本文目录一览：
- 1、企业运用RPA+AI技术，真的可以实现数字化转型吗?
- 2、胡国平 AI赋能企业数字化是“拿着锤子找钉子”生产环节有更大机会
- 3、AI由“点”到“面”，逐个解锁传统行业
- 4、企业数字化转型怎么转？孙丕恕给出“云+数+AI”的“三步法”
- 5、数字经济时代最重要的技术是“5G+云+AI”
企业运用RPA+AI技术，真的可以实现数字化转型吗?
是可以的，数字化转型，RPA+AI是打开人机协同的最佳方式。
技术进步向来都是改变商业运作方式的重要因素。在数字时代，您几乎可以想到一千种改变企业运营的创新技术数字化的的发展。比如说，RPA已经成为了简化传统业务流程和系统的重要手段。它神芹能够使用自动化技术为繁琐的后台任务提供所需求的功能，例如数据提取、文件传输和其他类似操作。机器人自动化的概念主要是集中在使用软件工具来复悄瞎禅制人机界面中的操作，并使用多个软件应用程序来执行不同的任务。
随着科学技术的不断发展，人机协同必会成为一种趋势。因而怎么和数字员工相处，成为了不可回避的问题。第一，普通员工可以利用数字员工新技术拓宽工作范围，提高质量效率。第二，促进人机协同，加速企业的数字化转型。第三，创建人机合作团队，形成新型集体智能力量。
当然人类发明创造数字员工，也要去遵守科技伦理的要求，使人类想更有尊严、更加自由的方向发展，协助人类一起迈向智慧水平的新高度和启尘文明发展的新阶段。
胡国平 AI赋能企业数字化是“拿着锤子找钉子”生产环节有更大机会
出品 | 搜狐 科纳隐升技
编辑 | 梁昌均
9月16日消息AI技术加速企业数字化转型，在洞老今日启幕AI技术加速企业数字化转型的2021全球人工智能产品应用博览会上，科大讯飞高级副总裁、研究院院长胡国平带来AI技术加速企业数字化转型了《人工智能赋能企业数字化转型》的主题演讲。他提到，当前，数字化浪潮席卷各行各业，人工智能、大数据与云计算等新技术群落的发展，带来新一代生产力下的生产关系变革。从国家顶层设计层面看，迎接数字时代，人工智能应用领域不断拓宽，应用深度大幅提升，人工智能深度赋能产业是现阶段的重要课题。
他认为，AI技术在企业数字化转型上有更好的机会，还有很好的需求拉动。从技术层面，用人工智能去赋能数字化转型，在过去5年，甚至10年的时间内已经有飞跃的发展，使得我们手里面有AI技术加速企业数字化转型了“锤子”，可以去敲各种“钉子”。
在演讲中，他将人工智能赋能数字化转型比喻为“拿着锤子找钉子”。这其中的重点在于要打造依托场景的人工智能数字化应用，然后去发现数据的隐藏价值，构建强大的AI能力，来实现企业效率的极大效率的提升，这是根本的本质。
“在财务、会议、生产、营销、客服等领域，目前我们的人工智能技术都有极为广阔的应用空间，助力企业数字化转型、降本增效。”以AI+财务为例，改变手工审核耗时耗力的难点，实现智能填报、智能审批、智能审核与自动支付，员工填报用时由15分钟缩短至5分钟，实现纸质发票电子化结构化，财务审核提效52%（数据来源于实际应用）。
胡国平还提到，AI在整个企业数字化转型里面，更大的机会是在生产环节。通过机器视觉来代替人工的眼睛，可以提高整个生产效率和生产自动化程度，包括质量管理、安全生产监控（安全帽检查、是否戴口罩）等都是人工智能技术落地的机会。
同时，声音也可以用来分析故障，包括产品质检等，仓储过程中整理员也可以利用语音自动转写工具提高工作效率。此外，相比人工，机器更大的优势是具备基于数据和算法来助力生产数字化的功能，包括智能排查，智能补货或生产工艺参数的优化。
最后，胡国平总结人工智能赋能企业数字化转型的方法论，认为价值实现的关键点在于满足一下三个条件任意之一——是否面向重复性的脑力劳动、是否面向7*24小时实时在线工作、是否利用机器传感计算或数据优势。
“建议从自身角度找到企业数字化转型的价值所在，这是AI可能真正落地发挥价值的地方，也是真正有可能在2025年之时成为常态化标配使用的核心能力。”胡国平说。
据了解，科大讯飞在2019年成立苏州研究院，聚焦智能视觉、声学与智能交互、自然语言理解与处理、智慧城市、智能携简机器人等重要领域。
在此次博览会上，科大讯飞携AI+生态、AI+教育、AI+城市、AI+医疗、AI+ 汽车 、AI+工业、AI+生活、智能机器人等多领域解决方案和最新产品亮相，比如面向围棋教学训练领域推出的一款智能博弈机器人iFlyGo（飞狗），将视频图像检测运用到智慧医疗领域，推出了一款帕金森运动障碍检测系统等。
AI由“点”到“面”，逐个解锁传统行业
