人工智能产业经历三次发展浪潮，当前处于新一轮发展的机遇期。主要 驱动力来自四方面：1）深度学习算法促使人工智能真正实现应用落地 场景；2）摩尔定律支撑 AI 芯片快速发展，为人工智能算法提供充足算 力支撑；3）移动终端普及产生海量数据，为人工智能算法提供丰富训 练样本；4）人工智能上升为国家战略；扶持政策陆续出台。预计 2020 年国内人工智能核心产业规模将超过 220 亿美元，复合增速接近 65%， 发展空间广阔。

目前，人工智能在物流领域还处于探索之中，但从已经取得的成果来看，“人工智能+物流”的确能够给物流企业在降本增效层面带来收益。物流企业应该以立足当下、着眼长远的原则，以辅助管理、提升效率为短期目标，寻找自身业务链条中能够被AI技术赋能的环节并通过试点论证，稳步推进；对未来有望打破物流现有业态的前沿应用做好技术储备。

本报告中的“人工智能+物流”指的是基于人工智能技术的软硬件产品及服务在物流活动各环节中的实际落地应用。2019年人工智能+物流的市场规模为15.9亿元，预计到2025年市场规模将接近百亿。在物流各环节的应用分布方面，仓储与运输占比较大，两者占比之和超过八成。

The need to manage limited space and high rack densities, in order to reduce IT system downtime, has been driving the data center infrastructure management (DCIM) market’s growth, since the past few years. According to AFCOM estimates, the current rack density is valued at 16.9 kW in data centers. According to a study conducted by the Data Centers Association (AFCOM), close to 67% repor ted an increase in rack density in the past three years. Moreover, the study highlights that with an average power density of about 7 kilowatts per rack, most data centers face challenges in managing their IT workloads with traditional air-cooling methods. Factors driving the rack density include the growth of cloud computing, Big Data, and AI. It is highly essential to mange IT, since more equipment is fit into the data center space. Such facts indicate the need for solutions such as DCIM. Initiatives, such as the Data Center Optimization Initiative (DCOI), are aimed at reducing the costs of physical data centers and maintaining minimum PUE rates. This is encouraging enterprises to consolidate and maximize the use of their existing infrastructure. Such initiatives prompt the need for data center services. Moreover, the high penetration of cloud computing augmented the competitiveness of the industry, as various companies, such as Google and AWS, are actively investing more in this technology. This is expected to aid in the scaling of data center resources. Furthermore, it is expected to gain more visibility in data activities.

阿里发布新一代安全架构核心技术“AI 安全诊断大师”。5 月6 日，通信世界网讯，AI 模型对微小扰动很敏感，一些细微不可见的改动就可以引起算法上的巨大误差，往往带来可怕的安全威胁。基于从源头打造安全免疫力的新一代安全架构理念，最近，阿里安全发布了一项核心技术“AI 安全诊断大师”，可对AI 模型全面体检，“看诊开方”，让AI 模型出生就自带增强型免疫力，抵御安全威胁。

2019 年底，国内爆发新型冠状病毒，此次疫情传播速度快、病毒传播能力强。相比于2003 年的SARS，此次我国在疫情管控方面表现出管控快、应对措施全面的特征，其中以人工智能为主的新技术在此次“战疫”中从技术、应用、服务等多方面表现突出。相关企业从疫情监测、诊断、治疗、研发、信息传播以及后期的线上办公等各方面发力，及时、准确、全面为疫情防控提供强有力的决策支撑。本文将结合人工智能在此次疫情防控中的主要特征，分析预测人工智能在医疗领域的应用，提出政策建议，供决策者参考。

《前沿技术》聚焦于重点行业、重点产品、重点工艺等的前沿技术研发、突破性进展和商业化应用，帮助用户及时了解重大前沿技术的研发动向和主要趋势，以及主要企业的技术优势和最新进展，以更好地把握和判断相关技术和产品所处的发展阶段、主要应用场景、潜在市场价值和可能存在的风险。