摘要：当前，人类社会的组织、生产和生活方式正伴随着计算 技术创新、融合、扩散、升级，呈现深刻的变革趋势。计算 对经济社会发展和产业能级跃升的驱动作用日益凸显，“计 算力就是生产力”已成为全球发展共识。先进、新型的计算 基础架构，迭代、拓展的软硬件系统产品，普惠、优化的算 法算力平台，以及“计算+”行业融合赋能应用，将是“十四 五”乃至中长期电子信息产业发展的重点领域之一。

　　当前，人类社会的组织、生产和生活方式正伴随着计算 技术创新、融合、扩散、升级，呈现深刻的变革趋势。计算 对经济社会发展和产业能级跃升的驱动作用日益凸显，“计 算力就是生产力”已成为全球发展共识。先进、新型的计算 基础架构，迭代、拓展的软硬件系统产品，普惠、优化的算 法算力平台，以及“计算+”行业融合赋能应用，将是“十四 五”乃至中长期电子信息产业发展的重点领域之一。

　　为此，在工业和信息化部电子信息司指导下，中国电子 信息产业发展研究院(赛迪)撰写了《先进计算产业发展白 皮书》，对“先进计算”概念及产业范畴进行体系化构建和链 条延展，按照算力、算法、算据以及“计算+”四大维度，系 统梳理了全球计算产业领域的最近进展成果及应用实践，总 结发展现状、分析发展趋势，构建模型对产业规模进行测算， 研究提出发展方向和政策建议。

　　一、先进计算的基本概念

　　计算力就是生产力。从结绳计数到使用算盘算尺再到使 用基于机械原理的计算器等设备到电子计算机，每次新计算 技术的出现都从根本上促进了生产力发展。自 20 世纪计算 机诞生以来，计算技术不断演进升级，经历由低到高、由浅 到深、由量变到质变的发展，计算能力持续提升、计算方式 不断优化、计算数据指数级增长。在对多种新兴计算归纳认 识和总结共性的基础上，本白皮书认为，先进计算是面向从 量变到质变的信息需求，在计算方式、位置、算法或机理等 方面产生进步和革新的新兴计算技术及产业的统称。

　　先进计算是从单一的计算设备及技术向多元化计算系 统及应用的演进，具有先进性、泛在性、多样性，也是新一 代信息技术产业的本质和核心。“先进”是相对于“传统”而 言，既包括基于传统半导体技术架构的产业演进，又包括换 道型的前沿理论及模式、服务创新。从信息技术体系看，信 息背后的基础和关键是计算，一切数字信息的产生和使用都 需要经过输入、计算和存储、输出等过程，数据只是信息的 表象和结果，计算才是信息的枢纽和关键。从技术脉络看， 从以存算一体化、分布式计算的架构创新和以芯片工艺、结 构的硬件创新为主，逐步拓展到材料、算法，最终到基础理 论的发展应用。从物理承载空间看，由大体积、高能耗、集 中式的计算设备到小体积、低能耗、分布式的多元化计算生态演化迈进。从渗透路径看，从电子信息、软件信息等层面 的创新以点带面，通过技术溢出效应，逐步渗透到其他产业 交叉融合，推动各个产业全面创新升级。从产业趋势看，重 构计算、内存计算等催生摩尔定律不断打破物理极限，量子 计算、生物计算不断拓展新兴领域，面向云计算的软件逐渐 替代单机版基础软件，持续进步的计算技术推动信息产业突 飞猛进，后者加速发展又促进了前者的持续创新，推动计算 技术、应用、模式向更先进的方向演进发展。

　　(一)内涵与外延

　　先进计算的内涵可由算力、算法、算据三大要素来表征。其中：(1)算力层面，指服务于经济社会发展的计算能力， 以 及 支 撑 计 算 能 力 的 软 硬 件 系 统 ， 涉 及 对 象 包 括CPU/GPU/NPU、服务器、存储器等基础产品。(2)算法层面， 指驱动计算发挥赋能效用的系列理论、架构、系统、软件、 方法的统称，包括计算理论、计算架构、计算系统及各类计 算方法(加密算法、矩阵算法、遗传进化算法)、EDA、基础 软件等。(3)算据层面，指一切比特化的事物，及其生成、 采集、编码、存储、传输、搜索等系列行为，如围绕数据存 储、清洗、分析、挖掘、交易等过程提供的产品及服务。先 进计算的外延主要指行业计算应用。

　　(二)技术体系演绎

　　先进计算是传统计算机的硬件单元和架构(材料，硬件 设计和制造，架构)、传统的计算原理、传统计算构造原理或 者理论发展出的新的形态和新的发展阶段。

　　计算机硬件单元与架构演进发展筑牢计算基础设施底 座。从计算机发展史看：第一代电子管计算机，完成了由军 用设施到民用设施、从实验室设备到工业生产装备、从科学 计算仪器到数据处理终端的转变。第二代晶体管计算机，一 方面提升了计算能力，减小了设备体积，另一方面促成编译 语言、操作系统的出现，向开发者屏蔽了硬件设计的复杂性， 降低了使用难度。第三代集成电路和超大规模集成电路计算 机，遵循摩尔定律演进路径，加速了个人计算机、高性能计 算机、超级计算机以及数据中心的普及与部署。软件系统在 这一阶段计算基础设施构建中的角色愈发重要，软硬结合的 系统化设计成为主流趋势。第四代智能、泛在、专业化计算 机，正成为互联网和大数据时代数据、网络入口和控制核心， 人工智能、边缘计算等技术的引入，加速计算产业在工业、 交通、能源、电信、金融、城市管理等国民经济重点行业的 融合渗透。综上，作为重要的基础设施，计算机硬件单元与 架构发展为构造能力更强、可靠性更高的计算平台，构建先 进、普惠的新型计算社会筑牢基座支撑。