微软亚洲研究院“创新汇”成立至今已有三年时间，从最开始提出 DTaaS（数字化转型即服务）理念，到近期正式发布微软 AI 量化投资平台“微矿 Qlib ”和微软多智能体资源优化平台“群策 MARO”，DTaaS 的平台之路已经初见成效。
创新汇的成员企业如今已扩展到了 27 家，包含了来自金融、物流、教育、医疗 健康 、制造、零售等多个行业的龙头企业和创新公司。微软亚洲研究院的 AI 科学家与各领域的行业专家紧密合作，激荡智慧，推动企业加速数字化转型，助力其业务模式与时俱进，并共同开展了不少前瞻性的 AI 合作研究项目，在多个行业落地。
微软是一家平台公司，在进行一个个独立的合作项目（可称之为“点”）的过程中，我们的研究员也在不断抽象核心业务场景中的 AI 逻辑，挖掘问题的内在本质，逐步将创新的技术成果延歼咐伸到更广泛的行业领域（可称之为“面”），并将这些技术打造为通用平台，以实现某个行业领域的 AI 应用闭环。 只有实现由“点”到“面”的跨越，AI 才能真正改变各行各业。
创新汇成员华夏基金与微软亚洲研究院自 2017 年开始在量化投资——多因子选股领域合作，基于“AI+指数增强”的策略，双方挖掘出了与传统投资方法低相关性的投资组合，实现了华夏基金在金融市场中的差异化竞争。
事实上，在整个股票投资的过程中，选股只是一小步，如果要确保投资成功，还需了解建仓股票之间的关系，从而进行风险控制，以避免“鸡蛋放在一个篮子”的问题发生，如同类股票要谨慎购买，相关联企业要分散投资等等。同时，还需要将交易成本、换手率等约束条件纳入考虑之中；当形成最优投资组合之后，还要考虑订单的执行和交易因素等等。
基于这样的思路， 微软亚洲研究院在此前的研究基础上，打造了一个 AI 量化投资平台微矿 Qlib 【1】， 希望实现量化投资流程的 AI 闭环 。作为一个 开源桐皮工具包 ，该平台可供金融机构、从业个人使用，以提升投资者的技术储备和综合水准，提高整个市场的效率，从而在投资领域形成更大规模的良性循环。
未来，我们还考虑从一横一纵两个方向上对开源平台进行扩展 ——大类资产配置和金融监管。大类资产配置是股票投资的延伸，除了股票二级市场和一级市场，还可以从债券、外汇甚至黄金等多个领域，帮助资金持有者规划更多的投资组合，进一步平摊投资风险，确保更高的收益。
另一方面，金融服务业的业务形态正变得越来越复杂，参与的机构与个人也越来越多，各种操作眼花缭乱，对于监管机构来说，管理难度与日俱增。而在复杂的环境中找规律、找异常，监测风险、挖掘内幕，正是 AI 技术所擅长的，因此在与合作伙伴沟通的过程中，我们也意识到 AI 可以成为金融监管领域的得力助手。
在与创新汇成员东方海外航运的合作中，我们覆盖了供需预测和路径优化这两个物流行业的主要业务场景，通过运用深度学习和强化学习等最新的人工智能技术，来优化现有的航运网络运营。与顺丰的合作，则主要聚焦于智能理赔预警、链路预测、动态定价等方面，在物流领域的更多环节 探索 了 AI 的应用价值。
这两个案例覆盖了物流链条供需匹配的多个基本场景，十分具有代表性，但这仍然都是“点”的突破。其实，在大物流的视角下，除了集装箱、货车调度之外，还涉及仓储管理、仓内货物调度、机器人自动化分拣，以及仓储和终端、供应商、零售终端的关系等多个环节，所有这些子问题的解决方案集成在一起，才是一个完整的物流供应链管理平台。
这其中，物流行业要解决的最根本问题之一，就是供给与需求的匹配。因此，我们针对“ 资源供需匹配”这个可适用于各行各业的核心引擎，研发并开源了多智能体资源优化的群策 MARO 平台 【2】。或许有些企业已经开发了各种 IT 系统，去解决物流链条中与资源供需匹配相关的氏轮纯子问题，但能够如此与 AI 技术紧密结合的，我们的平台在业内尚属首个。而很多涉及到资源供需匹配的业务场景，例如共享单车中单车与用户的匹配，数据中心里需要运行的任务与实际物理机器的匹配，都可以用 MARO 平台去解决。
可以认为，MARO 是一个面向多行业横截面上的全链条资源优化 AI 解决方案，用户只需提供简单的接口或数据，平台就会自动生成一个仿真器，进行强化学习训练，并最终给出行业解决方案。 开源后的 MARO 平台，将不局限于物流行业，可以帮助更多的传统企业翻新资源匹配工具，以数据驱动的方式达到资源最优化，大幅节约成本 。
与金融领域通用 AI 平台构建、发展的思路类似，我们希望不断充实物流领域的通用 AI 平台。特别是，对于中小规模的物流企业来说，他们将可以直接利用包括 MARO 平台在内的物流领域通用 AI 平台，大幅缩短其 AI 智能业务系统搭建的进程，形成后发优势。
