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日前，“2021中國產業互聯網與鄉村振興發展論壇暨中國中小企業協會產業互聯網專業委員會成立大會”在北京國家會議中心成功召開。會上，清華長三角研究院產業互聯網研究中心發布了《2021產業互聯網白皮書》。白皮書聚焦于方法論與實踐指導特別是運營落地的經驗總結上，為處在產業互聯網轉型過程中的政府領導、產業龍頭企業家、行業協會組織者、投資人和廣大中小企業提供有價值的參考。 產業互聯網是數字時代各垂直產業的新型基礎設施，由產業中的骨干企業牽頭建設，以共享經濟方式提供給產業生態中廣大從業者使用。產業互聯網通過從整個產業鏈角度的資源整合和價值鏈優化，降低整體產業運營成本，提高運營質量與效率，并通過新的產業生態為客戶創造更好體驗和社會價值。 2020年以來，為支持受疫情影響的中小微企業發展，國家先后出臺了支持貿易企業平臺化、產業互聯網、供應鏈創新和供應鏈金融的相關支持政策，助推了產業互聯網的發展。與產業互聯網3.0時代不同，目前產業鏈上更多環節正在實現數字化，為全產業鏈推動產業互聯網服務創造了條件，再加上區塊鏈、AI、大數據等新技術應用，讓服務更加智能為產業互聯網生態發展創造了條件。 白皮書認為，目前互聯網發展的主戰場已從消費互聯網轉向產業互聯網，這既是國家政策的指引，又是各傳統產業發展受困必須轉型的現實迫切需求。近年來各垂直產業的產業互聯網平臺陸續涌現，尤其在農糧、生鮮、鋼鐵、能源、化工、工業品、汽車汽配等領域。 白皮書指出，通過大量產業互聯網的案例研究，所有產業互聯網成功實踐的背后都有一些共性的經驗總結： 產業升級不會帶來競爭加劇，而是融合發展與協同共贏。 產業升級的難點不在于技術創新，而在于機制創新。 產業大數據應用將成為產業互聯網平臺的核心能力。 產業互聯網轉型是系統工程，專業綜合服務或將成為標配。 產業互聯網不會形成寡頭壟斷，但領先者具有先發優勢。 產業互聯網的特性，決定混合所有制平臺公司成為其首選的生 產關系。 產業互聯網發展不能急功近利，要有戰略定力。 產業互聯網的共享價值觀與行業治理規則的建立是產業互聯網 始終如一的目標。

隨著企業信息化建設需求與底層技術發生變化，傳統軟件開發模式已無法快速響應復雜多變的企業業務訴求，而IT人才貴、易流失，傳統信息化建設低質低效、缺乏創新能力等問題始終轄制著軟件產業的創新發展。本報告將以IT服務商及軟件企業所面臨的困境為切入點，從企業內外部環境變化、IT人才等角度展開論述企業級無代碼的核心價值，并結合其產品技術、落地能力及行業解決方案，描述企業級無代碼如何推動供需雙側的變革，并對軟件開發模式的發展趨勢加以展望。

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2021年7月9日，由中國電子技術標準化研究院、全國信標委人工智能分委會和上海市人工智能標準化技術委員會主辦的2021世界人工智能大會“共話標準，驅動產業——標準化分論壇”在上海成功舉辦。分論壇發布了《人工智能標準化白皮書》。

黨中央、國務院高度重視新一代人工智能發展。習近平總書記指出：“人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有溢出帶 動性很強的‘頭雁’效應”。“加快發展新一代人工智能是我們贏得全球 科技競爭主動權的重要戰略抓手”。為應對新冠肺炎疫情的沖擊，黨中央 國務院將新型基礎設施建設上升為國家戰略，其中重要的一項就是人工智 能。國務院發布實施了《新一代人工智能發展規劃》等文件，以新一代人 工智能技術的產業化和集成應用為重點，以加快人工智能與實體經濟融合 為主線，著力推動人工智能技術、產業全面健康發展。

在政產學研用各方共同努力下，我國人工智能產業發展的成果顯著。一是創新能力不斷增強，圖像識別、智能語音等技術達到全球領先水平， 人工智能論文和專利數量居全球前列。二是產業規模持續增長，京津冀、 長三角、珠三角等地形成了完備的人工智能產業鏈。三是融合應用不斷深 入，智能制造、智慧交通、智慧醫療等新業態、新模式不斷涌現，對行業 發展的賦能作用進一步凸顯。

