新一代人工智能产业白皮书(2019年):主要应用场景研判-中国电子学会

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2021-2022年中国云原生AI开发平台白皮书

2021-2022年中国云原生AI开发平台白皮书

生架构具备弹性扩容、敏捷分发、高效易用、兼容适配等主要优势,在云计算成为企业数字化转型标配的今天,云原生带
来了更加灵活的用云模式,能够帮助用户降低用云成本、提高云服务可用性和云端服务的质量,其价值已获得了产业界的
普遍认可,云原生也被认为是云计算未来的技术发展方向,诸多云端服务也被业界证实能够与云原生架构充分融合并带来
近年人工智能应用相关政策解读
2021.2.9 北京市人民政府 《2021年市政府工作报告重点任务清单》
➢ 指出推动人工智能等科技创新重大项目在京落地,推动各方 科技力量优化配置和资源共享,支持包括人工智能在内的新 型研发机构发展,健全创新创业服务体系。
2021.1.13 国家工信部 《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》
行业背景与产品综述
1
云原生 AI 开发场景与实践
2
云原生AI开发平台发展展望
3
AI应用背景
➢ 在企业数字化转型的客观需求以及政策对发展前沿IT科技的支持下,我国数字经济 高速发展,为人工智能发展创造了积极的经济环境。近年来,国内人工智能技术成 熟度持续提升、服务种类不断丰富,在企业经营管理各环节的价值已得到市场的初 步验证,伴随云计算的普及和云原生技术的发展,云服务将有望帮助企业解决现阶 段开展人工智能应用存在的难点,提升人工智能的效用。
2021-2022
中国云原生AI开发平台白皮书
摘要
行业背景:近年来,国内人工智能技术成熟度持续提升、服务种类不断丰富,在企业 经营管理各环节的价值已得到市场的初步验证。然而,当前国内甲方企业在进行人工 智能开发和应用时仍然面临着技术人才储备不足、AI应用部署存在困难、投入产出比 不达预期等问题,亟需能够帮助企业解决这一问题的高效AI开发和应用工具。