无论是金融领域还是物流领域的通用 AI 平台，都是基于 AI 最擅长的应用“点”来展开的。人工智能作为人类智能的辅助，仅需通过短时间的学习和调试，便能在分析和解决复杂问题时，表现出令企业决策层惊喜的能力。当我们在不同的行业，找到一个又一个的核心应用“点”，就可以由点及面，用 AI 去逐步“打开”每一个传统行业。
同时，我们也积极与微软的产品部门合作，将更多 AI 决策融入到微软的产品体系中。未来，AI 必将实现与不同行业、不同场景更紧密的融合，带领每个企业、每个行业全面迈向 AI 时代。
【1】微软 AI 量化投资平台——微矿 Qlib：
【2】微软多智能体资源优化平台——群策 MARO：
企业数字化转型怎么转？孙丕恕给出“云+数+AI”的“三步法”
9月1日，在济南举行的2019中国500强企业高峰论坛上，作为新型互联网企业代表，同时也是中国500强企业代表之一，浪潮集团董事长兼CEO孙丕恕应邀出席论坛并做专题报告，同与会政企代表、专家学者等探讨大变局时代的企业发展趋势，为当前企业的数字化转型建言献策。
孙丕恕在报告中指出，当前世界正从IT时代（Information Technology）向新IT时代（Intelligence Technology）过渡，云计算、大数据、5G、人工智能等新一代信息技术发展，正加速企业数字化转型，数字化转型的目标是成就智慧企业。
孙丕恕概括说，企业平台化、业务数字化、服务共享化、管理智能化是智慧企业的四个非常重要的特征。打造智慧企业，浪潮的做法是通过云、数、智（Cloudcomputer、BigData、AI）+应用构建企业大脑。具体而言，企业运用“业务上云、数据整合、应用创新”的三步法，通过构建一体化云平台，广泛接入ERP/CRM等经营数据、物联网设备数据、外部互联网等数据，形成企业大数据，这些数据经过企业大脑智能分析后，为企业提供从研发设计到智能服务的各类应用，辅助高层决策，优化全业务流程。
既是中国500强企业，也是众多500强企业数字化转型的服务商与助力者，具有30多年企业信息化服务经验，浪潮不仅具备为各类企业数字化转型提供全栈式云服务的能力，同时还以强大的云、数、AI技术实力引领了智能云 ERP 的持续创新。目前，浪潮已为38%的国有大型企业，以及鲁花、韵达、中通、潍柴、方太等众多民营企业集团提供数字化转型服务。
以中国节能为例，为破解企业数据采集难、统计难与分析难，中国节能借助浪潮打造了数据仓库系统，实现职能线和业务线数据分析与梳理，使之成为能指导企业各层级企业指标梳理、系统管理的标准化成果，帮助中国节能的五大业务板块，70余种业务类型的数据实现了完整性、准确性、一致性，进一步完成了海量数据的集中与共享，提高了经营决策效率和水平。
当前，构建智慧企业是大型企业数字化转型的明晰路径，而对于大多数制造企业和中小企业而言，选择工业互联网平台则是数字化转型，实现降本提质增效的最佳途径。为了实现制造企业的转型提升，国家正大力推动工业互联网的发展，为此先后出台各类鼓励政策。孙丕恕在报告中认为，发展工业互联网，让更多企业享受到数字化发展红利，首先要推动企业上云上平台。浪潮基于自身云、数优势，与30多年的企业信息化服务经验，通过发展工业互联网平台推动企业上云。
例如，在山东滕州，浪潮打造的工业互联网陪缺漏机床云，打通机床的设计、生产、销售和后服务的全链条，通过聚合机床厂商、配件商、服务商、机床用户，提供围绕机床全生命周期的数据和应用服务，打造以备品备件供需对接为核心的“机床淘宝”，并逐步将服务辐射到山东及全国，同时延伸到 汽车 、飞机、船舶等机械加工相关行业。
去年，浪潮还在全国创新性地推出工业互联网“1+N”模式，基于浪潮自身打造的跨行业、跨领域、跨区域、具有国际水准的国家级工业互联网平台，在全国开展300+场创新示范推介会，300+场合作伙伴赋能会以及10+场开发者大会，积极推进企业数字化转型生态体系及服务落地。同时，浪潮还联合国内知名企业、科研院所、高等院校等共同成立了中国开源工业PaaS协会，进一步解决企业业务、设备上云中面临的技术问题，提高企业上云的操作性，增加企业上芦烂云的获得感。目前浪潮已为全国100万家企业提供云服务，获得10个省110余个地市工业互联网服务商身份，25个省250余个地市企业上云服务商身份。
当前，在国家政策引导和企业数字化转型驱动下，我国工业互联网平台进入快速发展期，但同时也面临一些问题。在孙丕恕看来，工业互联网投入依然不够。为此，他提出要像发展消费互联网一样扮丛发展工业互联网，加强投入力度，打造工业互联网平台运营商，推动产业落地。
演讲最后，孙丕恕表示，浪潮通过打造领先的云计算、大数据、人工智能技术，以平台+生态型企业发展模式，驱动智慧城市、智慧企业与便民服务等数字产业快速发展，浪潮也致力于成为领先的“云+数+AI”新型互联网企业，助力数字中国建设与经济 社会 高质量发展。
