2019-2020年中国人工智能基础数据服务白皮书
人工智能基础数据服务行业概述
1
人工智能基础数据服务市场现状
2
人工智能基础数据服务场景分析
3
人工智能基础数据服务需求分析
4
人工智能基础数据服务发展趋势与建议
5
4
人工智能基础数据服务定义
意指为AI算法训练及优化提供数据采集和标注等形式的服务
人工智能基础数据服务指为AI算法训练及优化提供的数据采集、清洗、信息抽取、标注等服务，以采集和标注为主。人工 智能概念爆发伊始，算法、算力、数据就作为最重要的三要素被人们乐道，进入落地阶段，智能交互、人脸识别、无人驾 驶等应用成为了最大的热门，AI公司开始比拼技术与产业的结合能力，而数据作为AI算法的“燃料”，是实现这一能力的 必要条件，因此，为机器学习算法训练、优化提供数据采集、标注等服务的人工智能基础数据服务成为了这一人工智能热 潮中必不可少的一环。如果说计算机工程师是AI的老师，那基础数据服务就是老师手中的教材。
中国人工智能基础数据服务 行业白皮书
2019
摘要
在经历了一段时期的野蛮生长之后，人工智能基础数据服务行业进入成长期，行业 格局逐渐清晰。人工智能基础数据服务方的上游是数据生产和外包提供者，下游是 AI算法研发单位，人工智能基础数据服务方通过数据处理能力和项目管理能力为其 提供整体的数据资源服务，不过AI算法研发单位和AI中台也可提供一些数据处理工 具，产业上下游普遍存在交叉。
……
层
自然语言处理
信息理解
文字校对
机器翻译
自然语言生成
……
知识图谱
通用型
行业型
人工智能基础数据服务发展历程
行业进入成长期，行业格局逐渐清晰
伴随国内人工智能热潮爆发，大量的AI公司拿到融资，为了不断提高算法精度，数据采标需求也空前爆发，一度催生了行 业的繁荣。但早期的AI基础数据服务门槛较低，玩家鱼龙混杂，使行业标准模糊、服务质量参差不齐。随着竞争加快，AI 公司对训练数据的质量要求也不断提高，并且当产业落地成为主旋律，需求方对垂直场景的定制化数据采标需求成为主流， 众多小型AI基础数据服务公司从数据质量和采标能力上达不到要求，或被淘汰，或依附大平台，行业格局逐渐清晰，头部 公司实力逐渐凸显。随着算法需求越来越旺盛，目前机器辅助标注、人工主要标注的手段需要改进提升，增强数据处理平 台持续学习和自学习能力，增加机器能够标注维度、提升机器处理数据的精度，由机器承担主要标注工作将成为下一阶段 的行业重心。未来，越来越多的长尾、小概率事件所产生的数据需求增强，人机协作标注的模式性价比不足，机器模拟或 机器生成数据会是解决这一问题的良好途径，及早研发相应技术也将成为AI基础数据服务商未来的护城河。
监督式学习 非监督学习
半监督学习
强化学习
深度学习
迁移学习
……
支持系统 硬件设备 计算平台 云服务 量子计算
数据采集 储存设施 网络传输 数据可视化
编程语言 算法平台 AI框架 理论研究
技术层 计算机视觉
图像识别
视觉识别
人脸识别
视频识别
文字识别
步态识别
……
语音识别
声音识别
声纹识别
语音合成
语音交互
应 用
AI基础数据服务行业发展历程及展望
初生期
成长期
成熟期
质变期
随
着 人 工 智 能 在 更 多 场 景 可 用
2010年-2016年
国内人工智能概念爆发， 算法准确率是第一要义， 大量数据标注需求产生， 标注门槛低，行业内鱼 龙混杂
野蛮生长
2017年-2022年
AI进入落地阶段，垂直 场景数据成为主要需求， 对数据类型、质量等要 求明显提高，头部企业 实力逐渐凸显，行业格 局逐渐清晰
随着算法需求越来越旺盛，依赖人工标注不能满足市场需求，因此增强数据处理平 台持续学习能力，由机器持续学习人工标注，提升预标注和自动标注能力对人工的 替代率将成趋势。远期，越来越多的长尾、小概率事件所产生的数据需求增强，机 器模拟或机器生成数据会是解决这一问题的良好途径，及早研发相应技术也将成为 AI基础数据服务商未来的护城河。
序言
