2025 联合国贸易和发展会议 日内瓦，2025 概述 版权所有 © Adobe Stock 包容性人工智能与发展 技术与创新报告 内容 第7页 《2025年技术创新报告》 包容性人工智能与发展 概述 iiiiii 前言 第4页 引言 第7页 页面 17 设计人工智能的国 家级政策 第1页 人工智能技术前沿 第11页 准备抓住人工智能 机遇 对的能力。 《2025年技术与创新报告：包容性人工智能与发展》 调查复杂的人工 智能领域，旨在帮助决策者制定促进包容性技术进步的科学、技术和创 新政策。 人工智能的使用有潜力加速实现可持续发展目标，但如果分布不均且缺 乏伦理监督和透明度，其扩散可能会加剧现有的不平等。报告分析了在 从开发到采用的所有阶段所需的必要要求和政策，以促进可持续发展的 包容性技术进步。 这需要一种多维和基于证据的方法。为此，确定了三个关键杠杆点—— 杠杆点—— 基础设施、数据和技能，提供了一个广泛的社会经济视角，并突出了构 建有弹性的基础设施和促进包容性和可持续工业化和创新的需求。 v Rebeca Grynspan 联合国贸易和发展会议秘书长 历史表明，虽然技术进步推动经济增长，但它本身并不能确保公平的收 入分配或促进包容性的人类发展。更加强劲的国际合作可以将焦点从技 术转向人，使各国能够共同构建全球人工智能框架。这样一个框架应优

多云发展战略，持续扩展企业未来高质量增长空间 �.� 多云战略落地的应用场景 �.� 多云战略为企业带来显著实践价值 第三章 智能时代，企业多云战略面临的挑战 �.� 多云是企业开展智能化升级的重要策略 �.� IT复杂性攀升，安全、效率、创新、成本成为长期挑战 �.� 重视六大核心能力，构建先进多云体系 第四章 在下一朵云上，解锁AI发展新动能 �.� 获得先进技术能力是当前企业选择下一朵云的首要核心驱动力 � I应用对数据传输、计算 资源等维度的更高要求，以确保推理任务获得更佳的访问性能、资源利用效 率、扩展性、灵活性、安全性和成本优势等。此外，企业在选择新的云服务 商时，应重点考量其对未来多模态、多场景、多技术栈等趋势的综合支撑能 力，确保企业IT技术架构始终具备足够的前瞻性和灵活性。 �� 三大变量驱动 第一章 企业云战略向“创造业务价值”方向演进 �.� 新技术、新环境、新业务， 业追寻新价值曲线的过程中获得越来越多的实践。 当前，以人工智能为代表的数字经济新技术、新产业、新模式，正在持续推动各 行业的高质量发展进程。人工智能、数据要素、算力和网络基础设施等具备极强 的行业普适性，一系列的数字化、智能化升级几乎可以给所有行业带来降本、提 质、增效的显著效应；更重要的是，人工智能应用进一步加速了数字产业化的进 程，产生了许多新的产业形态和就业岗位，从而帮助各地方构建出可持续发展的

的特性，使其在计算效率上实现了显著提升，且降低对供给紧张的外部 GPU 资源依 赖，为中国 AI 大模型开发提供了更可行和更经济的解决方案；另一方面，Deepseek 的开 源模式使其可以本地部署，且有利于提升数据安全性和处理速度，这将加速国内 AI 应用的 开发进程。随着 DeepSeek 的成功面市，我们看好国内 AI 大模型和 AI 应用投资的加速， 带动中国主权 AI 建设和 AI 电力需求快速增长，缩小与海外领先国家的差距。 数据中心有望促进我国新能源消纳 与美国情况不同，我国电力系统当前供需格局趋于宽松，且电网保供能力较强，数据中心 企业尚可以依赖电网供电实现 AI 大模型训练和推理，与核电、气电等稳定电源签订直连保 供协议的必要性弱于美国同行，这也反过来给新能源供数据中心提供了机会。从项目角度 来看，已有比如新疆绿电智算中心，合盈数据智算中心等实现绿电和算力的耦合，采用 UPS 的供电结构。其中合盈数据智算中心项目在张家口的蔚县、沽源、张北建设总计 发展重心从训 练模型向应用落地倾斜，应用侧的推理算力需求相应上升。推理更注重能效比，即单位能 耗下的计算能力，使其更适合大规模部署和长期运行，我们认为在智能算力需求上行，且 能效比重要性日益提升下，将带动数据中心供配电系统需求的结构性变化。 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。

