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：弗若斯特沙利文 日前，面對相繼上市的眾多模型，國際知名調研機構弗若斯特沙利文（Frost&Sullivan）聯合頭豹研究院發布《2024年中國大模型能力評測報告》（以下簡稱“報告”）。

　　報告選定了中外19個具有代表性的大模型進行評測，其中覆蓋15家國內主流模型，與此同時，國際方面選擇了OpenAI的GPT3.5和GPT4、谷歌的Gemini1.0以及Anthropic的Claude2，并將這四大模型的平均水平設為國際大模型均線。 　　報告以五大細分維度——數理科學、語言能力、道德責任、行業能力及綜合能力為衡量標準，深入探索了大模型的能力邊界，為社會各界提供了對當前中國大模型產業發展現狀的清晰認知，以及大模型技術發展的潛力和在實際應用中的價值體現。

　　報告的核心內容包括以下幾個方面：

　　具體內容如下

來源：人民網 　　日前，人民網財經研究院、至頂科技聯合發布《開啟智能新時代：2024年中國AI大模型產業發展報告》（以下簡稱《報告》），對于AI大模型產業發展背景、產業發展現狀、典型案例、挑戰及未來趨勢等方面進行了系統全面的梳理，為政府部門、行業從業者以及社會公眾更好地了解AI大模型產業提供參考。 　

政策、技術、市場驅動AI大模型產業發展

　　近年來，我國始終高度重視人工智能發展機遇和頂層設計，發布多項人工智能支持政策。國務院于2017年發布《新一代人工智能發展規劃》，科技部等六部門于2022年印發《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》對規劃進行落實。2024年《政府工作報告》中提出開展“人工智能+”行動。 　　伴隨人工智能領域大模型技術的快速發展，我國不少地方政府出臺相關支持政策，加快大模型產業的持續發展。當前，北京、上海、廣東、安徽、福建和深圳、杭州、成都等地均發布了AI大模型的相關產業政策。 　　《報告》認為，中國AI大模型產業發展源于多領域的廣泛需求，例如來自辦公、制造、金融、醫療、政務等場景中降本增效、生產自動化、降低風險、提高診斷準確率、提高政務服務效率等訴求。相關領域的創新和發展共同推動著中國AI大模型產業的蓬勃發展，預示著未來更廣闊的市場前景。 　 中國AI大模型產業呈現蓬勃發展的態勢

　　《報告》對目前的AI大模型按照部署方式進行了劃分，主要分為云側大模型和端側大模型兩類。具體而言，云側大模型分為通用大模型和行業大模型；端側大模型主要有手機大模型、PC大模型。 　　伴隨多家科技廠商推出的AI大模型落地商用，各類通用、行業以及端側大模型已在多個領域取得了顯著的成果，如在金融、醫療、政務等領域，AI大模型已成為提升服務質量和效率的重要手段。 　　我國具有代表性的通用AI大模型主要包含科大訊飛的訊飛星火認知大模型、百度公司的文心一言大模型、阿里巴巴的通義千問大模型等；行業AI大模型主要涵蓋蜜度的文修大模型、容聯云的赤兔大模型、用友的YonGPT大模型；同時具有云側和端側大模型的端云結合AI大模型主要有vivo的藍心大模型；端側AI大模型主要以蔚來的NOMIGPT大模型為代表。 　 中國AI大模型產業發展仍存多方面挑戰

　　大模型產業遭遇算力瓶頸。隨著AI大模型規模呈現指數級增長，訓練大模型越發依賴高性能AI芯片。國內AI高性能芯片市場受進口限制和國內技術瓶頸的雙重影響，大模型產業發展受到算力層面的一些制約。 　　主流大模型架構仍存在諸多局限。首先，Transformer架構消耗的算力資源普遍較大；其次，基于Transformer架構的大模型對存儲設備的要求也更高。 　　高質量的訓練數據集仍需擴展。國內的AI大模型數據主要來自互聯網、電商、社交、搜索等渠道，存在數據類型不全面，信息可信度不高等問題。整體來看，我國可用于大模型訓練的中文數據庫體量嚴重不足。 　　大模型爆款應用尚未出現。國內的AI大模型產業至今沒有出現爆款級應用，原因在于尚未找到商業化思路，缺乏滿足客戶需求的個性化應用。我國大模型產業要推出爆款級應用，勢必要在應用領域做深做細，讓每一個用戶都可以充分享受到大模型所帶來的真正便利。 　

展望中國AI大模型四大產業趨勢

　　AI大模型的出現，使得利用人工智能技術來生成內容，從“可用”跨越到“好用”。未來，人工智能生成內容從“好用”到“高效”，也許會再經歷一次或多次技術范式的顛覆。同時，《報告》提出了中國AI大模型四大產業趨勢展望： 　　AI云側與端側大模型滿足不同需求，C端用戶將成為端側的主要客群 　　強大的算力和海量的訓練數據庫，支撐大語言模型高參數，云側大模型能夠提供語言理解、知識問答、數學推理、代碼生成等能力。 　　一方面，面向C端個人用戶，云側大模型提供智能問答、文本生成、圖片生成、視頻生成等功能。另一方面，面向B端企業用戶，云側大模型變革企業傳統業務模式，提供營銷、客服、會議記錄、文本翻譯、預算管理等個性化服務。 　　AI大模型趨于通用化與專用化，垂直行業將是大模型的主戰場 　　與通用大模型相比，行業大模型具有專業性強、數據安全性高等特點，未來大模型真正的價值體現在更多行業及企業的應用落地層面。 　　一方面，行業大模型將通用大模型用于形成多領域能力的資源集中于特定領域，模型參數相對較小，對于企業落地而言具有顯著的成本優勢。另一方面，行業大模型結合企業或機構內部數據，為B端用戶的實際經營場景提供服務，能更加體現模型對于機構的降本增效作用。 　　AI大模型將廣泛開源，小型開發者可調用大模型能力提升開發效率 　　小型開發者通過調用大模型能力，大幅提升編程效率，進一步推動AI應用落地。 　　一方面，小型開發者可基于大模型進行項目、應用以及插件等開發工作，不再局限于算力資源、無需進行復雜的模型訓練、調參，輕松實現應用落地。另一方面，小型開發者利用大模型技術提升開發效率，通過在代碼工具中集成大模型能力，輔助完成部分重復性工作，為開發人員提供量身定制的代碼建議，還可以自動檢測代碼中的Bug，并生成相應的測試用例，縮短工程師開發流程中的編碼和糾錯時間。 　　AI高性能芯片不斷升級，AI大模型產業生態體系將不斷完善 　　在大模型場景下，AI高性能芯片主要用于大模型的訓練環節，芯片性能的強弱直接影響大模型的性能和表現。在全球AI高性能芯片市場中，英偉達的芯片產品采用最前沿半導體工藝和創新GPU架構保持行業的領先地位。 　　《報告》認為，AI大模型可以創造新價值、適應新產業、重塑新動能，是加快發展新質生產力的關鍵要素。面對未來，我國需進一步加強資源與研發力量的統籌，強化大模型在發展中的場景牽引作用，促進經濟社會的高質量發展，以實現大模型技術的高質量應用突破，驅動實體經濟的蝶變和產業變革。 　　具體內容如下

