7月10日，以“智联世界，众智成城”为主题的2021世界人工智能大会（WAIC2021）在上海圆满落幕。此次大会汇聚了1000余位演讲嘉宾，其中包括5位图灵奖得主、1位诺贝尔得主、62位中外院士、16位顶尖高校校长、25位国家级专业学会和协会理事长，以及260位各类企业负责人。就人工智能的发展现状与未来趋势、应用场景、数字信息安全等议题进行了深入探讨。通过汇聚世界人工智能发展的最新成果和观点，为全球人工智能协同共治描绘新蓝图，为我国人工智能健康发展注入新活力，为上海城市数字化转型增添新动能。
新产研团队立足产业研究视角，从人工智能行业前沿推进、数据要素环境构建、产业发展洞察和创新生态构建方面对此次大会论坛中的研究成果和实践进行全面梳理，以洞察当前人工智能创新发展和技术落地的最新进展情况。
2021世界人工智能大会报告成果汇总
面对人工智能引发的全球信任焦虑，发展可信人工智能已经成为全球共识。2019年6月，二十国集团（G20）提出“G20人工智能原则”，强调要以人为本、发展可信人工智能，得到国际社会的普遍认同。欧盟和美国也都把增强用户信任、发展可信人工智能放在其人工智能伦理和治理的核心位置。将抽象的人工智能原则转化为具体实践，落实到技术、产品和应用中去，是回应社会关切、解决突出矛盾、防范安全风险的必然选择，是关系到人工智能长远发展的重要议题，也是产业界急需加快推进的紧迫工作。
2021世界人工智能大会可信AI论坛正式面向全球发布了《促进可信人工智能发展倡议》，联合发布单位涵盖信息通信行业、人工智能行业、互联网行业等20余家代表性学术研究机构、企业与组织以及国内知名高校。倡议提出，坚持技术向善，确保可信AI造福人类，加快可信人工智能技术研究，前瞻布局可信通用人工智能，打造可控可靠、透明可释、隐私安全、责任明确、多元包容的人工智能系统；坚持权责共担，推广可信AI价值理念，构建相互协调、共建共享的敏捷可信机制；持续推动可信人工智能安全和伦理研究，构建可信人工智能标准体系，完善人工智能可信体系建设；坚持多元包容，凝聚可信AI国际共识，构建可信人工智能全球治理合作框架。
中国信通院与京东探索研究院联合撰写的国内首本《可信人工智能白皮书》正式发布。白皮书从如何落实全球人工智能治理共识的角度出发，聚焦于可信人工智能技术、产业和行业实践等层面，分析了实现可控可靠、透明可释、隐私保护、明确责任及多元包容的可信人工智能路径，并对可信人工智能的未来发展提出了建议。针对可信人工智能中各种支撑技术从理论层面进行了深入浅出的剖析。将技术以稳定性、可解释性、隐私保护、公平性作为量化指标进行了完备的讨论，这些技术构成了可信人工智能地基础支撑能力。白皮书以动态的眼光分析可信人工智能发展脉络，同时对当下社会各界实践可信人工智能、完善可信生态，提出了务实的方案。
白皮书首次系统提出可信人工智能全景框架，全面阐述可信人工智能的特征要素，剖析了可信人工智能与人工智能科技伦理和治理的关系，促进业界更好的理解可信人工智能。此外，白皮书还创新地从企业和行业实践视角详述可信人工智能的实践路径，是一份极具参考价值的实操指南，对于产业界进一步落实人工智能伦理及治理要求具有重要意义，能够切实推动人工智能产业健康发展。
算法安全导致的应用风险、黑箱模型导致算法不透明、数据歧视导致智能决策偏见、系统决策复杂导致责任事故主体难以界定、数据滥用导致隐私泄露风险。
人工智能安全高端对话上，观安信息联合赛博研究院共同发布《人工智能赋能网络安全白皮书2021》，深入研究人工智能如何为网络安全带来变革，全面呈现人工智能在各个网络安全领域的应用模式与实践，共同展望人工智能赋能网络安全的未来趋势。
