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**8月16日，百度智能云智慧城市聯合中國信通院產業與規劃研究所編寫的《百度城市數字化轉型白皮書》正式發布，**對中國城市數字化轉型工作階段性成果進行理論沉淀，給出城市數字化轉型發展新思路。

《百度城市數字化轉型白皮書》

《白皮書》顯示，新時期城市數字化轉型的重點包含六個方面：

**應加快“數字底座”升級，****以“整體性變革”和“可持續發展”為目標導向，****以理念、機制、技術、要素、應用的“全場景創新”，****驅動數字經濟、數字政府和數字社會的高質量發展，**打造“共建共治共享”的城市數字化轉型生態。

當前，我國城市建設呈現出分級分類數字化轉型的要求，**百度智慧城市近期公布的“九州”區縣大腦，核心就是****滿足不同規模體量、不同行政級別的城市數字化轉型需求。**此外，以場景應用牽引數字化轉型走深走實，用解決“一件事”的思路重構業務流程機制，打造“一網管”、“掌上辦”、“刷臉辦”等創新應用。

《白皮書》也指出，**城市數字化轉型可以引入智慧總線和知識總線，**統一納管城市的各類設備、算力、算法、數據、應用，構建城市全要素圖譜支撐智能化決策和統一應用。

“產城融合是新動能。”百度智慧城市認為，**數智技術和資源賦能下的“城市運行管理指揮中心”、“城市數字經濟賦能中心”和“城市數字化體驗中心”，為城市治理、生產和生活的全面轉型提供了三維驅動引擎。最后，《白皮書》認為現階段城市數字化轉型，應整合各方力量打造多元主體共同參與的長效模式。 百度智能云在城市數字化轉型、行業智能化發展等領域深耕多年，這些創新舉措的背后，凝結著深厚的“內功”支撐。《白皮書》還首次展示了百度智能云升級推出的“一底、兩線、三心、四度”**的全新城市數字化轉型總體框架，從“底座-總線-中心-應用”全方位、多層次為城市數字化轉型建設服務賦能。

百度城市數字化轉型整體框架

截至目前，百度智慧城市已攜手生態伙伴形成了70余個城市智慧化場景應用解決方案，服務200余家政府客戶。以新框架為指引，百度智能云將高質量助推城市治理、生產、生活的全面轉型升級。 據悉，在即將舉辦的2022智能經濟高峰論壇上，百度還將對外發布在助力產業轉型變革方面的最新進展情況，百度智能云將帶來驚艷“上新”。

數字化時代企業IT運維的戰略轉型

　　一、企業IT運維概述

　　IT運維是企業對其所擁有和管理的IT軟硬件資源設施進行監測、維護、優化的過程。企業的IT運維工作根據運維視角和對象的不同可以分為企業側的基礎設施運維、應用系統運維、網絡通信運維以及用戶側的用戶體驗管理等。

　　IT基礎設施運維面向CPU、存儲器等基礎硬件操作系統，中間件、數據庫等基礎軟件，確保企業IT系統的可用性、安全性和連續性，提高企業IT系統的運行效率和服務質量，是企業信息化依賴的基礎和根本。在IT基礎架構云化的背景下，面向基礎云服務的運維管理也被納入IT基礎設施運維的范疇中。應用系統運維主要面向企業的各項內外部數字服務，對其應用性能和表現進行監控和實時優化，從而確保各項功能正常運作，提升使用者的交互體驗。網絡通信運維面向企業的網絡架構，關注網絡通信的速度、穩定性和延遲等方面的表現，確保企業的網絡處于高質量運行水平，提供良好的信息傳輸體驗。

　　隨著互聯網服務深入千行百業，數字化應用成為企業和機構為用戶提供服務的重要形式，直接對用戶體驗環節進行監測和優化成為IT運維的新思路和途徑，相較于傳統的面向企業IT資源的運維，面向用戶體驗的IT運維方式更加聚焦于前端業務側，能以更顯而易見的方式提升各項服務的表現。隨著互聯網經濟的發展，這一運維思路已在企業中得到了充分實踐。

