中国信息通信研究院联合京东探索研究院及政产学研多家单位共同编写《可信人工智能产业生态发展报告》,对人工智能产业融合可信要素的发展态势进行总体分析，研判发展趋势并提出措施建议

本报告构建了人工智能企业、投资、AI大学、非大学科研机构、产业联盟、中国境内召开的会议、31个省市自治区出台的相关政策和人工智能产业园区规划建设情况在内的中国智能经济样本库。通过属性数据和关系数据分析，研究我国人工智能产业集群的内在结构和发展趋势。

本报告把2200家人工智能企业作为样本节点，通过实际调查和网络资料搜索与样本节点存在技术、人力资本和投融资关系的关系节点。在采集和分析属性数据的同时，重点采集和分析样本节点和关系节点之间三个维度的关系数据。通过价值网络结构和关系数据量化分析，考察中国人工智能科技产业发展的动力机制、内在逻辑和发展路径。

“元宇宙”概念所描绘的“虚实融合”、“数实共生”的数字世 界，为数字经济发展打开新的想象空间。据相关统计，截至 2021 年 11 月，“元宇宙”相关商标申请量超过 4400 条，成为 2021 年全球科技圈最火的概念。此外，根据彭博资讯的数据，到 2024 年，元宇宙市场规模预计将达到 8000 亿美元。麦肯锡预计，2030 年，元宇宙的市场规模将达到 4 万亿到 5 万亿美元。

​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。

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。

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。

2018-2021年，亿欧大健康持续关注人工智能如何同医疗产业结合，为 社会带来效率的提升，尤其是人工智能和医学影像的结合。在之前的报 告中，涉及了人工智能同医疗在技术、场景上的融合。本报告的核心问 题为讨论中国人工智能医学影像企业的商业化程度及发展潜力，旨在为 行业内从业者提供参考。 • 在第一部分，本报告将从行业的角度论证，中国人工智能医学影像行业 的发展阶段，是否已经具备了商业化基础？第二部分讨论人工智能医学 影像企业商业落地情况如何？第三部分将从细分赛道中，选取10家具有 代表性的人工智能医学影像企业，分别介绍企业亮点。第四部分将对行 业进行展望。基于以上内容，最终形成了《2021年中国人工智能医学 影像企业发展报告》。

对中国人工智能科技产业的发展而言，2020年是载入史册的一年。中国人工智能科技产业的发展内生于经济转型升级创造出的智能化需求。新冠疫情对经济社会的冲击进一步刺激了潜在需求，加速了人工智能和经济社会全面融合的步伐。美国技术封锁在打破人工智能全球创新循环的同时，坚定了中国立足自主创新构建新的全球创新网络的决心和信心。人工智能和实体经济深度融合的加速发展，将掀起新一轮科技创新浪潮，为全球创新网络的重塑奠定基础。

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。