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

本出版物是歐盟委員會科學和知識服務機構聯合研究中心 (JRC) 的一份報告。它旨在為歐洲決策過程提供基于證據的科學支持。所表達的科學成果并不意味著歐盟委員會的政策立場。歐盟委員會或代表委員會行事的任何人均不對本出版物的可能使用負責。

前言

本報告是在 AI Watch 的背景下發布的，這是歐盟委員會于 2018 年 12 月推出的用于監測歐洲人工智能 (AI) 的發展、采用和影響的知識服務。

人工智能已成為具有戰略意義的領域，有可能成為經濟發展的關鍵驅動力。人工智能還具有廣泛的潛在社會影響。作為其數字單一市場戰略的一部分，歐盟委員會于 2018 年 4 月在其“歐洲人工智能”中提出了一項歐洲人工智能戰略。宣布的歐洲人工智能戰略的目標是：

● 提高歐盟的技術和工業能力以及人工智能在整個經濟中的應用，包括私營和公共部門；

● 為人工智能帶來的社會經濟變化做好準備；

● 確保適當的道德和法律框架。

2018 年 12 月，歐盟委員會和成員國就歐盟人工智能的發展發布了“人工智能協調計劃”。協調計劃提到了 AI Watch 監控其實施的作用。

隨后，在 2020 年 2 月，委員會公布了其對所有人都適用的數字化轉型的愿景。委員會提交了一份白皮書，提出了一個基于卓越和信任的可信賴人工智能框架。

此外，2021 年 4 月，歐盟委員會提出了一系列促進人工智能卓越發展的行動，以及確保該技術值得信賴的規則。擬議的《歐洲人工智能方法條例》和《人工智能協調計劃》的更新旨在保障人民和企業的安全和基本權利，同時加強歐盟國家的投資和創新。 2021 年對 AI 協調計劃的審查參考了 AI Watch 的報告，并確認了 AI Watch 在支持協調計劃的實施和監測方面的作用。

AI Watch 監測歐盟在人工智能方面的工業、技術和研究能力；成員國與人工智能相關的政策舉措；人工智能的采用和技術發展；和人工智能的影響。 AI Watch 在全球范圍內以歐洲為重點。在 AI Watch 的背景下，委員會與成員國協調工作。 AI Watch 結果和分析發布在 AI Watch Portal (//ec.europa.eu/knowledge4policy/ai-watch_en) 上。

通過AI Watch的深入分析，我們將能夠更好地了解歐盟的優勢領域和需要投資的領域。 AI Watch 將對人工智能對增長、就業、教育和社會的影響和益處進行獨立評估。

AI Watch 由歐盟委員會聯合研究中心 (JRC) 與通信網絡、內容和技術總局 (DG CONNECT) 合作開發。

本報告涉及 AI Watch 的以下目標：開發一個 AI 指數，包括與政策制定相關的維度。它通過以指標的形式提供統計證據來總結 AI Watch 提供的主要結果。

摘要

經過多年非常活躍的技術發展，無論是在硬件還是軟件方面，人工智能領域已經蔓延開來，其影響在經濟和社會中無處不在，越來越多的人工智能支持的工具和應用程序被用于工作環境和個人領域。與所有創新技術一樣，必須對新興人工智能領域及其趨勢進行全面監測，以了解其影響的范圍。這個動作可以讓您了解可能需要注意或干預的問題和情況。在這方面，本出版物從多個角度分析了與人工智能發展相關的多個指標。盡管地理重點是歐盟 27 國，但在可能的情況下，我們會提供與全球主要人工智能強國（即美國和中國等）的比較。此外，如果可用，還為 27 個歐盟成員國提供指標。

該分析分為五個維度：(i) 人工智能領域的全球視野，(ii) 行業，(iii) 研發 (R&D)，(iv) 技術，以及 (v) 社會方面。結果表明，正如預期的那樣，人工智能正處于技術演進和改進的階段。美國在經濟方面處于世界領先地位。中國緊隨其后，特別是由于該領域的專利活動非常突出。歐盟位居第三，但有幾個因素支持這樣一個論點，即與這兩個領先國家的距離并不像人們經常提到的那樣。分析表明，歐盟在研發方面的表現非常出色——超出了歐共體資助項目的考慮范圍。此外，歐盟展示了人工智能服務和自主機器人技術的專業化。此外，歐盟在工業機器人和新機器人初創企業的貿易中表現出非常積極的動態。關于人工智能的投資，我們觀察到歐盟領域潛在發展的積極信號，因為去年所有 27 個歐盟成員國的私人和公共投資水平都有所增加。

