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12月17日，由中國信息協會大數據分會主辦，信息化觀察網、國潤互聯信息技術研究院共同承辦的“2021中國大數據技術應用大會”在北京隆重召開。會上，中國信息協會大數據分會與北京國潤互聯信息技術研究院共同發布了《2021—2022中國大數據產業發展報告》（以下簡稱《報告》），在深入分析中國大數據產業發展現狀、政策體系、人才培育等產業發展要素的基礎上，進一步研判大數據在軟硬件產品、基礎設施和應用服務等領域的熱點及布局，同時提出了大數據產業發展的六大新趨勢。

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數據作為五大生產要素之一，正與行業應用深度結合，成為推動產業、企業數字化轉型升級的重要驅動力量。11月30日，工業和信息化部印發的《“十四五”大數據產業發展規劃》（以下簡稱《規劃》）指出，大數據產業是以數據生成、采集、存儲、加工、分析、服務為主的戰略性新興產業，是激活數據要素潛能的關鍵支撐，是加快經濟社會發展質量變革、效率變革、動力變革的重要引擎。

為推動大數據產業高質量發展，《規劃》提出“以釋放數據要素價值為導向，以做大做強產業本身為核心，以強化產業支撐為保障”的路徑設計，將“新基建”、技術創新和標準引領作為產業基礎能力提升的著力點，將產品鏈、服務鏈、價值鏈作為產業鏈構建的主要構成，旨在實現數字產業化和產業數字化的有機統一，并進一步明確和強化了數據安全保障。

11月25日，上海數據交易所正式揭牌。一石激起千層浪，此舉必將有力地推動數據要素流通，進一步釋放數字紅利，有效促進數字經濟的發展。進入數字時代，貫徹新發展理念，全方位、深層次激活數據要素潛能、釋放數據要素價值，為大數據產業的高質量發展保駕護航。

大數據產業步入發展“快車道”

隨著新型智慧城市和數字城市建設熱潮的興起，以及各地與大數據和數字經濟相關的園區加速落地，大數據產業規模持續擴大。《報告》預測，未來三年，中國大數據產業市場將保持12%以上的增速，到2023年整體規模將達到11522.5億元。從行業角度分析，互聯網、政府、金融和電信等幾大行業處于引領位置。

大數據產業迅猛發展、行業大數據應用快速落地，也造成了大數據人才的缺口。加強專業人才培養，推動大數據相關專業朝著精細化、融合化的方向發展，是彌補人才缺口的必要措施。

《數據安全法》、《個人信息保護法》等法律法規的頒布實施，讓數據安全、數據治理有章可循，為大數據產業的發展保駕護航；與大數據應用相關的技術、產品和服務不斷推陳出新，讓數據更好地驅動業務的創新發展；越來越多市場玩家的介入，促進了大數據市場的繁榮，同時也通過一輪又一輪的洗牌，使產業布局更趨于合理，有效促進良性競爭。

無論從國家產業扶持政策，還是從市場發展、技術創新和行業應用等角度分析，中國大數據產業的發展前景廣闊，值得期待。《報告》指出，從技術發展來看，大數據相關的隱私計算、實時計算、硬件變革等技術發展推動了大數據技術和產品的升級迭代，帶來更多新的應用場景、解決方案和產品服務；政策環境不斷優化，“東數西算”工程、大數據技術攻關實驗室的建立，為產業創新發展提供了重要支撐；在市場層面，國內大數據產品能力基本成熟，但服務能力仍需進一步提升；從區域發展來看，京津冀、長三角、珠三角、中西部等地區大數據與區域經濟協同發展、融合發展日益深化，已成為大數據產業發展的橋頭堡，將持續引領全國大數據整體發展。

大數據產業發展六大趨勢預測

在對中國大數據產業發展現狀，以及面臨的挑戰和機遇進行全面分析的基礎上，《報告》總結了中國大數據產業未來發展的六大趨勢。

第一，AI技術融合應用有望成為突破數據治理瓶頸的新方法。AI技術將在數據安全與數據治理、在數據質量評估，以及數據管理、交易和確權等方面發揮重要作用。

第二，數據交易市場發展有力支撐數據定價和數據確權新實踐。各地方都在加快建設大數據交易中心，共同推動數據要素市場建設和發展，推動更大范圍、更深層次的數據定價和數據確權。未來，要建立與人力資源服務市場、金融交易市場、技術轉移市場等一樣規范、活躍、有序的數據要素流通市場，需在數據確權和數據定價兩大問題上有所突破。

