数字城市场景AI解决方案产业发展实施建议

数字城市场景AI解决方案产业发展实施建议

鼓励各类跨境电子商务服务商发展，完善跨境物流体系，拓展全球经贸合作。推进跨境电子商务通关、检验检疫、结汇等关键环节单一窗口综合服务体系建设。创新跨境权益保障机制，利用合格评定手段，推进国际互认。创新跨境电子商务管理，促进信息网络畅通、跨境物流便捷、支付及结汇无障碍、税收规范便利、市场及贸易规则互认互通。到2025年，网络化、智能化、服务化、协同化的互联网+产业生态体系基本完善，互联网+新经济形态初步形成，互联网+成为经济社会创新发展的重要驱动力量。人工智能芯片市场的未来发展趋势（一）芯片行业整体受到政策鼓励支持，AI芯片发展受益国内需求和国产化进程芯片是信息化时代、数字化时代的基石。中国作为全球最大的半导体消费市场，芯片自给率不足，严重依赖进口。为发展国产芯片，实现进口替代，近年来政府出台了一系列政策支持国产芯片行业发展。2020年8月，《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》提出将从财税、投融资、研究开发、进出口、人才、知识产权、市场应用、国际合作等8个方面对集成电路和软件产业进行扶持，以加快集成电路和软件产业发展。AI芯片的发展将受益于芯片国产化的政策支持和庞大的国内市场需求。（二）AI芯片研发将从技术导向转向场景导向目前AI芯片设计更多的是从技术需求的角度出发，如芯片架构的选择、芯片性能指标提升等。随着AI芯片领域的竞争越来越激烈，各芯片企业除了在技术层面有所突破，还需加大应用场景的布局，以抢占更多的发展机遇。为了适应碎片化的应用市场，未来的芯片设计需要以客户终端需求为导向，从需求量、商业落地模式、市场壁垒等各个方面综合分析落地的可行性，借助场景落地实现AI芯片的规模发展。（三）AI芯片发展从侧重云端向端云一体化发展云端芯片聚焦非实时、长周期数据的大数据分析，能够支持大量运算共同运行，目前云端AI芯片应用已经相对成熟。随着智能音箱、自动驾驶、无人机、安防监控等应用的丰富，云端的部分推理乃至训练算力将迁移至边缘和终端侧，支撑本地业务的实时智能化处理与执行。边缘和终端侧对AI芯片的需求更为多样、更强调低功耗低成本、技术要求相对较低。得益于人工智能等多种因素的推动，边缘计算将逐渐在公共安防、智能家居、智能交通等诸多领域应用。随着边缘计算兴起，端云一体化的算力布局方案渐成主流，不仅可以实现对算法结构的优化，还从本质上赋能各边缘和终端应用，提供更好更完整的解决方案。互联网+人工智能依托互联网平台提供人工智能公共创新服务，加快人工智能核心技术突破，促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用，培育若干引领全球人工智能发展的骨干企业和创新团队，形成创新活跃、开放合作、协同发展的产业生态。（一）培育发展人工智能新兴产业建设支撑超大规模深度学习的新型计算集群，构建包括语音、图像、视频、地图等数据的海量训练资源库，加强人工智能基础资源和公共服务等创新平台建设。进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化，推动人工智能在智能产品、工业制造等领域规模商用，为产业智能化升级夯实基础。（二）推进重点领域智能产品创新鼓励传统家居企业与互联网企业开展集成创新，不断提升家居产品的智能化水平和服务能力，创造新的消费市场空间。推动汽车企业与互联网企业设立跨界交叉的创新平台，加快智能辅助驾驶、复杂环境感知、车载智能设备等技术产品的研发与应用。支持安防企业与互联网企业开展合作，发展和推广图像精准识别等大数据分析技术，提升安防产品的智能化服务水平。（三）提升终端产品智能化水平着力做大高端移动智能终端产品和服务的市场规模，提高移动智能终端核心技术研发及产业化能力。鼓励企业积极开展差异化细分市场需求分析，大力丰富可穿戴设备的应用服务，提升用户体验。推动互联网技术以及智能感知、模式识别、智能分析、智能控制等智能技术在机器人领域的深入应用，大力提升机器人产品在传感、交互、控制等方面的性能和智能化水平，提高核心竞争力。互联网+高效物流加快建设跨行业、跨区域的物流信息服务平台，提高物流供需信息对接和使用效率。鼓励大数据、云计算在物流领域的应用，建设智能仓储体系，优化物流运作流程，提升物流仓储的自动化、智能化水平和运转效率，降低物流成本。