【騰研報告周】上云賦智：2021云上智能-48正式版

TENCENTCLOUD+AIWHITEPAPER上云賦智：2021云上智能白/皮/書突發(fā)新冠疫情

加速了整個社會的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在數(shù)字化的基礎(chǔ)上，智能化轉(zhuǎn)型是必經(jīng)之路。從“泛在智能”到“云上智能”，智能從廣覆蓋到深融合，各行各業(yè)上云賦智的進程進一步加快，智能已經(jīng)不僅僅是數(shù)字化工具，更成為行業(yè)塑造競爭優(yōu)勢POINTOF的新生產(chǎn)力，為每個人帶來全新的價值。VIEW1人工智能的發(fā)展越來越需要長期主義。全社會對人工智能的期待逐步從熱炒回歸理性，與實體經(jīng)濟的融合創(chuàng)新成為共識。人工智能與云計算的融合，將激發(fā)更多的新模式、新業(yè)態(tài)，讓人工智能真正成為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的“中央處理器”，為各行業(yè)的高POINTOF質(zhì)量發(fā)展注入新動能。VIEW22020

年一季度到

2021

年一季度，中國用云量指數(shù)增長

57%、賦智量指數(shù)增長93%，賦智量增速明顯高于用云量。在行業(yè)上云的基礎(chǔ)上，智能化進一步成為新的需求增長點，云智融合的趨勢日益凸顯。POINTOFVIEW3云上智能的核心是以人為本，面向管理者、業(yè)務(wù)型員工、開發(fā)者和用戶四大類人群，提供決策、協(xié)作、創(chuàng)新和服務(wù)四大能力，并提供五大新價值，包括創(chuàng)造新產(chǎn)品、激發(fā)新效率、形成新決策、鍛造新組織和觸達新用戶。POINTOFVIEW4智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素是技術(shù)、數(shù)據(jù)與人。行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型將遵循從單點場景到企業(yè)整體，再到生態(tài)系統(tǒng)的路徑逐步展開。POINTOFVIEW5CONTENTS0102////人工智能邁向云上智能創(chuàng)造云智融合新階段03產(chǎn)業(yè)新價值07政策推動-人工智能上升為國家戰(zhàn)略科技力量人工智能技術(shù)由感知到認知全面升級0308發(fā)展態(tài)勢-由單點應(yīng)用到深度融合人工智能產(chǎn)業(yè)化落地的6大挑戰(zhàn)0410未來機會-云智融合助推產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級云上智能-ABCI云智融合新架構(gòu)12云上智能的5大新價值0304////上云賦智進行時—云上智能為用云量和AI指數(shù)實體經(jīng)濟注入新動能2715從“用云”到“賦智”-以“智”賦能構(gòu)成中智能化轉(zhuǎn)型圍繞效率和質(zhì)量展開國數(shù)字產(chǎn)業(yè)增長的重要動力1827地域分析-發(fā)達地區(qū)領(lǐng)跑AI指數(shù)，后線城市加智能化轉(zhuǎn)型方法速趕超2129行業(yè)分析-數(shù)字原生行業(yè)是用云和賦智主力軍騰訊云智能服務(wù)產(chǎn)業(yè)數(shù)智融通30行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型最佳實踐人工智能邁向云智融合新階段政策推動

-

人工智能上升為國家戰(zhàn)略科技力量發(fā)展態(tài)勢

-

由單點應(yīng)用到深度融合未來機會

-

云智融合助推產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級經(jīng)過多年的發(fā)展，人工智能真正從示范應(yīng)用進入到場景落地，特別是去年疫情大幅加速了各行各業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的步伐，讓人工智能更加泛在。人工智能成為一種潤物細無聲的力量，滲透到了經(jīng)濟生產(chǎn)和社會生活的方方面面。人工智能的發(fā)展越來越需要長期主義。全社會對人工智能的期待逐步從熱炒到回歸理性，與實體經(jīng)濟的融合創(chuàng)新成為共識。人工智能在行業(yè)落地的實效、規(guī)?；蜕虡I(yè)化的能力備受關(guān)注，一些具有硬實力的技術(shù)和有價值的行業(yè)應(yīng)用開始沉淀下來。這推動人工智能步入了云智融合的新階段。從供給端看，人工智能與云的結(jié)合成為大勢所趨，云成為人工智能技術(shù)平臺化和商業(yè)化的重要載體，進而為企業(yè)帶來穩(wěn)定的商業(yè)收益。從需求端看，上云正在成為行業(yè)用戶獲取人工智能技術(shù)的重要方式之一。人工智能與云計算的融合，將激發(fā)更多的新模式、新業(yè)態(tài)，讓人工智能真正成為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的“中央處理器”，為各行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動能。云上智能

-

騰訊云

+AI

白皮書人工智能邁向云智融合新階段人工智能是具有很強溢出帶動性的戰(zhàn)略技術(shù)，已成為引領(lǐng)第四次工業(yè)革命的通用目的技術(shù)，深刻影響著經(jīng)濟社會發(fā)展的進程。世界各國都在積極搶占人工智能這一戰(zhàn)略制高點，力圖在新一輪國際科技競爭中掌握主導(dǎo)權(quán)，我國也已提前布局，并在“十四五”規(guī)劃中將人工智能納入國家戰(zhàn)略科技力量。在各行業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，人工智能與云計算的結(jié)合，正在產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟、社會治理和公共服務(wù)等多方面全面推動社會價值創(chuàng)新。政策推動

-

人工智能上升為國新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)，至此先導(dǎo)區(qū)的數(shù)量達到

8

家。2021

年家戰(zhàn)略科技力量3

月，科技部新增支持蘇州和長沙建設(shè)國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)，至此試驗區(qū)數(shù)量達到

15

家。各地在國家政策指導(dǎo)下，全面推進人工智能應(yīng)用，如北京人工智能是中美新一輪科技競爭主戰(zhàn)場?？傮w上看，美聚焦智能制造、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智慧城市、“科技冬奧”國人工智能在基礎(chǔ)層和技術(shù)層較為領(lǐng)先，尤其在算法、等重

點領(lǐng)域，開放人工智能深度應(yīng)用場景，優(yōu)化治理環(huán)框架、芯片和頂尖人才方面優(yōu)勢明顯。中國人工智能產(chǎn)境，打造超大型智慧城市高質(zhì)量發(fā)展的示范區(qū)和改革先業(yè)在大數(shù)據(jù)及應(yīng)用層較為領(lǐng)先，市場潛力巨大。行區(qū)。成都聚焦智能空管、普惠金融、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域，著力推動

10

個領(lǐng)先場景建設(shè)，并在智能制造、交通、美國已將人工智能提升到戰(zhàn)略高度，通過技術(shù)競爭維護農(nóng)業(yè)、旅游等領(lǐng)域，打造

40

個以上的優(yōu)勢場景。其全球領(lǐng)導(dǎo)力。2020

年，白宮發(fā)布《美國人工智能計劃》、《關(guān)鍵新興技術(shù)國家戰(zhàn)略》，提出以人工智能等新興技發(fā)展態(tài)勢

-

由單點應(yīng)用到深度術(shù)促進美國繁榮。2021

年

3

月，美國國家人工智能安融合全委員會《年終報告》提到“人工智能技術(shù)有望成為時代中最強大的工具，堪比愛迪生對電力出現(xiàn)的預(yù)測……人工智能將重

組世界，美國要領(lǐng)導(dǎo)這次變革”。自

2016

年人工智能產(chǎn)業(yè)再次火熱以來，人工智能在深從

2015

年的“互聯(lián)網(wǎng)

+

人工智能”，2017

年新一代人度學(xué)習、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等工智能發(fā)展戰(zhàn)略，再到

2019

年的“智能

+”和

2020

年方面取得了長足的進步，特別是在語音識別、圖像識別的人工智能新基建，我國從政策層面全面推進產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

等特定任務(wù)領(lǐng)域，人工智能的水平已經(jīng)達到甚至超越了2021

年的“十四五”規(guī)劃中，人工智能被納入國家戰(zhàn)人類水平。但同時，人工智能基礎(chǔ)理論近年來尚未出現(xiàn)略科技力量予以強調(diào)。人工智能在加強原創(chuàng)性引領(lǐng)性科重大突破，技術(shù)應(yīng)用還存在一些瓶頸，如依賴大規(guī)模標技攻關(guān)、加快推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化方面，將發(fā)揮更大作用。注數(shù)據(jù)、不可解釋性，泛化能力弱、魯棒性較弱、推理近年來，科技部和工信部從人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新試點的角能力不足等。針對這些問題，從學(xué)術(shù)界到產(chǎn)業(yè)界，都在度，推動區(qū)域產(chǎn)業(yè)示范。2021

年

2

月，工信部新增支重點加強無監(jiān)督學(xué)習、遷移學(xué)習、認知智能等領(lǐng)域的攻持北京、天津、杭州、廣州、成都創(chuàng)建國家人工智能創(chuàng)關(guān)，期望推動人工智能盡快跨越技術(shù)鴻溝。2

/

3PART1

人工智能邁向云智融合新階段雖然基礎(chǔ)技術(shù)和理論上的突破仍需時日，但依托現(xiàn)有技來看，深度學(xué)習技術(shù)正在加速推動云端計算范式進入到術(shù)積累，人工智能已經(jīng)在經(jīng)濟社會應(yīng)用中展現(xiàn)出巨大的高性能計算時代。深度學(xué)習算法的訓(xùn)練效果高度依賴于影響力。很多

AI

企業(yè)初期都致力于某一項技術(shù)的單點算力資源和數(shù)據(jù)質(zhì)量，當前全球最大規(guī)模的訓(xùn)練模型所突破，如圖像識別、語音識別、語義理解等等。但隨著需算力每年增長高達

