我国制造业长期处于全球价值链的中低端，资源分布不均、孤岛化闲置化现象严重，制造资源存量规模没有发挥应有效能。随着云计算、物联网、大数据、5G、人工智能等信息技术和工业技术的发展，传统的以生产导向为主的发展模式逐渐演变为以用户为导向的发展模式，制造业开始由大规模生产模式向面向用户的个性化服务模式转变。

人工智能（AI）凭借 “数据 — 算法 — 算力” 的三维技术架构，通过数据驱动的底层感知、算法主导的智能优化、算力支撑的系统变革，赋能可持续发展，正成为解决可持续发展困境的关键技术引擎。AI 在推动经济增长、优化资源利用和加速绿色转型等方面展现出巨大潜力，但其高能耗、数据垄断及技术伦理等问题也可能加剧社会与环境风险。

随着大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术加快推广应用，建设高效化的物流体系已成为当今物流行业发展的基本要求。智慧物流体系是我国物流产业发展和转型的必由之路，以现代信息技术为标志的智慧物流正步入快速发展阶段。

4 月行业动态频出，字节推出通用 Agent 产品 Coze 空间；OpenAI 发布 o3（最强大推理模型）和 o4-Mini（成本效率高）；字节豆包 1.5 系列模型上线，多方面能力提升，此外还有多家企业有新动作。

AI 驱动新周期来临，阿里云迎来边际拐点。自DeepSeek发布以来，市场逐渐意识到云资源是 一切AI应用的根基，阿里云作为国内公有云最头部厂商迎来价值重估。从历史上看，应用启动 云基础资源先行，2024年开始随着国内AI推进全面加速，基础资源需求快速增长，2024Q4阿 里云同比增长13%重归两位数增长。2025年2月阿里提出3 年投入 3800 亿建设云+AI硬件 基础设施超过过去十年总和，Capex是云基础资源爆发的前瞻指标，未来阿里云增速有望进一 步抬升。

21 世纪前两个十年，在大规模GPU 服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下，人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。当前，随着移动互联网发展红利逐步消失，后移动时代已经来临。当新一轮产业变革席卷全球，人工智能成为产业变革的核心方向：科技巨头纷纷把人工智能作为后移动时代的战略支点，努力在云端建立人工智能服务的生态系统；传统制造业在新旧动能转换，将人工智能作为发展新动力，不断创造出新的发展机遇。

元宇宙基二匙坑链技术搭建绉济体系，基二人机交于技术实现更高维度，基 二电子游戏技术提供沉浸式体验，基二人工智能技术辶行多场景深度学习，基二 网绚及辱算技术扐造“智慧边接”“深度边接”“全息边接”“泛在边接”不 “算力卲朋务”癿基础讴斲，基二数字孪生技术生成现实丐界癿镜像，将虚拟丐 界不现实丐界在身仹系统、社交系统、绉济系统上密切融吅，赋能用戗辶行个性 化养容生产和多元化丐界编辑，构建虚实融吅癿数字生活空间。

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。

卫生健康事业关系着人民群众的生命安全和身体健康，习近平总书记曾深刻指出：在实现“两个一百年”奋斗目标的历史进程中，发展卫生健康事业始终处于基础性地位。近年来，人工智能、大数据、移动互联网等新技术在健康医疗领域加速应用和落地，尤其是在受到2020年新冠肺炎疫情影响和刺激后，传统医疗服务快速向互联网医疗、智慧医院等新兴业态转换，行业数字化转型进程明显提速。与此同时，卫生健康领域的网络安全攻击和对抗也在不断升级演变，各类新型网络安全风险层出不穷，网络安全日益成为健康医疗行业发展过程中无法规避的重要问题。

自2019年起，人工智能的发展进入与产业加速融合的阶段。经过近几年的发展，人工智能已经广泛渗透进金融、零售、工业、能源、医疗、城市管理等多个行业和领域，并且一些行业头部企业已经全面拥抱了智能化转型。 由于可获取和参考的建设经验有限，加上企业所处行业、发展阶段的不同，自身需求以及拥有的资源禀赋各异等因素，人工智能在产业中落地充满挑战。在本报告中，爱分析基于大量调研和过往研究积累，从战略、数据、场景规划、应用解决方案开发、技术基础设施、组织和人才六个维度梳理出了目前人工智能在产业中落地面临的20个主要挑战。