　　计算原理的多路径演进带动算法能级跃升。计算原理囊 括算法设计与分析、数字逻辑、计算复杂性理论等，其基本 的核心是算法问题。当前传统计算面临海量数据并发、非线 性模式识别、数据加密等复杂问题亟待解决。而计算原理演 进的三种路径为解决上述问题提供了技术基座支撑。一是传 统硅基计算技术向类脑计算、高效能计算领域拓展。过去数 十年间，计算技术演进一直处于线性发展阶段，半导体工艺 制程始终遵循摩尔定律，但随着人工智能等新技术的发展和 应用逐渐兴起，计算架构正在从冯·诺依曼架构向多元化架 构体系演进，高性能计算、量子计算、类脑计算等成为计算 新趋势。二是集中式云计算向云下沉、边缘计算延展。随着 智能网联汽车、超高清视频、机器人和机器人流程自动化、 智慧城市管理等领域发展提速，集中式的云计算已难以满足 海量数据的处理需求，通过边缘计算节点进行数据初步处理、 由云计算中心将算法下发到边缘计算节点、将边缘计算节点 作为云计算中心系统的延伸等边缘计算处理方式，能够实时 有效处理海量数据，推动云端数据处理能力下沉，确保资源 的弹性和最大化利用。三是量子、光子等前沿理论架构成为 计算新方向。以量子计算、光子计算等新型微粒子计算为代 表的非冯体系计算技术逐步走向实用。谷歌宣称实现“量子 霸权”，大大增加了行业对超导路线和大规模量子计算实现 步伐的乐观预期。尽管量子计算的编程语言及生态发展仍需长期沉淀，量子纠错和容错计算仍需长期技术攻坚，但其已 在密码破解、超大型金融计算等特定场景、领域展现出极为 出色的性能表现，并开始逐步替代当前计算方式和部分专用 芯片。

　　数据存储与数据交互技术发展提升计算系统整体效能。 数据存储方面，随着汞延迟线、穿孔卡片、磁带、动态随机 存取内存 DRAM、软盘、硬盘、闪存等存储介质迭代升级， 存储密度、读写效率不断提升，整体架构向着高性能、高可 靠、高扩展性逐步迈进。高端存储架构经历了从总线架构向 交换式架构、矩阵直连架构、分布式架构、全共享交换式架 构的演进历程。存算一体方面，通过缩短计算单元与存储单 元物理距离，将计算单元与存储单元融为一体，并在“存算” 单元上完成高能效并发运算，以增加带宽、缓解数据搬移产 生的瓶颈。数据交互方面，主要包括单计算设备内部的总线 技术、高速数据接口、光交换技术和多计算设备间数据互通 的以太网技术等。数据交互技术向着高速率、高带宽、低延 时的目标不断发展，在提高数据交换能力的同时持续提升计 算系统的整体能效水平。

　　(三)产业体系及指标设计

　　1、先进计算产业链

　　先进计算产业链包括核心元器件层、整机层、基础软件 层、平台层、应用层、数据层、理论层等七个层次，各层次之间的逻辑关系如下图所示。其中，核心元器件层、整机层 代表算力的部分，基础软件和平台层代表算法的部分，算据 层贯穿了算力、算法以及行业应用。

　　2、先进计算产业未来指标设计(略)

　　二、发展现状与趋势

　　发展先进计算对加快经济社会发展、重塑产业竞争优势 具有重要战略意义。从全球看，世界多国政府、高校、科研 机构、市场主体等正加速推进先进计算领域的基础研究、应 用研究和前沿布局。从国内看，我国先进计算产业在基础理 论方面、芯片技术方面、计算系统方面、企业布局方面已积 累了一定量级的底层储备，在大国大市场和国家治理现代化 的背景下拥有广阔的市场空间。

　　(一)全球先进计算发展状况

　　1、从驱动因素看，数据增长和行业需求提供内外动力

　　在 5G、人工智能、物联网、云计算等技术融合发展的背 景下，全球数据量正在迎来新一轮的爆发式增长。全球非传 统及非结构化的数据正在数量、种类上相互叠加、交错、倍 增，形成多维度、多层次、多向度的数据网。据 IDC 预测， 全球数据流量将从 2018 年的 33ZB 增长至 2025 年的 175ZB (泽字节)。与此同时，应用场景的多样化将使得数据存储、 数据传输、数据处理需求呈指数级增长。物联网方面，将传 统的人与人之间的连接扩展到万物互联的同时，其数据的海 量性、多态性、异构性、时效性对边缘计算提出了更高的要求。人工智能方面，对于计算力的需求加速提升，远远超出 了通用计算技术的发展水平，GPU、NPU、众核、FPGA、ASIC 等异构计算技术也因此得到了快速发展。数据和算力需求的 飞速增长驱动先进计算产业加速演进。VR/AR、自动驾驶等 新兴应用方面，在给用户带来全新体验的同时，也对海量数 据的实时处理能力和交互时延提出了更高的要求。

　　2、从技术创新看，材料、架构、软件等多路演进并行

　　当前，晶体管尺寸与密度已逼近极限，经典计算系统通 过工艺制程的微缩提升性能的空间有限。未来先进计算将从 体系结构上进行创新，从材料、架构、软件等方向多路径演 进。具体来说，数据中心算力多样化成为趋势，通用化、专 业化计算芯片将并行发展。传统以 CPU 为中心的架构难以 满足海量数据处理的要求，系统架构将向以内存为中心演进， 存内计算技术已经历分布式缓存、内存数据网格、分布式内存数据库和高性能、集成化、分布式内存平台等四大发展阶 段。基础计算模式围绕多核并行、异构并行、边缘计算等体 系架构创新而演进。软硬系统垂直整合成为现下主流厂商布 局焦点，通过软件硬件的协同，提升系统应用性能。

