中国互联网发展之路
一、5G发展情况
我国5G时代发展进入全面深入落实阶段。2016年至2017年间，随着《“十三五”国家信息化规划》和《新一代人工智能发展规划》的发布，国家5G顶层设计基本完成。随后，各部委出台配套实施细则，政策逐步落地。2017年11月，国家发展改革委印发《关于组织实施2018年新一代信息基础设施建设工程的通知》，对5G规模组网建设及应用示范工程设置了明确的指标；2018年5月，工信部、国资委发布《关于深入推进网络提速降费加快培育经济发展新动能2018专项行动的实施意见》，提出加快宽带网络演进升级，推进5G技术产业发展。
5G核心技术研发和标准制定取得突破。技术研发方面，依托科技部“新一代宽带无线移动通信网”国家科技重大专项，我国于2016年1月全面启动5G技术研发试验，阶段、第二阶段已经成功完成，第三阶段“5G系统方案验证”测试正在进行中，目前NSA(Non- standalone，非独立组网)测试已全部完成，华为、中兴、大唐均进展顺利。当前，我国第三阶段系统组网验证的SA( Standalone，独立组网)测试已部分启动，重点城市5G规模组网建设试点工作将陆续开展。标准制定方面，截至2018年3月，我国提交的5G国际标准文稿占全球的32%，主导标准化项目占比达40%54，推进速度、推进质量均位居世界前列；2018年6月，5G国际标准正式公布，我国企业多项技术方案进入国际核心标准规范。目前，全球统一5G标准正在制定中，我国产学研各界积极参与国际电信联盟(ITU)、第三代合作伙伴计划(3GP)等国际标准化组织的关键项目，充分体现了我国在该领域的技术研发创新活力。
5G产业化取得初步成果，政企合力推动产业稳步发展。工信部于2018年12月向三大运营商发放了5G频谱资源，随后将陆续制定和颁布物联网、车联网的频率使用规划。面向5G的芯片设计研发正在部署，华为、联发科、紫光展锐等芯片厂商均制定了发展路线图。国内主要运营商联合终端厂商陆续启动研发计划，部分国产品牌已成功硏发出支持5GNSA的预商用终端产品样机。相关厂商已于2019年进行首批5G芯片的流片，同时运营商也已展开5G试验基站建设。
二、人工智能发展情况
2018年，随着我国信息化水平大幅提升，相关政策持续落地，科研成果日益丰富，产业应用范围逐步扩大。
在政策环境方面，人工智能相关规划文件陆续出台。在《新一代人工智能发展规划》等国家政策的指导下，各省(区、市)积极响应国家号召，发布多项与人工智能相关的政策。截至2018年11月，全国已有15个省(区、市)发布了人工智能规划，其中12个制定了具体的产业规模发展目标。同时，有22个省(区、市)在战略新兴产业规划中设置了人工智能专项，19个省(区、市)在大数据规划中提及人工智能。通过一系列政策与资金扶持，各省(区、市)不断强化本地人工智能的技术研发与应用，为当地人工智能产业提供了广阔发展前景。
在科研成果方面，我国在人工智能领域相关专利申请数量不断增长，标准化工作持续推进，人工智能芯片技术不断发展。专利申请方面，截至2018年11月，我国人工智能相关专利申请量已超过14.4万件5，占全球申请总量的43.4%，居全球首位；标准制定方面，电气和电子工程师协会(IEE)聚焦人工智能领域伦理道德标准研究，目前已经批准了7个IEEE标准项目，同时，全国信息技术标准化技术委员会在人机交互、生物特征识别等领域开展了标准化工作，制定并发布了各个领域相关的一系列标准和规范；人工智能芯片研发方面，随着人工智能发展对核心硬件的要求持续提升，人工智能芯片研发不断加速。2018年我国企业相继发布人工智能芯片。5月，寒武纪发布了新一代云端AI芯片 Cambricon mlu100，可支持各类深度学习和经典机器学习算法；10月，华为同时发布了用于大规模分布式训练系统的昇腾910( Ascend910)和面向边缘计算场景的昇腾310芯片( Ascend310)。
