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2022年7月28日，2022全球數字經濟大會“人工智能驅動未來產業論壇”在京召開。

會上，中國信息通信研究院副院長魏亮與深度學習技術及應用國家工程研究中心主任王海峰聯合發布了《深度學習平臺發展報告（2022年）》。報告對深度學習平臺發展階段、體系架構、技術趨勢和應用路徑進行分析闡述，并展望了未來演進方向。

報告認為，伴隨技術、產業、政策等各方環境成熟，人工智能已經跨過技術理論積累和工具平臺構建的發力儲備期，開始步入以規模應用與價值釋放為目標的產業賦能黃金十年。隨著人工智能的規模化落地，基于深度學習框架上下延伸、構建智能生態平臺成為國內外科技巨頭的共同選擇。

報告指出，深度學習平臺市場正處于快速發展期，我國開發框架在市場與生態方面持續發力，已逐步進入行業滲透和融合應用階段，支撐構建一批更加符合本地產業特色和場景需求的解決方案。以飛槳為代表的國產框架基于我國產業實踐與應用創新需求，在社區生態構建上持續發力、優勢漸顯，在平臺服務規模和技術應用能力方面更已具備領先優勢，不斷夯實AI工業大生產的基礎，有力推動了我國實體經濟的高質量發展。

展望黃金十年，報告提出深度學習平臺能力將圍繞技術實力、功能體驗、生態模式三個維度演進迭代。以深度學習平臺為牽引的全行業智能化轉型拉開帷幕，幫助企業乃至國家在數字社會與智能經濟時代獲得發展先機。構建基于深度學習平臺的人工智能產業生態，需要政府、科研機構、人工智能企業和傳統行業企業等各方通力協作配合，共同營造積極健康的產業生態。

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報告目錄

**一、**開啟產業賦能黃金十年

(一) 人工智能處于工程化應用歷史性機遇期 (二) 深挖深度學習技術潛力是發展主旋律，規模化應用面臨多元挑戰 (三) 平臺化生態布局成為業界共識 (四） 深度學習平臺展現驅動產業賦能升級的巨大潛力

二、深度學習平臺體系架構

(一) 深度學習平臺三要素體系 (二) 深度學習平臺核心作用

三、深度學習平臺的技術創新重點

(一) 開源開發框架，深度學習平臺的基礎核心

1. 動靜統一的編程范式大幅提升算法開發效率.
2. 大規模分布式訓練技術有效提升巨型模型研發的承載能力
3. 統一的高速推理引擎滿足端邊云多場景大規模部署應用
4. 標準化的軟硬件協同適配技術是打造國產化應用賦能的關鍵 (二) 模型庫建設，算法創新、沉淀與集成管理是快速賦能關鍵 (三）工具平臺完善,覆蓋數據處理、模型訓練和推理部署全周期 (四）專業領域延伸，圍繞科學發現與量子智能持續探索

四、 深度學習平臺的產業生態與應用路徑

(一) 我國開發框架在市場與生態方面持續發力 (二) 多類生態建設共同促進深度學習平臺繁榮發展

1. 研究創新生態是平臺保持可持續競爭力的關鍵
2. 算力與算法協同的開發者生態是平臺發展基礎 (三) 多類平臺化模式形態顯現，大幅降低開發難度與創新成本 (四）平臺應用廣泛開展，價值規律初步體現.

五、 總結與展望

來源：中關村網絡安全與信息化產業聯盟數據安全治理專業委員會

近日，由中關村網絡安全與信息化產業聯盟數據安全治理專業委員會主編，中國計算機學會計算機安全專業委員會、工業信息安全產業發展聯盟、中關村網絡安全與信息化產業聯盟、北京工業互聯網技術創新與產業發展聯盟、中國電子商會自主創新與安全技術委員會指導，31家極具影響力的產學研機構共同參編的《數據安全治理白皮書4.0》發布。

