时间：2018年12月20日（星期四）08:30-16:10

地点：中国•北京•新世纪日航酒店三层世纪厅

内容概述：随着宏观经济的发展，特别是数字经济的崛起，以及企业自身转型发展的需要，数字化转型已经成为企业乃至政府的必然发展趋势。如何驾驭数字化转型，使政府、企业在转型过程中不断创新、发展乃至壮大，将成为政府及企业所面临的重要挑战。无论是在企业的数字化转型过程中，还是在智能互联时代的发展中，软件都将起到至关重要的作用。特别是，随着大数据、人工智能、物联网以及区块链等新一代信息技术的深入应用，软件的价值和作用将得到更大的体现。

[主持人：鲁飞]

主持人：尊敬的各位领导、各位嘉宾、女士们、先生们大家上午好！欢迎各位莅临2018中国软件大会暨2019首届数字中国创新大赛启动新闻发布会活动现场。本届中国软件大会以驾驭数字化转型走进智能互联时代为主题，汇聚了主管领导、权威专家、行业CIO共同分享深入探讨，对于如何拥抱数字化转型这一重要主题深刻理解和实践精华。2019首届数字中国创新大赛隆重启动，首届大赛以软件赋能数字经济，创新驱动数字中国为主题，旨在通过高端专业赛事，有效促进我国软件创新人才的涌现，加速信息技术融合创新，进而推动数字中国建设。

今天的大会上除了有专业的演讲之外，2019首届数字中国创新大赛隆重的启动仪式，数字化转型促进会也会在今天上午正式成立，同时赛迪数字转型白皮书将权威发布。2018中国软件巅峰之夜企业家活动将会隆重揭晓和表彰2018年度中国软件信息服务业的领军人物、企业和青年领袖。此外还有一本最新的专著将在今晚正式发布。可以说今天一整天大会内容精彩纷呈，相信各位嘉宾一定会不虚此行。

再次提醒各位可以关注微信公众号，今天的大会同时也设有视频直播和图文直播，大家可以转发给你场外或者业内同仁，让我们一起感受一下中国软件业的大会盛况，下面大会正式开始，首先请允许我隆重的介绍今天上午大会的各位领导和专家，他们是：

北京大学教授、工业和信息化部原副部长杨学山；

工业和信息化部信息化和软件服务业司司长谢少锋；

福建省数字福建建设领导小组办公室（福建省大数据管理局）主任（局长）陈荣辉；

福州市人民政府副市长李春；

中国电子信息产业发展研究院院长卢山；

数字中国研究院高级顾问何昌垂；

以及来自我国软件和信息技术服务领域中国大数据产业生态联盟数字化转型促进会的优秀企业家，来自全国近百位优秀行业用户CIO，关注和报道本次大会的媒体记者朋友们，让我们再次响起最为热烈的掌声，对大家的到来表示感谢。

[主持人：鲁飞]

2018年4月由国家网信办、国家发改委、工信部、福建省人民政府共同主办首届数字中国建设峰会隆重举行，并取得圆满成功，得到与会领导和社会各界一致好评。第二届峰会还将举行，举行配套活动，2019首届数字中国创新大赛，大赛由福建省工业和信息化厅、福州市人民政府、中国电子信息产业发展研究院、数字中国研究院联合举办，下面让我们有请相关领导围绕2019首届数字中国创新大赛进行精彩解读，首先有请福建省数字福建建设领导小组办公室（福建省大数据管理局）主任（局长）陈荣辉为我们做主题发言，有请。

[主题发言：福建省数字福建建设领导小组办公室（福建省大数据管理局）主任（局长）  陈荣辉]

陈荣辉：尊敬的杨学山部长、谢少锋司长、卢山院长，各位领导、各位嘉宾，各位媒体朋友：大家上午好！

非常高兴与各界宾朋齐聚北京共同参加2018中国软件大会，与此同时，我们还将在这里正式启动2019（首届）数字中国创新大赛。作为本次大赛的主办单位之一，借此机会，我谨代表福建省数字福建建设领导小组办公室（福建省大数据管理局），对各位的到来表示衷心感谢！

“数字福建”是数字中国的重要思想源头和实践起点,数字中国建设峰会是推进数字中国建设的重要载体。今年4月22日至24日由国家互联网信息办公室、国家发展和改革委员会、工业和信息化部、福建省人民政府联合主办的首届数字中国建设峰会在福建福州隆重举行。习近平总书记亲自为峰会发来贺信，中央政治局委员、书记处书记、中宣部部长黄坤明出席开幕式并发表主旨演讲。峰会期间，来自24个国家部委、22个省（自治区、直辖市）、16家大型央企负责人、17位两院院士，以及一大批知名专家、国内数字经济领军企业、独角兽企业负责人等1000多名嘉宾参加峰会各类活动。参观峰会数字中国成果展的人数超过20万人次。中央和地方89家新闻媒体单位近500名记者对峰会做了大量有热度、有深度的报道。

可以说，首届数字中国建设峰会得到了广泛关注，引起了热烈反响，取得了圆满成功，实现了预期的目标，已经成为我国信息化发展政策发布平台、电子政务和数字经济发展成果展示平台、数字中国建设理论经验和实践交流平台！数字中国峰会在有力推动我国信息化发展的同时，也推进了数字福建建设再扬帆再起航。

即将过去的这一年，我们成功推动一批重大项目落地。峰会期间,超过400个项目与我省成功对接，意向总投资超过3000亿元，其中百亿级项目6个、超十亿元级的项目14个。完成签约投资额421亿元，项目涵盖了物联网、云计算、大数据、人工智能、芯片等多个领域。峰会后，我们持续与峰会参会企业、嘉宾对接，成功落地了64个重大项目，总投资800亿元；并建立峰会对接项目月调度机制，每月召开一次全省数字经济项目建设调度会议，截至目前，首届数字中国建设峰会项目已有155个项目开工，总投资超过1000亿。

即将过去的这一年，我们积极打造数字中国示范区。加强大数据研究院所、物联网创新中心等基础创新平台建设；基本完成省直部门数据中心及信息中心整合工作，推进公共信息资源开放试点工作；建成了全国首张覆盖全省范围的无线政务专网等公共平台；闽政通APP等“互联网+政务服务”得到积极有效推广，成功推动与工信部、航天科工局、中国移动等对接合作，数字福建建设已进入了数字化、网络化、可视化、智慧化融合发展新阶段。

即将过去的这一年，我们精心营造最优数字生态。制定出台《关于进一步推进数字福建建设的决定》《新时代数字福建发展纲要》《福建省加快共享经济发展实施方案》等多份重要政策性文件;印发实施《福建省数字经济发展专项资金管理暂行办法》，发挥财政资金引导作用，带动社会资本投资，促进数字经济发展；牵头举办“2018福建互联网大会暨智慧城市高峰论坛”、第四届中国“互联网+”大学生创新创业大赛等多项赛事活动；成功打造数字福建智库，发起成立了数字中国研究院（福建），组建了数字中国核心技术产业联盟。

明年4月我们还将举办第二届数字中国建设峰会，今天启动的“2019（首届）数字中国创新大赛”将成为“数字中国建设峰会”的重要组成部分，构建起“一会，数字中国建设峰会；一赛，数字中国创新大赛；一展，数字中国建设成果展”的新格局。

各位嘉宾，各位朋友，数字中国建设需要各方群策群力，广泛参与，共同推进。在此我真诚的邀请来自五湖四海的各路精英前来参赛，并衷心希望大家以本次大赛为契机，汇聚政、产、学、研、用多方优势力量，加快推动技术创新和产业应用，通过技术支撑、应用牵引、跨界融合、开放共享的方式，为“数字福建”发展注入新动能，为“数字中国”航向添风、为“数字中国”潮流助力！

最后，祝愿中国软件大会越办越好，也预祝2019（首届）数字中国创新大赛取得丰硕成果！

谢谢大家。

[主持人：鲁飞]

主持人：谢谢陈主任，陈主任为我们阐述了即将出现的大赛，为数字福建发展注入新动能，助力福建发展重要作用和意义也给我们做了详细阐述。

下面让我们有请福州市人民政府副市长李春进行主题发言。

[主题发言：福州市人民政府副市长  李春]

李春：尊敬的杨学山部长、谢少锋司长,卢山院长，各位领导、各位嘉宾：大家上午好！

借中国软件大会东风，今天我们在这里举办“2019（首届）数字中国创新大赛”的启动新闻发布会。作为本次大赛的主办单位之一，借此机会，我谨代表福州市委市政府，对出席创新大赛启动新闻发布会的各位嘉宾表示热烈的欢迎和诚挚的感谢！

福建省、福州市，是全国信息化建设的先行者。多年来，福州市委市政府始终认真贯彻落实习近平总书记在担任福建省长时提出来的“数字福建”发展战略，“数字福州”建设取得丰硕成果。其中，软件和信息服务业基础扎实，先后获批中国软件特色名城、国家信息消费示范城市等荣誉称号，软件园、海西高新技术产业园等园区布局合理，在行业应用软件、IC设计等领域有一批优秀的本地企业；“数字福州”建设领先发展，在全国率先建成电子证照系统，公共信用信息平台位居全国前列，2016、2017年连续两年获得“中国领军智慧城市奖”；基础设施平台支撑有力，国家互联网骨干直联点、“海峡光缆1号”、数据存储中心等投入使用，国家健康医疗、国土资源、旅游等大数据中心或应用中心先后落地，全国首家物联网开放实验室等大院大所已开始运营。

福州，自古以来就是一座充满活力的创新之城。作为东南沿海重要的贸易港口和古代海上丝绸之路的重要发祥地和重要门户，福州向海而兴、拓海而荣，有着浓厚的海洋文化。远商海外的福州人具有开放、包容、开拓的思维。近年来，福州始终坚持创新引领，紧抓“五区叠加”的发展机遇，相继出台了VR、大数据、数字经济发展的系列扶持政策。全市上下传承延续习总书记当年为福州谋划的战略思路，以打造创新型省会中心城市为目标，不断优化创新环境、集聚创新要素、培育创新氛围。

今年4月，首届数字中国建设峰会的召开，对于福州是鼓励更是鞭策，是压力更是动力。今天启动的创新大赛，作为明年第二届数字中国建设峰会系列活动的重要组成部分，将通过为期3个月的比赛搭建平台，探索数据的开放共享和创新应用，进一步挖掘优秀项目，加速产业和人才汇聚福州，推动数字技术与实体经济深度融合。

相信本次大赛一定能汇聚学界业界优势力量，充分释放新兴技术在驱动创新发展、提高治理能力、创新公共服务的巨大潜能，促进产业转型升级。我们将进一步创环境、优服务、强支持，为产业发展提供有力保障。希望，与会的专家学者、相关领域行业龙头企业在活动过程中，为福州的数字经济发展献计献策，多提宝贵的意见。

最后，我想以19世纪英国著名哲学家穆勒曾经的一句话来结束今天的致辞：“现在的一切美好事物，无一不是创新的结果”。最后，祝愿中国软件大会越办越好；也祝愿我们的创新大赛取得丰硕成果！

谢谢大家。

[主持人：鲁飞]

主持人：谢谢李春副市长为我们带来的精彩发言。李春副市长为我们介绍了福州市基本情况，以及近年来数字福州建设取得丰硕成果，并对首届数字中国创新大赛举办寄予厚望。在座各位嘉宾对福州市以及数字福州建设有了进一步全面认识，下面让我们掌声有请数字中国研究院高级顾问何昌垂做主题发言。

[主题发言：数字中国研究院高级顾问  何昌垂]

何昌垂：尊敬的各位领导、各位来宾、各位记者朋友、女士们、先生们：大家上午好！

我很高兴代表《数字中国研究院》参加今天的“数字中国创新大赛启动仪式及新闻发布会”。

第二届“数字中国峰会”将于2019年春暖花开时节在美丽的福州举办。作为第二届峰会的主要组成部分，数字中国创新大赛今天正式启动，对于从事数字中国建设的科技工作者，特别是青年科学和工程人员，这的确是一件令人振奋的大喜事。

创新驱动人类社会发展。2013年5月4日，习近平总书记《在同各界优秀青年代表座谈时的讲话》中指出：“创新是民族进步的灵魂，是一个国家兴旺发达的不竭源泉，也是中华民族最深沉的民族禀赋，正所谓‘苟日新，日日新，又日新’。”

大家知道，加快建立网络强国、数字中国和智慧社会，作为国家发展的重要战略写进了党的十九大报告。

“数字中国”是以中国为对象的国家信息化体系。 “数字中国建设”是以全面实现中国现代化为目标，以新一代数字技术和产业创新发展为引领，以信息资源为核心要素的国家信息化建设系统工程。 “数字中国”建设的具体任务是为我国经济、政治、文化、社会、生态文明五位一体建设提供信息化技术和信息资源支撑。

不难理解，“数字中国”建设是全方位的、多层次的、多维度的宏伟事业和动态进程，必须遵循“创新是民族进步的灵魂”的思想，依靠科技创新和体制机制创新驱动数字中国建设可持续发展，造福于中国人民和世界人民。

当下，人类社会正步入信息化社会，并最终朝向生态文明社会发展。数字化浪潮迎面扑来。数字地球、数字城市、数字社区、数字电视、数字手机、数字家居、数字书刊等等接踵而来，数字技术产品无所不在，如影随身。信息社会正改变人类，改变人们的社会生活。

“软件赋能数字经济”。我们现在正进入一个软件定义的时代，软件无处不在，无所不为，已经渗透到人类社会的方方面面，与我们的生活和工作息息相关，APP已经成为我们每一个人几乎每天都离不开的软件。“一卡通”、“刷脸取款”、农民开始使用手机种地，北斗导航卫星+软件实现无人拖拉机耕作，减少了三分之二的成本。

首届数字中国创新大赛侧重软件创新，这既符合现实的需求，又顺应时代发展趋势，是一个既务实又有远见的选择。

今天，在国际上寒气逼人的时节，举办首届数字中国创新大赛有着特殊的意义。它将凸显我们中华民族不畏艰险、排除万难，坚持自主创新道路的决心。

青年学生是社会上最富活力、最具创造性的群体，是软件创新事业的主力军。我们满怀信心相信，青年学生一定能够在这个创新大赛的擂台上大展身手，尽显才华。

《数字中国研究院》是拜首届“数字中国建设峰会”所赐，于今年4月应运而生，这本身是加快推动建设数字中国的创新举措， 其中一个重要任务就是研究创新驱动数字中国发展战略问题。我们数研院将全力支持首届数字中国创新大赛各项活动，全力支持广大青年学生参与创新大赛。

我们热切地期待，在各界关心支持下，在广大朝气蓬勃、才华横溢的中华青年俊才的热情参与下，在2019年春暖花开的时节，首届数字中国创新大赛将获得丰硕成果，取得完满成功！

[主持人：鲁飞]

主持人：感谢何昌垂高级顾问，接下来共同见证2019首届数字中国创新大赛启动仪式。

[2019（首届）数字中国创新大赛启动仪式]

主持人：同时我们也相信2019首届数字中国创新大赛作为2019数字中国建设峰会重要组成部分，助力数字中国建设发展进程中起到积极推动作用。大会议程继续进行，在我们大会伊始的时候，今天有很多重量级贵宾和专家为我们做主旨报告，接下来有请重量级专家，北京大学教授、工业和信息化部原副部长杨学山为我们带来精彩的主旨报告。

[主旨报告：北京大学教授、工业和信息化部原副部长  杨学山]

杨学山：尊敬的各位领导、各位来宾、各位朋友大家上午好！被邀请参加2018年软件大会我十分荣幸，也感谢会议组织者给我这个机会就软件技术和产业发展谈一点我的看法。

我们社会在变革中，软件技术和产业也在变革中，我们如何来看待这个变革，应对这个变革是软件行业的一个大课题。接下来的19分钟讲四个题目。对于系统集成商来说，我们如何改变一年一年拿项目变成真正和客户建立这样一个同盟关系，而是一年增加10个20个战略合作伙伴。这里面关键在什么地方？在于究竟是推销你的技术和产品还是为用户的价值而构建它的软件和硬件系统，这是根本的差别。