執行總結

本報告介紹了人工智能觀察指數，這是一組指標，可以更好地了解歐洲的優勢領域以及人工智能 (AI) 領域值得關注的領域。 AI Watch Index 提供了一套結構化的量化指標，用于衡量 EU1 在與決策相關的 AI 的各個維度上的表現和定位。該指數的地理重點是歐盟，在有數據的情況下，覆蓋各成員國。由于部分指標覆蓋全球，歐盟與美國、中國等人工智能領域主要參與者的比較分析也成為可能。該指數圍繞五個維度進行組織：(i) 人工智能領域的全球視野，(ii) 行業，(iii) 研發 (R&D)，(iv) 技術，以及 (v) 社會方面。表 1 列出了圍繞 5 個維度和 10 個子維度組織的 22 個指標列表。

表1：AI 觀察指數各維度指標匯總

分析顯示，在全球人工智能格局、人工智能產業和人工智能研發維度上，美國在人工智能領域處于全球領先地位，其次是中國和歐盟。

歐盟最重要的因素一方面在于其在人工智能服務和機器人技術（包括自主機器人和工業機器人）中的重要作用，另一方面在于其在人工智能研發活動方面的強勢地位。關于人工智能服務——與提供人工智能服務和應用程序相關的活動，包括基礎設施、軟件和平臺服務——歐盟在全球范圍內具有優勢，因為其在人工智能領域的經濟活動份額高于全球平均水平。事實上，雖然美國在人工智能服務的全球份額中占有較高的份額，但相對歐盟人工智能服務在歐盟人工智能活動總數中的份額高于美國。同樣，歐盟在自主機器人技術方面也具有比較優勢——機器人系統旨在在涉及與其他機器或人類交互的相對復雜的環境中運行。歐洲在工業機器人貿易（考慮出口和進口）方面的比較優勢，以及新機器人初創企業數量的穩步增長趨勢，都補充了這一點。鑒于人工智能有望在機器人領域發揮重要作用，作為其技術發展下一步的關鍵推動力，這一點尤其重要。事實上，人工智能支持的未來幾代機器人有望更好地與物理現實交互，尤其是與人類交互（例如，用于照顧人類的機器人）。歐盟在機器人相關領域的主導地位表明其在該領域的未來競爭力。同時，這里考慮的技術領域極具活力，需要對工業和技術發展進行投資以保持競爭優勢。

其次，歐盟在人工智能研發活動方面非常活躍，以人工智能相關專利和頂級人工智能會議上的前沿研究出版物為代表。盡管英國脫歐對整個歐盟 AI 格局產生了明顯影響，但歐盟成員國形成的研究合作和伙伴關系使他們能夠在全球范圍內擁有影響力。換句話說，歐盟成員國建立了研發合作網絡，支持他們交換信息的能力，進而建立知識。這些是創新能力的關鍵要素。單獨考慮專利和研究出版物，可以觀察到一些相關差異：雖然歐盟在前沿研究出版物方面發揮著非常重要的作用，僅次于美國，但歐盟的專利活動仍然較為平和。還有第三種類型的研發活動，即歐盟資助的項目，為了進行國際比較，我們的分析并不總是考慮這些活動。然而，它們對整個研發生態系統的貢獻是根本性的。此外，正如之前的 AI Watch 工作（Righi 等人，2021 年）所討論的，框架計劃的項目（例如 FP7 和 H2020）使眾多經濟參與者能夠參與 AI 領域。由于此，歐盟在這一技術領域的經濟參與者數量幾乎翻了一番（與不考慮歐盟資助項目的參與者數量相比）。然而，這些參與者在沒有公眾支持的情況下在人工智能領域保持活躍的能力值得進一步探索。

如上所述，美國是全球人工智能領導者：它擁有大量活躍的人工智能參與者；它在多個人工智能領域（人工智能服務、音頻和自然語言處理、自主機器人以及聯網和自動駕駛汽車）具有比較優勢；它擁有大量以人工智能為核心業務并同時開發人工智能專利的公司；并從事大量研發活動（專利和前沿研究）。因此，美國的領先地位顯得穩固，沒有明顯的弱點。

