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智能制造和工业软件发展白皮书版

智能制造和工业软件发展白皮书

（2015版）

中国电子信息产业发展研究院

本文作者：工业和信息化部赛迪智库安琳研究员

转载引用需注明“工业和信息化部赛迪智库”

2014年，智能制造在全球范围内引起广泛关注，多个国家先后部署了相应的制造业发展战略。工业软件作为智能制造的核心支撑，延续了自2012年以来的高速增长态势，但由于受到全球经济发展形势持续低迷，企业投资能力受限的影响，市场规模增速有所放缓。在此背景下，多数企业视当前阶段为宝贵的“战略调整窗口期”，面向

一、全球智能制造发展状况

（一）智能制造与智能制造系统

工信部印发的《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》中对智能制造给出了明确定义,指出“智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深

从制造业发展需求的角度看，现代工业产品的性能大幅提升，功能越发多样，结构更加复杂精细，市场竞争日趋激烈，其背后所需要的设计和工艺的工作量猛增，造成企业生产线和生产设备内部的信息流量增加，制造过程和管理工作的信息量暴涨，这种情况下，制造系统由原先的能量驱动型加速转变为信息驱动型，提高制造系统对于爆

炸性增长的制造信息处理的能力、效率及规模成为了制造业技术发展的首要需求，制造系统必须具备一定的智能性，才能应对大量复杂的信息工作。

从人工智能技术发展的角度看，自上世纪60年代以来，计算机技术以及以深度学习为代表的模拟人类神经网络的算法技术的发展，促使人工智能技术有了长足的进步，已经在模式识别、自动工程、知

（Critical Technology）的发展，其中包括信息技术和新的制造工艺，智能制造技术已包含在其中。美国政府希望借此改造传统工业并启动新产业。2012年,美国国家科技委员会发布《先进制造业国家战略计划》，奥巴马总统随后提出创建“国家制造业创新网络（NNMI）”，再次将智能制造作为战略重点提出，以帮助消除本土研发活动和制造技术创新发展之间的割裂，重振美国制造业竞争力。

2．日本大力发展工业机器人

日本早在1989年就已提出发展智能制造系统，并在1990年4月倡导发起了“智能制造系统IMS”国际合作研究计划，计划投资10亿美元，对100个项目实施前期科研计划，包括公司集成和全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现的分布智能系统技术等。当时包括美国、欧洲共同体（后解散成立欧盟）、加拿大、澳

我国对智能制造相关技术的研究，起步与国际基本同步，80年代末即将“智能模拟”列入国家科技发展规划的主要课题，并在专家系统、模式识别、机器人、汉语机器理解方面取得了一批成果。但是产业化进程一直比较滞后，与工业制造业发展的结合不太紧密。“十二五”中期以来，随着国家把智能制造作为进一步推进两化深度融合的切入点，围绕智能装备、工业软件等发展重点，面向传统产业改造

升级和战略性新兴产业发展需求，推出了一系列的战略部署，智能制造成为未来十年我国制造业转型升级发展的方向。

（四）工业软件是智能制造发展的风向标

智能制造的发展以企业的自动化和信息化发展为基础。自动化主要实现生产过程的数字化控制，离不开各类过程控制类软件的深度应

二、全球工业软件发展状况

国际上以Gartner等公司为代表的主要市场研究机构，更多采用“企业级软件”这一概念，代指在企业经营过程中所使用的各类应用软件，包括经营管理软件、生产管理软件、研发管理及工具软件、办公工具及协同软件等。

生命周期，即数据的存储、安全和分析；二是产品的生命周期，即设计、生产和销售。反映到市场结构方面，数据生命周期主线上，市场规模占比较大的是存储管理软件和企业安全软件，以商务智能和绩效分析为代表的数据分析软件的规模相对较小，但增速很快；在产品生命周期主线上，市场规模占比较大的是工业设计、仿真、ERP、CRM 软件等，生产调度和过程控制软件的市场规模占比较小，但增长较快。

（三）主要特点

1．市场规模保持增长但增速放缓

企业级软件是企业IT支出的重要部分，其市场规模变化反映了企业IT投资的意愿和力度，与企业对全球经济发展形势及其业务发展的预期呈现显著相关性。2014年，全球企业级软件市场规模基本维持了自2012年以来的高速增长态势，表示出企业为应对日益激烈

升自身核心竞争力的重要手段。

3．工业云服务市场迅速升温

在云计算技术飞速发展的推动之下，越来越多的企业级软件厂商推出在公有云平台上部署的SaaS服务，这些服务逐渐集成，形成面向具体行业的工业云服务平台。物联网的发展催生了一种面向工业领

域的新型云服务——泛在传感信息的数据集成和分析，以GE为代表的工业技术和服务企业实现跨界发展，开拓出基于工业互联网的新型工业云服务模式。

三、我国工业软件发展状况

（一）市场规模

据初步测算，2014年我国工业软件市场规模约为1000亿元，比2013年增长16.9%，增速比上年回落0.6个百分点。2013年初，多家研究机构预测中国工业软件市场将保持约19%的复合增长率直到

1．市场增长的动力主要来自重点行业带动

2014年，我国工业发展进入转型升级的阵痛期，工业企业平均利润增长同比下滑，拖累企业的总体IT支出增长停滞。但随着国家加大对两化深度融合的推进力度，轨道交通、航空航天、能源电力、装备制造等重点领域加快发展智能制造，对工业软件市场规模的增长形成了有力带动。

2．业务管理和市场分析类SaaS产品市场快速增长

经济形势低迷以及电子商务的兴起催生了企业利用信息技术提升市场营销能力的需求，同时云服务交付灵活、按需付费的优势降低了企业的一次性支付压力，得到更多企业的青睐。2014年，用友、金蝶等业务管理和市场分析类软件厂商纷纷加快了向云计算转型的速度，而传统的信息系统集成厂商的业务遭遇显著冲击。