　　3、从政策环境看，发达国家多维度支持手段引导发力

　　美国长时间以来在量子计算、超级计算、类脑计算和异 构计算等前沿领域出台多项国家级战略。其《国家战略计算 计划》制定了先进计算产业的发展框架，用以改善计算基础 设施，建立持久的多部门协同合作关系，确保美国在此领域 保持领先地位。欧盟利用“地平线”计划，将先进计算视为 战略布局的重点并制定了多维度举措。英国将先进计算置于 重要发展地位并构建了长期稳定的资助体系，不断优化基础条件和研发环境，从战略方向、科研基础、产业生态、企业 支持、人才储备进行长期稳固布局。日本将先进计算纳入重 点支持的高新科技领域，在国家层面开展统一协调的研发部 署，发布多个重点支持项目。

　　4、从竞争态势看，跨国巨头争相加大投入抢滩布局

　　以算力、算法、算据为核心的先进计算将打造企业发展 的新动能，各国科技巨头加大研发投入、抢滩布局。先进计 算产业以应用为导向，边缘计算等高通量计算技术方兴未艾。科技巨头、设备制造商等纷纷推出边缘计算解决方案，英特 尔布局了从云、网络到边缘的智能技术;BlackBerry 和 AWS 联手创建边缘到云平台，为自动驾驶汽车提供边缘计算功能。巨头通过制程迭代、AI 加速技术助推算力崛起。英特尔宣布 推出 Tiger Lake 处理器支撑高性能计算需求;AMD 宣布推 出的下一代基于 RDNA 的高端 GPU，拥有更高的带宽内存 设计和计算能力。科技巨头进军自动驾驶，通过 AI 计算实 现云端控制。高通首发 Snapdragon Ride，该平台通过云端 AI 计算，实现车道保持、交通标志识别、高速公路自动驾驶等 云端控制功能。量子计算等高性能计算技术向应用方向“挪 步”。谷歌宣布实现量子霸权;IBM 宣布扩张 Q Network 以 推进量子计算，计划安装首批 IBM Q System One 商业通用 量子计算机，以推动量子计算的应用落地，诸如，在应对全 球气候变暖问题中寻找新的碳捕获材料、为动力电池的节能 问题寻找更适合的化学反应等。

　　5、从渗透路径看，信息领域单点场景向各行业多元布局 延伸

　　随着物联网、人工智能、大数据等新兴技术的发展，先 进计算正进一步与各个产业领域交互融合，已在金融、医疗、 教育、零售、工业、交通、娱乐等诸多领域深度渗透。在智 能变革的驱使下，传统行业纷纷开始拥抱先进计算，相关领 域的技术研究和应用不断提速，未来将在化学反应、材料设 计、药物合成、密码破译、大数据分析、机器学习、军事气 象、核武器研究等方面起到决定性作用，产生颠覆性影响。尽管先进计算具有极强的产业带动作用，但是随着传统产业 的智能化实践逐步深入，单点应用的模式将难以满足用户的 智能化预期，先进计算技术需要围绕应用场景需求进一步下 沉，通过产业智能化重塑与实体经济深度融合，完成从供给侧的技术驱动导向转向需求侧的场景化应用主导转型。

　　(二)我国先进计算发展状况

　　1、从发展阶段看，技术跃升条件初步具备

　　近年来，我国数据环境在各类应用场景爆发之下发生深 刻变化，海量数据向异构化、多模化、泛在化等形态演进发 展，传统的计算技术已难以满足未来以云化、边缘化、移动 化、智能化为特征的计算需求，新环境、新形势、新变化对 计算产业提出了更高的发展要求。与此同时，以中芯国际、 长江存储为代表的底层硬件企业，以华为、中兴、浪潮等为 代表的计算整机企业，以百度、地平线、小马智行等为代表 的计算应用企业，以国盾量子、本源量子、寒武纪等为代表 的前沿计算技术企业经过多年的技术积累，在各自领域深耕 自主创新，着力打造技术标准，构建新的应用模式，逐步成 为我国计算产业的主力军。

　　2、从竞争态势看，部分领域跻身领先行列

　　我国近年来在人工智能、高性能计算、量子计算等方面， 先后取得了一批原创成果，相关领域方向跻身世界先进行列。人工智能方面，据胡润研究院数据，我国在计算机视觉、自 然语言处理、机器学习等人工智能的主要领域专利申请总量 均居世界第一。高性能计算方面，其在国家科研体系中居于 基础性的地位，我国在高性能计算机研制方面也取得了长足 进展，性能指标达到世界领先，今年公布的高性能计算百强 中，神威太湖之光和天河二号高性能计算系统位列全球高性 能计算 500 强的第 4 和第 5 位。量子计算方面，我国科学家 做出了一系列开创性工作，中科大潘建伟团队预计今年实现 60 量子比特、99.5%保真度的超导量子系统，十年期目标预 计将达到一百万比特量子计算机，与国际一流水平保持一致。

