智能经济时代初现雏形 ——数据赋能至上,数据共享先行.pdf
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1、智能经济时代初现雏形数据赋能至上,数据共享先行(先导篇)联合发布:独家支持:战略支持:摘要近年来,以人工智能、区块链、可信计算、边缘计算、云计算、物联网等技术集群呈现“ 核聚变” 式爆发的态势,新一代信息技术基础设施 “ 新基建”正在形成新的社会运行操作系统,以智能化为代表的新经济形态已初现雏形。令人欣喜的是,在2019 年的政府工作报告中,我国亦首次提出了“ 智能+” 的重要战略。无疑,这昭示着智能经济时代即将来临。首先,该报告对智能经济的定义及其特征进行了阐述。所谓智能经济,是数字经济发展的高级阶段,是由“ 数据+算力+算法” 定义的智能化决策、智能化运行的新经济形态。智能经济呈现出数字化
2、、网络化、智能化三大特征。该报告的创新之一在于首次系统总结出智能经济“ 一体两翼” 的框架特征。数据在线是智能经济的重要载体,建立起物理世界和数字世界之间精准映射、实时反馈机制,构成“ 一体” 。数据赋能使得生产效率得到了提高, 数据流通使得协作关系得到了重塑, 数据赋能和数据协同构筑智能经济双引擎, 构成 “ 两翼”。其次,该报告基于对智能经济的六层技术架构进行详细阐述,绘制出了智能经济全景图谱。在通信层,5G 专注高速率、低时延、高可靠,而 NB-IoT 专注低功耗、低成本,大连接,呈现出高速率与低功耗双轨演变态势。在算力层,云计算实现云端的平台智能,边缘计算实现终端的现场智能,可信计算实
3、现数据的安全流通,可谓“ 云-边-端” 三位一体,协同计算。在数据层,数据赋能使得生产效率得到了提高, 数据流通使得协作关系得到了重塑,亦呈现出生产力与生产关系双向变革态势。在算法层,深度学习作为人工智能核心算法, 共识算法作为分布式系统核心算法, 集中式算法与分布式算法相辅相成, 呈现出双轮驱动态势。在 PaaS 层,该报告分别阐述了语音交互、计算机视觉、跨链技术、隐私保护四大功能模块。在 SaaS 层,该报告分别从通用型应用和垂直型应用两个方面进行了详细阐述。值得注意的是,该报告的另一创新之处在于,该智能经济全景图谱首次将云计算、 边缘计算以及可信计算统一整合到算力层进行阐述,尤其是对可信
4、计算作了重点分析。同时,该图谱首次将深度学习算法和共识算法统一整合到算法层进行详细阐述。最后, 该报告总结出了智能经济未来的三大发展趋势。 第一,在数据赋能方面,“ 云-边-端” 三维智能体系,共建“ 智联网” ;第二、在数据共享方面,数据共享是“ 刚需” ,数据流动是“ 常态” ;第三,在隐私安全方面,建立适应数据动态跨界流动的安全防护体系。目录一、智能经济“ 一体两翼” 初现雏形.1(一)智能经济:由“ 数据+算力+算法” 定义的全新商业世界.2(二)“ 一体” :数据在线是智能经济载体,构建数字孪生世界.3(三)“ 两翼” :数据赋能和数据协同携手构筑智能经济双引擎.3二、智能经济全景图
5、谱分析.4(一)智能经济全景图谱总览.4(二)通信层:高速率与低功耗双轨演变.51、5G 专注高速率、低时延、高可靠,给物联网带来革命性升级.62、NB-IoT 专注低功耗、低成本,大连接,物联网爆发近在咫尺.8(三)算力层:“ 云-边-端” 三位一体,协同计算.81、云计算实现云端的平台智能.82、边缘计算实现终端的现场智能.93、可信计算实现数据的安全流通.10(四)数据层:生产力与生产关系双向变革.141、数据赋能:提高生产效率.142、数据流通:重塑协作关系.14(五)算法层:集中式算法与分布式算法双轮驱动. 151、深度学习:认知系统核心算法,编译器是差异化竞争焦点. 152、共识算