來源：中國信通院華東分院 　　近日，中國信通院聯合上海人工智能實驗室成立的大模型測試驗證與協同創新中心牽頭，首次面向全國范圍征集全行業優秀應用實踐，并形成《2023大模型落地應用案例集》（以下簡稱“《案例集》”）。 　　作為首部聚焦落地應用的權威研究成果，《案例集》全面展示了大模型前沿技術和發展成果，推動了大模型為代表的人工智能技術賦能社會經濟高質量發展。經專家組的多輪評審，共52個各自領域的典型大模型技術落地應用成功入選。 　　2022年底ChatGPT的橫空出世，引爆了國內外大模型的熱情，各行各業的創業者已經集結在十字路口蓄勢待發。 　　從國內市場來看，目前人工智能（AI）大模型已經在各行各業“落子不斷”。據公開資料不完全統計顯示，國內大模型的發展路徑是“通用+垂直”兩條腿走路，其中垂類大模型落地速度最快。《案例集》顯示，有近65%+的AI大模型是垂直大模型。 　　趨勢已然，大模型技術突破代表了AI發展的一個重要里程碑，下面筆者將梳理中國從業者構建的“底層原創技術-中層基礎模型-上層行業應用”的大模型圖鑒。 **　　PART 1**

**　　大模型領域中國學者的技術貢獻**

圖注：ResNet的四位作者分別是：何愷明、張祥雨、任少卿、孫劍 　　2016年，來自微軟亞洲研究院的四位學者提出深度殘差學習（ResNet），解決了深度網絡的梯度傳遞問題。要知道，2015年之前深度學習最多只能訓練20層，ResNet之后，就可以有效地訓練超過百層的深度神經網絡。

　　2017年Google發布Transformer，它的出現打穩了AI大模型的“地基”，不僅“顛覆”了自然語言處理（NLP）中的機器翻譯任務，而且還提供了一種新的思路來處理圖像數據。 　　中國學者也圍繞Transformer做了許多改進和完善，例如微軟亞洲研究院聯合西安交通大學推出LONGNET，將Transformer的序列長度擴展10億+；京東探索研究院聯合武漢大學提出全球首個面向遙感任務設計的億級視覺Transformer大模型；阿里達摩院提出新的Transformer結構FMViT，大幅度提升AI模型精度與速度…… 　　在大模型領域細數中國學者貢獻，許多原創性貢獻來自本土。已故的商湯科技創始人湯曉鷗（緬懷）在2023世界人工智能大會上，發表演講時表示：在深度學習的大門上，我們按了18次門鈴，取得了許多跨時代的突破。其中湯曉鷗提到了上海人工智能實驗室領軍科學家林達華，他當時設計的計算機視覺開源算法體系OpenMMLab，目前已經成為國際上最具影響力的視覺算法開源體系。值得一提的是，林達華也是書生大模型體系的重要貢獻者。 　　京東探索研究院早在2021年年初就展開了大模型體系（超級深度學習）的建設和基礎研究，領導京東建設了中國第一個NVIDIA DGX Superpod天琴alpah-α超算集群。在此基礎上，京東探索研究院的織女模型vega v2 在2022年登頂SuperGLUE榜首，一舉超越同場競技的谷歌、微軟、Meta等業界頂尖企業；2021年研究院開發的大規模視覺模型ViTAE，在ImageNet Real的目標識別和MS COCO的人體姿態估計等權威榜單上均獲得世界第一。

　　圖注：（上）2022年京東探索研究院發表論文《Self-Evolution Learning for Discriminative Language Model Pretraining》，提出自我進化學習方法，為vega v2大模型的設計提供核心思想； 　　（下）2021年京東探索研究院發表論文《ViTAE: Vision Transformer Advanced by Exploring Intrinsic Inductive Bias》，嘗試將 CNN和transformer相結合。 　　因此，國內公司的 AI 大模型研發雖然比國外公司晚，但是發展卻異常地迅速，其內在邏輯便是：本土企業和學者對深度學習技術的深入理解與創新。在大模型的底層技術已經固定的時代，他們靠著持續的探索和努力才能構建出秀麗的“上層建筑”。 　　在OpenAI發布ChatGPT之前，國內的一些企業就已經押注AI大模型技術：例如2021 年 4 月，華為云聯合循環智能發布盤古超大規模預訓練語言模型，參數規模達 1 000 億；2021 年 6 月，北京智源人工智能研究院發布了超大規模智能模型“悟道 2.0”，參數規模達到 1.75 萬億；2021 年 12 月，百度推出 ERNIE 3.0 Titan 模型，參數規模達 2 600 億，同期，阿里巴巴達摩院的 M6 模型參數達到 10 萬億，將大模型參數直接提升了一個量級。 　　到2023年，大模型繼續火熱，國內的AI大模型團隊已逐漸拓展到視覺、決策領域，甚至用于解決蛋白質預測、航天等領域的重大科學問題，阿里、京東、oppo等大廠都有相應的成果。 **　　PART 2**

**　　大模型應用拐點已至**

　　圖靈獎獲得者Yann LeCun說過：AI大模型的技術都是公開的，算不上底層技術上的創新，如果你愿意一探究竟的話，可以發現它背后沒有任何秘密可言。 　　但借著這些“過時”的技術，在中國擁有龐大的人才基數和數據集的情況下，可以發展出更適合本土環境和語境的大模型。 　　那么如何形象理解大模型?前科技部長王志剛從高維度表示,大模型,就是大數據、大算力、強算法。形象一些：大模型事實上就是算法、數據、算力上的有效結合。傳統巨頭在大模型領域的技術投入普遍都是在積極防御，而中國企業在非常積極地推動向應用中的落地。 　　目前，業界除了把AI大模型商業落地模式統分為 toB 和 toC之外，在市場劃分上則遵循通用與垂直兩大路徑，兩者在參數級別、應用場景等方面差異正在顯性化。 　　通用大模型往往是指具備處理多種不同類型任務的AI模型，這些模型通常是通過大規模的數據訓練而成，能夠在多個領域和應用中表現出良好的效能。大家耳熟能詳的幾個通用大模型均來財力雄厚的企業： 　　1.書生浦語開源大模型：由上海人工智能實驗室研發，涵蓋 70 億參數的輕量級版本 InternLM-7B，以及 200 億參數的中量級版本和 InternLM-20B，以及完整的開源工具鏈體系。InternLM-7B 在包含 40 個評測集的全維度評測中展現出卓越且平衡的性能，它在兩個被廣泛采用的基準 MMLU 和 CEval 上分別取得了 50.8 和 52.8 的高分，開源一度刷新了 7B 量級模型的紀錄。 　　2.昆侖萬維天工大模型：“天工”是一個 AI 搜索引擎，一個對話式 AI 助手。“天工”擁有強大的自然語言處理和智能交互能力，能夠實現個性化 AI 搜索、智能問答、聊天互動、文本生成、編寫代碼、語言翻譯等多種應用場景并且具有豐富的知識儲備，涵蓋科學、技術、文化、藝術、歷史等領域。 　　3.通義千問 2.0：由阿里云研發的超大規模的語言模型，具備多輪對話、文案創作、邏輯推理、多模態理解、多語言支持等功能。通義千問 2.0 在復雜指令理解、文學創作、通用數學、知識記憶、幻覺抵御等能力上均比上代有顯著提升。 　　4.MiniMax-abab：由科技創業公司MiniMax研發。據悉，“Max-abab”是文本、語音、視覺三模態的千億參數大語言模型，在中、英文服務領域均已超過GPT-3.5 的水平。今年8月份，“MiniMax-abab”大模型通過了國家首批大模型服務備案，面向社會公眾提供服務。 　　5.言犀基礎大模型：由京東科技研發，該模型融合了70%的通用數據和30%的數智供應鏈原生數據，具有更高的產業屬性。 　　6.百靈語言大模型：由螞蟻集團基于Transfromer架構研發。該模型基于萬億級Token語料訓練而成，支持窗口長度達32K，在主流推理類榜單中排名前列。據悉，螞蟻百靈大模型已完成備案，基于百靈大模型的多款產品已陸續完成內測，正陸續向公眾開放。

