前言: 当前,我国迎来了世界新一轮科技革命与中国转变发展方式的历史性交汇期, 既面临着千载难逢的历史机遇,又面临着差距拉大的严峻挑战。科技作为人类社会 发展的源动力,塑造和影响着全球政治经济格局,持续主导世界变革,成为我国应 对挑战和把握百年发展机遇的必然选择。以史为鉴,真正能够推动人类社会进步、 改变世界进程、引领人类生活发生根本变革的科技,都是那些需要长期研发投入、 持续积累的高精尖原创技术,对产业的发展具有较强的引领和支撑作用的技术。 2010 年中科院西安光机所米磊博士将这类技术定义为“硬科技”,希望新时期国家 和社会能够重视硬科技、发展硬科技、掌握硬科技。2018 年 12 月 6 日,李克强总理 在国家科技领导小组第一次会议上强调“突出‘硬科技’研究,努力取得更多原创 成果”。2019 年 10 月 16 日,科技部火炬中心组织召开硬科技发展工作座谈会,研 究推进硬科技发展工作。 放眼全球,各国纷纷将目光投向科技,硬科技发展热潮正在全球蓬勃兴起。 2019 年全球在人工智能、生物技术、光电芯片等十大技术领域取得突破性进展,全 球首次合成纯碳 C18 环,为当前计算机芯片突破硅基半导体器件物理极限提供全新 思路 ; 科学家 3D 打印出会“呼吸”的人造器官,未来将造福器官移植患者 ; 世界首 款异构融合类脑芯片问世,通用型人工智能发展迈出重要一步。2019 年全球主要城 市七大硬科技创新综合指数 TOP15 中,中国城市占 8 个席位,占据半壁江山,其中 东京位居第一,北京紧随其后,纽约名列前三。我国科技创新活动活跃度领先全球, 呈现多个行业并发、多种类型并举、多数企业家重视的良好局面。 聚焦中国,硬科技成为衡量和支撑区域产业竞争力的最关键要素,对于城市产 业创新综合实力的作用日益显现,上海全力打造全球顶级生物医药产业集聚区、深 圳打造智能制造产业创新中心、西安打造全球硬科技之都。在 2019 年国内城市产业 创新综合排名中,北京以绝对优势领跑全国,上海和深圳处在第二梯队,作为“硬 科技”概念的发源地,2019 年西安表现亮眼,产业创新综合能力位居全国第四,引 领第三梯队。 展望未来,硬科技作为人类社会发展的核心动力,将驱动人类进入一个全新的 发展阶段,人类生产组织方式、社会组织方式、生活方式将发生重大变化。硬科技 事关人类社会整体进步和人类共同福祉的提升,需要各国以宏大的全球视野和人类 共同的担当,携手构建人类命运共同体。

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摘要:本文阐述了信息技术产业发展的地位、作用和发展趋势,指出以互联网、计算机为代表的信息技术,引发了第三次工业革命.信息技术产业已成为新时期经济增长的重要引擎,有力地促进了可持续发展,深刻地改变着人类生产生活方式.文章探讨了世界信息技术产业发展趋势,认为信息技术孕育着新的重大突破,产业集聚与融合趋势日益明显,知识产权和标准竞争不断加剧,泛在化网络环境正在形成.本文提出,中国应当进一步发挥信息技术产业经济增长"倍增器"、发展方式"转换器"和产业升级"助推器"的作用,坚持自主创新、开放兼容、融合集成、军民互动、市场导向、跨越发展的方针,以信息化带动工业化,以工业化促进信息化,走出一条中国特色信息技术产业发展道路.注重发展微电子、计算机、软件、关键元器件及其材料等核心基础产业,以及宽带移动通信、下一代网络、信息服务等具有国际竞争力的优势产业.完善信息技术产业政策体系,力争到2020年前后,把我国建设成为信息技术产业强国.

