大数据行业生态图谱
数字经济产业图谱
物联网
区块链
人工 智能
集成 电路
云计算、大数据、人工智能、传感 器、物联网、区块链、虚拟现实、 卫星导航、量子计算、应用电子等
软硬一体化 产业
量子 计算
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数字 经济
卫星 导航
动漫游戏 三维渲染
互联网产业
新闻资讯、网络文学、游戏、 直播、视频、数字音乐、网 上社区、内容搜索、地图导
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一体化应急 防控体系
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实时化环境 气象监测
精准化国土 多维便民民
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金融云监管 服务平台
农业云数据 农村电子商务
农业物联网 质量安全追溯
大型电子商务园区 新零售 智能商圈 物流云数据中心
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智能制造
工业互联网平台 制造业数字化转型
制 造
大数据
虚拟 现实应用 电子文 Nhomakorabea化虚拟现实 智能交互
数字出版 数字印刷
数字旅游 衍生产品
健康终端设备 健康信息平台
智慧养老 “云医院”
旅游云数据中心 旅游数据分析平台 旅游统计工作平台 涉旅决策支持平台
智慧景区
数字政务服务 数字监管服务 数字信用体系
精准智能 健康医疗 安全便捷 平安社区
数字化 文化体育
普惠优质 数字教育
数字化 社保就业
(完整word版)福建省生态环境大数据平台概要设计v0.2
福建省生态环境大数据平台概要设计1.整体设计思想福建省生态环境大数据平台立足于福建省各种生态环境数据；通过多种渠道，采集与生态及环保有关的海量数据；采用当前最前沿的大数据技术（并行计算技术、人工智能技术）,对数据等进行挖掘建模和机器学习建模，通过数据挖掘发现隐藏于其后的规律或数据间的关系，充分挖掘这些数据的价值，从而形成能实际应用于民生的新生数据；作为专家及政府的决策依据，辅助政府精细化决策，辅助专家预测将来可能有出现的环保问题；并能解决现实中真实发生的环保问题；从而改善环境，提升居民生活环境的质量，和百姓生活的福祉.平台建成后,将形成一个完整的基于大数据的生态环境数据智能化收集、智能化核算分析、智能化发布和智能化监管体系,这一平台体系可以把福建省生态环境状况,全面、直观地展现给政府部门和社会公众。
同时环保部门可以重点关注核电站周边生态环境实况。
通过可测量、可核查的生态环境数据，为福建省的生态环境现状评估、趋势预测、潜力分析、目标制定与跟踪，提供决策服务，进而实现对生态环境重点污染源、生态环境动态变化进行有效监管，并为建设生态环境交易市场体系奠定基础。
从使用者的角度看,所有的平台数据集中到统一的逻辑平面上来；平台以省、市、县分级别多视角展示生态环境实时信息，以全息,动态的地图形式全方位地展现给使用者。
平台为各类使用者提供不同的观察视角；领导能查看实时汇总信息，核辐射区大气实况;环保工作能查看各类精细报表与指标,并能搜索工作中所需要的信息。
展现方式有：电子大屏幕播放,WEB浏览，手机APP访问等三种方式。
从数据处理的角度看，平台运行后将建成以生态环境数据为中心的开放式数据中心，广泛收集来自气象,农林，海洋，交通，能源, 车联网等第三方数据，同时也给第三方输出数据并分享成果数据；为后续深度学习积累数据样本,将来平台具备很强的自我学习能力。
2.用户使用场景环保领导大屏查看全局实时信息情况，核核辐射区大气实况，查看汇总报表，指挥环境突发事件处理。
人工智能企业生态研究报告
AI +金融计算机视觉业务智能
识与
AI +泛安防
AI +医疗医 疗 影 像大 决 数 策 据 辅及 助 辅 制 助 药
计 AI +工业算 机视 觉预维测护与 知 决策
AI +教育
计 算机
AI +零售
视
觉
大智
数能
据化
AI +互联网视觉与图像 规划与推荐搜索与问答
AI +政务
是否成为“现金奶牛“
是否带来场景理解，作为对AI产品的输入
* 技术
组合单一 对经技术 济生 AI技 下游 产活 术相 市场 动的 较于 总体 赋能 传统 量， 是否 手段 下游 形成 带来 建设 闭环， 的进 是封 是否 步程 闭性 提供 度 还是 有层可延 次的展 技术 支撑
企业经营表现科学家团队、业务专家团队、整体研产销管团队结构是否健康优质
2001
1998 2000
2008
2010 2012
2016
2019
2008
2012
人工智能布局落子将影响十年格局