在产业发展方面，我国人工智能企业数量快速增长，产品应用范围不断扩大。企业方面，截至2018年6月，我国人工智能企业数量已达到1011家，主要集中在北京、上海和广东。其中北京拥有395家企业，成为全球人工智能企业多的城市；产品应用方面，人工智能已在医疗健康、金融、教育、安防等多个垂直领域得到应用，形成“人工智能+”的行业应用终端、系统及配套软件，为用户提供个性化、精准化、智能化服务。
三、云计算发展情况
2018年我国云计算技术呈现良好发展态势，在政策支持、产业规模、技术研发和应用落地等方面均有所体现。
在政策方面，我国政府高度重视云计算产业发展，通过陆续出台相关政策积极引导软件企业向云计算加速转型，同时推动云计算在政务、金融、工业等领域中应用水平的提升。继发布《云计算发展三年行动计划(20172019年)》之后，工业和信息化部于2018年8月发布了《推动企业上云实施指南(2018-2020年)》，以强化云计算平台服务和运营能力为基础，以加快推动重点行业企业上云为着力点，指导和促进企业运用云计算推进数字化、网络化、智能化转型升级。
在应用方面，我国云计算应用正从互联网行业向政务、金融、工业等传统行业加速渗透。首先，政务行业是云计算应用为成熟的领域。目前全国超过九成省级行政区和七成市级行政区已建成或正在建设政务云平台；其次，金融行业积极探索云计算应用场景。由于中小银行和互联网金融机构的系统迁移成本低、云计算应用需求强，使其更倾向于通过云计算改造现有业务系统后，工业云开始应用于产业链各个环节。通过与工业物联网、工业大数据、人工智能等技术进行融合，工业研发设计、生产制造、市场营销、售后服务等产业链各个环节均开始引入云计算进行改造，从而形成了智能化发展的新兴业态和应用模式。
四、大数据发展情况
在《促进大数据发展行动纲要》等政策的指引下，我国已形成了以8个国家大数据综合试验区为引领，京津冀、长三角、珠三角和中西部四个聚集区域协同发展的格局；贵州、河北、内蒙古、河南等省正式印发了大数据相关行动计划，推动大数据的融合应用继续深化；同时，大数据成为省级机构改革一大亮点，目前广东、贵州、上海等12个省(区、市)均设立了省级大数据管理机构，有利于数据汇集，打破信息孤岛。
我国大数据核心技术研发加速突破。硬件关键技术逐步发力，阿里巴巴公司在2018年持续推进神经网络芯片研发，该芯片将运用于图像视频分析、机器学习等大数据计算和分析领域。数据仓库、大数据分析与云计算技术进一步融合，通过公共云基础设施提供在线服务。BAT、电信运营商等企业持续引领大数据应用技术创新与落地，覆盖制造、金融、政务、交通、医疗、能源等众多领域。
我国大数据产业不断成熟，持续向经济运行、社会生活等各应用领域渗透。受益于巨大的rT投入、良好的信息化基础、畅通的数据业务链条等有利因素，互联网、金融和政务等领域的大数据公司发展快、体量大、应用成熟度高5◇。未来5年，预计我国大数据市场年复合增长率将达到17.3%。
2019年，互联网技术将呈现出发展趋势:一是数据科学与人工智能的结合越来越紧密；是机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术；三是大数据的安全和隐私保护成为研究和应用热点；四是数据科学带动多学科融合，基础理论研究受到重视，但未见突破；五是基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景；六是数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题；七是人工智能、大数据、云计算将高度融合为一体化的系统；八是基于区块链技术的大数据应用场景逐渐丰富；九是大数据处理多样化模式并存融合，基于海量知识仍是主流智能模式；十是关键数据资源涉及国家主权。
