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数字经济对京津冀地区经济高质量发展的影响研究目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究目的与内容 (4)1.3 研究方法与路径 (5)二、数字经济概述 (7)2.1 数字经济的定义与特征 (8)2.2 数字经济的发展现状 (9)2.3 数字经济与区域经济的关联 (10)三、京津冀地区经济高质量发展现状分析 (11)3.1 京津冀地区经济发展概况 (13)3.2 京津冀地区产业结构与布局 (14)3.3 京津冀地区经济发展面临的挑战 (16)四、数字经济对京津冀地区经济高质量发展的影响机制 (17)4.1 促进创新驱动发展 (18)4.2 提升资源配置效率 (19)4.3 加强区域协同创新 (21)五、数字经济对京津冀地区经济高质量发展的实证分析 (22)5.1 模型构建与变量选取 (23)5.2 实证结果与分析 (25)5.3 稳健性检验与机制研究 (27)六、案例分析 (28)6.1 北京市数字经济的发展现状 (29)6.2 天津市数字经济的发展策略 (31)6.3 河北省数字经济的发展机遇 (32)七、结论与建议 (33)7.1 研究结论总结 (35)7.2 政策建议与发展策略 (36)7.3 研究展望与不足之处 (37)一、内容概要本研究旨在探讨数字经济对京津冀地区经济高质量发展的影响，通过分析数字经济的发展现状、特点及其在京津冀地区的应用，从而评估数字经济在推动区域内产业结构升级、创新驱动、以及区域协调发展中的作用。
研究首先回顾了数字经济的内涵和全球发展态势，接着结合京津冀一体化的宏观背景，分析该地区的经济增长模式、产业结构以及面临的挑战。
在较为全面的文献回顾基础上，本研究构建了一个包含数字经济、产业结构、创新能力和区域协调发展等指标的经济高质量发展评价模型。
研究将运用定性和定量相结合的研究方法，通过数据分析、实地调研、访谈、案例分析等方式，深入分析数字经济对京津冀地区经济高质量发展的影响，包括但不限于数字经济对当地传统行业转型升级的促进效应，数字化基础设施建设的推进作用，以及数字经济增长新动能的培育效果。
中国信通院全球数字治理白皮书（2020年）在经济全球化遭遇逆流，保护主义、单边主义上升的背景下，数字化驱动的新一轮全球化仍蓬勃发展，已成为助力全球经济增长、促进全球交流与合作的重要动能。
数字全球化既是新一轮全球化的重要标志，也带来重大挑战，呼唤构建新的全球数字治理体系。
随着数字全球化的纵深发展，如何更好兼具效率与公平，协调不同治理主体间分歧，更好推进全球数字合作，既是未来全球数字治理的重要方向，也对我国参与数字领域国际规则和标准制定提出了新的挑战。
第一章：数字全球化及全球治理新挑战当前，经济全球化遭遇逆流，保护主义、单边主义上升，世界经济低迷，国际贸易和投资大幅萎缩，国际经济、科技、文化、安全、政治等格局都在发生深刻调整。
随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展，数字化驱动的新一轮全球化席卷而来，正在成为促进全球互联互通、推动全球商贸合作、增进全球文化交流、破解当前全球化困境的重要突破口。
（一）数字化驱动的新一轮全球化席卷而来自2018年中美贸易摩擦以来，国际形势日趋复杂多变，全球化进程徘徊不前。
国际贸易呈现出疲软态势，2019年，全球商品贸易出口额为18.9万亿美元，相对2018年下降了2.8%；服务贸易出口额为6.1万亿美元，与2018年基本持平。
跨境资本流动大幅下降，全球外国直接投资从2018年的1.41万亿美元降至2019年的1.39万亿美元；全球跨国并购活动锐减，2019年全球跨国并购规模总计4900亿美元，同比大幅下跌近40%。
要素的全球流动强度大大削弱，商品、服务、资本等传统要素的全球流动总量占全球GDP的比重从金融危机前54%的高峰降至30%左右。
2020年初新冠肺炎疫情全球蔓延，世界经济面临深度衰退，国际贸易和资本流动严重萎缩。
据世界贸易组织预测，2020年世界商品贸易总额预计将下降13-32％，几乎所有地区的贸易额都会出现两位数下降，世界贸易将陷入历史性低谷。
联合国贸发会议预测，全球外国直接投资将在2019年的基础上下降近40%，滑落到近20年以来的最低水平。
浅谈大数据认识—王小丽从入学的第一天就一直在好奇大数据[1]是什么？是新兴的技术？还是跟风的乌托邦？最开始我只是浅层次认为大数据就是很大的数据，只要满足：数据量大、速度快、数据多样性、数据密度低等特征的数据[2]。
