2019年中国人工智能基础数据服务白皮书

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。

《机器视觉技术》产品白皮书目录1引言........................................................................ - 3 -2产品概述.................................................................... - 4 -2.1产品体系............................................................ - 4 -2.2产品资源............................................................ - 5 -3产品介绍.................................................................... - 8 -3.1机器视觉技术........................................................ - 8 -3.1.1课程说明........................................................ - 8 -3.1.2教学大纲....................................................... - 12 -3.1.3教学指导....................................................... - 16 -4配套产品................................................................... - 19 -4.1实验设备........................................................... - 19 -4.2软件平台........................................................... - 24 -5技术支持................................................................... - 28 -5.1.1升级服务....................................................... - 28 -5.1.2师资培训....................................................... - 28 -1引言中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展。

编写背景云网融合概念需要统一云网融合连接场景待明确云网服务体系架构形成云网基本能力标准化特点与趋势明朗化云网产品不断丰富概念统一 场景明确 体系清晰 能力标准化1.1 云网融合发展背景1.2 云网融合概念1.3 云网融合服务能力框架2.1 混合云2.2 同一公有云的多中心互联2.3 跨云服务商的云资源池互联3.云网融合三大特点4.行业场景：医疗、教育、能源、工业5.云网融合四大趋势典型案例：中国电信、中国移动、华云、鹏博士1.云网融合发展状况概述2.云网融合典型应用场景3.云网融合发展特点4.云网融合在典型行业应用情况5.云网融合发展趋势附录：典型云网融合解决方案实际案例云网融合是基于业务需求和技术创新并行驱动带来的网络架构深刻变革，使得云和网高度协同，互为支撑，互为借鉴的一种概念模式云服务与网络的敏捷打通按需开放网络能力最终服务于企业上云基础运营商始终处于云网融合领域的头部，强大的基础网络能力与政企资源是运营商的最大优势传统云服务商对云网融合的重视程度逐渐提升，云网产品也较为丰富，但只能处于领域的第二阵营云网融合最终服务于企业上云，在上云的过程中，云网协同能力的重要性不断提升国家出台政策推动人工智能与安全领域的深度融合SD-WAN服务商是云网融合领域的有力竞争者云网融合对运营商来说是战略级调整，是重构新业务生态的契机网络服务商的切入代表着云网融合开放性不断扩大云与网络的深度融合也带来监管方面的新课题网络服务商逐渐切入云网融合市场，通过服务商自有的云专网接入多种公有云资源形成云网平台。

云网融合企业上云企业对云网融合产品或服务的选择43.4%32.4%27.9%13.2%9.6%云专线云间高速通道云联网SD-WAN组网方案其他云专线是云网融合连接场景中应用最多的产品；SD-WAN 发展迅猛，已经成为行业热点45.4%39.2%33.8%32.7%21.1%20.3%19.4%网络性能计费方式业务扩展性一站式开通和配置业务可用性故障恢复时间可视化监控企业选择云网融合产品的考虑因素42.3%28.7%22.3%21.4%14.6%5.6%专线/专网成本过高部署复杂网络质量有待提高运维成本高无法对全网网络状况进行监控分支机构开通困难网络性能与运维管理是衡量云网产品优劣的两大关键因素。

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。

上海交通大学：2019中国人工智能医疗白皮书中国人工智能医疗白皮书！AI读片快准稳，微缩机器人“助手”深入人体直捣病灶——人工智能与医疗领域的结合，会不会将更多疾病预防在前，或者让普通人看病更容易？1月9日，上海交通大学人工智能研究院联合上海市卫生和健康发展研究中心、上海交通大学医学院发布了《人工智能医疗白皮书》。

该白皮书包含人工智能医疗发展历史、政策分析、行业现状、面临的挑战及趋势分析四大部分，全面分析了世界主要国家人工智能医疗研究的热门领域、面临的主要挑战和未来发展趋势，为我国人工智能医疗行业的政策制定、学术发展、投资策略、产品应用等提供了智力支持和政策依据。

“最新最全指南”助力我国人工智能医疗近年来，在国家政策的支持与驱动下，在互联网、大数据、人工智能等前沿技术的支撑下，我国智慧医疗进入飞速发展时期。

国家新一代人工智能、脑科学与类脑研究重大专项逐步启动实施，智慧医疗科技研究与产业发展步入新的阶段。

2018年1月，上海交通大学人工智能研究院揭牌成立，医疗健康是其优先发展方向之一。

上海交通大学人工智能研究院常务副院长杨小康表示，“上海交大具有十多年医工交叉合作基础，医学院和13家附属医院对人工智能技术应用的普遍需求、转化医学国家重大科技基础设施的建设应用等，为智慧医疗的建设发展奠定了坚实的基础。