6、法:分布式系统核心算法,可插拔机制是必然趋势. 16(六)PaaS 层.171、语音交互:识别准确率超越人类,但自然语言处理有待攻克. 172、计算机视觉:生物及静态识别较为成熟,动态识别有待突破. 183、跨链技术:Layer2 层最具发展前景的区块链可扩展方案之一.194、隐私保护:彻底解决数据孤岛困境,开启数据利用的新模式. 21(七)SaaS 层.221、通用型:CRM等渠道业务先行,ERP 等核心业务加速智能化.222、垂直型:智慧金融、智慧医疗和智能汽车引领智能升级浪潮. 23三、智能经济发展趋势.25(一)数据赋能:“ 云-边-端” 三维智能体系,共建“ 智联网” .25(二)数
7、据共享:数据共享是“ 刚需” ,数据流动是“ 常态” .25(三)隐私安全:建立适应数据动态跨界流动的安全防护体系.26参考文献.271一、智能经济“ 一体两翼” 初现雏形近年来,以人工智能、区块链、可信计算、边缘计算、云计算、物联网等技术集群呈现“ 核聚变” 式爆发的态势,新一代信息技术基础设施 “ 新基建”正在形成新的社会运行操作系统,以智能化为代表的新经济形态已初现雏形。无独有偶, 阿里研究院也在今年发布的 从连接到赋能: “ 智能+” 助力中国经济高质量发展同样提出了智能经济的概念,智能技术群的“ 核聚变” 将推动智能经济时代的到来。令人欣喜的是,在 2019 年的政府工作报告中,我国
8、亦首次提出了“ 智能+” 的重要战略:“ 深化大数据、人工智能等研发应用。打造工业互联网平台,拓展 智能+ ,为制造业转型升级赋能” 。无疑,这昭示着智能经济时代即将来临。随后,中央全面深化改革委员会第七次会议上通过的关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见首次提出“ 智能经济形态” , 促进人工智能与实体经济深度融合, 构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。我们认为,数据在线是智能经济的重要载体,建立起物理世界和数字世界之间精准映射、实时反馈机制,构成“ 一体” 。数据赋能使得生产效率得到了提高, 数据流通使得协作关系得到了重塑,数据赋能和数据协同构筑智能经济双引擎,
9、构成“ 两翼” 。智能经济“ 一体两翼” 初现雏形。2图片来源:算力智库研究院(一)智能经济:由“ 数据+算力+算法” 定义的全新商业世界所谓智能经济,是数字经济发展的高级阶段,是由“ 数据+算力+算法” 定义的智能化决策、智能化运行的新经济形态。智能经济以数据为关键生产要素, 以人机协同为主要生产和服务方式,以满足消费者个性化需求为终极价值追求方向。智能经济呈现出数字化、网络化、智能化三大特征。数字化也就是实现数据在线, 是基础; 网络化也就是协同网络, 是支撑;智能化也即是认知计算,是目标。通过对人、物构成的物理世界进行数字化产生数据,通过网络化实现数据的价值流动,以数据为生产要素,通过智
10、能化为各行业创造经济和社会价值。3(二)“ 一体” :数据在线是智能经济载体,构建数字孪生世界智能经济的终极目标是构建数字孪生世界。 而想要实现孪生世界的前提是实现数据在线。因为只有数据在线,才能通过数据将物理世界的客观存在映射到数字世界当中, 才能建立起物理世界和数字世界之间精准映射、实时反馈机制,最终实现物理世界和数字世界的全面融合,最终使得原子比特世界融合成一体。而物联网是数据在线的具体表现形态。 在人口红利和流量红利增长趋缓的背景下, 互联网巨头纷纷瞄准物联网作为新一轮信息红利增长的主要来源。 物联网是下一代互联网架构的核心组成部分,是连接虚拟与现实世界的重要入口。物联网成为全面构筑经
