智能經(jīng)濟時代初現(xiàn)雛形 ——數(shù)據(jù)賦能至上，數(shù)據(jù)共享先行 （先導(dǎo)篇）

近年來，以人工智能、區(qū)塊鏈、可信計算、邊緣計算、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)集群呈現(xiàn)“核聚變”式爆發(fā)的態(tài)勢，新一代信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施——“新基建”正在形成新的社會運行操作系統(tǒng)，以智能化為代表的新經(jīng)濟形態(tài)已初現(xiàn)雛形。令人欣喜的是，在2019年的政府工作報告中，我國亦首次提出了“智能+”的重要戰(zhàn)略。無疑，這昭示著智能經(jīng)濟時代即將來臨。

首先，該報告對智能經(jīng)濟的定義及其特征進行了闡述。所謂智能經(jīng)濟，是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的高級階段，是由“數(shù)據(jù)+算力+算法”定義的智能化決策、智能化運行的新經(jīng)濟形態(tài)。智能經(jīng)濟呈現(xiàn)出數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化三大特征。

該報告的創(chuàng)新之一在于首次系統(tǒng)總結(jié)出智能經(jīng)濟“一體兩翼”的框架特征。數(shù)據(jù)在線是智能經(jīng)濟的重要載體，建立起物理世界和數(shù)字世界之間精準映射、實時反饋機制，構(gòu)成“一體”。數(shù)據(jù)賦能使得生產(chǎn)效率得到了提高，數(shù)據(jù)流通使得協(xié)作關(guān)系得到了重塑，數(shù)據(jù)賦能和數(shù)據(jù)協(xié)同構(gòu)筑智能經(jīng)濟雙引擎，構(gòu)成“兩翼”。

其次，該報告基于對智能經(jīng)濟的六層技術(shù)架構(gòu)進行詳細闡述，繪制出了智能經(jīng)濟全景圖譜。在通信層，5G專注高速率、低時延、高可靠，而NB-IoT專注低功耗、低成本，大連接，呈現(xiàn)出高速率與低功耗雙軌演變態(tài)勢。在算力層，云計算實現(xiàn)云端的平臺智能，邊緣計算實現(xiàn)終端的現(xiàn)場智能，可信計算實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全流通，可謂“云-邊-端”三位一體，協(xié)同計算。在數(shù)據(jù)層，數(shù)據(jù)賦能使得生產(chǎn)效率得到了提高，數(shù)據(jù)流通使得協(xié)作關(guān)系得到了重塑，亦呈現(xiàn)出生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系雙向變革態(tài)勢。在算法層，深度學習作為人工智能核心算法，共識算法作為分布式系統(tǒng)核心算法，集中式算法與分布式算法相輔相成，呈現(xiàn)出雙輪驅(qū)動態(tài)勢。在PaaS層，該報告分別闡述了語音交互、計算機視覺、跨鏈技術(shù)、隱私保護四大功能模塊。在SaaS層，該報告分別從通用型應(yīng)用和垂直型應(yīng)用兩個方面進行了詳細闡述。

值得注意的是，該報告的另一創(chuàng)新之處在于，該智能經(jīng)濟全景圖譜首次將云計算、邊緣計算以及可信計算統(tǒng)一整合到算力層進行闡述，尤其是對可信計算作了重點分析。同時，該圖譜首次將深度學習算法和共識算法統(tǒng)一整合到算法層進行詳細闡述。

最后，該報告總結(jié)出了智能經(jīng)濟未來的三大發(fā)展趨勢。第一，在數(shù)據(jù)賦能方面，“云-邊-端”三維智能體系，共建“智聯(lián)網(wǎng)”;第二、在數(shù)據(jù)共享方面，數(shù)據(jù)共享是“剛需”，數(shù)據(jù)流動是“常態(tài)”;第三，在隱私安全方面，建立適應(yīng)數(shù)據(jù)動態(tài)跨界流動的安全防護體系。

一、智能經(jīng)濟“一體兩翼”初現(xiàn)雛形

近年來，以人工智能、區(qū)塊鏈、可信計算、邊緣計算、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)集群呈現(xiàn)“核聚變”式爆發(fā)的態(tài)勢，新一代信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施——“新基建”正在形成新的社會運行操作系統(tǒng)，以智能化為代表的新經(jīng)濟形態(tài)已初現(xiàn)雛形。

無獨有偶，阿里研究院也在今年發(fā)布的《從連接到賦能：“智能+”助力中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展》同樣提出了智能經(jīng)濟的概念，智能技術(shù)群的“核聚變”將推動智能經(jīng)濟時代的到來。

令人欣喜的是，在2019年的政府工作報告中，我國亦首次提出了“智能+”的重要戰(zhàn)略：“深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用。打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，拓展‘智能+’，為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級賦能”。無疑，這昭示著智能經(jīng)濟時代即將來臨。

隨后，中央全面深化改革委員會第七次會議上通過的《關(guān)于促進人工智能和實體經(jīng)濟深度融合的指導(dǎo)意見》首次提出“智能經(jīng)濟形態(tài)”，促進人工智能與實體經(jīng)濟深度融合，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動、人機協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經(jīng)濟形態(tài)。

我們認為，數(shù)據(jù)在線是智能經(jīng)濟的重要載體，建立起物理世界和數(shù)字世界之間精準映射、實時反饋機制，構(gòu)成“一體”。數(shù)據(jù)賦能使得生產(chǎn)效率得到了提高，數(shù)據(jù)流通使得協(xié)作關(guān)系得到了重塑，數(shù)據(jù)賦能和數(shù)據(jù)協(xié)同構(gòu)筑智能經(jīng)濟雙引擎，構(gòu)成“兩翼”。智能經(jīng)濟“一體兩翼”初現(xiàn)雛形。

