云计算概念是由Google提出的，这是一个美丽的网络应用模式。狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源；广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效；“云计算”图书版本也很多，都从理论和实践上介绍了云计算的特性与功用。
刘鹏教授对云计算的作了长短两种定义。
长定义是：“云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。”
短定义是：“云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。”
60年代的麦卡锡
早在60年代麦卡锡（John McCarthy）就提出了把计算能力作为一种象水和电一样的公用事业提供给用户。云计算的第一个里程碑是，1999年IBM提出的通过一个网站向企业提供企业级的应用的概念。[5]
1988年，SUN微系统公司的合作创建者约翰盖奇曾经说过"网络就是计算机"。可以说那就是云的开端，
Amazon
Amazon使用d性计算云（EC2）和简单存储服务（S3）为企业提供计算和存储服务。收费的服务项目包括存储服务器、带宽、CPU资源以及月租费。月租费与电话月租费类似，存储服务器、带宽按容量收费，CPU根据时长(小时)运算量收费。Amazon把云计算做成一个大生意没有花太长的时间：不到两年时间，Amazon 上的注册开发人员达44万人，还有为数众多的企业级用户。有第三方统计机构提供的数据显示，Amazon与云计算相关的业务收入已达1亿美元。云计算是 Amazon增长最快的业务之一。
Google当数最大的云计算的使用者。Google搜索引擎就建立在分布在200多个地点、超过100万台服务器的支撑之上，这些设施的数量正在迅猛增长。Google地球、地图、Gmail、Docs等也同样使用了这些基础设施。采用Google Docs之类的应用，用户数据会保存在互联网上的某个位置，可以通过任何一个与互联网相连的系统十分便利地访问这些数据。目前，Google已经允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine运行大型并行应用程序。Google值得称颂的是它不保守。它早已以发表学术论文的形式公开其云计算三大法宝：GFS、MapReduce和 BigTable，并在美国、中国等高校开设如何进行云计算编程的课程。
IBM
IBM在2007年11月推出了“改变游戏规则”的“蓝云”计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。它包括一系列的自动化、自我管理和自我修复的虚拟化云计算软件，使来自全球的应用可以访问分布式的大型服务器池。使得数据中心在类似于互联网的环境下运行计算。IBM正在与17个欧洲组织合作开展云计算项目。欧盟提供了17亿欧元做为部分资金。该计划名为RESERVOIR，以“无障碍的资源和服务虚拟化”为口号。2008年8月， IBM宣布将投资约4亿美元用于其设在北卡罗来纳州和日本东京的云计算数据中心改造。IBM计划在2009年在10个国家投资3亿美元建13个云计算中心。
微软
微软紧跟云计算步伐，于2008年10月推出了Windows Azure *** 作系统。Azure(译为“蓝天”)是继Windows取代DOS之后，微软的又一次颠覆性转型——通过在互联网架构上打造新云计算平台，让 Windows真正由PC延伸到“蓝天”上。微软拥有全世界数以亿计的Windows用户桌面和浏览器，现在它将它们连接到“蓝天”上。Azure的底层是微软全球基础服务系统，由遍布全球的第四代数据中心构成。
云计将会使计算机小型化、轻薄化、运行快速化。云计算将会使人类进入泛在学习时代迈出重要的一步。
在中国云计算模式真正推广开来还需要解决市场环境不成熟的问题，在中国大多企业都有自己拿不上台面的数据，如何转变这部分企业利用云计算需要一个漫长的过程，这也是为什么SaaS模式的应用不能得到广泛市场的原因。虽然企业的财务人员在利用一些“公共”邮箱在发送本企业的机密数据；虽然大多网民都曾用过即时通讯工具传递过某些密码，但是仍然对把所有数据保存上网心存疑虑。任何技术安全手段在互联网上面对强大的具有创造性的人来说都是浮云，唯一能够保证安全的还是人类的道德和法律的威慑。然而市场的培育需要无数的开拓者和牺牲者，就好比几年前云计算刚刚提出时众多的云计算倡导者已经倒下，新的继承者还在步履蹒跚。未来是光明的，道路是曲折的。