”据介绍，这是上海交通大学人工智能研究院发布的首份人工智能医疗白皮书，也是目前行业内该领域最新最全的白皮书报告。

该白皮书全面分析了人工智能在医学影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测这五大医疗主要应用领域的痛点、发展优势、应用场景、行业现状、商业模式，并对目前我国人工智能医疗领域面临的挑战进行了分析，对行业未来发展趋势进行分析，提出了发展建议。

人工智能上升至国家战略，全国19个省市已发布人工智能规划《人工智能医疗白皮书》项目负责人、上海交大人工智能研究院教授金耀辉表示，随着大数据、互联网和信息科技在智慧医疗领域的应用，人工智能医疗发展迅猛。

2019年人工智能十大趋势[导读]IDC预计，2022年，中国人工智能市场规模将达到98 4亿美元。

白皮书从技术走向、落地实施、应用价值、市场生态四个维度预测了2019年人工智能十大趋势。

12月20日，国际数据公司(IDC)与百度AI产业研究中心(BACC)联合发布《百度大脑领导力白皮书》，白皮书预测了2019年中国人工智能市场发展趋势，通过实际案例解析人工智能如何从技术到落地，并提出“100天AI部署计划”。

IDC预计，2022年，中国人工智能市场规模将达到98.4亿美元。

白皮书从技术走向、落地实施、应用价值、市场生态四个维度预测了2019年人工智能十大趋势：展望一：机器学习/深度学习开始走进传统企业。

机器学习/深度学习将走进企业内部，为企业提供以决策为中心的服务。

同时，深度学习也将继续广泛应用在图像、音频、文本等非结构化数据处理中。

尤其是传统行业中的大中型企业，采用机器学习平台开发人工智能应用将逐渐成为主流。

IDC预计到2020年行业前15%的企业都将采用机器学习。

展望二：融合视觉、语音、语义等多模态计算开始落地。

仅能够看清听清的机器智能已经不能满足人类需求，融合视觉、语音、语义及情感的多模态计算成为实现真正智能的迫切刚需。

预计未来三年多模态计算将在实际应用中开始落地。

展望三：多模型数据库开始走向市场。

随着物联网的投资以及企业数字化转型的进程，企业内各种非结构化数据高速增长，使得能够支持多种格式数据管理的多模型数据库成为迫切需求。

IDC预计到2023年，多模型数据库的支出将达到NoSQL数据库支出的30%。

展望四：低代码量开发平台降低AI技术使用门槛。

低代码量/无代码开发平台促进AI部署自动化，降低技术使用门槛，使中小企业也能平等使用AI，实现普惠AI。

用户可以上传图片、音频、文本等原始数据，系统即可自动训练出合适的模型。

典型的案例—谷歌AutoML，百度EasyDL。

展望五：人工智能从云端部署向边缘计算扩展。

中国人工智能创新应用白皮书人工智能的商业红利窗口期已经来临？2080 27203060005000400042003目录1.人工智能发展背景介绍62.人工智能商业应用现状143.人工智能产业应用场景案例举例224.企业该如何借力人工智能？315.附录37人工智能概念介绍人工智能是什么？人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。

人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。

关于三者的关系，简单来说，机器学习是实现人工智能的一种方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。

机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。

A人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。

专用人工智能，即 在某一个特定领域应用的人工智能，比如会下围 棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo ；通用人工智能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习， 充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。

通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象，但在理论领域，通用人工智能算法还没有真正的突破，在可见的未来，通用人工智能既非人工智能讨论的主流，也还看不到其成为现实的技术路径。

专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角，我们报告的讨论范围将聚焦在更具有现实应用意义的专用人工智能技术，具体讨论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。

BA 人工智能、机器学习、深度学习的隶属关系资料来源：中国人工智能学会；罗兰贝格分析B 专用人工智能与通用人工智能的区别理解特定 领域知识 实现特定 领域应用 知识技能 迁移能力 跨领域推 理能力 常识的认 识与掌握 抽象能力 的掌握 专用人工智能 √ √ × × × × 通用人工智能√√√√√√资料来源：中国人工智能学会；罗兰贝格分析早期的人工智能令 人兴奋不已 机器学习开始兴起深度学习取得突破，人工智能蓬勃发展1980‘s -2010's 机器学习 1950‘s -1980's 人工智能人工智能发展历史与现状人工智能的发展历史人工智能的概念形成于20世纪50年代，其发展阶 段经历了三次大的浪潮。

