7月3日，由上海国家会计学院主办、长城信息股份有限公司协办的数字赋能服务高端研讨会暨数字服务研究中心揭牌仪式在上海国家会计学院国际会议中心顺利举行。本次论坛邀请了数字商业服务、数字政府服务以及数字公共服务领域的专家学者和行业代表就“数字赋能服务”的前沿观点以及最新实践进行了分享。

商汤智能产业研究院创始院长田丰带来了“产业数字化：大装置与大趋势”的主题演讲。

人工智能时代之前人类人脑思维相对简单和局限，人工智能时代带来了算法，帮助人类解决复杂问题。问题（系统）可分为三个层次，一是简单系统，数量少、元素少。二是简单巨系统，数据量多但数据种类较少。三是复杂巨系统，数据量多、种类多。复杂巨系统是复杂商业时代的特征之一。企业面对复杂商业环境提出了各式各样的解法，这些开放的、协同的、不断进化的智能商业公共构成了Z世代的企业特性。

大装置：高效能、低成本的AI技术生产能力

从人工智能的角度看企业数字化，第一阶段IT时代，数字化主要依靠人力，数据以周和月为单位。第二阶段互联网时代，数据自动化，人工智能读取数据，决策周期进入了小时和日的周期。第三阶段人工智能时代，人工智能驱动所有的资源并且实时分配资源，以秒、分钟为单位持续优化商业系统。因此，人工智能时代的算法需求推动算力快速扩张。人工智能时代是学习能力的竞赛，学习力就是生产力，最近十年人工智能模型对算力的要求是每3-4个月翻一番。

人工智能无算力不创新，大规模算法模型成为未来演进趋势，算力呈现高增长需求。从微观视角，未来智慧城市等场景需要成百上千的算法，针对每一个小算法重新来过并不现实，因此通用的大模型将成为趋势，也与学术界的思路相符，例如GPT-3在NLP领域已经有超级大模型的成功案例。许多产业、学术的机构，都在探索是否能在视觉领域做出超级大模型，形成更加通用的AI能力。技术往前发展所引领的趋势会映射到支撑层面需要做的事情，超级大模型对算力集群有更大要求，一个上千亿甚至万亿参数的神经网络，对于算力的需求也会是爆炸性的。复杂环境中新场景呈现爆发，对创新速度提出更高要求，如智慧城市的建设，过去个人脸识别、行人识别的算法已经逐渐无法满足城市建设需求，例如上海市的“一网统管”项目，共涉及200个小算法，包括宠物识别、井盖识别、街道文字OCR识别等，这些场景需要有人不断创新模型和算法，需要基于大装置的算力才能实现。

技术层面，人工智能时代技术创新周期大大缩短，技术供给与需求双双增加，伴随着大量数据的应用和出现，技术迭代的周期大大缩短。以商汤为例，生产亿分之一误差的模型，现在用过去十分之一的人、几十分之一的时间达到同样的结果。未来虽然人工智能的技术取得了极大的发展，但绝大多数场景下，大多数智能设备是单点的，仅仅使用一种或两种特定的智能功能，而且大量的行业渗透才刚刚开始。往前看五到十年，每一个智能化的设备会融合十几种乃至上百种智能功能，这样才能完全的发挥出它的价值。同时，智能化技术对产业也会更加深入，渗透率远远高过目前。这意味着未来对于智能技术的需求是一个海量增长的状态，也意味着算法提供者需要以更快更好更高效的方式进行技术创新的供给。算力层面，人工智能领域产生了新摩尔定律：每三个月人工智能所需要的总算力翻一番。

五年以来人工智能技术产业化的增长的速度是爆炸式的，对于算力等基础性的支撑也需要爆炸式的增长。商汤正在上海临港建设全世界最大的专用AI算力中心，计划是今年年底基础环境建设完成，建成将向科研、产业创新和企业提供服务。数据方面，去年国家在隐私保护特别是数据的合法、有效、合理的应用上投入了非常多的精力，整个产业也在思考如何对数据做更好、更科学、更合理的使用。目前在行业实践中数据应用还是存在很多问题，如数据孤岛、医疗行业数据信息化，未来希望通过新形式的产学研合作，解决数据的使用形式和应用的问题，带来更好的发展机会。但最终人工智能行业最重要的是落地，大量的底层研发投入是行业落地的支撑。如基于大装置建造自动驾驶汽车、通过遥感卫星监测长江流域水位的变化、景区AR交互动态体验等。

