推动京津冀协同发展，是习近平总书记亲自决策、亲自部署、亲自推动的重大国家战略。党的十九大报告指出，以疏解北京非首都功能为“牛鼻子”推动京津冀协同发展，高起点规划、高标准建设雄安新区。

以只争朝夕的精神紧抓重要历史性窗口期，天津参与其中、服务其中、受益其中。刚刚过去的一年，天津以高度的政治担当，坚决把党中央的决策部署贯彻好、落实好。

2017年2月24日，早春时节、生机萌动。在习近平总书记“2·26”重要讲话发表三周年之际，天津礼堂迎来了一场“千人大会”──天津市深入推进京津冀协同发展重大国家战略工作会议在此举行。围绕服务重大国家战略，聚焦中央赋予的城市定位，出台进一步加快建设“一基地三区”的4个《实施意见》……深入推进协同发展的集结号声回荡在津沽大地。

紧随其后，市京津冀协同发展领导小组印发全市工作要点，178项重点任务落地实施，50个重点项目和重大事项实行市领导包联……天津以高站位新理念，从聚焦承接非首都功能、完善“交通网”、优化“生态圈”、贯通“产业链”等多方面入手，在协同发展的大局中体现担当、展现作为，打响了一场新时期声势浩大的“平津战役”。

高水平承接北京非首都功能

疏解非首都功能是协同发展的关键一环，而疏解本身的“密钥”则是北京之外另辟蹊径，既接得顺、又接得实。

过去一年，天津坚持把承接北京非首都功能疏解作为重要政治任务，全面加强与国家部委、央企和北京市的对接合作，建立对接产业、重点承接平台、重点对接项目“三级清单”，统筹推动天津各区与北京各区有效对接，确立了全市“1+16”承接格局。

从北京出发，沿京津高速公路一路向东，1个小时就能到达天津滨海新区。在这条路上，滨海—中关村科技园的工作人员，与北京中关村的各行业协会、产业联盟的负责人，每半个月就会进行一次往来“对接”。这样的“穿梭”如同飞针走线，短短一年间，滨海—中关村科技园已经织就京津冀协同发展大蓝图下的“锦绣地标”，截至去年10月底，累计注册企业达到316家。

“要想吸引优秀企业，就一定得拿出给力的政策，营造优良的营商环境。滨海—中关村科技园是把北京的政策优势和天津的政策优势叠加再延伸。”天津中关村科技园运营服务有限公司执行董事石七林说：“我们围绕政策、资本、技术、人才、高校、孵化器等六大要素，加快培育适宜创新企业成长的土壤，努力打造具有天津滨海特色的创新生态系统。”

去年12月5日，滨海—中关村科技园华塘睿城五区5号楼挂上了崭新的白蓝红三色的百度公司标志，百度（滨海）创新中心在这里正式启动，这也是首个落户在直辖市的百度创新中心。“目前，我们吸引了25家企业注册，近九成聚焦人工智能、大数据、云计算方向，有12家企业正式入驻，其中7家来自北京。”百度（滨海）创新中心相关负责人表示：“今年我们希望吸引更多北京创新型企业进驻中心，快速成为园区人工智能领域的地标性领军项目。”

“我们把北京总部的研发、技术服务和生产迁到天津，正是看到了在京津冀协同发展中天津建设全国先进制造研发基地的独特优势，而且这边科技园的税收、人才、落户等政策也很有吸引力。”专注于工业控制和信息安全领域的高新技术企业──威努特公司天津负责人杨璐表示。

流动、碰撞、聚合、再生，北京中关村独特的生态系统成功“克隆”在天津。伴随北京非首都功能有序转移、精准承接、集聚发展，清华高端装备研究院、中科智能识别研究院、国能新能源汽车等一批重要合作项目签约落地。

全力支持服务雄安新区规划建设

真正破解大城市病、打通京津冀发展的“隔断”，必须建设一个现代化城市的样本。

2017年4月1日，中共中央、国务院决定设立河北雄安新区。这一具有重大现实意义和深远历史意义的“千年大计”，启动了京津冀协同发展新的强大引擎。

“在雄安新区规划建设过程中，需要天津付出什么、调整什么我们都坚决落实。”

仅仅过了18天，天津党政代表团赴雄安新区考察，与河北省签署关于积极推进雄安新区建设发展战略合作协议，明确8个方面合作事项，充分发挥天津发展基础和区位、产业、政策优势，全力支持服务雄安新区规划建设。

高层往来、项目对接、专家研讨、企业携手、人员互动……一年来，围绕服务雄安新区规划建设的各项重点工作稳步推进。

2017年岁末，作为天津港“一港八区”的重要组成部分，天津港高沙岭港区正式开港通航。“作为距离雄安新区最近的出海口，新港区的开港通航是天津港主动对接雄安新区建设、更好服务京津冀一体化发展的重要举措。通过发达的公路交通连接雄安新区，未来高沙岭港区将打造成为雄安新区的‘海上门户’。”天津港集团相关负责人表示。

据市京津冀协同办相关负责人介绍，目前我市已经选派骨干力量参与雄安新区相关规划编制工作，为共同推进区域交通、生态等规划编制提供有力的技术支撑。其中，配合中国铁路总公司编制雄安新区及周边地区铁路网规划，基本确定将天津至雄安新区的津雄高铁纳入规划，协同构建快捷高效的交通一体化体系。还配合国家相关部门组织开展《雄安新区入海通道水利保障研究》编制，设立了“天津职业大学雄安新区培训基地”、天津市第一商业学校雄县分校。

“一基地三区”建设步稳蹄疾

和平区小白楼一直是天津繁华与时尚的代名词，高楼鳞次栉比、商圈聚宝吸金，具有百年航运的历史底蕴。如今，在密集的商务楼宇中，航运物流货代企业占到了近五分之一。从去年起，企业办理海运手续已不必再辛苦奔波于市区和港口之间。

“小白楼地区是天津建设北方国际航运核心区的五个航运服务集聚区之一，也是唯一位于中心城区的航运服务集聚区。为服务‘一基地三区’建设，市口岸办会同和平区政府将天津国际贸易口岸业务和航运指数服务功能赋予区行政许可服务中心，各种通关手续从港口‘搬’到了市区，各种行业信息也在这里汇总发布，一下子方便了企业。”和平区发改委副主任高丽萍告诉记者：“我们瞄准航运金融、航运高端服务、航运企业中国区总部，以小白楼万通中心为载体，打造天津国际航运金融中心。截至目前，已经吸引了东方海外货柜航运（中国）有限公司天津分公司、华和海事、日本海洋网络船务等42家航运企业入驻。”

小白楼只是天津扎实推进“一基地三区”建设的一个缩影。过去一年来，一组组数字见证着“一基地三区”建设的力度、维度、高度──

全市航空航天、高端装备等十大优势产业占全市工业比重达到78.6%。天津港国际集装箱班轮航线达到123条、每月航班550余班。天津港成功开行中欧国际班列，建立25个无水港。实现海陆空联运旅客无缝对接。金融业增加值占地区生产总值的比重达到10.5%。放管服改革走在全国前列，市级行政许可事项精简到253项。天津自贸试验区“金改30条”政策八成已落地，外债宏观审慎监管等7项金融创新政策在全国推广……