数字经济时代最重要的技术是“5G+云+AI”
传统的以生产为主导的商业经济模式已无法支撑企业降本增效的需求，数据驱动企业运营模式发生变革已经成为必然的趋势。随 着数字经济新时代的到来，传统技术并不能很好地满足产业在网络化、平台化、智能化等方面的需求，如：4G 时代网络的带宽和延迟不足以支撑终端和中央无缝的联接；私有部署的传统计算无法实现算力资源规模化的整合；简单人工神经网络有限的准确率不能满足产业内对 智能应用的高精度要求。而以 5G、云计算、AI 为代表的新兴技术的发展和应用，为传统企业由电子化到信息化再到数字化搭建阶梯，通 过其技术上的优势帮助企业在传统业态下的设计、研发、生产、运营、管理、商业等领域进行变革与重构，进而推动企业重新定位和改进当前的核心业务模式，完成数字化转型。
“5G+云+AI”成为数字经济新时代的重要引擎
随着新技术、新模式、新业态对传统产业冲击的不断加强，数字化转型已经成为全球企业的共识，面对着数字化转型的浪潮，新兴数字技术的支撑作用体现的愈发明显：5G 技术以低时延、大带宽、广连接的优势，结合行业各种场景，为体验和应用带来质的飞跃，将深刻地改变人类社会的发展进程；云计算作为其中重要的力量，将汇聚更多样化的算力和应用，让政府与企业进入上云的快车道，加速产业的智能升级；基于优秀的算法，海量的数据，以及云端丰富的算力， AI 将为各个产业带来巨大的变革。
在 5G、云计算、AI 的引领下，行业越来越丰富、数据量越来越大，这就需要多元新架蚂碰构的支撑，5G、云计算、AI 的融合创新发展已成为必然。“5G+云+AI”技术融合将加速数字溢出，并成为数字经济新时代的重要引擎。
（一）5G 让联接无处不在
移动通信技术的不断升级，加速了社会数字化发展的进程。 1G 时代，采用模拟信号传输，通信时面临安全性差和易受干扰等问题， 且各个国家的 1G 通信标准不一致不能全球通信。2G 从模拟调制进入到数字调制，手机具备了上网功能，但是传输速率很慢每秒 10-15kb。随着图片和视频的传输需求的诞生，人们对于通信传输速率的要求也 日趋高涨，于是 3G、4G 相继而生。3G的通信标准将信息的传输速率提高了一个数量级，上网成为了手机的主要功能。4G 相对于 3G 速率进一步提升，可以快速地传输高质量的图像、音频和视频等，满足用户对于无线网络服务的要求。但是，随着用户日益增长的使用需求，以及智能化设备的登场，未来数据流量必然会爆发式增长。目前 每个4G用户每人每月大约需要 3G 左右流量，如果运营商全面开放4G 上网套餐，则至少需要 20G 才能满足用户需求，以4G的网络能力肯定是无法承受的，从根本上解决用户日益增长的使用需求与运营商网络提供能力不足的矛盾，最好的解决方式就是 5G。
通信发展历程
5G 有三大特性：大带宽高速率、低时延高可靠和海量连接。 网络速度提升，用户体验与感受才会有较大的提高。 5G 速率较 4G 全方位提升，下行峰值速率可达 20Gbps，上行峰值速率可能超过 10Gbps。 对网络速度要求很高的业务能在 5G 时代被推广，例如，云VR 的呼声一直很高，但是目前 4G 速度不足以支撑举物盯云 VR 对视频传输和即时 交互的要求，用户还是需要依靠昂贵的本地设备进行处理。依托于5G 的高速率，云 VR 将能够获得长足发展。 5G 支持单向空口时延最低 1ms 级别、高速移动场景下可靠性 99.999 的连接。 5G 超低时延正和的特性可以支持敏感业务的调度，为车联网、工业控制、智能电网等 垂直行业，提供更安全、更可靠的网络连接。同时，使得自动驾驶、远程医疗等应用场景走向现实。 5G 网络每平方公里百万级的连接数使万物互联成为可能。 5G 网络面向的不仅仅是个人用户，还有企业用户和工业智能设备，5G 将为C 端和B 端的用户或智能设备提供网络切片、边缘计算等服务。5G 每平方公里百万级数量的连接能力和多种连接方式，拉近了万物的距离，实现了人与万物的智能互联。
5G特性
5G 关键特性对应的应用场景
随着 5G 商用牌照的发放和 5G 网络建设的大范围铺开，我国 5G 商用开局良好。 截至今年 7 月，全国各省市共发布 5G 相关政策文件35 个，加速 5G 在工业互联网、交通、医疗等多个行业创新应用场景，5G 时代已来。产业发展方面，5G 产业链上游设备厂商着手开发和生产 5G 设备、运营商密集建设 5G 网络、先行终端厂商接踵发布 5G 手机，同时，通信行业与垂直行业加紧开发 5G 应用。截至今年 7 月， 全国范围内已建成 5G 基站 3.8 万个，预计至 2019 年底，全国 5G 基站建设总数将进一步增加。5G 消费类终端仍将以智能手机为主要形式，同时智能穿戴设备、智能家居、智能工业应用等终端正在逐渐丰富。标准方面，5G 技术标准是一个渐进的过程，2018 年 6 月 5G 第一个版本标准完成了增强移动宽带场景，2020 年 3 月 5G 第二版本标准将完成低时延高可靠场景。在 5G 标准制定中，我国厂商做出了重要贡献，并且掌握较高比例的核心标准，在 5G 标准推进速度、推进质量方面均位居世界前列。