我們對中國人工智能格局的了解主要得益于其非常激烈的專利活動。然而，專利質量標準的降低和中國政府最近實施的政策導致申請量激增，這支持了這樣一種論點，即中國在人工智能領域的規模可能沒有乍看之下那么突出。盡管如此，中國仍應被視為該領域的主要參與者，主要有兩個原因。首先，它在 ICT 制造領域的大量參與保證了任何數字技術（包括人工智能）蓬勃發展的基本硬件需求。例如，近年來，中國的 ICT 行業增加值每年增長 13.1 個百分點（Mas 等人，2021 年），同時已經從主導地位發展（增加值第二，僅次于美國）。其次，即使考慮到上述觀點，在中國提交的大量人工智能相關專利申請也不容忽視，特別是考慮到大量經濟參與者參與人工智能領域（超過 9,000 個）。關于中國值得考慮的另一個方面是對數據的大量訪問，這是人工智能系統的燃料。除其他外，這是由于使用數字服務和應用程序的人口眾多，以及對訪問和使用個人數據的法律限制較少（Arenal 等人，2020 年）。

這項工作的其他見解涉及人工智能領域的技術發展。我們觀察到 AI 技術在多項任務（例如圖像分類、人臉識別、語音識別、文本摘要）中的性能不斷提高。基準每年都在改進這一事實，清楚地證實了人工智能目前正在經歷技術擴展階段。觀察到的大量 AI 標準化活動強化了這一結論，這是歐盟成員國積極參與的一個方面，特別是考慮到制定支持歐洲 AI 法規提案（AI 法案）的標準。

AI Watch Index 的另外兩個指標涵蓋社會方面：AI 研究的多樣性，以及大學級別的高級 AI 技能教育產品。重要的是，初步結果顯示，最近人工智能研究界在性別、隸屬位置和研究人員所屬機構類型方面的異質性有所增加，這可能反映了研究界中包容性和多樣性政策的影響。這與值得信賴的人工智能的發展和社會包容都有關。事實上，研究人員的出身、性別和隸屬關系的異質性有望減少算法開發中的偏見，促進為訓練集選擇具有代表性的數據源，并減輕研究界有限視角可能導致的其他類型的風險。該維度還分析了與人工智能相關的大學學術課程，因為這勢必會影響未來工人的就業能力以及經濟中先進數字能力的整體存在。在這方面，發現成員國之間存在顯著差異，這可能導致未來歐盟人口之間的不平等。結果表明，人工智能內容在碩士學位課程中的出現頻率高于在學士學位課程中的出現頻率。這似乎表明，在已經向學生傳授基本知識之后，人工智能被認為是一門專業學科，主要涵蓋在教育路徑的后期階段。建議在各個層面提供更廣泛的人工智能相關內容，而不僅僅是高級課程，以促進人口的數字包容并增加歐洲數字轉型帶來的經濟利益。

來源：中國信息通信研究院

人工智能技術是釋放數字化疊加倍增效應、加快戰略新興產業發展、構筑綜合競爭優勢的必然選擇。縱觀全球，國內外人工智能相關不斷強化，持續推動釋放人工智能紅利；以深度學習為代表的人工智能技術飛速發展，新技術開始探索落地應用；工程化能力不斷增強，在醫療、制造、自動駕駛等領域的應用持續深入；可信人工智能技術引起社會廣泛關注。人工智能治理受到全球高度關注，各國規制進程不斷加速，基于可信人工智能的產業實踐不斷深入。

近日，中國信息通信研究院正式發布《人工智能白皮書（2022年）》，全面回顧了2021年以來全球人工智能在政策、技術、應用和治理等方面的最新動向，重點分析了人工智能所面臨的新發展形勢及其所處的新發展階段，致力于全面梳理當前人工智能發展態勢，為各界提供參考，共同推動人工智能持續健康發展。

白皮書核心觀點

1、人工智能邁入新階段，將由技術創新、工程實踐、可信安全“三維”坐標來定義和牽引。

第一個維度突出創新，圍繞著算法和算力方面的創新仍會不斷涌現。第二個維度突出工程，工程化能力逐漸成為人工智能大規模賦能千行百業的關鍵要素。第三個維度突出可信，發展負責任和可信的人工智能成為共識，將抽象的治理原則落實到人工智能全生命流程將成為重點。

2、人工智能技術創新仍是主旋律，新算法不斷涌現。

超大規模預訓練模型推動技術效果不斷提升，繼續朝著規模更大、模態更多的方向發展；“生成式人工智能”技術不斷成熟，未來聽、說、讀、寫等能力將有機結合；知識計算成為推動人工智能從感知智能向認知智能轉變的重要探索；人工智能與科學研究融合不斷深入，開始“顛覆”傳統研究范式。

