近日，由国家人工智能标准化总体组、全国信标委人工智能分委会指导，中国电子技术标准化研究院组织编写的《人工智能标准化白皮书（2021版）》（以下简称“白皮书”）发布。白皮书显示，我国人工智能产业发展取得显著成绩的同时，面临着不少困难和挑战，尤其是底层技术存在较大欠缺、能够实现商业价值的应用较少、与实体经济的融合存在较高门槛等。

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。我国人工智能市场规模巨大、企业投资热情高。埃森哲公司的数据显示，半数（49%）的中国人工智能企业，近三年的研发投入超过0.5亿美元。IDC预测，到2023年中国人工智能市场规模将达到979亿美元。

白皮书指出，在政产学研用各方共同努力下，我国人工智能产业发展的成果显著。AI创新能力不断增强，图像识别、智能语音等技术达到全球领先水平，人工智能论文和专利数量居全球前列。AI产业规模持续增长，京津冀、长三角、珠三角等地形成了完备的人工智能产业链。AI融合应用不断深入，智能制造、智慧交通、智慧医疗等新业态、新模式不断涌现，对行业发展的赋能作用进一步凸显。

人工智能产业链包括基础层、技术层和应用层。基础层提供了数据及算力资源，包括芯片、开发编译环境、数据资源、云计算、大数据支撑平台等关键环节，是支撑产业发展的基座。技术层包括各类算法与深度学习技术，并通过深度学习框架和开放平台实现了对技术和算法的封装，快速实现商业化，推动人工智能产业快速发展。应用层是人工智能技术与各行业的深度融合，细分领域众多、领域交叉性强，呈现出相互促进、繁荣发展的态势。

白皮书显示，我国人工智能产业仍面临着不少困难和挑战，应加快夯实AI产业链三个层面。

例如在基础层，我国人工智能硬件方面利用率低，传统硬件架构难以完全满足人工智能对密集计算的要求。同时兼容性差，面向不同场景的人工智能计算硬件指令集、微架构设计不同，缺乏统一的标准规范，无法兼容。数据的采集和使用有待规范，安全有效地采集、管理和使用数据，支撑人工智能实践，已成为制约人工智能应用系统建设的瓶颈。

白皮书指出，在基础层，进入大数据时代后，要推动海量高价值数据不断提高人工智能预测的准确性，积极促进人工智能技术在多场景的深度应用。在技术层，要通过开源的方式推广深度学习框架，布局开源人工智能生态，抢占产业制高点。在应用层，要加快人工智能与实体经济实现融合，为零售、交通、医疗、制造业、金融等产业带来提效降费、转型升级的实际效能。