骨骼越来越硬朗、肌肉越来越发达、血液越来越充沛、经络越来越通畅，“一基地三区”建设成为天津发展的亮点、热点、增长点。

重点领域合作取得新突破

既有面上的步稳蹄疾，也有点上的精准发力。过去一年来，京津冀在交通、环保、产业等重点领域合作纷纷取得新突破。

基础设施互联互通促三地畅行。京滨、京唐城际铁路开工建设，京津城际实现“月票制”，京津冀公交地铁实现一卡通行，滨保高速全线贯通。天津机场提升丰富20座城市候机楼功能，设置航空异地货站，试运行京津冀航空货运班车，京津冀机场一体化运营机制初步形成。

同呼吸共命运携手打赢环保攻坚战。生态环境联防联控联治取得新成效，大气污染防治协作持续深化，重污染天气预警分级标准实现统一，三地同享一片蓝天白云的目标正在实现。

产业对接合作放大优势效益倍增。三地共同研究制定加强产业转移承接重点平台建设的意见，中沙新材料产业园、西青电子城数据中心等项目加快推进，津冀芦台协同发展示范区等园区建设进展顺利，2014年以来天津企业到河北投资累计到位额超过1600亿元。

公共服务一体化方便三地百姓。天津职业大学雄安分校、中德应用技术大学承德分校等加快建设，京津冀医保异地结算平台上线运行，率先完成整建制引进企业职工异地社保的同城化认定，推行跨区域养老服务运营补贴政策……

回首一年，京津冀协同发展盛景连连、硕果累累；放眼未来，协同红利正向更广、更深处释放。蓝图已经绘就，逐梦唯有笃行。在京津冀协同发展的雄浑交响曲中，天津一定会奏出高亢音符，谱写动人旋律，在伟大实践中汇聚磅礴力量，作出更大贡献。

中国互联网协会卢卫秘书长发布《2016年中国互联网产业综述与2017年发展趋势》（中国台湾网 袁楚 摄）

中国台湾网1月6日北京讯（记者 袁楚）1月6日下午，中国互联网协会在北京召开2017（第七届）中国互联网产业年会。会上，中国互联网协会卢卫秘书长发布《2016年中国互联网产业综述与2017年发展趋势》。

报告指出，我国互联网产业在引领经济发展、推动社会进步、促进创新等方面发挥了巨大作用，互联网用户和市场规模庞大、互联网科技成果惠及百姓民生、互联网与传统产业加速融合、互联网国际交流合作日益深化、互联网企业竞争力和影响力持续提升。在这一年里，网络强国战略、制造强国战略、国家大数据战略等重大国家政策不断细化落实，互联网产业发展前景广阔。

报告显示，2016年中国互联网产业呈现出以下发展态势和特点：一、互联网基础设施支撑产业快速发展。中国网民互联网普及率过半，4G用户持续爆发式增长；“宽带中国”战略进入优化升级阶段，光网城市成为发展热点；移动网络进入“4G+”时代，5G技术试验全面启动二、互联网技术推动产业创新发展。“大智移云”是互联网产业的重要技术载体和推动力；人工智能带来新的变革；虚拟现实进入快速成长期。三、互联网与传统产业加速融合发展。制造业与互联网加速融合；互联网构建新型农业生产经营体系。四、互联网应用服务产业繁荣发展。打通线上线下，实体商店与互联网电商平台紧密联合；“互联网+”医疗发挥鲇鱼效应；网络教育积极探索新的市场空间；分享经济影响广泛，新模式新业态不断涌现；互联网创新政务服务。五、网络安全治理促进产业有序发展。网络安全产业高速发展，产品种类不断丰富；传统网络威胁向工控系统扩散，智能应用安全问题日益突出；互联网领域法治化不断推进，网络安全责任主体得以明确；网络治理问题受到关注，主管部门依法打击泄露个人信息的犯罪案件。

报告预测，2017年，中国互联网产业发展有如下趋势值得关注： 一、新一代信息基础设施成为网络强国战略的关键支撑。农村网络基础设施建设将让广大农民分享宽带红利；光网城市建设受到重视，一系列试点城市将会陆续出现，发挥示范引领作用；4G网络覆盖进一步扩大，5G研发试验和商用进一步推进。二、互联网技术成为创新发展的强劲动力。数字化、智能化服务技术蓬勃发展；增强信用与安全的技术将进一步丰富；企业信息化与云端迁移技术将释放更大影响力；物理和数字世界互动技术应用范围进一步扩大；制造技术与信息网络技术融合塑造新的生产模式。三、产业融合成为振兴实体经济的重要体现。互联网与传统产业的融合将在培育壮大新动能、提振产业发展方面发挥不可替代的作用；智能制造成为产业转型升级的关键领域；农业供给侧结构性改革将进一步深化。四、应用与服务成为惠及民生的创新举措。国内分享经济领域将继续拓展，在营销策划、餐饮住宿、物流快递、交通出行、生活服务等领域进一步渗透；互联网与政府公共服务体系的深度融合将加快；随着互联网+行动计划的深入，智慧城市建设快速推进，互联网将作为创新要素对智慧城市发展产生全局性影响。五、安全与治理成为产业发展的有力保障。物联网安全态势感知能力增强，云计算安全更加重要；互联网治理的方式与手段进一步创新；中国在网络空间国际影响力增强。（完）

2017（第七届）中国互联网产业年会现场。（中国台湾网 袁楚 摄）

2017（第七届）中国互联网产业年会现场。（中国台湾网 袁楚 摄）

2017（第七届）中国互联网产业年会现场。（中国台湾网 袁楚 摄）

新华社北京７月１９日电综述：区块链，新技术如何链向未来

新华社记者杨骏

加密货币的崛起与震荡让区块链技术备受关注和争议。然而２０１８年开始，区块链技术开始在更多领域显露应用潜能，这一技术将如何发展？

１９日，在北京举办的“链向未来·全球区块链应用价值峰会”上，与会专家表示，区块链技术为政府信息共享、降低交易成本、产品溯源、传媒版权认证等提供更多解决思路，在了解其暂时短板时，不妨用开放态度关注这一技术。

赛迪区块链研究院院长刘权表示，区块链技术承载的延伸意义已经远超加密货币这个范畴，它可以在没有权威机构介入下，让未曾相识的合作双方也能互相信任。这种被通俗理解为“分布式记账”的技术，因可建立互信的技术机制，能处理许多原本由中介机构代理的交易，进而削减交易成本。

刘权认为，区块链技术还为信息防伪和数据追踪提供了革命手段，区块链中的数据区块顺序相连构成数据链条，可防止人为篡改时间，并追溯以往时间信息；区块链技术的加密算法以及电子签名应用等，还能很好解决信息保护和授权访问问题；慈善款和补贴被挪用等问题，都会因区块链技术应用而减少，因为利用该技术的可编程特性，在资产转移的同时嵌入一段代码，可规定资产未来的用途范围，防止挪用。

主办此次峰会的五六财经创始人喻拓认为，区块链技术在传统产业也有巨大的应用场景，如农产品溯源、传媒版权认证、供应链金融等。随着越来越多科技巨头在区块链领域的快速布局，区块链技术的应用正在加速，而在新经济与旧经济的加速融合中，区块链经济可能会扮演非常重要的角色。

区块链技术在物联网领域的应用也出现了迹象。美国《财富》杂志日前报道说，２０１８年一大技术演进趋势就是，物联网变成区块链物联网。区块链可以让物联网设备变得更加有用。它能够为成百上千万台计算机创建数字记录，大幅降低黑客入侵的风险。

