中国人工智能基础数据服务行业白皮书
数据中心基础设施智能运维白皮书
L2 成熟运维
运维流程趋于成熟，运维质量有较好的保障，但运维效率不高，重视运维团队的建设，团队能力通 常有较好的延续性，但无法自主优化；辅助系统较为完备，部分核心子系统具备自动化能力
L3 数字运维
在 L2 的能力基础上，通过信息技术数字化运维活动，管理和驱动运维流程的执行，且基于大数据 分析能持续优化，运维质量可以准确评估，运维效率大幅提升；关键子系统如，配电和制冷实现自 动运维，基础设施资源能够感知 IT 及云业务需求变化并完成闭环管理，AI 等机器智能在节能、故 障预测等特定领域取代人类智能
阶段，以及演进和优化的目标。另一方面，对于 处在传统运维阶段的团队，本白皮书介绍了数据 中心基础设施可用性管理全景及对应的数字化， 智能化措施，利用这些信息，运维团队能更好地 规范运维管理，制定智能化运维升级的计划，并 能指导运维团队从传统运维向智能运维转型，在 智能化运维工具的帮助下，实现运维更高效、更 安全并可持续的业务目标。
运 维 流 程
传统运维
智能运维
运维演进 图1
智能化程度
2
数据中心基础设施智能运维白皮书
五大运维阶段
为了定义清楚传统运维、智能运维的变化和演进，这里划分了 L0~L5 阶段，并详细定义了每个 Level 的典型特征：
人工运维
规范运维
规范运维
数字运维
自动运维
完全自动运维
L0
L1
L2
L3
L4
L5
• 无标准化流程 • 无培训体系 • 个人承担职责 • 运维质量无法
数据中心基础设施智能运维 白皮书
数据中心基础设施智能运维白皮书
简IN介TRODUCTION
当前大部分数据中心的运维安全依赖于富有经 验、训练有素的运维团队，部分成熟的数据中心 已经开发出完善的运维流程和培训体系，并用以 减小偶发事件及人员变动对运维安全的冲击，少 数先进的数据中心已经在寻求通过数字化、智能 化手段来保障数据中心运维安全的可持续性。本 白皮书划分了从传统运维到智能化运维的 5 个阶 段，以及每个阶段的典型特征，一 方面，数据中 心的管理人员可以根据这些信息明确当前所处的
大数据白皮书2024(一)2024
大数据白皮书2024（一）引言概述：大数据已经成为现代社会中的一项重要技术和战略资源。
在不断发展的数字经济时代，大数据的应用对于创新、效率和竞争力都有巨大的潜力。
本文将重点探讨2024年大数据领域的趋势和发展方向，包括数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响。
正文：1. 数据收集与存储a. 传感器技术的发展与应用b. 云计算在大数据存储中的作用c. 数据中心的规模与效率提升d. 数据归档和备份的策略和技术e. 数据格式和标准的统一与交互性提升2. 数据分析与挖掘a. 人工智能在数据分析中的应用b. 机器学习算法的发展与应用c. 可视化分析技术的发展与应用d. 实时数据分析与流式计算e. 非结构化数据的分析与挖掘技术3. 数据隐私与安全a. 隐私保护的技术与措施b. 数据加密与身份验证技术c. 安全审计与数据防泄漏技术d. 隐私与数据安全的合规与监管e. 数据共享与隐私权利的平衡4. 数据伦理与法规a. 数据采集与搜集的道德与法律问题b. 数据使用与共享的伦理与法规约束c. 数据治理与数据伦理的实践与研究d. 数据隐私与个人权益的保护e. 数据伦理与法规的国际合作与标准制定5. 大数据应用的社会影响a. 大数据在城市管理和智慧城市中的应用b. 大数据在医疗保健和生命科学领域的应用c. 大数据在工业制造与供应链管理中的应用d. 大数据在金融和风险管理中的应用e. 大数据在教育和人才培养中的应用总结：展望2024年，大数据的发展将继续加速，数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响将是大数据研究和实践的重要方向。