人工智能产业与城市发展从1990年到2020年，中国城市格局几经变化，其中上海市、北京市、杭州市等表现稳定，深圳市、成都市、武汉市、长沙市则在城市发展排名中取得了亮眼进步。这些城市都将电子信息产业作为支柱产业之一，在互联网业发展中也排名靠前。 基于前文论述，人工智能产业将打开新一轮城市与区域竞争变局，在此背景下，强化科研与人才优势、加速补充完善人工 智能自身及面向行业落地的产业链、建设示范性智能应用场景、前瞻性布局人工智能相关标准体系、推动公共资源共享、 提升城市环境与宜居性、支持系统性超前研发布局等措施将成为城市把握人工智能发展重大历史机遇的谋划方向。
2019年中国工业大数据市场研究报告
２０１９年中国工业大数据市场研究报告CONTENTS大数据产业分析1.1 大数据产业概况•大数据产业概念•大数据技术体系•大数据产业图谱•大数据产业生态链•大数据产业链全景图1.2 大数据市场分析•大数据市场规模•大数据细分市场•大数据应用市场CONTENTS 工业大数据市场2.1 工业大数据定义2.2 工业大数据来源 2.3 工业大数据分类2.4 工业大数据系统框架2.5 工业大数据市场规模工业大数据应用CHAPTER 1第一章大数据是信息化发展的新阶段。
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
大数据产业是对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
大数据主要应用领域包括教育、交通、能源、大健康、金融等。
大数据技术体系纷繁复杂，但其中有诸多技术格外受到关注。
随着社交网络的流行导致大量非结构化数据出现，传统处理方法难以应对，数据处理系统和分析技术开始不断发展。
随着需求不断扩大、升级，单个企业、甚至单个行业的数据都难以满足要求，数据融合的价值更加显现，形成了数据流通技术体系这一热点。
从数据在信息系统中的生命周期看，数据分析技术生态主要有5个发展方向，包括数据采集与传输、数据存储与管理、计算处理、查询与分析、可视化展现。
数据分析技术安全多方计算和区块链是近年来常用的两种技术框架，此外还涌现出同态加密、零知识证明、群签名、环签名、差分隐私等多种数据流通的技术工具。
数据流通技术而随着摩尔定律的失效（底层硬件的变化），单机性能扩展的模式走到了尽头，而数据交易规模的急速增长（上层应用的变化）要求数据库系统具备大规模并发事务处理的能力。
事务处理技术从大数据产业细分领域来看，可以大致分为数据源、大数据硬件支撑层、大数据技术层、大数据交易（应用）层。
互联网媒体内容社区生态图谱
中国互联网媒体内容社区结构特征
社区形成：“基础”与“框架”
社区发展：“发声”与“留存”
互联网媒体
社区入口 搭建
内容规则 制定
内容板块 布局
算法技术 支撑
用户
互联网 内容 媒体 社区
用户
互联网媒体
内容传播
吸引 外部流量
引导 社区文化
内容创作
帮助 流量沉淀
形成 社区文化
用户
3
互联网媒体内容社区生态图谱
小红书互联网媒体内容社区布局逻辑
生活方式类内容社区布局
社
“美好生活”
区 标
与生活方式
签
分享“美好生活”
主
相关事物
要
用
借高质量内容获
户
取生活方式信息
需
求
探索“美好生活”
相关事物
2020年H1小红书移动端用户画像
22.3%
77.7% 男女
内 容 为用户提供按 板 兴趣分区的 “ 块 美好生活” 主 与 题笔记板块， 形 由关注/算法推 式 荐等分发模式 布 挖掘用户需求。 局
互联网媒体内容社区生态图谱
科技创新，变革未来
互联网媒体内容社区概念界定
互联网媒体内容社区是在媒体平台中依托内容生态的网络社区
内容社区是互联网媒体的一种典型布局模式，具体指依托内容生态的网络社区，其特征包含内容生态机制、社区独有文化、 用户交互功能等。内容社区的内容运作流程大体可分为三步，分别是内容创作、内容分发和基于内容的用户社区互动，创 作者的内容生产为内容社区源源不断地供应内容，内容分发为用户和内容做精准匹配，用户基于社区内容开展互动形成活 跃的社区气氛、激励创作者的内容生产，为内容社区的内容运作形成闭环。
中国电信业人工智能行业应用发展图谱2024
本产品保密并受到版权法保护2024易观分析2024年3月01电信业人工智能行业应用发展背景电信网络基础设施建设日益完备，但终端用户规模扩大、新兴业务发展对于网络性能要求明显提高来源：工信部，易观分析整理667.2841931996.310831162372544.1575590.2602.7629.515.377.1142.5231.2337.70%2%8%14%21%29%2018201920202021202220232018-2023年移动电话基站规模及变化情况（单位：万个，%）移动电话基站数4G 基站数5G 基站数5G 基站占比17441613143513751337129310841374173723723060356413.4%12.3%10.6%9.4%8.5%7.7%21.8%26.0%26.4%25.2%32.1%19.1%2018201920202021202220232018-2023年电信行业业务收入及变化情况（单位：亿元，%）语音业务收入新兴业务收入语音业务增速新兴业务增速移动互联网接入总流量20182023月户均移动互联网流量711亿GB3015亿GB4.6GB/户月16.9GB/户月蜂窝物联网终端用户数6.7亿户23.3亿户物联网用户占移动终端比重30%电信行业作为我国数字新基建重点领域，已经日益融入社会生产生活的肌理当中，是拉动数字经济增长的重要引擎。
