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日前，在第四屆全球工業互聯網大會——網絡和數據安全論壇期間，由工業和信息化部網絡安全產業發展中心（工業和信息化部信息中心）牽頭組織編制的《數據傳輸安全白皮書》（以下簡稱《白皮書》）正式發布。

據介紹，本次《白皮書》編制工作主要基于當前形勢研判，聚焦數字政府建設、數字金融、互聯網等領域中數據傳輸安全典型應用場景，探討了主要風險點與解決方案，展望了數據傳輸安全發展趨勢，以期集聚產業優勢資源，加強協同合作交流，為政府部門提供決策參考，共繪產業發展新圖景。在《白皮書》編制過程中，得到了30余家相關單位的大力支持，全文共包括八個章節。

《白皮書》研究認為：數據已成為關鍵生產要素，是數字經濟創新發展的“石油”。與此同時，數據安全成為全球關注焦點，面臨更多風險挑戰。各行業各領域企業需要積極利用新技術不斷提升數據安全保障能力。

白皮書主要聚焦數字政府建設、數字金融、互聯網等領域中數據傳輸安全應用較為典型的場景。 隨著數字化浪潮席卷全球，各國政府逐漸意識到，數據已成為與國家安全和 國際競爭力緊密關聯的重要資源要素，對數據安全的認知已從傳統的個人隱私保護上升到維護國家安全的高度。各行業各領域企業內生發展需求和外部合規要求激增，正在積極利用新技術不斷提升數據安全保障能力。

從國家層面看，保障數據傳輸安全是保護數據安全，維護國家安全，保障數字經濟健康發展，推動構筑國家競爭新優勢的重要部分。對國家安全而言，保障數據傳輸安全與國家公共服務、社會治理、經濟運行、國防安全等方面密切相關，個人信息、企業經營管理數據和國家重要數據的流動，尤其是跨境流動，存在多種安全風險挑戰；對數字經濟而言，隨著新一輪科技革命和產業變革的加快推進，數據作為新型生產要素，有效促進數字基礎設施發展與產業迭代升級，數字經濟已成為我國經濟高質量發展的新引擎，保障數據傳輸安全，已成為我國數字經濟蓬勃發展的關鍵所在；對國家競爭優勢而言，發展數字技術、數字經濟，加強數據治理，綜合運用政策、監管、法律等多種手段確保數據安全和有序流動，是全球科技革命和產業變革的先機，是新一輪國際競爭重點 領域，是構筑國家競爭新優勢的重要因素。保障數據傳輸安全已經為維護國家主權、安全和發展利益不可所缺的重要部分。

從企業層面看，保障數據傳輸安全對于保護企業數據安全，維護企業經濟利益、競爭力以及持續經營能力有著重要意義。在數字化轉型大趨勢下，數據已成為企業日常辦公、生產經營、技術創新、戰略發展等活動的基礎，數據安全已成為數字企業健康穩定發展的基本保證。目前，數據在傳輸過程中面臨著傳輸主體多樣、處理活動復雜、攻擊手段升級、內部泄露頻發等安全風險挑戰。保障數據在傳輸過程中的安全性、完整性和可用性，對于維護企業業務連續性，保護企業競爭力、經濟利益，確保企業安全轉型和持續健康發展有著重 要意義。

從個人層面看，保障數據傳輸安全對于保護個人信息安全，維護個人合法權益和人身安全有著重要作用。在數字社會中伴隨日常活動，會產生大量個人數據，反之這些數據也能反映個人活動的方方面面。保障個人數據傳輸安全，確保個人數據在傳輸過程中不被篡改、破壞、泄露、竊取和非法利用，關系到個人的隱私權、決定權、知情權、人格權等多種權利，甚至關系到個人財產和人身安全。通過采取必要措施保護個人數據傳輸安全，能更加全面地保護個人 信息安全，維護數字社會中個人的人格尊嚴和自由，保障個人合法權利、利益與人身安全不受侵害。

提升對數據傳輸安全重要意義的認識，聚焦數據傳輸環節，規范數據處理活動，保障數據安全，促進數據資源的高效開發利用和安全有序流動。推動業務與安全體系深入融合，基于業務特點，跨部門統籌做好數據分類分級，建立層次清晰、職責明確的安全合規體系，全面落實個人信息保護與數據安全等責任義務。保障關鍵信息基礎設施相關產業鏈供應鏈安全穩定，加強數據傳輸安全需求方建設經驗實踐的分享交流，打造分領域分行業案例庫策略庫。關注數據跨境傳輸等監管新規，深入研究并探索制定可執行可落地的行業監管審計標準指南，鼓勵相關行業企業加強合規培訓，增強數據傳輸安全保護責任意識。

