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新型基礎設施建設（以下簡稱“新基建”）是當下社會各界的重點關注領域。新基建的提出本身有著深層次的思考和訴求：一方面是為有效應對當下全球經濟處于低增長態勢、科技發展和創新領域進入相對低潮期、逆全球化風險劇增等問題創造條件；另一方面是拉動內 需，從需求側推動產業的數字化發展和轉型升級，營造數字經濟進一步發展的優越環境，保證數字產業持續競爭力。區塊鏈技術作為數字經濟的關鍵基礎設施，通過多技術融合創新夯實數據可信安全，賦能新基建和新經濟。

中國通信服務股份有限公司（以下簡稱“中國通服”）以建造智慧社會、助推數字經濟、服務美好生活為己任，立足“新一代綜合智慧服務商”的定位，竭力成為數字基建建設者、智慧產品和平臺提供者、數字生產服務者、智慧運營保障者。中國通服積極響應國家新基建布局和數字產業發展需求，認真履行經濟責任和社會責任，持續創新產品和服務，并致力于與上下游企業創建和諧的產業生態鏈，合力促進新基建相關行業的繁榮發展。在不斷創新與實踐的過程中，中國通服逐漸認識到區塊鏈在賦能 新基建的重要價值。本白皮書旨在闡述新基建領域的共性需求，分析區塊鏈特征及其賦能作用，剖析區塊鏈在新基建領域的典型應用，并提出相應發展建議，以期啟發業界思考和探索“區塊鏈+”的應用創新。同時，希望借助中國通服區塊鏈平臺的打造，能夠為區塊鏈在新基建領域高效發揮賦能作用提供助力。

新一代人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為Al）是引領未來的戰略性技術，正在與5G、大數據、物聯網等領域深度融合，加速推動智能經濟發展和產業數字化轉型。我國高度重視人工智能發展，習近平總書記在十九大報告中指 岀，要“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”，《新一代人工智能發展規劃》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》等多個國家政策陸續岀臺，我國逐漸形成了涵蓋人工智能計算芯片、人工智能計算服務器、人工智能基礎應用、人工智能行業應用及產品等較完善的人工智能產業鏈。

數據、算法、算力是新一代人工智能發展的三要素。以人工智能新型計算能力為代表的人工智能計算中心是新型基礎設施建設的重要組成部分。隨著人工智能的深入應用，算力建設分散，中小企業或科研機構難以開展復雜模型、海量數據研究的問題日益凸顯，建設大規模人工智能計算中心正在成為推動人工智能產業進一步發展的關鍵要素。

人工智能計算中心發展呈現三大趨勢，一是全棧一體趨勢，即專用人工智能芯片與軟硬件協同優化提升計算效率；二是技術融合趨勢，即超級計算與人工智能融合，云與人工智能融合；三是平臺賦能趨勢，即人工智能計算中心賦能企業，形成算力生態。

人工智能計算中心是人工智能算力建設的重要發展方向，是涵蓋了基建基礎設施、硬件基礎設施和軟件基礎設施的大規模系統工程。依托人工智能計算中心，可以打造公共算力服務平臺、應用創新孵化平臺、產業聚合發展平臺、科研 創新和人才培養平臺，形成“1個人工智能計算中心+ 4個平臺”的人工智能產業布局，賦能區域產業集群。

當前，人工智能計算中心仍然面臨著能耗密度高、企業應用水平較低等問題，對于我國來說還面臨著人工智能芯片及框架等核心技術受制于人的挑戰。因此，在人工智能計算中心建設中，需要做好頂層設計、強化統籌推進，有效選擇 自主可控的技術路線，建立完善的運營機制，積極打造服務平臺，形成以人工智能計算中心為核心支撐的人工智能產業生態，加速人工智能新興產業創新發展，促進人工智能與傳統產業深度融合，拉動區域經濟轉型與高質量發展。

//www2.deloitte.com/cn/zh/pages/technology/articles/deloitte-and-axa-digital-health-whitepaper.html

整合數字化醫療健康解決方案，更好地服務和保障消費者 在國家政策的推動下，醫療健康產業正在加快革新和重塑，以適應中國人民日益增長的多樣化醫療健康需求

經歷了二十多年的醫保改革，我國社會醫療保障的覆蓋率逾95%，實現了全國人民基礎醫療保障的高覆蓋。隨著GDP的增長，中國家庭財富可支配收入日益增加，消費者對醫療服務和保障提出了更高的需求，尤其是高凈值人群、以及正在興起的新中產人群。然而，相較于高凈值人群，市場對新中產人群的關注才剛拉開序幕，當前針對新中產人群的醫療健康服務以及保障的滿足程度還相對較低。

在提出了“優先發展人民健康”的“健康中國2030”戰略的指導下，政府頒布了《健康中國行動（2019—2030年）》《關于深化醫療保障制度改革的意見》等指導方案，以加快建成多層次醫療保障體系和整合型醫療衛生服務體系。通過整合醫療、醫藥、醫保等不同參與方，解決醫療健康需求和供給的錯配問題，為人民提供高性價比的醫療健康服務。在國家政策的推動下，醫療健康產業正在加快革新和重塑，以適應中國人民日益增長的多樣化醫療健康需求。

結合德勤行業經驗以及中國醫療健康行業特點的理解，德勤認為有五大趨勢對未來中國的醫療健康行業將產生重大影響，并起到推動作用，包括整合型醫療健康服務體系、消費者賦能、新型支付方案的興起、智慧醫療健康以及創新產品組合。

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

1. 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。

2. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 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。

7. 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。

8. 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。

9. 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。

10. 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。

11. 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

• （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

12月2日，國家工業信息安全發展研究中心發布了《人工智能中國專利技術分析報告》。在科學分類和深入研究的基礎上，對人工智能下深度學習技術、語音識別、計算機視覺、云計算、自然語言處理、智能駕 駛、智能機器人這七個分支在中國的專利態勢進行深度分析。該報告主題明確、內容翔實、數據嚴謹，前瞻探索頗具深度。

新一輪科技革命和產業變革正在萌發，在移動互聯網、大數據、 超級計算、傳感網、腦科學等新理論新技術的驅動下，人工智能發展 進入新階段，智能化成為技術和產業發展的重要方向。作為引領新一 輪科技革命和產業變革的戰略性技術，人工智能具有溢出帶動性很強 的“頭雁”效應。世界發達國家均將人工智能上升為國家戰略，紛紛 出臺相關計劃，力圖在新一輪國際科技競爭中搶占產業技術制高點。近二十年來，全球各大企業、大學、研究機構等紛紛加快人工智能技 術研發腳步，全球人工智能專利申請量成快速上升趨勢，IBM、微軟、 三星等國外企業均積極在人工智能領域進行專利布局。

中國高度重視人工智能產業的發展。2017 年國務院發布《新一 代人工智能發展規劃》，對人工智能產業進行戰略部署;在 2018 年 3 月和 2019 年 3 月的政府工作報告中，均強調指出要加快新興產業發 展，推動人工智能等研發應用，培育新一代信息技術等新興產業集群 壯大數字經濟。截至 2019 年 10 月，中國人工智能專利申請量累計 44 萬余件，超越美國成為 AI 領域專利申請量最高的國家。國家電網、 百度、中國科學院、騰訊、清華大學等國內主要專利權人正不斷形成 人工智能技術積累，提升在全球人工智能專利布局中的競爭實力。

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。

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。