基础型智能产业包括发展的环境条件

【编者按】对于的应用来说：技術平台、产业应用环境、市场、用户等因素都对人工智能的产业化应用市场有很大的影响目前人工智能技术的主要应用场景包括但不限於：安防、制造业、服务业、金融、教育、传媒、法律、医疗、家居、农业、汽车等。“如何实现人工基础型智能产业包括自身的创新”，以及“如何将其应用到具体场景中”，将会是各行业发展的关键点

现今，中国是世界上人工智能领域发展最快前景最好的国家，部分指标已居于世界领先地位；但是目前中国的人工智能还有一些垂直细分领域亟需去开发。

本文以人工智能这一领域作为主要研究對象通过分析（宏观经济、竞争态势、行业技术预测）、分析（市场阶段、市场规模）以及微观分析（应用场景、SWOT、竞争策略）深入调查行业的宏微观背景。

本文的目的是：深入分析的为寻找细分领域可能存在的发展机会提供支持。

人工智能行业的发展离不开国家有關部门的政策及国家战略支持；2015年以来，人工智能顶层设计逐渐完善相关政策密集出台。

图1.人工智能政策阶段（德清经略新创2019）

2015年5月，《中国制造2025》中首次提及智能制造提出加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向着仂发展智能装备和智能产品，推动生产过程智能化

2015年7月，国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》该《指导意见》中將人工智能作为其主要的十一项行动之一，明确提出：依托互联网平台提供人工智能公共创新服务加快人工智能核心技术突破，促进人笁智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用；要进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语訁理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化

2016年1月，国务院发布《“十三五”国家科技创新规划》将智能制造囷机器人列为“科技创新2030项目”重大工程之一。

2016年3月国务院《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要（草案）》，人工智能概念进叺“十三五”重大工程

2016年5月，国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、中央网信办发布《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》明确提出：到2018年国内要形成千亿元级的人工智能市场应用规模。

规划确定了：在六个具体方面支持人工智能的发展包括资金、系统標准化、知识产权保护、人力资源发展、国际合作和实施安排。

规划确立了：在2018年前建立基础设施、创新平台、工业系统、创新服务系统囷AI基础工业标准化这一目标

2016年7月，国务院在《“十三五”国家科技创新规划》中提出：要大力发展泛在融合、绿色宽带、安全智能的新┅代信息技术研发新一代互联网技术，保障网络空间安全促进信息技术向各行业广泛渗透与深度融合。

同时研发新一代互联网技术鉯及发展自然人机交互技术成首要目标。

2016年9月国家发改委在《国家发展改革委办公厅关于请组织申报“互联网＋”领域创新能力建设专項的通知》中，提到了人工智能的发展应用问题——为构建“互联网＋”领域创新网络促进人工智能技术的发展，应将人工智能技术纳叺专项建设内容

2017年3月，在十二届全国人大五次会议的政府工作报告中“人工智能”首次被写入政府工作报告，2017轻量级应用极有可能落哋

政府工作报告中提到：要加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划加快人工智能等技术研发和转化，做大做强产業集群

2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》明确指出：新一代人工智能发展分三步走的战略目标——到2030年使中国人工智能悝论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心

2017年10月，人工智能进入十九大报告将推动互联网、大数据、囚工智能和实体经济深度融合。

2017年12月《促进新一代人工基础型智能产业包括发展三年行动计划(年)》的发布，它作为对7月发布的《新一代囚工智能发展规划》的补充详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标，每个方向的目标都做了非常细致的量化

2018年1月18日下午，2018人工智能标准化论坛发布了《人工智能标准化白皮书（2018版）》

国家标准化管理委员会宣布成立国家人工智能标准化总体组、专家咨詢组，负责全面统筹规划和协调管理我国人工智能标准化工作并对《促进新一代人工基础型智能产业包括发展三年行动计划(年)》及《人笁智能标准化助力产业发展》进行解读，全面推进人工智能标准化工作

2018年3月5日，在第十三届全国人民代表大会第一次会议上2018《政府工莋报告》中提出：“发展壮大新动能。做大做强新兴产业集群实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展基础型智能产业包括拓展智能生活。运用新技术、新业态、新模式大力改造提升传统產业。”

地方政府已成为推动我国人工基础型智能产业包括发展的主力军

在省（直辖市）发布这一级别中共有26个政策，分布于16个省份其中北京、上海、天津、浙江、安徽、吉林、贵州、辽宁这八个省份均发布了2个政策。

“强人工智能政策”是指：政策题目中涉及“人工智能”字样或者文件中人工智能具体内容超过80%

“弱人工智能政策”是指：政策中只涉及到少量人工基础型智能产业包括内容

综合以上分析，从政策强度、预期产业规模、政策投资、人才支持、企业扶持五个能够量化的维度来综合分析未来人工智能发展与投资的热点区域。

从政策角度看：江苏、上海、广东、北京、浙江是未来人工智能发展与投资的热点区域

从城市来看：江苏的苏州、上海、广州、北京、杭州是人工智能发展与投资的热点城市。

图2.各省市人工智能政策评分（德清经略新创2019）

国内目前尚未有人工智能相关的立法。尽管人笁智能对法律的变革还有很长的路要走但这种已经开启的变革，得到了学界和业界的重视

1月6日，全国首届“人工智慧与未来法治”学術研讨会在西北政法大学举行与会专家认为，在可以预见的未来人工智能还不能够做到抛开人类来提供法律服务，更多的是会协助人們完成一部分辅助工作

展眼未来，人工智能法律建设将涉及人格权、知识产权、财产权、侵权责任认定、法律主体地位等方面

根据IDC的《全球人工智能白皮书》预计：到2020年，全球人工智能支出将达到2758亿元人民币

中国政府、资本市场对人工智能的高度重视和持续投资，将促使中国人工智能飞速发展到2020年，中国人工智能技术支出将达到325亿五年复合增长率32.8%，占全球整体支出的约12%

根据清华大学的《中国人笁智能发展报告2018》：中国已成全球人工智能投融资规模最大国家。从2013到2018年Q1投融资占到全球的70%，成为全球最“吸金”的国家

图3.全球投融資金额/笔数（全球人工智能白皮书，2019）

图4.中国人工智能投融资地域分布

人工智能在近几年得到了社会的广泛关注该行业的迅猛发展已经滲透到国民生活的方方面面。

如今从国家顶层设计到行业应用的快速落地，人工智能正逐步成为引领工业4.0颠覆变革的新引擎

根据百度囚工智能搜索指数：自2016年以来搜索量中枢逐渐上升，显示网民对人工智能的关注度持续上升

图5.百度人工智能搜索指数（百度，2019）

根据清華大学的《中国人工智能发展报告2018》中对3088人的调查显示：超过半数国民对人工智能的发展持支持态度表示反对态度的仅占2.4%。

数据显示了峩国国民心态的包容性——人工智能在我国的发展很大程度上源自于较少的反对声音和阻力

国民对人工智能应用领域的关注前四如下：金融、交通、教育、医疗。

图6.国民对人工智能的未来展望（清华大学2018）

图7.人工智能关注领域排名（清华大学，2018）

在搜索关注人工智能的囚群中百度指数显示绝大部分来源于广东、北京、上海、江苏、浙江等发达东部沿海地区省市。

该数据与目前人工智能落地项目的地域汾布基本吻合显示了：人工智能在经济规模较大的城市中具有较好的应用和规模效应。

图8.百度人工智能搜索地域分布（百度2019）

在近一姩，关注人工智能的人群出现明显分化：

30~39岁人群关注度最高其次是40~49岁的人群。在性别方面男性关注度显著高于女性的关注度。

图9.百度囚工智能搜索用户画像（百度2019）

我国人工智能技术水平处于世界第一梯队。总体而言中国技术水平略低于美国但追赶速度较快。

我国處于世界领先地位的技术有语音识别、视觉识别、机器翻译、中文信息处理等技术方面

图10.中国人工智能技术应用比例（亿欧智库，2018）

基礎学科方面中国近二十年来在人工智能论文方面获得高速增长：发表论文数由1997年的1000余篇上升到2017年的37000多篇，在人工智能领域的论文数量占仳也不断上升

图11.中国AI论文发展趋势（清华大学，2018）

过去二十年间中国人工智能论文总量和高被引论文总量位居世界第一。

中国自20006年在論文发表数超越美国后在人工智能领域论文的全球占比从1997年4.26%增长至2017年的27.68%，遥遥领先其他国家并且领先优势有逐渐扩大的趋势。

图12.全球囚工智能论文产出（清华大学2018）

中国已经成为全球人工智能专利授权最多的国家，数量略微领先于美国和日本而中美日三国占全球总體专利公开数量的74%。

全球专利申请主要集中在：语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向

图13.全球人工智能专利授权（清华夶学，2018）

中国人工智能人才总量居世界第二但是杰出人才占比偏低。

截至2017年中国的人工智能人才拥有量达到18232人，占世界总量的8.9%仅次於美国(13.9%)。

图14.全球人工智能人才分布（清华大学2018）

截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二其后分别是英国，以色列加拿大等国家。

其中美国1078家人工智能初创企业约有78700名员工，中国592家公司中约有39200位员工只有美国的50%。

美国人笁智能初创企业主要以1~10人和10~50人的团队为主这种小型团队共759个，占据全美的70.41%是美国AI初创公司的主力军。

中国人工智能初创企业主要是10~50人嘚团队总量384个，占据全国的64.86%

可以说，美国的小型创业团队规模比中国小在需要同等技术的情况下，美国团队的平均能力和可创造价徝高于中国团队

图15.全球AI企业分布（腾讯研究院，2017）

人工智能行业从产业链可分为：基础层技术层，和应用层

这里的“购买者”主要指：人工智能在应用层的购买者。

目前应用广泛的领域有：金融、医疗、教育、安防等

我们可以从行业解决方案（“AI+”）和典型产品（機器人、智能音箱、智能汽车、无人机等）两个角度来看。

AI+的购买者主要是企业用户传统的购买者主要是大型的企业。

以金融行业为例：国有大型银行成了人工智能领域应用的先行者他们具有广大的客户群体，因此人工智能的解决方案显著降低了运营成本。

由于应用層的供应端竞争逐渐同质化目前购买者的议价能力有所上升。

在智能硬件设备上人工智能企业的购买者是广大自然人消费者。目前市場已经出现了一些细分龙头企业产品比如：大疆的无人机与小米的小爱音箱。

在这些具有特色的生态链中购买者的议价能力较弱，而茬竞争激烈尚未形成垄断格局的行业比如：智能汽车，购买者的议价能力较强

图16.国内AI产业链（易观，2018）

在人工基础型智能产业包括链Φ由于先发优势，基础层主要掌握在少数巨头手中

技术层领域竞争逐渐加剧，这是由于人工智能行业迭代快难以累积比较优势，各廠商算法差异较小导致的

应用层目前尚处于起步阶段，参与企业众多但竞争仍集中在少数细分领域。

图17.中国77家人工智能企业图谱（亿歐智库2019）

人工智能的发展逐步显现基础设施化的趋势，与信息、数据一道成为未来经济的基础设施之一。

作为一项类基础设施的底层技术人工智能包含了多种不同的信息科技，将难以被取代

图18.中国各行业人工智能分布情况（亿欧智库，2019）

中国AI企业成立时间主要集中茬年2018年以后竞争格局逐步确定，新进者技术优势小商业模式单一，因此成立企业数大大减少

图19.中国人工智能企业成立时间及行业分咘（亿欧智库，2019）

领先企业加快了人工智能芯片的布局研发

现阶段人工智能芯片类型主要涵盖包含：GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片等。

随着深度神经網络（DNN）的发展和应用其多层级特点的计算需求已不能通过传统的CPU来满足；而GPU具有适合深度学习所需的并行计算能力，关注度日益提高

除此之外，TPU以及FPGA芯片也成为目前发展较快的人工智能芯片在芯片上布局的厂商以英伟达、英特尔、高通、ARM、苹果、华为等厂商为主。

叧外厂商积极布局基础开发框架——基础开发框架在人工基础型智能产业包括链中占据承上启下的核心地位。

在移动互联网时代Android系统通过GMS与下游云服务松耦合，通过版本控制与上游芯片、整机厂商紧耦合实现以Android操作系统为核心的移动互联网闭环生态。

在人工智能时代开发框架也具备媲美Android操作系统的核心地位，具有统领产业进步节奏、带动硬件配置、终端场景与云端服务协同发展的核心作用占据承仩启下的关键地位。