四、创新进展

（一）技术与产品创新

1．公有云成为企业应用软件的主要载体

2014年，企业逐渐对建设私有云的技术和成本开销有了更加清晰的认识，开始愿意花费精力把自己的业务根据安全敏感性做剥离，

实

面向本行业的云解决方案而成为工业软件和信息服务供应商，促进了市场的竞争和产品的迭代。

3．物联网深入发展催生新的工业云服务

2014年4月，AT&T、思科、通用电气（GE）、IBM和英特尔发起成立工业互联网联盟。截至2014年底，已有超过120家企业加入。GE所发明的工业互联网概念，是物联网的一种应用形式，通过在云

端集合、处理、分析来自分布式传感器网络的各种数据，可以优化设备的运行和维护，从而提升企业资产管理的绩效。2014年底，GE宣布将其自用的资产绩效管理服务平台Predix开放，允许其他企业基于Predix平台标准，自行构建定制化的资产管理服务，开创了新的工业云服务领域。

4．云协同功能成为企业级软件的标准配置

企业和安全厂商已经开始建立合作关系，共同应对日益严峻的挑战。

6．人工智能技术在众多行业获得实际应用

机器学习算法给人工智能的发展带来重大突破，为工业软件打开了全新的业务领域，已在银行系统、医疗系统、生命科学领域、媒体与娱乐行业、能源行业、零售行业等获得了实际应用，也有众多电子

消费品公司把机器视觉、机器学习等认知技术以嵌入式的形式部署在各自的产品上，比如机器人吸尘器，智能家居产品等。在上述这些应用中，人工智能所带来的潜在商业收益远远超过了传统的业务信息化和自动化所带来的收益。

（二）发展模式创新

1．开源发展成为重要的技术研发模式

论社区，邀请用户并聚集第三方开发者共同参与产品定制和二次开发，通过众包研发加快产品迭代和发展。

3．订阅式SaaS成为企业管理软件主流商业模式

2014年，微软推出跨平台的Office 365订阅服务，并在移动端免费，全面启动向SaaS服务的商业模式转变的进程。甲骨文和SAP

的经营年报也显示出各自SaaS业务的收入在2014年实现了高速的增长。企业管理相关软件全面走向SaaS已是不可逆转的趋势，其按需付费的商业模式赋予用户极大的选择权和自由。软件企业为增强用户黏性，在不断提升服务体验的同时，也在努力增强各自产品体系之间的协同性和互动性，通过整合和集成为用户创造更大的价值。

4．技术增值服务成为研发和过程控制软件新兴商业模式

五、应用推广

（一）重点应用

1．市场营销管理等SaaS云服务

SaaS通过网络提供软件服务，以成本低、部署迅速、定价灵活及满足移动办公而颇受企业欢迎。在SaaS模式下，用户不再像传统

2．基于混合云的ERP

定制化是ERP系统最突出的特征，高度定制化的ERP系统帮助企业整合商业应用和流程，实现了巨大的商业价值。经过多年的发展，企业中部署的的ERP系统已经实现了企业需求的高度集成，通常已经十分庞大。面对云计算时代，企业陷入两难境地：一方面是企业在深

度定制的ERP系统上已经沉淀了一大笔资本，每年的升级维护和继续定制也是很大的开销，云服务按需付费、维护简便的优点确实非常诱人。而另一方面，ERP系统已与企业的业务和数据紧密集成，把它们整体迁移到云端也是一项耗时耗资十分巨大的工程，而且存在相当大的风险。Gartner曾宣称，对于大多数企业来说，要想完成ERP向云端迁移，可能要花上十年或是更多的时间。多数企业把这种两难境地

PDM（实验数据管理），在此基础上附加了需求管理、设计管理、数据发布，质量反馈等相关业务功能。随着数字化技术对制造业的渗透逐渐加深，产品研发过程中用到的设计和仿真验证等工具（CAX），逐渐也被囊括到PLM产品集合，市场上开始出现面向企业研发业务全功能集成的PLM平台。MOM（制造运营管理）的概念最初由Gartner 在2007提出，是MES（执行制造系统）系统的进化。MES系统是应用

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 23 2.3.2 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 .. 60 3.5.3多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 (62)

联想智能制造白皮书(2020版)

联想智能制造白皮书（2020版）

目录第一章智能制造的发展背景 (6) 1.1智能制造发展现状 (6) 1.1.1 世界智能制造发展保持活跃态势 (6) 1.1.2 我国智能制造发展面临的机遇和挑战 (6) 1.2智能制造的发展趋势和路径 (8) 1.2.1 智能制造的定义及发展趋势 (8) 1.2.2 智能制造的目标和方法 (10) 第二章联想智能制造实践和方法论 (12) 2.1联想智能制造发展概况 (12) 2.1.1联想智能制造的发展历程 (13) 2.1.2联想对智能制造的认知理解 (15) 2.1.3联想智能制造的体系框架 (15) 2.2：联想智能制造方法论 (16) 2.2.1战略：联想制造展望-LMO (17) 2.2.2战术：联想分域致胜-ZTW (18) 2.2.3策略：联想组织文化-TOC (19) 第三章联想智能制造关键技术 (22) 3.1：智能制造关键技术发展趋势 (22) 3.1.1 关键智能制造技术发展前瞻 (22) 3.1.2智能制造关键技术说明 (23) 3.2：联想智能制造技术的应用与探索 (24) 3.2.1 联想端、边、云、网、智建设整体说明 (24) 3.2.2 端：智能设备 (26) 3.2.3边：边缘计算和物联网 (28)

3.2.4 云：混合云与大数据 (29) 3.2.5网：5G与区块链 (31) 3.2.6智：人工智能算法和开放创新平台 (36) 第四章联想智能制造解决方案和应用场景 (41) 4.1：构建联想智能制造五大核心能力 (41) 4.1.1联想智能制造五大能力构建 (41) 4.1.2联想智能制造解决方案概述 (43) 4.2应用场景一产品设计 (43) 4.2.1 MBD解决方案 (44) 4.3应用场景一订单管理 (46) 4.3.1订单可视化解决方案 (46) 4.3.2订单自动化解决方案 (49) 4.3.3订单自主纠错解决方案 (51) 4.4应用场景一计划排产 (53) 4.4.1整合计划解决方案 (53) 4.4.2智能排程解决方案 (55) 4.4.3智能预测解决方案 (57) 4.4.4供应链智能控制塔 (58) 4.5应用场景一采购管理 (61) 4.5.1全球供应协同解决方案 (61) 4.5.2采购计划解决方案 (62) 4.5.3. 采购执行解决方案 (64) 4.6：应用场景一生产运营 (67) 4.6.1产线自动化解决方案 (67) 4.6.2 MES管理系统解决方案 (71) 4.6.3 LCD自动检测解决方案 (74)

