亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

2022年9月6日，在2022年國家網絡安全宣傳周“網絡安全標準與產業裝備發展分論壇”上，《中國網絡安全產業分析報告（2022年）》（以下簡稱《報告》）正式發布，中國網絡安全產業聯盟秘書長、中國電子技術標準化研究院黨委書記、副院長楊建軍針對《報告》進行解讀。

中國網絡安全產業聯盟（CCIA）依托行業力量，聯合國內知名網絡安全研究機構數說安全，連續五年發布《報告》，對網絡安全產業進行跟蹤研究，對我國網絡安全產業進行連續性的全景刻畫。2022年，《報告》立足國際視角，深入剖析我國網絡安全產業面臨的內外部形勢，圍繞政策、技術、資本、市場等多元要素，以數據為基礎，以企業為基本分析單元，對網絡安全法律法規、政策規劃、產業現狀、競爭格局、資本市場和技術熱點等進行了全面分析。在此基礎上，對我國網絡安全產業未來數年的發展進行了展望。 《報告》堅持科學、客觀、中立原則，以真實、準確、及時地反映當前我國網絡安全產業發展狀況和發展趨勢為核心研究目標，針對國內近300家網絡安全企業進行調研，獲得了200余家企業有效數據，基本覆蓋了國內核心網絡安全企業。同時，組織國內網絡安全領域權威專家深入研討論證，形成核心觀點，希望能夠為網絡安全政策制定部門、監管機構、從業人員、行業組織、研究機構等利益相關方提供參考。

核心發現

• 2021年我國網絡安全市場規模約為614億元，同比增長率為15.4%。近三年網絡安全行業總體保持增長態勢，隨著《網絡安全審查辦法》《互聯網信息服務算法推薦管理規定》《數據出境安全評估辦法》頒布實施，網絡安全法律法規體系化、縱深化態勢更加明顯，政策法規紅利持續釋放，疊加企業和個人數字化需求不斷攀升，網絡安全市場持續擴大，預計未來三年增速仍將保持在15%以上，到2024年市場規模預計將超過1000億元。

• 2021年以來，網絡安全企業面臨生存與發展的挑戰。一方面，2022年上半年企業數量出現下滑，相比上一年減少31%，尤其是網絡安全服務型企業受疫情影響導致服務資質展期受阻較為嚴重。另一方面，2021年，網絡安全企業營業收入快速增長，而盈利能力和經營現金流金額卻出現下滑。主要原因是大部分企業在研發和銷售方面加大了投資力度，導致費用上升較快，盈利能力被削弱，但這也可以從側面反應出網絡安全企業大多看好對網絡安全行業未來潛力，紛紛招兵買馬，加大投入。

• 國內對網絡安全的重視程度、項目投入和客戶分布呈現出一致性，經濟發展情況與網絡安全市場分布具有高度相關性。環渤海、長三角、珠三角仍是網絡安全投入高、客戶分布相對集中的區域，2021年，網絡安全企業在以上三個區域的合計收入占比接近 70%。同時，部分中西部省市開始加速網絡安全項目建設，湖南、黑龍江、陜西等地2021年項目招標數量保持較高的增速。

• 2021年，政府客戶因其較早的信息化建設布局和擁有大量關鍵信息基礎設施，網絡安全防護需求最為強烈，目前仍是網絡安全最主要的市場。受疫情影響，大部分行業項目增速放緩，政府客戶的增速也下降明顯，但依然保持增長態勢。金融、醫療、交通等行業客戶近兩年后來居上，增速較快，拉動網絡安全市場進一步擴張。

2021年以來，信安世紀、維德信息和亞信安全相繼成功登錄科創板，標志著“十四五”初期，我國網絡安全行業收入超過10億元級別的企業均已完成資產證券化。2021年網絡安全行業全年投融并事件共有175起，相比上一年提升31%。2022年上半年，盡管疫情反復，但是一級市場對網絡安全的投資熱情并未出現明顯下滑。截止到6月底，網絡安全融資事件共57起，投資額達到41.5億元。其中，早期項目重獲得資本的青睞，獲投項目數量迅速增多。隨著注冊制改革加速及北交所開市，網絡安全投資退出通道進一步豐富。