，，二、IT運維背景：企業的數字化基礎設施和應用現狀

　　1、國家政策引導數字化支撐企業經營發展以數字化工具為代表的前沿科技已經成為企業經營發展的重要推動力以及社會重要生產力，一直以來國家政策對數字化建設保持著積極樂觀的支持態度，近兩個“五年規劃”均提及了支持企業通過數字化轉型升級提升經營能力和水平。在此環境下，各部委和地方政府也在不斷出臺鼓勵政策，支持數字經濟發展，推動數字能力向傳統企業滲透，賦能傳統提升經營效率。

　　從細分領域上看，近年來云計算仍然是國家和行業科技政策的重要方向，由云計算帶來的企業IT基礎設施多樣化的問題將對IT運維持續產生需求。此外，近年來政策不斷強調企業應當在數字化建設的過程中更明確地確立數據的資產地位，更有效地發掘數據的商業價值，以數據應用賦能企業的數字化建設乃至主營業務的發展，對于金融等數字化深度融合的行業尤其如此，各行業主管部門也在加強對數據和智能應用的推進。

當前，以云計算、大數據、物聯網、人工智能、5G為代表的Cloud2.0新技術集群的融合發展，推動著技術范式的轉變，并與各行各業廣泛滲透和融通，成為新工業革命的主要驅動力，是改變生產生活方式、產業變革升級的強大新動能。截至今年6月，我國制造業重點領域企業關鍵工序數控化率和數字化研發設計工具普及率分別達到51.1%和71.5%，工業互聯網平臺生態加速構建，政務、金融、醫療、能源、交通等領域大數據的應用也在進一步拓展。2019年，我國數字經濟規模達到35.8萬億元，占GDP比重達到36.2%，增速超過同期GDP增速7.85個百分點。可以說，數字經濟已經成為當前發展快、創新活躍、輻射廣泛的經濟活動。

企業數字化分為內部運營管理數字化、外部商業模式數字化和行業平臺生態數字化三大部分。對應地在技術層面，就是要實現系統的內部垂直集成、外部橫向集成，以及平臺上的端到端集成。

平臺經濟和平臺模式是數字化轉型和落地的主要實現方式。對于行業的大企業而言，需要轉型成為行業性和社會化平臺，形成生態鏈，從而保持行業地位。對于行業內的中小企業來說，則要成為行業平臺上的專業化合作伙伴，讓自身的價值鏈在平臺上占據重要一環，保持生態合作。

智能時代，AI 中臺是企業管理能力、企業活力、企業“智力”提升的重要動力來源。思考企業的未來，AI 中臺將是企業在復雜時代下生存和發展的“必需品”和“必修課”。

日前，百度智能云與人工智能產業發展聯盟聯合發布了《AI 中臺白皮書（2021年）》。AI 中臺作為全棧式、集約化、自動化的生產力工具箱，是實現AI技術在各行業中快速研發、共享復用和部署管理的智能化底座和關鍵基礎設施。白皮書旨在深入剖析 AI 中臺體系架構與內涵，探討能力建設路徑和行業賦能方案，以期與業界分享，共同推動我國人工智能產業創新發展與行業智能化升級。

白皮書指出，AI 中臺是實現智能化能力普惠的必備基礎設施，負責構建企業的 AI 生產力，一般包括 AI 技術服務平臺、AI 研發平臺、AI 管理運行三大核心。

白皮書展開論述了 AI 中臺所應具備的四大關鍵能力。概括來看，AI 數據需求趨于精細化、場景化，健全的數據服務體系會是AI 中臺的基礎；自動機器學習技術加速演進，AI 研發平臺成為了技術普惠的關鍵；AI 部署運行愈加復雜，體系化工具成為了規模化應用的保障；AI 模型已經成為了企業新型資產，AI 資產化管理勢在必行。

企業如何建設自己的 AI 中臺體系呢？白皮書給出了兩類建設路徑和三大要素支撐。

面向企業智能化升級的不同階段，AI 中臺建設有兩類路徑：一類是對于處于 AI 能力起步期的企業，會先從 AI 能力直接賦能，再逐步發展到自主建模和個性化創新，構建 AI 能力創新底座；另外是面向已具備專業 AI 建模專家及算法團隊的企業，可以聚焦個性化 AI 研發能力的構建，進而大幅提升 AI 模型落地應用推廣效率。