2018年中国人工智能产业白皮书

２０１８年中国人工智能产业白皮书

册子 / 报告标题|章节标题目录主要发现 1第一章人工智能行业综述篇 3 1.1 全球及中国发展概况 4 1.1.1 全球市场 4 1.1.2 发展驱动力 6 1.1.3 面临挑战 11 1.2 人工智能产业链 12 1.2.1 基础层 13 1.2.2 技术层 14 1.2.3 应用层 16 1.3 中国人工智能领域投资 17 1.3.1 投资热点及趋势 17 1.3.2 进击的巨头 19第二章人工智能商业化应用篇 21 2.1 数字政府：政策利好加速政府智能化变革 23 2.2 金融：人工智能变革金融经营全过程 26 2.3 汽车：人工智能正在重塑汽车产业生态 30 2.4 医疗：人工智能加速医疗技术革新 34 2.5 零售：人工智能应用从个别走向聚合 38 2.6 制造业：人工智能应用潜力被低估 44第三章中国主要人工智能产业发展区域及定位 47 3.1 中国人工智能企业分布重点城市 48 3.2 人工智能产业园 57 3.3 杭州未来科技城人工智能发展建议 59 02

册子 / 报告标题|章节标题主要发现 1. 中国人工智能产业发展迅速，但整体实力仍落后于美国。中国已成为人工智能发展最迅速的国家之一，2018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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。 03

智能制造有哪些应用领域

智能制造是指在生产过程中，将智能装备通过通信技术有机连接起来，实现生产过程自动化；并通过各类感知技术收集生产过程中的各种数据，通过工业以太网等通信手段，上传至工业服务器，在工业软件系统的管理下进行数据处理分析，并与企业资源管理软件相结合，提供最优化的生产方案或者定制化生产，最终实现智能化生产。应用于很多领域。智能制造技术源于人工智能研究，涵盖了智能制造技术和智能制造系统，是一种模拟人类智力系统进行实际操作的制造技术，它由人、智能机器和人类相关专业的知识权威共同作用的人际一体化智能系统。为了适应市场需求，产品的更新过程更快，种类也越来月多样。而传统的大批量产出和细分工的自动化生产系统已经在满足市场需求的环境下逐渐吃力。对此，智能制造技术研发提供了有效的解决方案：以工业机器人为智能系统核心，辅之以必要的计算机技术，形成新型的柔性制造系统，打破了传统的人工操作模式，从而将智能机械在实际操作中的作用最大化。这就极大解决人工操作中存在的难题以及人工操作过程中出现的不可抗力因素，实现生产过程自动化。当前，工业控制系统的发展速度日益增长，这对于生产制造行业来说是机遇，也是挑战，企业管理者想要与新时代背景下的工业发展接轨，实现工控自动化，智能制造技术的充分应用必然是不二选择。智能制造技术包括自动化、信息化、互联网和智能化四个层次，产业链涵盖智能装备（机器人、数控机床、服务机器人、其他自动化

装备），工业互联网（机器视觉、传感器、RFID、工业以太网）、工业软件（ERP/MES/DCS等）、3D打印以及将上述环节有机结合的自动化系统集成及生产线集成等。目前很多产业都依赖于智能化制造比如说一些需要自动化生产线的工厂企业：电子组装、烟草、化工、制药、食品饮料、芯片加工制造、汽车和零部件制造等等行业。而这些行业实现自动化加工装配和检测。在家电、轨道交通、电子器械等行业对于生产制造、装配的、智能化改造需求也十分的旺盛，有很多企业把关键的工位和高污染、高危险性的工位使用机器人来进行人工操作。除此之外进入21世纪，企业对于人事管理的要求越来越严格也越来越精细。所以很多企业都在引入ERP系统来帮助企业进行生产管理工作，而且直到现在ERP系统仍然是企业实现现代化管理的基础。以销定产是ERP最基本的思想，MRP（物料需求计划）是ERP 的核心。上海惠和化德生物科技有限公司，是一家专注于微反应器连续工艺开发及工业化的创新性高科技公司。公司于2015年6月在中国（上海）自由贸易试验区内成立，随着业务的发展，公司于2019年10月整体搬迁至上海化学工业园内。公司上海本部实验室配备十余套微反应器，并与梅特勒托利多共建化学过程联合实验室、与沈阳化工研究院和上海化工研究院共建过程安全联合体、与南大淮安高新技术研究院共建特殊反应实验室等。公司主要服务于国内外精细化工企业，

智能制造和工业软件发展白皮书

智能制造和工业软件进展白皮书（2015版）中国电子信息产业进展研究院工业和信息化部赛迪智库二○一五年四月

本文作者：工业和信息化部赛迪智库安琳研究员转载引用需注明“工业和信息化部赛迪智库”

前言 2014年，智能制造在全球范围内引起广泛关注，多个国家先后部署了相应的制造业进展战略。工业软件作为智能制造的核心支撑，连续了自2012年以来的高速增长态势，但由于受到全球经济进展形势持续低迷，企业投资能力受限的阻碍，市场规模增速有所放缓。在此背景下，多数企业视当前时期为宝贵的“战略调整窗口期”，面向下一代智能制造的进展要求，纷纷加快了企业的战略定位、业务、产品和技术的优化调整，产业进展呈现出“蓄力凝神”的突出特征，产业创新活跃，投融资动作积极。工业软件当前的进展情况，可视为以后智能制造进展的风向标。工业软件产业的调整，体现了全产业对以后智能制造进展趋势的预判。在此形势下，中国电子信息产业进展研究院编写了《智能制造和工业软件进展白皮书（2015版）》，全面梳理2014年全球和我国智能制造和工业软件的进展情况，从创新进展、应用推广、企业进展、投融资、政策环境等维度总结工业软件的进展特点，分析我国工业软件进展面临的问题，展望2015年智能制造和工业软件进展态势，并分不对政府、用户企业、工业软件企业和行业协会提出进展对策建议。

