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《人工智能安全標準化白皮書（2023版）》發布

2023年5月29日，在全國信息安全標準化技術委員會2023年第一次標準周“人工智能安全與標準研討會”上，信安標委大數據安全標準特別工作組發布《人工智能安全標準化白皮書（2023版）》。白皮書由中國電子技術標準化研究院等20家單位共同編寫，梳理了人工智能技術與應用發展現狀，分析了人工智能面臨的新的安全風險，結合國內外人工智能安全政策與標準現狀，指出了人工智能安全標準需求，提出了下一步開展人工智能安全標準化工作的建議，為規范引導人工智能安全標準化工作提供參考。

//www.tc260.org.cn/front/postDetail.html?id=20230531105159

人工智能是人類科學技術發展的重要成果，是信息時代向前演進的關鍵 動力。運用好、發展好、治理好人工智能，讓人工智能持續、安全地造福人類社 會，已經成為世界各國的基本共識。黨的十八大以來，在習近平新時代中國特色社會主義思想指引下，我國人 工智能保持了安全、有序、快速的發展進程，在政治、軍事、醫療、工業、經濟等 領域作用日益關鍵，已逐漸成為國家和社會的技術支柱。當前，人工智能發展再一次邁入關鍵時期，以生成式人工智能為代表的新 技術、新應用不斷打破人們對于人工智能的固有認知，也帶來了大量網絡意識 形態安全、數據安全、個人信息安全等方面新風險、新挑戰，化解安全風險、統 籌發展和安全成為重大難題。貫徹總體國家安全觀，全國信息安全標準化技術委員會大數據安全標準 特別工作組堅持發揮標準化工作基礎性、規范性作用，開展了一系列人工智能 安全標準化工作，為推動人工智能發展貢獻力量。面對人工智能安全新形勢，為全面介紹人工智能安全標準化工作進展情 況，分享相關工作經驗，在《人工智能安全標準化白皮書（2019版）》等前期研 究成果基礎上，特發布本白皮書。

“來源：隱私計算聯盟、中國信息通信研究院云計算與大數據研究所”

2022年12月28日，由中國信息通信研究院、中國通信標準化協會指導，隱私計算聯盟、中國通信標準化協會大數據技術標準推進委員會聯合主辦的“2022可信隱私計算峰會”在京召開。會上，中國信通院云計算與大數據研究所所長何寶宏發布了《隱私計算白皮書（2022年）》。

近年來，在政策驅動和市場需求同時作用下，隱私計算技術作為保障數據安全流通的有效方式，乘時乘勢高速發展，已逐漸成為促進數據要素跨域流通和應用的核心技術，廣泛應用于金融、通信、互聯網、政務、醫療、制造、能源等諸多領域。

《隱私計算白皮書（2022年）》將全面展現行業成就及發展新態勢，旨在為產業界應用隱私計算技術提供參考指導，推動隱私計算行業健康發展，在數據要素市場建設中發揮更大的價值。

以下為發布實錄

《隱私計算白皮書（2022年）》由隱私計算聯盟聯合行業多家單位共同編制，主要涉及隱私計算概況、技術分析、應用分析、行業分析、熱點問題分析以及總結展望等多個方面。

隨著數字經濟持續高速增長，數據流通已成為數據價值化的重要途徑。而在滿足數據融合需求的同時，如何增強數據要素安全防護是數據流通面臨的關鍵問題。

隱私計算是平衡數據利用與安全的重要路徑。近幾年來，我國持續重視隱私計算技術的發展，特別是今年，國內多部門密集出臺了一系列政策文件，提出支持隱私計算技術探索，促進數據要素市場流通，隱私計算產業迎來良好發展環境。

根據隱私計算技術、應用的不同發展特點，隱私計算的發展歷程可劃分為四個發展階段，即萌芽期、探索期、增長期、穩定期。當前，隱私計算正處于產業快速增長期，即將邁入前景廣闊的穩定期。在未來，隨著我國數據要素市場的加速建設，隱私計算技術進一步成熟，隱私技術的行業應用規模也將穩定增長。

2022年，隱私計算在技術上迎來了一系列的創新迭代。一方面，各個主流技術路線持續迭代優化，在單點層面提升了能力上限；另一方面，為了適應現實場景，業內也開始探索通過技術融合等方式突破瓶頸。

在多方安全計算技術領域，今年行業內針對多方安全計算的性能優化與應用擴展取得了一定進展。在性能優化方面，通過對現有算法協議改造、結合硬件加速能力等方式，實現了數倍到數十倍的性能提升，提高了可用性；在應用擴展方面，各種新算法和新協議相繼出現，豐富了多方安全計算的應用場景。