10

倍。未來

5

年，隨著諸如

GPT-商業(yè)化推進，人工智能正在越來越多整合多項技術(shù)，與3、BERT、視頻語義理解等算法的成熟應(yīng)用，將使人工各行業(yè)結(jié)合，在制造、政務(wù)、交通、教育、醫(yī)療、零售、智能算力增長百倍，對云端算力提出更高的性能要求。安防、能源、環(huán)保和農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域形成綜合的解決方案，從供給端看，人工智能與云的結(jié)合成為大勢所趨，云成積累了大批典型案例，推動行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程。在為人工智能技術(shù)平臺化和商業(yè)化的重要載體，進而為企制造業(yè)，智能工廠的建設(shè)，將傳感器、生產(chǎn)設(shè)備和產(chǎn)品業(yè)帶來穩(wěn)定的商業(yè)收益。據(jù)

IDC

報告顯示，2020

年中等廣泛連接，搭建智能化的信息物理系統(tǒng)，實現(xiàn)客戶需國

AI

公有云服務(wù)整體市場規(guī)模達

24.1

億人民幣，占整求、設(shè)備、產(chǎn)品等要素的實時連通和協(xié)同生產(chǎn)，滿足大體

AI

軟件市場

10.4%。預(yù)計到

2025

年，中國

AI

軟件規(guī)模定制的需求，讓制造更柔性、更綠色；在流通行業(yè)，市場公有云服務(wù)占比將達

36.1%。通過云的方式，人工物流企業(yè)通過搭建智能調(diào)度平臺，大幅提升運營效率；智能企業(yè)得以同時服務(wù)海量用戶，如騰訊云人工智能日在零售行業(yè)，企業(yè)正在借助人工智能技術(shù)開展店鋪經(jīng)營處理圖像超

30

億張，語音超

250

萬小時，自然語言超分析和客流分析，制定營銷決策，為用戶推薦最適合的千億句，服務(wù)全球用戶數(shù)超過

12

億，客戶數(shù)超過

200

萬。產(chǎn)品和服務(wù)。在醫(yī)療行業(yè)，人工智能不僅為醫(yī)生提供臨此外，人工智能通過云平臺可以與邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)等床輔助診斷，還在疫苗和藥物研發(fā)中大顯身手。在教育結(jié)合，從而實現(xiàn)在云、邊、端全場景的應(yīng)用，滿足用戶行業(yè)，人工智能在課業(yè)評測、個性化教學(xué)、平安校園等新型應(yīng)用場景綜合復(fù)雜多層次的計算需求。領(lǐng)域的應(yīng)用不斷深入。從需求端看，云正在成為用戶獲取人工智能技術(shù)的重要從全球來看，全社會對人工智能技術(shù)應(yīng)用落地的需求仍方式之一。一是云智融合的性價比更高，集約的云化方保持上升態(tài)勢。根據(jù)

Gartner

的數(shù)據(jù)，在新冠疫情背景式具有統(tǒng)一架構(gòu)、統(tǒng)一服務(wù)和統(tǒng)一應(yīng)用的特征，可以屏下，有

47%

的企業(yè)組織在人工智能上的投資維持不變，蔽復(fù)雜的底層架構(gòu)，節(jié)省用戶人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的一次還有

30%

的企業(yè)計劃增加

AI

投資。性投資，降低人工智能服務(wù)的開發(fā)和使用門檻。二是云智融合更為動態(tài)靈活，可按需使用。云平臺可為單個用未來機會

-

云智融合助推產(chǎn)業(yè)戶創(chuàng)建數(shù)千處理器規(guī)模的人工智能計算資源，通過接口調(diào)用等方式，用戶可以在短期內(nèi)迅速構(gòu)建起人工智能的轉(zhuǎn)型升級應(yīng)用，實現(xiàn)高效開發(fā)。三是云智融合具備更強的自適應(yīng)和自優(yōu)化能力，用戶可以在不了解算法的情況下，通過行業(yè)數(shù)據(jù)的導(dǎo)入，快速定制出專屬的算法模型，并且隨人工智能與云計算的融合，將激發(fā)更多的新模式、新業(yè)著用戶應(yīng)用的持續(xù)深化，模型還可以不斷自優(yōu)化。四是態(tài)，讓人工智能真正成為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的“中央處理器”，云智融合通過云上租戶粒度的安全隔離、完善的運維運為各行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動能。營系統(tǒng)等，有效保障用戶數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)安全，解決了傳統(tǒng)安全防護方式中硬件設(shè)備昂貴、安全資源利用率低、云根據(jù)

Gartner

的預(yù)測，到

2025

年，全球企業(yè)云技術(shù)使上數(shù)據(jù)難獲取、數(shù)據(jù)流通差、安全產(chǎn)品聯(lián)動性差等問題，用率將達到

100%，企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心關(guān)閉率

90%，未為應(yīng)對人工智能時代新的安全威脅，構(gòu)建數(shù)字信任提供來企業(yè)數(shù)據(jù)中心將會消失，走向全面云化。根據(jù)

IDC

的了新方案。預(yù)測，到

2024

年，人工智能算力將占到數(shù)據(jù)中心總算力的

80%，人工智能算力將打破傳統(tǒng)算力的摩爾定律限制，匹配人工智能應(yīng)用的快速增長需求。從技術(shù)發(fā)展TencentCloud+AIWhitepaper云上智能創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)新價值人工智能技術(shù)由感知到認知全面升級人工智能產(chǎn)業(yè)化落地的6大挑戰(zhàn)云上智能-ABCI云智融合新架構(gòu)云上智能的5大新價值人工智能在產(chǎn)業(yè)的落地并非一帆風順，中小企業(yè)在應(yīng)用AI上往往面臨技術(shù)、人才和資金等門檻，數(shù)據(jù)價值的更大發(fā)揮也有待于進一步的匯聚和相關(guān)法律法規(guī)的完善，科學(xué)家正在努力提升人工智能算法本身的技術(shù)成熟度、增強可解釋性，人工智能企業(yè)也需要進一步打開規(guī)?；目臻g。解決人工智能產(chǎn)業(yè)落地的挑戰(zhàn)，需要跳出單一的人工智能技術(shù)，綜合應(yīng)用人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)（BigData）、云計算（CloudComputing）和物聯(lián)網(wǎng)（IOT）等技術(shù)，實現(xiàn)由單點智能向全局智能的升級，推進物理世界和數(shù)字世界的全面連接、交互和融合。云上智能的核心是“服務(wù)于人”，不僅可以為管理者提供智能駕駛艙，洞察行業(yè)趨勢和新興機會，還可以為其內(nèi)部組織管理提升效能，加速協(xié)同。對生產(chǎn)者來說，云上智能可以提供人機協(xié)同的環(huán)境，輔助生產(chǎn)者更好地完成工作，達成更多的創(chuàng)新；對開發(fā)者來說，云上智能可以幫助其降低開發(fā)門檻，并加速獲得變現(xiàn)收益；對C端用戶來說，智能化將讓人們獲取更為便利的服務(wù)和更優(yōu)質(zhì)的體驗。云上智能

-

騰訊云

+AI

白皮書云上智能創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)新價值人工智能技術(shù)由感知到認知全面升級人工智能技術(shù)主要分為三層，即智能感知、智能交互和智能決策。隨著算法的進步，算力的不斷提升和數(shù)據(jù)原料的豐富，近年來人工智能在三層技術(shù)上都取得了不錯的成果，由感知智能不斷邁向認知智能。智能決策·利用AI技術(shù)實現(xiàn)推理、決策、最優(yōu)化等功能的應(yīng)用場景·信用卡支付交易欺詐識別、工業(yè)設(shè)備預(yù)測性維護等·提升商業(yè)效率智能交互·利用AI技術(shù)實現(xiàn)對話、問答、執(zhí)行任務(wù)等功能的應(yīng)用場景·智能客服、知識圖譜、對話機器人等·提升工作效率,提升用戶體驗智能感知·利用AI技術(shù)實現(xiàn)看、聽、讀等功能的應(yīng)用場景·基于視頻/圖像識別的人流檢測、語音等·積累數(shù)據(jù)資源,減少人工干預(yù)智能感知邁向更高維和更精準算機視覺的前沿在于向更高維度發(fā)展，例如在空間維度拓展進行立體物品的識別和匹配，向時間維度拓展實現(xiàn)計算機視覺、自動語音識別、自然語言處理是當前人工運動物體的檢測和跟蹤，此外，利用生成模型開發(fā)創(chuàng)意智能領(lǐng)域最為成熟，應(yīng)用最廣的三類感知技術(shù)。在計算機視覺領(lǐng)域，自2012年AlexNet被提出以來，型應(yīng)用，如擬物濾鏡、古風濾鏡等，也得到了市場關(guān)注。在自動語音識別領(lǐng)域，傳統(tǒng)基于GMM-HMM框架的語GPU加持下的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推動了計算機視覺的高速音識別系統(tǒng)已逐漸被基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端到端語音識發(fā)展，隨后被提出的ZFNet、VGGNet、GoogLeNet、別系統(tǒng)取代。2017年，IBM的研究人員將高速神經(jīng)網(wǎng)ResNet等逐年刷新ILSVRC競賽的物體識別準確率，目前基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI模型在識別準確率上已經(jīng)超絡(luò)（HighwayNetwork）引入LSTM構(gòu)建出HW-LSTM越了人類水平，而人臉識別作為計算機視覺的典型應(yīng)用模型，在語音識別任務(wù)上實現(xiàn)了與人類一致的水平。目已通過人證核驗、門禁出入、會議考勤等場景融入我們前的語音識別技術(shù)在安靜環(huán)境下可以做到準確識別發(fā)音的日常生活。相比以往的模型多考慮二維圖像，如今計標準的音頻輸入，然而嘈雜環(huán)境以及不標準口音仍是自6

