这份报告从人工智能产业的基础设施、算法模型、产业应用三方面出发分析各类趋势的关键要素，并深度剖析趋势的发展节点与核心驱动力。

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

本文介绍了大模型在市场表现和AI产业工业化时代的推动作用。探讨了美股科技公司的强劲表现，以及模型在不同方向上的应用。重点讨论了模型层商业模式、硬件系统和算力需求，特别关注商用搜索市场、办公和对话机器人。云计算平台被指出将成为主要的算力承载方式。介绍了大模型应用层的五大基础能力和丰富的应用场景。提出了基于闭源模型和基于开源模型加专有场景数据的实现路径。以微软为例，探讨了AI在云业务、搜索广告和应用软件中的商业化潜力。总结了重点公司的估值表。本文全面展示了大模型的发展潜力和商业应用前景。

人工智能作为第四次科技革命，已经进入2.0时代。人工智能概念于1956年被提出，AI产业的第一轮爆发源自2012年，2012年AlexNet模 型问世开启了CNN在图像识别的应用，2015年机器识别图像的准确率首次超过人（错误率低于4%），开启了计算机视觉技术在各行各业 的应用。但是，人工智能1.0时代面临着模型碎片化，AI泛化能力不足等问题。2017年Google Brain团队提出Transformer架构，奠定了 大模型领域的主流算法基础，从2018年开始大模型迅速流行，2018年谷歌团队的模型参数首次过亿，到2022年模型参数达到5400亿，模 型参数呈现指数级增长，“预训练+微调”的大模型有效解决了1.0时代AI泛化能力不足的问题。新一代AI技术有望开始全新一轮的技术 创新周期。

2022年，尚普研究院从全球视角出发，对于人工智能的发展历程、产业链、核心技术、应 用领域及发展趋势等方面进行全面梳理，为政府部门、从业人员、教育工作者、社会公众更好 了解人工智能的过去、现状及未来提供参考

数据产业化和产业数据化同步推进，数据智能技术快速发展，业务场景、行业应用不断丰富，每个领域都涌现出诸多优秀的数据智能服务商。在这个急速变革的时期，数据猿基于长期的产业观察、深入的分析和大量的调研，推出《2021中国数据智能产业发展报告》，报告从数据和技术进展、业务场景、行业应用、未来趋势四个方面梳理数据智能产业近期的发展情况，致力于厘清数据智能产业的发展脉络，总结产业实践，为业界了解数据智能行业发展情况提供一份有价值的借鉴。

人工智能是引领未来的战略性技术，正在对经济发展、社会进步和人类生活产生深远影响。各个国家均在战略层面上予以高度关注，科研机构大量涌现，科技巨头大力布局，新兴企业迅速崛起，人工智能技术开始广泛应用于各行各业，展现出可观的商业价值和巨大的发展潜力。

新基建助推人工智能全面产业化，核心产业规模增长强劲2019年中国人工智能核心产业规模超510亿元；2020年国家新基建战略的出台将从技术生态、应用场景、政策资源等多个方面助力人工智能全面产业化，核心产业规模将继续强劲增长。

AI可持续发展生态联盟，呼吁所有国家、所有机构行动起来，在促进经济繁荣的同时保护地球，包括但不限于消除贫困促进经济增长、解决教育、卫生、社会保护和就业机会的社会需求，遏制气候变化和保护环境，担当科技社会责任，实现产业共同繁荣，共建更美好的智能型社会。

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。