在驾驭大数据的过程中，我们必须关注隐私保护、伦理约束和法规合规，共同推动大数据的发展繁荣，并使之为人类社会的进步和福祉做出更大的贡献。
中国电信首次发布人工智能发展白皮书
同、信任和接受，安全和隐私保护机制的整合必须成为
未来研究的关键问题。
整体研究挑战可以分为身份和隐私管理。例如，
伪提名必须应用于整个系统，以便将收集到的关于用
先前概述的用户需求。
户的数据与用户的真实身份分开，并集成到安全技术
3.2.2 GPPLTE-M
系统中；高级加密和访问控制以及智能数据聚合技术，
系统中机器对机器通信的研究”，该报告确定了超出当
的日常生活；安全应急计划是非常重要的，因为智慧城
前 细 分 市 场 的 M2M 的 巨 大 市 场 潜 力 。 由 于 基 于
市将实施大量无法正确测试的新解决方案。最后，密
CDMA 的 3G 系统不适合于低功率操作，直到最近才有
钥管理有必要提供可靠和有效的密钥机制，以便以低
链路数据目的地、不频繁发送、基于群组的管理、基于
组的寻址等内容。
4
作者简介：
储建华
泰州市大数据管理中心高级工程师
结束语
中国电信首次发布人工智能发展白皮书
发展人工智能技术的未来愿景与顶层设计，介绍了中国电信
版社, 2016.
所有优化都适用于所有应用。因此，它定义了功能以
[2] 狄乐达. 数据隐私法实务指南[M]. 何广越,译. 法律出版
向客户提供一些结构，然后根据需要调整网络。这些
社, 2018.
功能以每次订购为基础，提供包括诸如低移动性、时间
控制、时间容忍、仅分组交换、小数据传输、仅移动电
话 、不 频 繁 移 动 终 止 、MTC 监 控 、优 先 级 警 报 消 息
[3] 360 互联网安全中心. 互联网安全的 40 个智慧洞见: 可信
中国电信人工智能发展白皮书
中国电信人工智能发展白皮书人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为当今世界科技领域的热门话题，正以惊人的速度改变着我们的生活。
中国电信作为中国通信行业的领军企业，也积极投身于人工智能的研究与应用。
为了推动中国电信人工智能的发展，中国电信发布了《中国电信人工智能发展白皮书》，旨在探索人工智能在通信领域的应用，促进行业创新与发展。
白皮书首先介绍了人工智能的基本概念和发展历程。
人工智能是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和行动的科学，它的发展经历了从符号主义到连接主义的演变过程。
随着计算能力的提升和大数据的普及，人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。
接着，白皮书详细介绍了中国电信在人工智能领域的研究与应用。
中国电信通过与国内外高校、科研机构的合作，建立了一支专业的人工智能研发团队。
该团队致力于开展人工智能算法研究、数据挖掘与分析、智能网络管理等工作，为中国电信的业务提供技术支持。
同时，中国电信还积极探索人工智能在通信网络优化、智能客服、智能安全等方面的应用，提升用户体验和网络安全性。
白皮书还提出了中国电信在人工智能发展中面临的挑战和机遇。
一方面，人工智能技术的快速发展给通信行业带来了巨大的机遇，可以提升网络性能、改善用户体验、降低运营成本。
另一方面，人工智能的应用也面临着数据隐私保护、算法可解释性、伦理道德等问题。
中国电信将积极应对这些挑战，加强技术研发和法规制定，确保人工智能的安全可靠性。
最后，白皮书提出了中国电信在人工智能发展中的战略目标和行动计划。
中国电信将加强与高校、科研机构的合作，加大人工智能人才的培养和引进力度。
