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大模型產業應用日益廣泛，生態愈發成熟，其背后是逐漸清晰的角色劃分和更加復雜的應用模式。在大模型研發應用的全生命周期中，基礎供應者、技術支持者、服務提供者、服務使用者、內容傳播者等相關角色在產業發展和安全保障方面承擔著不同的使命和責任。在大模型落地應用時，還有更多的工具/插件、文檔及環境信息、知識庫等被開發和利用，幫助提升大模型的能力。在這種復雜多元的產業現狀下，新風險和新挑戰與日俱增。如何沉淀多方安全實踐，明確全鏈路、多角色的技術與應用控制措施，促進協同治理，有效防范化解人工智能的風險，保障大模型技術及應用的持續穩定發展，是本書闡述的重點。

《報告》深入分析大模型技術及其應用面臨的安全風險，總結提煉當前的產業最佳實踐，形成了以公共云基礎設施、開源生態數據供給為發展引擎，以一套覆蓋全生態鏈的安全架構為保障的指南，為人工智能行業的安全治理提供了可借鑒的方法和路徑。《報告》認為，公有云是大模型技術發展和應用落地的優選路徑，開源生態促進大模型算法發展與安全，高質量數據供給生態是具備持續競爭力的基礎，體系化的安全治理能力是穩定發展的保障。 ??中國電子技術標準化研究院副院長范科峰表示，在人工智能時代，發展與安全從來都不是對立的，而是相輔相成。人工智能安全標準化工作，既是人工智能安全治理的重要支撐，也是推動技術健康發展的基本保證。展望未來，人工智能技術的發展與治理必然需要更加廣泛、更加緊密的協作與配合。 ??據了解，這是阿里巴巴連續第三年發布人工智能治理相關報告。從聚焦倫理與治理、隱私保護、消費者權益等重要領域，到提出敏捷治理與協同共治的理念，本次新發布的報告聚焦大模型技術發展面臨的機遇與挑戰，探索技術應用與安全治理的平衡，貫穿三年的主線是“負責任的技術”。 ??阿里巴巴集團副總裁錢磊介紹說，“負責任的技術”有兩層含義：一是“守己”，負責任地堅守科技倫理和安全底線；二是“利他”，作為大型科技公司，阿里有責任發展先進技術，促進行業發展，推動新技術走進千行百業。阿里巴巴堅持云和AI協同發展，過去一年高強度投入人工智能基礎設施建設，推動算力成本持續降低，“通義千問”API調用價格一年間下降了97%。與此同時，阿里巴巴努力提高自研基礎模型“通義”系列的能力，堅持全尺寸、全模態開源，促進技術創新，與廣大生態伙伴一起，推動把AI能力真正轉化成為千行百業的生產力。 ??本次研討會由北京市互聯網信息辦公室指導，阿里巴巴集團和中國電子技術標準化研究院聯合主辦。 ??北京市互聯網信息辦公室副主任潘鋒表示，將建立健全大模型研發、上線、運行等全生命周期管理體系，統籌推進算力、數據等基礎要素供給，協同各方夯實人工智能發展的基礎。 ??會上，來自中國社會科學院、北京大學、同濟大學、中央財經大學等高校院所的專家，圍繞人工智能基礎模型安全風險的平臺治理、開源與可控、中外人工智能治理政策和大模型數據訓練中的侵權風險等話題探討人工智能的發展與治理之道。 ?

來源：CB Insights中國 時間：2022-09-20 13:24:29 作者：

　　隨著云計算、大數據和人工智能等信息技術的快速發展，各行業數字化水平的逐步提高，企業業務環境和計算場景日益復雜，數間的關聯關系也正在變得更加交錯。在面對需要深度挖掘數據間復雜關聯關系的場景時，傳統的關系型數據往往計算效率低下，難以滿足應用需求。 　　在此背景下，圖便有了大展身手的空間。這里的“圖”（Graph）是針對圖論而言，并非常見的圖片/圖形（Picture/Image），而是指由一系列的點、邊構成的圖數據，能更自然、直觀地表述數據間的關聯關系，是一種更符合人類思考方式的抽象表達；圖計算技術基于圖數據開展分析和計算，從中挖掘出有價值的信息、知識和規律，為實際業務應用提供支持。