在聯邦學習領域，今年涌現出了大量的優秀研究成果，技術處于快速發展階段。在性能優化方面，業內持續探索高效的聯邦學習算法，有效降低了異構網絡、物理距離、通信數據量等因素造成的通信瓶頸影響；在安全加固方面，針對增強協議的隱私保護能力、檢測并防御潛在的各類安全攻擊等方向均有新技術的出現，促進聯邦學習安全性持續、穩固的提升；在模型效用提升方面，更多AI新技術被引入到聯邦學習中，以求更有效地發揮可用數據的價值，解決多方交集數據稀缺的問題。

在可信執行環境（TEE）領域，從硬件側到軟件側均取得突破進展，為技術大規模落地應用提供了必要條件。在硬件側，隨著TEE技術的不斷成熟，越來越多的國內外硬件廠商在各自的硬件產品中加入了TEE相關能力。在軟件側，業內推出了一系列基于TEE的庫操作系統、隱私計算平臺等，提高了TEE技術的易用性；同時提出了支持各類硬件的通用TEE解決方案以及異構TEE互認證機制，逐漸打破了異構TEE之間的隔離性。

為降低單一技術局限性的影響，多技術融合為解決隱私計算的各類技術瓶頸提供了有效手段。多方安全計算與聯邦學習融合，可以增強對中間數據的安全保護能力，實現更加安全的聯邦學習聚合算法。多方安全計算與可信執行環境融合，可以防止因硬件環境被破壞導致的數據隱私泄露，同時降低多方安全計算跨網節點的通信瓶頸影響，進而提高計算效率。聯邦學習與可信執行環境融合，可以通過技術手段降低對可信第三方的信任依賴，增強整套系統的安全性。

隨著數據安全重視程度不斷增長，隱私計算的應用需求從聯合計算逐漸擴展到了數據全生命周期，隱私計算概念逐漸外延為“廣義隱私計算”技術體系，在原有基礎上擴展了數據限制發布、數據失真、輔助融合等技術。廣義隱私計算技術可以實現數據全生命周期的隱私保護和數據可控可計量。

目前，隱私計算在金融、通信、政務、互聯網、醫療等行業中的應用廣泛。通過調研分析，隱私計算的應用主要覆蓋兩類場景：第一類中，傳統信息安全技術已被普遍應用，但仍存在安全風險，隱私計算的應用可以進一步提升安全性，稱為隱私計算存量優化應用場景；第二類中，傳統信息安全技術無法滿足應用需求，隱私計算則提供了新的機會，拓展了數據安全流通的應用場景，稱為隱私計算增量創新應用場景。

隱私計算存量優化應用場景，主要有三個特點：一是原始數據保護要求較為嚴格；二是在保護原始數據安全前提下，通過共享數據ID提高計算效率；三是數據集規模較大。相比于傳統的方法，存量優化場景解決方案能夠加固對隱私數據的安全保護，同時提升關鍵的業務指標。

隱私計算增量創新應用場景拓展了數據安全流通的應用場景。該類場景對原始數據的保護更為嚴格；在保護原始數據安全同時具有特殊的要求，如需要在保護數據ID條件下完成特定任務等。通過隱私計算技術能夠滿足傳統數據流通技術無法支持的場景需求。兩個案例表明增量創新場景能夠完成特定安全要求下的數據流通任務，同時提升業務指標和計算效率。

從現有應用來看，國內隱私計算以To B市場為主，參與方類型眾多。行業需求方已覆蓋金融、通信、互聯網、政務等對數據融合需求較強的多個行業。技術提供方實現了以多方安全計算、聯邦學習、可信執行環境為主要技術路線的隱私計算平臺類產品，包括隱私計算垂類企業、大數據企業、區塊鏈公司等軟件提供商以及硬件支持類企業。

目前隱私計算技術提供方的商業模式主要分為平臺建設與數據運營兩大類。在未來，平臺建設不僅可以在現有的金融、通信、政務等核心行業的基礎上繼續擴大，也可以在醫療、能源、交通等創新領域進行拓展。對于數據運營而言，從傳統數據集或API調用轉向隱私計算模式進行升級改造將是未來的發展趨勢。根據這兩類商業模式的相關數據進行測算，預計到2025年我國隱私計算市場規模將達到百億元。

今年隱私計算領域標準、論文、專利等成果依然快速增長。在標準方面，隱私計算國際標準開始向安全和互聯互通進行擴展。而國內隱私計算相關標準迭代更快，已經向著各個應用場景、軟硬結合、互聯互通等方向逐步擴展。在論文、專利方面，隱私計算作為一種新興的融合技術，其理論研究和技術應用產出均呈現上升趨勢，也順應了世界各國重視數據隱私安全的政策基調。

開源生態促進隱私計算行業蓬勃發展。開源作為一種新型的生產協作方式正逐漸滲入到各個技術領域，也同樣有益于隱私計算行業。從隱私計算開源項目數量上來看，今年的隱私計算開源項目顯著增多，開源的技術路線以多方安全計算和聯邦學習為主。這些開源項目的不斷涌現，既可以降低隱私計算行業門檻，為行業發展帶來活力，又可以提升隱私計算平臺的安全可信性。