《财富》杂志认为，区块链物联网能够带来一大批全新的服务和业务模式。例如，可以用来跟踪药品的运输，也可以用来创建智能城市。在智能城市中，区块链物联网的供暖系统能够更好地控制能源的使用等。

越来越多国家也开始对区块链技术产生兴趣。据赛迪区块链研究院统计，目前包括美国、印度、日本、德国等全球２０多个国家政府专门立项研究区块链技术，或成立相关研究机构。

在印度中南部城市海德拉巴，当地政府正在打造应用全新支付系统和区块链技术的技术园区，希望以此吸引更多科技企业入驻。英国等国政府正在测试将区块链技术用于公共服务系统，比如区块链土地登记等。

在提升政府工作方面，一些业内专家举例说，比如可以利用区块链技术公开透明、不可篡改等特点，提升环保数据的真实性和可追溯性，从而让企业的不良记录消不掉、改不了，违法行为藏不住。

区块链技术的广阔前景蕴含无限潜力。但与会专家认为，区块链技术发展仍处于初期，在用开放态度关注其发展动向时，也需要关注一些短板。

刘权表示，区块链技术发展过程目前面临缺乏顶层设计、核心技术突破、人才短板等问题，不过最重要的仍然是安全问题。

专家认为，从目前的时间点看，区块链技术非常像多年前互联网发展经历过的阶段，就像是盲人摸象，机会多，但也有投资上的风险。

在众多专家看来，区块链技术目前仍处于初期，有可能像云计算、人工智能等技术一样大范围应用于社会生活，但未来还需要软件、硬件、人才等更多方面的进展来保证其完善和良性发展。（完）

自 2012 年多伦多大学 Alex Krizhevsky 等人提出 AlexNet 以来，「深度学习」作为一种机器学习的强大方法逐渐引发了今天的 AI 热潮。随着这种技术被应用到各种不同领域，人们已经开发出了大量新模型与架构，以至于我们无法理清网络类型之间的关系。近日，来自 University of Dayton 的研究者们对深度学习近年来的发展历程进行了全面的梳理与总结，并指出了目前人们面临的主要技术挑战。机器之心觉得这是一份非常详细的综述论文，既适合从零开始了解深度学习的人，又适合有基础的学习者。

论文地址：https://arxiv.org/abs/1803.01164

近年来，深度学习作为机器学习的新分支，其应用在多个领域取得巨大成功，并一直在快速发展，不断开创新的应用模式，创造新机会。深度学习方法根据训练数据是否拥有标记信息被划分为监督学习、半监督学习和无监督学习。实验结果显示了上述方法在图像处理、计算机视觉、语音识别、机器翻译、艺术、医学成像、医疗信息处理、机器人控制和生物、自然语言处理（NLP）、网络安全等领域的最新成果。本报告简要概述了深度学习方法的发展，包括深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）（包括长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU））、自 编码器（AE）、深度信念网络（DBN），生成对抗网络（GAN）和深度强化学习（DRL）。此外，本文也涵盖了深度学习方法前沿发展和高级变体深度学习技术。此外，深度学习方法在各个应用领域进行的探索和评估也包含在本次调查中。我们还会谈到最新开发的框架、SDK 和用于评估深度学习方法的基准数据集。然而，这些论文并没有讨论某些大型深度学习模型和最新开发的生成模型方法 [1]。

介绍

自 20 世纪 50 年代以来，作为人工智能子领域的机器学习已经开始革新若干个领域，而诞生自机器学习的深度学习实现了迄今为止最大的原创性突破，几乎在每个应用领域取得了显著成功。图 1 给出了 AI 的谱系。深度学习（学习或分层学习方法的深层架构）是从 2006 年兴起的一类机器学习技术。在深度学习中，学习即是评估模型参数，使学习模型（算法）可执行特定任务。例如，在人工神经网络（ANN）中，参数是权重矩阵

。另一方面，深度学习在输入层和输出层之间包含若干个隐层，使得不同阶段的非线性处理单元具有层级结构，以用于特征学习和模式分类 [1, 2]。基于数据表征的学习方法也被称为表征学习 [3]。根据最新文献，基于深度学习的表征学习涉及特征或概念的层次结构，其中高级概念可以从低级概念定义，低级概念可以从高级概念定义。在一些文章中，深度学习也被描述为一种通用学习方法，可以解决不同应用领域的几乎所有问题（不局限于特定任务）[4]。

A. 深度学习方法的类型

像机器学习一样，深度学习方法可以分为以下几类：监督、半监督、部分监督以及无监督。此外，还有另一类学习方法称为强化学习（Reinforcement Learning）或深度强化学习（Deep Reinforcement Learning），它们经常在半监督或非监督学习方法的范围内讨论。

图 1：人工智能谱系：AI、机器学习、神经网络、深度学习和脉冲神经网络（SNN）。

1) 监督学习

一种使用标注数据的学习技术。在其案例中，环境包含一组对应的输入输出

。比如，输入是 x_t，智能体预测

，则会获得损失值。接着智能体不断迭代调整网络参数，从而更好地近似期望输出。成功训练之后，智能体可对环境问题做出正确回答。监督学习主要有以下几种：深度神经网络 (DNN)、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络（包含 LSTM）以及门控循环单元（GRU）。上述网络将分别在 2、3、4、5 章节中详述。

2) 半监督学习

一种使用部分标注数据的学习技术（通常被称之为强化学习）。本文第 8 节调查了其方法。在一些案例中，深度强化学习（DRL）和生成对抗网络（GAN）常被用作半监督学习技术。此外，包含 LSTM 的 RNN 和 GRU 也可划分为半监督学习。GAN 将在第 7 节讨论。

3) 无监督学习

一种不使用标注数据的学习技术。在这种情况下，智能体学习内部表示或重要特征以发现输入数据中的未知关系或结构。无监督学习方法通常有聚类、降维和生成技术等。有些深度学习技术擅长聚类和非线性降维，如自编码器（AE）、受限玻尔兹曼机（RBM）和 GAN。此外，RNN（比如 LSTM）和 RL 也被用作半监督学习 [243]。本文第 6、7 节将分别详述 RNN 和 LSTM。

4) 深度强化学习（DRL）

一种适用于未知环境的学习技术。DRL 始于 2013 年谷歌 Deep Mind[5,6]。从此，人们基于 RL 提出了几种先进的方法，例如：如果环境样本输入：agentρ，agentpredict：

，agentreceivecost：

，其中 P 是未知概率分布，环境向智能体提出问题，并给其一个有噪音的分值作为答案。有时这种方法也被称为半监督学习。许多半监督和无监督学习方法已经基于这个概念实施（第 8 节）。在 RL 中，我们没有一个简单的前向损失函数，因此与传统的监督方法相比，这使得机器学习变得更困难。RL 和监督学习之间的根本区别在于：首先，我们无法获取你正在优化的函数，而必须通过交互来查询它；其次，我们正在与基于状态的环境交互：输入 x_t 取决于先前的动作。