目录一、全球智能制造进展状况 (1) （一）智能制造与智能制造系统 (1) （二）全球智能制造进展情况 (2) 1．美国将智能制造作为战略重点 (2) 2．日本大力进展工业机器人 (2) 3．欧盟多国部署智能制造相关进展战略 (3) （三）我国智能制造进展情况 (3) （四）工业软件是智能制造进展的风向标 (3) 二、全球工业软件进展状况 (4) （一）市场规模 (4) （二）市场结构 (5) （三）要紧特点 (5) 1．市场规模保持增长但增速放缓 (5) 2．数据驱动业务进展的理念深入人心 (5) 3．工业云服务市场迅速升温 (6) 三、我国工业软件进展状况 (7) （一）市场规模 (7) （二）市场结构 (7)

2018年中国人工智能创新应用白皮书

２０１８年中国人工智能创新应用白皮书

报告背景介绍在全球人工智能发展的浪潮下，市场对人工智能的投入与期望空前巨大，正确理解人工智能目前的应用能力、发展状态以及与市场预期间的距离，成为了各行业企业的重要任务之一。此份独立报告为各行业企业在人工智能方向上的布局与行动举措提供了参考信息与建议，同时也为人工智能企业在具体行业发展方向的选择上提供了参考。我们的讨论将由四个部分组成，第一部分为人工智能发展背景介绍，对人工智能的概念、发展历史、人工智能企业目前发展状况、人工智能未来的技术与应用走向进行讨论；第二部分为人工智能的商业应用情况，将讨论人工智能能够为各行业带来的具体价值，评估各个行业目前应用条件的成熟程度；第三部分梳理总结了人工智能在20个行业的80个具体应用场景，并详细介绍典型的行业应用场景与案例；第四部分将为企业当下如何借力人工智能给出行动举措方面的建议。此份独立报告整合了中国人工智能学会与罗兰贝格在数字化领域积累的项目经验与素材，以及对人工智能领域初创企业管理人、各行业内企业经理人、人工智能研发人员的访谈等多方信息数据源，旨在提供具有落地意义的参考与建议，推动人工智能的应用与发展。

执行总结今年7月，国家发布了新一代人工智能发展规划，将中国人工智能产业的发展推向了新高度。人工智能技术是继蒸汽机、电力、互联网科技之后最有可能带来新一次产业革命浪潮的技术，在爆炸式的数据积累、基于神经网络模型的新型算法与更加强大成本更低的计算力的促进下，本次人工智能的发展已突破了商业领域对其应用效果的预测，受到风险投资基金的热烈追捧，人工智能技术的应用场景也在各个行业逐渐明朗，开始带来降本增益的实际商业价值。在巨大的产业需求规模与强有力的金融投资支持下，中国在全球新一代人工智能中发展态势良好，北京、深圳和上海在人工智能企业与人才积累上名列全球城市前茅，中国人工智能产业的发展进入了技术逐渐渗透到各行业产生实际价值的阶段。根据大量行业研究，我们发现，除了互联网行业以外，汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业等数据基础比较完善、数据资源比较丰富的行业具有最为成熟的发展基础与最大的市场应用潜力。根据我们的估算，在中国至2030年，在金融行业，预计人工智能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。在汽车行业，人工智能在自动驾驶等技术上的突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。在医疗行业，预计人工智能可以带来约4000亿元人民币的降本价值。在零售行业，预计人工智能技术将带来约4200亿人民币的降本与增益价值。我们在价值链的研发、制造、营销、服务以及物流等环节上梳理并描述了这些典型行业内人工智能的主要应用场景。就中国企业应如何把握机遇，抓住战略机会，我们提出了一系列的行动建议。企业在制定人工智能发展计划时，首先应当明确在当前业务场景下的应用机会点，这些机会点应当能够带来足够的商业价值，并且企业自身也具备应用这些机会点的条件。企业需要通过研究外部市场发展情况，了解目前行业中其他企业在此技术方向上的布局，评估人工智能技在价值链各环节上的商业应用案例。其次，企业需要评估在组织、数据与技术、运用与执行能力上具备的核心竞争力，认识到在哪些方面存在不足，并针对不足为相关部门提供包括组织、流程、KPI等各方面的支持与引导。最后，结合对企业内部核心竞争力打造计划与应用实施计划，企业需要制定明确的发展方向与发展程度期望，设置具有时间节点的发展蓝图，并打造相关的配套能力支持计划执行。新一代人工智能技术的应用将给各行业带来众多新的可能性，甚至有可能颠覆现有的行业格局并可能重塑行业，我们期待看到中国的企业在新一次人工智能浪潮中抢占先机。

2019全球人工智能发展白皮书

全球人工智能发展白皮书（2019年度）

全球人工智能发展白皮书 | 四、人工智能重塑各行业一、AI创新融合新趋势4 1.1人工智能正全方位商业化4 1.2AI全面进入机器学习时代5 1.3市场对投资回归理性8 1.4城市逐渐成为AI创新融合应用主战场13 1.5AI支持体系不断发力21 1.6顶层政策倾斜力度持续增加23 1.7全球AI市场超6万亿美元29 1.8京津冀、长三角、珠三角AI企业云集31 二、人工智能技术发展腾飞40 2.1人工智能关键技术日趋成熟40 2.2人工智能开放平台建设稳步推进42 2.3“人机大战”谁更能更胜一筹？45 三、中国在全球AI地位52 3.1中国拥有更为庞大的数据规模以及更丰富数据使用环境53 3.2中国是全球芯片需求量最大的市场，但高端芯片依赖进口54 3.3中国机器人企业快速成长核心零部件技术国产化加速54 3.4美国人工智能底层技术实力更为雄厚，中国则在语音识别技术上更优55 3.5中国在AI应用上呈现追击态势55 四、人工智能重塑各行业58 4.1金融：人工智能提升金融企业商业效能并变革企业内部经营60 4.2教育：人工智能技术应用覆盖教学全流程65 4.3数字政务：政策利好加速政府智能化变革70 4.4医疗：人工智能应用日趋成熟71 4.5无人驾驶：主导汽车产业革新75 4.6零售：人工智能驱动行业走向聚合79 4.7制造业：智能制造应用潜力巨大82 4.8智慧城市：人工智能塑造城市基础设施创新系统86

