2023深圳市人工智能产业发展白皮书
报告认为
1、深圳市人工智能产业发展走在全国前列。在智能硬件、计算机视觉、自动驾驶、智慧金融、智慧医疗等领域的“AI+应用”发展全国领先。
2、深圳人工智能产业创新生态体系要素齐备。集聚了大湾区的创新资源与各类高端创新载体，人才储备、专利规模居国内前三。
3、底层算法和核心零部件仍受制于人，亟需加快突破基础算法、高端芯片、关键器件和底层软件等技术。
4、医疗、制造、智能驾驶等重点领域的数据资源开放共享，是人工智能产业发展的共性需求，亟需加快构建数据法律法规体系。
01
人工智能概览
（一）人工智能定义
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，包含了基础层、技术层、应用层三部分。基础层主要由关键硬件（AI芯片、传感器）、数据、算法模型（软件）三部分构成。传感器负责收集数据，AI芯片（GPU、FPGA、NPU等）负责运算，算法模型负责训练超大量的数据。新一代人工智能技术体系由基础技术平台和通用技术体系构成，其中基础技术平台包括云计算平台与大数据平台，通用技术体系包括机器学习、自然人机交互、模式识别等技术。在此技术体系的基础上，人工智能技术不断创新发展，产生包括智能金融、智慧医疗、智能机器人、自动驾驶、智能安防、智慧零售、智慧教育及智能家居等应用场景和典型产品。
图：人工智能的基础层、技术层和应用层
资料来源：德勤
（二）全球发展情况
人工智能是引领新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。加快发展新一代人工智能是我国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。欧美、日本等国已将发展人工智能提升为国家战略，我国也加紧系统布局和主动谋划，争夺全球科技竞争的主导权。
美国是人工智能超极强国。遥遥领先的人才储备。近十年来入选国际人工智能学会会士的顶尖学者中，美国占比69%，全球顶尖企业家数量美国占据50%以上。“超一流”的技术供给。论文产出量排名全球第一，专利申请量排名全球第二，尤其在开源框架和智能芯片等基础领域对我国形成了强力压制。强大且完备的产业体系。美国在人工智能领域基础层、技术层和应用层实力雄厚，并已实现全面领先。
英国领跑欧洲人工智能发展。综合实力位居全球前列。英国人工智能企业数量、融资量、顶尖人才数量、学术论文数量等关键指标均排名全球前三。“伦敦现象”优势凸显。伦敦已成为欧洲人工智能“首位城市”，深度得益于“伦敦-牛津-剑桥”黄金三角密集的学术资源和顶尖的学科集群。输出了源源不断的创新型企业。
我国人工智能应用领先，基础理论研究及关键核心技术方面尚处跟随者地位。在产业链下游，得益于我国旺盛的产业需求，以及庞大的人口基数产生的海量数据和丰富的应用场景优势，我国在人工智能应用层的智慧城市、智能安防、智能家居、智能零售、智能金融、智能医疗等多个领域世界领先。在产业链中游，我国在技术层的计算机视觉、智能语音等方面处于世界领先地位。旷视、科大讯飞等一批企业人脸识别率、语音识别率等屡获世界第一。但在产业链上游基础层的芯片、高精传感器、开源框架等底层软硬件技术方面十分薄弱。芯片领域，GPU与FPGA芯片完全依赖进口；算法方面的底层算法、原创算法缺失，主流开源平台仍由欧美等科技巨头把控。
图：主要国家人工智能战略
资料来源：中国信通院
02
深圳人工智能产业发展情况
深圳发展人工智能产业具有较好基础。2019年我市获批建设国家人工智能创新应用先导区和国家人工智能创新发展试验区，为人工智能产业发展奠定良好基础。从企业数量、人才数量、国际级载体等方面来看，我市人工智能综合实力位居全国主要城市前三位，形成了“高端资源集聚、技术深度融合、应用遍地开花”的发展格局。主要有以下特征：
（一）AI产业链完善