11、济社会智慧化转型的关键基础设施。(三)“ 两翼” :数据赋能和数据协同携手构筑智能经济双引擎众所周知, 智能经济的核心特征莫过于满足消费者的个性化需求。而想要实现个性化,只有通过数据智能方可实现。智能经济的数据智能以平台侧的云计算和终端侧的边缘计算为代表。人工智能的前提条件是拥有海量数据进行模型训练。 但在现实世界中,任何单一机构,即便强大如当下互联网巨头,永远都只能掌握数据集合的一部分,都不足以全面、精准地勾画出目标对象的全部特性。所以,在智能经济时代,数据共享是“ 刚需” ,4只有将多方数据协同计算才能实现数据价值的最大化。 智能经济的数据协同主要以可信计算为代表。智能经济时代,数据赋能和
12、数据协同将构成未来商业竞争的双引擎。二、智能经济全景图谱分析(一)智能经济全景图谱总览从技术层面来看, 智能经济可以分为六层架构:(1) 通信层:主要包括 5G、NB-IOT 技术,是数字经济的通信技术支撑; (2)算力层:主要包括云计算、边缘计算和可信计算,相当于人体的脊椎和四肢,是数字经济的信息技术支撑;(3)数据层:主要包括数据分析、数据流通,相当于人体的血液;(4)算法层:相当于人体的大脑;(5)PaaS 层:主要列举了语音交互、计算机视觉、跨链、隐私保护四个热门领域;(6)SaaS 层:主要包括通用型应用和垂直型应用。5图片来源:算力智库研究院(二)通信层:高速率与低功耗双轨演变无线
13、通信技术大致可以分为两类,一类是短距离通信技术,包括蓝牙,Zigbee,WiFi等,主要应用于室内智能家居,消费电子等场景;第二类是远距离通信技术,包括 4G、5G 等蜂窝通信技术,以及 NB-IoT、LoRa等 LPWA 技术。无线通信技术在向高速率, 低时延及高可靠性发展的同时也在向低速率、低功耗及大连接方向演变。其中,高速率业务驱动无线通信技术向 5G 发展,中低速率业务驱动无线通信技术向以NB-IoT 为代表的 LPWA 技术演变。61、5G 专注高速率、低时延、高可靠,给物联网带来革命性升级5G 技术最核心的改变就是通过对三大应用场景的定义丰富了网络连接的适用范围,进而满足了新增的连
14、接需求,将互联网从“ 人” 进一步扩大到“ 物” 。5G 应用的三大场景中,除了移动增强宽带,大规模物联网和超高可靠、超低时延通信都是针对物联网的全新场景。由于 5G 很好的解决了时延、速度、密度等核心问题,能够有效满足以上三类应用场景的物联网需求。7图片来源:算力智库研究院5G 给物联网带来的革命性升级不仅意味着提供更快的速度和更低的延迟。更重要的是,5G 能够连接网络中的大量传感器和智能设备,并使其能够进行机器对机器的直接通信,诞生海量数据,为人工智能模型的训练提供丰富数据,实现对目标对象的精确刻画,大大降低了定制化服务的成本,使得从大规模标准化服务变为个性化精细服务成为可能, 给人工智能
15、技术带来从量变到质变的影响。82、NB-IoT 专注低功耗、低成本,大连接,物联网爆发近在咫尺NB-IOT 由通信行业最具权威的标准化组织 3GPP 制定,并由国际电信联盟 ITU 批准,属于国际通用标准。NB-IOT 主要是以速率与时延为代价来满足低功耗、低成本、广覆盖与大连接的物联网应用场景需求,现在已经有超过千万个 NB-IoT 连接广泛应用于城市管理及个人生活的方方面面。NB-IoT 属于运营商网络,可以直接租用运营商网络,节约了大量的网络部署时间, 有利于迅速大规模推广。 中国是 NB-IoT网络的主要推动国家之一。目前,我国三大运营商 NB-IoT 网络已基本实现全国覆盖,已经建成
16、全球规模最大的 NB-IoT 网络。当前,随着物联网芯片、通信模组等关键产业环节逐步成熟,物联网产业爆发近在咫尺。(三)算力层:“ 云-边-端” 三位一体,协同计算伴随着终端智能化水平的不断提升,平台侧的云计算、边缘侧的边缘计算以及可信计算等新技术呈现出并行发展的趋势, 物联网正向“ 智联网” 演变。1、云计算实现云端的平台智能云计算是人工智能的重要助推器。云计算将传统的 IT 工作9方式转变为以网络为依托的云平台方式运行。当前,以“ 计算+算法+数据” 为核心的人工智能技术是智能经济的重要基石。而无论是海量数据的获取及存储, 还是算法的持续训练均离不开云计算的技术支撑。云计算的特点在于集中管
