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發展數字經濟是把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇，在數字化、智能化時代，算力就是數字經濟發展的核心生產力，智能算力就是創新力。當前人工智能正向多場景、規模化、融合度高的階段發展，數據量急劇增長，算法模型愈加復雜，應用不斷延伸，這對智能算力的發展提出了更高要求。放眼世界，很多國家都在積極開發和部署智能算力資源，以塑造未來發展優勢。在這樣的背景形勢下，新華三集團聯合中國信息通信研究院，共同編制了《2023智能算力發展白皮書》，希望與業界同仁共同推進我國智能算力高質量發展。 白皮書提出了智能算力內涵定義，對當前全球及我國智能算力的總體情況、智能算力應用及技術發展現狀進行系統性梳理。同時，深入分析了智能算力發展面臨的挑戰，并提出解決方案。最后白皮書展望智能算力未來發展趨勢，并提出下一步發展建議。

來源：中國信息通信研究院

　　2022年，全球大數據技術產業與應用創新不斷邁向新高度。 　　**宏觀看，**國際方面，美歐、韓日、澳洲通過政策、法案、設立機構等形式，持續深化實施自身大數據戰略。國內方面，黨中央、國務院再次做出一系列重要部署，我國大數據領域良好的發展態勢進一步鞏固。 　　**微觀看，**數據存儲與計算、數據管理、數據流通、數據應用、數據安全五大核心領域均伴隨相關政策、技術、產業、應用的不斷演進，發展目標進一步明確和豐富，發展成效不斷顯現。 　　日前，中國信息通信研究院正式發布《大數據白皮書（2022年）》。白皮書聚焦過去一年來大數據領域不斷涌現的新技術、新模式、新業態，分析總結全球和我國大數據發展的總體態勢，并重點針對數據存儲與計算、數據管理、數據應用、數據流通、數據安全五大核心領域，逐一分析、探討其發展現狀、特征、問題和趨勢，最后對我國大數據未來發展進行展望與研判。 　 我國大數據發展態勢好、動力足

　　我國大數據經過多年高速發展，產業規模高速增長，創新能力不斷增強，生態體系持續優化，市場前景廣受認可，呈現良好發展態勢。近一年，我國在政策、人才、資金等方面持續加碼，為大數據后續發展注入強勁動力。 　　一是產業規模高速發展，2021年，我國大數據產業規模增加到1.3萬億元，復合增長率超過30%；二是創新能力不斷增強，2021年我國發表大數據領域論文量占全球31%，大數據相關專利受理總數占全球50%，均位居第一；三是生態體系持續優化，2021年我國大數據市場主體總量超18萬家，一批大數據龍頭產業快速崛起，初步形成了大企業引領、中小企業協同、創新企業不斷涌現的發展格局；四是市場前景廣受認可，我國大數據領域投融資金額多年來總體呈現上升趨勢，2021年大數據相關企業獲投總金額超過800億元，再創歷史新高。 數據存儲與計算領域通過深度優化實現提質增效

　　經過60余年發展，數據存儲與計算領域總體技術框架趨于成熟，在此基礎上，以云化、湖倉一體為代表的深度優化理念不斷涌現，并逐步應用，為數據存儲與計算領域進一步降本提質提供了新范式。 　　未來，數據存儲與計算領域呈現以下三點趨勢：一是技術和管理雙管齊下，探索數據存儲與計算技術平臺精細化運營之路；二是數據編織（Data Fabric）、全密態數據庫等新理念新技術不斷成熟，微數據的要素價值釋放提供更強力的技術底座；三是我國數據存儲與計算領域技術和產品將逐步走向海外市場。 數據管理領域在政策引領下規模化落地

