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  • 经济新常态对煤炭产业发展产生了...在分析煤炭产业发展困境的基础上,阐述了新常态下煤炭产业绿色转型与绿色技术创新协同发展路径,并提出二者实现协同发展的对策,为煤炭产业的绿色转型实践提供有价值的参考和理论支撑。
  • 论文研究-基于灰色关联理论和距离协同模型的区域协同发展评价方法及实证.pdf, 对区域协同发展程度进行评价是有效促进...承接产业转移对皖江区域的协同发展有显著促进作用.
  • 根据协同学理论,建立技术创新和能源效率复合系统协同度模型,采用1995 - 2009年中国高技术产业科技活动和能耗数据,对中国高技术产业产品创新、工艺创新和能源效率协同发展状况进行实证研究和理论解释。实证研究结果...
  • 产业生态发展迅速,产业链分布广泛 随着区块链技术的不断深入,区块链产业基础越来越好,理论技术研究和区块链底层平台水平处于较高层次,众多的应用场景为区块链技术的应用提供了良好的基础。在政府的引导和支持下...

    产业生态发展迅速,产业链分布广泛

    随着区块链技术的不断深入,区块链产业基础越来越好,理论技术研究和区块链底层平台水平处于较高层次,众多的应用场景为区块链技术的应用提供了良好的基础。在政府的引导和支持下,产业生态发展迅速。从产业链分布来看,涵盖了理论技术研究、区块链底层基础设施、技术服务、区块链应用以及产业周边等整条产业链环节。,极其丰富的应用场景为区块链快速落地提供了良好基础。

    在理论技术研究方面,复旦大学、上海交通大学、同济大学、清华大学、北京大学等知名高校众多科研工作者围绕区块链核心技术开展了深入研究,取得了丰富的理论成果。

    在区块链底层技术设施和技术服务方面,众多技术型企业纷纷推出了区块链底层技术平台,对外提供行业应用的平台支撑。

    在行业应用方面,区块链应用场景涵盖了从金融、医疗健康、航运物流、供应链管理、文化娱乐、慈善公益等多个领域。

    在产业配套方面,兴起了众多区块链产业园区、基地以及联盟机构,对接政府、企业、市场方面做了大量开拓性工作。

    整体来看,无论是底层软硬基础设施,基础技术服务支持,还是行业应用场景,以及周边配套,国内区块链产业链条一应俱全,且技术先进性企业和龙头集聚,区块链协同生态正在逐渐成型和丰富。

    区块链叠加隐私安全计算,保障大数据安全流通

    在大数据模式下,中心化服务平台承担着对各数据源进行整合、分析的职责,但随着数据量的增加、数据价值的不断提升,集中化数据收集方式存在着数据过度采集、不合理使用、单点泄漏等风险,使得数据收集难度增加

    区块链技术被寄予保护用户数据的厚望,但区块链本身只是分布式的共享账本,本身并不能保护数据。并且当前主流区块链网络性能普遍不高,很难支持海量交易和应用。因此把区块链作为底层(layer1)稳定可信基础,增加第二层(layer2)实现扩容和扩展,已成为行业共识。同时区块链天然亲近密码学,数据可用不可见,高度依赖密码学。数据价值的确权,则需要区块链保存不可更改的数字签名时间戳。数据合作多方建立可信利益关系,则需要运行在区块链上的智能合约,代码和运行结果一致、可验证。随着云计算兴起,微软美国研究院提出一种基于安全多方计算的方案,实现在云端的安全数据交换。在国内外已经有一些项目开始基于区块链和可信计算技术,尝试进行数据的加密计算和安全融合。富数科技在2018年10月份上线数链项目,实现多方安全技术、链上协作。中国信息通信研究院在2019年5月28日发布了《公有区块链白皮书》,并在2019年6月4日大数据产业峰会上发布《可信数据服务与安全多方计算》标准。

