亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

**來源：中國信息通信研究院 **

　　日前，在2023可信云大會上，中國信通院正式發布《云計算白皮書（2023年）》。本次白皮書聚焦過去一年多來云計算產業的新發展新變化，總結梳理國內外云計算政策、市場、技術、應用等方面的發展特點，并對未來發展進行展望。 　**　白皮書核心觀點**

　　1.云計算戰略價值在全球范圍內持續提升

　　美國繼“云優先”（CloudFirst）、“云敏捷”（CloudSmart）之后，又出臺多個戰略文件，將云計算應用至相關領域，并明確提出通過云戰略獲取全球優勢。歐洲、亞洲等主要國家紛紛發布國家戰略或計劃，推動云計算在各行業的應用布局，深度挖掘云計算產業價值。我國政策宏觀指引云計算應用創新，地方政府持續推動云計算與實體經濟融合走深。 　**　2.全球云計算市場穩定增長，我國保持快速發展**

　　根據Gartner統計，2022年全球云計算市場規模為4910億美元，增速19%，預計在大模型、算力等需求刺激下，市場仍將保持穩定增長，到2026年全球云計算市場將突破萬億美元。根據中國信通院統計，2022年我國云計算市場規模達4550億元，較2021年增長40.91%。相比于全球19%的增速，我國云計算市場仍處于快速發展期，預計2025年我國云計算整體市場規模將超萬億元。 　　3.云計算產業環境日益激烈，新一輪競爭全面開啟

　　全球各國將云計算看作搶占新一輪科技革命制高點的關鍵環節。云計算巨頭廠商在全球化布局基礎上，紛紛調整發展重心，并聚焦熱點區域、熱點領域和熱點方向，試圖在市場上搶得先機。 　**　4.云計算技術不斷推陳出新，助力產業高質量發展**

　　隨著上云進程持續加深，企業需求逐步向用云轉移，效率、性能、安全等成為用戶關注點，應用現代化、一云多芯、平臺工程、云成本優化、系統穩定性、云原生安全等新技術層出不窮，滿足用戶多樣性場景需求，助力產業數字化升級。 　**　5.行業上云用云呈階梯狀分布，中小企業成影響上云進程關鍵**

　　從行業應用來看，我國云計算應用已從互聯網拓展至政務、金融、電信、工業、交通、能源等傳統行業，但各行業應用水平參差不齊，應用深度呈現階梯狀分布。從企業規模來看，央國企是發展數字中國的主力軍，而中小企業類型多、數量大，是影響整體上云進程的關鍵。兩類企業在上云用云過程中呈現出不同的特點。 　　6.數字應用方式與算力資源供給變革，云計算向數字世界操作系統轉變

　　人工智能大模型快速發展，引發數字應用使用方式和算力資源供給的雙向變革。算力資源呈現出計算異構、算網融合的特點，數字應用呈現出分布式、多模態、超大量級的特點，云計算加速向面向大體量分布式應用的體系化、工程化創新的操作系統演進，向下加速催生算力服務新范式，向上定義數字應用新界面。 　　此外，會上還發布了“2023云計算十大關鍵詞”，解讀云計算產業發展重要趨勢。 　　十大關鍵詞分別是：應用現代化、一云多芯、分布式云、低/無代碼、軟件工程、系統穩定性、云原生安全、云優化治理、中小企業上云、超算/智算服務。 　　基于對云計算產業的長期研究與觀察，中國信息通信研究院認為，以下十大關鍵詞充分凸顯云計算產業發展最新趨勢。 　　關鍵詞1：應用現代化

**　　云原生成為數字基礎設施，加速應用現代化發展**

　　數字時代生產生活方式的變革，推動應用加速創新，基于云計算基礎設施構建技術架構、應用架構、數據架構、組織流程和用戶體驗全面提升的現代化應用成為重要發展趨勢。從技術角度看，云原生已成為數字基礎設施。從大環境看，數字時代引發了生產生活方式的巨大變革。在多因素的驅動下，以云為底座的應用需要充分契合時代訴求，邁向現代化。 　　關鍵詞2：一云多芯

**　　算云融合帶來異構復雜性，一云多芯是重要解決方案**

　　隨著“云計算”和“算力”深度融合發展，異構的底層硬件、客戶操作系統及支撐軟件等因素進一步加劇算云融合進程的復雜性，一云多芯應運而生。一云多芯是一種屏蔽異構技術棧差異，提供統一的云計算環境和管理方式的技術架構，可以實現多種平臺環境的高效協同，為保障業務系統的穩定運行提供新的路徑。 　　關鍵詞3：分布式云