我讲第一件事情，集成商不是推销我熟悉的技术和我能力能够做的事情，而是说我们究竟应该给用户构建什么样的技术体系。其实今天为止，两个角度，用户角度有一个自己的技术体系架构，系统集成商有一个技术架构，这两个现在都存在变革，第一个变革是因为今天我们在技术体系中，尤其是硬的部分，价格和性能已经不是主要因素，我们对于企业和机构应用在硬件上都已经到了天花板，怎么才是安全的、可靠的、便宜的和可持续的。集成商要真正改变，把自己推销自己熟悉东西变成为你的客户谋划。

一定不要以为网络只有公用这一条路，不要以为公用的一定是好的。今天大企业计算架构有了几十年历史积累，这个积累过来今天大体上不合适的已经占了多数，是不是说今天有一个云计算，这个计算架构就抛开，这个问题回答也是需要区分，云计算架构在一个企业一个企业部分环节中是合适的，在另外一些场景不一定合适，也就是说云计算架构不是唯一的计算架构，而是计算资源，我计算成本最低，才是真正需要的。

数据架构原则上我们没有为企业建立起数字架构，原则上我们没有理解企业建立数据架构，我们只为它实现了功能，而没有为它今天和未来的发展，尤其是面向未来数字化、智能化发展，我们没有建设数据架构。

第二，原来主编这个图，对着用户需求周期来进行开发，我们确实需要改变这样的方式，你要把客户变成你的战略同盟，要改变和用户业务周期并行的系统生命周期，也就是说用户这个业务有多长，你的系统生命周期也多长。今天实现这个模式一种方式，而这种方式还会发展，但是我们确确实实要把一次一次替代更换演变成业务系统前生命周期同步的系统生命周期。

第三，我们面临的需求在不断的变革，成熟的软件不再成为增长的主要来源，很多软件已经触及天花板，有的已经触碰天花板好多年了。而且由于触碰天花板之后，后来者很容易复制和替代，稀缺性就会逐渐的减少。需要有新的，大家说这次大会主题就是数字化转型，数字化转型需要很多新的软件，在这个过程中，不管什么样的企业都有人机器来变化，不管是工业还是服务业，还是农业都在发展变化。而变化的重心就是现在已经有的点，或者现在已经有的一个系统，如何在互联网、物联网CPS智能化的环境走，一系列软件都需要在新的环境下重构，为什么重构？很简单，把原来的事结构化变成软件来存在的过程，转向真正围绕我们这个事本身的目的。所以你看医疗系统，逐渐的从病例系统、门诊系统、挂号系统、检查系统，转向究竟怎么才能解决医疗系统真正面临的难题。

如何为一个企业的竞争力提升而发展，但是我们说重构，目的变了，但是怎么做呢？怎么做有两种，一种叫集成，医院系统已经有了，而且很成熟，但是我们要有新的功能，有新的变化，比如说我们要有远程医疗，比如说我们要通过挂号来大家方便一些，比如说电子病例本医院到别的地方也可以用，增加功能来进行重新组合。除了这个之外，还可以把原来的系统扔掉，重新开发一个新的医院系统，而重新开发新的医院系统，就要重新定义，既要有整体的定义，还需要有足够的一个定义，定义新的系统，围绕新的目的定义新的系统，在新的用户环境下，成为清华大学软件学院王建明院长开场里说的软件要成为数字化转型的主要载体工具，这就是软件企业需要做的事情。

需要适应新的需求软件，一定要回顾一下，分析一下软件究竟是什么。我们说因为很多软件都是从国外引进过来的，大部分人是在引进软件之上进行二次开发，来适应用户需求，做一定调整。我们来想一下你用这个软件怎么开发出来的，三个最核心的东西，第一个是系统，第二个是逻辑，第三个是数据。集成电路的软件还是操作系统，还是数据库，还是后面一系列更加逐步面向应用的软件，一个成熟的商业化软件，它的核心就是必须把这三个东西弄清楚，其中最重要的是系统，比如说集成电路，集成电路的软件它的系统是什么，我们通常会把系统定义为集成电路由一个一个出来的单元，我们如何把它用好，来完成我们设定的功能，集成电路芯片的设计。其实错了为什么错了呢？这个系统不是集成电路本身的功能，更主要的是这个集成电路是干什么用的。集成电路是变相应用作为系统中的一个构成部分，定义系统实质上是开发软件最关键的部分，然后才是逻辑和数据。下面那一行我认为特别重要，所有的软件是围绕着给定的事，围绕着通过这个事情产生价值，没有事产生价值，软件就是零，不管你是开发还是应用。我再重申一遍，我从来反对，以后也反对，软件定义一切。

第四，不管是系统集成企业还是软件开发企业，我们说整个行业整个社会在数字化、智能化转型，我们自己是不是做好了数字化和智能化。尤其是我们的软件企业，我们的人能力特别强，逻辑思维特别厉害，所以都有自己的一套意识，中国软件和印度软件比较，其中一个重大不同，就是我们个人的能力太强，个人的个性化体现太厉害。这就使得个人的知识和能力变成企业整体的知识和能力，带来了极大的挑战，而我们在讲数字化、智能化转型，实际上其中有一个很重要的内容就是如何使得人员工管理人员知识经验变成企业，而不是个人。所以我们同样要做数字化和智能化的转型，对于不管是软件还是系统集成，其实数字化、智能化的转型比传统企业更重要，为什么？因为我们软件企业面对的技术和对象的变化，比别人，比制造业、服务业更加快，你们想一下是不是这个道理，所以如果更加快，我们要使得我们有效的能力积累和避免员工，包括管理者的路径依赖，技术路径依赖和认识路径依赖，需要抓紧做好企业自己的数字化和智能化。

我们的客户对象数字化转型中产生了数字孪生，我们自己的数字孪生就是软件过程和软件模块的数据孪生，平台化把员工包括管理者本人，你的过程本身就变成企业平台知识积累。能不能通过前面的工作实现系统化开发。

今天要讲的就是这些，我要讲的实质上就是两条，第一条系统集成企业，尤其是大系统集成企业，这个转变的核心不是推销你的能力，而是随着用户增长你的能力。第二软件的开发，永远围绕客观对象，载体和工具，是围绕着你要能够实现功能的这个客观存在去走，而不是我主观想到一个东西去推广。原来用人家的软件推广，这些软件在开发的过程中，是积累了多少知识经验，当我们在推广ERP的时候，大家都说是我们全人类多少年多少个经典的知识和经验积累起来的，所以你才可以推广起来，当我们从推广应用变成原产的时候，我们的路径是不是要变一变。

[主持人：鲁飞]

主持人：非常感谢杨部长给我们带来的主旨报告，每次杨部长给我们带来的演讲都是高屋建瓴，让我们引发很多思考，再次用热烈掌声感谢杨部长。

全球经济发展进入数字经济时代，数字化转型已成为传统企业必须要面对的课题之一，企业为什么要进行数字化转型，如何把握数字化转型的时机，相信很多企业面临这样的问题和挑战，在今天大会上我们发起并成立数字化转型促进会，希望借此汇聚行业专家、学者、企业领袖资源，为数字化转型献计献策。

[数字化转型促进会成立]

主持人：数字化转型促进会成立得到了各界专家关注和支持，未来得促进会将会积极发挥作用，必将在推动数字化转型方面做出突出贡献。

[主持人：鲁飞]

主持人：下面有请英特尔中国研究院院长宋继强发表主题演讲。

[主题演讲：智能时代的软件新机遇——英特尔中国研究院院长  宋继强]

宋继强：谢谢大家，今天我给大家分享一下关于智能时代做软件面临的一些新机会。我本身专业也是做软件，只不过后来由于职业发展跟硬件、跟网络，跟人工智能搭边，所以我们看到在未来发展里面，软件业会有很多新的重要机遇。

我们都知道软件市场，软件其实就是运行在一些设备上，除以输入输出数据。未来促进软件新的发展，新的一些因素，包括了AI的新计算方式，各种各样的数据，我们今天的主题叫智能的互联时代，也是数字化的转型。所以从这几个方面我们可以看到未来的各种基础，也是让我们做长期从事软件行业的人有一些新的思考和怎么抓住未来新机会。

首先我们看看所有的软件运行，它的真正落地都要落在硬件上，这些硬件其实不止是设备本身，设备是一个系统，系统是由芯片和芯片之间的互相连接构成。

未来我们要问了，软件运营什么样的设备上，什么是我们未来得主流市场。大家可能都听说过摩尔定律，摩尔定律讲的是芯片业的指数型发展模式，右边这个图讲的是贝尔定律，也是IT界老大，他在70年代就说了也有一个贝尔定律讲的主流计算设备演进，每隔10年左右，最主流计算机类别会发生一次大的跃迁，这个跃迁怎么观察到？尺寸减少10倍，甚至比10倍还多。但是总的用户数也就是装机量会增长10倍以上，我们看到从70年代-80年代大型机到PC机，到后来的智能手机，差不多就是这个趋势。

假如我们把2008年当做是智能手机真正成为一个主流的设备，并且扩展它的生态这样一个时间点的话，过了十年，我们看现在预期未来的主流社会类别是什么呢？因为一个类别建立首先是这个设备形态大家都公认，我们为什么说2018年苹果的iphone2确定智能手机，大家都公认，这种生态可以多种应用，不存在二三百种功能机应对各种不同的功能。上面还可以加很多传感器，联网。就有很多应用开始在上面开发，大量的人学习怎么在智能手机编程。整个产业看来这是一个新的趋势，都在为它生产配件，为它生产附件，为它生产各种各样的周边，这样一个生态建立起来了。

现在我们看又过了十年，实验过很多东西，实验过可穿戴设备，智能家居设备，虚拟现实设备，有没有发生这样的一个变化。而且我们还在想未来还有无人驾驶，可能没有，为什么？我们说预期到2020年会有500亿设备进入互联网，但是我们可能没有一个单一的主流设备，在这个时间点上有很多大的变革，第一是芯片已经发展到了非常极致，芯片可以很小，但是功能很强大，功耗很低也很便宜。存储也是一样的，很便宜。通讯都可以用无线，所以这种计算它可以隐藏在很多地方，不需要依托在一个可见的事情上，可以藏在你的衣服上，藏在墙壁里，所以未来得500亿智能互联设备它是各种平台，可见和可见都有。如果说有这样一种未来的话，我们会怎么去看待，未来怎么开发软件，你的软件可能未必有一个具体的事情，直接去面对，你的软件可能要在终端和边缘端，甚至在云端去迁移。你不知道未来是不是在为DSB做优化，还是FPGA优化，我们看到这个趋势在发生。

就拿接入网做一个例子，现在有很热的词在5G里面叫移动边缘计算，手机接入和网络基站，他就是边缘接入设备，以前只做信号的传输，把你的手机信号转移到后台的核心网，都是用固定的一些DSP、IPG，这个功能很确定，很难做负载均衡，即使这个小区，我们知道小区很闲没人用，这个功能也不能借给旁边很忙的小区用。但现在软件完全定义基站，基站已经被云化了，你看到的基站真正的处理在小的云上面操作，由软件来定义，手机终端也是，以后的无人驾驶车也是，无人驾驶车到底是一个驾驶的车辆呢？运输功能呢？还是有娱乐功能呢？还是有会议室功能呢？可能都有，取决于你在上面运行什么。并且以后无人驾驶车里的软件一定也是虚拟化的，通过虚拟化提供多样性。所以软件还是非常重要的，有很多发展空间。

自主系统的兴起，也是一个重要趋势。刚才讲了好多省，无人驾驶车，机器人，甚至是监控摄象头，这些设备都可以发展到一个自主，自主什么意思？他自己去感知，自己做决策，而且还有行动，同时还要处理一些复杂的行动，比如说拿车，还是以后未来得无人驾驶车为例，第一个他要去观察路上的情况和路标，这是关卡功能，感知功能。根据现在的情况和未来到达的目标，做路径规划，这样引入一些知识规则，路径规划叫决策能力。同时当它确定，我现在到了一个闸口，我要下去了，这个时候一定需要马上去把这个行动做出来，并且马上执行，不能执行太慢，或者决策太慢。同时在交叉路口这种情况，他是有各种的复杂性，也可能有一些这个车辆，这个车辆程序从来没有遇到过的情况，怎么处理这些不确定性和大的复杂性，也是自主系统需要应对，自主系统不像以前计算机程序，它是封闭在一个已知结构化系统里面，办公软件，它是封闭系统，自主系统都是工作在人生活的环境里面，都是不确定性的事件。但是这是一个趋势，我们阻挡不了。

自主系统如果从它的计算加速来看，三个步骤，感知、决策、行动，需要不同方式计算支持，感知是需要快速并且大量并行计算支持，决策的话计算量不是那么大，但是他有多条性能同时做，而且有依赖性。行动就一定要实时，要去做一个刹车，要去做一个变道，该十毫秒做出的决策就得十毫秒做完，一调度调度出100毫秒这就不行了。所以异构计算是一定需要的，我们需要不同的硬件，不同硬件支持特性来支持各种。上面任务，X代表其他的一些加速器。

我们有一个例子，比如说英特尔有不同种类芯片，有CPU处理器，有图形加速器，也有专门做视觉加速。我们可以在一个异构开放平台里面，这是硬件系统，软件呢？软件当然是希望用户可以只学会一种软件开发接口，那就是左边这种，我们叫一种ATI，但是这种ATI可以支持两步走的事情做完，一种做感知层的视觉认知模型在这里做优化，部署的话你选择我是部署前端摄象头，还是部署在边缘计算，还是部署在云端，根据不同的部署可以加入不同插件，帮你去做去优化，这是未来一种比较合理的，把新的能力引入，但是又减小软件开发人员的学习门槛，这是一种很好的方式，给大家介绍一下。

同时这个异构的特性并不是说只体现在系统层面，甚至可以深入到芯片制作上，我们知道以前的SOC把好多不同家的芯片IP，它里面的功能放在一个芯片里面做，但是这个周期比较长，也比较复杂。现在的办法是什么？我们用混搭的模式，直接在芯片封装里面去把各种不同功能芯片，有CPU的，有图形的，还有其他加速器，不同工艺芯片放在一个封装里面，这个封装可以是两维的，当然最好是三维的，这里面技术要求很高，要求很高的封装技术，当然这里面的话编程有它新的接口和要求。

AI是不可以忽视的一个力量，现在AI计算成为制作软件系统里面必不可少的功能模块，甚至可以帮助我们看怎么优化编程方法。AI计算的演进更多解决学习，刚才讲了自主系统是要面对各种复杂的未知的情况，如果我们只有直接的加速功能，我只能加速自主系统，那是不够的，因为我没法保证，即使人也没法保证，今天懂得这里的情况，明天就能处理不同时间，不同领域的情况。在北京可能什么都懂，把我放在以色列，甚至把我放在新疆我也有很多不懂的，这个状态就是这样，已知加未知叠加，做一个人工智能系统和自主系统就是这样。我们必须在系统里叠加什么样能力？就是要叠加能够做学习和适应的，最关键把这三个步骤连起来，通过有概率性的去推算，有针对性的去收集反馈，把反馈和预期做比较，来调整我们系统决策，才能自适应。所以这是很重要的，未来很多系统不是确定性的，现在处理确定性问题，知道该怎么做，但是未来不确定，在这个状态下不是很确定是不是这样，难道你就拿着你选定的70%可能性一路走到底吗？不行。你其实要考虑多种可能性，就像人一样。

举一个实际例子，如果人开车，我看到路上过来一个球，左边有一个骑自行车，肯定要去想这个球带来什么，是不是有人来捡球，如果让这个球自行车的人会不会看到我，会不会躲着我，会不会停住，这都是未知的。自动驾驶视野里面可能根本看不到球的右边有没有小孩，而人可以赶紧左右观察一下，但是自动驾驶摄象头是固定的，这里面一定要用到概率计算，要去处理这些可能含有不确定性数据。概率计算是怎么回事呢？这是老的研究课题，最近因为计算能力提升，又把它拉到了实用程度，首先就是我对这个现实世界是有一个初步的建模的，根据这个模型是一个生成模型，生成一些对未来比如说1秒以后两秒以后的推动，可以推算一下会发生什么，推乱的准不准我不知道，只能有一个概率，准不准需要拿现实发生来去比对，如果真正发生这种情况跟我的团段是类似的，那我知道这个推断还要靠这个模型可用的，如果不类似五，不类似就要去调整，通过在现实学习去调整。