17、理、按需使用,一方面提高了计算效率,另一方面有效降低了用户的部署和运维成本。但是,云计算在时延、带宽、性能等方面存在明显短板。云计算模式将所有计算能力集中在一个核心节点,降低了自身的可移动性,无法识别地理位置和用户信息,并且当数据处理量较大时,具有网络拥塞、时间延迟等问题。2、边缘计算实现终端的现场智能纯粹的企业内部部署方案会催生数据孤岛, 而纯粹的云方案则会面临高延时、高传输成本以及海量数据的筛选难度。边缘计算的本质是让物联网时代大量传感器捕捉的海量数据得以在最合适的位置进行处理分析。 在此背景下, 边缘计算需要应运而生。边缘计算将数据处理、 应用程序的运行等能力从网络核心的云端下沉到网络边
18、缘的节点上, 提供低时延、 高带宽的传输条件,满足低时延、 大带宽、 高可靠的应用需求。 在边缘计算的支持下,大量物联网场景的实时性和安全性得到保障,有望在车联网、智能制造、智慧城市等垂直领域场景得到重点应用。10边缘计算的典型企业是网宿科技。 网宿科技通过强化在边缘侧的计算、存储、传输、安全等能力,帮助云时代企业级用户更经济更有效率地用好云。公司目前的 CDN 平台本身就有着较强的分发和存储能力,通过软硬件部署升级,将计算和安全能力释放,将形成集计算、存储、分发、安全一体化的边缘计算平台。3、可信计算实现数据的安全流通可信计算指的是采用硬件安全模块, 大大提高系统整体的安全性,其本质是为了保
19、护隐私安全。需要特别指出的是,此处的隐私安全是建立在数据安全之上更深层次的隐私保护要求。数据来源:大数据安全白皮书(2018),信通院数据安全是一种“ 静态” 的隐私数据保护策略;隐私安全是11一种“ 动态” 的隐私数据保护策略;隐私安全关注的是隐私数据在流通过程中的安全问题,是数字经济时代面临的新问题,因为数字经济时代,数据只有流通才能价值最大化。目前,可信计算主要存在两种技术路径,一种是以可信执行环境为代表的软硬结合技术路径, 另一种是以安全多方计算和区块链为代表得到软件技术路径。需要说明的是,除了这两种技术框架之外,可信计算还包括各种脱敏、以及同态加密、零知识证明等加密技术。只不过,从原
20、理、成熟度和应用普遍性的角度来看,都不如上述两种技术框架影响深远。(1)可信执行环境随着可信计算的发展,其研究方向已经由传统硬件芯片模式转向了可信执行环境模式,主要包括基于 Intel 芯片的 SGX 以及基于 ARM开源框架的 TrustZone。Intel SGX 将合法软件的安全操作封装在 enclaves 中, 特权或者非特权的软件都无法访问 enclaves。SGX 的可信级别属于硬件级别,软件层面甚至操作系统层级的攻击都无法威胁到 SGX 创造的可信环境。TrustZone 是 ARM处理器所特有的安全计算环境。不同于Intel SGX 可以生成多个完全封装的 enclaves,T
21、rustZone 将 CPU划分为两个平行且隔离的处理环境,一个为普通运行环境,另一个为可信运行环境。 两者互相隔离, 很难跨环境操作代码及资源。12可信执行环境的典型代表是 Oasis Labs。 Oasis Labs 致力于通过软硬件集成技术,建立一个基于区块链的隐私云计算平台,提供规模级的隐私保护智能合约服务。Oasis Labs 平台主要提供两大核心价值:一是在区块链上提供隐私和安全保护;二是解决可扩展性问题,能够实现复杂的计算密集型和隐私敏感型服务。(2)区块链区块链是一种分布式账本, 通过块链式的数据结构实现分布式账本。区块链技术将账本数据打包为区块,并采用密码学技术组织成链状数据
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