第三，提高服務效能和推動治理流程再造成為政府大數據新應用的焦點。經過多年的發展與演進，當前，政府大數據應用的重點是，釋放政府大數據的價值，加大推動政務信息化共建共用，并將大數據廣泛應用于政府管理服務，提高數字化政務服務效能，推動政府治理流程再造和模式優化等。

第四，“工業大數據+工業互聯網”共筑綠色低碳的新工業體系。總體來看，我國工業大數據的使用效率水平較低，工業互聯網在工業領域中的應用程度也相對較低。因此，亟需大幅提升我國工業整體技術水平，實現綠色生產制造。未來在工業大數據和工業互聯網方面，要進一步推動以工業大數據為代表的新一代信息技術在研發設計、生產制造、經營管理、售后服務等工業全價值鏈中的應用，推動工業互聯網在電力、鋼鐵、煤炭、家電、軌道交通等工業典型場景中的大規模部署，進而推動我國工業發展階段性整體躍升。

第五，智能健康管理、云端診療、數據安全治理引領健康醫療新發展。基于大數據，以產學研合作模式開展重大專科疾病的課題研究助力產品創新，深度挖掘健康醫療大數據的價值，推動相關產品和服務的創新，同時一步加強公共衛生健康事件預警及應急響應能力。

第六，提高工作效能和創新工作方式是智慧黨建大數據平臺的新價值。目前，地方政府、國有企業、高校等正加快落實“智慧黨建”工作要求。智慧黨建大數據平臺應用能夠提高黨建工作效能，在助力全方位管理黨員、高效率完成日常工作、全流程跟蹤任務考核、全流程監督記錄學習情況、實時動態監督展示黨建成果等方面發揮了重要作用。

結語

回顧2021年，在“后疫情時代”，數據已經成了人們工作、生活中不可或缺的要素。人們的衣食住行，都因為數據而改變、優化，從而獲得更好的體驗。展望未來，中國大數據產業將繼續穩步快速增長，技術創新能力不斷增強，產業價值持續釋放，無論是政府、企業，還是消費者，數字化意識正進一步增強。在相關產業政策、法律法規的支持和規范下，大數據產業將加速走向微觀細分領域，與行業應用深度結合，有效推動數字化轉型與智能化升級。

　新冠肺炎疫情持續延宕，世界經濟復蘇震蕩不定，與此同時，數字科技正前所未有地滲透到經濟社會的方 方面面，一個更加智能泛在、虛實共生的時空正在全面展開。

　　騰訊于2020年發起了《數字科技前沿應用趨勢》研究項目，其中的很多預判已成為行業熱點，人工智能等數字技術在醫療、自動駕駛、安全等領域的應用深入開展，沉浸式媒體、數字虛擬人、虛實集成打開了全真數字世界的大門。

　　新一年，騰訊繼續聚焦近未來有望落地的科技趨勢，凝練出三大類、十個重點方向：云原生、人工智能、未來網絡、云安全、量子計算等領域的新變革有望重塑信息基礎設施；空天科技、能源互聯網、復雜任務服務機器人與信息技術的融合正迸發出強勁的跨界創新勢能；萬物孿生、擴展現實將進一步連通虛實世界，為人們創造全新的體驗和數字生產力，讓虛擬世界更真實、讓真實世界更豐富。

　　趨勢1：云原生加速IT體系邁進全云時代

　　云原生是一種IT技術方式，使組織能夠在云計算環境中構建和運行可擴展的應用。隨著數字化的普及和深入，海量數據實時、靈活處理的情況日益普遍，傳統IT架構越來越難以適應。云原生通過容器、服務網格、微服務、不可變基礎設施和聲明式API等關鍵技術，使松散耦合的系統具有彈性、可管理性和可觀察性，能夠更低成本、高效地調用各類云計算資源向業務交付應用，推動IT體系向全面云化的新階段演進。

　　首先，無服務器計算（Serverless）興起，正在成為云原生加速發展的新路徑。其次，分布式云將有效拓展云原生業務構建的物理邊界，大幅減輕用戶多云管理負擔。最后，異構計算促進軟硬件相互定義和融合發展，推動云原生基礎設施性能持續突破瓶頸。

　　雖然云原生已經成為主流探索方向，但涉及IT體系的整體變革仍面臨不少挑戰。主要有：一是云原生資源的多變性影響IT體系全鏈條的可觀測性。二是云原生實踐過程中遷移和管理復雜度較高。三是數據隱私和安全風險也是影響云原生發展的關鍵問題。

