发改委、科技部等4部门23日联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》。方案提出，到2018年，打造人工智能基础资源与创新平台，人工智能产业体系、创新服务体系、标准化体系基本建立，基础核心技术有所突破，总体技术和产业发展与国际同步，应用及系统级技术局部领先。在重点领域培育若干全球领先的人工智能骨干企业，初步建成基础坚实、创新活跃、开放协作、绿色安全的人工智能产业生态，形成千亿级的人工智能市场应用规模。 方案明确，一是培育发展人工智能新兴产业。重点工程为核心技术研发与产业化工程、基础资源公共服务平台工程。二是推进重点领域智能产品创新。重点工程为智能家居示范工程、智能汽车研发与产业化工程、智能无人系统应用工程、智能安防推广工程。三是提升终端产品智能化水平。重点工程包括智能终端应用能力提升工程、智能可穿戴设备发展工程、智能机器人[1.18%资金研报]研发与应用工程。 在资金支持方面，方案提出，统筹利用中央预算内资金、专项建设基金、工业转型升级资金、国家重大科研计划等多种渠道，更好发挥财政资金的引导作用。完善天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种融资渠道，引导社会多元投入。鼓励通过债券融资等方式支持企业发展，支持有条件的人工智能企业发行公司债券。 分析人士认为，人工智能是未来产业变革的基础力量，对不同行业和场景的智能化改造是未来趋势。安防、金融、医疗、汽车、制造业、教育、广告、传媒、法律、智能家居、农业等均是人工智能落地的方向。未来5年内人工智能必将在语音识别、“工业眼”、辅助医疗、服务机器人、无人驾驶、虚拟现实等前沿领域崭露头角，人工智能千亿级市场盛宴正在开启。 人工智能引资本重金布局智能汽车机器人备受青睐 佘双琳表示，投资人工智能领域的关键在于评估技术在国内外环境中的先进性，需要专业技术和长线投资的眼光。“首先要能评估技术在全球范围内是否领先，评估技术的商业化应用前景。现在很多投资机构比较关注的是短期投资价值，可能希望3—5年内要产生回报，但投资人工智能的项目往往回报周期比较长，能不能在预期内产生回报，就需要进一步去判断。 “互联网+人工智能”正催生一场新的工业革命 我国必须把握这一重大发展机遇，瞄准国际人工智能发展趋势，把人工智能技术与产业升级改造有机结合起来，给经济发展新常态注入智能化的新动力。人工智能是新工业革命的基础人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，该领域研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 哪些职业会被人工智能取代?行政、服务业等最危险 人工智能，就是能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。家里的扫地机器人可以自动发现污物并帮助打扫，这就是人工智能的功劳。 从AlphaGo和百度“四岁大脑”看人工智能未来 图片没有既定规则，开放中学习寻找规律。日前在出席两会期间接受采访，谈起为何这场对战吸引了如此多的目光，李彦宏表示：“因为人工智能技术快要进入实用阶段了。”他表示，未来5-10年是中国人工智能发展的黄金时间，过去是学术讨论，今后逐渐进入商用，如智能机器人、无人驾驶汽车、语音识别等。李彦宏对人工智能的展望，不仅仅是百度一家企业的产业理解，同样也是欧美巨头的发展共识。 人工智能概念站上风口 不过随着近期几轮炒作，很多人工智能概念股涨幅较大，获利盘较多，短期内会出现调整，但长远看，未来人工智能板块会成为各路资金青睐的对象。目前来看，颇具竞争力的上市公司主要有两类，一是具有向人工智能产业升级基础的智能高端制造业。它们拥有雄厚的智能制造业基础，在未来产业升级过程中，拥有强大的竞争优势。 中国“落棋布子”人工智能 在这些大企业之外，还有一批中小企业在家电、物流等领域进行人工智能开拓，他们大部分拥有海外人才团队，具备一定的技术基础，与产业结合度较高，依靠风险投资等发展，活力较强。 硅谷人工智能：科技巨头野心勃勃怀疑论者细思极恐 这种人才在硅谷是稀缺的。”人工智能尚未无所不能一场“人机大战”带来全球对人工智能的集中关注，那么，这是否预示着人工智能的发展进入了大爆发期?一名研究人工智能问题专家对《环球时报》记者说，可以断言，人工智能发展进入了快速轨道，但是不是爆发期还不一定，因为围棋是人工智能要解决的问题中相对简单的一个，是相对完备信息下的决策问题。而绝大部分智能问题需要在不确定的环境下作决策。 人工智能时代真的来了吗 可以说，持续的基础研究、强劲的应用需求是任何领域能够取得不断突破的根本原因。记者：人工智能给人们生活和工作带来哪些变化?郑能干：现在人工智能的应用范围已经非常广泛，可以说已成为我们生活的一部分，只要是需要使用智能并且能够部署计算能力的场合，基本上都能看到人工智能的影子，而且正向着应用范围更广、更为智能的趋势发展。