报告分十个重点领域详细介绍了人工智能赋能网络安全的模式与实践，包括网络安全、终端安全、身份与访问安全、应用安全、数据安全、物联网安全、移动安全、工业互联网安全、业务安全和网络内容安全。报告具体分析了每个网络安全领域当前面临的挑战、问题与痛点，详细阐述了人工智能如何赋能各个具体领域，并分别通过具体场景案例介绍了人工智能在网络安全中的应用。例如，观安信息基于文本和行为分析的DGA域名检测技术可排查网络中的木马扩散、挖矿、勒索、被恶意监视等威胁，其基于知识图谱与机器学习的互联网业务风控防护系统可高效率、高准确性的识别高风险平台操作与交易行为，在各个阶段及时实行针对性的业务防范措施；BlackBerry的基于人工智能的EDR解决方案可为企业提供完全集成的自动化事件响应能力；Mobilelron基于机器学习的移动威胁检测技术可为用户提供威胁检测和高级别的威胁响应。
报告认为，虽然利用人工智能技术可为网络安全防御带来多方面的能力，但目前人工智能不能解决所有的网络安全问题，其也存在自身的局限性，并且在人工智能的应用过程中，存在亟需克服的障碍和问题，例如预测准确性、数据完整性等问题。但在未来，人工智能技术的飞速发展将推动预测算法的精度持续提高，技术投入的成本不断下降，数据源的可用性不断增加，具有更强的技术可解释性。这都将驱动人工智能更好地赋能网络安全，助力城市数字化转型时代网络安全防御体系的构筑。
人工智能的快速发展离不开代码开源和数据开放，高质量的开放数据促进了深度学习算法突飞猛进，深度学习框架极大提升了算法开发的效率。上海正在推进数据要素市场建设，完善多层次数据交易流通机制，目前已初步形成完善的数据交易生态。未来，上海将继续立足建设“国际数字之都”，打造高质量公共数据开放的上海品牌，全面构筑城市数字底座，以数据流激活物资流、技术流、资金流，创建高水平产业链、供应链、价值链，倒逼城市管理手段、管理模式与管理理念的深刻变革。
“数据新要素 转型新未来”数据要素论坛上，上海社会科学院绿色数字化发展研究中心发布《2021全球重要城市开放数据指数》。
评估对象是包括纽约、巴黎、东京、新加坡在内的30个城市。指标体系包括基础保障层、开放质量层、用户使用层和价值释放层4个评估维度，77个评估指标。2021年，上海因“设立相关法规”“开放数据推动应用”及“未来潜能”等因素，综合排名连续第二年位居全球第一。第2至第5名依次是纽约、芝加哥、首尔、贵阳。此外，广州、深圳、北京、青岛也进入前10。
横向比较，可中国城市达到全球数据开放领先水平；美国城市依然是全球数据开放的排头兵；北美和亚洲城市数据开放水平普遍高于其他各洲；亚洲城市除中国外首尔最强，而非新加坡；上海连续两年全球第一。
纵向比较：基础保障层关键指标平均达标率45.26%，比去年降低0.26个百分点，总体成绩下滑；数据质量层关键指标平均达标率47.92% ，相同指标与去年比降低0.22个百分点，总体成绩下滑；用户使用层关键指标平均达标率35.66% ，相同指标比去年提高6个百分点，成绩明显上升；价值释放层关键指标平均达标率34.67% ，相同指标比去年提高10.27个百分点，成绩明显上升。
当前，全国已有18个省级公共数据开放平台正式上线，免费为社会各方提供相关政府单位的公开数据，然而，免费不代表没有价值。白皮书指出，数据资产化是数据要素的重要趋势，公共开放数据在数据资产生态中起到基础性的作用，为加快我国数字化发展，建设“数字中国”提供支撑。
普华永道发布的《开放数据资产估值白皮书》指出，数据资产估值是未来数据资产价值释放的核心环节。然而，由于公共开放数据自身的独特性，将传统估值思路应用于其估值时面临诸多挑战。
白皮书首次借用物理学中的“势能”概念作为理论基础，推出“数据势能”新概念及其相应的估值逻辑，提出了“公共数据资产价值=公共数据开发价值*潜在社会价值呈现因子*潜在经济价值呈现因子”的“数据势能”公式。就政府公共开放数据的估值体系进行研究和探讨，旨在根据公共开发数据资产的特点，发掘其特有的价值驱动因素及其魅力所在，进一步揭示能够撬动其估值体系的支点。
