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            堵住互聯網紅利的“失信漏勺”

            2018-12-28

             緊緊抓住“網絡誠信建設”這一“牛鼻子”,法治與德治并舉、線上與線下聯動,才能筑牢風清氣朗的網絡世界,才能讓互聯網發展擁有更加美好的明天

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              近年來,我國互聯網領域發展數據快速刷新:網民規模超8億,互聯網普及率逼近六成……發展速度背后,質量同樣令人驕傲:

              日常生活更為便捷,通信交流更暢通,信息獲取更方便,在家里指尖輕點,就可遠程購物、遠程學習、遠程就醫;社會治理更為高效,“互聯網+政務服務”讓“網上政府”逐步走向智能化、精準化和科學化;市場創新更為活躍,從迭出爆款的新媒體到熱點不斷的網絡綜藝,從如火如荼的電子商務到改變生活的共享經濟,互聯網土壤正孕育更多的奇思妙想……

              人類發展技術的初衷之一,就是為了讓生活更幸福;但中立性從來就是技術的基因,利弊轉換之間,關鍵在人。即便是為社會帶來汩汩正能量的互聯網技術也面臨著缺誠之弊、失信之憂。

              應當看到,在互聯網環境中,空間被弱化,虛擬性增強,熟人社會被陌生人社會取代。沒有了“望聞問切”,甚至沒有了“見字如面”,缺誠失信的問題,成了互聯網發展紅利的“漏勺”。于是,有的不法分子盜用他人社交賬號,利用信任詐騙錢財;有的商家不在商品質量上下功夫,而是通過虛假廣告瘋狂刷單來偽造好評;有的媒體利字當頭,一味求快,未經調查核實發布不實信息,導致新聞時有“反轉”等等。

              如何堵住互聯網紅利的“失信漏勺”?關鍵在治。

              法者,治之端也。近年來,國家加大立法力度規范網絡誠信?!吨腥A人民共和國網絡安全法》要求用戶在法定情形下提供真實身份信息,讓造謠等亂象有跡可查,宣示互聯網不是法外之地,不當言行必須承擔法律責任。即將施行的電子商務法,也將對不實評價、惡意炒信等行為加強治理,助力建設誠實信用、公平公正的電商市場生態環境。

              今年10月,國家網信辦會同有關部門,針對自媒體賬號存在的謠言、標題黨等亂象,開展集中清理整治,依法依規全網處置自媒體賬號近萬個。由此,不少互聯網平臺加強內部管控,更加主動、更加嚴格查處平臺內的不誠信問題。

              多措并舉之下,違法成本提高,違法行為銳減,網絡環境持續凈化,互聯網發展紅利的有效釋放進一步得到保障。

            除了在立法、執法、管理等層面加大力度、補上漏洞,還應當重視網絡風氣的“德治”。誠信,不但是社會的共同準則,也應當是個人的價值選擇。在網絡這個虛擬空間中,誠信同樣猶如陽光空氣般不可或缺,“人無信不立”應當是全體網民的基本共識。而互聯網的“德治”,最終將會映射到現實生活中,形成良性循環。

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              日前,以“網絡誠信 美好生活”為主題的2018中國網絡誠信大會在人民日報社舉行,旨在加強互聯網行業自律,推進網絡誠信建設,營造誠實守信的良好氛圍。緊緊抓住“網絡誠信建設”這一“牛鼻子”,法治與德治并舉、線上與線下聯動,才能筑牢風清氣朗的網絡世界,才能讓互聯網發展擁有更加美好的明天。

            年終盤點:人工智能在爭議中前行

            2018-12-25

                 這一年,人工智能在爭議中前行  

              2018年,人工智能告別喧鬧,投融資市場漸趨冷靜,底層技術研發持續推進,從衣食住行到教育醫療,人工智能全方位改變著生活的樣貌。

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              近日,由斯坦福大學主導、來自MIT、OpenAI、哈佛、麥肯錫等機構的多位專家教授聯合發布的人工智能指數年度報告出爐,報告顯示,在人工智能這一領域,美國依然是當仁不讓的王者,但中國的AI技術,無論在學術界還是產業界,都正以極快的速度向前追趕。報告中有幾個驚人的數字:與2000年相比,2016年中國人工智能學者發表的論文被引用的次數提高了44%。清華大學去年學習人工智能和機器學習方向的學生數量是2010年的16倍。