**　　多方需求推動云計算向分布式部署演進，各行業利用分布式云加速轉型升級**

　　隨著用戶對邊緣計算、數據安全合規、混合多云部署、行業定制等方面的需求不斷增加，集中式云計算部署模式已經無法滿足所有用云場景需求，將云能力擴展到任意位置，實現算力分布泛在、彈性敏捷部署、全局管理調度、一體安全防護，滿足時延敏感、數據合規、大型組織分支機構管理、分布式應用治理等業務場景需求，推動政務、金融、交通、制造、能源等各行業數字化轉型發展。 　　關鍵詞4：低/無代碼

**　　低/無代碼推動軟件編程平民化，引領業務和技術真正走向融合**

　　隨著企業數字化轉型加快，降低成本投入、提升技術組件復用度和需求響應速度、加強企業組織結構管理是企業對低/無代碼的首要需求。隨著AIGC的興起，低/無代碼2.0將基于大型預訓練模型，支持理解和生成代碼、組件、可視化操作界面等開發元素，進一步強化低/無代碼組件化、高復用、高靈活的特點，直接觸達業務需求，極大提高研發流暢度。 　　關鍵詞5：軟件工程

**　　云上軟件研發需求日趨規模化和多樣性，平臺工程應運而生**

　　云時代大量應用高頻率發布和部署，故障模式難以預測和跟蹤，軟件交付速度與軟件質量的平衡問題也愈加凸顯。伴隨著云上軟件研發的需求日趨規模化和多樣性，平臺工程應運而生。平臺工程是自助式內部開發者平臺的技術架構和運營管理模式，通過實踐平臺工程，可減輕開發工程師的認知負擔，屏蔽基礎設施的復雜性，實現應用程序靈活擴展升級，提高云應用性能和安全性，最終提高研發效率、實現快速高質量交付。 　　關鍵詞6：系統穩定性

**　　云上系統穩定性保障挑戰巨大，SRE提供“穩保”方法論**

　　我國監管層面高度重視系統穩定安全運行，但當前全面上云的環境下，技術側和用戶側的變化為穩定性保障帶來巨大挑戰。SRE作為一種以韌性為核心的實踐方法，在云上環境中能夠提供系統穩定性保障的最佳實踐。通過關注系統韌性、自動化、故障管理和跨團隊合作等方面，SRE能夠支持事前故障預防、事中故障發現與定位、事后故障止損與優化，幫助構建和維護在云上環境中穩定韌性的系統。 　**　關鍵詞7：云原生安全**

**　　云安全加速向云原生安全演進，聚焦以應用為核心的全棧安全**

　　云原生經過多年發展，已實現高質量規模化落地。云原生革新了云上軟件架構和應用構建模式，建設面向云原生的新安全防護體系成為保障云上安全的剛需；同時，云原生不可變基礎設施、可編排、彈性敏捷等技術優勢也在賦能傳統安全，助力安全與基礎設施、業務應用的深度融合，云原生安全成為云上安全防護的最佳路徑。云原生安全技術生態日趨成熟，聚焦以應用為核心的全棧式安全防護。 　　關鍵詞8：云優化治理

**　　云優化治理內涵不斷豐富，加速企業降本增效**

　　隨著企業核心業務逐步上云，云資源使用量和架構復雜度不斷提升，企業面臨云成本管理、資源治理等優化治理挑戰。隨著企業需求不斷提高，云優化治理的理念、技術、工具、生態全面發展，支撐企業云優化治理能力建設，加速企業降本增效，進一步釋放云計算價值。 　　關鍵詞9：中小企業上云

**　　國家高度重視中小企業上云，中小企業是上云用云的主力軍**

　　十四五以來，國家高度重視中小企業上云水平和深度。在政策指引下，中小企業上云意識和積極性顯著提升，上云進度不斷加快，應用程度不斷加深。中小企業在數字化發展中主要面臨業務數據分散、自動化水平低、個性化需求高，建設預算有限以及缺乏技術人才儲備等痛點問題，亟需上云用云提高信息系統互聯互通和低成本定制化開發能力。SaaS服務成為中小企業上云用云的主要選擇，“一站式”模式降低中小企業上云用云門檻。 　　關鍵詞10：超算/智算服務

