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。

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。

截至2020年3月20日，中国人工智能产业联盟收集到抗疫Al产品反馈500余条。其中，智能服务机器人、大数据分析系统和智能识别（温测）产品数量居前三，计算机视觉、语音、大数据等人工智能技术成熟度相对较高，面向使用场景丰富，因此其代表产品在抗击疫情中也发挥了极大作用。

为了积极响应商务部在2018年7月提出的《商务部办公厅关于推动高品位步行街建设的通知》指导意向，基于2019年1月提出的《商务部关于开展步行街改造提升试点工作的通知》，对首批11条试点改造步行街所属城市的宏观经济与城市画像分析、步行街到访客流分析、步行街业态分析、步行街智慧服务分析多个维度，进行全面的剖析。

机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制 造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要 标志。近年来，我国机器人产业快速发展，即便受到疫情影 响，2020 年我国工业机器人市场仍然为全球贡献了 40%左右 的份额，连续多年稳坐世界最大机器人消费国地位。持续高 涨的应用市场需求，有力拉动机器人产业技术创新、产品研 发、系统集成、人才培育及公共服务体系建设，为我国机器 人产业发展营造良好的生态环境。本报告旨在综合分析全球 和我国机器人产业发展趋势及特征，围绕产业的规模效益、 结构水平、创新能力、集聚情况和发展环境等方面，综合分 析评价长三角、珠三角、京津冀、东北、中部和西部全国六 大区域的机器人产业发展现状及水平，并围绕区域优势、核 心技术创新、人才培养、生态培育、对外合作、园区建设等 方面，归纳我国机器人产业趋势特征与潜在问题。在此基础 上，提出明确发展定位目标，加快自主创新步伐，推广重点 领域的应用普及，加速成果转移转化、标准制定、评测认证 等公共服务发展，拓宽投融资并加快人才培育，搭建开放式 共享平台等方面的发展建议。

​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。

邮政快递业作为国家战略性基础设施和社会组织系统，与产业上下游、外部社会、经济环境、技术发展程度等关系日渐密切。2018年，在行业快速发展和多方位创新的背景下，中国快递竞争格局演变更加频密，新跨界参与者不断进入。

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。

​在产业层面，将从数字产业化、产业数字化向智能产业化、产业智能化演进，在企业层面，也将从数字企业向智慧企业（智能企业）转型。国内企业应用新一代信息通信技术，与原有的生产、管理技术深度融合，从数字化建设走向智慧化探索，智慧企业建设实践案例不断涌现，有效实现了企业降本增效，拓展出新的市场空间，迸发出新的增长动能。

人才是国家科技创新经济发展的首要驱动力，是在当今日趋严峻的国际竞争中取得优势的核心要素。信息时代，面向海量的人才数据和复杂多样的人才需求，如何实现人才大数据的高效管理和人才情况的深度洞察，是困扰政府、企业、高校等人才业务关联部门的重大难题。本文首先通过对比分析美国、英国、日本、中国等全球主要经济体国家在人才竞争战略、人才培养制度、人才引进政策等方面的举措，总结了我国人才发展过程中的问题与原因；然后从数据的角度，描述了我国的人力资源总量和科研人员队伍建设情况。并以人工智能领域为例，从人才培养模式、科研和产业人才现状等角度进行深入分析，概括了该领域人才发展问题；最后，分别针对政府、企业、高校等场景的人才需求，分析了传统做法的不足，介绍了智慧解决方案和代表性案例，并从智慧人才的角度，给出了解决对策。将大数据、云计算、人工智能等智能化技术融入到人才大数据挖掘和管理任务中，打造一套智慧人才管理体系和人才生态平台，为提升人才治理能力和智能化水平提供了一种解决思路。