2024年中国人工智能产业研究报告 2 前言 PREFACE 研究背景： 作为新一轮科技革命和产业变革的核心引擎，人工智能产业在2024年被中央及各地政府确立为 重点发展方向，陆续出台了一系列针对性强、力度大的政策措施，旨在推动产业创新，提升区域经 济的科技竞争力。经过多年持续投资布局，我国人工智能产业体系逐步完善，基础层、模型层及应 用层不断升级优化，实现了人工智能、大数据等数据智能技术与实体经济的广泛融合。2025年2月， 引了国内外开发者和企业的关注，推动了中国AI生态的开放性和竞争力的进一步提升。这一风潮不 仅加速了模型层的国产化创新，也为中小企业提供了更易获取的 AI 工具，激发了应用层的创新活力， 成为中国AI产业发展的标志性事件。 艾瑞人工智能研究团队延续六年行业研究经验，在第七年聚焦人工智能产业的发展环境、产业 进程及产品动态，深入探讨技术驱动、产业机遇、商业模式及挑战等核心议题，为市场提供前瞻性 数据与深度洞察。 研究方法： 1）市场规模增速略低于预期：2024年中国AI产业规模为2697亿元，增速26.2%，略低于预期。 主要原因为大模型在实际业务场景的表现未完全满足客户需求，且建设成本较高，较多项目仍 处于探索阶段。 2）算力需求结构性转变：2024年部分地区智算中心出现闲置，但这主要是供需错配导致。随 着DeepSeek等开源模型推动推理应用爆发，推理侧算力需求大幅上涨，智算中心利用率有望 逐步提高。 3) 工具生态日益完善：分

2024年中国人工智能产业研究报告 2 前言 PREFACE 研究背景： 作为新一轮科技革命和产业变革的核心引擎，人工智能产业在2024年被中央及各地政府确立为 重点发展方向，陆续出台了一系列针对性强、力度大的政策措施，旨在推动产业创新，提升区域经 济的科技竞争力。经过多年持续投资布局，我国人工智能产业体系逐步完善，基础层、模型层及应 用层不断升级优化，实现了人工智能、大数据等数据智能技术与实体经济的广泛融合。2025年2月， 引了国内外开发者和企业的关注，推动了中国AI生态的开放性和竞争力的进一步提升。这一风潮不 仅加速了模型层的国产化创新，也为中小企业提供了更易获取的 AI 工具，激发了应用层的创新活力， 成为中国AI产业发展的标志性事件。 艾瑞人工智能研究团队延续六年行业研究经验，在第七年聚焦人工智能产业的发展环境、产业 进程及产品动态，深入探讨技术驱动、产业机遇、商业模式及挑战等核心议题，为市场提供前瞻性 数据与深度洞察。 研究方法： 1）市场规模增速略低于预期：2024年中国AI产业规模为2697亿元，增速26.2%，略低于预期。 主要原因为大模型在实际业务场景的表现未完全满足客户需求，且建设成本较高，较多项目仍 处于探索阶段。 2）算力需求结构性转变：2024年部分地区智算中心出现闲置，但这主要是供需错配导致。随 着DeepSeek等开源模型推动推理应用爆发，推理侧算力需求大幅上涨，智算中心利用率有望 逐步提高。 3) 工具生态日益完善：分