              更前沿的技術突破、更廣泛的應用場景、更充足的人才準備,當熱潮漸漸褪去,這個被押注了未來的行業,依然承載著人們對明日世界最廣闊的想象。

               發力底層技術 讓機器更聰明

              讓機器能夠像人一樣思考、感受和認識世界,是人工智能科學家們孜孜以求的終極目標。為了實現這個目標,他們提出各種技術方案對機器進行訓練,這種底層技術的進步也是人工智能技術進步的基礎。

              今年4月,阿里巴巴人機自然交互實驗室聯合達摩院機器智能技術實驗室和浙江大學推出的人工智能Aliwood,在研發過程中引入了“情感計算”能力,給視頻所配的音樂建立起了情感模型。

              情感計算是為了讓機器“具備人的感情”,它指的是關于情感、情感產生以及影響情感方面的計算。MIT媒體實驗室數據顯示,在識別表情方面,計算機已經可以超越人類,對于真笑和苦笑的實驗中,機器學習的成功率是92%,大幅優于人類。不過雖然情感計算已經深入生活,而要讓機器人更加懂你卻并非易事,還需要人機交互、心理學、認知學等多學科領域共同努力。

              類腦智能以計算建模為手段,受腦結構與機制、認知行為機制啟發,企圖通過軟硬件協同實現機器智能。簡單說,科學家希望機器能像人類感知和探索世界。類腦智能系統在信息處理機制上“類腦”,認知行為和智能水平上“類人”,目標是使機器實現人類具有的多種認知能力及其協同機制,最終達到或超越人類智能水平。目前,類腦計算研究還處在前期探索階段,清華大學類腦計算研究中心已研發出具有自主知識產權的類腦計算芯片、軟件工具鏈;中科院自動化研究所開發出了類腦認知引擎平臺,具備哺乳動物腦模擬的能力,并在智能機器人上取得了多感覺融合、類腦學習與決策等多種應用,以及全球首個以類腦方式通過鏡像測試的機器人等。 大家都在期待,未來的類腦智能研究會在哪個領域產生突破。

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              繼續完善標準 掌舵產業發展

              隨著商湯科技正式被依托建設智能視覺國家新一代人工智能開放創新平臺,這一人工智能國家隊正式集合五名成員:依托百度公司建設自動駕駛國家人工智能開放創新平臺,依托阿里云公司建設城市大腦國家人工智能開放創新平臺,依托騰訊公司建設醫療影像國家人工智能開放創新平臺,依托科大訊飛公司建設智能語音國家人工智能開放創新平臺,以及最新加入的商湯科技。這一系列人工智能開放平臺可以降低相關小企業入局的技術門檻、集結優秀的技術力量共同開發、優化人工智能行業生態。

              標準化工作是人工智能發展的基礎和前提。一旦缺失標準,人工智能的研發和應用將變得混亂。我國雖然在某些領域已具備一定的標準化基礎,但標準化程度不足,分散的標準化工作不足以支撐起整個人工智能領域的發展。

              今年初,在國家人工智能標準化總體組、專家咨詢組成立大會上,《人工智能標準化白皮書(2018版)》(以下簡稱《白皮書》)出爐。在中粵金橋投資合作人、品優網創始人羅浩元看來,包括基礎標準、平臺/支撐標準、關鍵技術標準、產品及服務標準、應用標準、安全/倫理標準六個部分是《白皮書》的關鍵內容,基本串起了人工智能產業的整個鏈條。

              隨著人工智能的深入發展,標準化工作將越發龐雜,不僅標準化的對象將越來越復雜,而且以往標準化工作從未出現過的交叉、融合等也給人工智能標準化帶來巨大挑戰。目前,人工智能標準化體系建設相對滯后的影響已經顯現。比如目前最熱的智能家電產品,每個產品都有自己的APP,協議不兼容,跨品牌間互聯互通困難。明確規范、可執行的國家標準、行業標準,可以為我國人工智能的持續健康發展掌舵。

              深入普通生活 解決廣泛需求

              “母豬杜洛克C7259號,沒有懷孕,請在12小時內再次安排配種!”很快,這樣的提醒就會出現在國內一些豬場的工作人員電腦上。最近,阿里云披露的一份資料顯示,其工程師正在同養豬科學家合作研發能判斷母豬是否懷孕的算法,以提升豬場產仔量。除了監測母豬是否懷孕,AI還可以服務于農業智能生產系統、檢測農作物病蟲害、作用于農產品無損檢測等,在農業領域大展拳腳。