5G 将拉动产业链上下游高速持久的经济增长，带动我国实体经济转型为社会带来价值。 据中国信息通信研究院测算，预计 2020-2025 年期间，我国 5G 商用将直接带动经济总产出 10.6 万亿元，直接创造经济增加值 3.3 万亿元；间接带动经济总产出约 24.8 万亿元，间接带动的经济增加值达 8.4 万亿元；就业贡献方面，预计到 2025 年，5G 将直接创造超过 300 万个就业岗位。由此可见，5G 对于经济增长的贡献潜力巨大，5G 技术在改变人民日常的生活和生产方式，甚至会给社会带来根本性的变革。未来，5G 将成为全面构筑经济社会数字化转型的关键基础设施。
5G 使得海量数据的有效传输成为可能，为垂直行业的高质量发展带来新契机。 自动驾驶、智慧城市、智能家居等垂直应用已经走了很长一段时间，但暂时还没有取得突破性的发展。其中关键问题就在于网络连接，在现有的网络下，虽然速度一直在提升，但由于功耗高、可用频段少和高时延等限制，很难将所有硬件设备连接在一起，它们只是单独获得了连接能力，而并没有实现真正的连动。5G 的多种连接技术可支持海量机器类通信，满足机器类通信所需的低成本和低功耗要求。其次，在万物具备互联能力的基础上，大连接、低时延的5G 网络可以实时传输前端设备产生的海量数据，提升数据采集的及时性，为流程优化、能耗管理提供网络支撑。5G 具有媲美光纤的传输速度、万物互联的泛在连接和接近工业总线的实时能力，同时 5G 可以与云计算、人工智能技术深度融合，向垂直行业领域加强渗透， 为垂直行业的高质量发展带来新契机，助推城市的智能升级和企业数字化转型。
5G 赋能消费级和企业级应用
（二）云让计算触手可及
如果从 2006 年IBM 和谷歌联合推出云计算这个概念开始算起，云计算已经进入了第二个十年，在第一个十年里，云计算从被质疑到成为新一代 IT 标准，从单纯技术上的概念到影响到整个业务模式。虽然到目前为止，还有很多不成熟的地方值得探索，但云计算在第一个十年里已经正式确立了它的地位，已经被广泛接受并实践。现如今， 我们正处在一个全新的时代，数据呈现爆炸性增长，人类对计算的需求大大增加，并且希望随时随地获取，这将直接推动云计算成为数字经济时代的新型信息基础设施，并作为公共服务支撑下一波数字经济的发展，推动人类走入数字化时代。
云计算发展历程
随着云计算的不断发展，云计算的服务模式也在不断调整。 IT 基础设施被要求更大规模的扩展、更高的密度、更低的功耗以及更低的成本，同时要有灵活、弹性、直观与深入的管理方式，并以标准化、通用化的形式将服务提供给客户，这将很大程度上解决传统计算的服务模式固化、资源整合能力不足、资源分配时间成本高、平台化效率低等问题。云计算发展至今，其特点主要呈现为以下几个方面：
虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。
规模化整合。云里的资源非常庞大，在一个公有云中可以有几十万甚至上百万台服务器，在一个小型的私有云中也可拥有几百台甚至上千台服务器。
高可靠性。云计算使用了多副本容错技术、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更加可靠。
高可扩展性。云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。
按需服务。云计算是一个庞大的资源池，使用者可以根据需要来进行购买。
全球云市场规模及增速
云计算进入成熟期，全球云计算市场规模总体呈稳定增长态势。 2018 年，以 IaaS、PaaS 和 SaaS 为代表的全球公有云市场规模达到1363 亿美元，增速 23.01%。未来几年市场平均增长率在 20%左右， 预计到 2022 年市场规模将超过 2700 亿美元。
我国公有云市场保持高速增长，私有云市场增速趋于稳定。 2018 年我国云计算整体市场规模达 962.8 亿元，增速 39.2%。其中，公有云市场规模达到 437 亿元，相比 2017 年增长 65.2%，预计 2019-2022年仍将处于快速增长阶段，到 2022 年市场规模将达到 1731 亿元；私有云市场规模达 525 亿元，较 2017 年增长 23.1%，预计未来几年将保持稳定增长，到 2022 年市场规模将达到 1172 亿元。
