中国信通院数据研究系列——
信通院 一体化政务大数据 成熟度 模型
在当今数字化时代，政务大数据的建设与发展对于提升政府治理能力、优化公共服务水平具有至关重要的意义。
信通院作为信息技术领域的权威机构，积极投身于一体化政务大数据成熟度模型的研究与构建工作中。
该模型旨在为政务大数据的发展提供科学、系统的评估框架和指引，推动政务大数据从初级阶段逐步迈向成熟、高效的发展轨道。
一体化政务大数据的重要性不言而喻。
它打破了部门之间的数据壁垒，实现了政务数据的互联互通和共享共用。
通过对海量政务数据的深度挖掘和分析，可以为政府决策提供更为精准、科学的依据，更好地满足公众日益增长的多样化需求。
在公共服务领域，能够根据居民的需求偏好精准推送服务信息，提高服务的针对性和满意度；在社会治理方面，能够及时发现潜在的风险隐患，提前采取措施进行防范和化解，保障社会的和谐稳定。
信通院在一体化政务大数据成熟度模型的构建过程中，充分考虑了多个关键要素。
首先是数据治理能力。
数据治理是政务大数据发展的基础，包括数据标准的制定、数据质量的管控、数据安全的保障等方面。
一个成熟的政务大数据体系必须具备完善的数据治理机制，确保数据的准确性、完整性和可用性。
数据标准的统一能够避免数据的混乱和歧义，提高数据的互操作性；数据质量的监控能够及时发现并解决数据中的问题，提升数据的价值；数据安全的保障则是保护政务数据不被泄露、篡改和滥用的重要防线。
其次是数据资源整合能力。
政务大数据涉及到多个部门和领域的海量数据，如何有效地整合这些数据资源是关键。
成熟的一体化政务大数据评台能够实现对不同来源数据的汇聚、清洗和融合，形成统一的数据集。
这需要具备强大的数据集成技术和数据仓库架构，能够高效地处理和存储大规模的数据，并提供便捷的数据访问接口。
还需要建立数据共享机制，促进数据在政府内部各部门之间的顺畅流通，避免数据的重复采集和浪费。
再者是数据分析应用能力。
政务大数据的价值在于对数据的分析和应用。
成熟度模型注重评估政府在数据分析方面的能力，包括数据分析方法的选择、模型的构建、数据可视化展示等。
信通院 白皮书
信通院白皮书信通院（中国信息通信研究院）是中国国家通信管理部门直属、具有自主法人地位的科研机构，致力于推动我国信息通信事业的发展。
信通院自成立以来，一直以其深厚的研究实力和领先的技术创新能力，在我国信息通信领域发挥着重要的作用。
信通院于近期发布了一份名为《信通院白皮书》的研究报告。
该白皮书自面世以来，引起了广泛的关注。
下面我们将从多个方面为您介绍一下这份白皮书的内容，希望能给您带来一些有益的指导意义。
白皮书首先分析了当前我国信息通信行业的发展现状。
报告指出，我国信息通信事业正处于快速发展的阶段，取得了令人瞩目的成就。
我国的移动通信、互联网、人工智能等领域均取得了引领全球的突破。
与此同时，白皮书也提出了我国信息通信行业仍然面临的一些挑战，如网络安全、数据隐私保护等问题，这些问题需要我们共同努力加以解决。
其次，白皮书还深入探讨了未来信息通信行业的发展趋势。
报告指出，未来，5G技术将成为推动信息通信行业变革的核心。
随着5G技术的广泛应用，将会催生出更多的智能设备和物联网应用，使得互联网和现实世界之间的边界逐渐模糊。
同时，白皮书还提到，人工智能、大数据、区块链等新兴技术也会带来巨大的发展机遇，这些技术将为我国信息通信行业的创新和升级提供强有力的支撑。
此外，信通院的白皮书还提出了一些建议，以指导信息通信行业的未来发展。
首先，白皮书建议加强对信息通信人才的培养，提高人才的综合素质和创新能力。
其次，白皮书强调加强法律法规建设，完善网络安全和数据隐私保护体系。
另外，白皮书还呼吁加大对研发和创新的投入，推动新技术的落地应用，提升我国信息通信产业的核心竞争力。
总之，信通院的白皮书是一份生动、全面、有指导意义的研究报告。
通过对我国信息通信行业的现状、未来趋势和发展建议的分析，白皮书促使我们更好地认识当前的挑战与机遇，并为行业的创新发展提供了重要的参考和指导方向。
我们相信，在信通院和相关部门的指导下，我国信息通信行业必将迎来更加光明的未来。
中国信通院IMT-2030(6G)推进组发布《6G总体愿景与潜在关键技术白皮书》