算法、算力、数据是人工智能发展的三大要素，人工智能已经从讲技术教育市场的阶段， 过渡到思考如何将技术与商业相结合落地的阶段，而数据作为AI算法的“燃料”，是实现 这一能力的必要条件，因此，为机器学习算法训练提供数据采集、标注等服务的人工智能 基础数据服务成为近年人工智能热潮中必不可少的一环。 2018年1月，由国务院办公厅发布的《科学数据管理办法》中，明确了科学数据的责任、 安全使用和共享利用等行为规范，政策层面的关注表明，科学数据是国家科技创新发展和 经济社会发展的重要基础性战略资源，科技创新越来越依赖于大量、系统、高可信度的科 学数据。 当人工智能技术在更多场景尝试下沉时，AI基础数据服务将迎来挑战，新兴垂直场景数据 既难以获取，又需要有经验、有专业素养的人员进行标注，考验着从业玩家的研发、管理、 培训能力，但也同样伴随着机遇。 人工智能基础数据服务并非人们想象中的数据作坊，其发展依赖于基于技术的数据处理平 台和工具，以及科学高效的管理。该服务团队，在支撑自身人工智能技术研发的同时， 对外输出数据采标能力，成为行业领先力量。随着高难度、前沿独特性需求渐成主流，数 据服务行业早期鱼龙混杂的现象将改变，优势公司实力将逐渐凸显。
SMS
2018年中国人工智能基础数据服务市场规模为25.86亿元，其中数据资源定制服务 占比86%，预计2025年市场规模将突破113亿元。市场供给方主要由人工智能基础 数据服务供应商和算法研发单位自建或直接获取外包标注团队的形式组成，其中供 应商是行业主要支撑力量。
数据安全、采标能力、数据质量、管理能力、服务能力等仍是需求方的痛点，需要 人工智能基础服务商有明确具体的安全管理流程、能够深入理解算法标注需求、可 提供精力集中且高质量的服务、能够积极配合、快速响应需求方的要求。
人工智能技术架
算 力
AI基础数据服务
数 据
算 法
传统通
用计算
(CPU)
基础层
实现途径
AI计算架构
CPU+GPU TPU FPGA ……
智能设备 自动驾驶
AI芯片
视觉 类脑 ……
安防 物联网
数据处理
数据采集 数据清洗 信息抽取 数据标注
数据存储 数据挖掘
早期算法 搜索式推理
专家系统 智能代理
……
机器学习算法
人工智能系列白皮书-智慧农业
中国人工智能系列白皮书-- 智慧农业目录第1 章智慧农业发展背景 (1)1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 (1)1.2 智慧农业及其发展趋势 (8)第2 章农业智能分析 (12)2.1 农业数据挖掘 (12)2.1.1 农业数据挖掘特点 (12)2.1.2 农业网络数据挖掘 (13)2.1.3 农业数据挖掘应用 (16)2.2 农业数据语义分析 (18)2.2.1 农业数据语义模型 (18)2.2.2 农业数据存储模型 (19)2.2.3 农业数据知识发现 (20)2.2.4 农业数据语义检索 (21)2.2.5 分布式农业知识协同构建 (21)2.3 农业病虫害图像识别 (22)2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架 232.3.2 农业病虫害图像采集方法 (24)2.3.3 农业病虫害图像预处理 (26)2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 (27)2.3.5 农业病虫害模式识别 (28)2.4 动物行为分析 (29)2.5 农产品无损检测 (34)2.5.1 农产品的无损检测 (35)2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 (36)2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 (38)2.5.4 问题与展望 (38)第3 章典型农业专家系统与决策支持 (40)3.1 作物生产决策系统 (40)3.1.1 作物生产决策支持系统的概念与功能 (40)3.1.2 作物决策支持系统的发展 (41)3.1.3 我国作物决策支持系统发展状况 (41)3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 (42)3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 (43)3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。