三大要素則是企業智能化升級的堅實支撐。在基礎設施建設方面，AI 中臺支撐企業完成軟件部署，并與已有的私有云、數據中臺、視頻平臺等 IT 設施進行對接集成。支持企業結合自身業務場景，構建 AI 應用能力，圍繞 AI 中臺軟件、基礎應用集成、業務應用集成三大模塊，打造企業 AI 能力的核心技術底座。

在組織能力建設方面，AI 中臺為企業提供組織變革、流程創新、人才培養等方面建議，通過建立組織保障機制，明確機構中包括模型生產、服務管理、運維保障在內的各個工作組職責及流程，確保 AI中臺管理組織的高效運轉。此外，幫助企業持續培養人工智能相關的技術開發人員及運營管理人員，保證 AI 能力開發管理的人才供給。

在運營優化方面，AI 應用實際投產后，企業需結合業務反饋數據不斷進行優化調整，確保應用成效。

借助高效靈活的適配能力，AI 中臺已在制造、能源、金融、城市、醫療等諸多行業落地應用并取得顯著成效，切實解決企業生產運行痛點，滿足企業設計、生產、管理、銷售和運維等個性化場景需求。

展望未來，AI 中臺作為企業智能中樞，在不斷完善提升自身能力的同時，將成為伴隨企業成長、構筑核心競爭力的重要抓手和關鍵支撐。未來2-5年，AI 中臺將作為創新型企業運轉不可或缺的基礎設施；未來5-10年，AI 中臺將融入企業成長的全生命周期，企業建設、應用和運營 AI 中臺的能力，將成為衡量未來發展潛力和成長價值的關鍵指標，助力構筑企業核心競爭力。

以 AI 中臺助力行業高質量發展，提升國家供給側水平，將在數字社會與智能經濟時代獲得發展先機。過去二十年，移動互聯網對人類社會的影響集中體現在 C 端，即需求端；但在 AI 時代，人工智能將更多從 B 端，即供給端改變。AI 中臺作為“ AI 大生產平臺”的生產力載體，從更好推進 AI 行業落地、實現技術價值增值角度，正在加快幫助企業適應新形勢、新變化與新挑戰。AI 中臺技術所帶來的行業變革，將是一場更徹底的供給側改革，成為推動國家邁進智能未來時代的重要力量。

人工智能革命將個體價值的創造釋放提升到前所未有高度，AI 中臺通過推動行業智能變革為社會帶來更為光明的未來。AI 中臺賦能能力正在從通用行業（如制造、金融、教育等）向專業精細化行業（如生物醫藥、化學化工、半導體等）延伸拓展，幫助企業不斷拓展應用視野和創新邊界，推動人類社會創新進步。AI 中臺將幫助企業追求更有創造力、影響力和領導力的自我價值實現，為整個智能社會帶來更大提升空間、更多發展可能。

“21世紀以來，隨著人工智能、大數據、云計算、物聯網等新一代信息技術的快速發展及應用，“智能制造”概念進一步深化。根據我國工信部2016年出臺的《智能制造發展規劃（2016-2020年）》中定義，“智能制造是基于新一代信息技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節，具有自感知、自決策、自執行、自適應、自學習等特征，旨在提高制造業質量、效益和核心競爭力的先進生產方式。””

根據上海市人工智能技術協會和商湯智能產業研究院聯合發布的《數字化轉型白皮書：數智技術驅動智能制造》，如今各國對“智能制造”的理解都不再局限于生產過程或單體智能，而是擴展到產業價值鏈的各個環節、包含企業活動的方方面面，也不再單方面強調數智技術本身的應用價值，而是更加重視數智技術與先進制造等跨領域技術的深度融合和實踐創新。

由數據驅動代替經驗驅動已成為產業數字化轉型的共識。如果將數據視為智能時代的“新石油”，那么數智技術即是鉆取和提煉“石油”價值的“煉油工廠”，使用數智技術廣泛獲取數據，進行深度學習，將海量原始數據加工為知識，并轉化為決策或行動來指導企業運行。