在经过这一年的书本学习，老师讲解，参加各种大数据峰会、座谈交流，大数据论文调研，公司大数据部门的实习后，我发现大数据不只是一个单一的名词，它更是一种技术、应用、挖掘潜在价值趋势的表象或特征而已。
为了更全面地认识大数据，我认为应该从理论、技术、实际应用这三方面来学习。
一. 理论认识理论是认识的必经途径，也是快速认识的基础。
1. 名人的见解：最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”。
其实也可以看出。
大数据的诞生是信息技术发展的必然结果，是不可避免的。
IBM 最早将大数据的特征归纳为4个“V”（量V olume，多样Variety，价值Value，速Velocity）。
但这并不能说明大数据的真实特征，它还应该包括：分析、存储、技术、复杂等特征。
维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》[3]一书中坚持认为大数据的思维应转变：1-需要全部数据样本而不是抽样；2-关注效率而不是精确度；3-关注相关性而不是因果关系。
我很认同阿里巴巴的王坚也曾说过的一句话：“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。
你一定是去做了一件以前做不了的事情。
”因为大数据的正真价值在于创造。
2. 大数据的价值：大数据的核心价值就是充分地挖掘出有用的信息，通过这些信息可以获取更大的利润，实现数据增值[4]。
因此，得数据者得天下这句话是很有道理的。
譬如，春节期间在智能交通实验室做的油耗模型建立的项目中，如果没有数据，我们能从数据中发现汽车的速度、机动车比功率和油耗之间存在着某种微妙的关系，进一步说，没有发现这层关系，我们又怎么对车辆的耗油建立预估模型。
中国信息通信研究院云计算与大数据研究所 CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会数据标准管理实践白皮书版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院云计算与大数据研究所，并受法律保护。
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牵头编写单位（排名无先后）：中国信息通信研究院、广州信安数据有限公司、中国光大集团、国家开发银行、南方电网有限责任公司、中国移动浙江公司、中国外运股份有限公司参与编写单位（排名无先后）：国家能源集团信息公司、中国电信集团有限公司企业信息化部（数据中心）、南方电网数字电网研究院有限公司、石化盈科信息技术有限责任公司、联通大数据有限公司、北京百度网讯科技有限公司、腾讯科技（深圳）有限公司、华为技术有限公司、阿里云计算有限公司、杭州数梦工场科技有限公司、成都四方伟业软件股份有限公司、浩鲸科技编写组成员（排名无先后）：中国信息通信研究院：魏凯、姜春宇、李雨霏、刘海燕、闫树广州信安数据有限公司：骆阳中国光大集团：刘巍国家开发银行：钟晓良南方电网有限责任公司：陈彬中国移动浙江公司：傅一平中国外运股份有限公司：宋清波国家能源集团信息公司：牟岩中国电信集团有限公司企业信息化部（数据中心）：周文红、张振南方电网数字电网研究院有限公司：甘杉石化盈科信息技术有限责任公司：蔡春久、辛华联通大数据有限公司：谢云龙、樊利安北京百度网讯科技有限公司：霍琦、龚政腾讯科技（深圳）有限公司：孙龙君、农益辉华为技术有限公司：刘念、李庆波阿里云计算有限公司：朱松、解敏杭州数梦工场科技有限公司：念灿华、漆可欣、郝滨、李楷成都四方伟业软件股份有限公司：刘俊良、李岳璘、周刚、王军浩鲸科技：佘琼渠前言数据标准（Data Standards）是保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。
数据标准管理是规范数据标准的制定和实施的一系列活动，是数据资产管理的核心活动之一，对于政府和企业提升数据质量、厘清数据构成、打通数据孤岛、加快数据流通、释放数据价值有着至关重要的作用。
三大运营商现状分析目录一、内容综述 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 研究目的与意义 (4)二、中国移动现状分析 (5)2.1 基础设施建设 (6)2.2 业务发展状况 (7)2.3 技术创新与研发 (9)2.4 用户规模与市场份额 (9)2.5 挑战与机遇 (10)三、中国电信现状分析 (12)3.1 基础设施建设 (13)3.2 业务发展状况 (14)3.3 技术创新与研发 (15)3.4 用户规模与市场份额 (17)3.5 挑战与机遇 (18)四、中国联通现状分析 (19)4.1 基础设施建设 (20)4.2 业务发展状况 (22)4.3 技术创新与研发 (23)4.4 用户规模与市场份额 (24)4.5 挑战与机遇 (25)五、结论与建议 (27)5.1 总结三大运营商现状 (28)5.2 针对运营商的策略建议 (29)5.3 对行业发展的展望 (31)一、内容综述随着科技的飞速发展，我国的通信行业也在不断地进行转型升级。