随着虚拟人等应用不断发展成熟，对于计算的容量和实时性的要求不断提高。在这种趋势下，我们认为，边缘云计算有望成为元宇宙的重要支撑。作为云计算的延伸，边缘云计算被视为新一轮 科技 革命中必不可少的驱动因素。我们认为，元宇宙对网络传输提出了更大带宽、更低时延、更广覆盖的要求，需要借助边缘计算技术，以保障所有用户获得同样流畅的体验。
1全球数据增长迅速，集中式云计算已无法全面应对，边缘刚需场景涌现，目前中国物联网连接量将从2019年的55亿个增长至2023年的148亿个，年复合增长率达到281%。物联网感知数据量激增，数据类型愈发复杂多样，IDC预测到2025年中国每年产生的数据量将增长486ZB。
2芯片：FPGA同时满足边缘侧对性能、能耗及延迟的要求与集中式云计算不同，边缘云计算所处的物理环境复杂多样，很多时候空间、温度、电源系统都不是最佳的状态。但同时，边缘侧又要求极高的实时性和计算性能，传统CPU架构难以胜任边缘云的需求。英特尔、赛灵思等国际芯片巨头持续加码FPGA芯片，并推出支持CPU+FPGA异构计算的硬件平台，底层芯片产业的繁荣将支撑边缘云计算在各领域的应用，并不断迸发出新的活力。
35G技术的升级加码，Wi-Fi在室内场景形成互补，工信部数据显示，截至2020年中国已开通5G基站超718万个，实现地级以上城市及重点县市的覆盖。预计边缘云计算也会随着5G行业应用的普及分阶段落地。此外，Wi-Fi技术也在向着更高的吞吐量、更大的覆盖面积和更低的时延发展，Wi-Fi在室内场景中的优势使其成为5G的重要补充，两者将共同助力边缘云应用。
4云计算：企业上云常态化，云原生下沉实现云边端一体化，近年来云原生的热度持续高涨，包括容器、微服务、DevOps等在内的云原生技术和理念强调松耦合的架构和简单便捷的扩展能力，旨在通过统一标准实现不同基础设施上一致的云计算体验。相比于虚拟主机，云原生更适合边缘云计算的场景，可以为云边端提供一体化的应用分发与协同管理，解决边缘侧大规模应用交付、运维、管控的问题。
5“新基建”加码，工业互联网等标杆应用引领产业融合，“新基建”是十四五规划的重点方向，通过优化算力资源结构，将高频调用、低时延业务需求分配至边缘数据中心，推动5G承载网络的边缘组网建设，为将算力和网络下沉到边缘创造条件。同时，工业互联网、车联网、远程医疗等产业政策明确提及边缘计算，推动关键技术研究、标准体系建设及软硬件产品研发，促进边缘云在典型产业的融合应用。
应用场景
1视频加速及 AR/VR 渲染
基于移动边缘计算的智能视频加速可以改善移动内容分发效率低下的情况：于无线接入网移动边缘计算服务器部署无线分析应用（Radio Analyticsapplication），为视频服务器提供无线下行接口的实时吞吐量指标，以助力视频服务器做出更为科学的 TCP（传输控制协议）拥塞控制决策，并确保应用层编码能与无线下行链路的预估容量相匹配。另外，由于 AR/VR 信息（用户位置及摄像头视角）是高度本地化的，对这些信息的实时处理最好是在本地（移动边缘计算服务器）进行而不是在云端集中进行，以最大程度地减小 AR 延迟/时延、提高数据处理的精度。
2车联网（智能交通）
将移动边缘计算技术应用于车联网之后，可以把车联网云下沉至高度分布式部署的移动通信基站。移动边缘计算应用直接从车载应用（APP）及道路传感器实时接收本地化的数据，然后进行分析，并将结论（危害报警信息）以极低延迟传送给临近区域内的其他联网车辆，整个过程可在毫秒级别时间内完成，使驾驶员可以及时做出决策。
3工业互联网
边缘计算一直与工业控制系统有密切的关系，具备工业互联网接口的工业控制系统本质上就是一种边缘计算设备，解决工业控制高实时性要求与互联网服务质量的不确定性的矛盾。在基础设施层，通过工业无线和有线网络将现场设备以扁平互联的方式联接到工业数据平台中；在数据平台中，根据产线的工艺和工序模型，通过服务组合对现场设备进行动态管理和组合，并与 MES等系统对接。工业 CPS系统能够支撑生产计划灵活适应产线资源的变化，旧的制造设备快速替换与新设备上线。
4IoT（物联网）网关服务
采取边缘计算技术，边缘计算汇聚节点将被部署于接近物联网终端设备的位置，提供传感数据分析及低延迟响应。其中边缘计算服务器的计算能力和存储能力可为以下5个方面提供服务：业务的汇聚及分发；设备消息的分析；基于上述分析结果的决策逻辑；数据库登录；对于终端设备的远程控制和接入控制。
市场规模