圖片來源：算力智庫研究院

(一)智能經(jīng)濟：由“數(shù)據(jù)+算力+算法”定義的全新商業(yè)世界

所謂智能經(jīng)濟，是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的高級階段，是由“數(shù)據(jù)+算力+算法”定義的智能化決策、智能化運行的新經(jīng)濟形態(tài)。智能經(jīng)濟以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，以人機協(xié)同為主要生產(chǎn)和服務(wù)方式，以滿足消費者個性化需求為終極價值追求方向。

智能經(jīng)濟呈現(xiàn)出數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化三大特征。數(shù)字化也就是實現(xiàn)數(shù)據(jù)在線，是基礎(chǔ);網(wǎng)絡(luò)化也就是協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，是支撐;智能化也即是認知計算，是目標。通過對人、物構(gòu)成的物理世界進行數(shù)字化產(chǎn)生數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)絡(luò)化實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值流動，以數(shù)據(jù)為生產(chǎn)要素，通過智能化為各行業(yè)創(chuàng)造經(jīng)濟和社會價值。

(二)“一體”：數(shù)據(jù)在線是智能經(jīng)濟載體，構(gòu)建數(shù)字孿生世界

智能經(jīng)濟的終極目標是構(gòu)建數(shù)字孿生世界。而想要實現(xiàn)孿生世界的前提是實現(xiàn)數(shù)據(jù)在線。因為只有數(shù)據(jù)在線，才能通過數(shù)據(jù)將物理世界的客觀存在映射到數(shù)字世界當中，才能建立起物理世界和數(shù)字世界之間精準映射、實時反饋機制，最終實現(xiàn)物理世界和數(shù)字世界的全面融合，最終使得原子比特世界融合成一體。

而物聯(lián)網(wǎng)是數(shù)據(jù)在線的具體表現(xiàn)形態(tài)。在人口紅利和流量紅利增長趨緩的背景下，互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛瞄準物聯(lián)網(wǎng)作為新一輪信息紅利增長的主要來源。物聯(lián)網(wǎng)是下一代互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的核心組成部分，是連接虛擬與現(xiàn)實世界的重要入口。物聯(lián)網(wǎng)成為全面構(gòu)筑經(jīng)濟社會智慧化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

(三)“兩翼”：數(shù)據(jù)賦能和數(shù)據(jù)協(xié)同攜手構(gòu)筑智能經(jīng)濟雙引擎

眾所周知，智能經(jīng)濟的核心特征莫過于滿足消費者的個性化需求。而想要實現(xiàn)個性化，只有通過數(shù)據(jù)智能方可實現(xiàn)。智能經(jīng)濟的數(shù)據(jù)智能以平臺側(cè)的云計算和終端側(cè)的邊緣計算為代表。

人工智能的前提條件是擁有海量數(shù)據(jù)進行模型訓練。但在現(xiàn)實世界中，任何單一機構(gòu)，即便強大如當下互聯(lián)網(wǎng)巨頭，永遠都只能掌握數(shù)據(jù)集合的一部分，都不足以全面、精準地勾畫出目標對象的全部特性。所以，在智能經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)共享是“剛需”，只有將多方數(shù)據(jù)協(xié)同計算才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的最大化。智能經(jīng)濟的數(shù)據(jù)協(xié)同主要以可信計算為代表。智能經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)賦能和數(shù)據(jù)協(xié)同將構(gòu)成未來商業(yè)競爭的雙引擎。

二、智能經(jīng)濟全景圖譜分析

(一)智能經(jīng)濟全景圖譜總覽

從技術(shù)層面來看，智能經(jīng)濟可以分為六層架構(gòu): (1)通信層：主要包括5G、NB-IOT技術(shù)，是數(shù)字經(jīng)濟的通信技術(shù)支撐;(2)算力層：主要包括云計算、邊緣計算和可信計算，相當于人體的脊椎和四肢，是數(shù)字經(jīng)濟的信息技術(shù)支撐;(3)數(shù)據(jù)層：主要包括數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)流通，相當于人體的血液;(4)算法層：相當于人體的大腦;(5)PaaS層：主要列舉了語音交互、計算機視覺、跨鏈、隱私保護四個熱門領(lǐng)域;(6)SaaS層：主要包括通用型應(yīng)用和垂直型應(yīng)用。

圖片來源：算力智庫研究院

(二)通信層：高速率與低功耗雙軌演變

無線通信技術(shù)大致可以分為兩類，一類是短距離通信技術(shù)，包括藍牙，Zigbee，WiFi等，主要應(yīng)用于室內(nèi)智能家居，消費電子等場景;第二類是遠距離通信技術(shù),包括4G、5G等蜂窩通信技術(shù)，以及NB-IoT、LoRa等LPWA技術(shù)。

無線通信技術(shù)在向高速率，低時延及高可靠性發(fā)展的同時也在向低速率、低功耗及大連接方向演變。其中，高速率業(yè)務(wù)驅(qū)動無線通信技術(shù)向5G發(fā)展，中低速率業(yè)務(wù)驅(qū)動無線通信技術(shù)向以NB-IoT為代表的LPWA技術(shù)演變。

1、5G專注高速率、低時延、高可靠，給物聯(lián)網(wǎng)帶來革命性升級

5G 技術(shù)最核心的改變就是通過對三大應(yīng)用場景的定義豐富了網(wǎng)絡(luò)連接的適用范圍，進而滿足了新增的連接需求，將互聯(lián)網(wǎng)從“人”進一步擴大到“物”。5G應(yīng)用的三大場景中，除了移動增強寬帶，大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)和超高可靠、超低時延通信都是針對物聯(lián)網(wǎng)的全新場景。由于5G很好的解決了時延、速度、密度等核心問題，能夠有效滿足以上三類應(yīng)用場景的物聯(lián)網(wǎng)需求。