　　3、从市场潜力看，规模带动效应逐步释放

　　我国具有全球体量最大、用户最活跃的数据市场和以自 动驾驶、物联网、人工智能、智能制造等为代表的庞大的应 用市场。新基建、“内外双循环”等政策也带来巨大市场需求， 市场引导金融机构、互联网企业等优势资源投入，逐步建 立产业公共服务平台和创新中心，完善安全可靠的先进计 算产业链关键环节。此外，新冠疫情防控下的各类场景让生 产生活从线下转移至线上，在线教育、远程会议、在线医疗、 社交电商等数字经济业态迎来了快速发展的新契机，也为先 进计算带来更多发展机遇。

　　4、从生态构建看，自主演进架构生态加速形成

　　在国内计算产业中，市场上主流的芯片架构有 X86、 ARM、RISC-V 和 MIPS 等，并在市场条件成熟前提下，形 成适度收敛。X86 架构在技术性能和应用生态上具有显著优 势，基于 X86 处理器市场份额已达 96%，其台式机、笔记本电脑、服务器市场份额分别为 82%、84%、96%。我国海光、 兆芯等企业已基于 X86 架构自主研发了 CPU 核、IP 核、整 机等系列产品，构建了相应技术标准。ARM 架构在移动端 和低功耗领域性能突出，IP 授权模式已经趋于完善，市场应 用规模愈发壮大。当前我国基于 ARM 架构的主流生态包括 鲲鹏和 PK 生态，并形成了系列区域性面向诸多行业领域的 服务器、PC 整机品牌，应用推广密集落地，生态布局方兴未 艾，呈“军团式”兴起态势。RISC-V 架构具有模块化的特点 和强大的扩展能力，能够根据应用需求选择合适的功能指令 集，主要应用于智能穿戴设备。国内中科院计算所、阿里平 头哥、君正、大鱼半导体等企业已经针对 RISC-V 进行战略 布局，推动 RISC-V 产业生态快速发展。

　　5、从通用计算看，关键核心技术亟待补短板

　　我国计算产业关键核心技术仍存在较多空白领域，亟待补短板、强根基。计算基础核心三部件 CPU、内存、介质 95% 以上是国外设备，围绕计算的标准也基本被国外厂商把控。

　　服务器芯片方面，以英特尔和 AMD 为主要厂商的 X86 体系被美国厂商垄断，我国 CPU 芯片开发与研制起步晚，生 态弱，差距大，总份额不足 1%。在处理器架构融合、浮点运 算能力、超多核总线、封装工艺等 CPU 核心技术上和国外厂 商差距明显。

　　内存和介质方面，美日韩厂商基本垄断中国市场，占有 率超 99%。寡头垄断的格局使得中国企业对 DRAM 芯片议 价能力较低，是我国受外部制约最严重的基础产品之一。国 内内存厂商合肥长鑫，介质厂商长江存储刚起步，已有突破，在材料、工艺和堆叠等核心技术上还有较大差距。

　　GPGPU 方面，英伟达的通用计算加速卡为唯一商用产 品断垄断市场，国内厂商多瞄准中小型边缘 AI 加速卡等市 场，高算力 AI 与高精度 HPC 场景布局与国外头部厂商差距 巨大。

　　FPGA 方面，当前全球市场被赛灵思、英特尔、莱迪思 等国际巨头垄断。国内厂商刚起步，核心技术差距较大，在 仿真器、集成度、核心 IP(DSP，SerDes，ADC)、片上网络 (NOC)等积累很少，仅占 4%市场份额。

　　AI 芯片与服务器方面，芯片主要依靠购买英伟达的 AI 训练集群，除阿里、百度、华为之外，其他互联网厂商尚无 自研 AI 芯片。AI 服务器当前的主流是英特尔+英伟达处理 器。国内除华为拥有自研鲲鹏+昇腾处理器的 AI 服务器，其 他厂商专用 AI 加速芯片也有少量部署。

　　操作系统方面，以微软+英特尔的联盟从生态、市场形成 绝对的垄断优势，我国服务器操作系统多应用于政府等重点 行业，市场规模小，生态弱。

　　数据库方面，老牌商业数据库厂商 Oracle、微软和 IBM 占据中国市场 60%以上份额。我国商业数据库发展迅速，但 总体份额较少，仅占不到 10%。国内数据库内核核心开发人 员不足，关键技术亟待突破。

　　(三)重点领域发展现状

　　1、超级计算

　　超级计算历来是衡量一个国家科技水平和创新能力的 重要标志。在国家政策大力支持下，近 10 年来中国的超算产 业在国家“863”等多个国家科技计划的持续支持下迎来了飞 速发展，跻身国际先进行列。2020 年 6 月，全球超算 500 强 排行榜中，中国上榜 226 个，占 45%。日本采用 ARM 架构 的超级计算机“富岳”超越中美，夺得全球超算冠军。排名 第二和第三的超级计算机分别是美国的“顶点”和“山脊” 系统。中国超级计算机系统“神威·太湖之光”和“天河二 号”分列榜单第四、第五位。与此同时，我国超算产业仍然 存在诸多问题，一是核心技术突破不够全面，自主技术发展 还较为缓慢，绝大部分采用国外厂商的芯片、系统和应用软 件;二是强调单点应用或技术的突破，现有的项目多以短期 的项目支持为主;三是缺乏全局生态环境的顶层设计和产业化持续造血能力。例如，超算中心在软件开发能力和商业化 运营上略有不足，呈现投入大产出少的现状。

　　2、人工智能

　　我国人工智能已处于第一梯队，2019 年中国共发表人工 智能领域相关论文 2.87 万篇，同比增长 12.4%，专利申请量 2019 年超过 3 万件，同比增长 52.4%，在人工智能领域各项 顶级国际会议上的活跃度和影响力不断提升。依托庞大的国 内市场和用户群，在语音、视觉、传感等相关领域的技术发 展持续突破。与此同时，我国人工智能发展依然存在诸多瓶 颈问题，一是人工智能原创性理论基础不强，重大原创成果 不足;二是在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、 重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面， 与美国相比还存在较大差距;三是人工智能产业结构布局尚 不完善，人工智能人才队伍，特别是尖端人才不能满足发展 需求。总体而言就是大而不强。