　　這些通用大模型包含千億甚至萬億參數，覆蓋自然語言處理、圖像識別、語音識別等方面的任務，已在知識問答、醫療咨詢、娛樂領域、視頻生成等數十個行業場景領域，展現出廣闊的落地應用潛力。 　　與通用大模型相比，垂類大模型參數量相對較小。但是因為有一些行業的核心數據和業務系統的生產數據參與，所以在相應行業解決問題更為高效、直接。 　　從《案例集》來看，在金融、教育、醫療等領域，已經有不少公司發布了相應產品。

　　根據《案例集》入選案例的應用場景，垂類大模型更針對于企業級應用場景的垂直性和專業性要求，而在模型部署層面，更少的模型參數、訓練數據意味著更少的成本，因此垂直應用領域有望實現“萬模齊發”。 　　《案例集》公布的名單，也恰恰驗證了目前垂類大模型發展的一些趨勢： 　　1. 加注端側、邊緣側應用。輕量化參數能讓手機助手接入AI大模型能力。目前已有案例包括OPPO的小布助手、華為的智能助手小藝等等。 　　2. 更傾向于“解決方案”式的交付方式。由于垂類大模型接受了大量特定領域的數據和知識，因此可以基于領域知識生成更具深度的解決方案。例如ChatDD 新一代對話式藥物研發助手，面向游戲行業的圖像內容生成式大模型等等。 　　3. 大模型開始向多模態領域發展。多模態意味著豐富的數據形式，包含視覺、聽覺和時序信息。對于大模型模型來說，這意味著可以從多模態中提取和學習更多維度的信息。類似于《案例集》中的單晶爐自動化工藝識別多模態模型，相信未來將會出現更多。 　　4. “通用+垂直”模型互相融通的態勢。隨著AI技術的發展，不同類型的模型之間的界限變得越來越模糊。例如，一些通用模型開始整合垂直領域的知識，而一些垂直模型也開始利用通用模型的技術來增強其功能。例如百川大模型在娛樂領域的應用。 **　　PART 3**

**　　搶灘大模型未來：構建生態**

　　對于AI大模型這種劃時代的超級機遇而言，勝負不在于做出一個爆款應用，賺到幾億盈利，而在于，是否抓到了大時代的方向。 　　換句話說，當下的大模型競爭早已超過了技術的范疇，更多是一種生態層面的比拼，具體表現在有多少應用、有多少插件、有多少開發者以及用戶等。誰能夠率先圍繞大模型構建生態，或者說誰率先融入生態，誰就能成為領先者。 　　大模型要想像電力一樣輸送給千行百業和千家萬戶，必然需要一個體系化的產業生態，構建這個生態需要一系列相互關聯的因素，包括技術發展、應用場景、數據管理、倫理與法律問題、以及社會影響等。 　　在生態建構的路徑上，目前企業可分為兩派。一派將大模型接入原有的產品線，做升級和優化；另一派試圖以大模型產品為中心，建構新一代的“超級應用”。而有些企業試圖跳過這兩種路徑，多方面融入AI大模型生態。從《案例集》公布的大模型服務類案例，我們可以看到有些中國企業做了以下嘗試：

　　例如螞蟻集團實現了一個大模型數據高效高質量供給平臺，不僅可降低數據獲取和使用成本，且保證來源合規，并能夠有效提升數據質量、過濾風險數據保障訓練安全；優刻得開發的AGI云上模型服務平臺，能提供數據標準化整合、安全合規、提供算力等服務；上海道客研發的云原生大模型知識庫平臺能夠幫助解決信息孤島，以及定制個性化的私人語料庫；泡泡瑪特的AI 整合平臺集成多個知名AI大模型，為用戶提供一站式 AI服務…… 　　這些大模型服務工具，在一定程度上能有效地解決“幻覺”、“道德”、“性能”、“數據合規”等當前AI大模型遇到的問題。更重要的是借助這些服務，可以建設規范可控的自主工具鏈，幫助AI企業探索“大而強”的通用模型，助力公司研發“小而美”的垂直行業模型，從而構建基礎大模型和專業小模型交互共生、迭代進化的良好生態。 　　具體內容如下

來源：SuperCLUE 　　自2023年以來，AI大模型在全球范圍內掀起了有史以來規模最大的人工智能浪潮。國內學術和產業界在過去一年也有了實質性的突破。中文大模型測評基準SuperCLUE在過去一年對國內外大模型的發展趨勢和綜合效果進行了實時跟蹤。 　　基于此，我們發布了《中文大模型基準測評2023年度報告》，在AI大模型發展的巨大浪潮中，通過多維度綜合性測評，對國內外大模型發展現狀進行觀察與思考。 　　國內大模型關鍵進展

　　1. 2023年大模型關鍵進展與中文大模型全景圖 　　國內學術和產業界在過去一年也有了實質性的突破。大致可以分為三個階段，即準備期（ChatGPT發布后國內產學研迅速形成大模型共識）、成長期（國內大模型數量和質量開始逐漸增長）、爆發期（各行各業開源閉源大模型層出不窮，形成百模大戰的競爭態勢）。

　　截止目前為止，國內已發布開源、閉源通用大模型及行業大模型已有上百個，SuperCLUE梳理了2023年值得關注的大模型全景圖。

　　2. 2023年國內外大模型發展趨勢 　　過去半年，國內領軍大模型企業實現了大模型代際追趕的奇跡，從7月份與GPT3.5的20分差距，每個月都有穩定且巨大的提升，到11月份測評時已經完成總分上對GPT3.5的超越。

　　數據來源于SuperCLUE基準得分（7月-12月） 　　我們可以看到GPT3.5和GPT4在中文上的表現情況基本一致，在11月份測評結果中顯示，在中文能力都有一定的下滑，而國內頭部模型則展現了繼續穩健提升的能力。在12月份的測評結果中可以看到，國內第一梯隊模型與GPT4的差距在縮小。但仍有較大的距離需要追趕。

　　數據來源于SuperCLUE基準得分（7月-12月） 　　說明： 　　趨勢展示，選取了7月-12月SuperCLUE-OPEN測評分數。國內代表性模型，選取了文心一言、通義千問、ChatGLM。原因是綜合考慮了過去半年SuperCLUE測評結果、長期穩定迭代及對國內大模型生態的貢獻；GPT4成績，由GPT4-API（7-9月）與GPT4-Turbo（10-12月）組成，用以表現國外最好模型發展。 　　大模型綜合測評結果 　　1. 測評模型列表 　　本次測評數據選取了SuperCLUE-12月測評結果，模型選取了國內外有代表性的26個大模型在12月份的版本。

　　2. SuperCLUE模型象限 　　SuperCLUE評測任務可劃分為基礎能力和應用能力兩個維度。 　　基礎能力，包含：專業與技能、語言與知識（不包括角色扮演）、傳統安全； 　　應用能力，包括：工具使用、角色扮演。 　　基于此，SuperCLUE構建了大模型四個象限，它們代表大模型所處的不同階段與定位，其中【潛力探索者】代表模型正在技術探索階段擁有較大潛力；【技術領跑者】代表模型聚焦基礎技術研究；【實用主義者】代表模型在場景應用上處于領先定位；【卓越領導者】代表模型在基礎和場景應用上處于領先位置，引領國內大模型發展。 　　SuperCLUE模型象限

