信息通信业（ICT）十大趋势发布******

　　2023年1月6日，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）主办的“2023中国信通院ICT＋深度观察报告会”主论坛在京举办，中国信通院副院长王志勤以《ICT产业体系高质量发展助推现代化建设开新局》为题发布了信息通信业（ICT）十大趋势。

　　近几年ICT产业发展持续向好，ICT产业的增加值及占GDP比重稳步提升，与此同时，ICT产业数智化赋能向深、向广、向新发展，ICT技术持续与传统产业融合，助推千行百业数字化转型升级。ICT产业高质量发展，将持续赋能实体经济，引导现代化产业体系加快构建。在ICT技术牵引下，5G技术、信息网络、先进计算、AI技术全面创新发展，赋能效应持续加深，数字化转型仍是产业主旋律，工业互联网成为关键路径，同时有了数据要素的加持，数字经济迈向量质齐升，数字治理和数字安全体系基本构建。在2023年，通过ICT高质量发展作为牵引，将带动数字经济健康繁荣发展。

　　信息通信业（ICT）十大趋势

　　一、 ICT技术红利持续释放，谋篇布局未来发展空间

　　二、个人行业应用双轮驱动，5G规模化发展加速推进

　　三、信息网络协同融合贯通，自智技术加快应用落地

　　四、先进计算创新模式升级，算力供给能力大幅提升

　　五、大模型驱动AI技术突破，应用能力边界不断拓展

　　六、智能制造向纵深发展，工业互联网成为关键路径

　　七、数据基础制度完善落地，数据要素市场建设提速

　　八、数字经济迈向量质齐升，构筑经济复苏中坚力量

　　九、数字治理体系基本形成，发展预期合作基础企稳

　　十、数字安全加速迭代升级，保障覆盖全过程全链条

　　更多精彩，敬请阅读解读PPT。

　　ICT产业今年呈现较快发展态势，面向未来，要加快关键技术自主创新突破，加快推进技术向产业端转化，加强与实体经济的深度融合。2023-2025年，我国ICT产业将保持持续增长态势，面向未来前沿技术我们加快相关布局，未来产业的培育将为ICT技术产业化开辟新的赛道。

　　在5G网络建设和应用发展过程中，推动5G规模化发展将成为今后一段时间的主要方向，需要从个人和行业两方面双驱动实现5G在实体经济中更广范围、更深层次、更高水平的深度融合。需要以终端和数字内容的发展创新来实现个人应用从量到质的变化。5G行业应用规模化发展将呈现梯次、阶段推进态势，在此过程中需要加强5G技术对行业应用的支持能力。

　　当前处于算网协同向算网融合发展的阶段，预计到2030年将实现设施、技术、运营、服务的体系化融合贯通。从算网协同到算网融合落地应用，再到最终算网一体将面临技术、产业等多重挑战。网络智能化水平不断提升，预计2025-2030年，网络自智能力将达到L4。从技术趋势看，下一步网络智能技术将向多源融合智能发展，支撑网络向更高等级自智能力发展。

　　当前，算力作为新生产力已成为普遍共识。先进计算通过系统化创新加速算力规模提升，极大提升了算力供给能力，性能更强、规模更大、功耗更低，同时能够实现低时延、高可靠性和精度更多的细分能力。先进计算在深度赋能各行各业数字化转型过程中正发挥重要作用，带动数字经济的发展。

　　从技术角度看，大模型将持续提升人工智能技术水平，推动人工智能从可用技术向好用的基础设施演变。同时，多模态、强算力和知识增强等技术将让大模型的性能得到进一步提升。从应用角度看，大模型的发展将进一步拓展人工智能应用的能力边界，不断催生新模式新业态。大模型将提升人工智能感知、认知和生成能力，并且有望在基础科学领域取得更多突破。

　　数字化转型保持高速发展态势，工业互联网作为数字化转型的关键支撑和路径，新技术应用、新产业培育日益活跃。5G+工业互联网作为我国重要推进方向，已初步实现规模化应用，工业互联网产业规模也由小到大，预计2025年将超过2万亿。智能制造作为制造业转型升级的主攻方向，全面向纵深发展，智能工厂建设走深扩宽，中小企业加速普及，数字化供应链也成为新的重要探索方向。

　　数据要素是数字化发展的基础，2022年12月通过的二十条构建了数字基础制度的相关意见，它的落地为数据要素市场建设奠定了基础。我们会继续加强对数据基础制度细化领域细则的制定，在数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面进一步细化制度设计。随着数据制度的不断完善，我国数据要素市场建设将进一步提速。

　　数字经济迈向量质齐升。从国际来看，中美欧数字经济持续发展，新兴国家加速崛起，全球数字经济多极化发展格局将进一步凸显。从国内来看，数字经济正步入量质齐升的新十年，到2025年我国数字经济规模将超过60万亿元，数字经济投入产出的效率将提升至3.5。

　　我国与数字化发展相适应的数字治理制度体系框架基本形成。从法律、规划和政策层面，我国数字治理的顶层制度设计基本建立，治理体系建设方向、重点领域的治理要求基本明确。在此条件下，我们会继续努力提高它的预期性、操作性和协同性，进一步细化制度规则，使国家数字治理政策更加规范有序安全稳定，促进数字经济高质量发展。

　　数字化持续深入，驱动网络安全向数字安全发展演进，数字安全保障能力同步建设创新发展。安全保障需求从过去的线上网络空间安全可靠，拓展和延伸至线下物理空间的稳定运行。面向数字基础设施，数字安全进一步作用于信息通信安全、数据要素安全，以及网络物理融合安全。数字安全风险蔓延于数字化各环节各流程，数字技术、数字平台、数据要素及网络物理融合等成为安全保障重点。

人工智能，如何妙笔“生”画******

　　核心阅读

　　输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。

　　不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。

　　一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？

　　从文本到图像，人工智能绘画本质是计算

　　人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。

　　设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。

　　今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

　　具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。

　　扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。

　　“这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

　　扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。

　　众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化

　　汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

　　随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。

　　大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。

　　不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。

　　但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。”

　　防范潜在风险，守住法律和伦理底线

　　人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？

　　在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

　　不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。

　　“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。

　　不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。

　　不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

　　记者 喻思南