大趋势：元宇宙、智能网联车、双碳

“元宇宙”：一个永不离线的赛博朋克世界

谷歌奇点大学执行主席彼得·戴曼迪斯认为当某些独立加速发展的技术与其他独立加速发展的技术融合的时候，奇迹就产生了。元宇宙的概念最初是由科幻小说作家尼尔·斯蒂芬森在1992年的小说《雪崩》中创造出来的，它指的是一个沉浸在其中的、栩栩如生的虚拟世界。第一个元宇宙概念股 Roblox 于今年3月在纽交所上市，首日估值达到450亿美元。Roblox作为游戏创作平台吸引了超过800万名自由游戏开发者，社区开发共计超过1800万种游戏体验，2020年Roblox全球用户游戏总时长306亿小时，同时在线人数最高可达 570 万名。元宇宙是一个承载虚拟活动的平台，用户能进行上课、开会、演唱会、社交、节日庆典、毕业典礼等社会性、精神性活动，是互联网发展出现的“新物种”。

“智能网联车”：2020年1000万辆拐点出现

国际能源署（IEA）发布的一份新报告，尽管冠状病毒大流行，但电动汽车销量仍将增长，预计2020年全球电动汽车的保有量将近1000万辆。2019年，全球约有730万个充电桩，其中约650万是家庭慢充。如果简单的将新能源车分为三个阶段，智能网联车已经进入第二个阶段。第一个阶段是用电池、电机、电控的物理结构替代原有的燃油车，打破传统势力，改造入口，估值的对标是硬件公司，例如蔚来、小鹏、理想等。第二个阶段是偏自动驾驶以及车辆服务，偏互联网公司的估值模式。第三个阶段是基础设施，未来新能源车可能产生更多商业性的空间，比如城市路面的商铺、美甲店、移动的汽车旅馆、新品试用店等，变成新时代各个行业的基础设施的基建生态公司。目前智能网联车的“三大趋势”一是产业链新基建、二是软件定义汽车、三是感知网络，汽车传感器形成全球最大的感知网络，数据服务将成为高利润营收渠道。预计明年，全球智能汽车渗透率会快速增长，直到达到40%，未来会进入第三阶段的成熟期。

“双碳”：人类的能源革命

双碳是化石能源向非化石能源的转变，是长期的战略，中国最早的能源结构是水电占主体，之后逐渐光电和风电占主体，核能相对比较稳，未来会看到双碳清洁的变化。目前对双碳的投资预计是100万亿，从储能到电动车到氢能再到可再生能源，包括输供电网络等，需要经历炒作周期和正常产业周期。目前新能源和光伏已经进入新能源汽车产业的爬坡期，氢能还在早期研发阶段，是否能够渡过炒作周期，进入快速增长的产业周期，还需要拭目以待。

碳中和方面，从中美欧碳达峰来看，欧洲用了71年从碳达峰到碳中和，美国用了45年。作为世界上最大的发展中国家，中国“2030碳达峰、2060碳中和”的决心要求仅用30年从峰值降至零排放，中国的中和斜率会远陡峭于欧美，减排速度要超出欧盟1倍，未来四十年的碳中和任务时间紧、任务重。另外，中国作为“世界工厂”，生产了大量用于其他国家消费的产品，因而中国本土滞留了大量“隐含碳”。OECD数据显示，中国净出口贸易中的隐含碳排放在2015年高达20.14亿吨，接近美、日、加、英滞留他国的 “隐含碳”总量（共22.04亿吨），相当于全球碳排放第四大国印度一年的碳排放总量。中国“碳中和时间线”是8个五年规划，4个十年阶段，从“十四五”到“二十一五”划分不同的阶段，“十四五”的重点在摸底排查，“十五五”正式进入攻坚阶段和技术普及期。