隱私計算技術在不同行業、不同場景和不同技術路線中的安全分級是應用過程中的熱點問題。根據廣泛研討，隱私計算安全分級框架思路如下：第一步，全面梳理隱私計算產品所面臨的安全威脅及風險點，可參考中國信通院牽頭編寫的隱私計算安全標準及評測實踐；第二步，定量分析各產品的數據保護程度，形成通用的數據保護程度評價體系，并結合主動攻擊和定量分析的方式做到安全可驗證、可度量；第三步，結合各行業的數據分類分級要求，確定各業務場景的安全基線，形成各分支技術通用且符合業務場景需求的安全分級框架。

隱私計算性能在某些計算場景中已顯著增強，未來可從軟件和硬件兩個層面進一步優化。在軟件層面，一是進行并行化處理，二是選擇高效的調度算法提升網絡通信效率，三是對算法本身進行合理優化。在硬件層面，使用專用的加速設備將同態加密等復雜運算轉移至硬件上執行可以縮短計算耗時，提升計算性能。

探索兼容性強、開放度高的互聯互通模式將成為數據流通的重要方向。然而，隱私計算互聯互通需要統一規范的接口、協議等實現跨平臺的數據、算法、算力的交互與協同。由于技術原理的復雜性和產品形態的多樣性，需要行業多方協作共同探索可驗證、可推廣的互聯方案，以便于在技術上形成統一的標準規范，在應用上適配業務場景，共同推動構建完善的互聯互通生態網絡。

隨著《中華人民共和國個人信息保護法》（以下簡稱“個保法”）出臺，隱私計算領域合規問題迎來廣泛探討。我們認為，單純使用隱私計算技術并不能免除取得授權同意義務、達到絕對的匿名化或滿足目的限制要求，它并不是為了幫助履行個保法的合規義務而設計的合規工具，而是對于增強數據處理安全性具有積極意義的技術手段。隱私計算可以通過加密、分片、不傳遞原始數據等方式大大降低數據泄露和被濫用的風險。

隱私計算作為數據流通的重要創新前沿技術，近幾年來在技術、應用和行業層面上都得到了快速發展，下一步應在性能提升、安全分級、互聯互通等方面重點突破。在未來，隨著隱私技術產品的技術能力和應用模式越發成熟，隱私計算將有助于構建數據流通的基礎設施，在保證安全的前提下有效持續釋放數據要素價值，促進數字經濟高質量發展。

本次隱私計算白皮書編寫匯聚了多方力量。面對這個日新月異、快速發展的行業，我們期待與業界共同守正創新，推動隱私計算行業健康發展，讓隱私計算在數據要素市場建設過程中發揮更大的價值！

我國高度重視數據安全流通技術的發展應用，過去一年內多個部門密集出臺了一系列戰略、規劃和政策，強調數據要素流通的重要性，提出數據安全流通的建設方案。2022 年 1 月國務院辦公廳印發的《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》中提出，探索“原始數據不出域、數據可用不可見”的交易范式。12 月19 日，中共中央、國務院發布的《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》提出要建立數據產權分置的產權運行機制，建立合規高效的數據要素流通和交易制度，從數據產權、流通交易、收益分配、安全治理等四項制度提出二十條政策舉措，初步形成我國數據基礎制度的“四梁八柱”。

隱私計算技術作為保障數據安全流通的有效方式，在政策驅動和市場需求同時作用下，乘時乘勢高速發展，已逐漸成為促進數據要素跨域流通和應用的核心技術，廣泛應用于金融、政務、醫療、能源、制造等諸多領域。2021 年，中國信通院云大所聯合隱私計算聯盟發布《隱私計算白皮書（2021 年）》，全面展示了隱私計算發展狀況。經過一年多的發展，隱私計算在政策、技術、應用等方面上均迎來了新的進展。《隱私計算白皮書（2022 年）》將全面展現行業成就及發展新態勢，希望為產業界應用隱私計算技術提供參考指導，推動隱私計算行業健康發展，讓隱私計算在數據要素市場建設過程中發揮更大的價值。

本研究報告亮點如下： ? 縱覽發展歷程，明確當前進展

根據隱私計算技術出現、發展、落地到廣泛應用的不同特點，梳理隱私計算發展階段，明確當下發展階段并研判未來發展前景。 **? 把握技術前沿，洞察發展趨勢 **

作為數據安全流通的關鍵技術，隱私計算技術向推動應用落地的方向持續發展，可用性和可信性進一步增強。通過對技術發展的前沿進行整理和分析，洞察隱私計算技術發展趨勢，為落地應用搭建橋梁。 **? 聚焦應用實際，凸顯應用優勢 **

在廣泛調研的基礎上全面梳理隱私計算在實際數據流通中的最新應用情況，深度剖析隱私計算發揮巨大價值的內在邏輯，更加清晰地回答“隱私計算與傳統數據流通技術相比有何優勢”“哪些特定創新場景只有隱私計算能夠解決”等問題，進一步明確隱私計算優勢，促進隱私計算應用發展。 **? 綜述行業現狀，梳理發展熱點 **