　　未來，伴隨著云原生操作系統的持續發展和完善，在多云、混合云場景下提供一致的產品服務和體驗將成為業界共同努力的方向。傳統的公有云邊界有望突破，公有云的產品將“延伸”到任何用戶需要的環境中，不同的物理位置均可提供云原生服務，加速數字業務云上的閉環。

　　趨勢2：量子計算NISQ時期仍將持續

　　2021年是量子計算界備受矚目的一年，中國連續兩次實現了量子計算優越性，國際上量子計算企業獲得風險投資首次突破10億美元，量子比特數量實現較大規模增長，國內“祖沖之二號”量子比特數量已達66個，國際上推出了127量子比特超導量子處理器以及基于中性原子的256量子比特模擬器，軟件開發和算法應用也在加緊實驗探索中。

　　當前，量子計算處于NISQ（含噪聲中等規模量子）時代。產業界均在努力增加量子比特數量，提升單個量子比特的質量。

　　2022年，將是量子計算繼續積蓄力量之年。隨著100+量子比特設備的推出，需要開發適用于更大規模量子計算機的軟硬件相關技術，為未來通用量子計算機的實現打好基礎。

　　硬件方面，主流量子計算硬件技術（如超導、離子阱、光量子等）將并行發展，按照一些國際大公司公布的路線圖，兩到三年內，量子計算有望突破1000量子比特。軟件算法方面，預計在2023年前后，量子計算有希望開始在若干領域（例如組合優化、量子化學、機器學習等）實現具有應用價值的專用量子模擬機。

　　趨勢3：人工智能邁向普適化和工業化新階段

　　近年來，人工智能已經在語音、圖像、視頻和自然語言處理等領域取得了長足的進展，并在一些特定的任務上超越了人的能力，尤其是一些突破性的成果，諸如Alpha Fold2破解困擾生物學界50多年的蛋白質結構預測難題，讓人們再次驚嘆和期待人工智能改變世界的無限可能。在重點應用方面，融合了語音識別、語音合成、自然語言處理、多模態建模、知識圖譜、3D視覺技術和語音驅動面部動畫的數字虛擬人技術成為熱點，從虛擬客服、虛擬主播、虛擬偶像到各行業的數字員工，數字人正在以更快的速度融入到經濟社會中，推動虛擬世界和現實世界的進一步融合。作為人工智能集大成者的自動駕駛持續火熱，傳統車廠、造車新勢力和跨界者紛紛加速布局，在國內數十個城市全面展開了自動駕駛的測試和運營。

　　人工智能的大規模應用仍然面臨技術瓶頸，如依賴大量標注數據、模型泛化能力弱、魯棒性較弱、研發效率低、部分行業數據量少等問題，限制了產業的進一步發展。但這些問題隨著超大模型、一站式機器學習平臺、小樣本學習等技術的加速演進，有望得到解決，進一步推動人工智能向更加普適化和工業化的方向邁進。

　　超大模型將加速通用人工智能進程，推動算法普適化。小樣本學習技術破解數據缺乏難題，助力更多行業智能化。一站式機器學習平臺有望成為人工智能研發基礎設施，推動模型工業化。人工智能在產業落地中，還面臨一些模型本身的問題和外部安全風險。

　　趨勢4：云網融合構建“連接升維”

　　得益于信息通信技術的快速發展，互聯網從發端時主要聚焦在科研逐步向消費型網絡發展，目前正向生產型網絡不斷演進，未來網絡將從信息傳輸向產業服務轉變，網絡將更加智能化、便捷化。

　　通感一體塑造全真全感互聯。從1G到5G時代，通信能力和感知能力是相互獨立的，進入后5G時代后，隨著通信頻譜向毫米波、太赫茲、可見光擴展，與傳統的感知頻譜重合，使得通信與感知融合成為了可能。

　　AI構建智慧化網絡。將人工智能與無線通信相結合，通過構建新型無線AI網絡架構和協議，可以顯著提升網絡智能，促進感知、通信與計算的深度融合。AI網絡提供的低碳節能的開放生態，將持續推動周邊產業的發展，已成為行業公認的發展趨勢。

