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來源：中國信息通信研究院 　　近日，在2023可信云大會上，中國信通院發布了《中國算力服務研究報告（2023年）》。

　　報告聚焦國內外算力服務發展進程與發展特點，首次提出算力服務發展指數評估體系，為各地方、區域算力服務發展水平提供評判標準及方法，為業界研判算力產業發展動向、規劃算力服務發展路線提供參考。

　　報告核心觀點

　　1.需求牽引與技術演進雙輪驅動，以“任務式”服務為核心的算力服務從云服務演進而來，呈現普惠化、泛在化、標準化特點。需求上，傳統產業應用數字化與算網新應用構建亟需標準、穩定、易用的算力服務；技術上，云計算逐步成為數字世界操作系統，云服務向算力服務加速演進。報告指出算力服務以“任務式”交付為核心，通過云計算相關技術屏蔽硬件架構之間的差異，完成多樣性算力資源的統一管理與調用，實現算力普惠化；云網邊端融合程度加深，使分布在云、邊、端的泛在資源實現互聯，形成多要素協同聯動、融合調用的態勢，助力算力泛在化；云作為算力資源的載體，促使資源供給方式向智能化方向演進，通過統一資源接口、服務平臺等實現算力輸出標準化。

　　2.北上廣算力服務指數處于領先位置，中西部提升明顯但差距較大。為客觀全面的衡量我國各省份算力服務化程度及產業賦能水平，報告提出算力服務發展指數體系，從資源服務化程度、應用賦能水平以及服務體驗水平3個維度展開研究。綜合來看，我國珠三角、長三角、京津冀等區域算力服務發展處于領先地位。與東部相比，西部地區土地、能源等資源豐富，發展潛力大，如四川借助區位優勢已提升至第8位，但西部整體算力服務水平仍有待提升。

　　3.我國各省份算力服務發展指數與其數字經濟規模呈顯著正相關關系。據測算，單位算力服務發展指數提升可以帶來0.64萬元的人均數字經濟產出增長，以及566.4億元數字經濟規模的增長。其中珠三角、京津冀及長三角等地的經濟牽引效用尤其明顯。北上廣浙蘇五個省市的算力服務發展指數均超過50，且人均數字經濟產出超過35萬元，五個省市的算力服務總收入占全國67%以上。 　

來源：新華社客戶端

　　近年來，人工智能技術迎來了新一輪大變革，其中由OpenAI開發的ChatGPT在推出短短2個月后便成為了月活破億的應用。隨著海外科技巨頭微軟、谷歌、Meta等加大投入，國內科技企業如百度、華為、阿里等紛紛布局，人工智能大模型的發展日新月異。

　　為直觀感受我國當前主流科技企業所推出的大模型產品的現狀、優勢和特點，新華社研究院中國企業發展研究中心于今年4月啟動了人工智能產業創新活力研究。本次研究設置了用戶體驗項目，抓取了05月22日—05月26日數據，通過人機互動提問等形式，對國內主流大模型進行使用體驗評測，旨在為科技企業調整努力方向提供參考。

　　在綜合指數評價方面，本次評測選取4大維度（基礎能力、智商測試、情商測試、工作提效能力）、36個子能力，共300個問題，對目前主流大模型產品進行測試，并邀請相關專家組成評測團隊深入分析各個產品的語義理解、知識儲備、邏輯能力等，最終得出各廠商的大模型綜合指數評價。

　　在評價規則上，課題組以各個大模型對參與測評的題目回答完成度，進行了綜合考量，其中評測規則分為：答案較為完美，內容可在實際場景中直接使用；基本可用，可在實際場景中使用；調整可用，但需人工進行調整后方可使用；大略可用，需要較多人工調整方可使用；不可用，答非所問、語言不通等五個層級。

