2025产业,2035产业升级,2020年中国产业走向,2030年中国制造业

本文核心数据：无锡生物医药产量；无锡生物医药企业数量

1、无锡市生物医药产业空间布局：江阴市等区域为重点，锡山区、宜兴区联动

形成以江阴市、新吴区、滨湖区、惠山区为重点，锡山区、宜兴市联动的发展格局。力争到2025年，产业规模超2500亿元。

2、无锡市生物医药产业发展现状

――总体发展规模：2021年产业规模超1400亿元

根据2022年8月无锡召开的太湖湾健康未来大会公布的数据显示：截至目前，无锡共有18个三类医疗器械、82个二类医疗器械完成注册上市，其中卡尤迪、奇天基因自主研发的2款新冠病毒核酸检测产品获国家药监局批准注册上市，约占江苏省获批新冠病毒检测产品注册证的50%。2021年无锡共立项资助生物医药项目43个，科技拨款超过3200万元。

生物医药是“十四五”无锡构建“465”现代产业体系中的重要一环。在生物医药产业规模方面，2021年无锡生物医药产业规模超1400亿元，同比增长24%，入选中国生物医药产业发展指数地级市20强

――企业规模：区域内企业数量累计近2000家

根据企查猫查询数据显示，近年来生物医药历年新注册企业数量呈现波动态势。2022年无锡市生物医药产业新注册企业数量仅18家，2023年截至2月23日无锡市新增生物医药产业企业数量仅1家，生物医药企业新增注册数量有所收缩。截至2023年2月23日，无锡市累计神武医药生物医药相关企业数量近2000家。

――产业链图谱：无锡市生物医药产业链不断完善

在政策指引和市场需求的驱动下，无锡市生物医药产业链不断完善，其中，在独立医学实验室、医药外包、ICL检测，中游环节在疫苗、诊断试剂、血液制品以及单克隆抗体领域均有布局；下游应用领域中主要涉及医疗机构和医药零售。

3、无锡市生物医药产业竞争力分析

――生物医药全国占比：2021年无锡市占比超3.5%

根据国家统计局数据，2020年，我国生物医药行业市场规模同比增加8.51％，为3.57万亿元。2021年为3.82万亿元，无锡市占全国比重超3.5%。

――生产企业类型：惠山区、滨湖区和锡山区的产业链布局更完善

从产业链各环节的代表性企业分布地图来看，目前无锡市各辖区均有医疗机构、诊断试剂环节的企业分布，诊断试剂主要分布在滨湖区、惠山区。相对而言，惠山区、滨湖区和锡山区的产业链布局更完善。

――产业链集聚区：已形成了7大主要的生物医药产业聚集区

发展生物医药产业是构建城市发展新格局的重要路径之一，2015年以来，无锡市开始大力推动生物医药推广应用，当前已形成了7大主要的生物医药产业聚集区：江阴开发区生物医药产业园(扬子江生物医药加速器)、雪豹日化生物科技园、百桥生物科技园、蔚尔生物科技园、江苏汇顺医药产业园、无锡智能医疗产业园、马山生物医药工业园。

4、无锡市生物医药产业发展目标

――无锡市生物医药产业发展前景

根据2022年3月无锡市发改委出台的《关于促进无锡生物医药产业高质量发展若干政策措施》， 到2025年，全市生物医药产业园区筹划产业用地5000亩，新增建成科研产业载体面积100万平方米以上，建成生物医药产业特色功能园区10家左右，重大创新平台5个以上，集聚生物医药企业超2000家，产业规模超2000亿元。

――无锡市生物医药产业发展规划

“十四五”期间，无锡市将从以下几方面发展生物医药产业：

前瞻产业研究院提供产业大数据、产业研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、招股说明书撰写等解决方案。

美国ai领先中国ai多少年 美国ai研究现状

中国ai技术和美国的差距,美国的ai技术,中美ai实力对比,ai技术哪国强

这两天，国内AI领域的领先企业百度发布类chatgpt的AI产品“文心一言”，网络再次掀起了中美AI竞争的讨论。

然而，就在短短一年前，《观察者网》还报道了一篇文章《五角大楼官员辞职：美国已在AI竞争中落后中国》，文中提到：

前美国空军首席软件官夏兰

2021年，美国五角大楼第一位首席软件官夏兰称中国在人工智能、机器学习和网络能力等方面正在走向全球主导地位，“我们在未来15年到20年内没办法赢中国，在我看来已成定局”。他无法眼睁睁看着“中国超越美国”，所以选择辞职！

当时凤凰卫视的吕思宁还做了一个视频解读此事：美国AI仅为幼儿园水准，20年内无反超机会。

然而，仅仅一年后，美国AI大规模商业化的进程像火山般爆发了：

1，2022年11月底，OpenAI一推出chatgpt，短短5天，注册用户数就超过100万。

2，2023年1月底，chatgpt月活用户已突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用！

3，2023年2月7日，美国微软推出由chatgpt支持的Bing和Edge浏览器！火遍全网，一度令中国AI界风声鹤唳！

3月14日，OpenAI推出了最新版本的多模态模型GPT-4，其在许多专业测试中表现出超过绝大多数人类的水平，在包括美国律师资格考试、法学院入学考试、美国高考等测试中，它的得分高于88%的应试者！