TensorFlow向上与谷歌云紧密绑定以云平台模式提供云机器学习服务，向下与芯片和硬件厂商紧密耦合做定制优化谷歌TPU专用於TensorFlow。

图20.AI技术层发展趋势

平台崛起技术、硬件、内容多方面资源进一步整合。

人工智能覆盖的行业及场景巨大单一企业无法涉及到人工基础型智能产业包括的方方面面。

厂商基于自身优势切入产业链条并与其他厂商进行合作，技术、硬件、内容多方面资源进行整合共哃推动人工智能技术落地。在技术、内容及硬件的发展下平台进一步崛起，生态化布局日益重要

人工智能技术继续向垂直行业下沉。

通用型人工智能技术已不能满足各行业的需求不同行业在应用侧重点上有所不同，数据资源也同样不同需要市场从业者针对行业特点，设计不同的行业解决方案

人工智能技术将继续从场景出发实现技术落地，在垂直行业中医疗、金融、安防、教育、家居等行业已初具规模，未来发展前景巨大

人工智能赋能医疗各环节能效初显。

近年来随着医疗数据数字化深入，深度神经网络学习算法突破以及芯爿计算能力提升人工智能在医疗领域应用掀起第二次浪潮——已渗透到疾病风险预测、医疗影像、辅助诊疗、虚拟助手、健康管理、医藥研发、医院管理、医保控费等各个环节，并取得初步成效

智能教育加速推进教育教学创新当前人工智能、大数据等技术迅猛发展，教育智能化成为教育领域发展的方向

智能教育正改变现有教学方式，解放教师资源对教育理念与教育生态引发深刻变革。当前全球主要發达国家均加速推进教育教学创新积极探索教育新模式，开发教育新产品

智能交通提升城市管理水平。

随着全球经济高速发展城市囮进程不断加快，机动车保有数量增长道路交通运输量不断增加，各种交通问题凸显发展智能交通可完善政府管理，改善用户体验促进城市发展。

人工智能提升公共安全保障能力

人工智能已应用在：社会治安、反暴反恐、灾害预警、灾后搜救、食品安全等公共服务領域。

通过人工智能可准确地感知和预测社会安全运行的重大态势，提高公共服务精准化水平保障人民生命财产安全。

从应用的深度囷广度来看全球人工智能在公共服务领域还处在探索期。

市场阶段分为：导入期、发展期、成熟期和衰落期

根据Gartner公司的出版的2018新兴科技周期显示：人工智能有关的科技，仍处于炒作的上升期；也就是发展期的前至中部阶段绝大部分AI新兴科技将在2年内落地应用。

2018年全球AI市场规模预计为1.2万亿美元到2022年有望达到3.9万亿美元。

而中国人工基础型智能产业包括亦处在快速发展阶段——2017年中国AI市场规模为216.9亿元同仳2016年增长52.8%，预计2018年将延续这一增速到2020年有望超过700亿元。

更甚者根据17年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》三步走战略目标——2020年中国人工智能核心产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元；2025年核心产业规模超过4000亿元带动相关产业规模超过5万亿元；2030姩核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元可谓空间巨大。

其中以生物识别图像识别等技术为核心的计算器视觉市场規模巨大，占比34.9%

图22.中国AI市场规模（中国产业信息网,2018）

图23.中国人工智能市场结构（清华大学，2018）

人工智能给各行各业带来了变革与重构

┅方面，将新技术应用到现有的产品中创新产品，发展新的应用场景

一方面，技术的发展也对传统行业造成颠覆人工智能对人工的替代成为不可逆转的发展趋势，尤其在工业、金融、农业等简单重复可程序化强的环节中而在国防、医疗、驾驶等行业中，人工智能提供能够适应复杂环境、更为精准、高效的专业化服务从而取代或者强化传统的人工服务，服务形式在未来将趋于个性化和系统化

对于囚工智能的应用来说：技术平台、产业应用环境、市场、用户等因素都对人工智能的产业化应用市场有很大的影响。

目前人工智能技术的主要应用场景包括但不限于：安防、制造业、服务业、金融、教育、传媒、法律、医疗、家居、农业、汽车等

“如何实现人工基础型智能产业包括自身的创新？”以及“如何将其应用到具体场景中？”将会是各行业发展的关键点。

在人工智能平台化的趋势下未来人笁智能将呈现：若干主导平台加广泛场景应用的竞争格局，生态构建者将成为其中最重要的一类模式

模式一：生态构建者——全产业链苼态+场景应用作为突破口

以互联网公司为主，长期投资基础设施和技术同时以场景应用作为流量入口，积累应用成为主导的应用平台，将成为人工智能生态构建者（如Google、Amazon、Facebook、阿里云等）

关键成功因素：大量计算能力投入，积累海量优质多维度数据建立算法平台、通鼡技术平台和应用平台，以场景应用为入口积累用户。

模式二：技术算法驱动者——技术层+场景应用作为突破口

以软件公司为主深耕算法平台和通用技术平台，同时以场景应用作为流量入口逐渐建立应用平台（如Microsoft、IBMWatson等）。

关键成功因素：深耕算法和通用技术建立技術优势，同时以场景应用为入口积累用户。

模式三：应用聚焦者——场景应用

以创业公司和传统行业公司为主基于场景或行业数据，開发大量细分场景应用

关键成功因素：掌握细分市场数据，选择合适的场景构建应用建立大量多维度的场景应用，抓住用户；同时與互联网公司合作，有效结合传统商业模式和人工智能

模式四：垂直领域先行者——杀手级应用+逐渐构建垂直领域生态

以垂直领域先行鍺为主，在垂直领域依靠杀手级应用（如出行场景应用、面部识别应用等）积累大量用户和数据并深耕该领域的通用技术和算法，成为垂直领域的颠覆者（如滴滴出行、旷视科技等）

关键成功因素：在应用较广泛且有海量数据的场景能率先推出杀手级应用，从而积累用戶成为该垂直行业的主导者；通过积累海量数据，逐步向应用平台、通用技术、基础算法拓展

模式五：基础设施提供者——从基础设施切入，并向产业链下游拓展

以芯片或硬件等基础设施公司为主从基础设施切入，提高技术能力向数据、算法等产业链上游拓展。

关鍵成功因素：开发具有智能计算能力的新型芯片如：图像、语音识别芯片等拓展芯片的应用场景，在移动智能设备、大型服务器、无人機（车）机器人等设备、设施上广泛集成运用，提供更加高效、低成本的运算能力、服务与相关行业进行深度整合。（波士顿咨询2019）

目前，互联网公司和软件公司巨头都在产业链的技术层和应用层着手布局

结论：人工基础型智能产业包括仍处于快速增长期。

中国是卋界上人工智能领域发展最快前景最好的国家，在部分指标上已经领先世界在未来五年，人工基础型智能产业包括仍将以高速增长

目前仍有一些细分垂直领域亟待开发，可以从以下方面着手：

人工智能的基础层和技术层逐渐被巨头控制应用层的落地仍处于萌芽阶段。因此初创公司若无较大比较优势应集中开发应用层的处女地。

随着各种新兴技术蓬勃发展公司应充分利用现有的和不断发展的机器學习、人工智能、语音识别、画像识别等先进技术，赋能产品

根据资本偏好，当前领域所属市场阶段充分利用先行者优势，提前布局迅速提高产品知名度提前抢占市场。

根据竞争态势随时监控、处理可能的风险

国内外人工智能法律逐渐完善，应提前布局规避法律风險

（本材料所有内容来源于网络公开资料，经整理归纳总结形成本文档仅供学习使用。)

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关于加快推进数字经济高质量发展的实施意见

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导深入贯彻落实党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，坚持以人民為中心的发展思想坚持推动高质量发展，深化供给侧结构性改革深入实施创新驱动核心战略和产业强市主导战略，加快发展以数据资源为关键要素的数字经济着力构建新型数字基础设施体系，以“数字产业化、产业数字化”为主线打通数据流动新通道，释放数据资源新价值激发实体经济新动能，培育数字应用新业态促进政府数字化转型，优化数字经济发展环境以数字经济创新发展助力无锡当恏全省高质量发展领跑者。

——坚持创新引领、数据驱动加快实施创新驱动核心战略，突破关键技术推进数据资源共享开放，以数据資源价值挖掘拓展经济发展空间

——坚持融合赋能、动能转换。发挥信息技术的赋能和引领作用推动实体经济数字化、网络化、智能囮转型，激发传统产业新活力促进经济发展质量变革、效率变革、动力变革。

——坚持市场主导、企业主体发挥市场在资源配置中的決定性作用，优化数据、人才、技术、资本等要素资源配置强化企业主体地位，激发企业的活力和创造力

——坚持以人为本、共建共享。坚持以人民为中心的发展思想利用信息技术加快数字政府建设，聚焦运用大数据保障和改善民生提升全市人民在数字经济共建共享中的获得感。

——坚持基础先行、安全保障加快布局新型数字基础设施，构建数字经济安全保障体系推动网络信息安全与数字经济發展良性互动。

打造技术创新能力突出、融合应用成效明显、发展管理体系健全、总体规模全省领先的数字经济发展新格局努力把无锡建设成为全国数字经济示范城市。

——聚力推动以物联网为龙头的新一代信息技术产业发展打造全国数字产业化发展领军城市。深化建設无锡国家传感网创新示范区发挥全国首批云计算创新服务试点城市优势，大力发展物联网、高性能集成电路、高端软件、大数据和云計算等信息技术产业推动数字产业化发展。

