今天，我们正跨入第四次工业革命的时代，人工智能、自动驾驶、物联网、 混合现实等成为了这次革命的热点。在这个时代里，全球每 18 个月数据就会翻 倍，预计到 2020 年，全球数据量将达到 40ZB（相当于 4 万亿 GB）；在这个时 代里，技术将越来越直观，能与人对话，并变得更加智能；在这个时代里，计算 机协助人类进行智能工作，企业能用以往难以想象的方式更好地了解、服务客户， 并最终解决世界上最棘手的挑战。 纵观人类历史上的诸多创新，汽车、印刷术、蒸汽机、载人飞行、火箭和卫 星……它们无不成为推动人类在浩瀚无垠的各领域里迅猛发展的加速器。这一次， 人工智能或将成为最大的加速器。大型机、个人电脑、互联网、移动电话、云计 算……这一切都是人工智能的前奏。它不仅使人类的能力得以延展，还让我们的 脑力变得更加强大；它不仅仅是数字时代的一个进步，还是包括图灵在内的技术 先知们，在电脑诞生前就梦想到的终极目标。 目录 “AI+”时代 | 人工智能的未来及其社会角色 一、未来技术趋势及人工智能背景 二、设计可信赖的人工智能，遵从六大价值观 三、人工智能的潜力——应对社会挑战 四、人工智能与职业和工作的未来 五、重要结论及建议 人工智能技术对经济和商业影响的总体展望 一、什么是人工智能？ 二、人工智能的市场展望 三、人工智能对企业的价值和影响 四、人工智能对企业的价值和影响-案例分析 五、重点行业的展望 六、中国志在成为人工智能领域的全球领导者 七、中国人工智能创新者（企业）现状 八、总结 人工智能在电子商务行业的应用和对就业影响研究报告 摘要 一、研究背景情况 二、人工智能应用总体情况 三、人工智能应用对电商岗位就业、收入及商家业务的影响 四、人工智能与就业相关建议 五、相关案例 取代还是解放：人工智能对金融业劳动力市场的影响 前言 概述 一、人工智能新浪潮：机遇与挑战并存 二、再造金融业价值链：自动、智能、创新 三、重塑金融业劳动力市场：颠覆、提升、创造 四、展望人工智能时代就业之变：需求结构变化、能力要求多元 人工智能技术对医疗服务业影响展望 一、医学影像人工智能 二、人工智能对医疗影像行业就业的影响 三、未来人工智能医疗影像行业需要的专业人才 四、 人工智能医疗影像行业面临的挑战 人工智能时代的教育 前言 一、人工智能在教育行业的应用现状及趋势 二、人工智能给教育行业带来的机遇和挑战 三、教育行业如何应对人工智能时代的到来 结语 人工智能时代的就业需求与人才培养 一、人工智能对中国经济社会发展的影响 二、人工智能对中国就业生态的影响 三、人工智能时代人才培养的着力点及政策建议 四、结语 人工智能时代的税收和社会保障政策 一、人工智能时代的社会公平 二、人工智能时代初次分配环节税收政策面临的主要问题 三、人工智能时代再分配环节社会保障政策面临的主要问题 四、人工智能时代下税收政策与社会保障政策的应对之策 发布单位：中国发展研究基金会、红杉资本

概述 2020年谈企业数字化转型， 有一个不变和四个变。 不变的是企业面临的整体宏观环境和企业 多年发展积累的运营模式和管理能力， 因此企业数字化转型面临的固有难点依然存在；四个 变化因素是疫情影响、5G部署、人工智能（AI）加快应用 ， 以及中美技术加速解耦。 四个变 化因素导致企业数字化转型或主动或被动加速， 并加强了本土定制化方案需求。 这要求企业 能很好理解未来数字化企业的关键特征，充分利用2020年的变化带来的契机， 系统性解决 和 推进数字化转型中面临的固有难点， 并依据对企业所处转型阶段的判断，制定符合自身特点 的转型方案。 数字技术的发展已经从互联网、大数据，迈入人工智能时代。 在数字化对社会 经济的冲击和颠覆中， 互联网企业独领风骚，传统企业的总体表现迄今为止不够理想。 希望 本文能够通过对2020外部形势的再研判以及对数字化企业的特征分析，帮助传统企业厘清数 字化道路上的发展误区，充分利用2020年的新形势，在数字化转型的新一轮进程中达到事半功倍的效果。 撰写单位：普华永道