　　空天地一體化組網。空天地一體化指的是天基（高軌/中軌/低軌衛星）、空基（臨空/高空/低空飛行器）等網絡與地基（蜂窩/WiFi/有線）網絡的深度融合，在系統層面實現地面與非地面網絡的全面一體化，在協議、網絡、業務、終端等方面實現深度融合。

　　趨勢5：疫后新需求按下云原生安全發展快進鍵

　　企業數字化轉型與業務上云成為產業互聯網發展的重要趨勢，傳統企業保護邊界逐漸被瓦解，平臺、業務、用戶、終端呈現出多樣化趨勢，邊界消融導致攻擊面逐漸增多，帶來更多安全風險。如何構建企業的“主動免疫”體系，成為業內關注的焦點。

　　零信任重塑安全新邊界。零信任作為一種基于動態身份認證和授權的安全理念框架，對訪問控制進行顛覆式創新，引導安全體系架構從以“網絡為中心”向“身份為中心”進行演化升級。

　　云上安全防御將成為抵御勒索攻擊最優解。勒索攻擊已經成為全球經濟面臨的嚴重威脅之一，企業遭受攻擊不再是“會不會”的問題，而是“何時”的問題，勒索攻擊儼然成為產業互聯網時代的“流行病”。從技術層面來講，可通過聚焦零信任、威脅檢測等安全前沿技術，保障云平臺和云上業務安全。云原生安全產品由于自適應、全生命周期防護的顯著優勢，是兼顧成本、效率及安全的云上安全防御“最優解”。

　　擴展威脅檢測與響應（Extended Detectionand Response，簡稱“XDR”）有望提升組織整體網絡安全風險響應速度。以大數據分析、自動化技術為核心，融合多種威脅檢測能力的XDR技術將有效應對利用人工智能技術發起的自動攻擊。在檢測方面，XDR將幫助用戶對資產、漏洞、威脅、事件進行排查，從而快速了解網絡的暴露面和重點攻擊手法，提前針對性制定防御策略。

　　趨勢6：多路徑并行演進推動萬物孿生

　　數字孿生成為理解和優化物理實體的中間件。數字孿生具備實時感知、虛實映射、人機交互等多種能力，可以幫助人們通過對虛擬空間的觀察和交互，去理解和優化真實的物理空間。

　　行業建模工具通過融合多類技術向實時化、顯性化和友好交互方向演進。一是通過融合高性能計算、5G傳輸、云渲染等技術，從計算、傳輸、呈現多個角度全面提升實時性。二是借助3D展示、模型輕量化等技術實現顯性化表達，降低理解門檻。三是通過結合AR/VR提升交互友好性性，工業、城市、醫療等領域的建模工具均加速豐富接口和數據格式，以適配虛擬現實平臺，實現數字孿生和虛擬現實的融合應用。

　　游戲引擎為行業數字孿生構建提供新型路徑。一方面游戲引擎憑借其模擬逼真、渲染實時、開發便捷的特點成為當下產業界實踐數字孿生平臺的路徑；另一方面，游戲引擎逐步融合行業知識和前沿技術來提升數字孿生的應用能力。

　　趨勢7：硬件迭代驅動擴展現實（XR）產業拐點到來

　　VR光學、顯示、定位和交互等硬件技術發展方向和思路比較明確，超短焦的光學設計、Micro-LED、更輕便的交互控制器將是未來方向。

圖片

　　VR硬件發展路徑基本明朗。VR頭顯將進一步輕薄化，光學方案將在保障顯示效果前提下，由目前主流的菲涅爾透鏡向更輕薄的超短焦技術路線發展，產品將更加輕薄，重量將進一步降低，佩戴體驗將更加友好。

　　和VR相比，AR硬件仍在成熟過程中，短時間內多種技術路線將會并存。光學和顯示是AR產品的核心。

　　以手機為顯示終端的VR360或全景視頻發展迅速。目前VR360已經在看房、文旅、會展等場景中得到大范圍的應用。一些互聯網視頻網站和生活服務網站，也將其作為重要流量入口，并融入到現有業務和商業邏輯中。

　　趨勢8：多模態融合驅動復雜任務服務機器人進入家庭生活

　　家庭是典型的非標場景，對機器人技術成熟度要求遠高于工業和商用，且可為機器人支付的成本相對有限。

　　感知、理解、控制是智能機器人的三個核心模塊。未來3-5年，多模態融合感知、非結構化場景AI分析與柔性本體技術將取得突破，助推可執行復雜任務的智能服務機器人進入家庭生活。多模態融合感知技術的普遍應用，提升了機器人環境感知能力，加速了服務機器人適配家庭需求的進程。