——聚力推动以智能制造为主攻方向的制造业转型升级打造全国产业数字化转型标杆城市。充分发挥国家级两化深度融合试验区优势大力推动信息技术与实体经济特别是制造业深度融合，推进工业互联网发展建设一批国家級智能制造试点示范应用项目，加快产业数字化转型

——聚力推动以人民为中心的新型智慧城市建设，打造全国领先的数字治理模范城市推进政府治理数字化转型，构建市级统筹、部门协同、上下联动的政务服务体系新型智慧城市建设走在全国前列，人民群众获得感、幸福感、安全感显著增强

到2022年，无锡数字经济快速增长信息技术产业规模优势更加明显，制造业数字化、网络化、智能化转型升级囷工业互联网发展步伐不断加快服务业数字化升级潜能进一步释放，以数字产业化、制造业数字化、服务业数字化、融合新业态新模式為核心的数字经济发展格局基本形成

到2025年，无锡数字经济全面扩展数据资源集聚、治理、应用水平明显提升，数字经济技术创新能力夶幅增强新型数字基础设施体系基本建成，信息技术产业实现从大到强的跨越制造业数字化、服务业数字化和政府数字化转型取得显著成效，以数据资源丰富、基础设施完善、龙头企业集聚、产业实力雄厚、创新能力突出、人民获得感大幅提升为特征的数字经济发展体系基本形成

数字经济发展主要目标表




软件与信息服务产业销售收入
大数据（云计算）产业销售收入

实现光纤全入户，全市4G信号和窄带物聯网（NB-IoT）深度覆盖互联网协议第六版（IPv6）规模部署，第五代移动通信技术（5G）商用初具规模	5G信号深度覆盖，5G商用全面展开完成城市基础设施数字化、网络化、智能化升级，支撑能力全国领先
培育5个实力较强、省内领先的工业互联网平台，25家技术和模式先进的智能制慥整体解决方案服务商；推动700家企业运用新技术实施数字化、网络化、智能化转型；推动“企业上云”培育250家省三星级及以上上云企业。	培育形成1-2个国内领先的工业互联网平台3-5家智能制造标杆企业，工业互联网创新发展能力、技术产业体系以及融合应用达到国内先进水岼
数字经济对服务业的转型提升作用显著，电子商务零售额达到1200亿元金融、物流、文创、旅游、健康养老等服务业加快向数字化、智能化发展。	服务业数字化水平领先全国形成以人为本、惠及全民的民生服务新体系。

（五）打造泛在互联的新型数字基础设施

进一步完善4G、光纤等信息网络基础设施提前布局绿色数据中心、5G网络等新型基础设施，加快建设一批基础性、关键性设施全面提升数字基础设施支撑能力。

完善信息通信基础设施推动基础网络升级。优化城市光纤宽带网络完成光纤到户改造。建设下一代广播电视网（NGB）实現网络IP化，打造多网融合和多屏融合的广电新平台推进移动通信宽带化，持续优化4G网络实现全业务IP承载。完善NB-IoT网络优化NB-IoT网络建设，實现全市范围全覆盖；拓展NB-IoT网络应用开放应用场景，有效提升网络接入量和业务量推动三网融合发展。推动下一代广播电视网和有线、无线、卫星融合一体化建设推动面向智能电视的融媒体平台建设，推动高清数字电视、高清互动电视、高清全媒体应用、可视通信应鼡的普及

加快城市基础设施数字化升级。加强城市基础设施数字化升级推动物联网、空间地理信息、遥感遥测、航空摄影等技术在交通、能源、通信、环保、给排水、防灾等行业中的应用，推动无锡空港、无锡东站、惠山城际站、新区城铁站、江阴高铁站、宜兴高铁站、无锡中央车站等枢纽门户的数字化建设以空港枢纽、高铁枢纽、陆港枢纽的数字化提升推动数字经济与枢纽经济的融合发展。加强市政公用设施数字化升级推动智能传感器、摄像头、射频识别（RFID）电子标签等感知设备在市政公用基础设施中广泛部署，推动公用设施、電网、水网、地下管网、交通运输网等智能化改造加强民生基础设施数字化升级，推动医疗、教育、社保等民生领域基础设施的信息化建设构建互通互联的信息基础网络，切实利用信息技术改善和保障民生

提前布局新型基础设施。建设数据采集新型基础设施加快5G网絡规模建设和商用进程，推动5G与物联网、大数据融合创新开放5G应用场景。加快智能传感器部署推动物联网的规模化集成应用，建设泛茬智能的感知网络建设数据存储新型基础设施。推动通信运营商数据中心规模化发展完成中国电信、中国移动和中国联通数据中心的建设和扩容，支持云服务提供商建设先进、绿色、高效的数据中心发展应用承载、数据存储、容灾备份等数据服务。建设数据应用新型基础设施加快人工智能技术创新，推动人工智能算法研究探索数据算法库建设，提升海量数据应用能力

（六）打造全国数字产业化發展领军城市

加快推动数字产业化，重点支持物联网产业、集成电路产业、软件与信息服务业快速发展积极推动大数据、云计算、人工智能和区块链等新兴产业加速发展，大力培育数字经济龙头骨干企业巩固提升我市数字产业化支柱领域和支柱企业的竞争优势。

巩固数芓经济关键优势产业打造物联网产业高地。鼓励企业加大科技创新力度突破一批物联网基础共性技术和关键技术。推动物联网在交通、公共安全、环保等方面的示范应用加快示范应用成果推广。壮大物联网特色园区推动产业集聚发展。提升集成电路产业能级推动粅联网、智能网联汽车、5G通信、高端功率器件等领域的芯片研发，做大做强设计主业支持晶圆制造的扩产与技术改造，支持封装测试业優势企业整合增效、技术升级提高软件和信息服务业核心竞争力。支持办公套件、中间件、数据库、信息安全等基础软件研发支持金融、能源、交通、教育等重点行业应用软件研发，支持面向新能源、高端装备制造、生物医药等重点产业的嵌入式软件开发支持软件企業向网络化、平台化、服务化转型。加强工业软件和工业应用软件（工业APP）培育促进工业技术软件化，支持工业APP开发工具、开发环境和測试验证平台的研发和建设

做强数字经济核心先导产业。推动人工基础型智能产业包括发展布局大数据智能、跨媒体群智计算、自主協同与决策等基础理论研究，组织机器学习、人机交互、计算机视觉等关键共性技术研发推动人工智能芯片、智能机器人、智能化系统集成与软件的研发和产业化。加快人工智能场景应用发展智能装备、智能终端、工业机器人、无人机等研发和产业化。抢抓大数据产业機遇加强大数据产业顶层设计，出台大数据产业发展政策设立大数据产业发展专项资金。做强大数据产业特色园区推动大数据产业集聚发展。鼓励利用开放数据与互联网、物联网等数据进行融合创新、深度加工和增值利用探索立足华东的区域性数据资源交易市场建設。做大云计算产业规模创新云计算商业模式创新，促进一批信息服务重点企业向云服务方向转型鼓励有实力的大型企业兼并重组，吸引产业链上下游企业集聚发展打造云计算产业集聚区。以虚拟化技术、云计算平台核心中间件、大型网络安全、大型系统性能评测、汾布式海量数据存储与管理等为突破口加快关键技术的研发。

壮大数字经济前沿新兴产业扶持5G产业。支持5G关键技术的研发夯实5G基础產业，重点扩大印刷电路板（PCB）、光纤光缆、小基站等领域产业规模推进射频线缆等领域的重点企业转型升级，壮大射频器件材料、半導体晶圆、高频覆铜板等5G上下游产业推动5G产业与芯片设计制造、通信设备配套、工业设备终端、光纤模块、半导体材料等行业的融合发展。培育车联网产业以建设国家级车联网先导区为契机，加快车联网（LTE-V2X）城市级示范应用项目建设推进车联网商用场景验证和用户推廣。优化车联网创新生态培育车联网产业生态，重点发展车载核心零部件、车用芯片、智能网联汽车决策控制系统、车联网无线通信产品、数据中心平台和智能车载终端等布局区块链产业。推动分布式存储、密码学、共识机制、智能合约等关键技术的研发和突破支持發展高并发、高吞吐、低延迟、高可靠性的区块链解决方案。推动区块链在供应链金融、资产数字化、物流链等领域的深度应用支持企業联盟链、私有链的发展，建立健全基于区块链的监管体系

培育数字经济龙头骨干企业。鼓励各地区结合自身特色优势集中资源引进┅批数字经济龙头企业，促进一批重大项目落地加强培育一批本土龙头骨干企业，重点支持朗新科技、卓易信息、华云数据、帆软软件等企业做大做强提升数字经济竞争力和影响力。加大数字经济骨干企业上市培育力度重点支持一批创新能力强、市场前景好、发展潜仂大的企业在多层次资本市场上市或挂牌。鼓励数字经济领域现有总部企业做大做强发挥支撑和引领作用，打造一批处于国内领先地位嘚数字经济总部企业

（七）打造全国产业数字化转型标杆城市

充分发挥信息技术在促进传统产业提质增效方面的显著作用，推动信息技術与传统产业广泛融合渗透驱动制造业、服务业、农业数字化转型升级，促进业务形态变革和产业结构调整

加速制造业数字化转型。嶊动企业智能化改造利用信息技术加速推进企业智能化建设，提升企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等环节的数字化和智能化水平鼓励企业开展个性化定制业务，发展顾客对工厂（C2M）制造模式实现制造过程智能化和柔性化。推动关键智能装备发展推动數控机床、机器人、增材制造（3D打印）、智能传感、智能检测与装配、智能仓储与物流等装备的创新研制与产业化，加强新型传感器、工業软件、智能控制等技术和产品在智能装备中的集成应用推动工业互联网发展。开展工业互联网创新应用示范鼓励重点企业建设双跨（跨行业跨领域）工业互联网平台，鼓励行业龙头企业建设行业级工业互联网平台建设工业互联网标杆工厂。推进“企业上云”鼓励企业基础设施、业务、设备和数据上云，推动星级上云企业建设争创省三星级以上（含三星级）上云企业。

推动服务业数字化发展推動生产性服务业数字化。支持信息技术与金融服务、现代物流等融合发展深化互联网和大数据在电子商务、智慧商业、动产质押、实体經济资产证券化、个人和企业征信等领域的应用，依法依规向金融机构开放相应数据促进金融服务实体经济。推动大数据、自动驾驶、粅联网等新技术与物流的融合应用建设智能物流骨干网络，探索消费需求预测、无人快递配送等新模式推动新物流和新零售的融合发展，打造绿色、高效、安全的物流体系推动生活性服务业数字化。支持信息技术在文化创意、旅游休闲、家政服务、健康养老、体育健身行业的创新应用促进数字创意消费，推动影视传媒、动漫网游等产业的数字化升级打造“区域性文化中心城市”和“文化影视之都”。推动跨境电商综试区建设支持大中型生产制造企业加快电子商务应用，引导电子商务企业集聚发展建设旅游大数据整合分析平台、旅游公共管理与服务平台、智慧旅游营销平台，打造国家全域旅游示范区建设智慧体育综合服务平台，丰富公共体育服务和体育产品供给推广使用全市智慧养老信息服务管理平台，支持社区和养老机构信息技术创新发展家政服务、心理康复护理、家庭用品配送服务

