2023中国新一代人工智能科技产业发展报告（附下载）
人工智能产业集群是基于网络空间发展的创新集群
报告的研究表明，区别于传统产业集群和创新集群概念，人工智能产业集群是基于网络空间发展的创新集群。基于物理空间技术体系的创新发展，前三次工业革命的产业集群和创新集群对地理空间具有依赖性，创新扩散速度相对缓慢。第四次工业革命源于网络空间技术体系的创新发展，创新集群更加依赖网络空间发展，技术、产品和服务的创新速度更快，创新的应用领域和地域范围更加广泛。
人工智能产业集群的基本构成要素包括企业簇群、创新资源、创新系统和网络空间产业生态。其中，网络空间产业创新生态是第四次工业革命背景下人工智能产业集群的独特要素。人工智能产业集群包括人工智能产业化创新集群和产业智能化创新集群。人工智能产业化集群通过网络空间产业生态实现向地理空间分散的产业智能化创新集群赋能。人工智能产业化创新集群和产业智能化创新集群的良性互动，是建设具有全球竞争力的人工智能产业集群的关键动力和机制。
我国的人工智能产业集群表现为“新型创新区→城市→区域→全国→全球”的空间结构特征。与传统工业园区和高科技园区不同，新型创新区一般位于科技创新资源和产业基础雄厚的大城市的中心区和次中心区，是人工智能产业化集群及其产业创新生态的栖息地，强调依托狭小的物理空间打造无限的网络空间产业创新生态。
到目前为止，我国人工智能产业集群主要分布在京津冀、长江三角洲、珠江三角洲和川渝地区的重点城市。通过外部创新资源的引入和内部创新资源的激活，西部地区的西安，中部地区的武汉和长沙，东北地区的沈阳、大连和哈尔滨开始出现人工智能产业集群的雏形。
企业簇群及其产业创新生态
本报告构建了包括2200家人工智能企业、5722个投资者（投资机构和非投资机构）、438所AI大学和307家非大学科研机构、967家产业联盟、在中国境内召开的总计2318场会议、31个省市自治区出台的775项相关政策和3507家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，考察我国人工智能产业集群的内在结构和发展趋势。
我国人工智能产业集群的价值网络结构是“极核”状的。平台及其主导的产业创新生态构成了我国人工智能产业集群发展的“极核”。从2014-2022年价值网络的结构性统计指标看，我国人工智能产业集群的簇群结构特征越来越明显。以华为、腾讯、百度和阿里巴巴为代表的超级平台是我国人工智能产业集群形成和发展的核心节点。近年来，超级平台在智能芯片、基础架构、操作系统、大模型、机器学习平台和应用软件领域的研发和产业化布局，为我国人工智能产业集群国际竞争力的提升奠定了坚实基础。
研究型大学、科研院所和新型创新组织是平台主导的产业创新生态的重要组成部分。研究型大学和科研院所在基础研究、技术开发和人才培养领域的努力，持续提升我国人工智能产业集群的国际竞争力。包括清华大学和北京大学在内的国内18所高校成为全国首批集成电路科学与工程一级学科博士学位授权点。截至2022年3月，全国共有440所高校设置人工智能本科专业、248所高校设置智能科学与技术本科专业、387所普通高等学校高等职业教育（专科）设置“人工智能技术服务”专业。
创建新型创新组织激活政产学研用协同创新活力，形成基础研究、技术研发、应用创新和产业孵化无缝对接的新体制和新机制，是推动人工智能科技创新和产业发展的重要途径。截至目前为止，本报告共发现人工智能领域新型创新组织347家，广泛分布在京津冀、长江三角洲和珠江三角洲等地区。其中，以鹏城实验室、之江实验室和上海人工智能实验室为代表的人工智能实验室，成为人工智能产业化领域最为活跃的新型创新组织。
创新的“极化”和“扩散”
作为通用目的技术，人工智能的科技创新和产业发展遵循先“极化”后“扩散”的规律。报告基于2200家我国人工智能骨干企业的技术合作关系的区域、应用、技术和产业领域分布，刻画我国人工智能产业集群的“极化”和“扩散”情况。