3、人工智能工程化聚焦工具體系、開發流程、模型管理全生命流程的高效耦合。

工具體系層面：體系化與開放化成為研發平臺技術工具鏈的發展特點。 開發流程層面：工程化關注人工智能模型開發的生命流程，追求高效且標準化的持續生產、持續交付和持續部署，最終以最佳的模型進入應用層面產生商業價值。 模型管理層面：企業需要建設對模型生命周期的管理機制，對模型的版本歷程、性能表現、屬性、相關數據、衍生的模型檔案等進行標準化的管理運維。

4、人工智能治理邁入軟硬法協同和場景規制新階段。

人工智能治理實質化進程加速推進：各國人工智能治理側重各有不同，但整體上呈現加速演進態勢，即從初期構建以“軟法”為導向的社會規范體系，開始推進以“硬法”為保障的風險防控體系。 典型場景化治理加速落地：各國紛紛注意到人工智能應用場景多樣化和差異化給治理帶來的復雜性，典型場景的治理成為各國的工作重點，特別聚焦于自動駕駛、智慧醫療和人臉識別等領域。

背景

隨著人類行為和交互繼續受到越來越普遍的技術的影響，必須不斷調整自己的能力來處理和防止惡意行為者利用不斷變化的技術環境。如果我們要釋放數字經濟的真正潛力，就必須在社會和經濟的所有領域優先考慮網絡安全。網絡安全不是一項單獨的技術，而是一套跨越第四次工業革命的技術、人員和流程的基礎系統。

在 COVID-19 大流行期間加速轉向遠程工作，再加上最近備受矚目的網絡攻擊，導致組織和國家的關鍵決策者將網絡安全放在首位。盡管人們越來越意識到網絡風險，但決策者和網絡專家在優先考慮網絡安全、將網絡風險納入業務戰略以及將網絡領導者納入業務流程方面往往意見不一。仍然需要做很多工作才能就如何加強網絡彈性達成共識。

建立網絡彈性是世界經濟論壇網絡安全中心的核心焦點。我們彌合網絡安全專家和最高級別決策者之間的差距，以加強網絡安全作為關鍵戰略優先事項的重要性。

2021 年，該中心聘請了 120 多名全球網絡領導者，就新興網絡威脅提出高層次見解。掌握網絡安全狀況的全球脈搏對于明確識別新出現的風險并制定可行的解決方案來解決這些風險至關重要。本報告的目的是深入分析安全領導者正在應對的挑戰、他們為領先于網絡犯罪分子而采取的方法以及他們在更廣泛的生態系統中正在實施的措施以增強其組織內部。

網絡空間超越國界。因此，我們需要動員全球應對以應對系統性網絡安全挑戰。我們希望本報告中的見解將有助于促進建立網絡彈性生態系統的協作方法。

前言

全球網絡安全展望將是一份年度報告，重點介紹隨著開始從網絡防御姿態轉向更強的網絡彈性地位的趨勢和進展。隨著我們的網絡生態系統的擴展和整合，確保所有相關組織能夠快速預測、恢復和適應網絡事件變得越來越重要。以安全為中心的領導者必須能夠有效、清晰地向業務領導者傳達他們的風險和緩解策略。

我們在世界經濟論壇網絡安全領導力社區和埃森哲網絡安全論壇對來自 20 個國家的 120 位全球網絡領導者進行了調查，以從全球角度了解如何看待和實施網絡彈性，以及他們如何更好地保護我們的生態系統。要建立一個有足夠彈性的生態系統，能夠在當今環境中承受而不是動搖，需要一種統一的方法。

正如我們的調查和研討會所確定的，領導支持對于在組織內采用網絡彈性至關重要。同樣重要的是，確保網絡安全和業務領導者之間沒有溝通障礙或協調差距。鑒于在機器學習和自動化進步的推動下，技術不斷變化和快速發展，再加上網絡犯罪分子可獲得的能力越來越強且負擔得起的黑客資源，領導者必須在其網絡彈性計劃中團結一致并保持同步。