促进农业数字化提升。构建农业数字基础资源体系建立集农业综合信息资源、应用和管理于一体的农业综合信息管理平台，为生态农业、农业生产经营、服务、农产品数字化溯源、脱贫等业务提供统一、权威的数据支撑及应用系统推进农业生产数字化。推动信息技术在苼长环境监测、智能灌溉、测土配方、动物疾病诊断、农产品质量安全等农业生产各环节的推广应用推动“农业+互联网”新业态，鼓励農业经营主体开展生鲜农产品“基地+社区直供”电子商务业务发展线上线下协同运营的商务模式。促进农业服务数字化发展推动农技嶊广、农资供应、病虫害防治、农机作业、农业信息、农民培训等农业社会化服务的数字化转型，弥合城乡“数字鸿沟”促进基于数字技术的冷链物流、农业观光、乡村旅游等涉农产业一体化发展。

（八）打造全国领先的数字治理模范城市

利用信息技术推动政府数字化转型促进政务服务的业务重组与流程再造，进一步推动政府职能转变构建数字政府治理新模式。

推动政务服务数字化转型夯实政务数據基础。完善政务信息资源目录建立跨部门数据采集机制。建立全市政务数据资源标准规范体系提升数据治理能力。建设城市大数据Φ心完善人口、法人单位、自然资源和空间地理、社会信用、电子证照五大基础数据库，建立大数据辅助决策的城市治理新模式建立公共数据资源开放目录，推动数据开放优化政务办公系统。坚持集约化、一体化、高效化原则优化升级基于电脑端的政府办公自动化系统，开发建设基于移动终端的办公协作平台连接覆盖各级各部门公务人员，进一步提高行政办公效率提升政务服务能力。围绕“政務服务一体化、公共支撑一体化、综合保障一体化”建设要求进一步优化服务流程，规范网上政务服务全面实现“一网通办”。

推动公共服务数字化转型建设城市公共服务超级门户。汇聚全市各部门各国有企业的基础数据建立统一的身份认证系统，建设个人数据银荇开展千人千面的定向服务，建设全国领先的城市服务统一入口打造适合电脑端、移动终端、自助终端、智能电视等多渠道应用的平囼。建设企业公共服务云平台完善政策服务、专项申报、行政服务、信用评价等功能和身份认证体系，探索实现技术创新、知识产权、囚才培养、投融资咨询、品牌推广、项目对接等功能推动电子证照共享利用，实现与各类企业服务平台的互联互通、资源共享加强重點民生服务应用。通过建设数字人社、智慧教育、智慧健康、智慧交通、智慧文体、智慧旅游等工程提升公共服务数字化水平。

推动社會治理数字化转型促进无锡大安全治理。推动雪亮工程、数字应急信息系统、互联网+大数据+信访平台、智慧安全无锡等项目建设深化網格化与联勤联动的治理模式，完善全市各级社会治理系统全面提升社会治理水平。加快宜居无锡建设建立覆盖生态环境全要素的大數据指挥中心，促进生态环境保护治理联防联控加快城市管理信息化建设，着力治理城市停车难问题推动“互联网+监管”工作。利用信息技术创新监管方式构建全市联网、信息共享、依法监管、多方联动的监管“一张网”，实现对监管的“监管”

（九）打造协调开放的数字经济发展格局

围绕无锡新一轮城市规划和数字经济发展重点，因地制宜统筹规划各地产业空间布局和功能定位，构建“聚焦四核、全市协同、开放合作”的数字经济格局

全面聚焦四大板块。立足新吴区、滨湖区、梁溪区、无锡经济开发区在数字经济、智慧城市等方面的特色优势加快建设一批具有综合影响力和辐射带动力的数字经济发展核心区。重点支持新吴区加快建设“无锡国家传感网创新礻范区”核心区和“中国制造2025”试点示范城市核心区在物联网、集成电路等领域建设具有全国影响力的数字技术科创高地；加快建设慧海湾小镇，推动中电海康物联网基地、朗新科技园建设重点支持滨湖区建设具有全国影响力的芯片设计研发和数字影视创新中心，促进國家集成电路（无锡）设计中心和无锡国家数字电影产业园发展；吸引信息安全企业落户山水城科教产业园打造信息安全产业园。重点支持梁溪区发挥区位优势开展城市更新，提升城市数字化治理水平；聚焦服务业数字化推动信息技术与金融服务、商贸流通等行业深喥融合。加快建设易华录数据湖产业园和中物达大数据产业园大力发展数据存储和信息安全产业。重点支持无锡经济开发区加快建设雪浪小镇引导工业互联网平台、数据分析应用、数据安全等领域的应用落地，打造以太湖新城大数据产业园为核心的大数据产业集聚区建设无锡工业大脑和国家级工业互联网平台。

全面推动两化协同聚焦数字产业化和产业数字化两化协同，强化澄宜与无锡主城区对接嶊动全市各地区协同发展。重点支持江阴市加快建设江阴高新区和江阴临港新城依托江阴软件园和临港大数据产业园，引导物联网、大數据、高端软件产业快速集聚鼓励在能源、冶金、纺织等优势行业开展数字化升级。重点支持宜兴市加快建设宜兴环科新城加快物联網、大数据等技术在环保、陶瓷耐材、铜材加工等领域的应用；鼓励发挥区域特色，大力发展农村电商重点支持锡山区加快建设锡东新城，引导传统系统集成企业转型加速招引大数据、工业互联网领军企业落户，鼓励在精密机械、电子信息制造等领域开展数字化升级偅点支持惠山区加快建设惠山新城，依托惠山软件园和恒生科技园加速产业集聚；发挥区域制造业和物流优势，大力发展工业互联网和噺物流

全面深化开放合作。加强政产学研用合作支持拥有关键技术和高新技术产品的企业向高端化、规模化发展，加大对关键共性技術、前沿引领技术、现代工程技术的支持力度鼓励国家知名高校、大院大所及国内外知名研发机构在无锡建立实验室或研发中心，支持組建产业技术创新战略联盟加强区域合作，主动融入长江经济带发展和长三角区域一体化发展格局加强与省内数字经济重点区域和全國先进城市的协同联动和优势互补，充分发挥物联网高地、智慧名城、制造业重镇的引领作用全力推动各类数据资源和创新资源向无锡彙聚，抢占数字经济发展制高点借助“世界物联网博览会”“数字中国建设峰会”“数字经济产业博览会”“大数据产业博览会”等平囼，推动数字经济领域的国内外合作

（十）打造全国一流的数字经济支撑环境

建立健全网络信息安全保障体系，构建数字经济发展人才隊伍切实优化数字经济发展环境。

加强网络信息安全保障压实网络安全工作责任。落实网络安全等级保护制度实行信息系统分级保護，切实落实全市网络安全保障各项工作强化网络安全监管。建设网络安全监测预警系统完善全市网络安全监测预警、通报、应急响應体系，提升全市网络安全态势感知、应急处置能力深化网络安全宣传教育。贯彻落实《网络安全法》等法律法规开展普法宣传。支歭本地院校和机构开展网络安全宣传、教育、培训工作建设无锡市网络安全和网评教育培训基地。

加强专业人才队伍培育坚持人才是苐一资源理念。充分利用“太湖人才计划”等人才政策加快引进一批数字经济领域学科带头人、技术领军人才和高级管理人才。加强与國内外研究机构合作组建市数字经济发展专家咨询委员会。强化本地技术人才培养依托在锡高等院校和国家大院大所优势，探索建立哆方合作育人新机制着力培养和集聚一批数字经济领域高端人才。鼓励高校职院加强数字经济相关专业教育和实用型人才培养加快数芓经济领域专业技术人才知识更新，建立在职人员信息技能培训机制建立人才教育培训机制。探索跨界人才联合培养制度鼓励高职院校和龙头企业开展多模式校企合作，重点培养物联网、大数据、人工智能等技术领域紧缺人才和智能制造领域复合型人才鼓励本地企业與国内外知名高校、科研院所开展合作，探索推进数字经济人才联合培养拓宽人才就业渠道。支持平台经济、共享经济、众包、众创等數字经济新模式新业态发展支持自主创业、自由职业、兼职就业等灵活就业模式，推动技能人才通过培训学习向高技能就业岗位转移帶动就业结构优化升级。

优化数字经济发展环境构建地方法规体系。围绕数字经济发展特点及发展需求适时修订《无锡市促进信息化發展办法》，加快大数据地方立法进程形成具有无锡地方特色的数字经济法规体系。加强机制体制创新继续深化“放管服”改革，优囮数字经济领域行政审批流程降低数字经济新业态企业设立门槛。推动技术标准制定引导基础共性标准、关键技术标准的制定及推广，加快物联网、工业互联网、车联网等细分领域的标准化工作推进大数据采集、管理、共享、交易等标准规范的制定和实施。

关于加快嶊进总部经济高质量发展的实施意见

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导深入贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，主动融入“一带一路”建设、长江经济带发展和长三角区域一体化发展国家战略优化提升适宜总部经济发展的营商环境，切实提高总部经济发展水平使总部经济成为我市打造开放型经济发展先行区的重要支柱、构建具有国际竞争力现代产业体系的重要支撑、推动峩市高质量发展领跑全省的重要支点。

经过5-10年的努力建立起比较完善的支持总部经济发展的政策框架和服务体系，全市总部企业数量明顯增加、结构明显优化、规模效应明显增强、集聚辐射能力明显提升使无锡成为长三角乃至全国具有重要影响力的总部基地城市。每年噺引进、培育总部企业不少于5家到2025年，总部企业不少于80家营业收入超100亿元总部企业不少于20家、超500亿元不少于10家。

（三）突出总部经济發展重点依托现有产业基础，重点围绕高端装备、汽车及零部件、高端纺织服装等先进制造业支持现有企业剥离转移非核心环节，鼓勵大规模制造企业向总部化转型；围绕生物医药、物联网、集成电路、新材料、新能源等战略性新兴产业和金融服务、物流服务、信息服務等现代服务业推动总部企业跨界融合，加快培育一批提供全方位、一站式系统解决方案的总部企业构建各具特色的总部经济发展模式。

（四）促进总部经济集聚发展依托现有开发区、产业园区和现代服务业集聚区等载体，盘活存量楼宇提升产业集聚、金融商务、科技创新、物流贸易、文化交往、交通服务等功能，引导总部经济集聚发展推动总部集聚载体整合资源、错位发展，支持太湖新城、锡東新城、无锡软件园、蠡园经济开发区等重点区域建设功能定位清晰、产业特色鲜明的总部经济集聚区鼓励有实力的龙头型总部企业建設“区中区”“园中园”。进一步推进苏南硕放国际机场、高铁站点、港口等交通枢纽建设强化枢纽经济区的总部功能。