随着5G 大规模商用，全球业界已开启对下一代移动通信技术（6G ）的研究探索。
面向2030年及未来，人类社会将进入智能化时代，社会服务均衡化、高端化，社会治理科学化、精准化，社会发展绿色化、节能化将成为未来社会的发展趋势。
从移动互联，到万物互联，再到万物智联，6G 将实现从服务于人、人与物，到支撑智能体高效联接的跃迁，通过人机物智能互联、协同共生，满足经济社会高质量发展需求，服务智慧化生产与生活，推动构建普惠智能的人类社会。
在数学、物理、材料、生物等多类基础学科的创新驱动下，6G 将与先进计算、大图1 6G总体愿景图数据、人工智能、区块链等信息技术交叉融合，实现通信与感知、计算、控制的深度耦合，成为服务生活、赋能生产、绿色发展的基本要素。
6G 将充分利用低中高全频谱资源，实现空天地一体化的全球无缝覆盖，随时随地满足安全可靠的“人机物”无限连接需求。
6G 将提供完全沉浸式交互场景，支持精确的空间互动，满足人类在多重感官、甚至情感和意识层面的联通交互，通信感知和普惠智能不仅提升传统通信能力，也将助力实现真实环境中物理实体的数字化和智能化，极大提升信息通信服务质量。
6G将构建人机物智慧互联、智能体高效互通的新型网络，在大幅提升网络能力的基础上，具备智慧内生、多维感知、数字孪生、安全内生等新功能。
6G将实现物理世界人与人、人与物、物与物的高效智能互联，打造泛在精细、实时可信、有机整合的数字世界，实时精确地反映和预测物理世界的真实状态，助力人类走进人机物智慧互联、虚拟与现实深度融合的全新时代，最终实现“万物智联、数字孪生”的美好愿景。
到2030年，社会服务均衡化、高端化，社会治理科学化、精细化等发展需求将驱动6G为人类社会提供全域覆盖、虚实共生的联接能力；技术产业的突破创新、生产方式的转型升级将驱动6G向跨界协同、细智高精的方向迈进，成为推动经济增长的新引擎；环境可持续发展以及应对重大突发性事件的需求将推动6G构筑起横跨天地的网络连接，实现从人口覆盖走向地理全覆盖。
中国信通院 大模型预训练模型技术和应用评估方法
中国信通院大模型预训练模型技术和应用评估方法中国信通院（China Academy of Information and Communications Technology, C本人CT）是中国工信部直属的科研机构，致力于信息通信技术的研究与发展。
近年来，中国信通院在大模型预训练模型技术和应用评估方法方面取得了一系列重要成果，为人工智能领域的发展作出了重要贡献。
本文将针对中国信通院的大模型预训练模型技术和应用评估方法进行全面评估和分析，旨在帮助读者全面了解该领域的最新进展。
一、大模型预训练模型技术概述大模型预训练模型技术是指利用大规模数据对深度神经网络进行预训练，然后在特定任务上进行微调，以提高模型性能的一种方法。
这种方法能够有效地利用海量数据，学习到更加丰富和抽象的特征表示，从而在各种自然语言处理和图像识别任务上取得令人瞩目的成绩。
中国信通院在大模型预训练模型技术方面开展了一系列研究，并取得了显著的成果。
二、大模型预训练模型技术的应用领域大模型预训练模型技术在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域具有广泛的应用前景。
在自然语言处理领域，预训练模型能够有效地提升文本分类、命名实体识别、情感分析等任务的性能；在图像识别领域，预训练模型可以帮助实现更加精准和高效的图像分类、目标检测、图像分割等任务；在语音识别领域，预训练模型也能够显著提升语音识别的精度和鲁棒性。
中国信通院在这些应用领域中积极探索和研究，为相关产业的发展提供了重要支撑。
三、大模型预训练模型技术的评估方法对于大模型预训练模型技术的评估方法至关重要。
中国信通院提出了一系列有效的评估方法，包括模型性能评价指标的选择、评估数据集的构建、对比实验的设计等。
这些评估方法能够全面客观地评价预训练模型在不同任务上的性能表现，为模型的改进和优化提供了重要参考。
四、个人观点和理解从个人角度看，大模型预训练模型技术是当前人工智能领域的热点研究方向之一。
中国信通院在该领域的研究具有重要意义，不仅在学术研究上取得了突出成果，同时也为产业发展和技术创新做出了重要贡献。