面向数字化转型的科技型中小企业创新激励政策探讨

面向数字化转型的科技型中小企业创新激励政策探讨

4㊀中国科技论坛(2021年6月)第6期[6]熊立ꎬ曹元坤ꎬ占小军ꎬ等 双元文化㊁创新战略与科技企业创业绩效:一个知识流的视角[J].管理工程学报ꎬ2020ꎬ34(2):30-39[7]ERNSTDꎬKIML Globalproductionnetworksꎬknowledgediffusionꎬandlocalcapabilityformation[J].Researchpolicyꎬ2002ꎬ31(2):1417-1429[8]GAGED Theventurecapitalsecret:3outof4start-upsfail[J].Wallstreetjournalꎬ2012ꎬ9(19):20-23[9]漆苏ꎬ刘立春 新创企业专利对于风险投资决策的影响研究 基于中国创业板企业的实证分析[J].科研管理ꎬ2020ꎬ41(10):227-237[10]张夏恒 新冠肺炎疫情对我国中小微企业的影响及应对[J].中国流通经济ꎬ2020ꎬ34(3):26-34基金项目:国家自然科学基金面上项目(71673221)ꎬ陕西省社会科学基金项目(2018D17)ꎮ面向数字化转型的科技型中小企业创新激励政策探讨何玉梅㊀东南大学经济管理学院副教授以数字技术和数据资源为核心的数字经济与科技创新的深度融合ꎬ将是未来创新的重要力量ꎮ一方面ꎬ数据资源作为一种新的要素投入ꎬ因其流动性不受地理空间限制ꎬ正在成为重构全球产业链㊁供应链和价值链的变革力量ꎻ另一方面ꎬ越来越多的企业通过数字化转型创造新的生产方式ꎬ创新商业模式ꎬ产生新业态ꎬ获得新的发展动能ꎮ2020年以来ꎬ受到新冠疫情的影响ꎬ并得益于我国数字新基建的有力支撑ꎬ产业数字化呈现明显加快的趋势ꎮ在新一轮的科技革命和产业变革中ꎬ科技型中小企业面临着由数字化技术驱动的要素结构㊁商业应用场景㊁组织工作关系等方面的重构或转型ꎮ如何理解并应对这些变化ꎬ制定创新激励政策ꎬ建立与数字化变革相适应的激励体制机制ꎬ推动科技型中小企业利用数字化转型为创新赋能ꎬ对于激发科技型中小企业的创新活力ꎬ促进产业链上 隐形冠军 的大量涌现ꎬ实现我国的创新发展战略ꎬ无疑具有重要的现实意义ꎮ1㊀数字化转型对科技型中小企业创新的影响及其特征表现在宏观层面上ꎬ数字化转型是促进我国产业迭代升级和经济社会高质量发展的驱动力ꎮ在微观上ꎬ数字化生产将成为企业生产效率提升㊁创造新价值的加速器ꎮ由于数据要素与科技型中小企业的核心要素即技术和知识结构最容易匹配ꎬ数字技术的应用又强化了科技型中小企业的技术偏向性ꎬ因此ꎬ科技型中小企业在数字化生产方式中有望获得最大的边际收益ꎮ数字化转型还将通过变革生产方式促进科技型中小企业创新活动的繁荣和创新能力的提升ꎬ其具体影响表现为以下四个方面的特征:(1)规模经济性ꎮ数字化的生产方式为科技型中小企业提供了大规模生产的产业支撑和巨大的消费市场空间ꎬ使规模较小的企业也能从大规模数字化生产中获得规模报酬收益ꎬ实现创新资源的积累ꎮ目前ꎬ我国拥有全球最完整的产业体系和配套齐全的工业门类ꎬ工业互联网的覆盖率和渗透率居世界前列ꎬ以大数据㊁人工智能和物联网为代表的技术应用日益普及ꎬ围绕数字化生产形成的产业链条日益成熟ꎮ科技型中小企业通过数字化转型ꎬ可以利用我国完备的产业链体系和超大规模的生产能力ꎬ以较低的成本获得扩大生产规模的机会ꎬ从而迅速提高盈利能力ꎻ与此同时ꎬ我国消费市场的规模和升级潜力巨大ꎬ科技型中小企业可以通过数字化转型获取需求端释放的大规模消费市场红利ꎬ并利用市场需求不断推动产品和服务的升级换代ꎮ(2)平台效应ꎮ数字化以数据要素连接传统生产要素ꎬ催生了工业互联网平台㊁科技服务平台㊁关键技术平台以及资源条件平台等大量平台型企业或机构ꎬ极大减少了信息不对称ꎬ促进了资源和技术的扩散和集聚ꎬ增加了协同创新的机会ꎬ为科技型中小企业的创新发展赋能ꎮ单个科技型中小企业的创新ꎬ往往受制于资金㊁人才㊁企业规模以及抗风险能力等因素的影响ꎬ难以开展基础性强㊁持续性久的创新ꎮ科技型中小企业利用数字化转型的契机ꎬ一方面可以精准对接创新所需要的资源ꎬ借助公共创新平台吸引创新资源ꎬ另一方面可以利用平台提供的路径经验降低创新风险ꎬ实现平台效应下的协同创新ꎮ第6期(2021年6月)中国科技论坛5㊀(3)迭代效应ꎮ数字化使科技型中小企业的创新周期缩短㊁技术迭代加快ꎬ并且能深入小众的细分市场ꎮ与传统企业相比ꎬ数字化转型后的企业对客户需求不但可以实时洞察与反馈ꎬ还可以与客户共同创造需求ꎬ从而更科学更具针对性地进行生产决策ꎬ驱动产品迭代ꎬ加速技术创新ꎮ这种由需求驱动的迭代效应既增加了客户的粘性ꎬ也使得科技型中小企业可以同时具备规模化生产和精细化定制的能力ꎬ从而降低市场风险和创新风险ꎮ(4)分工深化ꎮ数字化极大降低了由于地理空间和市场壁垒造成的交易费用和市场分割ꎬ在全球化受到逆向影响的情况下需求市场规模仍有可能进一步扩大ꎬ从而使科技型中小企业在嵌入全球化产业链的过程中得以深化分工ꎬ并由此深入 特精尖细 的关键技术领域ꎬ成为产业链上的 隐形冠军 ꎬ与龙头企业形成优势互补ꎬ共同构筑一个充满活力的创新生态ꎮ2㊀数字化赋能科技型中小企业的创新激励政策面向数字化转型的赛道ꎬ科技型中小企业是否能够从上述效应中获得正向激励ꎬ转变为创新动能ꎬ关键在于国家的创新政策和措施是否有利于形成有效的激励机制ꎮ以下从要素结构㊁价值创造㊁生态链㊁外部性补偿四个角度ꎬ探讨科技型中小企业通过数字化转型赋能创新的激励政策和激励机制ꎮ第一ꎬ要素结构视角:企业的数字化转型主要体现在生产方式㊁商业模式㊁应用场景和组织方式的创新ꎬ而这些创新是围绕数据要素的流动和共享展开的ꎮ在激励体制机制方面ꎬ应积极培育鼓励数据要素自由流动㊁共享和维护数据安全的知识产权保护制度ꎮ人才是科技型中小企业创新的核心要素ꎬ数字化转型后人才要素要与数据要素相互匹配㊁彼此互补ꎬ形成提升创新能力的要素结构ꎻ必须加快制定并落实吸引高层次人才及鼓励人才有序流动的奖励和配套保障政策ꎬ发挥高校和科研院所的人才培养和引领作用ꎬ通过产教结合的方式培养与数字经济相关的专业技术人才和管理人才ꎻ加大人才政策向科技型中小企业的倾斜力度ꎬ充分利用市场机制ꎬ引导高精尖人才流向科技型中小企业ꎮ第二ꎬ价值创造视角:基于数字化生产的企业与传统企业主要区别是价值创造的中心发生了根本改变 前者是以顾客为中心ꎬ后者是以产品为中心ꎬ数字经济时代的创新模式也从面向产品和项目转变为面向消费者ꎬ以满足消费者不断变化的需求ꎮ因此ꎬ针对科技型中小企业的创新激励政策要从供给导向转向需求导向ꎬ强调与消费者的连结和互动ꎬ减少甚至避免直接针对某项技术或产品的创新激励政策ꎮ建立以需求为导向的创新激励机制ꎬ需要政府加大新基建投资ꎬ降低数字鸿沟ꎬ制定鼓励竞争㊁防止垄断的法律法规ꎬ减少贸易管制和贸易摩擦ꎮ在保护好企业信息安全㊁消费者隐私和数据产权的前提下ꎬ促进科技型中小企业通过数字化增加与顾客和其他商业主体之间的互动交流ꎬ重构商业活动应用场景ꎬ创造新需求和新价值ꎮ第三ꎬ生态链视角:数字经济时代的创新不再是单个企业的孤立现象ꎬ而是以连结㊁协作㊁共生为特征的协同式创新ꎮ以往针对单一创新主体的传统创新激励政策应转为面向协同创新的激励体制机制ꎮ为此ꎬ首先要转变治理理念ꎬ从线性激励和单纯鼓励市场竞争的思维转变为协同发展思维ꎬ把创新政策的重点放在构建协同创新的数字经济公共服务平台上ꎬ形成一个由产业链㊁价值链和创新链共同演进的数字生态链系统ꎬ鼓励科技型中小企业通过数字化转型融入这个生态链系统ꎬ迅速对接平台的创新资源和其他服务性资源ꎬ与其他创新主体和中介服务机构形成资源融合㊁优势互补㊁合作共赢的协同创新网络ꎬ加快创新成果的知识产权价值实现㊁转移和交易ꎬ推动科技型中小企业的持续创新ꎮ第四ꎬ外部性补偿视角:要实现产业创新的目标ꎬ关键是要在关键技术㊁关键工艺或关键零部件等 卡脖子 领域实现技术突破ꎬ拥有自主知识产权ꎮ事实上大多数 卡脖子 技术正是为科技型中小企业所拥有ꎬ因此打造关键领域的隐形冠军就要为科技型中小企业建立起相应的激励体制机制ꎬ鼓励他们专注于高度细分领域的长期投入ꎬ力争打破领先国家的知识产权锁定ꎬ获得国际竞争优势ꎮ对于这些 卡脖子 关键领域的创新激励ꎬ应遵循市场原则ꎬ以补偿创新的外部性为主ꎬ加大基于科学的基础性创新的补偿力度ꎬ通过政府采购㊁培育首批消费者㊁创造或补贴客户等政策扶持科技型中小企业的技术赶超和自主创新ꎮ与此同时ꎬ完善新技术和新产品的标准体系和知识产权保护制度ꎬ利用大数据和互联网技术建6㊀中国科技论坛(2021年6月)第6期立法律法规支撑的知识产权公共服务平台ꎬ既保护创新成果ꎬ又能引导科技型中小企业做好知识产权的布局和管理ꎬ挖掘专利价值ꎬ应对专利风险ꎬ突破专利壁垒ꎬ进而主导关键领域的标准制定ꎬ抢占细分领域的头部市场ꎮ3㊀结语展望 十四五 和2035年ꎬ产业数字化和数字产业化将成为我国经济发展的主旋律ꎮ数字化转型对企业意味着业务模式㊁组织模式以及企业间协作模式的重新构建ꎬ以及推动价值创造从产品中心转向以客户需求为中心ꎬ而科技型中小企业核心竞争力的关键 创新模式也将发生深刻变化ꎮ因此ꎬ针对科技型中小企业的创新激励政策也要相应地做出调整和改变ꎮ数字化赋能的基本特征是生产的智能化㊁大规模化和定制化ꎬ创新的协同化以及产业发展的生态化ꎮ针对科技型中小企业的创新政策要以这些特征为基础ꎬ适应数字经济时代产品研发周期缩短㊁技术迭代加快的创新特点ꎬ以支持持续性创新和自主知识产权为目标ꎬ将激励政策从供给导向转变为需求导向ꎬ从对孤立创新主体的激励转到协同开放创新体系的构建ꎬ采用分类补偿式原则ꎬ帮助科技型中小企业在短板环节和关键技术领域构筑国际竞争新优势ꎬ借助互联网和数字技术推进知识产权战略ꎬ引导和鼓励科技型中小企业进行精准化㊁动态化的知识产权价值管理ꎮ数字化转型能否为科技型中小企业创新赋能ꎬ归根结底还将取决于人 人才是创新的终极力量ꎮ任何激励政策都离不开创新精神和创新文化的支撑ꎬ整个社会只有形成一种鼓励试错㊁宽容失败和允许质疑的氛围ꎬ建立起重视企业家精神㊁尊重市场规则和契约精神的营商环境ꎬ科技型中小企业才有可能真正成为创新驱动增长的生力军ꎮ参考文献:[1]陈强远ꎬ林思彤ꎬ张醒 中国技术创新激励政策:激励了数量还是质量[J].中国工业经济ꎬ2020(4):79-96 [2]刘志彪 培育全球价值链上的 隐形冠军 [J].中国经济报告ꎬ2018(6):22-24[3]肖红军 政策激励创新的 三个转变 [J].唯实(现代管理)ꎬ2014(9):37[4]谢康ꎬ吴瑶ꎬ肖静华 生产方式数字化转型与适应性创新 数字经济的创新逻辑(五)[J].北京交通大学学报(社会科学版)ꎬ2021(1):1-10[5]上海市人民政府办公厅 关于印发«上海市促进在线新经济发展行动方案(2020-2022年)»的通知[J].上海市人民政府公报ꎬ2020(9):5-9基金项目:江苏省社科基金项目/江苏省社科联重大应用研究课题 数字经济助推江苏转型升级对策研究 (20WTA-010)ꎮ面向2035年促进科技型中小企业知识产权发展的对策研究任声策㊀同济大学上海国际知识产权学院教授胡尚文㊀同济大学上海国际知识产权学院硕士生1㊀面向2035年科技型中小企业知识产权发展环境当前ꎬ我国正在向实现 两个一百年 奋斗目标前进ꎬ2035年是其中的重要节点ꎮ党的十九大报告指出ꎬ到2035年ꎬ我国将基本实现社会主义现代化ꎬ经济实力㊁科技实力将大幅跃升ꎬ跻身创新型国家前列ꎮ2035年的国家总体发展目标反映未来15年我国企业的发展环境ꎮ面向2035年科技型中小企业知识产权发展环境主要有五个主要特征:一是科技型中小企业知识产权发展的经济环境机遇较多ꎮ总体上我国经济将处于较稳定的增长时期ꎬ在这个增长过程中科技型中小企业的力量不容忽视ꎬ科技型中小企业知识产权发展也将因总体向好的经济发展环境而机遇不断ꎮ二是科技型中小企业知识产权发展的法治环境不断完善ꎮ党的十九届四中全会重点阐述了我国治理体系和治理能力现代化的目标ꎬ是实现我国未来发展目标的基本保障ꎬ其中知识产权相关法制体系和治理能力必然将不断完善ꎮ三是科技型中小企业知识产权发展的技术环境加速迭代ꎮ当前ꎬ科技进步的速度不断加快ꎬ。

8个人工智能创新应用先导区如何建成智慧“标杆”?