    区块链叠加安全多方计算(MPC)应用模式的出现,解决了不同机构间既希望保护数据隐私和数据主权,又希望能在一定范围内了解多方群体数据概况的需求。

    通过在各机构处部署MPC节点,同时处理既定的计算逻辑,使各参与机构能在原始数据无需归集和共享的情况下,完成多数据源的协同计算,并输出计算结果。叠加区块链技术后,各行各业的数据产生协同效应,数据价值得到最大化挖掘。

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  • 通信产业与其他产业协同模式分析,袁进,,本文针对3G时代通信产业发展的新特点,讨论了通信产业与其他产业协同模式。在介绍协同思想理论的基础上,以对日本NTT i-mode与中国
  • 随着互联网电子商务的高速发展,推荐系统在电子商务领域得到了广泛的应用。煤炭产业也开始引进了电子销售系统。在煤炭系统中,推荐系统利用消费者对消费商品的排名打分,分析相似性并进一步预测消费者可能感兴趣的商品...
  • 12月12日,第三届智能协同云技术与产业发展高峰论坛在北京召开。论坛以“智能协同 赋能发展”为主题,发布以“五层两域”为总架构的智能协同云平台2.0产品及一站式应用场景解决方案,展示智能...

    12月12日,第三届智能协同云技术与产业发展高峰论坛在北京召开。论坛以“智能协同 赋能发展”为主题,发布以“五层两域”为总架构的智能协同云平台2.0产品及一站式应用场景解决方案,展示智能协同云服务于数字化、智能化产业经济的最新应用成果,并对相关领域的前沿关键技术及行业经验进行分享。

    就智能协同云技术发展,航天科工党组书记、董事长高红卫指出,当前数字化浪潮已经席卷全球,数据和数据应用几乎无所不在。信息技术革命正在催生“第四个人类文明时代”,这是以大数据作为主要资源或以大数据作为主要载体创造财富的时代。从2016年7月起,航天科工着手系统性地组织开展“智能协同云” 总体和AI与网络底层技术研究,构建信息资源流通环境,以实现“实际应用需求定义网络、信息商品流通定义数据”的创新目标,“让人的行为定义网络,而不是让网络定义人的行为”。航天科工将努力把握历史机遇,顺应发展大势,坚定不移走高质量发展之路,继续实施创新驱动发展战略,在不断增强自主创新能力和实力的同时,积极携手各方力量共同把“朋友圈”越建越大,共谋发展、共享成果、共建生态、共创未来,为人类创造更多福祉,更好地满足人民的美好生活向往。

    本届论坛由智能协同云技术与产业联盟主办。论坛设置联盟理事会、主论坛、分论坛及展览展示,邀请了来自国家部委及所属司局,中央国家机关用户单位,地方政府客户,联盟、其他企业客户及生态伙伴等单位的领导、院士和专家参加,共襄新时代网络信息技术变革与发展盛举。航天科工党组副书记、总经理刘石泉出席论坛并致辞,党组成员、副总经理陈国瑛主持论坛。

    重量发声助力网络强国、

    数字中国、智慧社会建设

    刘石泉在致辞中指出,当前,“数字化、网络化、智能化、云化”已融入生产生活的方方面面,“数据”作为国家的重要战略资源和新生产要素,以其特有的应用容他性和增值属性,对经济发展、国家治理、社会管理、人民生活产生重大影响。承载海量数据的公共信息基础设施已成为数字经济发展的“大动脉”,智能、协同、云化也已逐步成为满足各类应用场景需求的公共信息基础设施的重要特征。智能协同云技术与产业联盟就是要通过建设全国产化的万物互联、万网融合型的云平台,承载起“数字化”带来的泛在数据计算,“网络化”带来的泛在数据传递,“智能化”带来的数据价值的充分挖掘,以及“云化”带来的生产秩序和生活秩序重构的重任,发挥数据资源智能、协同应用的最佳效果,为人类社会创造美好生活。

    刘石泉总结指出,经过联盟成员一年来的协同努力,智能协同云实现了基础平台的整体升级,开展了大范围的全国产化适配工作,重点开发了具有航天特色的新一代智能算法,形成了四款成熟的智能协同云“中台”产品,开展了“一企业一平台”的数字化转型示范应用,面向数字政府、网络信息、智慧政法、智慧企业、智能制造等领域形成了一批可复制、可推广的应用解决方案,智能协同云技术与产业联盟更加壮大,智能协同云的理念更加深入人心。