　　3、汽车智能计算平台

　　作为智能网联汽车“大脑”的计算平台，汽车智能计算 平台的发展具备四个显著的趋势：硬件异构化、软件标准化、 工具自动化、应用模块化。2019 年，华为和百度已经推出了 专用车载计算平台。蔚来、小鹏、威马等我国造车新势力逐 步开始为客户提供 OTA 的升级服务，带来便捷的同时也带 来安全问题、监管问题。汽车智能计算平台的功能安全、预期功能安全和信息安全仍存在较大提升空间。自动驾驶的功 能安全尚未达成共识，预期功能安全国内研究基本空白，标 准体系建设亟待完善，信息安全纵深防御理念尚未融入汽车 产业生态。

　　4、量子计算

　　量子计算是以量子比特为基本单元，通过量子态的受控 演化实现数据存储的一类计算技术，具有经典计算无法比拟 的巨大信息携带和超强并行处理能力。美国始终处于领先地 位，IBM、谷歌、微软、英特尔等科技巨头均抢先布局，谷歌 在 2019 年宣布实现“量子霸权”，工业巨头霍尼韦尔推出了 量子体积为 64 的量子计算机。我国核心论文数量、研究机构 数处于世界前列，科研机构、高校开展的理论研究进展迅速， 基础研究能力仅次于美国。为抢占量子技术革命的制高点， 我国先后启动“自然科学基金”、“863”计划和重大专项，支 持量子计算的技术研发和产业化落地。在多光子纠缠领域， 我国始终保持国际领先地位，中国科学技术大学常务副校长、 中国科学院院士、西湖大学创校校董潘建伟教授表示，已经 实现了光量子计算性能超过谷歌 53 比特量子计算机的 100 万倍。阿里巴巴、腾讯、百度和部分 ICT 企业也积极参与产 业生态建设，纷纷建立相关实验室。我国量子计算发展仍存 在诸多问题与挑战。一是关键技术研发仍存在差距，在量子 计算机硬件、软件等各方面仍然存在重大技术障碍。二是市场尚处于培育阶段，商用条件苛刻且成本高，未来应用场景 模糊，技术距离应用落地尚有很大距离。三是我国在量子计 算的技术累积、研发投入、顶层设计等方面缺乏全面布局。

　　5、云计算

　　云计算产业已从最初的互联网科技行业，逐步向金融、 零售、医疗、生产制造、公共事业等传统行业渗透。市场方 面，当前全球云计算市场稳定增长，2019 年全球云计算市场 规模达到 1.27 万亿元，增速 20.86%，预计 2030 年市场规模 将超过 2.36 万亿元;我国云计算市场攀岩式增长，2019 年 云计算市场规模达到 1334 亿元，增速 38.61%，预计 2023 年 市场规模将翻三番至 4000 亿元。带动效能方面，5G、AI、大 数据等信息技术的演进发展为云原生技术赋能，企业可通过 SaaS 服务将应用快速构建和部署，使资源可调度粒度越来越 细、管理越来越方便、效能越来越高，实现企业云化管理， 大大提高传统企业生产效率和创新能力。部署模式方面，随 着新基建的不断落地，构建端到端的云、网、边一体化架构 将是实现全域数据高速互联、应用整合调度分发以及计算力 全覆盖的重要途径。

　　三、产业规模测算

　　本白皮书分两个维度对先进计算的产业规模进行测算：一是直接产业规模，围绕算力、算法、算据三大要素展开;二是辐射带动规模，即信息技术重点应用领域中与先进计算密切相关的部分。计算思路如下：首先，确定计算范围，对 于直接规模，本报告界定了算力、算法、算据所包含的产业 范围，对于辐射带动规模，则是选取了先进计算主要应用产 业的重点领域;其次，获取各个部分计算所需数据，本报告 所使用数据来自于国家统计局、工信部运行局等政府官方机 构以及 IDC、IC Insights 等行业研究机构;最后，根据获得 的原始数据，通过线性回归等方法推导增长率，测算 2025 年 的预期规模。具体思路如下图所示：

　　(一)直接产业规模测算

　　根据先进计算的内涵，其直接产业是指与算力、算法、 算据相关的产业，包含了云计算、边缘计算、量子计算等一 系列新的计算方式所运用到的硬件、软件、平台与相关支撑 服务。

　　对于算力而言，主要为支撑计算运行的硬件相关行业，包括计算机、通信及其他设备制造业中的计算机制造和 SoC 芯片等芯片制造行业;对于算据而言，主要体现在数据接入 和存储上，包括互联网和相关服务中的互联网接入及相关服 务、互联网平台、互联网数据服务，以及软件和信息服务行 业中的信息技术服务业、信息安全行业;对于算法而言，主 要体现在运用平台、软件等提供相关服务，包括软件和信息 服务业中软件产品、信息技术服务、嵌入式系统软件行业。对照统计局国民经济行业分类，其具体分类如下图所示：

　　本白皮书根据国家统计局、工信部运行局、IDC、IC Insights、赛迪等机构增速数据，结合相关细分领域产值规模 进行预测，获得了不同细分领域 2025 年的规模数据，以此为 依据对先进计算的直接产业规模进行预测。2018 年，先进计 算的直接产业规模为 5.3 万亿元(具体数据见附件 2)，通过线性回归推导其后续年份增长率，结合基期规模数据预测， 到 2025 年，先进计算直接产业市场规模将达到 8.1 万亿元。