8个人工智能创新应用先导区如何建成智慧“标杆”?

8个人工智能创新应用先导区如何建成智慧“标杆”?作者:李周羲来源:《产城》2021年第03期中国人工智能产业化迎来新进展。

2月19日,工业和信息化部通过官网宣布,已印发通知支持创建北京、天津(滨海新区)、杭州、广州、成都国家人工智能创新应用先导区。

这是继上海(浦东新区)、深圳、济南-青岛之后,工业和信息化部发布的第二批先导区名单,至此,我国人工智能创新应用先导区增至8个。

从2019年全国首个人工智能创新应用先导区落子上海浦东算起,我国关于人工智能应用与产业化的先行先试已经一年有余,针对此次“扩容”,工信部党组成员、总工程师、新闻发言人田玉龙在3月1日国新办举行工业和信息化发展情况新闻发布会时表示,落地应用是人工智能的关键,因为人工智能的优势在于大数据、大市场、大应用,“要进一步加大力度,主要通过探索、创新和示范进一步推广。

”当前,最先批复的3个人工智能创新应用先导区以特色开发为基础,已经形成了一些可供推广的示范性经验,上海的人工智能高地,山东的智能制造,深圳的智能算力平台等进一步优化了当地产业布局,一度成为人工智能领域关注的焦点。

第二批5个城市则覆盖京津冀、长三角、珠三角、成渝地区。

根据工业和信息化部要求,5个先导区建设要坚持应用牵引,开放场景带动产业落地;坚持改革创新,用新思路新机制激发活力;坚持部省联动,优势互补形成工作合力;坚持特色发展,因地制宜发展智能经济。

在人工智能国际竞争与区域竞争白热化的当下,这几个城市人工智能产业有何竞争力?将如何实现“因行业、因地区、因领域的特色融合发展”?将给我国人工智能产业带来怎样的改变?透视先导区AI底蕴一个有趣的现象是,对比工业和信息化部“国家人工智能创新应用先导区”名单与科技部发布的“国家新一代人工智能创新发展试验区”名单,除了济南-青岛先导区中的青岛,北京、天津、杭州、广州、成都、上海、深圳、济南同时拥有这两块人工智能的国字号招牌。

“选中这些地方作为先导区和试验区,与人工智能本身的特性有关。

中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告

中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告

中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能行业定义 (3)第二章、中国人工智能行业综述 (4)第三章、中国人工智能行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能行业分析结论 (13)第一章、人工智能行业定义人工智能(Artificial Intelligence, AI)是指由计算机系统所表现出的智能行为。

它不仅涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别等多个子领域,还广泛应用于从自动驾驶汽车到智能家居设备等各种场景中。

随着技术的进步和市场需求的增长,AI已成为推动全球经济增长的关键力量之一。

1.1 人工智能市场规模全球人工智能市场持续扩张。

2022全球AI市场规模达到约4,500亿美元,预计到2027这一数字将增长至16,000亿美元左右,复合年增长率超过25%。

北美地区占据了最大的市场份额,而亚太地区则显示出最快的增长速度。

1.2 主要应用领域AI技术主要应用于以下几个方面:医疗健康:通过AI算法辅助诊断疾病、个性化治疗方案设计等,有效提高了医疗服务效率与质量。

2021年全球医疗AI市场规模约为60亿美元,并有望在未来五年内实现年均35%以上的增长。

金融服务:AI在风险管理、信贷审批、智能投顾等领域发挥了重要作用。

2022全球金融科技领域中AI相关投资总额超过了100亿美元。

零售电商:AI技术帮助零售商优化库存管理、提升顾客购物体验。

根据博研咨询&市场调研在线网分析,2023年全球零售业AI解决方案市场规模将达到80亿美元左右。

智能制造:AI赋能工业自动化生产流程,显著提升了制造业的生产效率。

(完整版)最详细《2019产业互联网白皮书》解读

(完整版)最详细《2019产业互联网白皮书》解读

最详尽《 2019 家产互联网白皮书》解读“家产互联网”已成为一个被宽泛流传的流行词获取全社会的热门关注。

我们一定清楚认识到大势已至——政府要转型、家产要升级、金融要创新,以及科创板的推出、 5G新技术的发展,这些力量正在聚合在一同,直接或间接地推动着家产互联网的高速发展。

我们也一定清楚认识到家产互联网的转型升级,不是一挥而就的,需要在传统家产中踊跃打破创新,需要从公司家到“家产家”格局的思虑和行动,也需要更多地研究借鉴以少走弯路、躲避风险。

由浙江清华长三角研究院家产互联网研究中心、 AMT(上海企源科技股份有限公司)、浙江清源信息科技有限公司、产技融创新平台联合多个家产互联网事例研究和咨询服求实践总结整理形成的《 2019 家产互联网白皮书》,系统总结中国家产互联网的发显现状及趋向,全面清点家产互联网的前沿理论和最正确实践,为家产互联网转型供给实践指南。

本文将经过 3 个“三”、2 个“五”、 1 个“ 12”、2 个“ 100”带您一窥《 2019 家产互联网白皮书》的精髓内容!3个“三”《2019 家产互联网白皮书》是继2017 版、 2018 版后的第三版家产互联网的三层基础设备家产互联网经过搭建“基础设备”进行连结和赋能。

BAT、华为、挪动、电信等提供了互联网时代合用于各行各业的通用基础设备,即跨家产的、通用性的技术服务平台。

而家产互联网则经过深入研究家产场景,为垂直家产内的从业者供给集成性云服务,聚焦垂直家产链特点,解决垂直家产的痛点,成为该垂直家产的家产级基础设备。

跟着产业互联网的不停发展成熟,在通用基础设备和家产级基础设备之间也会出现一些中间层基础设备,供给各个垂直家产平台间可复制的模块组件、可共享的服务和资源,进而为家产平台间的整合确定基础。

比方 AMT家产互联网PaaS 平台,可为各垂直家产互联网平台供给在线交易结算、在线供给链金融等标准产品模块,同时经过PaaS 平台可一致对接海关、物流、金融机构等有关的数据和资源,进一步能够帮助存在家产上下游关系的不一样家产平台进行数据打通和连结整合,形成更大的家产链闭环。

AI框架发展白皮书

AI框架发展白皮书

AI框架发展白皮书中国信息通信研究院2022年2月No.202201(2022年)版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院,并受法律保护。

转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的,应注明“来源:中国信息通信研究院”。

违反上述声明者,本院将追究其相关法律责任。

AI助力当前经济社会步入智能经济时代。

世界正在进入以新一代信息技术驱动发展的重塑时期,人工智能(AI,Artificial Intelligence)作为其中重要的使能技术,对激活实体经济具有溢出带动性很强的“头雁效应”,对构筑国家科技影响力具有举足轻重的意义。

人工智能成为了全球各国新的科技热点,人工智能基础设施建设也成为重要抓手与着力点。

未来十年是全球发展数字经济、迈入智能经济社会的黄金发展期,着力发展人工智能基础设施,将为我国人工智能产业发展壮大、数字经济蓬勃发展提供强大牵引力。

AI框架是智能经济时代的操作系统。

作为人工智能开发环节中的基础工具,AI框架承担着AI技术生态中操作系统的角色,是AI 学术创新与产业商业化的重要载体,助力人工智能由理论走入实践,快速进入了场景化应用时代,也是发展人工智能所必需的基础设施之一。