信通院 大数据评测标准-概述说明以及解释
信通院大数据评测标准-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在当今信息技术日益发展的背景下，大数据已经成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
然而，由于大数据的特点和复杂性，评测大数据系统的性能和质量也变得尤为重要。
为此，信通院（中国信通院）制定了一套综合评测标准，旨在对大数据系统进行全面、客观、科学的评测和验证。
大数据评测是指通过一系列系统化的方法和工具，对大数据系统的功能、性能、可靠性、安全性等各方面进行检验和测评。
这项工作旨在为企业、政府和研究机构提供科学决策和参考，推动大数据技术的应用与创新。
信通院大数据评测标准是在对现有国内外相关研究和标准进行深入分析和比较的基础上，结合我国大数据产业发展的实际需求而制定的。
该标准包括了大数据系统的基本要求、评测指标、评测方法和评测流程等内容，具有较高的权威性和可操作性。
本文将详细介绍信通院大数据评测标准的概念、内容和应用，旨在帮助读者深入了解大数据评测的重要意义以及信通院标准在此领域中的地位和作用。
同时，本文还将对未来大数据评测的发展进行展望，探讨如何进一步完善评测标准，提高评测效率和准确性。
请继续阅读下文，以了解信通院大数据评测标准的全貌和其对于大数据产业发展的积极意义。
1.2文章结构文章结构的主要内容包括引言、正文和结论三个部分。
引言部分主要是对整篇文章进行概述，简要介绍大数据评测标准的背景和意义，并给读者提供预期结果。
引言部分的目的是为了吸引读者的注意力，让读者了解文章的重要性和价值。
正文部分是文章的核心部分，是对信通院大数据评测标准的深入介绍。
正文部分主要包括以下内容：2.1 大数据评测概念：首先对大数据评测的概念进行解释和阐述，说明大数据评测的定义、目的和基本原则，为读者打下基础。
2.2 信通院大数据评测标准介绍：详细介绍信通院制定的大数据评测标准，包括标准的起源、制定的背景和过程。
同时，对标准的主要内容、关键指标和评测方法进行详细说明，以便读者了解该标准的具体内容和实施方式。
“5G网络的建设有哪些重要作用”非连续性文本阅读训练及答案
阅读下面的文字，完成1～5题。
材料一：党的十八大以来，我国加快网络强国建设，不断促进互联网和经济社会融合发展。
与此同时，我国数字经济发展进入快车道，产业规模持续快速增长，已数年稳居世界第二。
工信部数据显示，从2012年至2023年，我国数字经济规模从11万亿元增长到超56万亿元，数字经济占国内生产总值比重由21.6％提升至41.5％。
在数字经济飞速发展的同时，5G网络建设已经成为数字中国建设的重要基石。
三大运营商公布的最新数据显示，目前我国5G套餐用户数已突破13亿户。
其中，中国移动5G套餐用户达到7.99亿户，中国电信达到3.29亿户，中国联通达到2.69亿户。
可以说，5G产业链目前已初具雏形，行业应用进入实践阶段，已在政务、金融、文旅、医疗、媒体等多个领域完成验证，正处于高速发展的关键窗口期。
从3G到5G，我国信息通信业在十多年来实现了跨越式发展，移动通信技术不断突破。
信息通信业的快速发展离不开政策的积极引导。
党中央、国务院高度重视5G和千兆光网建设发展。
早在2021年，政府工作报告就明确要求，“加大5G网络和千兆光网建设力度，丰富应用场景”。
工信部也先后出台了《“双千兆”网络协同发展行动计划（2021—2023年）》《5G应用“扬帆”行动计划（2021—2023年）》等系列文件支持5G建设。
为何5G会获得政策的大力支持？究其原因，我们可以发现，5G网络建设是新型基础设施的重要组成和承载底座，在拉动有效投资、促进信息消费和助力制造业数字化转型等方面发挥着重要作用。
通过5G网络的建设，如钢铁、港口、矿山、制造业等企业可以获得无人操作、远程自动超控、智能化网络办公等便利，不但节省成本，还能提高生产效率。
值得一提的是，5G 在工业、医疗、教育、交通、电力等多个行业领域发挥赋能效应，形成了多个具备商业价值的典型应用场景。
中国信通院数据显示，2023年我国5G直接带动经济总产出达到1.86万亿元，同比增长29％。