　　3. 國內外大模型總體表現

　　來源：SuperCLUE， 2023年12月28日 　　國內外差距依然明顯。GPT4-Turbo總分90.63分遙遙領先，高于其他國內大模型及國外大模型。其中國內最好模型文心一言4.0（API）總分79.02分，距離GPT4-Turbo有11.61分，距離GPT4（網頁）有4.9分的差距。 　　必須看到的是，過去1年國內大模型已經有了長足的進步。綜合能力超過GPT3.5和Gemini-Pro的模型有11個，比如百度的文心一言4.0、阿里云的通義千問2.0和Qwen-72B-Chat、OPPO的AndesGPT、清華&智譜AI的智譜清言、字節跳動的云雀大模型等都有比較好的表現。 　　另外國內開源模型在中文上表現要好于國外開源模型，如百川智能的Baichuan2-13B-Chat、阿里云的Qwen-72B、Yi-34B-Chat均優于Llama2-13B-Chat。 　　國外模型平均成績 VS 國內模型平均成績

　　在SuperCLUE測評中，國外模型的平均成績為69.42分，國內模型平均成績為65.95分，差距在4分左右。可以看出，國內外的平均水平差距在縮小，11月差距在10分左右。 　　4. 國內大模型競爭格局 　　通過SuperCLUE測評結果發現，國內大模型的第一梯隊有了更多新的模型加入。頭部模型如文心一言4.0、通義千問2.0引領國內大模型的研發進度，部分高質量大模型緊追不舍，分別在閉源應用和開源生態中形成自己獨特的優勢。

來源：SuperCLUE， 2023年12月28日 　　從國內TOP19大模型的數量來看，創業公司有9個，大廠有10個，占比幾乎持平。

　　從大廠和創業公司的平均成績來看，大廠研發的大模型平均成績為69.42分，創業公司研發的大模型平均成績為62.09分，差值約6.33分，較11月份差距在略有增大。這說明大廠在大模型競爭中長期資源投入方面有一定優勢。

　　5. 國內大模型歷月前三甲 　　過去八個月國內模型在SuperCLUE基準上的前三名。

來源：SuperCLUE 　　曾經取得過SuperCLUE月榜首位的大模型有6個。分別是文心一言、BlueLM、SenseChat3.0、Baichuan2-13B-Chat、360智腦。其中，百度的文心一言登頂SuperCLUE月榜的次數最多，分別在7月、11月、12月取得了SuperCLUE最好成績。 　　我們可以看到，在國內大模型技術發展初期階段，各家大模型公司都投入了巨大的人力、算力和數據資源，以至于每個月測評結果的前三甲都不同程度的變化，經常會因為新發布的高質量模型引起榜單的變化。預計未來一年同樣會發生類似的情況。也非常期待有高質量模型能夠持續保持非常高的水準。 　　6. 大模型對戰勝率分布圖 　　從勝率來看，全球領跑者GPT4-Turbo勝率為41.77%，和率為52.46%，大幅領先于其他模型，而敗率僅為5.77%，足以說明GPT4-Turbo對GPT3.5在各項能力上的全面壓倒性優勢。而國內模型中，百度的文心一言4.0勝率國內最高，接近30%。勝率超過25%的模型有智譜清言、通義千問2.0和AndesGPT。

來源：SuperCLUE， 2023年12月28日 　　在200億參數量級的開源模型中Baichuan2-13B-Chat的勝率排在首位，展現出不俗的對戰能力。排在2至3位的是XVERSE-13B-2-Chat、Qwen-14B-Chat，同樣表現可圈可點。 　　從勝率分布數據可以發現，所有模型的和率都在50%以上。這說明國內外大部分模型在基礎題目上與GPT3.5的水平相近，隨著任務難度的提升，不同模型的表現才會有區分度。后續的測評數據會在題目難度的區分性和評價顆粒度上加強提升。 　　7. 主觀與客觀對比 　　通過對比模型在主觀簡答題OPEN和客觀選擇題OPT上的不同表現，可以發現，國內大模型多數擅長做選擇題。普遍選擇題的分數會高于簡答題的分數。

注：計算分值為模型的OPEN分與OPT分值的差值，用以觀察模型在主觀題和客觀題上的不同表現。數據來源：SuperCLUE， 2023年12月28日 　　其中，文心一言4.0和智譜清言表現相對穩定，分別為（-13.38）和（-14.01）。GPT-4 Turbo的表現最為穩定，差值僅有0.86。 　　SuperCLUE認為，客觀題相對主觀題更容易通過題庫形式進行訓練和提升；同時也由于客觀題中包含中文特性問題，中文模型自然有一定的優勢，所以應該綜合來看模型的評測效果。 　　值得關注的是，在本次測評中，國外的代表性大模型如GPT4的不同版本、Claude2、Llama2都很好的穩定性表現，值得國內大模型進一步分析研究。 　　8. 開源競爭格局 　　總體上國內開源模型表現較好，成績最好的開源模型在中文的某些場景或任務上接近GPT4，其中Qwen-72B-Chat和Yi-34B-Chat總分上已經超過GPT3.5，Baichuan2-13B-Chat也有接近GPT3.5的表現。

來源：SuperCLUE， 2023年12月28日 　　總體上大版本（如34B）的模型優于中小版本（13B、6B）的開源模型，更大的版本（如72B）的模型表現要更好。開源模型的發展也從最開始的6B，到13B，到現在更大的34B、72B的開源模型。 　　雖然也有少量大廠（阿里云）參與，但眾多的創業公司是開源模型的主力，如智譜AI、百川智能、零一萬物和元象科技。 具體內容如下

銀行業深刻感受到了生成式AI浪潮的沖擊，各銀行紛紛在各種領域、場景試水生成式AI的應用。本報告聚焦銀行業在推動生成式AI過程中應關注的四大主要問題。

2023年是生成式人工智能邁向通用人工智能創新應用階段的關鍵一年。在這一年里，大模型的推出和應用取得了突破，同時也涌現了許多創新的應用場景。然而，生成式人工智能的生態系統仍處于早期發展階段，基礎設施和核心技術尚未成熟。在當前的競爭環境下，技術巨頭、行業領軍企業和初創公司都在積極探索創新應用，并尋求新的商業模式。

來源：阿里研究院

　　近日，阿里研究院、智譜AI聯合發布《2023全球數字科技發展研究報告—全球科研實力對比》，報告認為，中國數字科技基礎研究勢力增長勢頭強勁，增量上已經趕超美國，但在高價值部分同發達國家仍有不小差距。未來需要產、學、研一起努力，共同推動中國數字技術產業向價值鏈高端躍升。 　

　　報告對全球數字技術論文進行全景式梳理分析。結果顯示，中美兩國在數字科技論文整體影響力上實力相當，其中國產出居世界第二，僅次美國。領先全球其他國家的優勢明顯。但是，中國數字科技領域Top 1%“頂尖論文”數量明顯少于美國，且平均被引量也明顯落后于美國。 　

　　中國論文總量和“頂尖論文”增速均與美國實現“黃金交叉”

　　隨著科研實力的逐步增強，中國近年來增長勢頭非常突出，中國與美國的差距在逐年縮小。數據顯示，中國2019年數字科技領域論文發表數量開始超過美國，且在2021年拉開較大差距。2020年開始“Top1%”論文數量反超美國。都與美國出現了“黃金交叉”，并逐年擴大與之優勢。 　 ** **