随着重要性的不断凸显,AI框架已经成为了人工智能产业创新的焦点之一,引起了学术界、产业界的重视。

在此背景下,白皮书致力于厘清AI框架的概念内涵、演进历程、技术体系与作用意义,通过梳理总结当前AI框架发展现状,研判AI 框架技术发展趋势,并对AI框架发展提出展望与路径建议。

由于AI 框架仍处于快速发展阶段,我们对AI框架的认识还有待持续深化,白皮书中存在的不足之处,欢迎大家批评指正。

一、AI框架技术持续演进,已形成较为完整的体系 (1)(一) AI框架演进步入深化阶段 (1)(二) AI框架技术演化出三个层次 (5)(三) AI框架重要性愈加突显 (13)二、全球AI框架繁荣发展,多元化竞合态势渐显 (14)(一)供给主体方面,企校贡献最活跃 (14)(二)开源生态方面,全球进入活跃期 (16)(三)市场格局方面,双寡头持续引领 (18)(四)支撑应用方面,科研与产业齐驱 (20)(五)推广途径方面,三条路齐发并进 (25)三、应对未来多样化挑战,AI框架有六大技术趋势 (27)(一)泛开发:AI框架将注重前端便捷性与后端高效性的统一 (27)(二)全场景:AI框架将支持端边云全场景跨平台设备部署 (28)(三)超大规模:AI框架将着力强化对超大规模AI的支持 (29)(四)科学计算:AI框架将进一步与科学计算深度融合交叉 (31)(五)安全可信:AI框架将助力提升AI模型可解释性与鲁棒性 (32)(六)工程化:AI框架将加速AI应用产业规模级工程化落地 (34)四、AI框架生态远未成熟,未来发展空间可观 (36)(一)从硬件适配向算子接口标准化演进 (36)(二)强化开源社区打造与开源氛围营造 (36)(三)重视与高校科研院所广泛开放合作 (37)(四)推进融入AI基础设施布局落地 (37)(五)支持深度赋能大模型及科学计算 (38)图目录图1 AI框架技术演进 (2)图2 AI框架核心技术体系 (5)表目录表1 Github社区中主流AI框架情况(2022.1) (16)表2 Gitee社区中主流AI框架情况(2022.1) (18)AI框架发展白皮书(2022年)一、AI框架技术持续演进,已形成较为完整的体系AI框架是AI算法模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包,集成了算法的封装、数据的调用以及计算资源的使用,同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台,是现阶段AI算法开发的必备工具。

科创板系列:AI产业链全景图

科创板系列:AI产业链全景图
技术层:该层是人工智能的核心,除了开源技术框架主要为国外AI巨头所掌控之外,我国企业在算法、语音和视觉技术 等方面的布局已经相对完善。除了A股的科大讯飞之外,视觉技术企业——虹软科技已经科创板过会,建议投资者关注。
应用层:该层是我国AI市场最为活跃的领域,国内AI企业多集中在该板块。尤其是语音、计算机视觉、知识图谱等相对 成熟的技术,在AI产品、融合解决方案市场(安防、医疗、家居和金融等)上都得到了广泛应用,随着我国“AI+”战略 的实施,该领域的市场空间更为广阔。
人工智能产业架构图
解决方案


开放软件平台

人工智能产品
安防 综合类 视觉产品
金融 视觉类 语音助手
交通 语音类 自动驾驶
其他 机器人类 机器人
人工智能技术

术 层
AI软件框架
深度学习算法
计算机视觉
语音识别
自然语言处理
TensorFlow
Caffe
Torch
卷积神经网络 递归神经网络 深度神经网络
知识图谱 国产平台
其他
大数据

础 层
AI基础设施
AI芯片
语音数据 通用服务器
GPU
图像数据 AI服务器
FPGA
文本数据 云计算 ASICs
大数据服务 移动终端 芯片IP
AI技术落地,包括AI 产品以及AI与传统行 业融合的解决方案
利用海量数据在软件 平台上进行算法的训 练和推理
基础层主要功能是为 上层算法提供算力和 数据输入支撑
发展阶段:当前,人工智能的发展仍处于“弱” 人工智能阶段,只具备在特定领域模拟人类的 能力,“工具性”仍是该阶段主要特点,同全 面模拟或者超越人类能力的强人工智能、超人 工智能差距巨大。

关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见

关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见

关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见作者:来源:《中小企业管理与科技·下半月》2022年第07期為贯彻落实党中央、国务院关于推动人工智能发展的决策部署,统筹推进人工智能场景创新,着力解决人工智能重大应用和产业化问题,全面提升人工智能发展质量和水平,更好支撑高质量发展,按照《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》《新一代人工智能发展规划》等要求,制定本指导意见。

一、总体要求场景创新是以新技术的创造性应用为导向,以供需联动为路径,实现新技术迭代升级和产业快速增长的过程。

推动人工智能场景创新对于促进人工智能更高水平应用,更好支撑高质量发展具有重要意义。

我国人工智能技术快速发展、数据和算力资源日益丰富、应用场景不断拓展,为开展人工智能场景创新奠定了坚实基础。

但仍存在对场景创新认识不到位,重大场景系统设计不足,场景机会开放程度不够,场景创新生态不完善等问题,需要加强对人工智能场景创新工作的统筹指导。

1. 指导思想以习近平总书记关于人工智能系列重要讲话精神为指导,贯彻新发展理念,以促进人工智能与实体经济深度融合为主线,以推动场景资源开放、提升场景创新能力为方向,强化主体培育、加大应用示范、创新体制机制、完善场景生态,加速人工智能技术攻关、产品开发和产业培育,探索人工智能发展新模式新路径,以人工智能高水平应用促进经济高质量发展。

2. 基本原则——企业主导。

坚持企业在场景创新全过程中的主体地位,充分发挥政府引导作用,推动企业成为场景创意提出、场景设计开发、场景资源开放、场景应用示范的主体。

——创新引领。

面向新技术的创造性应用,以前瞻性构想和开拓性实践为起点,运用新模式新方法推动人工智能应用场景落地。

——开放融合。

推动各类创新主体开放场景机会,围绕场景创新加快资本、人才、技术、数据、算力等要素汇聚,促进人工智能创新链、产业链深度融合。

——协同治理。

智能超表面近场通信的机遇与挑战

智能超表面近场通信的机遇与挑战

智能超表面近场通信的机遇与挑战目录一、内容概览 (2)二、智能超表面近场通信技术概述 (2)1. 定义与发展背景 (3)2. 技术特点及应用领域 (4)3. 市场需求与产业现状 (6)三、智能超表面近场通信的机遇 (7)1. 通信技术革新 (8)2. 物联网应用拓展 (10)3. 智能化生活体验提升 (11)4. 产业发展新动力 (12)四、智能超表面近场通信面临的挑战 (14)1. 技术难题与研发成本 (15)(1)核心技术突破 (16)(2)生产工艺与制造难度 (17)(3)成本控制与经济效益 (18)2. 标准化与兼容性问题 (19)(1)国际标准与地区差异的协调 (21)(2)不同技术间的融合与互通 (22)(3)技术标准的动态更新与维护 (23)3. 安全风险与隐私保护挑战 (24)(1)数据安全和通信保密性保障 (24)(2)个人信息泄露风险防控 (25)一、内容概览随着科技的飞速发展,人工智能已经逐渐渗透到我们生活的方方面面,而在通信领域,这一趋势正以前所未有的速度推进。

