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技術生態系統在成熟過程中往往會經歷重大轉變。例如，電話、互聯網和個人電腦都是從一個供應商開始的，但在美國，每一個都是由一個競爭市場服務的，使用全面和通用的技術標準來提供兼容性。這篇白皮書展示了我們對剛剛成立15年的云生態系統如何隨著它的成熟而演變的看法。

每個早期進入云計算市場的公司都提供了自己專有的接口。我們預計，有了適當的中介，這個市場可能會發展成一個更加強調兼容性的市場，允許客戶在云之間輕松地轉移工作負載。然而，云的發展軌跡將會與上面提到的例子有很大的不同。特別地，我們認為，一個由所有云支持的全面兼容性標準——這對創建電話、互聯網和個人電腦市場至關重要——不太可能出現，也不需要允許客戶在云之間轉移工作負載，實際上會阻礙創新。相反，我們認為，為了實現靈活分配工作負載的目標，云計算將需要由我們稱為云間代理的系統提供的中介，這樣，個人客戶不必選擇使用哪些云來處理哪些工作負載，而是可以依賴代理來優化他們所需的標準(例如，價格、性能和/或執行地點)。我們相信，有效的云間代理的存在釋放出的競爭力量將創建一個蓬勃發展的云服務市場，其中許多服務將由多個云提供，這將足以顯著提高工作負載的可移植性。

我們認為，云市場這種增強兼容性的成熟將帶來幾個重要的好處，包括: (i) 降低云使用的壁壘，從而擴大整個云市場; (ii) 通過專門的云技術進行快速的技術創新(這將使用戶能夠訪問最佳的服務和硬件); (iii) 更完整地集成各種計算選項(例如，邊緣計算、內部計算和單個云內可用區域的選擇); (iv) 通過跨云部署(例如，在多個云中托管模型推斷以提高可用性，或在任何需要滿足新的監管約束(如數據和操作主權)的地方處理機密數據)來增強遵從性、安全性和彈性的機會。然而，我們并不認為這種特定的兼容途徑是成熟的必然結果，而是一種可取的、可實現的可能性，需要引入云間代理才能成為現實。因此，本白皮書不僅僅是對擬議技術創新的被動描述，而是對其創建的呼吁。具體來說，我們要求研究人員和實踐者加入到構建云間代理的早期版本中來，這將有助于為云計算創造一個新的未來，我們稱之為“云天計算(Sky Computing)”。

工業人工智能 (AI) 是人工智能在工業中的應用，是第四次工業革命中價值創造的主要貢獻者。人工智能正被嵌入到廣泛的應用程序中，幫助組織獲得顯著的利益，并使他們能夠改變向市場提供價值的方式。

? 本文檔為支持人工智能的工業物聯網系統的開發、培訓、文檔編制、通信、集成、部署和操作提供指導和幫助。它面向來自 IT 和運營技術 (OT)、來自多個學科的業務和技術的決策者，包括業務決策者、產品經理、系統工程師、用例設計師、系統架構師、組件架構師、開發人員、集成商和系統操作員。

該文檔圍繞 IIC 工業互聯網參考架構中的架構觀點構建，即業務、使用、功能和實施觀點。該文件討論了推動人工智能采用的商業和價值創造考慮因素。它還詳細闡述了人工智能的使用、工業用例以及與之相關的道德、隱私、偏見、安全、勞工影響和社會問題。在技術方面，該文檔描述了與 AI 相關的架構、功能和數據注意事項，并討論了各種實施注意事項，例如性能、可靠性、數據屬性和安全性?。

人工智能的采用將在行業中加速。鑒于計算能力的快速增長、可用于訓練的數據的更廣泛可用性以及算法的日益復雜，人工智能技術將繼續發展。當前的 IT 標準和最佳實踐必須不斷發展，以解決 AI 本身的獨特特征以及與 IIoT 系統的安全性、可靠性和彈性相關的具體考慮因素。此外，人工智能技術的日益成熟將幫助人們認識到它的好處遠遠超過它的風險。 AI 標準生態系統也將繼續發展，例如 ISO/IEC JTC 1/SC42 正在進行的標準工作，為 JTC 1、IEC 和 ISO 委員會制定 AI 標準提供指導。