圖片來源：算力智庫研究院

5G給物聯(lián)網(wǎng)帶來的革命性升級不僅意味著提供更快的速度和更低的延遲。更重要的是，5G能夠連接網(wǎng)絡(luò)中的大量傳感器和智能設(shè)備，并使其能夠進行機器對機器的直接通信，誕生海量數(shù)據(jù)，為人工智能模型的訓練提供豐富數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對目標對象的精確刻畫，大大降低了定制化服務(wù)的成本，使得從大規(guī)模標準化服務(wù)變?yōu)閭€性化精細服務(wù)成為可能，給人工智能技術(shù)帶來從量變到質(zhì)變的影響。

2、NB-IoT專注低功耗、低成本，大連接，物聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)近在咫尺

NB-IOT由通信行業(yè)最具權(quán)威的標準化組織3GPP制定，并由國際電信聯(lián)盟ITU批準，屬于國際通用標準。NB-IOT主要是以速率與時延為代價來滿足低功耗、低成本、廣覆蓋與大連接的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景需求，現(xiàn)在已經(jīng)有超過千萬個NB-IoT連接廣泛應(yīng)用于城市管理及個人生活的方方面面。

NB-IoT屬于運營商網(wǎng)絡(luò)，可以直接租用運營商網(wǎng)絡(luò)，節(jié)約了大量的網(wǎng)絡(luò)部署時間，有利于迅速大規(guī)模推廣。中國是NB-IoT網(wǎng)絡(luò)的主要推動國家之一。目前，我國三大運營商NB-IoT網(wǎng)絡(luò)已基本實現(xiàn)全國覆蓋，已經(jīng)建成全球規(guī)模最大的NB-IoT網(wǎng)絡(luò)。當前，隨著物聯(lián)網(wǎng)芯片、通信模組等關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)逐步成熟，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)爆發(fā)近在咫尺。

(三)算力層：“云-邊-端”三位一體，協(xié)同計算

伴隨著終端智能化水平的不斷提升，平臺側(cè)的云計算、邊緣側(cè)的邊緣計算以及可信計算等新技術(shù)呈現(xiàn)出并行發(fā)展的趨勢，物聯(lián)網(wǎng)正向“智聯(lián)網(wǎng)”演變。

1、云計算實現(xiàn)云端的平臺智能

云計算是人工智能的重要助推器。云計算將傳統(tǒng)的IT工作方式轉(zhuǎn)變?yōu)橐跃W(wǎng)絡(luò)為依托的云平臺方式運行。當前，以“計算+算法+數(shù)據(jù)”為核心的人工智能技術(shù)是智能經(jīng)濟的重要基石。而無論是海量數(shù)據(jù)的獲取及存儲，還是算法的持續(xù)訓練均離不開云計算的技術(shù)支撐。

云計算的特點在于集中管理、按需使用，一方面提高了計算效率，另一方面有效降低了用戶的部署和運維成本。但是，云計算在時延、帶寬、性能等方面存在明顯短板。云計算模式將所有計算能力集中在一個核心節(jié)點，降低了自身的可移動性，無法識別地理位置和用戶信息，并且當數(shù)據(jù)處理量較大時，具有網(wǎng)絡(luò)擁塞、時間延遲等問題。

2、邊緣計算實現(xiàn)終端的現(xiàn)場智能

純粹的企業(yè)內(nèi)部部署方案會催生數(shù)據(jù)孤島，而純粹的云方案則會面臨高延時、高傳輸成本以及海量數(shù)據(jù)的篩選難度。邊緣計算的本質(zhì)是讓物聯(lián)網(wǎng)時代大量傳感器捕捉的海量數(shù)據(jù)得以在最合適的位置進行處理分析。在此背景下，邊緣計算需要應(yīng)運而生。

邊緣計算將數(shù)據(jù)處理、應(yīng)用程序的運行等能力從網(wǎng)絡(luò)核心的云端下沉到網(wǎng)絡(luò)邊緣的節(jié)點上，提供低時延、高帶寬的傳輸條件，滿足低時延、大帶寬、高可靠的應(yīng)用需求。在邊緣計算的支持下，大量物聯(lián)網(wǎng)場景的實時性和安全性得到保障，有望在車聯(lián)網(wǎng)、智能制造、智慧城市等垂直領(lǐng)域場景得到重點應(yīng)用。

邊緣計算的典型企業(yè)是網(wǎng)宿科技。網(wǎng)宿科技通過強化在邊緣側(cè)的計算、存儲、傳輸、安全等能力，幫助云時代企業(yè)級用戶更經(jīng)濟更有效率地用好云。公司目前的CDN平臺本身就有著較強的分發(fā)和存儲能力，通過軟硬件部署升級，將計算和安全能力釋放，將形成集計算、存儲、分發(fā)、安全一體化的邊緣計算平臺。

3、可信計算實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全流通

可信計算指的是采用硬件安全模塊，大大提高系統(tǒng)整體的安全性，其本質(zhì)是為了保護隱私安全。需要特別指出的是，此處的隱私安全是建立在數(shù)據(jù)安全之上更深層次的隱私保護要求。

數(shù)據(jù)來源：《大數(shù)據(jù)安全白皮書(2018)》，信通院

數(shù)據(jù)安全是一種“靜態(tài)”的隱私數(shù)據(jù)保護策略;隱私安全是一種“動態(tài)”的隱私數(shù)據(jù)保護策略;隱私安全關(guān)注的是隱私數(shù)據(jù)在流通過程中的安全問題，是數(shù)字經(jīng)濟時代面臨的新問題，因為數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)只有流通才能價值最大化。

目前，可信計算主要存在兩種技術(shù)路徑，一種是以可信執(zhí)行環(huán)境為代表的軟硬結(jié)合技術(shù)路徑，另一種是以安全多方計算和區(qū)塊鏈為代表得到軟件技術(shù)路徑。需要說明的是，除了這兩種技術(shù)框架之外，可信計算還包括各種脫敏、以及同態(tài)加密、零知識證明等加密技術(shù)。只不過，從原理、成熟度和應(yīng)用普遍性的角度來看，都不如上述兩種技術(shù)框架影響深遠。