**　　云計算促進算力資源服務化、普惠化，超算/智算服務加速推進產業發展**

　　隨著云計算技術的發展與成熟，其逐步推動智算/超算服務以資源交付走向任務交付，實現算力資源以云服務的方式提供，推動智算/超算服務的普惠化、泛在化。在智算規模持續擴大的背景下，涌現出眾多應用智算的服務場景，包括智慧交通、智慧醫療、智慧城市和智慧制造等，智算服務成為眾多行業發展的催化劑。以航天、國防、氣候建模和石油勘探等領域為主的高精尖領域依靠超算提供的服務不斷發展進步，超算服務成為衡量尖端領域發展的晴雨表。 　　具體內容如下：

這本開放獲取的書籍旨在教育數據空間設計師理解創建成功數據空間所需的要求。它探索了數據空間的前沿理論、技術、方法論和最佳實踐，這些數據空間既適用于工業數據，也適用于個人數據，為讀者提供了理解數據空間設計、部署和未來發展方向的基礎。 這本書捕捉了創建數據空間的早期經驗和教訓。它將這些貢獻分為設計、部署和未來方向三個部分。 第一部分探索了數據空間的設計空間。各個章節詳細描述了數據空間的組織設計，包括數據平臺、數據治理聯合學習、個人數據共享、數據市場以及數據空間的混合人工智能。 第二部分描述了在實際部署中使用數據空間的情況。各章節由行業專家共同撰寫，包括了工業4.0、食品安全、金融科技、醫療保健和能源等領域的數據空間案例研究。 第三部分詳細介紹了數據空間的未來方向，包括歐洲共同數據空間的挑戰和機會，以及實現可信數據共享的隱私保護技術。 這本書主要對兩類讀者有興趣：一類是對數據管理和數據共享有興趣的研究人員；另一類是從事數據驅動系統的實踐者和行業專家，他們所在的生態系統中數據的共享和交換至關重要。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-98636-0

來源：華為

來源 | 華為（轉載請注明來源）

中國人工智能產業發展聯盟、華為云和中國信息通信研究院聯合編寫的《知識計算白皮書》，多維度、多角度、多層次地剖析了知識在企業從數字化到智能化的過程中發揮的重要作用，綜合闡述并客觀分析了知識計算從知識層、模型層、算子層到行業應用的框架體系，通過能源、工業、醫療、政務、金融等行業的知識計算應用案例闡釋知識計算為產業、行業、企業帶來的價值，描繪了未來知識計算在技術、產業、標準、生態等方面的發展愿景。

知識計算是一種新的計算模式，利用AI技術實現機器將知識轉化成可計算的模型。

具體來說，知識計算將行業中各種形態的知識，以數學模型的方式，協同行業數據進行計算。將該過程中所涉及的方法和能力納入知識計算框架當中，為行業實現智能化轉型升級提供有力支撐。

隨著AI技術的高速發展，AI在行業中的應用逐步進入快車道。然而，AI解決方案落地成本高的問題阻礙了AI在各行業中的廣泛滲透。過往經驗表明，行業知識的有效利用能夠降低企業使用AI解決業務問題的成本。然而，大多數行業的核心知識分布相對雜亂，比如以文字、圖像等方式顯性地存在企業文檔、手冊中，或者以經驗、學識等方式隱性地存在于行業專家、資深員工的大腦中。知識呈現的方式不同，以及零散的分布，導致企業知識難以傳承、利用。

知識計算聚焦于對行業知識進行有效、充分的利用，將行業知識與AI技術有機結合，融會貫通雜亂的知識并使其參與計算，喚醒行業知識的生命力，發揮行業知識的力量。知識計算將行業長期積累的知識貫穿至解決行業問題的整個過程中，克服AI落地過程中所面臨的諸多問題，提升企業運行效率，比如在業務上，知識計算的應用一方面可以提升企業員工效率，有效釋放專家的精力，另一方面也能夠幫助企業降本增效，為企業高效生產、靈活組織、便捷獲取提供支持與保障；在管理上，知識計算能夠提供更加客觀、準確、科學的決策依據，實現超前預測，降低決策風險，提升企業管理水平。

知識參與計算，將讓知識在建模、求解和應用各階段都發揮重要作用。首先，在AI解決行業問題的過程中，基于專家經驗、行業研究成果構建的知識體系將指導業務場景數據的形成，以及AI模型的構建。其次，在求解過程，行業知識的引入將幫助AI模型更高效地求得更優解。最后在應用階段，行業知識一方面能夠提供決策依據，提升AI模型的可遷移性以及可解釋性，另一方面也可以識別模型運行過程中所產生的有效數據，迭代優化建模和求解。