/

7PART2

云上智能創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)新價值動語音識別真正達到與人類聽覺系統(tǒng)相近能力的制約因感知的基礎(chǔ)能力，自動語音識別應(yīng)用于獲取用戶的語音素，目前各國研究人員正在從軟硬件兩方面進行探索，輸入，自然語言處理負責理解用戶輸入并給予反饋，兩力圖攻克這一挑戰(zhàn)。者相結(jié)合為智能客服、智能音箱、問答機器人的實現(xiàn)提供了技術(shù)保障。如今智能交互的前沿在于向多模態(tài)交互自然語言處理領(lǐng)域，2018年Google發(fā)布的基于超大數(shù)轉(zhuǎn)變，即向當前的語音單模態(tài)系統(tǒng)中引入計算機視覺和據(jù)集和超大算力的預(yù)訓(xùn)練模型BERT打破了當時11項傳感器智能等，獲取用戶動作以及用戶所處空間的信息，自然語言處理任務(wù)最佳表現(xiàn)的記錄，向業(yè)界證明了模型與語音輸入融合，從而更好地把握用戶需求，提升用戶規(guī)模的重要性和預(yù)訓(xùn)練模型的價值；隨后，OpenAI在體驗。數(shù)據(jù)集和算力上更進一步，在2020年發(fā)布了具有1750億參數(shù)的最大語言模型GPT-3，無需微調(diào)即可解決自然智能決策走向更自主語言處理領(lǐng)域內(nèi)的大量問題。以目標區(qū)分，自然語言處智能決策指的是利用AI技術(shù)實現(xiàn)推理、決策、最優(yōu)化理可以分為自然語言理解和自然語言生成兩種方向，前等功能的應(yīng)用場景。得益于大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習的蓬勃發(fā)者的應(yīng)用場景包括情感分析、信息檢索和句法分析等，展，機器在決策過程中的獨立性隨之提升，原先的決策而自然語言生成主要應(yīng)用于機器翻譯、問答系統(tǒng)和自動支持系統(tǒng)和知識管理系統(tǒng)的本質(zhì)作用是輔助決策者完成摘要。盡管BERT等基于Transformer的語言模型在下決策流程，而智能決策強調(diào)無需人類干預(yù)的自主決策。游的語言處理任務(wù)中有卓越的表現(xiàn)，微調(diào)這些大型模型需要大量時間和計算資源，因此行業(yè)內(nèi)正在積極尋求加AI智能決策取代人工決策的典型應(yīng)用是信用卡交易欺詐速Transformer訓(xùn)練的方法，以期快速便捷地實現(xiàn)這類檢測，由于機器學(xué)習算法能夠從歷史欺詐案例中學(xué)習欺模型的價值。詐交易的范式，且能夠發(fā)現(xiàn)人類無法察覺的復(fù)雜欺詐交易的特征，在監(jiān)測新的交易數(shù)據(jù)中能夠以更快的信息處在機器翻譯領(lǐng)域，國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開始在多語言模型理速度識別可疑行為，因此使用機器學(xué)習智能化信用卡發(fā)力，探索使用單一模型實現(xiàn)世界上所有常用語言的互交易欺詐判定比人工檢測更為高效。目前智能決策的前譯，從而拓展自身在全球范圍內(nèi)的商業(yè)邊界。沿在于與強化學(xué)習技術(shù)的融合，例如DeepMind開發(fā)的AlphaGo、AlphaStar，以及騰訊AIlab開發(fā)的覺悟智能交互向多模態(tài)升級AI，都是深度強化學(xué)習在游戲環(huán)境下的智能決策應(yīng)用，智能交互是指將AI技術(shù)用于實現(xiàn)對話、問答、任務(wù)執(zhí)真實環(huán)境下，強化學(xué)習已被用于電商新品推薦策略以及行等功能的應(yīng)用場景。智能感知的實現(xiàn)依賴于AI智能倉庫揀選策略的制定和執(zhí)行等，提升了企業(yè)的商業(yè)效率。人工智能產(chǎn)業(yè)化落地的

6

大挑戰(zhàn)中小企業(yè)應(yīng)用門檻高對于大部分中小企業(yè)，依靠自身力量從零開始引入機器學(xué)習，需要付出巨大的人力、資金、時間成本。根據(jù)機器學(xué)習算法和業(yè)務(wù)之間相關(guān)程度的不同，企業(yè)在采用機器學(xué)習時可能需要進行模型調(diào)參、選擇機器學(xué)習算法和框架、搭建機器學(xué)習所需的軟硬件環(huán)境等流程，從而確保開發(fā)的機器學(xué)習模型適用于企業(yè)業(yè)務(wù)。然而，流程中的每一步都需要大量成本投入。例如，模型調(diào)優(yōu)需要花費大量時間用于手動調(diào)參、數(shù)據(jù)采集與清洗，算法和框架選擇需要專業(yè)人才，而計算資源的配置需要長期資金投入。如果企業(yè)主營業(yè)務(wù)與人工智能不是直接相關(guān)，傾斜過多資源來構(gòu)建機器學(xué)習模型，勢必影響企業(yè)整體效益。因此，門檻高、投入大、周期長已經(jīng)成為中小企業(yè)零基礎(chǔ)使用機器學(xué)習的痛點，市場亟需機器學(xué)習的服務(wù)化。中小企業(yè)利用智能云平臺上的模型，可以把重點放在對行業(yè)和場景的理解上，不必從零開始，僅需選擇適合業(yè)務(wù)的模型即可，為行業(yè)創(chuàng)新帶來了全新的方式。TencentCloud+AIWhitepaper云上智能

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白皮書業(yè)務(wù)相關(guān)度高業(yè)務(wù)相關(guān)度中算法效果對比超參數(shù)調(diào)優(yōu)樣本數(shù)據(jù)打標手動調(diào)參久算法門檻高框架搭建難模型調(diào)優(yōu)算法機器學(xué)習：分類、聚類、回歸特征工程、關(guān)聯(lián)規(guī)則···深度學(xué)習：CNNRNNDNN···計算框架業(yè)務(wù)相關(guān)度低CPUCPUASICASICFPGA成本投入大計算資源、存儲、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)價值難釋放要將識別到的人臉與數(shù)據(jù)庫中的人臉進行匹配，后臺數(shù)據(jù)庫的容量和響應(yīng)速度影響人臉識別技術(shù)的應(yīng)用表現(xiàn)。人工智能與實體經(jīng)濟的結(jié)合，離不開大量行業(yè)數(shù)據(jù)的輸此外，近年來還興起了基于人臉識別的遠程開戶服務(wù)，入和學(xué)習，而當人工智能進入到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，往往即用戶通過上傳手持身份證件的圖像完成金融機構(gòu)的開面臨大數(shù)據(jù)價值難以釋放的攔路虎。首先，各行業(yè)的數(shù)戶手續(xù)，此類場景下系統(tǒng)除了需要對人臉進行識別，還據(jù)基礎(chǔ)和集中度不同，金融、電信等行業(yè)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較需要采集證件所含的文字信息。好，而很多制造企業(yè)的信息化程度不高，缺乏自動化的數(shù)據(jù)采集手段，導(dǎo)致人工智能學(xué)習缺乏樣本數(shù)據(jù)，未來人工智能的落地往往還涉及多技術(shù)的協(xié)同應(yīng)用，任何一需要在小樣本學(xué)習等方法上進一步突破。其次，數(shù)據(jù)的項技術(shù)的短板都會制約整體解決方案的表現(xiàn)。以智能客質(zhì)量不高，特別是一些行業(yè)的數(shù)據(jù)仍然是人工填報的方服系統(tǒng)為例，語音識別技術(shù)、語義理解技術(shù)、知識圖譜式，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的連續(xù)性和穩(wěn)定性有較大問題，需要在數(shù)技術(shù)、語音合成技術(shù)分別用于接收用戶輸入、聽懂自然據(jù)清洗上投入更多力量。再次，海量行業(yè)數(shù)據(jù)散落于不語言、分析解決問題、輸出智能回答，任何一項技術(shù)的同的組織機構(gòu)和信息系統(tǒng)中，即使是同一家大型企業(yè)，不足都會讓智能客服系統(tǒng)的服務(wù)效果大打折扣。也仍然存在“數(shù)據(jù)孤島”問題。數(shù)據(jù)使用需要符合個人數(shù)據(jù)保護的嚴格要求，而且由于數(shù)據(jù)所有權(quán)的界定尚未此外，廠商的碎片化也限制了AI落地。以視頻分析行清晰，在數(shù)據(jù)使用中需平衡好數(shù)據(jù)采集、利用和保護之業(yè)為例，目前AI視頻分析產(chǎn)業(yè)鏈分布有上游的硬件設(shè)間的關(guān)系。一個可行的應(yīng)對方法是推進聯(lián)邦學(xué)習、可信備廠商，中游的視頻平臺廠商、云存儲廠商、算法廠商，計算、安全多方計算以及區(qū)塊鏈和隱私計算的融合發(fā)展，以及下游的應(yīng)用開發(fā)廠商。廠商多而分散的態(tài)勢，不利探索數(shù)據(jù)使用的新方式。于用戶的選型和后續(xù)服務(wù)，一定程度上加大了AI落地的難度。場景和技術(shù)碎片化通用大模型對算力的高需求人工智能落地跟服務(wù)的場景密切相關(guān)，而不同的場景需求和交付具有很大的差異化。隨著AI在不同行業(yè)的拓近年來，面對各行業(yè)的需求，不同的項目團隊開發(fā)了各展，由場景碎片化帶來的需求個性化對AI落地提出了種各樣的定制化算法模型，但這些模型的遷移性較差，挑戰(zhàn)。以人臉識別技術(shù)為例，較為常見的人證核驗場景只能滿足特定的任務(wù)需求。因此，開發(fā)通用性更強、規(guī)下，用戶通過識別終端記錄人像，與身份證件進行一對模更大的人工智能模型成為行業(yè)重點研發(fā)方向，讓人工一的比較，以證明證件與用戶身份一致，由于身份驗證智能行業(yè)從“大煉模型”走向“煉大模型”，而這對算錯誤帶來的風險較大，這種場景對識別精度的要求很高。力提出了更高的需求。以O(shè)penAI推出的GPT3為例，除了一對一的比較之外，門禁出入場景下，門禁系統(tǒng)需人們可以通過開放接口的方式，調(diào)用GPT3的能力，系8