    刘石泉强调,党的十九届四中全会审议通过了《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》。智能协同云技术与产业联盟肩负着推进网络强国、数字中国、智慧社会建设的光荣使命。在新时代中国特色社会主义思想指导下,联盟将围绕加快国家未来网络信息领域产业升级目标,以社会系统工程理论为基础,以复杂巨系统协同理论、控制论为核心,紧紧抓住万网融合与用户定义网络等核心关键,突破一批具有自主知识产权的多学科、多领域交叉融合的关键技术,建设和研发服务国家治理的公共服务网络基础设施与软件,构建国家级智能协同云技术体系,实现核心产品的群体性突破,用科技手段助力党领导下社会物质资源、智力资源、信息资源等的高效率运转和高质量协同,为国家治理体系和治理能力现代化建设作出贡献。

    吸纳新力量加盟壮大生态“朋友圈”

    在生态合作发布环节,智能协同云技术与产业联盟隆重宣布了增补的2家副理事长单位和13家成员单位。其中,增补副理事长单位为华中科技大学、北京理工大学,增补联盟成员单位为北京大学软件与微电子学院、清华大学智能法治研究院、北京捷通华声科技股份有限公司、龙芯中科技术有限公司、北京汇通天下物联科技有限公司、北京市商汤科技开发有限公司、天津飞腾信息技术有限公司、上海数据交易中心有限公司、重庆特斯联智慧科技股份有限公司、无锡先进技术研究院、杭州安恒信息技术股份有限公司、武汉慧联无限科技有限公司、西安电子科技大学网络与信息安全学院。

    据了解,2018年1月,航天科工牵头以建设科技强国、网络强国、数字中国、智慧社会为使命,以打造信息互通、资源共享、能力协同、开放合作、互利共赢的产业生态为宗旨,成立了智能协同云技术与产业联盟,之前已有中国电子信息产业集团有限公司、中国信息通信研究院、中国科学院计算技术研究所、清华大学软件学院、奇安信科技集团股份有限公司、科大讯飞股份有限公司、北京友友天宇系统技术有限公司等7家副理事长单位,新成员单位的加入,为联盟增添了新鲜血液,将共同推动技术发展与产业升级,共同构建新一代网络信息产业新生态。

    重磅发布智能协同云平台2.0四大中台产品

    在主题报告环节,航天科工作了《智能协同 赋能发展》主题报告。报告发布了航天智云平台2.0版本及相关产业应用,介绍各行各业典型应用场景及特色能力,并对云数智一体化技术的探索与应用实践进行了分享。

    报告介绍,航天科工面向国家治理现代化场景及智能化需求发布的“五层两域”新一代网络信息系统架构,聚焦数据基础服务,已在多领域开展示范应用,为服务国家治理现代化,赋能社会治理现代化、产业转型升级、智慧企业管控奠定实践基础。报告指出,基于五层两域架构打造的航天智云2.0是产业转型升级的新底盘,它瞄准数据空间维度,可提供强大的流水线式中台产品,为上层应用提供数据和智能服务支撑。航天智云2.0承载数据、治理数据、提供信息和知识服务,具备智能、协同、云化特征,能为上层行业云平台和产业云平台提供连通并协同各业务系统,整体更清晰地呈现云数智一体化、立体跨域协同、数据安全等特点。

    主论坛后,同时召开“航天智云构建信息文明时代本质安全的数字经济基础设施”“信息技术助力社会治理现代化建设”和“数字平台赋能企业高质量发展”三个分论坛,邀请企业领导、专家学者作专题发言,共商共享技术发展、数据安全、国产化云数服务等方面新成果、新观察和新思考,以及数字化转型的新方案和新实践。

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  • 1、AI的发展历程 人工智能(ArtificialIntelligence)指由人类制造出来的机器所展现出来的智能,试图通过计算机来模拟人的思维过程和行为。目前这一领域主要包括计算机视觉、自然语言处理、跨媒体分析推理、智适应...