三大运营商——中国移动、中国电信、中国联通作为行业的领军企业，其发展现状直接关系到国家通信行业的整体水平和竞争力。
本文旨在分析三大运营商的当前现状，探讨其面临的主要挑战与机遇，以期对未来的发展趋势进行展望。
三大运营商经过多年的发展，已经形成了各自独特的优势领域和市场份额。
中国移动在移动通信领域处于领先地位，拥有庞大的用户基数和广泛的网络覆盖；中国电信在固定通信和宽带业务方面具有显著优势，其网络质量和稳定性得到了广大用户的认可；中国联通则在移动通信和固定通信领域均有所涉猎，致力于提供多元化的通信服务。
随着市场的不断变化和技术的不断创新，三大运营商也面临着诸多挑战。
随着5G技术的逐步普及，运营商需要不断投入巨资进行网络建设和升级，以提供更好的网络服务；另一方面，市场竞争日益激烈，运营商需要在保持基本通信业务的同时，不断拓展新业务领域，如云计算、大数据、物联网等，以满足用户日益增长的需求。
摘 要：数字经济作为当前中国经济发展的动力引擎，带动经济高速增长，数字社会和数字政府的建设，极大地提升了公共服务和社会治理水平，以及政府治理效能。
数字中国全面发展，对网络安全能力提出更高的标准和要求。
数字化时代，构建以数据为中心的网络安全保障体系至关重要，密码作为保障网络安全最有效、最可靠、最经济的关键核心技术和基础支撑，将加速向数字经济社会的各领域渗透融合，在数字化转型与发展过程中发挥重要作用，密码事业也将借此迈上新的发展时期。
关键词：数字经济；密码应用创新；密码服务；密码融合中图分类号：TP309.2 文献标志码： A 文章编号：1009-8054(2021)06-0060-08魏洪宽（卫士通信息产业股份有限公司，四川 成都 610041）数字经济时代密码应用思考*文献引用格式：魏洪宽.数字经济时代密码应用思考[J].信息安全与通信保密,2021(6):60-67. WEI Hongkuan.Review on the Application of Cryptography in Digital Economy Era[J].Information Security and Communications Privacy,2021(6):60-67.*收稿日期：2021-03-27；修回日期：2021-05-24 Received date: 2021-03-27; Revised date: 2021-05-24Review on the Application of Cryptography in DigitalEconomy EraWEI Hongkuan（Westone Information Industry INC., Chengdu Sichuan 610041, China）Abstract: Digital economy, as the power engine of China's current economic development, has driven the rapid economic growth, the continuous construction of digital society and digital government, the great improvement of the level of public service and social governance, as well as the significant enhancement of governmental governance efficiency. The comprehensive development of Digital China has set higher standards and requirements for cyber security capabilities. In digital age, building a data-centric cyber security system is crucial. Cryptograph, as the most effective, reliable and economical key core technology and basic support for cyber security, will