其中。

SMNFC)作为新一代通信技术,正逐渐成为研究热点。

本文档旨在全面探讨智能超表面近场通信技术的机遇与挑战。

在本文档中,我们将首先介绍智能超表面的基本概念,以及其如何实现高效、高速的近场通信。

我们将深入讨论当前智能超表面近场通信技术所面临的主要挑战,如硬件设备的限制、通信距离和速率的瓶颈等。

我们将展望未来的发展趋势,包括潜在的技术突破、应用场景的拓展以及与其他技术的融合等。

通过本文档的阅读,读者将能够对智能超表面近场通信技术有一个全面的了解,并对其未来的发展有一个清晰的认识。

二、智能超表面近场通信技术概述通过精确设计和制造,能够实现对电磁波的精确调控。

在近场通信领域,智能超表面展现出巨大的应用潜力,它能够在微米甚至纳米尺度上实现电磁波的聚焦、偏振控制以及能量收集等功能。

传统的近场通信技术往往依赖于复杂的硬件设备和庞大的天线阵列,这在很大程度上增加了系统的复杂性和体积。

数字经济导论_札记

数字经济导论_札记

《数字经济导论》读书札记目录一、数字经济概述 (2)1.1 数字经济的定义 (3)1.2 数字经济的历史发展 (4)1.3 数字经济的核心特征 (5)二、数字经济的发展模式 (7)2.1 电子商务 (8)2.2 云计算与大数据 (9)2.3 物联网与智能制造 (11)2.4 其他数字经济模式 (12)三、数字经济的影响 (13)3.1 对传统产业的影响 (14)3.2 对就业市场的影响 (16)3.3 对政府政策的影响 (17)3.4 对全球经济格局的影响 (18)四、数字经济的挑战与机遇 (21)4.1 数据安全与隐私保护 (22)4.2 数字鸿沟与公平竞争 (23)4.3 数字经济的法律法规 (25)4.4 数字经济的未来趋势 (27)五、数字经济案例分析 (28)5.1 亚马逊 (29)5.2 阿里巴巴 (31)六、数字经济的相关课程与研究 (32)6.1 课程设置 (33)6.2 研究热点 (35)6.3 学术前沿 (36)七、结语 (37)7.1 数字经济的重要性 (39)7.2 个人学习体会与展望 (40)一、数字经济概述随着信息技术的飞速发展,数字经济已经成为全球经济增长的新引擎。

数字经济是指以数字化技术为基础,通过信息网络实现生产、分配、交换和消费等经济活动的新型经济形态。

数字经济的核心是数据,数据成为推动经济发展的重要资源。

在数字经济中,数据不仅是一种生产要素,更是一种新的商品,具有巨大的价值。

数字经济的发展对全球经济产生了深远的影响,数字经济促进了全球贸易的增长。

通过电子商务、跨境支付等方式,数字经济为全球贸易提供了便捷的条件,降低了交易成本,提高了贸易效率。

数字经济推动了全球产业结构的变革,传统产业逐渐向数字化、网络化、智能化方向转型,新兴产业如大数据、云计算、人工智能等迅速崛起,为经济增长提供了新的动力。

数字经济还改变了人们的生产方式和生活方式,提高了生产效率,丰富了生活体验。

5G新媒体行业白皮书

5G新媒体行业白皮书

5G新媒体行业白皮书在当今数字化快速发展的时代,5G 技术的出现正以前所未有的速度和深度改变着各个行业,新媒体行业便是其中之一。

5G 技术带来的高速率、低延迟和大容量连接等特性,为新媒体行业注入了强大的动力,开启了一个全新的篇章。

一、5G 技术为新媒体行业带来的变革1、超高清视频与直播的崛起5G 的高速率使得超高清视频的传输成为可能,观众能够享受到更加清晰、逼真的视觉体验。

无论是体育赛事、演唱会还是新闻报道,超高清视频能够让观众仿佛身临其境。

同时,低延迟的特性也极大地提升了直播的质量,减少了卡顿和延迟,让主播与观众之间的互动更加实时和流畅。

2、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)的发展5G 为 VR 和 AR 技术在新媒体领域的应用提供了更广阔的空间。

以往,由于网络速度和延迟的限制,VR 和 AR 的体验往往不尽如人意。

而现在,5G 使得更加沉浸式的虚拟体验成为现实,用户可以通过 VR 和 AR 设备,身临其境地参与到新闻报道、教育课程、娱乐节目等各种内容中。

3、物联网与新媒体的融合随着 5G 推动物联网的发展,各种智能设备都能够成为新媒体的终端。

例如,智能家居设备可以根据用户的偏好推送个性化的新闻和娱乐内容,汽车的车载系统也能够实时获取最新的资讯和多媒体内容。

二、5G 新媒体行业的应用场景1、新闻报道的创新5G 技术让新闻报道更加多元化和实时化。

记者可以使用 5G 背包进行现场直播,实时回传高清视频画面。

无人机搭载 5G 设备进行航拍,能够提供更广阔的视角和更及时的新闻素材。

同时,利用 VR 和 AR 技术,观众可以沉浸式地感受新闻现场,增强新闻的感染力和影响力。

2、在线教育的变革在教育领域,5G 新媒体为在线教育带来了质的飞跃。

高清的远程教学视频、实时的互动课堂、虚拟实验室等应用,让学生能够获得更加优质和个性化的教育资源。

教师可以通过 5G 技术更好地监控学生的学习情况,进行精准的教学指导。

3、娱乐产业的突破在娱乐方面,5G 为影视、游戏等产业带来了新的机遇。

算力感知网络技术白皮书

算力感知网络技术白皮书

作者:中国移动研究院姚惠娟、耿亮、陆璐、段晓东华为技术有限公司杨小敏、庄冠华、顾叔衡ONTENTS目录1.背景与需求 (01)1.1数字化转型需要泛在的连接和算力 (01)1.2 边缘计算助力算力从中心走向边缘 (01)1.3 功能原子化需要网络更加灵活的调度 (02)1.4 网络需要感知、互联和协同泛在的算力和服务 (03)2. 算力感知网络的体系概念与架构 (04)2.1 算力感知网络的概念 (04)2.2 算力感知网络的体系架构 (04)2.3 算力感知网络的意义与影响 (06)3. 算力感知网络的关键技术 (07)3.1 CFN基本架构 (07)3.2 CFN路由协议 (08)4. 算力感知网络的部署与应用场景 (11)4.1 算力感知网络的部署场景 (11)4.2 算力感知网络的典型应用场景 (11)5. 算力感知网络的关键技术验证 (14)5.1 集成测试 (14)5.2 功能测试 (14)5.3 性能测试 (15)6. 缩略语 (16)7.参考文献 (19)01背景与需求算力感知网络技术白皮书背景与需求1.1 数字化转型需要泛在的连接和算力全球已经掀起行业数字化转型的浪潮,数字化是基础、网络化是支撑、智能化是目标。

智能化社会的一个典型特征即物理世界和数字世界的深度融合,未来数字世界通过IoT 、AR 等技术提供的传感器、执行器,与真实世界产生互动。

网络作为物理世界和数字世界连接的桥梁实现数据流动。

网络连接的一侧是IoT 的传感器和执行器的IO ,作为物理世界和数字世界的接口产生海量数据,对网络提出更高带宽、更低时延、更强安全的需求;另一侧是人工智能运算所需要的数据、算力、算法,实现数据价值化。

根据思科云指数[1]预测, 截至2021年,接入网络的终端设备将大于500亿,每年产生数据达847ZB ,其中超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储。

海量数据的传输、分析和存储对传统网络和云计算提出了巨大挑战,使云计算和网络面临“传不畅、算不动、存不下”的局面,驱动计算从云端下移到接近数据源的边缘侧,形成网络中分散的算力资源。

“发展我国人工智能产业应该采取哪些措施”非连续性文本阅读训练及答案

“发展我国人工智能产业应该采取哪些措施”非连续性文本阅读训练及答案

阅读下面的文字,完成4~6题。

材料一:2020年1月14日,中国电子学会等共同编制的《新一代人工智能产业白皮书(2019年)——主要应用场景研判》发布。

报告中预计,在加快推动新一代人工智能应用场景落地的政策和市场推动下,预计到2022年,我国人工智能产业将逼近300亿美元。

报告显示,截至2018年底,全球新一代人工智能领域专业人才数量超过190万,来自美国的人才占一半。

全球共有367所拥有人工智能研究方向的学校,其中美国有168所,加拿大、中国、印度、英国居第二梯队。

此外,报告重点从应用趋势、商业价值及竞争态势三个维度进行深入分析和研判,提出了强化共性技术攻关、深化拓展应用场景、完善创新基础设施、鼓励开源平台发展四大措施。

从当前的人工智能人才培养实力上看,我国与发达国家尚有差距。

但是我国在理工科,特别是基础学科人才培养方面有深厚的底蕴,如计算机相关专业、电子与电气工程、物理、数学等专业教学水平在全球保持领先地位,而这些学科都是从事人工智能和机器学习应用开发的核心基础。

