新一代人工智能产业应用驱动的特征愈加明显，从生产方式的智能化改造，生活水平的智能化提升，到社会治理的智能化升级，都对新一代人工智能技术、产品、服务及解决方案有着旺盛的需求。当前，新一代人工智能技术正加速在各行业深度融合和落地应用，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。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（2019年）——主要应用场景研判》，全面梳理了全球和我国新一代人工智能产业的发展现状，详细分析了基础层、技术层和应用层的产业发展态势，并归纳出新一代人工智能产业的整体发展趋势，深入剖析了新一代人工智能产业应用场景落地在网络环境、应用需求、智能化基础设施、计算能力、内容升级五大关键因素，重点围绕公共领域的安全防护、金融机构的风险控制、在线客服的标准化应答、医学影像的诊疗和预测性分析、零售门店的营销和供应链管理、广告营销的场景识别、自主学习的学习管理和测评环节、城市管理的车辆管控和资源统筹的应用趋势、商业价值及竞争态势进行研判，最后提出强化共性技术攻关、深化拓展应用场景、完善创新基础设施、鼓励开源平台发展四大措施，为行业实现良性可持续发展提供智力支持，为行业主管部门制定出台发展战略及政策提供参考依据。

随着信息时代的来临，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。全球各国均围绕新一代人工智

A full 84% of C-suite executives believe they must leverage Artificial Intelligence (AI) to achieve their growth objectives.Nearly all C-suite executives view AI as an enabler of their strategic priorities. And an verwhelming majority believe achieving a positive return on AI investments requires scaling across the organization.

随着大数据、物联网、云计算、人工智能、5G等新兴技术的快速迭代，中国数字经济蓬勃发展。据中央网信办印发《数字中国建设发展进程报告（2019年）》指出，2019年信息基础建设迈出新步伐，数字经济保持快速增长，质量效益明显提升，数字经济增加值规模达到35.8万亿元，占国内生产总值（GDP）比重达到36.2%。

进入 2022 年，人工智能技术将进一步朝着前沿和实用两个方向发展，监管日益严 格。新年伊始，我国就出台了 AI 重磅监管《互联网信息服务算法推荐管理规定》，引 发了业内较多关注和热议。数据显示，1 月份人工智能共计发生 658 篇新闻,212 个事 件，具体信息如下图所示。从事件涉及主题来看，本月未发现人工智能领域有重大顶会 召开，领域研究报告、重大榜单奖项发布等事件数量较多。

目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到阶段性成熟，想要更加落地，解决行业具体痛点， 需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑 ，可以说数据决定了 AI 的落地程度。

2018年前后，中国、美国、英国、欧盟、德国、日本等国家相继出台多项数字经济相关政策，鼓励将人工智能、大数据等新一代技术应用于农业、医疗、制造、金融等行业中，推进产业数字化转型。

从2014年开启5G场景需求的制定、技术研发和测试验证工作，到2018年全面开展5G规模试验，再到2019年实现5G试点商用和2020年全面商用，5G价值体现由实验室走向垂直行业应用，赋予各个行业完善现有产品开发、服务提升和开拓新业务的更多可能性。

随着新科技和产业变革交汇，推动工业社会和信息社会以前所未有的广度和深度融合并发生新的跃升，我们已经进入智能时代，人工智能成为经济社会发展的新引擎，将赋能所有传统行业。 人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。随着核心技术突破、利好政策加持、资本不断涌入，人工智能已进入发展的爆发期。

本报告重点对新型人工智能存储的概念范围、面临挑战、关键 技术和最佳实践进行了梳理和分析。概念范围上，梳理了新型人工 智能存储的基本概念，分析了全球人工智能存储战略。面临挑战上， 点明了新型人工智能存储是发力大模型的基础，但同时在海量数据 归集、训练数据访问效率、推理实时性等方面存在诸多挑战。关键 技术上，阐明了新型人工智能存储需要从存储介质、系统、架构、 数据编织、数据范式和数据安全等方面发力。最佳实践上，介绍了 医疗、金融、云服务商、AI企业等在新型人工智能存储的实践案例。 最后，本报告针对当前人工智能存储发展的挑战，提出了未来我国 新型人工智能存储发展建议。