知識計算通過結合行業知識與AI技術，實現數據與知識雙輪驅動，幫助AI進入企業核心生產系統，為行業智能化轉型升級帶來新的驅動力，也為行業創新帶來無限可能。

具體內容如下

由中國信通院及工業互聯網產業聯盟聯合編寫的《工業互聯網平臺白皮書 2021（平臺價值篇）》（以下簡稱《白皮書：平臺價值》）正式發布。《白皮書：平臺價值》結合工業互聯網平臺應用推廣趨勢與產業界需求，提煉構建平臺賦能價值體系，同時研究分析了價值導向的平臺能力選型。

//www.aii-alliance.org/index/c145/n2781.html

《白皮書：平臺價值》共分為三大部分，第一部分為平臺應用態勢及價值內涵分析，該部分對平臺發展階段進行了判斷，并詳細闡述了平臺應用價值體系；第二部分為平臺應用體系多維分析，通過國內外平臺賦能案例梳理得到“應用價值-業務場景”、“業務場景-平臺能力”、“應用價值-平臺能力”二維熱力圖，并結合熱力圖對平臺應用場景、價值、平臺能力之間的復合關系進行了詳細分析；第三部分為總結及展望，對平臺未來應用價值、賦能場景、提供能力進行了展望。

《白皮書：平臺價值》的發布將為工業互聯網平臺進一步發展及制造業數字化轉型提供參考和借鑒。下一步，中國信通院與工業互聯網產業聯盟還將圍繞工業互聯網平臺其他領域深化研究，推出專題性白皮書，歡迎大家持續關注。