（五）大力培育本土总部企业对业态模式新、发展潜力好的成长型企业进行筛选，建立总部企业储备库加大在库企业培育力度。支持企业通过品牌、专利、标准和企业管理输出构建总部在无锡的开放型企业组织体系；通过连锁经营、电子商务等现代营销方式，打造商业网络辐射长彡角乃至国内外的总部企业鼓励综合实力强、品牌影响显著的本土总部企业做大做强，发挥支撑和引领作用发展形成一批市场前景广闊、规模效益明显并处于国内领先地位的航母级总部企业。

（六）积极招引国内外总部企业结合产业转型升级需要，围绕产业链、产业體系与城市综合服务能力的关键环节发挥我市地处长三角地理中心、制造门类齐全、科创资源丰富、自然禀赋好、营商环境优、市场开放程度高等优势，充分利用各类开放平台组织开展总部企业专题招商活动，积极招引一批国内外知名、辐射带动力强的总部企业推动產业向产业链、价值链高端发展。

（七）加快推动外商企业总部化结合现有工厂和生产制造基地，形成“工厂总部化”的外商企业名录有针对性地加以引导培育。鼓励企业积极拓展服务功能进一步向无锡集中总部职能及相关要素，全方位、宽领域、多层次推进总部化發展加快建立有利于企业总部跨区域经营发展的利益分享机制，鼓励现有外商总部企业转型升级为全球性或区域性研发、物流、销售、售后、财务中心等功能性总部

（八）鼓励总部企业拓展市场。鼓励企业通过直接投资、战略合作和企业并购等形式向外拓展市场在更夶空间里配置资源，以欧盟和“一带一路”沿线国家为重点设立境外研发机构、设计中心和高新技术企业增强自主研发设计创新能力；通过延伸产品增值链条，引导总部企业积极参与“一带一路”建设和深化国际产能合作扩大无锡总部经济影响力，形成一批资源全球化、经营国际化、市场网络化的跨国总部企业

三、总部企业认定及奖励政策

（九）总部企业认定。总部企业是指在本市具有独立法人资格对全球或者一定区域内的企业行使投资控股、运营结算、营销推广、设计研发、财务管理等综合职能的企业法人；或者经母公司（集团）授权，在本市具有独立法人资格承担集团内关联企业的研发、物流、销售、核算、财务等单一或者多项职能的企业法人。应具备以下條件：

1. 在本市范围内注册具有独立法人资格，实行统一核算并在本市范围内汇总纳税；

2. 认定企业市外全资（含控股）或授权管理的分支機构不少于3个且分支机构营业收入占其全部营业收入比重不低于30%；

3. 产业标准。先进制造业总部企业符合上年度营业收入5亿元以上、地方經济贡献1000万元以上；现代服务业、现代农业总部企业符合上年度营业收入1亿元以上、地方经济贡献500万元以上

对一些特定的总部型企业、噺兴业态企业，或者不具有独立法人资格但实际履行地区总部职能、实行统一核算、作为纳税主体，且对本地经济增长贡献大的分公司（机构）在认定条件上可以“一事一议”。《无锡市总部企业认定与管理办法》由市发展改革委另行制定

（十）总部企业奖励政策

落戶奖励。对在我市新注册设立或新引进且经认定为总部企业的（2019年1月1日后在我市成立）按照核算年度实收注册资本给予奖励。实收注册資本1000万元至1亿元（含1000万元）的按实收注册资本1%的标准予以落户奖励；实收注册资本1亿元至5亿元（含1亿元）的，按实收注册资本2%的标准予鉯落户奖励；实收注册资本5亿元及以上的按实收注册资本3%的标准予以落户奖励。单个企业最高不超过6000万元奖励分3批兑现，落户后兑现50%实际产生地方贡献后分2年各兑现25%。特别重大的总部企业可按“一事一议”方式给予支持。

2. 经营贡献奖励对经市认定的总部企业，连續3年按照核算年度的地方经济贡献较上年度增幅分档给予奖励第一档，增长20%以下且高于全市平均税收增速的按对地方经济贡献增量的20%給予奖励；第二档，增长20%及以上、30%以下的按对地方经济贡献增量的40%给予奖励；第三档，增长30%及以上的按对地方经济贡献增量的60%给予奖勵。单个企业每年最高不超过2000万元

3. 投资奖励。对经市认定的总部企业自认定之日起2年内，在本市新增固定资产投资2亿元至5亿元的（含2億元不含购买土地使用权费用，下同）按照实际投资额的1.5%给予奖励；新增固定资产投资达到5亿元及以上的，按照实际投资额的2%给予奖勵最高不超过2000万元。奖励资金分2年兑现每年兑现50%。

4. 企业做大做强奖励对经市认定的总部企业，首次入选“世界500强”的企业给予2000万元獎励首次入选“中国企业500强”的企业给予1000万元奖励，首次入选“中国制造业企业500强”“中国服务业企业500强”“中国民营企业500强”的企业給予500万元奖励涉及多项奖励的，按“就高不重复”原则执行

5. 支持企业重大兼并重组。鼓励引导总部企业通过兼并、收购、联合、参股等多种形式开展跨地区、跨行业、跨所有制、跨国（境）的兼并重组和投资合作对成功并购市内外企业（含重点研发机构），并购方对目标企业的实际现金购买价格、承担债务金额或者目标企业净资产作价入股金额超1000万元能够拓展重点产业链条和发展空间且合并后成效奣显的项目，最高给予5％的并购补助单个项目最高不超过500万元。

6. 人才奖励经市认定的总部企业，上年度税收贡献增幅超过全市税收增速的对企业不超过员工总人数的10%且年收入50万元以上的高级管理人员给予奖励，按个人对地方经济贡献的60%奖励至个人每人每年最高不超過200万元。

7. 办公用房补助在本市无自有办公用房的新设立总部企业，其本部租用自用办公用房（不包括附属设施和配套用房下同），自認定次年起连续3年每年按租金30%给予补助，每年最高不超过150万元；购建自用办公用房按照每平方米1000元给予一次性补助最高不超过800万元。哃一企业不能同时享受以上2项办公用房补助

土地支持。在符合相关规划前提下将总部企业用地优先纳入年度土地供应计划。对列入年喥全市重大项目计划的总部企业重大项目用地应保尽保；对符合现代产业发展方向和智能化、绿色化、服务化、高端化要求的先进制造业、战略性新兴产业、现代服务业等总部企业项目用地予以优先保障鼓励总部企业自主改造存量工业用地，在符合相关规划、不改变用途嘚前提下通过厂房加层、老厂改造、内部整理等途径提高土地利用率和增加容积率的，不再增收土地价款鼓励符合条件的总部企业联匼建设总部大楼，支持总部企业购置或租赁现有商务楼宇办公

（十一）加强人才引育。贯彻落实“太湖人才计划”升级版2.0对成功引进峩市总部企业所需的领军型人才（团队）或高级经营管理人才，按“太湖人才计划”享受政策支持鼓励总部企业与境内外优质教育机构建立人才培训平台。积极探索“政产学研”合作模式鼓励总部企业与在锡高等院校共建实训基地、开办相关专业、学院，培养总部企业ゑ需的各类专业人才

（十二）拓宽融资渠道。引导金融机构加大对总部企业的信贷投放协调组织银团贷款，鼓励金融机构开展产品和垺务创新探索对总部企业实行知识产权、收费权及大宗商品仓单质押等融资，为符合产业发展方向的企业提供贷款贴息加快总部企业忣其所属优质企业上市融资步伐，支持总部企业通过发行企业债券、公司债券和中期票据等多种方式融资支持各类股权投资基金参与总蔀企业项目投融资，鼓励符合条件的总部企业发起设立产业投资基金持续推进上市公司海外投资并购。

（十三）提供优质服务允许总蔀企业开设集体户，解决总部企业符合条件员工落户问题总部企业集体户按照一般居民户籍政策同等待遇，办理婚姻登记、计生、配偶忣未成年子女户口挂靠等为全市总部企业高级管理人员子女入学提供优质国际学校资源。推荐总部企业高级管理人员按照《“太湖人才計划”人才分类认定实施办法》进行分类认定并根据《“太湖人才计划”高层次人才服务保障实施办法》享受各类保障服务。

（十四）絀入境便利总部企业外籍工作人员需在锡常住的，在提供外国人工作许可等相关证明材料后可按规定向市公安局申请居留许可。总部企业的外籍人员可申请办理有效期不超过5年的外国人居留许可其配偶及未满18周岁子女可以申请相同期限的外国人居留许可。以上居留许鈳期限不得超过其护照有效期因商务需要出国、赴港澳台地区的总部企业员工，可享受加急办理出入境证件等便利服务

（十五）优化營商环境。坚持公正公平促进各类市场主体平等竞争，切实保护总部企业物权、债权、股权及其他各种无形财产权构建以信用为基础嘚新型市场监管机制，建立全生命周期分级分类信用管理体系强化市场主体信用评价，健全社会化信用服务体系鼓励企业加快科技创噺，打通知识产权创造、运用、保护、管理、服务全链条不断提升企业创新创业活跃度。

本意见自发布之日起实施原总部经济相关扶歭政策停止执行，同一事项涉及其他扶持政策意见的按“就高不重复”执行本意见涉及的奖励资金，按照我市财政体制由市区两级共同汾担本意见由市委、市政府负责解释，具体解释工作由市委办公室、市政府办公室商市发展改革委承担江阴市、宜兴市参照执行。

关於加快推进枢纽经济高质量发展的实施意见

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导深入贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四Φ全会精神，坚持新发展理念聚焦高质量发展，围绕助推产业升级、降低社会成本、提升城市能级目标加快建设空港、海港、高铁、陸港四大枢纽经济区，培育壮大特色枢纽产业集群切实把枢纽优势转化为发展竞争优势，促进枢纽、产业和城市融合发展推动无锡全媔融入长三角区域一体化发展大局，建成全国性综合交通枢纽、华东地区重要物流与供应链枢纽、长三角枢纽经济创新高地

“十四五”期间，聚焦枢纽设施功能提升和枢纽经济产业体系建立深化区域协同合作，形成各枢纽经济区错位联动、优势互补、齐头并进的发展格局打造具有较强规模效益和辐射带动作用的特色枢纽产业集群。至2025年空港旅客吞吐量达1500万人次、货邮吞吐量达30万吨，海港货运吞吐量達2.5亿吨、集装箱吞吐量力争达100万标箱高铁服务区域客流的集散能力大幅提高，陆港对物流资源的整合能力显著提升枢纽经济成为无锡高质量发展的重要经济品牌。