25日上午10：00，中国大数据产业峰会暨中国电子商务创新发展峰会在贵阳召开， 3000位海内外嘉宾出席峰会。在峰会开幕式上，国务院总理李克强在主旨演讲中将大数据誉为“钻石矿”。本文根据李克强总理讲话内容整理。 大数据、云计算、物联网能让欠发达地区把“无”生“有” 贵州是美丽多彩的省份，但是地处西部，由于地理环境和自然环境的约束，是欠发达省份。中国发展不平衡，表现为区域发展的不平衡，主要是东西部的差距。但是其实在贵州这样经济欠发达的省份，高端产业创新却是当下的热烈讨论话题，贵州在发展大数据、云计算、物联网上，把“无”生了“有”，也让贵州围绕信息技术的先进产业业态产品绽放了活力。 贵州的发展和变化，说明在大数据、云计算、物联网所代表的新一代互联网发展趋势背景下，所有国家和地区只要通过努力，都可以站在同一条起跑线上，落后地方甚至可以抢占先机。 大数据+工匠精神 在出席数博会前，李克强参观了贵州大数据成果展。“货车帮”负责人介绍说，他们通过搭建覆盖全国的货运信息平台，将170万货车司机和30万家货主实现供需网上对接，运用大数据使货车空驶率在去年降低6%，节约近500亿元人民币费用。 “传统运输业正在因大数据改变。”在数博会上，李克强向中外嘉宾讲述该事例说道。他表示，这说明新的业态随着大数据、云计算、物联网发展而产生，而这些又在改造传统产业。 李克强指出，如果我们把以大数据新业态代表的创新理念和传统行业长期孕育的工匠精神相结合，使新旧动能融合发展，将有力推动虚拟世界与现实世界融合发展，就会使生产管理经营模式发生变革，重塑产业链、供应链、价值链，促进新动能蓬勃发展、传统动能焕发生机，打造中国经济“双引擎”，实现“双中高”。 我们有能力保持中国经济持续中高速发展 总理认为，今天的中国，完全可以把握住历史发展的机遇，推进供给侧改革，不断提升劳动生产力，我们有能力保持中国经济持续中高速发展，通过发展新经济，推动产业转型升级。 所谓新经济，就是要让中国经济发展从过度依赖自然资源而转向人力资源，因为自然资源是有限的，还受到环境制约；而人力资源是无限的。中国有9亿左右劳动力、有1.7亿高等教育人才和高端人才，这才是最大的潜力。而且人在加工数据、处理数据上具有无可比拟的优势，数据必将成为新的资源、宝贵的资源。 只有共享经济 数据才能无限放大 此外，总理认为我们还要发展共享经济，因为只有共享，数据才能无限放大，这不仅仅是做加法、乘法，而且共享经济作为新业态假以时日，将为中国经济注入强大力量。 同时共享经济也是分享经济，让每个人都有平等创业的机会，每一行都能出状元。在“双创”方面，未来这些企业中将会诞生小巨人。 此外，共享经济让人人都能受益。中国的“宽带中国”建设就是要拉近城乡、东西部的数字鸿沟，而提速降费也是拉近数字鸿沟的方式和手段。 大数据是“钻石矿” 人在干，数在转，云在算 大数据被誉为新时代的钻石矿，政府就要在其中发挥作用，打破信息孤岛。目前信息资源80%掌握在政府部门手中，除涉及隐私之外，其他信息都应该向公众和社会开放，形成人在干，数在转，云在算的局面。当然任何人都不希望信息化留下重大隐患，在安全领域，我们构建开放、安全、净化的网络空间。

RFID(Radio Frequency Identification)技术作为构建“物联网”的关键技术近年来受到人们的持续关注。据最新的调研显示，预计2016年-2020年全球工业RFID市场将以19.2%的复合年增长率持续快速增长。 在这份包括中，对工业RFID市场的领军企业一一作了调研，并着重从其研发投入不断增加的角度，阐述了市场的快速发展。 据悉，目前工业RFID市场的主要供应商有：霍尼韦尔、斑马技术(Zebra Technologies)、DATALOGIC 得利捷。报告显示，2015年霍尼韦尔、DATALOGIC 得利捷都明显加大了其在RFID技术的研发投入，其中，DATALOGIC 得利捷2015年在RFID技术研发领域投入了4366万美元，比2014年的3454万美元，增长了34.17%。 