人工智能产业链分为如下三层：基础层提供数据采集、算力等基础设施，主要包括芯片、传感器、开发平台、数据服务、云计算等环节；技术层主要提供机器学习算法、智能语音识别技术、计算机视觉等算法和技术；应用层是将人工智能算法应用于各行各业形成的新业态、新模式、新产品，主要包括智能机器人、智能无人机、智能制造、智能医疗、智能金融、智能安防、自动驾驶、智能供应链等。
人工智能产业链的各个环节都有深圳企业，并且在全国都有一定的竞争力。比如海思半导体在芯片领域居于行业领先地位，速腾聚创、奥比中光、瑞声声学等企业在传感器领域位居行业前列，腾讯、华为、平安、大疆创新等企业在全产业链均处于领先地位。
图：深圳人工智能产业链
资料来源：HIIC智能经济研究所
（二）“AI+应用”发展全国领先
智能硬件领域，以大疆为代表的300多家无人机企业，占据全球市场七成份额。优必选的服务机器人已经应用在教育、家居、零售等场景，成为行业发展标杆。
计算机视觉领域，云天励飞的“深目”是中国最大规模实战应用警用级人像识别系统，微众银行AI团队推出了金融业内首个“联邦视觉系统”。
自动驾驶领域，大疆发布了千元级、性价比高的激光雷达，与速腾聚创、镭神智能的激光雷达共同加速了自动驾驶规模化落地，在自动驾驶增量零部件领域形成了初步集聚效应。华为、腾讯大局发力自动驾驶，在全国率先推出了业内一流的基础软硬件、车辆网和应用产品和方案。
智慧金融领域，微众银行的AI信贷风险管理体系做到全国领先，AI智能客服可直接回答约98%的顾客咨询；平安集团获批金融领域唯一国家级人工智能开放创新平台。
智慧医疗领域，腾讯觅影成为了“AI+医疗”标杆，并获批医疗领域唯一国家级人工智能开放创新平台，已在全国百余家三甲医院落地，疫情期间部署在湖北最大方舱医院，以秒级速度识别新冠肺炎CT影像。
（三）聚焦产业需求的技术研发
龙头企业围绕业务需求建立企业实验室。例如，腾讯优图实验室、华为诺亚方舟实验室、中兴通讯云计算及IT研究院等一批AI研发中心。华为2018年的研发投入高达高达1015亿人民币，占到销售收入的14%左右，国内企业排名第一；腾讯2018年研发投入212亿元，国内排名第五。
AI产学研协同创新趋势加快。鹏城实验室与微众银行联合建立了“AI金融联合实验室”，发力联邦迁移学习、新一代人机交互；腾讯AILab和港中大(深圳)联合成立了机器智能联合实验室，共同攻克机器学习、计算机视觉和自然语言处理。
（四）创新生态体系要素齐备
依托新兴产业集群发展的坚实基础，深圳已成为全球电子信息产业软硬件整合、供应链和产业链最为完整的区域，为人工智能技术的商业化落地提供了丰富的应用场景和强有力的集成创新条件。
深圳人工智能人才储备与专利等均居国内前三名。技术人才储备日益增强，深圳企业提供的人工智能就业岗位占全国总量的10.5%，全国排名第四。在中国人工智能企业知识产权竞争力百强企业中，深圳共拥有14家，仅次于北京（55家），主要包括了人工智能综合型以及计算机视觉、激光雷达等细分领域的龙头企业。
在高端创新载体方面，我市新增四个国家级人工智能开放创新平台，分别是腾讯集团医疗影像人工智能开放创新平台、平安集团普惠金融人工智能开放创新平台、华为公司基础软硬件人工智能开放创新平台和商汤公司智能视觉人工智能开放创新平台，近两年深圳新增了鹏城实验室、人工智能与数字经济广东省实验室等省级实验室，以及深圳人工智能与机器人研究院等市级基础研究机构。
03
深圳人工智能产业发展问题
（一）基础研究实力与前瞻性有待提升
深圳专注人工智能基础研究的顶级科研机构和研究成果较少，在高级机器学习、类脑智能计算、量子智能计算等基础理论和前沿研究方向尚未形成原始创新的科研成果及专利布局。相较之下，北京的类脑计算中心已研发出“天机芯”，合肥的中国科技大学与杭州的浙江大学正在研制50个量子比特以上的量子处理器等（仅滞后谷歌1-2年）。
（二）底层算法和核心零部件受制于人
深圳企业仍高度依赖国外深度学习框架的开源代码和开源工具库。尽管当前华为、腾讯等龙头企业正在积极发展人工智能计算框架，但尚未建立成熟的开源平台和社区。与此同时，企业所使用的关键设备、高端芯片、核心元器件，仍以美国、德国、日本的产品和技术为主。虽然华为、大疆、云天励飞等企业已加速研发面向训练推理和终端应用的芯片，但受制于国外企业的生态优势和专利壁垒，突破难度大。