正如人类社会进步的本质是人类的分工协作，产品 更新换代的本质是技术的融合应用。伴随着各项技术飞速 发展并加速商业化，每个技术时代都会出现颠覆时代的产品。 在PC和互联网时代，Wintel组合融合应用了服务器/ PC/ERP/Web 1.0电子商务技术等技术，定义了个人电脑； 在移动互联网时代，苹果公司融合应用了Web 2.0、云、 移动技术定义了智能手机；在数字化时代，特斯拉融合应 用大数据、分析、可视化、物联网、智能机器、人工智能等 技术，定义了智能汽车。在后数字化时代，区块链、量子计 算、边缘计算、脑机接口、立体显示、数字孪生等新技术接 踵而来，定将定义一个规模更大、更复杂的智能产品―― “未来数字城市”。 撰写单位：埃森哲

要点 利用 AI 优化价值链势在必行 将近 60% 的受访者证明，AI 对于企业的成功至关重要。企业必须以更快的速度和敏捷性来适应目前的形势，而 AI 可以帮助他们实现最重要的业务目标：推动有机增长，降低运营成本。但是，在 400 位化工行业的受访高管中，只有 40% 表示他们正在执行企业范围的 AI 战略。 向 AI 领军者企业学习 我们确定了一小部分化工行业领先者（占受访 者的 22%），他们明确制定了企业 AI 战略。他 们在收入增长和盈利方面的财务绩效都处于 领先地位。这些 AI 领军者企业能够更有效地 实现业务目标，他们中有超过四分之三表示， 在过去三年中，他们超额实现了通过 AI 投资 创造价值的预期目标。 AI 成功的三大要素 AI 领军者企业建立了充分利用 AI 能力所需的基础。他们实施了 AI 业务蓝图，并在价值链中融合了 AI 与其他呈指数级发展的技术。 撰写单位：IBM

前言 人工智能的终极目标是研究使计算机来模拟人的思维过程和智能行为（如学习、推理、思 考、规划等），制造类似于人脑智能的机器。 为了实现这个目标，理解构成智能必要的元素，必须研究人和动物智能的载体生物大脑的本身结构以及其运行方式。神经科学聚焦于大脑如何进行信息加工，力图阐明复杂行为之下的机制和物理实现形式；认知科学研究研究人类的心智和认知过程，通过构建认知框架，预测复杂行为，揭示智能的产生机制。认知科学、神经科学与 信息学科分别从不同的路径来探索智能本质的，它们的交叉碰撞出炫丽的火花。 北京智源人工智能研究院的人工智能的认知神经基础重大研究方向，期望利用本方向的多学科交叉基础，用 白皮书的形式总结过去一年间在这个前沿领域的一些重要探索和发现，更好的为这几个方向的研究者搭建沟通的平台和桥梁。 解析大脑和神经系统的连接方式及工作原理离不开借助先进的技术，因此高时空分辨率的 生物荧光成像是系统神经科学的必要工具。康奈尔大学的 Chris Xu 研究组，一直研究三光子 显微成像，实现成年斑马鱼全脑任意位置的深层高分辨率成像，相关技术也被应用于大型的模 式动物如猕猴的深层脑区。高分辨率显微镜的另一个缺点是往往只能够成像很小的区域，无法 看到多个神经回路和脑区的活动。为了克服这个问题，清华大学戴琼海团队一直在发展大视场、 可以观察小鼠全脑很大视场内结构和功能变化的单光子显微镜。 为了提高单光子成像的对比度 和实现多层同时成像，他们开发了一种新的多平面宽场荧光显微镜，同时具备光学层切、体成 像能力以及 1.56 mm×1.83 mm 的超大视场，并用于稀疏的小鼠血管和斑马鱼神经元成像。单 个神经元脉冲发生的时间尺度在毫秒量级，因此如何提高成像的时间分辨率、用成像来观察动 作电位的发生和传播也是领域内努力的重点。加州大学伯克利分校的 Na Ji 团队开发全光无源 激光扫描高速成像，实现 XY 方向上的 3000 Hz 扫描的双光子成像；发展基于轴向扩展的贝塞 尔光扫描双光子显微镜， 实现稀疏标记样本的每秒 99 帧的体成像速率。 哥伦比亚大学的 Hillman 研究组发明了可以用于小鼠等哺乳动物的单镜头的单光子光片显微镜，实现高时空分 辨率的体成像。最后，为了解决如何在自由行为动物上实现高分辨率成像，北京大学分子医学 研究所牵头开发了超高时空分辨微型化双光子在体显微成像系统，实现了小鼠自由行为过程中 大脑神经元和神经突触活动清晰的图像，并赋予微型化系统的体成像和多平面成像能力。 伴随 着不断发展出来的遗传编码或是化学合成的特异性荧光探针，高时空分辨率成像能够观察越来 越多的神经递质和神经肽的动力学释放过程，从而描绘出正常和神经疾病时候它们调控神经元、 回路、脑区活动以及整体动物行为的变化…… 撰写单位：北京人工智能研究院