举一个更直观的例子就是说原来观察到的数据不管多少可以用它建立概率模型，但是外推之后一定要去观察去验证，拿我观察到的一些来跟我推断做比较，才能进一步优化我的模型。所以可能以后我们去处理这种未知领域的自主性或者智能性的时候，要引入这种思维，我做的这种架构里面，要引入出力不确定性的能力，这是一个快速的预览，未来在AI计算前沿有哪些东西，不细细讲了，分好几个领域，理论方面小数据上学到东西，自适应，出力不确定性，算法要快，便宜，并且可解释，因为很多领域不可能用不可解释的模块去处理，一定要有可且十性。硬件方面我们在芯片的架构，异构的组合，都继续在推动，最终是希望在应用层面上达到很好的功能经济性和缩短上市时间。

最后讲下数据，数据非常有意思，做软件的人，数据就是我的主要被处理对象，我可以处理对象中间的结果和最后产生的结果，现在我们发现数据角色变了，不再只是被动的，可以主导一些东西。我们看一下这个数据未来是怎么产生的。未来人产生的数据，只是一小部分，而更大量的数据来自于各种设备，自己能够工作的设备，还有环境里的设施产生的数据。这个数据的资源是非常大的，所以我们说中国是世界数据第一大国，这是毫无质疑的，现在来做数字化，中国也是非常好的时间，但是要释放数据价值需要好好理解用什么样计算方法来去释放。因为数据既是资源，它也给我们很多启示。数据作为一个资源，可以供我们对世界进行感知和理解，这里用AI算法，要有很好无线通讯方法传输这个数据，5G有各种方法对不同数据进行处理，单一个渠道数据可能不完整，但是多个渠道有很好的洞察研究五，分析增值都清楚。讲一下知识洞察，观察到数据只是这个世界一小部分，还有很多东西是人知道的，要把它综合进去。

举一个例子，咱们现在交通路口，这些摄象头，它都观察到了很多数据，但是这些数据很简单被分别送到车牌检测，闯红灯检测，这是很直观很简单的事情。但是人知道，这些在一个交通路口布的这些摄象头，其实是蕴含着很大的重建这个三维空间的能力，如果有足够的能力可以重建这个投影，如果有这个数字上升体的话，对这个十字路口有更深的洞察，有一个上帝的视角在看这个事情，可以给所有进入这个十字路口的车辆提供预警，不管它的视线有没有被遮挡，这是结合了知识，结合了领域模型，结合数据对于我们的洞察。

探索新的计算模式是必须的，传统辩证方式是已知过程产生答案，那个时候是程序员的工作，程序设计师的工作，深度学习是AI现阶段已经通过数据来训练出程序中的一部分。下面这个阶段如果我们是处理了复杂的系统，它同时做很多不同的事情，这些事情之间互相有关联，可能有不确定性，光靠一个深度学习是不够的，我们要结合更多的类似于人的这种处理方法，所以有一种神经拟态计算，把多种学习东西放在一个盘子里让它去学，通过强化训练，让它去适应。还有量子计算，当然更高级，现在一般也没有很多人去用它做商业化应用，我先跳过，英特尔里面做的研究。

讲一下即使我们要做会学习的软件的话，我们其实也希望有硬件支撑，要不然很费力，如果有一个支持多个模型一起做不同领域的学习，并且在这几个学习中间还可以互相产生关联的话，那就非常像人学习的方式，我们可以把深度学习带来的感知能力，模仿学习带来的这种快速启动，少数去启动，冷启动的能力，强化学习带来的适应能力，概率学习计算带来的不确定性处理能力都放在一起，在一个能够支持去学习去迭代的芯片去做，这是非常好的。但是这个同样也需要在软件层次建立很好的供应链，让大家通过一定例子去学去用。

未来软件的创新机遇很多，非常多，刚刚开始数字中国创新大赛非常好的，大家需要有全面视野对于未来有哪些可能性，创新就是把最新的一些技术综合加以利用，做最有价值的事情。AI领域的、芯片领域的、数据领域的可以帮助我们突破，而且跨学科合作非常有帮助。可以跟芯片领域人聊，跟系统计算领域里的人聊，都有可能聊出意想不到的结果。在做软件的时候现在要超越自己这个领域，同时考虑到未来很多领域都是端到端优化，终端、网络、边缘、核心网最后到云端形成一个回路，有了这样一些全面思考，一定会为未来软件创新带来很大的发展，谢谢大家。

[主持人：鲁飞]

主持人：谢谢宋总为我们带来的主题演讲，下面有请北京赛迪顾问股份有限公司总裁孙会峰为我们隆重发布《赛迪数字转型白皮书》。

[《数字转型白皮书》发布——北京赛迪顾问股份有限公司总裁  孙会峰]

孙会峰：尊敬的杨部长、各位企业家代表，非常荣幸再次参加中国软件大会，由我们代表赛迪整个课题组，包括数字化转型促进会发布今天对于数字转型一些认识和判断。

第一个问题整个数字转型从政府企业以及从IT的能力，数字转型能力供应商角度来看怎么理解这件事，如何来认识。大家都谈到这个问题，数字转型是必然趋势，为什么是必然？首先我们看随着计算、存储和网络连接能力的提高，未来没有互联网，未来所有企业都需要，这个互联网的理解就有可能是实实在在的所有的企业。

基于实时在线所有企业，每一个企业，无论它的外部连接、内部业务还是说应用的流程方式，新的方法去构建它，因此我们看到无论今天我们讲到互联，数字驱动，或者叫软件定义等等，背后都需要ICT硬件支撑和整个数字化理念对于企业的重构。这样才能提高企业竞争力，使我们创新能够跟得上市场节奏。

第二点需要打造这样的企业，其实我们看到无论是我们自己，推动整个软件和信息服务业，来倡导企业上云推动工业互联网等等，包括工业和信息化部一直推的两化融合，两化深度融合，很重要一个方面能不能运用新的支撑体系和能力来助推国家，助推行业，助推企业能够其他跃升到新的轨道上，按照新的方式来运营，新的方式来参与世界经济竞争，这是一个很重要方面。

我们看发达经济体出台自己的促进措施，从企业的探索实践来看，无论是世界一线企业还是过类一线企业50%把数字化作为很重要战略，不仅仅是一个信息化的概念，可能是一个企业能力重构。

第三个方面数字化转型创造了很多机会，这个机会不仅仅像传统认识上催生数据化应用，带来软件、硬件服务各种消费需求，这是一个方面。更重要的我们过去讲ICT产业是一个自身的规模体量足够大，软硬件在一起。更重要的是这样一个产业渗透非常强的，对于传统产业的效率提升，效益的提升，竞争能力的重塑其实发挥了很重要的作用，因此我们看无论讲从质量提升，还是从竞争能力提升，还是讲效率提升，还是工业大国向工业强国转变。这样一个因素，或者这样一个助推力都是必不可少的。因此从这个角度来讲，数字转型是一个去推动企业高质量发展的重大议题。

第四个方面数字转型整个国内，在数字转型方面指数非常高的，2019年的时候我们达到了2.8万亿，主要的提供能力所有市场和客户。而在这样一个行业里面还是维持比较快速的增长，看我们经济增速也是6.5、6.8，市场的一倍以上。所以我们叫新经济，或者新的产业形态，或者说培育新的动能，很重要的一个抓手。另外一个方面其实我们看到这是行业的投入，比如说去打造智慧型或者服务型市场，提升城市管理水平，还是推动制造业转型，做“互联网+”制造业，工业互联网等等，其实有很大程度上在引入，在使用ICT技术，来推动企业数字化改造。比如说工业机器人，过去我们认为它是一个机器产品，今天看作是电子产品，产业边界之间融合产生的新的物种，这样的物种是IT发挥非常大的作用。无人驾驶汽车，未来从功能讲仍然是代步工具，但是和传统汽车概念是完全不同的，具有计算的能力，具有识别的能力，需要高效的信息互通和互动，从而优化出来不同的路径。这样的一个东西和我们传统的车发生了很大的变化，我们的车厂是提供终端的还是提供控制平台的，还是使用以后的客户连接的，这里面有很多空间可以想像得。因此我们看数字转型的高投入也必须高投入才能够推动我们企业不断的提升竞争力。

基于这样几点判断和认识，前面做了一些工作，我们持续在做企业数字化转型一些规划，所以我们这一次做的时候专门去调研了300家企业高层管理到具体的IT部门，他们在数字转型方面所做的一些工作面临的一些问题，在这里给大家分享一下。

首先我们有一个这样的样本，大家看到这300个有效问卷，大家看一下其中有一个数字，制约数字转型主要因素，因为我们今天来的客户有一大半属于供给方，我站在一个第三方角度更多反映需求方关注的是什么。大家看最重要的一个就是缺乏数字化转型战略，我们还没有完全来认识或者说对于未来数字化转型，我们到底怎么办。为什么呢？我以前讲过道理，解决这个问题唯一把CTO提升到更高层面，不是一个部门级的负责人，这是一个很重要组织制约。IT是一个决策层，而不是支撑部门，这才能做到。

第一个问题缺乏顶层设计，数字战略非常模糊。很多的企业在实践中，数字化转型最重要是粗放管理到精细化管理，从管理软约束变成硬约束，部门条块分割变成实时快速的能力总和，其实很重要的一个方面，大家有没有这样一个认同，我们过去的信息化更多的主导基于流程的管控来提高效率，如果转化成一个数字企业首先要做的，可能需要这样，我的组织到底怎么建，我的支撑能力到底怎么建，我的内外部合作伙伴和客户怎么连接，而不是在延续既有组织体系之下，上了一些管理工具和平台，延续了过去方式，这次调研中包括走访发现，多数的企业高层次认识，并没有那么充分，不相信未来已来。

第二个问题对数字化转型认识是不足的，当然这有两个问题，一个是传统的IT部门企业的内部部门更多的把它认为是解决业务流程那些问题，落实高层一些指示，对于流程约束，一些建议，效率提升，更多提升在流程化。如果要完成这个数字化转型，应该是基于业务的整个资源能力重构，这样资源能力重构，其实是企业内部的一个利益和权利的再分配。所以这个有很大的阻力，我们讲数字化转型一定是一个一把手工程，就像我们做智慧城市也是一样的，一定是市场需求。

第三个问题数据流通不畅，组织模式亟待变革。你去实施数字化转型过程中到底怎么样来组织，绝不是ICT部门，或者IT部门能够解决的，也不是买一些硬件软件就能解决的。所以这里面就涉及到业务流程的再造，组织模型再造，要打破部门壁垒，实现数据共享，融通，甚至实现它的再价值化。这个数据的视角和口径绝不仅仅是企业内部的，过去在做数字化转型企业讲到，内部都可以掌握，但是需要外部的、行业的、竞争对手的，这些视角如何来打通，那这就需要我们在组织方式上做一些变革。

第四投入方面，投入有增长，但是我们来看仍然有45%左右在持平，当然今天企业很困难，也有不同的两个认识，在企业当年当前运行不是那么谨慎的情况下，有的企业在加大投入收缩业务，加大数字化转型业务。也有的企业想我的行业不怎么景气，这个时候应该削减，看待数字转型视角问题。如果看成成本周期就应该削减，如果看成一个能力周期，我们应该投入，这是最重要一个问题，所以讲的判断是一样的，如何认识这件事，能不能从战略上重视这件事这才是根本。

第五个方面缺乏数字技能和人才储备。这是我们对中国企业ICT员工在总数中的占比，我不知道今天来的有没有传统企业IT部门嘉宾，1.5%，我们看欧盟是4，这个比重是非常低的，为什么低？很重要的就是我们对这个部门认识，刚才我讲到你把它变成能力中心很快壮大，把它变成成本中心你就想尽办法节约成本限制条约。这是一个非常重要的现状。也是制约企业数字化转型的一个关键。

基于五点判断，如何做数字化转型，课题组也花了大量时间，如何管好用好企业的数字，开展数字化转型，可能要有三步工作，评估一下，你在数字化转型方面处在什么样的阶段，可以是同行业的，也可以是这些行业里面我整个处理质量的水平。我在哪几个方面是短板，就像看病一样，吃药之前总要先看病，搞清楚问题出在哪里，哪里是短板，哪里是不足，与同行业同类的水平差距有多大，差在哪里。第二方面去开展数字转型的一些战略规划，我知道我的病因到底怎么做，先是咳嗽还是先发烧，我觉得这里面有一个战略问题，不可能一蹴而就，而且数字化转型不可能是实施一个数字化项目就解决所有问题，一定是持续迭代的过程。所以你要有整套战略布局，战略的规划和实施的节奏。第三个方面当然也需要很好的合作伙伴，借鉴业内先进的思路和方法工具来解决自身的问题，所以说如何来进行评估，我们觉得它不仅仅是信息化技术，不仅仅是选型，更重要的要涉及到企业的方方面面，比如说它的商业模式如何设计，内部治理水平如何提升。数字化的战略如何制定，我觉得这是很重要的一个方面。所以我们做的是一个数字化的事，但是你的视角一定是全企业的。才有可能把这件事想的周到，在实施的过程中避免遗漏。

第二加强数字化转型规划，我们讲你要对你的发展战略、业务战略、商业模式、信息化现状等等都做出清晰理解，行业怎么样的，行业的趋势是怎么样的，我决定实施什么样的数字化转型战略，什么样的业务，什么样的模式跟这个都有关系。就像所有的手机厂商提出，我的手机是什么呢？不仅仅是一个产品，而是我给客户建立连接的一个载体和工具，大家看到，我们对这个产品的认识和定位就发生了变化，所以我不追求单台手机的高价，追求这个手机好用，给客户建立连接以后可以变一次交易和永续的服务。当然你对这个产品的定义不一样，你所实施的战略也不一样，你所构建的体系也不一样，这一点是非常重要的。

第三有效的去选择能够帮助我们落实这样数字转型方案的合作伙伴，这里面我们要注意，主要分三个方面来看，一个是基础能力提升，比如说我们的硬件设备，还有一些专业服务，还有应用综合类服务，在这里面一定是一个团体性作战。当然我们作为供给方来讲，我们也有合作伙伴共同来满足客户的需求。这是我们所看到数字转型几个步骤。

针对这些能力我们评估了一下，数字转型Top100供应商，涉及到软件、硬件，涉及到服务，涉及到专业应用，这些企业其实是有力的落实或者叫实施企业数字转型，来提供非常强大的支撑能力。当然这些企业里面大家也可以看到，专业类的服务还是占非常大的比重，因为基础设施是通用的。第二个靠50亿以下收入企业还是占多数，我们希望越来越多，在这个企业里面迸发出百亿级千亿级企业，我们有三万亿的体量怎么不可能产生千亿的需求呢。

第二区域分布，多数来讲集中在这两段，给经济体量、经济活跃程度，产业属性有很大的关系。

另外一个在走访的时候也详细梳理一下在不同行业里面，其实这些企业都做了大量工作，有成功的案例，为什么讲，IT技术的实施有很强的行业属性，IT技术是通用的，行业专门支持，因为在做数据转型的时候一定要知道我们客户是什么行业，行业特征是什么。我们要深刻了解行业，才能了解客户。数字化转型过程中，有两种路径，一种是接进来，IT接进传统企业，实现升级改造，这样一种方式熟悉所有ICT应用，短板在于对于行业企业背景业务模式了解是有限的。还有一种找出来，企业数字化做的非常好，完全可以衍生出新的业务。现在工业互联网也有大量这样的企业，所以我对这个行业非常熟悉，两种路径都对于企业去实现它提供了非常好的帮助。

以上是我给大家汇报的内容，谢谢大家。

[主持人：鲁飞]

主持人：感谢孙总给我们带来的分享和解读，下面让我们请出超图集团总裁宋关福发表主题演讲。

[主题演讲：地理智慧赋能数字化转型——超图集团总裁  宋关福]

宋关福：各位朋友大家上午好！有朋友很奇怪，地理两个字居然跑到软件大会上来了，有朋友更奇怪，地理能谈的上智慧吗？我们来看一下1800年前，刘备三顾茅庐，诸葛亮隆中对，296个字，非常嘎小的利用战略规划，这里面大量的使用地缘政治分析，分析了东南西北的势力，最后提出了东和孙权，西取益州等等策略。以前在形容一个人有顶级智慧的时候，一定是这两句话，上知天文，下晓地理，地理有可能谈的上智慧。

160年前的时候伦敦索豪区发生了霍乱，那时候对霍乱不知道怎么回事，几百个人，整个索豪区快成了一个空城了。医生拯救世界发生不是医术，他把染病死亡的病人他家住的地方标了一个地图，他发现这些人围绕一口井周围，有可能喝了这口井的水染病了，找街道的人把这口井封住了。一张图找到了病原，解决了这个问题。