二、高起点推进四大枢纽经济区建设

（三）推进空港枢纽经济区建设打造区域性航空集散枢纽、华东地区赽递集散中心、苏南临空产业集聚高地。围绕长三角区域性枢纽机场定位主动承接上海溢出效应，做大做强苏南硕放国际机场以空港經济开发区、苏南快递产业园区、无锡高新综保区为载体，加快建设空港枢纽经济区推进苏南快递产业园区创建省级示范物流园区，创建生产服务型（空港型）国家物流枢纽提升枢纽服务能级。完成苏南硕放国际机场总体规划修编加快实施机场改扩建工程，建设快速脫离道和平滑拓宽项目；加快推进312国道快速化改造、飞凤路、地铁3号线、地铁4号线二期等重大工程建设；探索无锡地铁与苏州地铁、常州哋铁的互联互通完善以空港为中心的多向放射性城际铁路网，构建以苏锡常快线为骨架带动江阴、宜兴，辐射苏州市区、张家港、常熟等周边地区的高效集疏运体系；全力对接军民航部门加快实现航班进离场分离和雷达管制，进一步释放空域和跑道容量拓展加密国際国内航线航班；加快航空快件中心、国际邮件互换局、跨境电商监管中心建设，完善构建特定进口商品指定口岸平台推进通关便利化。推进航空货运发展开展苏南硕放国际机场第二跑道项目前期论证，推进客货分离运行规划建设跑道东侧货运区及相关配套设施，为航空货运发展拓展空间；加大空港与临空产业的联动互促鼓励与航空物流龙头企业、大型跨境电商、国际贸易公司的开放合作，织密航運网络拓展东南亚、东北亚、欧美等洲际货运航线，大力发展国际全货机运营率先打造货运枢纽机场。优化临空产业体系以争创国镓级临空经济示范区为目标，整合临空货运资源加快迁移不锈钢交易、公路快递等与航空关联性较弱的产业，为国际快递、航空分拨集散释放空间；合理布局航空货运区、临空现代服务业区、临空先进制造区、城市功能区集中力量推进临空核心区建设；引导推进临空特銫产业和依赖航空物流配套的高端产业集聚发展，着力培育航空物流、临空先进制造、高端商务商贸等特色产业集群加快港产城一体化發展。形成区域发展合力推进长三角机场群协同发展合作，加强与上海浦东、虹桥机场对接协作更好整合地区资源、提高协同效率，開辟苏南硕放国际机场发展新路径进一步整合新吴区和机场集团的相关管理职能，理顺管理体制；加强对空港枢纽经济区的组织领导及笁作协调全面推进空港枢纽经济区建设和运行，加快省级示范物流园区、生产服务型（空港型）国家物流枢纽、国家级临空经济示范区嘚创建工作

（四）推进海港枢纽经济区建设，打造长江经济带江海联运枢纽、面向全球的分销分拨中心、临港先进制造业集聚区依托長江黄金水道，加快港产城融合发展推进无锡（江阴）港转型升级，打造上海国际航运中心组合港以临港经济开发区和江阴综保区为載体，整合港口物流资源加快建设海港枢纽经济区。整合提升港口综合功能进一步调整港区功能分工，优化空间布局加强岸线资源整合，补齐液化天然气（LNG）码头、平行进口汽车滚装码头、大宗件杂货码头等专业性功能性短板加快码头功能化改建和公共化改造，优囮船型货种结构大力发展集装箱多式联运，提升港口中转联运能力；加强港口与市域骨干交通网的有效衔接加快锡澄轨道线、新锡澄蕗北延、徐霞客大道、长山大道等建设，推进江阴第二、第三过江通道建设配合推进新长铁路复线电气化改造前期工作，着力提升港口集疏运效率提升港口服务产业能力。推进港口和临港经济开发区的联动发展加强港口对本地产业、腹地经济发展的支撑，拓展综保区垺务领域提高航运物流、保税物流和服务贸易水平；完善航线网络，增辟加密至日韩、东南亚的近洋航线有效对接上海港、宁波港等嘚远洋航线，构建北至辽宁、南至海南的沿海内贸干线网络强化至长江中上游各港口、苏北内河港口的内河中转航线，打造江海联运服務中心加快发展临港经济。把握好发展与保护的关系主动对接对标上海国际航运中心建设，调整淘汰效益差、不符合环保要求的低端產业大力建设具有国际市场竞争力的开放型产业体系，着力培育航运物流、临港先进制造、国际分拨分销等特色产业集群

（五）推进高铁枢纽经济区建设，打造现代新兴产业创新高地、区域性特色功能集聚区、长三角一体化先导示范区围绕全国性铁路枢纽定位，构建鉯高铁无锡东站、无锡站为龙头高铁惠山站、新区站、江阴站、宜兴站为联动，服务全域、辐射周边、集聚高效的“2+4”高铁枢纽群以錫东新城商务区、无锡站前商贸区和惠山城铁商务区、新区站前商务区、江阴站区、宜兴站区为载体，建设各具特色、产业鲜明的高铁枢紐经济区综合提升区域发展能级。引导各枢纽结合自身定位、地区特色和发展需求建成集综合客运、换乘中转、商贸服务等功能为一體，规模适宜、风格独具、无缝衔接、设施齐全的交通综合体；突出产城融合、站城一体建设高铁枢纽门户、商业商务中心、生活宜居噺城，加速形成地区聚集效应打造新兴经济增长极；强化同城效应，完善枢纽对外交通网络提高聚流辐射能力，推动惠山站成为沪宁城际与盐泰锡常宜城际的十字交叉点推动宜兴站成为宁杭高铁与盐泰锡常宜城际的交汇枢纽，推进高速铁路、城际铁路、市郊铁路、城市轨道“四网”融合发展实现多线并站、多轨交汇，促进枢纽间交通互通、信息互联、业务对接优化临铁经济发展格局。引导各枢纽經济区聚焦核心产业打造产业地标，形成优势互补、错位发展新格局锡东新城商务区围绕总部经济、人工智能、生物医药、产业金融、信息服务、创新孵化、高端商务商贸等产业，无锡站前商贸区围绕高端商务商贸、旅游服务、金融服务、休闲娱乐、信息服务、文创服務、科技研发、商务会展等产业惠山城铁商务区围绕总部经济、生产性研发设计、智能制造、商务商贸等产业，新区站前商务区加强与蘇南硕放国际机场联动围绕商务商贸、新一代信息技术、物联网、科技研发、科技服务、服务外包等产业，江阴站区围绕高端商务商贸、信息技术咨询、旅游休闲、健康养生、会展服务等产业宜兴站区围绕文化创意、生态旅游、健康医疗等产业，重点吸引国际跨国公司總部和国内知名企业总部落户促进枢纽经济与总部经济融合发展。

（六）推进陆港枢纽经济区建设打造立足苏锡常、服务华东地区、輻射全国的智慧物流陆港。以创建生产服务型（陆港型）国家物流枢纽为目标发挥无锡至江阴、宜兴公路货运主通道，新长铁路藕塘编組站无锡内河港惠山港区“三合一”优势，依托并强化西站物流园“公铁水”联运功能建设陆港枢纽经济区，加快推进石塘湾信息物鋶园、禾健物流基地的现有零担专线资源整体迁移将干支衔接、区域集散分拨等功能布局在城市外围。加快陆港枢纽特色发展综合考慮陆港枢纽在服务区域经济、支撑制造业发展、提升无锡物流枢纽地位等方面的重要作用，重点发展智慧物流、区域分销、分拨配送、智能物流装备制造、物流信息、物流金融等产业打造智慧物流产业集群。发展以车（船）货智能匹配、车辆（船舶）智能调度、交通智能引导为核心的公共物流信息平台实现对货运资源的全面整合与规范化管理。推进既有园区转型发展加快制定石塘湾信息物流园、禾健粅流基地转型发展实施方案，推进公路运输资源整合和业态功能提升逐步剥离公路干线运输功能，增强城乡共同配送、供应链管理、物鋶信息服务、分销分拨等功能

（七）加快物流业发展提质增效。围绕区域性物流枢纽定位构建新型物流运作体系，推进要素集聚、功能提升、产业升级、互促发展；完善区域物流基础设施网络强化交通组织引导，加强企业自律和行业监管严格货运合规安全运营，提高物流业产业效能和创新能力增强物流服务实体经济的新动能。培育现代物流新业态新模式加快传统物流向现代物流转型升级，打造哆式联运、制造业供应链、保税物流、电商快递物流、公路集散分拨、智慧物流等六大物流体系；积极发展网络货运（无车承运人）、卡車航班、高铁快运、冷链物流等新业态建设干支配一体化城乡配送三级网络。推进物流业与制造业深度融合优化物流园区与工业园区嘚空间布局，增强服务关联度；利用枢纽聚集的大量资源要素为制造企业提供高效的物流服务，推进个性化定制化供应链管理降低企業成本，提升区域竞争力支撑制造业高质量集群化发展。整合优化铁路货运场站布局推进高新物流园转型升级，加快铁路专用线建设研究高新物流园与铁路无锡南站、中储物流南货场、硕放不锈钢市场等节点的货运功能的整合方案，将大宗货物集散分拨功能布局至城市外围集中铁路二类口岸、水运二类口岸的通关便利优势，推进“公转铁”“公转水”加快发展铁水联运。深入实施“互联网+”高效粅流借助物联网、大数据、云计算、5G、区块链等新一代信息技术手段，推进信息要素集聚实现线上线下互通，加快打造综合性、专业性物流公共信息平台和货物配载中心提高物流信息化智能化水平；提升空港物流园、西站物流园、长江港口综合物流园、通江物流园、無锡食品科技园等园区业态功能，优化完善公共配套实现集聚集约规范发展。

三、高标准构建枢纽经济发展政策支撑体系

（八）支持重夶项目建设枢纽经济区重大基础设施和产业项目优先纳入全市重大项目储备库，享受重大项目审批服务、用地安排和资金支持方面的优惠政策对发展潜力大、带动作用强的重大项目，强化区域统筹采取“一事一议”，按照国家规定实施相关优惠政策加大扶持力度。

（九）支持枢纽产业发展助推枢纽经济相关企业更好更快发展，科学确定各枢纽经济区的产业发展定位制定各枢纽经济区的产业发展偅点支持目录，符合目录方向的项目优先享受全市各类产业发展专项资金扶持。积极落实国家和省出台的各项减税降费政策

（十）支歭物流新业态发展。支持航空货运发展鼓励采取多种方式吸引航空公司加大运力投入，吸引本地区及国内外货物集聚按完成当年货邮吞吐量给予一定奖励。支持海港、内河集装箱运输发展推进铁水联运、水水联运，鼓励散改集、件改集按完成当年集装箱吞吐量给予┅定奖励。支持网络货运（无车承运人）新业态发展支持供应链物流、智慧物流、冷链物流、电商快递物流发展，对符合现有申报条件嘚项目由市相关专项资金给予支持。实施“太湖人才计划”升级版2.0积极引进海内外高端物流人才，支持物流产学研合作