我國人工智能產業發展取得顯著成績的同時，面臨著不少困難和挑戰，比如底層技術存在較大欠缺、能夠實現商業價值的應用較少、與實體經濟的融合存在較高門檻等。《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》指出 要“強化標準引領，提升產業基礎能力和產業鏈現代化水平”。人工智能 產業的發展離不開標準的引領，扎實做好人工智能標準化工作，對突破核 心技術、加快應用落地、完善產業生態具有重要意義。

本白皮書在《人工智能標準化白皮書（2018版）》的基礎上，進一步提出了以下內容：一是從產業鏈的角度，分析了人工智能產業現狀及發 展趨勢；二是介紹了當前國際上普遍認可的系統生命周期模型、人工智能 生態系統框架和機器學習技術框架；三是梳理了國內外主要人工智能標準 化組織的重點工作；四是落實《國家新一代人工智能標準體系建設指南》 （國標委聯〔2020〕35號），形成人工智能標準體系框架及標準體系明細 表；五是結合標準化工作進展及標準體系建設情況，提出我國人工智能標 準化重點工作建議。

在數字信息技術日新月異的發展趨勢下，數據已成為數字經濟發展的核心生產要素，是國家重要資產和基礎戰略資源。隨著數據價值的愈加凸顯，數據安全風險與日俱增，數據泄露、數據販賣等數據安全事件頻發，為個人隱私、企業商業秘密、國家重要情報等帶來了嚴重的安全隱患。

當前，數據安全已成為數字經濟時代最緊迫和最基礎的安全問題，加強數據安全治理已成為維護國家安全和國家競爭力的戰略需要。為此，國家高度重視數據安全的頂層設計：在相繼發布的《促進大數據發展行動綱要》（2015）、《科學數據管理辦法》（2018）、《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》（2020）以及“十四五”規劃（2021）中，均提出發展數字經濟、加快培育發展數據要素市場，應把保障數據安全放在突出位置的重要思想內涵。

面對數據安全威脅日益嚴峻的態勢，著力解決數據安全領域的突出問題，有效提升數據安全治理能力迫在眉睫。然而，由于數字技術促使數據應用場景和參與主體日益多樣化，數據安全的外延不斷擴展，數據安全治理面臨多重棘手困境。為此，賽迪智庫發布《數據安全治理白皮書》，在分析我國數據安全風險、治理現狀、治理困境的基礎上，從政策、監管、產業生態建設、國際合作等方面提出綜合解決路徑。

近年來，數據的融合應用驅動各行各業走向數字化、網絡化和智能化，數據安全、個人隱私保護等問題也愈發受到社會廣泛關注。如何在合規的前提下做好數據融合，成為一個亟需解決的難題。

近期，騰訊公司發布《騰訊隱私計算白皮書2021》（以下簡稱《白皮書》），深入探討隱私計算作為在數據融合應用過程中保障數據安全合規的關鍵技術路徑、商業模式、應用場景、技術變革、產業趨勢、法律問題及合規痛點，并從技術、應用、法律等視角對隱私計算的發展進行了展望。

1、隱私計算的定義

隱私計算（Privacy Computing）是指一種由兩個或多個參與方聯合計算的技術和系統，參與方在不泄露各自數據的前提下通過協作對他們的數據進行聯合機器學習和聯合分析。隱私計算的參與方既可以是同一機構的不同部門，也可以是不同的機構。在隱私計算框架下，參與方的數據明文不出本地，在保護數據安全的同時實現多源數據跨域合作，以破解數據保護與融合應用難題。

2、隱私計算三大流派

聯邦學習

聯邦學習是一種分布式機器學習技術和系統，包括兩個或多個參與方，這些參與方通過安全的算法協議進行聯合機器學習，可以在各方數據不出本地的情況下聯合多方數據源建模和提供模型推理與預測服務。在聯邦學習框架下，各參與方只交換密文形式的中間計算結果或轉化結果，不交換數據，保證各方數據不露出。聯邦學習可以通過同態加密、差分隱私、秘密分享等提高數據協作過程中的安全性。