2012-2021年中美兩國論文發表數量變化態勢

** **

2012-2021 年中美兩國被引量 Top1% 論文數量變化

　　美國加州大學和中國科學院是全球生產數字科技“頂尖論文”最多的機構

　　從研究機構上看，中美兩國最重要的數字科技基礎研究機構分別為中國科學院和美國加州大學。其中，中科院數字科技論文發表數量高居全球第一，領先加州大學萬余篇。但在“Top1%”論文方面，加州大學發表數量多于中科院。另外，在平均引用率方面，中科院在前10強榜單上墊底。美國斯坦福大學、麻省理工學院和哈佛大學等機構被引用次數優勢明顯。 　

全球數字科技領域論文數量前10強機構

　　中國數字科技專利總數全球遙遙領先，但高價值專利落后于美日韓三國

　　全球數字技術專利對比，中國是數字技術專利大國，而非強國。雖然在數字技術專利數量上全球領先，中國的數字科技專利總量全球第一，是排名第二美國的2.9倍但中國數字技術高價值專利（市場價值100萬美金以上）數量在全球相對落后，美國數字科技高價值專利數量是中國的8倍，仍與世界頂級水平存在一定距離。 　

全球數字科技專利前10強國家

　　整體看，中國數字技術領域基礎研究，在論文與專利數量上有大幅度提升，高價值部分同發達國家研究機構相比，仍有一些差距。專利是傾向于應用技術的科研成果，其市場價值直接反映該技術應用產品處于產業價值鏈的位置。從專利市場價值分布看，中國數字技術專利價值在 30 萬美元以下的占 98%，因此中國數字技術產業仍處于全球價值鏈低端。論文是傾向于基礎研究的科研成果，往往是科技創新突破的先導。未來中國數字科技的發展前景在于從日益強大的基礎研究成果中實現實際應用轉化，推動數字技術產業向價值鏈高端躍升。 　 具體內容如下

來源：中國工業互聯網研究院 　　2022年11月7日，中國工業互聯網研究院在2022全球工業互聯網大會上發布了《全球工業互聯網創新發展報告》（以下簡稱“報告”）。報告從發展政策、網絡技術、平臺生態、安全保障、人才體系、產業經濟等六個維度，系統總結了全球工業互聯網發展情況。 　

發布內容全文

全球工業互聯網創新發展報告

中國工業互聯網研究院院長 魯春叢 （2022年11月7日 遼寧沈陽）

　　《全球工業互聯網創新發展報告》是在去年發布的《工業互聯網創新發展成效報告（2021-2023年）》基礎上對全球發展的新觀察和新審視。《報告》包括六個方面內容。 　 　　**第一，主要國家數字化政策密集發布。**近年來，深化數字技術應用、推動數字化轉型已成為各國發展實體經濟、培育競爭優勢的普遍選擇。美國連續十年推進先進制造業戰略，加速制造業數字化的技術創新和應用。歐盟實施“工業5.0”戰略，推動數字化綠色化雙轉型，構建以人為本、彈性、可持續的產業鏈供應鏈。特別是疫情發生以來，產業鏈供應鏈已成為數字化發展的關鍵基礎和重要保障。德國發力“工業4.0”，以智能工廠、智能產線為基礎，著力鞏固制造業競爭優勢。英法日等傳統工業強國和新興經濟體都在強化數字技術優勢，提高制造業競爭力。可以說，工業互聯網“不是工具的革命，而是革命的工具”，正在全球形成共識。我國體系化推進工業互聯網發展，各領域支持政策不斷完善，地方支持力度不斷加大，政策環境不斷優化，為推動數字化轉型注入強勁動力。 　 　　**第二，工業互聯網網絡技術創新活躍。**技術邊界不斷融合。工業現場復雜環境推動組網技術融合貫通，工業無線網絡成為傳統工業現場總線的重要補充，5G+TSN等融合技術加快發展。工業設備的海量連接和頻繁交互，對工業數據實時分析提出更高要求，推動形成云網邊端融合的網絡技術架構，帶動云化PLC、邊緣智能終端等新型OT技術加速創新。技術專利快速增長。從總體看，工業互聯網網絡技術的全球專利申請量近10年年均增速超20%。從新興領域看，5G、TSN、工業以太網等新型網絡技術全球專利申請多年來均保持兩位數增速。分級分業應用加速推進。新型網絡技術快速演進迭代，已初步滿足工業現場對大帶寬、低時延、廣連接、高可靠的通信要求，正在逐步融入生產制造全環節、全過程，創新應用持續深化。特別是我國在保持5G領先基礎上，5G和工業融合進程不斷加快，已在制造業、采礦、能源等重點行業形成了20多個較為普遍的應用場景。 　 　　**第三，工業互聯網平臺生態不斷壯大。**全球平臺發展迅猛。新主體不斷涌入，微軟、霍尼韋爾等龍頭企業加快工業互聯網平臺建設，加速工業大數據、人工智能、區塊鏈、邊緣計算、工業元宇宙等新一代信息通信技術應用，推動工業互聯網平臺服務能力創新。新生態加速構建，西門子、SAP等工業基礎軟硬件企業不斷深化數字業務集成，打造強強聯合的生態化服務體系。特別是近年來，企業巨頭并購工業軟件公司數量顯著增加，進一步推動平臺生態重構。我國工業互聯網平臺建設快速推進。“綜合型+特色型+專業型”平臺體系初步構建。28個跨行業跨領域平臺縱向整合行業資源、橫向跨界賦能，加速構建產業生態。特色型平臺融合應用持續深化，面向重點行業加速沉淀知識經驗。專業型平臺在數字孿生、工業智能、工業大數據分析等特定領域不斷深入，服務能力加快提升。“六大模式”應用持續深化，“平臺+園區”“平臺+基地”等模式加速推廣，行業數字化轉型解決方案供給能力持續增強。 　 　　**第四，工業互聯網安全防護日益深化。**安全技術加速演進。監測感知、威脅防護、處置恢復等通用安全技術的工業應用持續深入，在應對網絡安全、設備安全、控制安全、數據安全等方面發揮了積極作用，不斷提升工業企業網絡安全防護能力。零信任、人工智能、區塊鏈、邊緣計算安全等新興技術逐步拓展工業互聯網安全技術架構，為增強工控系統內生安全防護能力、應對新型攻擊威脅等提供了新選擇、新路徑。重點企業積極布局。國內外網絡解決方案供應商和網絡安全企業積極拓展工業互聯網安全業務，聚焦關鍵基礎設施網絡安全防護、工控安全等重點領域，加大研發投入與產品服務創新，工業互聯網安全技術支撐能力加快提升。 　 　　**第五，工業互聯網人才體系加速構建。**全球數字人才普遍缺失，歐盟數字技能人才儲備不足、我國工業互聯網人才缺口較大，人才問題已成為制約工業互聯網創新發展和制造業數字化轉型的關鍵因素。全球數字人才逐步集聚，從區域看，進一步向北美、歐洲、亞太經濟發達地區主要城市群集中。從行業看，以制造業為代表的實體經濟成為數字人才的重要就業選擇。各國加速人才體系建設，積極培養具備數字素養與技能的復合型人才。我國從標準體系、評價機制、學科設置、產教融合等方面加快工業互聯網人才培養，取得積極進展。 　 　　**第六，工業互聯網產業經濟蓬勃發展。**全球工業互聯網產業發展勢頭總體向好。2021年，全球工業互聯網產業增加值規模達到3.73萬億美元，年均增速近6%。工業大國領跑全球產業發展，在59個主要工業國家中，美中日德四國工業互聯網產業增加值規模占比超過50%。美國工業互（物）聯網聯盟（IIC）、德國工業4.0平臺等組織聚焦差異化方向持續推動產業生態建設。我國工業互聯網經濟增長強勁。2021年，我國工業互聯網產業增加值超4萬億元，其中核心產業增加值達到1.17萬億元，名義增速超16%。工業互聯網平臺創新合作中心、工業互聯網產業聯盟等合作載體快速壯大，推動產學研用深度同創新。