2023年，我国宽带接入端口同比增长6.5%；5G 基站同比增长7.8%，占移动基站总数比例上升至29%。
移动互联网接入流量、物联网用户规模持续稳增，带动2023年电信业务收入同比增长6.2%，按上年价格计算的电信业务总量同比增长16.8%。
从业务结构看，电信行业传统语音业务收入下滑，但数据中心、云计算、大数据、物联网等新兴业务收入保持高速增长，2023年业务收入达到3564亿元，同比增长19.1%。
与此同时，这些新兴业务产生的数据量大幅增加，无论是传输数据规模、实时性、可靠性要求相较传统业务都明显更高，对网络性能的要求也相应提高，需要网络具备更强的处理能力、带宽、延迟控制能力、稳定性和安全性来满足业务需求。
大数据知识图谱
影院环境评价
• 7分
喜爱指数
• 73%
描述分类
物的人属性
人对物评价
大数据知识图谱合作案例
春华APP广告分发合作项目：
通过建立APP知识图谱，优化了广告触发机制；同时匹配APP图谱与人群画像，丰富了CTR的 排序特征。使用APP知识图谱后，手机助手整体点击率提升明显，CPM提升23%，累计提升 收入1亿+；
物自身属性
竞品影院
• 北京首都电影院 金融街店
相关商铺
•港丽餐厅 •鹿港小镇 • 避风塘
影讯
• 正在放映 • 即将上映
与他物关系
受众年龄段TOP3
• 20-25岁 • 15-20岁 • 25-30岁
兴趣爱好TOP3
• 剧情 • 搞笑 • 爱情
最热电影TOP3
• 正在放映： • 即将上映：
交通评价
• 便利
大数据知识图谱标签系统
更新频次 长期标签 中期标签
建立后基本不用更新，知识库中稳定的描述物的属性的标签。 如：酒店的地址、APP的类型、疾病的症状等
建立后更新频率低，事物本身性质不变则不用跟新的标签。 如：汽车的产地、商场主营品牌、餐饮的主打菜品等
短期标签
建立后需要频繁更新的标签。 如：人流量，入住率，搜索指数，销售指数等
大数据知识图谱介绍
基于大数据的实体画像
融合大数据部独有到店大数据、用户画像分析等 技术，构建商业知识体系，是公司首个应用于商业的知识图谱。
大数据知识图谱提供的服务
细化商户知识
多垂类O2O业务 提供消费参照
金融及保险建模 提供实体参数
实体样例 查询
在线服务 接口
垂类数据 统计
垂直领域知识图谱
行业知识图谱的构建及应用
⾏业知识图谱的构建及应⽤【说在前⾯】本⼈博客新⼿⼀枚，象⽛塔的⽼⽩，职业场的⼩⽩。
以下内容仅为个⼈见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[认真看图][认真看图]【补充说明】如果你对知识图谱感兴趣，欢迎先浏览我的另⼀篇随笔：⼀、知识图谱的机遇与挑战分享⼀下肖仰华教授的报告。
报告深度剖析知识图谱的发展进程，系统整理知识图谱上半场的主要成果，分析知识图谱下半场的挑战与机遇，以期为各⾏业的认知智能实践带来有益的参考。
▌知识图谱上半场1. 传统知识⼯程2. ⼤数据知识⼯程①⼤规模简单知识表⽰②知识获取③基于知识图谱的简单推理3. ⼤数据知识⼯程到底解决了哪些问题？①语⾔表达鸿沟②缺失的因果链条③碎⽚化数据的关联与融合④深化⾏业数据的理解与洞察⑤显著提升了机器的⾃然语⾔理解⽔平⑥基于知识图谱的⼤规模知识服务⑦知识图谱可视化已⼤量应⽤⑧⼤数据知识⼯程理论体系⽇趋完善▌知识图谱下半场1. 应⽤场景转变2. 新的趋势①繁杂的应⽤场景②深度的知识应⽤③密集的专家知识④有限的数据资源3. 机遇4. 应对策略知识表⽰⽅⾯：①与其他知识表⽰的协同表⽰与推理②知识图谱的多模态表⽰③知识图谱的个性化表⽰知识获取⽅⾯：①发展低成本知识获取⽅法②注重多粒度知识获取③发展⼤规模常识知识获取④复杂知识获取机制与⽅法①知识图谱应⽤透明化②基于知识图谱的可解释⼈⼯智能③发展符号知识指导下的机器学习模型▌总结⼆、⾏业知识图谱的构建与应⽤分享⼀下PlantData的⽂章：⾏业知识图谱构建与应⽤。
1. 知识图谱整体结构描述知识图谱结构拓扑图如图所⽰：企业全量数据应⽤挑战及应对策略：（1）多源异构数据难以融合使⽤知识图谱（本体）对各类数据建模，基于可动态变化的数据模型（概念-实体-属性-关系），实现统⼀建模。
（2）数据模式动态变迁困难使⽤可⽀持数据模式动态变化的知识图谱的数据存储。
（3）⾮结构化数据计算机难以理解利⽤信息抽取技术。
（4）数据使⽤专业程度过⾼（5）分散的数据难以统⼀消费利⽤在知识融合的基础上，基于语义检索、知识问答、图计算、推理、可视化等技术，提供数据检索/分析/利⽤，统⼀平台。
