国在未来引领智能经济时代奠定坚实的基础。 当前 ， 以百度、阿里巴巴、腾讯、华为 （ BATH） 为代表的科技公司已率先开始 从 科技基础设施层面 布局新基建 。 图 1： BATH “新基建”布局一览 图 2： BATH“新基建”核心品牌 4） 产业创新将成为核心内容 智能经济是对传统工业经济 和 信息经济的提高 与 发展，具有“工业 化 +信息 化 +智能 化 ”的三维形态，其核心依托是科技创新。智能经济创新不局限于传统 意义上的技术创新，而是以市场需求为牵引， 通过 创意 、模式、品牌、业态等带 动全产业、全领域的创新 ，实现从微观企业到中观产业，再到宏观区域的 拓 展 。 8 二 、智能经济的典型应用领域 随着智能技术的发展，大量科技企业从特定的场景出发，提供差异化的新产 品 和解决方案 ，形成丰富的“智能 +”应用，成为智能经济快速发展的重要 推手 。 从 产 品 到服务 ， 智能技术与行业加速融合， 已经在 农业、 制造、零 售、 医疗、交 通、金融、能源等 各领域 落地生根。 智能产业化和产业智能化是智能经济形态的 主要 体现 方式 。 首先 ， 智能产业 化 是指 将 人工智能技术赋能传统装备 ，实现 硬件终端 的 智能化升级 ， 从而形成以 智能机器人 、 智能汽车 、 智能可穿戴设备等为代表的智能经济产业 。 产业智能化 ， 则 是以创新应用为切入点 ， 推动智能技术和智能终端在多元化场景落地 ， 改造传 统经济发展模式 ， 从而形成以 智能 交通 、 智慧城市 、 智能安防 、 智慧医疗 、智慧 教育、 智慧金融 、 智能制造 、 智能家居 等为代表的典型应用 。 1.智能交通 智能交通 是 将先进的 人工智能 、信息通讯、传感 与 控制等技术有效地 应用 在 地面交通管理系统 中，实现 大范围、全方位 、 实时、准确、高效的交通管理 。 公 开数据显示，智能交通能够提高道路使用效率，减少交通堵塞约 60%，提高现有 道路通行能力 2-3 倍。车辆在智能交通 管控 体系内行驶，停车次数可减少 30%， 行车时间减少 15%-45%，车辆使用效率提高 50%以上 。 随着全球人口的持续增长，大量城市正面临人口与资源分布不均的挑战。道 路拥挤和污染排放增加等问题，严重影响了城市经济发展， 智能 交通的需求越来 越迫切。预计到 2025 年，全球智能交通市场将达到 2621 亿美元，复合年增长率 为 18.68 1。 2019 年我国 智能 交通市场蓬勃发展，初步估算规模达到 800 多亿 元，并且有望在 2023 年达到 1590 亿元 2。 国内 经营 智能交通 业务 的企业有 2000 多家，主要集中在道路监控、高速公路收费、 3s(GPS、 GIS、 RS)和系统集成环节。 在智能交通起步和培育阶段，系统集成商 响应政策引导，作 为 市场 主体，经历了 一波快速发展。随着市场逐步成熟，行业 正在由 基础 铺垫 转入 高 质量 发展 阶段。 1SMART TRANSPORTATION MARKET - GROWTH, TRENDS, AND FORECAST (2020 - 2025)， Mordor Intelligence， 英文 2 “ 2019 中国智能交通行业市场现状及发展趋势分析 ”，安防展览网， 2019 年 8 月 9 智能交通发展有四大趋势，一是 自动 驾驶；二是基于大数据的 MaaS 一站式 出行服务；三是道路系统的交通云脑、智慧路网管控；四是交通安全的主动防控、 轨道交通智能运维与健康管理、城市停车的精 细化治理 、自主式交通系统等。 其 中， 自动 驾驶汽车作为智能交通管控体系的重要组成部分，是实现车路协同、提 升人们出行体验的重要载体。 自动驾驶 的 参与企业主要分为两类： 汽 车 制造 厂商及互联网企业。 汽 车厂商 代表主要包括 特斯拉、奥迪、奔驰、宝马、日产等； 互联网代表企业包括 谷歌、 苹果、 Uber、百度等。两类企业切入无人驾驶的方式有所不同。其中， 汽 车厂商 技术实施阶段从 L1 级别 开始，逐步推进，稳 扎 稳 打 ，将安全基础放在第一位； 互联网企业 智能化技术优势突出， 直接从 L3 级自动驾驶开始技术研发 。 