(1)可信執(zhí)行環(huán)境

隨著可信計算的發(fā)展，其研究方向已經(jīng)由傳統(tǒng)硬件芯片模式轉(zhuǎn)向了可信執(zhí)行環(huán)境模式，主要包括基于Intel芯片的SGX以及基于ARM開源框架的TrustZone。

Intel SGX將合法軟件的安全操作封裝在enclaves中，特權(quán)或者非特權(quán)的軟件都無法訪問enclaves。SGX的可信級別屬于硬件級別，軟件層面甚至操作系統(tǒng)層級的攻擊都無法威脅到SGX創(chuàng)造的可信環(huán)境。

TrustZone是ARM處理器所特有的安全計算環(huán)境。不同于Intel SGX可以生成多個完全封裝的enclaves，TrustZone將CPU劃分為兩個平行且隔離的處理環(huán)境，一個為普通運行環(huán)境，另一個為可信運行環(huán)境。兩者互相隔離，很難跨環(huán)境操作代碼及資源。

可信執(zhí)行環(huán)境的典型代表是Oasis Labs。Oasis Labs致力于通過軟硬件集成技術(shù)，建立一個基于區(qū)塊鏈的隱私云計算平臺，提供規(guī)模級的隱私保護智能合約服務(wù)。Oasis Labs平臺主要提供兩大核心價值：一是在區(qū)塊鏈上提供隱私和安全保護;二是解決可擴展性問題，能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜的計算密集型和隱私敏感型服務(wù)。

(2)區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈是一種分布式賬本，通過塊鏈式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)分布式賬本。區(qū)塊鏈技術(shù)將賬本數(shù)據(jù)打包為區(qū)塊，并采用密碼學技術(shù)組織成鏈狀數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、在全網(wǎng)進行確認和驗證，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的不可偽造、不可篡改、完整可溯等特性。

近幾年來，區(qū)塊鏈技術(shù)正處于不斷的發(fā)展演變中，在提升性能和吞吐量方面做了大量探索。雖然從技術(shù)安全和應(yīng)用成熟度等方面來講，仍然面臨較大挑戰(zhàn)，但取得的技術(shù)進展也是絕對不容忽視的。具體而言，在提高性能方面，跨鏈、分片等技術(shù)進展較快，同時，在數(shù)據(jù)安全與隱私保護領(lǐng)域同樣發(fā)展活躍，業(yè)已成為新的核心關(guān)鍵技術(shù)方向。

區(qū)塊鏈的典型代表是GXChain。GXChain是一條為全球數(shù)據(jù)經(jīng)濟服務(wù)的基礎(chǔ)鏈，基于區(qū)塊鏈的分布式特性、密碼學等技術(shù)手段和通證設(shè)計，為數(shù)據(jù)經(jīng)濟的發(fā)展提供了全新的區(qū)塊鏈解決思路，引領(lǐng)了數(shù)據(jù)服務(wù)的新變革。GXChain圍繞現(xiàn)有數(shù)據(jù)經(jīng)濟中的數(shù)據(jù)所有權(quán)分配、數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)真?zhèn)魏蛿?shù)據(jù)激勵等問題，開發(fā)了豐富的可信數(shù)據(jù)組件，逐漸打通數(shù)據(jù)上鏈、數(shù)據(jù)儲存、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)交換的各個環(huán)節(jié)，并且已經(jīng)有了眾多落地的應(yīng)用和實踐。

(3)安全多方計算

安全多方計算旨在解決一組互不信任的參與方之間保護隱私的協(xié)同計算問題，為數(shù)據(jù)所有方及數(shù)據(jù)需求方提供不泄露原始數(shù)據(jù)前提下的多方協(xié)同計算能力。在整個計算協(xié)議執(zhí)行過程中，用戶對個人數(shù)據(jù)始終擁有控制權(quán)，只有計算邏輯是公開的。計算參與方只需參與計算協(xié)議，無需依賴第三方就能完成數(shù)據(jù)計算，并且參與各方拿到計算結(jié)果后也無法推斷出原始數(shù)據(jù)。

只要有數(shù)據(jù)共享和隱私保護的矛盾，就有安全多方計算服務(wù)的用武之地。在目前個人數(shù)據(jù)毫無隱私的環(huán)境下，對數(shù)據(jù)進行確權(quán)并實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值顯得尤為重要。

安全多方計算的典型代表是ARPA。ARPA安全計算網(wǎng)絡(luò)的每個節(jié)點均由共識層和計算層兩層組成，計算層主要負責運行ARPA的安全多方協(xié)議，共識層主要負責各種交易的記錄和達成一致。ARPA安全計算網(wǎng)絡(luò)對所有參與者開放，無須許可便可自由加入網(wǎng)絡(luò)，貢獻它們的計算資源并獲取相應(yīng)回報。同時，ARPA借助秘密共享和門限簽名技術(shù)來保障區(qū)塊是隨機生成的。

安全多方計算等基于密碼學的新型隱私安全計算技術(shù)是有望徹底解決隱私安全問題的理想技術(shù)方案。但就目前而言，普遍存在計算開銷大、存儲開銷大等問題。以安全多方計算為例，雖然發(fā)展至今已有相當成熟的理論研究，但是工程化實現(xiàn)道路仍任重道遠，能夠進行工程實現(xiàn)并研發(fā)出相關(guān)產(chǎn)品的企業(yè)在國內(nèi)乃至全球都屈指可數(shù)。

