重磅发布！《新一代人工智能发展年度报告（2023
6月25日，2023全球人工智能产品应用博览会（AIExpo2023）在苏州正式揭幕。开幕式上，新华社中国经济信息社江苏中心与新一代人工智能产业技术创新战略联盟共同发布《新一代人工智能发展年度报告（2022-2023）》，这是新华社中国经济信息社第五年发布人工智能发展年度报告。
图为新华社中国经济信息社江苏中心主任陈希希在大会发布年报
年报分析认为，2022年以来，国内外人工智能发展呈现新的特点与趋势：
全球人工智能进入新的快速发展阶段，机遇与挑战并存。ChatGPT火爆出圈引发人工智能赛道持续升温，全球新一代人工智能进入新的快速发展阶段，出现一些值得关注的新机遇：AI自动化提速、关键技术持续涌现，发展方向日益多元化；AI大模型发展迅猛，加快形成人工智能应用新范式；存算一体芯片有望破解AI算力瓶颈，全球竞争格局未定；产业界AI技术发展领先于学术界，成为资源集聚和成果产出“主阵地”。同时，人工智能发展面临更加紧迫的应用伦理困境、AI公平性和偏见指标2022年达到新高，人工智能引致环境问题加剧，ChatGPT对就业市场开始产生深刻影响等新的挑战也亟待关注。
全球人工智能竞争激烈，美国加劲发力、中国加快赶超。在政策与市场双重驱动下，全球人工智能市场规模稳步扩容、技术红利加速释放、研发成果不断涌现、应用场景持续拓展。国际竞争日趋激烈，美国综合实力领先，中国保持较快发展势头，英、韩、日、德等你追我赶。各国相继出台重磅战略规划，美国宣布三项人工智能监管与发展计划，旨在遏制风险并促进创新，欧盟人工智能法案“呼之欲出”布局向善发展，日本聚焦AI顶层规划、人才培育等开展新一轮政策设计，韩国将人工智能指定为“十二大国家战略技术”之一。
我国人工智能重点领域加速突破，产业发展迈向成熟。近年我国持续加码布局人工智能关键领域，产业向成熟期过渡，相关企业和资源聚集在京津冀、长三角、珠三角和川渝。政策方面，构建形成“1+N”政策体系，为人工智能发展提供政策依据和制度保障。产业方面，我国人工智能核心产业规模稳步增长、进入全球第一梯队，企业数量约占全球16%；33家人工智能企业跻身2023全球独角兽榜，占全球总量近1/3。算力方面，重大工程“东数西算”实施，八地启动建设国家算力枢纽，梯次优化的算力供给体系初步构建。
报告指出，苏州自2021年获批建设国家新一代人工智能创新发展试验区以来，人工智能产业创新集群建设及应用赋能取得明显成效，综合实力跃居我国第一方阵，2022年人工智能相关产业规模达1250亿元，近3年产值规模平均增速达22.7%。苏州工业园区作为试验区核心区，积极引育全球人工智能领域领军企业和人才，创新企业拔节生长，集聚人工智能相关企业1500家；创新平台加快建设，思必驰入选科技部“语言计算国家新一代人工智能开放创新平台”；应用场景更加丰富，2022年以来上报科技部人工智能重大应用场景需求4项，并获批首批江苏软件名园、江苏省工业大数据应用示范区、江苏省信创先导区，已成为人工智能发展的核心板块。
年报认为，针对当前人工智能发展面临的一些瓶颈与挑战，我国应进一步完善人工智能发展顶层设计，稳步推进监管制度创新；优化创新资源配置方式，持续支持以企业为主体开展关键核心技术攻关；因地制宜，引导地方建设各具特色的算力网络生态；久久为功，瞄准关键环节夯实数字经济时代人才培育体系。
来源： 新华财经
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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2023中国新一代人工智能科技产业发展报告（附下载）
来源|中国新一代人工智能发展战略研究院
近日，中国工程院中国新一代人工智能发展战略研究院发布了《中国新一代人工智能科技产业发展2023》（以下简称《报告》）。今年的报告的主题为“建设具有全球竞争力的人工智能产业集群”。
我国人工智能产业发展表现出明显的集群化趋势
人工智能企业及其创新活动构成了人工智能产业集群发展的微观基础。
工业和信息化部统计数据显示，截至2022年6月，我国人工智能企业数量超过3000家，仅次于美国，排名第二，人工智能核心产业规模超过4000亿元。我国人工智能企业在智能芯片、基础架构、操作系统、工具链、基础网络、智能终端、深度学习平台、大模型和产业应用领域的创新创业活动，为自主可控技术体系的构建和产业国际竞争力的提升奠定了基础。
平台企业、独角兽公司、中小企业、新创企业、研究型大学、科研院所和投资者之间相互协作，共同构建富有活力的产业创新生态，人工智能产业发展表现出日益明显的集群化趋势。
人工智能产业集群是基于网络空间发展的创新集群
《报告》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
《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。
(一)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、安徽省、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”。
(二)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%。
(三)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%。
(四)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。
