AIGC时代数据安全问题丛生白皮书以新技术化解新业态风险
新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告
新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告一、产生背景目前，人工智能已成为国家重要战略，也是我国供给侧改革的创新引擎。
党的十九大报告提出，要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。
人工智能已连续三年被写入政府工作报告。
加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业和人才供给，满足全球新一轮科技革命和产业变革趋势下人工智能人才需求，进而服务于科教兴国、创新驱动和人才强国等国家战略，已成为我国经济发展的重要支撑。
近三年来，国务院、国家发展改革委、工业和信息化部等多次颁布《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》等战略性和指导性文件共同推动人工智能的发展。
《三年行动计划》提出，五个保障措施之一就是要加快人才培养，即要“吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，支持一批领军人才和青年拔尖人才成长，支持加强人工智能相关学科专业建设，引导培养产业发展急需的技能型人才。
”由此可见，我国政府高度重视人工智能发展，将新一代人工智能技术的产业化和集成应用作为发展重点。
同时，也强调培养人工智能技能型人才的重要性。
二、职业定义人工智能工程技术人员定义：从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。
人工智能工程技术人员主要工作任务：1.分析、研究人工智能算法、深度学习等技术并加以应用；2.研究、开发、应用人工智能指令、算法；3.规划、设计、开发基于人工智能算法的芯片；4.研发、应用、优化语言识别、语义识别、图像识别、生物特征识别等人工智能技术；5.设计、集成、管理、部署人工智能软硬件系统；6.设计、开发人工智能系统解决方案。
三、当前就业人群分析（一）人工智能企业总量与分布状况人工智能企业可划分为基础层、技术层和应用层。
基础层以AI芯片、计算机语言、算法架构等研发为主；技术层以计算机视觉、智能语言、自然语言处理等应用算法研发为主；应用层以AI技术集成与应用开发为主。
2022模型发展白皮书元能力引擎筑基智能底座 -IDC
2022中国大模型发展白皮书⸺元能力引擎筑基智能底座IDC观点前言1.1 大模型发端及内涵1.2 国家政策推动中国大模型加速发展大模型成为AI开发新范式2.1 人工智能发展的挑战与阻碍2.2 大模型带来AI开发新范式大模型加速产业智能化变革3.1 大模型带来AI技术与应用变革潜能被广泛验证3.2“模型+工具平台+生态” 三级协同加速产业智能化3.3 大模型加深度学习平台正在成为产业智能化基座大模型的评估与典型市场参与者4.1 产业生态图谱4.2 大模型评估框架及评估结果4.3 百度文心大模型大模型未来发展趋势5.1 大模型的发展是大势所趋5.2 对行业用户的建议5.3 对大模型供应商的建议01 02 02 0306 06 09 12 12 15 16 19 19 20 22 33 33 34 350102030405 CONTENTS目录随着数字化转型需求增长，AI在企业中的应用也越来越多，AI开发门槛高、应用场景复杂多样、对场景标注数据依赖等问题成为AI规模化落地的挑战，而预训练大模型的出现则为人工智能带来了新的机遇与希望。
大模型作为政府和企业推进人工智能产业发展的重要抓手，在识别、理解、决策、生成等AI任务的泛化性、通用性、迁移性方面都表现出显著优势和巨大潜力。
具体来看：大模型具有良好的通用性、泛化性，显著降低人工智能应用门槛。
预训练大模型在海量数据的学习训练后具有良好的通用性和泛化性，用户基于大模型通过零样本、小样本学习即可获得领先的效果，同时“预训练+精调”等开发范式，让研发过程更加标准化，显著降低了人工智能应用门槛，成为AI走向工程化应用落地的重要手段。
深度学习平台为预训练大模型的发展保驾护航，两者结合夯实了产业智能化基座。