01
区域
从技术合作关系看，北京市、广东省和上海市构成了我国人工智能产业集群价值网络的三个“极点”。同时，北京市、广东省、上海市、江苏省、安微省、四川省、湖北省、湖南省、重庆市、山东省和福建省之间存在密集的人工智能技术合作关系。
从技术合作的流向看，我国人工智能科技产业发展仍然以“极化”为主。排名第一和第二的是北京市和广东省内部技术合作，占比为10.87%和9.36%。广东省和北京市、北京市和广东省的技术合作排名第三和第四，占比6.91%和6.08%。在某种程度说，北京市和广东省共同构成了中国人工智能产业集群发展的南北“双极”。
从城市之间的技术合作流动情况看，北京市、深圳市、广州市和上海市是技术合作关系密度最高的城市。尤其是北京市和深圳市、广州市的技术合作，成为人工智能技术“极化”和“扩散”的主要方向。
从城市之间的技术合作关系看，排名第一的是北京市内部技术合作，占比10.87%；排名第二、第三和第四的分别是深圳市和北京市、深圳市和深圳市、北京市和深圳市的技术合作。从城市的视角看，北京和深圳构成了人工智能技术合作关系流动的南北“两极”。
02
应用领域
随着科技创新步伐的加快，人工智能和经济社会进入全面融合发展新阶段。在人工智能技术合作密度高的应用领域和产业领域，开始出现产业智能化创新集群。
基于2200家人工智能骨干企业的关系数据量化分析表明，我国人工智能已经广泛应用在包括企业智能管理、智能营销与新零售、智能金融、智慧城市、智能医疗、新媒体和数字内容、智能制造、智能教育、智能交通、网络安全、智能物流、智慧文旅、智能政务、智能能源、智能硬件、智能网联汽车、智能家居、智能农业和智能安防在内的19个应用领域。排名第一的是智慧城市，占比12.16%；排名第二的是企业智能管理，占比12.10%；排名第三的是智能制造，占比8.89%；排名第四和第五的分别是智能营销与新零售和智能网联汽车，占比8.41%和8.07%。
03
产业领域
在三次产业中，人工智能技术合作关系分布密度最高的是第三产业，占比75.49%；其次是第二产业，占比23.82%。在第三产业中，排名第一的是信息传输、软件和信息技术服务业，占比28.46%；排名第二的是科学研究和技术服务业，占比21.17%；排名第三的是租赁和商业服务业，占比10.75%；排名第四和第五的分别是金融业、批发和零售业，占比10.68%和9.62%。
在第二产业中，制造业占比最高，为87.36%。在制造业中，排名第一的是计算机、通信和其他电子设备制造业，占比28.16%；排名第二的是汽车制造业，占比25.41%；排名第三的是电气机械和器材制造业，占比9.30%。
04
技术类别
人工智能和经济社会的深度融合发展带动人工智能技术的体系化、复杂化和专用化。到目前为止，人工智能已经发展为包括大数据和云计算、物联网、智能机器人、智能推荐、5G、区块链、语音识别、虚拟/增强现实、智能芯片、计算机视觉、自然语言处理、生物识别、空间技术、光电技术、自动驾驶、人机交互和知识图谱17种技术在内的复杂技术体系。同时，随着人工智能在19个应用领域的创新应用，技术体系的演化日益表现出专用化趋势。
05
集群发展的重点领域
从创新“极化”和“扩散”的区域、应用、技术和产业领域的分布情况看，随着人工智能科技创新，包括智能制造、智能芯片、智能网联汽车、科技研发和服务、智慧医疗和智慧教育在内的重点产业领域的创新集群，是人工智能科技产业集群发展的前沿。例如，2019年以来，在智能芯片产业的发展上，涌现出包括阿里平头哥、百度昆仑芯、华为海思、壁仞科技和一微半导体在内的一批智能芯片研发设计公司。平台企业通过打造包括智能芯片、操作系统、机器学习平台和预训练大模型在内的根技术创新体系和软硬件协同创新生态，为创新集群构筑技术底座。