圖片

注：基于評測條件、評測時間等限制，本次評測結果存在一定主觀性，未來將進一步優化完善評測模型，提供更精確結果。

　　通過圍繞四個維度的綜合測試，課題組發現，由OpenAI開發的Chat-GPT系列模型各項指標表現優異，且Chat-GPT4.0版本各項能力在3.5版本的基礎上均有一定程度提升。而由百度開發的人工智能大模型文心一言表現較為搶眼，是目前國內自主研發的大模型中具有優勢的產品。其余大模型產品也在基礎能力方面表現優良，但面對較復雜的工作內容或情商環境仍有不同程度的進步空間。

　　針對各維度能力測評，該報告還給出了相應的案例展示和分析。

　　在基礎能力部分，百度文心一言表現最為搶眼，訊飛星火、阿里巴巴通義千問、智譜ChatGLM表現優良；商湯商量、Vicuna-13B表現尚佳。

　　在智商測試部分，百度文心一言在該環節意外超過ChatGPT3.5，表現突出，阿里巴巴通義千問分數接近GPT3.5，商湯商量、訊飛星火、智譜ChatGLM表現尚佳；Vicuna-13B表現有待改進。

　　在情商測試部分，百度文心一言表現最佳；阿里巴巴通義千問與訊飛星火表現優良；商湯商量、智譜ChatGLM表現尚可；Vicuna-13B表現一般。

　　在工作提效部分，百度文心一言與智譜ChatGLM最佳，訊飛星火次之；阿里巴巴通義千問及Vicuna-13B表現尚可；商湯商量表現一般。

　　研究發現，人工智能與各行業的深度融合是促進產業升級和轉型的重要方式之一，“大模型+行業”的發展應用尤為重要。目前大模型在金融、工業、醫療等領域已經取得了顯著的成果，如何為行業領域提供更為精準、更為高效的解決方案，成為大模型廠商未來彎道超車的機會。

　　報告指出，隨著人工智能的地位和作用越來越重要，政府、企業和社會需要共同努力，各大廠商應投入更多資源，頭部企業可以持續發力自研大模型，而專注于解決方案的行業廠商可以考慮通過深耕行業來彰顯特色。 　

來源：弗若斯特沙利文 　　近日，弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，簡稱“沙利文”）發布《AI 大模型市場研究報告（2023）——邁向通用人工智能，大模型拉開新時代序幕》。 　　報告認為，伴隨基于大模型發展的各類應用的爆發，尤其是生成式 AI，促使大模型帶來的價值進一步升級到人類生產力工具的顛覆式革新，逐漸拉開了通用人工智能（AGI）的發展序幕。 　　在通往AGI時代的旅程上，大模型和人類反饋的強化學習（RLHF）的結合，不僅重構了AI開發范式，未來軟件80% 的價值將由 AI 大模型提供，剩余 20% 會由提示工程和傳統業務開發組成，開發者的生產力將得到極大釋放；與此同時，AI的發展也將由之前單向發展的數據飛輪升級到不斷迭代進化的智慧飛輪，更高效的解決海量的開放式任務。 　　報告指出，中國大模型廠商的成功因素主要包括：全棧大模型訓練與研發能力、業務場景落地經驗、AI安全治理舉措、以及生態開放性4個方面，其中全棧大模型訓練與研發能力還包括數據管理經驗，AI基礎設施建設與運營，以及大模型系統和算法設計3個部分。這些成功因素分別體現著大模型廠商的產品技術能力、戰略愿景能力、生態開放能力三個維度。 　　基于這三個維度，沙利文制定了超過70個評估指標，對大模型廠商進行了全面的能力評估。 　 關鍵發現點

　　AI大模型的高速發展離不開底層技術支持和應用場景迭代。大模型作為AGI時代的曙光，相關廠商也將迎來廣闊的發展空間。本報告將呈現從發展現狀、驅動因素洞察AI大模型廠商競爭與發展關鍵點，并推演競爭格局的邏輯分析過程： 　 　　前瞻洞察：