              聽來有些不可思議,但人工智能技術帶來的改變,確實發生在各個意想不到的領域。比如英國拉夫堡大學的研究人員和切爾西足球俱樂部聯合開發了一套AI教練和球探系統,系統可以通過收集、分析球員近幾個賽季的數據建模并科學訓練球員,比如根據球員的特點制定賽前戰術、賽后對技戰術進行復盤等。人工智能HR也已經出現,并在求職中發揮作用。

              AI已經讓一些技術邊緣人群享受到技術進步帶來的福利,這種福利“看得見、摸得著”。比如專為盲人研發的人工智能輔助視覺系統Seeing AI,這套由可穿戴眼鏡和智能APP組成的系統,能基于微軟智能云上的視覺識別和自然語言處理技術,識別出攝像頭拍攝到的場景,如“一個穿紅衣服的女孩正在踢球”“一個男孩正在練習滑板”。Seeing AI的目標是幫助全球2.85億視力受損人群實現無障礙的生活。

              技術必須考慮并解決廣泛的需求,包括老年人、殘疾人、機會匱乏的人等。人工智能和公益的“跨界合作”正在激發更多有益于社會的創新,讓更廣泛的人群因技術的進步而受益。

              人工智能+醫療 或成最佳落地領域

              今年,騰訊推出了將人工智能技術運用到醫學領域的產品“騰訊覓影”,據介紹,截至7月,“騰訊覓影”已累計輔助醫生閱讀醫學影像超1億張,服務90余萬患者,提示風險病變13萬例。

              投資熱度高漲、新產品層出不窮,AI在醫療領域的應用已經成為其最亮眼的應用之一。普華永道去年10月發布的全球AI報告分析了各個主要行業受人工智能技術發展的影響,認為影響最大的是醫療健康和生物制藥產業。從最開始為患者回答問題、初步分診、提供就診流程等信息的“曉醫”,到以456分的成績通過了臨床執業醫師考試的科大訊飛“智醫助理”機器人,再到“火眼金睛”的肺部結節等圖像識別系統的應用,AI為傳統醫療帶來巨大的想象空間。

              特別是AI在新藥研發中發揮的價值,讓這個耗資巨大又常常收效甚微的行業看到了希望。目前,全球有近100家初創企業已在探索用于研發新藥的人工智能方法??梢灶A見,人工智能技術對傳統技術的改進以及由其引發產生的新型藥物研發技術,將極大縮短新藥研發周期、降低研發成本,顯著提高藥物研發的成功率。

              不過業內專家也紛紛表示,我們距離真正的“人工智能+醫療”距離顯然還很遠,甚至AI診療究竟會不會成真,都需要打一個問號。要跨越的障礙很多,如醫療信息提取,醫療數據等。

              不過能為患者提供初步的診療意見、為醫生提供科學的決策建議、站上手術臺實施復雜的外科手術……人工智能在醫療領域的扎實推進,已經開啟重構醫療體系的嘗試。

               論文數量大漲 研發能力攀升

              在論文方面,中國人工智能科學家已經成為這項智力產出的主力。根據人工智能指數年度報告,從2007年到2017年,中國的年發表AI論文數增長了150%?;诮浲性u議論文數據庫Scopus的數據,2018年發布AI論文最多的地區是歐洲(28%)、中國(25%)和美國(17%)。從市場表現看,以BAT為代表的中國公司的研發能力上升得非???。

              從知識產權角度來看,國內人工智能專利的申請數量也令人欣喜。據《2018人工智能行業創新情報白皮書》統計,目前全球人工智能專利申請集中在中國、美國、日本三國,其專利申請量分別為:99264件、48870件、31158件。中國申請的人工智能專利數量穩居第一。

              YC中國CEO陸奇曾表示,中國AI所具有的優勢是人才眾多、市場發展快、友好和有利的政策環境,結構性優勢尤其突出。13.8億總人口、11億部智能手機、2億輛汽車、200多家汽車整車廠商所帶來的海量數據為AI創新發展提供了決定性支撐,“盡管從高端技術和人才角度來看,美國仍然領先,但是中美的距離越來越短?!?/span>