　　圍繞中國圖計算技術及應用話題，CB Insights中國正式發布《2022中國圖計算技術及應用發展研究報告》，通過科研端文獻研究、產業調研與專家訪談等方式，從技術、人才、科研與產業四個維度展開分析，闡明行業發展背景、追溯技術發展歷程、拆解技術原理及優勢、勾勒行業格局，并研判圖計算未來發展趨勢。

　　圖是對世界萬物的一種自然表達

　　目前，圖數據庫和圖計算系統（也稱圖計算引擎）是圖計算技術領域的核心內容，前者主要負責圖數據進行增刪查改等操作，后者主要負責執行對圖數據的深度分析處理。

圖丨圖數據庫與圖計算系統對比（來源：公開信息整理） 　　圖數據庫起源最早可追溯至上世紀面向樹狀結構和屬性圖的數據庫及模型。 　　進入21世紀，第一款商用圖數據庫Neo4j公司于2007年成立，開始采用針對圖結構進行優化的原生圖存儲模式，之后出現的其他圖數據庫如CosmosDB、OrientDB、ArangoDB等，開始朝著多模態、分布式架構等各個方向探索和發展。 　　而在圖計算系統市場，早期業界常用通用型計算框架（如MapReduce）等解決方案處理圖問題，但它們在性能等方面尚不盡如人意。 　　2010年，Google提出了基于BSP模型的Pregel分布式圖計算系統，與之前方案相比在編程模型、同步控制等方面提供了更優的解決方案； 　　之后CMU（卡內基梅隆大學）Select實驗室提出了基于GAS模型的GraphLab系統，二者為后續其他圖計算系統設計帶來了深遠的影響。 　　2015年前，這一階段的圖計算市場依然以海外廠商為主。直至2015-2016年左右，隨著應用市場逐步打開，國內圖計算領域學術界和產業界開始發力，市場熱度逐漸提升。 　　2016年，清華計算機系師生陳文光、朱曉偉在OSDI（USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation）學術會議上發表了《Gemini：以計算為中心的分布式圖計算系統》論文，提出了國內圖計算系統領域重要成果之一的Gemini；同時，一批具有深厚學術研究背景的優秀學者開始進入產業界，嘗試將已有學術成果轉化為落地應用。 　　不僅螞蟻、阿里、騰訊等大廠開始根據自身業務需求切入圖計算領域展開研究，市場上也涌現出了一批深耕圖計算行業的垂直初創企業，共同展開對圖計算領域的商業化探索。 　　從投融資情況市場來看，根據CB Insights數據，過去三年間國內外共有近15家企業獲得了超過20筆融資。其中，海外知名圖數據庫企業Neo4j在2021年6月的F輪融資中獲得3.25億美元投資，成為數據庫歷史上最大的一筆投資。 　　此外，根據知名數據庫排名網站DB-Engines的Popularity指數，按數據庫類型來看，自2013年以來圖數據庫一直是受到最多關注的數據庫類型，遙遙領先于其他類型的數據庫，而且關注熱度仍在持續攀升中。

圖|各類數據庫近十年來熱度變化（來源：DB-Engines.com） 　　近十年學術研究熱度迅速攀升

　　近年來圖計算學術研究領域發展迅速，從2014年到2021年間，圖計算領域論文數量呈現翻倍增長趨勢，以中美兩國學者為首。

圖|全球圖計算相關主題論文發表數量（單位：篇；數據來源：Web of Science） 　　目前，清華大學、北京大學、中國科學院以及華中科技大學等是國內圖計算領域研究的先驅，貢獻了國內大多數高被引用圖計算論文。 　　下表為國內圖計算領域的部分研究學者，主要研究領域橫跨了圖數據、操作系統、人工智能、大數據、分布式系統等，他們不僅在基礎理論層面研究深耕，也在產業化實踐方面不斷更迭創新，助力圖計算在大數據的沃土里生根發芽。