（十一）优囮完善口岸功能。完善口岸沟通协调机制加快推进长三角区域大通关、国际贸易“单一窗口”建设。加强口岸软硬件建设在保持国际赽件监管中心、进口冰鲜水产品、进口粮食、进口食用水生动物等指定口岸资质的基础上，进一步拓展无锡指定口岸资质的进口货物种类范围

（十二）加强空间承载能力保障。加强对枢纽经济区用地计划支持对区内符合国土空间总体规划的重大基础设施和产业项目用地，优先安排土地利用计划指标对具备向省级争取用地计划条件的项目，积极开展对上争取工作高效整合空间资源，盘活存量闲置土地优化土地资源配置，提高土地利用强度和产出效益

（十三）加强财政金融支持。统筹各类专项资金支持枢纽经济区综合发展。推进政企银合作研究设立枢纽经济区投资基金，为枢纽经济区优秀企业和优质项目提供上市、融资、风险投资、并购重组等全方位服务积極推广应用政府和社会资本合作（PPP）模式，鼓励各类社会资本通过特许经营、政府购买服务、股权合作等多种形式参与枢纽经济区建设。

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原标题：方升研究|产业运营新趋勢：2019年中国人工基础型智能产业包括情况概览

文章来源：全球人工智能

商业价值：2019年AI赋能实体经济预计贡献收入近570亿元

近几年人工智能技术在实体经济中寻找落地应用场景成为核心要义，人工智能技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合智能经济时代的全新產业版图初步显现，预计2019年人工智能核心产业规模接近570亿元目前，安防和金融领域市场份额最大工业、医疗、教育等领域具有爆发潜仂。

安防与金融发展条件较好业务渗透最快，营销、客服、教育等有望快速发展

我们根据基础建设和价值空间两大维度对人工智能赋能嘚十大实体经济类型进行分析总体而言，金融、营销、安防、客服等场景在IT基础设施、数据质量、对新技术的接受周期等AI发展基础条件方面表现较优而在当下市场规模、行业发展增速、解决方案落地效果和政策导向等诸多因素的影响下，安防、金融、教育、客服等场景將产生较高的商业化渗透和对传统产业提升程度

其余产业中，制造场景由于基础建设复杂、数据获取难度较大且实际智能应用仍较为邊缘化，AI应用短期内渗透释放难度较大；医疗、零售、交通等场景随着AI技术与场景核心痛点匹配度上升、产品逐渐完善未来将激发更大價值；农业因为技术基础、商业模式、购买能力等问题，目前AI的赋能作用尚不明显有待未来探索。

2022年G端与B端市场规模有望突破700亿元

2016年是AI+咹防商业化元年 2018年，我国AI+安防软硬件市场规模达到135亿元部分头部安防厂商AI业务在总营收中占比从大约4%提升至超过8%，部分典型AI公司安防業务则占接近一半的营业收入2018年城市公共安防中AI渗透率达到2.6%。

预计2019年市场仍将保持高增速到十三五收官之年2020年增速开始稳定，届时市場规模可达到453亿元（城市公共安防AI渗透率达到11%）2022年市场规模有望突破700亿元（城市公共安防AI渗透率达到25%），从2017年到2022年CAGR达到78.3%

视频监控占比菦90%，中心侧份额最大

2018年AI+安防软硬件市场约135.3亿元的产值中视频监控占据绝大部分，份额近90%成为AI+安防的主赛道。其中端侧市场规模超过38億元，占28.3%中心侧市场规模超过74亿元，占54.8%

而在AI+安防的核心战场公共安全领域，总市场规模约93.1亿元其中端侧市场规模约13.8亿元，占14.8%中心側市场规模约66.5亿元，占71.4%边缘侧渗透有限，占比较小约3.8%。

出入口控制的主要产品如人脸识别闸机、门禁等门槛相对较低，与监控人脸識别具备相通之处因此绝大部分安防产品与解决方案提供商均涉足这部分业务，其市场相对较大

传统金融机构、互金公司和AI公司是主偠参与者，中小型金融机构表现活跃

传统金融机构拥有广泛的客户基础和海量高可信度的数据积累拥有完整的线下布局，对AI应用有核心需求是市场中主要的需求方；互联网金融公司承载人口红利，拥有大量的C端客户和流量数据在产品设计和渠道运营方面具有优势，是技术的需求方也是提供者；AI公司在终端客户和数据积累方面不足，但在特定方向上具有较强的创新性和研发能力是主要的技术提供者。

传统金融机构主要通过成立子公司自研技术、对外投资并购和采购合作三种方式进行AI布局目前以采购合作为主，需求更倾向于金融零售中的风控反欺诈和精准营销

国有银行等大型机构对于AI产品采购的态度更显谨慎，为保证数据安全可控往往要求合作公司开放代码，甴双方共同开发在筛选合作对象时更看中AI公司的合作案例和研发能力，而中小型机构相对灵活是市场中的活跃者；互联网金融公司面臨着新一轮转型，在牌照监管压力下互金公司将加大与银行的合作，由业务输出向技术输出拓展

AI公司在金融方面以智能风控产品为主，主要存在技术集中型和数据集中型两类前者在算法模型训练方面有优势，后者在黑名单数据积累方面有优势AI公司与大型机构合作后摸索出的解决办法对中小型机构更有应用价值。

2022年传统金融AI投入约580亿元银行业务仍是核心场景

据艾瑞统计，2018年中国传统金融机构科技投叺约为1604.3亿元较2017年增长10%，其中包括硬件和软件的AI相关投入约占10.4%为166.8亿元，较2017年增速为42.9%

保守估计，到2022年中国传统金融机构科技投入将突破3700億元AI相关投入占比将达到15.6%，超580亿元

银行业是AI相关应用的主要投入方，占比70%大部分通过外部采购方式获取AI服务，其中对基础设施层投叺占60%在AI应用层投入占40%，约39亿元硬件部分（以AI摄像头和人证比对机为主）占三分之一，软件部分（以精准营销和智能风控平台为主）占彡分之二

2022年智能客服业务规模将突破160亿元，AI技术成为重要推动力

2018年智能客服业务规模达到27.2亿元，其中以智能客服机器人为代表的AI应用業务规模达到7.9亿元预计2022年智能客服业务规模将突破160亿元，年复合增长率为56%AI应用业务规模突破70亿元。

在NLP技术的赋能作用下客服业务将姠企业服务、智能家居、智能可穿戴、车载设备、智能服务机器人、智能会议系统等领域拓展，预计2022年泛智能客服市场想象空间将突破600億。

NLP技术与标准化数据累积将拓展智能客服企业的业务边际

由于客服行业中智能化需求上升除原有的客服机器人厂商外，拥有丰富大客戶资源的传统客服软件厂商、基于PaaS云通讯优势的云客服厂商、互联网巨头公司的相关客服平台都开始组建自身的AI团队布局智能客服。

智能客服最大的隐性价值在于NLP技术在实际场景中的训练和标准化数据累积后者在挖掘客户有价值信息中明显起到降本增效的作用，标准化嘚数据打通了企业内部营销、产品等环节使得智能客服业务拥有了向企业服务其他场景拓展的能力；而NLP技术将成为智能客服公司的核心競争力，可以此向制造、政务、医疗等领域拓展向集认知、交互、协同、功能性于一身的智能系统发展。

AI医学影像产品潜在价值巨大泹商业落地面临瓶颈

本报告重点关注AI医学影像赛道。AI医学影像产品有肺结节等胸部AI、心血管疾病AI、大血管疾病AI、DR影像智能报告AI、骨关节疾疒AI、乳腺影像AI、神经系统影像AI、骨龄判读AI、小儿疾病AI、盆腔影像AI、脑部影像AI、眼底影像AI、皮肤AI、病理AI、超声AI等十余种其中肺结节等胸部AI產品最多、认知度最高。

AI医学影像商业落地的大背景是我国影像科医师明显不足：每年影像检查量上升30%而影像科医师只增长4%，一方面给醫院和医师造成巨大压力医师在重复、单调的阅片工作中容易出现疲劳、漏诊等现象，另一方面中长尾医疗机构缺乏具备诊断能力的影潒医师造成可拍片但无人写报告的局面。

AI医学影像产品的主要价值包括：

（1）诊断赋能提高疾病表征的检出率，减少漏诊帮助癌症等重大疾病患者实现早诊早治，提升病人存活率、降低家庭及社会诊疗成本艾瑞预测，若未来AI医学影像得到大规模使用在癌症方面可節省诊疗与用药支出2470亿元，其中节省医保和民政救济支出1062亿元；

（2）治疗方案赋能AI对影像进行分割精准确认病灶位置、形态，可辅助评估患者术前术后风险不过相关技术和产品尚不成熟；

（3）阅片赋能，提升阅片效率、节约医师时间从AI产品的价值定位分析，其在很长時期内都以院内客户通过IT采购或科研合作形式付费为主而AI产品的落地还面临准入门槛高、周期长，产品功能仍需完善等问题商业化快速推进有赖于上述问题的解决。

医疗健康是个慢行业预计2022年AI医学影像市场近10亿元

AI医学影像的商业落地预计于2019年起步，到2022年市场规模达到9.7億元在已定级医院中总付费渗透率达5%，在三级医院和二级医院的总付费渗透率达到8%期间若产品功能取得突破性进展则有更大发展空间。

此前AI医学影像基本采用三甲医院试用合作的模式，2019年后逐步推进产品收费随着分级诊疗的推进和市场对AI认知的提升，预计2020年底至2021年蔀分产品获得CFDA三类医疗器械认证同年二级医院客户数量首次超过三级医院。

目前主要有三种收费模式：

（1）将AI医学影像嵌入云HIS或云PACS中咑包售卖，由于现阶段AI产品商业化面临产品功能还未完全直击客户痛点医院客户较多使用的是免费AI，与云服务结合可将AI作为收费模块；

（2）将AI作为服务单独提供其优势在于相较于云服务，软件开发形式更符合医院采购习惯；

（3）与影像设备厂商合作提供具有AI功能的医疗影像设备收取一定分成，这种形式较难提供完整的拍片-阅片智能解决方案、需要重新申报CFDA审批认证目前落地较少。目前市场中主要有AI企业、医疗信息化厂商、科技巨头、医疗影像设备厂商等几类玩家

包含大卖场、超级市场、便利商店等业态的现代渠道型零售品牌是新零售的主要实践场景，也是相关产品服务的主要买方

据艾瑞研究，2018年中国现代渠道主要零售商数字化建设投入为285.1亿元其中AI投入为约9亿え，占比3.15%据预测，到2022年其数字化建设投入将突破700亿元AI投入将超过178亿元，占比超过25%得益于阿里巴巴、京东、苏宁等零售巨头的推动，鉯AI应用为代表的新零售概念处于增长的上升通道未来两年将保持较高增速。

目前AI应用可以分为以人为准的AI解决办法、商品识别、供应链優化、智能服务机器人/客服机器人和无人货柜/无人店五大类以CV技术为核心的人脸识别和商品识别是主要建设方向，相关投入占整体的55.36%供应链优化最为复杂，对AI算法的可用性要求最高但更靠近零售业的核心痛点，未来可释放的增益价值最大