3 图 3：美国汽车工程师学会（ SAE）自动驾驶分级标准 目前，全球范围内至少有 25 个国家和地区的城市正在测试自动驾驶汽车。 北京是国内最早为自动驾驶建立路测标准法规并发放测试牌照的城市之一，并且 自动驾驶开放测试道路数量、区域范围、服务规模、测试牌照及测试里程均居全 国首位。截至 2019 年底，国内企业进行自动驾驶路测的车辆累计达到 77 辆，测 试总里程超过 104 万公里。其中， 2019 年全年测试总里程达 88.66 万公里，较 上一年度增长 577%。 4 3 “ 2019 年中国自动驾驶行业报告：互联网企业与整车厂商互有优势 ”， CSDN,2019 年 8 月 4 北京智能车联产业创新中心，北京市自动驾驶车辆道路测试报告（ 2019 年） 10 国内企业中，百度布局较早，技术领先，商业化进程较快。百度阿波罗（ Apollo） 已经形成自动驾驶、车路协同、智能车联三大开放平台。 2018-2019 年，百度无 人驾驶汽车总计路测里程近 90 万公里，位居全国第一；小马智行累计路测 12 万 公里，位居第二 。 52019 年， Apollo 路测车辆达 52 台，路测里程 75.4 万公里， 占北京测试总里程的 85%。 根据 美国加州车辆管理局（ DMV）发布 的 2019 年自 动驾驶接管报告，百度在脱离接管次数上超过上一年冠军谷歌 Waymo，名列第 一，表现亮眼；另外两家中国公司 AutoX、 PonyAI 分列第四、五名。 当前， 自动驾驶仍处在产业化前期 。与美国 倾向于发展完全依靠车辆自身感 知和决策能力的 “ 自 主 式自动驾驶 ” 不同 ，“ 车路协同式自动驾驶 ” 在 我国受到 更多关注。 未来， 随着 自动驾驶 技术持续提升，道路及通信基础设施需要 进一步 完善， 试点规模 也 有待 逐步扩大。 【专栏 3】 百度智能交通的综合解决方案 ACE 交通引擎 构建面向未来交通的车路行一体化融合发展是实现交通强国发展战略的 重要内容。车路行一体化主要是指结合日趋成熟的人工智能、 自动 驾驶、 5G、 C-V2X、 大数据 、 移动 互联等技术，打造出智能化、 网联化 的交通载运工具，和 协同化、 自动化 的道路基础设施以及便捷化、高效化的出行体系。 作为百度的智能交通综合解决方案，百度 ACE 交通引擎采用“ 1+2+N”的 总体架构，其中： 1 个数字底座，包括小度车载 OS，飞桨、百度智能云、百度 地图支撑的“车、路、云、图”等未来交通基础设施； 2 个智能引擎，分别是 Apollo 自动驾驶引擎和车路协同引擎 ； N 个应用生态 ，包括智能信控、智能停 车、交通治理、智能公交、智能货运、智能车联、智能出租、自主泊车和园区 物种等。 百度 ACE 交通引擎的数字底座搭建起 “车、路、云、图”一体化融会互通 的底层基础设施，智能引擎是车路行一体化得以运转的动力源泉，融合面向未 来交通的人工智能、 大数据以及交通业务处理的全息感知与理解、全时空推演 与决策、全场景实时控制平台，构建起上下双向得以沟通服务的桥梁，应用生 5 国内最新自动驾驶路测报告发布，已有 13 家企业 77 台车在北京路测 ”， 36kr， 2020 年 3 月 11 态服务于公安交管、交通运输、城市管理、应急管理部门，是面向未来交通的 自主、全栈、开放、可控的一体化解决方案。 图 4：百度 ACE 交通引擎总体架构 2.智慧城市 智慧城市是指利用各种信息技术或创新理念，助力提升城市资源利用效率， 优化政府管理和服务，改善居民生活质量，促进经济发展。 据 Statista 估算， 2019 年全球智慧城市建设开支达到 1040 亿美元 6。到 2023 年，这一数字将上升至近 1890 亿美元。 7欧盟国家是智慧城市建设的先行者， 21 世纪初，英国、瑞典等国已经相继展开了智慧城市实践。早在 2009 年 6 月，英 国就发布了“数字英国”计划，并在宽带、移动通信、广播电视等基础设施建设 方面提出了很多具体的行动规划，旨在改善基础设施状况，推广全民数字应用， 将英国打造成世界的数字之都。 2017 年 3 月，英国政府又正式发布了“数字英 国战略”，涵盖数字化连接、数字化技能、数字化商业、宏观经济、网络空间、 数字化政府和数据七大方面。 在智能 +时代背景下，中国启动了以新基建为核 心的智慧城市建设。