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德勤发布中国人工智能产业白皮书,内容关于人工智能行业综述,人工智能商业化应用,以及中国主要人工智能产业发展区域及定位。

主要发现

  1. 中国人工智能产业发展迅速, 但整体实力仍落后于美国。中国人工智能产业发展迅速, 2018年中国人工智能市场规模有望超过300亿元人民币。人工智能企业数量超过1000家,位列全球第二。本次人工智能浪潮以从实验室走向商业化为特征, 其发展驱动力主要来自计算力的显著提升、 多方位的政策支持、 大规模多频次的投资以及逐渐清晰的用户需求。与此同时,中国处于人工智能发展初期, 基础研究、 芯片、 人才方面的多项关键指标与美国差距较大。

  2. 中国企业价值链布局侧重技术层和应用层, 对需要长周期的基础层关注度较小。人工智能产业链分为基础层(芯片、 算法框架)、 技术层(计算机视觉、自然语义理解、 语音识别、 机器学习) 和应用层(垂直行业/精确场景)。中国企业布局比较偏好技术相对成熟、 应用场景清晰的领域, 对基础层关注度较小。瞄准AI专用芯片或将为中国企业另辟蹊径。

3.科技巨头生态链博弈正在展开,创业企业则积极发力垂直行业解决方案,深耕巨头的数据洼地, 打造护城河。科技巨头构建生态链, 已经占据基础设施和技术优势。创业企业仅靠技术输出将很难与巨头抗衡, 更多的创业企业将发力深耕巨头的数据洼地(金融、 政府事务、 医疗、 交通、 制造业等),切入行业痛点, 提供解决方案, 探索商业模式。

  1. 政府端是目前人工智能切入智慧政务和公共安全应用场景的主要渠道,早期进入的企业逐步建立行业壁垒, 未来需要解决数据割裂问题以获得长足发展。各地政府的工作内容及目标有所差异, 因而企业提供的解决方案并非是完全标准化的,需要根据实际情况进行定制化服务。由于政府一般对于合作企业要求较高,行业进入门槛提高, 强者恒强趋势明显。

  2. 人工智能在金融领域的应用最为深入, 应用场景逐步由以交易安全为主向变革金融经营全过程扩展。传统金融机构与科技企业进行合作推进人工智能在金融行业的应用, 改变了金融服务行业的规则, 提升金融机构商业效能,在向长尾客户提供定制化产品的同时降低金融风险。

  3. 医疗行业人工智能应用发展快速,但急需建立标准化的人工智能产品市场准入机制并加强医疗数据库的建设。人工智能的出现将帮助医疗行业解决医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题。但由于关乎人的生命健康, 医疗又是一个受管制较严的行业。人工智能能否如预期广泛应用, 还将取决于产品商业化过程中如何制定医疗和数据监管标准。

  4. 以无人驾驶技术为主导的汽车行业将迎来产业链的革新。传统车企的生产、 渠道和销售模式将被新兴的商业模式所替代。新兴的无人驾驶解决方案技术公司和传统车企的行业边界将被打破。随着共享汽车概念的兴起。无人驾驶技术下的共享出行将替代传统的私家车的概念。随着无人驾驶行业规范和标准的制定, 将衍生出更加安全和快捷的无人货运和物流等新兴的行业。

  5. 人工智能在制造业领域的应用潜力被低估,优质数据资源未被充分利用。制造业专业性强, 解决方案的复杂性和定制化要求高, 所以人工智能目前主要应用在产品质检分拣和预测性维护等易于复制和推广的领域。然而, 生产设备产生的大量可靠、 稳定、 持续更新的数据尚未被充分利用, 这些数据可以为人工智能公司提供优质的机器学习样本, 解决制造过程中的实际问题。

  6. 人工智能加速新零售全渠道的融合,传统零售企业与创业企业结成伙伴关系, 围绕人、 货、 场、 链搭建应用场景。人工智能在各个零售环节多点开花, 应用场景碎片化并进入大规模实验期。传统零售企业开始布局人工智能, 将与科技巨头在应用大数据和人工智能领域同台竞技, 意味零售商将更加积极与创业公司建立伙伴关系。

  7. 政策与资本双重驱动推动人工智能产业区域间竞赛, 京沪深领跑全国, 杭州发展逐步加速。京津冀、 珠三角、长三角以及西部川渝地区成为人工智能企业聚集地区。北京、 上海、 深圳牢牢占据人工智能城市实力第一梯队的位置, 广州的大型企业与初创企业数量较少, 杭州主要依靠阿里巴巴,因而属于第二梯队, 重庆则受到技术与人才基础限制处于第三梯队。