大数据中的图谱和知识图谱技术探究
大数据中的图谱和知识图谱技术探究随着互联网技术的不断发展，我们所生产和获取的数据量正在不断增加，这促使我们需要进行更加深入的数据挖掘和分析。
大数据中的图谱和知识图谱技术，就是一种非常有前景的数据分析方法。
一、大数据中的图谱技术1、什么是图谱图谱，英文名称是“Graph”，它是由节点和边组成的、呈现为图形的模型。
节点代表实体，边则表示节点间关系。
2、大数据中的图谱技术应用大数据中的图谱技术应用非常广泛。
例如，一些网站利用图谱来分析用户的行为，并根据行为模式来推荐商品、服务等。
另外，一些传统行业也开始应用图谱技术，如金融、医疗和物流等。
例如，金融领域利用图谱技术来分析股票的行情，预测股价的变化趋势；医疗领域利用图谱技术来了解疾病和药品之间的关系，进而寻找更佳的治疗方法；物流领域利用图谱技术来优化配送路线、降低物流成本等。
3、大数据中的图谱技术优势大数据中的图谱技术具有如下几个方面的优势：（1）数据量大：图谱技术可以应对海量数据的分析，而传统方法则无法胜任。
（2）结构复杂：大数据中的图谱具有复杂的结构，而图谱技术可以更好地处理这些结构。
（3）关系清晰：通过图谱技术，我们可以更好地了解各数据之间的关系，从而更好地进行数据分析。
二、大数据中的知识图谱技术探究1、什么是知识图谱知识图谱，英文名称为“Knowledge Graph”，它是一种呈现为图谱的知识库。
知识图谱中包含的是人工智能所需要的所有知识，这些知识可以帮助计算机更好地理解、学习和推理。
2、大数据中的知识图谱技术应用大数据中的知识图谱技术应用相当广泛。
例如，谷歌搜索引擎就利用了知识图谱技术，以更好地为用户提供搜索结果。
此外，知识图谱技术还在医疗、金融、体育等领域有广泛应用。
3、大数据中的知识图谱技术优势大数据中的知识图谱技术具有如下几个优势：（1）更高的智能化：知识图谱技术可以让计算机不断学习领域知识，从而更好地进行推理和决策。
（2）翻译语言障碍：采用知识图谱技术，计算机可以翻译不同语言的内容，让不同语言的人们更便利地获取信息。
大数据生态系统概念组成
大数据生态系统概念组成（一）大数据生态系统的提出大树据时代已经到来，人们对于大数据对整个社会所起到的推动作用已经逐步认识到，但大数据的应用需要整个系统的运作，需要数据的获取渠道，数据的分析工具，数据分享的平台，数据分析人员等。
因此，大数据要得以应用发展，必须建立大数据生态系统。
随着大数据相关企业的迅速崛起以及社会对大数据信息的需求推动，大数据产业正在逐步形成一个完整的体系，从数据产生到数据输出的全过程，各个环节环环相扣，这一过程称之为大数据生态系统。
IBM架构师对大数据生态系统进行了简单描述，提出大数据生态系统就是数据的生命周期，即数据采集、存储、查找、分析和可视化的过程。
（二）大数据生态系统的组成结构CTOCTO发布的大数据生态图谱"将数百家大数据公司和IT企业从产品和商业模式划分为2种，从中我们可以看到大数据的生态结构，以及其中各个环节的发展状况和市场热点)从图谱上来看，大数据产业可以划分为*大类：大数据基础设施&大数据分析类&大数据应用类&大数据数据源类&跨基础设施分析&开源软。
大数据的概念目前被炒得非常火暴，但大数据应用还不甚成熟，大数据市场仍处于初级阶段，但大量的创业者已经涌入其中，不少企业经历了失败，但也有不少企业取得了可观的成果。
在竞争过程中，市场在逐步走向整合，IT巨头在现阶段已经开始了收购大战，市场在竞争中，逐步走向成熟，大数据的价值即将接受实践的检验。
（三）大数据生态系统的构建措施大数据生态系统的构建对于企业的未来发展具有决定性的作用，未来市场竞争将更趋于信息化科学化，企业决策将依靠大量的量化信息。
当然要建立大数据生态系统需要耗费企业大量的资源，由于目前技术还不是很稳定，整个社会的数据环境还不甚好，企业构建大数据生态系统存在较大的风险)但提前做好准备，为未来搭建一个坚实的基础是很有必要的。
首先，要培养企业的数据文化，建立数据思维模式，充分理解数据作为一种资源对企业的重要性。
数字健康产业图谱研究
数字健康产业图谱研究 国家三大医疗健康大数据中心及产业园开发主体：中国健康医疗大数据产业发展有限公司：中国电子信息产业集团公司、国 家开发投资公司、中国联合网络通信有限公司和中国国有企业结构调整基金股 份有限公司，共同发起设立了中国健康医疗大数据产业发展公司。
中国健康医疗大数据科技发展集团公司：由中国科学院控股有限公司、中 国银行、工商银行、中国电信、中国信达、广州城投等公司筹建。
公司将与相 关试点城市政府签约，并进驻项目建设现场。
中国健康医疗大数据股份有限公司：中国移动、浪潮集团、国信控股、国 家开发银行、工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行等企业， 宣布共同组建中国健康医疗大数据股份有限公司。