咨询机 构 IDC 发布全球智慧城市支出指南，预测到 2020 年中国智慧城市建设支出规 模将达到 266 亿美元。其中，投资规模前三的领域依次为智能电网、固定智能视 频安防和联网后台系统，三项叠加占比超过支出总额的 40%。 8另外， 5G 和云计算 6 数据来源： 7 数据来源： 8 IDC 发布智慧城市支出指南， 2020 年中国市场规模将达 266 亿美元 ， IDC， 2020 年 2 月 13 日 12 作为新基建的核心任务，将进一步推动智慧城市发展。一方面，固网宽带和 4G 网 络难以支撑万物互联下的海量数据传输，以 5G 为引领的泛在传感通信网络将成 为智慧城市发展的重要基石； 9另一方面，云计算能够满足智慧城市快速处理海量 数据的需求。以新基建为中心的智慧城市建设，将采用政 府与社会资本合作的 PPP 模式。在当前 7500 多个 PPP 模式的智慧城市项目中， 80%由各级地方政府提供引 导资金，社会资本配资建设。 我国智慧城市的建设，在关键技术和核心软、硬件产品上，对国外企业依赖 度较高。此外，国内城市基础数据未能连通、共享，无法发挥信息融合的综合价 值。最后，数据传输与储存的安全防御能力也有待强化。随着中国城镇化 水平 的 进一步 提升 ，智慧城市的市场规模 亦 将会持续扩大。摩根士丹利发布的中国城 市化 2.0: 超级都市圈预计，到 2030 年，中国的五大超级都市圈的平均规模 将达到 1.2 亿人，城际通勤铁路里程较目前增长 8.5 倍，万物互联和数据市场将 达到 1 万亿美元。 10 3.智能安防 城市人口的增长客观上要求建立更有效、更好的安防体系，全球公共安全的 需求有增无减。 2019 年，全球智能安防市场规模达 56 亿美元。 11主要厂商包括： 思科、泰科、 Anixter、 AxxonSoft、霍尼韦尔、博世、 Genetec、 DvTel、 NICE 系 统、 Axis Communications、海康威视、大华等。针对视频监控系统， IHS Markit 发布 2018 全球视频监控信息服务报告，指出视频监控设备品牌具备明显的国 家分界性。博世、 Axis Communications、 Axxonsoft 占据着欧洲的市场份额；霍 尼韦尔、思科、 Anixter 等厂商在北美拥有主导地位；亚太地区 ， 尤其是中国， 海康威视、大华为主。值得注意的是，中国安防市场在全球占有较高比例。海康 威视位列全球视频监控设备市场第一位，市场份额高达 37.94%，连续七年蝉联 全球第一；浙江大华则名列第二，市场份额达到 17.02%。 12 国内智能安防经过多年发展，已经形成较为完整的产业链。上游：视频、算 9 5G 赋能智慧城市白皮书 ，德勤， 2020 年 3 月 10 中国城市化 2.0：超级都市圈 ，摩根士丹利， 2019 年 10 月 31 日 11 “ 2019 年全年人工智能产业数据概览 ”，安防展览网， 2020 年 2 月 12 “ Top Video SurveillanceTrends For 2018”， IHS Markit, 2018 年 7 月 13 法提供商以及芯片制造商 ;中游：软硬件厂商、系统集成商和运营服务商 ;下游： 终端用户，包括政府 (平安城市 )、企业和个人。 13智能安防的应用非常广泛，遍 及城市各主要场景，并在各类垂直领域涌现创新应用。目前，国内政府采购总量 趋于稳定，定制场景的商业应用市场正在稳步增长。 智能安防的 发展 趋势：一是模块化集成，包括硬件、软件、监视识别和决策 等模块；二是场景定制，依据各细分场景对安防设计的差异化要求，深度定制行 业解决方案，如智慧校园、智慧园区、智慧场馆等；三 是智能视频分析。在采集 大量视频图像数据的基础上，基于人工智能技术实现对图像的分析，更有效的辅 助城市管理。 智能安防 市场发展的 利好因素 如下 ：一是政府政策。我国政府历来重视公共 安全，在国家政策的支持下，安防产业飞速发展。各级政府、企业及机构，积极 推进安防设施建设工作，推动产业保持高增长态势；二是技术推动。互联网巨头 及大量科技创新企业入局智能安防市场，借助 5G 网络、人工智能和大数据技术， 推动安防向智能化、无人化发展；三是环境变化。