在IT时代地理智慧又升级了，有三个S，全球导航卫星系统GNSS，第二个是遥感RS，第三地理信息系统GIS，前面两个S是两只眼睛，GIS是大脑。到现在地理智慧提出这么一个金字塔，很多行业开始用GIS地理可视化，地图上呈现数据会更漂亮更直观，但是这是非常基础的一层。第二层的地理智慧是地理决策，用它的一些基于位置空间分析能力为我们做出辅助决策和地理决策，是更高级阶段。第三层阶段是什么呢？地理设计，以前设计建筑的时候只是考虑建筑本身是不是最优化，是不是最漂亮，光照是不是好，但是我们把它放在一个城市环境里来看的时候，可能其他建筑会影响它，它也会影响其他建筑，所以要把地理环境因素考虑到里面，需要地理设计才可以更优化。最后是地理控制，无人机无人车等等，用地理的一些方法，位置的方法来做控制，这是地理智慧四个层次。

从下往上，越往上越复杂，从上往下越往下越成熟，用的最多的是最下面的，但是不能止步于此。地理智慧我们认为也是赋能数字转型的重要力量。比如说举一个例子，地图慧开了一个在线网站，上面提供商店选址功能，现在瑞幸咖啡是一个一年之内迅速火爆全中国的企业，地图慧商业选址能力为瑞幸咖啡快速扩张选址提供很大支持，他用了这样一个技术。我们可以在城市里面把那些关心咖啡想喝咖啡的人他们分布情况找到，去告诉瑞幸咖啡应该在哪些地方开店，这个是企业例子。

在政府里面有更多的应用，地理智慧可以赋能智慧城市建设，城市智能里面我们要实现真正智能必须实现跨部门信息融合做综合决策。但是要做这个事情必须把跨部门信息对齐，能对齐信息方式只有两种，一种时间对齐，另外一种按位置对齐，实现跨部门位置信息对齐更多用空间位置对齐。是当我们把不同部门的数据都用同样的位置，同样的地图叠加在一起的时候发他们的问题在你里。地理信息是整合其他信息的框架信息，它是一个基础信息，我们有一位院士也提出来，GIS是智慧城市操作系统。

地理智慧可以在城市设计里面，刚才提到了地理设计，城市设计是地理设计非常重要应用领域，以前我们知道城市规划，是一个很宏观的，二维图，再往下就是建筑设计，中间有一个非常巨大的地带，这个就是城市设计的地带，以前是缺失的。每一个单体商务模型放在一个城市环境评价是不是最优的，是不是挡住别人的光线和视野，这是最近几年住建部在推的一个非常热的应用，城市设计。

说到GIS，GIS产业链是很典型的哑铃形状，最下面是数据厂商，上万家企业做这件事情。最上面做解决方案的应用软件的厂商，有政府、企业信息化、军事。中间是一个介于数据和软件应用之间的是GIS基础软件，刚才讲数据厂商有上万家，软件的应用厂商有几千家，基础软件两个国家中国和美国，其他印度尽管他们软件业也不错，基础软件玩不了，其实在中国市场两个品牌。其实我们说GIS平台软件或者基础软件是一个基础性的软件，介于数据控和操作系统之上，介于应用系统之下的位置，其他位置跟中间件很接近，我们看到白皮书把超图列为专业应用类，1008家开发商在做，华为也是我们合作伙伴，我们是一个支撑性的软件。

作为支撑性软件另外一个特点就是复杂度非常高，一位院士告诉我某office代码是五百行，windows五千行，超图是一千五百万行，复杂度非常高。地理智慧升维也在不断进步和发展，二维到三维，以前二维图看的很多，现在三维也在发展，无人机或者有人飞机上五个相机，一个向下，其他四个倾斜的，一行一行飞过去倾斜摄影，每个建筑的侧面各个角度被拍了无数张照片，这是大数据，非常杂乱无章的数据，仍到一个软件里面计算可以把模型算出来，非常简单。但是这个三维模型高真实、高精度、高效率、低成本。

室内的三维怎么办呢？有激光点云，这个是激光点云三维图，它是一个点，三维的坐标，同时带颜色。这张图看起来像照片了，这个就是点云的密度非常高，这就是激光点云的成果。还有一个就是BIM，BIM在设计和建设阶段，建造阶段发挥了非常重要作用，但是BIM要实现全生命周期比较难，BIM+GIS实现建筑设计到城市设计，区域设计，整体外观更完美，在建造阶段可以结合摄象头传感器来做，同时在运维阶段更需要GIS，他来做后期的物业管理，应急管理，这就是BIM+GIS，真正实现建筑全生命周期。BIM是建筑细胞模型，城市是更大的，GIS把建筑之间的连接关系道路地表的地貌还有地下的管网管理起来。

同时GIS可以支持3D打印，这是一个场三维的例子，要做一个光照分析，这个地方盖一个楼会不会被别的挡，红色是日照比较长的，蓝色比较短的，怎么看到里面的？这样一个模型可以扒开看到里面的情况，场三维模型在全球率先推出。污染严重的地方在哪里，可以把污染不严重地方过滤掉，剩下就是污染严重的。

地理智慧升维从传统数据到大数据，GIS与大数据有非常密切关系，以前经常讲80%的数据与位置有关，IT需要GIS，大数据时代更多的大数据是跟位置有关，超过80%，我们觉得IT需要大数据GIS，第一个是分布式的，带位置空间大数据的分布式管理。第二个层面基于GIS和位置分析功能提出分布式的空间分析算法，大数据分析算法，还有大数据可视化。这个大数据引擎很多数据结构，数据存储方式，流失数据处理，包括实时路况计算，有数据传进来自动算出来实时路况，这些都是我们在平台产品里面内置了，包括很多分析，模式分析等等，如果有位置大数据分析GIS平台，这些公共的东西我们要做好，甚至包括大数据可视化技术，热力图，这里面算法我就不讲了，看看可视化技术。包括表达分布状态，各种网格图，这个是一个热力图，这是一个六边形网格图。这些都是在我们产品里面，平台里面内置了，同时还可以打造这些表达连接关系的图，比如说轨迹图或者分析图，这是一个三维的轨迹图，T3航站楼飞机怎么下来的，这是直线OD图还有曲线OD图。同时还有很多动态空间可视化技术，右边这个点居住的小区他们的人找他们去哪儿上班了，我们可以用OD分析找出来，也可以用手机芯片分析找出来，知道今天开会的人从哪儿来的。

这是地铁运营时间，天通苑早晨出来的人去哪儿上班了，国贸从哪儿来的知道，国贸往外走，天通苑往里走，天通苑是一个睡城这是一个动态热力图，天上航班分布。这是 北京出租车动态轨迹图，这是重庆出租车动态轨迹图，三维城市里面看到出租车在哪些街道比较多。这是一个出租车下车点，重庆有多少车在哪个地方下车，可以做这样分布式分析。这是一个动态风场图，风场和降雨的变化。这个是刚才讲大数据可视化技术，其实GIS软件技术还在不断发展和变化，GIS不同的技术，第一跨平台技术，可以支持国产芯片，包括X86芯片以外的，包括支持各种操作系统。

第二个就是云GIS技术，支持三大云GIS技术，包括自动化编排，包括云原生其他技术，这个已经到了一个新的阶段。

第三个就是新一代三维技术，还能做很多都是。第四个是大数据GIS，GIS比较火的CCTB，当然我们还有一些新的技术正在研发，一个是AI+GIS，我们已经做了一些算法出来了，但是他还没有形成一个体系，我们还不敢叫人工智能的GIS，还是说AI+GIS，遥感影象上，卫星照片下来自动识别，哪个地方出现什么东西，可以自动识别。再一个就是区块链跟GIS结合，我们也在探讨，这个更早期，不太能够预知未来产生什么样的体系性东西，GIS软件技术发展情况。这是我大家汇报的内容，谢谢大家。

[主持人：鲁飞]

主持人：感谢，非常感谢宋总给我们带来精彩演讲，接下来有请北京久其软件股份有限公司CTO傅士光为我们发表主题演讲。

[主题演讲：以大数据与人工智能，赋能新时代——北京久其软件股份有限公司CTO  傅士光]

傅士光：各位朋友大家上午好！我作为今天上午作为最后一个议题，给大家带来以大数据和人工智能去赋能新时代。作为最后一个演讲的主题也希望后面内容有更多的干货分享给大家。

我主要内容有这么几个方面，第一个新时代是什么，久其软件在新时代定位是什么，作为久其产品基石和新时代做了哪些赋能实践。根据IDC的数据在数据大爆炸时代，我们利用的数据沧海一粟。同样在这么多数据里面，从公共事业，政府和教育还有媒体，还有医疗保健这块，每年这个数据基本都在93%以上，在这里面的话也有82%以上数据都是非结构化数据。到2020年基本上平均每个人每分钟产生1.7兆的数据。

从国家层面在互联网、大数据和人工智能与实体经济深度融合方面，国家也有很多政策，做这方面的支持和推动。在数据大爆炸时代我们发现新的四化，是哪四化呢？一个是世界数字化、数据资产化、连接全球化、应用智能化，作为久其软件跟财政部也有21年的合作，提供智能化应用的时候仅仅考虑国内是不行的，需要跟全球来进行连接。结合底层技术，以及平台工具，最终为我们客户去赋能解决问题的企业。

久其大数据也在政府和大企业集团里面已经提供很多实践，这里面一些数字我就不一一列举。久其软件从1997年成立一直到现在，久其软件从成立之初就是做平台，凭借久其报表这一款产品实现上市。上市之后企业做很大投入。2014年通过资本运作也收购了百度出来的团队，把它大数据技术和久其平台融合在一起，现在我们已经发展到8.0。到目前为止久其软件现在归纳起来的话，总共有8大能力，分别从数据采集、建模管理、数据集成交换、存储处理以及数据资产可视化、智能挖掘和数据质量管控这八个方面。

从整个产品架构层面来看，支持从各种来源的，比如说业务系统的离散报表的数据，物联网数据，用户行为数据，以及互联网数据全面采集，都是对应一些产品。互联网数据采集这种工具，在这之上我们也知道现在已经修改太多非结构化数据了，我们整个存储和计算，也是采用这样融合的架构。

对于这种非结构化的数据，我们也是基于完备的存储这种能力。对于物联网和实时的数据，我们也对应着这样一些支持，各种各样数据进来之后，需要一个强大的数据治理平台，对各种类型数据统一进行管理。我们也提供了像敏捷BI、机器人、先觉、久数云，去支撑各行各业的应用。

久其大数据能力也从传统统计分析延伸到模式概括和知识发现，结构化数据分析延伸到非结构化的文本数据，辅助理解的数据可视化分析比较到便捷化和智能化分析能力。

作为各种各样数据进来之后，通过什么样数据治理方案，这里也有一个自主研发基于大数据战略数据库，BigDB，可以对各种数据来源进到我们这个数据平台之后，用各种数据挖掘的一些算法，处理一些算法，这些数据进行处理，尤其像文本和视频类的，对接数据进行结构化之后，进入到大数据库，进入各种主题数据分析库。数据资产管理和管控，提供可视化数据底层，或者大数据应用。在很多场景里面，原来大家做一些数据分析，数据进去之后我改不了，只能全部删了重来，但是我们这个数据库支持它。这是产品一些界面，用起来的话就是跟用传统数据库是一样的，但是他提供了横向扩展这样一些能力。

从数据采集这块，也有原来的ETL产品，扩展到流数据采集，填报数据采集，互联网桌面数据采集。这就是我们跟政府和交通部门合作的时候，我们对物联网的数据也有一套完整的架构，数据各种方式采进来之后，通过Flink流处理引擎，实时性非常高。对于互联网数据今年推出一个采云，数据采集的产品，我们目标就是什么呢？让互联网数据唾手可得。

从产品角度做了大量的优化，我们对数据的采集，在现在很多大数据采集可能要技术人员研发人员写程序，不同来源汇总数据。但是我们这个平台提供了浏览器插件，一个小工具。只要对普通的人员，对页面上数据界面上遴选，这个数据可以进行定义，把它结构化或者半结构化拿下来。

有了各种各样的互联网数据，文本数据，视频数据，还有传统政府里面数据库数据之后，需要一个强大的数据资产管理平台，真正把数据变成资产，从整个自己组织结构提的话能把整个数据系统化进行管理起来。这里面从各种来源，应用系统的，各种文件的，数据库数据，可以完整把它管理起来。产品角度将来找数据很方便了，可以去搜索，查找这些数据，数据找到之后，可以在资产平台上看到数据有什么特征，也可以做简单分析。同时对这些数据的话，都是有哪些来源，这些数据被谁使用的，这样的关系能够完整最终呈现出来。

有数据资产管理之后，各个部门之间需要对数据进行交换，我们在这里面也提供了完整的数据交换的平台，从各个系统的源端，各个系统目标端，中间提供了各种各样的一些书记管控、监控、授权、交换的质量保证，安全保证，脱敏等等功能。产品的一些截图。

在大数据之外的话从久其实践里面，我们发现越来越多的客户需要结合AI，真正能够帮他解决各种各样的问题。久其也在这一两年做的一些实践，主要是在这三大领域，有财务领域，对智能报帐、客户预测、智能审核做了使用。还有文本要素抽取，以及视频分析和视频数据结构化。第三个是钢也创新应用方面，对交通视频数据，法院智能分析，信访智能分析，智慧监狱。

在法院裁判文书这块，我们在大部分的法院里面，做完裁判文书之后，基本都是文本化的数据，对后续的分析和应用非常困难的一些事情，我们通过AI的一些算法，把这些数据变成SML类似结构化这样一些数据，这样才能实现，现在在法院里面提的非常多，告诉你这个案件大概胜诉可能性多大，医疗里面最有价值两块数据，一块是住院病例，第二块是手术过程中的影象数据。在这里面的话我们对住院病例也是采用AI算法，真正把里面的病症、疾病，他的病史这些信息提取出来。在这里面能看到刚才那种文本这些数据，基本上把它结构化了。结构化之后采用深度学习的算法，我们发现其实这里面提取准确率是非常高的，基本上能达到一个比较专业的医生去把这个病例提取出来。跟协和医院合作完这个事情之后，腹主动脉瘤动因到底是什么，什么因素引起的，这些疾病跟自己生活习惯有什么关系，价值非常大，这也是提供了这样一些管理的系统。

下一个智能分析，我们知道大数据里面非常关键一块是什么呢？大数据的可视化，但是可视化这个事情推了很长时间，但是大家用完之后感觉解决不掉自己痛点，很多场景下想的数据不一样的，看看今年收入是多少了。都要提前做大量的工作，我们目的就是为了解决这样一个问题。在行业里面做的不一样是什么呢？他们可能把各种各样的分析报表做好了，并且打上标签，真正做到从语义理解这个角度，包括后面整个完整，数据进来之后，建立知识图谱，真正想要的数据，自动化组织和呈现（播放视频）。

基本上能实现，要想要一些数据的话，自动根据理解把底层数据组装出来，最有可能要的几种方式呈现出来，在这里面将近十年数据模型。在视频这个领域，做了大量视频结构化的工作，在这里面搭建视频分析引擎，视频流接进来，这里面有一个分析引擎，我们想扩展任何算法进来的话，只要符合规范，把视频处理插件放在视频算法库里面，对应把这些数据结构化出来。结构化之后这个数据跟我们在视频又是一一对应的，数据调取，价值判断。

因为政府将近三分之一国有资产使用久其软件进行管理的，这里面如何做好资产调查，怎么把实物跟线上资产对应起来，把他的笔甚至连水果，还有电脑桌子椅子这些东西自动识别。同时这个是在总部，在这里面通过视频技术，这个人现在正在喝水，正在打电话，但是这些数据把它提取出来，在智慧法院里面其实用的非常多，大家靠人工去查，在法官审案过程中有没有违规接打电话，因为我们这套系统自动把实时发生行为和数据把它优化。

下面也是在不同的区域，这个区域不需要实施这个项目的时候到现场做各种各样的工作。包括最后一张图，这个是在交通，指数里面有一点非常重要，通过这个技术在不同的车道上，虚拟的画上这个线，他就能够对小汽车、卡车、货车进行各种各样的统计，加上物联网数据，运出去还是运进来，真正把政府投资的钱做这个基础建设之后的数据用起来。