3.2 作物病害诊断专家系统 (45)3.2.1 病害诊断知识表达 (45)3.2.2 作物病害描述模糊处理 (47)3.2.3 病害诊断知识推理 (47)3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 (48)3.3 水产养殖管理专家系统 (49)3.3.1 问题与挑战 (49)3.3.2 主要进展 (51)3.3.3 发展趋势 ........ .... ..... .. (52)3.4 动物健康养殖管理专家系统 (54)3.4.1 妊娠母猪电子饲喂站 (54)3.4.2 哺乳母猪精准饲喂系统 (56)3.4.3 个体奶牛精准饲喂系统 (57)3.4.4 畜禽养殖环境监测系统 (58)3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 (59)3.5.1多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 (59)3.5.2多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .. 603.5.3多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 (62)3.5.4多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译结果 .. 633.6 农业空间信息决策支持系统 (66)第4 章典型农业机器人 (71)4.1 茄果类嫁接机器人 (74)4.1.1 研究背景意义 (74)4.1.2 国内外研究现状 (74)4.1.3 关键技术与研究热点 (76)4.1.4 案例分析 (77)4.1.5 存在问题与发展策略 (78)4.2 果蔬采摘机器人 (79)4.2.1 研究背景意义 (79)4.2.2 国内外研究现状 (79)4.2.3 关键技术与研究热点 (80)4.2.4 案例分析 (81)4.2.5 存在问题与发展策略 (82)4.3 大田除草机器人 (83)4.3.1 研究背景意义 (83)4.3.2 国内外研究现状 (84)4.3.3 关键技术与研究热点 (84)4.3.5 存在问题与发展策略 (86)4.4 农产品分拣机器人 (87)4.4.1 农产品分拣机器人发展现状 (88)4.4.2 农产品分拣机器人的应用特点和支撑技术 (90)4.4.3 主要问题和建议 (92)第5 章农业精准作业技术 (94)5.1 拖拉机自动导航 (94)5.2 农机作业智能测控 (97)5.3 果树对靶施药 (101)5.3.1 我国果园施药作业现状 (101)5.3.2 基于靶标探测的智能施药 (102)5.3.3 靶标探测技术 (102)5.3.4 对靶施药的经济性与环保性 (106)5.4 设施蔬菜水肥一体化 (106)5.4.1 水肥一体化在设施蔬菜中的应用 (107)5.4.2 智能灌溉施肥设备 (108)5.4.3 设施蔬菜水肥一体化发展趋势 (110)5.5 设施环境智能调控 (112)5.5.1 温室环境与作物信息采集 (112)5.5.2 温室作物生长发育模型和小气候预测模型 (115)5.5.3 温室智能环境控制理论 (116)5.5.4 测控装备及平台构建方面 (117)5.6 农用无人机自主作业 (117)5.6.1 农用无人机自主作业需求背景 (117)5.6.2 农业无人机自主作业技术特点 (118)5.6.3 农业无人机自主作业发展现状 (119)5.6.4 抓住机遇迎接挑战人工智能技术的挑战 (122)第6 章智慧农业展望 (123)6.1 当前农业发展需求分析 (123)6.2 发展重点与建议 (123)第 1 章智慧农业发展背景中国农业经历了原始农业、传统农业、现代农业、智慧农业的逐渐过渡。
我国5G试点应用遍地开花——政府重视5G融合应用,地方积极开展5G应用示范