安全多方計算

安全多方計算是一種在參與方不共享各自數據且沒有可信第三方的情況下安全地計算約定函數的技術和系統。通過安全的算法和協議，參與方將明文形式的數據加密后或轉化后再提供給其他方，任一參與方都無法接觸到其他方的明文形式的數據，從而保證各方數據的安全。安全多方計算的基本安全算子包括同態加密、秘密分享、混淆電路、不經意傳輸、零知識證明、同態承諾等。

可信計算

可信計算指借助硬件CPU芯片實現可信執行環境（TEE），從而構建一個受保護的“飛地”（Enclave），對于應用程序來說，它的Enclave 是一個安全的內容容器，用于存放應用程序的敏感數據與代碼，并保證它們的機密性與完整性。

3、隱私計算的應用場景

《白皮書》中提到，數據協作需求正推動隱私計算應用從金融、醫療等向其他行業延伸。以金融反欺詐模型為例，隱私計算能夠助力銀行聯合建模，提升反欺詐模型水平。傳統上，銀行通常基于歷史還款信息、征信數據和第三方的通用征信分來做貸前反欺詐，該方式存在數據維度缺乏、數據量較少等情況，需融合多方數據聯合建模才能構建更加精準的反欺詐模型，但這一過程中隱私保護和數據安全是不可忽視的重要環節，《白皮書》指出，聯邦學習可解決合作中數據隱私與特征變量融合矛盾，在雙方或多方合作中線上保障特征變量交換時的信息安全。

4、隱私計算助力數據安全的合規價值

《白皮書》指出，隱私計算助力數據安全合規的價值凸顯，有望成為數據協作過程中數據合規和隱私保護的技術工具。

一是隱私計算在無需轉移數據物理存儲服務器的情況下實現數據建模分析，從而減少數據協作過程中風險。對于個人信息保護來說，可以有效降低個人信息在應用過程中泄露的風險；對于企業的跨界數據合作而言，由于隱私計算能夠實現數據可用不可見，幫助不同企業和機構與產業鏈上下游的主體進行聯合分析，打造數據融合應用，同時在數據協作的過程中履行數據安全和合規義務，實現數據價值最大化。

二是隱私計算從技術層面滿足數據最小化、完整性和機密性原則要求。傳統的數據融合方式需要先將盡可能多的數據集中至一個數據中心，然后再訓練模型。因此很可能存在數據過度采集的問題，同時面臨數據傳輸、存儲的安全風險。而采用隱私計算技術，尤其是隱私計算和區塊鏈等技術結合形成的整體解決方案，對數據真實性、準確性進行記錄，如數據被篡改、可進行精準定位和追溯，防止數據被篡改，也能夠有效防止數據被無權限人員隨意訪問、修改、導出等，保障數據的完整性和機密性，與當前數據保護相關立法目的和原則高度契合。

三是隱私計算可證明、記載企業是否履行數據安全保障義務。

5、隱私計算的合規痛點

盡管隱私計算實現的數據保護功能與數據保護相關立法精神高度契合，具有廣闊的發展前景，但隱私計算仍存在一些合規痛點。

隱私計算的用戶授權機制仍需明確。

根據《網絡安全法》及《民法典》相關規定，數據處理者在處理數據時應公開收集、使用規則，并經用戶同意。從隱私計算的特點來看，數據合作方通過隱私計算技術實現數據分析與建模，不需實際流轉數據，且處理過程中的數據都進行了匿名化處理，或不需要獲得用戶授權同意。但在數據采集階段，數據合作各方仍需獲得用戶授權同意。此外，個人信息的匿名化標準尚存爭議，因此仍需做好告知同意的授權管理。

另外，《白皮書》指出，隱私計算在本地服務器中建模的行為也存在用戶授權的問題。即使企業在采集數據時通過隱私政策取得了用戶對本地建模行為的授權，但該授權仍需保持在與數據實際處理目的直接或合理關聯的范圍內。因此，在借助隱私計算技術解決用戶授權問題時，也需關注數據處理目的合法合規性。

隱私計算仍存在數據安全風險。

隱私計算盡管無需參與者直接共享原始數據，但模型更新仍然會泄露參與者訓練數據的相關信息，攻擊者可以采用推理攻擊判斷具體的數據點或數據屬性是否被用于訓練，或采用逆向學習的方法還原原始數據。如果有切實的證據證明經過隱私計算的數據結果具有可逆性且已被泄露，那么它便不再屬于法律規定的“經過處理無法識別特定個人且不能復原”的數據。因此，企業需從模型隱私、輸入隱私、訓練數據隱私、輸出隱私四方面保障數據的安全。