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云上智能創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)新價值統(tǒng)不僅可以自動生成文本、圖像，還可以與人們聊天、可持續(xù)商業(yè)化的能力不足寫論文、生成圖像和寫小說等，展現(xiàn)了人工智能在自然經(jīng)過多年的高速發(fā)展，全社會對人工智能產(chǎn)業(yè)的期待日語言理解上的強大實力。GPT3擁有1750億個參數(shù)，趨理性，早期大規(guī)模投融資的熱潮逐步褪去，行業(yè)發(fā)展其背后除了算法方面的進步，算力的支撐也是一個重要的泡沫被不斷擠出，迫切需要構(gòu)建可持續(xù)的盈利模式。的保障。GPT3所需的算力達到3640peta?op，而當前全球最快的超級計算機日本的富岳Fugaku，也只有每具體來說，當前人工智能發(fā)展主要面臨新增企業(yè)數(shù)量少秒550peta?op。據(jù)報道，微軟為GPT3的訓(xùn)練還建設(shè)和盈利不足等挑戰(zhàn)。根據(jù)中國信息通信研究院的數(shù)據(jù)，了一個5億美元的超算中心，并裝載了1萬個英偉達2019、2020年全球每年新增人工智能企業(yè)數(shù)量不到GPU和28.5萬核CPU。100家。同時，人工智能明星公司仍需跨越可持續(xù)盈利的門檻，國外一些曾獲大筆融資的知名創(chuàng)新企業(yè)由于預(yù)算法模型的可解釋性不強期過高、虛假宣傳等原因陷入發(fā)展困境，行業(yè)洗牌加速。伴隨人工智能在各行業(yè)場景的應(yīng)用深入，行業(yè)用戶對于曾有報告顯示，全球90%的人工智能企業(yè)尚未實現(xiàn)盈模型算法穩(wěn)定性和可解釋性的需求不斷提升。深度學(xué)習利。包括國外人工智能明星公司DeepMind，雖然推出往往被稱為“黑盒”，其原因是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的層的AlphaFold2在破解蛋白質(zhì)分子折疊這一生物學(xué)重大級多而復(fù)雜。在模型的輸入數(shù)據(jù)和輸出結(jié)果之間，存在難題上取得了突破性進展，但其盈利仍面臨不小挑戰(zhàn)，著人們無法洞悉的“隱層”，深埋于這些結(jié)構(gòu)底下的零2019年虧損高達6.49億美元，且谷歌還在當年為其免碎數(shù)據(jù)和模型參數(shù)，蘊含著大量難以理解的代碼和數(shù)值，除了15億美元的債務(wù)。這使得AI的工作原理難以被清晰解釋，一定程度上造國內(nèi)情況也類似，在傳統(tǒng)定制化人工智能解決方案項目成了應(yīng)用落地的問題。中，人力等交付成本很高，且可復(fù)制性不強，在面對新客戶時仍需另起爐灶，因而壓縮了盈利空間。因此，如何建立場景化、規(guī)?；穆涞胤桨福浞旨稍?、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、小程序等多樣化的能力，獲得可持續(xù)的利潤，成為當前人工智能產(chǎn)業(yè)需要加快構(gòu)建的核心能力。云上智能ABCI

云智融合新架構(gòu)解決人工智能產(chǎn)業(yè)落地的挑戰(zhàn)，需要跳出單一的人工智能技術(shù)，從數(shù)據(jù)這一核心要素資源出發(fā)，以數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲和計算的全流程視角，綜合應(yīng)用人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)（BigData）、云計算（CloudComputing）和物聯(lián)網(wǎng)（IOT）等技術(shù)，推進物理世界和數(shù)字世界的全面連接、交互和融合，從而實現(xiàn)由單點智能到全局智能的升級。云上智能包含云基礎(chǔ)底座、智能平臺、智能產(chǎn)品和服務(wù)、智能生態(tài)四層架構(gòu)。云基礎(chǔ)底座包含存儲、數(shù)據(jù)庫、云原生、服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)計算等部分，為云智能提供豐富的算力和存儲等資源；智能平臺層包括機器學(xué)習平臺，物聯(lián)網(wǎng)使能平臺和大數(shù)據(jù)平臺，為行業(yè)開發(fā)者提供一站式的平臺服務(wù)。其中，機器學(xué)習平臺能夠?qū)Ω鞣N數(shù)據(jù)源、組件、算法、模型和評估模塊進行組合，使得算法工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家在其之上能夠方便地進行模型訓(xùn)練、評估和預(yù)測，支持公有云訪問、私有化部署以及專屬云部署。物聯(lián)網(wǎng)使能平臺可以為各行業(yè)TencentCloud+AIWhitepaper云上智能

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白皮書的設(shè)備制造商、方案商及應(yīng)用開發(fā)商提供一站式設(shè)備智能化服務(wù)，平臺提供海量設(shè)備連接與管理能力及小程序應(yīng)用開發(fā)能力，提升傳統(tǒng)行業(yè)設(shè)備智能化的效率，降低用戶的開發(fā)運維成本，助力用戶業(yè)務(wù)發(fā)展。智能產(chǎn)品和服務(wù)層則包括語音、圖像、人臉識別等標準化的人工智能能力，數(shù)字虛擬人、對話機器人等人機交互服務(wù)，企業(yè)畫像、聯(lián)邦計算等云大數(shù)據(jù)SaaS產(chǎn)品，以及面向C端用戶的物聯(lián)網(wǎng)小程序。智能生態(tài)層，面向消費互聯(lián)網(wǎng)、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)以及可持續(xù)的社會價值創(chuàng)新三大方向，提供金融、工業(yè)、教育、醫(yī)療、政務(wù)、交通、文旅、傳媒、地產(chǎn)、文娛等各行業(yè)的智能化解決方案。消費互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可持續(xù)社會價值創(chuàng)新生態(tài)層產(chǎn)品和（工業(yè)、交通、能源、教育、（基礎(chǔ)科學(xué)、教育創(chuàng)新、鄉(xiāng)村振興、碳中和、（泛娛樂、內(nèi)容、社交等）醫(yī)療、金融、文旅等）FEW、養(yǎng)老科技和公益數(shù)字化等）AI標準化服務(wù)智能服務(wù)大數(shù)據(jù)SaaS產(chǎn)品物聯(lián)網(wǎng)ToC產(chǎn)品服務(wù)層（人臉核身、人像變換、（虛擬人、對話機器人等）（企業(yè)畫

像、聯(lián)邦計算等）（小程序）手勢識別、人體分析···）AI開發(fā)平臺物聯(lián)網(wǎng)使能平臺平臺層基礎(chǔ)層大數(shù)據(jù)平臺云基礎(chǔ)底座數(shù)據(jù)庫云原生服務(wù)器存儲網(wǎng)絡(luò)計算從“泛在智能”到“云上智能”，智能從廣覆蓋進入到深融合，各行各業(yè)上云賦智的進程進一步加快，智能已經(jīng)不僅僅是數(shù)字化工具，更成為行業(yè)塑造競爭優(yōu)勢的新生產(chǎn)力，為每個人帶來全新的價值。智能的最終目的是服務(wù)于人，幫助人們從復(fù)雜的勞動中解放出來，讓人們工作更高效、生活更幸福、體驗更美好，為人們帶來新的啟發(fā)和認知，幫助人們探索世界和創(chuàng)造未來，是智能在新時代肩負的更大使命。面向需求端的管理者、業(yè)務(wù)型員工、開發(fā)者和用戶四大類人群，云上智能提供決策、協(xié)作、創(chuàng)新和服務(wù)四大能力，不僅可以為管理者提供智能駕駛艙，洞察行業(yè)趨勢和新興機會，還可以推動組織內(nèi)部的管理效能提升，加速協(xié)同。對業(yè)務(wù)型員工來說，云上智能可以提供人機協(xié)同的環(huán)境，輔助生產(chǎn)者更好地完成工作，達成更多的創(chuàng)新；對開發(fā)者來說，云上智能可以幫助其降低開發(fā)門檻，開展更為高效的創(chuàng)新，并加速獲得變現(xiàn)收益；對C端用戶來說，智能化將讓人們獲得更為便利的服務(wù)和更優(yōu)質(zhì)的體驗。需求端供給端管理者業(yè)務(wù)型員工開發(fā)者c端用戶決策能力協(xié)作能力創(chuàng)新能力服務(wù)能力智能上云服務(wù)于人10

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云上智能創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)新價值云上智能的