全球人工智能发展白皮书 | 主要发现主要发现： 1

全球人工智能发展白皮书 | 主要发现 2

济南市智能制造产业五年发展规划word版本

济南市智能制造产业五年发展规划（2016～2020）目录一、智能制造产业发展的形势与环境.5 二、济南市发展智能制造产业优势和存在的问题.6 （一）装备制造产业基础雄厚.6 （二）信息化产业优势明显.6 （三）具备较好的智能制造应用基础.7 （四）具备良好的创新智力支撑.7 三、总体要求.8 （一）指导思想.8 （二）发展原则.9 （三）发展目标.9 四、重点任务.10 （一）建设两大智能服务平台，构筑创新服务体系.11 （二）突破关键共性技术，夯实智能制造四大基础.13 （三）实施数字化、智能化改造，促进制造业转型升级.15（四）实施创新驱动战略，推动智能装备产业发展.16（五）实施智能制造示范，推进智能工厂和智能服务发展.18（六）发展机器人技术及产品，加强机器人创新应用.20（七）培育智能制造示范园区，打造国家智能制造基地.21（八）实施人才建设百千万工程，促进智能人才队伍建设.22五、保障措施.23 （一）加强组织领导.23 （二）加大政策扶持.23 （三）开展智能制造产业招商.24 （四）加强人才队伍和服务体系建设.24 （五）加强开放融合和国际交流合作.24 济南市智能制造产业五年发展规划（2016～2020）

智能制造是《中国制造2025》的主攻方向和重要突破口，是实现信息技术和制造技术融合创新，重塑制造业新优势，提高国际市场竞争力，建设制造强国的战略选择。发展智能制造对推进济南市制造业向高端化迈进，提升全市高端制造业规模总量和质量水平，具有突出的推进和载体作用。为充分发挥济南市省会智力资源优势、区位优势，抓住开放型经济新体制综合试点试验区机遇，辐射带动“1+6”都市圈城市智能制造产业发展，提高城市综合竞争力，建设具有国际竞争力的智能制造产业基地，推进“四个中心”建设，特制定济南市智能制造产业五年发展规划。一、智能制造产业发展的形势与环境进入新世纪以来，以两化深度融合为显著特征的新一轮科技革命和产业变革,正在从根本上改变国际制造业竞争格局。以制造业数字化、网络化、智能化为核心，不断催生新的生产方式、产业形态、商业模式。基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智能制造正在引领制造方式的深刻变革。发达国家正加紧推进智能化、信息化发展布局。美国政府先后发布了《先进制造伙伴计划》和《制造业创新网络计划》，德国提出了工业4.0战略，日本发布了《2014制造业白皮书》、《日本机器人新战略》，英国发布《英国制造2050》等，其核心目的，就是抢抓新一轮产业技术革命的重大机遇，提高制造业国际竞争力。我国高度重视智能制造产业对制造业转型升级的重要作用。2015年国务院发布的《中国制造2025》，把智能制造作为制造业发展的主攻方向。以融合发展为关键特征的智能制造已经成为全球制造业转型升级，占领经济发展制高点，培育制造业竞争新优势的重要路径和必然选择。二、济南市发展智能制造产业优势和存在的问题（一）装备制造产业基础雄厚济南市在重型汽车、数控机床、金属成形装备、发电输变电设备、试验与检测装备、计算机及通信网络设备等重点装备领域在国内处于领先地位，研发了一批智能制造技术成果和智能化产品。涌现了济南二机床、中国重汽、济南铸锻所、济南轨道交通装备公司、济南一机床等装备制造重点企业，具有一批产业特色鲜明、成长性较好的装备制造中小企业集群。2015年全市装备制造业销售收入达到2650亿元，占全市制造业的48%，产业规模和技术优势明显。（二）信息化产业优势明显云计算与大数据，智慧城市建设、能源互联网，CAD、CAPP、PLM工业软件等重点领域技术水平国内领先，拥有浪潮集团、山东华天、积成电子、大陆机电、金钟衡器等行业领先企业，一批专、精、特的软件技术企业快速成长，2015年全市软件信息技术服务业收入达2050亿元，占全省55.4%，软件信息技术快速发展，为智能制造发展提供了较好的信息产业技术支撑。（三）具备较好的智能制造应用基础随着信息技术的发展和市场环境的变化，以信息化、数字化为方向的转型升级，为智能制造提供了良好市场载体。全市工业围绕以数字化转型升级及基础设施投资连续两年超1000亿元，2015年达到1147.9亿元。从集聚环境看，以中国重汽为龙头，形成了汽车制造产业集聚区；以山东电工电气、泰山发电设备、鲁能智能、临沃重工等集聚形成的高端装备园，经济开发区集聚的柴油机、变压器、北辰集团、宏达集团、时代焊机、数控机械等机械装备及新能源装备产业集群；以齐鲁制药、力诺集团、宏济堂药业及高新区药谷等集聚形成了济南制药产业群；济阳、章丘食品加工为代表的特色产业园区，章丘、平阴的铸造产业集聚区等，都为推进企业向数字化智能化转型提供了良好的条件和基础。（四）具备良好的创新智力支撑

