【智能驾驶】汽车智能化行业深度报告
汽车智能化探析
汽车智能化演进路线探析——渐进式创新和破坏式创新两条路线并举
1.汽车智能化的演进阶段
按照 NHTSA 对于汽车智能化演进的分类，汽车智能化演进分为 5 个阶段。
L0 阶段对应完全无自动化，在该阶段由驾驶者完全保持对方向盘、油门和刹车的掌控。根据该定义，行车记录仪和仅仅涉及报警和预警功能的自动辅助驾驶功能也属于 L0 阶段。
L1 阶段对应特定功能自动化，在该阶段由驾驶者占据对汽车的主导控制地位，但可以释放特定功能给系统管理，车辆可以自动接管一个或者特定几个控制功能，但是数个控制功能不可组合使用，典型功能为自动紧急制动功能和自适应巡航功能等。
L2 阶段对应组合功能自动化，在该阶段由驾驶者和系统共享对于汽车的控制，系统可以实现两种以上的控制功能，并且可以使用组合多个控制功能以释放驾驶者，典型功能为自适应巡航功能和车道保持功能的组合使用，不过驾驶者必须随时待命，在系统退出时接管对于汽车的控制。
L3 阶段对应高度自动化，在该阶段由系统占据对车辆的主导控制地位，在特定的环境或者交通工况下（比如高速公路环境），较大程度依赖系统对于外界环境的判断，系统可以组合使用多个控制功能，驾驶者可以较长时间不参与控制，但依然需要在必要时接管系统。
L4 阶段对应完全自动化，在该阶段完全由系统掌握对于汽车的控制地位，驾驶者只需提供目的地或导航信息，汽车能够凭借自身的感知、分析和执行来完成所有驾驶任务，完全释放驾驶者的手脚。
2.渐进式创新和破坏式创新并举
我们判断，汽车智能化存在两条演进路线，即自动辅助驾驶所对应的渐进式创新演进路线和无人驾驶所对应的破坏式创新演进路线。
我们认为，自动辅助驾驶不等于无人驾驶，前者的本质是原有汽车驾驶系统的模块叠加和功能发展，其目的是为了给驾驶者提供便捷、舒适和安全的驾驶环境，其主决策者依然是人；后者的本质是种全新的能够自主导航的移动运输类机器人，其外形设计、应用场合并不拘泥于现有的模式，其主决策者是人工智能。
我们的分析，自动辅助驾驶渐进式创新路线以毫米波雷达、红外雷达、超声波雷达和车载摄像头作为主要传感器，其核心技术是自动控制技术和传统模式识别技术，其主导者为汽车传统整车厂家和新兴的电动车厂家，该技术路线可以将成本转嫁给消费者；无人驾驶破坏式创新路线以高精度的激光雷达作为主要传感器，以高精度地图作为参考坐标系，以基于深度学习的人工神经网络作为算法决策，其核心技术是 3D 即时测绘和深度学习算法，该技术路线需要大量的基础设施长期投入，并且严重依赖车联网（V2X），在目前车联网标准尚未统一，并且基础设施缺失的条件下可能难以大规模商用，但是这或许是无人驾驶汽车的终极进化形态。
根据 AutoLab 的数据，2015 年 10 月国内市场各种功能的自动辅助驾驶功能渗透率分别为：盲点检测功能（BSD）3.8%，自动泊车入位（AP）2.6%，前向碰撞预警（FCW）2.6%，自动紧急制动（AEB）2.4%，全景摄像头（SVC）2.3%，车道偏离预警（LDW）1.7%，自适应巡航导航（ACC）1.3%，车道保持辅助（LKA）0.8%。全球整车市场自动辅助驾驶系统的渗透率也低于 10%，欧美地区市场接近 8%，新兴国家市场则仅为 2%，市场空间依然非常巨大。据 PR Newswire 咨询公司测算，未来全球 ADAS 渗透率将大幅提升，预计 2022 年全球新车 ADAS 搭载率将达到 50%，我们判断自动辅助驾驶功能正处于导入期向成长期过度的阶段，蕴藏着极大的投资机会。
根据 HIS 的研究，全球车载摄像头出货量将从 2014 年的 2800 万颗增长至 2020 年的8270 万颗，6 年复合增长率为 19.8%。据舜宇光学披露的数据显示，2015 年舜宇光学车载镜头全年出货量为 1651 万颗，而在 2016 年前 11 个月的累积出货量已经达到了 2064万颗，预计全年出货量约为 2200 万颗到 2300 万颗之间，2016 年全年车载镜头出货量增速为 33%到 39%之间，据舜宇光学管理层透露，其在车载镜头领域的市场份额为 30%到35%左右，因此推测 2016 年车载镜头市场全球市场出货量在6285万颗到 7667 万颗之间，远高于 HIS 研究的数据。
