科创中国

      一、全球产业智能化升级的主要表现与特征

      （一）全面提升经营效益

      新一代人工智能加速渗透融入设计、生产、管理、物流和营销等核心环节，重构产业组织结构和运营方式，助力产业降本增效，成为产业经营效益提升的新动力。

      （二）加速推动结构优化

      通过群体智能、混合智能以及人机交互等新一代人工智能关键技术的链接协同，以及跨行业、跨地域、跨时空的资源快速汇聚，日益从资源禀赋驱动的规模式扩张向依靠知识积累、技术进步、素质提升的内涵式发展转变。

      （三）逐步带动需求升级

      各类基于新一代人工智能的终端和平台加快成熟，信息处理能力显著加强，各具特色竞争力的生态系统日益完善，带动新品类、新模式、新服务大量涌现，形成了持续引领、激发和拓展市场需求的新引擎。

      （四）有效促进模式创新

      通过强化创新链和产业链的深度融合，以及技术供给和市场需求的匹配演进，新一代人工智能为企业精准定位目标客户、充分挖掘价值需求、实时迭代业务系统、持续保持经营和管理的创新动力提供重要支撑。

      （五）深度激发资本活力

      在新技术应用相对活跃的产业领域，面向智能化升级的投资金额也高居不下，其中金融产业智能化升级以72.3亿美元位居榜首，交通产业和医疗产业智能化升级分别以58.1亿美元和49亿美元紧随其后。

      二、我国产业智能化升级指标体系构建及指数分析

      （一）我国产业智能化指标体系

      1、技术能力指标体系

      海量数据的快速累积、计算能力和数据处理能力的提升是产业实现智能化升级发展的基石。鉴于此，技术能力指标体系主要包括5G及移动互联网普及率、行业大数据平台数量、云计算平台使用率。

      2、产业领域渗透体系

      新一代人工智能技术的成熟度水平和应用水平是产业领域渗透的重要引擎。鉴于此，产业领域渗透体系主要包括新一代人工智能企业总数量、技术赋能数量级和效应、智能化设备普及数量。

      3、创新能力指标体系

      高质量的科研产出、面向产品和技术应用的复合型人才是创新能力体系的核心驱动力。鉴于此，创新能力指标体系主要包括技术专利总数量、发表论文总数量、新一代人工智能人才数量。

      4、可持续发展指标体系

      政府、主管部门和资本市场对产业智能化升级的支持情况、关注度和认可水平是产业智能化升级可持续发展的关键因素。鉴于此，可持续发展指标体系主要包括政策支持力度、专项资金数量、投资机构总数量。

      （二）指标测算方法

      1、指标无量纲化

      为消除各指标单位不同的问题，首先对数据进行无量纲化处理，并根据指标数据类型的不同选择不同的无量纲方式。

      2、指标权重确定与指标计算

      为准确研判我国产业智能化指标体系内各级指标的权重，诚邀制造业、金融产业、零售产业等领军企业的企业高管、新一代人工智能企业的核心技术骨干、产业智能化升级相关学科的专家学者进行打分，指标权重打分结果如下。

表  我国产业智能化升级指标体系权重打分

资料来源：中国电子学会整理

      （三）我国产业智能化升级指数

      1、我国产业智能化升级总指数

      我国产业智能化升级总指数得分为48.7，其中5G及移动互联网普及率、技术专利总数量、政策支持力度指标表现突出并持续呈现增长态势，带动技术能力指标、创新能力指标及可持续发展指标对我国产业智能化升级总指数的贡献率分别达到25%、26%和35%。

图  我国产业智能化升级总指数及指标得分

资料来源：中国电子学会整理

      2、农业智能化升级指数

      我国农业智能化升级总指数得分为29.7。2014年至2019年间，国家围绕农业智能化升级的发展政策持续加码，陆续发布了近十项措施建议，带动地方政策的持续跟进，随着减税降费力度加大和营商环境进一步改善，政府支持力度的增加推动农业智能化升级发展环境持续优化，可持续发展指标成为指数得分的第一拉动要素。

图  我国农业智能化升级总指数及指标得分

资料来源：中国电子学会整理

      3、工业智能化升级指数

      我国工业智能化升级总指数得分为54.8。随着国家在工业领域围绕着人工智能、云计算、大数据等新兴技术出台了一系列创新激励政策，工业智能化升级从技术跟随向技术创新方向演进，据《2019年全国科技经费投入统计公报》数据显示，工业企业中近60%的企业聚焦新一代人工智能的研发强度超过3%，对投资机构和专项资金的吸引力进一步增强，带动产业升级基础和创新体系日益完善。