(四)數(shù)據(jù)層：生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系雙向變革

數(shù)據(jù)是物理世界在虛擬空間的客觀映射，是數(shù)字經(jīng)濟的核心生產(chǎn)資料和生產(chǎn)要素。在智能經(jīng)濟時代，物理世界和數(shù)字世界的全面融合，原子比特世界融合成一體，人、事、物都在實時被數(shù)據(jù)化，真正使得在線成為常態(tài)。事實上，只有在線產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，才能夠用于量化決策與預(yù)測，也才能夠?qū)崿F(xiàn)真正的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化，創(chuàng)造新的經(jīng)濟和社會價值。

1、數(shù)據(jù)賦能：提高生產(chǎn)效率

誕生海量數(shù)據(jù)，為人工智能模型的訓練提供豐富數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對目標對象的精確刻畫，大大降低了定制化服務(wù)的成本，使得從大規(guī)模標準化服務(wù)變?yōu)閭€性化精細服務(wù)成為可能，給人工智能技術(shù)帶來從量變到質(zhì)變的影響。數(shù)據(jù)賦能包括平臺的大數(shù)據(jù)賦能和邊緣側(cè)的現(xiàn)場賦能，實現(xiàn)途徑包括基于人工智能的知識賦能、基于邊緣計算的能力賦能。

2、數(shù)據(jù)流通：重塑協(xié)作關(guān)系

大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)作為一種特殊的資產(chǎn)，能夠在流通和使用過程中不斷創(chuàng)造新的價值。大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)在流動過程中實現(xiàn)價值最大化。因此，數(shù)據(jù)流動是“常態(tài)”，數(shù)據(jù)靜止存儲才是“非常態(tài)”。數(shù)據(jù)流動創(chuàng)新主要體現(xiàn)在兩個方面：一是跨層的數(shù)據(jù)流動，即云、管、端之間的數(shù)據(jù)流動;二是跨行業(yè)、跨環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)流動，以區(qū)塊鏈技術(shù)為代表。

(五)算法層：集中式算法與分布式算法雙輪驅(qū)動

1、深度學習：認知系統(tǒng)核心算法，編譯器是差異化競爭焦點

深度學習軟件框架及工具集是人工智能應(yīng)用落地的核心要素。軟件框架是算法的工程實現(xiàn)，實現(xiàn)對人工智能算法的封裝，數(shù)據(jù)的調(diào)用以及計算資源的調(diào)度使用，是整個技術(shù)體系的核心。

當前，人工智能基礎(chǔ)性算法已經(jīng)較為成熟，深度學習訓練框架技術(shù)及生態(tài)已經(jīng)趨于成熟。各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛發(fā)力建設(shè)算法模型工具庫，并將其封裝為軟件框架，供開發(fā)者使用，將開源深度學習軟件框架作為打造開發(fā)及使用生態(tài)核心的核心。

但在實際人工智能產(chǎn)品研發(fā)中，由于各框架系統(tǒng)及其組件存在復(fù)雜性，不同的應(yīng)用場景涉及到的系統(tǒng)及組件不同，版本碎片化和獨立性問題嚴重，系統(tǒng)與系統(tǒng)之間，組件與組件之間的信息交互與共享難度較大，模型復(fù)用率低，造成建模和算法訓練工作量大，時間長，編譯器是差異化競爭的焦點所在。典型企業(yè)代表是OpenCV。OpenCV集成了DNN 推斷庫，支持Caffe、TensorFlow 等主流框架AI 模型格式, 并可以自由配置底層運算庫(如openblas，cudnn 等)和編譯庫，能夠適配GPU、Intel/AMD X86 和ARM 等多類處理器，通過編譯配置能夠?qū)υ贫撕徒K端側(cè)推斷均提供支持。

2、共識算法：分布式系統(tǒng)核心算法，可插拔機制是必然趨勢

共識機制在區(qū)塊鏈中處于核心地位。主流共識算法經(jīng)過一路發(fā)展，從早期的工作量證明，已經(jīng)發(fā)展到權(quán)益證明、代理權(quán)益證明、實用拜占庭容錯算法、授權(quán)拜占庭容錯等機制。

現(xiàn)存的單一共識機制在應(yīng)用層面比較專注于某一特定場景，各自有其缺陷。比如，私有鏈和聯(lián)盟鏈通常采用的實用拜占庭容錯算法以降低安全為代價提升系統(tǒng)性能。而公有鏈所采用的工作量證明、權(quán)益證明等共識機制，主要強調(diào)系統(tǒng)安全性，性能較差。

在新一代區(qū)塊鏈共識機制的設(shè)計過程中，根據(jù)實際應(yīng)用場景，為提升效率，需在安全性、可靠性、開放性等方面進行取舍。因此，共識機制從單一的共識機制向多類混合的共識機制演進，根據(jù)場景切換共識機制的可插拔形式是未來發(fā)展的主要方向。

可插拔共識機制的典型代表是XuperChain。XuperChain的可插拔主要體現(xiàn)在兩個方面：一方面，XuperChain不同的平行鏈允許采用不同的共識機制，以此來滿足不同的共識應(yīng)用需求，用戶可以通過API創(chuàng)建自己的區(qū)塊鏈，并指定初始的共識機制。另一方面，XuperChain還支持在任意時刻通過投票表決機制實現(xiàn)共識的升級，從而實現(xiàn)共識機制的熱升級。

(六)PaaS層

在數(shù)據(jù)賦能方面，人工智能帶來的最顯著變化是人機互動方式的提升，人機互動以更加智能、更加友好、更加自然的界面完成。智能界面的背后是一系列以人為中心的前沿技術(shù)的進步，比如語音識別、計算機視覺等等。以下我們將分別挑選兩大熱門方向中最具看點的語音交互和視覺交互進行詳細分析。

在數(shù)據(jù)協(xié)同方面，近幾年來，區(qū)塊鏈技術(shù)正處于不斷的發(fā)展演變中，在提升性能和吞吐量方面做了大量探索。雖然從技術(shù)安全和應(yīng)用成熟度等方面來講，仍然面臨較大挑戰(zhàn)，但取得的技術(shù)進展也是絕對不容忽視的。具體而言，在提高性能方面，跨鏈、分片等技術(shù)進展較快，同時，在數(shù)據(jù)安全與隱私保護領(lǐng)域同樣發(fā)展活躍，業(yè)已成為新的核心關(guān)鍵技術(shù)方向。以下我們將分別挑選兩大熱門方向中最具看點的跨鏈技術(shù)和隱私安全進行詳細分析。