　　通向AGI的技術路徑具有多元性，目前大模型是最佳實現方式。大模型具有強大的泛化性、通用性和實用性，能夠降低AI開發門檻、提高模型精度和泛化能力、提高內容生成質量和效率等多種價值，實現了對傳統AI技術的突破，并成為AGI的重要起點。 　　進而將AI發展由數據飛輪升級到智慧飛輪，最終邁向人機共智。大模型和人類反饋的強化學習（RLHF）的結合，進一步重構了AI開發范式，進入大模型主導的軟件2.0時代。另一方面，AI開發則形成新的“二八定律”，開發者的生產力將得到極大釋放。 　 　　驅動因素：

　　大模型“基礎設施-底層技術-基礎通用-垂直應用”發展路線逐漸清晰，國內各廠商加速戰略布局，加大資金和技術投入，迎頭趕上全球大模型產業化浪潮，本土化大模型迎來發展新機遇。整體上，行業驅動因素主要包含三個層面： 　　（1）政策端：政策環境持續優化，賦能AI大模型市場高速發展。 　　（2）供給端：下一代AI基礎設施等快速發展，助力大模型應用落地。 　　（3）需求端：AI市場高景氣，大模型下游行業需求旺盛。 　 　　行業觀點：

　　大模型未來發展將趨于通用化與專用化并行、平臺化與簡易化并進。同時，MaaS模式將成為AI應用的全新形式且快速發展，重構AI產業的商業化結構生態，激發新的產業鏈分工和商業模式。未來，大模型將深入應用于用戶生活和企業生產模式，釋放創造力和生產力，活躍創造思維、重塑工作模式，助力企業的組織變革和經營效率，賦能產業變革。 　 　　關鍵成功因素：

　　大模型面臨算力需求大、訓練和推理成本高、數據質量不佳等挑戰。一個可對外商業化輸出的大模型的成功，要求其廠商擁有全棧大模型訓練與研發能力、業務場景落地經驗、AI安全治理舉措、以及生態開放性4大核心優勢，才能保證其在競爭中突出重圍。其中，全棧大模型訓練與研發能力還包括數據管理經驗，AI基礎設施建設與運營，以及大模型系統和算法設計3個關鍵要素。 　 　 　　競爭格局：

　　在競爭格局漸趨明晰的過程中，相關廠商需跨越技術、人才、資金等壁壘，在產品技術能力、戰略愿景能力、生態開放能力三大維度上展開角逐。通過遴選，報告選擇了5家大模型廠商，分別為商湯、百度、阿里巴巴、華為、騰訊，評價模型包含15個一級指標、56個二級指標，對廠商大模型的各個能力進行評估。 　 　　用戶建議：

　　通過此報告能夠了解大模型廠商的競爭態勢，關注領先廠商，內部創建大模型戰略文件，明確其優勢、帶來的風險和機遇，以及部署路線圖，針對具體的用例，權衡模型的優勢和風險，并選擇合適場景試點、評估大模型的應用價值。 　 具體內容如下

來源：中國信通院CAICT 　　近日，中國信息通信研究院中國信通院產業與規劃研究所聯合蘇州工業園區數字孿生創新坊、中國互聯網協會數字孿生技術應用工作委員會編制了并發布了《數字孿生城市產業圖譜研究報告（2022年）》。報告首次研究提出數字孿生產業概念與內涵、我國數字孿生產業四階段體系，分析數字孿生產業發展現狀與趨勢，繪制數字孿生城市產業總體視圖和細分領域視圖，結合蘇州工業園區、上海臨港、雄安等地建設經驗，提出數字孿生產業發展建議，希望能為社會各界提供借鑒和參考。 　　報告核心觀點 　　1.首次研究提出數字孿生產業概念與內涵