隱私計算參與各方權利義務的邊界有待進一步明確。隱私計算涉及個人信息主體、數據持有方、計算方、結果方，各方之間的法律關系尚需厘清，如發生數據泄露且溯源取證困難時，后三者間應如何進行責任劃分，這些都將影響隱私計算商業模式的發展。《白皮書》建議在現階段，隱私計算參與者宜通過協議方式，約定彼此的數據安全權利和義務邊界，以便在發生爭議時，明確各自的責任范圍。

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在第四屆數字中國建設峰會“大數據論壇”上，國家工業信息安全發展研究中心副主任何小龍發布了《中國數據要素市場發展研究報告（2020~2021）》（以下簡稱“報告”）。

“十三五”時期是我國大數據產業蓬勃發展的階段，根據國家工業信息安全發展研究中心產值測算數據，截至2020年底，我國大數據產業規模已達萬億元。隨著我國大數據產業與實體經濟深度融合、產業發展不斷壯大，數據作為生產要素的屬性不斷凸顯。如何實現數據要素市場化配置，激活數據要素潛在價值，推動與實體經濟繼續深度融合，是“十四五”期間我國需要面臨的重要課題之一。

國家工業信息安全發展研究中心通過專家訪談、企業調研、案頭研究等方式開展數據要素市場相關研究，結合自有的逾5000家企業大數據案例庫對報告界定的產值規模進行了測算和分析，在報告中提出了數據要素及數據要素市場的邊界，梳理了國內外數據要素市場發展現狀，重點從市場概況、政策脈絡、產業圖譜及市場運行機制等角度，并結合相應的產值規模、技術水平、產品和服務、商業模式等情況，闡釋了我國數據要素市場的發展現狀，分析了現階段我國數據要素市場存在的問題及未來發展趨勢，提出了對策與建議。

未來，智慧城市將從城市數字化發展到數字化城市，整個城市在數字領域形成“數字巨系統”。

近日，由國家工業信息安全發展研究中心、聯想集團、中國產業互聯網發展聯盟、工業大數據分析與集成應用實驗室共同編制的《依托智慧服務，共創新型智慧城市——智慧城市白皮書（2021年）》（以下簡稱“白皮書”）正式發布。本書提出一系列智慧城市建設的新理念、環境友好的新型智慧城市提供參考。

以發展實踐拓展新型智慧城市內涵

新型智慧城市建設是進一步深入貫徹習近平新時代中國特色社會主義思想，結合我國城市發展實際，順應信息化和城市發展趨勢，主動適應經濟發展新常態、培育新的增長點、增強發展新動能而提出的新型城市建設與發展方式。

習近平總書記2016年4月在網信工作座談會上指出，“要以信息化推進國家治理體系和治理能力現代化，統籌發展電子政務，構建一體化在線服務平臺，分級分類推進新型智慧城市建設”。2020年3月，習近平總書記赴浙江考察時指出，通過大數據、云計算、人工智能等手段推進城市治理現代化，大城市也可以變得更“聰明”。

白皮書對從2008年開始我國智慧城市發展經歷的探索期、調整期、突破期、全面發展期等幾個階段進行了梳理，這些階段智慧城市的服務對象、服務內容非常廣泛，但核心主線是“利用新一代信息技術”提升城市服務質量。經過2020年的疫情沖擊，智慧城市在實踐中經受了考驗，但也存在很大的進步空間。后疫情時期，智慧城市建設在創新協同、為民服務、數據共享、產業賦能、應急安全等方面都出現了新的發展導向。

白皮書指出，未來新型智慧城市或將呈現以下特點：“先進技術+全程服務”成為智慧城市的新抓手；“數字空間+現實空間”成為智慧城市的新落腳點；“普惠民生+生態和諧”成為智慧城市的新目標。

“端邊網云智”架構助力優政、興業、惠民創新

新型智慧城市的建設邏輯需從頂層入手，結合軟硬件資源整合能力，為公眾提供全生命周期一站式服務管理。白皮書從技術角度，將智慧城市的整體框架分為發展戰略層、技術實施層和目標效用層三大層次。即新型智慧城市是以城市的戰略定位、建設規劃、措施保障、組織合作為指導規劃，通過“端-邊-網-云-智”的技術架構，實現管理高效、服務便民、產業發展、生態和諧的目標效用，達成新一代信息技術與城市現代化深度融合，迭代演進的新模式。