數據被定義為新時代重要的生產要素，是國家基礎性戰略資源，數據價值的發揮是推動我國社會經濟轉型發展的新動力。2021 年以來，我國陸續發布了《“十四五”國家信息化發展規劃》、《“十四五”數字經濟發展規劃》等重要國家數據戰略，強調建設數字中國，加快數據要素市場化流通，創新數據要素開發利用機制。為促進數據共享和數據交易，上海、深圳等十余個省市也密集發布了數據條例。伴隨數據要素市場化進程的發展，數據的巨大價值和重要意義已得到強調和凸顯，但數據的開發利用也是一把雙刃劍，當數據創造價值的同時，也面臨著數據被泄露、篡改、濫用等風險，造成對人個人、組織、社會公共利益甚至國家利益的嚴重威脅和損害。為了規范數據處理活動，保障數據安全，促進數據開發利用，《中華人民共和國數據安全法》 (以下簡稱數據安全法 ) 、《中華人民共和國個人信息保護法》 (以下簡稱個人信息保護法 ) 正式發布，強調統籌數據發展和安全防護并重，在保障安全和隱私前提下推動數據依法合理有效利用。

在上述形勢背景下，企業或組織在數據收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等數據處理活動過程中，針對數據安全威脅與監管合規要求，無可避免地需要面對越來越嚴峻和緊迫的數據安全挑戰: 如何在數據資產的開發利用、價值實現與安全保護、履行合規義務之間進行恰當平衡? 如何在數據安全方面編制合理的管理制度和選取適宜的技術方案?

面向日益嚴峻的數據安全形勢，為了幫助企業或組織應對以上眾多數據安全方面的困惑和難題，實現數據利用與安全防護一體兩翼、平衡發展的目標，本白皮書在《數據安全治理白皮書 3.0》的前序版本基礎上，選一步研判當前數據安全形勢與動態，解讀密集頒布的法律法規監管要求，梳理數據安全治理面臨的痛點和問題，完善數據安全治理框架體系及相關技術，歸納新形勢下的數據安全治理實踐案例及典型數據安全事件，并提出未來的展望與倡議，力圖盡可能全面、系統地整理和總結當前與數據安全治理有關的各類資料和最新進展，探索“讓數據使用自由而安全”的治理方案，在數據要素釋放價值的同時堅守安全底線。為數據安全治理相關人員提供指引和參考，期望為進一步推廣、普及和完善數據安全治理的理論、方法、體系與實踐添磚加瓦、貢獻力量。

白皮書總計219頁，探討了數據安全的形勢和挑戰，面臨的痛點和難題，數據安全治理的框架，法律法規的解讀，以及最新的案例，是學習數據安全的好材料。

數據作為數字經濟和信息社會的核心資源，被認為是繼土地、勞動力、資本、技術之后的又一個重要生產要素，其在企業數字化轉型中發揮重要作用，并對國家治理能力、經濟運行機制、社會生活方式等產生深刻影響。與此同時，數據安全的重要性愈發凸顯。依法采取嚴密的監管措施，保障數據安全無虞，有利于為數字經濟發展夯實安全基礎，為國家安全和公共利益保駕護航。

今年以來，《中華人民共和國數據安全法》、《中華人民共和國個人隱私保護法》相繼實施，個人隱私和產業機密數據保護日趨完善，在著重強調數據安全和個人信息保護的同時，完善了數據相關合規監管框架，為數據流通和使用進一步拓展了空間。

與此同時，以聯邦學習技術為代表的隱私計算賽道產業生態逐漸豐富，互聯網廠商、初創專精型廠商、人工智能廠商等各領域企業紛紛加入，在進一步加深技術研究的同時，相關垂直領域的行業應用也逐漸豐富，形成百花齊放的行業發展態勢。

本報告在中國信息通信研究院前期對于聯邦學習技術、產業的研究基礎上，聯合聯邦學習產業鏈上下游企業，深入探討聯邦學習在政務、醫療、金融、廣告、物流的應用價值，以期為數據應用價值的釋放帶來解讀和參考。

來源：中國信息通信研究院

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。

在數字信息技術日新月異的發展趨勢下，數據已成為數字經濟發展的核心生產要素，是國家重要資產和基礎戰略資源。隨著數據價值的愈加凸顯，數據安全風險與日俱增，數據泄露、數據販賣等數據安全事件頻發，為個人隱私、企業商業秘密、國家重要情報等帶來了嚴重的安全隱患。