图 2：深度学习方法的分类

B. 特征学习

传统机器学习和深度学习之间的关键区别在于如何提取特征。传统机器学习方法通过应用几种特征提取算法，包括尺度不变特征变换（SIFT）、加速鲁棒特征（SURF）、GIST、RANSAC、直方图方向梯度（HOG）、局部二元模式（LBP）、经验模式分解（EMD）语音分析等等。最后，包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、主成分分析（PCA）、核主成分分析（KPCA）、线性递减分析（LDA）、Fisher 递减分析（FDA）等很多学习算法都被人们应用于分类和提取特征的任务。此外，其他增强方法通常多个应用于单个任务或数据集特征的学习算法，并根据不同算法的多个结果进行决策。

表 1：不同的特征学习方法

另一方面，在深度学习中，这些特征会被自动学习并在多个层上分层表示。这是深度学习超越传统机器学习方法的原因。上表展示了不同特征学习方法与不同学习步骤之间的关系。

C. 应用深度学习的时机和领域

人工智能在以下领域十分有用，深度学习在其中扮演重要角色：

1. 缺乏人类专家（火星导航）；

2. 人们尚无法解释的专业知识（演讲、认知、视觉和语言理解）；

3. 问题的解决方案随时间不断变化（追踪、天气预报、偏好、股票、价格预测）；

4. 解决方案需要适应特定情况（生物统计学、个性化）；

5. 人类的推理能力有限，而问题的规模却很大（计算网页排名、将广告匹配到 Facebook、情感分析）。

目前，深度学习几乎在各个领域都有应用。因此，这种方法有时也被称为通用学习方法。图 4 显示了一些示例应用程序。

图 4：成功应用深度学习并取得顶级结果的示例图

D. 深度学习的前沿发展

深度学习在计算机视觉和语音识别领域有一些突出的成就，如下所述：

1）ImageNet 数据集上的图像分类

深度学习在图像分类领域的应用基准被称为大规模视觉识别挑战（LSVRC）。基于深度学习和卷积神经网络技术，深度学习在 ImageNet 测量精确度中有很好的表现 [11]。近日，Russakovsky 等人发表了一篇关于 ImageNet 数据集的文章及近年来研究者们实现的最高精确度 [285]。下图显示了 2012 年深度学习技术的发展历程。时至今日，我们开发的方法在 ResNet-152 上只有 3.57％的误差，低于人类约 5% 的误差。

图 5：使用不同深度学习模型在 ImageNet 测试的准确性。

2）自动语音识别

深度学习通过 TIMIT 数据集（通用数据集通常用于评估）完成的小规模识别任务是深度学习在语音识别领域的初次成功体现。TIMIT 连续声音 - 语音语料库包含 630 位来自美国的八种主要英语口音使用者，每位发言人读取 10 个句子。下图总结了包括早期结果在内的错误率，并以过去 20 年的电话错误率（PER）来衡量。条形图清楚地表明，与 TIMIT 数据集上以前的机器学习方法相比，最近开发的深度学习方法（图顶部）表现更好。

图 6：TIMIT 数据集的电话错误率（PER）

E. 为什么要使用深度学习

1）通用学习方法

深度学习有时被称为通用学习，因为它几乎可以应用于任何领域。

2）鲁棒性

深度学习方法不需要提前设计功能。其自动学习的功能对于当前的任务来说是最佳的。结果是，任务自动获得对抗数据自然变化的鲁棒性。

3）泛化

相同的深度学习方法可以用于不同的应用程序或不同的数据类型，这种方法通常被称为迁移学习。另外，这种方法在可用数据不足时很有用。根据这个概念研究学者已经发表了多篇论文（在第 4 节中会有更详细地讨论）。

4）可扩展性

深度学习方法具有高度可扩展性。在 2015 年的一篇论文中，微软描述了一个名为 ResNet 的网络 [11]。该网络包含 1202 个层，并且通常由超级计算规模部署。美国的劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）正在为这样的网络开发框架，该框架可以实现数千个节点 [24]。

F. 深度学习面临的挑战：

使用深度学习进行大数据分析深度学习方法要有可扩展性在数据不可用于学习系统的情况下（尤其是对于计算机视觉任务，例如反向图形），生成数据的能力非常重要。特殊用途设备的低能耗技术，如移动端智能，FPGA 等。多任务和迁移学习（泛化）或多模块学习。这意味着要从不同的领域或不同的模型一起学习。在学习中处理因果关系。

图 7：深度学习的性能与数据数量之间的关系。

其次，大部分针对大规模问题的案例，其解决方案正在高性能计算机（HPC）系统（超级计算机、集群，有时被视为云计算）上部署，这为数据密集型商业计算提供了巨大的潜力。但随着数据在速度，多样性，准确性和数量上的爆炸式增长，我们越来越难以使用企业级服务器进行存储和提升计算性能。大多数论文考虑到这些需求，并提出了使用异构计算系统的高效 HPC。例如：劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）开发了一个框架：Livermore Big Artificial Neural Networks（LBANN），用于大规模部署深度学习（超级计算规模），这一项目明确地回答了深度学习是否可扩展的问题 [24]。

第三，生成模型是深度学习的另一个挑战，其中一个例子是 GAN，它是一种优秀的数据生成方法，可以生成具有相同分布数据 [28]。第四，我们在第七节讨论过的多任务和迁移学习。第四，我们对网络架构和硬件方面的高效率深度学习方法进行了大量的研究。第 10 节讨论了这个问题。

我们可以制作出适用于多领域、多任务的通用模型吗？出于对多模式系统的关注，最近，谷歌提交的论文《One Model To Learn Them All》[29] 介绍了一种新方法，其可以从不同的应用领域学习，包括 ImageNet、多种翻译任务、图像标题（MS-COCO 数据集）、语音识别语料库和英语解析任务。我们将通过这次调查讨论主要挑战和相应的解决方案。在过去几年中，人们还提出了其他多任务技术。

最后，图形模型是一个具有因果关系的学习系统，用于定义如何根据数据推断因果模型。最近，已经出现了解决此类问题的深度学习方法 [33]。但是，在过去几年中，还有其他许多具有挑战性的问题仍未得到有效地解决。例如：图像或视频字幕 [34]，使用 GAN [35] 从文本到图像合成 [36] 以及其他从一个域到另一个域的风格迁移。

最近，一些研究者完成了很多关于深度学习的调查，其中有一篇非常高质量的总结，但它没有涉及最近开发的 GAN 的生成模型 [28]。此外，它提及了强化学习的话题，但没有涉及深度强化学习方法的近期趋势 [1,39]。大多数情况下，调查是依据深度学习的不同方法来分类的。本报告的主要目标是介绍深度学习的总体思路及其相关领域，包括深度监督（如 DNN、CNN 和 RNN）、无监督（如 AE、RBM、GAN）（有时 GAN 也用于半监督学习任务）和深度强化学习的思路。在某些情况下，深度强化学习被认为是半监督/无监督的方法。我们考虑了该领域的最新发展趋势以及基于该技术开发的应用。此外，我们还囊括了评估深度学习技术常用的框架和基准数据集，会议和期刊的名称也包括在内。

本论文的其余部分的组织方式如下：第二节讨论 DNN 的详细调查，第三节讨论 CNN；第四节介绍了不同的先进技术，以有效地训练深度学习模型； 第五节讨论 RNN； AE 和 RBM 在第六节中讨论； GAN 及其应用在第七节讨论；强化学习在第八节中介绍；第九节解释迁移学习； 第十节介绍了深度学习的高效应用方法和硬件； 第十一节讨论了深度学习框架和标准开发工具包（SDK）； 第十二节给出了不同应用领域的基准测试结果；第十三节为结论。

