​数字化已经成为未来发展的必然趋势，而人力资源作为企业获取核心竞争力的关键部门，其数字化转型也将为企业未来战略落地与长期发展提供新动力。与此同时，2020年的一场突如其来的疫情也成为了人力资源数字化转型的催化剂，如何顺利实现人力资数字化转型也成为了企业关注的重点与难点。

近年来，人工智能迎来了第三个发展高峰期。在计算、大数据、深度学习等技术的综合作用下，人工智能技术得以大幅度提升。在很多应用领域，人工智能被给予很大期望，最乐观的预期认为可以带来人类文明的第四次工业革命。过去几年里，中国公共安全视频建设经历了飞速发展的黄金时期，适逢人工智能技术取得突破性进展，以人脸识别为代表的人工智能（主要是机器视觉）在安防行业迅速落地，诞生了一系列初具成效的应用，也存在虚张声势的营销。

从农耕时代到工业时代再到信息时代，技术的不断进步带动了生产力的提高，并不断推动人类社会向更高层次发展。今天，互联网、云计算、虚拟现实、大数据、人工智能等新技术，正以改变一切的力量，在全球范围掀起一场影响人类所有层面的深刻变革，新技术正在重构产业结构，提升产业效益，推动人类社会向数字化和智能制造时代迈进。未来，知识和智慧将会取代资本和资源，成为驱动经济社会发展的关键力量。作为战略性前沿技术之一的虚拟现实技术，随着硬件成本降低，市场需求量不断扩充，但在其制作标准和技巧上没有形成技术标准，所以制作内容参差不齐，迫切需要从产业流程和发展角度深入，形成标准，从而带动规模化发展。

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。

5项原则：服务入民，提升效能；统筹并进，集约共享；政府引导，市场主导；跨界融合，协调联动；积极稳妥，远近结合发展目标：到2035年，交通运输领域新型基础设施建设取得显著成效。先进信息技术深度赋能交通基础设施，精准感知、精确分析、精细管理和精心服务能力全面提升，成为加快建设交通强国的有力支撑。基础设施建设运营能耗水平有效控制。泛在感知设施、先进传输网络、北斗时空信息服务在交通运输行业深度覆盖，行业数据中心和网络安全体系基本建立，智能列车、自动驾驶汽车、智能船舶等逐步应用。科技创新支撑能力显著提升，前瞻性技术应用水平居世界前列。

不确定性仍是全球政经格局的总体趋势。肆虐2020年的新冠疫情在海外继续蔓延，全球每日新增感染病例居高不下。各国政府在抗疫举措和刺激经济政策上左右为难，原本存在的地缘政治、经济矛盾与新冠疫情交织在一起，让全球政经格局充满不确定性。

钢铁行业的智能制造体现在从机械化、自动化向数字化、网络化、智能化方向发展，从计算机、互联网、移动互联网向云计算、大数据、人工智能方向演进。十余年来，钢铁行业智能制造蓬勃发展，助力钢厂有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗、改善员工工作环境等等。

党的十九大报告：推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。 2018年政府工作报告：打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。 2020年3月4日，中央政治局常委会研究当前新冠肺炎疫情防控和稳定经济社会运行重点工作：加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。

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。

在经历了一段时期的野蛮生长之后，人工智能基础数据服务行业进入成长期，行业格局逐渐清晰。人工智能基础数据服务方的上游是数据生产和外包提供者，下游是AI算法研发单位，人工智能基础数据服务方通过数据处理能力和项目管理能力为其提供整体的数据资源服务，不过AI算法研发单位和AI中台也可提供一些数据处理工具，产业上下游普遍存在交叉。