2020腾讯人工智能白皮书

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工业互联网标识解析 - 主动标识载体技术白皮书

工业互联网标识解析 - 主动标识载体技术白皮书

接入安全认证等。最后第五部分对工业互联网载体技术和产 业发展提出若干建议。
白皮书编写过程中得到了中国联通、中国电信、中国移 动等基础电信运营商及其他联盟成员的大力支持。
组 织 单 位:工业互联网产业联盟
牵头编制单位:中国联合网络通信集团有限公司、中国 信息通信研究院
参与编制单位:阿里云计算有限公司、腾讯计算机系统 有限公司、中国电信集团有限公司、中国移动通信集团公司、 中国科学院计算机网络信息中心、华为技术有限公司、三一 重工股份有限公司、联通(黑龙江)产业互联网有限公司、 上海路随通信科技有限公司、北京邮电大学、恒安嘉新(北 京)科技有限公司、中兴通讯股份有限公司
1.接入安全认证需求分析 ..................... 73 2.接入安全认证应用场景 ..................... 75 3.典型案例:阿里云公司 Link ID2 解决方案 ..... 75 五、发展建议 .................................... 77 (一)加强核心技术研究,构筑标识产业生态 ...... 77 (二)完善核心标准体系,加强国际标准合作 ...... 78 (三)立足垂直行业需求,聚焦联动发展创新 ...... 78 (四)构建安全防护体系,保障标识数据安全 ...... 78
工业互联网产业联盟 联系电话:010 62305887
邮箱:aii@
编写说明 工业互联网标识解析体系是工业互联网网络架构重要 的组成部分,既是支撑工业互联网网络互联互通的基础设施, 也是实现工业互联网数据共享共用的核心关键。
2017 年 11 月 27 日,国务院印发了《关于深化“互联网 +先进制造业”发展工业互联网的指导意见》,将“推进标识 解析体系建设”列为主要任务之一。2018 年,工业和信息化 部发布了《工业互联网发展行动计划(2018-2020 年)》,提 出“标识解析体系构建行动”。2019 年,中央经济工作会议 提出“要发挥投资关键作用,加大制造业技术改造和设备更 新,加快 5G 商用步伐,加强人工智能、工业互联网、物联网 等新型基础设施建设”。目前,构建工业互联网标识解析体 系,打造高效、安全、稳定的新型基础设施,开拓网络空间 标识应用体系的各项工作正在进入发展快车道。同时,产业 界和学术界针对工业互联网标识解析技术的创新探索正在 逐步展开,降低工业互联网标识应用推广技术成本、挖掘其 核心商业价值,已经成为重点探索方向之一。

计算机行业周报:软博会在杭州举行,5G+工业互联网大会在武汉召开

计算机行业周报:软博会在杭州举行,5G+工业互联网大会在武汉召开

行业周报软博会在杭州举行,5G+工业互联网大会在武汉召开计算机2020年11月22日强于大市(维持)行情走势图证券分析师付强 投资咨询资格编号 S1060520070001*********************.CN闫磊 投资咨询资格编号 S1060517070006 ********************************.CN⏹ 行业要闻及简评:1)2020第二十四届中国国际软件博览会在杭州举行。

根据会议发布的数据,百强企业总收入规模持续增长,研发投入力度持续加强。

我国软件能力水平的提升,将推动“软件定义”全面赋能经济社会各领域,推动我国数字经济的蓬勃发展。

2)2020中国5G+工业互联网大会在武汉召开。

根据会议发布成果显示,2020年为政产学研用系统推进5G+工业互联网发展的元年,我国5G+工业互联网产业发展环境良好。

我们认为,5G 和工业互联网的融合创新,将促进我国5G 和工业互联网产业的协同发展,进一步推动我国新基建的发展。

⏹ 重点公司公告:1)汉得信息公告向不特定对象发行可转换公司债券。

2)东方财富公告向不特定对象发行可转换公司债券申请获得深交所受理。

3)赛意信息公告向2020年限制性股票激励计划激励对象首次授予限制性股票。

⏹一周行情回顾:上周,计算机行业指数下降0.70%,沪深300指数上涨1.78%,前者跑输后者2.48 pct 。

截至上周最后一个交易日,计算机行业市盈率为63.89。

计算机行业254只A 股成份股中,103只股价上涨,3只持平,148只下跌。

⏹投资建议:上周,申万计算机行业指数下跌0.70%,行业行情整体处于下降态势。

根据2020中国5G+工业互联网大会的会议发布成果显示,我国5G+工业互联网产业发展环境良好。

5G 和工业互联网均为新基建的重要组成部分,5G 和工业互联网的协同发展将进一步推动我国新基建的发展。

作为新基建的重要发力点,计算机行业未来发展前景广阔。

云原生发展白皮书(2020年)