图  我国工业智能化升级总指数及指标得分

资料来源：中国电子学会整理

      4、服务业智能化升级指数

      我国服务业智能化升级总指数得分为61.6。5G及移动互联网在服务业的广泛应用，推动服务业产品持续向智能化方向发展，创新型智能化产品种类不断丰富，智能家居产品、虚拟现实设备、服务机器人等新产品不断涌现，根据国家统计局数据显示，2019年服务业智能化产品比重已升值11.1%，带动产业大数据和云计算平台使用率增势显著，资本热度高居不下且持续涌入，服务业智能化升级质量稳步提升。

图  我国服务业智能化升级总指数及指标得分

资料来源：中国电子学会整理

      （四）我国各区域产业智能化升级指数

      1、京津冀地区产业智能化升级指数

      我国京津冀地区产业智能化升级总指数得分为50.1。

图  我国京津冀地区产业智能化升级总指数及指标得分

资料来源：中国电子学会整理

图  北京产业智能化升级一级指标得分

资料来源：中国电子学会整理

图  河北产业智能化升级一级指标得分

资料来源：中国电子学会整理

图  天津产业智能化升级一级指标得分

资料来源：中国电子学会整理

      2、长三角地区产业智能化升级指数

      我国长三角地区产业智能化升级总指数得分为57。

图  我国长三角地区产业智能化升级总指数及指标得分

资料来源：中国电子学会整理

图  上海产业智能化升级一级指标得分

资料来源：中国电子学会整理

图  江苏产业智能化升级一级指标得分

资料来源：中国电子学会整理

图  浙江产业智能化升级一级指标得分

资料来源：中国电子学会整理

图  安徽产业智能化升级一级指标得分

资料来源：中国电子学会整理

      3、泛珠三角地区产业智能化升级指数

      我国泛珠三角地区产业智能化升级总指数得分为51.1。

图  我国泛珠三角地区产业智能化升级总指数及指标得分

资料来源：中国电子学会整理

图  福建产业智能化升级一级指标得分

资料来源：中国电子学会整理

图  江西产业智能化升级一级指标得分

资料来源：中国电子学会整理

图  湖南产业智能化升级一级指标得分

资料来源：中国电子学会整理

图  广东产业智能化升级一级指标得分

资料来源：中国电子学会整理

图  广西产业智能化升级一级指标得分

资料来源：中国电子学会整理

图  海南产业智能化升级一级指标得分

资料来源：中国电子学会整理

图  四川产业智能化升级一级指标得分

资料来源：中国电子学会整理

图  贵州产业智能化升级一级指标得分

资料来源：中国电子学会整理

图  云南产业智能化升级一级指标得分

资料来源：中国电子学会整理

      三、全球产业智能化升级路径和效应

      （一）制造业智能化升级分析

      升级路径：强化制造各流程数据的连续获取及积累

      制造业智能化升级主要体现在产品智能化、服务智能化和生产智能化三个方面。在产品智能化领域，通过生物特征识别和深度学习技术，以能力封装和开放方式嵌入到产品中，使得产品具备感知、分析、决策等智能化特征。在服务智能化领域，人机交互、计算机视觉、自然语言处理等技术的普及，深度挖掘用户需求数据，并运用深度学习技术构建并训练用户需求模型，实时向用户发送关联性需求信息。在生产智能化领域，综合产品特性、时间要求、物流管理、成本控制、安全要求等全方位要求，通过机器学习建立产品的健康模型，以找到最佳生产工艺参数。

      （二）农业智能化升级分析

      升级路径：逐步构建全链路溯源的基础

      新一代人工智能技术赋能农业智能化升级主要集中于数字化种植与精细化养殖两大领域。在数字化种植领域，通过与无人机、农业机械设备的结合，运用深度学习算法，精准判断土壤肥力或农作物生长情况，实现土壤与农作物状态的匹配与识别，并利用计算机视觉和图像识别技术，结合智能机器人的精确操控技术，精确判断农业生产场景的问题，完成耕作、播种、采摘等操作。在精细化养殖领域，结合智能硬件实时搜集所养殖畜禽的个体信息，通过机器学习技术识别畜禽的健康状况、发情期探测和预测、喂养状况等，从而及时获得相应处置。

      （三）金融产业智能化升级分析

      升级路径：全面打通用户数据

      金融产业智能化升级正在逐步覆盖传统金融业务的前端、中端、后端流程。在前端模块，通过人脸、指纹、声纹、虹膜等生物识别技术提取用户特征，快速、精准、实时地描绘用户画像，实现了客户“刷脸”即可完成开户、登录、支付等业务操作的身份认证。在中端模块，自然语言处理、知识图谱及机器学习等技术的深入应用，深度挖掘用户、企业、机构等不同需求主体之间的多维信息关联，并逐步构建金融监管系统的产业大数据库。在后端模块，随着自动化挖掘用户金融需求技术和投资引擎技术的发展，持续完善行业算法模型，深入获取用户的个性化金融需求。