我简单介绍久其，1997年成立，深交所上市的公司。我们定位在B2B2C大数据综合服务提供商。从2016-2018年一直是中国大数据企业50强企业，我们也是通过大数据和AI的一些技术服务大型企业集团，我们的政府，久其软件使命也是很简单，软件报国。我们也希望用我们的技术，能够跟企业集团还有政府带来更大的价值，谢谢大家。

[主持人：鲁飞]

主持人：谢谢傅总带来的演讲。今天下午大会在一点半正式开始，接下来进入到午休时间。

[主持人：鲁飞]

主持人：尊敬的各位领导、各位来宾大家下午好！欢迎各位参加2018中国软件大会，今天上午大家可以看到大会内容精彩纷呈，今天下午我们将会由各位专家就行业内的一些热点是进行聚焦，分别是人工智能、大数据、云计算、工业互联网、区块链等这些领域进行热点话题深刻探讨分享和前沿技术动态以及产业发展态势和未来发展机遇都会给大家做一些干货分享。

今天晚间2018中国软件巅峰之夜企业家活动隆重揭晓2018年度中国软件服务业的优秀人物，内内容丰富值得期待。再次提醒各位来宾，屏幕两侧有本次大会二维码，这是官方二维码，大家可以打开微信进行扫描，并回复2018参加本次大会多轮微信抽奖。在微信公众平台上进行图文直播和视频直播，可以将信息转发给没有到场的您的好友或者业内同仁，让我们共同关注一下中国软件业的这次盛会。

接下来开始今天的干货分享，首先有请世界银行前高级数据科学家、华盛金融科技副总裁徐来进行主题演讲。

[主题演讲：未来AI时代与工作性质的变革——世界银行前高级数据科学家、美国国际应用科技研究院副院长、华盛金融科技副总裁  徐来]

徐来：各位尊敬的领导、各位来宾大家下午好！祖国的科技发展，经济各项发展非常快，互联网、电子商务、人工智能、大数据等等高科技应用好多方面已经引领全球，各项经济指标足以证明这一切为我们的祖国点赞。

包括世界银行集团10月底的时候，有一个全球营商环境报告，中国从去年的世界排名78，到今年一跃到46，所以说我们的国家不但从政策方面有了非常好的开放政策，而且我们的企业做的非常好。再一次为我们国家点赞。

许多人不断听到对未来得世界有着奇异的想象，我们将不再需要高速公路了，机器人可以到处为我们的生活带来许多方便，医生可能用3D打印机人造心脏换取人的心脏。今天互联网技术、物联网、云计算、虚拟现实、网络社会、大众智慧迭代等等。几百年以来，至少自从18世纪初的纺织业开始实现工业化以来，机器正在争夺我们工作机会，一直是备受人们关注的问题，工业化提高了生产率，也让人们担心成千上万的工人可能会失去他们的工作机会，流落街头，创新和技术进步制造了巨大的影响，但他们创造了繁荣胜利。然而今天随着创新进程不断加快，技术渗透到生活方方面面，我们正在经历新一轮不确定的困扰。

它是2019年Gartner七大技术之一，有可能在未来时间带来非常重大的中断，也可能给生活带来非常大机遇。无论是汽车、机器人还是农业，自主事物是用AI来执行传统上由人类完成的任务，智能的复杂程度，既有不同也有非常多的相同之处，自主事物使用人工智能进行更自然交互，五种不同环境中有海洋、陆地、空中，更重要的是数字。刚才一直在讲的数字中国，数据，给我们今天带来的一切的一切，他们都具有不同程度的能力调节以及智能。

数据科学家现在拥有越来越多的数据来准备分析和分组，并从中找出结论。市场将从专注于开发人员的合作的数据科学家转移到使用作为服务提供预定模型独立运营开发人员，这使更多开发人员利用这些服务更加提高效率，这个趋势也导致虚拟软件开发人员和非专业公民应用程序开发人员主流使命。

边缘计算是一种拓扑，大家看一下这就是几个趋势，这是趋势4，其中信息处理和内容收集传递更靠近信息源，并且将流量保持在本地，减少他的迟缓。目前该技术在大部分重点是在物联网的信息，连接分布式的功能，再过10年，边缘设计传感器储存机损以及高阶AI功能将会不断增加。

未来的10年改变用户与世界的方式会有非常多的不同，不管是AR、MR、VR，这些会让我们更有一种身临其境的体验，让世界跟我们更加连接在一起。智能空间在关键方面发展，不管它的开放性也好，连通性、协调性、智能性等等范围。量子计算，量子计算机对我们来说是非常重要的，它的能力远远超过了现在的计算机，为什么量子计算机会给我们这个时代带来了如此大的力量，量子计算机可以同时处理数百万次的计算，在商业上价格合理，既可靠，而且服务的形式，进行量子计算。

提问，如果说今天想找到一个答案非常容易，我们可以去百度，可以去谷歌，提问提出一个好的问题，要比找到一个答案难的多，我们应该鼓励年轻人，同仁提出非常有价值的问题来。

芯片，在讲到芯片的时候大家都知道，许多的故事都围绕着芯片发生，不管从CPU也好，GPU到现在的TPU。我不知道大家知不知道为什么5G这么重要，芯片为什么对于我们来说，对于我们国家这么重要，最近这些故事，5G为什么是科技战略未来制高点呢？因为5G速度比4G提高了30倍，用户平均体验数据率提高了10倍，频率提高了3倍，关键的是能支持500公里时速高速公路，大家一直在讲5G，一直讲芯片，为什么我们国家一直要制造，要研发我们自己的芯片，它的重要性在哪里。一个芯片对我们国家有多么重要，大家听到这个5G就知道，为什么最近发生这么多事情。

我国正处于经济发展新旧动态连续转换的关键时期，国家高度重视人工智能与大数据产业发展及其在促进创新驱动优化资源配置，推动经济转型升级，提升政治治理，能动等方面的作用，网络数据社会与现实社会的有机融合互动以及调节，形成AI感知，大数据管理分析与应用服务全新生态系统，政府机关职能重构企业服务模式重构，个人择业重构调整，将是本次生态革命一个非常严峻的考验。

机器人的普及，标准化生产流行，机器人正在接受成千上万的重复性工作，并将消除发达经济体和发展中国家许多低技能工作，会给我们国家许许多多的工厂带来很多的变革，所以说必须要重视这些，而且在我们的孩子小学生，他们长大之后，许许多多工作都不存在了。这是一张在世界银行刚刚发表的世界发展报告中的一张图，大家可以看一下，在2018年哪些技能需要比较少，哪些工作他的数量会降低，大家可以看淘宝网出现在世界银行的报告，2019年世界发展指标报告里面。

我最近一直在中国还有美国，很多的大学讲人工智能时代人可以做什么，非常巧合的是今年的2019年世界发展报告主题是工作性质的变革，在工作性质变革的时代，我们人究竟要做什么。全球经济持续增长，贫困率已经降到了历史的最低水平，人们很容易忽略一个非常迫在眉睫的挑战，那就是这个主题，工作性质的变革。

科技是世界发展的催化剂，科技、技术正在创造机会，为新的变革作铺平道路，提高生产力，改善公共服务，但是我们也应该做好为未来准备更多的挑战，重视到未来许许多多工作可能不存在了。新兴经济体经历着非常大技术转变，而技术的转变到这个工作性质变革，无论未来得社会发展到何种地步，人力资本投资是非常重要的，这也是世界银行这个报告一直在强调的，要做好对于人力资本的一个重视。

投资人力资本要做什么呢？这三类技能在劳动力市场上非常重要的而且是与日俱增的，那就是高级认知技能、社会行为技能、预测适应能力的技能组合，这三样技能非常重要，而且儿童早期发育也是要非常重视的，对孩子早期发育形成人力资本基础是非常重要的阶段。

这里讲了一个例子，大家可以看一下，在瑞典1943年的家居企业，他花了多少年，70多年，他的收入达到了多少？在世行报告中也讲了中国企业阿里巴巴花了多少时间，他的收入是多少。技术传播的速度越来越快，技术改革导致了人们更加难以预测在不久的将来，哪些工作需要技能会迅速的发展，哪些工作需要技能可能会被淘汰。在过去技能转变需要几个世纪才能完成，在今天几天就可以发生翻天覆地变化。似乎要求人们一夜之间需要有新的技能，可能你学的是法律，明天需要你有写程序的技能，所以说朋友们，今天这个大会对于我们来说，对于中国今天来说是非常重要的。

所有的东西都是一种流动的状态，都在不断的改变，下一个时候每一滴水不知道往哪儿流，但是地球是有吸引力的，我们知道它是往下走的。商业趋势也是必然的，总体趋势一定可以预知的，当你一直处于学习状态的时候，我们每一个人都是新人，所有的东西都是不确定的，你永远都是无知的，就像我每天都在学习，每一个人都是在知识面前，我们都是无知的，所以说面对新的东西，每个人都在不断学习。很高兴有这个机会跟大家做这个分享，终身学习不断学习，谢谢大家。

[主持人：鲁飞]

主持人：非常感谢徐总，接下来请出软通智慧科技有限公司战略市场与生态中心总监崔士勇为我们做主旨报告。

[主题演讲：借力新兴技术，使能新型智慧城市核心领域——软通智慧科技有限公司战略市场与生态中心总监  崔士勇]

崔士勇：大家好！很荣幸能代表软通智慧科技有限公司参加本次中国软件大会，并与在座各位领导、嘉宾一起交流和探讨有关中国智慧城市建设的话题。今天我要跟大家分享的是软通如何建立新兴技术，使能新型智慧城市核心领域的一些实践与思考。

首先我们来一起看一看，近些年来中国智慧城市一些市场机会，以及中国智慧城市未来发展方向和建设目标。近年来出台的关于中国智慧城市的一些政策，在此我就不逐一给大家进行解读了。

据预测到2018年我国智慧城市市场规模将达到7.9万亿。新型智慧城市与以往智慧城市相比有哪些不同，新型城市更加注重为您服务全程全时，城市治理高效有序，数据开放共融共享，经济发展绿色开源，网络空间安全清朗，未来在新型智慧城市所聚焦的核心领域。以往智慧城市建设目标主要是为了解决城市中各种城市病，而新型智慧城市主要是为了提升城市治理现代化水平，实现城市的可持续发展。以往的智慧城市发展速度是以管理为核心，为了满足政府部门的业务需求，而新型智慧城市主要是以服务为核心，主要是为了提升人民群众获得感幸福感，以往智慧城市关注重点以IT基础设施建设为主，新型智慧城市更加关注以数据为驱动，提供促进产业服务，以往智慧城市主要以政府投资建设为主，新型智慧城市更加关注产城融合，以及政企合作。

不言而喻城市拥有最多的应用场景，这些应用场景涵盖了政务、产业、民生等方方面面，同时这些场景会不断产生各种各样的大数据，包括了物联网大数据，互联网大数据，政务大数据，以及时空大数据，这些大数据进行融通，激发更多的应用场景出现。所以说我们对于技术创新和业务创新来讲，城市是一个非常重要的平台。

结合智慧城市我们反过来看有哪些趋势，有哪些新兴的技术可以帮助到城市的发展。大家都在谈新兴技术，可能涵盖很多方面，如果面面俱到的话在精力和资源有所不足，研究当下新型智慧城市里面有哪些非常重要，要加入投入。第一点物联网蓬勃发展开启万亿级市场，加速城市智能化和万物互联场景。我给大家列一些数据，IDC报告2020年为止世界物联网设备五分之一将来自于中国，中国物联网2020年可以达到2.4万亿，物联网最大机遇就是城市。同时物联网技术也推动着人工智能、云计算、边缘计算向前发展和创新场景的出现。

智慧城市领域技术趋势之二就是数据的蓬勃发展，数据是城市重要核心资源以及生产资料，也是塑造城市竞争力绽裂制高点，各种前端设备以及各种网络和产融大数据在数据平台上进行融汇分享之后，将会释放数据的价值，他主要应用于城市治理、产业服务以及行业数字化转型和民生服务等方方面面。

在智慧城市里面最重要另外一个技术趋势之三智慧城市建设过程中需要城市数字化技术，其实就是云数据平台。这个云数据平台可以支撑各种前端和网络的接入。第二点就是海量数据的汇聚和共享，第三点各种智慧应用的支撑以及赋能，如果没有这样一个数字平台，将在智慧城市建设过程中产生越来越多的信息孤岛，甚至技术孤岛，当然也会产生越来越多城市病。如果没有这样的平台，我们建设智慧城市只会停留在概念。

这张图就是我给大家分享的有关智慧城市综合解决方案通用架构图，最下段就是有关各种数据源各种前端接入，中间就是云计算和大数据，现在当下所时髦的这种中产，我们会提供各种微服务，各种微服务可以通过各种组合打包，会形成各种基于行业的解决方案，大家看到这是一个非常大而全的，我们每个企业很难做到面面俱到，我们的精力我们的能力资源要有所聚焦，专注于擅长的事情。

所以说基于我刚才提到的新型智慧城市的这种建设方向和目标，软通聚焦于这个城市刚需，专注于智慧城市重点领域核心领域，结合我刚才提到的在智慧城市里面的新兴技术几点技术发展，再加上现在目前城市刚需，形成了五大方向，未来城市发展五大方向，作为软通聚焦点。分别是大数据+政务服务，物联网+城市治理，大视频+公共安全，云计算+产业服务，互联网+数字生活。同时还有一点我们需要数字化平台，就是城市云平台，主要用于对于前端各种大数据、物联网、云计算等等包括人工智能进行技术上的支撑，它是一个技术的基石，这个云是非常重要的。

另外一点我提到了数字孪生，智慧城市领域也有概念城市智慧模型，它的重点主要是解决了这种物理世界到数字世界之间的映射，其次就是解决了我刚才提到五大方向，都会形成五个垂直的方向，数字孪生还能解决另一个问题在各个领域抽取关键的要素，建立关键要素之间的关联关系，形成有动态的横向联动，来打通这种应用系统之间的融合。

城市云不仅仅是技术支撑，当然更是应用的入口以及数据汇集点。城市云平台上通过提供单一入口，为市民提供便民服务。第二点在城市云之上进行生态建设。第三点城市云上这种大数据，可以提供增值服务，进行公司化的运营。第四点支撑分享经济，支撑大众创业万众创新。第五点因为城市云基于各种城市的，城市云可以提供个性化服务，也是城市的名片。

所谓的数字孪生，其实在智慧城市领域更专业的叫法叫城市智慧模型CTM，最早由IBM提出的，它主要关系到城市不同网络基础设施，环境一些核心要素，包括个人、组织、业务、交通、通讯、水、能源等这些不同的，这些系统不是零散的，而是一种协作的方式，相互衔接，而城市本身则是由这些系统组成的更宏观的系统。如果说物联网是智慧城市的神经网络的话，我认为数字孪生或者城市智慧模型更像是城市大脑中的知识和认知。

基于城市智慧模型，软通与美国的麻省理工合作，做了这么一款产品，顶层设计的城市进行顶层设计产品，它是用来智慧城市科学评估、规划设计和城市仿真，融合了城市智慧模型以及城市的多规合一要求，可以对城市进行这种多维分析，了解每个不同城市自己的优点和缺点，针对我们的不足之处可以做哪些改进，可以进行一些分析，找到一些解决问题的办法。

接下来我再跟大家谈一谈五大方向，首先第一点就是大数据+政务服务，软通在这方面提供三大块解决方案，第一个就是所谓的云数据中心，第二城市大数据，大数据中心，第三就是互联网+政务。这三大块是非常有逻辑关系的，首先对于一个城市没有基础设施或者重复建设城市来说，首先提供云数据中心，为了帮助他进行快速部署弹性扩展，这样可以大大降低成本，避免重复建设，使用资源像使用水电气一样进行按需付费。有了基础设施以后必然会建立各种系统，我们在所谓城市大数据中心，可以帮助他去打通各个行业各个企业甚至政府各个部门委办局之间的信息孤岛，打破这种壁垒，进行互联互通。第三点释放数据价值，我们可以把政府现在做智慧城市一开始主要是用于内部办公，将来可以把它对外对市民和产业提供服务。

