五、云计算、大数据、人工智能、自动驾驶等新生型数字经济推动经济与社会加速变革

近年来，云计算、大数据、人工智能、自动驾驶等新生型数字经济取得长足进步，加快与经济社会各领域渗透融合，带动技术创新、推动产业升级、助力经济转型、促进社会进步。

（一）人工智能成为行业热点

自1956年达特茅斯会议美国学者首次提出人工智能概念以来，人工智能不断发展演进，在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。2016年谷歌的AlphaGo以4∶1战胜了多次围棋世界冠军韩国棋手李世石，标志着人工智能正在迈向2.0时代。潘云鹤院士认为人工智能2.0是指基于重大变化的信息新环境和发展新目标的新一代人工智能，其技术特征表现在：一是从传统知识表达技术到大数据驱动知识学习，转向大数据驱动和知识指导相结合的方式；二是从分类型处理多媒体数据（如视觉、听觉、文字等），迈向跨媒体认知、学习和推理的新水平；三是从追求“智能机器”到高水平的人机协同融合，走向混合型增强智能的新计算形态；四是从聚焦研究“个体智能”到基于互联网络的群体智能，形成在网上激发组织群体智能的技术与平台；五是将研究的理念从机器人转向更加广阔的智能自主系统，从而促进改造各种机械、装备和产品，走上智能化之路。

在2.0时代，人工智能成为国际竞争的新焦点，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。从产业角度看，互联网巨头抓紧部署。根据市场调研公司CB Insights提供的数据显示，苹果、IBM、雅虎、英特尔等美国科技巨头，在过去五年间一直在悄然收购人工智能初创公司，自2011年以来已有近140家人工智能初创公司被收购。从应用领域看，人工智能将更广泛地应用于城市建设、经济管理、普惠医疗、交通驾驶等领域。以自动驾驶为例，在硅谷已经有超过40家企业获得了在加州公共道路进行自动驾驶汽车测试的许可。谷歌母公司Alphabet旗下的谷歌无人驾驶汽车项目宣布独立成为一个名叫Waymo的实体，试图率先实现L4级（高度自动驾驶）的车辆上路。在中国，腾讯、百度等互联网巨头也开始抓紧部署无人驾驶。2017年，百度发布了“Apollo（阿波罗）计划”，向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。2017腾讯全球合作伙伴大会，腾讯首次公布自动驾驶战略，展示了其自动驾驶技术框架、仿真测试平台，计划明年将实现在城市半封闭道路上的自动驾驶能力。

（二）云计算行业进入发展深水区

2017年，全球公共云市场进一步整合，亚马逊、微软、阿里云和谷歌四分天下的格局逐渐形成，各大云计算厂商争相发布新产品、新概念，价格战愈演愈烈，2017年全球云计算发展呈现出以下几个新的发展趋势。

（1）云生态体系建设正成为发展重点。随着云计算产业的不断发展，各巨头纷纷转向打造以“我”为主的云生态体系，提升对行业的掌控力。阿里云推动云合计划，计划招募1万家云服务商，共同构建生态体系，为企业、政府等用户提供一站式云服务。腾讯云发布“云+计划”,5年投入100亿元打造云平台及建设生态体系，吸引云计算产业链上的长尾企业。百度云推出“云图计划”，携手行业合作伙伴共建生态圈，计划5年内投入100亿元打造百度云平台及生态体系。华为企业云与国内100多家各行业领先的合作伙伴、20多个城市达成合作，扩展行业应用和计算能力。

（2）价格战加剧行业洗牌。根据相关机构调研，近年来国内外云计算巨头价格战加剧，主要云计算厂商纷纷降低云计算服务价格，中小云厂商举步维艰，行业洗牌和整合速度加快。在美国市场，经过几轮云服务降价潮，形成了三巨头主导的局面。在中国市场，2017年，阿里云进行超过6轮的降价行动，宣布ECS企业级实例、RDS实例及CDN和安全服务又一次降价，其中CDN降价25%，打出全网最低价的招牌；腾讯云以1分钱价格中标厦门市信息中心公开招标外网云服务，远低于中移动福建公司、中电信厦门公司、联通云数据、厦门纵横等4家厂商的报价。

（3）更多的数据中心加快投入建设。随着云计算市场的持续扩张，云计算服务商需要建设更多的数据中心以应对业务的高速增长。如谷歌于2016年4月宣布，到2017年年底将建设12个新的数据中心，将云平台覆盖区域扩展至全球15个地区；亚马逊AWS宣布，将在瑞典斯德哥尔摩建立一个数据中心群，目标是将服务覆盖地区由12个增加至15个。

（4）细分领域成为中小企业生存之道。随着云计算产业生态链不断完善，行业分工呈现细化趋势，用户需求不断分化、细化。相比互联网巨头，云计算中小企业能更好地捕捉客户的个性化需求，为特定的用户群体提供定制化和差异化服务，从而获得竞争优势。

