本白皮書分為四大部分:
本白皮書在《數據資產管理實踐白皮書3.0》的基礎上,以全面盤點數據資產、不斷提升數據質量、實現數據互聯互通、提高數據獲取效率、保障數據安全合規、數據價值持續釋放等角度,通過權威數據和典型事件,生動剖析了數據資產管理的重點內容和目標。在原有管理職能的介紹下,嘗試說明數據資產化管理的關鍵活動步驟,并在實施步驟方面,增加了各實施階段的具體輸出物,并增加了“數據價值管理工具”和“數據服務管理工具”,更好的指導企業搭建數據資產管理平臺,開展數據資產管理相關工作。
德勤發布中國人工智能產業白皮書,內容關于人工智能行業綜述,人工智能商業化應用,以及中國主要人工智能產業發展區域及定位。
主要發現
中國人工智能產業發展迅速, 但整體實力仍落后于美國。中國人工智能產業發展迅速, 2018年中國人工智能市場規模有望超過300億元人民幣。人工智能企業數量超過1000家,位列全球第二。本次人工智能浪潮以從實驗室走向商業化為特征, 其發展驅動力主要來自計算力的顯著提升、 多方位的政策支持、 大規模多頻次的投資以及逐漸清晰的用戶需求。與此同時,中國處于人工智能發展初期, 基礎研究、 芯片、 人才方面的多項關鍵指標與美國差距較大。
中國企業價值鏈布局側重技術層和應用層, 對需要長周期的基礎層關注度較小。人工智能產業鏈分為基礎層(芯片、 算法框架)、 技術層(計算機視覺、自然語義理解、 語音識別、 機器學習) 和應用層(垂直行業/精確場景)。中國企業布局比較偏好技術相對成熟、 應用場景清晰的領域, 對基礎層關注度較小。瞄準AI專用芯片或將為中國企業另辟蹊徑。
3.科技巨頭生態鏈博弈正在展開,創業企業則積極發力垂直行業解決方案,深耕巨頭的數據洼地, 打造護城河。科技巨頭構建生態鏈, 已經占據基礎設施和技術優勢。創業企業僅靠技術輸出將很難與巨頭抗衡, 更多的創業企業將發力深耕巨頭的數據洼地(金融、 政府事務、 醫療、 交通、 制造業等),切入行業痛點, 提供解決方案, 探索商業模式。
政府端是目前人工智能切入智慧政務和公共安全應用場景的主要渠道,早期進入的企業逐步建立行業壁壘, 未來需要解決數據割裂問題以獲得長足發展。各地政府的工作內容及目標有所差異, 因而企業提供的解決方案并非是完全標準化的,需要根據實際情況進行定制化服務。由于政府一般對于合作企業要求較高,行業進入門檻提高, 強者恒強趨勢明顯。
人工智能在金融領域的應用最為深入, 應用場景逐步由以交易安全為主向變革金融經營全過程擴展。傳統金融機構與科技企業進行合作推進人工智能在金融行業的應用, 改變了金融服務行業的規則, 提升金融機構商業效能,在向長尾客戶提供定制化產品的同時降低金融風險。
醫療行業人工智能應用發展快速,但急需建立標準化的人工智能產品市場準入機制并加強醫療數據庫的建設。人工智能的出現將幫助醫療行業解決醫療資源的短缺和分配不均的眾多民生問題。但由于關乎人的生命健康, 醫療又是一個受管制較嚴的行業。人工智能能否如預期廣泛應用, 還將取決于產品商業化過程中如何制定醫療和數據監管標準。
以無人駕駛技術為主導的汽車行業將迎來產業鏈的革新。傳統車企的生產、 渠道和銷售模式將被新興的商業模式所替代。新興的無人駕駛解決方案技術公司和傳統車企的行業邊界將被打破。隨著共享汽車概念的興起。無人駕駛技術下的共享出行將替代傳統的私家車的概念。隨著無人駕駛行業規范和標準的制定, 將衍生出更加安全和快捷的無人貨運和物流等新興的行業。
人工智能在制造業領域的應用潛力被低估,優質數據資源未被充分利用。制造業專業性強, 解決方案的復雜性和定制化要求高, 所以人工智能目前主要應用在產品質檢分揀和預測性維護等易于復制和推廣的領域。然而, 生產設備產生的大量可靠、 穩定、 持續更新的數據尚未被充分利用, 這些數據可以為人工智能公司提供優質的機器學習樣本, 解決制造過程中的實際問題。
人工智能加速新零售全渠道的融合,傳統零售企業與創業企業結成伙伴關系, 圍繞人、 貨、 場、 鏈搭建應用場景。人工智能在各個零售環節多點開花, 應用場景碎片化并進入大規模實驗期。傳統零售企業開始布局人工智能, 將與科技巨頭在應用大數據和人工智能領域同臺競技, 意味零售商將更加積極與創業公司建立伙伴關系。
政策與資本雙重驅動推動人工智能產業區域間競賽, 京滬深領跑全國, 杭州發展逐步加速。京津冀、 珠三角、長三角以及西部川渝地區成為人工智能企業聚集地區。北京、 上海、 深圳牢牢占據人工智能城市實力第一梯隊的位置, 廣州的大型企業與初創企業數量較少, 杭州主要依靠阿里巴巴,因而屬于第二梯隊, 重慶則受到技術與人才基礎限制處于第三梯隊。
各地政府以建設產業園的方式發揮人工智能產業在推動新舊動能轉換中的作用。人工智能產業園呈現多點開花、 依托原有高科技產業園以及與原有園區企業產生聯動效應的特點。但由于建設速度過快, 園區也出現了空心化與人才缺口的問題。