通過對隱私計算商業模式、市場規模、科研、開源、互聯互通等行業情況進行綜述及分析，梳理隱私計算安全性、性能、互聯互通、合規性等發展熱點，把握行業整體脈絡，為戰略布局提供參考。道阻且長，行則將至；行而不輟，未來可期。面對這個日新月異、快速發展的行業，我們期待與業界共同守正創新，推動隱私計算行業健康發展，讓隱私計算在數據要素市場建設和數據流通過程中發揮更大的價值，踔厲奮發譜寫隱私計算新篇章！

2022年9月3日，城市大腦建設高峰論壇期間，《城市大腦標準體系建設指南（2022版）》（簡稱《指南》）正式發布（點擊閱讀原文下載）。在23家地方主管部門的指導和支持下，全國信標委智慧城市標準工作組組織中國電子技術標準化研究院、上海數字產業發展有限公司、山東浪潮新基建科技有限公司等45家產學研用單位共同編制形成。

《指南》明確了城市大腦標準體系建設總體要求，構建了城市大腦標準體系總體框架，從城市大腦總體標準、基礎設施標準、數據標準、關鍵支撐能力標準、應用服務標準、建設管理標準和安全保障標準等七大方面提出了具體建設內容，并圍繞機制建設、標準研制、標準實施、國際合作等方面提出了具體組織實施路徑。

《指南》是我國城市大腦標準化工作的總體性、體系性規劃，既可以為當前和未來一段時間內的城市大腦標準體系建設工作提供指導，也可以促進標準在支撐各地城市大腦項目建設、技術創新、產業發展等方面發揮實效。

為系統、有序推動城市大腦標準化工作，不斷完善城市大腦標準體系，全國信標委智慧城市標準工作組組織相關產學研用單位共同編制形成《城市大腦標準體系建設指南 （2022版）》。

1、《指南》明確了城市大腦標準體系建設總體要求，構建了城市大腦標準體系總體框架，從城市大腦總體標準、基礎設施標準、數據標準、關鍵支撐能力標準、應用服務標準、建設管理標準和安全保障標準等七大方面提出了具體建設內容，并圍繞機制建設、標準研制、標準實施、國際合作等方面提出了具體組織實施路徑。

2、《指南》是我國城市大腦標準化工作的總體性、體系性規劃，既可以為當前和未來一段時間內的城市大腦標準體系建設工作提供指導，也可以促進標準在支撐各地城市大腦項目建設、技術創新、產業發展等方面發揮實效。

3、標準體系層次結構。城市大腦標準體系層次結構包括“01總體”“02基礎設施”“03數據”“04關鍵支撐能力”“05應用服務”“06建設管理”“07安全保障”等七個部分，如圖所示。

4、標準體系總體框架。城市大腦標準體系總體框架主要由“01總體”“02基礎設施”“03數據”“04關鍵支撐能力”“05應用服務”“06建設管理”“07安全保障”等七個部分組成，如圖所示。

5、建設內容-總體標準。總體標準主要用于明確城市大腦定位、相關概念、邊界、應用及相互間關系，主要針對城市大腦基礎性、總體性的概念、框架、模型、等進行規范，包括術語定義、參考架構、評估評價、城市對象標識等……

8月18日，由中國人工智能學會、北京工業大學主辦的中國人工智能院長與名師論壇在線舉行。國務院參事、中國人工智能學會理事長、中國工程院戴瓊海院士，中國人工智能學會常務理事、北京工業大學副校長喬俊飛教授出席開幕式并代表主辦單位致辭。中國人工智能學會副理事長、中科院自動化所副所長劉成林研究員擔任主論壇主持嘉賓。

論壇聚焦人工智能頂尖人才培養、基礎理論突破和學科建設等內容，特別邀請中國工程院院士、浙江大學教授潘云鶴，中國人工智能學會名譽理事長、中國工程院院士李德毅，北京通用人工智能研究院院長朱松純分別帶來《培養AI頂尖人才》《薛定諤+維納+圖靈=？》《為機器立心、為人文賦理》三個主題演講。來自全國一流高校人工智能相關學院領導、骨干教師以及頭部優秀科技企業一起暢談科教協同、產教融合下科研攻關和人才培養等問題。論壇中，由中國人工智能學會組織編制的《人工智能知識點全景圖：邁向智能+時代藍皮書》正式發布。

中國人工智能學會教育工作委員會主任委員，浙江大學人工智能研究所所長吳飛教授對《人工智能知識點全景圖：邁向智能+時代藍皮書》（以下簡稱“藍皮書”）主要內容進行了詳細解讀。