（5）云计算对ICT软硬件产业产生了颠覆性影响。云计算产业底层软硬件关键技术快速发展，已经跨越技术起步期，逐步进入成长成熟期。云计算的出现使用户不需要投入大量成本购买、部署、维护、升级硬件，可以通过使用服务的方式来获得硬件资源能力，从而改变了IT服务模式，也使得硬件厂商的格局面临洗牌。整机层面，随着业务快速、领域部署等需求的出现，以及软件定义存储、软件定义网络等技术的兴起，改变了传统服务器、存储、交换机等硬件体系。芯片层面，新芯片加速计算变革，企业级领域芯片巨头Intel收购FPGA公司Altera，布局未来计算市场。云计算虽然产生的直接价值不高，但对整个ICT产业体系都是革命性的冲击和影响。新的参与者、新的巨头正在逐渐出现，中小型企业、中小开发者和个人成为产业链中的新势力。

（三）大数据助力行业智慧决策

随着医疗、交通、金融等领域信息化水平不断提升，行业内部已经积累了许多数据，构成大数据资源的“存量”，而移动互联网和物联网的发展，大大丰富了大数据的采集渠道，数据内容和数据格式日渐多样化，数据颗粒度也越来越细，来自外部社交网络、可穿戴设备、车联网、物联网及政府公开信息平台的数据将成为大数据增量数据资源。据Gartner公司2015年的调查数据显示，全球范围内已经或未来2年计划投资大数据应用的企业比例达到76%，比2014年增长3%。中国信息通信研究院2015年的调查显示中国地区的受访企业中有32%的企业已经实现了大数据应用，另有24%的企业正在部署大数据平台。

大数据在各个领域的应用不断深化。在电信领域，运营商手机用户每天产生的话单记录、信令数据、上网日志等数据就可达到PB级规模，大数据技术帮助运营商提高数据处理能力，法国电信、T-Mobile借助大数据加快了诊断网络潜在问题的效率，改善服务水平，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户及更高的业务增长；SK电讯成立SK Planet公司专门处理与大数据相关的业务，通过分析客户的使用行为防止客户流失；中国联通利用大数据技术对其全国3G/4G用户进行精准画像，形成大量有价值的标签数据，为客户服务和市场营销提供了有力支持。在金融领域，利用大数据可以提升金融企业内部数据分析能力。中信银行信用卡中心从2010年开始引入大数据分析解决方案，为企业中心提供了统一的客户视图。美国的Lending Club通过获取eBay等公司的网店店主的销售、信用记录、顾客流量、评论、商品价格和存货等信息，以及他们在Facebook和Twitter上与客户的互动信息，借助数据挖掘技术，把这些店主分成不同的风险等级，以此来确定提供贷款金额数量与贷款利率水平。在政务领域，美国2012年启动“大数据研究和发展计划”，联合国2012年推出“数据脉动”计划，日本2013年正式公布以大数据为核心的新IT国家战略。

（四）金融科技

当前金融行业进入转型发展阶段，随着云计算、大数据、人工智能、区块链等新兴技术的发展与应用，金融科技正在以迅猛的势头重塑金融产业生态。

云计算是金融行业信息化的重要支撑，其高可靠和高可扩展的特性，使得企业可以集中、高效、灵活地对设备和设备数据进行统一管理。目前，大型金融机构纷纷开启了基于云计算的信息系统架构转型之路，逐步将业务向云迁移，如蚂蚁金服、微众银行等从诞生之初就把所有IT系统架构在云上。中型企业倾向于使用混合云，核心业务系统和敏感数据放置在私有云，生产过程中实施外包驻场运维、自主运维或外包运维则放在公有云上。小型企业主要使用公有云，充分利用行业内形成公共接口、公共应用等服务。

大数据提升金融行业运营、管理和服务水平。金融行业数据资源丰富，有利于大数据技术的推广、应用。大数据技术帮助金融企业总结现状、预测未来，从而更精准地对市场变化做出反应。现阶段，金融大数据的应用领域主要包括数据资产变现、交易欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费信贷、信贷风险评估、供应链金融、股市行情预测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等。

人工智能技术在金融领域应用的范围主要集中在智能客服、智能投顾、智能风控、智能营销等方面。智能客服主要以语音技术、自然语言理解、知识图谱为技术基础，智能化地解决客户问题。智能投顾是将机器学习与经济学投资理论结合，为客户提供个性化的理财顾问服务。智能风控支持信贷审批人员在履约能力和履约意愿等方面对用户进行综合评定，提高风险管控能力。智能营销是基于可量化的客户需求偏好、消费特点进行精准营销。

区块链重构金融体系支付、信用体系。区块链技术的非对称加密特性，使得交易双方即便在不了解对方信息和没有第三方机构担保的情形下也能进行可信任的价值交换，保证了系统对价值交换的活动记录、传输、存储的可信性。目前，区块链技术已经逐渐渗透到金融行业中的一些应用场景，一是供应链金融，在多方参与的供应链金融中，区块链可以有效确保生产链中产地、日期、价格、质量等信息独立，任何一方无法篡改。二是支付清算，区块链技术构建的分布式银行间金融交易系统，可以为用户提供全球范围的跨境实时支付清算服务，极大降低了跨境支付环节的费用。三是数字票据，区块链有效去除传统票据交易模式的中心角色，实现了点对点的票据价值传递。四是征信管理，区块链依靠程序算法自动记录信用相关信息，存储在区块链网络的每台计算机上，提升征信体系的可靠性。