　　(二)辐射带动规模测算

　　先进计算产业的辐射带动规模是指计算技术渗透入其 他产业形成的市场规模，一方面包括对于已有的传统设备、 技术的替代，另一方面也包括引入先进计算后带来的新增规 模。当前，算力要求较为敏感的领域主要包括智慧城市、工 业制造、自动驾驶、医药制造、金融科技等领域。根据本白 皮书预测，到 2025 年，通过先进计算的辐射效应，在其重要 应用领域能带动 8.5 万亿元市场规模。

　　1、智慧城市

　　当前，智慧城市建设已成为推进社会治理现代化的重要 抓手。此次疫情危机所暴露的社会治理、公共服务能力、应 急管理等问题将进一步推动智慧城市的建设。从建设领域看， 智慧城市包含了交通、安防、环保、能源、建筑、医疗及其 他公共服务领域。从供应商分类看，智慧城市包含硬件制造、 软件开发和网络通信，分别对应了先进计算的算力、算法、 算据部分。如，在算据收集上，传感器等设备通过收集数据 构筑智慧城市核心血脉枢纽;在数据处理上，数据中心、算 力中心实时存储、分析数据，为决策提供参考，是智慧城市 发挥效用的神经中枢。

　　城市大脑在智慧城市中扮演着重要的角色，也是先进计算在智慧城市中最主要的着力点。城市大脑通过传感器的布 置和计算机视觉技术提升感知能力，可以实时识别路况;通 过构建统一的数据管理平台，集成数据，打通数据孤岛，将 数据标准化以随时调用;通过构建以数据中心、超算中心为 主的计算网络，城市大脑可以实现实时计算、精准决策。除 此之外，智慧楼宇的建设也是先进计算在智慧城市中重要的 应用环节。楼宇中布置于阀门、执行器等位置的各种传感器 组成了数据网络，将楼宇的信息反馈至控制网络，通过控制 中心进行优化决策，使得办公设备自动化智能化、管理服务 自动化。

　　先进计算在智慧城市的应用以城市大脑为主要载体，既 包括对原有部分的改造，也包括新建设的部分。据相关研究 数据，2018 年，我国城市大脑规模为 7000 亿元。据 IDC 预 计，全球智慧城市支出将在 2021 年开始逐渐提高增长速度， 并在 2020-2024 年的预测期间内实现 14.6%的复合年增长率， 我国的智慧城市市场规模增长率将高于全球增速。据预计， 到 2025 年，先进计算带动的规模将达到 2.7 万亿元。

　　2、工业制造

　　工业制造在工艺设计、生产制造、检验测试等环节每年 都会产生大量的数据。工业互联网是先进计算在工业制造领 域应用的重点环节，计算技术的应用贯穿着工业互联网的全 寿命周期。工业互联网通过构建数据网络，实现信息系统网络、生产系统网络中不同单元、不同设备、不同系统的实时 感知与协同交互;通过构建计算平台，汇聚不同单元、不同 设备、不同系统产生的海量数据，实现后续应用开发、资源 调度、监测管理;构建信息安全网络，升级设备、网络、数 据的安全防护水平。

　　先进计算的应用是工业互联网在工业领域的纵向发展， 在提升产品质量、生产管理水平，推动生产方式变革方面发 挥着重要的作用。物联网技术使得包含物体状态、标识、位 置的大量工业数据得以收集，网络通信技术为工业数据的传 输奠定了基础，云计算、边缘计算等为工业数据的分析与计 算提供了可能。在生产制造上，通过机器视觉技术代替人眼 排查提升检测效率;通过数据分析、机器学习等技术搭建数 字孪生解决方案，还原生产过程，降低生产成本;通过传感 器对设备数据进行监测和采集、大数据进行分析处理，对处 理后的数据进行建模分析，实时监控设备现状，降低故障率。

　　先进计算在工业制造的辐射带动效应一方面是对原有 旧设备的替代，另一方面也是计算技术在工业制造领域渗透 后，各个企业新增的软硬件设备等。据统计，2018 年工业互 联网带动第二产业规模为 6630 亿元。近三年工业互联网规 模增速迅猛，增长率分别为 55.7%、47.3%、47.9%，预计未 来五年将延续快速增长态势。据时间序列回归分析，预计到 2025 年，工业制造领域先进计算的辐射带动规模将达到 4.9万亿元。

　　3、自动驾驶

　　先进计算主要应用于自动驾驶的环境感知、车辆定位、 路径选择、驾驶控制等环节。自动驾驶使传统汽车行业的供 应链从原始的以设备制造商、整机厂商等为主的供应系统， 转变为设备制造、基础设施供应、出行服务提供、硬件和软 件解决方案提供等共同协作的供应系统，计算行业的应用占 比大大提升。

　　自动驾驶的底层技术包括传感器、计算平台、运动规划 和控制、对象分析、地图和位置服务、数据云、连接、娱乐 程序和信息服务。计算技术在自动驾驶的底层技术中的应用 包括计算平台中算法的应用，地图和位置服务中视觉技术的 应用，娱乐和信息服务中语音识别技术的应用等。

　　麦肯锡未来出行研究中心预测，中国未来将成为全球最 大的自动驾驶市场，至 2030 年，自动驾驶相关的新车销售及 出行服务创收将超过 5000 亿美元。其中，自动驾驶软件开 发、自动驾驶硬件生产、自动驾驶系统及车辆验证和集成、 车辆互联等计算效用发挥主要作用的环节分别占据了自动 驾驶价值链的 18%、16%、16%、9%，芯片、传感器、智能 车载终端、软件算法将贡献主要增量市场。先进计算在自动 驾驶领域将为自动驾驶带来新的增长，根据上述描述的先进 计算的应用环节，据估算，到 2025 年，在自动驾驶领域，先进计算辐射规模将达到 6000 亿元。