大数据白皮书(2023年)
数据安全：强需求牵引产业生态飞速发展
（一）数据安全发展基础不断夯实 （二）当前数据安全发展呈现三大特点 （三）数据安全面临的主要挑战与发展趋势 1 2 3 4 5 6 7 8
谢谢观看
内容简介
内容简介
白皮书聚焦过去一年来大数据领域不断涌现的新技术、新模式、新业态，分析总结全球和我国大数据发展的 总体态势，并重点针对数据存储与计算、数据管理、数据应用、数据流通、数据安全五大核心领域，逐一分析、 探讨其发展现状、特征、问题和趋势，最后对我国大数据未来发展进行展望与研判。
白皮书核心观点
大数据发展总体态势
（一）各国深化推进自身大数据战略 （二）我国大数据发展态势好动力足 （三）五大核心领域发展方向进一步明确
数据存储与计算：通过深度优化实现提质增效
（一）数据存储与计算发展历久弥新 （二）当前数据存储与计算发展呈现三大特点 （三）数据存储与计算面临的主要挑战与发展趋势
数据管理：在政策引领下规模化落地
大数据白皮书（2023年）
中国信通院发布的文件
目录
01 内容简介
03 白皮书目录
02 白皮书核心观点
基本信息
《大数据白皮书（2022年）》由中国信息通信研究院云计算与大数据研究所于2023年1月4日，在第五届“数 据资产管理大会”上发布。
2022年，全球大数据技术产业与应用创新不断迈向新高度。宏观看，国际方面，美欧、韩日、澳洲通过政策、 法案、设立机构等形式，持续深化实施自身大数据战略。国内方面，党中央、国务院再次做出一系列重要部署， 我国大数据领域良好的发展态势进一步巩固。微观看，数据存储与计算、数据管理、数据流通、数据应用、数据 安全五大核心领域均伴随相关政策、技术、产业、应用的不断演进，发展目标进一步明确和丰富，发展成效不断 显现。
信通院 一体化政务大数据 成熟度 模型
信通院一体化政务大数据成熟度模型一、引言近年来，随着大数据技术的不断发展和普及，政府机构也开始逐渐意识到大数据对政务管理的重要性。
为了更好地利用大数据技术进行政务管理，我国提出了一体化政务大数据成熟度模型，由信通院主导开发。
本文将从深度和广度方面对该模型进行全面评估，并探讨其在实际应用中的意义。
二、一体化政务大数据成熟度模型概述1. 信通院一体化政务大数据成熟度模型是什么？一体化政务大数据成熟度模型是由信通院开发的评估政府机构对大数据应用的成熟度的工具。
该模型涵盖了数据管理、数据治理、数据分析、数据应用等方面，通过对这些方面的评估，可以帮助政府机构全面了解自身在大数据应用方面的现状，从而制定相应的发展策略。
2. 模型的构成与指标体系该模型主要包括数据管理、数据治理、数据分析、数据应用四个方面的指标体系。
其中，数据管理包括数据采集、存储、清洗等环节；数据治理包括数据安全、隐私保护、数据质量管理等内容；数据分析包括数据挖掘、数据建模、数据可视化等方面；数据应用包括政府决策支持、公共服务优化、智慧城市建设等领域。
通过对这些指标的评估，可以全面了解政府机构在大数据应用方面的成熟度。
三、一体化政务大数据成熟度模型的实际应用意义1. 为政府机构提供发展方向通过对政府机构在数据管理、数据治理、数据分析、数据应用等方面的评估，可以帮助政府机构全面了解自身在大数据应用方面的现状，发现存在的问题和不足之处，从而制定相应的发展策略，指导政府机构更好地利用大数据技术进行政务管理。
2. 促进政府信息化建设一体化政务大数据成熟度模型的应用可以推动政府信息化建设的深入发展。
通过对政府机构在大数据应用方面的成熟度进行评估，可以发现信息化建设中存在的问题和瓶颈，有针对性地改进现有的信息化系统，提升政府信息化水平。
3. 促进政府决策智能化大数据技术在政务管理中的应用，可以为政府决策提供更多的数据支持。
通过一体化政务大数据成熟度模型的评估，可以帮助政府机构建立更完善的数据分析和挖掘系统，从而为政府决策提供更准确、更全面的数据支持，推动政府决策智能化。
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图 6 中国人工智能领域新增企业数量
3
中国信通院品牌数据系列
三、热点领域：国内关注计算机视觉、智能驾驶等应用领域
