隨著人工智能技術的不斷升級與應用，在未來將不斷為企業開辟新的價值空間。未來，人工智能將帶來越來越顯著的經濟效益，超半數的企業認為 10-30%的企業經濟效益將由人工智能產生。AI多元芯片迅猛發展，中國AI服務器廠商領跑全球，AI與云融合將成必然；算法模型愈加復雜，AI場景更趨多元化，智慧金融、智能推薦等逐步成熟，智能制造、智慧交通、智慧城市等發展迅猛，互聯網、金融、政府、電信、制造業成為AI滲透度前五的行業。
綜合考慮細分市場的市場規模、行業增速、企業關注度等因素，在本報告中選取了行業應用層的智能內容運營、AI知識管理、AI工業質檢、智能營銷、智能客服、銀行智能風控、AIOps，技術服務層的視覺智能云服務、知識圖譜平臺、智能決策、IPA智能流程自動化，技術開發層的機器學習平臺，共12個細分市場，進行重點研究。
導讀：研發數字化的核心價值體現在研發周期縮短、平臺復用和軟硬件一體化虛擬驗證能力的基礎上，利用數據縮短決策鏈，能夠圍繞用戶迅速給與支持和響應，也有能力按照消費者要求的時間、方式、配置、價格提供消費者期望的車型，是一場革命性的研發流程變革。本報告從車企數字化研發的角度分析了數字化的本質、必要性、技術應用和轉型路徑，希望能為正在進行數字化變革的車企和每一位汽車人提供參考。
白皮書致力于厘清AI框架的概念內涵、演進歷程、技術體系，通過梳理總結當前AI框架發展現狀，研判AI框架技術發展趨勢，并對AI框架發展提出展望與路徑建議。
實現碳達峰、碳中和是一場廣泛而深刻的經濟社會系統性變革，促進能源轉型升級成為實現雙碳戰略目標所需的重要一環。政府監管部門、能源生產企業、能源輸送企業、能源消費用戶及金融投資機構是實現雙碳目標的關鍵力量，也是參與全國碳市場的重要主體，他們將以哪些行動承擔起綠色發展的社會責任？在數字經濟時代，作為新一輪科技革命重要代表的數智技術又將在低碳轉型中創造哪些可能？
TSN技術的發展已有17年歷史，目前的20余項TSN子技術通過組合可以形成面向工業網絡、車載網絡、承載網、專業音視頻網絡等不同垂直行業的解決方案。一方面TSN依托于以太、IP生態圈，能為用戶提供低成本、大帶寬、支持統計復用的網絡基礎設施，并解決各種總線、工業以太協議互通難的問題；另一方面，TSN又具備提供有界時延、極低時延、自動化網絡配置、高可靠性等性能優勢。因此，作為企業向網絡化、智能化發展的新型技術，TSN已成為工業網絡向下一代演進的共識方向之一，將加速重構工業網絡技術體系和產業生態。
本報告從數字經濟的普惠化行業背景出發，通過技術路徑、應用場景、商業模式分別對低代碼產品定位，闡明低代碼產品低成本、個性化、普惠化、促就業的核心價值并分析低代碼在各個行業的滲透現狀，探討低代碼在長期發展過程中的進階路徑。此外，本報告從多個行業的痛點及需求入手，梳理低代碼解決方案和效果，展示低代碼的典型應用案例，最后展望行業未來整體發展趨勢，為廠商發展提供參考。
報告以大量調研數據為基準，總結分析了當前人工智能在產業落地的20大挑戰，并從不同維度出發，將企業AI應用分為不同階段，總結每個階段所具備的主要能力特征，以此評估當前國內主要行業企業AI應用所處階段；同時以精選案例為基準，為處于不同成熟度階段的企業智能化轉型與AI應用提供建議，為企業轉型提供參考；最后對未來幾年時間內的人工智能應用做出展望，預測3-5年內，AI應用將從單點應用向全面智能化過渡。
工業視覺作為中國制造的眼睛，在各個制造行業中具有廣泛的應用場景，尤其是在檢測、引導、定位、測量等方面應用需求不斷提高，伴隨中國制造2025戰略的實施，為中國工業視覺行業發展帶來了新契機。中國工業視覺基于中國智能制造產業快速發展，市場規模迎來爆發性增長，2021年規模已達178億，預計2026年超過500億元，處于政策“黃金期”。
對量子計算的研究是突破經典計算算力極限的突破性科學嘗試，已成為世界各國搶占軍事、安全、經濟、科研等領域全方位優勢的戰略制高點。從概念構想，到實驗室成果，再到商業價值初探，探索量子計算物理實現方式和增加量子比特數量是全球研究機構及科技企業追逐的關鍵目標。
《白皮書》指出，在可預見的未來，中國的人工智能市場需求很大，因此更需要高質量、高水平的人才來支撐和推動中國人工智能行業的發展，特別是人工智能時代需要更懂創意、更懂跨界、更懂開放、更會合作與共享的人才，更需要校企緊密合作，培養以產業智能化需求為基礎的、理論與實踐相結合的復合型AI人才。
“中國雙碳大數據指數”是以中國城市作為評價對象，運用大數據手段建立的碳達峰碳中和高質量發展效果的評價體系。構建指數的目標，是對城市的雙碳發展工作形成有效評價，在中觀層面提供各個城市雙碳發展工作的橫向觀察視角，幫助各地相關政府部門了解本城市雙碳工作在全國范圍內的情況，針對性的制定政策引導產業發展。
汽車智能工廠從車間的生產和質控環節開始，有望延伸至全生命周期。特斯拉“超級工廠” 將智能工廠理念與從第一性出發的生產底層邏輯相結合，基本實現整車制造流程的全智能化。本篇將深入解析特斯拉“極佳”定律下的五大創新。
當前，傳統芯片已不能滿足人工智能對芯片性能及算力的要求，如何構建出高效的人工智能芯片，將芯片技術與人工智能技術有效地結合起來成為當前的熱點話題。本報告對AI芯片主流類型進行拆解分析，展現中國人工智能芯片的發展現況，探究其發展的困境和機遇。
本白皮書對產業鏈供應鏈發展新格局，工業互聯網歷史新階段做出了全面論述，同時為工業互聯網平臺賦能產業鏈供應鏈的必要性與意義、技術路徑、應用場景、面臨挑戰以及發展趨勢和建議提供了系統性的分析，觀點清晰，案例翔實，在凝聚產業共識、引領企業創新、加速應用推廣等方面具有重要意義，對于政府和產業界推動工業互聯網平臺、產業鏈供應鏈發展提供了有益的參考。
從信息化、數字化再到元宇宙時代，工業軟件始終與工業流程共同演進。數字化時代，工業軟件的主要意義在于以數字化模型沉淀工業經驗。而在元宇宙時代，工業數字孿生技術為工業的各個環節帶來變化：研發設計環節，元宇宙通過整合大量算力提升效率；生產控制環節，虛擬仿真為生產控制環節帶來改變；運營管理環節，元宇宙的到來使得深度管理成為可能；協同集成環節，辦公協作方式助力突破物理空間限制。為此，以數字孿生應用方式為線索，有助于尋找 “元宇宙 + 計算機” 核心受益標的。
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