　　數字孿生產業包括核心企業、關聯企業以及輻射企業3個部分。狹義的數字孿生產業以數字孿生核心技術企業為主，即以孿生建模、可視化渲染和仿真推演為核心，以感知標識、GIS與新型測繪、交互控制技術提供商為外核，圍繞關鍵技術形成數字孿生城市核心業態。廣義的數字孿生產業既包含核心企業也包含關聯企業，關聯企業為智慧城市、智慧機場、智能制造、智慧醫療、智慧能源、智慧交通、智慧流域、智慧建筑、航空軍事等集成應用提供商，關聯產業驅動經濟社會、國防等各領域產業的轉型升級。輻射企業包括咨詢、評測、標準、安全、融合基礎設施、算力基礎設施、網絡基礎設施等相關供應商，帶動ICT產業集群發展。

圖1數字孿生產業定義 　**　2.首次提出我國數字孿生產業四階段體系**

　　我國數字孿生產業發展階段正處于增長期。從中央部委到地方政府積極出臺數字孿生相關政策文件，數字孿生相關技術越來越受到關注，數字孿生應用廣度與深度也持續拓展，根據發展驅動力、技術特征、市場特征和應用場景，可將我國數字孿生產業發展歷程分為產業早期、產業探索期、產業增長期和產業成熟期4個階段。當前我國正處于產業增長期。

圖2我國數字孿生產業發展階段 　　3.繪制數字孿生城市產業總體視圖和細分領域視圖

　　數字孿生城市是數字孿生技術在城市層面的廣泛應用，具備數字孿生產業內涵與特征，既包含數字孿生核心技術、行業應用，也包括基礎設施、支撐服務和網絡安全等相關保障措施。因此，根據數字孿生產業框架，結合產業發展動態和企業綜合實力評估，選取了核心產業、關聯產業和輻射產業等各領域業務代表性較強的企業（機構），形成了數字孿生城市產業圖譜。

圖3我國數字孿生城市產業總體視圖 具體內容如下：

來源：工業數據空間技術組

　　近日，由工業數據空間技術組牽頭制定的《工業數據空間場景案例集》在工業互聯網平臺創新合作中心第十一次主任聯席會正式發布。案例集由技術組組長單位卡奧斯COSMOPlat牽頭，中國工業互聯網研究院、常州市企業信息化協會等21家單位共同參與，匯聚了企業數字化過程中工業數據空間安全與治理領域的實踐案例，為工業數據空間的構建和發展提供了實踐基礎和參考借鑒。 　 　　作為技術組重要工作成果，案例集旨在推進安全、有序的企業數字化、網絡化、智能化轉型，為工業數據空間深度應用尋找“中國樣本”，主要圍繞工業數據應用及數據智能、工業數據采集及平臺管理、工業數據治理及數據資產三個維度，就工業、制造業數字化轉型過程中面臨的數據管理與治理實踐，進行案例分享，共同探討工業互聯網數據安全與管理的經驗與未來趨勢。 　 　　案例集自征稿啟動以來，得到技術組成員單位及社會各界的積極響應，在經過稿件征集、專家評審、組織編撰等各階段后，匯聚了涵蓋工廠數字化、智慧能源、城市數字化、智慧物流等不同領域的實踐探索，對建設安全、可信的工業數據空間，推動各行業數據驅動的數字化轉型具有較強借鑒意義和推廣價值。 　 具體內容如下

近日，阿里云研究中心正式發布《制造業數字化轉型案例集（2022年）》。

案例集涵蓋IT基礎設施云化、數字工廠、區域工業互聯網平臺、C2M 模式、工業智能、數字中臺6個重要創新領域，橫跨16大垂直行業、32個標桿案例。對阿里過去幾年在制造業數字化轉型的積累與最佳實踐從行業、技術、場景、模式與組織等多個角度進行剖析，并進行系統性歸納與梳理，希望借此為走在轉型路上的制造企業帶來思考與啟發。

步入數字時代，中國制造業正迎來前所未有之大變局。復雜多變的商業環境、消費主權的崛起以及行業邊界打破所引發的商業格局的重構，在不斷倒逼制造企業快速加入到數字化轉型的行列中。轉型的快慢決定的不是企業好與壞的問題，而是生與死的問題。