      （四）医疗产业智能化升级分析

      升级路径：行业经验的有益补充

      新一代人工智能技术通过与可穿戴设备的结合，率先应用于生活化的健康管理，将用户的多项健康指标以数据形式进行量化，建立个性化健康管理方案。通过语音识别、自然语言处理等技术，将患者的病症描述与标准的医学指南作对比，自主提供医疗咨询、自诊、导诊等服务，同时将医生口述的医嘱按照患者基本信息、检查史、病史、检查结果等形式形成结构化的电子病历。随着深度学习算法与医疗行业数据的加速融合，围绕医疗领域过往沉淀的大量病理案例，利用机器视觉、知识图谱等技术手段，通过大量的影像数据和诊断数据，模拟医疗专家的思维、诊断推理和治疗过程。

      （五）教育产业智能化升级分析

      升级路径：辅助学习功能渐趋完善

      教育产业智能化升级已经开始在幼教、K12、高等教育、职业教育等各类细分赛道加速落地，逐步覆盖最外围的学习管理环节、次外围的学习测评环节和最核心的教学认知思考环节。在学习管理环节，利用计算机视觉和语音交互完成拍照搜题、陪伴机器人等标准化学习内容的教辅。在学习测评环节，通过图像识别技术、自然语言处理和深度学习模型，实现对日常作业、笔试、口试数据的识别、采集、分析，完成教师组卷阅卷及学生的自我检测。在教学认知思考环节，通过知识图谱和深度学习，检测学生当前的学习水平和状态，并相应地辅助教师调整配套的学习内容和路径。

      （六）安防产业智能化升级分析

      升级路径：搭建数据驱动的主动预警模式

      依据应用场景的差异性，安防产业智能化升级主要体现公共安全安防、行业安防和民用安防。在公共安全安防领域，以图像识别技术为核心的智能高清摄像头和视频监控系统的大规模普及，通过识别目标提取目标属性并归纳可视化特征，依据采集、存储的全方位数据资源，利用知识图谱和深度学习开展特征匹配和模型仿真，逐步构建起事前预防、事中响应、事后追查的智能安防体系。在行业安防领域，人证核验技术、智能访客识别和车辆识别的应用，实现对进出楼宇及园区的人、车、物实时的跟踪定位。在民用安防领域，以生物特征识别技术为核心的智能门锁、智能摄像头、智能烟雾检测传感器，主要应用在家庭用户的安全管理。

      （七）交通产业智能化升级分析

      升级路径：有效整合车辆、道路、使用者的信息资源

      交通产业智能化升级目前有效地综合运用于交通运输和车辆控制，持续加强车辆、道路、使用者三者之间的联系。在交通运输领域，围绕城市交通的基础设施建设资源，借助计算机视觉、深度学习和知识图谱等技术，对信号灯管控、车流诱导等问题进行建模，逐步实现城市、城际道路交通系统状态的实时感知，并通过手机导航、交通电台等途径将交通路况准确、全面的提供给车辆使用者。在车辆控制领域，各式车载雷达、智能传感器与深度学习技术的融合，辅助车辆构建周围发生所有活动的三维地图，以实现驾驶、车辆和道路的交互与融合，协助使用者实现部分自动化或特定场景的高度自动化。

      （八）零售产业智能化升级分析

      升级路径：聚焦零售全流程数据的互联互通

      通过新一代人工智能技术抓取客户、货物、场景的数据信息，零售产业智能化升级主要应用在辅助工作人员优化销售、物流和供应链的管理。在客户管理方面，通过人脸识别技术的使用，围绕整个购买行为做数据获取和价值挖掘，根据客户的行为数据、交易数据、特征数据等，通过深度学习达到个性化推荐，同时通过生物特征识别技术实现自助结算。在货物管理方面，通过计算机视觉技术的使用，聚焦货物在零售场景中的状态，达到商品识别、物损检测、结算保护等服务，并通过算法模型打造仓储、运输和门店形成柔性供应链。在场景管理方面，复杂环境感知技术的应用推动开放式货架、无人货柜、无人便利店等模式的发展，实现了零售场景的拓展和无人化。

      四、措施建议

      （一）积极打造智能化新型基础设施

      一是推进新型网络基础设施建设。

      二是加快数据智能基础设施建设与应用。

      三是推进智慧应用基础设施建设。

      （二）加快推进行业数据开放融通

      一是建立健全数据共享和披露制度。

      二是加强数据资源挖掘分析应用。

      三是提升数据安全保障能力。

      （三）大力培育产业智能化运营系统

      一是加强培育产业智能化发展平台。

      二是开展智能化升级重点领域应用示范。

      （四）优化构建智能化安全保障体系

      一是加强云计算和大数据平台智能化安全保障。

      二是加强智能终端与移动应用智能化安全保障。