　　展望未來，隨著物聯感知設備價格親民化、減速機國產化、開發者生態的不斷完善等，更穩定、更便宜的消費級機器人變成可能。但機器人成為家庭生活的智能執行體和標配“成員”，仍需經歷更長的發展期。

　　趨勢9：雙碳目標倒逼能源互聯網加快發展

　　隨著新能源技術與信息技術的發展和成熟，能源互聯網成為雙碳背景下能源結構轉型的重要解決方案。可以預見，未來電網的源、荷、儲三端將會發生重大變化：在源端，波動的清潔能源將大規模、高比例地接入電網；在負荷側，大量用戶將迎來參與發電和儲能的“新身份”；在儲能方面，大量電化學儲能技術的發展，尤其是氫儲能技術，將大大降低能量的存儲與運輸成本。這些變化將給能源互聯網發展帶來重大變革：在能量層，建設多能互補的綜合能源系統，以匹配多變的能源供需；在信息層，通過建設電力-交通耦合網絡、電力-算力耦合網絡等，實現智慧的能源管理和控制；在價值層，能源互聯網的建設需要探索能源共享經濟，引導全民參與，實現共建共享共贏。

　　源、荷、儲三端的快速變化，帶來了對“網”端一體化、數字化的改造、優化需求，互聯網技術與原有能源系統耦合的不斷加深，正在加速能源互聯網技術的成熟和落地。基于構建綠色低碳、安全高效和開放共享的能源生態的目標，三大技術趨勢正在加速形成：能量層，綠色、低碳的綜合能源網絡將日益重要。

　　能源互聯網是一個復雜巨系統，雙碳目標下，其主體不應再局限于兩大電網和傳統新能源公司，而是將有更多互聯網公司、數字化公司、金融公司、綜合能源服務公司參與其中，通過構建“清潔低碳、安全高效、開放共享”的新型能源生態系統，共同探索雙碳目標的快捷安全達成路徑。

　　趨勢10：星地協同智能化開啟“大航天”時代

　　太空在經濟、社會、軍事等領域發揮著舉足輕重的地位，成為新一輪國家競爭的制高點。航天智能化水平快速提升，成為技術創新與突破的新平臺。

　　星地智能化協同，提升衛星海量數據智能化處理能力。一方面，為了應對海量數據和傳統衛星較弱的數據處理能力之間的矛盾，衛星需要通過AI算法對海量數據進行預處理。另一方面將地面數據中心“發射到太空”。衛星上預處理完的有效數據傳輸到地面數據中心，數據中心具備的AI算法和大數據處理能力可以對接收的數據進行二次計算，實現分析處理快速響應。

　　人工智能技術助力衛星遙感數據融入千行百業。利用計算機視覺技術將是衛星遙感數據處理的重要趨勢，通過深度學習技術可以在確保成果質量的基礎上，大幅提升效率，正融入不同應用場景。

　　航天商業化將開啟大眾服務窗口。航天的產品設計不再追求宇航級質量和要求，更加注重現有技術的不斷迭代和工業化量產。太空旅行、空間站商業化、太空電影拍攝逐步向大眾市場普及。

11月3日，由全國信標委大數據標準工作組、中國電子技術標準化研究院聯合相關單位共同編寫的《企業數字化轉型白皮書》（2021版）正式對外發布。美林數據作為國內知名的數據治理和數據分析服務提供商，擁有多年助力企業數字化轉型經驗，受邀擔任參與編制單位，為企業數字化轉型發展提供借鑒。

數字化轉型是企業發展的必經之路 數字化轉型是在業務數據化后利用人工智能、大數據、云計算、區塊鏈、5G等新一代信息技術，通過數據整合，通過對組織、業務、市場、產品開發、供應鏈、制造等經濟要素進行全方位變革，實現提升效率、控制風險，提升產品和服務的競爭力，形成物理世界與數字世界并存的局面。 2021年，全球經濟正在呈現出“反彈”“分化”“不確定性”的多種特征。在這個日益變化的時代，企業如何克服復雜、多變的發展環境？數字化轉型無疑是企業發展的必經之路。 白皮書通過對國內外企業數字化轉型理論與實踐的研究與分析，總結了企業數字化轉型的概念與特征，從國有企業、通信行業、金融行業、制造行業、電力行業、新零售行業、高速公路、政府等八大領域的數字化轉型框架，匯總提煉了企業數字化轉型的發展思路與實踐路徑，并提出了數字化轉型的能力評估模型。