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。

掃碼獲取報告

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：騰訊云和中國信息通信研究院《分布式云發展白皮書（2022）》

過去十年，我國云計算快速發展，2020年云計算整體市場規模達到2091億元，在全球范圍內呈現逆勢增長態勢。我國云計算政策環境不斷完善，產業不斷發展成熟，技術、架構、安全、管理、軟件、等方面繁榮發展。在數字化浪潮之下，5G、物聯網規模化部署推動邊緣計算需求激增，愈發嚴格的數據安全監管要求以及混合多云等不斷變化的企業用云模式相關因素推動云計算從單一數據中心部署向不同物理位置多數據中心部署、從中心化架構向分布式架構擴展升級，分布式云概念也由此而生，成為云計算未來重要演進趨勢。

中國信通院聯合騰訊云共同發布業界首個《分布式云發展白皮書（2022）》。白皮書全面闡述分布式云發展背景、概念定義、關鍵技術、典型應用場景、當前挑戰、未來展望以及實踐案例，以全局視角論述分布式云發展態勢，旨在為分布式云技術發展與應用落地提供參考。

白皮書核心觀點

概念定義

中國信通院提出分布式云標準定義：分布式云是一種將云服務按需部署到不同地理位置，提供統一管理能力的云計算模式。分布式云與當前云計算主要區別在于摒棄了公有云、私有云、混合云、多云等分類，首次將地理位置作為考量因素，為用戶提供不同位置的云資源統一管理平面，能夠增強混合多云一致性管理、拓展邊緣計算服務能力、實現云服務統一托管治理。 技術架構

分布式云基礎設施推動算力資源無處不在，云服務分布式部署與統一使用方式實現彈性敏捷用云需求，云原生推動分布式云應用全面治理與服務無處不在，全局管理統一分布式云管理和調度，一體化安全能力保障分布式云服務安全可信。 應用場景

隨著用戶對邊緣計算、安全合規、區域定制、用云模式等方面的需求不斷增加，時延敏感業務、數據安全合規、本地IDC資產上云、應用高可用容災、多云應用治理、分支節點統一管理成為分布式云典型落地場景。 發展展望

分布式云技術底座進一步夯實，實現云服務無處不在；應用場景持續拓展，與行業不斷深度融合；算力調度能力不斷提升，推動算力泛在化發展；標準體系進一步完善，引導產業規范發展。 實踐案例

深度解析多行業落地實踐案例，助力企業數字化轉型降本、增效、提質，為企業落地分布式云提供參考與指引。

“來源：中國信息通信研究院”。

作為人工智能開發環節中的基礎工具，AI框架對下調用硬件資源，對上支撐AI應用生態，是AI技術體系的關鍵核心。作為應對智能經濟時代的技術利器，AI框架是AI學術創新與產業商業化的重要載體，助力人工智能由理論走入實踐。

AI 助力當前經濟社會步入智能經濟時代。

世界正在進入以新一?代信息技術驅動發展的重塑時期，人工智能（AI，ArtificialIntelligence）?作為其中重要的使能技術，對激活實體經濟具有溢出帶動性很強的?"頭雁效應"，對構筑國家科技影響力具有舉足輕重的意義。人工智能?成為了全球各國新的科技熱點，人工智能基礎設施建設也成為重要抓?手與著力點。未來十年是全球發展數字經濟、邁入智能經濟社會的黃?金發展期，著力發展人工智能基礎設施，將為我國人工智能產業發展?壯大、數字經濟蓬勃發展提供強大牽引力。 ? AI 框架是智能經濟時代的操作系統。

作為人工智能開發環節中?的基礎工具，AI框架承擔著 AI 技術生態中操作系統的角色，是 AI?學術創新與產業商業化的重要載體，助力人工智能由理論走入實踐，?快速進入了場景化應用時代，也是發展人工智能所必需的基礎設施之?一。隨著重要性的不斷凸顯，AI 框架已經成為了人工智能產業創新?的焦點之一，引起了學術界、產業界的重視。 ? 在此背景下，白皮書致力于厘清AI框架的概念內涵、演進歷程、?技術體系與作用意義，通過梳理總結當前AI框架發展現狀，研判 AI?框架技術發展趨勢，并對AI框架發展提出展望與路徑建議。由于AI?框架仍處于快速發展階段，我們對 AI框架的認識還有待持續深化，?白皮書中存在的不足之處，歡迎大家批評指正。