數字經濟時代，數字化技術正深刻變革企業人才發展的方方面面，其中，組織學習與員工培訓的數字化改造潛力巨大，已成為企業加速構建高質量人才供應鏈的抓手。二十余年來，企業數字化學習行業伴隨著新技術應用與創新而不斷發展，數字化的平臺、內容和運營業已成為驅動企業落地實施培訓與學習數字化轉型的“三駕馬車”，并呈現不斷交融的發展趨勢。基于此，本報告從供需雙方出發，通過對行業發展驅動力、市場規模及發展痛點的描述，介紹行業的基本面情況。除此之外，報告將站在乙方廠商視角，通過調研收集不同類型客戶的需求，結合海外廠商的發展路徑，為乙方迭代產品、交付服務和拓展客戶提供策略建議。

易變、不確定、復雜和模糊的新商業格局正在加速企業人才開發方式的數字化轉型；疫情影響線下交付和企業現金流，客戶預算縮減，機構業績承壓，數字化學習突圍；產業數字化程度提升，業務系統與學習系統關聯性增強，企業的學情畫像更加豐滿；資本助力，橫跨“企業服務”與“職業教育”兩大黃金賽道，投融資規模持續攀升。

　　效果檢驗已進入深水區，SMB市場拓展仍存爭議，人力資本管理漸成供需雙方共識；2021年，市場規模達34億，精品化內容提升訂閱價值，專業化服務助力客戶成功；行業走向成熟，市場競爭加劇，以品牌勢能、場景理解和技術創新構建核心競爭力。

　　千人以上規模企業是重點客群，客戶多關注交付靈活度、業務相關性及技術附加值；客戶對外部內容依賴程度高，廠商制課能力是關鍵，內容供給的質量應優先于數量；客戶普遍缺乏數字化學習運營手段，準確的需求理解是客戶代運營服務成功的基礎。

　　反思過去，廠商應立足業務，關聯場景，將績效改進作為檢驗學習效果的唯一標準；把握當下，廠商應以人為本，循序漸進，以融合創新的技術手段提升員工學習體驗；展望未來，廠商應以資本為紐帶，布局生態網絡，搭建一體化人才管理與發展平臺。

頭豹研究院謹此發布《2022年中國DPU行業白皮書》。本報告旨在分析DPU發展現狀、產品特點、技術動向及發展趨勢，并識別中國芯片廠商與海外芯片廠商的差異，從而判斷中國DPU行業的現狀與發展機遇。基于全文的論述，本報告在最后分享了作者對于行業未來發展理解與思考，旨在倡導行業內外各方加強合作，從而推動中國DPU行業與中國芯片行業整體發展。

　　本報告所有圖、表、文字中的數據均源自弗若斯特沙利文咨詢（中國）及頭豹研究院調查，數據均采用四舍五入，小數計一位。

**　　DPU將成為繼CPU、GPU的“第三塊主力芯片”**

　　DPU具備高度靈活可編程性，其功能可通過軟件定義向網絡、存儲、安全等應用進行延伸。通過靈活地運用DPU的功能，在滿足不同應用場景對于釋放算力、提高數據處理效率需求的同時，還具有貼合具體應用場景需求的能力，如助力形成信息安全解決方案等。因此，DPU具有滲透眾多應用場景的潛力。

**　　產品概念逐步具象化，蓄力延伸眾多領域**

　　不斷改進產品弓應用場景的貼合度，打磨DPU產品在錨定應用領域的商業化能力是現階段發展的重點，DPU概念在這發展過程中將逐步具象化，行業外部對DPU認知也將逐漸加強。基于現階段所積累的技術與應用場景理解，芯片廠商將持續擴大DPU所能覆蓋的應用場景。

**　　海外與中國芯片龍頭廠商發展進度相近**

　　海外芯片龍頭廠商基于自身影響力率先打開市場，中國芯片龍頭廠商也緊步跟上，產品將逐步落地應用。在行業發展初期，雙方皆處于接受終端應用驗證的階段，發展進度相近。

**　　打造生態是中國芯片廠商把握機遇的關鍵**

　　在打磨DPU大規模商業化的階段，擁有較強適配性并釋放客戶開發能力的產品更具有競爭優勢，軟件生態則是形成這一競爭優勢的關鍵。此外，中國芯片廠商還可以打造產業鏈生態以及橫向的協同生態，提高研發效率、打造多樣化產品，從而把握行業發展的機遇。以DPU為中心，聯合芯片行業各方協同發展，將有望推動中國芯片行業整體發展。

隱私計算產業誕生于技術的成熟和市場的需求，爆發于數據監管與扶持政策的出臺。其意義在于在保護信息安全的前提下，實現全方位數據流通，作為底層技術助力大數據體系建設，進而促進經濟發展。

中國隱私計算在法律政策和市場需求的雙輪推動下，產品研發、項目驗證測試和實際落地均在加速，隱私計算市場發展火熱，實現“產學研”協同發展。商用實踐領先于國外，技術發展各有千秋。