年成立以来，一直致力于为企业提供最前沿、最专业的数字化人才培养解决方案。我们深知， 数字化人才是企业实现数字化转型的核心要素，只有拥有一支高素质的数字化人才队伍，企业 才能在数字化浪潮中稳健前行。 本指南以前瞻性的视野，深刻剖析了行业发展的最新趋势，精准捕捉到了企业在数字化转 型过程中面临的诸多挑战与痛点。在此基础上，我们围绕数字化人才的全面培养与发展，展开 了深入而细致的探讨，旨在为企业量身打造一套高效、可持续的数字化人才建设体系，从而助 包括外聘人才成本和原有人才优化成本）；另 一个则是企业自己建立科学的、定制化的人才数字技能培育机制，以培训等方式提升自有人才 队伍的数字化能力，在花费较低成本的同时，既可以保证数字人才供应的时效性，也能实现对 企业的“量体裁衣”，进而更好地发挥出数字化转型的效能，无疑是更具性价比的思路。 因此，企业需果断加大员工培训投入，聚焦数据分析、云计算、物联网等数字化转型核心 领域，定制系统培训规 该标准拟将数字人才分为数字化管理人才、数字化技术人才和数字化应用人才三大类。 第 10 页 数字人才三个层次划分 名称 数字化管理人才 数字化技术人才 数字化应用人才 定义 规定战略性、全局性 的管理者应具备的 数字化视野和统筹 规划能力。 分析数字化转型中数字 人才与数字职业的对应 关系，适时引用现行的国 家职业标准，以保证标准 之间的协调性。 根据应用场景，对业务人员提

Strategy 2024年5月 人工智能物联网（AIoT）：将人工智能与现实世界相连 互联设备提升人工智能的实用性 分析师将人工智能物联网（AIoT）大致定义为人工智能（AI）与物联网（IoT）的融合1，利 用AI让物联网设备变得更智能、更具自主性。但这是一个以设备为中心的“小数据”的定义。 从战略层面的“大数据”视角来看，AIoT是机器智能与现实世界之间的连接。用于AI训练和 摄像头、安全传感器、HVAC、家电、AV设备、管道、灌溉系统、泳池、汽车和能源等。通 用连接需要在两个方面进行标准化——设备网络和应用层。让我们以消费电子行业为例来看 看这是如何运作的。 AIoT重新定义设备连接性 AI的爆发式增长促使联网设备制造商来满足IoT产品快速增长的需求，这些产品能为基于AI 的生态系统提供现实世界的输入。从连接的角度来看，这需要：（1）标准的、广泛可用的 基于IP的网络；（2 oT产 品的可行性。 标准设备网络 全球有数百种各具特色的设备网络——有线、无线、基于IP、非IP、全栈式、LAN、PAN、 LP-WAN、蜂窝网络、卫星网络等等，连接着数十亿台设备。这些网络在过去30年中不断发 展演变，每一种都有其令人信服的应用场景和商业模式。起初，网络的快速创新让嵌入式设 备制造商能够基于能效、覆盖范围、mesh网络技术、安全性、易用性、设备功能、成本和

探索阶段还是已经开展 AI 应用的企业，最突出的痛点 是组织缺乏 AI 专业知识或技能。这一问题正成为制约企业 AI 应用落 地和战略转型的主要瓶颈。 虽然 89% 的受访 CEO 认可 AI 的战略重要性，超半数的 CEO 表 示正面临来自企业内部推动 AI 转型的迫切压力，但只有四分之一的 CEO 表示其组织已经为全面整合 AI 做好充分准备。 大模型正从“能用”迈向“好用”和“实用 ”，从技术创新演变为推动组织变 阶段特点： 快速见效、风险可控 投入成本相对较低 应用范围局部性强 以效率提升为主要目标 典型案例： 营销领域：利用 AI 生成营销文案、个性化推荐 客服领域：智能客服机器人初步应用 运营领域：数据分析和预测性维护 行政领域：智能会议纪要、文档处理自动化 扩展深化阶段：AI 的产品化整合 阶段特点： 系统性应用部署 技术深度集成 跨部门协同 以业务创新为核心诉求 典型案例： 典型案例： 研发领域：AI 辅助产品设计、智能代码生成 生产领域：智能质检系统、预测性维护 供应链：智能库存管理、需求预测优化 人力资源：AI 驱动的人才筛选与管理 全面推广阶段：AI 的战略化布局 阶段特点： 组织架构重塑 商业模式创新 全域数智化转型 生态系统构建 典型案例： 战略层面：成立 AI 创新中心，设立首席 AI 官 产品层面：推出 AI 原生产品线 运营层面：构建智能化业务中台