數智技術是推動產業數字化轉型不可或缺的關鍵技術，其應用價值主要體現在三個方面：

決策更及時：實時獲取場景/業務數據的自動反饋，結合智能化分析進行動態預測，代替人工經驗判斷，提升決策的準確性和及時性，例如基于設備狀態實時分析的故障預測和健康管理，或基于在線用戶數據的需求預測，加速產品創新和迭代周期等。

運營更精細：隨著產業數字化進程加速，所獲取的數據顆粒度越來越細、數據維度也更加豐富，由數據驅動的企業運營、管理會更加精細，例如基于用戶畫像的精準營銷，或對能源使用的實時監測和控制等。

應用更智能：智能化設備/應用輔助或取代人工崗位，并在應用過程中進行算法的自我迭代和優化，不斷提高決策水平，例如基于機器視覺的產品缺陷監測等。

盡管數智技術對產業數字化轉型的意義匪淺，但在實際落地過程中仍然存在一定挑戰：

數字化程度低，信息閉環難閉合：數據資產的積累是產業數字化轉型的重要前提，如何持續獲取數據，并將分布在不同系統、組織內的數據打通融合是企業數字化轉型的首要命題。目前，多數企業（尤其是中小企業）受限于資金和人才匱乏，對數智技術投入不足，導致企業數字化水平低，缺乏完善的信息網絡基礎設施；此外，由于缺少統一標準、接口和編碼體系，使得企業內外“數據孤島”叢立，無法實現互通、共享，導致企業使用數據規模、種類有限，信息閉環難閉合，海量數據的資產價值無法得到充分發揮。

跨界融合難度大，復合型人才缺乏：數字化轉型實際上是利用數智技術對企業流程再造的過程，需要既具備良好的數智技術素養，又能夠了解產業技術和發展規律的復合型人才。據清華大學互聯網發展和治理研究中心2020年對全球ICT人才調研統計，當前我國數智技術人才主要集中于科技行業，缺乏產業經驗和實踐背景，而產業IT人員總體對數智技術的認知不深，難以支撐產業數字化轉型需要。根據人力資源與社會保障部數據分析，2025年智能制造領域人才需求為900萬人，人才缺口預計達到450萬人。

不同產業差異大，規模效應難一朝形成：由于不同產業或產業中不同領域、不同企業之間存在技術、流程等差異巨大，數智技術在產業中的深入滲透須結合具體場景進行定制化開發，尚不存在一套放之四海而皆準的解決方案，這使得數智技術在產業互聯網中的應用很難像在消費互聯網時代一樣，短期建立規模效應、獲取巨大收益，而是需要與產業合作共進，在垂直領域中不斷積累解決問題的通用能力。

網絡安全問題不容忽視：隨著數智技術的應用推廣，網絡安全問題將成為數字化轉型過程中面臨的重要挑戰。一方面，傳統網絡安全系統跟不上數智技術應用和創新步伐；另一方面，數字化轉型帶來信息節點和信息總量爆發式增長，使得網絡攻擊的潛在損失“指數級”放大，對網絡安全技術提出更高要求。

近日，中國信息通信研究院和華為云聯合編寫發布《數字政府云原生基礎設施白皮書》，白皮書旨在為數字政府建設、城市智慧化發展提供技術指引和經驗參考。

新世紀以來，我國政務信息化建設經歷了“電子政務”、“互聯網 +政務服務”的階段，逐步實現了部門辦公自動化、重點業務信息化、政府網站普及化。近兩年來，政務信息化更是進入了“數字政府”時代。

近年來，各省市持續推進數字政府建設和發展，實踐經驗不斷豐富。各地數字政府的建設目標是在保障安全的基礎上，進一步實現政務領域服務一體化、數據共享化、治理智能化、響應實時化。數字政府基礎設施是承載數字政府各類業務的底座，從技術角度來看，面對數字政府的業務需求，當前以政務云為底座的數字政府基礎設施存在資源共享難、業務建設成本高，缺乏精細化運營、資源供給粗獷，系統邊界不清、業務端到端交付效率低等問題。為解決以上問題，政務云作為數字政府的核心平臺，其建設模式需要全面升級，從“云資源集約化”向“政務應用集約化”轉變。