2021年中國隱私計算市場規模為4.9億元，預計至2025年將達到145.1億元。目前隱私計算處于基建期，市場需求集中于基礎產品服務，數據運營商業模式因擁有巨大市場發展空間而被廣為看好。2016年～2022年Q1，中國隱私計算行業共計發生55起融資事件，累計融資金額超30億元。

2022年3月，艾瑞咨詢發布了《2022年中國隱私計算行業研究報告》，是對中國隱私計算行業的發展現狀及趨勢進行了深度洞察。報告分別從“產品與技術選型、安全性問題、性能問題、軟硬件結合、國產化、隱私計算跨平臺互聯互通”六個方面對隱私計算技術展開了分析。研究團隊面向金融、政務等領域的行業用戶，重點對“產品與技術選型、安全性問題、 性能問題、軟硬件結合”等問題展開了市場調研，以定量的方式反映了行業用戶的需求和關注點。

　實踐-高頻高價值應用及數據痛點：本篇報告選擇金融、零售、醫療和工業四大典型行業為切入點，分析呈現各行業的信息化建設階段與高頻高價值的AI應用場景，并基于高頻高價值AI應用引發的數據治理需求，對面向人工智能的數據治理體系搭建給到建設指導。

　　展望-治理陷阱與趨勢洞察：1）企業需避免落入“數據埋點大而全”的治理陷阱；2）供需兩側需共同保證數據治理體系建設后的運營流轉；3）企業需建立符合管理現狀及發展需求的數據安全治理框架，確保數據全周期的安全與合規；4）聯邦學習技術可帶來數據安全合規線內的共同富裕；5）數據的“自治與自我進化”成為未來數據處理發展的必由之路，為企業打造“治理+AI”體系的良性循環。前言-數據與數據治理：如今數據不再局限于傳統數字形式的認知，由結構化數據延伸到半結構化、非結構化的數據范疇。數據治理越來越受到企業的普遍重視，在數據生命周期的各個階段通過相應的工具與方法論，使數據發揮出更大的價值，是實現數據服務與應用必不可少的階段。

　　參與-行業規模與受益圈立足點：數據治理與AI應用產品開始交匯融合，廠商參與更加多元，咨詢公司、數據服務提供商和人工智能產品服務商三方陣營構建行業競合格局，而“智”，即AI應用，為面向人工智能的數據治理服務的核心立足點。2021年面向人工智能的數據治理市場規模約為40億元，預計五年后規模將突破百億。

　　主題-面向人工智能的數據治理：AI技術創新應用走向大規模落地，帶動了大數據智能市場的蓬勃發展。2021年大數據智能市場規模約為553億元。目前傳統數據治理體系多停留在結構性數據化治理工作，尚難滿足AI應用對數據的高質量要求。企業可吸收傳統體系的智慧沉淀，以AI應用數據需求為核心，優化建設“面向人工智能的數據治理”體系，顯著提升AI應用的規模化落地效果。

AI+安防仍然是人工智能技術商業落地發展最快、市場容量最大的主賽道之一，2020年，AI+安防市場規模為453億元。隨著疫情常態化以及十四五規劃開篇，2021-2025年市場將進入產業結構調整期，市場規模增速將有所放緩，預計2025年規模超900億元，AI開始向公安交通等場景的下沉市場以及泛安防的長尾細分領域滲透。

公安交通領域是AI安防市場的主要支撐力量，貢獻近86%的市場份額，但隨著雪亮工程進入收尾階段，預計2021-2025年公G安A交通領域AI安防軟硬件市場規模增速將穩定在10%左右；社區樓宇領域在全國城鎮老舊小區改造、“智慧社區”及“智慧安防小區”建設等重點工作持續推進的背景下，預計未來數年將是AI安防市場新的增長點。

與行業發展初期相比，現階段AI安防的政策環境、產品技術以及供需兩端均呈現出新的特點：

政策指導上強調AI安防建設應由單點突破向立體化、全面化、體系化智能安防建設轉變； 產品技術方面，算力向前端及邊緣端遷移的趨勢明顯，國內ASIC芯片廠商在算力前移過程中迎來發展機遇； 需求端，AI安防需求主體的角色越來越豐富且需求方傾向于選擇有技術兜底能力的集成商，除了要滿足現階段建設需求，未來還可提供長期的運維管理與技術服務； 供給端，安防廠商、AI廠商、ICT廠商等多方勢力激烈的市場競爭促使AI視頻監控單路平均價格快速下降，市場競爭進一步推動了AI安防的加速滲透。