时代经济周期波动， 定制批发业务遭遇需求收缩与供给过剩的双重压力，行业陷入供需失衡与资本退潮的转型期。 • 在全球数字化与智能化浪潮交相辉映的当下，人工智能技术，特别是生成式AI与大模型技术的突破性飞跃，正引领一场前所未有的技术革新浪潮，重 塑着各行各业的发展蓝图。在此背景下，算力资源已成为支撑AI技术持续进步不可或缺的基石，而算力中心，作为算力资源的核心承载平台，正迎来 崭新的发展机遇。其中 带来了多元化的市场机遇与挑战。 ➢ 以环京地区为典型，得益于AI训练需求的持续增长，行业下游需求迅速扩张。在各地区中，环京地区有望率先步入供不应求阶段。预计到2025年， 环京地区将率先迎来区域性价格拐点，为算力中心行业的高质量发展注入新动力。 资料来源：灼识咨询 报告研究方法论（1/2） 5 研究方法论 • 在编制本报告的过程中，我们秉持严谨的研究态度，综合运用多种研究方法，旨在深 具有代表性的需求方与供给服务商数据，涵盖业务运营、市场份额等关键信息。 • 案头研究：通过收集和分析最新的市场报告、政策文件、新闻报道等公开资料，我们系统地回顾了算力中心行业的发展历程、驱动因素、 竞争格局等基本情况，有效把握当前市场的最新动态和发展趋势，为报告奠定了理论基础。 二、模型搭建与测算： • 供需模型搭建：从专业的行业视角出发，我们将一手调研获取的、来自超40家具有代表性的需求厂商与供给服务商的数据，整合融入供需

蓝领群体的平均年龄也在继续增加，40 岁以上蓝领劳动者占比约50%，年轻群 体进入蓝领工作岗位的意愿较低。 年轻群体意愿低 3 工厂普工、建筑零工等工作环境危险、 任务繁重，工人精神与肉体压力大， 认可度低。许多危险性大或者繁重辛 苦的工种已经面临招工困难的局面。 繁重、危险工种招工难 6 驱动因素 政策驱动：从国家战略到地方政策培育沃土支持机器人产业 发展 资料与数据来源：公开资料 发布单位 时间 政策 器人产业创新高地 2025年机器人关联产 业规模达1000亿元 打造10家行业一流的 机器人头部品牌 打造100个标杆示范的 机器人应用场景 机器人密度达500台/ 万人 广东省培育智能机器人战略性新兴 产业集群行动计划（2023-2025年） 2024年1月24日 广东省工业和信 息化厅等五部委 2025年，营收达800亿元：服务机器人营收达200 亿元，无人机（船）营收达500亿元，工业机器人 2025年机器人产业链 规模达2000亿元，核 心产业规模超250亿元 遴选50个标杆示范机 器人应用场景 重点领域机器人密度 达500台/万人 工业机器人整机综合指标达到国际先进水平，关键零部件性能和可靠性达到 国际同类产品水平；人形机器人“大脑、小脑、肢体”等关键核心技术取得 突破，大模型等人工智能技术加快发展 服务机器人和特种机器人在家政服务、养老助残、 医疗康复、教育娱乐、维护巡检、安全应急等领域