（三）高端复合型人才缺口较大
人才是人工智能竞争关键要素。深圳的人工智能国际顶尖学者数量少，其中中国人工智能学会会士仅2名，占全国总量的3%，远低于北京（31名）、上海（5名）、合肥（4名）等地。同时，由于居住成本高昂、教育医疗等公共服务资源紧张等问题，高技术人才分配的不确定性增高，留住人才的难度变大。
（四）公共服务平台滞后于产业发展
数据共享方面，政府掌握的大量政务信息涉及个人隐私，且尚未归集，需要强有力的顶层设计才能打通数据，并探索向社会领域开放使用。另一方面，我国尚未形成统一数据平台或大型数据库供科研机构和产业界使用。相比之下，美国等发达国家已搭建医疗大数据平台、ImageNet图像数据集等，为科学研究和产业发展提供数据服务。
检验检测方面，面向自动驾驶的车规级零部件的测试设备和人力成本较高，深圳本土的实验室和开放环境模拟测试设施欠缺，导致部分企业优先选择到武汉、上海等地进行测试；医疗智能机器人缺乏综合性实验平台及FDA、NMPA认证前的评估与测试体系。
04
深圳人工智能产业发展建议
（一）利用“揭榜制”吸引全球顶尖创新资源落地
借鉴上海人工智能产业招商引资政策体系，采用“揭榜制”，面向全球发布重点应用场景、重大攻关项目清单，实行“双向激励”制度，吸引全球顶尖团队来深发展，有效加强我市的人工智能产业创新力量。
（二）打造面向基础和应用基础研究的研发机构
借鉴北京智源人工智能研究院模式，引进国际一流高校和尖端企业联合建立面向基础和应用基础研究的产学研深度融合的新型研发机构，增强我市人工智能发展的原始创新能力。
（三）实施重大装备及核心零部件专项研制计划
在人工智能基础算法、高端芯片、关键器件和底层软件领域分批开展重大装备及核心零部件专项研制计划，攻克面向云端训练、终端和边缘端推理的高性能深度学习芯片，以及基于新型架构的高端智能芯片。
（四）加快建设重点领域人工智能公共技术服务平台
医疗、制造、智能驾驶等领域的数据资源开放共享成为制约行业发展的难题。参考美国、欧盟等国以数据资源开放促进人工智能发展的经验，我市应在智能医疗、智能制造、智能驾驶等领域先行开展数据资源开放试验，打造人工智能开放创新平台，有效促进人工智能产业发展。
（五）主动出击引进国际高端团队
凭借毗邻香港的优势，近年来有多个香港高校团队来深创业。香港是我国人工智能学术研究的高地，深圳拥有丰富的应用场景和供应链资源，建议加强政府统筹，在深港合作区等区域大力引进香港、以色列等国际顶尖的创新资源落地，促进产业高端发展。
附件：城市轨道交通智能化及可持续发展现状分析与展望
以下文章来源于现代城市轨道交通，作者现代城市轨道交通
现代城市轨道交通.
《现代城市轨道交通》为全彩单月刊，由中国国家铁路集团主管，中国铁道科学研究院主办。本刊密切关注城市轨道交通事业热点，全方位介绍国内外本行业建设和运营经验，及时报道相关技术装备高新成果，促进学术研讨与技术交流，为推动我国城市轨道交通建设服务。
近年来，我国城市轨道交通行业发展迅速，建设智能化、可持续发展的城市轨道交通已成为业内关注的焦点。文章从城市轨道交通智能化及可持续发展的现状出发，对其未来发展的5个方向进行展望，并提出相应建议，以期为促进城市轨道交通高质量发展提供参考和借鉴。
1
发展现状
1.1城市轨道交通智能化
将信息化、大数据分析和人工智能（AI）等智能化技术应用到城市轨道交通行业的目的是使其管理更高效，在提高其运营、维护、安全和服务水平的同时降低成本。目前，城市轨道交通智能化技术应用主要涉及以下方面。
（1）提高系统的安全性、可用性和可靠性。例如，研制智能化列车，提高列车相关系统的自主在线诊断、自主运行控制以及远程控制能力；探究灵活编组列车的可实施性，以运营成本和乘客出行时间为优化目标，构建列车开行方案模型；实现信号系统的高稳定性、高可靠性及自主化生产。