云原生发展白皮书(2020年)
从技术特征方面来看,云原生技术架构具备以下典型特征:极致 的弹性能力,不同于虚拟机分钟级的弹性响应,以容器技术为基础的 云原生技术架构可实现秒级甚至毫秒级的弹性响应;服务自治故障自 愈能力,基于云原生技术栈构建的平台具有高度自动化的分发调度调
2
谐机制,可实现应用故障的自动摘除与重构,具有极强的自愈能力及 随意处置性;大规模可复制能力,可实现跨区域、跨平台甚至跨服务 商的规模化复制部署能力。
1
一、 新机遇下的云原生
(一) 重新认识云原生
云原生成为近几年云计算领域炙手可热的话题,但业界普遍存在 对云原生概念理解不清晰、内涵认知不统一的问题,为了更好的推广 云原生理念,信通院针对云原生概念进行重新梳理,重点从产业效用、 技术特征和应用价值三个方面进行深入剖析,以帮助不同领域的受众 群体更好的理解云原生,进一步推进国内的云原生产业发展和落地实 践。
云原生发展白皮书
(2020 年)
云原生产业联盟 Cloud Native Industry Alliance,CNIA
2020 年 7 月
版权声明
本白皮书版权属于云原生产业联盟,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:云原
生产业联盟”。违反上述声明者,本院将追究其相关法律责任。
0
5452..30 5.2
75.1 7.6 87.4
11.6 148.7
2015
2016
2017
145.2 21.8 270.4
2018
194.8 41.9
452.6
SaaS市场规模 PaaS市场规模 IaaS市场规模
2019
数据来源:中国信息通信研究院,2020 年 5 月

腾讯未来交通白皮书2

腾讯未来交通白皮书2

实时数字孪生
智能 感知
自主 学习
孪生 服务
全要素全时空 精准感知
预测式主动 精细管理
虚实结合动态 精确分析
孪生世界
机理模型+数据驱动模型
自主学习
实时计算
反馈激励
中微观一体化实景还原,虚实结合 预测推演,孪生验证
融合感知全场景全要素感知 AI行为检测、分析和预测
物理世界
模型
实时数字孪生,贯穿感知、计算、仿真推演到服务的全链路体系
养护:资产管理效益化
出行全链条服务基于互联网的C端信息发布与触达B端信息发布及高效管理服务智慧服务区
服务:用户体验品质化
运营:高效安全可持续
全天候一体化融合感知路网、路段和⻋道级监控协同式应急指挥调度高速自动在线计费及收费稽核
方案特色
解决问题
智慧高速:新技术赋能基础设施提质增效,推动路网管理和出行服务智能化
城市级数字车生活出行服务
实时公交/本地特色导航/路况千里眼/⻋位预约/道路通行预约+守法积星会员 体系+交通政务办理
便⺠政务:⻋驾管业务“一机办”移动出行:出行服务“一机享”数字消费:模范驾驶有奖励,“好用又好玩”
城市交通:应用案例
智能网联:智能网联深度赋能智慧交通,开放生态助力产业可持续发展
打造开放融合的泛V2X网联开放平台,体系化赋能智慧交通,助力产业可持续发展,构建可运营、可进化的智慧交通新生态
新范式
— 未来交通的全景图
腾讯交通123能力圈,共创未来交通生命体
腾讯交通 123能力圈
1 大系统
2 大优势
3 大能力
交通OS
实时孪生C端触达
时空计算数字底座
融合感知

新一代人工智能技术(AIGC):发展演进、产业机遇及前景展望

新一代人工智能技术(AIGC):发展演进、产业机遇及前景展望

新一代人工智能技术(AIGC):发展演进、产业机遇及前景展望许雪晨 田侃 李文军*摘 要:AIGC作为新一代人工智能技术的重要分支,正在悄然引导着一场变革,其应用将对数字经济和社会发展产生深刻影响。

本文通过梳理AIGC发展历程和国内外布局现状,从多维度分析AIGC给数字经济、影视、传媒和金融等行业带来的发展机遇。

研究认为,AIGC加速了数字内容生产,减少重复劳动,为不同行业带来了产业变革,但同时也带来了虚假信息传播、版权归属和数据安全等问题。

为充分利用AIGC带来的发展红利,防范其带来的冲击和风险,本文提出相关政策建议。

关键词:AIGC;新一代人工智能技术;ChatGPT;产业发展;数字经济DOI:10.19313/10-1223/f.20230705.001一、引言习近平总书记指出,“把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量,努力实现高质量发展。

”经过60多年的发展,人工智能发展进入新的阶段,相比于传统人工智能,新一代人工智能呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。

大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理等也成为人工智能的发展重点。

近年来,通过无监督学习条件下的“大数据+大模型”方式,自然语言处理、语音识别、计算机视觉等任务的性能均显著提升,新一代人工智能的重要分支——人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)迎来加速发展,正在催生全新的产业体系。

代表AIGC最新进展的是OpenAI开发的聊天机器人——ChatGPT(Long等,2022),通过大规模预训练模型,ChatGPT具备理解自然语言和文本生成的能力,可以执行文本翻译、摘要生成、情感分析等任务。