五大方向第二就是物联网+城市治理，现在城市方方面面可以通过物联网感知到，在这里面提供很多综合性方案，比如说城市顶层设计，我们提供的IOC，所谓的智能运营中心，智慧环保、智慧水务、智慧安监、智慧交通、城市生命线、智慧工地等解决方案，这个虚拟仿真刚才我已经提到了运用城市社会模型对城市进行顶层设计的一套工具，智慧中心有两大功能，第一就是用于这种所谓的决策管理，第二就是用于应急指挥。智慧环保一是它能提供网格化监测，对一些重点区域重点企业污染进行实时监测，环保大数据主要进行环境治理问题，帮助我们回答三个问题，第一个污染来自于哪里，第二污染将会去向哪里，第三将如何解决。智慧水务这块解决的不仅仅是城市内居民的用水问题，更重要解决水利工程，帮我们进行河流管理，地下水监控，包括水土保持，水资源监控等等。智慧安监主要是在生产领域进行一些安全因素的识别和防范，智慧交通主要用于交通流量分析，还有车路协同等等。城市生命线这个是智慧城市里面特有的，主要是针对桥梁、建筑、地下管城市硬件设施，市政设施维护。智慧工地用于工地扬尘、噪音，包括一些未知的安全隐患监控和识别。

五大方向第三就是大视频+公共安全，利用大视频、人工智能、边缘计算来实现人脸识别、车辆识别，包括一些危险的因素识别。这样我们在这里面为了满足平安城市、雪亮工程、社会综合、融合指挥。平安城市里面大城市重点区域进行资源部署、视频监控、网格化管理。雪亮工程县乡村三级联动社会力量参与治理。社会综合社会网格化管理，政府提供服务，对弱势关怀。融合指挥提供多种通信技术，多警种合成调度，以及多种警务手段保障。

五大方向第四点云计算+产业服务，主要是通过云平台，城市云平台来聚合生态，提供各方面SaaS化服务，首先在这里面提供关于智能制造、智慧文旅、智慧园区、互联网+电子商务、智慧农业。智能制造提供在线ERP，工业大数据的服务。智慧文旅非常亮的一点，大家都知道现在有环保，环境污染的治理，但是有很多城市做工业起家的，如果把工业工厂停掉的话，安排一条转型之路，包括很多地方文化旅游是非常重要的出路。绿水青山就是金山银行山区，智慧文旅很好的支撑了区域经济的转型升级。智慧园区我们有工业园区、物流园区、高新园区，在这里提供相应的配套服务，同时可以把园区里面所谓智慧路灯这些方案打包进来。互联网+电子上午方面，主要是响应国家号召，进行农村下乡，出口这方面，有农村电商、跨境电商解决方案。支付、物流、通关线上线下服务。最后一块就是智慧农业，主要针对科学种植，农畜科学养殖，以及养殖之后所谓的追踪溯源，食品安全，提供这方面的服务。

五大方面第五块就叫互联网+数字生活，民生服务这一块。在数字生活里面我们提供了这种智慧社区、乐业空间、创新体验中心、智慧医疗以及智慧教育。在智慧社区我认为这个是非常重要的节点，因为大家知道社区是一个城市的细胞，如何把社区设计的非常好，你可以在社区里做很多事情，所以我们在这里提倡一个微小概念，社区里涵盖很多功能，不必上班跑到一两公里以外，看病跑到另一个地方，社区里尽量能满足各种需求。我们在里面提供一个微城服务平台，满足社区居民的一公里生活圈，十公里工作圈，这里面可以工作生活看病，教育，尽量能在这里面解决这样的问题。后期的所谓乐业空间主要是解决了十公里工作圈问题，希望为中小企业及个人提供创新创业双创线上线下服务。创新体验中心将创业成果可以展示，进行招商引资。医疗和教育我就不跟大家细讲了。

基于这五大方向，目前智慧城市是一个非常大的蛋糕，是一个非常大的蓝海。同时它又是非常巨大而系统的工程，任何一个企业一个组织都不能单独去搞，所以说我们需要政产学研用联手，构筑智慧城市生态体系。感谢各位聆听谢谢大家。

[主持人：鲁飞]

主持人：谢谢崔总给我们带来的演讲。崔总为我们介绍建设新型智慧城市所需创新建设，下面有请亚马逊AWS首席云计算企业战略顾问张侠进行主题演讲。

[主题演讲：云计算助力企业创新和转型——亚马逊AWS首席云计算企业战略顾问  张侠]

张侠：尊敬的各位领导、各位来宾、同行们大家下午好！今天非常高兴有机会来跟大家做一个分享，在20分钟时间为大家重点介绍一下亚马逊云计算整个的新的发展。本世纪有一个说法，信息化重新进入了一个黄金时代，各种新技术层出不穷，大家也都了解，这些新的技术里面云计算是非常关键的技术，云计算衬托起了大数据、物联网、人工智能等等，云计算也成为现在新常态。今天的主题是数字化发展和数字化转型，亚马逊当然是从2006年第一个推出了云计算，目前一直也在引领着云计算的发展。

亚马逊在刚刚举行的大会上也跟大家分享了针对一些分析公司的报告，目前亚马逊云计算在全球占有51.8%的市场份额，超过一半还多一些。后面的四家加起来大概占到不到25%，不到四分之一，其他的占到25%，占另外的四分之一，整个是这么一个情况。

云计算到现在为止可以说发展的非常迅速，亚马逊也帮着很多企业，先是帮助创业公司、物联网公司开始使用云计算快速的成长，最近有大量传统企业，进行数字化转型，非常概括的目前云计算所能够提供的，云计算远远不是说只是提供一些基础的，云的存储，那些太简单了，云计算基本上可以把任何一个信息化需要的这些服务都可以利用云的方法按需使用，按使用量计费提供给大家。所以大家看到现在提供大类的各种各样云计算服务，包括互联网、区块链等等这些新的内容，都是可以以云的方式直接提供给大家，让我们企业在数字化转型过程中集中做一件事情，在自己的行业里面怎么样去差异化的创新，这个成为最重要的，云可以提供快速的方法论，快速的尝试，如果一个思路转化成一个系统，这个系统工作可以马上换一个方法，这个是云计算的真正最大意义，他带来的敏捷性、灵活性。

我就给大家报告一下，重点的结合在两周前刚刚在拉斯维加斯举行的全球技术大会上发布了很多新产品，媒体也有一些报道，结合一些发布跟大家汇报一下云计算的现状。整个亚马逊云计算一直在持续推出新的服务和新的功能，这张图跟大家讲我们推出新的服务。比如说去年推出1430项，今年到大会开了之后已经推出了1800多项新的服务。大家看到整个云计算里面，现在推的新的服务功能，平均每天都是有好几个内容，真的是日新月异。

这些成功主要是和客户在一起做的，无论是优步、Airbnb哪一个新的公司起家都是从AWS云上开始的。在国内同样有很多杰出的公司，很多年轻人用四五年的时间获得10亿美金的市值，完全是很可能的，这里面有很多案例，时间原因我就不给大家展开细讲了。

全球企业大规模上云，几乎没有一个行业不使用云计算，在国内有大量好企业，创新企业开始使用云计算，包括一些政企客户，介绍这些更多是授权签了协议，允许跟大家分享的。整个亚马逊在中国，一个是在北京区合作，一个是在宁夏，这两个区域都是完全拿到了中国所有的营业执照，云计算服务牌照，拿到了三级的认证，在中国完全按中国政府合规合法的要求，而且把这些数据都全部存在中国，两个大区里面，为大家提供这样的服务。云计算其实给整个信息化带来了很多重要的发展，云计算的IT已经和原来的IT有很大的区别了，很多服务原来从来没有过的，现在在云上都已经推出了。我分几个点稍微给大家做一个介绍，这四大方面比较突出的，一个在计算方面，从虚机到容器和函数，一个是整个大数据分析方面，我们现在从原来的比较的是批量的数据，历史数据，现在处理海量实时数据，人工智能是非常热门的话题。

人工智能和大数据通常是结合在一起的，人工智能能做的一件事就是来处理这些海量的大数据，而且特别快的做出一个预测，当然物联网和边缘计算这是另外一个话题，这个话题时间原因今天没法展开细讲了。

跟大家汇报一下亚马逊云计算，先从安全方面，提供全套很多关于云安全的服务，从认证到加密到密钥的管理，到整个云上的安全分测等等，公有云的这个云，只要使用的对，更安全，比什么都安全，既可以在私有机房，或者私有云安全，也比混合云更安全。安全当然是一个话题，但是现在已经证明，每年出事故报告拿出来一判断，很容易得出结论，公有云做好完全可以更安全，这个是大家要理解的一个概念，公有云不是放在互联网上了，什么人都可以拿一堆数据，公有云有很多方法，包括VPC，整个边界管理，整个黑名单白名单边界控制，可以做的非常安全。完全可以把计算的这些服务器放在云上，通过你自己的专线连到云上，这个是没有问题的。

从整个计算服务上，跟大家讲，这一段时间最重要的，从虚拟机发展到两个很重要的概念，一个是容器，一个是函数，我可能想了解一下，让大家也互相跟我配合一下，已经熟悉容器的朋友请大家举手一下，百分之十几，不到20%，我有点惊喜。只有百分之一二，有很多工作要做。其实目前在信息化的领域里面，国外基本上关注点都在这两个领域，一个叫容器，一个叫无服务器，容器总的来说就是把这个虚机进一步虚拟化，一个虚机上准备好很多完全和硬件操作系统应用，像一个集装箱准备好，整个应用放在这儿直接启动，有开源解决方案，也有很多亚马逊自己独特解决方案，亚马逊解决方案，一个叫ECS，一个叫EKS。但是因为这些解决方案基本上全世界范围，80%都部署在云上，亚马逊作为辅助提供出来。去年亚马逊推出服务，直接在云上管理EKS，这个是一个非常重要的领域。

绝大多数IT系统这么跑的，不是跑在自己的机房里，也不是跑在一般的机房。无服务器计算大概四五年前推出的，计算本质是什么，一段代码，需要两个条件，他就需要跑一下，云其实很适合干这件事情，另外给我告诉什么条件需要跑，什么样时间需要跑，除此之外什么都不用管了。这个当然现在推出了很多新服务，本次技术大会在全球范围内在推，第一个所有人最关心的服务叫什么呢？直译过来是鞭炮，在云上用一个开源方法做出非常微的微机，来这里面做服务器计算。

先用无服务器计算快速做一个测试，如果通过了，我可能研究成一个容器的部署，容器的部署就可以在全世界任何地方把这个软件往里一仍马上部署就完成，这个叫容器的部署，所以这个是一个很重要的概念。再来看另外，在数据方面，当然最重要是存储和数据服务，这里面提供全方位各种各样的数据存储，从块存储，到对象存储，对象存储是什么呢？可能了解AWS的朋友知道，叫S3，这个服务2006年3月14号亚马逊推出的第一款云服务，也是全世界整个公有云时代推出的第一款服务，现在全球绝大多数的数据都是放在S3上，各种各样的视频，各种各样的东西，背后有S3拖着他们，把前面打包，包装成其他服务，或者某些公司，但是这个服务是由S3来提供的。这个叫做对象存储，存的东西可以是任何一个东西，可以是MP3、MP4、图象，存什么都可以，它也是现在数据弧的基础。

另外各种各样的文件类的存储，弹性的文件服务，去年推出的两款新的服务，这个是把PC的服务器这种文件存储连那个服务器，直接托管在云上，因为我们发现windows部署68%是部署在AWS领域上的，在AWS领域上部署的是微软windows，我们推出了一款这个服务。数据迁移，这是一种专门为高性能计算来设计的存储模式，非常有效，直接在云上提供这些服务，所有这些服务是我们继续领先各行业，根据客户的需要继续创新，因为我们说了95%的服务怎么来的，这么多服务非常简单，就看客户需要什么。有这个市场有这个需求，我们就努力为大家工作，把它转变成一个服务。当然还有很多数据迁移的工具，今年也推出一些功能。

另一方面在云的管理方面，虽然越来越多企业开始使用云了，云的管理还是非常专业工作，很多人不太会做这个事情，为此我们这次推几个服务。第一个跟大家汇报一下我们现在推出一个概念，这些概念叫做着陆区，在企业里面先有一个区，在这个区里面直接引入云计算，在企业里着陆，这里面实际上怎么研究？放在企业设置好要使用云的这些东西。与之相对应推出一个服务，控制台，既然有着陆区，需要有一个飞机的指挥台，这个服务做什么呢？直接帮助一个企业体翁多帐户环境，快速开始上云。因为大量企业现在在做这个事情。

第二个推出了一个服务，整个安全管理的，第三个推出服务就是这个，AWS Lake Formation，传统大数据是一个把数据存下来，做数据多维度分析，从数据库到数据仓库，再做多维分析，基本上是历史数据。直接在杂的存储里面，直接做数据的处理。这一类数据弧，还有很多细节，很多工具，这个也都搞了十几年了。针对数据弧应用，数据弧虽然很好，但是比较专业，需要一些人搞几个月，把所有工具设好，比以前自己买好很多了，还是不够快，可以在几天之内都直接在云上成套部署好数据弧的应用。必须得跟上那个节奏，才能保证这个创新。

下面以更快速度介绍其他新概念，推出了Timestream，为什么呢？因为我们也有内存数据库、图形数据库，去年推出的海王的，但是今年推出时间序列的，这个为什么重要呢？互联网时代新的数据来存在这里，因为只有一个值，还有一个时间标签，它的信号就有一个时间序列。用时间序列专用数据库存，效率高的多，价格便宜的多。超级记帐，也是专用的。

从关系型、键值和文件、内存式、图形、时间序列到分帐式没有任何一个IT公司能够提供如此全方位云的新时代数据库。在人工智能方面我们推出了一系列新的服务，跟大家报告一下其中有两个很重要的，这两个把亚马逊云的关键个性化服务提供给大家，你直接不需要学习方法可以使用，另外还推出一个基于强化学习的十八分之一尺寸的，这个引起很多轰动，从云中心直接通过卫星上的，我们还推出了两款芯片，直接用云上。时间原因跟大家汇报到这儿，云现在无疑是数字化创新的最重要一个工具，亚马逊在这里不断为大家服务，提供的服务非常值得大家了解，使得我们可以专注于自己行业创新，使用IT里面最先进的最时髦的工具。谢谢大家。

[主持人：鲁飞]

主持人：谢谢张总的演讲，关于亚马逊AWS云服务介绍。现场来宾非常多，今天下午是干货分享。接下来给大家安排一个轻松的环节，进入抽奖环节。

[主持人：鲁飞]

主持人：继续精彩的演讲，下面请客出去的是来自杭州中奥科技有限公司技术总裁张登为我们做主题演讲。

[主题演讲：AI时代之政务智能化思考——杭州中奥科技有限公司技术总裁  张登]

张登：尊敬的各位领导、各位嘉宾大家下午好！首先非常荣幸代表杭州中奥科技跟大家做一下政务智能化方面的一些思考。首先我简单的介绍一下中奥科技，中奥科技成立于2008年，当时我们的一个理念也是秉承奥运理念，相当于想创造更奥、更快、更强信息化服务能力。经过10年时间我们一直号称自己是大数据时代的一个弄潮儿和不断实践创新过程，目前我们的核心业务集中在警务、交通和市监三个行业。截止目前为止我们在几个行业内产生了超过100个比较有效的深度服务客户算法，包括现在我们有超过10个省份和30个地市的不同程度具体影响，超大型数据和一些用户实践使用。浙江省政府共建大数据方向重点企业研究院，以及科技进步奖，对我们进行不同程度的认可。

在这个过程中我们始终秉承一个理念，基于我们是一家行业型的大数据公司，一直在做的一个努力就是让数据的价值最后变成业务的价值，在这个过程中，包括G20作为核心的安保厂商，包括近些年物联网大会安全支撑，都是基于大数据能力。

我简单的分享一下我们虽然成立于2008年，服务整个政务已经将近15年时间，那个时候政务信息化初级阶段，大部分工作以OA和运维为主的系统。其实2008年-2012年开始网络化，称之为网络化和数据阶段，系统之间产生一些互联。其实在2012-2016年之间伴随着人工智能最具代表性的视觉应用成熟，其实政务领域也开始初步的思考现在提的特别多的概念，包括智慧新工业、新警务等等一些新的理念，数据驱动，但是实际上到目前为止我们只能称之为是整个人工智能的初级阶段，或者弱人工智能它所做的事情是什么呢？是大量的替代人工需要去繁杂处理的工作，同时想达到一定效果，需要大量的人对人工智能训练，大量的训练样本，告诉机器什么样的东西是对的，什么东西是错的。