1.1 高级辅助驾驶系统(ADAS)概念定义

ADAS 是一个主动安全功能集成控制系统，利用雷达、摄像头等传感器采集汽车周边环境数据，进行静态、动态物体的识别、跟踪，控制系统结合地图数据进行做出行为决策，使驾驶者觉察可能发生的危险，必要情况下直接控制车辆以避免碰撞，可有效提升驾驶安全性、舒适性。 ADAS是实现自动驾驶的前提。

ADAS是基于传感器融合计算处理能力的提升（FCW、 LDW等）以及底层控制技术的集成（ACC、 AEB等）而发展的。 NHTSA（美国高速公路管理局）将自动驾驶分为Level0-Level4 5个阶段， Level0-Level4 属于ADAS的普及推广阶段， Level3-Level4的实现需要ADAS结合车联网、云计算技术实现。目前已实现Level1、 Level2 的商业化，KPMG预计Level3、 Level4 将分别于2019、2025年实现商业化。

1.2 ADAS关键技术及关键零部件

ADAS关键技术主要有：传感器技术(摄像头、雷达)，芯片与算法。 其中，摄像头核心部件CMOS感光芯片主要掌握在以索尼、三星为代表的日韩企业中。雷达分为超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达，超声波雷达技术门槛较低，供应商较多；激光雷达成本高昂，未商业化；毫米波雷达成本在两者之间，技术门槛较高，主要掌握在ZF TRW、博世、大陆等行业领先公司手中。芯片、算法在ADAS系统中至关重要，行业集中度高，主要有Mobileye、 ADI等公司。

1.3 传感层（摄像头）产业链分析

车载摄像头主要有前视（安装在前挡风玻璃上）、 侧视、后视摄像头，其中前视摄像头是ADAS使用频率最高的摄像头，以完成PCW、 LDW、 TSR等功能。

传感层（摄像头CMOS）市场分析

CMOS是摄像头的核心部件，价值约占整个摄像头的三分之一。据相关机构预计，全 球车载CMOS传感器市场规模到2020年将达到8亿美元。 Sony在全球CMOS传感器领域常年占据市场份额第一的位置凭借其在CMOS积累的 深厚技术，加上收购了Toshiba影像传感器业务，其市场份额有望进一步扩大。

传感层（雷达）产业分析

车载雷达主要分为超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达，主要用于探测距离速度，是实现ACC、 AEB等功能的核心部件。 由于激光雷达成本较高，目前用于ADAS的主要是毫米波雷达，主要工作频率24Ghz和 77Ghz 。 77Ghz毫米波雷达是发展趋势，掌握在以博世为代表的少数供应商手中

根据 Plunkedt Research 分析，2014 年全球的毫米波雷达市场出货量在 1900万颗， 预计到 2020 年全球毫米波雷达将毫米波雷达将近 7200 万颗，年复合增长率达到25%

1.4 控制层（芯片/算法）产业分析

在ADAS 芯片算法处理领域，需要解决的是对传感层的采集数据进行处理已完成行人/交通标志、距离速度等识别探知功能，以进一步判断执行层的行动。

在ADAS视觉处理解决方案，以色列公司Mobileye以单目摄像头实现ADAS功能，处 于行业绝对领先地位，其以EyeQ图像处理芯片系列产品占据70%以上的市场。

控制层（集成控制）产业分析 目前在ADAS 集成控制领域，市场份额主要由实力强大的Tier1占据。以博世、采埃孚-天合为代表的Tier1依靠其积累的深厚的底盘控制技术（如AEB、 ESP），加上丰富的OEM合作资源，在集成控制领域具有先发优势。 根据美林证券从ADAS产品丰富度、技术创新能力两个维度分析，博世、大陆集团、 采埃孚-天合处于行业领先地位。

1.5 ADAS行业市场分析

高盛 全球投资研究部门研究，全球ADAS渗透率普遍不高，欧美日渗透率只有8%-12%，并预测ADAS全球市场规模2015E-2025E年复合增长率达到42%。盖世汽车根据2015汽车销量情况测算我国ADAS的渗透率在2%-5%区间，市场增长前景看好。

根据高盛、波士顿咨询，Level1阶段ADAS单车成本为490美元（约3200人民币），Level 2 阶段ADAS单车成本为1650美元（约11000人民币）,长城证券研究所依此设定5年内价格不变，汽车销量增年复长5%，预测我国2020年ADAS市场规模达到700-800亿元，年复增长率高达60%，处于井喷式发展。

1.6 ADAS行业产业趋势

全面评估市场，寻找合适的切入机会。

书写网络强冀新篇章

——我省扎实推进网络安全和信息化工作综述

得网络者得天下。谁掌握了互联网，谁就把握住了时代主动权。

党的十八大以来，在习近平网络强国战略思想指引下，河北省坚持问题导向、科学规划、统筹推进、惠泽民生，扎实推进网络安全和信息化工作，网络空间日渐清朗，网络安全保障能力不断增强，信息化成果惠及全省人民。

在头脑中筑牢“防火墙”，当好网上政治“护城河”

没有网络安全就没有国家安全。

5月5日上午，围绕贯彻落实全国网络安全和信息化工作会议精神，省委书记、省人大常委会主任王东峰到省公安厅网络安全保卫总队、省工信厅“政务云”大厅、省委网信办互联网信息综合管理平台调研，强调“牢固树立总体国家安全观，以维护网络安全的实际成效坚决当好首都政治‘护城河’。”“要严守安全底线，严格落实责任，强化人防、物防、技防，全面提高网络综合治理能力。”

党的十八大以来，我省深入学习贯彻习近平网络强国战略思想，牢牢把握意识形态工作领导权和主动权，树立正确网络安全观，切实保障网络安全，积极构建党委领导、政府管理、企业履责、社会监督、网民自律等多主体参与，经济、法律、技术等多种手段结合的综合治网格局，建立上下联动、快速反应机制。

没有意识到风险是最大的风险。“护城河”必须关口前移，防患于未然。

我省网信系统坚持用习近平网络强国战略思想武装头脑，通过各级党委理论中心组认真学习，开展行政执法人员在线培训，深入宣传涉网法律法规，不断强化广大党员干部网络安全意识和学网、懂网、用网水平。贯彻落实网络安全法，连续4年举办国家网络安全宣传周活动，提高网民安全防范意识和能力。

着眼整体提升网络安全的“水位”，着力落实关键信息防护责任：省委网信办未雨绸缪，谋划建立全省网络安全态势感知平台；省公安厅构建“网上网下相结合、打防管控一体化”安全防控体系；省通信管理局发挥“河北省电信网省际出入口诈骗电话拦截系统”作用，切实保障人民群众的财产安全。

让群主当网上“河长”，在责任落实中力求风清气朗。

每一个微信群、QQ群都有群主，坚持导向超准、群圈超清、影响超强，全省开展了推选“超赞群主”活动，让群内互动、内容传播时刻遵守互联网群组信息服务管理规定，迅捷准确传播党的十九大精神，保证河水走向不出偏、不出现“逆流”和“盲流”。

网络安全，牵一发而动全身，管得住是硬道理。

我省定期开展网络安全大检查和风险评估，梳理检查党政机关、企事业单位、门户网站和省内重点新闻网站等700多个，构建了全时段、立体型的监测体系。连续打响“燕赵净网”、互联网“扫黄打非”“剑网”“清朗”等系列战役，持续净化网络环境，今年以来共清理下架移动应用程序200款，关闭违法违规网站95家，受理举报45000条。