　　4、医药研发

　　医药研发需要经历靶点的发现与验证、先导化合物的发 现与优化、候选化合物的挑选及开发和临床研究等多个阶段， 耗时长、成功率低。通过使用先进计算技术，可极大的节省 人力、物力、资金成本。如在药物新适应症方面，利用先进 计算技术，将临床药物与新的适应症相匹配，从而可直接绕 过动物实验和安全性实验。除此之外，在化合物筛选、发觉 药物靶点等方面，也是先进计算的重点应用环节。

　　先进计算在医药研发环节的应用，不仅能改变现有的医 药研发模式，还将进一步降低研发成本、提高研发成功率， 为医药研发带来新的增长。近年来，医药上市公司研发支出 增速不断提升，2015-2018 年同比增速分别为 23%、24%、 28%、43%，2018 年规模达到 661 亿元。龙头企业研发投入 增长势头尤为突出，据相关研究数据，行业内部分领军企业 研发投入稳定保持 50%以上增速，研发投入占比接近跨国药 企水平。据预计，到 2025 年，先进计算在医药研发领域的辐 射规模将达到 2500 亿元。

　　5、金融科技

　　金融科技的核心是信息处理与分析，大规模数据的处理 需要耗费大量的算力。当前，先进计算在金融科技领域重点 和前沿的典型应用为金融云和量子计算。金融云通过大数据、云计算、人工智能等计算方式对数据进行存储、分析、决策、 处理，为金融风险分析与评估、产品设计、市场预测等提供 服务。量子计算则是解决复杂的金融优化问题，如投资组合 风险优化和欺诈检测。在数千个具有相互依赖关系的资产的 情况下，量子计算可用于更好地确定有吸引力的投资组合， 并更有效地识别关键欺诈模式，金融量子计算机可用于理解 金融预测模型中风险和不确定性影响的概率模拟。

　　先进计算在金融行业的加速应用将极大提高现有金融 行业的信息处理速率，提升金融行整体的运行效率。据 IDC 数据，2019 年，中国金融云市场规模为 33.4 亿美元，同比增 长 49.6%。由于量子计算的应用暂时难以预估，因此本报告 仅以金融云作为估算依据，到 2025 年，先进计算在金融科技 行业的辐射带动规模将达到 513 亿。

　　(三)测算结论

　　本报告将先进计算产业的规模分为直接产业规模和辐 射带动规模。根据测算，到 2025 年，我国将形成 16.6 万亿 元的整体市场规模，其中，直接产业规模将达到 8.1 万亿元， 辐射带动规模将达到 8.5 万亿元。随着先进计算产业在政府 决策、技术研发及各个行业的应用渐趋深化，其辐射带动规 模将持续扩大，为社会经济发展注入全新动能。

　　四、建议突破方向

　　(一)重点领域

　　1、算力层面

　　着力突破高端通用芯片。围绕通用处理器(CPU)、嵌入 式神经网络处理器(NPU)、图形处理器(GPU)等设计，持 续提升通用处理器的单核、多核与多线程能力。升级嵌入式 神经网络处理器的向量与矩阵算力，加大图形处理器的单核 渲染能力，提升浮点数算力与渲染引擎能效比。加强单核浮 点数算力、互联技术，布局通用计算应用程序编程接口(API) 生态，培植可与 NVIDIA 之 CUDA 生态竞争的能力。

　　发展新型存储器产品。围绕 DRAM、SRAM、EPROM、 Flash 以及 MRAM、PRAM、RRAM 等，突破存储器件物理 机制、新材料体系与器件结构，探索提高光存储密度和寿命 的新机制，加大内存介质核心材料、工艺和堆叠等核心技术 投入，强化基于 3D NAND Flash 的存储介质性能，加强新型 PCM 介质技术创新。布局下一代基于内存网络(Memory Fabric)的先进存储系统，建立用于边云协同的分布式存储系 统，构建具有竞争力的安全可靠 NAS 和备份系统。突破电介 质材料组分、微纳结构、异质界面对电极化、电荷存储及转 移的影响规律，突破大容量超高储能密度电容器的制备与集 成技术。发展以内存为中心的新型计算架构，研发基于共享 内存新型体系架构下的新一代计算平台。

　　聚力支持高端服务器。强化服务器硬件工程能力建设， 支持服务器架构与技术创新。提高服务器主板在高速、高密、 大尺寸、高层数等方面的复杂设计能力与批量加工能力，构 建具有知识产权的开源基板管理控制器(BMC)软件，加大 安全可靠 BMC 芯片在行业的推广和应用。提升服务器芯片 功耗、算力等性能，推动电容、电阻、电感、MOS 管等整机、 服务器相关基础器件实现技术突破。

　　升级 AI 框架、芯片、工具集性能。着力 AI 加速器内核 架构突破，加大对内存接口、压缩，ScaleUp 高速互连关键技 术的投入和研究。提升 AI 服务器核心控制点 AI 芯片的有效 算力和性能指标。布局可支持大量级 AI 处理器互联的高性 能 AI 训练集群，探索以大型数据集神经网络训练等方式提 升算力能级的新途径，拓展 AI 集群能耗降低有效路径。发 展基于自研 CPU+AI 芯片的数据中心 AI 推理与训练平台， 开展平台体系结构及基础软件研究。

