AIoT产业智能白皮书2023 -AI硬化 向实而生.docx

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1、目录第一章产业智能，未来可期 011.1 新生产要素引领企业从数字化向智能化演进1.2 未来智能提升企业竞争力1.3 政策与技术双轮驱动，人工智能步入规模应用时代第二章AlOT驱动Al规模化应用072.1 人工智能当前应用困局2.2 AiOT打通Al应用闭环，构建产业数字空间2.3 空间打破行业边界，解锁产业AI规模化2.4 AQT赋能的产业空间解析选择空间赛道，实现商业闭环第三章空间的数字化实践193.1 AIOT的六大关键要素3.2 探索空间内的AIoT规模化实施路径3.3 重点方向第四章未来展望314.1 未来企业4.2 IDC建议Ol产业智能，未来可期1.1 新生产要素引领企业从数字化

2、向智能化演进IDc预测,到2025年 中国数字经济的比重将 超过70% ,数字技术 将更加深入地渗透到所 有经济领域，推动产业 全面转型。近年来，随着数字化技术对产业渗透率的不断攀升，数字经济 与实体经济加速融合发展，数字经济发展显示出的活力，使其 正在成为经济增长的新引擎。IDC预测，中国直接的 数字化转型相关投资在 2022-2025年的复合 增长率（CAGR ） 各达 至!18.9% ,至（2025年 底，中国直接的数字化 转型相关投资将占中国 整体ICT投资的51.5%。企业作为经济活动的主体，积极推进数字化转型进程，融入数字 经济浪潮，已成必选项。伴随着新冠疫情的持续反复,企业线上

3、活动需求呈现爆炸式增长，促进企业生产管理向数字化、网络 化、智能化发展；更多企业将加强对IT基础实施的投入，采用数 字化技术来积极迎接未来的不确定性。随着数字化转型逐步迈入深水区，智能化成为企业进一步发展的 重要演进方向。在数字经济时代，数据作为新型生产要素，并对 传统生产要素（土地、劳动力、资本、技术等）产生倍增作用， 实现海量数据的高效利用将成为企业成功转型的关键。从产品.服务、经验和生态中生成数据，经过有效利用，可以革新企业的 产品形态.商业模式以及运营模式，助力全产业链的智能化升级。1.2 未来智能提升企业竞争力借助数据来服务企业战略已成为商业领域的共识，伴随着 数据到信息、到知识、到

4、决策、到执行的演化，企业需要相应 地培养起信息综合处理能力、基于信息的学习能力和洞察规模 化的能力。这种基于数据进行多维分 析，合成所需信息，优化企 业洞察，以便大规模地学习 和应用的能力，IDC称之为未 来智能。图1 IDC未来智能模型信息综合处理能力计算I存储I网络I大数据分析基于信息的学习能力机器学习I深度学习洞察规模化的能力全业务覆盖I全场景资源覆盖来源：IDC, 2022数据被感知后，只有流动、分享、加工处理才能创造价值，信息的综合处理就是要将关于 人、物、时间等与其他相对离散的事实有目的性地组织起来，配合不同维度的参数加以分析 和学习；再结合特定的行业知识，进行综合梳理与深度学习，

5、得出具体问题的解决方案或实 现整体业务的优化。IDC预测，到2025年，超过 20%的中国企业将把人类专 业知识与人工智能.机器学 习、N LP和模式识别相结 合，实现智能预测与决策， 增强整个企业的远见卓识， 并使员工的工作效率和生产 力提高25%。未来，企业面向的用户广泛地包括人与机器，随着工 作流程的智能化升级，如何使洞察规模化，为企业的 所有员工以及机器提供可供操作、有效实施的决策支 持，甚至是自动化决策并执行的功能，是企业未来智 能能力的终极要求。未来智能旨在帮助企业从大规模持续学习中获益，企 业通过人工智能、大数据分析等核心技术，将智能广 泛地整合到企业范围的DataoPs、Mod

6、elopsx知识 网络和决策环境中，从而增加产品创新能力、提高客 户满意度，获得持续领先的市场份额。最终，拥有基 于人工智能技术学习反思和结果解释能力的企业,将 比竞争对手更快地适应未来时代。1.3 政策与技术双轮驱动，人工智能步入规模应用时代人工智能技术在企业的应用价值正在得到初步验证，在政策鼓励和技术进步的双轮驱动下，人 工智能正在步入规模化应用时代。新一代人工智能被点名，全面智能化正在到来2016年，人工智能被写入十三五规划(2016-2020)中，培育人工智能产业生 态，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用，打造国际领先的技术体系已成为 国家级战略。2021年，十四五规划(2021-

7、2025 )提出新一代人工智能 发展规划，为人工智能提出新要求、新愿景，再次从国家顶层政策层面助推。随着人工智能从发展规划、行动计划、工作方案、创新平台建设、试验区建设、 标准体系搭建、法律法规等相关产业发展政策逐渐落地，相关的补贴、税收优惠 等鼓励措施不断出台，人工智能的研发和应用将迎来巨大的发展机会。表1中国Al相关政策总览发布政策简述2016.03中华人民共和国国民经济和社会发 展第十三个五年规划纲要人工智能被写入十三五”规划纲要中，成为国家战略2016.07十三五”国家科技创新规划加快人工智能等技术研发和转化2017.032017年政府工作报告人工智能出现在政府工作报告2017.07新