同时,从人才从业年限结构分布看,我国新一代人工智能人才比例较高,人才培养和发展空间广阔。

(摘编自翟继茹《新一代人工智能产业白皮书(2019年)》)材料二:(摘编自《2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析》)材料三:江苏在人工智能产业方面拥有较强的技术储备,建有计算机软件新技术、工业机器人等10多个省级以上重点实验室,人工智能的研发、生产、集成、应用等上下游产业链布局较为完善,目前人工智能领域拥有高层次专家,具备了拓展产业应用领域、培育行业领军企业、做强市场竞争力的基础条件。

面对国际国内人工智能产业迅速涌起的态势,鉴于江苏制造业转型升级的突围选择,立足于人工智能领域的资源禀赋,江苏当前亟待加快布局人工智能产业,抢占发展先机。

江苏应积极策应国家人工智能重大部署,结合制造业发达的省情,抢先布局人工智能领域中CPU、GPU、传感器等重要硬件的关键技术,推动自然语言处理、计算机视觉、语音识别等基础应用技术与优势制造业产品的结合。

2019年云游戏产业发展白皮书:5G助力云游戏产业快速发展

2019年云游戏产业发展白皮书:5G助力云游戏产业快速发展

云游戏产业发展白皮书——5G 助力云游戏产业快速发展(2019 年)中国信息通信研究院国家广播电视总局广播电视科学研究院中国新闻出版传媒集团有限公司5G 云游戏产业联盟2019年12月版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院和5G 云游戏产业联盟,并受法律保护。

转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的,应注明“来源:中国信息通信研究院和5G 云游戏产业联盟”。

违反上述声明者,编者将追究其相关法律责任。

前言5G 技术与云计算技术的融合作用于游戏产业,将为诸多领域带来颠覆性变革和发展机会。

云游戏受网络传输能力制约,其使用场景多年来局限在电脑、电视等有线类终端,而移动用户的逐年上升和手游的火爆凸显了游戏移动化的需求。

5G 助力云游戏实现了向移动端的迁移,让用户在移动端侧玩 3A 级大型游戏成为可能。

随着5G 时代来临,2019 年被喻为云游戏元年。

国际上,谷歌、微软、索尼等国际巨头相继发布云游戏产品,从云服务、游戏终端、应用、游戏外设、开发平台全产业链布局云游戏生态。

国内则以三大运营商、华为、腾讯等企业为主力,逐步开始构建我国云游戏产业生态。

为加快我国5G 商用步伐,推动云计算产业快速发展,促进新一代移动通信技术与游戏产业深度融合,形成发展共识,中国信息通信研究院、国家广播电视总局广播电视科学研究院、中国新闻出版传媒集团有限公司和5G 云游戏产业联盟共同组织编写了《云游戏产业发展白皮书(2019 年)——5G 助力云游戏产业快速发展》。

本白皮书深入解读了5G 助力下云游戏的突破和变革,分析了其关键技术发展路线,梳理了5G 时代云游戏产业结构和生态体系,探讨了产业发展面临的挑战,并提出相应政策建议。

一、5G 为云游戏注入发展新动力 (1)(一)游戏产业发展现状综述 (1)(二)云游戏发展现状综述 (4)(三)5G 助力云游戏快速发展 (8)二、5G 时代云游戏关键技术 (11)(一)云端能力是5G 云游戏实现的基础 (11)(二)网络能力是5G 云游戏发展的关键 (13)(三)端侧设备优化是云游戏突破的重点 (16)三、5G 推动云游戏产业变革 (21)(一)5G 时代云游戏市场规模预估 (21)(二)5G 时代云游戏生态体系概述 (24)(三)5G 时代云游戏产业情况剖析 (25)(四)5G 推动云游戏产业格局变更 (28)四、5G 时代云游戏面临的问题和挑战 (33)(一)5G 云游戏产业规模化还需要长时间培育 (33)(二)5G 云游戏需要高质量游戏内容驱动 (34)(三)成本高昂是阻碍产业发展的内在原因 (35)(四)行业标准的缺失将影响产业发展进程 (36)(五)用户体验是云游戏能否普及的关键 (37)五、5G 时代云游戏产业发展建议 (39)(一)创造良好的云游戏发展环境 (39)(二)发展原生云游戏开发技术能力及应用推广 (39)(三)不断加强云游戏产业链上下游合作 (40)(四)稳步构建监管、防沉迷和安全治理和体系 (41)(五)加速推动我国5G 云游戏相关标准的制定 (41)(六)加强云游戏领域的国际交流与合作,让中国技术和标准走出去.. 42 (七)进一步推动产业链资源共享 (43)附录云游戏应用和平台案例 (45)(一)中国移动咪咕快游 (45)(二)中国联通沃家云游 (47)(三)中国电信天翼云游戏平台 (47)(五)华为云游戏解决方案 (52)(六)斗鱼直播 (53)(七)海马云 (54)(八)视博云 (56)一、5G 为云游戏注入发展新动力(一)游戏产业发展现状综述技术的历次迭代,驱动产业升级与规模增长。

2019年公需科目继续教育人工智能与产业发展的融合答案

2019年公需科目继续教育人工智能与产业发展的融合答案

2019 年公需科目继续教育人工智能与产业发展的融合答案1. 人工智能的发展要素中,核心是()。

(0.3 分)A. 算法B. 计算能力C. 数据D. 运算速度2. ()是未来人工智能的最高级形态。

(0.3 分)A. 计算智能B. 语音智能C. 认知智能D. 图像智能3.2006 年以来,以()为代表的智能学习算法在机器视觉和语音识别等领域取得了极大的成功。

(0.3 分)A. 计算学习B. 模拟学习C. 机器学习4. 2013 10 45元开展人工智能研究。

(0.3 分)A. 日本B. 美国C. 英国D.德国5. 本讲提到,以下属于深度学习研究领域中的三个大家之一的是()。

(0.3分)A. Yann LeCunB. 李彦宏C. 马化腾D.马云6. 人工智能技术应用目前处在()阶段,核心技术由少数企业、科研机构所掌握(0.3 分)A. 成熟B. 衰退C. 试点D. 稳定7.0.3A. 窃听装置B. 电话监听C. 防盗报警系统D. 视频监控8.从技术角度来看,目前的人工智能应用均属于()范畴。

(0.3 分)A. 强人工智能B. 弱人工智能C. 超强人工智能D. 低人工智能9.人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为(),即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。

(0.3 分)A. 认知计算B. 感知计算C. 数据计算D. 模拟计算10.2016 年10 月,英国下议院的科学和技术委员会发布()报告0.3 分)A. 《为人工智能的未来做好准备》B. 《国家人工智能研究和发展战略规划》C. 《机器人和人工智能》D.《人工智能战略》11. 0.3A. 三B. 二C. 四D. 五12.从人工智能细分行业来看,围绕()的行业应用将不断加速,成为人工智能产业发展的主要方向。

(0.3 分)A. 图像处理B. 智能语音C. 搜索服务D. 数据服务1. 从人工智能的发展方向来看,人工智能的分类包括()。

(0.5 分)A. 弱人工智能B. 强人工智能C. 超强人工智能D. 高人工智能E. 低人工智能2. 以下关于人工智能发展的三要素,说法正确的包括()。

人工智能安全白皮书

人工智能安全白皮书

人工智能安全白皮书(2018年)中国信息通信研究院安全研究所2018年9月版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院(工业和信息化部电信研究院)安全研究所,并受法律保护。

转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的,应注明“来源:中国信息通信研究院安全研究所”。

违反上述声明者,本单位将追究其相关法律责任。

前言人工智能作为引领未来的战略性技术,日益成为驱动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升的重要引擎。