艾媒咨询调查研究显示，2016 年全球无人驾驶汽车市场规模为 40 亿美金左右，预计2021 年全球市场规模将达到 70.3 亿美元左右，复合年均增长率为 11.8%。该机构分析师认为百度、谷歌等互联网巨头虽然均投身于无人驾驶的领域，但由于政策法规的限制、技术产业化的不成熟和成本方面的综合考虑，短期内无人驾驶汽车市场规模变化不大，行业整体处于内部测试阶段，难以实现大面积推广。
综上所述，短期来看自动辅助驾驶智能化演进路线的渗透率已经开始快速提升，但是长期来看，无人驾驶汽车智能化演进路线或许是终极形态。
汽车智能化是汽车行业演进的下一个必然阶段
自汽车诞生的一百多年以来，发动机、变速箱一直都是其最为重要的部件，并且汽车行业的整体发展也多由这两者所推动，然而进入 21 世纪之后，汽车行业也在日益被信息技术所改变，从最开始改进汽车的设计、生产、制造等流程，到了现在改变汽车本身，汽车行业正在发生深刻的革命。
我们认为，汽车行业正在发生一场深刻的变革，智能化、网联化、电动化的未来趋势正在让汽车变得像是一个带有四个轮子的电脑，处理器、计算能力、网络互联等数字化元素也正在取代发动机和变速箱等机械部件的核心地位，即车用芯片/计算能力提供商将处于未来智能汽车产业的核心位置。在这一产业革命下，汽车产业的价值链或许将重构，智能软件系统、处理器等芯片公司或许将会处于产业链的顶端，拿走大部分利润，而整车制造、汽车零部件生产企业的地位或许会开始下沉，这对于中国电子制造业或许是新的机遇。
1.监管机构的推动和政府立法的支持
监管机构的推动和政府立法的支持是驱动汽车智能化的一大驱动力。
欧盟新车评鉴协会（The European New Car Assessment Program ，简称为 E-NCAP）和美国公路保险协会（The Insurance Institute for Highway Safety，简称为 IIHS）是汽车碰撞安全测试最为权威的两家机构，其他国家和地区在制定汽车碰撞安全测试标准时会大量参考和引用上述两家机构制定的评分标准。
根据 E-NCAP 公布的路线图，从 2013 年开始，其对于新车的评分规则进行了调整，增加了更多自动辅助驾驶（Advanced Driver Assistant Systems，简称为 ADAS）的考核。到 2017 年时，速度辅助系统（Speed Assistant System，简称为 SAS）、自动紧急制动（Autonomous Emergency Braking，简称为 AEB）、车道偏离预警/车道偏离辅助（LaneDeparture Warning，简称为 LDW/ Lane Keep Assist，简称为 LKD）的评分要求已经设定为汽车整体装机量达到 100%。
2016 年 3 月 18 日，美国高速公路安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration）和 IIHS 也宣布，占美国汽车市场份额 99%以上的 20 家汽车制造商（通用、福特、菲亚特克莱斯勒、丰田、本田、日产、马自达、三菱、富士重工业、现代、起亚、奥迪、宝马、戴姆勒、大众、保时捷、沃尔沃、玛莎拉蒂、捷豹路虎、特斯拉）已同意在 2022 年 9 月 1 日让自动紧急制动（AEB）成为技术标准，丰田表态 2017 年开始为在美销售的所有新车都必须要标配 AEB 功能。
由于汽车作为交通工具所具有的特殊性，自动驾驶汽车或无人驾驶汽车的上路必然会导致交通事故发生时责任的难以界定，因此各国政府立法的支持和监管机构对于责任的界定同样是一大障碍，但是这一障碍目前已经随着各国政府立法的支持和监管政策的明细而逐步消失。
汽车智能化的技术已经日趋成熟，在此基础上监管机构的督促导致汽车整车厂家开始自发地往新开发车型中整合自动辅助驾驶模块，点燃了汽车电子市场的蓬勃发展，盲点检测（BDS）和车道偏离预警（LDW）等 L0 级功能已经在国内汽车市场开始慢慢普及，自动紧急制动（AEB）和自适应巡航（ACC）等 L1 级功能开始萌芽；同样值得注意的是，随着各国政府对于无人驾驶汽车的立法和监管法规逐渐清晰，无人驾驶汽车的上路测试和未来真正商用化也在逐步推进和落地。
2. 驾驶者使用体验的提升