我国人工智能系列白皮书第一部分：概述1.1 人工智能的发展历程人工智能作为一门前沿科技领域，其发展历程可以追溯至上世纪50年代。

人工智能自诞生之初即备受关注，众多学者和科研机构积极投入其中，推动了该领域的不断发展。

1.2 我国人工智能的崛起进入21世纪以来，我国在人工智能领域的发展势头迅猛。

政府、企业和学术界纷纷加大对人工智能领域的投入，推动了我国人工智能的崛起。

1.3 本白皮书的意义随着我国人工智能的崛起，编撰一部我国人工智能系列白皮书，对于总结人工智能技术与应用的最新发展、共享我国在该领域的成果、对未来发展做出规划，具有重要的意义。

第二部分：我国人工智能的技术研究与应用2.1 人工智能技术的研究与突破在人工智能技术的研究方面，我国科研机构取得了一系列重大突破。

包括图像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习等领域的研究成果，使得我国在人工智能领域处于领先地位。

2.2 人工智能技术在各领域的应用除了在科研领域取得突破外，我国人工智能技术在各行各业的应用也日益广泛。

包括金融、医疗、教育、交通等领域，人工智能技术的应用正在深刻改变着各行业的发展模式。

第三部分：我国人工智能产业的现状与未来3.1 人工智能产业的发展现状在人工智能产业方面，我国的企业也纷纷加大了对人工智能领域的投入。

各大科技公司纷纷成立人工智能研究院，加速人工智能技术的商业化进程。

3.2 我国人工智能产业的发展前景随着人工智能技术的不断发展和应用场景的不断扩大，我国人工智能产业的发展前景十分可观。

未来，我国将在人工智能技术与产业发展方面继续保持领先地位。

第四部分：我国人工智能发展的挑战与对策4.1 技术瓶颈与挑战人工智能技术的发展面临着一系列挑战，包括算法研究、数据安全、人才培养等方面存在瓶颈和难题。

4.2 对策与建议针对人工智能发展所面临的挑战，本白皮书提出了一系列对策与建议，包括加大人才培养力度、加强国际合作、加强技术创新等方面的具体举措。

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。

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安全研究所”。

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。

中国智算中心标准化白皮书一、引言随着人工智能技术的快速发展，智算中心作为智能计算的重要基础设施，其建设和应用逐渐成为业界的关注焦点。

为了规范和推动智算中心的建设和发展，制定相应的标准化体系显得尤为重要。

本白皮书旨在为智算中心的标准化建设提供指导，促进其健康、有序、快速发展。

二、智算中心概述智算中心是一种集成了高性能计算、人工智能计算、云计算等技术的计算中心，具备强大的数据处理、模型训练和推理能力。

智算中心的主要特点包括：高计算性能、高能效比、支持多种计算任务、易于扩展和升级等。

智算中心的应用场景涵盖了智慧城市、智慧医疗、智慧教育、智慧金融等多个领域。

三、标准化需求分析为了推动智算中心的标准化建设，需要对其标准化需求进行分析。

主要包括以下几个方面：1. 基础架构标准：制定智算中心的基础架构规范，包括硬件架构、软件架构、网络架构等。

2. 性能评价标准：制定智算中心的性能评价标准，包括计算性能、存储性能、网络性能等。

3. 安全标准：制定智算中心的安全标准，保障数据安全、系统安全和网络安全。

4. 服务标准：制定智算中心的服务标准，包括服务流程、服务质量、服务管理等。

5. 运维标准：制定智算中心的运维标准，包括运维流程、运维工具、运维人员管理等。

四、标准化框架设计基于上述标准化需求分析，设计智算中心的标准化框架，包括以下几个方面：1. 基础架构标准体系：制定智算中心的基础架构标准和规范，包括硬件架构、软件架构、网络架构等。