近年来,数据量爆发式增长、计算能力显著性提升、深度学习算法突破性应用,极大地推动了人工智能发展。

自动驾驶、智能服务机器人、智能安防、智能投顾等人工智能新产品新业态层出不穷,深刻地改变着人类生产生活,并对人类文明发展和社会进步产生广泛而深远的影响。

然而,技术的进步往往是一把“双刃剑”,人工智能作为一种通用目的技术,为保障国家网络空间安全、提升人类经济社会风险防控能力等方面提供了新手段和新途径。

但同时,人工智能在技术转化和应用场景落地过程中,由于技术的不确定性和应用的广泛性,带来冲击网络安全、社会就业、法律伦理等问题,并对国家政治、经济和社会安全带来诸多风险和挑战。

世界主要国家都将人工智能安全作为人工智能技术研究和产业化应用的重要组成部分,大力加强对安全风险的前瞻研究和主动预防,积极推动人工智能在安全领域应用,力图在新一轮人工智能发展浪潮中占得先机、赢得主动。

本白皮书从人工智能安全内涵出发,首次归纳提出了人工智能安全体系架构,在系统梳理人工智能安全风险和安全应用情况的基础上,进一步总结了国内外人工智能安全的管理现状,研究提出了我国人工智能安全风险应对与未来发展建议。

目录一、人工智能安全内涵与体系架构 (1)(一)人工智能基本概念与发展历程 (1)(二)人工智能安全内涵 (2)(三)人工智能安全体系架构 (3)二、人工智能安全风险分析 (6)(一)网络安全风险 (6)(二)数据安全风险 (8)(三)算法安全风险 (9)(四)信息安全风险 (12)(五)社会安全风险 (13)(六)国家安全风险 (15)三、人工智能安全应用情况 (16)(一)网络信息安全应用 (17)(二)社会公共安全应用 (20)四、人工智能安全管理现状 (23)(一)主要国家人工智能安全关注重点 (23)(二)主要国家人工智能安全法规政策制定情况 (26)(三)国内外人工智能安全标准规范制定情况 (29)(四)国内外人工智能安全技术手段建设情况 (31)(五)国内外人工智能重点应用的安全评估情况 (33)(六)国内外人工智能人才队伍建设情况 (34)(七)国内外人工智能产业生态培育情况 (36)五、人工智能安全发展建议 (37)(一)加强自主创新,突破共性关键技术 (37)(二)完善法律法规,制定伦理道德规范 (38)(三)健全监管体系,引导产业健康发展 (39)(四)强化标准引领,构建安全评估体系 (40)(五)促进行业协作,推动技术安全应用 (40)(六)加大人才培养,提升人员就业技能 (41)(七)加强国际交流,应对共有安全风险 (42)(八)加大社会宣传,科学处理安全问题 (43)一、人工智能安全内涵与体系架构(一)人工智能基本概念与发展历程1、人工智能基本概念计算机之父阿兰·图灵在1950年的论文《计算机器与智能》中提出了“机器智能”以及著名的“图灵测试”:如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。

电信行业人工智能应用白皮书

电信行业人工智能应用白皮书

电信行业人工智能应用白皮书中国人工智能产业发展联盟2021年3月版权声明本白皮书版权属于中国人工智能产业发展联盟,并受法律保护。

转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的,应注明“来源:中国人工智能产业发展联盟”。

违反上述声明者,将追究其相关法律责任。

致谢本白皮书是在中国人工智能产业发展联盟产学研融合与应用工作组指导下,由电信项目组组织,中国信息通信研究院标准与技术研究所牵头,中国移动通信有限公司研究院、中国电信股份有限公司研究院、中国联合网络通信有限公司研究院、华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公司、英特尔(中国)有限公司等联合参与起草。

限于编写时间、起草人员知识积累与人工智能电信行业应用发展尚未完全定型等方面的因素,内容恐有疏漏,烦请不吝指正。

主要起草人:中国信息通信研究院:程强、刘姿杉、吕博;中国移动通信有限公司研究院:张欢、吴博、王静、宋晓佳、李爱华;中国电信股份有限公司研究院:王峰、赵龙刚、钱兵、曾宇、白燕南;中国联合网络通信有限公司研究院:韩赛、胡雅坤、张冬月、师严、赵良;华为技术有限公司:后希旭;中兴通讯股份有限公司:袁丽雅;英特尔(中国)有限公司:王海宁。

前言利用人工智能提供的强大分析、预测与策略优化等能力来赋能网元、网络和业务系统,实现电信网络的智能规建、智能运维、智能优化管控与业务能力提升,已经成为当前国内外电信行业的发展重点。

国内外运营商、设备商和服务商等在电信网络智能化方面纷纷布局,电信网络智能化在标准研究、技术验证与落地应用等方面均有重要推进。

2020年,伴随着5G网络的大规模商用和网络人工智能平台的建设成熟,越来越多的网络智能化应用与业务得以落地并发挥良好效果。

人工智能作为电信网络的重要使能技术已经成为行业共识,网络内生智能将带动新一代信息基础设施的发展演进,促进网络、计算、数据与影响的融合与协同,为ICT和各个垂直行业带来全面智能能力的支撑与推动。

本白皮书系统分析目前电信网络智能化的总体发展态势与应用现状,集中展示AI技术在移动网、固定网络和业务服务应用场景的落地案例,包括故障根因分析、异常小区发现、基站节能、业务内容智能推荐、网络质量智能监控与业务智能识别调优等。

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目录新一代人工智能产业白皮书(2019年)——主要应用场景研判新一代人工智能作为全球新一轮科技和产业变革的关键驱动力,将进一步释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,持续探索新一代人工智能应用场景,将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,并创造新的经济发展的强大引擎,引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。

全球新一代人工智能产业依赖强大的技术创新积累优势,以谷歌、英特尔、微软、亚马逊等跨国大型科技企业为主导,充分发挥其强大的资源整合能力与持续创新功能,不断加快基础层底层技术研发与应用产品实践步伐,围绕智能硬件与软件核心算法产业上下游进行有效部署。

随着技术的不断成熟和底层技术框架的开源,吸引创新企业不断涌入,推动产业规模持续加速增长。

2018年全球新一代人工智能产业规模超过555.7亿美元,预计2019年产业规模将突破718亿美元,带动2022年产业规模将超过1630.2亿美元,2018-2022年的年均增长率达到31.6%。

一、全球新一代人工智能产业发展处于上升期(一)全球新一代人工智能产业规模增长步入稳定阶段图1 全球新一代人工智能产业规模及年增长率资料来源:中国电子学会整理(二)基础层产业仍是全球新一代人工智能产业的核心引擎1、定制化智能硬件推动全球基础层产业逐步爆发为应对新一代人工智能基础架构复杂和共性技术种类繁多的特点,智能硬件的定制化渐成趋势。

其中,智能芯片的技术架构由通用类芯片发展为全定制化芯片,技术创新带来的蓝海市场吸引了大量的巨头企业和初创企业进入产业;规模化的行业应用需求亟待围绕垂直领域适配多样化的智能传感器,以满足云端智能的发展态势。

2018年全球基础层产业规模达到111.1亿美元,预计2019年产业规模将达到142.3亿美元,定制化智能硬件的蓝海市场加速全球基础层产业爆发,到2022年产业规模将突破340亿美元。

图2 全球新一代人工智能基础层产业规模及年增长率资料来源:中国电子学会整理2、较高的技术成熟度促进全球技术层产业稳步增长美欧日等发达国家和地区的语音识别、自然语言处理、计算机视觉等技术层产业发展较为早期,技术的快速迭代推动产业在2007年至2014年进入了爆发式增长,年均增长率为38%。

随着主要应用领域工业检测与测量逐渐趋于饱和,新的应用场景尚在探索,全球技术层市场进入稳定增长期。

2018年全球技术层产业规模达到172.3亿美元,预计2019年产业规模将达到142.3亿美元,随着技术层逐步从科研、国防、医疗等专用领域逐渐走入工作与生活的消费级场景应用,到2022年产业规模将突破400亿美元,2018-2022年的年均增长率稳定在25.2%。