(五)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。
点击此处下载《中国新一代人工智能科技产业发展报告•2023》
加强人工智能共性技术研发与产业化协同发展
央视网消息：“以5G为代表的新一代信息技术与制造业、交通、旅游等实体经济重要领域深度融合。”4月20日下午，国新办举行一季度工业和信息化发展情况新闻发布会，相关部门负责人在答问时表示，将用好融合应用这把金钥匙，开展算力基础设施强算赋能行动，提升基础软硬件、核心电子元器件等供给水平，加强人工智能共性技术研发与产业化协同发展。
“信息通信业是支撑经济社会发展的战略性、基础性、先导性行业。”工业和信息化部总工程师、信息通信管理局局长、新闻发言人赵志国认为，近年来，随着网络强国、数字中国战略深入实施，信息通信优质供给大幅提升，与国民经济和社会发展多领域的融合不断深入。主要呈现三个特点：
一是更深层次赋能实体经济发展。以5G为代表的新一代信息技术与制造业、交通、旅游等实体经济重要领域深度融合。近期我部联合文旅部出台5G智慧旅游有关政策文件，积极拓展旅游发展新空间。5G、人工智能等加速渗透至生产核心控制环节，5G工厂建设全面提速，给制造业生产模式和生产形态带来了深刻改变。
二是更高水平助力数字社会建设。智慧医疗加快落地，“5G+医疗健康”应用试点项目中，80%以上已完成5G网络覆盖。智慧教育成效初显，5G在远程互动教学、职业实训等场景应用持续深化。数字乡村建设稳步推进，近期联合多部门出台政策文件，以数字化赋能乡村建设、治理和产业发展步伐不断加快。数字政府治理服务效能显著增强。
三是更广范围推动人民生活改善。移动互联网应用蓬勃发展，数量达261万款，涉及学习、工作、生活中用到的APP，极大便利了百姓生活。开展“信息消费助力乡村振兴”区县行活动，为城乡搭建良好的交流互动平台，带动农民增收。数字技术适老化成效显著，基本满足60岁以上老年群体最突出、最紧迫的数字生活需求。一季度全国网上零售额3.3万亿元，同比增长8.6%。
他还介绍，今年是“双千兆”网络协同发展、5G应用“扬帆”、新型数据中心发展等多个三年行动计划的收官之年。下一步将在全面完成收官任务基础上，用好融合应用这把金钥匙，持续释放行业赋能效应。
一是强化新技术新产品供给，铸强融合赋能“主引擎”。开展算力基础设施强算赋能行动，推动云边端协同、算存运融合。聚焦5G、集成电路等重点领域，提升基础软硬件、核心电子元器件等供给水平。加强人工智能共性技术研发与产业化协同发展。
二是加强重点行业领域应用指导，打造融合赋能“主阵地”。实施5G规模化应用工程，指导发布5G行业建设指南，促进行业应用向纵深发展。引导国家人工智能创新应用先导区开放典型应用场景，带动技术和产品迭代升级。
三是促进大中小企业融通发展，锻造融合赋能“主力军”。培育一批具有生态主导力的产业链“链主”企业、“专精特新”小巨人企业和制造业单项冠军企业，形成梯度发展格局。鼓励大企业搭建数字化平台，面向中小企业共享数据资源和能力，降低中小企业转型门槛。
catalogs:115955;contentid:11261178;publishdate:2023-04-20;author:黄童欣;file:1681983996064-8fa4cd4f-803f-4b3f-93e6-1332f46c2a1d;source:29;from:央视网;timestamp:2023-04-2017:46:24;[责任编辑:]AIGC、AI、AGI，解密人工智能技术的发展历程和未来趋势！
根据最近的机构研究报告，为您总结相关行业的投资要点，供参考：一、认识AIGC
AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent），即人工智能内容生成。AIGC通常基于深度学习和自然语言处理技术，利用大规模的语料库进行训练，从而让机器能够自动生成与人类语言相似的内容。一般来说，AIGC需要输入一些指令或者关键词，然后系统就会自动产生相应的内容，例如文章、新闻、评论、诗歌、小说、音乐、视频字幕等等。当下，树立对AIGC正确的认知已经成为重要的知识素养。下文将从概念、技术和热点话题等多个角度出发，帮助读者形成对AIGC概念的初步认知。
二、从AI、AIGC到AGI
理解AIGC，需要结合人工智能（ArtificialIntelligence）、内容生成（GeneratedContent）两个角度。一方面，AIGC属于AI的分支，从人工智能的角度理解有利于掌握其技术内涵。
AI指人工智能，它是一种能够通过计算机程序实现人类智能的技术。AI在上个世纪50年代出现，并在之后几十年里得到了广泛的发展和应用。它包括了许多不同的子领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，可以应用于广泛的领域，如医疗、金融、工业等。
AIGC技术的兴起可以追溯到近年来机器学习和深度学习等技术的发展。AIGC指人工智能生成技术，它是一种利用机器学习和神经网络等技术来生成各种形式内容的技术。这些内容包括文本、图像、音频等等，通常是通过输入大量的训练数据来训练模型，并使用这些模型来生成新的内容。2023年，ChatGPT应用的出现展示了AIGC的潜力，掀起了AIGC的发展浪潮。
AGI指通用人工智能，它是一种可以像人类一样进行多种任务和活动的人工智能技术。与目前的AI技术相比，AGI具有更高的灵活性和智能性，可以在不同的环境和任务中进行适应和学习。然而，AGI技术仍处于概念发展的初级阶
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