深度学习平台是推动产业智能化转型升级的核心载体，为大模型的算法开发、训练、部署保驾护航。
大模型加上深度学习平台，贯通了从硬件适配、模型训练、推理部署到场景应用的AI全产业链，夯实产业智能化基座，将加速产业智能化升级。
走进AIGC+时代
走进AIGC+时代作者：来源：《国际公关》2023年第19期CCMS 2023：AIGC的出現不是为了取代人，而是提升创造力AI真的来了！AI数字人主持、出口成章的AIGC现场与来宾对话、由AIGC主导设计的精美伴手礼……2023年9月21日，由中国国际公共关系协会和中国商务广告协会共同指导、迪思传媒承办的第八届中国内容营销高峰论坛在京召开，AIGC占据了论坛的C位。
来自国内顶尖科技大厂、传播集团、媒体以及品牌主的专家纷纷拿出自己“超乎想像力”的AIGC产品和AIGC案例，用AIGC颠覆传统营销，用AIGC改造传统营销。
AI的出现及其在营销中的应用由来已久，但在2023年，随着ChatGPT横空出世，生成式人工智能（AIGC）技术日益成熟，推动着虚实共生趋势下内容创作方式的转变，为内容营销行业带来了颠覆性的变化。
当前，内容营销行业中的领先者已经主动自我变革，积极拥抱AIGC，持续提升优质内容的创作能力，并初步形成了一套AIGC营销玩法。
第八届中国内容营销高峰论坛以“走进AIGC+时代”为主题，在论坛上，专家们介绍了人工智能和最新生成式AI在营销领域的最新应用，尤其是这些技术如何让品牌主和营销公司提高生产力、实现降本增效。
论坛提出：AIGC等新兴技术的出现，不是为了取代人，而是为了更好地提升人类的创造力。
我们必须善于利用技术推动营销传播行业的持续发展。
赵大力：落实数字中国战略，用AIGC赋能公关营销创新发展中国国际公共关系协会常务副会长赵大力到会致辞，他表示：落实“数字中国”战略，探索AIGC营销，是公关行业的责任和机遇。
我们要发挥自身优势，将AIGC与内容营销规律很好地结合起来，开发AIGC+内容营销的落地产品，助力国家数字经济和战略性新兴产业发展。
为客户提供更好的服务，为社会奉献更优质的内容，为消费者带来更优质的体验。
李西沙：通过人机对话实现人际对话，把AIGC的本事发挥到极限中国商务广告协会会长李西沙在致辞中表示：本次论坛以“走进AIGC+时代”为主题，体现了“科技倒逼营销行业进步”，我们要正确地认识、对待和使用AIGC，无论大模型还是垂直模型，关键都要坚持以人为本，通过“人机对话”实现“人际对话”，把AIGC的应用发挥到极限，把AIGC的能量发挥到极限，把AIGC的本事发挥到极限。
面向AI大模型的智算中心 网络演进白皮书(2023年)
面向AI大模型的智算中心网络演进白皮书（2023年）中国移动通信研究院前言 (3)1.AI业务发展趋势 (4)1.1.人工智能技术发展趋势 (4)1.2.人工智能业务发展趋势 (6)1.3.人工智能政策发展趋势 (7)2.AI大模型对网络的需求 (8)2.1.超大规模组网需求 (8)2.2.超高带宽需求 (9)2.3.超低时延及抖动需求 (10)2.4.超高稳定性需求 (10)2.5.网络自动化部署需求 (11)3.当前网络能力与业务需求的差异点 (11)3.1.规模差距分析 (12)3.2.带宽差距分析 (13)3.3.稳定性差距分析 (14)3.4.时延、抖动差距分析 (15)3.5.自动化能力差距分析 (16)4.面对差异网络应对举措 (17)4.1.大规模组网关键技术 (17)4.1.1网络设备硬件本身改进 (17)4.1.2端网协同的流控改进 (19)4.2.超高带宽关键技术 (20)4.2.1网络-应用协同设计释放算力 (20)4.2.2链路负载均衡优化技术 (20)4.2.3低功耗的400G/800G互联方案 (22)4.3.超高稳定性关键技术 (22)4.3.1基于硬件的快速感知能力 (23)4.3.2基于硬件的快速收敛能力 (23)4.3.3层次化的网络故障自愈能力 (23)4.4.超低时延关键技术 (24)4.4.1集合通讯算法和网络拓扑协同 (24)4.4.2DPU硬件卸载 (24)4.4.3静态转发时延优化 (25)4.5自动化关键技术 (25)5.总结和展望 (26)术语定义 (27)缩略词表 (27)人工智能是数字经济的核心驱动力，AI大模型是人工智能的新引擎。