匚・33SPECIAL--------------------特别抓住5G融合应用窗口期2019年，我国开始大规模积极推进5G商用建设，实现了从“0”到“T的突破。
据中国信通院统计,截至2020年9月底，全国范围内已累计开通5G基站约69万个，为融合应用发展奠定了坚实的基础。
运营商、设备商、垂直企业等各方积极探索5G融合应用的创新发展。
我国5G应用实践的广度、深度和技术创新性正在不断提升，融合应用探索热情高涨。
在2020年"绽放杯”5G应用征集大赛上，共征集了4289个项目，5G在各行业的探索均已取得阶段性突破，参赛项目已有31%的实现落地。
目前，浙江省、广东省、上海市、江苏省、北京市在5G应用探索方面居全国前列，呈现5G行业应用引领态势；智能工厂、智慧城市、智慧医疗、智慧交通等领域成为5G融合应用的热点，并有望成为应用先锋领域。
总体来看，我国5G应用还需抓住应用发展重要窗口期，逐步建设产业大生态。
我国5G试点应用遍地开花——政府重视5G融合应用,地方积极开展5G应用示范2020年幵局，我国5G应用迎来快速发展期。
截至目前，已累计幵通5G基站超60万个，5G 终端连接数超过1.5亿。
三大运营商已在国内40多个城市开展了100多个基于边缘计算的5G 商业应用试点项目一直以来，我国高度重视5G应用发展。
中央政治局常委会提出要积极丰富5G技术应用场景，并加快5G网络等新型基础设施建设。
工信部提出打造5个产业公共服务平台，建设改造覆盖10个重点行业，形成至少20大典型工业应用场景。
同时，发改委、工信部联合发出通知，重点支持虚拟企业专网、智能电网、车联网等七大领域的5G创新应用提升工程。
各地政府也积极出台各类5G扶持政策，推动5G应用发展。
截至2020年9月底，各地政府出台行动计划、实施方案、指导意见等各类5G扶持政策文件460个，多地政府对基站建设、用电成本进行补贴，积极开展5G应用示范，持续深化5G产业合作。
2019年人工智能发展白皮书
2019年人工智能发展白皮书风起云涌：人工智能关键技术不断取得突破相得益彰：人工智能赋能产业与应用场景百川归海：人工智能开放创新平台逐步建立各领风骚：全球人工智能公司一览目 录01020304前言人工智能是一个很宽泛的概念，概括而言是对人的意识和思维过程的模拟，利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。
人工智能将提升社会劳动生产率，特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。
据Sage预测，到2030年人工智能的出现将为全球GDP带来额外14%的提升，相当于15.7万亿美元的增长。
全球范围内越来越多的政府和企业组织逐渐认识到人工智能在经济和战略上的重要性，并从国家战略和商业活动上涉足人工智能。
全球人工智能市场将在未来几年经历现象级的增长。
据中国产业信息网和中国信息通信研究院数据，世界人工智能市场将在2020年达到6800亿元人民币，复合增长率达26.2%，而中国人工智能市场也将在2020年达到710亿元人民币，复合增长率达44.5%。
我国发展人工智能具有多个方面的优势，比如开放的市场环境、海量的数据资源、强有力的战略引领和政策支持、丰富的应用场景等，但仍存在基础研究和原创算法薄弱、高端元器件缺乏、没有具备国际影响力的人工智能开放平台等短板。
此份报告不但对人工智能关键技术（计算机视觉技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、智适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术等）、人工智能典型应用产业与场景（安防、金融、零售、交通、教育、医疗、制造、健康等）做出了梳理，而且同时强调人工智能开放平台的重要性，并列举百度Apollo开放平台、阿里云城市大脑、腾讯觅影AI辅诊开放平台、科大讯飞智能语音开放创新平台、商汤智能视觉开放创新平台、松鼠AI智适应教育开放平台、京东人工智能开放平台NeuHub、搜狗人工智能开放平台等典型案例呈现给读者。
中国智能物联网(AIoT)白皮书
