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當前，物聯網技術與5G、云計算、大數據、RFID、BLE等技術的充分融合與應用，呈現出強大的影響力與生產力，其對推進深化醫藥衛生體制改革、加快“健康中國”建設和推動醫療健康產業發展，起到重要的支撐作用。我國醫療健康物聯網快速發展，已經在部分醫院和醫養中心等區域投入使用，并探索出智慧醫院服務、居家健康服務和公共衛生服務三類應用領域，覆蓋醫療耗材管理、藥品追溯、重癥監護、智慧病房、院內外協同急救、健康管理等多個場景。

基于此，中南大學湘雅醫院聯手中國信息通信研究院和NVIDIA 技術服務（北京）有限公司共同研究編制2020醫療健康物聯網技術與應用研究報告白皮書。白皮書共包括四部分內容：醫療健康物聯網概述；醫療健康物聯網發展趨勢；醫療健康物聯網典型應用；醫療健康物聯網發展建議與展望。

2020年11月12日，在2020數字中國創新大賽智慧醫療賽道暨第四屆智慧醫療創新大賽中，2020醫療健康物聯網技術與應用研究報告白皮書正式發布。

白皮書系統介紹了醫療健康物聯網的體系架構與技術特點，梳理了各國的政策現狀和發展趨勢，對比了各國政府在互聯網醫療領域的戰略規劃。此外，報告說明了全球醫療物聯網產業、技術發展情況，總結了醫療健康物聯網在智慧醫院服務、居家健康服務和公共衛生服務三類典型場景中的實際應用案例，并對未來的發展提供了建議，與業內同仁分享醫療健康物聯網的經驗與思考。

白皮書目錄 一、醫療健康物聯網概述

1. 醫療健康物聯網概念
2. 醫療健康物聯網體系架構
3. 醫療健康物聯網產業價值

二、醫療健康物聯網發展趨勢

1. 政策現狀及趨勢分析
2. 產業現狀及趨勢分析
3. 技術現狀及趨勢分析
4. 應用現狀及趨勢分析

三、醫療健康物聯網典型應用

1. 智慧醫院服務
2. 居家健康服務
3. 公共衛生服務

四、醫療健康物聯網發展建議與展望

1. 統籌醫療健康物聯網頂層設計，完善產業發展宏觀藍圖
2. 加強醫療健康物聯網技術研發，推動技術自主創新突破
3. 加快醫療健康物聯網標準研制，實現行業規范快速發展
4. 推進醫療健康物聯網應用示范，促進行業規模深度應用
5. 提升醫療健康物聯網安全保障，健全產業安全體系建設
6. 完善醫療健康物聯網公共體系，夯實產業持續發展基礎

本白皮書在此前兩年版本基礎上，跟蹤國內外區塊鏈發展最新動態，梳理區塊鏈技術和產業圖譜，全景呈現國內外區塊鏈技術產業動態和發展趨勢，探究區塊鏈聯盟生態治理模式，剖析面臨的挑戰，提出了下一步發展的相關建議。

11月14日，北京智源人工智能研究院（簡稱“智源研究院”）召開2020智源論壇，會議期間發布《2020北京人工智能發展報告》（以下簡稱《報告》）。《報告》從政策支持、科技資源、人才發展、科技成果、服務平臺、倫理安全、場景開放、產業生態等十余個維度，系統分析了北京成為中國AI領頭羊的內在動因和發展成效，刻畫了北京AI發展的17個中國“第一”。

2020年9月15日，由中國科學技術協會、工業和信息化部和重慶市人民政府等智博會組委會單位共同主辦，重慶市科學技術協會、中國電子學會和重慶市永川區人民政府等共同承辦的“第三屆數字經濟百人會”（以下簡稱“論壇”）于“2020線上中國國際智能產業博覽會”開幕日下午在重慶成功舉辦。

在成果發布環節，中國電子學會人工智能研究室副主任凌霞發布由中國電子學會、中國數字經濟百人會、商湯智能產業研究院聯合編制的《新一代人工智能白皮書(2020年)——產業智能化升級》。該報告重點圍繞我國產業智能化升級進行指標體系構建和指數分析，深入論證了制造業、農業、金融、醫療、教育、安防、交通、零售產業智能化升級的路徑和效應，最后提出基礎設施、數據開放融通、產業智能化運營系統和智能化安全保障體系四個方向的措施建議。

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

• （一）大數據戰略持續拓展. 1
• （二）大數據底層技術逐步成熟. 2
• （三）大數據產業規模平穩增長. 3
• （四）大數據企業加速整合. 5
• （五）數據合規要求日益嚴格. 6

二、融合成為大數據技術發展的重要特征. 8

• （一）算力融合：多樣性算力提升整體效率. 8
• （二）流批融合：平衡計算性價比的最優解. 9
• （三）TA融合：混合事務/分析支撐即時決策. 10
• （四）模塊融合：一站式數據能力復用平臺. 11
• （五）云數融合：云化趨勢降低技術使用門檻. 11
• （六）數智融合：數據與智能多方位深度整合. 12

三、大數據產業蓬勃發展. 14

• （一）大數據產業發展政策環境日益完善. 14
• （二）各地大數據主管機構陸續成立. 17
• （三）大數據技術產品水平持續提升. 20
• （四）大數據行業應用不斷深化. 22

四、數據資產化步伐穩步推進. 25

• （一）數據：從資源到資產. 25
• （二）數據資產管理理論體系仍在發展. 26
• （三）各行業積極實踐數據資產管理. 27
• （四）數據資產管理工具百花齊放. 29
• （五）數據資產化面臨諸多挑戰. 31

五、數據安全合規要求不斷提升. 35

• （一）數據相關法律監管日趨嚴格規范. 35
• （二）數據安全技術助力大數據合規要求落地. 36
• （三）數據安全標準規范體系不斷完善. 39

六、大數據發展展望. 41

本白皮書分為四大部分：

• 第一部分介紹了數據資產管理的概述及變革中的數據資產管理呈現出來的特征趨勢；
• 第二部分從實踐角度出發闡述了數據資產管理的主要內容；
• 第三部分重點介紹了數據資產管理的實施步驟、實踐模式、技術工具和成功要素；
• 最后結合實踐經驗，介紹了電信、金融、政務、醫療和工業等相關領域的數據資產管理案例。

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。

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。

該白皮書通過對人工智能醫療領域進行廣泛的文獻研究、商業家訪談和行業公開信息整理,系統地梳理了人工智能在醫療領域的應用現狀,分析了人工智能醫療領域面臨的挑戰及發展趨勢,并提出了相應的建議,旨在為相關政府部門、投資機構、研究機構、業內公司等利益相關方提供準確、完整、可靠的人工智能醫療白皮書,為行業的政策制定、投資決策、學術發展、產品應用等提供參考依據。通過對人工智能在醫療領域的應用情況進行分析，提出了五大主要應用領域，分別為醫學影像、輔助診斷、藥物研發、健康管理、疾病預測。

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。