　　2020年來，行業、地方大力推動DCMM貫標評估，通過“以評促建”的方式提升數據管理能力，累計完成近千家企業的評估。各領域企業的數據管理意識和能力不斷增強，越來越多的企業開始從頂層統籌規劃數據管理工作，我國數據管理能力建設呈現大規模落地態勢。 　　當前，數據管理的發展呈現四大特點：一是通過成立專職團隊增強數據管理執行效率；二貨思通過發布獨立規劃推動數據管理精準開展；三是通過開展專項行動進一步提升數據供給質量；四是通過統一技術平臺消除數據管理協同難點。 　　未來，數據管理領域呈現以下三點趨勢：一是首席數據官（Chief Data Officer，CDO）制度將助力企業全面開展數據管理；二是數據研發運營一體化（DataOps）將有效提升數據管理協同效率；三是提升智能化程度將成為降低數據管理成本的關鍵。 數據流通領域流通規范體系加速構建

　　制度創新方面，黨中央、國務院發布以《關于構建數據基礎制度 更好發揮數據要素作用的意見》為代表的一系列政策文件，為我國數據流通產業發展提供了重要思路；技術創新方面，數據流通技術提供了“數據可用不可見”“數據可控可計量”的數據服務新范式，為企業安全地獲取和利用外部數據提供了技術可能。 　　未來，數據流通領域呈現以下三點趨勢：一是公共數據開放帶動數據流通供給；二是場景化的技術分級框架將促進數據安全流通實踐落地；三是可信流通體系將為數據有序流通提供條件。 數據應用領域積極探索數據深層價值的釋放路徑

　　由于技術能力不足、前序工作未就緒等因素限制，傳統數據應用主要針對的是少量、局部、非實時數據，依賴大量人工決策，導致數據主要釋放其淺層價值。當前，國內外各方正積極探索新的數據應用方法論，并在不同行業、不同場景進行滾動式實踐，從而釋放數據深層價值，目前已取得初步進展。 　　未來，數據應用呈現以下四點趨勢：一是自動決策將成為數據應用的主要形態；二是企業組織架構以數據應用為中加速演進；三是咨詢、技術、代運營一體型數據應用服務形態將崛起；四是低代碼數據分析工具將助推數據應用平民化進程加速。 強需求牽引數據安全產業生態飛速發展

　　2021年來，數據安全體系建設進程明顯提速。政策層面，數據安全法律政策逐步細化，政策環境不斷完善，為企業數據安全建設提供政策引領；技術層面，數據安全技術產品蓬勃發展，數據安全培訓、數據安全評估等方面需求呈現爆炸式增長。 　　未來，數據安全領域呈現以下三點趨勢：一是由監管單一驅動轉向監管與內生的雙驅動；二是數據安全左移逐漸成為建設核心思路；三是數據安全風險治理能力將成為下一步建設重點。 具體內容如下

來源：中國電子學會 　　日前，由中國電子學會組織編寫的《中國機器人產業發展報告（2022年）》（下稱《報告》）在2022世界機器人大會上正式發布。《報告》綜合分析國際國內機器人產業最新發展趨勢及特征，并提出推動我國機器人產業高質量發展的建議。 　　《報告》顯示，預計2022年，全球機器人市場規模將達到513億美元。近些年，我國機器人市場規模持續快速增長，“機器人+”應用不斷拓展深入，預計2022年，中國機器人市場規模將達到174億美元，五年年均增長率達到22%。 　　《報告》指出，中國已將突破機器人關鍵核心技術作為重要工程，國內廠商攻克了減速器、控制器、伺服系統等關鍵核心零部件領域的部分難題，核心零部件國產化的趨勢逐漸顯現。 　　《報告》建議，圍繞汽車、機械、電子、化工、輕工等工業機器人，醫療健康、家庭服務、教育娛樂等服務機器人，有效拓展應用場景需求。 　 　　全球機器人市場規模預計2024年突破650億美元