构筑网上网下同心圆，建设网上美丽河北

构建网上网下同心圆，更好凝聚社会共识，巩固全党全国人民团结奋斗的共同思想基础。

党的十八大以来，我省网信系统始终坚持政治统领，树牢“四个意识”，坚决忠诚核心、拥戴核心、维护核心、捍卫核心，让习近平新时代中国特色社会主义思想旗帜在网络空间高高飘扬。

喜迎十九大！我为祖国升国旗！

2017年10月1日9时，河北日报报业集团重磅推出新媒体H5产品“我为祖国升国旗”。产品推出后，瞬间刷爆微信朋友圈。一时间网友关注度持续走高，不到6小时，参与人数突破100万，掀起了致敬伟大祖国的热潮。

围绕迎接学习宣传贯彻党的十九大精神，组织省重点新闻网站在首页显著位置，统一开设十九大专题，开展《河北网络媒体迎接党的十九大集结号行动》《赶考》网络主题宣传活动，“心连新”融媒体作品征集活动，燕赵新作为网上系列宣传活动，深度解读十九大精神。开展“网络大V赞盛会”活动，网上网下同心互动，微博讨论话题阅读量达到450万次。

坚持正确政治方向、舆论导向、价值取向，紧紧围绕省委、省政府三件大事、六场硬仗、八项战略、九项改革，开展京津冀协同发展、雄安新区规划建设、筹办2022年冬奥会、治国理政河北新实践、砥砺奋进的五年等一系列网上重大主题宣传、典型宣传。

《中国网事·感动河北》《京津冀绿色发展看河北》等网络主题宣传活动形式多样、特色鲜明；围绕塞罕坝生态文明建设生动范例、李保国、吕建江等重大典型开展大规模、高频次网上宣传，其中塞罕坝重大典型全网阅读量超2亿。服务雄安新区规划建设，推出微动漫、微视频、微图解、H5、VR、AR和创意沙画等系列新媒体产品，坚持网上网下密切联动，为建设经济强省、美丽河北网聚了正能量。

人在哪儿，宣传思想工作的重点就在哪儿。截至去年底，全省网民达4183万人，互联网网站数量达21.9万个。我省打通各类传播平台，在内容、渠道、技术等方面实现深度融合，着力打造一批“现象级”新媒体产品。

“小中心”管好“大网络”。2015年唐山市探索建立互联网媒体中心，充分运用微视频、航拍、H5海报、动漫、网络歌曲等形式，创作出众多有温度、接地气的新媒体作品，小而美、多而精，收到“大珠小珠落玉盘”的效果。

打造高质量发展“加速器”，引领产业转型升级

没有信息化就没有现代化，信息化是“四化”同步发展的加速器、催化剂。

右手将蛋液倒入托盘中的蛋挞皮中，再用双手把托盘放入烤箱，关上烤箱门。操作这一系列动作的是一双机器手。

机器人化身为医生小助手，帮助医生看病问诊。这一梦幻般的未来场景，今天变为现实。

在5·18经洽会的“大智移云”展区，微软、华为、世纪互联等50余家国内知名企业，与我省“大智移云”重点企业同时亮相。“大智移云”，正在为河北经济社会发展积蓄新动能，注入新能量。

随着京津冀协同发展、雄安新区建设等国家重大战略的实施，随着数字经济的发展，我省迫切需要抢抓机遇，加快信息化步伐，以信息化培育新动能，用新动能推动新发展。

令人瞩目的是，一大批先进技术落地河北，对全省信息化和网络强省建设产生强大引领示范和助力推动作用，京津冀国家大数据综合试验区建设，IPv6等网络先进技术规模化部署，第五代移动通信（5G）、区块链、无人驾驶等先进技术项目在雄安新区试用，加快产业升级换代，推动全省产业数字化和数字产业化。

省委、省政府进一步强化政策支撑，出台了“大智移云”、大数据、云计算、“互联网+”等一系列实施意见，以及大数据产业、新型显示产业创新发展三年行动计划等8个政策性文件。

新产业催生新业态。我省启动实施了信息产业跨越提升计划，初步形成了太阳能光伏、通信导航等优势产业，吸引华为、阿里巴巴等一批中国500强企业落户，雄安新区签约15个网络信息技术企业。2017年，全省信息产业规模1992.3亿元。

信息化和工业化融合促传统产业加速转型升级。我省组织实施34个省级“制造业+互联网”和8个工业云与工业大数据试点示范项目，培育两化融合公共服务平台176个，河钢唐钢、冀东水泥、旭新光电等14家企业入选国家智能制造试点示范。

智慧城市日益走进寻常百姓生活。围绕将雄安新区打造成智慧城市标杆，在建设思路上进行高端探索。出台无线WIFI建设地方标准规范，2017年底无线免费WIFI已覆盖13个市、147个县（市）的主城区公共区域。

互联网这一最大变量，成为推进我省经济社会高质量发展的最大增量。

架起网上“连心桥”，增益人民群众获得感幸福感安全感

2017年8月28日，“辛集发布”推送了《辛集高铁站前广场雕塑征求大家意见》，短短几小时，浏览超6万次，640人留言。辛集市委、市政府专门研究网友的意见建议后，决定取消雕塑项目，把此项支出用于建设公厕、搞城市绿化。

作为辛集市委、市政府官方微信公众平台，“辛集发布”成为倾听并解决群众烦心事的重要途径，已有超过32万网民关注。

“网民来自老百姓，老百姓上了网，民意也就上了网。”近年来，我省网信事业发展坚持以人民为中心的发展思想，打通时空阻隔，实现便民服务，让“信息多跑腿、群众少跑路”。

我省对践行网上群众路线作出总体安排部署，出台有关指导意见，积极推动全省各级党政机关和领导干部运用网络了解民意、开展工作。全省组织开展了“河北省践行网上群众路线典型案例网络评选表彰”“网上群众路线·河北生动实践”H5作品评选活动，5000多万网民参与投票评选。

如今，全省已组建完成了纵向贯穿省市县乡四个层级，横向覆盖新闻、宣传、文艺、理论、网信、外宣、文明、高校、企业九大系统的微信矩阵，包含4000余个微信群。

“一条专网连万家，方便快捷你我他”。在邯郸市肥乡区卜寨村，村民刘献峰打算开个超市，但对办什么手续、如何纳税全然不知。“不用出家门，依靠微信群，相关部门就给了我明确答复。”

互联网真正成为反映民意、服务群众的有效平台。如今，肥乡区建立了600余个区、乡（镇）、村三级“心连心”微信群，农村入户率达93.7%。

加快建设“云上河北”，加快推进“互联网+政务”。

全省加快推进“1+14+N”云计算服务体系，“1”即政务云，“14”是指14朵行业云，具体包括工业云、人社云、商务云、教育云等，“N”则为更广泛的云服务，如冬奥云、司法云……

如今，我省电子政务不断实现新跨越，数字服务建设成果逐步惠及城市乡村，用得上、用得起、用得好的信息化行政服务，快捷、方便、高效，正在惠及更多百姓，广大群众在新时代全面建设经济强省、美丽河北的征程中，共享互联网发展成果，拥有更多获得感、幸福感和安全感。 （记者薛惠娟）