ChatGPT以其强大的功能和广泛的应用场景,在推出仅两个月后,就迅速发展壮大,月活用户数量已超过1亿。

如果说“阿尔法狗”刷新了普通大众对人工智能技术的看法,那么ChatGPT则使人工智能技术“飞入寻常百姓家”。

人脸识别(私有化)v1.0产品白皮书03

人脸识别(私有化)v1.0产品白皮书03

人脸识别私有化产品白皮书目录一、产品背景 (3)一、产品概述 (3)二、产品特点 (3)三、产品架构 (4)(一)关键技术 (4)(二)技术流程 (5)(三)产品架构 (6)(四)推荐机器配置 (6)四、产品详细介绍 (7)(一)人脸检测 (7)(二)1:1人脸比对 (7)(三)1:N人脸检索 (8)(四)人脸属性 (10)(五)人脸特征 (11)(六)活体检测类产品及配套SDK (12)(1)动作活体 (13)(2)数字活体 (14)(3)反光活体 (14)(4)静默活体 (15)(七)静态防翻拍 (16)五、产品优势 (17)六、产品适用场景 (18)七、客户价值 (19)八、典型案例 (20)一、产品背景近年来,人工智能在得益于深度神经网络技术的突破下又一次得到爆发式的发展。

其中计算机视觉尤其突出,特别是人脸识别技术,在经历了几十年的发展后,在精度上首次超越了肉眼识别的能力。

人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。

用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸识别的技术主要包括检测,配准,属性分析,特征提取,比对,活体检测这几大类。

人脸识别技术率先在多个行业以及场景下得到落地,使得一些企业和用户大幅度降本增效,提高了业务效率和安全性。

例如:在安防行业,应特定的场景需求,孕育了一批基于视频图像的人脸识别技术和产品;在金融行业,人脸识别技术也在为提高金融体系的安全性起到了前所未有的作用;本白皮书主要介绍了腾讯云人脸识别私有化产品,该产品主要基于腾讯优图实验室的算法模型来进行打磨和产品化。

一、产品概述腾讯云人脸识别私有化产品种类繁多,以提供人脸识别的基础能力为主。

大致能分为四类。

第一类为人脸比对检索产品,包括1:1人脸比对和1:N人脸检索产品;第二类为活体检测产品,包含数字活体检测、动作活体检测、反光活体检测、静默活体检测这几种产品;第三类为人脸识别辅助产品,包含人脸属性提取、人脸特征提取、静态防翻拍等产品,他们更多的是要和其他产品进行搭配使用;前三类产品都是基于后端服务,在服务器端进行部署的产品,其技术形态上类似于一种微服务,并向外提供API能力。

2020中国企业人才盘点白皮书48页

2020中国企业人才盘点白皮书48页
02 行业变化倒逼企业重视人才,实施人才盘点
就房地产行业而言,自2010年城镇化速度逐步放缓,需求端很难支持房地产继续爆发 式增长。在行业增速放缓和竞争逐步加剧的背景下,企业如何提升自己的品牌、运营效率、 管理能力方面的综合竞争力成为核心关注点。而这些竞争的背后,其根本是人才的竞争,
新地产时代对地产企业的人才管理成熟度、人才储备质量提出了 更 高 要求。这 些 挑 战 倒 逼着 企 业寻 找 能 够 带 领 企 业破 局,打 造 持 久竞争力的掌舵人,寻找能够将公司战略迁移分解到具体职能和 业务规划上的“领头羊”,以及在企业中能承接执行任务的中坚力 量。可见,行业 的 发 展 变 化 从 某 种 程 度 上也 推 进了企 业 发 起 人 才 盘点。
14
3.1 盘点目标:摸底任用、梯队建设和挖掘高潜
16
3.2 盘点对象:聚焦承上启下的中层管理者及关键岗位后备
17
3.3 盘点工具:多关注硬性指标,测评工具的使用日趋成熟
18
3.4 落地应用:聚焦人才池搭建,培养方向锚定
21
2020 中国企业人才盘点白皮书 聚焦中型企业盘点实践
Part 4 关于人才盘点,HR 面临哪些挑战?
31%
考虑今年内 启动盘点
2020 White Paper on Talent Review of Chinese Enterprises
盘点“大热”的原因,包括外部环境的变化和企业的内部发 展情况两个方面。
从 外 部 环 境 来 看,伴 随着 V UCA 时代 的冲击、经 济 形 势 的 变 化,越来越多的中国企业告别跃进式发展,开始调整、优化、革新 原有的商业模式,由此企业也势必面临着“缺乏新型人才”和“人 才转型难”等人才困境。与此同时,各行业的平台化、生态化的布 局与业务跨界也在倒逼着企业更加重视人才,需要了解人才全貌 和 打 造 高 效 团 队。此 外,随 着中国 本土化 人 力资 源 管 理 理 论 和 实 践的积累,人才管理理念逐渐推广,也推动着市场日臻成熟,为人 才管理相关项目提供了发展的土壤。