2018 年 2 月
从全球人工智能技术关注点来看，新闻热度最高的是人工智能算法及平台、智能 驾驶和计算机视觉三大领域，而语音、自然语言处理领域随着智能音箱等产品涌现热 度提升很快。
25000
能应用环节。
技术分布
行业分布
19% 4%
42%
11%
[百分 比]
27%
7%
8%
18%
40%
语音 基础算法及平台 基础硬件
计算机视觉 自然语言处理
AI+ 无人机 智能驾驶
大数据及数据服务 智能机器人
图 9 2017 年国内人工智能企业数量分布
从国内投融资来看，近三年内人工智能领域主要集中在智能驾驶、大数据及数据 服务和人工智能+领域。
9
中国信通院品牌数据系列
3500
3000
融
资 金
2500
额 ︵ 2000
亿
人 民
1500
币
︶ 1000
500
0
金额
笔数
600
500
400 融 资
300 笔 数
200
100
0
2018 年 2 月
贵州 河南 安徽 福建 陕西 辽宁 湖北 四川 重庆 海南 天津 山东 广东 江苏 上海 浙江 北京
图 18 2017 年国内人工智能领域投融资地区分布
均每笔金额接近 6 亿人民币。
2,000
350
金额（亿人民币）
笔数
300
1,500 250
200 1,000
150
100 500
50
0
0
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
图 4 中国人工智能领域投融资规模和笔数
2
中国信通院品牌数据系列
700
新成立
累计
600
500
400
300
200
150 128
95
100 0
8 5 4 2 10 10 10 10 15 22 20 42 39
28
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
120%
100%
平均值：1.85万
平均值：]
3.5万以上, [值]
60% 40% 20%
0%
2万-2.5万,[值]
1.5万-2万,[值]
1万-1.5万,[值] 1万以下,[值] 月薪最低值
3万-3.5万, [值]
2.5万-3万,[值] 2万-2.5万,[值] 2万以下,[值]
六、市场预测：计算机视觉是当前重点，未来基础算法和芯片将逐渐提升
2017 年我国人工智能市场规模达到 216.9 亿元，同比 2016 年增长 52.8%。技术 分类上，计算机视觉、语音相关领域技术发展更为成熟，所占比例分别为 37%和 22%。 人工智能创业企业的涌现集中在 2014-2016 年时期，在 2015 年达到顶峰（新增 150 家），创业热潮与投融资热情在 2017 年回归理性，同时随着人工智能各项技术的不断 成熟以及各类应用场景的落地，预计在 2018 年时人工智能市场增速达到 56.3%，整体
月薪最高值
图 14 2017 年中国人工智能核心技术职位公开薪酬分布
7
中国信通院品牌数据和完善算法及平台领域的人才 队伍，腾讯算法相关人才的招聘比例更是明显高于其人工智能在大数据及数 据服务领域的应用，京东则大力招揽智能机器人和无人机领域的人才。
技术方面，全球历年人工智能领域专利数量变化趋势表明，人工智能技术在经历
了较长时间积累后，在 2010 年后进入快速增长阶段。从行业发展的长周期来看，技
术成熟度的变化趋势会呈现“S”型，而从短期来看，专利数量在 2002 年和 2008 年
前后都曾出现增长瓶颈，技术的发展在波动中不断进步。
（倍）
180 160 140 120 100
软。
Alphabet (Google母公司）
苹果65
亚马逊
2.61
腾讯
2.43
Facebook 阿里巴巴
2.07 1.36
IBM
1.00
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
图 8 2017 年全球企业人工智能新闻热度增长幅度
4
中国信通院品牌数据系列
中国信通院品牌数据系列
2018 年 2 月
中国信通院数据研究系列——
2017 年中国人工智能产业数据报告
（2018 年 2 月）
中国信息通信研究院 数据研究中心
中国信通院品牌数据系列
一、人工智能成为 2017 年信息通信业焦点
