邁向智能化加速行業數智化轉型

孙鹏飞

毕业于西安电子科技大学，工学硕士。2001年加入华为公司。曾任华为无线网络SingleOSS产品管理部部长、华为无线智能化与网络自动驾驶首 席规划师、MAE（MBB Automation Engine）产品组合与生命周期管理部部长、华为5G-2B解决方案SDT经理、中国5G应用产业方阵产业推进组副组长，拥有20多年的技术研发经验，在移动及产业数字化的网络规划、架构设计、网络建设、市场营销及产品研发、产品管理以及5G行业场景化解决方案打造等方面均具有丰富的经验。

现任华为企业销售部公共事业系统部副总裁，负责全球公共事业领域的解决方案开发与集成验证业务，主导政府和公共事业领域解决方案平台规划、研发及营销，推动行业场景化解决方案的开发与落地。对行业智能化升级的关键技术和方法论、理论模型构建、场景及商业模型的孵化及可复制性、运营模式、标准构建、项目交付等有着深刻理解和独到观点。

第一篇 5G規模化發展

第1章　5G推動全球數字化變革新發展　003

1.1　通信技術推動人類社會持續進步　003

1.2　全球迎來數字化轉型新浪潮　005

1.3　數字化轉型機遇　006

1.4　5G激活產業變革新潛能　008

第2章　全球5G發展現狀　010

2.1　中國　012

2.1.1　中國5G商用情況　012

2.1.2　中國5G推動政策　014

2.1.3　中國5G應用發展情況　015

2.2　韓國　016

2.2.1　韓國5G商用情況　016

2.2.2　韓國5G推動政策　017

2.2.3　韓國5G應用發展情況　019

2.3　美國　020

2.3.1　美國5G商用情況　020

2.3.2　美國5G推動政策　021

2.3.3　美國5G應用發展情況　022

2.4　日本　024

2.4.1　日本5G商用情況　024

2.4.2　日本5G推動政策　024

2.4.3　日本5G應用發展情況　025

　2.5 德國　026

2.5.1　德國5G商用情況　026

2.5.2　德國5G推動政策　026

2.5.3　德國5G應用發展情況　028

第3章　5G規模化發展路徑及未來形態　029

3.1　5G規模復制主要挑戰　029

3.1.1　5G網絡建設面臨多方問題　030

3.1.2　5G技術與行業業務融合不足　030

3.1.3　產業供給能力不足　031

3.1.4　行業融合應用標準缺乏　031

3.1.5　行業融合生態建設亟待加強　032

3.2　5G規模化發展路徑　032

3.2.1　規模化發展基礎　032

3.2.2　規模化發展路徑及關鍵要素　034

3.2.3　實現5G規模化的意義與價值　038

3.3　5G-A及未來形態　039

3.3.1　5G應用深刻改變未來社會生活　039

3.3.2　5G-A開啟通信革新“下半場”　040

參考文獻　043

第二篇　人工智能，新發展階段

第4章　人工智能概述　047

4.1　什麽是人工智能　047

4.2　人工智能的歷史和發展　048

4.2.1　1.0時代：計算推理驅動（20世紀50年代—70年代）　048

4.2.2　2.0時代：知識驅動（20世紀70年代—90年代初）　049

4.2.3　3.0時代：數據驅動（20世紀90年代—21世紀初）　049

4.2.4　4.0時代：算力驅動（2020年至今）　050

4.3　人工智能的應用領域　050

4.4　AI成為國家戰略　052

4.4.1　美國：多措並舉鞏固全球領先地位　052

4.4.2　中國：多元戰略促進產業健康發展　053

4.4.3　日本：以人工智能構建“社會5.0”　054

4.4.4　韓國：戰略推動“AI強國”發展建設　054

4.4.5　德國：依托“工業4.0”打造德國品牌　055

4.4.6　英國：加大創新投入，推進成果轉化　056

參考文獻　056

第5章　人工智能典型技術　058

5.1　機器學習　058

5.1.1　監督學習　060

5.1.2　無監督學習　061

5.1.3　強化學習　062

5.1.4　深度學習　064

5.1.5　多任務學習　065

5.2　自然語言處理　066

5.2.1　語言模型　068

5.2.2　詞向量　069

5.2.3　機器翻譯　070

5.2.4　文本分類　071

5.3　電腦視覺　072

5.3.1　圖像處理　073

5.3.2　物體檢測　074

5.3.3　圖片識別　074

5.3.4　視頻分析　074

5.4　多模態技術　075

5.4.1　特徵表示　076

5.4.2　模態融合　076