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大新價值創(chuàng)造新產(chǎn)品對不同的策略進行評估，篩選出解決問題的最佳路徑。以人工智能的集大成者自動駕駛為例，一方面人工智能借助云、大數(shù)據(jù)和IOT的能力集成，人工智能得以在更技術(shù)在多傳感器融合分析，路徑規(guī)劃等方面顯現(xiàn)出了有大的范圍和更深的程度改變各行各業(yè)，從而打破原有的效性；另一方面，除了真實道路測試，自動駕駛汽車還資源束縛，創(chuàng)造出更多的新物種。典型如各種新型智能需要上百億公里的虛擬仿真測試，以訓(xùn)練汽車在不同交硬件背后的服務(wù)開放平臺，以騰訊云小微為例，接入小通流量、交通事故、極端天氣等復(fù)雜狀況下的自動駕駛微的硬件可以快速具備聽覺和視覺感知能力，從而實現(xiàn)能力，進而得出最優(yōu)的駕駛策略選擇，加速行業(yè)成熟。語音人機互動和音視頻服務(wù)能力。在使用小微時，只需要說一聲“小微”，就可以開始播放音樂和視頻、聽有鍛造新組織聲故事和新聞、查詢天氣、學(xué)習英語、與朋友聊天、創(chuàng)隨著一些簡單重復(fù)的勞動被機器替代，人們將專注于更建任務(wù)提醒、設(shè)定鬧鐘時間等，小微還可以和各種智能具想象和創(chuàng)新力的活動。現(xiàn)有勞動力與人工智能的結(jié)合，設(shè)備進行交互，用來控制調(diào)節(jié)燈光空調(diào)和電視，并能通將帶來人機協(xié)同的組織新格局。以智能流程自動化（IPA，過圖像識別技術(shù)認識很多東西。再如數(shù)字虛擬人，未來IntelligentProcessAutomation）為例，有望成為下一不僅可以在長相和表情方面更像真人，還可能擁有自主代組織運營模式的核心引擎。RPA與AI結(jié)合而成的IPA的感知能力、邏輯推理、語言甚至情感，成為我們每個能有效處理語音、視頻等日益激增的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并人的生活助理，或是元宇宙中的數(shù)字分身。自動處理復(fù)雜任務(wù)，徹底將員工從重復(fù)勞動中釋放。激發(fā)新效率IDC預(yù)計2021年將有75%的商業(yè)應(yīng)用會使用AI技術(shù)，超過50%的消費者將與聊天機器人進行人機互動，而相比過去的自動化，人工智能具有更強的自學(xué)習、自適超過50%的新型工業(yè)機器人也將利用AI技術(shù)提升組織應(yīng)和自組織等能力，不僅可以取代大量機械化和重復(fù)性效能。預(yù)計到2023年，IPA的市場規(guī)模將達到207億的體力工作，甚至可以替代簡單重復(fù)的腦力勞動，讓大美元，年度復(fù)合增長率將達到12.3%。量復(fù)雜的任務(wù)流程實現(xiàn)自動化，為組織帶來更高的生產(chǎn)效率和更穩(wěn)定的生產(chǎn)質(zhì)量。如，在銀行業(yè)，AI可以實現(xiàn)觸達新用戶柜面開戶和銷戶流程自動化；在保險行業(yè)，AI可以完成隨著消費者對個性化、體驗化的需求與日俱增，人工智再保業(yè)務(wù)流程的信息自動報送；在能源電力行業(yè)，AI可能在用戶觸達方面的作用正在越來越重要。以智能營銷以基于智慧電表采集的數(shù)據(jù)自動分析用電情況；在廣電為例，企業(yè)借助智能技術(shù)，可以更精準地洞察用戶需求，行業(yè)，面向智能標簽、拆條、編目、審核等業(yè)務(wù)場景，進而為其提供更適合的產(chǎn)品和解決方案。同時，智慧城媒體AI中臺可以幫助行業(yè)實現(xiàn)快速分析和理解視頻的市平臺上的智能應(yīng)急、智慧交通、精準醫(yī)療、智慧教育音視圖文，從而輸出所需的結(jié)構(gòu)化信息，并實現(xiàn)24小等各類公共服務(wù)，也將根據(jù)每個市民的個性化需求，提時不間斷工作，大幅提高行業(yè)效能。供更有針對性的服務(wù)供給。形成新決策在人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、智能芯片等技術(shù)和產(chǎn)品的支持下，人們可以獲得更大規(guī)模的數(shù)據(jù)和更強的算力，從而在數(shù)據(jù)海洋中找到人類經(jīng)驗難以發(fā)現(xiàn)的潛在聯(lián)系，幫助人們形成新的認知。加上模擬仿真等技術(shù)的配合，人們可以在數(shù)字虛擬世界模擬各種真實場景，TencentCloud+AIWhitepaper上云賦智進行時

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用云量和賦智量從“用云”到“賦智”：以“智”賦能構(gòu)成中國數(shù)字產(chǎn)業(yè)增長的重要動力地域分析

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發(fā)達地區(qū)領(lǐng)跑

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指數(shù)，后線城市加速趕超行業(yè)分析

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數(shù)字原生行業(yè)是用云和賦智主力軍“云智融合”的進程使人工智能正在變得更加模塊化、集成化。從廠商定制化的解決方案到用戶主動調(diào)用，人工智能的應(yīng)用門檻逐步降低。騰訊研究院編制了用云量和

AI

指數(shù)（賦智量），來衡量云與人工智能在各地區(qū)、各行業(yè)的應(yīng)用情況。在構(gòu)建用云量和賦智量指標時，我們采用取百分比的方法對數(shù)據(jù)進行標準化處理，即某城市的某個指標的數(shù)值為該城市該指標的數(shù)值除以該指標基期的全國加總數(shù)；采用這一標準化方式可以直觀感受到該城市在數(shù)字中國用云賦智版圖中所占據(jù)的相對位置。從“用云”到“賦智”構(gòu)成了中國數(shù)字產(chǎn)業(yè)增長的主要動力，“上云用數(shù)賦智”成效顯現(xiàn)。云上智能

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白皮書上云賦智進行時用云量和AI指數(shù)從“用云”到“賦智”：以“智”賦能構(gòu)成中國數(shù)字產(chǎn)業(yè)增長的重要動力指數(shù)構(gòu)成及觀點概覽·分季度看，AI

指數(shù)增速前高后低，隨著疫情趨向穩(wěn)定，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化緊迫性可能降低，進程可能趨緩。在“云智融合”的背景下，騰訊研究院通過構(gòu)建用云量和

AI

指數(shù)（賦智量）刻畫

云與人工智能在各地區(qū)、各·從不同等級城市看，各行業(yè)賦智結(jié)構(gòu)整體相似，以傳行業(yè)的應(yīng)用情況。具體而言，我們采用取百分比的方法統(tǒng)行業(yè)為主，而不同城市等級各行業(yè)用云機構(gòu)呈現(xiàn)出差對數(shù)據(jù)進行標準化處理，即某城市的某個指標的數(shù)值為異化，后線城市更有賴數(shù)字原生行業(yè)。該城市該指標的數(shù)值除以該指標基期的全國加總數(shù)；采用這一標準化方式可以直觀感受到該城市在數(shù)字中國用·從用云量行業(yè)規(guī)?？?，數(shù)字原生行業(yè)占比領(lǐng)先，位列云賦智版圖中所占據(jù)的相對位置?；凇坝迷屏俊奔丛魄八牡碾娚獭⑽膭?chuàng)、游戲和行業(yè)工具都是數(shù)字原生行業(yè)；計算指數(shù)和“賦智量”即

AI

指數(shù)的相關(guān)分析，我們得從用云量增速規(guī)?？矗卜?wù)類行業(yè)表現(xiàn)出色，位列到如下發(fā)現(xiàn)：前三的政務(wù)、醫(yī)療和能源都屬于公共服務(wù)類行業(yè)?！び迷屏亢唾x智量均持續(xù)高速增長，表明云計算和

AI

的·從賦智量行業(yè)規(guī)?？?，排名靠前的多為數(shù)字原生行業(yè)，使用活躍提升。作為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的代表，兩者發(fā)揮更如排名前三的金融、行業(yè)工具和文創(chuàng)，均屬于數(shù)字原生強的數(shù)字化支撐力。賦智量增速明顯高于用云量，表明行業(yè)；從賦智量增速規(guī)?？?，商業(yè)服務(wù)類行業(yè)表現(xiàn)突出，AI

的需求更旺盛、使用更活躍。排名前三的文旅、廣電和制造都與商業(yè)服務(wù)緊密相關(guān)?！男袠I(yè)分布來看，數(shù)字原生行業(yè)用云量更多，金融行業(yè)賦智領(lǐng)先；從地域分布來看，以北上廣為代表的發(fā)達地區(qū)保持領(lǐng)先，邊疆和中部增速更快。用云量與賦智量進一步增長，“上云用數(shù)賦智”成效顯現(xiàn)用云量即云計算指數(shù)，代表該地區(qū)云計算使用的活躍情況；賦智量即

AI

指數(shù)，代表該地區(qū)

AI

使用的活躍情況。在2020Q1

至

2021Q1

之間，云計算指數(shù)增長

57%、AI

指數(shù)增長

93%，賦智量增長明顯高于用云量，表明在行業(yè)上云的基礎(chǔ)上，智能化進一步成為新的需求增長點，云智融合的趨勢日益凸顯。14/

15PART3

上云賦智進行時-用云量和AI指數(shù)1602001801601401201008060402014012010080+57%+93%604020002020Q12021Q12020Q12021Q1用云量（云計算指數(shù)）賦智量（AI

指數(shù)）2020年一季度到2021年一季度，AI指數(shù)持續(xù)走高，季度環(huán)比增速平均高達22.2%，以“智”賦能構(gòu)成中國數(shù)字產(chǎn)業(yè)增長的重要動力。分季度看，疫情效應(yīng)明顯，2020Q3環(huán)比增速高達79.6%，2020年第三季度和第四季度占全年AI指數(shù)的65%，增速前高后低。250200150100500～11～22～77～2323～20002020Q12020Q22020Q32020Q42021Q1南海諸島2020AI

指數(shù)地圖AI

指標季度增長情況無論是“上云”還是“賦智”均呈現(xiàn)北上廣領(lǐng)先、邊疆和中部加速發(fā)展的空間分布格局在用云量規(guī)模上，上海領(lǐng)先。拼多多、嗶哩嗶哩、小紅書等上海新生代互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)崛起，支持上?？焖匍L成互聯(lián)網(wǎng)“后浪”之都，也帶動用云量快速增長、領(lǐng)跑全國。前十名排名較穩(wěn)定，煤炭大省山西省換道數(shù)字經(jīng)濟，從“挖煤”到“挖數(shù)據(jù)”，首次進入用云量規(guī)模前十省市。新疆、寧夏、西藏等西部地區(qū)用云量漲勢明顯。TencentCloud+AIWhitepaper云上智能

-

騰訊云

+AI

白皮書“賦智量”排名前三的省份北京、廣東、上海大幅領(lǐng)先其他省份，與互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)字產(chǎn)業(yè)主要集中分布在這幾個省份的情況一致。同時智能化轉(zhuǎn)型正從沿海省份擴散到邊疆省份。以寧夏、云南為代表的西部，遼寧、吉林為代表的東北部“賦智量”增速最快。用云量用云量賦智量賦智量省份省份省份省份規(guī)模排名增速排名規(guī)模排名增速排名上海市北京市廣東省浙江省湖北省江蘇省四川省福建省天津市山西省1新疆維吾爾自治區(qū)山西省12345678北京市廣東省上海市江蘇省1寧夏回族自治區(qū)新疆維吾爾自治區(qū)云南省12345678223遼寧省34寧夏回族自治區(qū)4遼寧省5內(nèi)蒙古自治區(qū)西藏自治區(qū)安徽省四川省5吉林省6浙江省6天津市7陜西省7湖北省8湖南省西藏自治區(qū)8山西省9青海省9福建省9青海省910甘肅省10貴州省10山東省10用云量規(guī)模和增速

TOP10

省份賦智量規(guī)模和增速

TOP10

省份從城市看，在用云量規(guī)模上，排名前三的城市上海、北京、深圳的“用云量”大幅領(lǐng)先其他城市，連續(xù)幾年穩(wěn)居數(shù)字一線城市。成都用云量規(guī)模首次進入前