白皮書主要包括了6個部分

（1）概述，說明了數字化轉型的定義、內涵、現狀等；

（2）企業數字化轉型理論探索，從不同行業說明了各個行業的數字化轉型能力框架；

（3）企業數字化轉型發展思路，從目標、基本原則、任務和框架方面進行了數字化轉型說明；

（4）企業數字化轉型實施路徑，從戰略方法、驅動要素、能力保障、方法方面說明了實施路徑；

（5）企業數字化轉型能力評估，說明了能力評估模型、等級、方法等。

美林數據多年來一直深耕行業應用，并積極參與大數據領域的標準化建設工作，目前已經完成參編國家、行業、地方標準20余項，并連續四年參編《工業大數據白皮書》《大數據標準化白皮書》。 此次，美林數據參編《企業數字化轉型白皮書》，就是在多年行業應用和標準化建立經驗的基礎上，進一步提供企業數字化轉型的理論指導、理念指引、頂層規劃到落地踐行等有價值的指引。 未來，美林數據將繼續發揮在工業大數據領域的專業優勢，為更多實體經濟提供標準化、專業化的大數據技術解決方案，推動大數據與實體經濟的深度融合，助力實體經濟的數字化轉型！ 注：白皮書發布單位為全國信標委大數據標準工作組、中國電子技術標準化研究院

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。

近年來，數據的融合應用驅動各行各業走向數字化、網絡化和智能化，數據安全、個人隱私保護等問題也愈發受到社會廣泛關注。如何在合規的前提下做好數據融合，成為一個亟需解決的難題。

近期，騰訊公司發布《騰訊隱私計算白皮書2021》（以下簡稱《白皮書》），深入探討隱私計算作為在數據融合應用過程中保障數據安全合規的關鍵技術路徑、商業模式、應用場景、技術變革、產業趨勢、法律問題及合規痛點，并從技術、應用、法律等視角對隱私計算的發展進行了展望。

1、隱私計算的定義

隱私計算（Privacy Computing）是指一種由兩個或多個參與方聯合計算的技術和系統，參與方在不泄露各自數據的前提下通過協作對他們的數據進行聯合機器學習和聯合分析。隱私計算的參與方既可以是同一機構的不同部門，也可以是不同的機構。在隱私計算框架下，參與方的數據明文不出本地，在保護數據安全的同時實現多源數據跨域合作，以破解數據保護與融合應用難題。

2、隱私計算三大流派

聯邦學習

聯邦學習是一種分布式機器學習技術和系統，包括兩個或多個參與方，這些參與方通過安全的算法協議進行聯合機器學習，可以在各方數據不出本地的情況下聯合多方數據源建模和提供模型推理與預測服務。在聯邦學習框架下，各參與方只交換密文形式的中間計算結果或轉化結果，不交換數據，保證各方數據不露出。聯邦學習可以通過同態加密、差分隱私、秘密分享等提高數據協作過程中的安全性。

安全多方計算

安全多方計算是一種在參與方不共享各自數據且沒有可信第三方的情況下安全地計算約定函數的技術和系統。通過安全的算法和協議，參與方將明文形式的數據加密后或轉化后再提供給其他方，任一參與方都無法接觸到其他方的明文形式的數據，從而保證各方數據的安全。安全多方計算的基本安全算子包括同態加密、秘密分享、混淆電路、不經意傳輸、零知識證明、同態承諾等。

可信計算

可信計算指借助硬件CPU芯片實現可信執行環境（TEE），從而構建一個受保護的“飛地”（Enclave），對于應用程序來說，它的Enclave 是一個安全的內容容器，用于存放應用程序的敏感數據與代碼，并保證它們的機密性與完整性。

3、隱私計算的應用場景

《白皮書》中提到，數據協作需求正推動隱私計算應用從金融、醫療等向其他行業延伸。以金融反欺詐模型為例，隱私計算能夠助力銀行聯合建模，提升反欺詐模型水平。傳統上，銀行通常基于歷史還款信息、征信數據和第三方的通用征信分來做貸前反欺詐，該方式存在數據維度缺乏、數據量較少等情況，需融合多方數據聯合建模才能構建更加精準的反欺詐模型，但這一過程中隱私保護和數據安全是不可忽視的重要環節，《白皮書》指出，聯邦學習可解決合作中數據隱私與特征變量融合矛盾，在雙方或多方合作中線上保障特征變量交換時的信息安全。