（2）实现网络化运营调度。由于城市轨道交通线路数量不断增加，部分城市逐步构建了成规模的线路网络，为提升运输组织效率，要求对各条线路进行网络化运营。为此，需要应用更合理的优化算法和更可靠的通信技术，建立智能化的线网级调度指挥中心，实现线路间的联动及网络化运营调度。虽然，目前部分城市已实现相同制式线路的共线管理，如上海地铁3号、4号线的共线运营，以及重庆市轨道交通多条线路列车的共线运行，但由于其中涉及变量甚多，需要建立的标准非常复杂，还需考虑配线设计和换乘等诸多条件，因此大面积推广还需要时间和努力。
（3）采集多源客流监测数据，构建智慧客流分析及预测系统。依托物联网、城轨云、大数据平台及数据挖掘技术，动态监测客流状况，对采集的客流数据进行分析和处理，实现对短期、长期及特殊时期客流的预测、预警，并自动输出客流疏、导、管、控解决方案，如根据客流量确定列车每站的停靠时间、发车间隔和频次等。
（4）提升机电设备、车辆和轨道设施的自动化检测和诊断水平，促进设备设施的维保由“故障修”“计划修”向“状态修”“预测修”转变。基于状态感知、物联网、建筑信息模型（BuildingInformationModeling，BIM）、云计算及5G等技术，构建必要的在线监测、数据采集、传输和存储平台，建立数据与设备状态关联的知识图谱和运算模型，通过算法的不断优化、自学习和校准，实现对机电设备、车辆和轨道设施状态的科学诊断，并为诊断设定阈值，进而自动生成应急处置预警提示和维保计划。目前，将BIM技术应用从建设阶段扩展到运维阶段，搭建基于BIM的城市轨道交通基础设施运维管理平台已成为此领域的重要研究方向。
（5）实现安全保障工作的智能化。智能化巡检和综合监控技术的应用是当前行业安全保障智能化的主要体现。例如，将激光雷达、雷达和图像自动识别等技术用于对隧道、道床、钢轨和扣件的自动化巡检，以及对侵入车辆限界异物的快速识别；研发安检自动判图软件以及基于视频的分析技术，以实现对大客流、火灾、治安事件等突发情况的预警提示，为城市轨道交通工作人员在此种情况下做出快速准确的判断、采取合理的应对方案提供依据。
（6）实现服务的便捷化及人性化。例如，实现有闸机条件下的售检票电子化；基于状态感知、物联网等技术，构建智能环境控制系统，对车厢、站厅、站台的温度、湿度、灯光照度等进行智能调节，提高乘客的舒适度；推进基于实名制、个人信用体系的跨平台、跨场景乘车票务服务，利用生物识别、无感支付等技术，提高售检票及乘车的智能化水平；通过丰富终端设备的便民应用功能，聚合多平台出行服务内容，根据乘客出行需求订制化提供多种出行解决方案以及“职、住、憩、游”等方面的延伸服务。
1.2城市轨道交通可持续发展
目前，城市轨道交通可持续发展主要聚焦在降低运营过程中的能源消耗，其主要涉及以下方面。
（1）各类节能设备、可再生能源技术的应用。在城市轨道交通领域，节能型照明光源及智能化控制系统、列车再生制动能量的吸收和利用、列车的“节能惰行”运行模式、列车的轻量化、永磁牵引技术的应用、根据环境感知实时进行变频调节的通风空调系统、变频自动扶梯、磁悬浮压缩机等是目前研究应用的焦点。此外，还有部分示范项目开始应用绿色能源发电技术，如太阳能、地热能及并网发电技术。
（2）城市轨道交通能耗计量技术的应用。由于目前在城市轨道交通前期施工及后期运营管理过程中缺乏全面的计量措施，因此建设和运营单位在评估城市轨道交通能耗时存在一定的困难。为降低能耗，需要完善各用能环节的能耗计量，从而为节能评估奠定基础。目前较为先进的能耗计量技术包括远程无人计量、物联网等技术。
（3）建立能耗评价指标体系，打造智能化能源管理系统。通过建立合理的能耗评价指标体系，结合数据挖掘技术，能够以采集的能耗数据为基础，对城市轨道交通用能进行精准分析，从而从“技术节能”和“管理节能”2方面不断实现优化。目前，虽然国家和一些地方已制定了相关的城市轨道交通能耗评价指标体系，但在数据采集和评价模式数字化尚未实现的现实条件下，此项工作还有待进一步完善。
2
展望与建议
基于上述现状分析，本节展望了城市轨道交通智能化及可持续发展的五大方向，并分别对各个方向进行讨论，提出相关建议。
2.1列车全自动驾驶