當前，數據安全已成為數字經濟時代最緊迫和最基礎的安全問題，加強數據安全治理已成為維護國家安全和國家競爭力的戰略需要。為此，國家高度重視數據安全的頂層設計：在相繼發布的《促進大數據發展行動綱要》（2015）、《科學數據管理辦法》（2018）、《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》（2020）以及“十四五”規劃（2021）中，均提出發展數字經濟、加快培育發展數據要素市場，應把保障數據安全放在突出位置的重要思想內涵。

面對數據安全威脅日益嚴峻的態勢，著力解決數據安全領域的突出問題，有效提升數據安全治理能力迫在眉睫。然而，由于數字技術促使數據應用場景和參與主體日益多樣化，數據安全的外延不斷擴展，數據安全治理面臨多重棘手困境。為此，賽迪智庫發布《數據安全治理白皮書》，在分析我國數據安全風險、治理現狀、治理困境的基礎上，從政策、監管、產業生態建設、國際合作等方面提出綜合解決路徑。

導讀：工業智能以工業數據為基礎，人工智能算法為核心，其他先進信息技術為輔助，通過對工業產業鏈中的各個環節、對象進行深度滲透與改造，面向工業場景提供綜合智能技術解決方案，從而達到重塑工業形態、提升工業能效的目的，也即以增量帶動存量，以創新引領革新。工業智能促使工業產業形態躍遷，智能化、網絡化、信息化將成為工業產業下一階段的新標簽，通過重塑工業形態、提高生產效率、優化資源配置、創新生產模式，工業智能將通過綜合智能技術釋放工業產業的巨大潛力。

《工業智能前沿報告》分析了工業智能在全球范圍的發展態勢，并對我國工業智能發展現狀進行解讀，從政策、產業、技術等多視角分析工業智能核心要素。報告針對工業智能所涉及的人工智能數據、算法、模型及其與5G、多模態計算等先進信息技術融合等方面進行具體分析，闡述工業智能發展中相應的技術趨勢以及現存的工程難題，通過研究現有問題，指出工業智能的發展瓶頸和突破方向。最后，給出工業智能發展的相關政策建議，展望工業智能的重要方向。

當前，隨著全球人工智能規模化建設和應用加速，人工智能基礎設施、設計研發以及融合應用面臨的安全風險日益凸顯。企業在設計研發、部署運營人工智能應用的全生命周期過程中，需要科學有效的人工智能安全框架予以指導。為此，在工業和信息化部網絡安全管理局指導下，中國信通院聯合瑞萊智慧、百度、騰訊、360、中科院信工所共同編制了《人工智能安全框架（2020年）》藍皮報告。聚焦當前人工智能突出安全風險，提出涵蓋人工智能安全目標，人工智能安全分級能力，以及人工智能安全技術和管理體系的人工智能安全框架。并且，描繪出面向人工智能應用關鍵核心組件，覆蓋人工智能應用全生命周期的安全技術圖譜，為人工智能相關企業循序漸進提升人工智能安全能力，部署人工智能安全技術措施，提供有益指引。

報告前言

人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，正成為世界主要國家推動科技跨越式發展、實現產業優化升級、贏得全球競爭主動權的重要戰略抓手。隨著全球人工智能規模化建設和應用加速，人工智能基礎設施、設計研發以及融合應用面臨的安全風險日益凸顯。世界主要國家紛紛通過制定人工智能倫理準則、完善法律法規和行業管理等方式開展人工智能安全治理。人工智能安全技術體系是人工智能安全治理的重要組成部分，是落實人工智能倫理規范和法律監管要求的重要支撐，是人工智能產業健康有序發展的重要保障。

人工智能安全框架是構建人工智能安全技術體系的重要指南，旨在為人工智能相關企業循序漸進提升安全能力、部署安全技術措施提供指導。在工業和信息化部網絡安全管理局指導下，中國信通院聯合瑞萊智慧、百度、騰訊、360、中科院信工所共同編制《人工智能安全框架（2020年）》藍皮書。本藍皮書針對全球人工智能安全框架缺失問題，凝聚業界專家共識，聚焦當前人工智能突出安全風險，提出涵蓋人工智能安全目標，人工智能安全分級能力，以及人工智能安全技術和管理體系的人工智能安全框架，期待為社會各方提升人工智能安全防護能力提供有益參考。