摘要 随着我国经济持续发展，维持着稳中向好的发展趋势，物流业获得了长足的发展。科学技术是第一生产力，物流业的发展离不开技术的支持，科技创新对产业升级具有重要作用。物流技术水平的高低决定了物流业发展的速度和质量。而目前人工智能技术的研究与发展已经取得了阶段性的成果，随着人工智能技术的不断落地商用，物流行业也必将借助人工智能实现产业升级，进入智能物流新时代。 本文跟随当下人工智能技术与物流行业发展的趋势，展望新一代物流的发展趋势与关键智能，重点分析了人工智能技术与物流发展结合的场景，具体描绘了智能物流的蓝图。为新一代物流如何实现降本增效，增加智能化程度提供合理建议，加快物流行业的发展与人工智能技术的落地。 首先，回顾了物流行业的发展历程，以史为鉴，分析了物流产业发展的经济、政策、环境条件正逐步向好，并迎来了互联网时代带来的新的机遇与挑战，总结认为物流的重大发展离不开技术的提升。同时，介绍了物流行业的基本职能和发 展现状，对智能物流的趋势进行了分析，指出智能物流发展离不开人工智能技术。 其次，介绍了人工智能的起源与发展，展现了人工智能技术不断发现问题并突破桎梏的过程。介绍了许多人工智能的最新技术和应用，从而引出人工智能体系的架构和关键技术，并描述了主流的应用场景，探析人工智能技术为基础的多 类场景与物流行业密切相关，说明物流行业的技术升级必需由人工智能来推动。 再次，分析了人工智能在物流行业中的应用优势，介绍了基于人工智能的智能物流体系（包括智能化物流仓储体系、智能化物流运输体系及智能化物流配送体系），详细地描述了若干个体系中基于人工智能的局部架构，并展示了人工智 能下新一代物流的典型案例及应用场景。人工智能作为数据底盘的核心技术，必将通过影响这些场景和相关技术间接地促进新一代物流的智能化发展。 最后，本文对基于人工智能的新一代物流进行了总结和展望。在人工智能的引导下，物流将从供应链和价值网络等全局形式重新规划行业间、物流企业间的分工，实现协同化发展。 撰写单位：物流信息互通共享技术及应用国家工程实验室

前言 利用人工智能提供的强大分析、预测与策略优化等能力来赋能网元、网络和业务系统，实现电信网络的智能规建、智能运维、智能优化管控与业务能力提升，已经成为当前国内外电信行业的发展重点。国内外运营商、设备商和服务商等在电信网络智能化方面纷纷布局，电信网络智能化在标准研究、技术验证与落地应用等方面均有重要推进。 2020 年，伴随着 5G 网络的大规模商用和网络人工智能平台的建设成熟，越来越多的网络智能化应用与业务得以落地并发挥良好效果。人工智能作为电信网络的重要使能技术已经成为行业共识，网络内生智能将带动新一代信息基础设施的发展演进，促进网络、计算、数据与影响的融合与协同，为 ICT 和各个垂直行业带来全面智能能力的支撑与推动。 本白皮书系统分析目前电信网络智能化的总体发展态势与应用现状，集中展示 AI 技术在移动网、固定网络和业务服务应用场景的落地案例，包括故障根因分析、异常小区发现、基站节能、业务内容智能推荐、网络质量智能监控与业务智能识别调优等。随着电信行业人工智能应用不断在现网落地部署并释放价值，AI 将贯穿电信网络端到端全生命周期的运营与演进，实现网络的泛在智能能力，帮助运营商实现数字化转型，带动整个电信产业的智能升级。 撰写单位：中国人工智能产业发展联盟

