中国人工智能产业规模扩大为Chatbot市场发展奠定基础，全球Chatbot行业仍处于发展阶段，未形成鲜明的竞争格局，但中国Chatbot行业已拥有完整的产业链，上中下游间的相互作用为未来Chatbot行业提供良好的发展环境，技术的成熟和疫情时代下的需求扩大了中国Chatbot市场规模。

数字科技正逐渐渗透到经济、商业、社会生活方式等方方面面，人们对于数据智能时代的来临充满了期待。然而，从现阶段的发展来看，我们距离真正的大数据时代仍有距离，各行各业的数字化转型进程未能如期落地。数据的力量究竟该如何激发？带着这样的疑惑，我们把视角对准了人工智能竞赛这一载体，以期为行业提供启发。通过全面的调研、分析，我们得到了寻找创新路径和探索最佳实践的总结，形成这份《人工智能竞赛白皮书》分享给大家。 ​全球人工智能竞赛已经历了 20 余年的探索，其发展起点可追溯至 1997 年由国际顶级学术会 议 KDD（Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，知识发现和数据挖掘会议） 推出的 KDDCup。此后，一系列国际顶尖学术会议也陆续牵头组织人工智能竞赛。

站在智能世界的入口，眺望2030年：人们希望进一步提升生命质量，普惠绿色饮食，改善居住体验；不再受出行拥堵和城市环境污染的困扰，无顾虑地使用绿色能源、享受各种数字服务；放心地将重复性的、危险的工作交给机器人来完成，从而把更多时间和精力投入到有意义、有创意的工作和兴趣中去。为此，如何更好地满足人类社会发展的需求，成为各行各业持续探索的动力。 华为致力于把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。在本报告中，我们从宏观趋势入手，通过对“医”、“食”、“住”、“行”、“城市”、“企业”、“能源”、“数字可信”八个维度在下一个十年的展望，来尝试描绘智能世界2030的美好图景。我们相信智能世界拥有无限可能，需要各行各业持续协作，不断探索，共创美好未来。

金融机构数字化转型正在如火如荼地进行，人工智能作为数字化转型的重要手段之一，全方位融合赋能金融行业的业务领域和场景应用，人工智能助力金融行业升级的序幕正式开启。 从应用范围来看，目前人工智能技术在金融产品设计、市场营销、风险控制、客户服务和其他支持性活动等金融行业五大业务链环节均有渗透，已经全面覆盖了主流业务场景。从技术价值来看，深度融合金融业务场景的人工智能技术正逐步解决行业痛点问题，在实现业务流程自动化，弥合信息差，构建普惠金融方面发挥着关键作用，已经在获取增量业务、降低风险成本、改善运营成本、提升客户满意度方面进入了价值创造阶段。从应用场景来看，以物特征识别、机器学习、计算机视觉、知识图谱等技术赋能下的金融行业，衍生出智能营销、智能身份识别、智能客服等多个金融人工智能典型场景。

近年来，随着经济的快速发展和社会的不断进步，人民群众对医疗服务的质量及精细化程度要求不断提高。与此同时，当前医疗资源在配置方面仍存在着诸如优质医疗资源分布过度集中、基层医疗诊疗能力薄弱等问题。 随着中国医疗卫生领域体制改革的不断深化，具有中国特色的创新型医疗健康服务体系正在逐步形成。同时，在云计算、大数据和人工智能等技术的驱动下，互联网线上问诊、临床辅助诊疗、病案质控等创新性医疗业务场景已经从概念走向实际应用，为缓解医疗资源供需矛盾带来新的解决思路。

智能制造是基于新一代信息技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管 理、服务等制造活动各个环节，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等 特征，旨在提高制造业质量、效益和核心竞争力的先进生产方式1。以人工智能、大 数据、云计算、物联网为代表的数字智能技术与传统产业深度融合既是未来趋势所在， 也是提升效率效益的必然选择。目前全球主要发达国家均提出了智能制造发展战略 计划，例如德国工业革命4.0、美国工业互联网发展计划、法国未来工业计划等等， 中国自2015 年起便发布了包括《中国制造2025》、《智能制造发展规划（2016-2020 年）》、《国家智能制造标准体系建设指南》等10 余项重要政策，支持智能制造发展。 趋势之下，诸多传统制造企业亦纷纷谋求向智能制造转型且成绩显著。

​2016年以来，以机器学习（machine learming），尤其是深度学习（deep learning）为代表的新一代人工智能技术不断朝着更加先进、复杂、自主的方向发展，这给经济和社会发展带来了新的变革性机遇。Al应用迎来“物种大爆发”，日益渗透到各行各业和人类生活的方方面面，有望塑造新型的经济和社会形态。与此同时，科技伦理也日益成为了当前Al技术发展与产业应用中的“必选项”，各界纷纷探索Al伦理原则、框架、治理机制等。科技伦理的一个核心议题就是人工智能的透明度与可解释性（transparency and explainability）。2021年11月，联合国UNESCO通过的首个全球性的Al伦理协议《人工智能伦理建议书》（Recommendation on the ethics of artificial intelligence），提出的十大Al原则就包括“透明性与可解释性”，即算法的工作方式和算法训练数据应具有透明度和可理解性。

2021年10月18日，中共中央政治局就推动我国数字经济健康发展进行第三十四次集体学习。中共中央总书记习近平在主持学习时强调，近年来，互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新，日益融入经济社会发展各领域全过程，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。要站在统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局的高度，统筹国内国际两个大局、发展安全两件大事，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，不断做强做优做大我国数字经济。

随着人工智能技术发展日趋成熟，教培机构得以借助Al对教育真正赋能，助力教育实现个性化、均衡化、规模化。教育普惠每一个人，始终代表着教育发展的终极理想，而“Al+教育”即秉承“因材施教”的教学理念。不容忽视的是，人工智能时代的浪潮已经涌来，培养新时代Al人才成为教育行业的一大任务。而如何更高效地培育面向未来、面向全球竞争的未来Al人才，仍等待着吾辈去探索和解答。

近年来，得益于算法、算力、数据三大要素的支撑以及应用场景的牵引，人工智能 已成功由技术理论阶段迈入产业应用阶段，不断向工业、农业、医疗、金融等各领域渗 透，重塑传统行业模式，衍生新的业态，赋能产业转型升级，人类社会正由信息社会向 以人工智能为关键支撑的智能社会加速迈进。 越来越多的国家已把人工智能作为引领未来、驱动新一轮科技和产业革命的战略性 技术。我国也在2017年出台新一代人工智能发展规划，推动人工智能发展进入快车道。 上海将发展人工智能作为三大先导产业之一，从技术创新、产业集聚、应用示范、政策 供给、人才建设等方面进行布局，着力打造人工智能“上海高地”。在全面推进城市数 字化转型的过程中，围绕上海超大型城市有序治理的需求，加快人工智能在产业经济、 人民生活、城市治理等重点领域的深度应用，赋能城市迭代进化、加速创新。