此外，工业RFID市场的知名供应商，如Acreo Swedish ICT, Alien Technology, Avery Dennison, Checkpoint Systems, Cipher Lab, Core RFID, Fieg Electronics, Global Ranger, GAO RFID, Impinj, InSync Software, Mojix, Nedap, RFID4U, RF Ideas, Skyetek, Smartrac, Software AG, SATO Vicinity, TAGSYS RFID, Terso Solutions, Tellago, TIBCO Software, Tyco Retail Solutions, Thinfilm, ThingMagic, Xterprise等纷纷与选择与软件或硬件供应商合作开发新产品的方式，抢占市场。 报告显示，目前，RFID市场增长的主要驱动力还是，由于手工数据输入不仅耗费时间还有高错误率的风险，而使用RFID可以有效减少数据录入过程中的错误。随着RFID及条码系统的引入,企业可以更准确地记录和自动识别数据条目。同时，随着技术的不断发展，工业RFID正在向成本效益与数据安全双丰收的方向快速发展。但，由于终端用户对RFID技术认识不足，而在一定程度上制约了其快速发展。

　　5月25日，中国大数据产业峰会在贵阳召开，李克强总理出席峰会。作为一个官方背景浓厚的会议，互联网大佬无一例外也参加了大会并做了演讲，我们来看看中国最大的两家互联网企业，腾讯和百度的掌门人都在大会上说了什么。 　　李彦宏：希望首个只允许无人车行驶的城市出现在中国 　　李彦宏在演讲上主要说了两件事，一个是人工智能，一个是无人车。 　　刚才总理在讲话当中多次提到了大数据，很多时候他是从政府的角度来看这些数据的，就是说，有很多的数据掌握在政府手中，政府要做的事情就是开放这些数据、共享这些数据。 　　那么，我就在想，企业应该怎样来利用大数据呢?这里非常关键的一个点就是insight、洞见。对于企业来说，我们一方面很感谢政府愿意公开各种各样的数据;另外一方面我们也应该非常努力地去找到这些洞见，让数据产生它应该产生的价值。而人工智能就是最能够利用大数据的领域，而且它的影响力很可能不亚于大数据，它会改变各行各业以及各种各样的领域。过去我们认为只有人能够实现的事情，未来越来越多的情况下机器可以实现了。如果说工业化是把人从体力劳动当中解放出来的话，那么人工智能很可能会把人从简单的脑力劳动当中解放出来。 　　作为百度秀肌肉的另一个产品，无人车自然也少不了，不过这次李彦宏专门提到了希望未来第一个完全只允许无人车行驶的城市出现在中国。 　　我们前几天和安徽芜湖市有一个合作的发布。芜湖市会专门圈出来一个区域供无人车进行实验，这个区域将来是不允许“有人车”行驶的。我也非常的期待，我甚至坚信未来全世界第一个只有无人车行驶的城市会出现在中国，其实，我们现在也在和贵阳市政府探讨无人车的实验区的合作。无人车就是一个非常典型的人工智能的应用，它用一台电脑加上轮子，来实现司机所能够做的事情，能够看得明白、听得到，能够理解并且处理大数据。一台无人车一天可能要处理十几个T的数据，这是很庞大的，它的意义甚至超出了互联网，因为无人车的行驶很可能是不需要互联网的，或者说至少我们不能依赖互联网，总有一些信号不好的地方，万一连不到网车就不走了，这肯定是不行的。 　　马化腾：围绕大数据 　　作为第一个演讲的互联网大佬，马化腾的演讲通篇只说了一件事，大数据。 　　Pony先是分享了一下腾讯在大数据方面的成绩。 　　腾讯有18年海量的数据运营经验，目前我们的整个数据存储中心，存储总量超过1000个PB，超过15000个世界上最大的图书馆(美国国会图书馆)的存储量。我记得是在去年的天津大爆炸的时候，腾讯是在天津有一个亚洲最大的数据中心，当时离爆炸中心只有1.5公里，受到了巨大的冲击，柴油发电机的门，墙都扭曲了，非常危险。 　　还有腾讯在图片视频以及移动支付方面的数据需求： 　　腾讯在图片和视频，以及我们移动支付方面数字的进展。用户每天在微信朋友圈和QQ空间上传的图片高达10亿张;腾讯视频(含微信公众号H5视频)每天播放量达20亿次，除夕当天红包支付超过25亿笔，每天移动支付超过5亿笔。 　　腾讯从什么都做，到只围绕三件事：第一是云，第二是移动支付，第三是地理位置信息，LBS，以及安全。这些基础设施是能够和周边的生态和合作伙伴，就是我们的朋友圈的这些合作伙伴一起来共建的。 　　