列车全自动驾驶是指通过列车自动控制系统实现列车自动唤醒、自动行驶、精确停车、站台自动化作业、无人折返、自动运行调整等功能，以减少人员介入，降低人工成本及减少人为失误。
然而，目前该项技术还存在以下问题：①尚无全寿命周期内的成本数据，无法进行成本比较；②随着设施设备服役年限的增长，其可靠性会逐步降低，其在缺乏合理管理和维护情况下存在的风险与人为失误造成的风险孰大孰小，目前难以评估；③许多城市在中心城区均规划建设城市轨道交通线网，若全自动运营线路上发生故障而不能快速恢复运营，势必对整个线网的运行造成影响。
因此，在城市轨道交通网络化运营的背景下，应在发展和完善全自动驾驶技术的同时，不断收集和对比相关数据，做好设施设备全寿命周期的运维管理，以确保其可靠性，并综合分析全自动驾驶线路的寿命周期成本，通过数据证明全自动驾驶技术的价值。
2.2互联互通
城市轨道交通互联互通不只是实现设备接口协议的标准化和设备的信息互换，其实质在于列车跨不同线路的过轨运行，这将改变原有城市轨道交通以单线为基础的行车调度指挥模式。
互联互通具有以下2方面的优势。
（1）降低成本。具体如下：①不仅可减少整个线网的车辆数量，而且用于停放、维修和检测车辆的场地和设备也随之减少；②由于互联互通线路的设备实现了标准化，因此可对车辆、供电、信号、站台门等系统进行规模化生产、采购、存储、安装、调试和维保，从而降低相关成本（其中包括人员培训、跨专业融合、工时均衡统筹等人力成本）。
（2）提高运输服务质量。互联互通的实现能够减少换乘次数，缩短乘客乘车时间；采用快、慢车混跑的运营组织模式，可满足不同乘客的乘车需求，提高运输服务质量。
然而，目前互联互通的实现受以下条件的制约：①线路的互联互通适合在城市轨道交通的建设期统筹谋划，最好是多条线路同时建设，并为其制定统一标准，以便实现最大的规模效应；②制定的标准须具有前瞻性，原因在于先建线路一旦建成，后续线路也将采用与其相统一的标准，从而牺牲一定的灵活性，例如，后续采用更经济、更适用技术的可行性会降低；③已运营线路的互联互通改造宜在其进入大修期时统筹考虑，因此对于城市轨道交通线网已成规模的城市，实现的周期比较长；④需要解决“跨线运营”问题。解决上述问题的根本方法是建立城市轨道交通行业统一的标准体系，为车辆、信号、供电和站台门等系统制定成套的统一标准，则城市轨道交通互联互通问题将迎刃而解。
2.3智能运维
智能运维是通过对设备状态数据进行采集、存储、加工，分析和判断数据信息与设备的健康状态是否吻合，并输出判断的结果，进而实现对维修策略的指导（图1）。其通过物联网和不同功能的算法模块实现，而实现关键在于以下2点：①搭建强大且可靠的数据采集及终端回馈系统，包括传感器、网络通信及数据库；②开发科学合理的分析算法，包括依据目标要求设计的数学模型和决策模型。
然而，目前城市轨道交通智能运维的实现面临如下挑战：①采用大数据、云计算等技术的数据采集和存储系统耗资巨大，数据的广泛采集与有限使用的矛盾突出；②投资与收益存在不匹配的情况；③投资价值在不同的城市也不尽相同。
为解决上述问题，应当在建立智能运维基础平台之初就将数据应用作为主要方向，树立“数据采集是为输出成果服务”的理念，将数据与设备的可靠性、可用性、可维护性和安全性（ReliabilityAvailabilityMaintainabilityandSafety，RAMS）进行充分关联，在此基础上对维修策略进行调整和优化（即管理创新的驱动），找到基于RAMS的最优寿命周期成本（LifeCycleCosts，LCC），并通过合理的LCC来保证RAMS的实现，最后形成RAMS&LCC最优方案报告，以指导城市轨道交通的智能运维。例如，天津地铁在搭建线网云的同时，提出加强信息化与运维业务双向融合的工作模式，通过双向融合、双向设计，缩短获得RAMS&LCC最优方案报告的时间。
2.4智慧服务
智慧的内涵是感知、记忆、理解、分析、判断、升华等能力，其在城市轨道交通行业里涉及最多的领域是服务与调度，如智慧客服、智慧安检、智慧应急指挥、一键开关站、客流监测与引导、无感支付等（图2）。目前，上海、广州和深圳等城市的轨道交通率先建立了智慧车站示范站，在行业里起到了良好的带动作用。随着中国城市轨道交通协会发布《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》，其他城市也在加快智慧车站的研究和建设。