我国云计算市场规模及增速
我国云计算应用正从互联网行业向政务、金融、工业、轨道交通等传统行业加速渗透。 政务行业是云计算应用最为成熟的领域，全国超九成省级行政区和七成地市级行政区均已建成或正在建设政务云平台；金融行业是云计算深化应用的重要突破口，《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》（征求意见稿）指出，到“十三五”末期，面向互联网场景的主要信息系统尽可能迁移至云计算架构平台；工业云是推动两化深度融合、发展工业互联网的关键抓手， 在国家政策的指引下，全国各地方政府纷纷进行工业云发展规划，积极推进工业云的发展；轨道交通是城市运转的命脉，轨道交通信息化已经成为国家信息化重要布局，轨道交通云正处于蓬勃发展、方兴未艾的关键时期。
云计算正成为政府和企业实现数字化转型的重要信息基础设施。 对于政府来说，一方面，云计算助力政府打破信息孤岛，实现数据共 享共治，通过电子政务云平台，提高电子政务信息共享的效率，扩大 信息共享范围；另一方面，依托云平台有效推动“互联网+政务服务” 建设，极大提升了政务服务的便捷性；对于企业来说，信息化成为不 少传统企业的短板，云计算能够大幅降低企业信息化建设成本，有效 降低了企业的时间成本和资源成本，逐渐颠覆传统行业IT 部署的方式。除此之外，云计算帮助企业优化运营管理流程，企业利用云资源 可以实现弹性扩张，依托云计算资源池的共享机制，有效解决了企业 业务量波动性强带来的成本不可控问题，帮助企业实现降低运营支出。
（三）AI 让智能无所不及
AI，即人工智能，可以理解为用机器不断感知、模拟人类的思维过程，使机器达到甚至超越人类的智能。随着以深度学习为代表的技术的成熟，人工智能开始应用到数字经济的各个组成部分，促进产业内价值创造方式的智能化变革。
自诞生至今 60 多年的历史中，各行业专家学者们进行了大量探索与实践，AI 的发展也经历了多次起伏。 AI 最早于 1956 年夏天美国达特茅斯大学的一场学术会议中提出并获得肯定，标志着人工智能科学正式诞生。1956 年到 20 世纪 60 年代初，机器定理证明、跳棋程序等研究成果大大提高了人们对人工智能的关注度。但在随后的 10 年中，对人工智能过高的期待使得人们设立了许多不切实际的研发目标，例如用机器证明函数问题、依靠机器进行翻译等。这些挑战不出意外地相继落空，使人工智能的发展步入了低谷。到了 70 年代末期， 专家系统的出现让人工智能成功从理论研究走向了实际应用。专家系统通过模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，让人们开始在医疗、化学、地质等领域享受人工智能带来的价值。80 年代到 90 年代，随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期。期间，人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破， 如著名的多层神经网络、BP 反向传播算法等，使算法模型准确度和专家系统获得了进一步优化。
人工智能发展历程
如今，得益于算法、数据和算力三方面共同的进步，人工智能发展到了新的阶段，呈现出专业性、专用性和普惠性的特点。
专业性指的是人工智能具有了等同甚至超越人类专业水平的能力。 随着深度学习等技术的成熟，人工智能已不仅仅能够进行简单的重复性工作，还可以完成专业程度很高的任务。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜了人类冠军，人工智能系统诊断皮肤癌达到了专业医生水平，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中有了超越人类的表现。
专用性指的是目前一种人工智能应用通常仅能用于一个领域， 无法实现通用的人工智能。 面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰等理由形成了人工智能领域的单点突破。虽然在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱，存在着明显的局限性，与真正通用的智能还相差甚远。