2. 性能评价标准体系：制定智算中心的性能评价标准和测试方法，包括计算性能、存储性能、网络性能等。

3. 安全标准体系：制定智算中心的安全标准和保障措施，保障数据安全、系统安全和网络安全。

4. 服务标准体系：制定智算中心的服务标准和流程规范，包括服务流程、服务质量、服务管理等。

5. 运维标准体系：制定智算中心的运维标准和流程规范，包括运维流程、运维工具、运维人员管理等。

五、标准化实施方案为确保智算中心标准化建设的有效实施，制定以下实施方案：1. 制定详细的实施计划，明确各项标准的制定和推广时间节点。

全球人工智能发展白皮书全球人工智能发展白皮书|四、人工智能重塑各行业41.1 451.3 81.4 13211.6 231.7 6 291.8 31402.1 402.2 422.3 45523.1 533.2 543.3 543.4 553.5 55584.1 604.2 654.3 704.4 714.5 754.6 794.7 824.8 8689 02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全球人工智能发展白皮书|主要发现3全球人工智能发展白皮书 | 一、AI 创新融合新趋势4一、AI 创新融合新趋势1.1 人工智能正全方位商业化当前人工智能技术已步入全方位商业化阶段，并对传统行业各参与方产生不同程度的影响，改变了各行业的生态。

这种变革主要体现在三个层次。

第一层是企业变革：人工智能技术参与企业管理流程与生产流程，企业数字化趋势日益明显，部分企业已实现了较为成熟的智慧化应用。

这类企业已能够通过各类技术手段对多维度用户信息进行收集与利用，并向消费者提供具有针对性的产品与服务，同时通过对数据进行优化洞察发展趋势，满足消费者潜在需求。

第二层是行业变革：人工智能技术带来的变革造成传统产业链上下游关系的根本性改变。

人工智能的参与导致上游产品提供者类型增加，同时用户也会可能因为产品属性的变化而发生改变，由个人消费者转变为企业消费者，或者二者兼而有之。

第三层是人力变革。

人工智能等新技术的应用将提升信息利用效率，减少企业员工数量。

此外，机器人的广泛应用将取代从事流程化工作的劳动力，导致技术与管理人员占比上升，企业人力结构发生变化。

图表1-1：人工智能技术带来的全方位变革数据来源：公开资料，德勤研究全球人工智能发展白皮书 | 一、AI 创新融合新趋势51.2 AI 全面进入机器学习时代随着技术的进步和发展，人类学习知识的途径逐渐从进化、经验和传承演化为了借助计算机和互联网进行传播和储存。

前言近年来，人工智能迎来了第三个发展高峰期。

在计算、大数据、深度学习等技术的综合作用下，人工智能技术得以大幅度提升。

在很多应用领域，人工智能被给予很大期望，最乐观的预期认为可以带来人类文明的第四次工业革命。

过去几年里，中国公共安全视频建设经历了飞速发展的黄金时期，适逢人工智能技术取得突破性进展，以人脸识别为代表的人工智能（主要是机器视觉）在安防行业迅速落地，诞生了一系列初具成效的应用，也存在虚张声势的营销。

批评者指出，人工智能当前的主要矛盾，是业界的营销能力和PPT水准，远远领先于用户的真实需求和实战准备；人工智能序幕揭开，算法仍有很多发展空间，对于算法落地难、实战差，工程化是今后要解决的问题。

实践者认为，任何一项技术，其生命力由商业化应用的程度决定，只有将技术转化为产品，形成解决方案，最终转化为用户的有效利用，才能形成技术和价值的良性循环。

在顶层设计方面，中国政府对人工智能发展战略的高度重视。

自2015年6月以来，中国密集发布了7项关于人工智能的政策与规划，并倡导将人工智能技术应用于公共安全领域，进行技术创新、产品创新和应用创新。

在技术创新层面，传统的安防企业、新兴的AI初创企业，都开始积极从技术各个维度拥抱人工智能，在模式识别基础理论、图像处理、计算机视觉以及语音信息处理展开了集中研究与持续创新，探索模式识别机理以及有效计算方法，为解决应用实践问题提供了关键技术，具备了原创性技术的突破能力。

在产品应用层面，很多企业推出了系列化的前后端AI安防产品，理论上满足了许多典型场景下的实战应用需求。

人工智能技术的不断进步，传统的被动防御安防系统将升级成为主动判断和预警的智慧安防系统；安防从单一的安全领域有望向多行业应用、提升生产效率、提高生活智能化程度方向发展，为更多的行业和人群提供可视化、智能化解决方案。

智慧安防的技术基础和产品化已趋成熟，因此在下一阶段的命题就是如何系统化规模部署。

挑战与机遇并存，从技术手段的不断革新到产品形态的成熟落地，智慧安防仍然面临众多难题，诸如成本高昂、工程化布点困难、算法场景局限大、缺乏深度应用、缺乏系统性顶层设计、缺乏满足实战应用的行业标准与评估体系等。