    1、AI的发展历程

    人工智能(ArtificialIntelligence)指由人类制造出来的机器所展现出来的智能,试图通过计算机来模拟人的思维过程和行为。目前这一领域主要包括计算机视觉、自然语言处理、跨媒体分析推理、智适应学习、群体智能、自主无人系统、智能芯片和脑机接口等关键技术,将为人类的生产生活带来革命性的转变。
    
    自1956年达特茅斯会议第一次提出人工智能的概念以来,人工智能的发展经历了三次浪潮:
    
    第一次浪潮(1956-1974):算法雏形初现
    
    第一次浪潮的主要成就是算法、方法论及早期人工智能系统。其中最为杰出的代表就是贝尔曼公式(增强学习的雏形)和感知机(深度学习的雏形)。早期人工智能系统主要是用机器证明的办法去证明和推理一些知识,第一次浪潮中实现效果最好的就是定理证明。这一时期出了很多人工智能系统,如STUDENT(1964年)、ELIZA(1966年),前者能够实现应用题的证明,后者可以实现简单的人机对话。但随着计算能力的不足、社会资本的退出、政府资助的下降,人工智能迎来第一次寒冬。
    
    第二次浪潮(1974-2006):专业化发展
    
    较第一次浪潮而言,第二次浪潮朝着更为专业化的方向发展,侧重于借用领域专家的知识来武装自己。这一时期的主要成就是人工智能计算机、多层神经网络和BP反向传播等方算法的突破及语音识别和语言翻译等领域。第二次浪潮更专注于解决实际问题,不再专注于理论知识的证明。由于人工智能应用的范畴依旧有限,人工智能的浪潮在90年代开始逐渐消退。
    
    第三次浪潮(2006-至今):基于互联网大数据的深度学习
    
    与前两次浪潮不同,第三次浪潮依靠的是计算机性能的提升和海量数据的不断积累,其核心是深度学习的突破。2016年的AlphaG和2017年的AlphaGMaster这两个智能程序的胜出,促使着人工智能逐渐成为当下炙手可热的研究领域。依靠算法、大数据、计算力的作用,人工智能迎来第三次浪潮。此外,深度学习在语音识别、图像识别、自然语言理解等领域均取得了突破性进展,再加上海量数据提供测试样本和强大计算能力的支持,人工智能开始向前高速发展。
    

    人工智能发展历史

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    2、AI是中国弯道超车的好机会
    
    智研咨询发布的《2020-2026年中国AI芯片产业运营现状及发展前景分析报告》数据显示:众所周知,国内科技企业往往都是先从低端产品做起来,再逐步往上游延伸。比如先从EM做到系统集成,然后再做上游关键零部件,最后积累实力才涉及更基础的研发。AI的浪潮中,最核心的就是算法,大家都在算法上角逐,使得基础研究到技术开发到系统集成扁平化,研究比一般的企业更加贴近市场,这会带来全新的变化:企业创始人和核心管理团队都必须是技术大牛,企业的文化更加高效,从而极大降低管理成本。在基础研究领域中,国、内AI的水平在迅速提升,中美是最有可能引领该潮流的两个国家,AI是中国弯道超车的好机会。
    
    过去二十年间,全球众多国家和地区广泛地参与到人工智能领域的基础性研究中,其中中国和美国的论文产出位于全球的第一、二位,且是位于第三位的英国产出量的倍以上。英国、日本、德国、印度、法国、加拿大、意大利、西班牙、韩国、台湾、澳大利亚构成了该领域论文产出的第二梯队。
    