普惠性指的是人工智能技术能够与不同的产业相结合产生新的应用，对各行各业都产生普惠效应。 图像识别，语音识别、自然语言理解等人工智能技术能够根据不同行业的需求，形成具体的应用，在各式各样的场景中发挥作用。例如，图像识别在制造行业的产品检测应用能够节省大量人力，在交通行业的车牌识别应用能够简化认证流程，在零售行业的刷脸支付应用则能够优化购物体验。
人工智能应用特点
人工智能应用的成熟，既催生了新的市场，也为传统产业的发展注入了新的活力。据IDC 统计，2018 年我国人工智能市场规模为161.9亿元，预计到 2022 年市场规模将接近 700 亿元，年复合增长率超过50%。
我国人工智能市场规模
人工智能的发展正驱动着产业内劳动力、工作方式以及工作组织形式等多方面的变革。首先，人工智能能够通过辅助人类活动显著降低工作门槛，实现工作方式的智能化变革。例如，通过在人机交互方式上应用图像识别、语音识别和自然语言理解等技术，不仅能够大大降低了用户的学习成本，还使得交互效率大幅提升。其次，通过利用人工智能取代人类工作能够更稳定、甚至更高效的完成任务，实现劳动力的智能化变革。例如，在许多现代化工厂里，大量的工业机器人和机械臂已经取代了人工岗位。结合适当的人工智能算法，甚至能够实现全流程的自动化，为企业带来更高的生产效率和生产质量。最后， 通过突破人类思维，人工智能能够创造新的流程、方法或产品，实现工作组织形式和应用方式的智能化变革。例如，通过使用机器人流程自动化（RPA）工具，企业能够使“机器人”与处理事务、数据以及与其他数字系统通信的应用进行交互，执行跨越多个应用的复杂嵌套流程。而以人工智能为基础的机器翻译技术则促成了翻译机产品的出现。语音识别、机器翻译等技术构成的翻译软件和专属硬件相结合， 为消费者提供了快速对话翻译能力，在出国旅游等情景下得到了广泛应用。
（四）“5G+云+AI”技术融合加速数字溢出
不同经济时代的发展依赖着不同的核心资源。从农业经济时代的土地和奴隶到工业经济时代的石油、煤、天然气，对核心资源的利用推动着经济的发展。而数字经济时代的核心资源——数据，自然也需要与之相配套的生产工具。在数据产生、传输、存储、计算、分析和应用的整个生命周期中，5G、云和AI 相互融合，形成了数字经济新时代从终端、边缘到中央云的一体化生产工具。
不同经济时代核心资源及生产工具对比
5G 负责对数据进行高效地传输。 工业经济时代的公路、铁路使人们摆脱了依靠双腿运输燃料的局面。5G 大带宽、低延迟的特性， 为数据提供了一条高速通道。一方面，5G 负责将海量的数据从客户端传送到云端处理。另一方面，又能把处理的结果和生成的应用迅速分发到边缘供人们使用。
云负责对数据进行计算和存储。 工业经济时代的工厂负责对原材料进行集中加工，解决了零散小作坊的效率和成本问题。云计算规模化的计算资源在对数据处理能力上同样与独立私有部署形成了天壤之别。依托于云计算技术，人们总能在短时间内获得足够的计算资源， 在节省成本的同时，极大地提升了计算效率。
AI 负责对数据进行分析和挖掘。 工业经济时代的蒸汽机和内燃机改变了燃料应用情况，将燃烧的热效率从 3%提升到 40%以上。AI 对数据的分析挖掘能力，同样带来了不同于一般统计分析的成果。某些原本只有七成左右正确率的系统，依靠深度学习等技术能够将精度提升至 95%以上，使应用的实用性获得了显著提升，进而提升了数据的价值。
5G、云、AI 在数据生命周期中的作用
“5G+云+AI”技术融合创造更大价值。资源的价值大小，很多时候取决于开采工具的经济性。5G、云和AI 各自的发展和成熟让它们的相互融合成为了可能。就像工业经济时代公路、工厂和机器的协同 曾把石油等燃料的用途从照明拓展到动力世界，5G、云和AI 的融合也正从数据中“精炼”出更多的应用价值，以数字溢出的形式加速企业、行业以及供应链等不同层面生产力的提升，成为推动经济增长的引擎。
“5G+云+AI”带来新体验、新模式、新产业
5G、云和 AI 技术的碰撞和融合将为社会带来数字溢出效益。从微观层面上看，“5G+云+AI”技术是企业构建数字业务体验平台、政府服务模式创新的重要保障；从宏观层面上看，“5G+云+AI”将加速农业、工业、服务业三大产业供应链的智能化，将数字产品和服务的理念从最初的生产者传递到最终的用户。
（一）构建数字化业务体验，推动企业生产方式变革
“5G+云+AI”为企业构建数字化业务体验提供了技术保障。 企业实现数字化业务体验的关键是要完成企业各个要素之间的数字化打通与连接。企业各个要素之间不仅是一种串联关系，而是需要通过数字化形成各个要素之间的价值发挥，构建数字化的业务体系。敏捷和创新是数字化业务能力的体现，5G、云计算、AI 等技术可以打破企业以往的管理体制、管理模式和生产方式，支撑业务创新和敏捷迭代，重构数字化的业务体系和运营体系，带来全新的业务体验。