中国智能物联网（AIoT）白皮书核心摘要：智能物联网（AIoT）是2018年兴起的概念，指系统通过各种信息传感器实时采集各类信息（一般是在监控、互动、连接情境下的），在终端设备、边缘域或云中心通过机器学习对数据进行智能化分析，包括定位、比对、预测、调度等。
预计2025年我国物联网连接数近200亿个，万物唤醒、海量连接将推动各行各业走上智能道路。
2019年，受益于城市端AIoT业务的规模化落地及边缘计算的初步普及，中国AIoT市场规模突破3000亿大关直指4000亿量级，由于AIoT在落地过程中需要重构传统产业价值链，未来几年发展节奏较为稳定。
当前AIoT技术和商业快速落地，然而，认知智能层面的发展仍然较慢，行业标准与规范化不足，大规模物联网设备的安全问题也有待重视。
在物联网和人工智能时代，消费领域和产业领域都面临新机遇，这一机遇窗口期内，用户触达能力和内容服务生态聚合能力是最重要的资源，具备明星产品+自有操作系统产品的企业更易突围，成长为AIoT时代的所在场景服务的核心者。
中国AloT的概念与现状智能物联网（AIoT）定义人工智能与物联网的协同应用智能物联网（AIoT）是2018年兴起的概念，指系统通过各种信息传感器实时采集各类信息（一般是在监控、互动、连接情境下的），在终端设备、边缘域或云中心通过机器学习对数据进行智能化分析，包括定位、比对、预测、调度等。
在技术层面，人工智能使物联网获取感知与识别能力、物联网为人工智能提供训练算法的数据，在商业层面，二者共同作用于实体经济，促使产业升级、体验优化。
从具体类型来看，主要有具备感知/交互能力的智能联网设备、通过机器学习手段进行设备资产管理、拥有联网设备和AI能力的系统性解决方案等三大类。
从协同环节来看，主要解决感知智能化、分析智能化与控制/执行智能化的问题。
AIoT2025产业瞭望：家庭AI管家智能家居交互方式无感化，跨终端无缝体验AIoT2025产业瞭望：建筑人居人居关怀使五千万人居住和工作体验提升AIoT2025产业瞭望：工业制造人机协同使7万工厂、630万制造从业者受益AIoT2025产业瞭望：智慧城市AIoT能够应用于城市中广泛遍在的各类终端设备AIoT整体架构主要包括智能设备与解决方案层、操作系统层、基础设施AIoT的体系架构中主要包括智能设备及解决方案、操作系统OS层、基础设施等三大层级，并最终通过集成服务进行交付。
新一代人工智能四大趋势
新一代人工智能四大趋势当前，新一代人工智能技术正加速在各行业深度融合和落地应用，推动了经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升的同时，其应用驱动的特征也为新一代人工智能产业带来旺盛的应用需求。
基于此，中国数字经济百人会与北京旷视科技共同编制了《新一代人工智能产业白皮书（2019年）》，梳理全球和我国新一代人工智能产业的发展现状。
1.全球产业规模增长步入稳定阶段全球新一代人工智能产业依赖强大的技术创新积累优势，以跨国大型科技企业为主导，充分发挥其强大的资源整合能力与持续创新功能。
2018-2022年的年均增长率达到31.6%。
2022年预计产业规模将超过1630.2亿美元。
2.基础层产业仍是核心引擎01定制化智能硬件推动全球基础层产业逐步爆发智能芯片的技术架构由通用类芯片发展为全定制化芯片。
规模化的行业应用需求亟待围绕垂直领域适配多样化的智能传感器，以满足云端智能的发展态势。
定制化智能硬件的蓝海市场加速全球基础层产业爆发，2022年产业规模将突破340亿美元。
02较高的技术成熟度促进全球技术层产业稳步增长技术的快速迭代推动产业在2007年至2014年进入了爆发式增长。
主要应用领域工业检测和测量逐渐趋于饱和，进入稳定增长期。
隨着技术层逐步从专用领域走入消费级场景应用，到2020年产业规模将突破400亿美元。
应用场景的拓展助推全球应用层产业迎来发展新机遇立足数据和用户习惯，不断寻找挖掘新的应用需求，关注垂直行业应用需求，有效细分目标市场。
预计到2022年应用层产业规模将达到854.6亿美元。