圖|圖計算領域部分代表研究學者（數據來源：CB Insights中國） 　　產業生態參與者眾多，巨頭和初創企業各施所長

　　現階段，圖數據庫的參與者以產業界為主，圖計算系統則以學術界和產業界企業的開源方案為主。 　　圖數據庫領域不僅有互聯網/公有云廠商（如螞蟻、騰訊、AWS、Microsoft Azure等），還有一眾圖計算領域垂直企業（如Neo4j、TigerGraph、創鄰科技、歐若數網等）、傳統數據庫廠商（Oracle、IBM等）也已經入局。

圖丨圖計算行業部分參與者（來源：CB Insights中國） 　　圖計算下游主要面向應用開發商和軟件集成商，例如知識圖譜開發商等。它們負責在圖數據庫及圖計算系統的查詢分析能力基礎上，為客戶提供完整的解決方案。 　　目前，圖計算的終端客戶主要集中在金融、能源、政企、社交網絡、搜索引擎、推薦系統等領域。 　　例如，在金融風控領域，圖計算技術可以幫助挖掘個體之間的關聯關系，進一步發現潛在風險，在信貸風險評估、反洗錢、反欺詐、資金追蹤、潛客發現等場景中，能幫助挖掘出企業間循環擔保、薅羊毛灰黑產等重大風險； 　　在電力領域，圖計算技術可以幫助更高效、實時地管理電力設備并監控其運行狀態；在社交網絡領域，圖計算可以通過社區發現等圖算法深度挖掘用戶之間的聯系。

圖丨圖計算產業鏈（來源：CB Insights中國） 　　以螞蟻集團為例。螞蟻集團將圖技術應用于自身金融風控業務之中，以應對日益復雜的風險形勢，提高對于隱形的、有組織的團伙化犯罪風險的識別和挖掘能力。螞蟻安全團隊在圖技術基礎上建設了全圖風控架構，作為應對復雜風險形勢的下一代風控基礎設施。 　　全圖風控即全域一張圖，在整個風控的生命周期，包括風險感知、風險識別、風險管控、風險審理、風險分析等環節中提供保障，提供團伙挖掘、資金鏈路識別、交易可信識別等核心服務能力。 　　此外，除了用傳統的多度查詢來進行風險鏈路判斷外，還引入模式識別的方式（菱形/三角型等）、社區發現的算法等來應對更加復雜的場景。 　　目前，受制于整體市場對圖計算技術的認知仍未成熟，圖計算行業仍處于商業化初期階段。 　　一方面，客戶對圖數據庫及圖計算技術認知不足，在如何理解圖能帶來的價值、如何進行圖數據庫選型、如何做好二次開發和持續運維等問題上，依然困難重重。 　　另一方面，圖計算廠商對客戶的業務場景不夠了解，對于如何幫助客戶明確需求，將客戶業務場景存在的痛點轉化為圖的問題，如何在技術角度進一步提升產品力以更好地滿足客戶需求，如何將圖技術應用到更廣的領域等問題，未來依然有很大的潛在發展空間。 　　在商業模式上，企業面臨著開源和閉源的選擇，開源有助于企業建立開發者生態，快速迭代完善產品，閉源則可幫助企業保持商業現金流。 　　目前不少項目方選擇通過OpenCore的模式開源，即核心模塊開源、進階版功能收費的模式展開商業化；另外也有部分廠商出于現有開源生態不成熟、產品競爭激烈等原因考慮，選擇閉源策略。 　　目前，圖計算領域知名的開源產品包括Neo4j（圖數據庫）、ArangoDB（圖數據庫）、GraphX（圖計算系統）、GraphScope（圖計算系統）、Plato（圖計算系統）等。此外，螞蟻集團的大規模圖計算系統關鍵底座TuGraph圖數據庫單機版，也在2022年9月的世界人工智能大會上宣布正式開源。 　　以圖的角度來思考問題，用圖的技術來解決問題