基于這些趨勢，毫無疑問，人工智能將繼續推動技術和功能上的可能性，因此預期合理的事情將同樣發展。對技術的態度和對其使用的商業期望也將繼續發展。

未來，我們可以期待使用人工智能技術成為常態，而不是例外，考慮到這項技術的社會效益，“不使用人工智能”最終可能會成為不負責任的做法。

數字經濟發展中，數據價值融合的需求催生了隱私計算技術 的蓬勃發展。2021 年以來，隱私計算在金融、政務、醫療、交 通、能源等真實商業場景中落地實施，為各行業發展數字經濟帶 來新的契機、注入新的動能。國家層面，一方面，國務院發布《關 于構建更加完善的要素市場化配置的體制機制的意見》出臺，首次將數據增列為生產要素，數字經濟正在成為驅動我國經濟實現 又好又快的增長的新引擎。另一方面，《數據安全法》與《個人 信息保護法》的相繼發布，為各行業加強數據的合法使用與合規 經營提供了指引，也促進了整個數據產業的健康發展。

中國移動提前在隱私計算方向布局，在推動數據安全共享、 深化數據場景應用、促進數據生態合作方面不斷前行，深入開展 聯邦學習的研究及試點實踐，強化多方安全計算、可信執行環境 等新技術體系，確立出一套較為完善的隱私計算安全審核機制， 通過打造“中國移動隱私計算平臺”與生態建立穩固的鏈接，深 化各行業真實場景中落地實踐，致力于運營商數據要素生產力釋 放，推動數字經濟高質量發展。

本白皮書以探討隱私計算的關鍵技術路徑為出發點，聚焦國 內外的隱私計算應用場景以及移動運營商在相關領域的實踐，進 一步從技術、應用、法律等視角對隱私計算的發展進行了展望。期望與業界分享，共同促進隱私計算生態的創新、發展、繁榮。

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沒有哪種廣泛的行業趨勢，無論是客戶端/服務器計算、經濟合理的硬件，甚至云本身，能像人工智能 (AI) 一樣如此徹底地重塑企業。人工智能將已問世數十年的數學原理與最先進的算法和現有的高性能硬件相融合，極大地轉變著所有行業中各公司構建、維護和了解其核心和部門業務運營的方式。而且由于市場針對創建機器學習 (ML) 生命周期管理工具的投資不斷加速增長，企業 AI 實踐者現在期望通過快速且經濟實惠的方式將 AI 從實驗室過渡到實際運營。

無論是推動銷售支持等核心業務的價值，還是解決市場營銷活動評估等部門需求，在企業內部使用 AI 已達到一定的成熟度，如今，AI 的總體價值主張已不再是預算和采購討論的主要內容。事實上，圍繞 AI 的對話本質上已經變得更加務實，專注于如何將非關鍵流程中的早期嘗試性勝利轉化為關鍵業務型業務流程中的重大收益。在本白皮書中，Omdia 將分析這種轉變，討論在從 AI 實驗到在實際運營中熟練駕馭 AI，使其成為關鍵業務基礎和市場差異化優勢關鍵來源的道路上存在的障礙、有利因素和最佳實踐。

日前，中興通訊和德勤中國聯合發布《2021年ICT趨勢白皮書：不確定性中的確定》。該白皮書簡要評估了2020年大國政治經濟摩擦和新冠疫情給ICT行業帶來的不確定性，展望了全球科技競爭和社會運行向線上聚集等事件為行業帶來中長期利好，并指出隨著ICT需求提升，5G和其他技術的交叉將促進技術和應用創新，數字技術領先型企業涌入市場，ICT從業者面臨機遇與挑戰并存的情況。