1、語音交互：識別準確率超越人類，但自然語言處理有待攻克

語音交流更傾向于日常交流方式，在特定的場景中具有優(yōu)勢，比如遠程操縱、在駕駛過程中等，能夠?qū)崿F(xiàn)在特定場景中解放雙手的作用。更重要的是，針對用戶語音交互數(shù)據(jù)進行深度挖掘，使得從大規(guī)模標準化服務(wù)變?yōu)閭€性化精細服務(wù)成為可能。

當前，語音識別準確率在安靜環(huán)境下字準率達到97%，已經(jīng)超越人類水平。未來，語音交互日漸成為智能家居和車載等場景的標配，將成為主流的人機交互方式。

但95%的正確率僅能滿足偶爾使用需求，語音徹底取代鍵盤成為最常用人機交互模式仍有待于正確率的進一步提升。即使在語音交互領(lǐng)域，依然有很多技術(shù)難題需要攻克，比如在嘈雜的環(huán)境中語音喚醒和語音識別的效果不理想。更別提處在初級階段的自然語言處理領(lǐng)域。基于目前機器對自然語言的理解程度，只能執(zhí)行比較簡單的任務(wù)。

語音交互的典型代表是小i機器人。小i機器人致力于智能語音機器人的研發(fā)與技術(shù)，其核心業(yè)務(wù)就是智能客服。隨著產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的不斷積累，公司獲得了海量的基礎(chǔ)交互數(shù)據(jù)資源，可以進一步充實和完善知識庫體系。從數(shù)據(jù)積累到知識庫體系到產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的正向循環(huán)過程中，小i機器人鑄就了較強的競爭壁壘。

2、計算機視覺：生物及靜態(tài)識別較為成熟，動態(tài)識別有待突破

人類認識了解世界的信息中91%來自視覺，同樣計算機視覺會成為機器認知世界的基礎(chǔ)，其終極目的是使得計算機能夠像人一樣“看懂世界”。

計算機視覺的技術(shù)發(fā)展受益于深度學習算法的優(yōu)化、計算能力的突破以及數(shù)據(jù)的積累。目前，計算機視覺在靜態(tài)的圖像識別領(lǐng)域已經(jīng)做得非常出色了，甚至在某些方面超出人類的水平。2015年，ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽top5的錯誤率已經(jīng)下降到了3.57%，而人眼識別的錯誤率為5.1%，達到了商用化水平。

計算機視覺的典型企業(yè)是閱面科技。閱面科技是一家具有自主AI視覺識別技術(shù)的人工智能公司，專注于深度學習和嵌入式計算機視覺技術(shù)的研發(fā)，并通過芯片AI視覺賦能實現(xiàn)終端產(chǎn)品的智能化。嵌入式視覺算法是閱面科技的核心技術(shù)，但其核心競爭優(yōu)勢卻不僅僅是算法。嵌入式算法對設(shè)備的功耗和計算資源均有高要求，既要保證本地化實時處理，又要盡可能合理配置資源，降低設(shè)備端功耗。因此，閱面科技自主研發(fā)出了基于嵌入式視覺算法而集成的繁星系列AI芯片，通過軟硬結(jié)合的方法，向客戶提供一體化解決方案，才是其真正的核心優(yōu)勢。

當前，靜態(tài)物體識別技術(shù)趨于成熟，監(jiān)督學習和推理能力是計算機視覺技術(shù)的主要短板。從技術(shù)成熟度來看，生物特征和靜態(tài)物體識別較為成熟，動態(tài)圖像識別難度較大。

3、跨鏈技術(shù)：Layer 2層最具發(fā)展前景的區(qū)塊鏈可擴展方案之一

隨著區(qū)塊鏈底層平臺的不斷發(fā)展，跨鏈通信和數(shù)據(jù)交互日益重要。如何提升可擴展性和執(zhí)行效率，保證跨區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)間的數(shù)據(jù)一致性以及數(shù)據(jù)不一致時的共識成為跨鏈技術(shù)的發(fā)展重點。

從技術(shù)層面來講，跨鏈技術(shù)屬于區(qū)塊鏈可擴展方案分層模型的一個分支。區(qū)塊鏈可擴展方案分層模型主要分為Layer 0層、Layer 1層、Layer 2層。其中，Layer 1層鏈上改進是將區(qū)塊鏈技術(shù)底層賬本和上層應(yīng)用分離，底層賬本的重心放在安全性和去中心化上，在性能上有所取舍。Layer 2層鏈下改進是基于區(qū)塊鏈的底層賬本技術(shù)之上的應(yīng)用型擴展，重心放在性能和安全上，對去中心化有所取舍。Layer 1層上能夠改進的方向非常明確但相對有限，Layer 2層是未來區(qū)塊鏈擴容的主力方向。Layer 2層的改進方案主要包括側(cè)鏈/跨鏈、狀態(tài)通道、Plasma等等。

跨鏈技術(shù)的典型代表是Polkadot。Polkadot是一個異構(gòu)的多鏈系統(tǒng)，由多條異構(gòu)的區(qū)塊鏈與跨鏈組件組成，支持眾多高度差異化的共識系統(tǒng)在完全去中心化的網(wǎng)絡(luò)中交互操作，允許去信任地相互訪問各區(qū)塊鏈。在Polkadot結(jié)構(gòu)中，收集人負責從原鏈中收集需要中繼的交易，打包成一個區(qū)塊，再將區(qū)塊提交給中繼鏈中負責驗證該鏈的驗證人，驗證通過后，路由轉(zhuǎn)發(fā)交易給目的鏈。