  8. 各地政府以建设产业园的方式发挥人工智能产业在推动新旧动能转换中的作用。人工智能产业园呈现多点开花、 依托原有高科技产业园以及与原有园区企业产生联动效应的特点。但由于建设速度过快, 园区也出现了空心化与人才缺口的问题。

12.杭州未来科技城抓住人工智能产业快速发展的机会并取得显著成绩,未来可以从人才、 技术、 创新三要素入手进一步打造产业竞争力。推出培养、 吸引、 保留人才的具体措施, 建立具有成长性的人才库;通过完善产业链布局, 发现高价值技术企业并了解企业诉求。提高对技术型企业的招商效率;从创新主体、创新资源和创新环境三个层次聚集创新要素, 打造利于企业创新创业的有利条件。

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摘要: 当前,全球大数据正进入加速发展时期,技术产业与应用创新不断迈向新高度。大数据通过数字化丰富要素供给,通过网络化扩大组织边界,通过智能化提升产出效能,不仅是推进网络强国建设的重要领域,更是新时代加快实体经济质量变革、效率变革、动力变革的战略依托。 本白皮书是继《大数据白皮书(2014年)》、《大数据白皮书(2016年)》、《大数据白皮书(2018年)》之后中国信通院第四次发布大数据白皮书。本白皮书在前三版的基础上,聚焦一年多来大数据各领域的进展和趋势,梳理主要问题并进行展望。在技术方面,重点探讨了近两年最新的大数据技术及其融合发展趋势;在产业方面,重点讨论了我国大数据产品的发展情况;在数据资产管理方面,介绍了行业数据资产管理、数据资产管理工具的最新发展情况,并着重探讨了数据资产化的关键问题;在安全方面,从多种角度分析了大数据面临的安全问题和技术工具。希望本白皮书的分析可以对政府和行业提供参考。

目录:

一、国际大数据发展概述. 1

  • (一)大数据战略持续拓展. 1
  • (二)大数据底层技术逐步成熟. 2
  • (三)大数据产业规模平稳增长. 3
  • (四)大数据企业加速整合. 5
  • (五)数据合规要求日益严格. 6

二、融合成为大数据技术发展的重要特征. 8

  • (一)算力融合:多样性算力提升整体效率. 8
  • (二)流批融合:平衡计算性价比的最优解. 9
  • (三)TA融合:混合事务/分析支撑即时决策. 10
  • (四)模块融合:一站式数据能力复用平台. 11
  • (五)云数融合:云化趋势降低技术使用门槛. 11
  • (六)数智融合:数据与智能多方位深度整合. 12

三、大数据产业蓬勃发展. 14

  • (一)大数据产业发展政策环境日益完善. 14
  • (二)各地大数据主管机构陆续成立. 17
  • (三)大数据技术产品水平持续提升. 20
  • (四)大数据行业应用不断深化. 22

四、数据资产化步伐稳步推进. 25

  • (一)数据:从资源到资产. 25
  • (二)数据资产管理理论体系仍在发展. 26
  • (三)各行业积极实践数据资产管理. 27
  • (四)数据资产管理工具百花齐放. 29
  • (五)数据资产化面临诸多挑战. 31

五、数据安全合规要求不断提升. 35

  • (一)数据相关法律监管日趋严格规范. 35
  • (二)数据安全技术助力大数据合规要求落地. 36
  • (三)数据安全标准规范体系不断完善. 39

六、大数据发展展望. 41

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德勤科技、传媒和电信行业联合推出《全球人工智能发展白皮书》。《全球人工智能发展白皮书》深入研究人工智能技术步入商业化阶段后,在全球各主要城市的创新融合应用概况,以及其将对金融、教育、数字政务、医疗、无人驾驶、零售、制造业、智慧城市等各行业带来的深刻变革。

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中国信息通信研究院已连续三年发布国际数字经济白皮书,在国际会议、国际合作等方面产生一定影响。2019年,在延续以往研究的基础上,本白皮书拓展了测算国家范围,深入分析 了各国ICT产业和传统产业数字化转型的最新进展,希望研究成果能为推动构建网络空间命运 共同体贡献力量。

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