2018 年 2 月
人工智能（Artificial Intelligence）是全球 2017 年信息通信领域的最大热点， 远高于物联网、5G、安全与隐私、区块链等。
10
中国信通院品牌数据系列
2018 年 2 月
规模达到 339 亿元。2018 年，机器学习、深度学习等算法能力的增强将促进计算机视
觉、语音等技术不断突破，谷歌、英伟达、华为、寒武纪等发布的 AI 芯片产品将进
入大批量商用上市阶段，人工智能产业将继续增长并与垂直行业加深融合。
单位：亿元
800
56.3%
智能驾驶 35.0%
大数据及数据服 务
28.5%
AI+23.1%
AR/VR 0.2%
其他 智能机器人 3.7%
8.7%
无人机 0.8%
11.9% 10.9%
45.4%
7.7% 7.3%
2.0%
1.7% 1.7%
5.5% 2.0% 1.96%
企业服务 文娱
金融
教育
AI+其他 物流仓储 智能家居 公共安全 网络安全
保险
新闻媒体 安防
医疗健康 商业
5
中国信通院品牌数据系列
图 102015-2017 年国内人工智能投融资分布
四、巨头布局：BATJ 各自发力，纷纷抢滩人工智能
基于新闻热度，国内不同领域的热点人工智能企业整理如下。
2018 年 2 月
图 11 2017讯、阿里巴巴和京东，在自然语11% 14%
22%
16%
37%
语音 计算机视觉 自然语言处理 基础算法及平台 芯片
图 21 2017 年国内人工智能市场规模结构
11
中国信通院品牌数据系列
附录 1：研究范畴
2018 年 2 月
本报告提及的人工智能主要涉及技术和行业两方面，具体包含：
技术领域
语音
语音识别、语音合成、语音交互、语音评测、人机对话、声纹识别
图 15 2017 年国内领先企业人工智能招聘侧重
从投资方面看，几大巨头除在不同领域各自深耕外，也纷 家，京东 5 家，其中大数据 及数据服 AI+旅游、保险、安防以及智能家居等领域，腾讯除 AI+保险、教 育、医疗健康领域外，还关注智能机器人方面，京东则开始布局 AI+安防及物流等领 域。此外，科大讯飞作为人工智能领域的代表企业，在智能机器人和基础硬件领域有 一定投资布局。
2018 年 2 月
从国内人工智能企业来看，有高达 42%的企业应用计算机视觉相关技术，其次是
语音和自然语言处理，两者占比总和 43%，与计算机视觉占比相当。在目标市场行业
中，人工智能+企业（融合医疗、金融、教育和安防等领域）总计占比 40%，位居第一，
其次是智能机器人行业、智能驾驶和无人机。与国外相比，国内企业更多关注人工智
0
50
100
150
200
250
300
图 17 2017 年国内人工智能企业注册地分布
从投融资来看，全国获得人工智能领域投融资的省及直辖市共 17 个，主要分布 在华东、华南沿海经济发达地区，京津地区，以及西南地区的四川、重庆和贵州。其 中北京优势明显，十年内吸纳了 2887.4 亿人民币，482 笔融资，浙江其次，上海、江 苏、广东也比较突出。
热 20000 点 领 15000 域 新 闻 10000 热 度
5000
0
新闻热度
新闻热度增速
500%
450%
400% 热
350% 点
300%
领 域
250% 新
200% 闻 热
150% 度
100% 增 速
50%
0%
图 7 2017 年全球人工智能技术新闻热度
Alphabet 在人工智能领域系列
2018 年 2 月
图 16 互联网巨头分领域投资笔数（2015-2017）
五、区域表现：北京领跑全国，沪粤江浙产业集中
从企业注册地来看，2017 年我国人工智能企业主要分布在北上广三地，北京远超 其他地区。此外，浙江、江苏两地人工智能企业也较多。
北京 上海 广东 浙江 江苏 四川 福建 湖北 陕西 天津 山东 安徽 辽宁 黑龙江 重庆 河南 江西 海南 贵州 湖南
计算机视觉
生物识别（人脸识别、虹膜识别、指纹识别、静脉识别）、情感计算、
情绪识别、表情识别、行为识别、手势识别、人体识别、视频内容
1400 1200 1000
800 600 400 200
0
处理 计算机视觉 算法及平台
图 13 国内巨头公司在各领域专利申请情况