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    虽然论文多,但是国际人工智能杰出人才集中投入于美、英、德、法等少数发达国家,排名前十的国家AI人才投入占据总量的63.6%。美国在人工智能杰出人才投入量上依旧遥遥领先,占据世界总体的25%,。中国排名第六,杰出人才占比过低。此外高强度人才投入的企业集中在美国,中国仅有华为一家企业进入前20。国际人工智能人才投入主要以计算机软硬件开发企业为主体,美国相关行业发轫于19世纪末,IBM、微软、谷歌等公司皆为行业巨头,在世界范围内拥有广泛的影响能力,成为集聚人工智能领域人才的企业前三甲,英特尔、通用电气、惠普、霍尼韦尔、思科、高通、苹果等美国知名企业也榜上有名。德国的西门子、SAP、软件、博世三家企业入驻前20,主要以大型制造企业为主。
    
    3、中国AI产业整体分布特征
    
    中国AI企业集中分布在京津、长三角、珠角及中西部几个重点省份。
    

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    4、中国AI企业主要集中在应用层
    
    中国AI企业主要集中在应用层(AI应用终端及AI应用行业解决方案),占比接近80%;技术层的企业主要集中在计算机视觉领域,占比近70%;应用层企业中,机器人、无人机、AI+医疗、AI+教育、AI+金融、AI+制造等领域占比较大。
    

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    中国AI企业发展尚处于早期,主要集中在A轮和天使轮
    
    按地域划分来看,北京、广东、上海、浙江、江苏、安徽等地发展较快,已经聚集一批发展到中后期甚至上市的企业,山东因为AI领域的企业主要是由传统制造业转型成工业机器人或者AI+制造企业,中后期企业占比相对较高。
    

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    5、中国AI产业重点发展区域
    
    环渤海地区北京优势明显并将赋能周边,地区发展空间巨大
    
    环渤海地区依托北京的发展优势,未来会有较大的发展空间。北京AI产业链发展相对成熟、全国领先,在各细分领域已经发展出一批优秀企业,而山东、天津等地传统产业发展成熟,制造业基础雄厚,未来北京的龙头企业都可以赋能环渤海地区的传统产业升级,进而带动环渤海地区整个AI产业的发展。
    

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    G60科创走廊,长三角一体化给长三角地区AI产业的发展带来很大的集聚效应,并且在些AI细分领域已经形成龙头优势,计算机视觉、智能语音、芯片、AI+安防、机器人、AI+医疗等产业都已经全国领先,其中不乏科创板及主板、创业板A股上市公司。
    

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    长三角地区AI企业细分领域及区域分布热力图

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    珠三角地区龙头企业带动产业整体发展智能终端优势明显
    
    珠三角地区的AI产业主要集中在深圳,得益于华为、中兴、大疆等龙头企业的带动作用,带动了周边相关产业的发展,同时深圳的先进AI技术又能赋能东莞、中山、佛山等地传统制造业的智能化改造和升级进一步推动周边整个地区的AI产业发展,随着南沙自贸区的成立和国家战略地位的作用凸显,广州AI产业快速崛起,进一步与整个珠三角地区协同。
    

    珠三角地区AI区域分布

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    珠三角地区AI企业细分领域及区域分布热力图

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    中西部地区主要聚集在高校和人才优势明显的核心城市
    
    中西部地区AI产业发展较好的省份主要有:陕西、四川、湖北、重庆、湖南等地,这些省份的AI企业主要聚集在省会城市,主要依托当地高等学校的优质的人才资源、科研技术资源及当地传统产业基础。
    

    中西部地区AI区域分布

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    中西部地区AI企业细分领域及区域分布热力图

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    6、中国AI产业重点发展城市
    
    重点城市的AI企业数量占到了全国AI企业总数的89.5%
    
    我国AI企业主要集中在北京、上海、 深圳等主要城市,人才、科研实力、产业环境、资本环境、政府的行动是影响的主要因素。
    

    中国AI企业重点城市分布

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    重点城市AI企业数量分布(单位:家)

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    7、中国AI产业地区发展总结及展望
    
    第-梯队:北京、上海、 深圳、杭州
    
    总结:经济、政策、人才、科研实力、产业环境、资本环境的全面优势使得四个城市的创新创业高度、速度均远超其他城市,进而AI产业发展的规模及成熟度远高于其他城市;展望:资本环境是影响第一梯队城市AI产 业发展壮大的重要因素, AI作为典型的2B型企业,发展速度较慢,客户靠结寨扎营式的逐步积累,因此发展到盈利一般需要较长的时间,需要资本的持续扶持。
    