无论是自动辅助驾驶还是无人驾驶，对于驾驶者的用户体验都将有着显著的提升，这将是汽车智能化的另一个重要驱动因素。自动辅助驾驶对于减少违章驾驶，加强危险预警和避让有着直接的帮助。盲点检测功能（BSD）和车道偏离预警（LDW）功能可以有效如何降低车祸发生的概率，自动紧急制动（AEB）更是可以极大降低车祸发生时造成的人员伤亡。
无人驾驶汽车可以极大解放人类的双手，让人工智能完成对于驾驶功能的接管，可以极大提升人类时间的充分利用。从国外的统计数据来看，德国每名驾驶员一生处于交通堵塞状态的时间达一年半之多，这不管对人还是经济发展来说都是巨大的时间浪费。如今越来越多的车辆已迈出了实现全面无人驾驶的第一阶段，具备了部分自动化驾驶功能。目前已经可以在真实的驾驶环境中体验自动化驾驶的优势。假如在不久的将来，可以完全实现无人驾驶汽车，人类将被解放出来，可以拥有更多自由时间，也可以让人类花费更少时间到达目的地，帮助人们在通勤上减少时间浪费。
汽车智能化对于驾驶者的用户体验也有着极大的提升，有研究显示，中国的 80 后和90 后对网络的依赖度排全球第 7 位，消费者的特性和需求也决定了智能汽车发展的方向。中国消费者对于智能汽车的需求主要是四个方面：安全、便利、体验和个性化。消费者对第四屏的交互体验有更高的要求，比如手势控制、语音控制，及抬头显示等，这些交互方式会使操作更流畅，提高驾驶体验，随着消费者对产品个性化的需求增加，车厂也开始为消费者提供了越来越多的选择。
3. 交通网络运营效率的优化
自动辅助驾驶和无人驾驶将降低车祸发生数量，减少人员伤亡，并且显著优化交通网 络的运行效率。
据世界卫生组织统计，全球每年有 124 万人死于交通事故，这一数字在 2030 年可能达到 220 万人。仅在美国，每年大约有 3.3 万人死于交通意外，自动辅助驾驶设备和无人驾驶汽车能大幅降低交通事故数量，为此可能挽救数百万人生命。Eno Centre for Transportation 研究显示，如果美国公路上 90%的汽车变成无人驾驶汽车，车祸数量将从 600 万起降至 130 万起，死亡人数从 3.3 万人降至 1.13 万人。在过去 6 年间，谷歌无人驾驶汽车已经行驶 300 多万公里，只遇到过 16 起交通意外，且从未引发过 致命事件，并且谷歌宣称造成车祸发生的原因均来自其他车辆。
美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)局长 Mark Rosekind 指出，未来无人驾驶汽车将使交通事故死亡率减少一半，使人们的日常出行更为安全，另一方面还可以降低保险费用。
沃尔沃汽车集团高级技术主管埃里克·寇林格认为：“在改善交通安全方面，无人驾驶汽车拥有巨大潜力。这也是我们进军无人驾驶汽车领域的重要原因之一。”伊诺交通中心预测，如果美国公路上 90%的汽车实现自动化，每年发生的交通事故将从 600 万起降至 130 万起，死亡人数从 3.3 万人降至 1.13 万人。
据艾媒咨询分析研究，88.%的网民认为车祸是由于司机开车时分心造成的，85.4%的网民认为疲劳驾驶导致车祸事故发生，此外酒后驾驶、天气状况也是造成事故的主要原因之一，因此自动辅助驾驶提供的不管是 L0 功能还是 L1 功能都将大大降低车祸发生的概率。
无人驾驶汽车不仅可帮助减少车祸，还能大幅降低交通拥堵情况，从而提升对于现有交通网络的利用效率。据 KPMG 报告显示，无人驾驶汽车可帮助高速公路容纳汽车能力提高 5 倍。斯坦福大学计算机专家、谷歌无人驾驶汽车项目前专家塞巴森·特隆表示，一旦机器人汽车成为主流，当前公路上只需要 30%汽车。
4 .共享经济的兴起
自动辅助驾驶和无人驾驶的兴起将大大降低共享经济运营商的运营成本。共享经济的本质上是商品使用权和所有权的分离，并且通过新兴的 LBS（LocationBased Services）技术实现了使用权在不同所有权占有者的匹配和撮合，从而在不增加新商品的条件下，对于现有商品使用权的优化配置。
对于 Uber、滴滴打车这一类共享经济出行服务提供商而言，采用无人驾驶可以降低上述巨头整体的运营成本，并且由于无人驾驶汽车可以降低交通事故发生的概率，因此可以显著减少车辆的维护费用和保险费用。