工业40与智能制造居然还有个名字叫两化融合

工业4．0与智能制造居然还有个名字叫两化融合

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工业4.0与智能制造居然还有个名字叫两化融合两化融合（工业化与信息化融合)是一个由国家提出的长期发展战略目标。从提出两化融合到现在已经有十多年了但两化还没有真正融合到一起,很多地方甚至还没有做好开始融合的准备。其背后的原因,错综复杂;其经历的时间，三十多年;其发展的势头，持续增强；其未来的情形,任重道远。一、三十年前也跨界两化融合不是今天才有的，也不是从2002年提出这个口号时才有的。如果考察一下两化融合的历史进程，可以回溯到改革开放早期。大约在上个世纪８0年代初,伴随着IBM大型机、ＶAX小型机、阿波罗图形工作站等多种计算机进入中国,带来了一些运行在这些计算机上的机械设计、仿真软件、绘图软件、计算机软件语言，以及可以用软件语言调用的函数子程序接口和画线与渲染子程序接口,由此而有了“制造业信息化”的发端——开发计算机辅助设计（ＣAD)软件程序。在80年代中期机械部还推广过机电一体化技术,提倡用微电子技术改造机械设备。CAD软件和微电子属于信息技术，被设计和改造的机械属于工业化的范畴,这就构成了两化要素的最早的一种融合形式。最初的CAD软件开发以二维绘图软件为主。当时能在阿波罗图形工作站上开发出来一套二维CAD软件的基本功能,会让人兴奋不已。笔者就是在那个时代，开始研发以二维图形裁剪为核心的交互式绘图软件系统。那个时候，能快速地画出一张符合技术要求的机械零件图，是一个非常重要的开发任务,零件图的图框、布图、尺寸、符号、技术要求标注等,都是必须要考虑的。如果能以“二维半”（二维形状拔高后的柱状形体)的形式做出一些零件立体图，那就是很高级的开发项目了。毕竟，一张可以随意修改每一根线条的零件图，胜过几乎无法修改的手绘图纸的千百倍,这就是信息化的力量。当年机械部、国家科委等都组织了多种形

报告发布中国电子学会发布新一代人工智能发展白皮书(2017)

报告发布中国电子学会发布新一代人工智能发展白皮书 (2017) 指导单位、专家顾问及编写人员顾问潘云鹤中国工程院院士指导单位工业和信息化部信息化和软件服务业司指导委员会谢少锋工信部信软司司长李冠宇工信部信软司副司长徐晓兰中国电子学会副理事长兼秘书长张宏图中国电子学会总部党委书记兼副秘书长商超工信部信软司软件处处长傅永宝工信部信软司软件处调研员专家委员会（排名不分先后，按姓氏笔画排序）王士进科大讯飞研究院副院长韦青微软中国公司首席技术官宋波国安瑞（北京）科技有限公司总经理刘志坚京东金融总法律顾问吴甘沙驭势科技联合创始人兼CEO 季向阳清华大学自动化系教授陈丽娟阿里巴巴人工智能实验室负责人梁家恩云知声信息技术有限公司董事长兼CTO 崔岩中德人工智能研究院院长蔡雄山腾讯研究院法律研究中心副主任编写单位中国电子学会编写人员李颋周岷峰马良

凌霞李岩张雅妮许华磊张婵张力陈濛萌樊江洋朱毅李俊平阎德利谢中业陈岩报告链接:https://https://www.docsj.com/doc/cb609266.html,/s/1oAn8flo 密码:3gme编制概要（一）编制背景自1956年概念得以确立以来，人工智能发展至今已逾60年，随着所处信息环境和数据基础的深刻变革，开始迈进新一轮发展阶段，呈现出大数据、跨媒体、群体性、自主化、人机融合的发展新特征，从学术牵引式发展迅速转变为需求牵引式发展，相比历史上的任何时刻，都要更加接近于人类智能，既能为进一步掌握城市发展、生态保护、经济管理、金融风险等宏观系统提供指导，也能为设计制造、健康医疗、交通管理、能源节约等微观领域提供解决方案。我国正值工业化、城镇化、信息化、农业现代化的攻坚阶段，迫切需要加快推动人工智能在国民经济社会各行业、各领域的创新应用，促进产业提质增效，改善人民生活水平，切实解决经济运行的重大结构性失衡。针对于此，有必要研究编制新一代人工智能发展白皮书，明确人工智能在新时期、新形势下的技术框架、关键环节、应用前景，为推动人工智能关键技术进步和产业化应用推广提供措施建议，进一步推动我国智能相关的

智能制造标准体系研究白皮书(2015年)

智能制造标准体系研究白皮书（2015年）中国电子技术标准化研究院 2015年7月

前言新中国成立以来尤其是改革开放以来，我国制造业持续快速发展，建成了门类齐全、独立完整的产业体系，规模跃居世界第一。然而，与世界先进水平相比，我国制造业仍然大而不强，在自主创新能力、资源利用效率、信息化程度、质量效益等方面差距明显，转型升级和跨越发展的任务紧迫而艰巨。当前，新一轮科技革命和产业革命与我国加快转变经济发展方式形成历史性交汇，国际产业分工格局正在重塑。紧紧抓住这一重大历史机遇，以智能制造为主攻方向，推进我国工业化和信息化深度融合，成为实施制造强国战略的必然选择。智能制造标准体系是智能制造工作的顶层设计和基础保障。按照“统筹协调、标准引领、示范应用”的原则，构建暨符合我国国情，又与国际接轨的智能制造标准体系，突破智能制造的关键技术，重点研制基础通用标准、工业软件标准、工业大数据标准、工业云服务标准、服务型制造标准、工业物联网标准和工控安全标准，是目前阶段的首要任务。本白皮书主要阐述了国内外智能制造的发展形势和标准化研究现状，重点对我国智能制造标准化体系进行分析，依照不同的重点标准化领域，梳理智能制造标准体系中已发布、制定中、待制定标准，重点识别出一批亟需制定的基础、关键技术、测评类标准，为产业健康、可持续发展提供参考。

目录一、智能制造发展形势 (1) 1.1 德国工业4.0 (1) 1.2 美国工业互联网 (2) 1.3 IEC数字工厂 (3) 1.4 中国智能制造 (3) 1.5 智能制造国内外发展差异和启示 (4) 1.6 智能制造标准化的意义 (5) 二、智能制造标准体系建设内容 (7) 2.1 智能制造标准化参考模型 (7) 2.1.1 系统架构 (8) 2.1.2 价值链 (9) 2.1.3 产品生命周期 (10) 2.2 智能制造标准体系框架 (10) 2.3 重点标准化方向和领域 (12) 2.3.1 总体标准 (12) 2.3.2 智能装备/产品标准 (16) 2.3.3 工业互联网/物联网标准 (19) 2.3.4 智能工厂/数字化车间标准 (21) 2.3.5 工业云和大数据标准 (22)