具體內容如下

來源：云計算開源產業聯盟 　　日前，在2022數字化轉型發展高峰論壇上，《數字政府行業趨勢洞察報告（2022年）》和《2022數字政府產業圖譜》正式發布，報告聚焦我國數字政府產業發展各環節，繪制產業全景，同時展望數字政府未來發展趨勢，旨在為我國數字政府的規劃、建設、發展等環節提供參考。 　　加快數字政府建設，是推動國家治理體系和治理能力現代化的重大舉措，是迎接數字時代浪潮、適應經濟社會全面數字化轉型的必然要求，也是新時代建設服務型政府的有力抓手。 　　近年來，國家出臺多項政策指導數字政府建設。2022年6月，國務院發布《關于加強數字政府建設的指導意見》，對全面開創數字政府建設新局面做出戰略謀劃和系統部署。同時，各地紛紛出臺相關政策，將數字政府建設作為地方“一把手工程”。 　 　我國數字政府產業增長勢頭強勁

　　**從市場規模看，**我國數字政府市場規模保持高速增長，以政務云為例，2021年，我國政務云市場規模達到802.6億元，政務云作為資源整合共享、業務系統開發和部署的底座，未來仍將保持穩定增長態勢，預計2023年市場規模將達到1203.9億元。隨著各地基礎設施建設的逐步完善，數字政府進入到以深化應用和政府治理為導向的新階段，政務數據、軟件和服務市場份額將會持續擴大。 　　**從產業格局看，**數字政府具有覆蓋面廣、服務用戶多、應用場景豐富、穩定性要求高等特征，政府對供應商所提供的滿足“智能集約、數據共享、業務協同”需求的整體解決方案與服務能力需求迫切。 　　未來，數字政府行業生態將從過去垂直、分化的產業鏈分工演進到集約、共贏的生態共同體。包括咨詢規劃、軟硬件和應用提供商在內的各類參與者正面臨前所未有的發展機遇，產業鏈上下游的緊密融合將助力數字政府跑出“加速度”。

　　數字政府產業圖譜全景

　　《2022數字政府產業圖譜》由中國信通院發布的數字政府產業全景圖，重點圍繞政務云、智慧中臺、行業應用、城市大腦、安全五大核心領域，繪制覆蓋產業鏈上下游關鍵環節的服務提供商圖譜，力求全面客觀展現數字政府產業現狀和發展趨勢，為相關從業者提供參考。

　　數字政府行業八大趨勢洞察

　　“十四五”時期，我國數字政府建設進入快車道，其發展勢頭強勁，整體呈現出以下八大發展趨勢。 　 　1.更注重數字化管理和數字化素養

　　科學統籌的管理機制是數字政府建設整體協同推進的重要條件。 　　人才是政府數字化轉型的“千里馬”，是數字政府建設的關鍵推動力量。 　　干部隊伍數字化管理思維不斷轉變是適應數字時代的必然要求。 　 　2.更注重智能集約的數字化平臺建設

　　一體化智能化將成為未來政務云建設與運營的主旋律。 　　共性應用支撐平臺是數字政府基礎設施的重要組成部分。 　 　3.更注重數據賦能驅動政府治理能力提升

　　數據要素價值化成為推動政府治理能力現代化的核心動力。 　　數據精準高效共享力度將進一步加大。 　 　**4.**更注重需求牽引的業務和運營模式創新

　　以人民為中心是數字政府業務模式創新的出發點和落腳點。 　　地方探索是數字政府業務模式創新的重要來源。 　 　5.更注重以城市大腦為抓手的智慧城市建設

　　城市大腦是數字政府建設重要內容和主要抓手。 　　城市大腦建設逐步細化下沉。

　　6.更注重以數字技術提升基層治理精細化水平

　　一是通過云數底座的建立為基層社會治理數字化提供基礎。 　　二是通過規范數據采集建立基層治理數據庫，實現市、區、街道多級數據互聯互通。 　　三是重視圍繞基層不同人群需求的公共服務創新。 　 　7.更注重構建全方位安全保障體系

　　安全保障是數字政府穩定運行的“根基”。 　 8.更注重以標準化建設推動整體價值提升

　 　標準和評價體系是數字政府提質增效的推動力。 具體內容如下

來源：中國電子技術標準化研究院

　　中國電子技術標準化研究院牽頭制定了《中小企業數字化轉型指南》標準，基于15000余家中小企業數據，編制形成《中小企業數字化轉型分析報告（2021）》，分析中小企業數字化轉型的整體態勢，從業務轉型、管理轉型、產品轉型的三重視角剖析轉型進展、成效與不足，并在此基礎上，提出未來展望，以期為社會各界提供參考。

　　《“十四五”數字經濟發展規劃》中明確提出大力推進產業數字化轉型，實施中小企業數字化賦能專項行動。在我國，中小企業是國民經濟和社會發展的生力軍，目前國際國內經濟環境復雜多變，中小企業面臨要素成本上升、創新發展動能不足、國內外市場競爭加劇等問題。中小企業數字化轉型已不是“選擇題”，而是關乎生存和長遠發展的“必修課”。

　　政策積極引導下，數字化轉型是中小企業高質量發展的必由之路。

　　國家層面，國家“十四五”規劃和2035遠景目標綱要明確提出加快數字化發展，建設數字中國。在中央各部委發布的與制造業數字化轉型相關的“”十四五規劃中，53%的規劃將數字化轉型列為重大任務或重點工程，從數字基礎設施、關鍵技術攻關、數字產業布局等方面為企業數字化轉型提供保障。

　　地方層面，31個省市（自治區、直轄市）“十四五”規劃中，85%的省區市主管部門將產業數字化轉型列為重點任務，11個省區市設置專欄部署專項實施規劃。2022年以來，31個省區市政府工作重點均含中小企業數字化轉型，積極探索助力中小企業數字化轉型升級的新模式。

　　技術普惠賦能下，巧借外力是轉型升級的速成之法。

　　十三五期間，我國軟件和信息技術服務業迅速發展，軟件業務收入保持較快增長，近三年復合增長率為15.77%。固定寬帶單位帶寬和移動網絡單位流量平均資費降幅超過了95%，企業寬帶和專線單位帶寬平均資費降幅超過了70%，各項降費舉措年均惠及用戶逾10億人次，累計讓利超過7000億元。

　　2021年，工信部表示，面向中小企業用戶帶寬和專線平均資費再降低10%。當前，我國工業互聯網產業規模突破萬億元，已在45個國民經濟大類中應用，且呈現出軟件服務平臺化、解決方案整體化、產業服務融合化的趨勢。

　　從整體情況看，數據顯示，2021年處于初步探索的企業占比為79%，相較于2020年下降了10個百分點，處于應用踐行階段的企業占比為12%，相較于2020年增長了4個百分點，達到深度應用階段的企業占比為9%，相較于2020年增長了6個百分點。

　　分析認為，我國中小企業數字化轉型取得積極進展，但絕大部分企業仍處于數字化轉型的初級階段，數字化轉型之路道阻且長。同時，也有越來越多的企業從探索實踐邁向了深度應用，這些優秀的企業樹立起示范標桿。

