1.1.2 关键数字技术

物联网、5G技术、云计算、大数据、人工智能、区块链及隐私计算等新一代数字技术的出现，极大地推动了生产力的发展。

1.物联网

随着技术的不断发展，物联网技术正成为未来智能家居、智慧城市和工业4.0等领域的重要组成部分，目前，物联网技术已经在很多领域得到了广泛的应用。根据中国通信学会统计，我国蜂窝物联网终端用户截至2022年7月末已达到16.7亿，与移动蜂窝电话用户数持平。从网络连接来看，2022年连接物的终端数目超过了连接人的终端数目。工业互联网标识注册量已突破1600亿，物联网进入加速发展期。

物联网行业发展的内生动力正在不断增强。无线连接技术不断突破，低功耗广域网商用化进程不断加速，物联网平台迅速增长，服务支撑能力迅速提升，5G、边缘计算、人工智能、区块链等新技术不断注入物联网，为物联网带来新的创新活力。预计至2025年，全球物联网总连接数将超过240亿，其中工业互联网联网设备数量将超过130亿。未来智慧健康、智能车联、智能家居、工业互联、智能环保、智慧农业等将会推动物联网应用爆发式增长，大量的新产品、新业态、新服务、新模式将蓬勃涌现，深刻改变传统产业形态和社会生活方式。人类正步入万物互联的智能社会。

2.5G技术

5G技术已经进入成熟商用阶段，全球主要国家积极推进5G网络建设，截至2022年底，全球102个国家和地区的251个运营商推出商用5G网络，5G网络数达515张。全球5G网络已覆盖33.1%的人口。截至2022年，全球5G基站部署总量超过364万个，其中，中国5G基站总量达231.2万个，占全球63.5%；全球5G连接用户总数超过10.1亿，5G渗透率达到12%，中国5G连接数达5.6亿，占比过半，排名全球第一。

5G开始走向规模应用发展期。世界各国积极推动5G应用落地，中美欧日韩等领先国家和地区在增强现实（Augmented Reality，AR）/虚拟现实（Virtual Reality，VR）、超高清视频、工业互联网、智慧交通、智慧医疗、公共安全等领域积极开展5G应用探索与示范，为智慧生活、智能生产和效率提升发挥了重要作用。在中国，2022年为落实《5G应用“扬帆”行动计划（2021—2023年）》，工业和信息化部联合国家卫生健康委、教育部、能源局印发了《关于公布5G+医疗健康应用试点项目的通知》《关于组织开展“5G+智慧教育”应用试点项目申报工作的通知》《关于征集能源领域5G应用优秀案例的通知》，征集试点示范项目，为5G在上述各行业中的应用树立标杆和方向。2022年8月，工业和信息化部发布《5G全连接工厂建设指南》，目标在“十四五”时期，面向制造业及采矿、港口、电力等重点行业领域，推动万家企业开展5G全连接工厂建设。我国行业应用关键技术创新及产品落地加速，5G成为数字信息基础设施的创新引擎。

3.云计算

近年来，全球云计算市场呈现出快速增长的态势。根据市场研究公司Gartner的调研数据，全球公共云计算市场规模在2022年达到6230亿美元。同时，私有云市场也在不断发展，越来越多的企业开始采用混合云模式，即公有云和私有云混合使用。

云计算技术不断发展，新技术、新服务层出不穷。同时，云计算的安全性和性能也得到了不断提升。云计算技术在各个行业中的应用也越来越广泛，包括电商、金融、医疗、教育等行业。

未来，云计算将与新兴技术如区块链、物联网等技术融合，为用户提供更多元化的服务。例如，云计算与区块链技术的结合，可以为用户提供更安全、更透明的数据管理和交换服务。而云计算与物联网技术的结合，则可以实现更智能化的物联网应用，如智能家居、智慧城市、智能医学穿戴设备等。