一、医疗健康大数据增速互联网医疗 00« G ，•一 •■ar 傲” Ncusoft' ” I•:士曲卍 2BXt-::十}AK^cor ESSFl 09 ・•・・• •・ ItAA ^H WKY S CHHN v•& ______________ I ■Manx 【 —一• w b —. cSHgji ： TXX JD ” •*i MN 4UU£5<}JT?? 乂 “ ©竺！ JORU ■ — ••••■•■•• ■PtZQAAi康养运动 PKC G^S > B?«!殴内氏齐 大做雜早台 0—・z 竹-歼・*na. iHMlth - 之 MA* 口不* I 商±w ! 02R2•- I I I I I I I I ■童爾a•• Kingeo ^EUI€l_L 伽a ；•心 •- ■・£ —+ / G GVQW 5^）区 I期M 疗 xe»^e 、 Att«4> 心25M«” E8«“ KHB R ・ Tie 、F、•■ 医药及医疔瞬掖医疗健燃大？SIS ＜大蹤幺 决疗严业 人数世平台 ! huamlix I 药附fl 发 **» - z ittW wi 、hings 诃0■卫馅 IWWW ""ZZSVESS M O •— 、l来源：艾瑶硏究院巳主強匝（-）上游：数据源（数据釆集、清洗）1•院内数据在质量规模上具有竞争力、各省市TOP级的三级医疗机构多存有高质量的诊疗数据，且已具备一定规模、医院外联系统中多存有大量的就医行为数据，然而这类数据的应用将依赖政策指导，且面临隐私安全等问题。
中国互联网体育产业生态图谱
人员
俱乐部
分红
未来趋势
场馆建设多功能化
打造强势内容，树立赛事品牌
场馆运营互联网化
20XX/11/21
场地
赛事运营
场租
多业态联动
餐饮 娱乐
大型 赛事
文艺 演出
展览 展销
体育 培训
大数据 大价值
场馆运营
提高 增 场地 加 利用 收 率入
3
俱乐部收支不平衡，培养优质运动员是突围之道
俱乐部
人员
俱乐部
体育旅游
体育衍生行业
体育彩票
体育众筹
监管现状 行业发展 主要模式 阻碍因素
20XX/11/21
体育旅游
无专门针对的监管政策
市场起步期，商业模式探索中 行业参与者增加、市场细分 观赏型、参与型两类 门票收入为主 行业资源整合难度大 安全风险不可控
体育彩票
监管力度逐渐加大，规范趋严，方 向不明确
规模增速明显，无序竞争激烈 发展依赖政策驱动
就能身临其境地体验虚拟
视角和纵深的变化
现实般的比赛现场
• 360度全景摄影其实是利 用相机环拍360°所得的
一组照片，再通过专业软 件无缝处理拼接所得的一 张全景图像 • 360度全景摄像技术应用
于赛事的时间很短。乐视 体育成为了第一个将此技 术应用于公开赛事— 20XX国际冠军杯中国赛 上的企业
• 英国的体育频道 “Sky Sports”，以3D技术直 播体育活动，戏码是英 超足球球赛
20XX/11/21
大数据 大价值
7
新媒体竞争三部曲：版权争夺＋全媒体融合＋技术创新
版权争夺 全媒体融合
赛事IP
自制节目
新闻
中国医疗业人工智能行业应用发展图谱2023
本产品保密并受到版权法保护易观分析2023年12月医疗健康人工智能行业应用发展背景01政策为医疗健康AI发展建设支撑体系，提供发展机遇2023.3务 务 + 研 务 2022.9 2021.07 务 2021 研 2021.06 2020.08 务 2023 研 研 研 2018.04 + + 研 •近年来，多个文件将人工智能在医疗健康领域的应用写入发展规划，医疗AI迎来发展利好。
各省市顺势发布专项政策，为医疗AI的发展建设完整的支撑体系。
•从整体规划来看，医疗AI行业还将继续享受政策红利。
政策将推动成果转化，加速医疗AI应用落地，持续完善标准规范体系。
但同时，随着标准体系的建立，企业也将面临更高的技术与合规门槛。
只有把握核心技术，持续投入研发与创新，才能把握发展机遇，建立牢固的竞争壁垒。
国产化科技成果转化行业标准规范体系数据共享政策为医疗AI发展创造条件政策为医疗AI发展提供机遇表中国AI+医疗重点政策39.0 4.7 3.4 2.3 2.00.80.05.010.015.020.025.030.035.040.045.0中国美国日本韩国WIPO 欧洲专利局中国AI研究成熟，促进医疗AI技术生态不断丰富近年来，国内关于人工智能领域的研究十分密集，发文量激增。
目前，中国不论在高水平论文还是专利申请数量上都位居世界前列，视觉、语音、自然语言处理等基础智能任务工程实现水平全球领先，并且拥有一批追求算法技术极致优化的人工智能企业。
随着理论突破速度开始放缓，深度学习技术进入升级优化阶段，驱动图像分类、机器翻译等多类感知任务提升准确率，在政策的支持下，持续释放技术红利，促进医疗AI技术生态不断完善。