12.杭州未來科技城抓住人工智能產業快速發展的機會并取得顯著成績,未來可以從人才、 技術、 創新三要素入手進一步打造產業競爭力。推出培養、 吸引、 保留人才的具體措施, 建立具有成長性的人才庫;通過完善產業鏈布局, 發現高價值技術企業并了解企業訴求。提高對技術型企業的招商效率;從創新主體、創新資源和創新環境三個層次聚集創新要素, 打造利于企業創新創業的有利條件。
摘要: 當前,全球大數據正進入加速發展時期,技術產業與應用創新不斷邁向新高度。大數據通過數字化豐富要素供給,通過網絡化擴大組織邊界,通過智能化提升產出效能,不僅是推進網絡強國建設的重要領域,更是新時代加快實體經濟質量變革、效率變革、動力變革的戰略依托。 本白皮書是繼《大數據白皮書(2014年)》、《大數據白皮書(2016年)》、《大數據白皮書(2018年)》之后中國信通院第四次發布大數據白皮書。本白皮書在前三版的基礎上,聚焦一年多來大數據各領域的進展和趨勢,梳理主要問題并進行展望。在技術方面,重點探討了近兩年最新的大數據技術及其融合發展趨勢;在產業方面,重點討論了我國大數據產品的發展情況;在數據資產管理方面,介紹了行業數據資產管理、數據資產管理工具的最新發展情況,并著重探討了數據資產化的關鍵問題;在安全方面,從多種角度分析了大數據面臨的安全問題和技術工具。希望本白皮書的分析可以對政府和行業提供參考。
目錄:
一、國際大數據發展概述. 1
二、融合成為大數據技術發展的重要特征. 8
三、大數據產業蓬勃發展. 14
四、數據資產化步伐穩步推進. 25
五、數據安全合規要求不斷提升. 35
六、大數據發展展望. 41
11月6日,中國通信標準化協會(CCSA)物聯網(TC10)第二十三次全會在許昌召開。在當天的“5G與C-V2X研討會”上,中國聯通攜手中興通訊(ZTE Corporation, 0763.HK / 000063.SZ)并協同其他廠家正式發布了《“物聯網+區塊鏈”應用與發展白皮書》。
該白皮書由CCSA TC10 物聯網區塊鏈子工作組組織研究與制訂,經過子工作組的區塊鏈專家們的深入研討與修訂,最終完成并向業界發布。白皮書基于對區塊鏈技術特點、產業情況、與物聯網融合的分析,從區塊鏈對物聯網網絡發展的促進、對物聯網平臺能力的提升等方面進行了闡述,梳理了區塊鏈賦能物聯網行業的各領域應用案例,對區塊鏈與物聯網融合發展提出了建議。
該白皮書聚焦于人工智能產業化發展歷程和現狀,整合清華大學全球產業4.5研究院的學術觀察和百度大學Alpha學院的業界實踐,從產業演進的視角具體探討不同人工智能技術的產業化發展歷程,深入分析產業化發展狀況,發現人工智能產業化的動態結構和競爭焦點,以期為從業者、投資者和研究者提供有意義的啟發。
該白皮書對大數據與實體經濟融合發展情況進行了全景展現,報告顯示我國大數據融合發展已具備技術、產業、應用和政策基礎,大數據在制造業、農業、服務業等實體經濟各領域應用不斷深入,給經濟社會帶來的益處和價值日益顯現。此外,白皮書還對大數據與實體經濟融合發展機遇與挑戰進行了深入分析,對推動我國大數據與實體經濟融合創新發展提出了政策建議。
本白皮書從人工智能數據安全的內涵出發,首次提出人工智能數據安全的體系架構,在系統梳理人工智能數據安全風險和安全應用情況的基礎上,總結了國內外人工智能數據安全治理現狀,研究提出了我國人工智能數據安全治理建議。
德勤科技、傳媒和電信行業聯合推出《全球人工智能發展白皮書》。《全球人工智能發展白皮書》深入研究人工智能技術步入商業化階段后,在全球各主要城市的創新融合應用概況,以及其將對金融、教育、數字政務、醫療、無人駕駛、零售、制造業、智慧城市等各行業帶來的深刻變革。
在中國信息通信研究院主辦,中國通信標準化協會、中國通信標準化協會云計算標準與開源推進委員會、混合云產業推進聯盟、云原生產業聯盟、云服務經營自律委員會、網絡風險與保險創新實驗室支持的“2019可信云大會”上,中國信通院發布了《云計算發展白皮書(2019)》。這是繼《云計算白皮書(2012年)》之后,中國信息通信研究院第5次發布云計算白皮書,內容涵蓋云計算的產業特點、技術熱點、開源現狀、安全發展、行業應用、發展建議等方面。
10月27日上午,在全國信息安全標準化技術委員會2019年第二次工作組“會議周”上,《人工智能安全標準化白皮書(2019版)》正式發布。白皮書由中國電子技術標準化研究院、清華大學、百度、華為、360、阿里巴巴等29家企事業單位共同編制。白皮書調研了人工智能發展情況,梳理了國內外人工智能安全的法規政策和標準化現狀,分析了人工智能安全的風險挑戰和屬性內涵,研究給出了人工智能安全標準化體系框架,提出了人工智能安全標準化工作建議。