根据“数据势能”模型估值发现，潜在社会价值占总价值的65%，潜在经济价值约35%。由于目前公开数据平台的建设发展尚处于早期阶段，数字发展走在前沿的省市，政府平台发布公开数据最长也仅有五年时间，大部分省市还在公共开放数据平台的初期开发阶段，整体仍在不断探索、不断优化的过程中。在当前这个阶段，公共开放数据资产尚在蓄积潜在社会价值的过程中，而经济价值理应在社会价值的基础上形成，但借助公共开放数据平台实现大数据变现的案例仍在少数。因此，目前公开数据资产所带来的社会价值要大于其经济价值，而经济价值会在政府公开数据平台达到建设成熟期后，当社会各界认识到其潜在价值并大力挖掘开发后逐渐得以体现。
人工智能治理论坛上， 中国科学技术信息研究所发布《2020全球人工智能创新指数报告》。报告从创新投入和创新产出两个维度设计了4个一级指标、10个二级指标和29个三级指标。一级指标主要反映人工智能基础支撑、创新资源与环境、科技研发以及产业与应用的情况。同时，29个三级指标尽量点面结合地反映一级指标的设计理念。
2020年46个国家的基本评价结果显示，目前全球各国人工智能创新发展情况形成了四大梯队。
第一梯队的总分在60分以上，美国独占鳌头。美国在4个一级指标上除了创新资源与环境位列全球第三之外，其他全部排名世界第一。
第二梯队是包括中国在内的14个国家，中国排名第二。第二梯队分值普遍在30-60分，和第一梯队的美国还是有很大的差距。第二梯队的特点是各具创新优势，14个国家中有9个国家拥有排名前五的一级指标，有各自的发展特色。
第三梯队是总分在15-30分的24个国家，比如卢森堡等。这24个国家的基本特点是科技研发水平普遍较低，平均得分仅为第二梯队国家的五分之一。
第四梯队是越南等7个国家，总分在15分以下。这些国家的普遍特点是发展较为落后，尤其是在人工智能创新资源和环境以及科技研发水平方面，但是在人工智能未来发展态势上还是有着很强的潜力。
研究显示，中国的人工智能整体发展水平已跻身世界前列，人工智能创新指数综合得分从2019年的第3名上升至2020年的第2名，仅次于美国。中国的人工智能创新能力稳步提升，不过与美国差距还存在较大差距。从具体指标看，美国在基础支撑、创新资源和环境、科技研发和产业应用四个方面均具有明显优势。在构成全球人工智能创新指数的四项一级指标中，中国在“人工智能基础支撑”“人工智能科技研发”“人工智能产业与应用”三个方面均拥有绝对优势指标，“人工智能创新资源与环境”不少指标仅处在中等水平。
中国“人工智能基础支撑”排名第4位，计算基础表现尤为突出。截至2020年7月，中国共有226个超算中心进入全球500强行列，居全球首位，是美国（113个）的两倍；共拥有85个数据中心，排名第9。
人工智能创新资源与环境是推动人工智能持续创新的核心动力
中国“人工智能创新资源与环境”排名第8位，人工智能顶级学者和从业人员人口参与率不高，高校基础学科建设相对滞后。中国在人工智能顶级学者参与率、人工智能从业人员参与率两项指标上分别排名第23和第28名。中国平均每百万本科及以上学历人口中仅有17位人工智能顶级学者，与排名第1的卢森堡（567人）差距很大；每百万劳动人口中人工智能从业人员有290人，而排名第1的新加坡则有7133人。
美国在数学、物理、神经科学三个专业上排名世界前200的高校分别有49所、57所、70所，而中国分别有27所（约为美国的1/2）、8所（不到美国的1 /7）、6所（不到美国的1/10）。
在人工智能产业发展与应用领域，中国表现出良好的竞争力
中国“人工智能产业发展与应用”排名第3位，人工智能企业数量和企业融资金额均排在前两名。截至2020年9月，中国共有823家人员规模大于10的人工智能企业，排名第2；人工智能企业累计共获得377.01亿美元的投资，排名第2，平均每家企业融资额为0.33亿美元，排名第1。