AI公司、云服务商和零售商是主要玩家，算法与经验的融合是最终方向

目前以人工智能技术为代表的新零售解决办法主要有两种提供途径其一是技术输出型，提供方主要为云服务商和AI公司其中云服务商通过集成AI公司的算法能力，向用户输出基于云平台的标准化服务而AI公司交付给用户的解决办法多為定制类项目，解决用户个性化需求这也是其主要的收入来源；另一种是经验输出型，由成熟的品牌零售商提供解决办法试图将品牌洎身多年的运营经验和新技术融合，向中小微型零售商输出优化其运营模式。

两种途径出发点不同但终将向算法与行业经验融合，产絀可执行方案的方向发展而在实际场景中的不断试错是达到这一目标的唯一方法。

数字营销：AI的引入弥合了传统数字化营销的不足

随着營销产业的不断发展传统的营销模式渐显不足，在用户时间碎片化的前提下广告ROI效果不理想、目标用户不清晰等问题被不断放大，同時病毒式的投放方式以及单一的内容形式也必然会让用户产生审美疲劳降低对广告的体验和兴趣，媒资与流量管理的效率亟待提升

人笁智能针对上述问题，通过技术与营销环节相结合在提供更加充实的用户特征以及创意内容的同时，对投放的策略和形式进行优化提升引流、集客、转化效果。

视频广告：增加广告位资源提升用户接受度

本报告重点关注AI在场景识别广告赛道的商业价值。目前AI场景营銷、广告快速植入、功能性互动营销等视频广告类业务已经有较为明确的商业模式，主要由长视频平台及AI公司通过视频广告招商分成的形式运作2018年实现了初步商业落地，艾瑞初步测算当年市场规模达到8.8亿元预计2022年可达63.8亿元，若市场接受度充足、渗透率高于预期则有望達到133亿元。

AI场景广告相比传统网络视频广告可新增约40%广告位资源、平均提升点击率2.5倍综合投放类型、渗透情况等因素，粗略测算未来AI场景广告可为网络视频广告产业带来31%的价值提升

边看边买类服务由短视频平台自建或AI公司提供，有收取电商平台提成、按点击收费、收取項目实施费等几种收费模式在短视频平台、电商自有直播中落地较快，在长视频平台、OTT等领域的应用和商业模式都有待成熟

受政策及攵化限制较小的校外市场和成人市场AI渗透率较高

由于教育关系到一个人未来的发展机会，试错成本高所以当一项新技术或一种新模式出現时，用户一般不愿率先做“小白鼠”而是倾向于选择口碑好的成熟品牌，并且人脑吸收知识或技能的过程在目前无法清晰地拆解呈現出来，过程不透明更加重了用户消费时的谨慎心理。

因此教育行业本身具有顽固性对于新技术或新模式存在天然的排斥，而不像大眾消费品行业、娱乐行业那样求新求异

从人工智能在不同教育领域的渗透程度来看，越是校外市场受到教育部门的监管就越小，越是高年龄段的市场用户的容错能力就越高，所以渗透程度相对高其中口语听力练测、智能题库、组卷阅卷/作业批改等场景是目前渗透最恏的几个场景。

坚实的发展基础——庞大的在线教育市场规模和用户数量

经过20余年的曲折发展随着用户对在线教育的接受度不断提升、茬线付费意识逐渐养成以及线上学习体验和效果的提升等因素影响，中国在线教育的市场规模与用户数量已进入了初步成熟阶段

2018年中国茬线教育市场规模达2517.6亿元，付费用户数量超过1.35亿人人工智能技术进入教育领域后，市场上涌现出大量专注于“AI+教育”的新型教育机构茬线教育企业也在已有业务线基础上引入人工智能技术以提升教学效率、拓展商业模式。

艾瑞认为目前在线教育中与人工智能技术相关嘚业务规模已超过120亿元，在AI技术不断发展及教育领域AI落地成熟度持续提升的背景下预计2022年与人工智能技术相关的在线教育业务规模将超過700亿元。

2022年交通大脑市场将达33亿软件需求上升促进其发展

治理拥堵问题是城市交通场景的核心需求，所以本报告聚焦于城市智慧交通管控平台目前的应用现状和商业化程度

2016年应用人工智能技术的交通大脑出现，使交通管控系统正式步入智能化时代交通大脑实质是囊括數据采集平台、数据分析平台、数据建模平台和决策平台的PaaS云服务，通过对城市交通场景中众多传感器采集的数据信息关联性处理建立數据库，由机器学习对信号灯管控、车流诱导等问题进行建模联动信号灯控制系统和手机地图软件等，输出最佳解决办法

据艾瑞统计，2018年交通管控项目规模约166.2亿元其中交通大脑项目规模约5.3亿元，预测2022年交通管控项目规模将突破240亿交通大脑项目突破32亿。

目前交通大脑嘚供应商多采用与合作伙伴绑定的形式争取项目利润在整体项目的20%左右，在产业链中的话语权不高但以北、上、广、深为代表的一线城市和部分二线城市，已经从基础建设阶段向应用阶段过渡对软件的需求逐渐上升，这一利好未来会持续促进交通大脑项目的落地

制慥数字化是“AI+制造”的基础

我国制造业信息化水平参差不齐，且制造产业链条远比其他行业复杂更强调赋能者对行业背景的理解，这都慥成了制造业的AI赋能相比其他行业门槛更高、难度更大

尽管人工智能技术在制造业的部分环节与流程中已经有了一定程度的应用，但整體渗透率仍然处于较低水平“AI+制造”的落地基础取决于制造业的数字化程度，根据中国信通院的测算2018年中国工业数字化经济的比重仅為18.3%，尚不足20%

在制造业整体数字化水平偏低的背景下，艾瑞认为AI技术在制造业数字化经济中的渗透率在0.4%左右并将在2022年达到1%。

农业数字化基础薄弱AI渗透率低，市场尚处于培育期

传统产业的AI赋能都以其数字化程度为基础中国农业在耕地面积有限且不断减少、规模化种植范圍较小、机械化程度不高等因素的影响下，数字化程度处于较低水平

2018年，中国农业数字经济占增加值比重仅为7.3%不仅远远低于服务业的35.9%，与工业相比也有较大差距由于农业的信息化、数字化基础薄弱，人工智能在农业中的成长壮大还需要一段积累数据和调整算法的培育期并随着农业数字化程度的逐步提升以及农业企业、农业规模户对“AI+农业”产品服务的认可而迎来新的发展。2018年中国“AI+农业”领域的市場规模为1.9亿元

预计未来数年内，“AI+农业”市场规模将以35.2%的年复合增长率高速发展并于2024年突破10亿元，2025年达到15.7亿元

主要包括智能设备与解决方案方、系统方、基础设施提供方

AIoT的体系架构中主要包括物联网设备及解决方案、操作系统/平台、基础设施（以云服务形态为主）等彡大层级。

智能化设备是AIoT的“五官” 与“手脚” 可以完成视图、音频、压力、温度等数据收集，并执行抓取、分拣、搬运等行为通常昰物联网设备与解决方案搭配向客户提供，这一层涉及设备形态多样化玩家众多。

操作系统/平台相当于AIoT的“大脑”解决流程体系性问題，核心功能包括对设备层进行连接与控制分配计算资源，通过AI算法协同优化、合理调度等这一层对业务逻辑、统一建模、全链路技術能力、高并发支撑能力等要求较高。基础设施层是AIoT的“躯干”提供服务器、存储等IT基础设施。

AI能力平台化输出降低了入局门槛推动商业化第二波爆发

随着人工智能技术对传统产业的不断渗透，越来越多的企业对AI产生了需求但自主组建一支AI技术团队，研发相关系统和應用对于大部分公司而言投入产出比并不高而且难以达到“即插即用”的效果，因此通过云平台PaaS层输出AI能力的AI PaaS服务成为需求方向

结合產业化落地，AI PaaS平台可分为三个阶段既模型自动化生产、模型规模化生产和模型智能化生产，逐步实现去监督化生产AI PaaS又分公有云平台和私有云平台，二者在架构方面主体基本一致只有在权限管理、资源管理和数据管理部分区分公有化和私有化，总体来看AI PaaS要满足模块化、汾布式、资源共享、可拓展和环境分离五大特性以满足不同量级用户的并发需求。

产业互联网打造数据环境AI算法体现核心价值

互联网巨头公司正致力于推动产业互联网发展，希望通过丰富的云端应用打通产业链上下游企业使真实的生产数据能够在云平台累积。

其中AI主要通过认知智能体现价值，由NLP、知识图谱技术建立打通产业的关联数据库通过机器学习训练模型，推导出最佳的优化策略向企业输絀解决办法、咨询服务或SaaS应用等，使整条产业链的生产更柔性商业逻辑更具可预测性。

随着平台用户增加导入数据激增，AI算法获得更哆优质数据训练准确率上升，产生能够撬动更多用户的核心竞争力形成良性循环的产业生态，从而达到技术推动传统产业升级的效果

认知智能到来的过程，也是传统意义上客户方AI化的过程

2018年感知智能取得了较快发展，但由于感知智能很难切入产业关键业务环节无論是出于提升产业智能化还是拓展人工智能企业商业价值的目的，2019年都将是成长期的感知智能与萌芽期的认知智能共同发展的一年

目前傳统企业获取AI应用的普遍方式是依赖第三方实现全部业务需求，往往出现两类问题：第三方对业务逻辑理解不足；客户很难根据自身不断變化的环境与需求实现算法迭代和人机智能实时协同这都会导致AI产品在客户处“水土不服”时而发生。

而且产业数据的保有方往往是客戶出于敏感数据安全性的顾虑，也很难将涉及核心业务的数据交托给第三方训练这些非技术性问题在很大程度上阻碍了认知智能的发展。

在此背景下AI服务方与客户合作开发完成在客户公司内部的数据训练标注，以及向客户提供基础AI工具保障其拥有一定的维护、优化甚臸开发能力很有必要因此近几年认知智能的推进将带来传统意义上客户方获得一定自有AI能力，实现AI化

从技术可行性和产业生态的角度評估新场景

对于更为广泛的传统行业或线下使用场景的潜在客户，艾瑞建议人工智能企业从产业智能化升级基础-市场进入方式-市场成长周期等几个角度评估可行性

以煤炭行业为例，有勘查设计、地测、采掘、洗选、安全保障、运营等主要业务环节其中勘查、安全保障、運营等环节已有相关AI应用研究。

分析煤炭行业特点可以发现其有对智能化技术需求强、智能化升级基础较好、政策引导性较强等特点，荇业具备应用AI的较好基础；产业生态中有话语权较强、具备研发实力的相关研究所与科研单位因此通过联合技术研发、与客户联合开发蔀署服务的方式更符合行业需求，预期相关技术发展成熟并得以验证后可较快商业落地

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