2016 年 8 月 18 日，Uber 宣布与沃尔沃合作，拟斥资 3 亿美元，于 2016 年 8 月底推出自动驾驶出租车运营测试，在未来预计推出 100 辆沃尔沃 XC90 SUV 型自动驾驶出租汽车，计划于 2021 年推出自动驾驶汽车。根据双方协议，Uber 和沃尔沃将各出 1.5 亿美元作为初步研发资金，共同开发无人车，其中 Uber 提供技术，沃尔沃提供驾驶车辆，该项自动驾驶计划使用的车型是沃尔沃 XC90 SUV。
2016 年，Uber 收购了无人驾驶货运公司 Otto Trucking，Otto Trucking 公司股票交易价值高达 6.8 亿美元，Otto 的股东不仅获得了价值约 6.8 亿美元的 Uber 股份，还能从 Uber未来的货运业务中获得 20%利润的担保，这也是 Uber 进行的有史以来最大规模的收购。
2015 年，Uber 开始了对卡内基梅隆大学国家机器人工程中心专门的人才挖角计划。Uber 此前就传言在 2016 年上半年亏损 13 亿美元，成为了硅谷亏损最严重的公司之一，亏损的一部分原因是在中国市场的烧钱大战，另一部分原因则是对人才和大量新项目的投资，无人驾驶便是烧钱的投资项目中烧的最快的一项。
2016 年，Uber 通过购买人工智能初创公司 Geometric Intelligence 来押注人工智能。因为 Geometric Intelligence 能给它带来整个研究团队，Uber 能够借此机会成立自己内部的人工智能研究室。
汽车智能化原理初探
在汽车智能化演进路线中，类比人类对于汽车驾驶操作的完成，从功能层对硬件进行分类，传感层是眼，处理层是脑，执行层是手。
传感层包括车载摄像头等视觉系传感器和车载毫米波雷达、车载激光雷达和车载超声波雷达等雷达系传感器——我们认为，无论是渐进式创新路线还是破坏式创新路线，依赖单一传感器均不可能实现完整功能，多传感器融合是必然趋势。
处理层包括自动控制算法与传统模式识别算法和人工神经网络两种解决方案——我们认为渐进式创新路线中，处理层的主流算法是自动控制算法与传统模式识别算法相结合使用，从算法层面来看，其本质是过程驱动；从硬件层面来看，将会用到大量的微控制器处理单元（Micro Control Unit，简称为 MCU）和数字信号处理器（Digital Signal Processor，简称为 DSP）以及专用的图像模式识别芯片等。在破坏式创新路线中，处理层的主流算法为路径规划算法、高精度地图定位、人工神经网络和深度学习算法等，从算法层面来看，其本质是数据驱动；从硬件层面来看，未来将会诞生新一代的计算平台，比如基于 GPU 和FPGA 的新一代运算平台等。
执行层根据前装市场和后装市场的不同，可以分为预警和报警类等被动安全执行和主动安全执行——我们判断在汽车智能化演进的过程中，前装市场和后装市场在功能上最主要的差异来自于是否可以完成对于汽车控制功能的接管。后装市场由于只与汽车CAN总线中获取信息进行集成，因此只能读取车辆信息，而不能控制汽车电子设备，在执行层更多地是提供预警和报警类等被动安全执行措施，无法在危机时接管汽车的驾驶操作；前装市场由于可以接入汽车的CAN 总线并且与汽车电子设备进行整体集成，在执行层可以提供执行类的主动安全，在危机时可以完成对于汽车驾驶的接管。我们认为无论是渐进式创新路线还是破坏式创新路线，要真正实现系统对于汽车驾驶操作的控制权接管，前装市场几乎是唯一的选择。
1 .传感层——多传感器融合是必然趋势
传感层包括车载摄像头等视觉系传感器和车载毫米波雷达、车载激光雷达与车载超声波雷达等雷达系传感器。
车载摄像头之类的视觉系传感器具有可识别图像、成本相对低廉的优点，但是缺点为受光线和天气干扰严重。
车载毫米波雷达具有探测精度高、探测距离远（最高可达 250 米到 300 米）、不受天气干扰的优点，但是缺点为无法呈现图像和识别物品的具体形状。
车载超声波雷达具有结构简单、成本低廉的优点，但是缺点为工作频率低，由于存在多普勒效应，在汽车高速运行时精度不够，因此主要应用场景为汽车低速运行时的倒车雷达检测。
车载激光雷达具有精度高，可 3D 即时测绘环境的优点，缺点为数据量太大，对于处理器的要求颇高，并且目前成本依然居高不下，但是依然是破坏式创新演进路线中最为重要的主传感器。