同时，中国电信将加强与其他通信企业的合作，共同推动人工智能在通信行业的应用和创新。
此外，中国电信还将加强与政府部门的合作，制定相关政策和法规，为人工智能的发展提供良好的环境和支持。
《中国电信人工智能发展白皮书》的发布，标志着中国电信在人工智能领域的发展迈出了重要的一步。
2019年人工智能发展白皮书
2019年人工智能发展白皮书风起云涌：人工智能关键技术不断取得突破相得益彰：人工智能赋能产业与应用场景百川归海：人工智能开放创新平台逐步建立各领风骚：全球人工智能公司一览目 录01020304前言人工智能是一个很宽泛的概念，概括而言是对人的意识和思维过程的模拟，利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。
人工智能将提升社会劳动生产率，特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。
据Sage预测，到2030年人工智能的出现将为全球GDP带来额外14%的提升，相当于15.7万亿美元的增长。
全球范围内越来越多的政府和企业组织逐渐认识到人工智能在经济和战略上的重要性，并从国家战略和商业活动上涉足人工智能。
全球人工智能市场将在未来几年经历现象级的增长。
据中国产业信息网和中国信息通信研究院数据，世界人工智能市场将在2020年达到6800亿元人民币，复合增长率达26.2%，而中国人工智能市场也将在2020年达到710亿元人民币，复合增长率达44.5%。
我国发展人工智能具有多个方面的优势，比如开放的市场环境、海量的数据资源、强有力的战略引领和政策支持、丰富的应用场景等，但仍存在基础研究和原创算法薄弱、高端元器件缺乏、没有具备国际影响力的人工智能开放平台等短板。
此份报告不但对人工智能关键技术（计算机视觉技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、智适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术等）、人工智能典型应用产业与场景（安防、金融、零售、交通、教育、医疗、制造、健康等）做出了梳理，而且同时强调人工智能开放平台的重要性，并列举百度Apollo开放平台、阿里云城市大脑、腾讯觅影AI辅诊开放平台、科大讯飞智能语音开放创新平台、商汤智能视觉开放创新平台、松鼠AI智适应教育开放平台、京东人工智能开放平台NeuHub、搜狗人工智能开放平台等典型案例呈现给读者。
深圳市人工智能产业发展白皮书
深圳市人工智能产业发展白皮书近年来，人工智能技术的迅速发展正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。
作为我国改革开放的前沿城市，深圳市一直以来都在人工智能产业的发展上走在前列。
今天，我将为大家呈现一份关于深圳市人工智能产业发展的白皮书。
1. 深圳市人工智能产业的现状深圳市人工智能产业的发展可以追溯到20世纪80年代初，当时深圳率先引入了人工智能技术，并将其应用于工业自动化领域。
随着时间的推移，深圳市在人工智能技术的研发和应用上不断取得突破，形成了以硬件制造、软件开发和人才培养为主要特点的产业生态系统。
目前，深圳市的人工智能产业已经涵盖了教育、医疗、金融、交通等多个领域，成为我国乃至全球人工智能产业的重要基地之一。
2. 深圳市人工智能产业的发展趋势随着人工智能技术的不断进步和应用领域的不断拓展，深圳市人工智能产业的发展呈现出了一些明显的趋势。
在技术创新方面，深圳市的人工智能企业正在加大在核心算法、芯片设计等关键领域的研发投入，不断提升自主创新能力。