              過去十幾年,中國互聯網的創新集中于模式創新,但在這一輪人工智能的競賽中,底層技術的創新越來越引人矚目,也誕生了一批前景無限的技術型創業公司,如地平線、商湯、曠視等,成為行業領頭羊。

              但在繁榮背后,我國人工智能產業還存在重應用技術、輕基礎理論,底層技術積累薄弱;商業化應用路徑尚不明確,商業落地痛點突出,近期實際商業價值變現難度較大;從基礎層、技術層到應用層人才嚴重不足等問題,要想行穩步遠,還需迎頭追趕。

               PK內容升級 人機大戰不斷上演

              AI的橫空出世離不開圍棋大戰,這種人與機器的鏖戰既吸引眼球,讓AI熱度高漲,又以最通俗的方式科普了人工智能技術的現狀和應用。今年,人機大戰依然令人樂此不疲,人與機器孰強孰弱的問題總能瞬間點燃輿論,似乎誓要在每個領域分出高下。

              寫作大概是人類最自負的“山頭”,不過AI也沒打算放過,寫詩有微軟“小冰”,寫文案也有了“莎士比亞”。這個專為寫商品文案而生的AI一秒鐘可以作出千條文案,號稱讓編輯下崗。這套系統基于平臺自身在商品標簽和搜索數據庫層面積累的大數據,從句子層面做結構解析、訓練模型和語言生成,從而能夠一秒鐘生成千條文案,系統還能根據用戶對文本的選擇實現機器算法的優化。但網站編輯別慌,目前的人工智能協作還非常初級,既需要人工干預,也受到特定場景的局限。

              另一場引發討論的人機大戰來自游戲領域,馬斯克創立的人工智能非營利組織OpenAI宣布,由5個神經網絡組成的OpenAI Five,已經能夠組成5v5團隊在經典戰斗競技類游戲《刀塔2》中擊敗人類業余玩家隊伍。這次事件更是被比爾·蓋茨稱為“里程碑”,因為OpenAI Five展現出了類似于人的長期規劃和團隊協作能力,也展現了極高的智能決策能力。

              游戲AI涉及推理和決策等認知智能,這也是研究者熱衷于這項研究的原因。不過相關研究者也表示,真正的認知智能還有很多問題沒有解決,比如推理過程的表示、決策優化算法,以及如何讓AI使用更少的計算量做到更好的推理、讓AI消化吸收學習的速度更快等。因此,這階段人類著實無需擔心機器的威脅。在認知智能上,AI還有相當長的路要走。

              重視倫理爭議 行業規范待定

              伴隨人工智能的高歌猛進,相關的“噪音”也越來越多,比如數據隱私、AI偏見、AI造反……相關話題引發了數次討論甚至恐慌,人們開始疑問:AI是不是太強了?它會失控嗎?

              麻省理工學院媒體實驗室曾出品一個名叫諾曼的“暗黑版AI”,它會以負面想法來理解它看到的圖片。團隊希望通過諾曼的表現提醒世人:用來教導或訓練機器學習算法的數據,會對AI的行為造成顯著影響。

              但其實,當人們談論人工智能算法存在偏差和不公平時,罪魁禍首往往不是算法本身,而是帶有偏差、偏見的數據。

              偏見、刻板印象、歧視這些人類社會的痼疾,已經深入社會肌理。在這樣的語境中產生的數據,攜帶著大量復雜、難以界定、泥沙俱下的觀點。如果研究者沒有意識到或著手處理這一問題,機器學習的偏見幾乎無解。真正的“公正算法”或許是不存在的。但通過正確地校準標簽、數據的均衡和可靠等,機器出現偏見、謬誤甚至失控的可能會相應減少。此外,研究者也應該著手建立一種預防的機制,從道德的約束、技術標準的角度對人工智能進行價值觀的干預。