　　作為一種理解世界的新方式，圖正憑借其對復雜關聯關系的強刻畫能力，贏得了越來越多的關注。 　　隨著越來越多的行業和領域開始以圖的方式存儲、分析數據并展開更多應用，大規模圖數據的查詢和計算對系統的計算性能等各個方面提出了挑戰，圖計算技術正向著多（大規模）、快（低延時）、好（高可靠）、省（低成本）的方向探索。 　　對此，學術界和產業界的研究者對圖計算部署架構、計算模型等方面的設計優化進行了大量的研究，例如分布式并行架構的優化、與高性能計算的合作等。 　　另一方面，以圖神經網絡GNN為代表的圖學習，結合了圖計算技術與機器學習技術，近年來也在人工智能領域掀起了研究熱潮。 　　圖學習通過將已有圖結構數據與機器學習模型結合，以滿足日益復雜的圖計算需求，并試圖解決過往復雜模型存在的可解釋性低下等問題。從人工智能行業的角度來看，圖學習體現了人工智能符號主義與連接主義兩大流派的融合應用。 　　長遠來看，對于圖計算領域的眾多學術機構和廠商來說，未來在圖計算產業生態建設上還面臨著諸多挑戰，有待學術界和產業界長期的共同努力。 　　企業需要提高客戶對圖計算技術的認知水平，幫助已經習慣以關系型數據模式理解業務的一線人員順利理解圖數據并開展應用，也讓更多的企業意識到可以用圖解決業務中現有問題；同時需要校企聯動，培養出更多優秀的圖計算領域研究學者和開發運維人才；在底層能力基礎上建立起完善的工具和應用生態，打開更廣闊的應用場景。 　　此外，圖計算領域的標準化體系仍有待完善，目前在查詢語言、產品測試基準等方面已經開始逐步建立中。 具體內容如下

隨著分布式架構成為主流的系統架構設計方案，業務系統的迭代速度越來越快，后端系統架構越來越復雜，單一節點問題可能被無限放大，大規模分布式系統的穩定性保障能力越來越成為業界關注的重點。與此同時，伴隨著技術角色分工越來越細、技術專業化程度越來越深，分布式系統的架構特性為其穩定性建設中的架構設計、組織設計等也帶來了新的挑戰。很多企業缺乏解決分布式架構下的系統穩定性、服務高可用建設相關問題的經驗，成為企業保持業務連續性的一大痛點。

如何全局、精準、高效地進行分布式系統的穩定性建設工作？為此，中國信息通信研究院在以“云賦新生，精益求精”為主題的首屆“精益軟件工程大會”上，發布了《分布式系統穩定性建設指南》藍皮書（以下簡稱《指南》）。《指南》由中國信通院云計算與大數據研究所牽頭，聯合來自混沌工程實驗室的36家企業共同完成（完整名單請參考文末附件）。作為一份總體性的穩定性建設指南，《指南》在業界首次從全局角度出發對分布式系統穩定性建設工作進行拆解和分析，務實、有效地輸出有價值的觀點，能夠比較全面地幫助中國企業在分布式系統建設、配套組織、運營機制設計層面進行指導落地，實現國內軟件發展向更高目標邁進。

指南核心觀點

“降發生”和“降影響”

穩定性建設以結果為導向

在技術變更、業務挑戰加劇以及良好政策引導的背景下，系統穩定性能力建設成為企業等機構組織提升業務連續性能力的核心關注點。《指南》在明確提出分布式系統穩定性建設總體視圖的同時，給出了通過評價指標實現量化的穩定性建設目標——“降發生”和“降影響”。

來源：中國信息通信研究院

分布式系統穩定性建設總體視圖

系統穩定性是對產品能力的基本要求，保障產品的穩定性，就需要開展穩定性能力建設。穩定性能力建設是一個系統化工程，從硬件到軟件，從人員到機制，內容涉及組織內多部門協作、穩定性流程規范制定、體系化技術實現、穩定性文化建設等一系列工作集合。