4、隱私計算助力數據安全的合規價值

《白皮書》指出，隱私計算助力數據安全合規的價值凸顯，有望成為數據協作過程中數據合規和隱私保護的技術工具。

一是隱私計算在無需轉移數據物理存儲服務器的情況下實現數據建模分析，從而減少數據協作過程中風險。對于個人信息保護來說，可以有效降低個人信息在應用過程中泄露的風險；對于企業的跨界數據合作而言，由于隱私計算能夠實現數據可用不可見，幫助不同企業和機構與產業鏈上下游的主體進行聯合分析，打造數據融合應用，同時在數據協作的過程中履行數據安全和合規義務，實現數據價值最大化。

二是隱私計算從技術層面滿足數據最小化、完整性和機密性原則要求。傳統的數據融合方式需要先將盡可能多的數據集中至一個數據中心，然后再訓練模型。因此很可能存在數據過度采集的問題，同時面臨數據傳輸、存儲的安全風險。而采用隱私計算技術，尤其是隱私計算和區塊鏈等技術結合形成的整體解決方案，對數據真實性、準確性進行記錄，如數據被篡改、可進行精準定位和追溯，防止數據被篡改，也能夠有效防止數據被無權限人員隨意訪問、修改、導出等，保障數據的完整性和機密性，與當前數據保護相關立法目的和原則高度契合。

三是隱私計算可證明、記載企業是否履行數據安全保障義務。

5、隱私計算的合規痛點

盡管隱私計算實現的數據保護功能與數據保護相關立法精神高度契合，具有廣闊的發展前景，但隱私計算仍存在一些合規痛點。

隱私計算的用戶授權機制仍需明確。

根據《網絡安全法》及《民法典》相關規定，數據處理者在處理數據時應公開收集、使用規則，并經用戶同意。從隱私計算的特點來看，數據合作方通過隱私計算技術實現數據分析與建模，不需實際流轉數據，且處理過程中的數據都進行了匿名化處理，或不需要獲得用戶授權同意。但在數據采集階段，數據合作各方仍需獲得用戶授權同意。此外，個人信息的匿名化標準尚存爭議，因此仍需做好告知同意的授權管理。

另外，《白皮書》指出，隱私計算在本地服務器中建模的行為也存在用戶授權的問題。即使企業在采集數據時通過隱私政策取得了用戶對本地建模行為的授權，但該授權仍需保持在與數據實際處理目的直接或合理關聯的范圍內。因此，在借助隱私計算技術解決用戶授權問題時，也需關注數據處理目的合法合規性。

隱私計算仍存在數據安全風險。

隱私計算盡管無需參與者直接共享原始數據，但模型更新仍然會泄露參與者訓練數據的相關信息，攻擊者可以采用推理攻擊判斷具體的數據點或數據屬性是否被用于訓練，或采用逆向學習的方法還原原始數據。如果有切實的證據證明經過隱私計算的數據結果具有可逆性且已被泄露，那么它便不再屬于法律規定的“經過處理無法識別特定個人且不能復原”的數據。因此，企業需從模型隱私、輸入隱私、訓練數據隱私、輸出隱私四方面保障數據的安全。

隱私計算參與各方權利義務的邊界有待進一步明確。隱私計算涉及個人信息主體、數據持有方、計算方、結果方，各方之間的法律關系尚需厘清，如發生數據泄露且溯源取證困難時，后三者間應如何進行責任劃分，這些都將影響隱私計算商業模式的發展。《白皮書》建議在現階段，隱私計算參與者宜通過協議方式，約定彼此的數據安全權利和義務邊界，以便在發生爭議時，明確各自的責任范圍。

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日前，在“騰訊科技向善暨數字未來大會2021”上，騰訊研究院與IDC首次聯手合作，以“數實共生”為主題，推出了《未來經濟白皮書2021》。報告站在后疫情大時代變革的前夜，首次提出“數實共生”的概念與愿景，研判了未來經濟的十大趨勢，并從產業互聯網的角度給出了系統性的解題思路。

“數實共生”是指數字技術和實體經濟深度融合，相輔相成，相互促進，一體化發展。

從國家層面看，“數實共生”就是推動數字技術和實體經濟深度融合、共同發展，不斷夯實數字產業化基礎，加速產業數字化步伐，提升整體經濟運行效率與質量，不斷優化產業結構。