跨鏈是Layer 2層上最具看點的區(qū)塊鏈擴容方案。當前，跨鏈技術(shù)成熟度還較低，現(xiàn)有的跨鏈技術(shù)主要致力于解決可用性問題，對于跨鏈易用性、可擴展性以及安全性的研究還有待發(fā)展。

4、隱私保護：徹底解決數(shù)據(jù)孤島困境，開啟數(shù)據(jù)利用的新模式

保證個人信息、商業(yè)機密或獨有數(shù)據(jù)資源等隱私信息在數(shù)據(jù)處理、流轉(zhuǎn)過程中不會泄露，是企業(yè)或組織參與數(shù)據(jù)共享和流通合作的前提條件，也是困擾當前產(chǎn)業(yè)界數(shù)據(jù)共享和流通的難題。當前，隱私保護涉及的技術(shù)主要包括安全多方計算、同態(tài)加密、零知識證明等等。

同態(tài)加密提供了一種對加密數(shù)據(jù)進行處理的功能。也即是，其他人可以對加密數(shù)據(jù)進行處理，但是不會泄露任何原始內(nèi)容。同態(tài)加密算法通常分為加法同態(tài)、乘法同態(tài)、全同態(tài)等類型，其中加法同態(tài)已在一些區(qū)塊鏈項目中落地實踐。而借助零知識證明，驗證方既不知道數(shù)據(jù)具體內(nèi)容，又能確認該內(nèi)容的是否有效或合法，在交易有效性證明等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中具有很大應(yīng)用價值。

隱私保護的典型代表是矩陣元。矩陣元定位于隱私計算和價值交換網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)服務(wù)提供商。歷時近兩年的理論和工程化探索，矩陣元于今年6月成功上線了以MPC為核心，包含代理重加密、零知識證明、同態(tài)加密等大量密碼學算法在內(nèi)的JUGO安全多方計算平臺。通過部署MPC節(jié)點，各參與方可以在本地數(shù)據(jù)不被歸集、隱私數(shù)據(jù)不被泄露的前提下，共同執(zhí)行既定邏輯的運算，獲取共同想要的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

安全多方計算、同態(tài)加密、零知識證明等基于密碼學的新型隱私安全計算技術(shù)是有望徹底解決隱私安全問題的理想技術(shù)方案，有望打破數(shù)據(jù)在行業(yè)、企業(yè)間的流動壁壘，徹底解決數(shù)據(jù)孤島問題，開啟智能經(jīng)濟時代數(shù)據(jù)利用新商業(yè)模式。但就目前而言，普遍存在計算開銷大、存儲開銷大等問題，工程化實現(xiàn)道路仍任重道遠。

(七)SaaS層

一方面，近年來，國內(nèi)人口紅利逐漸消失，人力成本不斷提升，需要使用信息化手段來代替一部分人工勞動，從而逐步降低對人工的依賴，另一方面，我國大量小微企業(yè)需要擁抱信息技術(shù)來不斷提高經(jīng)營效率，SaaS模式大幅降低企業(yè)運營成本，顯著提高企業(yè)效率，很好的迎合了其轉(zhuǎn)型需求。預(yù)計，我國SaaS市場有望迎來跨越式發(fā)展。

1、通用型：CRM等渠道業(yè)務(wù)先行，ERP等核心業(yè)務(wù)加速智能化

在通用領(lǐng)域，由于企業(yè)管理中對外溝通和移動辦公需求大，上云之后有助于提升外部鏈接便利性。所以，外部性越強的模塊，越容易云化。從實踐來看，客戶關(guān)系管理、人力資源、協(xié)同辦公等細分領(lǐng)域因其產(chǎn)品通用化程度較高，服務(wù)門檻較低，處于相對成熟階段。但是如果僅僅只做單一領(lǐng)域功能模塊的話，很難形成有效競爭壁壘。

CRM的典型企業(yè)是和創(chuàng)科技。和創(chuàng)科技結(jié)合云計算、大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)，基于中國企業(yè)所面臨的銷售管理問題先后研發(fā)出了紅圈營銷、紅圈通、紅圈訂單、紅圈CRM與紅圈OMS等系列智能化移動SaaS銷售管理云服務(wù)軟件，不僅全面解決了企業(yè)銷售團隊的拜訪計劃、客戶管理、溝通協(xié)同與數(shù)據(jù)報表等管理需求，還具有靈活易用、高度可配、拓展性強等的管理功能特性，實現(xiàn)了為企業(yè)CIO的營銷賦能。

ERP系統(tǒng)需要對企業(yè)財務(wù)報表數(shù)據(jù)、人力資源、現(xiàn)金流和流動資金等經(jīng)營狀況進行智能監(jiān)督，產(chǎn)品線相對較長，流程全面，涉及采購、生產(chǎn)、倉儲、銷售等多個部門，定制化程度較高，開發(fā)周期較長，整體發(fā)展進度較慢，但競爭壁壘較高。

ERP的典型代表是漢得信息。漢得信息提供涵蓋企業(yè)信息化建設(shè)全生命周期(規(guī)劃、實施、定制開發(fā)、運維、升級等)的交付服務(wù)，從核心財務(wù)管理到生產(chǎn)計劃敏捷推進，從客戶關(guān)系管理基礎(chǔ)到數(shù)據(jù)智能化分析，從人事制度變革管理到人力資源效率化提高，業(yè)務(wù)主線貫穿全方位的企業(yè)信息化解決方案，實施產(chǎn)品涵蓋了ERP、EPM、CRM、SRM、HR、PLM等企業(yè)管理信息化幾乎所有主要領(lǐng)域。