2020年中国人工智能API经济白皮书

2020年中国人工智能API经济白皮书

市场规模
2019年,中国人工智能开放平台市场规模104亿,COVID-19疫情加速了企业的数字化、智能化
3
转型,对AI开放平台形成利好,预计2020年市场规模可达222亿。AI开放平台目前仍处于快速
发展阶段,未来仍将保持高速增长,艾瑞预计未来5年CAGR在41%左右。
趋势洞察
政策层面,人工智能被纳入新基建七大领域之一,作为新一轮产业变革的核心驱动力;供给层面,
API API是“应用编程接口(Application Programming Interface)”的缩写,它由一 组定义和协议组合而成,通过API,一方以特定方式发送远程请求,而无需了解对 方内部系统的逻辑,即可访问对方开放的资源,实现企业内外部产品和服务的互动, 资源即服务,API已成为企业内外部系统集成的重要手段。
和服务的开发,最终延伸出庞大的价值链。 API服务发展历程与技术演变
云平台对接
分布式应用构架
API3.0时代
开放平台时代
跨平台系统对接
明确定义服务接口
API2.0时代
面向服务的构架
优点:分布式框架,可灵活调用、 敏捷部署。 缺点:数据安全性降低。
企业内部系统集成
服务器和浏览器短暂连接
API1.0时代
领先科技企业需要借助合作伙伴的Know-How和渠道资源实现技术落地和下沉;需求层面,众
4
多中小企业希望能分享到人工智能技术发展红利。天时地利人和,AI开放平台作为连接市场参与
者共创价值的桥梁,将成为各大技术厂商的必争之地。竞争格局上,将呈现出杠铃型结构:通用
型AI技术向头部企业集中,而在各垂类领域深耕的企业也将开枝散叶,API则为连接二者的桥梁。
装备制造业

浅谈人工智能法律人格的赋予

浅谈人工智能法律人格的赋予

302023年11月下 第22期 总第418期1人工智能现状分析2022年4月13日,中国信息通信研究院正式发布《人工智能白皮书(2022年)》,白皮书立足国际化大环境,准确剖析了我国人工智能当前的产业现状,前瞻性地预测了我国人工智能的未来发展趋势。

自1954年图灵测试开始,人工智能技术出现了一次又一次的革新浪潮。

相比60多年前,AI 经历了多个阶段的发展,其应用范围也越来越广。

从医疗领域辅助医生诊断和治疗疾病,到金融领域帮助交易者进行风险评估和投资决策,再到5G 通信技术的普及和智慧家居的流行,人工智能在开发和应用中取得了巨大突破,为人类生产生活水平的提高注入了强劲动力。

但它在便利人类生活的同时,相关的社会法律问题也日益凸显。

2018年,一辆 Uber 自动驾驶汽车在进行道路测试时,将一名推自行车穿过马路的女子撞死。

该案例成为全球首例自动驾驶汽车撞死行人的事故[1]。

2019年12月24日,原告深圳市腾讯计算机系统有限公司诉被告上海盈某科技有限公司侵害著作权及不正当竞争纠纷,法院认定人工智能生成物构成著作权法上的作品。

2020年5月,北京知识产权法院受理的北京菲林律师事务所与北京百度网讯科技有限公司著作权权属、侵权纠纷二审一案中,法院以生成涉案文章的主体为AI 软件而非自然人为由,判定涉案文章不构成作品[2]。

前后案件判决的冲突引起了群众广泛的讨论,如何定义人工智能的法律主体性质成了一个崭新的议题。

以上种种现象,因为在具体实践中缺乏法律评价的明确指引,已经严重威胁了传统的法律制度,特别是法律主体制度。

因此,必须重新审视当前人工智能的法律地位,从立法到社会层面对其进行合理规制,探索赋予人工智能法律人格的可行性。

2人工智能法律人格的学理研究比照国内外现有研究发现,目前学界对于人工智能法律人格的理论研究主要分为“主体说”和“客体说”,经总结归纳,可作如下评析。

2.1人工智能法律主体说2.1.1代理人说电子代理人是指不需要人的审查或操作,通过自然语言处理、图像识别、机器学习等技术与人类进行互动,并根据人类的需求和指令执行任务。

数字孪生城市白皮书(2020年)正式版

数字孪生城市白皮书(2020年)正式版

数字孪生城市白皮书(2020年)中国信息通信研究院2020年12月致谢数字孪生城市将新型智慧城市建设推向了一个新的高度,三年来中国信息通信研究院一直在牵头,联合产业界开展研究,从概念向方案不断推进,目前已是第三次发布数字孪生城市白皮书,持续引领行业发展。

值得欣慰的是,每年白皮书的发布,对社会各界了解、认识数字孪生城市发挥了重要作用,对各地规划建设数字孪生城市起到强有力的指导作用,为部分创新性企业提供了一条参与智慧城市市场竞争的新赛道。

