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发布者: 火狐体育官方网站发布时间:2021-07-23

本文摘要:配景克日,以“数字经济加速生长中的知识产权掩护”为主题的第十七届上海知识产权国际论坛分论坛暨2020同济知识产权国际论坛在同济大学召开。

配景克日,以“数字经济加速生长中的知识产权掩护”为主题的第十七届上海知识产权国际论坛分论坛暨2020同济知识产权国际论坛在同济大学召开。会上,中国信息通信研究院(CAICT)公布了【ICT工业创新生长白皮书(2020年)】。ICT指信息与通信技术,团结国联合OECD给出的界说是“主要通过电子手段完成信息加工和通信的产物和服务,或使具有信息加工和通信功效”。

该界说包罗ICT服务业、ICT制造业和ICT商业行业。ICT技术与数字经济精密相关,人工智能、轨道卫星、自动驾驶等ICT技术组成数字经济的基础焦点,因此ICT工业的创新对数字经济的推行动用至关重要,也是国家工业升级和推动企业生长的重要基石。近年来,ICT工业的创新生长在国家层面战略高度不停提升,日益获得领先科技公司的重视,政府也为ICT工业的创新生长努力举行要素资源的优化设置,不停创新协调生长程序。2ICT服务热点技术对2020年1月到9月申请的全球ICT服务业专利举行技术创新偏向分析,可见热点偏向主要聚焦在人工智能、用户行为、区块链、图像处置惩罚等领域。

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在ICT服务业的人工智能领域,热点的技术包罗深度神经网络、机械学习、训练模型、训练数据、特征提取、评价指标、损失函数,在性能方面更强调盘算效率、大数据、预测精度。而且基于人工智能还广泛举行用户行为分析,包罗用户行为画像、语音识别、效果对比等。在区块链领域,热点的技术多趋于解决实时性、构建治理系统,以及还涉及到智能合约、虚拟现实、支付系统、哈希盘算、公钥等。

设计设备包罗云平台云服务器、客户端等,可见区块链也趋于上云生长。在图像处置惩罚领域,热点的技术与人工智能技术存在交织,基于人工智能的特征提取、检测等技术,多在以医学图像、人脸图像为代表的领域内举行机械视觉、图像重建、像素提取、目的检测、人脸识别;此外,在能源电网领域,基于区块链的能源互联网开始蓬勃生长,人工智能渗透到电动车、能源调理优化、能源评估方面。

3ICT制造热点技术对2020年1月到9月申请的全球ICT制造业专利举行技术创新偏向分析,可见热点偏向主要聚焦在人工智能、基带射频系统、半导体芯片制造、激光通信系统等领域。在人工智能领域,热点技术和设备包罗神经网络的模型、递归神经网络、卷积神经网络、联邦学习、超级网络、训练、测试方法、精度辨识、数据结构、学习方法、量子处置惩罚器、数字处置惩罚器,在性能方面越发强调恰好精度、大数据、低功耗、小体积。

在半导体芯片制造领域,热点技术和设备包罗半导体激光元件、介电滤波器、压电层、声波装置、多量子(multiple quantum)、压电基板、导电层、热膨胀。在几代射频系统领域,热点技术和设备包罗谐振器、振荡电路、弹性波谐振器并联谐振器、串联谐振器、震动元件、电容器、感应器、带通滤波器、低通滤波器、提升波滤波器、电介质质料、量子盘算机,在性能上更强调降低尺寸、低损耗、高性能、底层本、易集成。在激光系统领域,热点的技术和设备与6G技术生长息息相关。

例如包罗太赫兹激光、泵浦灯、激光腔、可调激光、泵源、激光振荡器、激光晶体、固态激光器、极化态、散热器、谐振腔,在性能上更强调光束质量、岑岭值功率、低成本、结构紧凑、小体积。4芯片工业开拓创新之路随着工业转移、建厂推动、全球落伍制程淘汰和产线升级,全球芯片市场将不停增长。

芯片技术趋势一直朝向微型化、高速化、低功耗生长。但现在摩尔定律导致技术迫近极限,面临延续摩尔定律抑或逾越的新局势。随工艺节点推进,具备领先制造实力的公司所生寥若晨星。

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对此,新技术不停突破。互补场效应晶体管、垂直纳米晶体管等架构晶体管技术快速崛起,碳基纳米质料、二维半导体质料陆续泛起,相变存储器、碳纳米管存储器等新架构芯片技术竞先亮相。由于芯片技术的特点是以基础科学为先导,工业富含隐形知识,投资回报周期长,行业资本准入门槛极高,市场需求规模庞大且受政府战略支撑,多种技术集成度极高,寡头企业引领,竞争互助并重。因此芯片工业在需要高昂的创新投入配景下,政府引领下举行团结创新的模式很是重要。

例如,日韩通过扶持寡头企业、收购,缔造团结生产体举行合资生产、合资研发,团结技术攻关,从而取得重大希望。芯片企业自身也有须要通过团结共赢模式举行创新。例如,对芯片生产制造至关重要的光刻机被阿斯麦尔(ASML)、佳能和尼康三家供应商包揽。

最先进的极紫外光源(EUV)光刻机只有ASML能生产,且ASML在中低端设备也占据较大份额。5人工智能以开源方式促进创新就人工智能技术生长趋势看,司理高速生长,算法,算力和数据三要素从模型训练的高精度转向模型推理的高效能,实际场景依托数据量级正不停扩大,已落地初见成效。而且开源工具的广泛普及不停降低进入门槛,开源软件基础上的新解决方案促使人工智能创新加速推进和广泛普及。

谷歌建立的机械学习库TensorFlow从2015年免费开放后用户流量显著增加。谷歌还向开发者提供了GitHub上的DeepMind实验室培训情况codebase。此外,亚马逊也开源了机械学习工具AML、微软在GitHub开源了机械学习事情室Azure、深度学习工具包CNTK和图像处置惩罚工具Caffe、Facebook推出机械学习框架PyTorch。

相对其他技术来说,围绕人工智能建设技术新人和社会吸收的事情至关重要,例如,开放源代码和开放数据虽然促进创新,但也引发隐私泄露和网络宁静隐患,且人工智能的执法问题、伦理道德问题、种族性别歧视问题尤为突出。对此,多国纷纷出台相关羁系划定。


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