在2020世界人工智能大会腾讯论坛上,腾讯公司副总裁、腾讯研究院院长司晓正式发布了《腾讯人工智能白皮书:泛在智能》(以下简称白皮书)。

作为腾讯第一份全面介绍AI、阐述腾讯人工智能布局和思考的白皮书,该书从宏观环境、技术研究、落地应用、创新经济、制度保障五维度,勾勒出了泛在智能的全景全貌。

司晓在演讲中指出:“未来,智能技术会是一个渗入到生活、无所不在的状态,可以说它很重要,因为万物都会依赖于它;也可以说它不起眼,因为智能技术化为无形,融于万物其中了。腾讯正在向着这样的目标努力。”

“泛在智能”,是此次白皮书中腾讯对人工智能当前及未来一段时间发展状态的描述。用更通俗的话来说,即人工智能技术将广泛渗入新型基础设施建设,且获得越来越多元的应用场景和更大规模的受众。

在“泛在智能”背后,是人工智能正在走进产业供需融合的新发展期。为此,白皮书还对AI基础技术的发展进程及趋势,疫情背景下AI的落地应用,AI催生创新经济的表现以及相应制度保障进行了专门的分析。

成为VIP会员查看完整内容
2
68

相关内容

中国最大的互联网综合服务提供公司,主营以腾讯网、QQ、微信、腾讯微博、《英雄联盟》等为代表的互联网产品与网络游戏。主要依靠在线游戏、移动及电信增值服务、网络广告和电子商务交易创收。目前,QQ月活跃用户数7.8亿,移动及电信增值服务付费用户数超过3000万,腾讯微博注册用户数4.6亿。 2011年1月,腾讯推出手机应用「微信」进军移动互联网,并于2012年9月获得2亿用户,2013年1月15号用户数突破3亿。作为中国服务用户最多的互联网企业,实力强大的腾讯因对中小创业公司造成的竞争压力而常受诟病。

2004年6月,公司以「0700」为代码正式登陆香港股市。

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

成为VIP会员查看完整内容
0
36

本白皮书从人工智能数据安全的内涵出发,首次提出人工智能数据安全的体系架构,在系统梳理人工智能数据安全风险和安全应用情况的基础上,总结了国内外人工智能数据安全治理现状,研究提出了我国人工智能数据安全治理建议。

成为VIP会员查看完整内容
0
16

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。

成为VIP会员查看完整内容
0
41
小贴士
相关资讯
机器人4.0白皮书(附下载)
人工智能学家
4+阅读 · 2019年7月2日
权威发布:新一代人工智能发展白皮书(2017)
全球人工智能
7+阅读 · 2018年2月25日
《人工智能标准化白皮书(2018版)》发布|附下载
人工智能学家
9+阅读 · 2018年1月21日
车联网白皮书(2017)
智能交通技术
4+阅读 · 2017年10月8日
相关论文
Zonghan Wu,Shirui Pan,Guodong Long,Jing Jiang,Xiaojun Chang,Chengqi Zhang
11+阅读 · 5月24日
Shangwen Lv,Yuechen Wang,Daya Guo,Duyu Tang,Nan Duan,Fuqing Zhu,Ming Gong,Linjun Shou,Ryan Ma,Daxin Jiang,Guihong Cao,Ming Zhou,Songlin Hu
7+阅读 · 4月12日
Chen Zhang,Qiuchi Li,Dawei Song
8+阅读 · 2019年9月8日
Syntax-Aware Aspect Level Sentiment Classification with Graph Attention Networks
Binxuan Huang,Kathleen M. Carley
6+阅读 · 2019年9月5日
Neural Response Generation with Meta-Words
Can Xu,Wei Wu,Chongyang Tao,Huang Hu,Matt Schuerman,Ying Wang
3+阅读 · 2019年6月14日
Confidence-based Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning
Shikhar Vashishth,Prateek Yadav,Manik Bhandari,Partha Talukdar
3+阅读 · 2019年2月12日
Sho Takase,Jun Suzuki,Masaaki Nagata
5+阅读 · 2018年8月31日
Aleatoric uncertainty estimation with test-time augmentation for medical image segmentation with convolutional neural networks
Guotai Wang,Wenqi Li,Michael Aertsen,Jan Deprest,Sebastien Ourselin,Tom Vercauteren
7+阅读 · 2018年7月20日
Yann N. Dauphin,Angela Fan,Michael Auli,David Grangier
5+阅读 · 2017年9月8日
Top