3、应用场景的拓展助推全球应用层产业迎来发展新机遇图3 全球新一代人工智能技术层产业规模及年增长率资料来源:中国电子学会整理全球应用层产业在始终坚持底层技术研发为主导,聚焦技术创新潜力的同时,不断寻找挖掘新的应用需求。

立足数据和用户习惯,关注垂直行业应用需求,有效细分目标市场,积极整合闲置资源,通过商业模式的不断创新对应用层各领域进行持续渗透,持续着眼于增加产品的实用功能和改善用户体验。

2018年全球应用层产业规模达到272.3亿美元,预计2019年产业规模将达到360.5亿美元,随着前瞻性技术的持续驱动和用户需求的升级培育,创新型技术带来的影响将惠及并激发全新的应用场景,预计到2022年产业规模将达到854.6亿美元。

图4 全球新一代人工智能应用层产业规模及年增长率资料来源:中国电子学会整理我国新一代人工智能产业聚焦多元化的应用场景,在我国国情和市场需求的引领下,瞄准交通、医疗、金融、安防等领域智能化改造升级的切实需求,集中选择一个或者几个重点领域进行重点布局,围绕行业全生命周期大数据,通过优化场景设计率先推动实现商业化落地。

近年来,差异化和区域化的竞争态势吸引我国涌现出一大批新兴的人工智能企业,推动我国产业规模持续爆发。

2018年我国新一代人工智能产业规模达到83.1亿美元,预计2019年产业规模将突破百亿美元,达到105.5亿美元,在加快推动新一代人工智能应用场景落地的政策和市场推动下,预计2022年产业规模将逼近300亿美元。

二、我国新一代人工智能产业呈现蓬勃发展的良好态势(一)我国新一代人工智能产业规模增速平稳(二)我国技术层和应用层的产业发展齐头并进1、技术创新推动我国基础层产业蓄势待发我国基础层企业和科研机构深度合作,积极打破技术研发和成果转化的壁垒,加强了对传感器、智能芯片及算法模型等基础层技术的研发力度,并逐步取得了一定的技术积累,形成了较为完整的技术和产品体系,有望在未来打破国际基础层技术垄断的格局。

2018年我国新一代人工智能基础层产业规模达到16.6亿美元,预计2019年产业规模将接近20亿美元,随着我国优秀巨头企业的开源平台效应逐渐显著,为初创企业的持续创新提供了良好的研发环境,预计2022年产业规模将达到35.2亿美元。

图5 我国新一代人工智能产业规模及年增长率资料来源:中国电子学会整理2、多样化应用引爆我国技术层产业步入快速增长期我国技术层产业围绕垂直领域持续突破技术壁垒,率先在安防监控、智能家居及教育培训等特定领域,重点研发人脸检测识别、指纹识别、语音识别在公共场所管控、重大案件的预测、智能家居控制与反馈、远程教育、个性化学习测评和辅导等场景的应用,逐渐打造出具有应用深度的成熟产品和服务,并具备了与国际竞争者一较高下的能力。

图6 我国新一代人工智能基础层产业规模及年增长率资料来源:中国电子学会整理2018年我国新一代人工智能技术层产业规模达到24.1亿美元,预计2019年产业规模将突破30亿美元,我国在计算机视觉和语音识别领域已逐步出现领航者,预计将推动2022年产业规模突破80亿美元。

3、产业智能化升级的巨大空间带动我国应用层产业发展势头迅猛我国在制造、交通、金融、医疗、教育等传统行业的发展相对与发达国家而言,产业发展程度和基础设施水平都有较大的改造和提升空间,为新一代人工智能应用层产业加速落地提供了广阔的市场空间。

大规模高质量的用户基础和亟待升级的产业基础,推动应用层产业发展进程持续提速。

2018年我国新一代人工智能应用层产业规模达到42.4亿美元,预计2019年产业规模将达到55亿美元,随着我国新一代人工智能应用层企业由过去的输出技术模式,逐步转变为全产业链的渗透和场景的革新优化,预计2022年产业规模将达到161亿美元。

图7 我国新一代人工智能技术层产业规模及年增长率资料来源:中国电子学会整理图8 我国新一代人工智能应用层产业规模及年增长率资料来源:中国电子学会整理2018 年以来,美国、英国、德国等世界主要国家密集发布新一代人工智能相关战略和指导文件,围绕核心技术、财政支持、人才培养、伦理规范等出台规划和政策,力图在新的一轮科技军备竞争中掌握主导权。

一是美欧等国进一步扩展新一代人工智能战略,加速布局生态体系。

美国高度重视核心技术研发,扶持资金投入快速增加;欧盟构建新一代人工智能投资框架,加强数据开放共享。

二是法国、德国、印度、意大利等政府发布“国家人工智能战略”,将新一代人工智能的重要性提升到国家的高度,从宏观政策上加强引导和规划,以促进新一代人工智能发展。

三是澳大利亚正在研究发布国家人工智能战略。

计划创建一份技术发展路线图、一个标准框架、一个全国人工智能领域的道德框架,以支持新一代人工智能发展。

随着万物互联时代的到来,数以万计的设备将产生海量的数据,前端设备产生的图片、三、当前新一代人工智能产业总体发展趋势(一)各国陆续发布和扩大新一代人工智能国家战略(二)边缘智能吸引智能传感成为技术创新热点图9 全球人工智能专利申请分布情况资料来源:中国电子学会整理全球各大科技巨头基于深度学习等技术对现有和未来产品体系进行整体规划,形成基于新一代人工智能的软硬件产品体系,开展“软件+硬件+应用+芯片”产品布局,抢占用户入口和新一代人工智能产业的制高点。

一是将新一代人工智能技术应用于现有产品体系,改造和提升现有体系和产品性能,如Facebook 应用于社交网络识别假消息和不良内容,Google 应用于包括搜索、地图、Youtube 等所有产品线。

二是面向个人视频数据量更是巨大,如果将这些数据全部汇聚到云端进行智能分析,会给通信的带宽要求和实时性要求等带来无限压力。

基于此,在靠近数据源的设备节点或网络边缘就近提供边缘智能服务成为趋势,逐渐将人工智能的计算能力从云端扩展至边缘端。

智能传感作为新一代人工智能时代泛在感知的重要基础,已逐渐成为衡量边缘智能化程度的重要标志,由于其存在着门槛相对芯片较低,但行业前景优的特点,成为了各国以及科技巨头企业的重要布局方向。

从专利角度看,智能传感是全球新一代人工智能基础层产业中专利热度较高的领域,2014年至2018年,专利规模高达16万项,占基础层专利规模的58%,其中美国和日本专利水平较高,我国尚有一定差距。

(三)科技巨头由技术输出商向解决方案提供商转变消费市场开发基于新一代人工智能的软硬件产品,并集成已有产品抢占用户入口,最具代表性的是亚马逊在个人消费市场大获成功的搭载Alexa 的智能音箱Echo。

三是面向行业市场开发新一代人工智能应用,拓展第三方产品线,如Google 正拓展在医疗健康领域的智能化版图,包括疾病诊断、治疗、健康管理、医疗保险等。

表1全球科技巨头新一代人工智能产品布局资料来源:中国电子学会整理GoogleAssistantIBM全球资本市场对新一代人工智能产业的不同层级仍具备不同的关注度,但相比之前大量关注基础层,扎堆投资或收购与芯片、算法、模型相关企业的局面而言,新一代人工智能企业是否具备或准备形成相对合理的商业模式已经越来越重要。

2018年全球新一代人工智能领域资本市场爆发,共发生2183起融资事件,较之2017年发生的融资事件仅高50起,但总融资额高达329亿美元,接近2017年总融资金额的1.8倍,意味着资本市场更为理性的将主要资源聚焦于重点标的企业。

一方面,新一代人工智能企业获得投资的难度已经大幅攀升,资本市场对竞争优势的定义愈加严格;另一方面,具备可落地解决方案供给能力的独角兽企业已在资本强势助力下崛起,有望引领良好的新一代人工智能产业生态体系加速形成。

美国从顶层设计入手,规划了比较完善的新一代人工智能发展战略,构建了完备的不同层次的人才梯队,通过领英发布的报告显示,截止2018年底,全球新一代人工智能领域专业技术人才数量超过190万人,其中来自美国的人才占比一半。

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