（一）构建物流信息共享互通体系发挥互联网信息集聚优势，聚合各类物流信息资源，鼓励骨干物流企业和第三方机构搭建面向社会的物流信息服务平台，整合仓储、运输和配送信息，开展物流全程监测、预警，提高物流安全、环保和诚信水平，统筹优化社会物流资源配置。构建互通省际、下达市县、兼顾乡村的物流信息互联网络，建立各类可开放数据的对接机制，加快完善物流信息交换开放标准体系，在更广范围促进物流信息充分共享与互联互通。（二）建设深度感知智能仓储系统在各级仓储单元积极推广应用二维码、无线射频识别等物联网感知技术和大数据技术，实现仓储设施与货物的实时跟踪、网络化管理以及库存信息的高度共享，提高货物调度效率。鼓励应用智能化物流装备提升仓储、运输、分拣、包装等作业效率，提高各类复杂订单的出货处理能力，缓解货物囤积停滞瓶颈制约，提升仓储运管水平和效率。（三）完善智能物流配送调配体系加快推进货运车联网与物流园区、仓储设施、配送网点等信息互联，促进人员、货源、车源等信息高效匹配，有效降低货车空驶率，提高配送效率。鼓励发展社区自提柜、冷链储藏柜、代收服务点等新型社区化配送模式，结合构建物流信息互联网络，加快推进县到村的物流配送网络和村级配送网点建设，解决物流配送最后一公里问题。视觉人工智能行业（一）视觉人工智能技术发展历程1、计算机视觉的定义计算机视觉技术赋予计算机人类双眼所拥有的分割、分类、识别、跟踪、判别等功能，通过构造多层的神经网络，识别不同层级的图像特征并在顶层做出判断和分类。2、计算机视觉的发展历程计算机视觉主要经历了以上三个发展阶段。伴随着同期互联网海量数据的爆发，各类数据集成为计算机视觉技术发展的土壤，而深度学习和深层神经网络理论最终带来最新一次的技术变革。2015年，视觉人工智能系统识别项目ImageNet比赛中，ResNet以3．57%的识别错误率首次超越人类视觉的5．1%。目前人脸识别准确率已经提升至97%以上。（二）视觉人工智能产业链简介与人工智能市场的产业链相似，视觉人工智能市场的产业链同样分为基础层、技术层与应用层。其中，基础层主要包括提供算力的芯片与提供信息采集功能的前端设备组成的硬件支持、相关底层技术支持，与海量信息数据；技术层则主要包括基于各类识别技术构建的软件产品、解决方案和技术平台；应用层则包括了各类视觉人工智能的应用场景。（三）视觉人工智能行业市场规模与行业构成作为人工智能产业中应用最为广泛的技术之一，计算机视觉技术拥有前景广阔的庞大市场。在2017年的爆发式增长后，我国计算机视觉市场近几年的增长趋缓，但仍处于较高水平。根据高工产研机器人研究所的数据，2019年中国计算机视觉应用市场达14．56亿美元。而根据沙利文咨询出具的研究，2019年中国计算机视觉市场规模达到219．6亿元。目前，视觉人工智能被广泛应用于各个行业，包括安防、零售、营销、医疗等等。其中，根据亿欧数据的研究，2018年中国计算机人脸识别市场中安防场景的应用占61．2%，根据前瞻研究院数据，2020年中国计算机视觉应用层份额中，安防影像分析占67．9%，国内明确的应用场景和强大的客户需求让AI技术在安防行业快速落地。在安防行业，视觉人工智能的应用场景包括门禁、智能摄像头等，依托人像识别技术，安防排查和管理效率得到显著提升。同时，根据中科院发布的《2019年人工智能发展白皮书》等，目前计算机视觉技术除了安防之外，较为典型的应用场景还包括：自动驾驶汽车需要使用计算机视觉技术。特斯拉等汽车制造商已经通过摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器从环境中获取图像，研发自动驾驶汽车来探测目标、车道标志和交通信号，从而安全驾驶。由于90％的医疗数据都是基于图像的，因此医学中的计算机视觉有很多用途。比如启用新的医疗诊断方法，分析X射线，X光检查，AI诊疗等。计算机视觉技术可以帮助工业制造商更安全、更智能、更有效地运行，比如预测性维护设备故障，对包装和产品质量进行监控，并通过计算机视觉技术识别和减少不合格产品。传统翻译采用人工查词的方式，不但耗时长，而且错误率高。图像识别技术的出现大幅提升了翻译的效率和准确度，用户通过简单的拍照、截图或划线就能得到准确的翻译结果。（四）视觉人工智能技术的场景应用举例视觉人工智能目前被广泛应用于多个行业，其功能和应用涉及到数据采集端终端，数据传输，数据存储、处理和输出端云端，通过云端和终端的密切配合，最终实现有效结果的输出。