現如今，云計算、物聯網、大數據、人工智能、5G、工業互聯網為代表的新一代數字基礎設施在制造業的安裝，推動眾多企業進入到數字化轉型的深水區 – 轉型從局部擴展步入全局優化階段 ; 從內部鏈接到外部協同階段；從存量業務優化到增量業務創新階段。這一轉型是一項復雜的系統工程，除了數字技術，還涉及到運營模式、用戶體驗、商業模式、組織與工作方式等全方位的轉型與重塑。 但可以預見的是，未來數字化轉型的制造企業，其風險抵抗能力、營收能力與創新速度，都將成倍于仍處在轉型邊緣的企業，也更有可能成為所屬行業的新的領軍者。

過去一年，在與多位制造業高管的交流中，我們發現，缺少行業最佳實踐與先進標桿案例被多數企業視為轉型的一大阻力。 一個優秀的標桿案例，是可參考、可操作、可復制的，有助堅定企業轉型的決心，讓企業在轉型過程中少走彎路。

本著這個初衷，阿里云研究中心聯合阿里云通用事業部、阿里云數據智能業務部、阿里云 IOT 智能制造事業部門共同調研與匯編了《制造業數字化轉型案例集》。

案例集涵蓋IT基礎設施云化、數字工廠、區域工業互聯網平臺、C2M 模式、工業智能、數字中臺6個重要創新領域，橫跨16大垂直行業、32個標桿案例。對阿里過去幾年在制造業數字化轉型的積累與最佳實踐從行業、技術、場景、模式與組織等多個角度進行剖析，并進行系統性歸納與梳理，希望借此為走在轉型路上的制造企業帶來思考與啟發。

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

由中國信通院及工業互聯網產業聯盟聯合編寫的《工業互聯網平臺白皮書 2021（平臺價值篇）》（以下簡稱《白皮書：平臺價值》）正式發布。《白皮書：平臺價值》結合工業互聯網平臺應用推廣趨勢與產業界需求，提煉構建平臺賦能價值體系，同時研究分析了價值導向的平臺能力選型。

//www.aii-alliance.org/index/c145/n2781.html

《白皮書：平臺價值》共分為三大部分，第一部分為平臺應用態勢及價值內涵分析，該部分對平臺發展階段進行了判斷，并詳細闡述了平臺應用價值體系；第二部分為平臺應用體系多維分析，通過國內外平臺賦能案例梳理得到“應用價值-業務場景”、“業務場景-平臺能力”、“應用價值-平臺能力”二維熱力圖，并結合熱力圖對平臺應用場景、價值、平臺能力之間的復合關系進行了詳細分析；第三部分為總結及展望，對平臺未來應用價值、賦能場景、提供能力進行了展望。

《白皮書：平臺價值》的發布將為工業互聯網平臺進一步發展及制造業數字化轉型提供參考和借鑒。下一步，中國信通院與工業互聯網產業聯盟還將圍繞工業互聯網平臺其他領域深化研究，推出專題性白皮書，歡迎大家持續關注。

近日，在京舉辦的“第四屆中國數據安全治理高峰論壇”上，重磅發布《數據安全治理白皮書3.0》（以下簡稱：白皮書）。白皮書內容涵蓋數據安全治理全球形勢分析、理論技術研究、框架體系構建、行業實踐案例、政策法規標準、未來趨勢預測等，旨在為各行業數據安全治理工作提供更多經驗總結與信息參考。

白皮書提到，隨著數據逐漸變成新時代生產生活的支柱，數據安全也日益成為保障經濟發展、社會穩定和國家安全的重要基石。近年來，為了在全球數字化轉型競爭中搶占戰略先機，為本國基于數據的新興產業發展提供良性有序的發展環境，包括我國在內的世界各國都紛紛加速推進數據安全和公民隱私保護立法，積極編制并陸續密集發布各種相關的政策、法規、標準、規范，不斷對企業和組織提出嚴格細致的合規要求和數據保護義務。