其中，“端-邊-網-云-智”作為新型智慧城市的技術實施層，蘊含巨大的創新發展空間，有望成為我國智慧城市技術應用方向的重要創新成果。

端”即智能終端，負責采集、存儲、傳遞數據，是智慧城市面向城市主體的智能化單元。

“邊”即邊緣計算，智能化時代海量數據的爆發式計算需求與應用低時延、靈活部署要求使得計算力下沉成為必然，邊緣計算應運而生。

“網”即以5G為代表的數據傳輸的網絡，是推動端、邊、云協同工作的粘合劑。

“云”即云計算，基于網絡實現異質設備間數據運算與共享的設備服務。

“智”即行業智能解決方案，面向智慧城市的不同細分場景，基于“端、邊、網、云”四層結構，根據業務需求、行業知識及計算能力，支持不同層次的數據計算和分析互動的行業智能化方案。

智慧城市建設是內涵型城鎮化發展的重要方面，包括社會管理智能化、國民經濟信息化、環境維護自動化和生活服務便捷化等內容。管理高效、服務便民、產業發展、生態和諧等均是新型智慧城市發展的目標方向。

白皮書重點分析了文昌智能教育、延慶智慧能源、上海帝王蟹溯源等典型案例，展示了新型智慧城市在優政、興業、惠民等方面取得的突出成效。據悉，聯想憑借領先的IT運維服務經驗和覆蓋網絡，智慧城市服務建設項目已在上海、江西、江蘇、福建、湖北、海南、河北等全國多個省市落地，涉足綠色能源、社會治安管理、城市應急管理、智慧教育、智慧交通、食品安全以及智慧政務等多個細分場景。在白皮書編制過程中，聯想為智慧城市建設運營實踐和案例調研提供了支持。

新型智慧城市發展重心將從建設轉到運營

白皮書也對智慧城市未來發展進行了預判，認為在未來新基建和新技術的融合過程中，城市治理或將逐漸完成由“管理型”向“服務型”的轉變。智慧城市作為一項巨大的城市服務產品，需要重點提升居民對城市的歸屬感，提高城市生活品質，促進城市產業經濟發展。智慧城市逐步走深向實，未來將重點在體制機制、發展思路、互動形式方面產生躍升。即將出現的變化將包括：治理思路改變——從“城市數字化”到“數字化城市”；階段重點改變——從“建設智慧城市”到“運營智慧城市”；互動形式升級——從“人與人的聯接”到“萬物互聯”。

白皮書推出之際正值“十四五”規劃審議通過并正式發布，規劃明確提出“以數字化助推城鄉發展和治理模式創新，全面提高運行效率和宜居度。分級分類推進新型智慧城市建設，將物聯網感知設施、通信系統等納入公共基礎設施統一規劃建設，推進市政公用設施、建筑等物聯網應用和智能化改造”。新型智慧城市建設即將進入新的階段，該白皮書以真實案例剖析為基礎，結合理論和架構研究，形成較為完整的智慧城市體系框架，勾勒出未來可能的發展路徑，是新型智慧城市建設的重要參考之一。

由工信部中國電子技術標準化研究院牽頭編寫的2020年《數字孿生應用白皮書》在中國國際高新技術成果交易會發布，作為新基建背景下的重要研究成果，該白皮書對當前我國數字孿生的技術熱點、應用領域、產業情況和標準化進行了分析，同時收錄了在智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧建筑、智能制造、智慧健康6大領域的31個應用案例。

此次白皮書重點考察了我國數字孿生應用的發展現狀與趨勢，并指出數字孿生將從以下六個應用層面推動我國經濟社會的發展：

一是促進數字經濟與實體經濟融合，加快產業升級

二是貫通工業生產信息孤島，釋放數據價值

三是統籌協調系統內外部變化，實現資源能源優化配置

四是實現全要素數字化，推動新型智慧城市建設

五是優化城市設計布局，打造科學公共服務體系

六是基于醫療大數據合理分配醫療資源，提升公共健康保障效率

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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。