             還有一個重要的憂慮來自隱私,相對于AI的偏見或失控,人類對隱私的擔憂要真實可感地多,畢竟,我們每天的吃住行都已經充分數字化,與之相伴的隱私暴露風險也指數級上升。

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              目前,國內從消費電子領域到安保、數字金融等領域都在逐步引入人臉識別, 特別是隨著“刷臉支付”的普及,用戶的姓名、性別、年齡、職業等身份信息,甚至用戶在不同情境狀態下的情緒等信息都被機器收集。這些信息如果得不到妥善保管而被泄露,用戶個人信息就處在“裸奔”狀態。保護公民個人信息的安全,需要管理者、相關行業企業、公民個人的協同努力。目前在人臉識別技術領域,我國尚無相應的安全監管機制,應及早籌謀,完善法律法規、提升應用程度及存儲設備的安全程度、強化網絡安全和信息保護意識、規范行業信息收集標準等。

            ofo“小黃車”可以黃 但共享單車不該黃

            2018-12-25

            “信任崩塌”“至暗時刻”“沒有奇跡”……上周,持續發酵的共享單車ofo小黃車押金擠兌風波進入高潮。17日,ofo發布退押金政策提醒,承諾依序妥善處理好押金事宜,希望廣大用戶耐心等待。

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              此前,從9月份曝出退押金難問題之后,ofo一直極力否認,并堅稱沒有挪用用戶押金。同時,ofo采取了多次單方面拉長押金退還時間、將APP內退押金按鈕變灰等技術手段,以“挽留用戶”。面對如此“挽留”,廣大用戶顯然難以買賬。截至20日,ofo線上退押金排隊人數已經突破1200萬。

              很難想象,這樣的場景發生在一家估值曾高達200億元的企業身上。更讓人驚訝的是,從光環加身,到慘遭用戶拋棄,ofo僅僅用了3年。

              從昔日倒掉的數家共享單車企業到今日的ofo,共享出行企業的生死都呈現出驚人的相似:曾經站在風口的新經濟、新業態在資本的裹挾下野蠻生長,快速消耗資本卻難以找到合適的盈利模式,隨著資本的離場,企業因無力負擔擴張和運營成本而舉步維艱。有媒體評論,如何走出“燒錢圈地”發展模式,如何擺脫對資本的依賴,已經成為共享經濟行業無法回避的首要問題。

              企業需要為投資人負責,也需要為社會負責?;仡櫣蚕韱诬嚨陌l展歷程,憑借為城市帶來了一種新的廉價、便捷且低碳的出行選擇,得以開啟了一個精彩的上半場。但倘若企業無法解決無序停放、占用道路等新的城市治理問題,共享單車的下半場或將提前收場。

              對于總部持續遭遇用戶現場“圍攻”的ofo而言,可能已經來不及思考這些問題了。要求現場退押金的用戶隊伍從大樓5層排至街頭,延綿數百米。

              正如媒體評論,用戶期待ofo能夠維系住企業的尊嚴感和責任感,信守承諾將押金退還給每一個申請者。這不僅關乎人們對一家公司的信心,更關乎人們對整個共享經濟模式的信心。

              畢竟,即便小黃車“黃”了,共享單車依然有市場。在我國不少城市,尤其是大中城市,公交及軌道交通站點覆蓋不足,缺乏接駁保障的情況依然存在;而根本性的解決方案產城融合和職住平衡工作依然在短期內難以實現;在公共交通末端、各大交通樞紐仍然是黑車、黑三蹦子的聚集點……共享單車依然是城市“最后一公里”上重要的出行選擇。

              然而,隨著資本市場的冷卻和各地“禁投令”的實施,見諸報端的共享單車找車難、用車難甚至“一車難求”的情況日益嚴峻。

              通過網絡搜索可以發現,圍繞“最后一公里”的有關數據、分析和報告,多來自于前幾年共享出行行業火熱之時。彼時,在北京有20%的打車訂單需求是“打車去坐地鐵”,在全國有超過2億人次因共享出行受益。而今,各個市場機構已無太多動力去關注和分析城市“最后一公里”上還有多少需求。畢竟,已經被講過的“故事”很再難吸引投資人的“興趣”。

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              但回過頭來看,ofo多達1200萬的排隊退押金用戶已經給出了最新、最權威的數據,這個數字沒有水分、沒有泡沫。它既是共享單車生存困局的鐵證,更是共享出行巨大需求的鐵證。從這點來看,共享經濟的發展前景還是很可觀的,但需要盡快建立健全押金管理制度,并鼓勵采用免押金模式替代,從而走出“押金難退”的泥沼。

            互聯網漸入“深水區”和“無人區”