//baai.org/l/Frontiers2021

本報告總結2021年人工智能前沿科技主要趨勢如下：

1. 信息模型、具身模型和腦模擬機器人的結合將誕生超級人工智能。

2. 系統研究超大規模智能模型發展和影響的新興領域已經形成，超大規模預訓練模型研發競賽進入白熱化階段，多模態預訓練模型成為下一個大模型重點發展領域。

3. Transformer成為計算機視覺領域的重要網絡架構，并開始向強化學習、圖神經網絡等領域滲透。

4. 加速方法創新提升了超大參數規模模型的訓練效率，催生更大規模參數的巨型模型。

5. Prompt Tuning成為自然語言處理領域預訓練語言模型新型訓練范式，預訓練語言模型發展的新路線是提升訓練和推理的效率。

6. 遮蓋圖像建模、非Transformer架構、神經輻射場等技術快速發展，成為計算機視覺的熱點研究領域；脈沖視覺領域發展，將開辟機器視覺新路線

7. 生物神經元與芯片結合成為類腦芯片的研究熱點。

8. 高性能、低能耗AI芯片不斷涌現的同時，由AI輔助設計成為芯片發展新趨勢；存算一體AI芯片設計、應用步伐加快。

9. Web模型成為新型信息搜索范式的核心支撐，預訓練語言模型助力信息檢索性能提升。

10. 借鑒腦神經和認知科學研究成為啟發類腦智能研究的重要來源。

11. 無線高帶寬、微創、結合AI算法等成為腦機接口的發展重點。

12. 傳統科研領域成為人工智能發展的“新戰場”，人工智能在輔助基礎和應用科學研究的同時，也提升了智能產品和服務的性能。

13. 強化學習環境成為發展泛化性更強、適應復雜環境智能體的重要支撐，而提升訓練效率成為強化學習領域的研究重點。

14. 因果推斷在經濟學、社會學研究中實現突破。

15. 基于超大規模預訓練模型的平臺和系統成為研發機構和企業的發展思路。

16. 面向更為復雜任務和需求的基準測試和數據集不斷涌現。

17. AI為人類科學家提供領域數據集，助力基礎科學研究。

18. AI算力成為超算性能比拼的“新擂臺”。

本報告總結2021年人工智能產業主要趨勢如下：

1. 智能醫療賽道持續火熱，各大醫療AI企業紛紛沖刺IPO，“燒錢”成為今年這一賽道最鮮明的標簽。
2. 國家開始逐步發放各類醫療影像AI軟件三類證，為醫療影像的發展提供了契機。
3. 資本助力下，新興AI創企、互聯網科技巨頭和傳統藥企在AI制藥領域百花齊放。
4. 2021年被業界公認為數字療法產業元年，一批數字療法企業嶄露頭角。
5. 醫保的推進可為手術機器人打開市場，全民可用的時代或可指日可待。
6. 腦機接口不再只是“意念打字”的融資噱頭，逐漸從實驗室走向臨床實踐，從科幻照進了現實。
7. 自動駕駛行業迎來新的投融資熱潮，2021年是十年來自動駕駛賽道資本熱度最高的一年。
8. 今年，國內大批Robotaxi企業已進入車隊測試及服務試運營的階段，未來行業的競爭核心也將會轉向運營規模與測試里程的比拼。
9. 乘用場景以外，物流、港口、礦區、城市環衛等細分場景成為自動駕駛落地新風口。
10. 今年，國內外激光雷達企業也得到了資本市場大力支持。新舊車企紛紛表示，其新車將首次搭載激光雷達，引發激光雷達量產落地的新紀元。
11. 計算機視覺，在技術成熟度、商業化進程、市場增長速度、投融資熱度等方面，是人工智能產業當前熱門的發展賽道。2021年，我國計算機視覺產業快速發展，企業加快上市步伐，爭奪“視覺AI第一股”。
12. 隨著AI芯片技術的不斷發展，芯片制程不斷優化，工藝逐步提升，AI芯片功能的細分程度進一步提升，形成異構形態的計算格局。
13. 高效、節能成為AI芯片發展的長期目標。追求在提升算力的前提下降低功耗，是近年來企業關注的重點。
14. GPU依然是AI芯片企業研發關注的重點方向。GPU性能較高，且兼具計算的靈活性，適用于構建大規模的AI計算集群，在研發超大規模AI模型方面具有應用前景。

《2021全球工程前沿》研究圍繞中國工程院9 個學部，依托“1+9+1”系列院刊，凝煉工程研究前沿和工程開發前沿，并重點解讀其中關鍵的27個工程研究前沿和27個工程開發前沿，每年以中英文形式向全球發布年度報告，旨在研判未來科技發展方向，發揮學術引領作用，引導工程科技創新。全球工程前沿研究以數據分析為基礎，以專家研判為依據，遵從定量研究與定性研究相結合、數據挖掘與專家論證相佐證、工程研究前沿與工程開發前沿并重的原則，尤其注重數據與專家的多輪深度交互，綜合集成、逐步迭代，凝練出年度全球工程前沿。在數據分析方面，綜合利用期刊論文（SCIE 收錄）、會議論文和全球專利數據，獲得了每個領域工程前沿遴選的基礎素材，供專家參考。在專家研判方面，文獻情報專家以及領域專家全程參與數據源的補充、前沿方向的提煉和修訂，以及重點前沿的解讀。

在前期《隱私保護計算技術研究報告》《隱私保護計算與合規應用研究報告》研究基礎上，本報告聚焦隱私保護計算技術產業落地缺乏參考的問題，對數據、數據價值、隱私保護計算如何助力數據價值釋放以及在金融、醫療、政務領域場景的應用價值進行探討與探索，為隱私保護計算技術的應用落地及數據價值釋放提供參考。

近日，《全球數字經濟白皮書》正式發布。白皮書深入研究了全球在5G、數據要素、人工智能、制造業數字化轉型等關鍵領域的國際發展態勢，梳理總結了全球數字經濟政策新動向，并對全球數字經濟的發展狀況進行分析，從全球整體、不同國家組別、不同地理區域、具體國別的視角，量化呈現全球數字經濟發展新格局。

白皮書顯示，去年我國數字經濟規模位居世界第二逼近5.4萬億美元，從增速看中國數字經濟同比增長9.6%，已高居全球第一。

本白皮書針對行業現場網規劃、建設和管理的現存問題，提出了基于數字孿生技術構建的行業現場網全生命周期能力體系。面向能力體系構建的關鍵需求，研發行業現場網數字孿生全生命周期管理平臺（DT-NLM），對涉及的核心技術進行詳細介紹，并提出實際的行業現場網數字孿生應用場景用例，最后通過未來展望對產業發出倡議。本白皮書旨在為產業在規劃設計相關產品和解決方案時提供參考和指引。

//221.179.172.81/images/20210601/365711.pdf

德勤科技、傳媒和電信行業聯合推出《全球人工智能發展白皮書》。《全球人工智能發展白皮書》深入研究人工智能技術步入商業化階段后，在全球各主要城市的創新融合應用概況，以及其將對金融、教育、數字政務、醫療、無人駕駛、零售、制造業、智慧城市等各行業帶來的深刻變革。