随着政府政策的不断支持和市场需求的不断增长，深圳市的人工智能产业将向着智能制造、智能交通、智慧城市等领域加速发展，形成多元化的产业布局。
3. 我对深圳市人工智能产业发展的个人观点作为一名深圳人，我对深圳市人工智能产业的发展充满信心。
深圳市作为我国改革开放的试验田，拥有丰富的创新资源和开放的发展环境，为人工智能产业的蓬勃发展提供了良好的基础。
我相信，在政府、企业和社会各界的共同努力下，深圳市的人工智能产业一定会迎来更加辉煌的明天。
总结回顾：通过本篇白皮书，我们全面了解了深圳市人工智能产业的现状、发展趋势以及个人观点。
深圳市作为我国人工智能产业的重要基地之一，拥有着丰富的技术、市场和政策资源，为人工智能产业的发展提供了有力支持。
希望通过不断的创新和合作，深圳市的人工智能产业能够走在全球前列，为人工智能技术的发展做出更大的贡献。
在日益发展的全球化背景下，深圳市的人工智能产业一定会在国际舞台上大放异彩，成为我国科技创新的新名片。
人工智能发展白皮书
人工智能发展白皮书近年来，人工智能技术的快速发展和广泛应用，已经成为推动经济社会发展和提高生产力的重要力量。
为了深入探讨人工智能的发展趋势和未来方向，本白皮书梳理了相关领域的最新研究成果和经验分享，提出了一些具有前瞻性和可操作性的建议，旨在为我国人工智能行业的高质量发展提供科学依据和战略指导。
一、人工智能发展现状人工智能是一种通过计算机模拟人类智能行为的技术，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方向。
随着计算机算力和数据量的不断增加，人工智能在许多领域已经取得了显著成果，涉及金融、医疗、交通、制造、安防等多个领域。
在图像识别方面，人工智能已经能够识别出猫、狗等复杂图像，并在人脸识别、安防监控等领域得到广泛应用；在语音识别方面，人工智能可以实现自然语言交互、语音翻译等功能，拓展了人机交互的范畴；在自动驾驶领域，人工智能的应用也让无人驾驶成为了可能。
二、人工智能发展趋势1.多学科交叉融合。
人工智能需要信息学、数学、物理学等多个领域的知识支持，未来人工智能的发展将更加强调多学科交叉融合。
2.大数据为支撑。
人工智能需要大量的数据进行学习和训练，未来随着大数据的不断积累，人工智能将更加强大。
3.智能硬件普及。
未来智能硬件将逐渐普及，人工智能将在更多的场景中得到应用。
4.深度学习成为主流。
深度学习是目前最有效的机器学习方法之一，未来将成为人工智能领域的主流。
三、人工智能发展面临的挑战1.数据隐私和安全。
大数据的应用需要关注数据隐私和安全保护。
2.算法公正性和道德伦理。
人工智能的算法可能存在偏见，需要加强算法公正性和道德伦理建设。
3.人才短缺。
目前人工智能领域的高端人才相对稀缺，需要加强人才培养和引进。
四、人工智能发展战略建议1.加强人才培养和引进。
提高人工智能领域的科研人员和技术工人素质，加强国际人才引进与合作，提高人工智能领域的人才储备。
2.加强数据安全和隐私保护。
完善数据采集、存储、传输和使用的法律法规规范，加大数据安全和隐私保护力度。
人工智能标准化白皮书
人工智能标准化白皮书人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一种新兴技术，正在以前所未有的速度影响和改变着我们的生活和工作方式。
然而，随着人工智能技术的迅猛发展，相关标准化工作也日益受到重视。
人工智能标准化的重要性不言而喻，它不仅能够促进人工智能技术的健康发展，还能够推动人工智能技术与其他行业的融合，为社会经济发展注入新的活力。
因此，本白皮书旨在探讨人工智能标准化的重要性，分析当前人工智能标准化的现状与挑战，并提出相关建议，以期为人工智能标准化工作提供参考和借鉴。
1. 人工智能标准化的重要性。