过去十年人工智能领域高水平论文发表量前十国家全球人工智能专利申请量TOP5单位：万篇 © 易观分析注：数据截止统计时间为2020年数据来源：·易观分析整理全球人工智能专利申请量单位：万件3.3 2.30.60.60.40.40.30.30.30.20.00.51.01.52.02.53.03.5美国中国德国英国日本加拿大法国韩国意大利澳大利亚医疗AI仍处于大量研发投入阶段，融资逐年增长提供资金支持 © 易观分析数据来源：公司财报、IT桔子·易观分析整理43.2 24.8 101.162.0137.2 241.5 46649459748701020304050607080901000501001502002503002016201720182019202020212016-2021年医疗AI领域融资数量及金额金额（亿元人民币）数量（件）尽管已经有多家医疗AI启动IPO，但是实现盈利的企业尚未出现，根据已公开的公司数据，研发费用占比高，并且仍在持续增长，可见在未来短时间内，医疗AI产品研发及优化仍是重点，资金需求缺口大。
江苏新一代信息技术产业发展分析研究
区先后出台了发展区块链行业相关的人才优待和行
业创新扶持方案。
1.2 重点企业
5G 通信高端技术领域，中国电科十四所成功研
制的 5G 毫米波大规模 MIMO 天线能够大幅度提升无
线通信频谱效率和功率效率，是解决热点覆盖和最
后 500 m 接入问题的核心设备。5G 毫米波大规模
助理研究员，硕士；研究方向：
科技项目管理。
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第 29 期
2021 年 10 月
江苏科技信息 · 科技战略研究
公司有 515 家，其中南京 205 家、苏州 162 家、无锡 42
家［3］。从发展地区来看，江苏区块链企业大都集中在
争环境难以显现；
（3）技术标准缺乏。目前，江苏省在
区块链领域还没有通用的标准，在标准化方面的工作
需要进一步加强。
3 江苏省新一代信息技术产业发展建议对策
推动 5G 产业集聚和高质量发展，最终形成“核心
环节带动、产业配套完整、安全自主可控”的产业生
态。一是主谋策划、挖掘需求。全面摸底江苏省 5G
网络建设、产业发展、应用示范等领域的发展现状，分
5G 时代的到来，不仅带来智能终端高速体验，更
能普及、应用于物联网、人工智能、虚拟/增强现实等
行业。江苏是全国重要的 5G 产业集聚区之一，具有
良好的产业基础，5G 产业链较为完整，部分领域如传
输介质、网络运营等具有一定的国际竞争优势。江苏
在 5G 建设发展工作部署中，按照试点先行的办法，明
确了以南京、苏州、无锡 3 市作为 5G 发展先导城市，
中国数字出版产业生态图谱2015
中国数字出版产业生态图谱2015本产品保密并受到版权法保护Confidential and Protected by Copyright Laws中国数字出版产业生态图谱互联网运营方线下运营方内容提供方网络文学猫的天空之城字里行间单向街书店有声阅读第三方服务提供方版权管理智能硬件网络运营商支付手机平板电脑电子阅读器应用分发读书社区自出版社交入口有声阅读出版社图书馆/书店创意书店订货会/书展门户读书频道阅读商店众筹出版文学网站/移动阅读电信运营商阅读基地图书出版机构有声机构优质内容是数字出版和阅读平台运营的核心竞争力互联网运营方线下运营方内容提供方网络文学猫的天空之城字里行间单向街书店有声阅读第三方服务提供方版权管理智能硬件网络运营商支付手机平板电脑电子阅读器应用分发读书社区自出版社交入口有声阅读出版社图书馆/书店创意书店订货会/书展门户读书频道阅读商店众筹出版文学网站/移动阅读电信运营商阅读基地图书出版机构有声机构内容提供方网络文学图书出版机构有声机构内容提供方在产业链上游，为数字出版及阅读平台的运营提供前提保障有声阅读受众人群更广泛，未来发展前景乐观网络文学整合互联网原创作者和作品资源，为作者及出版作品最大化挖掘潜在商业价值图书出版机构从事版权服务，严格把控出版和发行质量互联网阅读运营方提供多种渠道入口供用户选择互联网运营方线下运营方内容提供方网络文学猫的天空之城字里行间单向街书店有声阅读第三方服务提供方版权管理智能硬件网络运营商支付手机平板电脑电子阅读器应用分发读书社区自出版社交入口有声阅读出版社图书馆/书店创意书店订货会/书展门户读书频道阅读商店众筹出版文学网站/移动阅读电信运营商阅读基地图书出版机构有声机构互联网运营方有声阅读读书社区自出版社交入口有声阅读门户读书频道阅读商店众筹出版文学网站/移动阅读电信运营商阅读基地互联网阅读平台：文学网站、移动阅读APP 、社区论坛、社交入口、电信运营商等渠道入口拥有强大的用户资源，提供原创文学和出版读物电子书，商业模式丰富阅读商店：电商平台销售图书对传统的全国连锁书店销售纸质图书造成冲击，还具有销售电子书的优势，可以最大程度优化用户体验众筹出版：众筹作为互联网金融工具助力出版业，吸纳用户资源的同时，也为用户打造更广的阅读空间，也是作者的一种营销手段互联网自出版平台：自出版为草根作者们提供了一种全新的登场方式，同时也面临来自知名作家在作品质量和稿酬方面的挑战数字出版时代爆发，实体渠道销售仍然坚挺，源于良好的阅读体验互联网运营方线下运营方内容提供方网络文学猫的天空之城字里行间单向街书店有声阅读第三方服务提供方版权管理智能硬件网络运营商支付手机平板电脑电子阅读器应用分发读书社区自出版社交入口有声阅读出版社图书馆/书店创意书店订货会/书展门户读书频道阅读商店众筹出版文学网站/移动阅读电信运营商阅读基地图书出版机构有声机构传统发行渠道不可替代越来越多地图书实体渠道正在迎接来自互联网渠道的冲击，出版发行机构也加大对互联网营销的重视程度和投入力度，但实体渠道可提供良好的阅读环境和阅读服务，仍满足着一批特定的阅读人群。