通過與世界經濟論壇網絡安全中心合作，我們的目標是提供見解和解決方案，以建立更強大的生態系統，使組織可以從中受益、學習并充滿信心地進入這個高度互聯和數字化的未來。

總結

在撰寫本文時，數字趨勢及其因 COVID-19 大流行而呈指數級增長，已將全球人口推向數字化和互聯互通的新軌道。我們數字化帶來的最嚴重和最令人不安的新后果之一是網絡事件的發生越來越頻繁、代價高昂且具有破壞性，有時甚至會導致關鍵服務和基礎設施癱瘓。這種趨勢沒有放緩的跡象，特別是隨著復雜的工具和方法以相對較低（或在某些情況下沒有）成本更廣泛地提供給威脅參與者。

數字化程度不斷提高的跡象無處不在。國際電信聯盟最近報告稱，由于遠程辦公、遠程學習、遠程娛樂和遠程醫療的直接結果，各大洲的固定寬帶接入顯著增加。大多數技術先進的國家優先考慮擴展數字消費工具，促進數字創業和投資在大學、企業和數字當局的創新方面，而新興經濟體優先考慮增加移動互聯網接入、培訓數字人才以及對研發和數字企業進行投資。這就引出了一個問題：如果小國和實力較弱的國家無法保護其數字連接的基礎設施，它們將如何保護自己和自然資源？網絡安全貧困線問題在不斷增長的連接性浪潮中變得更加緊迫。

考慮到這些持續存在的網絡挑戰，世界經濟論壇網絡安全中心聘請了網絡安全領導社區，該社區由代表 20 個國家的私營和公共部門的 120 名網絡領導者組成。網絡安全中心的工作重點是通過網絡展望調查和網絡展望系列（見附錄）收集數據并對其進行分析，以了解網絡領導者的看法，以及網絡安全和網絡彈性的軌跡。

分析結果揭示了有關網絡狀態的寶貴見解以及對當前網絡彈性路徑的看法。

主要結論包括:

• 1.雖然許多因素推動網絡安全政策向前發展，但我們通過調查發現，81% 的受訪者認為數字化轉型是提高網絡彈性的主要驅動力。由于 COVID-19 大流行和我們工作習慣的轉變，數字化步伐加快，正在推動網絡彈性向前發展。多達 87% 的高管正計劃通過加強有關如何參與和管理第三方的彈性政策、流程和標準來提高其組織的網絡彈性。

• 2.我們的研究揭示了以安全為中心的高管（首席信息安全官）和業務高管（首席執行官）之間的三個主要和關鍵的認知差距。差距在三個方面最為明顯：

  • 2.1 在業務決策中優先考慮網絡；雖然 92% 的受訪企業高管同意將網絡彈性整合到企業風險管理戰略中，但只有 55% 的受訪企業高管同意這一說法。

  • 2.2 獲得領導層對網絡安全的支持； 84% 的受訪者表示，在領導層的支持和指導下，網絡彈性在其組織中被視為業務優先事項，但少得多的比例 (68%) 將網絡彈性視為其整體風險管理的主要部分。由于這種錯位，許多安全領導者仍然表示在業務決策中沒有征求他們的意見，這導致了不太安全的決策和安全問題。由于不協調的安全優先級和政策直接導致領導者之間的這種差距可能使公司容易受到攻擊。

  • 2.3 招聘和留住網絡安全人才；我們的調查發現，由于團隊中缺乏技能，59% 的受訪者認為應對網絡安全事件具有挑戰性。雖然大多數受訪者將人才招聘和留住視為最具挑戰性的方面，但與以安全為中心的高管相比，業務主管似乎不太清楚這些差距，后者認為他們有足夠的人員應對攻擊的能力是他們的主要弱點之一。

• 3.勒索軟件的威脅持續增長。多達 80% 的網絡領導者強調，勒索軟件是對公共安全的危險且不斷演變的威脅。該調查證實，勒索軟件攻擊是網絡領導者最關心的問題，50% 的受訪者表示，勒索軟件是他們在網絡威脅方面最擔心的問題之一。勒索軟件攻擊的頻率和復雜程度都在增加，而這種永遠存在的威脅讓網絡領導者夜不能寐。勒索軟件攻擊緊隨其后，社會工程攻擊是網絡領導者關注的第二大問題；此列表中的第三位是惡意內部活動。惡意內部人員被定義為組織的現任或前任員工、承包商或受信任的業務合作伙伴，他們以對組織產生負面影響的方式濫用其對關鍵資產的授權訪問。