3.重点领域商业化应用加速落地我国新一代人工智能产业聚焦多元化的应用场景，瞄准交通、医疗、金融、安防等领域智能化改造升级的切实需求，集中选择一个或几个重点领域进行重点布局，通过优化场景设计率先推动实现商业化落地。
多样化应用引爆技术层产业步入快速增长期我国技术层产业率先在安防监控、智能家居及教育培训等特定领域，逐渐打造出具有应用深度的成熟产品和服务，并具备了与国际竞争者一较高下的能力;在计算机视觉和语音识别领域已逐步出现领航者。
中国数字经济发展白皮书
中国数字经济发展白皮书前言纵观世界文明史，人类先后经历了农业革命、工业革命、信息革命。
每一次产业技术革命，都给人类生产生活带来巨大而深刻的影响，不断提高人类认识世界、改造世界的能力。
数字技术日新月异，应用潜能全面迸发，数字经济正在经历高速增长、快速创新，并广泛渗透到其他经济领域，深刻改变世界经济的发展动力、发展方式，重塑社会治理格局。
当前，我国数字经济正在进入快速发展新阶段。
2016 年，中国数字经济规模达到22.6 万亿，同比增长18.9%，占GDP 比重达到30.3%，数字经济基础设施实现跨越式发展数字经济基础部分增势稳定，结构优化，新业态新模式蓬勃发展，传统产业数字化转型不断加快，融合部分成为增长主要引擎，面向数字经济的社会治理模式在摸索中不断创新。
数字经济在各行业中的发展出现较大差异，数字经济占本行业增加值比重呈现出三产高于二产、二产高于一产的典型特征。
2016 年，服务业中数字经济占行业比重平均值为 29.6%，工业中数字经济占行业比重平均值为17.0%，农业中数字经济占行业比重平均值为 6.2%。
报告编制了中国数字经济指数（Digital EconomyIndex，简称 DEI 指数）。
DEI 指数表明，数字经济增速显著高于我国宏观经济景气指数，成为拉动经济增长的重要引擎。
DEI 预警指数显示，我国数字经济发展“冷热适中”，处于正常运行区间。
预计未来我国数字经济发展将在“正常”区间上部和“趋热”区间下部波动调整。
但同时也应该看到，我国发展数字经济还面临很多问题与瓶颈，主要是新型生产力发展尚处于初级阶段，数据资源开发利用水平低，核心技术和设备受制于人，人才和投融资体制还无法适应数字经济发展需要，经济主要领域数字化转型仍存在较多障碍，国际化拓展刚刚起步，数字经济市场体系尚不健全，经济治理面临全新挑战，全球竞争和话语权争夺日益激烈。
未来几十年，是数字化改造提升旧动能、培育壮大新动能的发展关键期，是全面繁荣数字经济的战略机遇期。
AI框架发展白皮书
AI框架发展白皮书中国信息通信研究院2022年2月No.202201（2022年）版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。
转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。
违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。
AI助力当前经济社会步入智能经济时代。
世界正在进入以新一代信息技术驱动发展的重塑时期，人工智能（AI，Artificial Intelligence）作为其中重要的使能技术，对激活实体经济具有溢出带动性很强的“头雁效应”，对构筑国家科技影响力具有举足轻重的意义。
人工智能成为了全球各国新的科技热点，人工智能基础设施建设也成为重要抓手与着力点。
未来十年是全球发展数字经济、迈入智能经济社会的黄金发展期，着力发展人工智能基础设施，将为我国人工智能产业发展壮大、数字经济蓬勃发展提供强大牵引力。
AI框架是智能经济时代的操作系统。
作为人工智能开发环节中的基础工具，AI框架承担着AI技术生态中操作系统的角色，是AI 学术创新与产业商业化的重要载体，助力人工智能由理论走入实践，快速进入了场景化应用时代，也是发展人工智能所必需的基础设施之一。
随着重要性的不断凸显，AI框架已经成为了人工智能产业创新的焦点之一，引起了学术界、产业界的重视。
在此背景下，白皮书致力于厘清AI框架的概念内涵、演进历程、技术体系与作用意义，通过梳理总结当前AI框架发展现状，研判AI 框架技术发展趋势，并对AI框架发展提出展望与路径建议。