（五）各国加紧布局自动驾驶

自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物，是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，已成为各国争抢的战略制高点。根据美国汽车工程师协会的标准，自动驾驶汽车视智能化、自动化程度水平分为5个等级：驾驶支援（L1）、部分自动化（L2）、有条件自动化（L3）、高度自动化（L4）和完全自动化（L5）。从技术与产业角度，自动驾驶的核心元素包括整车设计及环境感知、驾驶策略和地图导航等部分；从政府政策角度，自动驾驶涉及当前交通、公安、测绘等领域法律法规的调整使用。从当前全球产业发展态势看，美国、德国、日本等国不同程度上保持领先。

美国作为全球科技创新中心，以创新生态为引领，牵头全球优势资源，引领自动驾驶发展。产业层面，一是相关主体广泛参与。美国互联网公司、整车厂、芯片厂商、零部件企业、大学等不同主体全面参与自动驾驶。谷歌以实现L4和L5等级的自动驾驶为目标，在定位、算法等方面持续投入，其Driverless Car技术成熟度全球领先。特斯拉以迭代和渐进方式逐步向高层级自动驾驶演进。英特尔加速开发自动驾驶专用的Xavier AI超级计算芯片。零部件厂商德尔福早在2015年3月，就已实现自动驾驶汽车横穿美国，行程5600km。苹果公司的造车项目“泰坦计划”也囊括自动驾驶。二是产业协同、引领发展。跨界合作、整合全球资源成为美国优势企业推动自动驾驶发展的主流选择。例如，谷歌Driverless Car项目的合作企业囊括丰田、现代、LG、英伟达、德尔福等全球众多厂家。Uber的自动驾驶项目也整合卡内基梅隆大学、沃尔沃等国内外优势资源。此外，特斯拉、Lyft、德尔福等也纷纷选择全球合作方式，进行自动驾驶技术开发与测试。三是政府努力打造有利的政策和法律环境。美国交通部在2015年8月出台“智能交通战略ITS（2015—2019）”，其中将车辆自动化作为两大重点之一提出；2016年9月推出“自动驾驶政策”，提出未来几年的政策发展方向；2016年12月交通部又提出了一项提议，将要求未来生产的所有轻型汽车及卡车配备V2V通信设备，与自动驾驶结合将使道路交通更安全。同时在密歇根大学成立交通变革研究中心，打造自动驾驶和车联网测试环境，支持实地运营试验。此外，加州等地政府也积极推动立法，破除法律法规障碍，推动自动驾驶测试。截至2016年9月，加州已为谷歌、福特、大众、百度在内的15家企业发放自动驾驶车辆上路测试牌照。

德国作为全球汽车工业强国，以大型车企为引领，整合全球资源，推动自动驾驶全面商用。在产业层面，以三大车企为核心，整合全球领先零部件商、芯片厂商，成立自动驾驶联盟，协同推进自动驾驶发展。宝马公司联合英特尔、Mobileye成立自动驾驶联盟，集合英特尔在计算平台、Mobileye在环视图像深度学习等方面的优势，加速自动驾驶发展。奥迪也已联合英伟达、TTTech等组成联盟。戴姆勒则与LG、百度等开展合作。在政府层面，极力打造有利于自动驾驶发展的政策和社会环境。德国政府2015年发布“自动和互联驾驶战略”，推动自动和互联驾驶汽车尽早上路。针对自动驾驶可能面临的法律和社会问题，政府成立自动驾驶汽车项目委员会，以及跨学科、跨部门的自动驾驶圆桌会议。召集来自学界、产业界、政界的知名人士，探讨解决相关法律和社会问题。

日本自动驾驶呈现出积极追赶态势。在产业层面，主流车企研发进度向美、德看齐，目标是2020年实现完全自动驾驶汽车上路，并在2020年东京奥运会期间提供服务。在政府层面，积极协调推动。2014年，由内阁牵头，协同警察厅、总务省、经济产业省、国土交通省等多部门联合实施“自动驾驶系统研发计划”，推动自动驾驶技术及产业发展。2016年3月，经济产业省集合三大车企及电装、松下等6大零部件企业达成协议，合作推动厂家技术提升。2016年5月，日本IT综合战略本部发布《自动驾驶普及路线图》，宣布将允许自动驾驶于2020年在高速公路行驶。

除保持领先的美国、德国、日本等国外，英国、瑞典、韩国、法国等国也呈现出积极布局态势，争抢未来产业制高点。值得一提的是，谷歌、百度、Uber等互联网企业在技术开发、产业应用等方面发挥的作用愈发突出。同时各国企业纷纷将2020年作为时间节点，希望实现自动驾驶汽车全面部署，届时全球自动驾驶生态将迎来大爆发。