            2018-12-25

            互聯網的下一個風口在哪里?在2018年,阿里巴巴、百度、騰訊這樣的互聯網巨頭用實際行動給出了一致的答案。這一年,互聯網巨頭們從“消費互聯網”轉入“工業互聯網”(也稱為“產業互聯網”)。值得注意的是,在物聯網、人工智能技術為傳統產業帶來數字化和智能化改造的同時,互聯網產業也步入“深水區”及“無人區”。業內人士指出,社會各界應協力培育互聯網產業良好生態,合理引導資本進入,積極培育產業人才。

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              從“消費互聯”邁入“工業互聯”

              今年的9月,騰訊宣布戰略升級,希望擁抱工業互聯網,成為各行各業的“數字化助手”。阿里巴巴、百度等互聯網巨頭早就意識到,被傳統互聯網視為成長動力的人口紅利正在逐漸消退。事實上,微信超過10億的用戶量,已經非常接近于我國11.1億的4G用戶量。

              在不少業內人士看來,互聯網已經進入到下半場的競爭,以“算法、算力和數據”為成長動力,目標群體不再是消費者,而是各行各業的企業。隨著“萬物互聯”成為可能,互聯網也從“消費互聯網”轉入更大、更深層次的“工業互聯網”。

              當前工業互聯網已成為各國競爭的焦點,德國的工業4.0、美國的工業互聯網、法國的新工業等,都是典型的代表。在國內,廣東、浙江等多個省份都將工業互聯網作為發展重點。

              此前,工業和信息化部印發《工業互聯網平臺建設及推廣指南》和《工業互聯網平臺評價方法》。兩份文件多次強調大力推廣人工智能技術在工業互聯網中的應用。

              百度公司董事長兼首席執行官李彥宏說,人工智能發展至今,已經能夠全面落地國民經濟三大產業,意味著互聯網正在進入新時代。

              國家信息化專家咨詢委員會近期組織的一項關于中、美、德、日等九國數字經濟發展比較研究顯示,中國在“企業類數字應用”中排名最末,但在“物聯網潛力”方面居九國之首。全球移動通信系統協會(GSMA)預計,2025年全球將有近140億個工業物聯網連接,大中華區將是非常重要的物聯網市場,約有40億個連接的規模。

              “大多數的企業沒有能力問鼎大數據、云計算或者人工智能等技術的創新發展,但每一個企業都有可能在全球物聯網、在數字經濟中,找到自己的一席之地?!?國家信息化專家咨詢委員會常務副主任周宏仁說,任何一個想要有所作為的中國企業家,都應該將目光關注于全球物聯網的發展,以此作為企業數字轉型的抓手。

              “從目前發展趨勢看,我國將出現工業互聯網巨頭?!敝袊畔⑼ㄐ叛芯吭涸洪L劉多說,有成為工業互聯網巨頭潛力的,是具有顯著的行業和領域屬性的平臺廠商及解決方案提供商,但形成產業全覆蓋的巨頭難度很大。

              “借助工業互聯網平臺,我國工業企業將能形成對全球行業鏈的帶動引領能力?!眲⒍嗾f。

              技術、法律、治理進入“無人區”

              目前,我國已建成由17個高性能計算中心構成的國家高性能計算服務環境,資源能力已經位居世界前列。

              在互聯網發展新時代,人工智能依然是核心技術。“智慧時代支撐發展的生產力正在發生變化,人工智能算力基礎設施將成為地區甚至企業數字化轉型的關鍵基礎?!敝袊こ淘涸菏?、浪潮集團首席科學家王恩東說。

              在人工智能技術迅猛發展的同時,互聯網產業在技術、法律等方面步入“深水區”及“無人區”的現實,已引發業界廣泛關注?!叭斯ぶ悄苋掠嬎憧蚣芎瓦壿嫷穆涞?,不僅僅是在核心技術和應用上走到‘無人區’,在社會的法律和治理上面也進入到‘無人區’?!笨拼笥嶏w董事長劉慶峰說。

              “很多新問題出現后,責任邊界往往是模糊的?!彬v訊創始人馬化騰認為互聯網帶來的新挑戰包括:如何掌握好人工智能這把“萬能鑰匙”,讓新技術實現可知、可控、可用和可靠;如何應對數字化轉型可能帶來的勞動力結構調整;如何讓數字技術助力精準扶貧,而不是拉大數字鴻溝;如何讓數字產品幫助青少年成長,而不是帶來不健康的沉迷等。