　　新一代信息技術、生物技術、新能源技術、新材料技術等與機器人技術加快融合。《報告》顯示，機器人在汽車制造、電子制造、倉儲運輸、醫療康復、應急救援等領域的應用不斷深入拓展。預計2022年，全球機器人市場規模將達到513億美元，2017至2022年的年均增長率達到14%。其中，工業機器人市場規模將達到195億美元，服務機器人達到217億美元，特種機器人超過100億美元。預計到2024年，全球機器人市場規模將有望突破650億美元。 　　其中，工業機器人市場規模創下歷史新高，機器人在汽車、電子、金屬制品、塑料及化工產品等行業已經得到了廣泛的應用。IFR統計數據顯示，預計至2022年，工業機器人市場規模將達到195億美元；2024年將有望達到230億美元。 　　服務機器人，在疫情影響下孕育出新的發展機遇，已形成初具規模的行業新興增長點。抗疫系列機器人成為疫情防控的新生力量，“無接觸”的無人配送已成為新焦點。預計2022年，全球服務機器人市場規模達到217億美元。2024年，全球服務機器人市場規模將有望增長到290億美元。 　　近些年，我國機器人市場規模持續快速增長，已經初步形成完整的機器人產業鏈，同時“機器人+”應用不斷拓展深入。《報告》顯示，預計2022年，中國機器人市場規模將達到174億美元，五年年均增長率達到22%。 　　工業機器人領域，在國內密集出臺的政策和不斷成熟的市場等多重因素驅動下，工業機器人增長迅猛，除了汽車、3C電子兩大需求最為旺盛的行業，化工、石油等應用市場逐步打開。根據IFR統計數據測算，近五年中國工業機器人市場規模始終保持增長態勢，2022年市場規模將繼續保持增長，預計將達到87億美元。預計到2024年，中國工業機器人市場規模將超110億美元。 　　而在服務機器人領域，以及建筑、教育領域的需求牽引，中國服務機器人存在巨大市場潛力和發展空間。2022年，教育、公共服務等領域需求成為服務機器人發展的主要推動力。預計到2024年，中國服務機器人市場規模將有望突破100億美元。 　 　　機器人關鍵零部件核心競爭力持續提升

　　《報告》指出，中國已將突破機器人關鍵核心技術作為重要工程，國內廠商攻克了減速器、控制器、伺服系統等關鍵核心零部件領域的部分難題，核心零部件國產化的趨勢逐漸顯現。 　　東吳證券研報指出，機器人核心零部件重要性十分突出，一方面，高性能零部件是實現機器人感知與運動的基礎；另一方面，核心零部件成本占比較高。以傳統工業機器人為例，核心零部件占據了工業機器人整機70%以上的成本。 　　安信證券研報也指出，在機器人零部件領域，國產頭部企業實現突破，替代進程加速。以諧波減速器為例，國產替代加速進行時，目前國內相關廠商有30多家，近年來國內廠商逐漸進入下游客戶供應鏈，市占率逐年提升。 　　伴隨著機器視覺技術的發展與成熟，機器人對于復雜外界環境的感知能力大幅提升，處理實際問題的自主性、穩定性、可靠性大幅提高。《報告》指出，機器視覺大幅提高了工業生產中的柔性和自動化程度，提高和保證了生產的質量，在測量、引導、檢測等場景中具有極高的應用價值。 　　同時，戰略性新興產業逐漸成為工業機器人應用新陣地。近年來，中國的新能源汽車、鋰電、光伏等戰略性新興產業展現出強勁的發展勢頭，例如：2021 年，全年新能源汽車產量 367.7 萬輛，比上年增長 152.5%；全國鋰離子電池產量 324GWh，同比增長 106%；光伏發電并網裝機容量突破 3 億千瓦大關，連續 7年穩居全球首位。機器人企業圍繞新能源汽車、鋰電、光伏的產品生產以及使用維護中的需求，推出創新解決方案，推動了戰略性新興產業機器人安裝量快速增長。 　　而在服務機器人領域，機器人與信息技術的融合日漸深入，大幅提升了感知、計算、執行能力，使其更加智能化、精準化和柔性化，更能滿足應用場景中的性能需求。 　　隨著近些年服務機器人在醫療、 公共服務等場景中不斷深耕，加之疫情期間“非接觸”服務需求的爆發式增長，推動服務機器人產業形成更多真實的市場需求。在醫療領域，臨床應用日益活躍，構建了較為完整的產品體系。 　　國內服務機器人企業正加速開發特色化產品，特色化、開放化的行業生態日漸形成。當前，國產機器人的性能和可靠性大幅提升，國內企業圍繞國內外特色市場需求，在手術醫療、消費服務等多個賽道推出了獨具特點、功能新穎的特色產品，部分產品性能水平已突破“并跑”，實現與國際領先水平“領跑”。 　　以醫療領域為例，天智航、元化智能的骨科機器人技術實力達到國際水平，術銳、微創、精鋒推出單孔腹腔鏡機器人國產系統。同時，在眼科、口腔科、呼吸科等專業科室領域，一批國產化特色產品相繼問世，實現疾病篩查、診斷、治療的精準實施。 　 　　加速推進機器人向中高端邁進