由于AI 框架仍处于快速发展阶段，我们对AI框架的认识还有待持续深化，白皮书中存在的不足之处，欢迎大家批评指正。
一、AI框架技术持续演进，已形成较为完整的体系 (1)(一) AI框架演进步入深化阶段 (1)(二) AI框架技术演化出三个层次 (5)(三) AI框架重要性愈加突显 (13)二、全球AI框架繁荣发展，多元化竞合态势渐显 (14)(一)供给主体方面，企校贡献最活跃 (14)(二)开源生态方面，全球进入活跃期 (16)(三)市场格局方面，双寡头持续引领 (18)(四)支撑应用方面，科研与产业齐驱 (20)(五)推广途径方面，三条路齐发并进 (25)三、应对未来多样化挑战，AI框架有六大技术趋势 (27)(一)泛开发：AI框架将注重前端便捷性与后端高效性的统一 (27)(二)全场景：AI框架将支持端边云全场景跨平台设备部署 (28)(三)超大规模：AI框架将着力强化对超大规模AI的支持 (29)(四)科学计算：AI框架将进一步与科学计算深度融合交叉 (31)(五)安全可信：AI框架将助力提升AI模型可解释性与鲁棒性 (32)(六)工程化：AI框架将加速AI应用产业规模级工程化落地 (34)四、AI框架生态远未成熟，未来发展空间可观 (36)(一)从硬件适配向算子接口标准化演进 (36)(二)强化开源社区打造与开源氛围营造 (36)(三)重视与高校科研院所广泛开放合作 (37)(四)推进融入AI基础设施布局落地 (37)(五)支持深度赋能大模型及科学计算 (38)图目录图1 AI框架技术演进 (2)图2 AI框架核心技术体系 (5)表目录表1 Github社区中主流AI框架情况（2022.1） (16)表2 Gitee社区中主流AI框架情况（2022.1） (18)AI框架发展白皮书（2022年）一、AI框架技术持续演进，已形成较为完整的体系AI框架是AI算法模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包，集成了算法的封装、数据的调用以及计算资源的使用，同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台，是现阶段AI算法开发的必备工具。
华为下一代数据中心白皮书说明书
下一代数据中心白皮书01下一代数据中心白皮书前言前言人类社会正在加速迈向智能化，比如智能手机、智能家居、智能制造、自动驾驶等正在重塑人们的工作和生活。
作为智能世界和数字经济的坚实底座，数据中心迎来了蓬勃发展。
同时，碳中和已经成为全球的共识和使命，绿色低碳变成世界新的主题，也是数据中心建设、运营必须考虑的重要因素。
面对ICT技术快速演进、建设需求激增以及绿色低碳要求，数据中心产业正在发生深刻变革，将进入新的时代。
什么是符合新时代需求的“下一代数据中心”？华为携手全球数据中心行业领袖和技术专家，举办了系列“松湖论道”下一代数据中心研讨会，深入探讨了行业和技术发展趋势，并就下一代数据中心定义达成重要共识。
未来已来，相信集业界专家智慧共同定义的下一代数据中心，将为产业可持续发展发挥重要作用！目录前言 01智能化与低碳化推动数据中心快速、高质量发展 031.1 数字经济促进数据中心快速增长 04 1.2 碳中和对数据中心可持续发展提出新的要求 04下一代数据中心052.1 低碳共生 062.1.1 全绿色：源头绿色化，与自然共生 062.1.2 全高效：PUE→xUE，评价体系从单指标到多指标 072.1.3 全回收：全生命周期，资源回收利用最大化 082.2 融合极简 092.2.1 架构极简，孕育建筑与机房新形态 092.2.2 供电极简，部件重定义，链路重塑 112.2.3 温控极简，冷热交换效率最大化 122.3 自动驾驶 132.3.1 运维自动，实现无人值守 142.3.2 能效自优，从制冷到“智”冷 142.3.3 运营自治，资源价值最大化 152.4 安全可靠 162.4.1 主动安全，事后到事前，故障快速闭环 172.4.2 架构安全，从器件到DC，全方位构筑安全防线 17总结语1804下一代数据中心白皮书智能化与低碳化推动数据中心快速、高质量发展当前，世界正在经历以人工智能、云计算、大数据、物联网、5G等为代表的数字技术变革，在加速创新的数字技术驱动下，数字经济已成为全球GDP增长的主引擎。
