在人工智能技术的基础层和技术层， 深度学习算法和大数据本身具有的间题， 提高了人工智能技术应用的风险系数。 大 数据在采集、 处理、 存储和交易四个阶段均面临不同的问题。 其中大数据存储风险将严重威胁个人隐私和财产安全。

随着高性能计算、大数据和深度学习技术的快速发展，人工智能迎来第三次发展浪 潮。在全球主要国家的积极推动下，人工智能与众多领域的融合不断深入，涌现出 一系列的新技术、新业态、新模式。在市场对人工智能的投入与期许空前高涨的背 景下，构建科学的创新评估体系，客观准确评价人工智能产业的创新发展水平，具 有重要的现实意义。

“人工智能+医疗”是人工智能技术对于医疗产业的赋能现象。国内医疗产业宏观环境表现出医疗需求不断上升、医疗资源严重缺乏、卫生人员整体素质有待提升、卫生支出相对不足以及医疗资源浪费严重等特点，急需新技术的注入；而政策、资本、社会、技术等方面优越的发展条件，推动了“人工智能+医疗”的发展。

20世纪60-80年代，根据“知识库”和“if-then”逻辑推理构建的“专家系统”，在矿藏 勘测、污染物处理、太空舱任务控制等方面得到初步应用 • 专家系统实际上只是一定程度上实现了这些环节和流程的分析和自动化，对于错综复杂的现 实问题只能提供有限的辅助参考

智能手机出货量首现个位数增长，在关于2016年智能手机的研究预测中，Gartner表示全球智能手机销量将首次呈现个位数增长，仅比2015年增长7%至15亿部，中国和美国市场持平，没有增长。

人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响。加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。

我们将“新制造”定义为“通过物联网技术采集数据并通过人工智能算法处理数据的智能化制造”，通过形成高度灵活、个性化、网络化的生产链条以实现传统制造业的产业升级。近几年我国经济进入新常态，人口红利逐渐消失，传统制造业面临产业升级的迫切需求。而传感技术、运算能力、深度学习等技术的不断发展，窄带蜂窝物联网（NB-IoT）标准核心协议的落地，极大地推动了新制造的发展。我们认为2016年我国新制造的市场规模应在1万亿元以上，而2020年这一数字有望突破3万亿元，从2016年开始的年复合增长率约为25%。

过去，凭借计算机和互联网的出现，世界进入了信息经济时代。现在，数据、算力、算法进阶为大数据、云计算、深度学习，加速重构经济发展与治理模式的新型经济形态，数字经济时代已然到来。2019年中国数字经济对经济增长的贡献率为67.7%，是驱动中国经济增长的核心关键力量。上海市作为经济中心城市，产业基础雄厚、政策支持力度不断加大、要素资源充沛。数字经济在上海市地区经济中占据主导地位，数字经济GDP占比已超过50%。以上海市为样板研究数字经济的发展对全国其他城市有很大的借鉴学习作用。本报告由亿欧智库与天眼查联合发布，双方基于天眼查收录的2.3亿家社会实体信息、300多种维度的更新数据，在可视化呈现复杂商业关系的同时，深度挖掘和分析相关数据，对上海市及全国数字经济企业进行全方位分析。本报告着眼于数字经济“新四化”中的“数字产业化”、“产业数字化”、“数字化治理”，从电信业、电子信息制造业、软件业、互联网行业、工业互联网行业、电商行业以及智慧城市行业出发，分析上海市上述行业发展现状和典型企业案例，并针对上述现状探讨上海市数字经济发展挑战与展望。

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。

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。