10，展現(xiàn)川渝地區(qū)的勢能。相對沿海地區(qū)，內(nèi)陸城市及邊疆城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)弱，但也在全國新基建等建設(shè)中有新的發(fā)展機遇。典型像中衛(wèi)市成為國家級數(shù)據(jù)中心樞紐，用云量增幅第一。賦智量排名前十的多為一線、新一線大城市，與這些城市整體數(shù)字化程度高、“用云量”滲透率高密切相關(guān)，體現(xiàn)云智融合、協(xié)同發(fā)展特征。增速上排名靠前的基本都是各地中小城市，應(yīng)用云上智能可以幫助解決地方產(chǎn)業(yè)升級、城市治理和公共服務(wù)的難題。用云量用云量賦智量賦智量城市城市城市城市規(guī)模排名增速排名規(guī)模排名增速排名上海市北京市深圳市廣州市杭州市武漢市成都市天津市12345678中衛(wèi)市1234北京市1克拉瑪依市1晉中市上海市深圳市廣州市成都市杭州市南京市西安市拉薩市貴陽市2咸寧市2鞍山市34朝陽市3烏魯木齊市周口市4太原市大興安嶺地區(qū)延邊州55連云港市566眉山市677陽泉市河池市銀川市遵義市7綏化市888太原市9泰州市999貴陽市10湖州市101010用云量規(guī)模和增速

TOP10

城市賦智量規(guī)模和增速

TOP10

城市16

/

17PART3

上云賦智進行時-用云量和AI指數(shù)地域分析

-

發(fā)達地區(qū)領(lǐng)跑

AI

指數(shù)，后線城市加速趕超從省份看，北上廣

AI

指數(shù)持續(xù)領(lǐng)跑，第一梯隊保持穩(wěn)定北京、上海、廣東持續(xù)位列前三，山東、重

慶和湖北晉位顯著。2020

全年

AI

分省份均值達到

20，處于第一梯隊的北京、上海、廣東三省的

AI

指數(shù)占全國的七成。在第二梯隊，四川省

2021Q1

排名超過江蘇省，位列第四。山東，湖北在

2021Q1

指數(shù)排名上升較快，濟南市大力發(fā)展智慧城市，同時建設(shè)智慧金融、智慧商圈等高端應(yīng)用示范；武漢市成為國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)，以人工智能來帶動整個武漢的全產(chǎn)業(yè)、全行業(yè)的數(shù)字化。2021Q1AI省份排名變化北京市廣東省上海市江蘇省四川省浙江省陜西省西藏指數(shù)1北京市57.2302廣東省51.7403上海市26.7604四川省10.3815江蘇省8.21-16浙江省6.5507山東省4.93+8福建省貴州省8重慶市3.52+39湖北省3.39+9重慶市10陜西省2.86-3020406080100120140160180各省2021Q1AI指數(shù)及排名變化情況2020全年AI指數(shù)省級排名Top10從城市看，一線城市

AI

指數(shù)遙遙領(lǐng)先，江西、河南后線城市指數(shù)增長較快AI

產(chǎn)業(yè)集中于頭部城市，其余城市較為接近。2020

年與

2021Q1

指數(shù)排名較為趨同，其中深圳在

2021Q1

排名超過上海，位列第二。前五名排名穩(wěn)定，濟南，重

慶在

2021Q1AI

產(chǎn)業(yè)競相發(fā)展，躋身排名前十。濟南排名第七，聚焦“三個突破”。重

點突破人工智能創(chuàng)新產(chǎn)品、核心軟硬件、融合性新興業(yè)態(tài)三個方向，著力打造一批具備濟南特色的優(yōu)勢產(chǎn)品及產(chǎn)業(yè)集群。重

慶排名第八，加快國家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)重

慶頂級節(jié)點建設(shè)，上線全國首個區(qū)塊鏈政務(wù)服務(wù)平臺，推出“渝快辦”政務(wù)服務(wù)、渝快融等十大重

點應(yīng)用場景。江西

AI

產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，多個城市排名快速上升。2020Q1

至

2021Q1

之間，江西，河南多個城市排名上升超

100

名，其中增速排名前十的城市中，江西省三市上榜：撫州市文創(chuàng)行業(yè)，景德鎮(zhèn)市游戲行業(yè)以及鷹潭市行業(yè)工具行業(yè)增長突出。邊疆地區(qū)

AI

指數(shù)用量漲幅明顯：新疆的克拉瑪依市、黑龍江的伊春市排名上升均超過

150。TencentCloud+AIWhitepaper云上智能

-

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+AI

白皮書1807060504030201016014012010080604020002020全年AI指數(shù)TOP10城市2021Q1AI指數(shù)TOP10城市從城市群看：京津冀、珠三角、長三角城市群

AI

指數(shù)持續(xù)領(lǐng)先，各城市群競相發(fā)展。珠三角城市群

2020Q4

指數(shù)達到新高，AI

指數(shù)均值超

7。京津冀、珠三角、長三角城市群持續(xù)成為

AI

指數(shù)高度集中區(qū)域。長江中游、珠三角城市群增速領(lǐng)先，其中長江中游城市群增速超

300%。相比于前三城市群，其余城市群仍有較大上升空間，蘭西、關(guān)中平原城市群雖然

AI

指數(shù)較低，但發(fā)展處于快速上升期。876543210京津翼珠三角長三角成渝呼包鄂榆2020Q2蘭西關(guān)中平原北部灣長江中游哈長中原2020Q12020Q32020Q42021Q118

/

19PART3

上云賦智進行時-用云量和AI指數(shù)京津冀地區(qū)，北京是全國人工智能重

鎮(zhèn)，無論是企業(yè)規(guī)模、人才數(shù)量還是專利申請量等指標，都處于國內(nèi)領(lǐng)先位置，北京人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量約

1500

家，占全國的

28%。北京正在加快核心算法、基礎(chǔ)軟硬件等技術(shù)研發(fā)，加速智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，聚焦智能制造、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智慧城市、“科技冬奧”等重

點領(lǐng)域，建設(shè)并開放人工智能深度應(yīng)用場景。珠三角城市群中，深圳市

2021

年發(fā)布了《深圳經(jīng)濟特區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)促進條例（草案）》，是全國首個以地方法規(guī)方式推進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的區(qū)域，從基礎(chǔ)研究與技術(shù)開發(fā)、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、應(yīng)用場景拓展、促進與保障、治理原則等角度，促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展。廣州市獲批人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)，聚焦發(fā)展智能關(guān)鍵器件、智能軟件、智能設(shè)備等核心智能產(chǎn)業(yè)，面向計算機視覺等重

點技術(shù)方向和工業(yè)、商貿(mào)等重

點應(yīng)用領(lǐng)域，持續(xù)挖掘人工智能深度應(yīng)用場景。承德市肇慶市張家口市保定市廣州市東莞市北京市廊坊市佛山市秦皇島市東莞市唐山市天津市深圳市中山市江門市珠江市滄州市石家莊市衡水市邢臺市總和（2020全年）總和（2020全年）邯鄲市0.0164.00.0116.7長三角城市群智能經(jīng)濟一體化發(fā)展特征明顯。上海聚集了超過

1100

家人工智能企業(yè)，產(chǎn)值超過

1400

億元人民幣，超過

10

萬產(chǎn)業(yè)人才，在智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能網(wǎng)聯(lián)汽車等領(lǐng)域，積極創(chuàng)建國家人工智能先導(dǎo)區(qū)。浙江省以數(shù)字經(jīng)濟“一號工程”為牽引，持續(xù)完善人工智能等數(shù)字經(jīng)濟政策體系，不斷推進產(chǎn)業(yè)生態(tài)繁榮發(fā)展。杭州列入國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)，德清列入全國縣域首個國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)。江蘇省在智能機器人及相關(guān)硬件、智能傳感器及芯片、智能軟件及算法、人工智能平臺方面有較好的基礎(chǔ)，近年來不斷優(yōu)化

AI

產(chǎn)業(yè)發(fā)展布局，南京在在智能軟件、智能傳感器、智能芯片、智能機器人、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域形成了一定產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，蘇州

2021

年獲批科技部新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)，推動制造、醫(yī)藥研發(fā)、文旅、金融等核心產(chǎn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。成渝城市群著力推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化改造，為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級打下堅實基礎(chǔ)。成都是西部人工智能產(chǎn)業(yè)重

鎮(zhèn)，科技部新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)和工信部人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)。規(guī)劃到

2022

年，將建設(shè)以數(shù)據(jù)中心、智能計算中心為代表的算力基礎(chǔ)設(shè)施

10

個以上，以智慧交通、智慧醫(yī)療為代表的融合基礎(chǔ)設(shè)施

20

個以上，并在智能空管、普惠金融、智慧醫(yī)療、智能制造、交通、農(nóng)業(yè)、旅游等領(lǐng)域，打造優(yōu)勢場景。TencentCloud+AIWhitepaper云上智能

-

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白皮書鹽城市揚州市滁州市泰州市南通市綿陽市鎮(zhèn)江市南京市合肥市馬鞍山市常州市德陽市南充市達州市蘇州市蕪湖市上海市銅陵市成都市遂寧市湖州市廣安市安慶市嘉興市宜城市資陽市內(nèi)江市眉山市池州市雅安市重慶市杭州市寧波市舟山市紹興市自貢市樂山市金華市宜賓市臺州市瀘州市溫州市總和（2020全年）總和（2020全年）0.0136.90.020.68行業(yè)分析

-

數(shù)字原生行業(yè)是用云和賦智主力軍賦智量：金融大幅領(lǐng)先，行業(yè)工具、文創(chuàng)緊隨其后AI

在數(shù)字原生行業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)的應(yīng)用更均衡。2020

年金融指數(shù)依舊大幅領(lǐng)先，且指數(shù)維持在超

200

點的高值，行業(yè)工具、文創(chuàng)和房地產(chǎn)指數(shù)也非?？捎^?？梢娺@四個行業(yè)雖然基數(shù)已經(jīng)很高，仍有較大空間，依舊快速發(fā)展。在第一梯隊，金融賦智量一枝獨秀，是行業(yè)均值5