浙江大學吳飛教授發布并解讀《藍皮書》

《藍皮書》主要結合教育部計算機領域本科教育教學改革試點工作計劃（簡稱“101計劃”）中《人工智能引論》課程建設階段性結果，對人工智能教與學的知識點歷史發展和建設思路進行思考，包括人工智能誕生、新一代人工智能發展、人工智能人才培養體系、計算機專業課程體系知識點演變、ACM和IEEE-CS制定的新版人工智能知識點、101計劃中人工智能知識點、K12教育中的人工智能等核心內容。

《人工智能知識點全景圖：邁向“智能+”時代藍皮書》主要內容

《藍皮書》認為，認知是人類智能的重要表現，其基石和燃料是規范化的知識（如概念、屬性和關系等），基于規范化知識就可形成對學習對象的理解和分類。如13世紀末雷蒙·盧爾提出的“知識樹”和萊布尼茲提出的“人類知識字母表”就是對知識進行規范的一種努力。對人工智能所涵蓋內容分類越細致周全，明晰不同內容之間的邊界和聯系，對人工智能的理解就越清晰。為此，需要對人工智能不同知識概念有序組織起來，形成規范化的圖景，由此由點到線、由線到面、由面到體，明晰人工智能宏大復雜的知識網絡，《藍皮書》即為實現這一目標的重要嘗試，對人工智能知識點全景化凝練。

《藍皮書》回顧了人工智能于1956年在達特茅斯啟航后，因為英國政府20世紀70年代發布“萊特希爾（Lighthill）報告”和20世紀80年代神經網絡模型能力受限，使得當時人們對人工智能研究產生了質疑，人工智能發展隨即兩次先后墜入了低谷。人工智能兩次進入發展冬天的本質原因在于人們對人工智能期望過大以及對新生事物的未來發展前景難以預測，當時人工智能理論和方法未能產生所承諾的重大影響又進一步影響了人工智能的研究環境。

回顧這些發展歷程中的主要挫折，不難發現，當與信息環境的變化趨勢不符時，往往就會導致失敗。促使人工智能變化的動力既有來自人工智能研究的內部驅動力，也有來自信息環境與社會目標的外部驅動力，兩者都很重要，但相比之下，往往后者的動力更加強大。

作為一種使能技術，人工智能天然具有與其他學科研究進行交叉的秉性，從這個意義而言，人工智能可謂“至小有內涵，至大可交叉”。因此，人工智能研究本身以及人工智能人才培養需要融合來自神經科學、腦科學、物理學、數學、電子工程、生物學、語言學、認知學等方面的知識，從而使得研究本身能夠解決更復雜問題、所培養人才能夠應對復雜問題挑戰。

中國人工智能人才培養載體初步形成

2017年7月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，這是本世紀以來中國發布的第一個人工智能系統性戰略規劃，這一規劃提出了面向2030年我國新一代人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施，明確了我國新一代人工智能15年內分三步走的戰略目標。《新一代人工智能發展規劃》部署了構建開放協同的人工智能科技創新體系、培育高端高效的智能經濟、建設安全便捷的智能社會、加強人工智能領域軍民融合、構建泛在安全高效的智能化基礎設施體系、前瞻布局新一代人工智能重大科技項目等六項重點任務。2018年4月，教育部印發《高等學校人工智能創新行動計劃》。2020年1月，教育部、發改委、財政部又聯合發布了《關于“雙一流”建設高校促進學科融合加快人工智能領域研究生培養的若干意見》兩個文件來推動人工智能人才培養，在國家頂層戰略部署及多方助推下，截至2022年8月，全國一共有440所高校設置了人工智能本科專業、248所高校設置了智能科學與技術本科專業。2021年11月，國務院學位委員會下發《博士、碩士學位授予和人才培養學科專業目錄（征求意見稿）》，明確將交叉學科列為第14個學科門類，下設集成電路科學與工程、國家安全學、設計學、遙感科學與技術、智能科學與技術、區域國別學六個一級學科。至此，我國本科和研究生層次的人工智能人才培養載體已經形成。

101計劃與人工智能知識點的逐步形成

由于人工智能專業知識體系與計算機課程體系發展息息相關，《藍皮書》對計算機課程體系發展中人工智能知識點演變脈絡進行了梳理，展示了人工智能知識體系從強調程序設計、到算法研究以及功能實現的變化過程。令人感嘆的是，在1968年世界上第一個計算機課程體系中，就將“人工智能”列為知識領域，作為計算機專業學生必修知識點。

2021年末，教育部啟動實施計算機領域本科教育教學改革試點工作計劃（簡稱“101計劃”），圍繞“以生為本、聚焦教學、剖析課堂、賦能教師”的理念，集中建設12門計算機核心專業課程，包括諸如課程知識點建設、在線資源建設、實踐平臺建設等，形成完整的計算機核心課程體系，引領帶動高校計算機人才培養質量的整體提升。