AI大模型指通过在海量数据上进行预训练，能够适应多种下游任务的模型，具有强大的泛化能力、自监督学习功能和精度突破性能。
其已经在自然语言处理、计算机视觉、气象预报等多个领域取得了令人瞩目的成果。
大模型的发展是大势所趋，未来将会助推数字经济，为智能化升级带来新范式。
2023 AIGC行业深度报告(6)：ChatGPT,存算一体,算力的下一极
令 ChatGPT开启大模型“军备赛”，存储作为计算机重要组成部分明显受益: ChatGPT开启算力军备赛，大模型参数呈现指数规模，引爆海量 算力需求，模型计算量增长速度远超人工智能硬件算力增长速度，同时也对数据传输速度提出了更高的要求。XPU、内存、硬盘组成完整的 冯诺依曼体系，以一台通用服务器为例，芯片组+存储的成本约占70%以上，芯片组、内部存储和外部存储是组成核心部件；存储是计算机的 重要组成结构， “内存”实为硬盘与CPU之间的中间人，存储可按照介质分类为ROM和RAM两部分。令 存算一体，后摩尔时代的必然发展: 过去二十年中，算力发展速度远超存储， “存储墙”成为加速学习时代下的一代挑战，原因是在后摩尔 时代，存储带宽制约了计算系统的有效带宽，芯片算力增长步履维艰。因此存算一体有望打破冯诺依曼架构，是后摩时代下的必然选择，存 算一体即数据存储与计算融合在同一个芯片的同一片区之中，极其适用于大数据量大规模并行的应用场景。存算一体优势显著，被誉为AI芯 片的“全能战士”，具有高能耗、低成本、高算力等优势；存算一体按照计算方式分为数字计算和模拟计算，应用场景较为广泛，SRAM、 RRAM有望成为云端存算一体主流介质。令 存算一体前景广阔、渐入佳境 : 存算一体需求旺盛，有望推动下一阶段的人工智能发展，原因是我们认为现在存算一体主要AI的算力需求、 并行计算、神经网络计算等； 大模型兴起，存算一体适用于从云至端各类计算，端测方面， 人工智能更在意及时响应，即“输入”即“输 出”，目前存算一体已经可以完成高精度计算；云端方面，随着大模型的横空出世，参数方面已经达到上亿级别，存算一体有望成为新一代 算力因素； 存算一体适用于人工智能各个场景，如穿戴设备、移动终端、智能驾驶、数据中心等。 我们认为存算一体为下一代技术趋势并有 望广泛应用于人工智能神经网络相关应用、感存算一体，多模态的人工智能计算、类脑计算等场景。令 投资建议: 关注四条投资主线： 1)具备算力能力的厂商，受益标的为: 首都在线、中科曙光、拓维信息、神州数码、浪潮信息、寒武纪、海光 信息、龙芯中科、景嘉微；2)具备存储芯片能力的厂商，受益标的为: 东芯股份、兆易创新、北京君正、澜起科技、聚辰股份、普冉股份；3) 具备存储模组能力的厂商，受益标的为: 江波龙、佰维存储、德明利；4)与存储相关的其他厂商，受益标的为: 中科曙光、易华录、同有科技、 恒烁股份。令 风险提示: 核心技术水平升级不及预期的风险、AI伦理风险、政策推进不及预期的风险、中美贸易摩擦升级的风险。
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AIGC时代数据安全问题丛生白皮书以新技术化解新业态
风险
在网络信息技术发展到“大数据”和“互联网+”时代，经济社会发
展进入智能化时代，为实现智能生活和智能服务，智能制造国度的现代化
目标，新业态的出现也带来了新的安全风险。伴随这些技术和业态的发展，
网络信息安全的管理面临着前所未有的挑战：一方面，新兴技术、新应用
场景以及新型安全威胁在不断出现；另一方面，企业、政府和公民对于保
护个人隐私及数据的普遍关注度提升。因此，网络数据安全的发展对于新
业态的稳定和健康发展刻不容缓。
为此，时代数据安全中心（AIGC）特发布《时代数据安全白皮书》，
旨在为新业态提供安全保障。白皮书首先对新业态的类型进行宏观的分类，
并对可能出现的安全风险进行细致的分析，提出了网络安全管理体系规范
要求及安全管理体系程序建设具体措施。
白皮书提出了现有安全技术的演进，并着重发挥新技术的作用，此外
对安全技术的应用进行了深度讨论，提出了市场技术发展的热点问题，重
点介绍了云安全、移动安全、大数据安全、物联网安全和网络内容安全等
技术的发展和应用及其未来发展趋势，并提出了新技术的解决方案和具体
应用措施。