《人工智能产业人才岗位能力要求》标准

加速推进网络数字化转型，构建自动化、智能化的网络和运营能力，已经成为全球运营商的共同选择。人工智能（AI）技术的发展、算力持续增强以及海量网络数据为电信网络全面推进智能化奠定了基础。当前产业各方面向网络“规划-建设-维护-优化-运营”等全生命周期，积极探索网络智能化技术的应用创新。 运营商网络分层分布式的架构、数据分布式、网络部署运维与资源管理皆呈属地化形态等特点，决定了未来电信网络智能化发展需要有大量的AI算力分布于网络进行协同分工，电信网络智能化架构将呈现分布式形态。一方面，通用的AI平台可以供整网进行智能化计算与算力调用。同时，网络各个层级都将具备智能化能力，在服务运营层围绕网络的“规建维优”以及商业业务流程开展智能化应用；在资源层，网元设备通过内生智能实时感知网络状态、并执行实时推理实现网元级的业务闭环，本地智能化引擎结合本地网络实时状态及数据持续学习，高效支撑本地网络实现智能化感知、分析、决策、执行。 在此背景下，中国人工智能产业发展联盟发布《电信网络AI技术白皮书》，探讨电信网络（主要指电信运营商所建设运营的公众电信网）智能化发展的目标架构与关键技术，提出多个典型的网络智能案例与未来发展展望，以期与业界共同推动电信网络人工智能技术与产业发展，实现电信网络智能化的融合创新与深入推进。 来源：中国人工智能产业发展联盟

近年来，随着数字经济蓬勃增长和疫情居家的工作和生活模式的普及，大量线下活动被迁移到线上。直播、短视频社交网站、游戏、电子商务、VR、远程办公协同、智能聊天机器人已经成为人们生活工作中不可或缺的一部分，显著地提升了在线产品的丰富程度和用户体验。 新的业务需求拓宽了企业对AI技术的使用场景及规模，同时也为新时代的AI技术团队设立了更高的挑战目标：数据、算法、模型和部署需要满足前所未有的高速、灵活和稳定要求，同时还要结合学界、工业界和真实商业场景的最新技术趋势。 作为对挑战的响应，网易智企的技术团队对网易易盾、网易云信及网易云商等业务进行全链路AI技术深耕，聚焦内容风控、多媒体实时交互和智能客服三大领域调动AI研发资源，构建了一系列立体、全面的AI解决方案，迅速提升了各业务及产品线的表现。 在AI技术的加持下，网易智企实现了不断的技术迭代，实现了识别效果的优化、资源消耗的降低，强化了多元互补及细化场景，完善了产品线功能的覆盖，并进一步提高了服务速度，缩短了响应周期，通过主动拥抱AI技术，有效构建了对复杂多变地业务需求进行灵活响应的能力。 来源： 机器之心（北京）科技有限公司

2016年以来，以机器学习（machine learning），尤其是深度学习（deep learning）为代表的新一代人工智能技术不断朝着更加先进、复杂、自主的方向发展，这给经济和社会发展带来了新的变革性机遇。AI应用迎来“物种大爆发”，日益渗透到各行各业和人类生活的方方面面，有望塑造新型的经济和社会形态。与此同时，科技伦理也日益成为了当前AI技术发展与产业应用中的“必选项”，各界纷纷探索AI伦理原则、框架、治理机制等。科技伦理的一个核心议题就是人工智能的透明度与可解释性（transparency and explainability）。2021年11月，联合国UNESCO通过的首个全球性的AI伦理协议《人工智能伦理建议书》（Recommendationon the ethics of artificial intelligence），提出的十大AI原则就包括“透明性与可解释性”，即算法的工作方式和算法训练数据应具有透明度和可理解性。 虽然并非所有的AI系统都是“黑盒＂（black box）算法，并非比非AI技术、传统软件或人工程序更加不可解释，但就当前而言，机器学习模型尤其是深度学习模型往往是不透明的，难以为人类所理解的。未来，人工智能的持续进步有望带来自主感知、学习、决策、行动的自主系统。然而，这些系统的实际效用受限于机器是否能够充分地向人类用户解释其思想和行动。如果用户想要理解、信任、有效管理新一代的人工智能伙伴，人工智能系统的透明性与可解释性就是至关重要的。因此，近年来，可解AI（Explainable ArtificialIntelligence，简称“XAI＂）成为了AI研究的新兴领域，学术界与产业界等纷纷探索理解AI系统行为的方法和工具。 来源：腾讯研究院