然而，在加速城市轨道交通智慧化建设的同时，还需要认真思考“城市轨道交通智慧服务不是为智慧而智慧”这道命题，即对以下问题进行深入探讨。
（1）智慧解决了哪些问题；
（2）智慧满足了谁的需求；
（3）这些需求是否具有普遍性和迫切性；
（4）需求中是否混入“认为的需求”和“伪需求”；
（5）是否值得动用资源去满足所有的需求。
只有对上述问题有了深刻认识之后，才能明晰哪些智慧化建设举措应该继续加速推进、哪些需要缓行、哪些需要暂停等待、哪些需要适可而止，这样才能保证新技术在行业中具有长久的生命力。这是智慧化示范工程没有在城市轨道交通行业全面推广的原因，也是目前行业需要思考的问题。
2.5节能减排
在城市轨道交通智能化发展进程中，节约能源、降低二氧化碳排放对于行业的可持续健康发展具有重要意义。目前，节能技术（如光伏、永磁电机、车辆轻量化、智慧照明、能源管理、风水联动等）在单个专业领域的应用较为深入，并已在一定范围内推广（图3）。实践证明，这些日趋完善的技术在节能减排的同时，还能够降低城市轨道交通全寿命周期成本。
然而，目前节能新技术的推广速度仍比较慢，其原因在于：①新建线路对建设期投资规模的重视程度高于LCC；②对运营线路进行技术改造的难度和成本远远大于对新建线路进行统一设计和选型；③运营成本的压力加大了节能技术在运营线路推广的难度。随着“碳达峰”“碳中和”被写入《2021年政府工作报告》，政策引领已经非常明确，在未来发展中，节能减排必将突破单个领域的限制，系统地纳入城市轨道交通全产业链。
3
结语
目前，城市轨道交通已成为大中型城市的动脉、城市发展的引领、城市公共交通的主导。随着行业的迅猛发展，以及运营线路数量的快速增加，其运营的经济压力也在不断增大，智能化及可持续发展已成为城市轨道交通发展的必然趋势。本文从城市轨道交通智能化及可持续发展的现状出发，对其未来发展的5个方向进行了展望。这5个方向具有其形成的政治、经济、社会和技术（PoliticsEconomySocietyandTechnology，PEST）背景。城市轨道交通企业应对行业所处的宏观环境进行PEST分析和谋划，进而建立起具有自身特点并可持续发展的优势，通过技术革新和管理创新，为实现我国城市轨道交通的智能化及可持续发展贡献力量。
参考文献
李义岭，喻彦喆，姚克民.城市轨道交通智能化及可持续发展现状分析与展望[J].现代城市轨道交通，2021（11）：90-94.
作者简介
李义岭，男，正高级工程师，天津市地下铁道集团有限公司副总工程师
现代城市轨道交通小编：执器扶鼎
素材来源：铁科院《现代城市轨道交通》杂志
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原标题：《城市轨道交通智能化及可持续发展现状分析与展望》
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今天分享来自于上海市人工智能技术协会与金地威新产业发展管理有限公司联合发布的《2022年人工智能行业发展蓝皮书》，蓝皮书数据显示，截至2022年，全球人工智能核心产业规模就达到4826亿元，近3年有望突破万亿元规模，关联实体经济存有20多万亿元的市场。
该份蓝皮书涵盖概念梳理、全球及国内发展现状报告、区域格局及城市报告等内容，试图呈现人工智能行业发展图景，解析前沿的趋势。蓝皮书指出，在当前发展之下，人工智能显现出四大发展新方向：人工智能AI芯片凭借其性能优势，跨界加码数据中心业务;人工智能技术层头部企业开始向上、下游扩展业务;后疫情时代，“人工智能AI+医疗”多个赛道发展有望加速;制造数字化进程加快，“人工智能AI+制造”潜力将得到释放。
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