在貫穿軟件生命周期全過程的穩定性工作中，從故障的視角來看，穩定性建設的最終目標是“降發生”和“降影響”。

“降發生”，即降低故障發生的概率。支持應用建設“三高能力”，即高可用、高性能、高質量，從方案設計階段即采用面向失敗的理念來設計系統架構，并通過一系列技術手段驗證系統“三高能力”是否符合預期。

“降影響”，即降低故障發生后的影響范圍。要實現該目標，系統需要具備早感知、快定位、急止損、優改進四大能力。其中，由于故障感知最基礎和重要的原則就是完善監控告警，因此可以通過可視化的監控告警能力，感知系統的異常變化，從而盡早發現甚至預測系統故障，實現早感知。

為了實現量化評價，《指南》根據企業規模和發展階段從三個維度提出穩定性評價指標，分別是業務可用程度、用戶影響程度以及資金損失程度。

“從業務中來，到業務中去”

建設模式和路徑凸顯實用性

“從業務來，到業務去”無疑是穩定性保障設計的關鍵原則。否則，再先進的技術也可能只是空中樓閣，脫離實際業務需求的技術往往于業務產生不了最大實用性價值。只有在服務業務保障業務持續可用過程中沉淀下來的技術才是最有價值的技術。正因為如此，《指南》從軟件生命周期、運行周期逐步分解穩定性保障的要點及相關建設思路，供從業者根據自身實際情況選擇、規劃。

在穩定性建設目標的指導下，《指南》提出系統穩定性建設思路的四大建設模式：良好的系統架構和實現、完備的容量規劃設計、優秀的運維方案設計以及規范的安全設計。《指南》給出了會影響穩定性的架構設計要點，在提升核心業務穩定性的同時帶來成本節約的容量設計要素，滿足持續迭代發布以及線上運維訴求的變更可控、系統可觀、演練到位的運維方案設計要點等。

分布式系統穩定性建設路徑的確立，需要在完成穩定性建設需求分析、穩定性建設實現分析的基礎上，確立一系列具體的建設活動來進行推進和落地，從全局視角利用故障預防工具、故障止損工具等穩定性建設工具來構建各項關鍵能力。

值得注意的是，穩定性保障能力建設是項體系化工程，龐大而復雜，非一朝一夕可以完成。故障總會發生，“沒有任何一項技術或者平臺能夠絕對規避風險”，因此需要通過不斷補全完善體系中需要的能力來最大限度降低故障發生概率或者提升故障應對速度。對于穩定性保障從業者而言，《指南》建議結合業務發展不同階段所面臨的關鍵風險形勢進行規劃，擬定合適的建設優先級及實施路徑。

“把脈特色行業”

穩定性建設實現定制化

不同行業， 在推進分布式穩定性建設過程中會呈現出不同的特點。《指南》分析了互聯網業、銀行業、證券業、通信業、云服務業、零售業、能源業七大行業的不同特點，從其面臨的穩定性挑戰出發，一一給出了定制化的解決方法，從而為不同行業的分布式系統穩定性能力建設提供有價值的參考。

以互聯網業為例，其受益于云原生的DevOps、Kubernetes、微服務、服務網格等技術紅利，實現了運營效率和用戶價值的交付效率的雙提升。但是，復雜的架構也為系統穩定性保障帶來了新的挑戰：微服務間調用關系錯綜復雜，給服務性能瓶頸分析、快速定位影響評估范圍和根因分析等方面帶來了諸多挑戰；在復雜的分布式系統中，不僅無法阻止故障的發生，而且由于分布式系統日益龐大，也很難評估單個故障對整個系統的影響；此外，容量評估不準確也對穩定性保障有著較大影響。

如何針對互聯網業的痛點打造定制化系統穩定性解決方案？《指南》在架構設計方案中提出：所有的架構都是不完美的，因此在做業務架構設計時都必須要考慮服務穩定性保障，如負載均衡、多點容災、集群化服務、數據多活等能力，建設可觀測性能力、混沌工程平臺、全鏈路壓測能力并建立故障應急機制。