人工智能技术的快速发展给各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
然而，由于人工智能技术本身的复杂性和多样性，缺乏统一的标准化规范导致了人工智能应用的不确定性和风险性。
因此，制定和推广人工智能标准化规范显得尤为重要。
一方面，人工智能标准化可以提高人工智能技术的可信度和适用性，为人工智能技术的应用和推广提供了可靠的保障；另一方面，人工智能标准化还可以促进人工智能技术与其他行业的融合，推动人工智能技术的创新和发展。
2. 当前人工智能标准化的现状与挑战。
目前，国际上已经建立了一系列的人工智能标准化组织和机构，如ISO/IEC、IEEE等，这些组织和机构致力于推动人工智能标准化工作的开展。
然而，由于人工智能技术本身的复杂性和多样性，以及人工智能标准化工作的跨学科性和跨行业性，当前的人工智能标准化工作仍面临诸多挑战。
其中，标准化的技术难度、标准化的时效性、标准化的国际统一性等是当前人工智能标准化工作的主要挑战。
3. 提出建议。
为了推动人工智能标准化工作的健康发展，我们提出以下建议：（1）加强国际合作，促进人工智能标准化工作的国际统一；（2）加强技术研发，提高人工智能标准化的技术水平；（3）加强行业协作，促进人工智能标准化工作与产业发展的深度融合。
4. 结语。
人工智能标准化工作是推动人工智能技术健康发展和社会经济进步的重要保障。
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2018年中国人工智能基础数据服务市场规模为25.86亿元，其中数据资源定制服务 占比86%，预计2025年市场规模将突破113亿元。市场供给方主要由人工智能基础 数据服务供应商和算法研发单位自建或直接获取外包标注团队的形式组成，其中供 应商是行业主要支撑力量。 数据安全、采标能力、数据质量、管理能力、服务能力等仍是需求方的痛点，需要 人工智能基础服务商有明确具体的安全管理流程、能够深入理解算法标注需求、可 提供精力集中且高质量的服务、能够积极配合、快速响应需求方的要求。
来源：艾瑞自主研究绘制。
序言
算法、算力、数据是人工智能发展的三大要素，人工智能已经从讲技术教育市场的阶段， 过渡到思考如何将技术与商业相结合落地的阶段，而数据作为AI算法的“燃料”，是实现 这一能力的必要条件，因此，为机器学习算法训练提供数据采集、标注等服务的人工智能 基础数据服务成为近年人工智能热潮中必不可少的一环。 2018年1月，由国务院办公厅发布的《科学数据管理办法》中，明确了科学数据的责任、 安全使用和共享利用等行为规范，政策层面的关注表明，科学数据是国家科技创新发展和 经济社会发展的重要基础性战略资源，科技创新越来越依赖于大量、系统、高可信度的科 学数据。 当人工智能技术在更多场景尝试下沉时，AI基础数据服务将迎来挑战，新兴垂直场景数据 既难以获取，又需要有经验、有专业素养的人员进行标注，考验着从业玩家的研发、管理、 培训能力，但也同样伴随着机遇。 人工智能基础数据服务并非人们想象中的数据作坊，其发展依赖于基于技术的数据处理平 台和工具，以及科学高效的管理。该服务团队，在支撑自身人工智能技术研发的同时， 对外输出数据采标能力，成为行业领先力量。随着高难度、前沿独特性需求渐成主流，数 据服务行业早期鱼龙混杂的现象将改变，优势公司实力将逐渐凸显。
——艾瑞咨询研究院
3
人工智能基础数据服务行业概述
1
人工智能基础数据服务市场现状
2
人工智能基础数据服务场景分析
3
人工智能基础数据服务需求分析
4
人工智能基础数据服务发展趋势与建议
5
4
人工智能基础数据服务定义
意指为AI算法训练及优化提供数据采集和标注等形式的服务