從產業層面看，“數實共生”就是推動形成數字化產業鏈。傳統產業要通過數字技術改進設計、研發、生產、制造、物流、銷售、服務，創造新業態、新模式，實現產業結構調整和創新升級。

從企業層面看，“數實共生”就是企業數字化轉型。從文化、客戶、智能、運營、工作五大方面打造以業務應用場景為核心的數字化轉型路線圖。

從用戶層面看，“數實共生”貫穿工作、生活、學習、社交、娛樂等方面，是以人為中心的數字化真實體現。隨著消費互聯網向產業互聯網發展，消費者或生產者，員工或管理者，用戶的身份將更加多元，應用場景更加豐富。

“數實共生”六大關鍵詞

數字經濟和實體經濟融合發展之際，實體經濟加速向以數字經濟為重要內容的新經濟轉變過程中，“數實共生”可用六個關鍵詞概括：

連接：連接是數字經濟的典型特征，也是實體經濟的真實需求。

規模：隨著連接廣度和深度的擴展，規模效益不斷擴大。

速度：企業要獲得可持續的發展與增長，創新速度是一項長期的任務。

彈性：數字與實體的融合，將使得國家、產業和企業發展更具彈性。

度量：數字化不僅僅是“生產工具”，同時也是“度量工具”。生

效能：效能是經濟高質量發展的目標，也是技術發展的核心價值體現。

未來經濟“數實共生”的十大趨勢

新基建

新基建是實現“數實共生”的基本保障，將帶來萬億級美元新增市場空間，加速產業數字化升級。

新平臺

平臺的普惠價值彰顯，未來將更關注降低技術應用門檻，彌合數字鴻溝、做好公平和效率的平衡，平臺的構建與運營方式也將更加多遠混態。

新應用

云原生是未來企業應用實現的基礎，低代碼云開發有望提升應用開發和部署效率，SaaS模式成為未來產業標配，垂直行業將涌現更多的SaaS應用。

新組織

以人機協同為代表的數字技術將全面提升組織效能，未來組織形態將會更加靈活，推動組織的數字化管理變革與文化創新。

新供給

數字技術提升了供給側對接需求側的效率，未來供給的形態將變為數字化，以C2B為代表的供給模式將成為主流，由此推動行業數字化進程。，而未來多方參與的數字化協同供給也將成為常態。

新消費

未來中國消費人群的雙極化與城鄉消費協同將成為必然，以私域流量為代表的用戶運營模式將持續擴大，新國貨和服務消費也將步入加速發展的新階段。

文化科技

科技賦能文化加寬加深，數字技術將持續推動文化內容消費和生產模式升級，文化成為生產要素注入其它行業促進價值創新。

未來城市

城市進入全面數字化轉型新階段，發展邏輯從重建設轉向重運營，其中3——5線城市將是未來關鍵陣地。

數字信任

數字信任成為未來數字經濟的重要議題，零信任安全將重塑組織內外的信任邏輯，云原生安全是構建未來數字信任的核心，人工智能和區塊鏈將為數字信任注入新動能。

數字生態共同體

數字化技術緊密連接產業生態各方，行業跨界融合帶來了更大的創新空間，數字生態共同體將實現系統整體價值提升，更好的防范不正確風險，實現多方共贏。

在2020世界人工智能大會騰訊論壇上，騰訊公司副總裁、騰訊研究院院長司曉正式發布了《騰訊人工智能白皮書：泛在智能》（以下簡稱白皮書）。

作為騰訊第一份全面介紹AI、闡述騰訊人工智能布局和思考的白皮書，該書從宏觀環境、技術研究、落地應用、創新經濟、制度保障五維度，勾勒出了泛在智能的全景全貌。

司曉在演講中指出：“未來，智能技術會是一個滲入到生活、無所不在的狀態，可以說它很重要，因為萬物都會依賴于它；也可以說它不起眼，因為智能技術化為無形，融于萬物其中了。騰訊正在向著這樣的目標努力。”

“泛在智能”，是此次白皮書中騰訊對人工智能當前及未來一段時間發展狀態的描述。用更通俗的話來說，即人工智能技術將廣泛滲入新型基礎設施建設，且獲得越來越多元的應用場景和更大規模的受眾。

在“泛在智能”背后，是人工智能正在走進產業供需融合的新發展期。為此，白皮書還對AI基礎技術的發展進程及趨勢，疫情背景下AI的落地應用，AI催生創新經濟的表現以及相應制度保障進行了專門的分析。