马化腾接着举例： 　　比如说LBS，腾讯有投资一些基础地图的公司，但是实际上大量的数据还要依赖我们的生态中的合作伙伴。比如说出行领域滴滴打车，他每天有超过上千万单的出行记录，数百万车辆实时把这种地理位置信息能和我们的平台一起汇集。包括京东，京东有数万个送货员，每天有大量的物流在流转，甚至精准到你的家庭住址。还有O2O领域，美团、大众点评、58同城等等，他们有数百万家商户，以及送餐服务这种地理位置的信息。这些信息都是掌握在整个生态各个合作伙伴里面，我们希望共建，汇集起来，同时返回给我们的合作伙伴。这些都是鲜活的案例，在未来这些基础设施将是我们未来大数据生态的一个助燃剂，也是国家未来经济新动能的基础设施。

通信服务和印刷电子供应商R. R. Donnelley & Sons及RFID公司Smartrac宣布达成一项合作协议，对一项RFID实施的新流程进行营销，这将驱动物联网智能包装等相关解决方案数量增长。 这两家公司表示，它们将充分利用各自的独特优势。RR Donnelley将充分利用其印刷电子的能力，包括定制的天线设计和印刷，以及标签及包装市场的优势。而Smartrac将利用其芯片集成，Smart Cosmos(该公司的一个物联网服务及解决方案平台)的数据收集及处理功能。 通过利用各自领域的专门技术，它们已经开发了一种使用无需粘帖在一起的两个不同组件制造而成的RAIN嵌体的独特方法。这种方法扩展了现有的用途并为高附加值产品及服务的开发提供了新机会。举个例子，通过制造用户所需的产品标签，包装RFID完成品，它们可以给品牌商提供一种简化RFID需求的新方法。其他的用途包括资产跟踪，鉴定，零售防盗以及消费者互动。 RR Donnelly公司COO Dan Knotts称：“我们很高兴能和全球领先的RFID供应商之一的Smartrac进行合作，这项合作协议可充分利用我们各自的规模和专业技术，我们可以给多领域的客户带来他们所需的创新RFID方案。我们还将合作开发更广泛的基于RFID的增值服务，帮助提升RAIN UHF RFID技术的使用率。” Smartrac CEO兼管理委员会主席Christian Uhl表示这次合作将增强Smartrac的产品线，提升开发能力并让我们转变成一家RFID及物联网技术解决方案的提供商。他说：“我们将充分利用彼此的优势，推动只能标签及包装领域的物联网创新。”

随着物联网、云计算、大数据等新一代信息技术逐渐向工业领域融合渗透，一场以数据为核心驱动的智能制造变革正在加快到来，工业大数据日益成为各国政府和产业界关注的焦点。一方面，工业大数据结合先进传感、新型工业网络和核心工业软件，能够形成从单台机器、产线、车间到企业的数据优化闭环，驱动生产制造和运营管理的智能化发展，从而进一步降低制造成本；另一方面，工业大数据结合公共互联网络、网络协同平台，能够促进企业与企业、企业与用户、企业与产品之间的深度交互，驱动生产组织和产品服务的智能化发展以及个性化定制等目标的实现。 一、工业大数据的内涵与特征 （一）工业大数据泛指工业领域数字化、自动化、信息化应用过程中产生的数据 工业大数据是基于先进大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。 工业大数据从来源上主要分为信息管理系统数据、机器设备数据和外部数据。总体上工业大数据实时性要求高、数据多元且数据量较大，数据格式结构化和非结构化并存，更强调不同数据之间物理关联，分析结果具有实时性且对精度较高，与传统工业数据和互联网大数据存在差异（见图1-1）。 图1-1工业数据、工业大数据、互联网大数据比较 （二）工业大数据是大数据技术逐步成熟、工业应用需求不断激发共同作用的结果 基于工业大数据的创新是未来制造业和新一代信息技术融合发展下不可避免的趋势。一是随着传感器技术进步和成本下降，工业数据采集更广泛、更灵活和更精准，更加满足严苛工业应用。二是工业数据平台的产生，使得原本隔离的控制层工业自动化数据和IT层数据逐步打通，数据得以高效整合。三是云计算、边缘计算的发展促进企业内部计算能力和计算资源的提升，可以承担更加复杂的计算需求。四是大数据先进分析技术不断与工业应用场景相结合，可以解决工业实际问题并带来效益的显著提升。因此，大数据在工业领域中的应用已经成为必然。 