对用户来说，想入手智能家居，但前人踩过的坑历历在目：智能音箱百叫不应；手机App动不动因断网而服务异常；不同品牌的产品不互联互通，添加新设备时，连接成大问题......怎么选，才能避免智能家居变智障家居？那些成功避坑的人，究竟是做对了什么？ 对厂家、服务商和设计师来说，了解智能家居用户的显著特征和消费习惯，清楚他们真正关注的是什么，是构建精准服务能力打造核心竞争力的重要支撑。 将智能家居产业链上从业者与消费者的需求打通，为多方的市场决策提供参考依据，7月29日-8月8日，GVS视声特联合千家智客重磅开展智能家居市场调研，现输出调研报告如下。 来源： GVS视声

最近很火的智能问答聊天机器人 ChatGPT 再一次将 AI（人工智能）技术推向了风口浪尖，其背后的开发商 OpenAI 是美国一家知名的人工智能独角兽公司，曾获 10 亿美元投资。GPT-3 的出现表明经过多年的发展，AI 技术在全球范围内已取得了突破性地进步。 而最近五六年来，人工智能也一直是国内创投圈里的热门赛道之一。在 2022 年的岁末之际，国内 AI 行业的融资情况如何？我们试图从数据层面，作一些总结和回顾。 来源： IT桔子

随着社会数智化转型不断深入，算力规模出现爆发式的增长,算力供给方式向集群生态转变，为促进算力和网络的深度融合发展，中国移动提出算力网络一体化信息基础设施和信息服务体系。而算网大脑作为算力网络的编排管理核心，通过人工智能技术实现算网智能感知、智能编排调度、算网自智，促进算网一体、算网共生发展。 本白皮书旨在提出中国移动对于算网大脑的愿景、发展路径、关键技术、体系架构和产业倡议。希望能够为产业在规划设计算网大脑相关技术、产品和解决方案时提供参考和指引。 来源：中国移动

随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，人工智能呈现爆发式成长，广泛应用于日常生产、生活的方方面面，社会各界对可信品质的关注度也提升到了前所未有的高度。近年来，各界均在不断探索将更多的可信理念从基础能力、算法技术、应用场景和产品设备等不同层面进行融合实践，实现了人工智能在安全性、可靠性、可解释、可问责等一系列内在属性的可信赖程度逐步提升，为构建我国可信人工智能产业生态提供了有益参考。 为广泛吸纳产学研用各界的优秀经验，中国信息通信研究院联合京东探索研究院及政产学研多家单位共同编写《可信人工智能产业生态发展报告》，对人工智能产业融合可信要素的发展态势进行总体分析，研判发展趋势并提出措施建议，希望能为社会各界提供借鉴和参考。报告主要观点如下： 全球可信人工智能发展态势向好。人工智能监管向立法执法拓展，欧盟发布全球首部《人工智能法案》，美国推出《2022算法问责法案》，中国人工智能地方立法相继落地；稳定性、隐私保护成为热点，可解释性、公平性等研究正逐步开展；标准层面，行业组织、企业和研究机构共同推进，全力打造可信AI标准体系。 可信人工智能产业生态加快形成。可信人工智能伦理、法律研究进一步深入，在硬件、技术、应用及支撑体系等层面蓬勃发展，形成兼顾稳定性、可解释性、隐私保护和公平性，涵盖基础硬件、技术平台、产品设备、应用场景等多元化产业生态。 未来，可信人工智能向着形成产业共识、突出理念落地、优化技术布局、注重动态平衡、强化多元主体发展。凝聚强化产业共识，进一步向具体实践迈进，可信人工智能一体化研究和技术发展加速创新，能力之间的动态平衡引发更多关注，并形成了多元化主体参与的可信人工智能生态。 来源：中国信息通信研究院

国家战略聚焦智能制造， 2015年国务院印发《中国制造2025》以来，相关政策密集发布，为制造业智能化发展奠定基础 。 2021年12月发布的《“十四五”智能制造发展规划》提出“到2025年，70%的规模以上制造业企业基本实现数字化网络化，并实现智能制造装备和工业软件市场满足率分别超过70%和50%。”发展规划在转型升级、供给能力、基础支撑三方面给出明确的量化指标，充分表明国家政策层面对发展智能制造软硬件的重视与支持。 在政策推动下，中国智能制造产业链越发活跃，应用场景持续拓宽，市场规模快速增长，预计2025年达到5.3万亿。 来源：亚马逊云科技 智次方 挚物产业研究院