随着城市化的不断发展，公共 安全风险和隐患在逐渐增加，智能安防已成为城市建设与发展保障 的必选项。 4.智慧医疗 智慧医疗利用先进 的 物联网、人工智能技术， 升级 医疗设备、 打造医疗健康 档案区域信息平台、 优化 医疗机构运营模式 和 改进 医患沟通 方式 ， 能够显著 提升 传统医疗体系的运营 效率 。 全球智慧医疗市场在移动医疗、远程医疗等医疗新模式的带动下，正处于稳 步发展阶段。 2016 至 2018 年，全球智慧医疗服务支出年复合增长率约为 60%， 估算 2019 年产业规模有望达到 4000 亿美元。 近年来，我国智慧医疗快速发展，投资规模不断扩大， 2018 年智慧医疗市场 规模 706 亿元人民币。根据中商产业研究院预测，到 2020 年我国智慧医疗行业 规模将超过 1000 亿元人民币。 14目前，国内智慧医疗的模式主要从四个方面改变 着传统医疗：一是健康管理方式。随着手机等现代电子设备的普及，健康管理的 13 “ 2019 年中国智能安防市场现状分析及发展前景预测 ”，安防展览网， 2019 年 7 月 14 “ 2020 年中国智慧医疗投资规模超千亿 呈现三大发展趋势 ”，中商情报网， 2019 年 9 月 14 效率得到提升，成本显著降低，催生了新型的健康管理系统。二是 问诊 和购药方 式。患者由前往医院就诊并在取得医生许可后凭单购药，转为重症患者在线预约， 轻症患者看病线上化，如在线问诊、在线购药等。三是医患生态。诊疗过程线上 化可以显著减少医患直接接触，在不影响信息交换的前提下，减少医患矛盾的产 生。四是智能医疗设施应用。 基于人工智能技术开发的临床决策支持系统（ CDSS）、 AI眼底筛查系统等智能化软件与设备，能够辅助 基层 医生更好的完成诊断工作。 此外， 在面临重大公共卫生事件时，智能医疗设施的部署使用，能有效提升 突发 性、流行性 疾病 的防治效果。以抗击新冠疫情为例，智能化 线上诊断 系统能够同 时对接病房和医护中心，医疗专家不必进入隔离区即可为患者诊治，避免了病毒 对医护人员的感染。 智慧医疗发展 有三大驱动力。 一是政策利好 。 随着政府对公立医疗系统改革、 网络药品系统构建和医生多点执业的放宽， 并大力支持先进智能化技术的应用， 政策对智慧医疗的发展起到了巨大的引导作用；二是技术进步 。 互联网普及率提 高，人工智能、大数据、云计算、 5G 网络等技术突飞猛进，成为智慧医疗得以实 现的基础；三是社会 需求增强 。 随着人口老龄化问题日益严峻， 人们对健康更加 重视以及 医疗供需 的 不平衡 ，都在 促进 智慧医疗以更快的速度发展。 【专栏 4】医疗健康服务的数字化升级 微医是国际领先的智能化数字健康平台，总部位于中国杭州。 2015 年，微医创 立全国首家互联网医院 乌镇互联网医院，开创了中国在线诊疗、处方流转、 医保在线支付等新业态 。 2019 年，微医创造性提出数字 “ 健共体 ” ，以打通医 保的数字化平台作为技术支撑，围绕人民健康构建 “ 互联网 +医保 +医疗 +医 药 ” 的综合医疗保障服务体系。以微医山东实践为例，数字健共体可为全省居 民提供网上问诊、咨询服务、复诊购药、慢病续方、医保支付结算、帮办代办、 送药上门、出行帮扶等一体化、专业化服务，以及满足不同群体多层次、多领 域、多样化的服务需求。其中，仅微医泰安健共体便在 14 个月内，依托贯通 线上线下的 “ 互联网 +慢病管理 ” 服务累计节约医保支出 10.2%。 十年里，微医正在逐步改变传统医疗服务体系。依托互联网医 院、数字健 15 共体等平台，逐步破解医疗健康数据信息孤岛化、碎片化问题，实现医院、医 生、药房和支付方的互联互通；引入大数据、人工智能等前沿数字技术打造数 字健康服务体系，逐步引导医疗行业从“以医疗为中心”向“以健康为中心” 转变；同时，依托数字化平台不断深入创新同医保、商保等支付方的合作模式， 将传统医疗体制下主要依赖社保体系的支付模式转向政府、商业保险以及个人 共同承担医疗费用的医疗支付模式，推动医疗服务模式从“以治病为中心”转 向“以健康为中心” 。 5.智慧教育 人工智能技术在 国外 教育行业的应用发展较早，在上世纪 90 年代已经出现 智适应技术。