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2021企业数据治理全景报告

2021年是国家“十四五”规划的开局之年,面对企业数字化转型大潮的来袭,企业数据治理工作已成为企业势在必行的功课。如何才能更高效地完成数据治理工作,各个企业也是各显神通、各尽所能。而在整个数据治理过程中难免会遇到各种困难与阻碍。

  • 2021-03-28
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新一代人工智能白皮书

当前,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。 新一代人工智能作为引领未来的颠覆性、战略性技术,正在 进一步带动其他技术的进步和产业的升级,逐渐成为新一轮科技革命的突破口和产业变 革的核心驱动力。 基于此,中国电子学会组织专门团队研究编制《新一代人工智能产业白 皮书(2020年)?产业智能化升级》,全面梳理了全球产业智能化升级的主要表现与特 征。

  • 2021-03-28
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2021年中国个人物联网行业研究白皮书

《2021年中国个人物联网行业研究白皮书》首次提出并界定个人物联网概念,从行业商业模式及用户认知两个维度探究个人物联网行业的发展现状及机会,提出行业关注的核心要点。

  • 2021-03-28
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大型物联网部署快速安装策略

我们参与了许多物联网产品和项目。其中许多都涉及大规模物联网部署,而且每个部署现场都有数百或数千台设备。 在本文中,我们将介绍为什么安装对于大型物联网部署如此重要,并列出了6种安装策略,以使安装流程快速、有效。

  • 2021-03-28
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数字化未来 人工智能安全风险及其防控探析

新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起,为经济社会发展注入新动能,但人工智能技术如果运用不当,也会给公共安全、道德伦理、社会治理等带来威胁。近年来,加大力度防控人工智能安全风险已成为全球共识,我国在大力发展人工智能发展的同时,也需要针对这些风险同步采取规范措施,加强风险防控能力,保障人工智能安全健康发展。

  • 2021-03-28
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人工智能+智慧城市

人工智能能力正在成为智慧城市发展的新引擎。巨大的数据量、种类繁多的数据、价值极高的数据是智慧城市的数据特征,也为人工智能提供了丰富的数据资源。 智慧城市的建设,先后经历的了信息化、数据化的阶段,目前正向人工智能方向驱动演变。结合顶层设计、解决方案、具体项目等,人工智能将在城市中不断落地,推动相关人才、技术及资金等方面的聚集。人工智能在智慧城市中落地需要明确的应用路径。

  • 2021-03-28
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中国人工智能产业 知识产权白皮书

2017 年 7 月 8 日印发实施的《新一代人工智能发展规划》中提及,“人工智能发展进入新阶段……特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能加速发展,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。”现如今,深度学习、大数据等相关技术的发展和应用,为人工智能向着更高层次的深入探索创造了极具可能的空间,人工智能技术必将成为新一轮科技革命和产业变革的重要的驱动力量。然而作为一项颠覆性的技术,人工智能对人类社会的各方面尤其是知识产权制度提出了新的挑战。

  • 2021-03-28
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人工智能安全标准化

近年来,在算法、算力和数据三大因素的共同驱动下,人工智能进入加速发展的新阶段,成为经济发展的领头雁和社会发展的加速器。目前世界主要国家均把人工智能作为国家发展战略。2017年我国发布《新一代人工智能发展规划》,将发展新一代人工智能上升至国家战略高度。随着人工智能在相关行业和人民社会生活中的深度融合应用,由此带来的国家安全、社会伦理、网络安全、人身安全和隐私保护多个层面的风险和挑战,也引起了社会的广泛关注。

  • 2021-03-28
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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2026年数据分析和人工智能规划指南

2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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