• 4.中小企業 (SME) 被視為對供應鏈、合作伙伴網絡和生態系統的主要威脅。在我們的研究中，88% 的受訪者表示他們擔心中小企業在其生態系統中的網絡彈性。

• 5.網絡領導者表示需要明確和富有成效的法規，以允許和鼓勵信息共享和協作。伙伴關系的價值已得到證實；超過 90% 的受訪者表示從外部信息共享小組和/或合作伙伴那里獲得了可行的見解。

本報告使用近年來的回顧性分析來分享網絡領導者的知識和擔憂，其目標是：幫助決策者為下一代網絡攻擊做好準備。

圖：2022年全球網絡安全展望:要點

7月27日，由中國信息通信研究院、中國通信標準化協會主辦的“2021年可信云大會”在京召開。中國信通院云計算與大數據研究所所長何寶宏在會上正式發布“2021云計算十大關鍵詞”以及對應的重要發展趨勢。

2021云計算十大關鍵詞分別是：云原生、高性能、混沌工程、混合云、邊緣計算、零信任、優化治理、數字政府、低碳云、企業數字化轉型。

云原生：云計算架構正在以云原生為技術內核加速重構

隨著我國在“新基建”領域的布局加速，云計算迎來全新的發展機遇，萬千企業數字化轉型提速換擋，也對云計算的使用效能提出新的需求。云原生以其獨特的技術特點，很好地契合了云計算發展的本質需求，正在成為驅動云計算“質變”的技術內核。

何寶宏判斷，在未來的一段時間內，以云原生為技術內核重構IT架構將是大勢所趨。

高性能：云端高性能計算驅動數字經濟發展

當前，算力推動云計算、大數據、人工智能及智慧應用從概念落地到現實，我國的數字經濟也逐步向人工智能、智能芯片、物聯網、大數據、云計算等“算力依賴型”產業聚焦。

隨著云計算不斷發展，云上算力從計算資源、網絡資源、存儲資源三個維度不斷豐富增強，云端高性能算力的大規模調度更為便捷、提供的算力形式更加多樣化、運行任務透明、觸達更多的應用。在此優勢下，云端高性能市場逆勢上漲。

混沌工程：為復雜系統穩定性保駕護航

復雜系統的穩定性難以保障正在成為行業發展的痛點，混沌工程的出現和興起，為復雜系統穩定性保駕護航，保證生產環境的分布式系統，在面對失控條件的時候，仍然具備較強的韌性。

目前，混沌工程雖然已經在互聯網、金融、通信、工業等多個行業逐步落地，但仍處于早期探索階段，亟需標準規范推進行業健康發展。中國信通院已經編制了《混沌工程平臺能力要求》《混沌工程成熟度模型》《軟件系統穩定性度量模型》等標準，并展開了混沌工程相關評估工作，同時還將成立混沌工程實驗室。

混合云：成為企業上云主流模式

隨著十四五規劃的進一步明確，混合云已成為未來國內云計算發展的重點之一。而近幾年混合云技術和方案的快速發展，也使其在各個行業的應用不斷深入，已成為企業上云的主流模式。

從市場接受度來看，全球范圍內有82%的用戶已經應用混合云部署模式；從產業供給來看，公有云服務商、私有云廠商、電信運營商、傳統IT服務商、云管理服務商等眾多廠商被混合云的廣闊前景所吸引，紛紛推出了各自的解決方案；從行業應用來看，混合云的落地實踐和應用場景日益豐富。

邊緣計算：呈蓄勢待發之勢

邊緣計算正在呈現出蓄勢待發之勢，產業關注度不斷提高、技術體系日臻成熟、應用場景日益豐富、標準制定不斷演進。

縱觀整個邊緣計算產業生態，芯片設備、云服務商、運營商、軟件與解決方案商、開源組織等企業和組織紛紛推出相關產品和服務，整個生態日益完善。

中國信通院發布的“2021云邊協同十佳案例”顯示，邊緣計算已經在工業、交通等重點領域得到了應用，未來隨著產業生態不斷完善，技術體系快速發展，邊緣計算將在產業和企業數字化轉型扮演重要角色。

零信任：與原生云安全不斷融合

隨著企業上云進程的不斷加快，傳統以邊界為核心的安全防護體系遭遇瓶頸，零信任、原生云安全等理念興起，為企業建設新一代安全體系提供了指引。

當前，云原生與云安全呈加速融合趨勢。一是在運營階段，零信任作為云安全產品不斷原生化，零信任從私有化部署向SaaS服務演進、SD-WAN通過集成零信任，實現安全訪問服務邊緣（SASE），云上零信任實現了安全性能的彈性擴展，能夠應對海量訪問請求，同時微隔離作為零信任關鍵技術，對云內東西向流量進行訪問控制，彌補傳統安全防護機制在云環境應用的不足。二是原生云安全強調從研發階段關注安全，越來越多的企業開始以零信任原則設計應用系統，云服務或云上應用將實現原生零信任，安全能力得到大幅提升。