increasingly penetrate and fuse into variousfields of digital economy society. It will play an important role in digital transformation and development. The cryptographic industry is stepping onto a new development stage.Key words:digital economy; cryptographic application innovation; cryptographic service; cryptographic fusion0 引 言2020年，我国数字经济核心产业增加值占GDP比重达到7.8%，电子政务发展指数上升至全球第45位，省级行政许可事项实现网上受理和“最多跑一次”的比例达到82%。
海淀区检察院发布《网络安全保护检察白皮书（2016-2021）》文章属性•【公布机关】•【公布日期】•【分类】司法白皮书正文海淀区检察院发布《网络安全保护检察白皮书（2016-2021）》目录前言一、网络科技犯罪案件总体情况（一）案件数量（二）所涉罪名（三）涉案人员二、网络科技犯罪特点与趋势（一）电信网络诈骗犯罪产业链寄生于新技术环境（二）网络黄、赌、毒犯罪无时空限制、多推广渠道（三）网络侵犯公民个人信息犯罪进入2.0时代（四）数字经济新业态伴生的窃、骗犯罪呈现增长趋势（五）涉企数据安全犯罪危害性增强（六）涉虚拟货币犯罪引发多重风险三、网络科技检察“四＋”工作模式（一）“检察官+数据审查员”的办案模式（二）“跨界融合+数据合规”的治理模式（三）“定制普法+海检极客”的法宣模式（四）“实践积累+前沿研究”的育才模式四、对策与展望（一）做优刑事检察（二）融合“四大检察”（三）面向未来检察结语前言习近平总书记指出，没有网络安全就没有国家安全，就没有经济社会稳定运行，广大人民群众利益也难以得到保障。
网络空间不是法外之地，依法惩治和有效预防网络犯罪，推动健全网络综合治理体系，以法治力量引导科技向上向善，营造清朗的网络空间，是检察机关的重要职责。
海淀区是中国最具活力的科技创新热土之一，聚集了大批高校、科研院所和互联网高新技术企业，处处彰显着创新驱动发展的蓬勃生机。
随着互联网的广泛应用，在促进区域经济社会发展和便利人民群众生活的同时，网络科技犯罪也相伴而生。
海淀区人民检察院坚决贯彻落实习近平总书记关于网络安全和信息化工作重要讲话精神，立足区位特色，于2016年9月在全国基层检察院率先成立办理网络科技犯罪案件的专业化办案部门——科技犯罪检察部。
2019年，根据北京市司法体制改革的整体部署，在第二检察部内成立相对独立运行的科技犯罪检察专业化办案组织，人员和团队结构保持不变，持续推进网络检察专业化建设。
经过五年的不懈努力，海淀区人民检察院已经形成“四+”网络科技检察工作模式——“检察官+数据审查员”的办案模式、“跨界融合+数据合规”的治理模式、“定制普法+海检极客”的法宣模式、“实践积累+前沿研究”的育才模式，为全市乃至全国网络检察工作提供基层经验、基层样本。
网信时代的“大国重器”作者：熊群力来源：《国企管理》 2017年第5期2016 年4 月19 日，习近平总书记在网络安全和信息化工作座谈会上强调：“按照创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念推动我国经济社会发展，是当前和今后一个时期我国发展的总要求和大趋势，我国网信事业发展要适应这个大趋势，在践行新发展理念上先行一步，推进网络强国建设，推动我国网信事业发展，让互联网更好造福国家和人民。
”网信事业代表着新时代的先进生产力，是推动经济社会关系深刻变革，推动国家治理体系和治理能力现代化，实现中华民族伟大复兴的重要助力。
“4·19 讲话”将网信事业提升至新的战略高度，在网信事业发展上具有里程碑意义，也给予中国电科极大的鼓舞和更广阔的发展空间。
深耕网信蓝海一载风雨，一载收获。
中国电科坚持军民深度融合，以网信技术服务经济社会发展。
聚焦网信事业，充分发挥技术、人才、资源优势，加快推进军民深度融合发展，为科技强国、网络强国等国家战略的实施做出了积极努力。
建设海洋电子信息研究院（简称“海信院”），打造海洋信息产业基地，建成首艘海上电子任务系统综合试验船“电科1 号”；建立天地一体化信息网络技术创新联盟，开发建设空天一体的国家信息基础设施；打造行业网络安全整体解决方案，实现了基于国产CPU 和操作系统的整机产品；落实新型智慧城市、智慧政法、智慧交通、智慧文博等一系列重大工程项目，推动关键行业、公务服务重点领域的智慧化管理能力提升，助力国家治理体系和治理能力现代化。