《人工智能引論》是12門核心專業課程之一， 來自15所計算機科學類基礎學科拔尖學生培養基地建設高校中40位老師，以“厚基礎、強交叉、養品行、促應用”為理念，按照“厚算法基礎、養倫理意識、匠工具平臺、促賦能應用”的培養目標，形成了由10個模塊和62個知識點（含9個進階知識點）構成的人工智能知識圖譜，涵蓋表達與推理、搜索與優化、建模與學習、倫理與安全等核心內容，將算法和模型、工具與系統、應用與平臺、倫理和規范等有機結合，反映了人工智能所具有的多學科交叉綜合、滲透力和支撐性強、高度復雜等特點，刻畫了人工智能技術屬性和社會屬性高度融合的內稟。

人工智能學習的升維和降維之辯

K12的信息技術學科核心素養培養日趨重要，中學生所學習人工智能知識與大學本科所學習人工智能知識有一定的交叉重疊，將大學人工智能知識大蓬“降維”為高中所學知識點，為中學生將所學知識在大學階段進行“升維”做好準備。

在《藍皮書》中重點強調了2017年12月教育部印發《普通高中課程方案和語文等學科課程標準（2017年版）》中對人工智能學習的要求，包括要求學生應該了解人工智能的發展歷程及概念，能描述典型人工智能算法的實現過程，通過搭建簡單的人工智能應用模塊，親歷設計與實現簡單智能系統的基本過程與方法，增強利用智能技術服務人類發展的責任。

2022年2月，聯合國教科文組織發布了《K-12 AI課程：政府認可的AI課程圖譜》，這是關于K-12人工智能課程全球狀況的第一份報告。在這份報告中，聯合國教科文組織對K12的人工智能教育提出了九個知識點領域，分別是算法與編程、數據素養、領域問題求解、人工智能倫理、人工智能社會影響、人工智能在其他領域應用、理解和使用人工智能方法、理解和使用人工智能技術、發展和創新人工智能應用。

人工智能，教育先行。《藍皮書》的編寫是中國人工智能學會教育工作委員會及101計劃《人工智能引論》課程建設組對人工智能知識點一次系統性梳理，以激起更多人學習人工智能的興趣、了解人工智能的知識脈絡、樂于掌握人工智能的技能、形成人工智能倫理品行，“志于道，據于德，依于仁，游于藝”。

促進人才鏈、產業鏈和創新鏈的更有效銜接，為構建人工智能領域教學教育、科學研究、人才成長和經濟發展的良好生態正在成為新一代人工智能發展重要議題。推動培養人工智能一流人才，才為我國構筑人工智能發展先發優勢貢獻資源力量。

中國人工智能學會教育工作委員會后續將繼續面向科教協同、產教融合下人才培養和科學研究的方法、路徑和手段編制智能科學與人工智能等相關藍皮書，形成學科知識圖譜。

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。

來源：中關村云計算產業聯盟

　　日前，中關村云計算產業聯盟暨中國云產業聯盟聯合漢能投資共同發布了《2022年中國云計算生態藍皮書》。 　 　　藍皮書首先對云計算行業進行了界定——以按需自主服務的方式通過互聯網為用戶提供彈性可配置的共享計算資源池，按服務模式可分為基礎設施即服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）和軟件即服務（SaaS），按部署模式可分為公有云、私有云及混合云。 　 　　在此基礎之上，藍皮書創造性地提出了“云生態”的概念，并從四大板塊——基礎設施、平臺層關鍵技術、通用軟件和SaaS以及垂直行業應用（金融科技、工業數字化、醫療科技、自動駕駛、機器人等）對云生態進行了論述，梳理了一張生態圖譜，總結了九大行業發展趨勢，深度覆蓋了六十個細分賽道，對整個云生態行業進行了全景掃描。 　

　　九大行業趨勢指明發展方向

　　近年來，中國云計算市場保持高速增長，根據中國信通院數據，2020年我國云計算整體市場規模2091億元，同比增長56%，其中公有云市場規模1277億元，同比增長85%，私有云市場規模814億元，同比增長26%。 　

　　公有云細分市場中，SaaS市場規模達到278億元，較2019年增長43%，PaaS市場規模突破100億元，同比提升145%，數據庫、中間件及微服務增長迅速；根據IDC 2021年三季度統計，阿里云、亞馬遜云、騰訊云、華為云和百度云位居公有云PaaS市場份額前五。IaaS市場規模接近900億元，同比增長98%，阿里云、華為云、騰訊云、天翼云和亞馬遜云占據公有云IaaS市場份額前五。 　　國內云計算技術生態發展不斷成熟，企業上云步伐不斷加快，在宏觀層面，漢能投資撰寫團隊經過緊鑼密鼓的企業征集、走訪調研、專家討論等環節總結出云生態行業九大發展趨勢，以及蘊含在趨勢下的驅動因素、行業價值和投資機會。 　 　　趨勢一：基于邊緣計算的分布式云成為新一代計算架構。

　　其中的驅動因素是5G/萬物互聯時代各類終端設備接入管理及本地化海量數據實時計算需求，催生分布式云架構。這個背景下，分布式云的多接入、低時延、低帶寬、本地化安全、可離線使用的價值將會得到充分體現。分布式云趨勢下所涉及的投資機會包括邊緣計算和終端的計算芯片、異構計算、算力網關盒子以及相關的網絡安全。 　 　　趨勢二：云原生技術成熟實現上下層技術解耦。