　　為推動我國機器人產業高質量發展，《報告》從增強產業創新能力、拓展應用場景需求等方面提出若干建議。 　　持續增強產業創新能力方面，《報告》指出，要強化核心技術研發，加快突破機器人系統開發、操作系統、輕量化設計、多機器人協作等共性技術。研發仿生感知與認知、生機電融合、人機自然交互等前沿技術。 　　提升高精度減速器、高性能伺服電機、驅動器和控制器等關鍵零部件的質量穩定性和批量生產能力，加速軟件、操作系統等產品升級，加強材料、加工工藝等基礎研發水平，突破技術壁壘。 　　立足強大國內市場，加快提高我國機器人產業核心競爭力，維護我國產業鏈供應鏈穩定和安全，優化機器人產業鏈布局，在中西部地區繼續建設一批國家產業示范基地和重要產業鏈基地。以各地龍頭企業為引領，持續帶動中小企業向“專、精、特、新”方向發展。 　　有效拓展應用場景需求，圍繞汽車、機械、電子、化工、輕工等工業機器人，醫療健康、家庭服務、教育娛樂等服務機器人。針對需求量大、環境要求高、勞動強度大的細分領域，選擇重點領域推進機器人與人工智能、5G 等新一代信息技術的融合發展，提升機器人設備之間的信息、數據互聯互通能力，培育重點領域機器人應用系統集成商及綜合解決方案服務商。 　 具體內容如下

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

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。

//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。

來源：中國信息通信研究院

　　歷經多年發展，大數據從一個新興的技術產業，正在成為融入經濟社會發展各領域的要素、資源、動力、觀念。

　　近日，中國信息通信研究院正式發布《大數據白皮書（2021年）》。本白皮書以數據要素的價值釋放作為可信邏輯，重點探索大數據政策、法律、技術、管理、流通、安全等方面的內容，并對“十四五”期間我國大數據的發展進行展望。

　　2021年以來，全球各國大數據戰略持續推進，聚焦數據價值釋放，而國內圍繞數據要素的各個方面正在加速布局和創新發展。

　　政策方面，我國大數據戰略進一步深化，激活數據要素潛能、加快數據要素市場化建設成為核心議題。

　　“十四五”規劃全面布局大數據發展，為今后五年大數據的發展作出了總體部署，為各部門各地方進行大數據專項規劃提供了重要依據。“十四五”規劃對于大數據發展的布局，可以概括為突出數據在數字經濟中的關鍵作用、加強數據要素市場規則建設、重視大數據相關基礎設施建設。其中包括將大數據作為數字經濟的重要“原料”，加強供給能力；針對數據要素市場目前面臨的問題，提出加強規則；完善數據資源匯聚與流動的關鍵支撐底座，建設新興基礎設施。

　　法律方面，從基本法律、行業行政法規到地方立法，我國數據法律體系架構初步搭建完成。

　　法律制度是數據要素市場化建設的重要保障。2021年我國數據立法取得突飛猛進的進展，備受關注的《數據安全法》和《個人信息保護法》先后出臺，與《網絡安全法》共同形成了數據合規領域的“三駕馬車”，標志著數據合規的法律構架已初步搭建完成。在此基礎上，重點行業、新興技術的法律和司法解釋在今年密集出臺，地方性立法成果豐碩，為國家安全提供了有力的支撐，為產業、技術的發展提供了清晰的合規指引，也為人民提供了更全面的權益保障。

　　技術方面，大數據技術體系以提升效率、賦能業務、加強安全、促進流通為目標加速向各領域擴散，已形成支撐數據要素發展的整套工具體系。

　　2020年開始，隨著各行業數字化轉型的推進、數據安全事件的頻發，大數據技術的發展重點也從單一注重效率提升，演變為“效率提升、賦能業務、加強安全、促進流通”四者并重。其中。效率提升：利用云原生思想進行能力升級；賦能業務：利用開發平臺釋放業務潛能；加強安全：利用“零信任”不足內生安全；促進流通：利用隱私計算保障數據流通。