举一个最典型例子，咱们在交警对于非现场执法，包括近些年新型违章，以及最近交通事故出现的新的变化，随着城建来讲，这种遮挡车牌的大货车造成的事故，一个民警坐在电脑前筛选超过15000张照片，发现哪些车辆可能是肇事车辆，截止现在为止人工需要判别几十张图片就可以达到这样一个效果，这个就是人工智能所带来的初步转变。实际上在接下来的过程中，随着2016-2017年期间自然语言的存储，以及现在互联网各种智能手段的重建，其实在接下来向着高级人工智能转化的过程中，所产生的一个命题就是基本上我们的多模态数据进行进一步融合，业务知识会指导我们的整个智能状态进行进化，对人工智能产生无感知变化，多了一个工作伙伴，出现了人和人工智能共建智慧这样一个过程。

具体的来说，为什么会产生变化，因为现在的政府跟原来特别大的不同，集合大量公共事务知识以及需要智慧决策的群体，为了提升民众对于人的生活服务和满意度的提升，一个是对内的管理支持。第二个就是对外的有效服务，让民众感觉越来越精准，刚才也提到其实像中奥的话整个浙江省建设最多跑一次，包括交通大脑，我们是在整个的后台提供非常主要的一个数据支撑和服务的厂家所做的一个工作，这是围绕这些方面进行演进。

从大的智能政务的范畴来讲，包括很多，包括公共安全、交通管理、市场监管、教育、国土资源、住房等等。今天我会简单围绕公共安全介绍一下我们自己在十年的信息化过程，在将近六七年大数据两三年人工智能践行的一些思考。

我们的认知也是比较简单的，所谓的大数据时代人工智能的时代，真正带来一些价值和改变，为什么刚才也说了信息网络化和数据化是带来第一个改变过程，本质上的原因在于知识只需要相互进行共享交换，只需要通过不同的智慧和一个知识创造所产生。总体上来讲，其实从公共安全来讲，核心关注服务、指挥等等。我们的认知是什么呢？最核心的构成有三个部分，第一个部分其实就是数据采集，包括现在大量的衍生各种视觉、听觉其他方面所产生的一些设备。第二我们认为很重要的，仍然处于数据智能时代，需要进行大量多模态数据融合，基于数据之间的碰撞，我曾经对大数据有过这么几个方面的论断。

第一大数据的依据，它所发生的第一个作用基础条件属于标准的。第二个理念原来建大数据，其实是建一个大的数据池，我很形象的说过其实我们是圈了一片地，把原来分布的不同地方烟囱搬到了一个园区里面，最重要范畴叫数据连接，真正打通数据之间的关联，让数据之间形成一个网格化的模型。第三很多地方遇到，我曾经也说过三个词，存储是廉价的计算是高昂的，代价是高昂的，如果说我们今天拢了五千亿数据，但是我们可能需要花一年甚至两年时间算出来，其实无论是服务于公共安全还是服务于任何都是没有价值的，所以大数据环境下如何进行针对特定的目标去形成重组，把数据变的有价值，这是我们做数据治理建设数据中台非常重要的。第三多模态数据经过数据治理全部都形成，刚才亚马逊的专家也谈了数据库，国内现在有两个流派，在政务的领域中数据一旦产生资产，数据一旦产生连接，需要使用更多智能化手段，更最后重要构建各种各样的人工智能也好，机器学习也好。

我举个简单例子，智能设备在公共安全领域有非常多，公共安全宾馆人脸比对，铁路应用的非常多了。在其他地方进行一些相对比较混杂的，比如说更复杂的这种区域一些人员的相对管理，会提高一个比较有效的作用。第二个各种隔音的车辆，现在其实对于车辆管控比之前来讲会更加有效的多，我举个例子，随着现在建设，像杭州的整个平台，最早是由我们公司建设运营租给交警的，实际上在这个过程中我们发现，因为机器会变形，镜头会老化，识别度会下降，系安全带、打电话等等产生新的社会问题，基于这些进行解决。包括这种新的技术，去除玻璃对于成像影响。

还有机器人，毋庸置疑现在类似无人派出所等等，解决一些简单的可能是一些日常性的事物，需要去解决的问题。包括今年的互联网大会上，推出了智能警务眼镜，人物的确认等等，包括一些远程无人机。为什么会强调这个？第一个是现在人工智能在视觉、听觉各方面技术促进前端设备边缘计算能力提升，他所产生的一个核心价值除了本身带来的一个数据库，另外一个就是整天讲大数据，一个非常重要的基础，它的解决了让我们能看的懂，听的懂，能够去触达这样一些基本的基础能力，他也为我们形成政务大脑作为信息输入主要基础部分。

第二核心能力，数据治理。这个理念讲的非常多，最早其实是讲新零售，后来包括新工业，现在我们讲的特别多新警务，本质上这些所谓的新模式是什么，就是数据驱动，通过数据实现更多的体现，数据采集、分析、整理，基于数据模型和算法形成的闭环，自动调整。这里面非常强调的就是这其实是一个系统工程，数据治理是整个社会治理下的重要支撑，它是一个系统性工程，有组织机构，包括类似企业去提供服务的能力，以及我们所服务的客户自身管理，以及配套的流程，和相关的工具和方法论的体系所组合而成的有机体。在这个过程中需要去形成采集、分析、应用、反馈的闭环，因为这个闭环为什么特别重要？之前一直在找大脑，其实我们那个大脑，有时候我们也开玩笑，叫数据大头，为什么不叫大脑？因为他其实没有思考，只是从数据角度来讲计算出一些什么东西人之所以学习，十几年前技术现在又火了，强化学习，又火了的原因就是人本身的进化，我错了我得到进化，对了得到奖励。数据不断演进过程中，只有让他知道对和错，才会变的越来越聪明。

第三块很重要的就是模型算法，基于讲的各种视频、文本、传感器的，以及各种业务系统所产生大量数据，比如说像犯罪高发热点区域，城市黄赌毒有一些区域，可以预测高发区域的，降低犯罪率。包括像一些诈骗，一些流动人口，高危人群，车辆，当时一个车辆研判完成以后，发现周边的同事，以及同事家里人，在路上面及时拦和进行处罚。但是同时我们也发现一个很有意思的现象，我们所对应的整个安全事故下降率比较明显，也是非常有意思的。

举一个案例，在这一块来讲，完完整整走通的也是去年一个很重要的在浙江省，云上公安，在这个过程中，他就是践行了我刚才说的这套理念完成过程，建了很多大量的一些感知设备，包括人脸，包括像一些其他的智能采集设备，在这个过程中数据进行了大量的标准化，大量的产品围绕着数据进行计算和建模，包括推出了非常核心的算法，我们把这里面涉及到相关所有的描述全都打通，打通以后发现散落在大数据池子里，就可以和我们联系起来，真正深入大数据重要性。其实它发生变化，原来的经验，靠专家，事件处理，实现围绕着预测预警预防的智能化转变，我们依然认为现在只是起步，接下来更多手段它会变的越来越强大。

这个是我们在G20安保的时候，所有领导人车队安排保护和排查，都是基于这个数据收集分析，有一个完整的流程。在演讲最后，再次分享一下我们中奥的展望，建设更加开放、透明、服务型智能公共安全，解决城市里面交通顽疾，连接数据和服务，真正实现让数据多跑腿，让百姓少跑路，谢谢大家。

[主持人：鲁飞]

主持人：谢谢张总给我们带来的介绍，张总的介绍让我们引发了对政务智能化的思考，下面有请北京神州泰岳软件股份有限公司AI研究院首席架构师刘大双。

[主题演讲：“授人以渔”或“授人以鱼” 泰岳语义工厂让NLP技术赋能应用开发——北京神州泰岳软件股份有限公司AI研究院首席架构师  刘大双]

刘大双：各位领导、各位来宾下午好！我来自神州泰岳人工智能研究院，今天下午非常高兴代表神州泰岳跟各位专家和来宾分享一下，神州泰岳在自然语言处理方面目前正在推进的工作。今天越来越多企业已经意识到希望用到人工智能技术手段来赋能行业的应用。但是今天我们讲其实行业应用也面临着一些困难，我们的困难是说行业应用，自然语言处理可以说面临着各方面的挑战，第一个是说现在我们的数据，或者说文本，科医说处处都是，意味着我们需要做文本处理的需求，实时都在处处都在。这个也给我们带来一些挑战，今天就想跟各位汇报一下第一神州泰岳做的工作泰岳语义工厂，第一语义工厂干什么，第二语义工厂为市场为企业客户提供哪些服务，第三要汇报的是神州泰岳有什么资本什么基础为社会提供这样的服务，最后介绍一下泰岳语义广场商业模式。

首先让我们来看一下，第一个做产品要考虑到刚需，第二个知道需求痛点在哪里，第三是高频。通过刚才介绍我们大家都同意，其实自然语言处理是今天的刚需，只要我们的企业我们的客户希望用到人工智能技术手段来赋能行业应用，就离不开对自然语言或者对文本的处理。同时也是一个高频的需求，但是痛点到底在哪里呢？简单的说其实自然语言处理技术今天还是有一定的门槛，给行业应用赋能带来一定困难。

第二人才的成本相对比较高，维护一个一定规模的团队代价非常高。再有其实更严重的是我们很难保证自然语言处理的效果。所以我们认为这就是我们痛点，简单来讲神州泰岳要解决问题是如何来为这个市场提供一个自然语言处理的分析平台，来为我们企业客户提供自然语言的分析加工的能力，这就是我们这个工厂想要做的事情。

首先请大家来看一下，我们业界的这些重量级友商在这个方面做什么，这些信息是我采集于相应的这些友商的公开信息，这些有重量级的友商，首先做的一件事情就是开放一个平台，开放一个人工智能计算框架，为开发者技术人员提供开发平台。第二开发了一定的服务接口，基础服务接口，我们要做自然语言处理，肯定首先要分词，要做标注，要做抽取等等，这个是第二部分。涉及到具体应用场景相对比较有效，主要还是我们看到的文本审查，机器翻译等等，比较有限应用场景。我们可以想像，或者可以分析出来，业界的这些重量级友商其实是希望为市场提供一个渔，定位就是授人以渔。为什么这么讲？他们基于这样一个平台技术手段，我们要完成自然语言处理应用开发的话，还需要开发人员比较熟悉相关的自然语言处理技术背景，熟悉一些相应方法，进行二次开发，进行模型的训练等等。在这种情况下我们可以想象开发的周期，开发的质量，应用的效果，其实还是比较难以保障的。

基于这样的考虑这就是我们泰岳语义工厂要做的事情，我们希望授人以鱼，为什么要做？或者说我们看到我们有什么资本可以做，我们认为是这样的，首先泰岳语义工厂可以提供一个比较全面的基础技术和应用场景服务，基本上到目前为止可以开放超过200个具体的基础的计算方法，以及16个领域里面200具体应用场景。就是给了我们客户和具体的技术人员提供开发，提供一个很好的基础。我们现在应该可以做到，只做一次调用，不需要做长时间模型训练，不需要任何NLP技术背景就可以完成应用开发。所以这是我们神州泰岳的语义工厂，这也是我们一个定位，希望为这个市场提供全面、专业、高性价比的一个语义分析服务。

我在这里想介绍的是说做这个基础，神州泰岳积累了20多年中文信息处理技术基础之上，具有中国特色自然语言处理的流派，我们在这个基础之上来实现整体的语义工厂的开发。我稍微汇报一下语义工厂到底能提供哪些服务，第一个方面语义工厂可以提供超过40个基础NLP服务，这里当然包括基本的，词性标准，深度学习，自动写作，问答等等。在这个基础上，我们又提供了16个领域里超过142个场景。我们想做一些裁判文书的解析，我们都知道大概一个裁判文书长成什么样子，如果我们要对这些数据进行分析的话，前提需要对这个文书进行解析。怎么样能够对这个文书实现解析，对于一个应用开发的人员来讲，它只需要看我们基本使用手册，参数调用方法，不需要训练模型，也不需要真正懂底层的深度学习，只需要调用这个模型，输入数据就可以得到需要解决的结果。我们在140多个场景之外也提供了相关数据服务，可以提供数据代加工，如果客户希望我们帮他进行加工的话，我们也可以提供相关的服务。这是我们服务要做的事情。我们这个服务里面其中一类服务叫做文件自动化处理，刚才举例子说裁判文书，其实还有很多类似的服务，比方说合同的合规性审查，比方说一些招募说明书的结构化分析等等。这些其实只要我们知道如何调用这个接口，就不需要再去训练模型，更不需要了解具体的底层算法就可以实现应用开发。

我举一个例子请各位看一下，比方说我们做的是刚才说这个裁判文书的解析，裁判文书解析刚才说到是需要知道这个服务调用的方法，输入这个裁判文书，就可以马上得到右边的这些解析的结果，我们在这里至少可以提供超过40项数据解析，可以说把一个裁判文书里面的这些要素，准确的把它解析出来。

下面我在这里跟各位分享一下神州泰岳做泰岳语义工厂技术基础在哪里，刚才基本上我也简单提到了，神州泰岳的自然语言处理技术是基于咱们国家中文信息处理业务，将近20年的一个研究成果，所以我们可以把它叫做自成一派中文信息处理技术，同时结合今天的计算能力和今天的这些深度学习、加强学习、强化学习等等比较先进的算法。20多年的积累，当然我们也积累除了这个之外，到今天有将近200项发明的专利，来支持我们这个技术的研发。整个语义工厂底层平台采用的是专利的技术平台，或者说开发工具，把它叫做OEC开发工具，这是专利技术平台，以这个平台来开发语义工厂，来保证工厂的一个技术先进性。

在研发和交付方面，当然不敢讲我们是国内投入最大的，但是我们至少可以说在NLP领域，我们是最大的，至少是最大的之一。同时我们有500人左右的交付团队，为行业客户交付人工智能或者NLP方面的应用。比方说在金融领域，金融领域自然语言处理技术事实上是标准，工商银行、中国银行、建设银行，这些银行采用我们技术平台做文本的解析。还包括招商银行、广发银行等等。同时刚才张总也介绍了在公安领域，其实我们在公安领域同样也做了相关基于NLP技术服务。最后我们研究的基础资源，到现在拥有国内市场最大的中文的预训练语言资源。同时我们跟类似北京师范大学，中国信息处理研究所合作成立研究室进行NLP方面技术研发。

最后这张我就来汇报一下我们的商业模式，泰岳语义工厂希望作为企业用户，行业用户NLP引擎，我们作为内核来提供NLP的服务，来赋能企业客户的行业应用。稍微展开一点，线上和线下结合，能力和数据结合，线上结合就是通过SaaS服务为客户提供这样一个服务平台，一次性调用，拿到你需要的结果。线下就是我们要通过合作伙伴的方式，进行授权，来赋能行业应用开发，这里也需要跟行业合作伙伴进行合作。能力和数据的结合我们以输出能力为主，同时我们也展开数据合作，包括自身数据积累，以及为客户使用数据加工服务。一句话讲泰岳语义工厂希望成为客户的行业应用的NLP引擎。最后一张片子为语义工厂上线做一个预热，今天是本年最后一个月的最后一个整日子，20号，距离语义工厂上线还有整整10天，希望在座的各位专家、各位朋友关注我们语义工厂，希望得到大家的指导和反馈，谢谢大家。

[主持人：鲁飞]

主持人：谢谢刘总给我们带来的分享。接下来请出的是北京大学软件与微电子学院教授孙惠平。

[主题演讲：区块链应用机遇——北京大学软件与微电子学院教授  孙惠平]

孙惠平：我叫孙惠平，来自于北京大学软件微电子学院，今天很荣幸有机会到这里给大家分享一下区块链应用话题，区块链这两年比较热的一个话题，但是现在的问题就是有人对它感觉区块链有很多坏处，另外有人定位它很多好处，有人认为它是一个颠覆性的技术，有人认为它是破坏性技术，说法很多。具体怎么去判断，仁者见仁，智者见智，讲的内容是我个人一点看法，如果不对请大家谅解。