在智能网联汽车产业，形成了以百度和华为为“双核”的软硬件协同产业创新生态。传统汽车企业、造车新势力、中小企业和新创企业的加入，加速了智能网联汽车产业集群的发展。同时，中国新一代人工智能发展战略研究院的社会实验研究表明，我国在发展智能网联汽车产业上具有良好的社会氛围。随着人工智能和汽车产业的深度融合，智能网联汽车产业集群将成为人工智能和实体经济融合发展的代表。
随着生成式人工智能的发展，人工智能在科技研发、服务和教育领域的创新应用将引发新一轮产教融合，是人工智能产业集群发展的新前沿。人工智能带来的创新生产方式的变革，不仅带来产业的快速发展，而且带来科技创新范式和教育范式的新变革。
面临的挑战和政策建议
人工智能是全球科技和产业竞争的焦点。在深科技创新驱动下，在中国正在形成与美国相抗衡的人工智能创新联盟。构建自主可控技术体系和软硬件协同创新生态，是培育和发展具有全球竞争力的人工智能产业集群的战略目标。
尽管取得了前所未有的成就，但是在建设具有全球竞争力的人工智能产业集群的过程中，我们还面临着来自美国技术封锁、技术体系存在短板和头部平台企业技术升级相对缓慢带来的挑战。加速发展具有产业赋能能力的新型平台及其主导的产业创新生态、高水平规划和发展新型创新区、建设高度开放的创新系统推动与世界各国的技术合作、推动通用人工智能和专用人工智能的融合，是应对挑战和加快人工智能产业集群国际竞争力提升的战略支撑。
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数据标注员：做人工智能的眼睛
原标题：
数据标注员：做人工智能的眼睛
经济日报记者徐胥
“我们就像人工智能（AI）的眼睛，带它看世界，理解世界，快速成长。”重庆瑞铭安普科技有限公司人工智能训练师吴宏羽这样描述自己的工作。
随着人工智能技术快速发展，越来越多的人工智能应用落地，人工智能训练师这个职业应运而生并不断发展壮大。2020年2月，人工智能训练师作为新职业被纳入国家职业分类目录。2021年，人力资源和社会保障部发布该职业的国家职业技能标准。“职业规范愈加清晰，折射出人工智能行业蓬勃发展的强劲势头，也更加坚定了我从事这份工作的信心。”吴宏羽说。
找到工作价值
2016年，从重庆工商大学人力资源管理专业毕业的吴宏羽进入一家银行工作，不久后辞职去支教。一次偶然的机会，她得知重庆奉节县政府正与百度共同建设人工智能数据标注基地，就选择加入其中，成为一名数据标注员。“此前，我从来都没有听说过数据标注员这个职业。经过了解，我知道这个职业还有一个名字叫人工智能训练师，有很大的发展空间，因此产生了浓厚兴趣。”吴宏羽说。
人工智能训练师是指使用智能训练软件，在人工智能产品使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员，包括数据标注员和人工智能算法测序员两个工种。
刚接触这个职业时，从操作系统到工作流程，吴宏羽需要一点一滴从头学起。打开电脑，根据人工智能项目提供的各种场景图片，按要求对图片拉框、调整细节、标注不同类型要素，完成初步的数据标注。听上去简单，但因为对数据精细度的要求较高，有时候一张图片需重复操作数次。
在不断学习中，吴宏羽逐渐加深了对这份工作的理解，“人工智能就像刚出生的婴儿，什么都不懂，数据标注员要像老师一样一步步教它们认识、识别物品，把图片、语音、文本、视频等原始数据标注成人工智能可以理解的结构化语言”。通过反复练习，她的标注准确率不断提升，数据质量也就越来越高。
人们生活中常见的智能音箱、语音助手、网络客服、人脸识别等产品的背后，都有人工智能训练师的身影。“看到人工智能产品越来越聪明，人们的生活变得更加便捷和舒适，我找到了工作的价值所在。”吴宏羽说。
提高专业水平