參考文獻　077

第6章　人工智能重大演進進展　078

6.1　AI產業體系橫向拓展　078

6.1.1　AI產業體系概述　078

6.1.2　AI產業發展趨勢　079

6.2　AI芯片迭代構築底層技術優勢　081

6.2.1　英偉達　085

6.2.2　AMD　087

6.2.3　英特爾　089

6.2.4　華為海思　089

6.2.5　寒武紀　090

6.3　AI雲平臺助力創新業務落地　091

6.3.1　微軟　093

6.3.2　亞馬遜　093

6.3.3　華為雲　094

6.3.4　阿裡雲　095

6.3.5　百度智能雲　096

6.4　AI框架成為工程實踐能力核心　096

6.4.1　AI框架：加速AI應用產業規模增長及工程化落地　097

6.4.2　訓練平臺：彈性分佈式訓練驅動AI工程化進程　099

6.4.3　MLOps：打通AI工程化“最後一公里”　101

6.5　算力突破支撐AI跨越式發展　104

6.5.1　AI計算從粗獷使用向精細化協同演進　104

6.5.2　雲邊端一體化推動算力泛在化發展　105

6.5.3　智能算力支撐數字孿生元宇宙構建　106

6.5.4　多技術協同升級加速先進計算發展　107

6.6　算法更新推動AI能力持續演進　110

6.6.1　以AutoML為代表的新算法讓AI開發更簡單　110

6.6.2　以模型為中心的開源社區加速構建　111

6.7　多元化數據服務為AI“增值”　111

6.8　創新主體活躍掀起AI應用熱潮　113

6.8.1　Adept AI：通用人工智能（AGI）工具　114

6.8.2　Cohere：B端定製式AI服務者　115

6.8.3　Jasper：集成式AI營銷工具　117

6.8.4　滴滴自動駕駛：AI+自動駕駛　118

6.8.5　達闥機器人：擁有“雲端大腦”的人形機器人　119

參考文獻　120

第7章　大模型時代降臨　122

7.1　大模型發展歷程及特點　122

7.1.1　大模型技術快速迭代，參數規模三段式激增　122

7.1.2　“大+小”模型協同進化，推動端側化發展　125

7.1.3　大模型與人工智能相互促進，相輔相成　126

7.1.4　大模型迭代周期縮短，總體呈現多種發展趨勢　128

7.2　大模型的典型應用領域　129

7.2.1　NLP大模型　130

7.2.2　CV大模型　135

7.2.3　多模態大模型　139

7.3　大模型的基礎是算力　144

7.3.1　通用算力——滿足大多數普通用戶需求　145

7.3.2　AI算力——適合邏輯簡單、計算密集型的並發任務　145

7.3.3　HPC——特殊場景化需求的高性能計算集群　146

7.4　大模型將賦能生成式AI　147

7.4.1　大模型改變內容生產　148

7.4.2　生成式AI孕育新業態　149

7.5　百模千態　151

7.5.1　OpenAI：ChatGPT大模型　152

7.5.2　Google：Gemini原生多模態大模型　153

7.5.3　Meta: LLaMA開源預訓練大模型　154

7.5.4　華為：盤古大模型　155

7.5.5　百度：文心一言大模型　156

參考文獻　157

第8章　AI toB邁入規模探索階段　158

8.1　AI與行業結合，呈現百花齊放趨勢　158

8.2　大模型成為智能變革的“元能力引擎”　158

8.3　通用人工智能的未來展望　160

參考文獻　161

第9章　AI toB落地面臨的挑戰　162

9.1　大模型工程化落地面臨多方面挑戰　162

9.2　各行業智能化發展不均衡　162

9.3　AI深入賦能引發風險隱患　163

9.4　AI生態體系仍不完善　164

參考文獻　164

第三篇　5G+AI，加速行業智能化

第10章　行業從數字化走向智能化　167

10.1　數字化轉型的內涵　167

10.2　從數字化走向智能化　168

10.3　典型數智化歷程　169

10.3.1　美國：依托創新技術領先，鞏固數字經濟全球競爭力　169

10.3.2　歐盟：率先探索數字治理規則，打造統一的數字市場　170

10.3.3　英國：以數字政府建設為引領，推動全行業數字化轉型　171

10.3.4　日本：以“官產學”和“互聯工業”為抓手，建設超智能社會　172

10.3.5　韓國：重視標準體系建立，發布新增長4.0路線圖　173

10.3.6　中國：立足產業和市場優勢，有效市場和有為政府相互促進　174

參考文獻　175

第11章　5G與AI協同發展，加速行業智能化升級　176