倍多。金融效率和安全需求巨大，天然適合應(yīng)用人工智能開展智能風控、智能營銷。第二梯隊中，賦智量均值線以上的行業(yè)，不僅有數(shù)字原生為主的文創(chuàng)、生活互聯(lián)，還有傳統(tǒng)行業(yè)的代表房地產(chǎn)和零售。金融行業(yè)文旅廣電工具文創(chuàng)制造房地產(chǎn)政務(wù)生活零售互聯(lián)零售電商工具行業(yè)廣電政務(wù)教育均值=93%電商醫(yī)療制造金融2502001501005000%200%

400%

600%

800%

1000%

1200%

1400%

1600%

1800%

2000%均值=37規(guī)模

TOP10

行業(yè)

[2020]增速

TOP10

行業(yè)

[2020Q1-2021Q1]20

/

21PART3

上云賦智進行時-用云量和AI指數(shù)傳統(tǒng)行業(yè)發(fā)展上升快，普遍在加速應(yīng)用

AI。2020

年多個傳統(tǒng)行業(yè)賦智量加速上升，疫情之下多地主張學(xué)生“停課不停學(xué)”，智慧課堂等應(yīng)用支持了教育

AI

產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；醫(yī)療行業(yè)方面，疫情也推動了智慧醫(yī)療的發(fā)展，通過

AI

圖像技術(shù)對

CT

的診斷，大大提高了就醫(yī)效率和診斷準確率。第一梯隊中，文旅受新冠疫情沖擊最大，亟需通過

AI等新技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)型求生，加上之前數(shù)字化體量小，呈爆發(fā)式增長。在第二梯隊，大部分傳統(tǒng)行業(yè)

AI

應(yīng)用增速都超過了整體均值，尤其廣電、制造、零售體量和增速均排名靠前，教育和醫(yī)療等后進行業(yè)也在穩(wěn)步增長。用云量：數(shù)字原生行業(yè)大幅領(lǐng)先，傳統(tǒng)行業(yè)加速上云數(shù)字原生的電商和數(shù)字內(nèi)容，是當前的用云大戶。在規(guī)模第一的梯隊，電商用云量一枝獨秀，是行業(yè)均值的

7

倍多。電商是云計算的發(fā)源地，用云情況已經(jīng)比較成熟。第二梯隊中，作為數(shù)字內(nèi)容的代表，文創(chuàng)和游戲?qū)Ａ繑?shù)據(jù)處理有剛需，用云量分別是行業(yè)均值的約

2.7

和

1.7

倍。傳統(tǒng)行業(yè)中，制造和行業(yè)工具的用云量也在行業(yè)均值之上，通過云計算，制造商的管理水平和內(nèi)部安全性都可以得到提升。市政服務(wù)及一些傳統(tǒng)行業(yè)，正在加速上云。增速第一梯隊中，新冠疫情促使大量政務(wù)、醫(yī)療應(yīng)用上線，用云量增速居首，超

200%

和

140%，是行業(yè)均值的

4

倍和

2.5

倍。在第二梯隊，教育、制造、廣電為代表的傳統(tǒng)行業(yè)，用云量規(guī)模和增速都躋身前

10，上云的潛力正在加快釋放。電商政務(wù)文創(chuàng)醫(yī)療游戲行業(yè)能源房地產(chǎn)文創(chuàng)工具制造金融教育生活行業(yè)互聯(lián)教育工具制造廣電政務(wù)廣電零售2502001501005000%50%100%150%200%250%均值=30均值=57%規(guī)模

TOP10

行業(yè)

[2020]增速

TOP10

行業(yè)

[2020Q1-2021Q1]各行業(yè)指數(shù)在頭部城市的分布較為集中從行業(yè)看，各行業(yè)頭部城市較為集中。不同城市排名前五的行業(yè)分布多樣，但金融、行業(yè)工具等行業(yè)多次上榜。例如北京排名前三的行業(yè)為生活互聯(lián)、文創(chuàng)、金融，上海的智慧零售、房地產(chǎn)、金融位列前三；拼多多、小紅書等電商品牌推動了上海智慧零售產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。深圳排名前三的行業(yè)為金融、行業(yè)工具、手機，廣州前三的行業(yè)為廣電、電商、文創(chuàng)。TencentCloud+AIWhitepaper云上智能

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白皮書排名1城市No.1No.2No.3金融金融手機No.4No.5北京市上海市深圳市廣州市成都市杭州市南京市西安市拉薩市貴陽市生活互聯(lián)文創(chuàng)行業(yè)工具教育2智慧零售房地產(chǎn)行業(yè)工具游戲3金融廣電行業(yè)工具電商游戲4電商文創(chuàng)行業(yè)工具教育5金融生活互聯(lián)金融行業(yè)工具政府醫(yī)療6行業(yè)工具廣電電商生活互聯(lián)文創(chuàng)7金融行業(yè)工具行業(yè)工具行業(yè)工具文創(chuàng)電商手機8金融廣電電商交通云9房地產(chǎn)政府教育電商其他10金融行業(yè)工具電商不同等級城市各行業(yè)賦智與用云的行業(yè)結(jié)構(gòu)不同等級城市各行業(yè)賦智整體結(jié)構(gòu)比較相似，都以傳統(tǒng)行業(yè)為主，差異更多體現(xiàn)在具體行業(yè)的占比上。各線城市傳統(tǒng)行業(yè)都是賦智量的主體，如果算上金融，各線城市的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)

AI

指數(shù)占比都在

7

成以上，可見傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)更需要外部的

AI

支持。一、二線城市金融賦智最突出，與區(qū)域金融多聚集和經(jīng)濟或政治中心的大城市密切相關(guān)。三線城市除了金融賦智也較突出外，廣電賦智的占比也很大，反映了地方性電視臺的智能化轉(zhuǎn)型訴求強烈。四線城市行業(yè)工具賦智較突出，表明四線城市已更多接受

SaaS

類工具服務(wù)，以解決地方人才、資源等不足問題。五線城市房地產(chǎn)賦智明顯突出，可能反映出小型城市支柱產(chǎn)業(yè)少，房地產(chǎn)相對具備資源能投入到

AI

等前沿技術(shù)的探索中。一線城市二線城市三線城市四線城市五線城市0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%不同等級城市各行業(yè)賦智量占比（2020）22

/

23PART3

上云賦智進行時-用云量和AI指數(shù)不同等級城市各行業(yè)用云結(jié)構(gòu)明顯有差異，一二線城市呈現(xiàn)一定互補性，后線城市上云更多有賴于數(shù)字原生行業(yè)。一線城市匯聚更多數(shù)字原生行業(yè)的用云需求，電商、文創(chuàng)、游戲和行業(yè)工具的整體用云占比超過

78%

最高。二線城市傳統(tǒng)行業(yè)的上云最突出，除去以上四個數(shù)字原生行業(yè)的其他行業(yè)用云之和的占比接近

44%

最高，二線與一線呈現(xiàn)一定互補性。二

~

五線城市數(shù)字原生行業(yè)用云占比依次遞增，后線城市由于傳統(tǒng)行業(yè)基礎(chǔ)相對有限，數(shù)字化發(fā)展更多有賴于數(shù)字原生行業(yè)的帶動。一線城市二線城市三線城市四線城市五線城市0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%電商文創(chuàng)

游戲

行業(yè)工具

制造

金融

生活互聯(lián)教育

廣電

政務(wù)

零售文旅

醫(yī)療

房地產(chǎn)

交通

能源不同等級城市各行業(yè)用云量占比（2020）TencentCloud+AIWhitepaper云上智能為實體經(jīng)濟注入新動能智能化轉(zhuǎn)型圍繞效率和質(zhì)量展開智能化轉(zhuǎn)型方法騰訊云智能服務(wù)產(chǎn)業(yè)數(shù)智融通行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型最佳實踐在今天所有巨大的不確定當中，數(shù)字化和智能化是確定的，數(shù)字化和智能化將會全面改造所有的行業(yè)。不是每家企業(yè)都要轉(zhuǎn)型，但是每個企業(yè)都必須升級，完成升級。有人認為“技術(shù)對企業(yè)而言只是一種手段”，但如今的數(shù)字化和智能化已經(jīng)不僅僅是一種手段，而將會成為一種革命性的趨勢。以人工智能、大數(shù)據(jù)、IoT

為代表的新技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，可以為傳統(tǒng)企業(yè)由信息化到智能化搭建階梯。盡管我們已經(jīng)感受到了智能化給各行各業(yè)帶來的巨大潛力價值，但落地之路仍然任重

道遠。智能化轉(zhuǎn)型是一項系統(tǒng)工程，需要從規(guī)劃到實施的長期投入。從戰(zhàn)略、規(guī)劃、落地到運營，智能化轉(zhuǎn)型的先行者已經(jīng)形成了一套框架。結(jié)合騰訊在各行各業(yè)智能化轉(zhuǎn)型過程中已有的實踐，我們將從更具體的可操作的角度來探索企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的方法。嶄新的業(yè)務(wù)重

塑時代即將來臨。云上智能

-

騰訊云

+AI

白皮書云上智能為實體經(jīng)濟注入新動能智能化轉(zhuǎn)型圍繞效率和質(zhì)量展開所有轉(zhuǎn)型都是圍繞連接效率、數(shù)據(jù)效率以及決策質(zhì)量展開的。?

連接效率。其實我們所有的生活、工作都是一個連接接著又一個連接。連接是一切轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)。消費互聯(lián)網(wǎng)做到今天的規(guī)模，是把十幾億人高效地連接在一起。進入到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，除了十幾億人，還要做到幾百億物的連接。從連接人到連接物、連接應(yīng)用、連接數(shù)據(jù)。?

數(shù)據(jù)效率。數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)變現(xiàn)的價值與意義已毫無爭議。企業(yè)手中積累了大量的數(shù)據(jù)，這要得益于多年的信息化投入。但不少企業(yè)信息化投入越大，數(shù)據(jù)孤島反而更嚴重

，因為大量數(shù)據(jù)都鎖在各個系統(tǒng)里。靜態(tài)數(shù)據(jù)非但不是資產(chǎn)，反而變?yōu)榱素搨?。?shù)據(jù)和庫存是一個道理，庫存周

轉(zhuǎn)越快，現(xiàn)金流才越健康，產(chǎn)品才能轉(zhuǎn)化為商品和服務(wù)，否則就是呆滯品。所以只有讓數(shù)據(jù)快速流轉(zhuǎn)起來，讓數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間充分交叉，才能幫助企業(yè)獲得更多洞察，通盤考慮后進行決策。?