　　從企業規模看，數據顯示，中小企業中79%的企業處于數字化轉型的初級階段，而大型企業超過半數企業步入到了應用踐行和深度應用階段。分析認為，大型企業資金、人才、技術資源豐富，具有一定的數字化轉型先發優勢，而中小企業囿于各類資源限制，整體呈現出的數字化轉型水平較低。但中小企業具有業務聚焦、機制靈活、決策高效的優勢，在數字化轉型的浪潮中，如果能過及時轉變觀念，找準價值切口，就可以獲取切實的經濟效益。

　　從行業類型看，統計分析了重點行業的數字化轉型整體水平，2021年數據顯示，計算機、通信和其他電子設備制造業、儀器儀表、汽車、家具、醫藥、電氣機械等行業數字化轉型平均水平位居前列。結合2020年數據來看，汽車、儀器儀表、電子均位列前三甲，數字化轉型水平穩步推進。而紡織、化纖、木材加工、金屬冶煉等行業數字化水平較低，需要樹立行業標桿，挖掘典型場景，帶動整個行業數字化水平的全面提升。 　

來源：德勤Deloitte 　　日前，德勤管理咨詢正式發布報告《2022技術趨勢（中文版）》，該報告不僅詳解了未來18到24個月或將深遠影響企業的重要技術趨勢，還展示了全球諸多領先企業的數字化創新實踐與心得，同時也融入德勤管理咨詢中國團隊對國內市場的洞察，旨在幫助廣大政企用戶精準把握科技趨勢，構建技術驅動的未來。 　　《2022技術趨勢（中文版）》報告顯示，以下關鍵技術趨勢值得重視： 　 信息技術自我顛覆

網絡人工智能：有效防御

技術堆棧實體化延伸

數據共享更加便捷

云向垂直領域滲透

區塊鏈：商業化應用啟程

　　德勤管理咨詢中國團隊認為，以上技術趨勢在國內不僅應用前景廣闊，并有望形成更多“中國特色”創新實踐，因此，此次發布的《2022技術趨勢（中文版）》中文版不僅涵蓋英文版全部內容，還包含了來自德勤管理咨詢中國團隊的中國洞察： 　 　　行業云：邊界、機會、洞察

　　制造、金融、貿易、醫療等很多行業里的頭部企業，突破了原有的內部優化，自我提升的局限性，轉向了全局優化、行業賦能的數字化戰略，這些企業將協同云廠商、專業咨詢服務機構、軟件服務商和系統集成商開發一系列基于云的帶有行業特定屬性的解決方案，形成面向垂直領域的行業云平臺、行業一體化供應鏈平臺、工業互聯網平臺、行業大數據中心等 　 　　配合國家戰略的區塊鏈技術。

　　在國家政策的支持下，區塊鏈應用在中國已經形成“百花齊放”的格局，各種區域性和小型的聯盟鏈、協同鏈等層出不窮，從業者未來重點應是促進不同區塊鏈生態圈的互融互通，并探索如何通過生態融合去創造更大價值。 　　除了上述技術趨勢，《2022技術趨勢（中文版）》報告還指出，量子、指數級智能和環境體驗可能會在未來十年或更長的時間內主導整個數字化領域。 　 數據跨界共享更便捷

　　強大的數據共享和隱私保護技術開辟了新的數據貨幣化時代

　　諸多新技術致力于在保護隱私的同時，簡化組織內和組織間的數據共享機制。越來越多的組織開始借助大量以前沒有權限獲取的外部數據，不斷挖掘自身敏感數據的價值，從而實現企業增長。這將帶來全新的數據驅動機遇。 　　實際上，在同一個生態系統或價值鏈內的安全數據共享，將催生新的商業模式和產品。例如，新冠肺炎疫情剛剛爆發時，很多平臺共享了臨床數據。研究人員、醫療機構和藥企通過共享平臺匯集臨床醫療數據，加快了治療方法和疫苗的研發。而且，這些數據共享協議還幫助藥企、政府機構、醫院和藥店協同行動，大范圍地執行疫苗接種計劃，在保護知識產權的同時確保效率和安全。 　　研究機構Forrester Research調查發現，70%以上的全球數據和分析決策者都在不斷擴大自身利用外部數據的能力。隨著數據共享趨勢的推進，報告預測會有更多的組織參與“數據協作”，以應對共同的挑戰。 　　**同一價值鏈中的合作伙伴。**許多制造商和零售商從第三方數據公司購買消費者數據，但數據的質量往往不夠好，不足以發揮作用。假如同一價值鏈內合作性質的系統（從供應商到制造商，再到市場營銷商）能夠合并池化消費者數據，形成更細致的需求圖，那么將會怎樣？ 　　**外包AI模型訓練。**AI模型往往被認為是高度敏感的知識產權形式。由于它們可安裝在一個U盤上，這就表示安全風險較高，所以許多組織一般選擇內部自行建模。得益于加密技術，這種模式可能會發生改變。利用安全的建模數據，首席數據官可以將AI建模和訓練安全地外包給第三方。 　　**數據供應商簡化交付。**在數據共享平臺上，實時市場或物流數據使用權的購買非常簡單，一鍵即可完成。數據供應商無需提供API或發送文件。 　 云走向行業垂直化

　　行業云解決方案幫助組織將手動任務自動化，將重心轉移到具有競爭力的差異化方面。

　　數字化轉型的重心已經從滿足任何行業組織的IT需求，轉變為滿足具體行業甚至細分行業的特殊戰略和運營需求。超大規模云服務商和SaaS（軟件即服務）供應商正與全球系統集成商和客戶合作，提供模塊化的、行業垂直的商業服務與加速器，這些服務和加速器易于被采用和部署，從而幫助組織打造自身獨特的競爭優勢。 　　隨著這種趨勢越來越明顯，部署應用程序的過程將從創造（create）變成組裝（assembly）——這種轉變可能會令整個價值棧重新排序。業務流程將成為需要購買的戰略商品，使組織可以將寶貴的發展資源集中在戰略和競爭差異化的關鍵領域。 　　在未來18到24個月內，報告預計，越來越多的市場組織將開始探索使用行業云滿足其獨特的垂直需求的辦法。實際上，根據德勤管理咨詢的分析，預計未來五年行業云市場的價值將達到6400億美元。 　　**攀登堆棧：**云服務供應商對不斷增長的訂單業務流程進行自動化和抽象化，以創建行業優化平臺。 　　**加倍重視差異化發展：**通過云采購商品行業流程，首席信息官可以將人才資源和預算的投入重點放在打造競爭優勢的系統上。 　　**建立變革能力：**云能力幫助組織通過少量行動打開視野。更少的定制化代碼也就意味著更多靈活性。 　 區塊鏈：商業化應用啟程

分布式賬本技術正改變業務經營性質，幫助公司重新設想如何管理有形資產及數字資產

　　新潮的加密數字貨幣和不可偽造的代幣（NFTs）總是占據媒體頭條，激發公眾想象。不過，這些技術和其他區塊鏈和分布式賬本技術（DLTs）也在企業中掀起波瀾。 　　事實上，區塊鏈和DLT平臺已經走出了技術成熟度曲線的低谷期，正轉化為實際生產力。它們從根本上改變了跨組織開展業務的性質，幫助公司重新思考創建和管理身份、數據、品牌、來源、專業認證、版權等有形資產和數字資產的方式。技術的進步和新監管標準的制定，特別是在非公共網絡和平臺上的技術和標準，促使金融服務機構以外的企業采用區塊鏈和DLT技術。 　　隨著企業對區塊鏈和DLT的適應，各行各業的創造性應用案例紛紛涌現。成熟的行業領袖努力擴大投資組合并創造新的價值流，而初創企業則致力于挖掘振奮人心的新商業模式。 　　**規模化區塊鏈：**成熟的技術、標準和交付模式促進企業的區塊鏈技術應用。 　　**金融業以外的應用：**企業的區塊鏈應用實踐使得多個行業中涌現出區塊鏈的創造性用途。 　　**從需求出發：**成熟企業和初創企業都必須以真實的需求為出發點，通過區塊鏈實現商業利益。 IT的自我顛覆：