近年来，随着移动通信、云计算、大数据等技术的快速发展和落地应用，物联网领域快速升温，各路厂商争相布局，从传感、终端设备、通信一直延伸至云端的数据分析和服务。传统的以硬件为中心、单一式的物联网技术应用逐渐向高度融合的产业生态演进，物联网的内涵也从M2M（Machine-to-Machine）向IoT（Internet of Things）扩展和延伸。在这个过程中，连接的主体没有发生太大的变化，只是IoT中的连接附加了更多的价值和信息。云计算以及大数据技术的发展，使得这些信息能够在可承受的成本之内产生更多的价值和更大的发展空间，这也是业界给予物联网如此乐观预测的重要原因。

在物联网的整体体系结构中，平台起着承上启下的关键作用，它不仅实现了底层终端设备的“管、控、营”一体化，为上层提供应用开发和统一接口，构建了设备和业务的端到端通道，同时，还提供了业务融合以及数据价值孵化的土壤，为提升产业整体价值奠定了基础。为此，Gartner充分肯定物联网平台的枢纽作用，将物联网平台纳入“2016十大战略IT技术趋势”，并预计在2020年之前围绕物联网平台将形成重要商机。

小编也是众多业内关注平台的人员之一。小编将从今日开始，陆续推出物联网平台的相关专题。专题安排如下：

系列一：物联网平台分类

系列二：物联网平台产品及分析

系列三：物联网平台接入技术

系列四：物联网平台开放接口需求

系列五：电信运营商物联网平台模式及技术参考架构

物联网平台是物联网产业链中承上启下的枢纽，向下接入分散的物联网传感层，汇集传感数据，向上面向应用服务提供商提供应用开发的基础性平台和统一的接口。物联网平台打破了传统的物联网行业应用和终端设备的紧耦合关系，以松耦合的方式连通了底层设备、应用开发者、第三方业务能力、企业IT系统能力(CRM、ERP等)，为各行业领域提供丰富的通用服务能力，例如数据路由、大数据挖掘与分析、业务流程管理、通信服务管理、设备管理、应用开发等服务。因此物联网平台是物联网端到端解决方案的核心。

为响应物联网业务的灵活管理、快速开发、通用能力支撑等要求，物联网平台需要具备相应的功能模块（各项功能模块还可分立成为独立的平台），它们相互之间的关系如下图所示。物联网平台的应用逻辑是基于云平台实现的，灵活、稳定、经济、高性能的云服务平台可实现虚拟化、对象存储、负载均衡、DaaS（数据即服务）等功能。

基于云平台之上的物联网平台功能模块包括四大部分，分别是连接管理平台、设备管理平台、应用支撑平台、数据分析平台。其中连接管理平台需要与运营商核心网中的GGSN/SAE-GW和HLR/HSS网元对接，以实现计费、开户、销户等功能；设备管理平台和应用支撑平台可统称为业务使能平台，为上层应用提供终端管理以及物联网基础共性能力，例如支付、短信、地图等能力；数据分析平台则与运营商的运营支撑平台相连，其中包括BSS（营帐系统）和CRM（客户关系管理系统），便于对用户行为、习惯等的大数据分析，助力运营商把握物联网大数据命脉，构造物联网生态。

业务应用平台区别于物联网平台，它是建立在物联网平台之上，并面向各行业应用提供系统运行环境，例如车联网、智能抄表、智慧园区等各行业领域的物联网应用均可独立部署在业务应用云平台上，面向各行业用户提供应用服务。物联网丰富的应用是其发展的最终目标，未来面向消费者、政府、企业三者将会衍变出众多有特色的物联网创新应用，势必为社会创造更大的价值，更好地服务于人类。

连接管理平台（CMP, Connectivity Management Platform）：对于移动运营商来说，物联网应用的管理呈现了新的需求。一方面，物联网多样化的业务场景使得话务模型呈现较大的差异，为了更好地适配业务的需求，运营商需提供更加灵活的资费套餐；另一方面，随着大量诸如智能抄表等超低ARPU值的物联网业务的引入，运营商对于管理成本的控制更为严格。为此，连接管理平台的重要作用就逐渐凸显出来。CMP平台应用于运营商的网络之上，为运营商提供连接配置、计费出账、故障管理、资源配置及管理等功能，使得运营商能够更好地做好物联网连接管理服务。连接管理平台功能包括：权限管理、卡管理、账单管理及能力引擎等几部分（如下图所示）。运营商物联网客户可根据自身需求，实现对SIM卡的管控和账单查询，例如根据项目需要自主开卡并完成激活操作。

设备管理平台（DMP, Device Management Platform）：DMP平台构建于业务应用和终端设备之间，通过API接口为上层的应用提供终端设备的统一接入和管理功能，包括参数管理、设备维护、软件管理、任务管理、位置管理、生命周期管理等功能（如下图所示）。DMP平台可对设备进行实时监控并提供告警反馈，告警反馈中会提示故障原因并完成自动修复，提高客户服务满意度。DMP平台还提供开放的API接口，让用户轻松地调用DMP平台的设备管理模块功能，可简化应用的开发流程，便于系统集成，并加速业务功能开发。

应用支撑平台（AEP, Application Enablement Platform）:AEP平台是一类面向开发者提供应用开发和统一数据存储两大功能的PaaS平台，包括为应用开发者提供的应用开发套件（图形化开发工具，开发者只需进行简单的拖拽操作即可实现应用开发，无需编写代码）、中间件、数据存储、业务逻辑引擎、第三方平台对接的API接口等（如图7所示）。物联网应用开发者在AEP平台上可实现应用的快速开发、部署和管理，无需考虑底层基础设施的扩展、数据管理和归集、通信协议、通信安全等问题。AEP将物联网共性服务能力整合，并以API接口的方式供第三方系统调用，AEP平台可大大降低开发成本，缩短开发周期。目前世界主流的AEP平台服务商，逐步将平台功能丰富，添加了如连接管理、设备管理、数据分析等功能，使其成为更加完整的物联网平台产品。

数据分析平台（BAP, Business Analytics Platform）：随着大量的设备连接入网以及设备状态信息的感知，基于物联网海量数据的智能分析以及相关的行业应用将体现出巨大的价值。数据分析平台则是挖掘物联网大数据的潜在价值、提升数据经济效益的工具。BAP包括大数据分析服务和机器学习两大功能。

BAP在汇集各类相关物联网大数据后，通过数据分类、数据建模等方式提供基础的数据分析和行为预测能力，并以图表、仪表盘、数据报告等数据视觉化的方式予以展现。通过实时动态的数据分析，监控设备状态和应用分析结果，根据设定的规则触发相应告警信息。

BAP还可对物联网历史数据进行学习，生成简单的数学模型或由用户自行开发的复杂数学模型，以满足预测性的、认知的或复杂的业务逻辑分析服务。

其他系列的内容，小编将会陆续推出，敬请关注。

近日，工信部发布了2018年第三季度网络安全威胁态势分析与工作综述，综述指出，目前，云计算平台安全性待加强，网络安全漏洞仍是主要威胁，工业和信息化部组织各地通信管理局、基础电信企业、网络安全专业机构、互联网企业和网络安全企业等开展网络安全威胁监测与处置工作。