二、发展工业大数据若干关键问题 （一）高度重视工业大数据应用价值 工业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售出服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节，可满足工程组织的设计协同要求、评估和改进当前操作工艺流程，提供更好的设计工具、减少产品交付周期。在生产制造环节，可综合大量的机器、产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链环节，工业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节，可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析。在市场营销环节，可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析。 然而，目前我国工业大数据应用正处于发展孕育期，需不断引导企业需求，帮助企业形成对数据客观、科学的认识。一是帮助企业优化数据源，尤其是对于机器设备、生产线等实时生产数据采集数量、类型、精度以及频率方面，积极弥补与国外先进水平存在的差别。二是推进企业间和企业内部部门间信息交互、共享和集成，充分发挥数据融合应用价值。三是推进工业大数据应用成熟模式和灯塔式项目建设，形成行业应用推广模式。 （二）牢牢把握工业大数据的产业变革机遇 作为新兴技术领域，工业大数据的产业格局尚处于集聚与形成阶段，但以GE、西门子、SAP等为首的IT、自动化、制造领域的领先企业正立足于已有优势领域，抓住技术升级和产业变革契机，在工业大数据发展初期意图通过优化重组优势要素将产业链各环节的单点优势扩大为产业生态的综合优势。 因此，我国企业应牢牢把握工业大数据发展的变革机遇，一方面依托强大的市场内需和产业规模优势，借助创新要素的不断积累，整合竞争要素打造产业整体优势；另一方面注重商业模式创新，特别是类似于德国为中小企业提供工业大数据服务平台、GE的设备管理服务盈利模式是按节省成本的一定比例收取等多元化商业模式。 （三）注重标准、安全等外部环境的完善 标准和安全是事关互联网与制造业统合创新发展重要保障，新型传感器和控制器的引入、云平台的广泛应用、通用有线/无线网络技术的发展、工业控制系统的进一步软件化，传统工业控制的专有性和封闭性被打破同时，数据类型更加多样。因此，亟需建立统一的、贯穿产业全生命周期的数据标准和安全防护管理技术体系，形成适用于智能制造新业态的标准和安全环境。 三、我国政府未来发展对策建议 当前，工业大数据正处于发展孕育期，可以预见，门类丰富的工业生产、制造领域的智能化应用以及高端技术的领先发展将引发我国工业大数据规模的加速加倍增长，为数据价值的挖掘提供充足的样本空间和试验机会。我国政府应把握机遇，注重顶层设计，通过应用逐步推动产业化和关键技术的突破，在支持制造业转型升级的同时，积极培育工业大数据相关的战略新兴产业和应用创新模式。 （一）摸清我国工业大数据应用现状，通过试点示范推进企业进行工业大数据应用创新 一是对我国工业大数据所在的制造业主要门类的数据源、数据量、数据模型、存储架构、数据开放等方面展开调研，梳理我国工业大数据应用场景和需求。二是结合智能制造、互联网与工业融合试点示范，选择基础较好的制造企业开展工业大数据的集成应用创新实践，打造可复制推广样板，加速大数据技术与行业深度融合。 （二）把握新兴增长点，特别是针对各类工业数据平台的技术和产业化突破形成整体战略布局 一是针对工业数据集成平台、分析平台等已经形成可观市场规模，产业格局发生变动且尚未稳定的领域，鼓励我国领先企业全面掌握核心技术、全面推动产业链升级、加紧抢占市场优势。二是立足产业未来发展，搭建工业大数据创新中心，将制造企业、ICT企业、相关研究机构以及标准化组织共同纳入到创新中心，加强关键数据技术和软件的研发和产业化力量，通过创新中心连接国内产学研用相关单位试验点，对关键技术、标准等进行研发、试验验证和应用推广工作。三是支持工业大数据公共服务平台发展，为中小型制造企业提供便捷的工业大数据分析工具。 （三）推进工业大数据标准化工作、健全安全体制机制，完善外部环境 一是立足我国相关大数据标准化联盟，尽早组织力量开展行业性工业大数据标准研究，吸纳行业典型应用场景，制定工业大数据的开放、技术、应用、安全、评价等系列标准。二是将工业大数据安全纳入信息安全范畴，完善相关法律法规，建立国内工业大数据应用安全风险评估模型，建立应对数据泄露等安全风险的相关预案，建立工业大数据泄露报警信息发布机制，实时发布相关信息，并做到信息能够发到相关企业。