　　云廠商IaaS產品差距縮小，企業跨云部署應用服務門檻降低，混合多云部署策略成為企業主流選擇。混合多云部署具備如下價值：規避單供應商技術綁定風險，融合本地部署和公有云部署優勢，多供應商之間選擇優勢產品及報價方案。 　

　　趨勢三：云原生架構生態持續完善，生產環境采納度得到提升。

　　目前云原生主流技術正在從爆發期向成熟期轉型，企業新業務、新產品、新服務的發布和迭代速度日益加快。 　

　　**趨勢四：遵循零信任框架的SASE云安全體系成為網絡安全發展新方向。**政策合規推動市場剛需，底層架構轉變孕育市場機會。 　 　　**趨勢五：產學研助推國產軟件核心技術發展，軟件上云打通數據孤島。**在政策和資本的雙驅動下，軟件助力企業向精細化運營轉變。在垂直軟件發展方面，可借鑒海外經驗：把握技術、監管和人口變革機遇成為細分龍頭。 　 　　**趨勢六：通用軟件由銷售驅動往產品驅動轉型。**疫情加速線上辦公用戶習慣培育，普遍從銷售引導型（SLG）向產品引導型（PLG）轉型。目前行業發展現狀是：S/CRM、ERP、HRM、數據中臺和財稅等領域逐步細分。 　

　　趨勢七：云大廠采用不同的業務、生態、資本策略進行積極布局。

　　趨勢八：國內云生態廠商布局海外，助力中國企業出海并與全球云生態廠商同臺競爭。

　　近年來中國云生態企業出海步伐不斷加速。客戶需求側，以互聯網行業為代表的跨境電商、網絡游戲、短視頻等業務海外收入規模不斷擴大，傳統行業的海外業務拓展和上云統一管理需求日趨明顯，以及“一帶一路”國家政策帶動海外貿易趨勢等，都推動了對海外云計算節點資源的需求。不過值得注意的是，出海服務商在擴大收入的同時，應當緊跟全球前沿技術架構，避免形成技術代差，提前適應成熟商業模式。 　

　　**趨勢九：云生態整體融資活躍，部分賽道進入并購整合期。**目前行業現狀是應用層融資規模創新高，平臺層關鍵技術融資進入高速增長期，部分領域進入并購整合期。 　

　　四個層面看云生態發展機遇

　　結合國內云計算產業現狀和特性，藍皮書從基礎設施、平臺層關鍵技術、通用軟件和SaaS以及垂直行業應用（金融科技、工業數字化、醫療科技、自動駕駛、機器人等）四個層面對云生態行業的發展趨勢進行了觀察、概括及預測。 　 　　**在基礎設施層，**上云驅動力從互聯網行業向傳統領域遷移云廠商集中度提升，細分玩家產品化、精細化、生態化發展。 　

　　**在平臺層，**隨著數字化轉型逐漸深入，數據中臺作用愈發顯現，成為打通數據孤島挖掘數據價值的重要載體。 　

　　在通用SaaS層，“大江大海出大魚”，SaaS市場天花板極高，通用型SaaS是能夠產生巨頭公司的黃金賽道。于不區分客戶行業而提供專業的通用型服務，通用SaaS相比某些垂直行業SaaS具有更廣闊的市場空間，也不容易受到行業的周期性影響，能夠更好地避免單一市場的系統性風險。盡管國內SaaS起步晚，滲透率低，但近年增速快，相較美國仍有提升空間。 　

　　**在垂直行業中，**藍皮書首先指出了金融科技行業的最新趨勢。首先，金融科技行業普遍呈現集中式向分布式的轉型趨勢；其次金融行業信創自主可控逐漸進入規模化階段，而且零信任、隱私計算等安全技術在金融行業的應用愈發重要；最后，低代碼、自動化、智能化等技術助力金融行業效率提升，行業整體服務水平得到大幅提升。 　

　　其次，在工業數字化領域，我國工業數字化較發達國家仍有距離，“十四五”規劃明確工業數字化增量空間。而十四五規劃和雙碳政策帶來工業智能化滲透率進一步提升，數字化成為成熟工業的下一個競爭點。 　

　　第三，在醫療科技領域，隨著云計算、大數據、人工智能等技術的日益成熟，諸多新興科技正在越來越廣泛地在醫療領域開花結果。以AI制藥為例，從全球范圍來看，AI制藥企業已經完成技術、概念的驗證，進入主流化和商業化階段。并且AI制藥應用領域不斷擴張，將從小分子向大分子發展，同時應用場景也將從靶點發現、化合物篩選、化合物優化進一步向藥物研發后端擴展。伴隨全球發展浪潮，中國AI制藥行業發展進入新階段，企業將從單環節業務向平臺化能力發展。 　

