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    數(shù)字中國發(fā)展報告(2023年)-算力總規(guī)模到230EFLOPS

    來源:國家數(shù)據(jù)局     編輯:創(chuàng)澤   時間:2024/7/9   主題:其他 [加盟]

    一是數(shù)字中國發(fā)展基礎(chǔ)更加夯實。

    數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度建設(shè)步伐加快, 推動落實《國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù) 要素作用的意見》。印發(fā)《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃(2024— 2026年)》等10余項政策文件,為加快釋放數(shù)據(jù)要素價值提供行業(yè) 應(yīng)用場景。上下聯(lián)動、橫向協(xié)同的全國數(shù)據(jù)工作體系初步形成。新 組建國家數(shù)據(jù)局,已完成31個省(區(qū)、市)和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團相 應(yīng)數(shù)據(jù)機構(gòu)的組建工作。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施不斷擴容提速。5 G網(wǎng)絡(luò)、光 纖寬帶網(wǎng)絡(luò)和移動物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)覆蓋面更廣、應(yīng)用場景更豐富。算力總規(guī)模到230EFLOPS, 居D二位,存力總規(guī)模為1.2ZB。先 進 計算、人工智能等關(guān)鍵核心技術(shù)不斷取得突破。G性能計算持續(xù)處 于D一梯隊。智能芯片、通用大模型等創(chuàng)新成果加速涌現(xiàn)。人 形機器人進入提速發(fā)展階段,專利申請數(shù)量增長較快。人工智能核 心企業(yè)數(shù)量超過了4500家。量子計算機、腦機接口等前沿技術(shù)的研 發(fā)進度不斷加快。數(shù)據(jù)要素市場日趨活躍。數(shù)據(jù)生產(chǎn)總量達32.85 ZB, 同比增長22.44%,數(shù)據(jù)存儲總量達1.73 ZB。 全國已有數(shù)十個省市上 線公共數(shù)據(jù)運營平臺,有二十多個省市成立了專門的數(shù)據(jù)交易機構(gòu)。 數(shù)據(jù)流量規(guī)模持續(xù)增長,2023年我國移動互聯(lián)網(wǎng)接入總流量約為 0.27 ZB,同比增長15.2%。數(shù)字人才培育力度持續(xù)加大。教育部加 快推動數(shù)字經(jīng)濟L域?qū)W科建設(shè)和專業(yè)設(shè)置,為數(shù)字人才培養(yǎng)提供優(yōu) 質(zhì)的教學(xué)資源保障。

    二是數(shù)字中國賦能效應(yīng)更加凸顯。

    數(shù)字經(jīng)濟保持穩(wěn)健增長。數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重10%左右。累計建成62家“燈塔 工廠”,占總數(shù)的40%。連續(xù)11年成為D一大網(wǎng)絡(luò)零售市 場,其中2023年網(wǎng)上零售額15.42萬億元,同比增長11%。農(nóng)業(yè)科技 進步貢獻率超63%,全年農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額達2.49萬億元,增速快于 網(wǎng)絡(luò)零售總體增長水平。平臺經(jīng)濟的作用不斷增強,商務(wù)部重點監(jiān) 測平臺交易額全年增幅達到30%。印發(fā)《關(guān)于進一步優(yōu)化政務(wù)服務(wù) 提升行政效能推動“G效辦成一件事”的指導(dǎo)意見》,積J推動“G 效辦成一件事”。數(shù)字政府在線服務(wù)指數(shù)繼續(xù)保持L先水平。 92.5%的省級行政許可事項實現(xiàn)網(wǎng)上受理和“多跑一次”。數(shù)字 文化建設(shè)多面推進。2023年“網(wǎng)絡(luò)中國節(jié)·春節(jié)”主題活動相關(guān)內(nèi) 容總傳播量達304.5億次。數(shù)字閱讀用戶達到5.7億人,同比增長 7.55%,網(wǎng)文出海吸引約2.3億人。數(shù)字社會更加普惠可及。網(wǎng)民規(guī) 模達到10.92億,互聯(lián)網(wǎng)普及率達到77.5%。數(shù)字教育和數(shù)字醫(yī)療健 康服務(wù)資源加速擴容下沉。電子社?ㄓ脩舾采w全國近70%的人口。

    三是數(shù)字安全和治理體系更加完善。

    以《網(wǎng)絡(luò)安全法》《數(shù)據(jù) 安全法》《個人信息保護法》《規(guī)范和促進數(shù)據(jù)跨境流動規(guī)定》為 框架的數(shù)據(jù)安全制度體系基本形成。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全分類分級管理 制度持續(xù)推廣,已在2000多家企業(yè)開始實施。發(fā)布《國家車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn) 業(yè)標(biāo)準體系建設(shè)指南(智能網(wǎng)聯(lián)汽車)(2023版)》。出臺《生成 式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》。連續(xù)十年舉辦國家網(wǎng)絡(luò)安全周, 提升全民網(wǎng)絡(luò)安全意識和技能。完善全國一體化反詐技防體系,累 計攔截涉詐電話和短信超45億次,核查處置涉詐G風(fēng)險互聯(lián)網(wǎng)賬號 近2億個,封堵關(guān)停涉詐域名和網(wǎng)址超500萬個。