中国电科发挥网信技术优势，持续推动“一带一路”沿线国家信息化建设。
积极响应国家战略，着力提升品牌影响力，融入沿线国家信息化建设体系，着力提高产品成系统出口能力，抓好基础性和前沿性重点国际科技交流与合作，推进从“有什么卖什么”向“要什么卖什么”转变，从“卖产品”向“卖服务、卖知识”转变，从“出口为主”向“出口和本土化相结合”转变，为沿线国家提供更丰富的产品和服务。
人工智能安全白皮书（2018年）中国信息通信研究院安全研究所2018年9月版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院（工业和信息化部电信研究院）安全研究所，并受法律保护。
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违反上述声明者，本单位将追究其相关法律责任。
前言人工智能作为引领未来的战略性技术，日益成为驱动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升的重要引擎。
近年来，数据量爆发式增长、计算能力显著性提升、深度学习算法突破性应用，极大地推动了人工智能发展。
自动驾驶、智能服务机器人、智能安防、智能投顾等人工智能新产品新业态层出不穷，深刻地改变着人类生产生活，并对人类文明发展和社会进步产生广泛而深远的影响。
然而，技术的进步往往是一把“双刃剑”，人工智能作为一种通用目的技术，为保障国家网络空间安全、提升人类经济社会风险防控能力等方面提供了新手段和新途径。
但同时，人工智能在技术转化和应用场景落地过程中，由于技术的不确定性和应用的广泛性，带来冲击网络安全、社会就业、法律伦理等问题，并对国家政治、经济和社会安全带来诸多风险和挑战。
世界主要国家都将人工智能安全作为人工智能技术研究和产业化应用的重要组成部分，大力加强对安全风险的前瞻研究和主动预防，积极推动人工智能在安全领域应用，力图在新一轮人工智能发展浪潮中占得先机、赢得主动。
本白皮书从人工智能安全内涵出发，首次归纳提出了人工智能安全体系架构，在系统梳理人工智能安全风险和安全应用情况的基础上，进一步总结了国内外人工智能安全的管理现状，研究提出了我国人工智能安全风险应对与未来发展建议。
目录一、人工智能安全内涵与体系架构 (1)（一）人工智能基本概念与发展历程 (1)（二）人工智能安全内涵 (2)（三）人工智能安全体系架构 (3)二、人工智能安全风险分析 (6)（一）网络安全风险 (6)（二）数据安全风险 (8)（三）算法安全风险 (9)（四）信息安全风险 (12)（五）社会安全风险 (13)（六）国家安全风险 (15)三、人工智能安全应用情况 (16)（一）网络信息安全应用 (17)（二）社会公共安全应用 (20)四、人工智能安全管理现状 (23)（一）主要国家人工智能安全关注重点 (23)（二）主要国家人工智能安全法规政策制定情况 (26)（三）国内外人工智能安全标准规范制定情况 (29)（四）国内外人工智能安全技术手段建设情况 (31)（五）国内外人工智能重点应用的安全评估情况 (33)（六）国内外人工智能人才队伍建设情况 (34)（七）国内外人工智能产业生态培育情况 (36)五、人工智能安全发展建议 (37)（一）加强自主创新，突破共性关键技术 (37)（二）完善法律法规，制定伦理道德规范 (38)（三）健全监管体系，引导产业健康发展 (39)（四）强化标准引领，构建安全评估体系 (40)（五）促进行业协作，推动技术安全应用 (40)（六）加大人才培养，提升人员就业技能 (41)（七）加强国际交流，应对共有安全风险 (42)（八）加大社会宣传，科学处理安全问题 (43)一、人工智能安全内涵与体系架构（一）人工智能基本概念与发展历程1、人工智能基本概念计算机之父阿兰·图灵在1950年的论文《计算机器与智能》中提出了“机器智能”以及著名的“图灵测试”：如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
电信行业智能化服务的多元异构数据融合、识别与处理研究及行业应用全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：电信行业在智能化发展的浪潮下，逐渐转变为数据和智能驱动的行业。
在这个过程中，多元异构数据的融合、识别与处理扮演着重要角色。
本文将从这一角度对电信行业智能化服务的研究及行业应用进行探讨。
一、多元异构数据的特点和挑战在电信行业，来自各种不同源头和不同形式的数据被不断地生成和累积，这些数据不仅包括用户通话记录、短信记录等基础通信数据，还包括用户行为数据、网络设备数据等。