我国5G时代发展进入全面深入落实阶段。2016年至2017年间，随着《“十三五”国家信息化规划》和《新一代人工智能发展规划》的发布，国家5G顶层设计基本完成。随后，各部委出台配套实施细则，政策逐步落地。2017年11月，国家发展改革委印发《关于组织实施2018年新一代信息基础设施建设工程的通知》，对5G规模组网建设及应用示范工程设置了明确的指标；2018年5月，工信部、国资委发布《关于深入推进网络提速降费加快培育经济发展新动能2018专项行动的实施意见》，提出加快宽带网络演进升级，推进5G技术产业发展。
5G核心技术研发和标准制定取得突破。技术研发方面，依托科技部“新一代宽带无线移动通信网”国家科技重大专项，我国于2016年1月全面启动5G技术研发试验，阶段、第二阶段已经成功完成，第三阶段“5G系统方案验证”测试正在进行中，目前NSA(Non- standalone，非独立组网)测试已全部完成，华为、中兴、大唐均进展顺利。当前，我国第三阶段系统组网验证的SA( Standalone，独立组网)测试已部分启动，重点城市5G规模组网建设试点工作将陆续开展。标准制定方面，截至2018年3月，我国提交的5G国际标准文稿占全球的32%，主导标准化项目占比达40%54，推进速度、推进质量均位居世界前列；2018年6月，5G国际标准正式公布，我国企业多项技术方案进入国际核心标准规范。目前，全球统一5G标准正在制定中，我国产学研各界积极参与国际电信联盟(ITU)、第三代合作伙伴计划(3GP)等国际标准化组织的关键项目，充分体现了我国在该领域的技术研发创新活力。
5G产业化取得初步成果，政企合力推动产业稳步发展。工信部于2018年12月向三大运营商发放了5G频谱资源，随后将陆续制定和颁布物联网、车联网的频率使用规划。面向5G的芯片设计研发正在部署，华为、联发科、紫光展锐等芯片厂商均制定了发展路线图。国内主要运营商联合终端厂商陆续启动研发计划，部分国产品牌已成功硏发出支持5GNSA的预商用终端产品样机。相关厂商已于2019年进行首批5G芯片的流片，同时运营商也已展开5G试验基站建设。
二、人工智能发展情况
2018年，随着我国信息化水平大幅提升，相关政策持续落地，科研成果日益丰富，产业应用范围逐步扩大。
在政策环境方面，人工智能相关规划文件陆续出台。在《新一代人工智能发展规划》等国家政策的指导下，各省(区、市)积极响应国家号召，发布多项与人工智能相关的政策。截至2018年11月，全国已有15个省(区、市)发布了人工智能规划，其中12个制定了具体的产业规模发展目标。同时，有22个省(区、市)在战略新兴产业规划中设置了人工智能专项，19个省(区、市)在大数据规划中提及人工智能。通过一系列政策与资金扶持，各省(区、市)不断强化本地人工智能的技术研发与应用，为当地人工智能产业提供了广阔发展前景。
在科研成果方面，我国在人工智能领域相关专利申请数量不断增长，标准化工作持续推进，人工智能芯片技术不断发展。专利申请方面，截至2018年11月，我国人工智能相关专利申请量已超过14.4万件5，占全球申请总量的43.4%，居全球首位；标准制定方面，电气和电子工程师协会(IEE)聚焦人工智能领域伦理道德标准研究，目前已经批准了7个IEEE标准项目，同时，全国信息技术标准化技术委员会在人机交互、生物特征识别等领域开展了标准化工作，制定并发布了各个领域相关的一系列标准和规范；人工智能芯片研发方面，随着人工智能发展对核心硬件的要求持续提升，人工智能芯片研发不断加速。2018年我国企业相继发布人工智能芯片。5月，寒武纪发布了新一代云端AI芯片 Cambricon mlu100，可支持各类深度学习和经典机器学习算法；10月，华为同时发布了用于大规模分布式训练系统的昇腾910( Ascend910)和面向边缘计算场景的昇腾310芯片( Ascend310)。