**1、AI框架演進步入深化階段。**AI框架技術持續演進，歷經萌芽階段、成長階段、穩定階段，當前已進入深化階段，AI框架正向著全場景支持、超大規模AI、安全可信等技術特性深化探索，不斷實現新的突破。

**2、AI框架已形成較為完整的技術體系。**當前主流AI框架的核心技術演化出三大層次，分為基礎層、組件層和生態層，其中基礎層實現AI框架最基礎核心的功能，具體包括編程開發、編譯優化以及硬件使能三個子層。

**3、AI框架是應對智能經濟時代的技術利器。**從技術生態體系中的功能定位看，AI框架對下調用底層硬件計算資源，對上支撐AI應用算法模型搭建，提供算法工程化實現的標準環境，是AI技術體系的關鍵核心。AI框架是應對智能經濟時代的技術利器，也將成為智能經濟時代的操作系統。

**4、全球AI框架繁榮發展，多元化競合態勢漸顯。**數字科技企業巨頭是AI框架發展壯大的核心力量，業界已形成Google-TensorFlow和Meta-PyTorch兩家獨大的市場格局，雙寡頭并驅態勢下國內AI框架市場格局向著多元發展。全球AI框架開源生態進入活躍期，對AI框架的發展壯大至關重要。AI框架的推廣路徑逐步清晰，社區生態壯大優化、與高校科研院所聯動、面向產業應用提供基礎設施及解決方案服務是AI框架開發者規模壯大的主要路徑。

**5、應對未來多樣化挑戰，AI框架有六大技術趨勢。**技術趨勢-泛開發：AI框架將注重前端便捷性與后端高效性的統一。技術趨勢-全場景：AI框架將支持端邊云全場景跨平臺設備部署。技術趨勢-超大規模：AI框架將著力強化對超大規模AI的支持。技術趨勢-科學計算：AI框架將進一步與科學計算深度融合交叉。技術趨勢-安全可信：AI框架將助力提升AI模型可解釋性與魯棒性。技術趨勢-工程化：AI框架將加速AI應用產業規模級工程化落地。

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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。

2021年7月9日，由中國電子技術標準化研究院、全國信標委人工智能分委會和上海市人工智能標準化技術委員會主辦的2021世界人工智能大會“共話標準，驅動產業——標準化分論壇”在上海成功舉辦。分論壇發布了《人工智能標準化白皮書》。

黨中央、國務院高度重視新一代人工智能發展。習近平總書記指出：“人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有溢出帶 動性很強的‘頭雁’效應”。“加快發展新一代人工智能是我們贏得全球 科技競爭主動權的重要戰略抓手”。為應對新冠肺炎疫情的沖擊，黨中央 國務院將新型基礎設施建設上升為國家戰略，其中重要的一項就是人工智 能。國務院發布實施了《新一代人工智能發展規劃》等文件，以新一代人 工智能技術的產業化和集成應用為重點，以加快人工智能與實體經濟融合 為主線，著力推動人工智能技術、產業全面健康發展。

在政產學研用各方共同努力下，我國人工智能產業發展的成果顯著。一是創新能力不斷增強，圖像識別、智能語音等技術達到全球領先水平， 人工智能論文和專利數量居全球前列。二是產業規模持續增長，京津冀、 長三角、珠三角等地形成了完備的人工智能產業鏈。三是融合應用不斷深 入，智能制造、智慧交通、智慧醫療等新業態、新模式不斷涌現，對行業 發展的賦能作用進一步凸顯。

我國人工智能產業發展取得顯著成績的同時，面臨著不少困難和挑戰，比如底層技術存在較大欠缺、能夠實現商業價值的應用較少、與實體經濟的融合存在較高門檻等。《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》指出 要“強化標準引領，提升產業基礎能力和產業鏈現代化水平”。人工智能 產業的發展離不開標準的引領，扎實做好人工智能標準化工作，對突破核 心技術、加快應用落地、完善產業生態具有重要意義。

本白皮書在《人工智能標準化白皮書（2018版）》的基礎上，進一步提出了以下內容：一是從產業鏈的角度，分析了人工智能產業現狀及發 展趨勢；二是介紹了當前國際上普遍認可的系統生命周期模型、人工智能 生態系統框架和機器學習技術框架；三是梳理了國內外主要人工智能標準 化組織的重點工作；四是落實《國家新一代人工智能標準體系建設指南》 （國標委聯〔2020〕35號），形成人工智能標準體系框架及標準體系明細 表；五是結合標準化工作進展及標準體系建設情況，提出我國人工智能標 準化重點工作建議。