这些数据具有多元异构的特点，包括结构化数据和非结构化数据、高频数据和高维数据等。
这些数据量大、速度快、格式复杂，给数据融合、识别和处理带来了挑战。
1.多元异构数据融合：不同数据源之间存在语义、结构和格式的差异，需要通过数据融合技术来实现数据的整合和联合分析，使得数据具备较高的关联性和可用性。
2.多元异构数据识别：面对大量的数据，需要通过数据清洗、去重、去噪等技术来提取有效信息，并进行数据分析和挖掘，以发现数据之间的关联性和规律性。
3.多元异构数据处理：数据处理不仅要求高效性和快速性，还要求能够处理大规模数据、高维数据和实时数据，满足电信行业对数据实时性和准确性的需求。
二、电信行业智能化服务的需求和发展趋势电信行业作为信息社会的基础设施，承载着大量的通信和数据流量，对数据处理和智能化服务的需求日益增长。
智能化服务旨在通过数据分析和挖掘技术，提供更智能、个性化、精准的服务，为用户提供更好的体验和价值。
1.个性化推荐和营销：通过对用户行为和偏好数据的分析，实现个性化的推荐和营销服务，提高用户的满意度和粘性。
2.网络智能优化：通过对网络设备数据和网络流量数据的分析，实现网络的自动优化和调整，提高网络性能和可靠性。
3.安全监测和预警：通过对网络攻击和异常数据的监测和分析，实现网络安全的实时监控和预警，保护网络和用户数据的安全。
为了满足电信行业智能化服务的需求，研究者和企业已经开展了多方面的研究和应用，取得了一些成果和经验。
电信研究院谢智刚：三大运营商OCS部署策略解析(2009-02-12 15:00:39)标签：it业 it 分类：电信行业IT市场欧洲3G标准化组织3GPP于2003年在其Release 5标准体系中首次提出OCS（在线计费系统）的概念。
随着中国电信业重组的完成，中国电信市场进入一个全新的全业务运营竞争格局，国内OCS也将迎来快速发展时期。
中国电信与合作伙伴于2005年1月开始进行OCS的研发，经过近一半年时间的研发、模拟测试，于2007年正式在五省启动了OCS试点工程。
2007年10月31日，安徽电信实现了OCS系统对50万预用户的语音、数据、短信、彩铃、增值等业务统一的计费控制。
2008年中国电信又启动近10个省份的OCS招投标。
2008年11月26日，湖北电信OCS完成了从原湖北联通CDMA用户中的预付费用户的承接工作并依托OCS进行189天翼品牌的新用户放号工作。
当前中国电信建设OCS的最大动因来自接受联通C网的用户。
目前新增移动用户中预付费用户已占到了95%，而固网运营商以后付费为主的计费系统难以支撑预付费移动业务，而OCS则是预付费支撑的最佳选择。
中国电信经过了OCS技术研发阶段，试点阶段，部分商用阶段，09年将步入大规模部署阶段。
新联通和新电信不同的是不存在急切的用户承接需求。
无论是老联通还是老网通08年之前在OCS上一直未见动静。
但是目前基于智能网的预付费方式在资费的灵活性上远不如OCS。
因此电信重组之后，中国联通也已经开始积极推进OCS系统的实施。
08年中国联通在7个分公司率先进行OCS试点建设，09年可能会进一步推广部署。
而中国电信前几年的OCS建设在国内已经培育了较为成熟的技术力量，有利于联通加快部署OCS。
中国移动1999年下半年在国内首次推出基于智能网的预付费业务。
不久智能网计费不灵活的顽疾凸现，2005年后中国移动开始从智能网回迁用户到BOSS计费系统，同时探索BOSS通过“智能网关”控制智能网的SCP实现在线信控的方案。
电信行业人工智能应用白皮书中国人工智能产业发展联盟2021年3月版权声明本白皮书版权属于中国人工智能产业发展联盟，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：中国人工智能产业发展联盟”。
违反上述声明者，将追究其相关法律责任。
致谢本白皮书是在中国人工智能产业发展联盟产学研融合与应用工作组指导下，由电信项目组组织，中国信息通信研究院标准与技术研究所牵头，中国移动通信有限公司研究院、中国电信股份有限公司研究院、中国联合网络通信有限公司研究院、华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公司、英特尔（中国）有限公司等联合参与起草。
限于编写时间、起草人员知识积累与人工智能电信行业应用发展尚未完全定型等方面的因素，内容恐有疏漏，烦请不吝指正。
主要起草人：中国信息通信研究院：程强、刘姿杉、吕博；中国移动通信有限公司研究院：张欢、吴博、王静、宋晓佳、李爱华；中国电信股份有限公司研究院：王峰、赵龙刚、钱兵、曾宇、白燕南；中国联合网络通信有限公司研究院：韩赛、胡雅坤、张冬月、师严、赵良；华为技术有限公司：后希旭；中兴通讯股份有限公司：袁丽雅；英特尔（中国）有限公司：王海宁。