自動化技術的規模化應用

那些著眼于未來的IT組織，已經開始對“IT后臺”進行現代化改造，以形成具有前瞻性的自主服務和工程自動化模式

　　技術日益復雜，用戶對穩定性和可用性的期望日益高漲，促使部分企業CIO對所在IT組織進行大刀闊斧的改革。他們怎么做呢？他們借鑒了云服務供應商的經驗。他們識別重復的人工流程，并綜合運用工程、自動化和自助服務。這樣可以縮短時間，加快價值傳遞，全面提高IT技術的有效性和穩定性。這種自我顛覆式的自動化預示了一個巨大的、但仍未被充分認識到的機遇。以前的技術趨勢，如NoOps、零信任和DevSecOps擁有一個共同的主題，即將整個組織代碼化。從人工管理向工程和自動化遷移，組織可以更有效地管理復雜系統，并通過提高可用性和彈性來改善客戶體驗。 　　對于正在尋找自動化機會的首席信息官和其他領導來說，時間是至關重要的。在如今急速發展的創新環境中，花錢雇人維護服務器和數據中心，并沒有多大的商業價值。隨著首席信息官利用自動化技術對其組織進行大刀闊斧的顛覆性變革，將有成熟的契機把員工的注意力從打補丁、監控和測量轉移到更高價值的工程活動上。自動化技術可以廣泛地延伸到開發、部署、維護和安全等領域，從而有可能提升更多IT運營的效率并保持一致性。 網絡人工智能：有效防御

　　數據和機器智能增強安全團隊的實力。

　　由于檢測網絡攻擊涉及的龐大數據、復雜性和高難度等問題，安全團隊可能很快就不堪重負。企業面臨的攻擊呈指數增長。5G覆蓋越來越廣，聯網設備也越來越多，更多企業轉向遠程辦公，因此第三方攻擊也變得更加致命。人工智能這時候就派上用場了。網絡人工智能作為一種加速器，不僅能夠幫助組織以比攻擊者更快的速度進行響應，還能夠提前預判網絡攻擊，并采取相關防御措施。 　　人工智能可以擴展至新的應用范圍，例如用來提升數據分析速度、識別異常、檢測威脅。這些新興的人工智能技術可以幫助分析師專注于預防和補救，并形成更積極、更有彈性的安全態勢。而且，如果整個企業都應用了人工智能技術，它也可以用來協助保護寶貴的人工智能資源，阻止人工智能驅動的攻擊。

技術堆棧實體化延伸

首席信息官愈發需要對實體技術堆棧加以管理

　　隨著“智能設備”大規模應用以及作業自動化程度的提高，IT覆蓋范圍日益擴大，超越了筆記本電腦和手機的范疇。CIO們現在必須考慮如何連接、管理、維護各種各樣核心業務資產并保障它們的安全，例如智慧工廠設備、自動烹飪機器人、檢查用無人機、健康監測儀等。由于停機可能危及企業或生命，不斷演變的實體技術堆棧中的設備對系統正常運行時間和彈性的要求是最高的。同時，可能需要一種新的設備治理和監督方法，來幫助IT應對不熟悉的標準、監管機構以及責任和道德問題。最后，CIO可能需要考慮如何招募所需技術人才和重新培養現有員工的問題。 　　擴大的實體技術堆棧有可能極大地改變公司創造和交付價值的方式。由于具備了運用行業洞察力并通過人機交互促進收入增長的能力，各公司的商業模式可能會不斷發展演變。例如，一家公司可能會將設備的監控和維護業務作為設備部署的附加服務項進行出售；可能會開發一種共享資產模式，在該模式下，客戶將多余產能放回市場繼續售賣；可能會利用傳感器開發一款用于自動重新訂購打印機墨盒等耗材的程序；可能從經銷商模式擴展到直接面向消費者的模式；或者將其設備數據貨幣化。

預判未來：來自未來的報道

　　《2022技術趨勢報告》在最后一章中提供了一個框架，為目前似乎剛出現在地平線上的技術的可能性進行戰略角度思考。重點討論了以下三種值得注意的可能性： * 量子技術有望在未來十年內改變計算、傳感和通信

指數級智能是有望了解人類情感和意圖的下一代人工智能技術

環境計算將使技術在我們的工作和家庭環境中實現普及

　　量子技術及其他

　　富有前景的重點領域包括： 　　計算：量子計算機是解決先進計算問題的專用工具，利用量子現象處理信息和進行高度專業化的計算。考慮到這一點，量子計算機可能不會取代傳統計算機，而是會與傳統計算機共存，并根據復雜計算工作量的需要提供先進的計算能力，在這些演示中，量子計算機在五分鐘內完成了專門的任務，研究人員指出，這些任務需要傳統超級計算機花費數千年的時間才能完成。 　　通信：量子通信是一種基于硬件的解決方案，利用量子力學原理創建理論上能夠檢測截獲和竊聽的防篡改通信網絡。量子密鑰分發（QKD）是達到這一安全通信水平技術之一，是指通信各方通過交換高度安全的加密密鑰在光網絡間傳輸數據。盡管量子密鑰分發技術尚未完全成熟，但已有多個量子通信網絡部署完成或正在開發。 　　感知：由于亞原子粒子靈敏度高，量子感知裝置比傳統傳感器響應速度快，準確度更高。未來十年，量子傳感器很可能在某些應用中取代傳統傳感器。事實上，量子感知在能源、交通和醫療保健等領域都用很好的用例。量子傳感器已經可以應用，但目前只在有限范圍內應用。研究人員正在努力使量子傳感器更便宜、更輕、更便攜、更節能。 　 　　指數級智能：再次感受

　　隨著創新者利用下一代深度學習技術來訓練機器，識別和模仿人的魅力、情感等特征，未來十年，情感計算還將繼續變化發展。而這些技術也將通過“符號化”和“連接主義”技術將演繹推理和邏輯推理能力嵌入人工智能和人工神經網絡。很快，這些技術將能夠像人腦一樣揭示統計相關性，確定這種統計相關性是有意義的還是只是缺乏內在意義的支持數據的隨機特征。換言之，機器將能像人類一樣更好地欣賞世界，而不只是缺少上下文的0和1集合。 　 　　環境體驗：屏幕之外的生活

　　更順暢：當今的移動設備只需要一個本身就是數字應用程序的“快速啟動”功能即可。雖然底層技術變得更加復雜，但用戶體驗卻變得更加簡單。環境技術有望進一步降低學習和使用新工具的困難。 　　更主動、更直觀：想象一下，世界上每個人都有一位聰明無比、有能力又專注個人助理。這些高性能助理是數字化的，受到各類傳感器、語音識別、分析和指數級智能能力的支持，能全天候監測環境，并盡可能減少用戶會面臨的困難。 　　眼睛看得到：用數字信息增強個人的實際體驗將是玻璃之外生活的另一個主要維度。想一想：通過觀察太陽來確定距離日落還有多久難道不是自然而然的嗎？或者，通過看公交站來知道下一輛公交還有多久到呢？ 　 具體內容如下