多措并舉

推動穩定性建設邁入新階段

當前，分布式系統穩定性建設迎來快速發展的窗口期，需要在人才、生態、標準多個領域發力，采取多重措施來提升總體發展水平，推動穩定性建設邁入新階段。

由于尚處于起步階段，因此分布式系統穩定性建設需要在人才、生態和標準三大領域及早布局。首先，**專業化人才稀缺，急需拓寬技術交流平臺，**國內IT系統穩定性保障服務領域蘊藏巨大商機。其次，**穩定性生態協同低效，急需賦能產業協同創新。**第三，**標準體系研制滯后，只有規圓矩方才能行穩致遠，**因此需要重視行業標準研究、建設工作，圍繞系統穩定性保障相關技術完善標準體系。

分布式系統穩定性建設將開辟全新的賽道，市場參與者順應時代發展需求有望大有可為。第一，**穩定性建設能力發展不均，傳統行業需求蓄勢待發，**正逐步豐富系統穩定性建設賽道的商機。第二，**企業架構阻礙穩定性建設，組織觀念正逐步進化，**建設穩定性保障組織的重要性凸顯。第三，**過度依賴開源致“懶”，倡導創新采納開源技術，**推進開源協作模式在行業中的應用，提高對開源技術的應用水平和自主可控能力。

　數字孿生技術作為推動實現企業數字化轉型、促進數字經濟發展的重要抓手，已建立了普遍適應的理論技術體系，并在產品設計制造、工程建設和其他學科分析等領域有著較為深入的應用。數字孿生解決方案能夠為企業帶來巨大價值，達到互聯智能技術出現前無法企及的水平。

　　《數字孿生產業技術白皮書（2022版）》以較為淺顯易懂的方式對數字孿生相關定義、 特征進行闡述，并針對當前數字孿生的技術熱點、應用領域、產業情況和標準化工作進展進行了分析，以期與業界分享，共同推動我國數字孿生的技術創新與產業發展。 　

數據是數字化社會的五大生產要素之一，是數據驅動型社會的“新石油”。數據的可信和高效利 用需要完整的治理架構，貫穿從數據產生、收集、存儲、傳輸、處理、交換與共享的整個生命周 期。數據價值的挖掘與變現需要全新的數據服務理念以實現為各類智能應用提供可信可靠的數據 輸入，并最終提升社會的生產效率和人們的生活質量。隨著社會經濟的高效運行越來越依賴于無 線通信網絡，6G 網絡將成為各類關鍵基礎設施的基礎設施。作為數據的生產者、消費者和承載 者， 6G 網絡如何結合其內生智能、內生感知等新的能力，為 AIaaS 提供可信的數據服務，將是 6G 網絡架構迫切需要回答的問題。本文針對 6G 網絡承載的數據，從數據管理技術趨勢與愿景， 需求與挑戰等不同角度闡述數據服務的必要性和意義，并結合 6G 網絡場景，給出數據的分類和 6G 數據服務的概念與框架，并著重對網絡 AI 相關數據服務展開討論。

超級自動化是機器人流程自動化、流程挖掘、智能業務流程管理等多種技術能力與軟件工具的組合，是智能流程自動化、集成自動化等概念的進一步延伸。超級自動化實現了海量復雜業務的自動化處理，已在財務會計、人力管理、系統運維等多類業務場景中得到了廣泛應用。超級自動化可有效提升組織業務流轉的效率和質量，其相關能力對組織的數字化轉型發展產生了積極的推動作用。

加快數字化發展是我國“十四五”規劃綱要提出的重點方向，綱要明確指出了云計算、大數據、人工智能等技術服務社會的發展需求。作為前沿技術的“試驗田”和企業轉型的“切入點”，超級自動化相關能力正在加速融入社會經濟活動之中。在組織層面，追 求更高的業務效率和服務水平，要求組織善于挖掘業務痛點、科學優化流程結構、高效執行任務進程；在個人層面，尋求創新活動和價值提升，需要個人利用新的替代工具、開辟新的執行方法、實施 新的流轉手段。超級自動化是組織發展提質、個人勞動解放的有效途徑，是技術融合發展、業務協同共生的最佳實踐。