随着热度不断提升,参与研究的各类主体逐年增多,本次白皮书依然凝聚了产学研各领域专家的智慧和贡献,在此致以衷心的感谢。

由于数字孪生城市理论的创新性和技术的复杂性,目前研究的深度还远远不够,请各界多提宝贵意见和建议。

牵头单位:中国信息通信研究院支持单位:泰瑞数创科技(北京)有限公司、北京五一视界数字孪生科技股份有限公司、北京优锘科技有限公司、北京超图软件股份有限公司、上海孪数科技有限公司、北京大学时空大数据协同创新中心、北京航空航天大学、中关村智慧城市产业技术创新战略联盟、广联达科技股份有限公司、中国电信集团有限公司、成都四方伟业软件股份有限公司、中国通信建设集团有限公司、中国雄安集团数字城市科技有限公司、软通智慧科技有限公司、科大讯飞股份有限公司、北京世纪高通科技有限公司、苍穹数码技术股份有限公司、汉威科技集团股份有限公司等编写指导:余晓晖、胡坚波、王爱华、史德年、徐志发、刘高峰编写小组(排名不分先后):高艳丽、陈才、张育雄、孟楠、王潇、闫嘉豪、张竞涛、李翀、郑子辉、刘俊伟、黄栋、赵彦利、王金兰、刘晓伦、张帆、徐静进、张宇、陈傲寒、沈祎岗、刘钰胜、吴娜、纪德勇、陈显、程承旗、李林、刘广、张宁、马俊杰、龙浩、李超、石会昌、邢洁、王军、范旭丽、韩鹏、蔡高远、胡杰、曾祥宇、熊颖、赵龙军、崔丹丹、尹洪涛、柏翔、赵文学、刘啸、王云、邱凤翠、杨超、马晓彬、李春蕾、常磊等前言今年以来,“数字孪生”不再只是一种技术,而是一种发展新模式、一个转型的新路径、一股推动各行业深刻变革的新动力。

腾讯控股全面复苏

腾讯控股全面复苏

腾讯控股全面复苏 腾讯控股二季度的营收、毛利、主营利润、净利润的同比增幅依次增加,这体现出净利润超预期是由收入大盘的稳健增长(游戏、支付)、高利润率收入占比提升(视频号广告、小游戏)、成本和费用端管控得力(毛利率提升,费用率下降)三者所带来的合力。

下半年其业绩还将呈现出净利润增速快于营收的复苏趋势。

本刊特约作者 袁 杰/文腾讯控股(00700.HK)2023年二季度财报如期发布,有不少亮点,稍后的业绩电话会议也有不少干货。

从数据上看,二季度,公司实现营收1492亿元,同比增长11%;非国际财务准则下,归母净利润(下称“非国际净利润”)375亿元,同比增长33%。

可以说是业绩全面复苏,略超预期。

公司营收、毛利、主营利润、净利润的同比幅度是依次增加的,这体现出净利润超预期是由收入大盘的稳健增长(游戏、支付),高利润率收入占比提升(视频号广告、小游戏),成本和费用端管控得力(毛利率提升,费用率下降)三者所带来的合力。

自2022年第三季度以来,腾讯非国际净利润连续四个月正向增长,并且呈现出逐步加速恢复的态势,降本增效的成效明显。

同时2023年二季度也是2021年第三季度以来营收连续两个季度重回两位数增长,而营收持续增长相较净利润增长指向更明确,说明业务真的开始恢复增长了。

这也进一步证实了我此前提到的腾讯业绩拐点已至,2023年迎来温和复苏的判断。

同时也要注意上半年营收两位数增长也有2022年低基数的影响,全年不宜抱有太高的预期。

腾讯AI基础大模型年内发布本次财报的业务回顾和展望中,AI 相关的描述明显增多,占据了C位,可见公司对其的重视程度。

在百度、360、阿里、华为等都发布了自己的AI通用大模型之后,腾讯6月才发布了自研行业大模型,而不是主流的通用大模型。

7月7日,在2023世界人工智能大会(WAIC 2023)上,首支AI大模型国家队诞生。

联合组长单位分别有百度、阿里、科大讯飞、360、华为、中国移动研究院这六家企业。

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。

全球人工智能发展白皮书

全球人工智能发展白皮书

全球人工智能发展白皮书全球人工智能发展白皮书|四、人工智能重塑各行业41.1 451.3 81.4 13211.6 231.7 6 291.8 31402.1 402.2 422.3 45523.1 533.2 543.3 543.4 553.5 55584.1 604.2 654.3 704.4 714.5 754.6 794.7 824.8 8689 02全球人工智能发展白皮书|主要发现主要发现:1全球人工智能发展白皮书|主要发现2全球人工智能发展白皮书|主要发现3全球人工智能发展白皮书 | 一、AI 创新融合新趋势4一、AI 创新融合新趋势1.1 人工智能正全方位商业化当前人工智能技术已步入全方位商业化阶段,并对传统行业各参与方产生不同程度的影响,改变了各行业的生态。

这种变革主要体现在三个层次。

第一层是企业变革:人工智能技术参与企业管理流程与生产流程,企业数字化趋势日益明显,部分企业已实现了较为成熟的智慧化应用。

这类企业已能够通过各类技术手段对多维度用户信息进行收集与利用,并向消费者提供具有针对性的产品与服务,同时通过对数据进行优化洞察发展趋势,满足消费者潜在需求。

第二层是行业变革:人工智能技术带来的变革造成传统产业链上下游关系的根本性改变。

人工智能的参与导致上游产品提供者类型增加,同时用户也会可能因为产品属性的变化而发生改变,由个人消费者转变为企业消费者,或者二者兼而有之。

第三层是人力变革。

人工智能等新技术的应用将提升信息利用效率,减少企业员工数量。

此外,机器人的广泛应用将取代从事流程化工作的劳动力,导致技术与管理人员占比上升,企业人力结构发生变化。

图表1-1:人工智能技术带来的全方位变革数据来源:公开资料,德勤研究全球人工智能发展白皮书 | 一、AI 创新融合新趋势51.2 AI 全面进入机器学习时代随着技术的进步和发展,人类学习知识的途径逐渐从进化、经验和传承演化为了借助计算机和互联网进行传播和储存。