　　发展硬件仿真与建模平台。围绕计算芯片架构设计与创 新发展处理器及外围配套芯片的系统级仿真器;研发用于 x86、ARM 处理器的百倍级加速仿真器，强化功能仿真和性 能仿真模式切换，加强使用新指令的软件开发和验证;围绕 HPC、公有云、存储、大数据等数据采样拓展建模、高精度 代表性指令序列构建能力，快速降低性能仿真时间。

　　2、算法层面

　　支持企业发展安全可靠操作系统。提升操作系统性能， 突破系统调度、内存管理、虚拟化等操作系统核心技术，优 化多核或者众核调度能力，强化多元化算力支持，加强基于 安全可靠操作系统内核的应用推广。构建开源 Linux 基金会， 布局安全可靠的 Linux 代码托管仓库与开源技术交流社区。

　　提升数据库性能指标。提高数据库可用性、可靠性和安 全性，发展多样化数据库产品。发展分布式高扩展数据库架 构、面向高速存储介质和非易失性内存的存储引擎，提升数 据库异地多活高可用能力、基于密态计算的数据处理技术、 数据防篡改等能力。推动开源社区和统一数据库规范构建， 支持兼容行业主流生态的数据库开源社区建设。

　　支持加速库、统一调度器、函数计算开发框架等计算工 具链套件发展。发展加速库，强化基于芯片的加速库优化和 算法提升。提升数学库、网络加速库、机器学习库、图分析 库、NN 训练加速库、NN 推理加速库、媒体加速库等加速库 竞争力。发展通用图优化、图等价等变换算法，模型自动压 缩算法、模型服务资源调度算法等推理加速算法，自动混合 精度算法、量化感知训练算法、迁移学习算法等训练加速算 法。突破针对安全可靠芯片的编程模型、编译优化、编程语 言抽象、虚拟指令集等核心技术，突破矢量化、内存优化、 循环转换、全局优化等关键编译优化技术。

　　3、算据层面

　　提升数据融合分析能力。实现海量数据的多源、异地、 异构融合分析，强化自动数据发现与增强、自动数据可视化、 高性能分析、多算力计算等能力，提升海量数据的集成管理 与分析能力，优化数据的高效分布式并行处理能力，提升数 据集成质量、集成方法的可用性水平。

　　发展高性能数据存储。布局支持多样性算力、高通量算 力、多协议接口的数据存储系统，加强系统多协议互通与数 据流动等能力，强化数据全生命周期的安全性、可靠性与可 管可控。推动实现跨地域、跨数据源的端、边、云数据协同， 及存储与计算、网络的高效协同。

　　强化开源大数据引擎与生态标准统一规范研究。支持高 性能异构、多源融合、异地查询。支持开源大数据社区建设， 构建大数据生态标准。支持相关企业发展大数据引擎生态， 加强数据接口统一化。

　　提升适用于存算一体的数据服务能力。提升对大规模、 规则化的密集型数据进行定系数的乘累加运算能力。

　　(二)发展建议

　　1、提升产业技术创新能力

　　引导市场主体创新突破，强化骨干企业在重大专项创新 突破上的主体地位，加强产学研用研发力量协调和产业链上 下游协同，统筹利用各方资源，支持基础软件、核心电子器件、高端通用芯片等重点产品研发和试验验证。支持企业参 与开源社区建设，贡献核心能力，加大在开源社区的影响力， 构建具有知识产权的编译器与工具链。加大围绕芯片的编程 模型、编译优化、编程语言抽象、虚拟指令集等核心技术研 发突破。采用揭榜挂帅等方式，大力支持先进计算关键技术 和产品商业化应用，推动技术迭代和产品持续升级，提升高 端产品供给能力，带动产业链协同创新。加速应用生态兼容 实验室布局，促进我国和其他国家先进技术互相兼容认证， 反对针对具体企业的歧视性技术设置。

　　2、推进计算产业生态构建

　　充分发挥现有计算产业集群的产业链统合优势，以具有 国际竞争力的市场主体为核心，推动产业链上下游和产业间 的资源要素整合、业务流程再造和组织机制重构，形成各方 深度交互、共生共荣的良好发展生态。推动在计算架构多样 性下的技术路径适时收敛。构建国内知识产权为主导的开放 标准，围绕 CPU、内存、介质、IO 接口等推动开放标准建设。围绕 CPU 芯片加大应用场景适配，构建基础应用加速库，通 过开源社区推动用户迁移与开发。加强创新创业企业培育， 发挥国有企业、龙头企业优势，建设专业化众创空间，加快 中小微企业培育孵化，加大融资促进和对外合作交流，推动 企业专精特新发展，做好单项冠军企业培育提升工作，形成 源源不断的生态补充，夯实产业生态后劲基础。

　　3、加强深度国际合作

　　加强高端芯片、高性能服务器、先进存储、汽车电子新 型架构与计算平台等产业关键技术领域国际合作，推动引资 与引技、引智相结合，提升“引进来”层次和水平。发展新 型国际贸易，在具有条件的自贸区、开发区试点探索高标准 的数据流动、隐私保护等规则，推动试点地区与欧盟、日本 等地区的标准互认。

　　4、激励培育重点骨干企业

　　以重点领域和重点企业为突破口，着力构建安全可靠产 业链，形成软件、硬件、应用和服务集一体的计算产业生态， 提升产业链安全可靠水平。引导企业将核心关键环节留在国 内，鼓励和引导主动寻求更低成本的企业向中西部地区转移。研究制定产业和企业供应链安全评估评价体系，支持企业构 建多元供应链体系。

　　责任编辑：张华