　　管理方面，數據資產管理實踐加速落地，并正在從提升數據資產質量向數據資產價值運營加速升級。

　　隨著理論研究和行業實踐的不但深入發展，數據資產管理的目標正在由數據質量的提升逐步轉向數據價值的釋放，數據資產確權、估值等“老大難”問題也出現了落地方案，數據資產管理迎來新的發展階段。

　　流通方面，數據流通的基礎制度與市場規則仍在起步探索階段，但各界力量正在從新模式、新技術、新規則等多角度加速探索變革思路。

　　數據流通是指以數據作為流通對象，按照一定規則從數據提供方法傳遞到數據需求方的過程，即數據資源先后被不同主體獲取、掌握或利用的過程。“數據要素市場市場化配置”提出后，各地繼續將設立數據交易機構作為促進數據要素流通的主要抓手，再次掀起建設熱潮。

　　安全方面，隨著監管力度和企業意識的強化，數據安全治理初見成效，數據安全的體系化建設逐步提升。

　　面對日益嚴峻的數據安全形勢，國家、行業、地方相繼出臺多項數據安全法律法規，并接連開展相應的審查整治行動，國內數據安全進入強監管新階段。當前企業數據安全治理組織架構以多樣化形式呈現，基本確立了企業內部的數據安全管理責任體系。數據分類分級工作穩步推進，為精細化數據安全防控打下堅實基礎。數據安全風險評估逐漸深入各業務線，提升了潛在風險的防范化解能力。

　　利用好數據要素是驅動數字經濟創新發展的重要抓手。“十四五”期間我國將立足新發展階段、貫徹新發展理念，進一步提升數字化發展水平，為數字經濟發展提供持久的新動力，進而為構建現代化經濟體系和新發展格局提供強大支撐。一是釋放數據價值將成為全球競爭戰略的重要組成部分；二是進一步發揮大數據技術在數據價值挖掘方面的效用；三是數據治理制度體系與技術工具雙軌并進；四是新數據流通業態與政策制度協同創新；五是數據合規法律體系將進一步完善成熟。

導讀：在過去的幾年里，我們看到了機器學習核心問題的根本性突破，這主要是由深度神經網絡的進步推動的。與此同時，在廣泛的科學領域中收集的數據無論在規模和復雜性方面都在急劇地增加。綜上所述，這為深度學習在科學領域的應用提供了許多令人興奮的機會。但這方面的一個重大挑戰就是知道從哪里開始的。不同深度學習技術的廣度和多樣性使得很難確定哪些科學問題最適合這些方法，或者哪些特定的方法組合可能提供最有效果的方法。在這篇綜述中,我們專注于解決這個核心問題,提供許多廣泛使用的深度學習模型的概述,包括視覺、序列和圖結構化數據,相關任務和不同的訓練方法,隨著技術使用較少的數據深度學習和更好的理解這些復雜的模型——兩個核心考慮的許多科學的用例。我們還包括對整個設計過程的概述、實現技巧，以及到社區開發的大量教程、研究總結、開源深度學習通道和預訓練模型的鏈接。我們希望這篇綜述將有助于加速在不同科學領域使用深度學習。