车联网产业是汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态。近五年来，在国家制造强国建设领导小组车联网产业发展专项委员会的统筹协调推进下，我国车联网产业在关键技术攻关、标准体系构建、基础设施部署、应用服务推广、安全保障体系建设等方面取得了一系列显著成果。业界对于车联网产业的发展方向形成了高度共识，共同探索出了一条具有中国特色的新一代信息通信技术与汽车、交通运输等行业融合创新发展的实践之路。 车联网产业经历了以信息通信行业依托5G、C-V2X直连通信、人工智能等新技术创新来推动车联网测试验证与应用示范的发展阶段，目前已经进入以汽车、交通运输行业实际应用需求和市场发展趋势为牵引的车联网小规模部署与先导性应用实践的新阶段，但是仍然面临跨行业深度融合、跨区域基础设施协同部署、规模化应用价值挖掘、安全保障体系完善等方面的挑战。我国应坚持以智能化与网联化协同发展为主线，推动跨行业深度融合创新，推进跨区域基础设施协同建设，以多维度、高价值应用的规模化部署为牵引，积极抢筑车联网产业高质量发展下半程新优势。 来源：中国信息通信研究院

虚拟人的最初形态，通过手绘或计算机绘制等方式呈现，动作无法调整或仅支持预设动作。 多用于游戏或影视作品之中。 随着面部、肢体动作捕捉技术的出现，虚拟人物的行为交互有了更加丰富的维度。影视与游戏的动作属性开始加强，且随成本降低开始被直播行业采用。 随着人工智能技术发展进入快车道，虚拟人开始拥有人类智能相似反应方式。经过AI训练的虚拟人开始涉足专业服务领域。 元宇宙时代，虚拟人将拥有不依赖人类干预的自主学习与创造能力。虚拟人将成为元宇宙中重要的生产力，“内循环”的主要维系者。 来源：速途元宇宙研究院

根据全国第七次人口普查数据，我国约有 14.1 亿人口，4.9 亿家庭。其中包括：一人户家庭超 1.25 亿户，一代户家庭超 2.4 亿户，银发群体（60 岁及以上人口）达 2.7 亿人，中小学群体（义务教育阶段在校生）1.56亿人，养宠家庭接近亿户…… 不同年龄、社会身份的人，其生活居住需求不尽相同，尤其随着科技水平进步、生活水平的提升，人类居住空间所承载的期望愈发广泛：从早期最纯粹的居住属性，延伸出了对安全、便捷、舒适、个性的更高需求，更进一步还有面向特定场景提供专门服务，例如老人看护场景、儿童教育场景、社区出行场景、酒店服务场景换句话说，智能人居概念普遍以住房为主，同时也将不同程度涉及与居民生活相关的健康、教育、消费等配套需求。在这样的时代背景下，智能人居市场正在徐徐打开。 智能硬件公司是智能人居产业链中发展进程最靠前的。得益于在智能家居的发展经验，智能硬件产业深知用户痛点，正在积极从单体智能升级为互联智能，以实现主动智能为最终目标。 海量智能硬件及设备在实现运营管理过程中，需要 IT 技术公司负责在基础硬件及软件层面提供坚实可靠的底层支撑。通过提供低成本、快速开发上线的解决方案，云计算 IaaS、物联网 PaaS 平台及 SaaS 解决方案商将显著赋能人居空间的硬件开发者及空间运营方。 另外，本篇报告中的人居空间主要指家庭住宅及社区、酒店及公寓两大类，对应的人居空间运营方则包含房地产企业、酒店集团 / 公寓品牌两个类型：一方面，近年地产宏观环境的变化意味着房地产整体市场从增量转向存量，供需关系从供给端主导转向需求端主导，房地产企业转型进程加快，愈发关注为消费者带来品质级居住体验。在此基础上，智能人居概念有望为地产企业开拓新业务，获取新营收。 另一方面，酒店行业作为一项看天吃饭的劳动力密集型行业，疫情反复、劳动力人口流失等情况持续影响着企业营收，这意味着其中企业悉数到达关键的转型升级拐点。而无论采用何种战略路径，酒店服务水平的提升、住客入住体验的升级都是决定转型成功的关键要素。 以上种种，充分说明智能人居概念广泛，玩家类型丰富。为了在有限的篇幅中展露最核心、最本质的信息，《中国智能人居产业研究报告（2022）》将从智能人居产业链环节、产业关键场景、产业商业模式、产业发展趋势出发，细致拆分不同场景下的用户需求、参与企业痛点以及玩家分布，探索智能人居的商业版图与增长潜力。 来源：ALOT星图研究院 物联传媒 深圳市物联网产业协会