第一简单介绍一下区块链，现在定义它是一个共享的分布式帐本，这个帐本本来是记录日常商业交易，在整个历史发展中，帐本经历过很多的演化，首先最常见的是单次流水线记帐，它的造假相对来说比较容易，真正要发现它造假很困难。我们认为一个帐本技术首先保证记帐的真实性。还有一个复式记帐，这是革命性技术，并不是现在防止不能造假，现在机长依然可以造假，只不过造假的难度提高了，特别是不被发现拦堵提高了。后来在复式记帐产生，在上一个世纪基本上信息化开始，开始完以后，大量的是往物理的帐本变成电子帐本，但是并没有说改变复式记帐的技术。区块链是分布式结构，这样的话哪一个点想篡改的话难度会增加，这个是区块链大致定义。

整个在历史，从区块链开始，2008年-2009年比特币的产生，它是1.0，这个是我们得到一系列公认的，就是一个非常成功的应用。第二个应用就是在以太坊出现以后，智能合约，智能合约是第二个区块链颠覆式应用，这两个基本占区块链应用的主要部分。现在讲的区块链+或者现在企业区块链，是后续发展3.0，并没有大规模得到证明，或者没有获得像数字货币，智能合约应用的这种普及性，这是他的一个发展，区块链是一个先进机器，基本上我们现在说用区块链更好的作用是增加，有时候可以建立信任，但是并不是很常见。

第二部分我们要做一个区块链应用考量什么因素，第一个因素正常的是在比特币引用块链结构，使得内容篡改相对来说比较难。但是这里面有一个代价，什么代价呢？运用了大量的密码计算，这是第一个需要找的，我到底要保证什么样安全程度。这种代价带来第二个问题，数字上链是有成本的，我们并不是说所有数据都要上链，这种是过于理想化。我们考量上链的数据一个要存储，第二需要复杂计算，第三各个点之间需要大量的成本，这些成本都是需要考虑的。

另外一个我们现在上链数据，比如说我们成功的数字货币，还有讲智能合约，所有的状态数据，或者上链数据都来自于链上，这个有非常封闭的，但是我们现在做了大量应用，数据来自链下，这种链下的数据要保证它的链，到了上链以后数据真实很难说的，不在链上数据，采集完上链了，我这个数据就是真实的，往往是非常大的挑战。

第三个用到的智能合约，现在区块链应用基本有两个，特别在区块链+这种环境下，一个就是我们讲的数据共享，第二个应用就是我们智能合约，智能合约什么概念呢？传统的一个合约，或者逻辑把它编辑成代码，放在链上，数据共享和智能合约放在一起，相当于计算机数据解藕+处理逻辑，这种和现在计算机模型非常相近，但是数字合约这一块在我们这个区块链实现里面还是比较简单，而且它的状态或者安全问题非常多。

另外一个信息扩展，现在讲比特币一般是每秒非常小，天猫这种交易完全不是一个数量级的。这里面存在一个争议，到底我们区块链是不是适应所有场景，高性能也要用的，低性能也要用，这里面存在一个权衡，一般情况下性能和安全扩展性，中心化有一个权衡，这里面并不那么完全追求高，这是其中一个选择。

另外一个隐私，隐私一般讲区块链，讲货币相关的，他中间有一个假设。在现在的很多分析表明，我们现实使用的时候，经常会通过有一些相关的工具，普通老百姓使用过程中，特别现在国内的这种实名制情况下，大量的使用都可以关联，这样隐私的问题存在风险。现在还有一些链上内容，内容的话有一些健康的信息，如果上链的话那就存在一个问题，拍的一些片子有相关个人信息，这个上链的话是不是要加保护，如果加以保护的话需要加密，这个和我们上链非常冲突，在链外重建一套访问系统，这链有什么大作用，这是一个很大的挑战。

还有一个Token，需不需要Token不是一个必备条件，不是有它就好，没它就不好。它是不是完全分布式的，如果完全分布式的提供运营，那就必须有一个动机给各个点，这样的话他就需要，百分之百需要。我的企业在应用阶段，企业在自己推动，我有我的商业模式，有没有Token并不是很重要，这是一个。另外一个Token作用范围，如果只是很小的范围，积分，这个我感觉不会有太大问题。但是要大范围使用，所有的场合都能用，那就变成一般等价物，一般等价物需要有金融监管，不能大规模使用，这个是大致的Token内容。我们在应用时候考虑很多因素，才能决定到底怎么建设。

是否需要使用区块链有争议的，很多方案我看了用一下，但是用区块链好还是不好，这个没有一个很细致的评价，我要用，用区块链就是好，但是这个里面一般情况下首先要看我们是不是共享的，或者多方之间是不是共享。因为一前一后自己建一套区块链有很大意义吗，成本很高，第一区块链共享数据，第二共享数据库是多方控制，不是一方控制的，互相之间没有很强的信用关系，而且互相之间还有利益关系。这种情况下比较适合这种区块链的应用，而且这个区块链应用在参与多方越多，之间的交易环节越多，这时候区块链效果越好，相当于一份投入可以节省很多投资，如果我的链条从我下去交易要做十个，每一个环节都有几十上百个人共享，在一次性非常有效。

另外还有每次发送的业务之间，有一个关联性，如果都是单笔的业务，互相之间有关联，这种使用链概率不大，最终要衡量要不要采用区块链，基本考虑投入产出这样一个情况，投入为了上链付什么代价，产出相当于通过这个获得什么利益，这个要很好的区分。另外就是我们其实区块链，有公链，现实生活中是不是真的完全做了分布式，互联网深入各种系统，没有完全纯中心化的，也没有完全纯分布式的。中心化的管理和运维成本比较低的，性能比较好，完全分布式安全很好，维护运维成本很高，一般在他们中间取一个选择。比如说用微信，注册就是中心化的，通信就是分布式的，不能说完全就要做一个假设都是纯中心化的，纯分布式的好，这个没有，就要看具体业务，是否使用区块链第一个就是要衡量一下投入产出，第二个衡量一下使用的场景。

下一个举一个例子，这个例子关于汽车金融的，当然所有的区块链应用，企业级应用大部分存在这个问题，解决两个问题，第一个叫数据共享，第二个流程自动化。现在第一个应用，比如讲汽车金融例子，汽车从配件开始一直到生产销售，中间涉及很多环节，这些环节以往的这些情况每个环节都有一个数据库，用上游和下游需要做连通，这个时候你拿到的数据不一定真实。我们要到进口车，到工信部去看这个车辆许可证，要看一下发票，要做各种各样的，大量的环节并不是自动化的，而且它的数据并不是自动的，要么就是对接，这个效率非常低。这种如果做一个汽车金融环节，他要想做到整个汽车全生命周期管理，他可以解决两个问题，一个是数据共享，第二个就是流程的自动化。另外一个就是说这是我们做区块链并不是单纯系统，做一个区块链解决问题，区块链是其中一个，往往后面都是要和大数据、风控或者人工智能云计算结合在一起发挥效益。汽车金融拿到很多数据，这个数据能直接用吗？不能，区块链通过一种商业模式获取相关数据，获取相关数据以后防欺诈就要通过人工智能方法做风控，要看应用，这是一个区块链应用的例子。

一般讲一个应用预测，区块链未来会如何，这个是非常难的，基本上没有预测准的。现在从我们计算机的角度来看，不看它是作为一个应用，作为一个基础架构情况下，看看基础架构发展。PC机的发展，完全都在客户端，PC的时代。后来PC说需要共享，需要互联，有了网络把它连在一起，基本可以认为它的客户机服务，客户能完成一些功能，服务端完成一些功能，服务主要是为我们大量都在服务。前几年有云计算，云计算刚开始出现和区块链一样，云计算是一个未来发展模式，以后所有人都要上云，上云有什么好处呢？他就相当于集中了，数据系统全集中了，集中是逻辑上，完全不是分布式的，到云计算时候看它的回归，相当于对大型机回归，回到以前最初的状态，什么状态？我的数据我的计算能力，我的这些所有系统都集中在一起，客户端和云比，基本就是没什么，所以没有区块链的时候，云计算是未来发展。云计算面临一个问题，虽然是逻辑区分，它也是集中的，也是能被控制，也是有一些失败的问题，他也存在安全问题。那怎么办呢？好的就是完全分布的，完全分布的下一阶段回归什么？回归PC机的时代，完全都在终端做，不在云计算平台做。

区块链的出现，就变成了另外一种可能性，从系统架构变化来讲，有可能并不那么集中了，和云计算相比安全性能得到提高，另外还有一些别的好处。从这个角度看，我觉得区块链未来发展有很光明的前景，具体几年多长时间这个很难预测，我们可以说如果按照云计算的预算十年，云计算可以成为共识。有可能还需要十年，区块链可能也成为共识。也有可能区块链和云计算长期并存，也可能五年后出现另外一个，这个很难预测。谢谢大家。

[主持人：鲁飞]

主持人：谢谢孙教授，接下来进入到轻松的环节，也就是本次大会下午第二轮抽奖。

[主持人：鲁飞]

继续大会的内容，中国大数据产业生态联盟面向理事会员单位企业持续开展征集测评优秀大数据及人工智能解决方案，由联盟大数据产品与方案质量保障工作组组长单位中国软件评测中心专业执行，下面有请中国软件评测中心副总工程师周润松。

[“2018中国优秀大数据、人工智能产品与解决方案测评”发布——中国软件测评中心副总工程师  周润松]

周润松：大家下午好！我在这个地方大家报告一下联盟做的大数据产品和人工智能产品方案评选结果。这个已经坚持三年多，联盟成立开始，今年发布第五批，青岛、福州、天津、累计评审40项大数据产品。目前评价主要依据对于产品来说，大数据主要关注的是核心功能，数据挖掘、存储能力，非常强调安全管控能力，以及做资产能力，人工智能主要是从芯片、算法和应用方面来做评价，落地一些功能，图象处理。语音识别能力等等，做了一些核心功能确认，同时也做知识产权。

对于这几个方案和案例的话，这几个方案厂商有能力去把它核心产品组合出来，为某一个行业或者某一些特定领域做一些应用，把它称为解决方案能力。这个解决方案的话如果落地，把它归纳成案例，从这两个维度去做。首先我们会从应用需求角度来说去评价解决方案也好，案例也好，是不是解决这个行业特定的业务需求。

在这个里面是不是用到大数据分析技术，AI技术，从系统架构，应用规模这个角度来评价这个系统是不是得到一些很好的应用和落地。

通过评选上百个产品，我们可以看到对目前很多一些企业，依托在大数据人工智能这两个方面的话，我们目前依托于开源平台。同时我们很多企业也结合自身的优势，把它的一些产品做了一些大数据改造，人工智能的结合应用，去解决一些行业应用问题，这是我们看到比较和喜的方面，在一些行业做很好的应用，上午和下午很多厂商也会提到，他们在一些特定的行业已经做的很好，在某些关键领域，公安的领域，公安的一些行业，用到大数据分析方式，围绕公安的一些判案，或者敏感人群监控可以做很好应用。提到政务领域应用，还有工业，刚才也提到像持续数据的处理，工业领域得到很好应用。

同时围绕应用有很多平台，更多的看到我们是一些分析算法模型，在一些特定的应用领域，或者说在特定应用场景下面，他做到很好的处理，这个是我们看到很多企业，他进入某一个行业以后，他做的好的方面，有一个核心的能力体现。这个里面大数据很多企业，这样评价很多企业，这个企业不断试错过程中，可能摸索到在某些领域做起来了，我们有很多的企业在不断的锻炼自己，但是可能很多企业在某些行业没做下来，有些企业通过不断的试错，不断的摸索，不断的总结经验，在某些小的领域逐渐做起来了。

也会看到一些需要不断改进的内容，大数据也好，或者人工智能落地必须要去结合特定的业务场景做这个事情。这里面核心我们提到一些数据的分析处理能力，或者一些实施处理能力，这个是企业核心竞争力的内容。随着数据处理规模不断提升，同时对于我们很多业务是一个生态型的系统，工业互联网在做智能制造时候转型，工业互联网实际上很多生产系统，对于系统的性能和可靠性的要求相对来说要求非常高，而且我们在很多开源平台里面，我们很多厂商很多参数优化，或者有一些系统不稳定性，可能会导致应用中出现各种各样的问题，这个我们也是在实际过程中看到。

还有一个就是我们也在关注数据共享，国家也出了很多文件，推动数据共享。在政务领域，还有其他的一些领域，大家都做很多数据交易，可能还是处于一个灰色地带，这个东西也需要国家政策文件等等去破除或者去做一些内容的应用。另外行业规模，很多大数据，业务系统应用时候，看这个系统，实际上它这个数据规模并不是很大，可能PB级算比较大的，数据规模还有待于提高，我们以前也经常说大数据，甚至于大数据真的是大到什么程度呢，绝大多数数据目前新产生的数据，而不是历史数据，历史数据虽然在那里，有很多数据治理问题需要我们去解决，以前很多历史数据这种价值并没有想象的那么好。

另外我们提到大家都在说大数据的话有一个核心特点，通过拼接方式产生突破应用，很多企业尝试去做的。数据安全，国家提跨境数据流动，大家都知道个人信息的保护，出台信息保护法案。这个系统数据问题，安全问题也是我们现在逐渐把数据当做是一种资产在管理，很多企业也在推行，我们按照数据资产的方式来管理数据。接触很多地方政府部门，政务数据中心，很多的数据可能都是有很多的公司来去运维这个系统，他的这个数据可能被运维人员直接拿硬盘拷走了，这些数据安全问题，我们现在很多政府部门，或者很多企业在逐渐关注问题，从运维的制度保障也好，还有系统防护能力，也是我们关注的。

这个也是我们在评估中心逐渐推动的，我们把大数据和人工智能，数字智能业务。围绕数据智能测评的话，相应开展一些关键技术研究和质量体系研究，我们也会搭建一些公共服务平台，后面还会有一些生态的平台建设，这也是我们希望依托于软件大会，或者依托于大数据产业生态联盟做一些事情。

第一最近也在做业测评，我们看到阿里、百度、腾讯，在他的云平台都有相应的数据库产品在上面。比如说百度目前是处于试用状态，腾讯处于试用状态，阿里也有产品。我们也会去逐渐推动，大家都知道互联网一定会爆发。针对于所谓的传感器上面数据，亚马逊协调提到了，他们也有输出的产品。数据处理和承载能力后续进行关注。

另外现在也会有一些自己的云平台，部署一些安全测试解决方案，包括人工智能算法验证，我们做一些数据集筹备，核心算法，这个是我们希望后续开展一些工作。我们会在大数据业务和人工智能业务领域包括数据安全可能会推出一些业务服务模式，从大数据主要对它进行分成，对于技术平台测试，软件平台测试，系统测试，性能测试专题。人工智能主要是围绕芯片、算法、特定应用场景应用会去做相应的业务测试。数据安全刚才也提到，生命周期安全咨询，个人信息保护评估，一直也在参与网信办关于数据出境的一些标准起草工作，这个也是我们现在关注的热点。大数据安全服务要求标准已经出台了，后续会围绕这个标准做一些对于大数据平台，服务能力做一些咨询和评估，数据安全的一些重构评估等等。

打造了这样一个平台，这个也是我们在不断的摸索往前推进的工作，这个工作我们觉得稍微有点考考虑后，还是希望把这个做好，评按了将近近百款解决方案，后续把这些产品和案例和厂商共同配合放在一个在线的平台上来。最重要还是有一个愿景，希望在这上面有一个在线的体验平台，很多企业不知道入口在哪里，希望集成一个在线的体验平台，把这些优秀的产品和解决方案或者一些案例基础过来，这样的话会有展示给大家做更好的推荐。后续还会加强一些测评结果发布，对一些核心产品核心的一些功能点及或者性能等等这些我们会去做这样一个专题的发布，人工智能芯片性能，一些核心算法，包括看到人工智能落地的图象识别也好，语音识别也好，这些核心能力可能会做一些横向评价，看看产品之间各自优势在哪里，还有一些差异在哪里，希望后续做的。最后希望形成一个对接中心。

这个是第五期测试结果，我的汇报主要是这些内容，谢谢大家。

[主持人：鲁飞]

主持人：谢谢周总的发布，下面将为获得2018中国优质大数据、人工智能产品与解决方案测评的企业颁发证书。

接下来进入本次大会第三轮抽奖。各位嘉宾、各位朋友今天下午的会议圆满成功，感谢各位嘉宾光临和积极参与，2018年即将过去了，我们相信在2019年对中国软件和信息服务产业将会是更加美好的一年，我们将明年再与大家相见。