介紹在過去的幾年里，利用深度神經網絡的機器學習取得了非凡的進步。由可用的數據和計算資源的快速增長,這些神經網絡模型和令人矚目的進展,對所建模型的參數,是一種主要從語音識別技術在解決基本任務,復雜的任務在計算機視覺圖像分類等(實例)分割,動作識別,和中央自然語言中存在的問題,包括問答,機器翻譯和摘要。這些基本任務中的許多(通過適當的重新制定)與更廣泛的領域相關，特別是在幫助研究中心科學問題方面具有巨大的潛力。 在過去的幾年里，利用深度神經網絡的機器學習取得了非凡的進步。在可用數據和計算資源快速增長的驅動下，這些神經網絡模型和算法得到了顯著的發展，如在解決基本任務從語音識別, 到復雜的任務在計算機視覺如圖像分類、圖像分割,動作識別等, 以及自然語言中存在的核心問題,包括問答、機器翻譯和提取摘要等主要技術。通過對這些基本任務中的適當的修改可以與更廣泛的領域相關，特別是在幫助研究中心科學問題方面具有巨大的潛力。 然而，開始使用深度學習的一個重要障礙是知道從哪里開始。大量的研究文獻，加上大量的底層模型、任務和訓練方法，使得很難確定哪些技術是最適合去嘗試，或者是開始實踐它們的最佳方法。 這項綜述的目的就是幫助解決這一核心挑戰。特別是，它有以下幾點屬性:

• 綜述概述了一個高度多樣化的深度學習的概念,如從深層神經網絡模型為不同的數據形式(CNN的視覺數據, 圖神經網絡,RNNs序列數據和 Transformers)的許多不同的關鍵任務(超分辨率圖像分割,序列,序列映射等)的訓練深入學習系統的多種方式。

• 但是這些技術的解釋都是高質量和簡潔的，以確保核心思想能夠被廣泛的受眾所理解，從而使整篇綜述能夠很容易地從頭到尾地閱讀。

• 從輔助科學應用的角度，該綜述詳細描述了(i)使用較少數據的深度學習方法(自我監督、半監督學習等)和(ii)可解釋性和表示分析技術(用于不僅限于預測任務)。這是兩個引用和快速發展的研究領域，對于可能的科學用例也具有特殊的意義。

**這篇綜述是為誰做的?**我們希望這篇綜述對那些對機器學習有基本了解的人特別有幫助，他們有興趣(i)對許多基本的深度學習概念有一個全面但容易理解的概述，(ii)在幫助提升實踐方面的參考和指導。除了深度學習的核心領域外，綜述的重點是開發數據較少的深度學習系統的方法，以及解釋這些模型的技術，我們希望這些技術對那些有興趣在科學問題中應用這些技術的人有特別的用處。然而，這些主題和其他許多的主題，以及許多代碼/教程/論文參考資料可能對希望學習并實踐深度學習的人有幫助。

綜述大綱

這篇綜述主要內容如下：

• 第2節從高層次使用深度學習的一些考慮開始。具體來說，我們首先討論了一些模板方法，在這些方法中，深度學習可以應用于科學領域，然后是對整個深度學習設計過程的概述，最后簡要討論了其他可能更適合于某些問題的機器學習核心技術。第一部分可能是那些考慮科學應用的人特別感興趣的，而后兩部分可能是普遍感興趣的。

• 第3節提供了教程、開源代碼模型/算法實現和帶有研究論文摘要的網站的參考，這些都是由深度學習社區開發的。本節對許多讀者很有幫助，我們鼓勵讀者瀏覽所提供的鏈接。

• 第4節概述了深度學習中的許多標準任務和模型，包括卷積網絡及其多種用途、圖神經網絡、序列模型(RNNs、Transformer)和許多相關的序列任務。

• 第5節介紹了監督學習訓練過程的一些關鍵變體，如遷移學習、領域適應和多任務學習。這些是深度學習的許多成功應用的核心。

• 第6節討論了提高數據效率的方法，以開發深度神經網絡模型，這是一個快速發展的研究領域，也是許多應用的主要考慮的方面，包括科學領域。它涵蓋了自我監督和半監督學習的許多變體，以及數據增強和數據去噪方法。

• 第7節概述了在可解釋性和代表性分析方面的進展，這是一組關注于深入了解端到端系統內部的技術:識別數據中的重要特性，理解其對模型輸出的影響，以及發現模型隱藏表示的屬性。這些對于許多強調對預測準確性的理解的科學問題來說是非常重要的，而且可能對諸如幫助模型調試和預先識別故障模式等更廣泛的問題有更大的意義。

• 第8節簡要介紹了更先進的深度學習方法，特別是生成式模型和強化學習。

• 第9節總結了一些關鍵的實現技巧，當把一個端到端深度學習系統，我們鼓勵可快速閱讀!

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