2020-2021年人工智能工程化白皮书

2020-2021年人工智能工程化白皮书

前言近年来,人工智能迎来了第三个发展高峰期。

在计算、大数据、深度学习等技术的综合作用下,人工智能技术得以大幅度提升。

在很多应用领域,人工智能被给予很大期望,最乐观的预期认为可以带来人类文明的第四次工业革命。

过去几年里,中国公共安全视频建设经历了飞速发展的黄金时期,适逢人工智能技术取得突破性进展,以人脸识别为代表的人工智能(主要是机器视觉)在安防行业迅速落地,诞生了一系列初具成效的应用,也存在虚张声势的营销。

批评者指出,人工智能当前的主要矛盾,是业界的营销能力和PPT水准,远远领先于用户的真实需求和实战准备;人工智能序幕揭开,算法仍有很多发展空间,对于算法落地难、实战差,工程化是今后要解决的问题。

实践者认为,任何一项技术,其生命力由商业化应用的程度决定,只有将技术转化为产品,形成解决方案,最终转化为用户的有效利用,才能形成技术和价值的良性循环。

在顶层设计方面,中国政府对人工智能发展战略的高度重视。

自2015年6月以来,中国密集发布了7项关于人工智能的政策与规划,并倡导将人工智能技术应用于公共安全领域,进行技术创新、产品创新和应用创新。

在技术创新层面,传统的安防企业、新兴的AI初创企业,都开始积极从技术各个维度拥抱人工智能,在模式识别基础理论、图像处理、计算机视觉以及语音信息处理展开了集中研究与持续创新,探索模式识别机理以及有效计算方法,为解决应用实践问题提供了关键技术,具备了原创性技术的突破能力。

在产品应用层面,很多企业推出了系列化的前后端AI安防产品,理论上满足了许多典型场景下的实战应用需求。

人工智能技术的不断进步,传统的被动防御安防系统将升级成为主动判断和预警的智慧安防系统;安防从单一的安全领域有望向多行业应用、提升生产效率、提高生活智能化程度方向发展,为更多的行业和人群提供可视化、智能化解决方案。

智慧安防的技术基础和产品化已趋成熟,因此在下一阶段的命题就是如何系统化规模部署。

挑战与机遇并存,从技术手段的不断革新到产品形态的成熟落地,智慧安防仍然面临众多难题,诸如成本高昂、工程化布点困难、算法场景局限大、缺乏深度应用、缺乏系统性顶层设计、缺乏满足实战应用的行业标准与评估体系等。

2020年中国智能物联网(AIoT)白皮书

2020年中国智能物联网(AIoT)白皮书

仅供参考
8
AIoT2025产业瞭望:工业制造
人机协同使7万工厂、630万制造从业者受益
2025年中国AIoT工业应用机遇
2025年,全国V2X联网汽
车将达到保有量14%。
2025年,我国AGV机器
人出货量超过4万台。
2025年,累计约7万家工厂使用AIoT应用,约 630万员工在安全生产、降低操作负荷方面受益。
1
中国AIoT商业分析
2
中国AIoT发展趋势
3
3
中国AIoT概念与现状目录
AIoT定义 2025产业瞭望 AIoT系统架构
4
智能物联网(AIoT)定义
人工智能与物联网的协同应用
智能物联网(AIoT)是2018年兴起的概念,指系统通过各种信息传感器实时采集各类信息(一般是在监控、互动、连接情
境下的),在终端设备、边缘域或云中心通过机器学习对数据进行智能化分析,包括定位、比对、预测、调度等。在技术
数量将超过340万杆。
仅供参考
10
中国AIoT概念与现状目录
AIoT定义 2025产业瞭望 AIoT系统架构
11
AIoT整体架构
主要包括智能设备与解决方案层、操作系统层、基础设施层
AIoT的体系架构中主要包括智能设备及解决方案、操作系统OS层、基础设施等三大层级,并最终通过集成服务进行交付。 智能化设备是AIoT的“五官” 与“手脚” ,可以完成视图、音频、压力、温度等数据收集,并执行抓取、分拣、搬运等 行 为,通常是物联网设备与解决方案搭配向客户提供,这一层涉及设备形态多样化,玩家众多。OS层相当于AIoT的“大 脑” ,主要能够对设备层进行连接与控制,提供智能分析与数据处理能力,将针对场景的核心应用固化为功能模块等,这 一层 对业务逻辑、统一建模、全链路技术能力、高并发支撑能力等要求较高,通常以PaaS形态存在。基础设施层是AIoT 的“躯 干”,提供服务器、存储、AI训练和部署能力等IT基础设施。
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2020腾讯人工智能白皮书
在2020世界人工智能大会腾讯论坛上,腾讯公司副总裁、腾讯研究院院长司晓正式发布了《腾讯人工智能白皮书:泛在智能》(以下简称白皮书)。