在這樣的背景下，白皮書分個人、家庭、行業三個領域探討了業務的確定性、不確定性及其根因和應對之道。白皮書認為，C端、H端、B端需求仍在不斷增強，5G時代應用和業務爆發，網絡帶寬功能需求持續升級是確定趨勢；但各領域的技術、市場、產品、運營和云邊服務等方面仍存在大量不確定性，這需要運營商回歸通信本質，建設一張好網，然后依托網絡優勢，把握邊緣出口，以標準化實現規模合作，以定制化實現應用突破，構建智能中臺，復用核心能力和知識，拓展經營。

白皮書指出，大勢的確定性和紛繁的不確定性，都呼喚技術的不斷進步。

爆炸式發展的業務，分散化、時變化的客戶需求，促生了開放、智能、彈性、靈活的云網融合系統；個人、家庭、行業客戶的數字化服務方案，都在從分離的網、云服務模式，過渡到“云+網+業務”融合的立體化解決模式。

回歸通信本質，建設拉通云、網、邊、端、承載的精品網，則是部署上述系統的基礎工作。

無線、有線、邊緣、承載等各方面技術都必須持續快速迭代進化，以滿足業務應用，網絡帶寬、功能要求持續升級的要求。

摩爾定律下，二、三代半導體技術不斷發展，芯片的不斷進步將為“5G+云+AI”提供持續驅動力，全面推動各節點快速進步。

此外，白皮書還介紹了云與核心網、邊緣、無線接入、終端、承載、芯片等各技術領域的發展趨勢。

//www.cbdio.com/BigData/2021-03/05/content_6163271.htm

日前，在“2020 AIoT產業年終盛典”上，物聯網智庫正式發布全新升級版的《2021中國AIoT產業全景圖譜報告》（以下簡稱“報告”）。據悉，這是物聯網智庫連續第五年推出“中國AIoT產業全景圖譜”，繼續通過近距離觀察AIoT產業及主要參與者，梳理產業現狀，并分析、預測市場發展趨勢，幫助讀者把握產業發展脈絡。

報告指出，AIoT產業是多種技術融合，賦能各行業的產業，整體市場潛在空間超十萬億元。艾瑞咨詢數據顯示，2019年中國AIoT產業總產值為3808億元，預計2020年達5815億元，同比增長52.7%，高增長主要得益于5G等新技術規劃化商用和AIoT應用在消費和公共事業等領域大規模落地。未來三年，在消費端和政策驅動端應用市場的繼續推動下，AIoT產業仍將保持高速增長。長期來看，產業驅動應用市場潛力巨大，將成為遠期增長點。

本報告依舊分為端、邊、管、云、用、產業服務六大板塊。整體來看，邊板塊下沉，更加貼近端側。同時，因為IoT和AI的進一步融合，AI相關內容在整個圖譜中將被更充分地體現。報告將從產業全貌和上述六大板塊來介紹產業現狀及趨勢，勾勒產業全景，并將通過優秀的案例，來展示AIoT產業發展成果及應用落地情況。

“端”指的是終端，主要包括底層的芯片、模組、傳感器、屏幕、AI底層算法、操作系統等。 “邊”是相對于“中心”的概念，泛指中心節點之外的位置。邊緣計算則指的是將計算及相關能力從中心處理節點下放至邊緣節點后形成的，貼近終端的計算能力。 “管”主要指的是連接通道，及相關產品和服務。大物聯時代帶來的大連接數和復雜設備現場環境，使得有線連接網絡捉襟見肘，因此在AIoT應用場景中，網絡以無線連接為主。 “云”主要指PaaS平臺，包括物聯網平臺、AI平臺和其他能力平臺。 “用”指的是AIoT產業應用行業。從核心驅動要素來看，可分為消費驅動型、政府驅動型和產業驅動型行業。 “產業服務”板塊主要包括AIoT產業相關的各類聯盟、協會、機構、媒體、投資基金等，這些組織為產業提供包括檢測、標準制定、媒體、咨詢、投融資等服務，是推動產業發展的重要力量。

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。