    附件:數(shù)字中國發(fā)展報告(2023年)-算力總規(guī)模到230EFLOPS



    產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書2023:融入產(chǎn)業(yè)、賦能未來,探討產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展前景

    白皮書分為五個主要部分,涵蓋了產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展、應(yīng)用、評價標(biāo)準、中國實踐案例以及未來的展望與挑戰(zhàn);探討產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展前景,為我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展貢獻力量

    騰訊出品:2024年十大科技應(yīng)用趨勢

    報告涵蓋了多個L域,包括G性能計算、人工智能、機器人技術(shù)、基因計算、數(shù)字交互引擎、腦機接口、沉浸式媒體、星地直連通信、eVTOL(電動垂直起降飛行器)、虛擬電廠等

    ICRA 自然語義引導(dǎo)的機器人技能操作

    使用自然語言推理目標(biāo)場景,實現(xiàn)在給定初始場景和目標(biāo)場景的情況下即可學(xué)習(xí)執(zhí)行復(fù)雜的操作任務(wù),機器人的語義指令集的拓展提供了新的參考思路

    人形機器人的落地思考-場景聚焦明確產(chǎn)品形態(tài)考慮成本設(shè)計

    要立足場景正向設(shè)計產(chǎn)品從場景出發(fā)解決問題;續(xù)航能力將是制約人形機器人應(yīng)用和發(fā)展的又一個重要因素;需要做到萬元級別的成本才有可能大面積進入家庭

    中國公共服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)鏈研究報告2023-市場規(guī)?偭刻嵘^快,企業(yè)總量增速放緩

    服務(wù)機器人的市場規(guī)模在2019年后快速增長,預(yù)計到2025年CAGR將達到近65%;人形機器人會是未來公共服務(wù)機器人主要形態(tài),軟件升級引L硬件發(fā)展

    中國服務(wù)機器人行業(yè)未來的主要發(fā)展趨勢

    商業(yè)模式創(chuàng)新,打造一體化服務(wù),持續(xù)拓展下游細分賽道;業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新,多場景融合,實現(xiàn)實現(xiàn)一個服務(wù)機器人可以完成在多場景下完成工作

    中國服務(wù)機器人行業(yè)發(fā)展目前面臨的潛在風(fēng)險

    新科技的出現(xiàn)可能會對傳統(tǒng)服務(wù)機器人廠商造成 一些沖擊;優(yōu)秀畢業(yè)生行業(yè)是軟件和信息服務(wù)可能會導(dǎo)致人才供給不足等風(fēng)險;行業(yè)內(nèi)公司經(jīng)營模式相似度過G

    中國服務(wù)機器人行業(yè)發(fā)展目前面臨的主要挑戰(zhàn)

    收入和研發(fā)費用的比例均超過了5%;國產(chǎn)機器人推廣應(yīng)用面臨新場景拓展慢的挑戰(zhàn);代理商分銷的方式可以有效的幫助服務(wù)機器人廠商也會造成市場的惡意競價

    服務(wù)機器人在中國市場短期迎來向好拐點 需求增長

    在已使用或計劃使用服務(wù)機器人的企業(yè)中,酒旅,金融服務(wù),餐飲快消行業(yè)滲透率G,均超過20%;2023年6月我國服務(wù)機器人產(chǎn)量為662658臺,同比增長40%

    服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)迎來向好拐點 增長空間巨大

    進入2023年后服務(wù)機器人產(chǎn)量同比增長47.6%,結(jié)束了連續(xù)12個月的同比下滑;人工智能技術(shù)的突破也將給服務(wù)機器人從語音,視覺,決策,控制四個方面帶來賦能

    創(chuàng)澤上市輔導(dǎo)進展情況報告(第十三期)20230414

    中原證券參與輔導(dǎo)工作的人員為G巖,趙巖,鄒堅貞,胡殿軍,李雅璇,開展輔導(dǎo)的方式主要包括持續(xù)關(guān)注相關(guān)行業(yè)L域熱點信息

    環(huán)境感知的核心SLAM算法基本結(jié)構(gòu)可分為前端和后端

    算法在前端完成占據(jù)柵格地圖的構(gòu)建,得出激光雷達掃描幀的佳位姿后,后端根據(jù)掃描幀間的位姿關(guān)系進行全局的地圖優(yōu)化,得出閉環(huán)掃描幀在全局地圖中的佳位姿
    資料獲取
    行業(yè)動態(tài)
    == 資訊 ==
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