2、垂直型：智慧金融、智慧醫(yī)療和智能汽車引領(lǐng)智能升級浪潮

在垂直領(lǐng)域，智能升級浪潮起步于智慧家居、智能硬件、服務(wù)機器人等消費物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，當前正在向產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)漸次滲透。智慧金融、自動駕駛、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域由于在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、ASIC芯片研發(fā)、算法訓練成熟度、應(yīng)用場景定義清晰度這四個關(guān)鍵要素成熟度最高，將引領(lǐng)這一波智能升級浪潮。

從全球企業(yè)實踐來看，在智慧醫(yī)療領(lǐng)域，具體應(yīng)用場景主要有輔助診療、虛擬助理、醫(yī)學影像、新藥研發(fā)、健康管理等。在智慧金融領(lǐng)域，具體應(yīng)用場景主要智能客服、智能身份認證、智能營銷、智能風控、智能投顧、智能量化交易等。

智慧醫(yī)療的典型企業(yè)是騰訊覓影。在輔助診療領(lǐng)域，騰訊覓影主要包括診療風險監(jiān)控系統(tǒng)和病案智能化管理系統(tǒng)：診療風險監(jiān)控系統(tǒng)旨在輔助降低醫(yī)生診療風險;病案智能化管理系統(tǒng)可以準確提取病案特征，輸出結(jié)構(gòu)化的病歷，讓醫(yī)生從病案繁瑣的表面工作中解脫，有效提升診療和科研效率。在醫(yī)學影像領(lǐng)域，騰訊覓影針對食管癌、肺結(jié)節(jié)、糖尿病性視網(wǎng)膜病變等病種的篩查已進入臨床預(yù)試驗，每月處理上百萬張醫(yī)學影像，大大提升了醫(yī)療效率，而且對于偏遠地區(qū)提高醫(yī)療水平。

至于建筑、地產(chǎn)、電力、農(nóng)業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)，由于整體信息化程度較低，向AI轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵要素的成熟度較低，在這一波智能化的浪潮中處于落后位置，行業(yè)依然處在蟄伏期，但是我們預(yù)計未來這些冷門領(lǐng)域也將迎來自己的機遇。

三、智能經(jīng)濟發(fā)展趨勢

展望未來，預(yù)計智能經(jīng)濟將會呈現(xiàn)出如下三大趨勢：

(一)數(shù)據(jù)賦能：“云-邊-端”三維智能體系，共建“智聯(lián)網(wǎng)”

邊緣計算以“云—邊—端”為典型架構(gòu)，相對于原有體系新增了“邊緣節(jié)點”，并將對原有云、管、端的軟硬件與體系架構(gòu)針對性地進行調(diào)整升級。當新一代的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)建設(shè)完成后，邊緣計算和傳統(tǒng)云計算將形成“云-邊-端”協(xié)同的效應(yīng)，提升物聯(lián)網(wǎng)方案的完善度和體驗。云計算廠商未來的戰(zhàn)略布局將著眼于如何提升“云-邊-端”協(xié)同競爭力。

云計算適用于非實時、長周期數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)決策場景，主要強調(diào)精度、處理能力、內(nèi)存容量和帶寬，同時追求低延時和低功耗。而邊緣計算主要適用于實時性、短周期數(shù)據(jù)、本地決策等場景，主要關(guān)注功耗、響應(yīng)時間、體積、成本和隱私安全等問題。未來，云和邊緣設(shè)備以及連接他們的網(wǎng)絡(luò)可能會構(gòu)成一個巨大的AI處理網(wǎng)絡(luò)，共同構(gòu)成行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的兩大重要支撐。

(二)數(shù)據(jù)共享：數(shù)據(jù)共享是“剛需”，數(shù)據(jù)流動是“常態(tài)”

在數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)生產(chǎn)資料，能夠在流通和使用過

程中不斷創(chuàng)造新的價值。但在現(xiàn)實世界中，任何單一機構(gòu)，即便強大如當下互聯(lián)網(wǎng)巨頭，也都只能掌握一部分數(shù)據(jù)都不足以全面、精準地勾畫出目標對象的全部特性。

數(shù)字經(jīng)濟時代，越來越多的企業(yè)需要與產(chǎn)業(yè)鏈上下游業(yè)務(wù)伙伴在數(shù)據(jù)流通和交易領(lǐng)域進行深度合作。因為只有通過各方數(shù)據(jù)協(xié)同計算，才能更好地釋放數(shù)據(jù)更大的價值，提升生產(chǎn)效率，推進產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。在大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景下，數(shù)據(jù)流動是“常態(tài)”，數(shù)據(jù)靜止存儲才是“非常態(tài)”。數(shù)據(jù)共享將成為剛性業(yè)務(wù)需求，推動著商業(yè)流程跨越企業(yè)邊界，編織全新的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)與價值網(wǎng)絡(luò)。

(三)隱私安全：建立適應(yīng)數(shù)據(jù)動態(tài)跨界流動的安全防護體系

未來，數(shù)據(jù)共享和流通將成為剛性業(yè)務(wù)需求。數(shù)據(jù)的頻繁跨界流動，除可能導(dǎo)致傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)泄露風險外，還會引發(fā)新的安全風險。特別是在數(shù)據(jù)共享環(huán)節(jié)中，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)訪問控制技術(shù)無法解決跨組織的數(shù)據(jù)授權(quán)管理和數(shù)據(jù)流向追蹤問題，僅靠書面合同或協(xié)議難以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)接收方的數(shù)據(jù)處理活動進行實時監(jiān)控和審計，極易造成數(shù)據(jù)濫用的風險。

傳統(tǒng)的靜態(tài)隔離安全保護方法將徹底不能滿足數(shù)據(jù)流動安全防護的需求，必須通過動態(tài)變化的視角分析和判斷數(shù)據(jù)安全風險，重構(gòu)以數(shù)據(jù)為中心、適應(yīng)數(shù)據(jù)動態(tài)跨界流動的安全防護體系。

參考文獻

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中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟，《深度學習技術(shù)選型白皮書(2018年)》。

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