以安防场景为例，在一个完整的端云架构中，终端IoT设备主要用于数据采集，例如摄像机通过拍摄视频来采集数据，然后终端设备通过传播介质将数据传输至云端，再由云端进行批量的分析处理，最后输出分析结果。由于终端设备需要更多地考虑功耗和成本，过去在端侧仅部署较小的算力，更依靠云侧算力的支持。在数据呈现指数级增长的今天，一方面终端的视频流数据快速增长加重了传输渠道的负载，导致原有带宽无法支撑数据的及时、有效传输，进而影响了云端算力的科学调度；另一方面，数据量的指数级增长大幅提高了云端对并行运算数据峰值的要求，云侧的部署成本随着数据处理需求的极值增长而显著提高，但在数据处理的―平峰期，云端算力将存在无法得到充分、有效运用的情形。为了更好地平衡云侧和端侧的算力分布，实现整体效率的最大化，目前通过提升端侧和边缘侧的智能化水平和算力，实现整体算力分布的前置成为行业的新趋势。通过将部分算力和分析程序前置到终端设备，终端可以实现对数据的预处理，仅需将部分特征数据传至云端，甚至在本地完成对数据的完整分析。通过分布式算力部署，端侧设备形成的数据处理集群逐步向云侧设备融合。随着系统架构的不断优化，一方面这将增加有效算力，缓解带宽压力，减少设备的成本投入，另一方面数据的本地处理也能有效规避云侧分析带来的数据安全、隐私保护等风险。随着端侧芯片能够灵活支持更多算法，在云端集中的算力部署也将更加合理，最终实现―端云协同的协同效应，即架构内算力、成本、时延、功耗的最优平衡。为实现这一效果，端侧对芯片的兼容性和灵活性有更高的要求，在控制成本和功耗的同时提升算力，从而实现云端部署和应用场景的灵活适配。互联网+创业创新充分发挥互联网的创新驱动作用，以促进创业创新为重点，推动各类要素资源聚集、开放和共享，大力发展众创空间、开放式创新等，引导和推动全社会形成大众创业、万众创新的浓厚氛围，打造经济发展新引擎。（一）强化创业创新支撑鼓励大型互联网企业和基础电信企业利用技术优势和产业整合能力，向小微企业和创业团队开放平台入口、数据信息、计算能力等资源，提供研发工具、经营管理和市场营销等方面的支持和服务，提高小微企业信息化应用水平，培育和孵化具有良好商业模式的创业企业。充分利用互联网基础条件，完善小微企业公共服务平台网络，集聚创业创新资源，为小微企业提供找得着、用得起、有保障的服务。（二）积极发展众创空间充分发挥互联网开放创新优势，调动全社会力量，支持创新工场、创客空间、社会实验室、智慧小企业创业基地等新型众创空间发展。充分利用国家自主创新示范区、科技企业孵化器、大学科技园、商贸企业集聚区、小微企业创业示范基地等现有条件，通过市场化方式构建一批创新与创业相结合、线上与线下相结合、孵化与投资相结合的众创空间，为创业者提供低成本、便利化、全要素的工作空间、网络空间、社交空间和资源共享空间。实施新兴产业双创行动，建立一批新兴产业双创示范基地，加快发展互联网+创业网络体系。（三）发展开放式创新鼓励各类创新主体充分利用互联网，把握市场需求导向，加强创新资源共享与合作，促进前沿技术和创新成果及时转化，构建开放式创新体系。推动各类创业创新扶持政策与互联网开放平台联动协作，为创业团队和个人开发者提供绿色通道服务。加快发展创业服务业，积极推广众包、用户参与设计、云设计等新型研发组织模式，引导建立社会各界交流合作的平台，推动跨区域、跨领域的技术成果转移和协同创新。人工智能行业面临的机遇与挑战（一）以新基建为代表的扶持政策助力人工智能行业发展在国内大力发展新基建的背景下，数据中心和海量网络的建设承载着数据的指数型增长。如今的智慧城市仍强调基建和信息传输效率，但与过往不同的是，其技术特征演化为万物互联与基于软件定义的城市服务。随着万物互联的需求日趋多样和复杂，集成电路与数据中心将迎来下一轮的需求增长的爆发。各终端不仅需要具备数据处理能力，还需要能与云端产生实时而灵活的互动，并衍生出更多针对算法和基建的投入，从而持续刺激5G、集成电路、人工智能等领域的发展。随着国际间科技实力的竞争逐渐激化，各国政府都先后出台了针对人工智能发展的支持性政策，并将其上升至国家战略层面。在中国，政府正通过多种形式支持人工智能的发展：中国已经形成了科技部、国家发改委、工信部、中国工程院等多个部门参与的人工智能联合推进机制，从2015年开始先后发布多则支持人工智能发展的政策，为人工智能技术发展和落地提供大量的项目发展基金，并且对人工智能人才的引入和企业创新提供支持。这些政策给行业发展提供坚实政策导向的同时，也给资本市场和行业利益相关者发出积极信号。