大数据知识图谱实战经验总结
大数据知识图谱实战经验总结作为数据科学家，我想把行业新的知识图谱总结并分享给技术专家们，让大数据知识真正转化为互联网生产力!大数据与人工智能、云计算、物联网、区块链等技术日益融合，成为全球最热的战略性技术，给大数据从业者带来了前所未有的发展机遇，同时也对大数据工程师提出了高标准的技能要求。
大数据具有海量性、多样性、高速性和易变性等特点，映射到大数据平台建设要求，不仅要具备海量数据采集、并行存储、灵活转发、高效调用和智能分析的通用Paas服务能力，而且能快速孵化出各种新型的Saas应用的能力。
要实现这个目标，架构设计至少要满足三个总体技术要求：1.一是把分布式大数据平台的基础数据服务能力建设摆在首位。
规划出支撑PB级规模数据运营能力的云平台架构，运用经典设计原则和设计模式的架构之美，吸纳业内主流分布式技术的思想精髓，深耕主流平台服务模式到现代微架构的演变内涵;2.二是用系统架构设计和微服务建设思想武装团队，持续撰写多维度的架构蓝图，推动团队协同作战;3.三是围绕大数据全栈技术体系解决项目实战中的各类难题，制定主流技术规范和设计标准，通过平台核心组件方式快速迭代出新型业务。
从设计要求来讲，大数据平台服务的整体设计要具备全面、全局、权衡的关键技术要求，不仅能全面提炼国内外优秀架构和解决方案的精华，而且要理解分布式技术的底层设计思想;不仅能全局了解上下游技术生态和业务结合的设计过程，而且要游刃有余的处理系统功能和性能问题;不仅能权衡新技术引入和改造旧系统的成本估算，而且要推动作战团队轻松驾驭新技术。
•第一个总体技术要求：把分布式大数据平台的基础数据服务能力建设摆在首位。
规划出支撑PB级规模数据运营能力的创新云平台架构，运用经典设计原则和设计模式的架构之美，吸纳业内主流分布式技术的思想精髓，深耕主流平台服务模式到现代微架构的演变内涵。
•第二个总体技术要求：用系统架构设计和微服务建设思想武装团队，持续撰写多维度的架构蓝图，推动团队协同作战。
中国汽车业人工智能行业应用发展图谱2024
本产品保密并受到版权法保护2024易观分析2024年3月01汽车业人工智能行业应用发展背景智能汽车的崛起彻底颠覆了汽车行业的生态逻辑，成为未来汽车行业发展的必然方向和新的增长点⚫智能汽车通常又被称为智能网联汽车，是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
⚫近几年来，中国智能汽车的销量和渗透率不断攀升。
随着中国新能源汽车和智能汽车的不断崛起，汽车产业链核心价值将由整车制造向产业链两端转移，核心竞争力向核心软硬件提供商和运营服务商倾斜。
© 易观分析 数据来源：中汽协、亿欧等互联网公开资料·易观分析整理2576.92531.12627.52686.43009.4120.6136.7352.1688.7949.51736.9133.3355.8661.92019年2020年2021年2022年2023年汽车新能源汽车智能汽车2019年至2023年中国各类汽车销售情况（单位：万辆）传统汽车与智能汽车核心竞争力对比传统汽车智能汽车•关键部件：发动机、变速箱及底盘是传统汽车核心竞争力的体现•品牌：传统汽车经年积累的品牌价值也是其核心实力•供应链管理能力：长期积累•软件设计与运营能力：随着软件定义汽车时代的到来，用户体验与需求成为软件升级的核心驱动，运营至关重要•硬件制造能力：传感器、芯片等成为智能汽车核心零部件，其制造能力更加重要从供给角度看，传统车企、造车新势力、互联网巨头、科技企业等多元化企业纷纷入局，推动智能汽车创新发展⚫特斯拉作为行业开拓者，将“智能化”的内涵赋予汽车，国内的新势力品牌在特斯拉的带领下涌入智能汽车赛道；⚫传统汽车品牌不甘落后，纷纷成立新的汽车品牌，朝着智能化进一步发力，希望在智能化的浪潮下不被甩掉；⚫互联网巨头和科技公司也积极投身汽车行业，投入大量的资金、资源和人才，希望汽车变成“移动智能终端”。
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大数据行业生态图谱3.0——信息图
发表于2014-05-29 15:07| 1774次阅读| 来源中国大数据| 2条评论| 作者佚名