前言利用人工智能提供的强大分析、预测与策略优化等能力来赋能网元、网络和业务系统，实现电信网络的智能规建、智能运维、智能优化管控与业务能力提升，已经成为当前国内外电信行业的发展重点。
国内外运营商、设备商和服务商等在电信网络智能化方面纷纷布局，电信网络智能化在标准研究、技术验证与落地应用等方面均有重要推进。
2020年，伴随着5G网络的大规模商用和网络人工智能平台的建设成熟，越来越多的网络智能化应用与业务得以落地并发挥良好效果。
人工智能作为电信网络的重要使能技术已经成为行业共识，网络内生智能将带动新一代信息基础设施的发展演进，促进网络、计算、数据与影响的融合与协同，为ICT和各个垂直行业带来全面智能能力的支撑与推动。
本白皮书系统分析目前电信网络智能化的总体发展态势与应用现状，集中展示AI技术在移动网、固定网络和业务服务应用场景的落地案例，包括故障根因分析、异常小区发现、基站节能、业务内容智能推荐、网络质量智能监控与业务智能识别调优等。
工业互联网标准体系（版本1.0）2017年2月编写说明工业互联网涉及工业和互联网等信息通信技术领域的各个环节和各个主体，正形成复杂和全新的生态系统，工业系统联网及协同需求的增加，又带来了大量新的标准化需求。
针对现有工业互联网相关标准缺失、滞后及交叉重复等问题，由工业和信息化部指导，工业互联网产业联盟（以下简称AII）启动了工业互联网标准体系的研究。
在紧密结合《工业互联网体系架构（版本1.0）》、全面总结工业互联网标准化需求基础上，撰写了工业互联网标准体系报告（版本1.0），提出了工业互联网标准体系建设的总体思路、基本原则、标准体系框架、重点标准化方向及标准化推进建议。
报告旨在为业界提供体系化、系统化的工业互联网标准化指导框架，为制修订工业互联网国家标准、行业标准、团体标准提供参考和依据，为工业互联网发展提供基础支撑。
工业互联网是一个长期发展和演进的过程，联盟将根据国内外工业互联网的发展情况，持续推进标准化需求研究，广泛吸纳产业界的反馈意见，适时修订和发布报告新版。
— 1—指导单位：工业和信息化部联合牵头编写单位：中国信息通信研究院、中国航天科工集团公司参与编写单位：中国信息通信研究院、中国航天科工集团公司、中国科学院沈阳自动化研究所、三一集团有限公司、青岛海尔工业智能研究院有限公司、华为技术有限公司、中国电信集团公司、阿里云计算有限公司、北京奇安信科技有限公司、中国大唐集团公司、上海华东电信研究院、中国移动通信集团公司、上海宝信软件股份有限公司、中国电子信息产业集团有限公司、北京机械工业自动化研究所、北京和利时智能技术有限公司、上海威派格智慧水务股份有限公司、清华大学、潍柴动力股份有限公司、中兴通讯股份有限公司、树根互联技术有限公司、智能云科信息科技有限公司、中国联合网络通信有限公司网络技术研究院、石化盈科信息技术有限责任公司、工业和信息化部电子第一研究所、江苏徐工信息技术股份有限公司、机械工业仪器仪表综合技术经济研究所、浙江中控技术股份有限公司编写组成员：中国信息通信研究院：余晓晖、李海花、关欣、石友康、刘默、沈彬、李强、刘阳、张雪丽、魏凯、张恒升、黄颖、田洪川、李娜、蒋昕昊中国航天科工集团公司：魏毅寅、年丰、王宇宏、柴旭东、方滔、夏晶、朱虹、李潭、侯宝存、于文涛、谷牧、李润强、秦鹏、丁雨、陆小兵、刘振权、张亚琦中国科学院沈阳自动化研究所：于海斌、曾鹏、李栋、刘阳三一集团有限公司：贺东东、王锦霞青岛海尔工业智能研究院有限公司：陈录城、张维杰、于吉花华为技术有限公司：周亚灵、史扬、张维良中国电信集团公司：孙健、张东、刘希、夏艳、杨震阿里云计算有限公司：刘松、贾宁、郑王力、马铁宝、李俊平、田丰、刘云璐北京奇安信科技有限公司：谭晓生、陶耀东中国大唐集团公司：吕庭彦、丁罕上海华东电信研究院：郑忠斌、费海平中国移动通信集团公司：林琳、郭晓岩上海宝信软件股份有限公司：丛力群中国电子信息产业集团有限公司：李峻、白丽芳北京机械工业自动化研究所：谢兵兵北京和利时智能技术有限公司：朱毅明、龚涛上海威派格智慧水务股份有限公司：杨峰、丁凯清华大学：王建民、王晨潍柴动力股份有限公司：曹志月、陆成长、高庆— 3—中兴通讯股份有限公司：高峰、张博山、林兆骥、邵伟翔树根互联技术有限公司：文博武、张茂森智能云科信息科技有限公司：朱志浩、张晓中国联合网络通信有限公司网络技术研究院：荆雷、聂昌石化盈科信息技术有限责任公司：蔡善华、姚志康工业和信息化部电子第一研究所：何小龙、周剑、陈杰、邢腾飞、张健、李君、肖琳琳江苏徐工信息技术股份有限公司：杨勇、张启亮、郭辉机械工业仪器仪表综合技术经济研究所：刘丹、闫晓风、赵艳岭、谢素芬浙江中控技术股份有限公司：俞文光、陆卫军、黄文君目录编写说明一、工业互联网产业发展情况 (1)二、工业互联网标准体系建设的思路及原则 (3)（一）总体思路 (3)（二）基本原则 (3)三、工业互联网标准体系框架 (4)（一）工业互联网标准体系框架 (4)（二）重点标准化领域和方向 (6)四、工业互联网标准化推进建议 (14)（一）统筹部署协同推进工业互联网标准化 (14)（二）推进工业互联网标准验证和标准推广 (14)（三）加强国际标准化合作与交流 (15)工业互联网是满足工业智能化发展的关键网络基础设施，是新一代信息技术与现代工业全方位深度融合所形成的新兴业态与应用模式。