在推动市场应用方面，中国政府在推动人工智能技术与实体产业深度融合的同时，也在智慧城市的转型中与人工智能产业进行密切合作。作为技术应用的重要采购方，中国政府在落地智慧安防同时，也成为了推动人工智能产业发展的主导力量之一。（二）5G等技术创新推动人工智能的技术变革与应用渗透随着算法、芯片技术的日益成熟，人工智能技术具备了大规模投放市场的基础条件。而随着近年来新基建的集中投入，5G等底层技术发展进入全面加速状态。5G技术因其大带宽、低时延、广覆盖的特征，成为新基建其他产业的根基技术。底层技术的突破让人工智能技术在更多终端上的大规模应用成为了可能，这也使得人工智能化的物联网终端可以广泛地在各个行业得到大规模的应用，从而使得人工智能技术在更多的行业场景落地。而因为更多的场景能够使用人工智能进行设备处理和数据传输，更多的边缘终端将持续采集海量数据，进而驱动人工智能技术得到进一步的发展、创新基础设施赋能各产业的数字化转型。同时，智能终端在物联网时代的普及将为人工智能芯片提供重要市场机遇。智能终端在不同应用场景下对算力、功耗、时延的多元化需求，使得人工智能芯片在端侧可以拥有更多元化的应用场景，而智能终端在各场景的广泛运用也离不开人工智能芯片的低成本化并兼具高度可适配性。未来5G和物联网引领的智能终端需求爆发将为人工智能芯片的研发、生产和应用带来更多可能，而人工智能芯片将作为AI的底层基础，真正实现智联万物，让AI无处不在。（三）用户需求提升和技术扩散带来人工智能行业应用场景拓展随着人工智能技术的日渐成熟和扩散，通用化、模块化的算法框架降低了人工智能技术的使用门槛，更多行业和企业能够基于人工智能技术对现有的产业和业务进行边际优化与改善，人工智能技术和传统产业的融合程度日益加深；另一方面，用户新需求的不断涌现激活了各个领域的人工智能企业发展潜能。在金融、交通、教育、公共安全、商业服务、能源、零售、医疗等行业，人工智能技术的应用均在持续挖掘和拓展。美国在人工智能基础层领域，尤其在AI芯片设计研发领域，有显著的产业优势和技术壁垒，美国芯片厂商是国内很多AI技术层、应用层企业最重要的供应商之一。随着全球科技产业链不断受国际局势影响，我国相对薄弱的基础层可能难以支撑产业链中下游的发展，这无疑会对国内该行业的生产供货和研发革新带来风险。长期而言，底层技术的自主可控是国内建立人工智能完整产业生态链和参与全球科技竞争的基础，也是国内各人工智能企业最重要的核心竞争力之一。因此，在新基建的背景下，我国政府对人工智能的政策方针转向系统性全面发展，持续增大针对基础技术领域的投资，进一步完善国内人工智能的产业链、创新链、人才链，同时业内也在积极探索将自主可控列入新基建的产品测评，与质量、安全等因素并重。加强资源环境动态监测针对能源，矿产资源，水、大气、森林、草原、湿地、海洋等各类生态要素，充分利用多维地理信息系统、智慧地图等技术，结合互联网大数据分析，优化监测站点布局，扩大动态监控范围，构建资源环境承载能力立体监控系统。依托现有互联网、云计算平台，逐步实现各级资源环境动态监测信息互联共享。加强重点用能单位能耗在线监测和大数据分析。（一）大力发展智慧环保利用智能监测设备和移动互联网，完善污染物排放在线监测系统，增加监测污染物种类，扩大监测范围，形成全天候、多层次的智能多源感知体系。建立环境信息数据共享机制，统一数据交换标准，推进区域污染物排放、空气环境质量、水环境质量等信息公开，通过互联网实现面向公众的在线查询和定制推送。加强对企业环保信用数据的采集整理，将企业环保信用记录纳入全国统一的信用信息共享交换平台。完善环境预警和风险监测信息网络，提升重金属、危险废物、危险化学品等重点风险防范水平和应急处理能力。（二）完善废旧资源回收利用体系利用物联网、大数据开展信息采集、数据分析、流向监测，优化逆向物流网点布局。支持利用电子标签、二维码等物联网技术跟踪电子废物流向，鼓励互联网企业参与搭建城市废弃物回收平台，创新再生资源回收模式。加快推进汽车保险信息系统、以旧换再管理系统和报废车管理系统的标准化、规范化和互联互通，加强废旧汽车及零部件的回收利用信息管理，为互联网企业开展业务创新和便民服务提供数据支撑。（三）建立废弃物在线交易系统鼓励互联网企业积极参与各类产业园区废弃物信息平台建设，推动现有骨干再生资源交易市场向线上线下结合转型升级，逐步形成行业性、区域性、全国性的产业废弃物和再生资源在线交易系统，完善线上信用评价和供应链融资体系，