新一代人工智能发展白皮书

内容摘要随着信息时代的来临，人类生产生活的数据基础和信息环境有了大幅提升，人工智能正从学术驱动转变为应用驱动，从专用智能迈向通用智能，比历史上任何一个时期都要更加接近于人类智能水平，进入了新的发展阶段。全球各国均围绕新一代人工智能技术及产业发展进行前瞻布局，我国也已将其提升到了国家战略层面。基于此，本白皮书重点围绕新一代人工智能面临的新形势、驱动的新因素、呈现的新特征，对架构、算法、系统等技术演进方向作出研判，详细梳理了包括云计算、大数据两大基础平台和机器学习、模式识别、人机交互三大通用技术的技术体系，深入论证了新一代人工智能产业边界和范围，划分了基础层、技术层、应用层三大产业化领域，研究了智能传感器、智能芯片、算法模型、语音识别、图像视频识别、文本识别、智能机器人、智能制造系统、智能安防、智能驾驶等具体产业化方向的产业规模、核心技术、主要产品、典型企业，归纳了近年来全球和我国在人工智能领域的投融资特征趋势，并对国内外人工智能的技术及产业发展状况进行了系统对比和趋势展望，最后提出了发展理念、治理体系、创新能力、发展基础、资本环境、行业组织、全球统筹共七项措施建议，进一步推动我国人工智能相关的前沿新兴产业持续健康快速发展，有力支撑信息化与工业化深度融合迈上新台阶。

目录一、编制概要 (1) （一）编制背景 (1) （二）编制目标 (2) （三）编制方法 (2) （四）特别声明 (3) 1、研究主题充分考虑了与国家规划的互动和呼应 (3) 2、研究范围聚焦技术和产业发展 (4) 3、研究内容仍有待进一步丰富完善 (4) 二、新一代人工智能研究综述 (5) （一）人工智能简要发展历程 (5) 1、第一次浪潮：人工智能诞生并快速发展，但技术瓶颈难以突破..6 2、第二次浪潮：模型突破带动初步产业化，但推广应用存在成本障碍 (7) 3、第三次浪潮：信息时代催生新一代人工智能，但未来发展存在诸多隐忧 (8) （二）新一代人工智能的主要驱动因素 (9) 1、人机物互联互通成趋势，数据量呈现爆炸性增长 (10) 2、数据处理技术加速演进，运算能力实现大幅提升 (10) 3、深度学习研究成果卓著，带动算法模型持续优化 (11) 4、资本与技术深度耦合，助推行业应用快速兴起 (11) （三）新一代人工智能主要发展特征 (12) 1、大数据成为人工智能持续快速发展的基石 (13) 2、文本、图像、语音等信息实现跨媒体交互 (13) 3、基于网络的群体智能技术开始萌芽 (14) 4、自主智能系统成为新兴发展方向 (14) 5、人机协同正在催生新型混合智能形态 (15) 三、新一代人工智能技术框架 (15) （一）新一代人工智能的技术演进 (16) 1、从原有的CPU 架构，转变为GPU 并行运算架构 (16) 2、从单一算法驱动，转变为数据、运算力、算法复合驱动 (17) 3、从封闭的单机系统，转变为快捷灵活的开源框架 (18) 4、从学术研究探索导向，转变为快速迭代的实践应用导向 (18)

工业4.0智能制造方案及流程图培训讲学

工业4.0时代的智能制造方案这是笔者一同参加“工业4.0高峰论坛”并发言的陈志成博士做的演讲，转载到本人博客，以便需要了解工业4.0的朋友参考。陈志成：中国人工智能学会基础专业委员会常务委员、中国通信学会云计算专家委员会委员、北京格分维科技有限公司总经理我原来在高校工作了一段时间，是教师，担任计算机学科方面的负责人，现在创办一个公司，做人工智能方面的工作。我从学校出来，有一些背景因素，很多教授、院士，他们做了很多很好的理论研究，但是我们的产学研做的并不是想象中的那么好，企业很难把人工智能中比较超前的理论运用起来。很多老师聊天说，人工智能是不是要死亡了，是不是真的不行了，没有什么用途了，离我们生活太遥远了。我创办企业的想法，是希望将课本上的一些理论，变成日常生活当中可以用的一些产品，不管是小的产品也好，大的产品也好。也许这也是一种情怀，大家都想做一些事情，而我想做人工智能。我的演讲分为四部分内容：第一，介绍工业4.0的本质，我认为工业4.0的本质是智能制造，目前对于工业4.0的理解各种各样，但是大体而言，还是依据德国的提法来理解。2011年至2013年，德国针对工业4.0给出了一些资料，总体思路还是智能制造的概念。前面说人工智能要死亡了，可是现在机会来了，人工智能可能会有大发展了。第二点介绍我们现在正在做的事情，就是制造企业的机联网，主要是指机器设备的联网，及其管理控制。第三点讲基于机联网之上的云计算服务，以及相关的研究课题。最后跟大家分享一个能源大数据系统的案例。