人工智能基础数据服务指为AI算法训练及优化提供的数据采集、清洗、信息抽取、标注等服务，以采集和标注为主。人工 智能概念爆发伊始，算法、算力、数据就作为最重要的三要素被人们乐道，进入落地阶段，智能交互、人脸识别、无人驾 驶等应用成为了最大的热门，AI公司开始比拼技术与产业的结合能力，而数据作为AI算法的“燃料”，是实现这一能力的 必要条件，因此，为机器学习算法训练、优化提供数据采集、标注等服务的人工智能基础数据服务成为了这一人工智能热 潮中必不可少的一环。如果说计算机工程师是AI的老师，那基础数据服务就是老师手中的教材。
监督式学习 非监督学习
半监督学习
强化学习
深度学习
迁移学习
……
来源：艾瑞根据公开资料自主研究绘制。
支持系统 硬件设备 计算平台 云服务 量子计算
数据采集 储存设施 网络传输 数据可视化
编程语言 算法平台 AI框架 理论研究
技术层 计算机视觉
图像识别
视觉识别
人脸识别
视频识别
文字识别
步态识别
……
语音识别
声音识别
人工智能技术框架
算 力
AI基础数据服务
数 据
算 法
传统通
用计算
(CPU)
基础层
实现途径
AI计算架构
CPU+GPU TPU FPGA ……
智能设备 自动驾驶
AI芯片
视觉 类脑 ……
安防 物联网
数据处理
数据采集 数据清洗 信息抽取 数据标注
数据存储 数据挖掘
早期算法 搜索式推理
专家系统 智能代理
……
机器学习算法
随着算法需求越来越旺盛，依赖人工标注不能满足市场需求，因此增强数据处理平 台持续学习能力，由机器持续学习人工标注，提升预标注和自动标注能力对人工的 替代率将成趋势。远期，越来越多的长尾、小概率事件所产生的数据需求增强，机 器模拟或机器生成数据会是解决这一问题的良好途径，及早研发相应技术也将成为 AI基础数据服务商未来的护城河。
中国人工智能基础数据服务 行业白皮书
2019年
摘要
在经历了一段时期的野蛮生长之后，人工智能基础数据服务行业进入成长期，行业 格局逐渐清晰。人工智能基础数据服务方的上游是数据生产和外包提供者，下游是 AI算法研发单位，人工智能基础数据服务方通过数据处理能力和项目管理能力为其 提供整体的数据资源服务，不过AI算法研发单位和AI中台也可提供一些数据处理工 具，产业上下游普遍存在交叉。
AI基础数据服务行业发展历程及展望
初生期
随
着
人
工
2010年-2016年
智
能
国内人工智能概念爆发，
在
算法准确率是第一要义，
更
大量数据标注需求产生，
多
标注门槛低，行业内鱼
场
龙混长
来源：艾瑞根据公开资料自主研究绘制。
声纹识别
语音合成
语音交互
应 用
……
层
自然语言处理
信息理解
文字校对
机器翻译
自然语言生成
……
知识图谱
通用型
行业型
人工智能基础数据服务发展历程
行业进入成长期，行业格局逐渐清晰
伴随国内人工智能热潮爆发，大量的AI公司拿到融资，为了不断提高算法精度，数据采标需求也空前爆发，一度催生了行 业的繁荣。但早期的AI基础数据服务门槛较低，玩家鱼龙混杂，使行业标准模糊、服务质量参差不齐。随着竞争加快，AI 公司对训练数据的质量要求也不断提高，并且当产业落地成为主旋律，需求方对垂直场景的定制化数据采标需求成为主流， 众多小型AI基础数据服务公司从数据质量和采标能力上达不到要求，或被淘汰，或依附大平台，行业格局逐渐清晰，头部 公司实力逐渐凸显。随着算法需求越来越旺盛，目前机器辅助标注、人工主要标注的手段需要改进提升，增强数据处理平 台持续学习和自学习能力，增加机器能够标注维度、提升机器处理数据的精度，由机器承担主要标注工作将成为下一阶段 的行业重心。未来，越来越多的长尾、小概率事件所产生的数据需求增强，人机协作标注的模式性价比不足，机器模拟或 机器生成数据会是解决这一问题的良好途径，及早研发相应技术也将成为AI基础数据服务商未来的护城河。