作为腾讯第一份全面介绍AI、阐述腾讯人工智能布局和思考的白皮书,该书从宏观环境、技术研究、落地应用、创新经济、制度保障五维度,勾勒出了泛在智能的全景全貌。

司晓在演讲中指出:“未来,智能技术会是一个渗入到生活、无所不在的状态,可以说它很重要,因为万物都会依赖于它;也可以说它不起眼,因为智能技术化为无形,融于万物其中了。

腾讯正在向着这样的目标努力。


“泛在智能”,是此次白皮书中腾讯对人工智能当前及未来一段时间发展状态的描述。

用更通俗的话来说,即人工智能技术将广泛渗入新型基础设施建设,且获得越来越多元的应用场景和更大规模的受众。

在“泛在智能”背后,是人工智能正在走进产业供需融合的新发展期。

为此,白皮书还对AI基础技术的发展进程及趋势,疫情背景下AI的落地应用,AI催生创新经济的表现以及相应制度保障进行了专门的分析。

人工智能进入泛在智能阶段
近十余年来,人工智能迎来了高速发展,最早期的学术探索快速转向应用落地,人工智能已经成为企业数字化、产业智能化的全新主动力。

白皮书认为,在疫情之后的近未来,将是全球经济重建的重要时期,也是社会转型的重要时期。

这为人工智能的发展打开了新的窗口期,并将提供丰富的实践场,一个“泛在智能”的世界正在加速成为现实。

这一观点的背景,是当前AI和产业互联网的发展阶段和状态。

白皮书指出,国家层面对人工智能的政策支持正在为产业发展按下快进键。

自2015年国家产业政策正式提及人工智能以来,政策从初期的聚焦于体系设计、技术研发以及标准制定,发展至将AI纳入“新基建”范畴。

至今,相关政策在5年时间内已经历了4个阶段的发展升级,为我国进一步加快推进“泛在智能”提供了极为有利的条件与机遇。

同时,白皮书提到,泛在智能的加速发展,也依赖于市场需求和供给各方面所具备的资源禀赋。

如今,人工智能正在进入供需融合创新的发展期。

从供给侧来看,得益于这些年互联网大发展形成的数字化基础和生态环境,智能产业生态正在不断丰富,聚焦价值领域,争夺先发优势。

尤其在技术、数据、资本、市场和平台五个方面。

比如在技术上,AI技术已经从实验室走向大规模商业应用;在数据方面,数据正式成为国家生产要素,数据+智能的双轮驱动,正在加速各行业的智能化;在资本层面,投资界对人工智能的认知开始回归理性,从单纯的追逐热点,转向更加注重核心技术能力和应用潜力;在市场方面,率先开始智能化转型的需求方走上“数据积累—模型优化—应用升级”的迭代优化循环,从而更多使用AI,使得供需双方更容易形成稳定、长期的合作关系,更易构筑先发优势,供需互促的正向循环基本建立;在平台方面,AI开放平台模式成为行业共识,大厂的平台化布局正在作为高效的技术供给模式,促进整个AI生态的发展繁荣。

与此同时,需求侧正在与供给侧相融合。

受长期的经济转型压力和近期抗疫恢复形成的双重牵引影响,人口红利转化为创新红利所引发的转型需求、超大规模且多样的应用需求以及疫情等黑天鹅催生的新兴需求,正在对人工智能技术和产业化落地提出了更多的要求,也为人工智能发展创造了更多“潜在刚需”的新场景,推动“智能+”不断深入。

起底基础技术,应用与技术螺旋上升
AI的“泛智”,得益于基础应用技术的成熟,以机器学习和深度学习人工智能为主题的浪潮,被认为是当前人类所面对的最为重要的技术社会变革之一。

此次,白皮书重点关注了机器学习、计算机视觉、智能语音以及自然语言处理四个较为成熟技术的发展动力、前沿动态以及未来发展方向。

白皮书指出,近年来,催生这些人工智能技术市场快速发展的动力,同样遵循供需融合的驱动逻辑。

比如在计算机视觉方面,随着近几年技术的不断成熟,中国计算机视觉市场得到快速增长,得益于视频爆炸时代下指数级增长的海量视频数据处理需求,以及重点落地场景对于技术精度的需求,更精准的处理成为推动计算机视觉发展的必经之路。

如腾讯觅影AI和腾讯云技术的人工智能CT设备在新冠肺炎疫情期间,在湖北多家医院进行部署,帮助医护人员进行诊疗。

在患者做完CT检查后,设备数
秒就可完成AI识别,在一分钟内为医生提供辅助诊断参考,诊断效率提升数倍,有效缓解了疫情初期医疗资源严重不足的严峻形势。

再比如市场规模仅次于视觉技术的语音技术,随着人机交互模式的范式转变,以及互联网应用的增多,语音技术相关的业务需求将进一步增大,业务对技术的反向促进作用将更加明显。

相对应的,这些技术的进展及其未来方向也同供需侧的协同发展紧密相关。

目前,腾讯在自然语言处理方面,正沿着学术研究-产业应用-生态建设三方面推进。

学术研究的主题涵盖语义理解、文本生成、智能对话、机器翻译等领域,大多科研问题来源于各个业务场景中的实际问题,科研产出的模型和策略上线后可以进一步优化和提升业务效果,达到良性循环。