AI安防賽道的市場格局已開始進入穩定期，賽道玩家以計算機視覺技術和AIoT技術為切入點，在智慧城市這一更為廣闊的市場下進行業務拓展，尋找“出圈”機會并形成新的核心競爭力將成為破局點。未來，隨著AI公司、安防廠商、ICT廠商、云服務廠商等各類型AI安防核心參與者在業務方向上的拓展與產品技術的泛化，AI安防賽道的邊界也將愈發模糊，其安防功能也將作為AI技術在城市數據感知、認知、決策支持中的重要模塊融入到城市管理與治理的方方面面。

//report.iresearch.cn/report/202110/3864.shtml

　　物聯網及其平臺將成為中國第二產業未來增長的重要驅動力。

　　宏觀環境：國內生產總值同比增速呈下降趨勢，國民經濟增長的新動能亟待出現，三大產業中第三產業對國內生產總值的貢獻率逐步超越第二產業，物聯網及其平臺將成為第二產業未來增長的重要驅動力。

　　平臺崛起：互聯網及物聯網平臺具有高度中心化的屬性，科技公司通過互聯網化深耕自身平臺，可獲得從用戶到服務的顯著正外部性效應，因此物聯網平臺極具商業價值。

　　平臺功能：物聯網平臺在物聯網產業鏈中處于關鍵地位，基于底層云計算資源提供開放的云服務，允許各類應用在平臺中開發、部署和運營，并對所有接入物聯網的終端設備和底層硬件進行連接管理和監控。

　　平臺規模：因物聯網平臺可廣泛用于物聯網各下游應用領域，如智能家居、智慧工業、教育等，其驅動來自應用層的需求，下游需求爆發與行業場景的完善自下而上促進物聯網平臺層的發展。中國物聯網平臺層市場規模增長迅速，預計未來五年同比增長率接近50.0%，2025年市場規模將達到2,061.3億元，2020-2025年預測年復合增長率高達50.0%。

　　隨著新一代信息技術規模化應用，物聯網設備連接數量持續增長，拉動產業鏈上游物聯網平臺市場需求持續擴容，促進海量數據及設備管理平臺實現落地，推動物聯網全產業鏈協同發展。
 　

必要性："新基建"背景下，人工智能的發展逐漸突破感知智能階段走向認知智能。知識圖譜技術使機器具備理解、分析和決策的能力成為可能，是認知智能的底層支撐和核心技術。

重要性：2019年知識圖譜相關的融資金額較2018年增長超過200%，成為人工智能的又一熱門產業，對知識圖譜行業的發展情況進行全面的分析和梳理，能為市場提供更多的參考依據，為知識圖譜相關企業提供一定的幫助。

客觀性：白皮書通過大量桌面研究和專家訪談，對知識圖譜的整體市場和細分賽道進行分析，推算知識圖譜產業的未來市場規模，梳理知識圖譜的產業鏈和重要參與者，剖析知識圖譜技術在各個領域的主要應用場景和解決方案，最后結合市場經濟環境和技術發展熱點，對知識圖譜技術的發展進行預測和展望。

人工智能本質是解決生產力升級的問題，人類生產力可以歸類為知識生產力和勞動生產力，人工智能走入產業后，可以分為感知智能、認知智能和行為智能，后兩者更與生產力相對應，NLP和知識圖譜是發展認知智能的基礎。

原始數據通過知識抽取或數據整合的方式轉換為三元組形式，然后三元組數據再經過實體對齊，加入數據模型，形成標準的知識表示，過程中如產生新的關系組合，通過知識推理形成新的知識形態，與原有知識共同經過質量評估，完成知識融合，最終形成完整形態上的知識圖譜。

在面對數據多樣、復雜，孤島化，且單一數據價值不高的應用場景時，存在關系深度搜索、規范業務流程、規則和經驗性預測等需求，使用知識圖譜解決方案將帶來最佳的應用價值。

2019年涵蓋大數據分析預測、領域知識圖譜及NLP應用的大數據智能市場規模約為106.6億元，預計2023年將突破300億元，年復合增長率為30.8%，其中2019年市場中以金融領域和公安領域應用份額占比最大。

隨著整體市場數據基礎的完善和需求喚醒，大數據智能領域規模持續走高，但在行業可落地性和理性建設的限制下，預計市場增速將呈現下降趨勢，期間咨詢性需求將會大量出現，從整體發展來看增速處于良性區間，對真正有價值的公司和產品有正向意義。