4.大数据

近年来，随着数字产业化和产业数字化的加速发展，以场景和价值为驱动的大数据产业应用更加深入地融入各行各业，数据规模呈几何级数高速增长。据国际信息技术咨询企业国际数据公司（IDC）的预测，到2026年，全球数据量将达到221ZB，到2030年将达到2500ZB。在国家政策的引领和支持下，我国大数据产业保持稳步增长，大数据技术逐步成熟，应用场景日益丰富，大数据产业生态逐步形成。预计2025年，我国大数据产业市场规模将突破3万亿元，年均复合增长率保持在25%左右。

大数据产业的应用领域非常广泛，涵盖了政务、金融、医疗、教育、交通、能源、制造、农业、文旅等多个行业和部门。大数据的应用不仅可以提高效率、降低成本、优化管理、增强创新，还可以改善民生、促进社会治理、保障国家安全、推动经济转型。在产业互联网的推动以及大数据应用需求的驱动下，计算技术体系正在重构，从“以计算为中心”向“以数据为中心”转型，大数据的发展趋势将逐渐向智能化领域发展。由于人工智能是大数据应用的重要出口，未来大数据在人工智能的发展过程中会获得越来越多的应用及价值变现。

5.人工智能

人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，但是直到2010年深度学习才迎来显著的复兴，人工智能才开始得到广泛应用，并实现了显著的进展。人工智能已经深入医疗、金融、交通等领域，广泛应用于语音识别、计算机视觉、自然语言处理、机器人、疾病筛查、医学影像诊断等领域。随着人工智能技术的普及，人工智能市场的规模将持续扩大。据预测，未来几年全球人工智能市场规模将保持高速增长，到2025年有望突破万亿美元。

2017年诞生的Transformer技术将人工智能推向了大模型时代，使人工智能的发展进入一个新的时代，从此进入了通用人工智能（GAI）的时代。大模型具有良好的通用性和泛化性，将带动新的产业和服务应用范式出现，在深度学习平台的支撑下将成为产业智能化基座。随着计算和存储技术的不断发展，大模型的规模将不断扩大，更多的参数和复杂度将被引入模型中，以提高模型的准确性和智能化程度。未来的大模型将在更多的领域和场景中得到应用，例如自动驾驶、智能客服、智能医疗等，从而使得人类生产和生活的智能化水平提高到一个全新的高度。

6.区块链及隐私计算

区块链自问世以来，以其去中心化、防篡改、可追溯的特征，在各行业中具有广泛的应用前景。区块链最先应用于金融、数字资产以及供应链等领域；随着互联网、人工智能等技术的发展，区块链与这些技术相结合，不断地拓展区块链的应用场景，如医疗、教育、能源等领域。政府的政策环境也对区块链技术的应用发展发挥着积极的推动作用。2019年“区块链+”国家标准的正式推出，为区块链技术的标准化奠定了基础，对推动区块链技术的应用创新有着长远的意义。

随着数字经济的加速发展，数据已成为重要的生产要素，上升为国家战略资源，数据安全和隐私保护的重要性日益得到各国的重视，到2022年，全球超过70%的国家制定了保护数据和隐私的法律。但数据隐私保护带来了“数据孤岛”问题，不利于数据的流通，难以形成大数据从而产生价值。为解决这一问题，隐私计算技术应运而生，隐私计算技术是在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术，实现数据在流通与融合过程中的“可用不可见”。从而破解数据保护和利用之间的矛盾，更好地实现数据的价值。隐私计算是泛在网络空间隐私信息保护的重要理论基础，是未来大数据的基础设施。目前，金融、通信、政务、医疗、互联网、能源等多个领域对隐私计算需求大，推动着隐私计算行业向好发展。根据Gartner统计，到2024年全球隐私计算市场规模将达到150亿美元，中国隐私计算市场规模将在15亿～30亿美元；到2025年60%以上的大型组织将在数据分析、商业智能或云计算中使用一种或多种隐私计算技术。