優化治理：企業上云加速優化治理需求

隨著企業用云程度的加深，企業關注點從開始上云的咨詢、遷移，逐步地轉到上云后的優化，云優化治理體系逐步形成。

云優化治理體系能夠給企業上云策略制定、線路規劃、采用實施、云上優化進行全生命周期的優化提升，讓企業更懂云、更好的用云，為企業數字化轉型提供新的動力。

數字政府：數字技術使能政府治理創新

提高數字政府建設水平是“十四五”規劃的重要篇章，隨著數字政府迎來藍海市場，企業紛紛加速布局。充分發揮云計算等數字技術的使能作用，推動政府治理流程再造和模式優化，不斷提高決策科學性和服務效率是數字政府未來趨勢。

未來，數字政府建設水平和運營效果成熟度，將會成為行業關注重點。

低碳云：企業數字化與節能減碳齊頭并進的技術引擎

隨著數字經濟加速發展，企業數據中心成為能耗大戶，嚴重制約企業和全社會的綠色發展。低碳云能夠提升資源效能，賦能社會節能減碳。

“低碳云”是指利用云計算實現提高計算、存儲、網絡等資源利用率，全面提升全社會資源效能，并將云計算與大數據、人工智能等技術融合，賦能企業和全社會節能減碳的目標。

企業數字化轉型：從宏觀逐漸到微觀落地

企業數字化轉型是國家推動經濟社會發展的重要戰略手段。2017年，政府工作報告首次提出“數字經濟”概念，至今已累計4次被直接寫入政府工作報告。“十四五”規劃中明確提出“以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革”等一系列重要規劃目標，數字化概念，逐漸從宏觀向企業各個環節的微觀數字化落地。

隨著數字經濟發展的深入，企業的數字化轉型正不斷地從宏觀整體，向企業價值鏈中各環節微觀模塊滲透。

在我們第7版的年度人工智能狀況報告中，我們繼續探討了大大小小的公司在成功部署人工智能方面所采用的戰略。我們調查了商業領袖和技術從業者(我們稱之為技術專家)，以了解他們在實施人工智能時的優先事項、他們的成功以及他們的瓶頸。總的來說，他們的回答讓我們勾勒出了一幅圖景，即人工智能行業是如何在一個比以往任何時候都更虛擬、更科技、更全球化的世界中繼續發展的。

《2021年人工智能狀況報告》是一項跨行業的努力，旨在通過高級決策者的調研提供人工智能空間的視角。該報告向當前的人工智能實踐者提供了其他組織如何看待人工智能的想法——包括哪些因素推動了成功，哪些因素仍然是重大障礙。了解什么是優先級和如何解決共同的挑戰可以幫助加速人工智能交付給任何正在努力啟動他們自己的人工智能計劃的讀者。

AI預算增加:預算從50萬美元增加到500萬美元，同比增長了55%，只有26%的預算低于50萬美元，這表明更廣泛的市場成熟度。

絕大多數組織都與外部訓練數據提供商合作，大規模部署和更新人工智能項目。

人工智能優先事項因組織規模而異，規模對于大型企業尤為重要，而數據多樣性對于中小型組織更為重要。

各公司都表示對數據安全和隱私有高度承諾，并愿意與他人分享數據。

雖然2021年商界領袖和技術專家傾向于達成更多共識，但在道德和可解釋性等領域仍存在一些核心分歧。

各種規模的企業證實，由于2019冠狀病毒病，它們在2020年加快了人工智能戰略，并將在2021年繼續這樣做。

//resources.appen.com/wp-content/uploads/2021/06/Whitepaper-State-of-AI-2021.pdf

人工智能商業時代即將來臨。新冠大流行加速了許多公司對快速數字化和利用人工智能增強其業務流程的需求。但是，新技術也帶來了新的責任。

這項針對100位C級數據和分析高管的全球調查揭示了專注于人工智能的高管們正在考慮和解決的復雜問題，以幫助他們的組織能夠以道德的方式實現人工智能。

調查發現強調了人工智能道德問題的真實程度。專注于人工智能的高管們可能會更加關注人工智能道德方面的問題。但對于企業在使用人工智能時所應承擔的責任方面，目前還沒有達成共識。