2021年是“十四五”开局之年，为总结上海人工智能产业发展和赋能城市数字化转型的成果，展望“十四五”期间上海人工智能发展形势，在上海市经济和信息化委员会的指导下，上海市人工智能行业协会牵头组织，上海智慧城市发展研究院（新产研团队）等单位共同编制了《AI加速键：上海人工智能创新探索与实践案例集》，以案例介绍形式为主，从基础创新、产业落地、应用场景等多个方面展示上海人工智能产业发展情况。
“十三五”期间，上海将人工智能作为重点布局发展的三大产业之一，着力发挥数据资源丰富、应用领域广泛、产业门类齐全的优势，立足国际视野、加强系统布局，建设人工智能“上海高地”，充分发挥“头雁效应”。截至 2020 年，上海人工智能重点企业 1149 家，人工智能产业规上产值超2000亿元，同比增速达35%；围绕人工智能核心技术、基础软硬件、智能产品和行业应用协同发展，构建了较为完备的产业链条，初步形成科技引领、应用驱动、产业协同、生态培育、人才集聚的新一代人工智能发展体系，成为中国人工智能发展最领先地区之一。人工智能已经成为上海的一张新名片。“十四五”期间，上海市人工智能将从“十三五”期间技术突破、产业爆发的积累阶段，进入深入应用、赋能百业的爆发阶段。上海正向着“建设具有世界影响力的国际数字之都”和“打造世界级人工智能产业集群”的发展目标迈进。
7月9日，“共话标准，驱动产业——标准化论坛”上，上海市人工智能标准化技术委员会宣布成立，《人工智能标准化白皮书（2021版）》正式发布。人工智能标准的重要性在于其能明确概念内涵，保护用户安全，提升产业质量，营造开放生态，对促进人工智能发展具有重要作用。实现人工智能数据治理的前提是建立起能够保证其安全可信的标准，给人工智能一个边界。需要政府和科研人员共同努力，用统一化的标准提高自身安全等级，优化安全体系，加强对公民的隐私保护，实现公平建模，消除数字鸿沟，规范人工智能伦理、法律责任。
白皮书是国家人工智能标准化总体组、全国信标委人工智能分委会、中国电子技术标准化研究院联合上海计算机软件技术开发中心等人工智能领域产学研用五十余家单位、上百名专家在《人工智能标准化白皮书（2018版）》的基础上，广泛调研、进一步梳理现状、提出针对性建议编写而成，围绕当前国外内最新形势，进一步梳理人工智能技术、产业现状，分析技术产业的未来趋势、存在的问题及挑战，提出针对性建议，首次通过用户视角、功能视角两个角度提出了人工智能参考框架，将有助于建立并推动人工智能标准化共识，对引导技术产业健康发展具有积极意义。
目前，人工智能产业正处于技术孕育突破、场景深度应用、产业加速变革的活跃期，人工智能人才依然面临总量不足、能级不够的现实情况。本届人工智能产业人才高峰论坛上，上海外服集团发布了《上海人工智能企业人才管理实践调研报告》，该报告在上海外服集团、上海市人工智能行业协会、浦东新区人才市场对105家人工智能企业人力资源管理者进行问卷和访谈调研的基础上形成。
报告显示，2017年，中国人工智能领域论文发表数量首超美国成为世界第一，但是人才依然短缺。研究发现企业需要解决实际问题的人才，80%的企业采用企业内训。因此，人工智能专业技术人才的培养，必须将企业的实践与学校学习相结合，多家企业表示正在与大学建立联合实验室，建立学生赴企业的实训体系。报告分享了人工智能科技与多产业融合情况，主要探讨了上海人工智能企业在AI岗位人才选、用、育、留的管理现状及挑战，并针对AI岗位人才的优化配置、培训发展、海外人才引进等领域提出专业分析和建议。
新产研是上海智慧城市发展研究院下属子品牌，聚焦人工智能、大数据、在线新经济、工业互联网等新兴产业领域，打造集产业发展规划、产业园区定位策划、产业功能平台设计、科创咨询服务于一体的产业研究服务平台。