大数据分布式文件系统风险投资
【编者按】创业者们纷纷涌入大数据市场，尾随的VC们也是挥金如土，导致大数据创业市场目前已经非常拥挤。
虽然大数据创业市场已经人山人海，但是依然有足够的空间给新的创业公司，现阶段大数据基础设施和分析工具领域的创新吸引了大量的资金，FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本，涵盖了大数据的38种商业模式，被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。
经过漫长的等待，Turck终于推出大数据生态地图3.0版本。
他对大数据市场的几个最为关键的演变趋势做出预测。
以下为原文：
2012年，FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本，涵盖了大数据的38种商业模式，被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。
两年后的今天，经过漫长的等待，
Turck终于推出大数据生态地图3.0版本。
（期间bloomberg推出过一个2013版大数据生态地图）
在大数据生态地图3.0版中，Turck从一个风险投资者的角度对两年来大数据市场的最新发展进行了深入的研判，并对未来趋势进行解读，以下是Turck眼中大数据市场的几个最为关键的演变趋势：
竞争加剧：创业者们纷纷涌入大数据市场，尾随的VC们也是挥金如土，导致大数据创业市场目前已经非常拥挤。
例如一些创业项目类别，例如数据库（无论是NoSQL还是NewSQL），或者社交媒体分析，目前正面临整合或去泡沫化（随着Twitter收购BlueFin和GNIP，社交分析领域的整合已经开始）
虽然大数据创业市场已经人山人海，但是依然有足够的空间给新的创业公司，现阶段大数据基础设施和分析工具领域的创新吸引了大量的资金，当然，这类大数据创业本来就是资金密集型项目。
大数据市场尚处于初期阶段：虽然大数据的概念已经热炒了数年，但我们依然处于市场的早期阶段，虽然过去几年类似Drawn和Scale这样的公司失败了，但是相当多的公司已经看到了胜利的曙光，例如Infochimps、Causata、Streambase、ParAccel、Aspera、GNIP、BlueFinLanbs、BlueKai等。
还有不少大数据创业公司已经形成规模和气候，并且获得了海量融资，例如MongoDB已经募集2.3亿美元，Plalantir9亿，Cloudera1亿。
但是就成功的IPO或公司而言，市场尚处于早期阶段（虽然已经有Splunk、Tableau等成功IPO）。
此外，目前阶段一些传统IT巨头已经展开了收购大战，例如Oracle收购BlueKai和IBM收购Cloudant。
在很多大数据创业领域，创业公司们依然在为市场领袖的地位展开混战。
从炒作回归现实：虽然经过几年声嘶力竭的热潮后，媒体对大数据已经有些审美疲劳，但这恰恰是大数据真正落地的重要阶段的开始。
未来几年是大数据市场竞争的关键时期，企业的大数据应用从概念验证和实验走向生产环境，这意味着大数据厂商的收入将快速增长。
当然，这也是一个检验大数据是否真的有“大价值”的时期。
大数据基础设施：虽然Hadoop已经确立了其作为大数据生态系统基石的地位，但市场上依然有不少Hadoop的竞争和替代产品，但这些产品还需要时间进化。
基于Hadoop分布式文件系统的开源框架Spark近来成为人们讨论的热门话题，因为Spark能够弥补Hadoop的短板，例如提高互动速度和更好的编程界面。
而快数据（实时）和内存计算也始终是大数据领域最热门的话题。
一些新的热点也在不断涌现，例如数据转换整理工具Trifacta、Paxata 和DataTamer等。
时下一个关键的争论是企业数据是否会转移到云端（公有云或者私有云），如果是，什么时候会发生？一些基于云端的Hadoop服务创业公司例如Qubole、Mortar坚信从长远看所有企业数据最终都会转移到云端。
大数据分析工具：就创业者和VC的活跃度而言，大数据分析是大数据市场最活跃的领域。
从电子表格到时间线动画再到3D可视化，大数据创业公司们提供了各种各样的分析工具和界面，有的面向数据科学家，有的选择绕过数据科学家直接面向业务部门，由于不同的企业对分析工具的类型有不同的偏好，因此每个创业公司在自己的细分领域都有机会。
大数据应用：大数据应用的发展进程相对缓慢，但目前阶段大数据确实已经进入了应用层。
从大数据生态地图3.0中我们可以看到，一些创业公司开发出了大数据通用应用，例如大数据营销工具、CRM工具或防欺诈解决方案等。
还有一些大数据创业公司开发出了面向行业用户的垂直应用。
金融和广告行业是大数据应用起步最早的行业，甚至在大数据概念出现之前就已经开始了。
未来大数据还将在更多行业得到广泛应用，例如医疗、生物科技（尤其是基因组学）和教育等。