報告還探討了企業在開發過程中如何有效地克服人工智能模型偏差。

很少有企業有這樣的“設計倫理”方法，可以確保他們糾正人工智能定期測試中的偏差。

報告建議那些希望確保企業負責任地使用人工智能的高管們：

了解與人工智能相關的風險

開發更好的實踐以確保合規性

更加重視持續的模型監控和維護

主要發現： 65%的公司無法解釋具體的 AI 模型決策或預測是如何實現的。只有 35% 的受訪者以透明的方式使用AI并真正負起責任。

22% 的受訪者表示，他們的企業設有 AI 道德委員會。78% 的企業無法確保正確考慮使用新 AI 系統的道德影響。

78% 的受訪者發現優先考慮負責人的AI實踐很難獲得高管的支持。這表明對不負責任的AI使用所帶來的風險缺乏認識。

77% 的受訪者認為 AutoML 技術可能會被濫用。

90% 的高管同意模型監控的低效流程是其企業采用 AI 的障礙。

2月23日，在上海舉行的第23屆GTI國際產業峰會上，中國移動聯合近20家國內外主流運營商和廠商，共同發布《5G無線技術演進白皮書》。

這是業界第一次聯合發布關于5G無線發展演進的白皮書，標志著產業各方對5G無線演進的技術方向和路徑達成共識，有利于聚集全產業的力量，共同定義面向2025年及以后的R18/19技術演進框架，共創5G可持續發展的未來。

白皮書首先總結了5G演進的四大演進驅動力。即：提升現網性能和效率并降低成本、滿足未來個人超高清和沉浸式等新業務發展需求、滿足千行百業應用的多樣化需求、與AI等新技術的深度融合。

在此基礎上，白皮書對5G無線演進的潛在無線技術方向進行了定義，提出了四大無線演進方向和二十項關鍵使能技術：

第一

無線演進方向是構建智能高效的無線網絡，主要包括引入原生AI增強5G智能化、提升端到端業務體驗質量協同性、綠色節能、低成本覆蓋和5G/4G多網協同等五項關鍵使能技術，著力提高5G網絡的效率，尤其是要支持4G/5G網絡低成本平滑升級。

第二

無線演進方向是現網性能增強技術，主要包括上行能力提升、大規模MIMO、URLLC增強、低成本物聯網和移動性增強等五項關鍵使能技術，目的是在eMBB（增強移動寬帶）、mMTC（大規模機器類通信）、URLLC（超高可靠、超低時延通信）等方面持續增強，尤其是面向機器視覺等大上行業務和AR/VR（增強現實/虛擬現實）等沉浸式業務，引入SUL（補充上行鏈路）增強和多載波傳輸等技術實現1Gbps傳輸速率、超低極致時延、大業務下99.9999%可靠性等目標，進而持續提升5G網絡的性能，助力網絡能力進階。

第三

無線演進方向是頻譜效率最大化技術，主要是支撐全頻段靈活使用的技術，包括引入6GHz和毫米波在內的更多IMT（國際移動通信）頻段應用、靈活雙工和全雙工、動態頻譜共享、靈活頻譜接入和彈性小區等四項關鍵使能技術，以便重構100GHz以下頻譜使用，實現多頻多制式組網下的頻譜效益最大化。

第四

無線演進方向是新行業新應用使能技術，主要是支撐新行業、新應用的一些使能技術，包括厘米級高精度定位和融合感知、天地一體化、高交互寬帶通信、廣播組播、多終端協作和網絡切片等六項關鍵使能技術，拓展5G新能力維度，滿足千行百業的多樣化需求，助力打開未來新商業空間。

AI的潛在應用與帶來的益處已經遠遠超過其他任何技術，從日常娛樂到提高生產效率，拯救生命，預計AI工具還將對聯邦政府產生重大影響，并對聯邦系統和結構產生音響。在享受AI好處的同時，也必須準備好應對相關風險。鑒于這項技術有可能在政府范圍內轉變工作，管理和預算辦公室以及科學和技術政策辦公司應繼續帶頭努力管理這些風險。Parthership for public Service和IBM政府事務中心希望這份白皮書能在政府內部引發對話。尤其是：如何最好地使人工智能成為機構任務規劃的一部分，而不僅僅是松散地與單獨項目關聯的某項技術而已。