決策質(zhì)量。由“數(shù)據(jù)

+

算力

+

算法”驅(qū)動的自動化決策取代經(jīng)驗決策。決策自動化的意義在于盡量減少決策過程當中人的參與，這樣決策才能更快、更準。自動化決策能力高低也是衡量傳統(tǒng)企業(yè)與數(shù)字化企業(yè)的標尺之一。當前活躍的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，如騰訊、百度、京東，亞馬遜等，它們?nèi)粘５臉I(yè)務(wù)

99.9%

以上的決策都是由機器、算法和模型完成的。這樣才能支撐每天幾億、十幾億人的實時在線交互、娛樂、購物。在產(chǎn)業(yè)智能化領(lǐng)域，決策自動化還只是剛起步，但在一些單點的場景上也取得了一些成效。各個行業(yè)都存在大量可以引入人工智能的場景，自動化決策程度會進一步放大企業(yè)間的差距。連接、數(shù)據(jù)與決策并不是孤立的。連接產(chǎn)生數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)用以優(yōu)化模型訓(xùn)練讓決策更精準，精準決策又可以產(chǎn)生更多的連接，這樣就形成了一個正向飛輪。智能化轉(zhuǎn)型方法盡管我們已經(jīng)感受到了智能化給各行各業(yè)帶來的巨大價值，但落地之路仍然任重

道遠。為更好地幫助企業(yè)走好智能化轉(zhuǎn)型之路，騰訊研究院提出了“技術(shù)、數(shù)據(jù)和人”三要素的轉(zhuǎn)型框架，幫助企業(yè)識別到實施智能化過程中不同階段提升的重

點。26/

27PART4

云上智能為實體經(jīng)濟注入新動能技術(shù)：以人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)為代表的智能技術(shù)發(fā)展日趨成熟，為企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了更多可能。數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)是新的生產(chǎn)要素，已成為企業(yè)的核心資產(chǎn)。把握數(shù)據(jù)維度，打通企業(yè)數(shù)據(jù)，沉淀有效數(shù)據(jù)是智能化轉(zhuǎn)型的前提。如果沒有強大的元數(shù)據(jù)，就難以整合數(shù)據(jù)，部署和分析智能化模型。數(shù)據(jù)質(zhì)量直接決定了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的廣度和深度。人：由于企業(yè)組織的復(fù)雜性，智能化轉(zhuǎn)型需要自上而下的推動。所有轉(zhuǎn)型都是由人發(fā)起、執(zhí)行，并最終服務(wù)于人的。既懂業(yè)務(wù)，又能夠在數(shù)據(jù)和人工智能方面比較專業(yè)性的復(fù)合型人才，能夠很好幫助企業(yè)把AI真正應(yīng)用到業(yè)務(wù)層面，并打造適應(yīng)智能化需要的平臺型組織、網(wǎng)絡(luò)型組織和生態(tài)型組織。第一階段：單點場景第二階段：企業(yè)整體第三階段：生態(tài)系統(tǒng)聯(lián)合行業(yè)開源開放平臺，推動部門級或特定環(huán)節(jié)的模型開發(fā)，架構(gòu)轉(zhuǎn)型，形成企業(yè)級內(nèi)部智能技術(shù)數(shù)據(jù)人上下游產(chǎn)業(yè)鏈伙伴全面應(yīng)用適配核心場景平臺，由單一場景復(fù)制到多維場景AI

技術(shù)開放數(shù)據(jù)、共享接口，形成企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)打通，構(gòu)建數(shù)據(jù)圍繞核心場景搜集訓(xùn)練有效數(shù)據(jù)整合技術(shù)團隊與行業(yè)專家完善的生態(tài)數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)處理中臺治理機制建立數(shù)據(jù)科學(xué)家隊伍，引入第三引入復(fù)合型的生態(tài)運營專家，方智能化轉(zhuǎn)型專家，建立“技術(shù)

+建設(shè)“技術(shù)

+

行業(yè)

+

管理

+行業(yè)

+

管理”的復(fù)合人才團隊生態(tài)運營”的智能化轉(zhuǎn)型團隊[圖：智能化轉(zhuǎn)型框架]“智能化轉(zhuǎn)型”中的“轉(zhuǎn)型”（SHIFT：Speci?cation、Hypothesis、Input、Facility、Transformation）可以分為單點場景-企業(yè)整體-生態(tài)系統(tǒng)的三步走。從實施路徑上，可以從局部到整體。借助智能技術(shù)，以重點領(lǐng)域的業(yè)務(wù)痛點為抓手，對局部業(yè)務(wù)和運營模式進行優(yōu)化，達到降本增效的目的。進而從單一場景擴展到多維場景，形成企業(yè)內(nèi)部智能中臺和企業(yè)級解決方案。最后通過開放數(shù)據(jù)、共享接口擴散到行業(yè)上下游，形成智能化的生態(tài)系統(tǒng)。需求（Speci?cation）[1]認識技術(shù)：對智能化技術(shù)能實現(xiàn)的能力和功能進行認知，形成創(chuàng)新和變革的思路[2]需求分析：洞察自身需求，基于智能化技術(shù)認知，探索系統(tǒng)改進的方案假設(shè)（Hypothesis）[1]核心場景：在局部或某些業(yè)務(wù)嘗試智能應(yīng)用[2]戰(zhàn)略制定：依托業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、用戶需求，評估提供解決方案輸入（Input）[1]積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)：圍繞核心場景下的痛點，搜集有效數(shù)據(jù)[2]專業(yè)知識數(shù)據(jù)化：避免“信息孤島”，實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型TencentCloud+AIWhitepaper云上智能

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騰訊云

+AI

白皮書[3]技術(shù)導(dǎo)入：收集、定義、跟蹤需求，體系化進行技術(shù)匹配平臺（Facility）[1]技術(shù)架構(gòu)：構(gòu)建海量數(shù)據(jù)處理平臺，支撐海量數(shù)據(jù)計算需求，引入智能化技術(shù)架構(gòu)[2]企業(yè)架構(gòu)：首先需要理順企業(yè)架構(gòu)，盡可能地避免過多的內(nèi)部競爭和架構(gòu)上的重復(fù)、疊床架屋，形成合力；其次要樹立精品策略，把有限的資源集中在重點項目上，打造一批精品產(chǎn)品，形成企業(yè)內(nèi)部的示范效應(yīng)轉(zhuǎn)型（Transformation）[1]流程優(yōu)化：根據(jù)智能化導(dǎo)入情況，再造工作及組織流程，制定開放靈活的自動化流程，以推動業(yè)務(wù)發(fā)展[2]規(guī)?；涞兀簩我粓鼍皬?fù)制到多維場景，大面積應(yīng)用AI技術(shù)[3]商業(yè)模式重塑：以智能化能力驅(qū)動主要業(yè)務(wù)，轉(zhuǎn)變市場定位和形象，以新興技術(shù)開辟市場，推動商業(yè)模式升級[4]生態(tài)集成：在戰(zhàn)略目標明確、定位清晰的情況下，通過建設(shè)一批精品項目的過程中，逐漸與一批上下游公司形成良好的互信和合作關(guān)系，為后續(xù)的生態(tài)集成打下堅實基礎(chǔ)。此外，云上智能的推進，可以從幾個維度去尋找切入點，一是從數(shù)據(jù)密集處入手，哪個行業(yè)、哪個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)最多，更容易自動化采集或產(chǎn)生數(shù)據(jù)，就可以從哪個行業(yè)和環(huán)節(jié)入手，如金融、電信、能源、制造等行業(yè)在運行過程中，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，借助ABCI技術(shù)的融合，將實現(xiàn)行業(yè)的智慧化升級。二是從富含價值處入手，哪個行業(yè)和環(huán)節(jié)智能化后產(chǎn)生的價值效益最大，就可以從哪里著手，如政府掌握了海量的城市運行數(shù)據(jù)，通過打造城市數(shù)據(jù)底座，可以聚合經(jīng)濟、民生、治理等各類數(shù)據(jù)，為城市智慧化轉(zhuǎn)型帶來巨大價值。三是從行業(yè)共性特點的場景出發(fā)，形成可復(fù)制、易推廣的解決方案。騰訊云智能服務(wù)產(chǎn)業(yè)數(shù)智融通騰訊的云智能服務(wù)建立于云基礎(chǔ)底座之上，利用一系列技術(shù)將安裝、部署、運維、調(diào)優(yōu)集成于云上完成，實現(xiàn)降本增效。底層是智能基礎(chǔ)設(shè)施，包括騰訊云TI平臺、物聯(lián)網(wǎng)使能平臺。TI-ONE、TI-MATRIX、TI-DataTruth等平臺提供包括算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)處理等一系列AI開發(fā)能力，為企業(yè)或者個人用戶提供一站式的智能化、數(shù)據(jù)化、移動化服務(wù)，這樣的組合讓開發(fā)變得更為敏捷高效，讓個人用戶更加輕松應(yīng)用，也更好得為企業(yè)實現(xiàn)靈活可用的訴求。騰訊云物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)平臺（IoTExplorer）為各行業(yè)的設(shè)備制造商、方案商及應(yīng)用開發(fā)商提供一站式設(shè)備智能化服務(wù)，海量設(shè)備連接與管理能力，以及小程序應(yīng)用開發(fā)能力，平臺還打通騰訊云基礎(chǔ)產(chǎn)品及AI能力，提升傳統(tǒng)行業(yè)設(shè)備智能化的效率，降低用戶的開發(fā)運維成本，助力用戶業(yè)務(wù)發(fā)展。28

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29PART4

云上智能為實體經(jīng)濟注入新動能中間層是智能業(yè)務(wù)標準化產(chǎn)品，包括云AI標準化服務(wù)、AILab聯(lián)合開發(fā)推出，相較于以往AI助手，擁有更鮮