    第一梯队核心城市AI企业细分领域分布热力图

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    第二梯队:苏州、广州、南京、天津、合肥、成都、武汉
    
    总结:人才是制约这些地区AI产业发展的重要因素,基础层和技术领域需要的高端技术人才、产业智能化改造的应用型人才受限于当地的人才培育环境、人才引进力度、当地的生活环境、薪资水平等诸多因素的影响;其中,广州天津、南京、成都、武汉等城市缺乏大型科技企业的支持,初创企业数量和规模不明显,进而较难通过大型企业赋能周边企业的发展,难以形成产业集聚的效应。
    
    展望:政府是推动当地AI产业发展的最重要力量;力度更大的国内外AI人才引进计划辅以本地化的人才培养是这些城市解决人才短缺问题可以采取的手段;通过与领先企业联合成立实验室、成立合资公司、邀请领头企业参与本地项目是这些城市提升本地科研技术水平、赋能当地产业、形成产业集聚的必要手段;当地与AI可应用产业吻合度高的产业基础更雄厚,本地化的数字化基础设施水平更高的地区更容易实现迅速发展,形成自己的优势产业。
    

    第二梯队核心城市AI企业细分领域分布热力图

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    其他:胺、庆、长沙、郑州
    
    总结:这些地区的AI产业大多处于萌芽或者刚起步的阶段,人才短缺、技术实力不足、资本环境较差、政策支持力度不足是导致这些地区AI产业发展落后的主要因素;部分地区也依赖本地化的优势资源,形成了一些当地的较为特色的细分产业,如西安的无人机产业、长沙的智能制造设备、郑州的智能终端等。
    
    展望:政府是推动当地AI产业发展的最重要力量,政府需要结合本地的产业特色做好战略规划,可以不用追求AI产业的全面发展,重力发展具有本地优势的可以与AI产业结合的产业更有优势,也更有利于推动本地AI产业的整体发展水平;结合本地的实际情况,出台专门的引进本地亟需的AI人才的手段;根据实际情况,引进龙头的AI企业,赋能当地相关产业的智能化的改造升级,赋能当地企业的发展,同时推动相关产业整体水平的提升,形成产业集聚。
    

    其他核心城市AI企业细分领域分布热力图

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  • 本文从经济发展与人口增长、产业结构的动态变化机制方面,首先利用所构造的理论模型定量化地探讨了不同产业部门发展对人力资源的吸纳和转移,并在此基础上,通过构建人口...
  • 探索引领智能制造发展的制造与服务新模式,突破网络协同制造和智能工厂的基础理论与关键技术,研发网络协同制造核心软件,建立技术标准,创建网络协同制造支撑平台,培育示范效应强的智慧企业。
  • 选取2004-2016年煤炭企业、高校和科研机构三大主体的数据,在利用协同度模型测算煤炭企业产学研协同创新程度的基础上,依据资源基础理论产业组织理论提出了煤炭企业产学研协同创新的影响因素,并采用多元线性回归进行...
  • 文丨互链脉搏·金走车未经授权,不得转载!“路不拾遗,夜不闭户,童叟无欺,言出必行”的“君子国”,这是数字资产研究院副院长孟岩所提出的,区块链所能构建的产业协同的世界。在12月14日,互链...

    文丨互链脉搏·金走车

    未经授权,不得转载!