11.1　5G與AI的關系　176

11.2　5G對AI的需求　176

11.3　AI對5G的需求　177

11.4　5G與AI的融合　177

參考文獻　178

第12章　5G+AI融合，賦能行業智能化　179

12.1　5G本體技術優化：增強網絡內生能力　179

12.1.1　5G專網：定製網絡　180

12.1.2　5G網絡切片：靈活組網　181

12.2　5G+AICDE：構建融合服務能力　181

12.2.1　5G+AI：全面感知　182

12.2.2　5G+物聯網：全域互聯　183

12.2.3　5G+雲計算：雲網融合　184

12.2.4　5G+大數據：智能決策　184

12.2.5　5G+MEC：邊雲協同　185

參考文獻　185

第13章　重點行業實踐　186

13.1　政務　186

13.1.1　行業數智化發展概況　186

13.1.2　行業數智化發展趨勢　187

13.1.3　行業數智化整體需求　188

13.1.4　5G+AI技術融合分析　189

13.1.5　政務數智化典型方案　191

13.1.6　規模化復制與推廣路徑　192

13.2　應急　193

13.2.1　行業數智化發展概況　193

13.2.2　行業數智化發展趨勢　195

13.2.3　行業數智化整體需求　195

13.2.4　5G+AI技術融合分析　196

13.2.5　應急數智化典型方案　198

13.2.6　規模化復制與推廣路徑　199

13.3　氣象　200

13.3.1　行業數智化發展概況　200

13.3.2　行業數智化發展趨勢　201

13.3.3　行業數智化整體需求　202

13.3.4　5G+AI技術融合分析　203

13.3.5　氣象數智化典型方案　204

13.3.6　規模化復制與推廣路徑　206

13.4　農業　207

13.4.1　行業數智化發展概況　207

13.4.2　行業數智化發展趨勢　208

13.4.3　行業數智化整體需求　208

13.4.4　5G+AI技術融合分析　209

13.4.5　農業數智化典型方案　211

13.4.6　規模化復制與推廣路徑　213

13.5　文旅　213

13.5.1　行業數智化發展概況　213

13.5.2　行業數智化發展趨勢　215

13.5.3　行業數智化整體需求　216

13.5.4　5G+AI技術融合分析　216

13.5.5　文旅數智化典型方案　218

13.5.6　規模化復制與推廣路徑　220

13.6　教育　221

13.6.1　行業數智化發展概況　221

13.6.2　行業數智化發展趨勢　222

13.6.3　行業數智化整體需求　222

13.6.4　5G+AI技術融合分析　223

13.6.5　教育數智化典型方案　225

13.6.6　規模化復制與推廣路徑　227

13.7　醫療　228

13.7.1　行業數智化發展概況　228

13.7.2　行業數智化發展趨勢　230

13.7.3　行業數智化整體需求　230

13.7.4　5G+AI技術融合分析　231

13.7.5　醫療數智化典型方案　234

13.7.6　規模化復制與推廣路徑　235

13.8　製造　236

13.8.1　行業數智化發展概況　236

13.8.2　行業數智化發展趨勢　237

13.8.3　行業數智化整體需求　238

13.8.4　5G+AI技術融合分析　239

13.8.5　製造數智化典型方案　241

13.8.6　規模化復制與推廣路徑　243

13.9　港口　244

13.9.1　行業數智化發展概況　244

13.9.2　行業數智化發展趨勢　246

13.9.3　行業數智化整體需求　246

13.9.4　5G+AI技術融合分析　247

13.9.5　港口數智化典型方案　249

13.9.6　規模化復制與推廣路徑　251

13.10　電力　251

13.10.1　行業數智化發展概況　251

13.10.2　行業數智化發展趨勢　252

13.10.3　行業數智化整體需求　253

13.10.4　5G+AI技術融合分析　254

13.10.5　電力數智化典型方案　258

13.10.6　規模化復制與推廣路徑　260

參考文獻　261

第14章　趨勢及展望　262

14.1　5G-A下的網絡即服務　262

14.2　從雲網融合到算網融合的升級　264

14.3　數據要素價值創作成為新藍海　266

14.4　數字創新應用向多領域縱深發展　268

14.5　AI大模型驅動新興業態涌現　269

參考文獻　270