在产业发展方面，我国人工智能企业数量快速增长，产品应用范围不断扩大。企业方面，截至2018年6月，我国人工智能企业数量已达到1011家，主要集中在北京、上海和广东。其中北京拥有395家企业，成为全球人工智能企业多的城市；产品应用方面，人工智能已在医疗健康、金融、教育、安防等多个垂直领域得到应用，形成“人工智能+”的行业应用终端、系统及配套软件，为用户提供个性化、精准化、智能化服务。
三、云计算发展情况
2018年我国云计算技术呈现良好发展态势，在政策支持、产业规模、技术研发和应用落地等方面均有所体现。
在政策方面，我国政府高度重视云计算产业发展，通过陆续出台相关政策积极引导软件企业向云计算加速转型，同时推动云计算在政务、金融、工业等领域中应用水平的提升。继发布《云计算发展三年行动计划(20172019年)》之后，工业和信息化部于2018年8月发布了《推动企业上云实施指南(2018-2020年)》，以强化云计算平台服务和运营能力为基础，以加快推动重点行业企业上云为着力点，指导和促进企业运用云计算推进数字化、网络化、智能化转型升级。
在应用方面，我国云计算应用正从互联网行业向政务、金融、工业等传统行业加速渗透。首先，政务行业是云计算应用为成熟的领域。目前全国超过九成省级行政区和七成市级行政区已建成或正在建设政务云平台；其次，金融行业积极探索云计算应用场景。由于中小银行和互联网金融机构的系统迁移成本低、云计算应用需求强，使其更倾向于通过云计算改造现有业务系统后，工业云开始应用于产业链各个环节。通过与工业物联网、工业大数据、人工智能等技术进行融合，工业研发设计、生产制造、市场营销、售后服务等产业链各个环节均开始引入云计算进行改造，从而形成了智能化发展的新兴业态和应用模式。
四、大数据发展情况
在《促进大数据发展行动纲要》等政策的指引下，我国已形成了以8个国家大数据综合试验区为引领，京津冀、长三角、珠三角和中西部四个聚集区域协同发展的格局；贵州、河北、内蒙古、河南等省正式印发了大数据相关行动计划，推动大数据的融合应用继续深化；同时，大数据成为省级机构改革一大亮点，目前广东、贵州、上海等12个省(区、市)均设立了省级大数据管理机构，有利于数据汇集，打破信息孤岛。
我国大数据核心技术研发加速突破。硬件关键技术逐步发力，阿里巴巴公司在2018年持续推进神经网络芯片研发，该芯片将运用于图像视频分析、机器学习等大数据计算和分析领域。数据仓库、大数据分析与云计算技术进一步融合，通过公共云基础设施提供在线服务。BAT、电信运营商等企业持续引领大数据应用技术创新与落地，覆盖制造、金融、政务、交通、医疗、能源等众多领域。
我国大数据产业不断成熟，持续向经济运行、社会生活等各应用领域渗透。受益于巨大的rT投入、良好的信息化基础、畅通的数据业务链条等有利因素，互联网、金融和政务等领域的大数据公司发展快、体量大、应用成熟度高5◇。未来5年，预计我国大数据市场年复合增长率将达到17.3%。
2019年，互联网技术将呈现出发展趋势:一是数据科学与人工智能的结合越来越紧密；是机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术；三是大数据的安全和隐私保护成为研究和应用热点；四是数据科学带动多学科融合，基础理论研究受到重视，但未见突破；五是基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景；六是数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题；七是人工智能、大数据、云计算将高度融合为一体化的系统；八是基于区块链技术的大数据应用场景逐渐丰富；九是大数据处理多样化模式并存融合，基于海量知识仍是主流智能模式；十是关键数据资源涉及国家主权。