公需科目：数字化转型与管理创新
数字化转型与管理创新12020年7月，中国信息通信研究院发布了《中国数字经济发展白皮书（2020年）》，报告显示，2019年，我国数字经济增加值规模达到（）万亿元，占GDP比重达到36.2%。
[ 单选题：5 分]A 35.8B 39.2C 40.1D 42.5试题解析您的答案：A回答正确2（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。
[ 单选题：5 分]A 深度学习B 人机交互C 机器学习D 智能芯片试题解析您的答案：C回答正确32021年4月，中国信息通信研究院发布了《中国数字经济发展白皮书》，报告显示，数字经济增速是GDP增速的（）倍多。
[ 单选题：5 分]A 3B 4C 5D 6试题解析您的答案：A回答正确4在数字经济环境下，企业进行价值挖掘的新特点不包括（）。
[ 单选题：5 分]A 精准B 跨界C 粗略D 融合E 参与试题解析您的答案：C回答正确52021年4月，中国信息通信研究院发布了《中国数字经济发展白皮书》，报告显示，2020年我国数字经济依然保持蓬勃发展态势，规模达到（）万亿元。
[ 单选题：5 分]A 35.8B 39.2C 40.1D 42.4试题解析您的答案：B回答正确6从技术视角来看，数字化转型关注的焦点包括（）等。
[ 单选题：5 分]A 万物互联B 资源共享C 跨界融合D 动态跟进试题解析您的答案：A回答正确7“三维驱动－五位赋能（3D5E）”模型中的三个驱动不包括（）。
[ 单选题：5 分]A 理念驱动B 整体驱动C 数据驱动D 价值驱动试题解析您的答案：B回答正确8数字化转型的本质是（）。
[ 单选题：5 分]A 企业上云B 计算C 存储数据D 创造价值试题解析您的答案：D回答正确92022年8月2日，国家互联网信息办公室发布了《数字中国发展报告（2021年）》，报告显示，2017到2021年，我国数字经济规模从27.2万亿增至45.5万亿元，总量稳居世界第（），年均复合增长率达13.6%，占国内生产总值比重从32.9%提升至39.8%，成为推动经济增长的主要引擎之一。
2019-2020年中国数字经济发展与就业白皮书
践案例不断涌现，在离散型行业中，如北京、浙江等省市的计算机、
通信和其他电子设备制造业，江苏、重庆等省市的汽车制造业，在流
程型行业中，如浙江、广东等省市的化学原料和化学制品制造业，广
东、四川等省市的医药制造业，利用数字技术进行数字化转型，有效
数字经济吸纳就业能力显著提升。2018 年我国数字经济领域就
业岗位为 1.91 亿个，占当年总就业人数的 24.6%，同比增长 11.5%，
显著高于同期全国总就业规模增速。其中，第三产业劳动力数字化转
型成为吸纳就业的主力军，第二产业劳动力数字化转型吸纳就业的潜
力巨大。
中国信息通信研究院已连续五年发布数字经济白皮书，测算方
二、数字产业化稳中有进 ........................................... 12
（一）产业基础不断夯实 ......................................... 12
（二）需求活力不断释放 ......................................... 19
进数字经济和实体经济深度融合。2019 年政府工作报告明确指出，
深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、
生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。发
展数字经济，对贯彻落实党中央、国务院决策部署，深化供给侧结构
性改革，推动新旧动能接续转换，实现高质量发展，意义重大，机遇
（三）行业数字化转型潜在空间分析 ............................... 37
四、数字化治理能力提升 ........................................... 39