    “路不拾遗,夜不闭户,童叟无欺,言出必行”的“君子国”,这是数字资产研究院副院长孟岩所提出的,区块链所能构建的产业协同的世界。

    在12月14日,互链脉搏主办的“IN-Chain全球区块链峰会”上,孟岩提出,区块链的意义在于它创建了“诚信特区”的“信任机器”。在这一区域,用户可以选择进或不进,进入需要付出数据上链的成本。而一旦进入,也就可享受高度信任的交易。

    这是本次以“区块链时代的产业协同”为主要议题的会议上,嘉宾提出的区块链助力产业协同的一方面。此外,其余30余位大咖同样围绕该话题,提出了更多的角度。

    区块链产业协同的关键:信任、效率、成本和激励

    对于区块链与产业协同,青岛链湾研究院执行院长闫昶德在本次会议的圆桌“产业协同与区块链的关系”上,做了较为全面的论述。

    闫昶德认为,区块链的协同主要有四个词:信任、效率、成本、激励,产业协同的目的就是要提升这四个方向的价值。

    首先在信任方面,区块链可以在不信任的网络平台上建立信任的机制,虽无法辨别上链数据的真伪,但可以保证上链后数据不被篡改。而在效率和成本方面,产业数据上链有时可有效提升效率,降低时间成本、物资成本、资金成本、人力成本、信任成本等。区块链的应用在效率和成本方面是立竿见影的。最后在协同方面,闫昶德认为协同最终的价值还是要激励,既要激励管理方,又要激励参与方,这是与当前中心化商业模式最重要的区别。

    通过分析闫昶德所提出的观点后,互链脉搏观察到,诸多区块链领域的大咖,对于区块链与产业协同的论述也多是围绕“信任、效率、成本、激励”四个角度展开。因此,文本也将从这四方面依次展开论述。

    信任:用区块链构建产业协同的“君子国”

    围绕信任角度,数字资产研究院副院长孟岩在本次“IN-Chain全球区块链峰会”上,提出了,区块链将会促成产业协同的“君子国”的诞生。

    对于区块链时代的产业协同问题,数字资产研究院副院长孟岩首先是从经济学的角度切入,分析了当数据变成一种新的生产要素时,其将面临的矛盾,以及对于此,当前中心化解决方案的优势和风险。

    进而提出,区块链的意义在于它创建了“诚信特区”的“信任机器”,它的特点经过一整套技术基础设施和一系列思想方法的整合,构造了一个大家可以相互信任的体系。而“特区”是指它是我们经济生活和社会生活当中出现的一个特别的区域。这个区域,你可以选择进或不进,进入这一特区是要付出成本的,即你需要将数据放到区块链上。而一旦进去,便可享受高度信任和高度润滑的交易。

    孟岩将之形容为,是一个“路不拾遗,夜不闭户,童叟无欺,言出必行”的“君子国”。因为在这样一个新的互信的基础设施上,进入者的相关信息都将被追溯且不可篡改,这就会使特区内作恶、违约、欺诈的成本高到不可想象。

    其后,超级账本中国经理龙文选从实践的角度,分析了在区块链与产业协同中解决信任问题的方法,并介绍了具体的案例。腾讯云借助腾讯云TBaaS平台和Hyperledger Fabric的区块链技术,助力仓单质押融资业务。

    以往,企业关注的是货物的质押成本和融资的时间效率。金融机构关注风险控制,即仓单的真实性和安全性。仓储方需要提升服务能力。电子仓单需要实现流转,以发挥金融工具属性。

    腾讯云与合作伙伴便利用区块链技术对业务平台赋能,全质押流程业务在区块链上进行快速开展,加速整个信贷过程。不同实体间建立业务信任,实现多方的确权和协同。而在保证数据资产的可信和可监管的同时,还可提高效率。

    效率和成本:公平带来效率 效率引发协作

    而区块链技术对产业协同的效率和成本的促动,是由火币大学校长于佳宁提出。犹记,在去年的一次区块链技术峰会上,火币大学校长于佳宁就曾提出,形成产业协同最好的办法就是区块链技术。

    在本次互链脉搏主办的“IN-Chain全球区块链峰会”上,于佳宁进而论述了区块链与产业协同的关系,并且提及了效率这一角度。

    于佳宁首先讲述了一个案例,德国博世公司与区块链公司一起合作“5G+车联网+区块链”项目,使车与车相联,可以连成一串开,且车距可保持很小。前面车实现破风,后面车降低风阻,从而减少后车的能耗。

