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2020年前沿科技发展态势及2021年趋势展望——信息篇

多国继续强化人工智能战略部署,同时重视人工智能的治理。加大投资力度,推动技术创新。美国白宫向国会提交2021财年联邦政府预算报告,提议将联邦研发支出增加到1422亿美元,尤其计划大幅增加人工智能和量子信息科学等未来产业的研发投资;白宫科技政策办公室宣布,将在2020-2025年投资超过10亿美元,在全美范围内设立12个新的人工智能和量子信息科学研究机构,旨在让美国在人工智能和量子技术方面保持全球竞争力。德国政府决定对2018年版的《人工智能战略》做出修订,计划到2025年,通过经济刺激和未来“一揽子”计划,把对人工智能的资助从30亿欧元增加到50亿欧元。欧盟拟为“数字欧洲”计划拨付75亿欧元,其中21亿欧元用于人工智能,以提高欧洲数字经济的竞争力。

  • 2022-01-14
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天然气掺氢输送技术发展现状及前景

氢气可掺入天然气管道中进行混合输送,在节省巨额管道建设费用的同时实现氢气大规模输送,混氢天然气还可改善燃烧特性,降低碳排放,具有重要的工程应用价值。系统分析了天然气管道掺氢输送涉及的关键技术,结合国内外天然气管道掺氢输送应用现状和产业发展趋势,认为在城市燃气管网掺氢有望成为较早产生商业价值的技术路径。建议加强掺氢后管道相容性、氢脆机理等关键核心技术攻关,完善相关标准,推动天然气管道掺氢输送规模化应用,助力中国氢能产业高质量发展。

  • 2022-01-14
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计量器具发展新趋势及监管对策初探

从国际上看,以人工智能、大数据和物联网为主要驱动力的第四次工业革命和以新一代信息技术、生物技术、新能源技术、新材料技术、智能制造技术等为核心的新一轮科技革命,正深刻改变着包括计量科学在内的人类已掌握的各种科学技术及其应用现状。从国内看,改革开放40多年来特别是党的十八大以来,我国经济和科技都在快速发展,新技术、新产业、新业态、新模式层出不穷。现代计量科学是光、机、电、声、信息等众多基础学科高度综合的产物,计量器具作为现代计量科技发展水平和发展成果的主要体现,对新技术非常敏感,是现代工业产品中更新换代频率最高、新技术应用和发展最为迅速的门类之一,应用各种新技术的新型计量器具不断涌现,众多传统计量器具也呈现出越来越多的新特征,给计量监管带来了新课题、新挑战。

  • 2022-01-14
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工业信息安全数据安全技术发展路径

工业信息安全具备高度的前沿性和复杂性,泛指工业运行过程中的信息安全,包括了工业数字化、网络化及智能化运行过程中涉及工业领域的各个环节。通过采取必要的措施,拦截全球范围内对工业领域的网络攻击,降低攫取经济利益、盗取知识产权、攻击关键信息基础设施建设等大规模高强度的安全事件发生概率。

  • 2022-01-14
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开源组件漏洞治理实践与思考

随着互联网的蓬勃发展,开源技术广泛应用于金融科技领域,发挥其先进性、开放性等优势推动了科技创新和数字化转型,但随之而来的安全风险也日益凸显,当前开源组件漏洞治理困难主要集中在两个方面:一是缺乏管控机制,存量问题长期滞留无法快速缩减;二是缺乏预警及跟踪手段,增量问题不断蔓延无法有效控制。中国人寿研发中心结合科技产品引用开源组件实际情况,聚焦突出问题,紧盯关键节点,按照“主动管控、消化存量、控制增量”的工作思路推进开源组件漏洞治理工作。目前,开源组件漏洞占比大幅降低,科技产品安全性得到保障,总体治理工作取得较好成果。

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中小城商行数据安全建设实践

随着金融行业信息技术的发展,现阶段所面临的信息安全问题日益严峻,由国家网信办、公安部、工信部等共同参与的“净网行动”每年也都会查处和披露各式各样的信息泄露问题。近期同样因为数据安全管理、个人金融信息保护等问题,银保监会开出了多项罚单,处罚金额从几十万到几百万不等。

  • 2022-01-14
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数据综合应用平台助力业务创新变革

随着国家开发银行(以下简称“国开行”)近几年信息化建设飞速发展,大数据创新应用推陈出新,系统数量越来越多,积累的内外部数据也与日俱增,有力支持了银行经营管理和决策分析。但由于大部分管理分析类系统采用独立开发建设模式,需求响应和建设周期长、系统数量多、各系统界面和布局不统一,导致用户使用时缺少统一入口和统一界面,学习成本高,用户体验不佳。为有效解决管理分析类系统建设和用户体验问题,国开行开展了数据综合应用平台设计与建设。

  • 2022-01-14
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基于微前端架构的数字运营一点通平台

随着近年来资管行业快速发展和全民理财时代的到来,鹏华基金客户数由百万级发展为亿级、客户体验和理财业务差异化发展,需要对客户体验和理财服务进行改善升级,这对后台运营效率和风险管控能力提出了很大挑战。

  • 2022-01-14
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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