白皮書核心觀點

1.數字政府時代到來，基礎設施建設將全面提速

我國政務信息化建設先后經歷了“電子政務”、“互聯網+政務服務”的階段，當前已經全面進入“數字政府”時代。”十四五“規劃明確提出要提高數字政府建設水平，構建成熟穩定的基礎設施成為支撐“數字政府”運行的算力底座。

2.政務云即將進入以“云原生化”為特色的新階段，全面升級為云原生基礎設施

以云原生基礎設施為核心的政務云，具有業務全局化可視可管、資源精細化運維運營、能力標準化共享互通等特點，可以有效提高數字政府業務多元化水平。云原生技術將成為政務云進行新一輪升級、實現“云資源集約化”向“政務應用集約化”轉變的重要支撐。

3.核心技術帶動產業發展，加速數字政府應用創新和生態構建

在云原生技術加持下，將進一步降低政務云的運維門檻、提升資產利用率、保障數字政府業務更高效、高可靠運轉，并構建標準化的應用開發、交付、運維、監控等全生命周期治理體系，實現應用能力標準化以及跨云、跨地域共享，賦能各類業務場景，進而加速應用創新及生態完善。

4.標準和評估體系逐步完善，助力數字政府提質增效

標準和評估體系是行業創新發展的引領和推動力量，中國信通院云計算與大數據研究所前期撰寫了政務云綜合水平、政務云解決方案、數字政府一體化支撐平臺等標準，目前，正在撰寫《數字政府基礎設施水平和運營效果成熟度模型》（IOMM-G）標準，助力數字政府提質增效。

近日，在京舉辦的“第四屆中國數據安全治理高峰論壇”上，重磅發布《數據安全治理白皮書3.0》（以下簡稱：白皮書）。白皮書內容涵蓋數據安全治理全球形勢分析、理論技術研究、框架體系構建、行業實踐案例、政策法規標準、未來趨勢預測等，旨在為各行業數據安全治理工作提供更多經驗總結與信息參考。

白皮書提到，隨著數據逐漸變成新時代生產生活的支柱，數據安全也日益成為保障經濟發展、社會穩定和國家安全的重要基石。近年來，為了在全球數字化轉型競爭中搶占戰略先機，為本國基于數據的新興產業發展提供良性有序的發展環境，包括我國在內的世界各國都紛紛加速推進數據安全和公民隱私保護立法，積極編制并陸續密集發布各種相關的政策、法規、標準、規范，不斷對企業和組織提出嚴格細致的合規要求和數據保護義務。

白皮書指出，當前，數據對全球經濟和社會發展的影響和作用正在由“量”到“質”的根本性躍升。在由互聯網、移動互聯網為代表的信息時代，數據被定義為信息的形式化表示，而物聯網、云計算和人工智能技術的飛速發展，已經并仍在加速促生著從“數據”到“大數據”的由量變到質變的演進：大數據除了沿襲數據作為表示信息的形式化載體這一屬性外，同時又反過來成為挖掘新信息和新知識的基礎原材料，在經過統計分析和機器學習等技術和方法的發掘和利用后，既迸發出巨大價值，又預示著無限潛能。根據2020年4月9日發布的《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，我國已將數據上升為與土地、勞動力、資本、技術并列的新型生產要素。

本次白皮書著重針對以下內容進行了修訂：

1.新增針對“數據安全、信息安全、網絡安全”及“數據安全治理、數據安全管理”等近似概念間聯系與區別的解讀；

2.更新“政務云及金融、能源、教育、電信運營商及醫療”等行業數據安全治理實踐案例；

3.新增數據安全相關政策、法律和標準介紹；

4.新增數據安全治理國內外相關理論與介紹；

5.新增數據安全治理發展進程中的問題與展望；

6.更新國內外重大數據安全事件匯總；

7.更新數據安全關鍵技術——新增數據資產梳理、差分隱私、數據安全運維、數據水印和數據使用行為溯源、多層次數據保護等內容；

8.新增數據安全新興前沿技術：多方計算、聯邦學習、數據安全虛擬化引擎、數據安全SAAS能力等內容...