在商业模式上，以面向企业为主，客户包括考试机构、学校、企业， 覆盖了早教、小学、初中、高中以及职业教育等多个阶段。商业洞察杂志财富 在 2020 年 1 月发布的报告中指出， 2018 年智慧教育市场价值 1664 亿美元，预 计到 2026 年底，全球智慧教育和学习市场规模将达到 6651.2 亿美元。 15当前， 智慧教育的 代表企业可以分为三类，一是以 Coursera、可汗学院为代表的在线 教育平台；二是以 Pearson 为代表的教育集团，通过投资、合作或自建方式切入 智慧教育；三 是以 Knewton、 Aleks 为代表的智适应学习平台，主要对接学校、 出版社，为用户提供个性化学习材料。 16 我国 智慧教育领域企业主要包括四大类 17，一是作业帮、流利说、一起作业 为代表的在线教育平台，二是以新东方、好未来为代表的教育集团，三是乂学教 育为代表的智适应学习机构，四是以科大讯飞为代表的人工智能企业。 智慧教育要走向全面落地，需要提升教学环节的数据采集量，加强数据分析 能力，以形成提升教育质量的闭环。基于人工智能技术实现的智适应学习，正在 逐步成熟。未来，智慧教育将向个性化发展，广泛覆盖各年龄阶段学生和 各类 教 育机构。 15 “Smart Education and Learning Market Worth $665.12 Billion by 2026, at 19.5% CAGR; Introduction to Various Applications Will Drive Growth: Fortune Business Insights”, Fortune Business Insights， 2020 年 2 月英文 16全球教育智能化发展报告，德勤， 2019 年 11 月。 17中国 AI+教育行业发展研究报告，艾瑞咨询， 2020 年 2 月 16 6.智慧金融 智慧金融是依托于互联网，运用大数据、人工智能、云计算等金融科技手段， 使金融行业在业务流程、业务开拓和客户服务等方面 ， 得到全面智慧提升，实现 金融产品、风控、获客和服务的智能化。 欧美 发达国家长期致力于推动良好的金融环境 、 基础设施 建设 ，形成 稳健 的 金融 支付 系统，并且征信产业成熟。相比之下，中国的金融基础设施建设相对薄 弱，存在采用新技术快速创新、提升金融服务的巨大潜力。 2018 年，中国金融机 构在以大数据为代表的前沿科技中投入资金高达 675.2 亿 18。在金融科技的推动 下，金融行业的业务获得“ 爆发 ”，普惠金融发展取得 显著成效 。 2016 年至 2018 年，中国狭义消费信贷渗透率从 18.3%增长至 32.4%19。 2019 年 ， 全国使用电子支 付的成年人比例高达 82.39%。为了更好的引导中国金融科技的发展，人民银行 在 2019 年推出金融科技三年发展规划，加强对金融科技的顶层规划。 中国金融科技产业链由技术提供方、解决方案提供方、金融业务方共同组成。 技术提供方主要提供人工智能、云计算、区块链 等底层技术 的企业，如百度、 阿 里、 腾讯 和 华为等；解决方案提供方主要是 将前沿科技与金融业务相结合 ，提供 支付、资管、证券、保险等可 落地的解决方案的企业，如 恒生电子 、 宇信科技、 同花顺等；金融业务方则是 持牌开展金融业务的银行、证券、保险等金融机构 。 中 国智慧金融产业聚焦金融业务的智能再造， 包括 智能支付、智能理财、智能 证券、智能保险、智能风控等。其中，我国的智能支付服务在市场规模、用户数量、 应用场景等方面的发展 ， 均处于国际领先水平。截至 2019 年底，我国 银行 非现金 支付业务笔数达 3310.19 亿笔，金额达 3779.49 万亿元 20；在智能理财领域， 根据 CNNIC 中国互联网络发展状况统计报告统计数据， 2016 年 至 2019 年，我国 互联 网理财用户规模从 9890 万增长到 1.69 亿，使用率从 13.5%增至 19.9%21。 现阶段中国智慧金融整体发展趋势是短期以业务赋能为主，长期以模式创新 为主。以银行业为例， 在 营销与销售环节，人工智能基于市场数据和投资者数据 18 艾瑞咨询 2019 年中国金融科技行业研究报 告 19 毕马威 The Pulse