行业的快速发展让吴宏羽感到惊喜。随着人工智能产业加速与各行各业融合，数据标注基础服务需求量持续增长。仅一年的时间，吴宏羽所在的数据标注基地就培育孵化专业数据标注企业10多家，容纳了500多名数据标注师。“我们公司业务量也越来越大，从去年的20多人发展到目前近70人，高学历员工占比越来越高。”吴宏羽说。
让吴宏羽更高兴的是，在通过自己的努力推动智能产品更新迭代的同时，也见证了人工智能技术的快速进步。“我标注的自动驾驶项目最初大多是2D平面图片，适用于一些简单的户外路面识别系统，此后拓展到3D立体图像，更加贴合实际驾驶场景，再演变为2D与3D融合标注，有的还包括手势采集，以便智能系统更好识别理解驾驶员或者数字人的动作。”吴宏羽说，“从人工智能项目数据标注的变化，能感受到我国无人驾驶技术的不断飞跃，我觉得挺酷的。”
由于工作表现突出，吴宏羽如今已成为一名审核质检员，负责审核其他数据标注员的工作。但在她看来，这份工作依然充满挑战，要持之以恒地学习。“数据标注员需要了解不同应用行业的背景知识，根据不同项目特点做出不同标注。同时，由于每次操作的工具平台都由项目方决定，基本不同，因此，数据标注员要熟悉各个标注平台的操作方法，不断学习新的标注规则。”吴宏羽说。
尽管目前行业需求旺盛，但吴宏羽还是产生了强烈的职业危机感。“人工智能培训师职业门槛不高、可替代性强，从业者需要不断提高专业技能水平，增强竞争力。”吴宏羽说。为此，她规划了未来职业发展路线。一方面，了解更多人工智能行业的前沿趋势，掌握语义分割、文本标注等更多技能；另一方面，努力从标注师成长为培训师，为有志从事这个行业的人提供培训、指导服务。
“身边一些朋友了解我的工作后，也选择投身其中，这让我很开心。”吴宏羽说，希望未来会有更多人认可并加入人工智能培训师职业中。
FPGA在人工智能时代的独特优势｜SPP第38期
现场可编程门阵列FPGA，是一种特殊的芯片，它被广泛用于通信、数据与信号处理等领域。而FPGA的发展，一直完美符合摩尔定律的描述。自1984年FPGA面世至今，FPGA的容量增长超过一万倍、速度增长超过一百倍，同时其成本和功耗均降低了超过一千倍。这些发展固然归功于半导体制造工艺的不断进步，但实际上作为FPGA本身，也必须不断创造性的设计一系列新颖的系统和芯片架构，以不断延续这样的指数级发展轨迹。所以，FPGA的主要特点有哪些？它在人工智能时代又有哪些全新的应用场景，对于广大学生来说又有何重要意义？本期SPP我们就将讨论这些问题，欢迎同学们参加！4月12日（本周三）19:30-21:00
本期直播你将收获哪些
1、了解什么是现场可编程门阵列FPGA
2、了解FPGA的特点和传统应用都有哪些
3、了解FPGA在人工智能时代有哪些新型应用，意义如何
演讲嘉宾
石侃中科院计算所副研究员
石侃博士，中科院计算所副研究员，主要研究方向：敏捷芯片设计与验证，FPGA，云数据中心体系结构。博士毕业于伦敦帝国理工学院，曾任英特尔英国研发中心资深芯片设计工程师，兼任英特尔研究院研究科学家。曾获IEEEMICROTop-Picks论文奖，两次获HiPEAC论文奖，一次最佳论文提名。RISC-V国际基金会技术委员会委员，国际开源硬件组织OpenHW亚洲工作组常委。担任FPGA领域主要国际会议的TPC成员（FPGA、FCCM、FPT、FPL）。独立出版中文著作《详解FPGA：人工智能时代的驱动引擎》。
开课时间
2023年4月12日（本周三）19:30-21:00
如何报名
SPP目前暂为免费直播。点击“阅读原文”立即报名，报名或入群均可在活动前获取到腾讯直播间链接，可与老师线上即时交流，获取专属内推码。希望能通过这样的方式和你一起进步、成长。呼朋唤友来参加吧！（活动自动入群已满，可添加微信号“T84259960”备注：学校名称+姓名+SPP入群；加入过SPP群的同学们可不用重复加入，信息会同步）