云计算与 AI 技术的协同应用成为企业构建数字化业务的重要选择。 基于AI 芯片的云将全面提升云主机、容器、裸金属等各种形态的服务性能，加速企业数字化转型。在医疗、教育、商业、零售等诸多领域，对“云计算+AI”的智能云的需求不断增加，应用越来越广泛。Gartner 2019 CIO 调查显示，过去四年中企业部署AI 的数量增长了 270％，并在 2018 年增长了两倍。Gartner 预测，到 2021 年，70％ 的企业将通过AI 来帮助员工提高工作效率，管理者正在考虑如何加速部署AI 在企业整体运营和每一核心业务流程中。云计算与 AI 的协同可以为企业减少成本和劳动力，提高企业 IT 系统的灵活性以及可扩展性，是企业发展的重要支撑。
5G 的到来为企业基于云和AI 的转型带来更大的发展空间。 作为第五代移动通信网络，5G 是高速度网络，峰值理论传输速度比 4G 网络的传输速度快数百倍，这意味着更加高速的数据传输。5G 的到来克服了过去限制企业用云计算与AI 的问题，如数据来源、传输带宽和时效性等问题。依托 5G 网络，云计算和AI 会渗透到企业内部， 众多应用将可以实现云化和智能化。基于“5G+云+AI”的合力，越来越多的企业开始进行全面的转型，进入到由云端的数据来制定决策的时期。
（二）创新数字政务新模式，提高城市资源整合效能
“5G+云+AI”正在重塑政府的服务模式，助力数字政务进入智能阶段。 基于云平台和AI 策略建设的软件化、智能化和高效化的大型数字政务系统，可以融入人脸识别、个人智能助理等创新服务，提高政务服务水平，完善政务服务环境。同时，数字政府建设应充分应用 5G 等新一代通信技术，结合云计算、AI 等信息技术共同构建新一代网络基础设施，并以数据为驱动，强化政府数据能力建设，打造开放平台、汇聚社会资源，提升服务和监管能力。
“5G+云+AI”将在城市资源整合中发挥技术优势。 智慧城市是一项涉及众多技术的复杂工程，而 5G 能让城市真正实现“万物互联”， 城市的路灯、交通路口、景区、都将纳入到智慧城市的数据平台中。但是，单纯的搜集数据会让数据成为孤岛，并不能把实际获取的数据利用到城市管理中，基于云的算力和AI 的数据挖掘分析能力，可以对城市数据进行策略定制，进而进行城市资源的有效整合。
道路设施智能化整合
（三）促进要素配置智能化，加速释放产业爆发力
“5G+云+AI”将催生智能精细的生产要素配置方式，驱动产业全新变革。 “5G+云+AI”以强大的技术能力为支撑,整合产业链上下游优势资源，助推传统产业与信息技术融合,支撑行业业态创新，并利用产业基地集群效应构筑新的数字生产力,为产业发展提供协同创新服务。
产业转型升级
“5G+云+AI”可以实现农业生产要素的精准测量及精细管理，最终实现农业产业智能化。 例如，大量的农业传感器可以通过 5G 的边缘计算特性进行实时的信息交互，获取土壤、作物、空气等农业基础信息，然后上传到云端大数据中心，通过AI 系统和专家诊断，预测气候模式并提供定向施肥策略。这些实时的海量数据产生的决策分析将驱动并引导农民在合适的时间做出最优决策，提升农业生产效率以及农作物产量，最终实现农业的智能化。随着全球数字化进程的加速， 智慧农业作为在农民数量不断减少情况下提高农业生产效率的关键举措正在变得越来越重要。
“5G+云+AI”将重构工业的生产模式，实现工业产业链中各要素的互联互通，加速工业产业数字化转型。 5G 实现产业链上各个价值要素的互联互通，高带宽、低延时的特性能够满足对工业领域实时性场景的需求，而联接产生的大量数据汇聚到云端，由云为工业应用提供多元算力，最后由 AI 平台对工业数据进行训练和推理。ICT 技术融入到工业产业发展中,可以实现工业互联的全流程信息感知和事件决策，直接驱动智能终端和智能机器人从工具向助理的角色转变，使工业产业摆脱以往“粗放、低效、高能耗”的生产模式，向着“高品质、高能效、智慧化”的方向发展。
“5G+云+AI”的融合渗透进一步释放了服务产业的爆发力。 我国第三产业服务业涉及行业点多面广,在《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017）中，包括批发零售、交通运输、住宿餐饮、信息服务、金融、房地产等 15 个门类。“5G+云+AI”可以变革各行各业的服务模式，例如，“5G+云+AI”使能无人驾驶、智慧物流等应用场景， 改变传统的交通运输方式。“5G+云+AI”改善 AR/VR 等新兴互动技术的体验，云游戏、VR 更衣室等应用场景加速了媒体和娱乐业的变革。未来，“5G+云+AI”将驱动服务产业更多的应用场景走向现实， 释放更大的产业价值。