目录 调研背景 人工智能改变组织 成为更聪明的AI应用者 跨越人工智能挑战 赢得胜利需要什么？ 撰写单位：德勤

摘要 当前，人类生产生活的数据基础和信息环境有了大幅提升，人工智能正从学术驱动转 变为应用驱动，从专用智能迈向通用智能，比历史上任何一个时期都要更加接近于人类智 能水平，进入了新的发展阶段。新一代人工智能作为引领未来的颠覆性、战略性技术，正在 进一步带动其他技术的进步和产业的升级，逐渐成为新一轮科技革命的突破口和产业变 革的核心驱动力。 基于此，中国电子学会组织专门团队研究编制《新一代人工智能产业白皮书（2020年）⸺产业智能化升级》，全面梳理了全球产业智能化升级的主要表现与特征，重点围绕我国产业智能化升级进行指标体系构建和指数分析，深入论证了制造业、农 业、金融、医疗、教育、安防、交通、零售产业智能化升级的路径和效应，最后提出积极打造 智能化新型基础设施、加快推进行业数据开放融通、大力培育产业智能化运营系统、优化构建智能化安全保障体系四大措施，为产业的升级效应研判和未来的市场前景提供重要 的参考价值，为行业主管部门制定出台发展战略及政策提供参考依据。 撰写单位：中国电子学会，中国数字经济百人会，商汤智能产业研究院

什么是中国智能城市指数(ICI-CN)？ 本中国智能城市指数旨在按照中国城市在新兴的人工智能领域所从事的各项活动，对各个城市进行排名。它为想要了解中国人工智能活动区域和地理概况的决策者和利益相关方提供了资源。稍后的报告将详细说明排名靠前的城市，正是这些城市构成了本报告的中国智能城市指数。 本中国智能城市指数属于元分析研究成果。其中的所有评分和排名的编制依据来源于围绕各个城市、省和地区所开展的现有研究以及中国公开的现有人工智能数据。 近年来，关于中国城市人工智能的报告和排名层出不穷。本研究汇总了既有的深刻见解，并将其整合到了一个指数中。本指数基于 10 个指标，并给出了四个单项排 名 的 综 合 结 果，包 括（1）企 业 活 动，（2）研究水平，（3）基础设施准备度，和（4）政府的参与度 关键见解 中国智能城市指数（ICI-CN) 揭示了六个主要的人工智能领先城市群。这些集群分别对应着中国的各个经济区。 智能城市前六强都位于东部沿海地区。而其它三个经济区则各自至少包含一个位列前十强的智能城市。北京是智能之都，同时也是研究和企业活 动领域的领导者。 东部沿海地区的挑战者上海、南京和杭州在智能城市指数的各个类别中都具有一定的综合实力。 在政府参与人工智能活动方面，南部沿海的巨头深圳和广州处于领先地位，拥有实力雄厚的企业部门。 中部地区崛起城市包括武汉，这是一个新兴的城市，其在人工智能研究和基础设施建设方面占据优势。 东北工业城市哈尔滨市和沈阳市以强大的人工智能研究能力著称。西部大开发城市包括西安和成都，这两大城市的研究实力都在不断增强，同时也在吸引人工智能人才方面提供了有利的政策条件。 撰写单位：悉尼大学商学院

目录 一、 2020，企业中的人工智能 二、 与互联网密不可分的第三次人工智能浪潮 三、 人工智能为企业创造价值的模式与路线图 四、 2020最具产业价值的7个AI领域 五、从实验室AI到产业AI：正在发生的人工智能红利 六、AI应用的风险管控和治理：以人为本，赢得信任 撰写单位：阿里云研究中心、埃森哲

人工智能领域划分 人工智能既是计算机科学的一个分支，又是一个融合了多种学科的交叉学科，近年来其内涵和外延也在不断地发生变化，新兴的子领域不断涌现。 在进行榜单生成时，综合参考了计算机领域较为公认的权威性机构关于学科的分类方法，这 些机构包括：国际计算机学会（Association for Computing Machinery, ACM），中国计算机学会（China Computer Federation, CCF）和电气和电子工程师协会（Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE）。 同时又融合了国内外专家学者的建议，选择了经典 AI、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人、知识工程、语音识别、数据挖掘、信息检索与推荐、数据库、人机交互、计算机图形、多媒体、可视化、安全与隐私、计算机网络、计算机系统、计算理论、芯片技术和物联网作为 20 个子领域。 撰写单位：本报告基于清华大学 AMiner 团队发布的“AI 2000 人工智能全球最具影响力学者榜单”，获取人工智能领域最具影响力学者并进行分析。本报告由清华-中国工程院知识智能联合研究中心、清华大学人工智能研究院知识智能中心，以及中国人工智能学会作为联合主办方编写，AMiner 提供数据，智谱·AI团队提供技术支持。