工业4.0的本质是智能制造智能时代已经来临，五年之前，老师们在讨论人工智能怎么发展，原中国人工智能学会理事长钟义信老师、何华灿老师等也都在讨论。人类社会的发展经历了三个阶段，第一个阶段是农业社会，人类劳动工具以简单的镰刀、锄头为主。第二个阶段是工业社会，也就是动力机车时代，以蒸汽机、机床为代表的时代。第三个阶段是信息社会，网络时代到来了，电话、电灯、电视，现在的互联网、通信网，这就是目前的信息社会。我们来看看前面三个时代，从研究者角度来分析，看看它的工具水平、研究的科学问题、及核心基础理论。材料时代主要是简单的材料加工，用树枝就可以获取到一些食物类的东西；能源时代就是动力驱动，主要是蒸汽机为主的；信息时代是信息处理，这个地方加了一个管理，原来认为信息时代是智能工具，现在我们把智能单独拿出来了。到现在为止，我们开发了好多MIS、ERP之类的，但全都是企业信息化的管理系统，其中智能化的程度有没有？有，但确实不高。在这三个时代，从研究的科学问题来看，材料时代更多的是研究物质成分、化学变化及其结构的，认为其基础学科是化学。能源时代更多的是依赖物理，研究蒸汽机、能量的转化、运动状态等，是牛顿的那个时代。信息时代的基础学科是数学与计算科学。第四个时代，我们认为智能时代一定会来的，智能时代干什么，我们有大量的数据，需要进行决策、判断；我们现在有很多的个性化的东西，进行针对性的个性化服务；进行大数据挖掘，从而进行自动决策，这就是智能化的工具，很多工具是软件，但是也有很多是硬件。这个时代研究的科学问题实际上是网络问题，不管是局域网、还是广域网，或者通信网、还是互联网，目前来看已经进入到所谓的物联网时代。在复杂的网络系统中进行分析挖掘和逻辑推理，从而形成智能化的决策和判断，这个时代的核心基础理论是逻辑与网络。实际上，我们是做软件出身的，软件编程的发展也有几个阶段：面向机器、面向过程、面向结构程序化设计、面向对象、面向网络，我也在想是不是也有智能化的编程工具，安卓是智能手机的操作系统，为开发者提供了很好的编程环境，相信今后还有更加智能化的开发工具出现。在2009年7月7号，有一个理事长访谈，邀请中国人工智能学会的主要创始人：钟义信老

人工智能数据白皮书-CAICT

人工智能数据安全白皮书中国信息通信研究院安全研究所 2019年8月

前言人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已成为世界主要国家谋求新一轮国家科技竞争主导权的关键领域。随着政府人工智能战略布局的落地实施，全球人工智能发展正进入技术创新迭代持续加速和融合应用拓展深化的新阶段，深刻改变着国家政治、经济、社会、国防等领域的运行模式，对人类生产生活带来翻天覆地的变化。数据作为驱动本轮人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一，数据安全风险已成为影响人工智能安全发展的关键因素。与此同时，人工智能应用也给数据安全带来严峻挑战,如何应对人工智能场景下的数据安全风险日渐成为国际人工智能治理的重要议题。部分国家已率先探索人工智能数据安全风险的前瞻研究和主动预防，并积极推动人工智能在数据安全领域应用，力求实现人工智能与数据安全的良性互动发展。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。

目录一、人工智能数据安全概述 (1) （一）人工智能安全 (1) （二）人工智能数据安全内涵 (2) （三）人工智能数据安全体系架构 (3) 二、人工智能数据安全风险 (5) （一）人工智能自身面临的数据安全风险 (5) （二）人工智能应用导致的数据安全风险 (7) （三）人工智能应用加剧的数据治理挑战 (11) 三、人工智能数据安全应用 (13) （一）人工智能与数据安全治理 (13) （二）人工智能在数据安全治理中的应用 (15) 四、国内外人工智能数据安全治理动态 (23) （一）国内外人工智能数据安全战略规划情况 (24) （二）国内外人工智能数据安全伦理规范情况 (28) （三）国内外人工智能数据安全法律制定情况 (30) （四）国内外人工智能数据安全技术发展情况 (32) （五）国内外人工智能数据安全标准规范情况 (34) 五、人工智能数据安全治理建议 (36) （一）明晰发展与安全并举的治理思路 (36) （二）引导社会遵循人工智能伦理规范 (37) （三）建立人工智能数据安全法律法规 (37) （四）完善人工智能数据安全监管措施 (38) （五）健全人工智能数据安全标准体系 (39) （六）创新人工智能数据安全技术手段 (39) （七）培养复合人工智能数据安全人才 (40)

《数字政府白皮书——AI时代的数字政府发展指引》(PPT全文详解)

《数字政府白皮书——AI时代的数字政府发展指引》（PPT 全文详解）数据观获悉，近日，在“2017互联网+智慧中国年会”——数字政府与互联网+政务服务论坛上，国脉研究院副院长金婧发表了在数字政府领域的研究成果《数字政府白皮书——AI时代的数字政府发展指引》报告，以下为详情（实录系根据现场速记和录音整理，未经本人审核）。金婧：今天我的主题是《AI时代的数字政府发展指引》。最近大家一直在谈论数字政府，那么数字化概念对大家来说已经不陌生了。从1998年美国前副总统艾伯特·戈尔提出“数字地球”的概念之后，数字国家、数字城市、数字社区等概念都出来了，世界各国将数字治理提升为国家治理，乃至全球治理的战略层面。通过这样一组数据，我们也可以看到近几年在人工智能、共享经济、公益方面出现了很多值得关注的变化。生产关系和社会关系实际上也在经历着数字化洗礼、网络化重塑和分权化再造，这种情况下我们政府治理模式也进入了新的历史阶段。国脉对于数字政府相关研究主要是从基本内涵与表现特征、发展模式与实践案例、评价体系和未来展望这三方面展开的。今天时间有限我就其中观点和要点与大家分享。一、基本内涵与表现特征

▊信息社会具有一体化、社会联动性高、复杂不确定性的特征，这种背景下需要从三个维度来理解数字政府：○数字政府是一种不断演进的政府形态在不同的技术条件、需求阶段、社会响应趋势下，其所表现出来的特色、价值和影响等均不一样，本质上，数字政府是在web2.0技术、移动互联网和人工智能不同技术的作用下，不同服务模式的驱动与用户需求的倒逼下，逐渐生成的政府新形态。 ○数字政府是一种数据驱动的组织范式本质是数据驱动，无论是治理精细化、服务个性化，其背后是对数据价值的挖掘与运营，作为数据驱动的组织，数据作为一种资产、能源和组织灵魂与依归，电子政府、网络政府、智能政府等都是不同的数据价值爆发阶段对数字政府的再定义。 ○数字政府是一种社会创新的开源平台数字政府的终极模式是公民社会的成熟与自组织，主动参与政府事务并分担责任贡献力量解决问题，类似于Appstore的应用市场模式将出现，政府以开源平台模式呈现自身能力与资源，为社会创新力量提供二次创新与开发的基础资源。通过数字政府演进路线图可以直观看到以2013年大数据为基点，所有应用、设备、需求都出现爆发式增长和转变，数字化形态也从信息数字化到业务数字化再到组织数字化转变，