大数据在电信行业中的用户行为分析与预测随着信息技术的快速发展，大数据在各行各业的应用日益广泛。
在电信行业中，大数据的应用也成为了一个重要的领域。
通过对用户行为进行深入分析和预测，电信运营商可以更好地了解用户需求，提供个性化的服务，优化网络建设和运营，提高竞争力。
本文将重点探讨大数据在电信行业中的用户行为分析与预测。
一、用户行为数据的获取用户行为数据的获取是进行用户行为分析与预测的前提步骤。
电信运营商通过各种渠道获取用户行为数据，如用户通信记录、网络使用行为、业务使用习惯等。
同时，还可以通过与第三方合作获取更加全面的用户行为数据，如社交媒体数据、应用使用数据等。
这些数据可以结构化、半结构化或非结构化，具有海量、高速和多样化的特点。
二、用户行为分析1. 基本指标分析电信运营商可以通过对用户行为数据的统计和分析，得到一系列基本指标，如用户数量、通话时长、流量消耗等。
这些指标可以反映出用户的整体使用情况，为后续的更深入分析提供基础。
2. 用户画像构建通过对用户行为数据的挖掘和分析，电信运营商可以构建用户画像，将用户划分为不同的群体。
可以根据用户的地域、年龄、职业、行为习惯等维度进行划分，进而为用户提供个性化的服务。
3. 用户行为路径分析用户行为路径分析可以帮助电信运营商了解用户在使用电信服务过程中的行为轨迹。
通过分析用户行为路径，可以发现用户在使用过程中的痛点和需求，进而优化产品设计和服务流程，提升用户体验。
4. 用户满意度分析通过分析用户行为数据，可以评估用户的满意度和忠诚度。
通过对用户满意度的分析，电信运营商可以及时发现并解决用户不满意的问题，提高用户黏性和留存率。
三、用户行为预测1. 个性化推荐通过对用户行为数据的挖掘和分析，电信运营商可以预测用户的需求，并提供个性化的推荐服务。
例如，通过分析用户的通信记录和网络使用行为，可以为用户推荐适合的套餐、优惠活动和增值服务，提高用户满意度和粘性。
2. 流失预警通过对用户行为数据的分析，可以预测用户的流失风险，并及时采取相应的措施。
电信运营商大数据发展策略与价值挖掘张云帆【期刊名称】《移动通信》【年(卷),期】2016(040)005【摘要】Liquidation of big data assets is an issue of common concern for domestic and foreign telecom operators alike. By analyzing sources and characteristics of telecom operators’ data, from both internal and external perspectives, this paper presented data assets value mining and application modes in multiple scenes, offering a comprehensive big data development strategy for telecom operators, and proposed speciifc implementation path as well.%大数据资产变现是国内外电信运营商普遍关注的问题，从分析通信运营商的数据来源及特点入手，从对内对外两个方面，分多个场景对数据资产的价值挖掘及应用模式进行了阐述，全面规划了电信运营商的大数据发展策略，并就实施路径给出了具体建议。
【总页数】4页(P20-23)【作者】张云帆【作者单位】江苏省邮电规划设计院有限责任公司，江苏南京 210019【正文语种】中文【中图分类】TP39【相关文献】1.电信运营商大数据业务发展策略研究 [J], 符传健2.浅谈电信运营商大数据发展策略 [J], 叶进3.浅谈电信运营商大数据发展策略 [J], 刘高歌4.电信运营商大数据发展策略 [J], 姚若辉;5.浅谈电信运营商的大数据发展策略 [J], 任飞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