云计算平台相继发生故障 其安全性仍待加强

工信部指出，近年来，“企业上云”已成为发展趋势，公有云计算平台承载着越来越多的关键业务和重要数据，第三季度前后，国内外多家云计算平台相继发生故障，出现大规模用户访问异常、用户数据丢失等问题，暴露出云计算平台在管理、运维、防护等方面仍存在诸多不足。

多家单位持续关注勒索病毒威胁，360公司监测到多地发生Globelmposter勒索病毒攻击事件，同时对已爆发近17个月的WannaCry勒索病毒在国内的感染情况进行了统计，本季度每天仍有约6000至14000的感染量；根据阿里云统计，阿里云平台在第三季度共拦截约836亿次攻击，其中利用永恒之蓝漏洞（WannaCry勒索病毒利用的漏洞）进行攻击的数量占到近三分之一。

网络安全漏洞仍然是工业互联网面临的主要安全威胁之一

第三季度，国家工业信息安全发展研究中心监测发现新增工业控制、智能设备、物联网等相关漏洞105个；中国信息通信研究院对31个工业互联网平台的126个域名、近170万个IP地址持续进行监测，发现疑似风险2600余个，并开展风险核实工作，目前相关工作正在进行中；中国软件评测中心监测发现45个联网工控系统漏洞，涉及多个品牌的58个产品。

小鸟云打造安全可信云平台

通过研究，小鸟云主要从以下方面打造安全可信云平台：从云基础设施防护，到PaaS平台安全，到安全运维、安全管理，一直到用户的安全服务，都进行系统性的构建，形成了系统化的安全防御体系，做到快速发现、快速定位、快速隔离、快速恢复。

在基础设施安全方面，做到虚拟网络的绝对隔离、东西流量实时监控；做好虚拟机的隔离、监控和防逃逸等；在安全管理方面，做了权限账号的管理、全网威胁分析和态势感知等；在安全运维方面，依靠生态，提供事前的第三方客观中立的渗透测试，从业务角度为用户做安全体检，还有事中和事后的应急响应，专业的安全团队，7*24小时陪着用户一起处理安全问题，保障业务无损。

全面推进工业互联网安全工作

工信部表示，下一步将全面推进工业互联网安全工作。加强对遴选的29个工业互联网创新发展工程项目（安全方向）的管理工作，强化项目跟踪和调研，确保项目高质量完成；做好工业互联网试点示范项目（安全方向）相关工作，积极推广关于工业互联网安全解决方案和最佳实践.

综述

10月20日-10月21日，2018世界物联网大会在中国国家会议中心举行，会上发布了首部《世界物联网白皮书》。大会执行主席何绪明提出了世界物联网的组成构架模式和发展方向，概述了五大洲各主要国家当前物联网建设和产生发展状况，并呼吁各国企业加强向物联网转型升级。

根据研究机构Gartner公司的调查显示，2016年全球物联网设备数量为64亿，该数字在2017年已经达到84亿，增长了31%；预计到2020年，全球物联网设备数量将突破204亿。届时，全球工业物联网产值将达到1510亿美元，通过物联网的使用将带来1.9万亿美元的生产力提升和1770亿美元的生产成本降低。

作为信息化时代的重要发展阶段，物联网以互联网为基础，实现物与物之间的信息传输。发展需要的三项关键技术支撑分别为：传感器技术、RFID标签和嵌入式系统技术。

物联网的技术核心在于传感数据的获取和分析，通过对这些数据的分析以达到改善产品性能、改进运营模式等效果。面对过程中海量数据的产生，迫切需要大数据技术来进行处理分析，而云计算又将为大数据的运算提供资源层灵活性。因此，在大数据、云计算的实力助攻下，加速走向物联网时代。在未来的发展中，“物联网+大数据+云计算”的强强联合，定会带给人类生活的巨大改变，创造出无限可能。

我国物联网基本应用

我国早就1999年就已经展开了物联网技术的研究，并且在传感网方面拥有大量专利，是世界上为数不多能够实现物联网全产业链的国家之一。

关于物联网的应用领域，实际上非常广泛，涉及到人类生活的方方面面，从环境到交通，从健康到食品等，无所不能。

今年，物联网主要的聚焦领域主要是以下几个方向：

1、智慧零售，借助物联网技术，感知客户消费习惯，预测潜在消费趋势，从而创造出精准销售；

2、智慧物流，打通物流中运输、仓储、配送等各个环节，实现系统感知、全面分析及处理，可参照成都物流公共信息平台；

3、智慧能源保护，为了保证未来“子子孙孙无穷尽”的状态，环保节能已经是各行各业不得不面对的重大问题，智慧井盖协助检测水位及状态，智慧电表实现远程抄表，智慧垃圾桶自动感应等；

4、智慧医疗，协助医院完成对人和物的智能化管理，通过打造健康档案区域医疗信息平台，实现患者、医务人员及医疗资源的信息化；

5、智慧农业，是智慧经济中的重要组成部分，实现生产过程中的信息感知、精准管理和智能控制等。

云计算是基于互联网相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。目前，较为主流的概念为NIST定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

云计算行业分类方式多样，按提供的服务类型分类分为IaaS、PaaS、SaaS三类，IaaS更多体现的是技术革新对硬件使用效率提升和成本降低层面，SaaS是在硬件改善的基础上，通过降价的方式扩大市场。

各类型云计算对比

数据来源：观研天下数据中心整理

从现有的云计算产品使用者来看，大型企业大多采用私有云、公有云以及混合云的部署方式，中小型企业大多采用公有云、私有云或者社区云。由于PaaS处于云计算产业靠中间的环节，IaaS提供商可以靠硬件及技术优势提供PaaS服务，SaaS提供商也可以靠客户关系为大客户提供PaaS服务，纯PaaS提供商的竞争力不强。因此，云计算行业中，IaaS和SaaS的未来发展潜力更大。

各类型云计算联系

数据来源：观研天下数据中心整理

中国IaaS市场处于高速发展中。中国Iaas市场中，阿里巴巴市占率约50%，其2015、2016、2017年云计算收入增长速度分别为64%、138%、121%，在一定程度上表明中国整体IaaS市场处于高速发展通道。

2017年4月，工信部发布《云计算发展三年行动计划(2017-2019年)》，行动计划中提出：“引导软件企业开发各类SaaS应用，积极培育新业态新模式，加快面向云计算的转型升级；以工业云、政务云为切入点，加快信息系统向云平台的迁移；培育云安全服务产业，健全安全防护体系；”。同时提出在2019年云计算产业规模达到4300亿元，同时带动新一代信息产业协同发展，将出现两三家全球性的领先企业。

参考中国报告网发布《2018年中国云计算行业分析报告-市场深度分析与发展趋势研究》

目前，我国的云计算服务市场的认知度不断提升，已经开始在各行各业逐渐推广应用，初步形成以BAT、华为、京东等为主的公有云服务提供商。2017年我国公有云服务市场规模（含IaaS/PaaS/SaaS）首次超过了40亿美元，其中IaaS市场再创新高，增速达到72%,预计到2018年底我国的公有云服务市场规模将达到56亿美元。

2014-2018年我国公有云服务市场规模

数据来源：观研天下数据中心整理

随着云计算行业的快速发展，云计算行业企业数量不断增加，云计算领域的投融资规模也快速增长，云计算相关项目受到投资者追捧，2017年共有11家企业云计算项目进行了新一轮融资，融资规模超过30亿元人民币。

2017年我国云计算领域的投融资情况