我们认为，仅仅依靠单一的传感器设备实现自动辅助驾驶和无人驾驶是不可能完成的任务，由于汽车的控制与驾驶安全直接相关，为了保证检测和控制的准确性和精确度，多传感器输入的数据必须有所融合，甚至有所冗余才可在准确性和精确度上有所保证。
2. 处理层——算法决定芯片，芯片支撑算法，两者相辅相成
处理层包括自动控制算法与传统模式识别算法和人工神经网络两种解决方案，我们认为上述两种解决方案分别对应着渐进式创新和破坏式创新两条路线。
在渐进式创新路线中，处理层的主流算法是自动控制算法与传统模式识别算法相结合使用，从算法层面来看，为过程驱动；从硬件层面来看，将会用到大量的微控制器处理单元（Micro Control Unit，简称为 MCU）和数字信号处理器（Digital SignalProcessor，简称为 DSP）以及专用的图像模式识别芯片等。
以汽车电子控制芯片领域巨头英飞凌为例，英飞凌的车载毫米波雷达处理器根据毫米波雷达传感回来的数据，在经过变频、解调之后，依据传统的模式识别分类算法，在车辆即将发生碰撞时，输出对于汽车的控制信号，完成必要的刹车和制动操作。
在破坏式创新路线中，处理层的主流算法为路径规划算法、高精度地图定位、人工神经网络和深度学习算法，从算法层面来看，为数据驱动；从硬件层面来看，将会诞生新一代的计算平台，比如基于 GPU 和 FPGA 的新一代运算平台等。
以英伟达最新一代的无人驾驶汽车计算平台为例，英伟达最新一代的计算平台主要是基于卷积神经网络的算法，测试算法的直接输入数据为像素级的车载摄像头录像的路况信息，输出数据为方向盘的控制信号，英伟达首先在云端通过大规模的数据训练得到了训练好的卷积神经网络，之后将上述卷积神经网络的参数部署到了无人驾驶汽车的计算平台中，根据英伟达的实验结果，用训练好的卷积神经网络完成无人驾驶汽车的操作，结果好的出奇。
3. 执行层——前装市场和后装市场的本质区别
执行层根据前装市场和后装市场的不同，可以分为预警和报警类等被动安全执行和主动安全执行，我们认为前装市场和后装市场对于能否接管汽车驾驶的操作存在本质的不同——前装市场和后装市场在执行层中最主要的差异来自于是否可以完成对于汽车控制功能的接管。
后装市场由于只与汽车 CAN 总线进行集成，因此只能读取车辆信息，而不能控制汽车电子设备，在执行层更多地是提供预警和报警类等被动安全执行措施，即无法在危机时接管汽车的驾驶操作。
前装市场由于可以接入汽车的 CAN 总线并且与汽车电子设备进行整体集成，在执行层可以提供执行类的主动安全操作，即在危机时可以完成对于汽车驾驶的接管。
我们认为无论是渐进式创新路线还是破坏式创新路线，要真正实现系统对于汽车驾驶操作的控制权接管，前装市场几乎是唯一的选择。
转自公众号：广东省创新孵化器运营研究院
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：
创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议：
超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
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子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
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新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。
产业智能官 AI-CPS
用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、“智能城市”；新模式：“财富空间”、“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”。
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