              東華軟件股份公司董事長薛向東說,工業互聯網的很多場景在技術上已經能夠實現,但想要真正落地還有很多現實困難和問題。“比如我們想讓病人用手機就能拿到自己的病例、隨訪數據,醫院都覺得這個事挺好,但就是沒法做,因為沒有法律支持開放數據資源。這一點需要國家政策來推動?!?/span>

              此外,也有專家和業內人士擔憂,人工智能等互聯網技術的發展會大幅增加網絡空間的安全隱患。

              “隨著技術的發展,網絡安全的挑戰越來越大,到了萬物互聯時代,這個問題就更嚴重?!?60集團董事長兼首席執行官周鴻祎說,軟件只要是人寫的,就一定有漏洞,比如1000行代碼里就會有4個漏洞。

              周鴻祎表示,由于漏洞不可避免,目前網絡攻防很不均衡。“攻擊很容易,防守卻幾乎不可能。嚴格來說,傳統大家常見的入侵檢測、防火墻、殺毒軟件這些技術,在抵御這種攻擊上已經顯得無能為力?!?/span>

              中國工程院院士鄔賀銓說,在網絡安全領域,人工智能的應用在提升網絡風險防范技術的同時將降低網絡黑客的門檻,令病毒的變種越來越多、攻擊的周期越來越短。“人工智能的雙刃劍特征會愈演愈烈,需要從法律、技術各方面揚長避短?!?/span>

              “科技發展已經遠遠甩開現有社會法規與倫理規范,建立新的網絡秩序迫在眉睫?!泵绹菐觳剪斀鹚箤W會約翰·桑頓中國中心主任李成認為,要讓網絡空間和諧有序,社會、智庫、企業必須建立一個統一的網絡法律和規則。

              亟待培育業界良好生態

              互聯網與傳統行業進一步融合,既是轉型升級絕佳機遇,又帶來多重挑戰。在采訪中,記者感受到,互聯網業界人士對未來發展充滿信心,他們期待社會各界協力培育良好生態,讓更多互聯網企業及從業人員勇于踏入“深水區”、敢于探索“無人區”。

              紅杉資本全球執行合伙人沈南鵬說,中國互聯網的發展得益于一批成功企業家,而企業家的成長需要一套生態體系支持。“過去幾年工業互聯網的發展就得益于政府的大力支持,以及運營商很好的規劃和執行力?!?/span>

              “中國政府鼓勵民營經濟發展、支持科技創新的堅定態度,讓騰訊更有信心放眼未來,加大對前沿科技和基礎研究的投入,把企業做強做優?!瘪R化騰說,全球化的逆風和經濟周期的陣痛,不會阻擋互聯網創新和各行各業數字化升級的步伐。

              從市場的角度來看,互聯網行業的發展離不開資本引導和支持。數據顯示,2017年我國境內與數字經濟密切相關的網信領域投融資事件達6000起,涉及交易金額達到1萬億元,分別占到市場總量的39%和29%?!百Y本應該勇于承擔風險,做‘第一個吃螃蟹的人’,更加關注基礎科學的研究,在科技轉換應用中扮演義不容辭的重要角色?!鄙蚰嚣i說。

              “新時期的互聯網企業應把自己的能力提供給合作伙伴使用。工業互聯網將催生數據共享共用的新生態?!崩顺奔瘓F董事長兼首席執行官孫丕恕說,小公司做產品,大公司做平臺,新生態將實現供需雙方能力的共享共用。

            “開放平臺和生態系統的搭建為互聯網發展做了非常大的貢獻。BAT這樣的企業虛位以待,讓實體經濟和傳統企業做主角,這個做法非常好?!备哧操Y本創始人兼首席執行官張磊說。

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              沈南鵬表示,在中國互聯網過去20年的發展中,消費互聯網占據了主題,在工業互聯網領域,中國還有很多地方需要追趕。

              “中國在一個方面始終有巨大的優勢,那就是人口紅利。此外,大量優秀的工程師是中國未來創新創業很重要的基礎?!鄙蚰嚣i說,當今一代年輕人幾乎伴隨著整個互聯網成長起來,和20年前的創業者相比,他們具有更廣闊的國際視野,對移動互聯網有著深刻的認知。

              “這就是很多源自本土的創新模式能夠‘走出來’的原因。年輕人是未來的希望?!鄙蚰嚣i說。

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