GPT-4过于强大，以至于迫切体验它的用户挤爆了OpenAI的支付系统。

关于GPT-4的舆论还在爆炸式的发酵，其商业模式的持续性如何、商业模式的规模如何、商业模式的护城河有多高，都是大家热烈讨论的话题。

在商业领域，我国有很多成功的案例，比如比肩美国亚马逊的阿里巴巴。不过，从技术领域来看，例如传统的搜索引擎技术而言，我国的百度搜索引擎距离谷歌搜索引擎还有一定距离（当然，百度在中文文字信息搜索、中文图片搜索上有一定的特点）。而这种技术代差反映在商业价值上，差距可能就很大了。

然而面对美国AI企业的快速商业化迭代，我国轰轰烈烈的人工智能庞大群体，到现在还没有出现一个能打的，令我对2021年媒体炒作“美国AI仅为幼儿园水准，20年内无反超机会”感到怀疑--不过，美国到现在也没有出现第二个能打的。

有网友在自己关注的AI企业论坛下留言，发了一句灵魂拷问：

OpenAi付款系统都挤爆了，你烧了这么多钱成果呢？

最近，《科创板日报》刊登了一篇文章《国产AI芯片出路在哪里|直击GAIDC》，其中展示了在2023年全球人工智能开发者先锋大会的AI芯片开发者论坛上的一些国内AI企业的破局展望：

1，璧仞科技联合创始人、COO张凌岚认为“Chiplet有望成为破局手段”：

一是可以突破光罩尺寸对单芯片面积的限制；二是可以充分发挥旧工艺节点的性价比优势，有效提升产品的良率；最后，不同工艺芯粒继承，可以有更灵活的产品策略。

2，商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆则指出，英伟达已形成了一个强强联合的成熟生态，国产AI芯片框架目前还是“群狼乱战”。

3，燧原科技创始人 、COO张亚林认为，要想突破英伟达扩大生态造成的生态壁垒，在中国层面，他提出构建一个异构的算力生态。

所以从AI界的主流观点看，目前国内AI主要面临的是一个基于英伟达芯片生成的AI生态系统，很显然，这个AI生态不是一日之功。

实际上，美国对我国的AI产业的制裁由来已久，一位认证“湖北卫视国际新闻评论节目特约评论员”的“非常视野”网友，就在上周撰文指出：

美方制裁落空，中企用妙招（通过租用美国AI芯片的服务器）获高端芯片，美科技巨头称“不违反禁令”。

这篇文章提到的是中国被美国制裁的AI企业，租用的就是英伟达的A100芯片。

A100背后的技术，是英伟达最初用于在游戏中渲染复杂的3D图形，通常被称为图形处理器或GPU。但如今chatgpt的A100被配置针对机器学习任务，并在数据中心运行。一般开发聊天机器人和图像生成器等软件的大公司或初创公司需要数百或数千个chatgpt芯片，以快速处理数TB的数据，或者使用模型生成文本，或者进行图片预测或识别。

英伟达A100处理器

但是，尽管全球大量企业在源源不断开发新的AI芯片，但是英伟达2020年推出的A100的最激烈的竞争对手，可能是英伟达2022年刚刚推出的下一代AI处理器H100。

根据英伟达官网资料，H100的超大模型的AI推力性能相比A100，提升高达30倍。这意味着AI企业可以以更低的成本获得更高的算力。

实际上，美国对我国的光刻机制裁，对国内的AI芯片产业发展也是一个巨大的打击。就英伟达的GPU而言，其制程也是不断提升，从2016年的16纳米，到2017年的12纳米，到2020年的台积电7纳米和2022年台积电的4纳米，几乎都是半导体制程的最先进节点。因此，没有了基础制造工具，导致我国AI产业的基础设施遭受断代的风险。

通过以上简单梳理，我们可以看到，掩盖在OpenAI表面应用层竞争之下的，除了大数据模型、算法之外，已经深度延伸到顶级芯片、顶级半导体工艺、顶级光刻机的国家战略基础设施的竞争，以及更深度的国家基础科研能力的角逐。

参考资料

五角大楼官员辞职：美国已在AI竞争中落后中国 【【网址】】)：【【网址】】/internation/2021_10_11_610322.shtml

GPT-4 强势来袭：支持最长 50 页文本、识图能力强，API 价格是原来的 60 倍，多模态是大语言模型的未来？-ZAKER新闻 【【网址】】)：【【网址】】/article/6411b9808e9f0956812a1372

国产AI芯片出路在哪里|直击GAIDC_澎湃号・媒体_澎湃新闻-The Paper：【【网址】】/newsDetail_forward_22095980

chatgpt's A100 is the $10,000 chip powering the race for A.I. (cnbc.com)：【【网址】】/2023/02/23/nchatgpt0000-chip-powering-the-race-for-ai-.html

H100 Tensor Core GPU | NVIDIA：https://www.chatgpt.cn/data-center/h100/