白皮書指出，當前，數據對全球經濟和社會發展的影響和作用正在由“量”到“質”的根本性躍升。在由互聯網、移動互聯網為代表的信息時代，數據被定義為信息的形式化表示，而物聯網、云計算和人工智能技術的飛速發展，已經并仍在加速促生著從“數據”到“大數據”的由量變到質變的演進：大數據除了沿襲數據作為表示信息的形式化載體這一屬性外，同時又反過來成為挖掘新信息和新知識的基礎原材料，在經過統計分析和機器學習等技術和方法的發掘和利用后，既迸發出巨大價值，又預示著無限潛能。根據2020年4月9日發布的《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，我國已將數據上升為與土地、勞動力、資本、技術并列的新型生產要素。

本次白皮書著重針對以下內容進行了修訂：

1.新增針對“數據安全、信息安全、網絡安全”及“數據安全治理、數據安全管理”等近似概念間聯系與區別的解讀；

2.更新“政務云及金融、能源、教育、電信運營商及醫療”等行業數據安全治理實踐案例；

3.新增數據安全相關政策、法律和標準介紹；

4.新增數據安全治理國內外相關理論與介紹；

5.新增數據安全治理發展進程中的問題與展望；

6.更新國內外重大數據安全事件匯總；

7.更新數據安全關鍵技術——新增數據資產梳理、差分隱私、數據安全運維、數據水印和數據使用行為溯源、多層次數據保護等內容；

8.新增數據安全新興前沿技術：多方計算、聯邦學習、數據安全虛擬化引擎、數據安全SAAS能力等內容...

來源：中國信通院CAICT

近日，中國信通院發布《中國數字經濟發展白皮書（2020年）》，對我國各地區數字經濟發展、各行業數字化轉型、各領域發展亮點、數字經濟政策體系等進行了深入分析。其中，數字經濟測算方法被納入G20（阿根廷）《數字經濟測算工具箱》，測算結果被廣泛引用。

當前，新一輪科技革命和產業變革席卷全球，數據價值化加速推進，數字技術與實體經濟集成融合，產業數字化應用潛能迸發釋放，新模式新業態全面變革，數據已成為數字經濟發展的關鍵生產要素。從產業角度來看，我國已形成較為完整的數據供應鏈，在數據采集、數據標注、時序數據庫管理、數據存儲、商業智能處理、數據挖掘和分析、數據安全、數據交換等各環節形成了數據產業體系，數據管理和數據應用能力不斷提升。

《白皮書》就我國各地區數字經濟的發展情況進行了量化分析。從總量來看，江蘇、浙江、上海、北京、福建、湖北、四川、河南、河北、安徽、湖南等省份數字經濟增加值超過1萬億元；從占比來看，北京、上海數字經濟在地區經濟中占據主導地位，數字經濟GDP占比已超過50%。

白皮書看點如下：

一、數字經濟框架從“三化”擴展到“四化”：數字產業化、產業數字化、數字化治理、數據價值化；

二、我國數字經濟規模不斷擴張、貢獻不斷增強，2019年我國數字經濟增加值規模達到35.8萬億元，占GDP比重達到36.2%；

三、我國數字經濟結構持續優化，2019年數字產業化增加值達7.1萬億元，占GDP比重7.2%；產業數字化增加值達28.8萬億元，占GDP比重為29.0%；

四、數據成為數字經濟發展的關鍵生產要素，數據價值化按照資源化、資產化、資本化三階段加速推進。

數字化治理能力提升，數字政府建設加速推進政府治理從低效到高效、從被動到主動、從粗放到精準、從程序化反饋到快速靈活反應轉變，新型智慧城市已經進入以人為本、成效導向、統籌集約、協同創新的新發展階段，國家治理能力現代化水平得到了顯著提升。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202104/t20210423_374626.htm