8、一代人工智能发展规划提出人工智能阶段战略目标2017.12促进新一代人工智能产业发展三年 行动计划( 2018-2020年)提出人工智能和制造业深度融合2018.032018年政府工作报告加强新一代人工智能研发应用，例如在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域。2018.04高等学校人工智能创新行动计划加大人工智能领域人才培养力度；构建人工智能多层次教育体系。2018.10科技创新2030新一代人工智能” 重大项目2018年阂页目申报指南在新一代人工智能基础理论、面向重大需求的关键共性技术、新型感知与智能芯片等3 个技术方向启动16个研究任务，拟安排国拨经费概算8.7亿元。2018.11新一代人

9、工智能产业创新重点任务 揭榜工作方案确定了智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、神经网络芯片、开源开放平台、 智能制造关键技术装备等17个揭榜方向。2019.03关于促进人工智能和实体经济深度 融合的指导意见坚持以市场需求为导向，以产业应用为目标，深化改革创新。2019.08国家新一代人工智能开放创新平台 建设工作指引充分发挥人工智能行业领军企业、研究机构的引领示范作用，促进人工智能与实体经济 的深度融合，进一步推进国家新一代人工智能开放创新平台建设，推动我国人工智能技 术创新和产业发展。2019.08国家新一代人工智能创新发展试验 区建设工作指引有序开展国家新一代人工智能创新发展试验区建

10、设，充分发挥地方主体作用，在体制机 制、政策法规等方面先行先试，形成促进人工智能与经济社会发展深度融合的新路径， 探索智能时代政府治理的新方式，推动新一代人工智能健康发展。2020.04关于深入推进移动物联网全面发展 的通知推动2G/3G物联网业务迁移转网，建立NB-IoT (窄带物联网)、4G和5G协同发展的移 动物联网综合生态体系。2020.04国家发改委首次明确新基建范围新型基础设施是以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高 质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。2020.07国家新一代人工智能标准体系建设 指南至U2023年，初步建立

11、人工智能标准体系，重点研制数据、算法、系统、服务等重点急需 标准，并率先在制造、交通、金融、安防、家居、养老、环保、教育、医疗健康、司法 等重点行业和领域进行推进。2021.03中华人民共和国国民经济和社会发 展第十四个五年规划和2035年远景 目标纲要提出“十四五时期经济社会发展主要目标，包含坚持创新驱动发展全面塑造发展新 优势、加快发展现代产业体系巩固壮大实体经济根基、加快数字化发展建设 数字中国等19篇纲要。2021.06中华人民共和国数据安全法确立数据分类分级管理、数据安全风险评估等基本制度，明确相关主体的数据安全保护 义务。2021.07新型数据中心发展三年行动计划 ( 2021-2

12、023 )推动新型数据中心与5G、工业互联网、云计算、人工智能等技术协同发展，构建以新型 数据中心为核心的智能算力生态体系。2021.09物联网新型基础设施建设三年行动 计划( 2021-2023年)推进物联网新型基础设施建设，充分发挥物联网在推动数字经济发展、赋能传统产业转 型升级方面的重要作用。来源：IDC根据公开资料总结，2022技术持续突破创新，多技术融合赋能产业IDC预测,到2024年，近20%的IOT系各行业各领域“AI+”的新技术、新模式、新业态不断涌现，溢 出效应持续增强。研究发现，探索融合技术应用赋能产业，已成 为技术发展的重点方向，蕴藏着不可估量的市场机会与价值。统将支持人

13、工智 能，而近30%的边缘基础设施系统.超过35%的数据中心系统将支持人工根据I DC产业智能调研结果显示，所有受访者均表示Al与其 智能。他技术相融合才会是未来Al渗透实体产业的必由之路，其中超过 半数的受访者都认为Al与云计算、物联网（IoT）、大数据技术 结合，能够使其价值能得到更充分地释放口 A I价值的实现会随 着大量的数据输入而提高，而物联网有助于实时收集数据，并将 其传输到“云边端”的算力节点，在此基础上，助力组织或个人 可以做出更多的实用、智能的决策。IDc预测,到2022 年，60%的中国 IOOO强公司将在所 有关键业务的横向 职能中扩大使用AI/ ML f如企业运营管 理

14、、仓储物流.供 应链管理营销、法 务.人力资源等。在制造强国战略、发展壮大战略性新兴产业、深入探索与推进新兴技术发展等国家战略的鼓励 下，在A技术加速融合发展的趋势下，以及在企业数字化转型对新兴技术需求的推动下，中国 A I需求快速释放。图2中国企业AI投资增长情况增长50%以上增长 24%-49%增长25%以内不变来源：IDC, 2022通过IDC产业智能调研，IDC发现，当前部署和使用人工智能 （包括机器学习、NLP、智能语音.计算机视觉）技术达2年及以上 的中大型企业合计占比高达80% ,几乎所有受访者均表示会在未来 两年内追加对AI相关项目的投资，其中有近60%的受访者表示在该 方面的

15、投资会增长25%及以上。02AlOT驱动Al规模化应用2.1人工智能当前应用困局当前,尽管Al在部分典型场景已经实现了成熟的规模部署，如城市安防、智能推荐和 流程自动化等场景，为企业和组织带来了巨大的收益。然而面对行业用户多样的智能 化需求，AI如何真正走出实验探索期，实现与不同行业的众多业务场景的融合，帮助 企业实现商业价值，是Al在企业数字化转型中面临的首要挑战。主要面临以下3种挑战:根据I DC产业智能调研结果显示，企业在实施Al过程中，图3中国企业Al应用挑战现有解决方案过于通用， 不够适配行业具体场景解决方案应用门槛高，企 业IT架构/基础设施适配 度难度高Al在云端训练结果难以实 时反馈到前端设备执行缺乏管理或部署Al 所需的技能或资源企业数据问题太 严重（例如，数 据量