　　第四，在自動駕駛領域，隨著汽車電動化、智能化的普及，移動連接技術以及5G的廣泛應用，基于LBS（Location Based Services）的出行服務的成熟，自動駕駛引領的汽車及出行行業的歷史性產業變革開啟了新篇章。自動駕駛將極大地改變落地場景的成本結構、安全性、運營效率，Robotaxi（無人駕駛出租車）、Robotruck（無人駕駛卡車）、Robodelivery（無人駕駛物流配送）每個場景的潛在市場規模均超過萬億。當自動駕駛解放駕駛員，安全和效率得到常態化保證后，持續增長的個性化車內體驗需求與內容、娛樂、LBS服務的結合也將極大地豐富產業的衍生價值。 　

　　最后，在機器人領域，基于云計算的超強運算能力和5G的強大通信能力，人工智能技術在機器人上的應用成為可能。目前機器人主要分為工業機器人和服務機器人兩大類。就前者來說主要呈現出國際化、場景化、智能化的發展趨勢；后者在個性化需求定制以及大數據賦能方面不斷加強，并呈現出場景不斷細分的趨勢，此外國內服務機器人憑借技術、性價比等方面的優勢，不斷撬開海外市場。 　

　　附：2022云聯盟生態藍皮書入圍企業名單

具體內容如下

2022年7月21日，由中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）、中國通信標準化協會聯合主辦的“2022 可信云大會”在京召開。大會上，中國信通院正式發布《云計算白皮書（2022年）》，中國信通院云計算與大數據研究所副所長栗蔚對白皮書進行了解讀。

這是中國信通院第八次發布云計算白皮書。今年的白皮書聚焦“新經濟，上云用云新周期”。上云用云新周期是用云原生改造應用架構，以算力服務為資源調度手段，實現高效、安全、精益上云用云的全新階段。

白皮書核心觀點

**1. 新經濟下，上云用云發展進入新周期。**全球云計算市場增速反彈，我國云計算市場保持高速增長。在新經濟的推動下，企業上云用云進入新發展周期，呈現出從資源上云到架構用云、從粗獷使用到精細治理、從功能優先到安全穩定兼顧的發展特點。

**2. 新周期下，云計算發展重點一：****云原生行業應用快速普及規模化、系統化建設需加強。**云原生在用戶側的應用逐漸深入，但規模化建設應用尚存挑戰，企業深度用云過程中，僅應用容器、微服務等單點技術難以支撐規模化應用的場景，需要統籌規劃考慮技術架構建設、業務應用改造和系統安全防護多個視角進行體系化的建設。

**3. 新周期下，云計算發展重點二：****云服務向算力服務演進，助力算力經濟高質量發展。**我國算力規模大但人均低，算力資源堆砌難以提供統一服務；算力服務是云服務的升級，體現普惠化、泛在化、標準化特點；產業各方紛紛布局算力服務，新業態已現雛形。

**4. 新周期下，云計算發展重點三：****云上系統穩定性面臨挑戰，技管結合助力能力提升。**當前云計算架構引入復雜度，帶來新的穩定性挑戰；亟需全流程構建穩定性保障體系，系統化提升技術保障能力。

**5. 新周期下，云計算發展重點四：****云安全聚焦應用新技術理念，迎接上云用云新安全挑戰。**云計算面臨新的安全需要，云上安全機制亟待改進。上云全流程安全體系涵蓋三個環節：上云前完善供應鏈入口管控機制，上云中應用零信任理念構建安全體系，上云后建立統一安全運營能力。

**6. 新周期下，云計算發展重點五：****云計算重塑IT消費模型，云成本優化勢在必行。**云計算正在重塑企業IT消費模型，催生可變成本管理等問題，企業云資源效益有待提升，技術與管理雙輪驅動，引入資源動態調度機制促進資源效益提升。

來源：工信微報

　　近日，國家智能制造標準化總體組、專家咨詢組全體會議暨《國家智能制造標準體系建設指南（2021版）》（以下簡稱《指南》）發布會召開。《指南》已于11月17日由工信部、國家標準委聯合印發，是我國發布的第三個版本的《指南》，前兩個版本分別發布于2015年和2018年。

　　據介紹，國家“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要提出完善智能制造標準體系的要求，助力我國智能制造業迅猛發展。《國家標準化發展綱要》發布，又對智能制造標準化提出了新的要求，同時修訂《指南》也是我國智能制造標準化工作機制的要求。

　　《指南》對國家智能制造的基礎共性標準、關鍵技術標準、行業應用標準進行了說明。提出到2023年，制修訂100項以上國家標準、行業標準，不斷完善先進適用的智能制造標準體系。到2025年，在數字孿生、數據字典、人機協作、智慧 供應鏈、系統可靠性、網絡安全與功能安全等方面形成較為完善的標準簇，逐步構建起適應技術創新趨勢、滿足產業發展需求、對標國際先進水平的智能制造標準體系。 　

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