本報告重點對超級自動化的概念范圍、技術體系、應用場景進行了梳理和分析。概念范圍上，通過對比分析多方給出的相關概念，明晰了超級自動化的定義，并闡明其與傳統自動化在要素、技術和應用上的重要區別。技術體系上，點明了機器人流程自動化、流程挖掘、智能業務流程管理等超級自動化關鍵技術，以及云數智等支撐技術對超級自動化發展的深刻影響。應用場景上，介紹了超級自動化在財會、人社等通用場景和金融、政務等專用場景上的應用模式，給出多方探索應用的超級自動化實踐案例。最后，本報告 指出了當前超級自動化發展面臨的問題及挑戰，給出建議并提出參考模式。

超級自動化已進入發展快車道，技術融合持續加強，應用場景不斷拓寬，產業生態加速完善。本研究報告對超級自動化技術與應用研究認識和理解還有待加強，報告中如有不足之處，還請各方專家讀者不吝指正。

近年來，由于互聯網的高速發展和大數據時代的來臨，人工智能隨之大熱，而推動人工智能迅猛發展的正是深度學習的崛起。大數據時代需要迫切解決的問題是如何將極為復雜繁多的數據進行有效的分析使用，進而充分挖掘利用數據的價值并造福人類。深度學習作為一種實現機器學習的技術，正是解決這一問題的重要法寶，它在處理數據過程中發揮著重要作用并且改變了傳統的機器學習方法，已被廣泛應用于語音識別、圖像識別和自然語言處理等研究領域。如何有效加速深度學習的計算能力一直是科研研究的重點。FPGA憑借其強大的并行計算能力和低功耗等優勢成為GPU在加速深度學習領域的有力競爭者。從深度學習的幾種典型模型出發，在FPGA加速技術現有特點的基礎上從針對神經網絡模型的加速器、針對具體問題的加速器、針對優化策略的加速器和針對硬件模板的加速器四方面概括總結了FPGA加速深度學習的研究現狀，然后對比了不同加速技術和模型的性能，最后對未來可能發展的方向進行了展望。

數據作為深度學習的驅動力，對于模型的訓練至關重要。充足的訓練數據不僅可以緩解模型在訓練時的過擬合問題，而且可以進一步擴大參數搜索空間，幫助模型進一步朝著全局最優解優化。然而，在許多領域或任務中，獲取到充足訓練樣本的難度和代價非常高。因此，數據增廣成為一種常用的增加訓練樣本的手段。本文對目前深度學習中的圖像數據增廣方法進行研究綜述，梳理了目前深度學習領域為緩解模型過擬合問題而提出的各類數據增廣方法，按照方法本質原理的不同，將其分為單數據變形、多數據混合、學習數據分布和學習增廣策略等4類方法，并以圖像數據為主要研究對象，對各類算法進一步按照核心思想進行細分，并對方法的原理、適用場景和優缺點進行比較和分析，幫助研究者根據數據的特點選用合適的數據增廣方法，為后續國內外研究者應用和發展研究數據增廣方法提供基礎。針對圖像的數據增廣方法，單數據變形方法主要可以分為幾何變換、色域變換、清晰度變換、噪聲注入和局部擦除等5種；多數據混合可按照圖像維度的混合和特征空間下的混合進行劃分；學習數據分布的方法主要基于生成對抗網絡和圖像風格遷移的應用進行劃分；學習增廣策略的典型方法則可以按照基于元學習和基于強化學習進行分類。目前，數據增廣已然成為推進深度學習在各領域應用的一項重要技術，可以很有效地緩解訓練數據不足帶來的深度學習模型過擬合的問題，進一步提高模型的精度。在實際應用中可根據數據和任務的特點選擇和組合最合適的方法，形成一套有效的數據增廣方案，進而為深度學習方法的應用提供更強的動力。在未來，根據數據和任務基于強化學習探索最優的組合策略，基于元學習自適應地學習最優數據變形和混合方式，基于生成對抗網絡進一步擬合真實數據分布以采樣高質量的未知數據，基于風格遷移探索多模態數據互相轉換的應用，這些研究方向十分值得探索并且具有廣闊的發展前景。