    而实现这一模式,需要公平的分配机制,让车与车之间分配交易。但物与物之间的交易面临着难题,因此在产业协同环节需要区块链的参与,给每辆车配上内在的私钥。

    根据这一案例,于佳宁总结了区块链产业协同的应用逻辑。

    一、技术实现交易:新的技术创造交易,如果没有区块链,车与车之间无法进行交易和有效的分配。

    二、交易创造公平:交易将带来公平的分配,使得一个车队排成一串,后面车省钱支付给前面的车,所有车共享成本的降低。

    三、公平带来效率:但分配不是目的,交易也不是目的,分配本身带来的价值才是目的。从这一案例可以看出,交易、分配将带来效率的提升和成本的降低。

    四、效率引发协作:同时效率将引发协作,这是较为关键的一点。若所有车加入体系就能减少能耗,便可以实现新型物与物之间的协作,超越目前互联网时代的协作方式。

    在理论的基础上,迅雷链总工程师来鑫介绍了区块链产业协同中解决效率问题的应用场景。如不动产登记场景,解决的便是协同中的效率问题。

    今年3月时,国务院办公厅印发《关于压缩不动产登记办理时间的通知》,提出2019年底前,全国所有市县一般登记、抵押登记业务办理时间力争分别压缩至10个、5个工作日以内。

    而区块链结合不动产的登记,打通市内公证服务,提高办事效率,便可将上线效率压缩到要求时间的一半。不仅如此,区块链作为良好的监管科技和利器,还可以对房产信息进行全面监控,带来更规范的税务征收。

    另外,超级账本同样有相关的案例分享,在Hyperledger Fabric的助力下,中国首款区块链贸易金融服务平台实现落地,跨银行交易的效率和可信度得以提升。

    此前,中国的贸易金融业务依赖于 SWIFT 系统提供信息交换支持;银行间的国内信用证和 Forfeiting 二级市场的通讯仍通过邮递、电话或电子邮件进行;行业之间的业务标准并不统一。其后,中国民生银行、中国银行和中信银行组建了贸易金融联盟,该平台使用 Hyperledger Fabric 作为底层框架,根据中国的银行监管要求实施了深度定制开发。

    这个系统的数据可以进行快速的交换,原来可能甚至一天两天的时间才能交换一条信息,目前基本上一秒钟所有链上银行都可以看到相关的信息,效率提升十分明显。

    激励:协同背后的激励是相互链接的动力

    区块链与产业协同的激励价值,同样是由数字资产研究院副院长孟岩表述。孟岩认为,区块链产业协同“君子国”的实现,需有一套发展思路。

    首先,主要是建立信任账本,当你的协作范围大到一定程度时,一定会超越信任边界,此时就必须要建立分布式的账本。其次,要建立响应式的数据整合,既要把数据整合应用,同时又要保护各数据产权和数据治权,并对数据价值进行有效精确的市场化的度量,响应式的数据整合和交叉验证是非常重要的方法。

    与此同时,激励机制是至关重要的,这个激励不一定是钱,也可以是一种积分。最后,还需要有一定的纠错机制。

    而在激励方面,迅雷链总工程师来鑫也介绍了迅雷链的实践案例。

    在广告营销场景中,广告代理平台常会面临广告数据造假、无法直接精准营销等问题。迅雷链的客户在进行广告营销时,想使自己的广告平台能更精准的将用户锁定。

    因此该项目通过区块链,去激励品牌主帮助引流,并将引流过来的用户信息记录;依据品牌主的贡献记录,给予广告费用的返现。另一方面,还通过区块链技术记录广告的投放情况,提供给品牌主更可信的广告数据。

    而除这一发挥“激励”价值的落地应用外,来鑫还宣布了,迅雷链即将全面开源,而这未尝不是区块链时代,企业对产业协同的一种促动。

    在“IN-Chain全球区块链峰会”上,多位行业专家、企业高管从多维度论述了区块链在产业协同中促成信任、提高效率、降低成本、达成激励的作用。事实上,区块链对产业协同的促动主要落于这几方面,但却远不止于此,未来区块链将如何引领产业协同发展,值得期待。


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空空如也

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