最后通过在资源传递上推进数据库和模型分享,打造一定的平台基础与规模优势。

而对于未来的发展方向,白皮书预测,其发展将主要聚焦于突破质量、场景和表达限制。

落地应用长足发展,疫情成AI试金石
突如其来的新冠肺炎疫情,给全球经济发展造成了巨大冲击,各类生产经营活动一度被按下暂停键。

抗击疫情和复苏经济的双重需求,主动引导着人工智能为首的技术在数字经济发挥中坚作用,持续释放应用价值。

白皮书从中选取了AI+医疗、AI+城市、AI+制造/服务以及AI+数字内容这四个重要切面,以验证AI表现,探讨其发展前景。

比如在医疗领域,一方面是供给侧的医疗资源紧张且分布不均衡、优质医生短缺,另一方面则是人口老龄化、疫情爆发等带来的需求加大,行业痛点愈发明显。

疫情期间,AI落地图像识别、医药筛选、远程问诊等场景,一定程度上缓
解痛点,提升了医疗体系的运转效率。

未来,AI也将应用于公共卫生应急体系
构建、个人健康管理、药物研发、药品智能销售以及医疗保险类服务等场景。

同样,AI应用于智慧城市领域,带来基础设施升级,逐步融入城市治理体系;AI+数字内容则多点开花,成为赋能内容行业的重要生产力;AI应用于制造以及服务领域,针对安全复工复产的需求,多人快速测温等一批人工智能解决方案应运而生。

面对大量工厂工人无法按时复工的痛点,依靠视觉识别的智能检测设备大显身手,未来的新型人机协作模式有望进一步形成,相应的智能化转型成
为了制造业和服务业提高抗风险能力的发展方向。

在疫情防控领域,为了帮助社区防疫,避免交叉感染,腾讯推出了健康申报、人车管理、体温筛查以及智能隔离等抗“疫”功能,在全国很多小区落地。

疫情早期,腾讯优图的车辆识别技术能够对外来车辆自动识别登记,同时对出入社区的湖北牌照车辆进行提示,并对湖北牌照,但近期没有去过湖北的车辆进行白名单处理。

这些看似很小的点滴却蕴含城市治理的大量细节,腾讯去年也提出了未来城市WeCity的发展蓝图,在这里面有很大的应用空间。

在制造领域,腾讯推出基于智能钛核心功能打造的一站式工业AI 平台方案TI-Insight,应用于缺陷检测、视频检测、质量监控等图像视觉的应用场景,支持用户从0到1快速构建模型、1到N快速迭代训练模型。

长远来看,数字化、网络化、智能化的应用让中国经济、社会变得更有韧性。

这种特质除了在疫情期间发光发热,也将令人工智能真正逐渐转变为像网络、电力一样的基础服务设施,无所不在,无所不含,真正渗透到社会经济的方方面面。

人工智能催生未来经济
经过此次疫情,AI按下了加速键。

本次疫情中得到初步尝试的“无人经济”,在疫情后也有望继续渗透。

人工智能与经济社会各行业各领域融合创新水平不断提升,在技术和商业的叠加发展过程中,也在不断催生出新业态、新场景、新融合、新交互以及新目标。

比如疫情带来的“宅生活”,让以“非接触”的服务模式成为了新的经济增长点。

无人零售、无人值守、物流运输等行业的非接触式服务需求大涨,推动“零售+AI”打通单点智能场景,通过智能物资调配、智能营销推荐、智能配送实现全产业链“非接触”配置,最终催生出零售的新业态。

白皮书也提到,疫情背景下,一些新场景正在涌现。

比如崭露头角的自动驾驶场景。

在国内,受无接触服务的影响以及自动驾驶商业化加速,一众厂商开始试水自动驾驶应用,自动驾驶汽车在外卖和物资配送、物流、城市消杀作业等方面开始发挥作用。

同时,仿真平台建设、新基建加持等更为自动驾驶创造了发展机遇。

而伴随着人工智能、5G、虚拟现实等新技术融合发展,新一代媒体将由人工智能驱动,人工智能可能给数字内容领域带来重塑。

其中,可以实现换脸、人脸
合成、语音合成、视频生成、数字虚拟人等诸多应用形式的“深度合成”技术,作为人工智能技术发展到一定阶段的产物,将迎来商业化时代。

伴随着技术门槛的持续降低,创新性的应用形式将持续涌现。

同时,白皮书还列举了以多模态虚拟人为代表的新交互和以AI for FEW的新目标。

实际上,“泛在智能”归根结底仍然是以更普惠、更负责任的发展为目标,新商业和新经济将是技术发展路上附赠的礼物。

白皮书也在末尾指出,未来人工智能的健康可持续发展,也需要合理的制度建设与良好的治理来保障。

比如在治理层面,通过构建多层次的治理体系,来适应人工智能所具有的快速发展迭代、日益复杂化等特征;在立法和监管方面,充分考虑国际竞争、技术的经济社会价值等视角,推动先行先试;同时兼顾多利益相关方,推动人工智能治理的跨学科参与和国际合作。

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