预计2025年规模将超500亿元，年复合增长率达433%，信通院2020年5月调研数据显示，中国企业中仅有不足5%使用了边缘计算，但计划使用的比例高达442%。可以见得，虽然边缘云计算尚处在发展的萌芽期，但未来成长空间非常广阔。根据艾瑞咨询测算，2020年中国边缘云计算市场规模为91亿元，其中区域、现场、IoT三类边缘云市场规模分别达到37亿元、38亿元及16亿元。预计到2025年整体边缘云规模将以440%的年复合增长率增长至550亿元，其中区域边缘云将凭借互动直播、vCDN、车联网等率先成熟的场景实现增速领跑。2030年，中国边缘云计算市场规模预计达到接近2500亿元，2025年至2030年的年复合增长率相比前五年有所下降，现场边缘云中工业互联网、智慧园区、智慧物流等场景将在这一期间快速走向成熟。
相关上市公司
中兴通讯
中兴通讯面向运营商提供全场景MEC解决方案，打破传统封闭的电信网络架构，将移动接入网与互联网深度融合，在网络边缘满足客户的个性化需求。中兴通讯Common Edge边缘计算解决方案包括MEP能力开放平台、轻量化边缘云及面向边缘的全系列服务器和边缘加速硬件，提供通用硬件、专用集成硬件等多种硬件选择，深度融合OpenStack与Kubernetes，为上层MEC应用提供统一的边缘云管理系统，方便运营商因地制宜部署MEC。
网宿 科技
公司的边缘计算平台以云主机、容器、函数计算和网络四大平台作为技术底座，在边缘计算节点上部署边缘云主机、边缘云容器、边缘云函数、SD-WAN、边缘云安全等基础服务，以及内外部的各类应用模块，结合客户的业务场景及需求，尝试进行解决方案的整合和输出。
初灵信息
公司在 5G、AI 技术高速发展的背景下，持续构建以固移智能连接（5G+Fixed）+数据处理（DPI）+AI 为代表的三大边缘计算核心能力。公司多年深耕企业（行业）智能连接网络、垂直行业边缘应用型 DPI（安全、物联网类）、视频及其他行业（企业）的智能应用等技术，初步构成“云边端”协同的边缘计算生态。在市场端，公司除聚焦传统运营商市场外，积极拓展政企行业和大中企业市场，中标多个项目。公司三季度显示，公司与中国联通就边缘计算展开合作，开展了CUNOS在5G环境下的承载能力测试。
引用内容
1 研报《中国边缘云计算行业展望报告》
2 研报《边缘计算：算力网络重要环节，产业方兴未艾》
风险提示
1底层相关技术发展缓慢，边缘计算需求不及预期。
25G 进度不达预期。
腾讯数据中心上海技术专场
11月24日，CDCC第九届数据中心标准峰会在上海举行。会上，腾讯云正式发布腾讯智维全新产品体系，同时以一场技术专场，向外界分享腾讯数据中心在智能化领域的探索与实践，探讨双碳背景下数据中心行业的未来趋势。
腾讯云副总裁沈可在峰会致辞中表示，在“科技向善”的使命驱使下，腾讯数据中心通过技术升级和生态构筑，推出了智维全新产品体系，此次发布的新产品不仅在腾讯自有业务中得到了应用和验证，也充分考虑了来自市场的需求变化，为未来的碳中和能源管理做好了准备。
打造全新产品体系，覆盖横向场景与垂直领域
腾讯数据中心结合当前的数字经济发展趋势，推出了全面升级的智维全新产品体系，不仅覆盖了不同阶段的自动化运营场景，还有针对重点垂直领域深入发力。
在自动化运营方面，腾讯数据中心发布了智维平台的标准版、开源定制版以及集群管理版。能够满足不同阶段、不同规模数据中心的的自动化运营管理需求，帮助客户根据业务场景快速实现数据中心自动化运营管理升级，助力数据中心行业和用户实现绿色转型。
在重点领域，推出了面向数据中心动力环境监测场景的腾讯智维动环平台，面向数据中心无人值守场景的腾讯觅踪平台，以及面向碳中和场景的腾讯智维碳管理平台。其中，腾讯智维动环平台通过重新定义标准和架构，实现了即插即用，数据快、准、稳，以及贴近业务需求的目标，目前已经在TB园区批量应用。
看见智能化，产品设计与创新的深入探索
本次腾讯发布的全新产品，通过设计与创新，让智能化在实践中“被看见”。腾讯数据中心智维产品专家史蕾表示，腾讯新一代智维平台针对业务场景全流程的产品体系闭环设计，利用先进技术与场景结合，同时建立数字化的度量体系。不仅实现了重要场景的智能化闭环，也能够支持规模化数据中心的集中管理。未来也可以为数据中心的无人化、绿色低碳等重要发展方向提供支撑。
腾讯智维的智能化发展道路一方面是基于自身对运营自动化的不断追求，同时也离不开行业伙伴的的协同深耕。腾讯数据中心智维产品专家李欣表示，“腾讯在构建相应的产品能力之外，也在不断完善整个商业闭环，从最初的“招募供应商”，到现在寻找“彼此信任的战友“，在销售、方案设计、产品交付、运营、开发等环节实现赋能伙伴，并形成矩阵式的伙伴阵型。
智能化的支撑，腾讯数据中心的技术实践与创新
坚持产品化实践，为腾讯数据中心的智能化道路提供了有效支撑。腾讯数据中心规划设计专家曾宪龙表示，“腾讯的产品化数据中心在设计过程中陆续制定了功能分区相对独立、易复制扩展、设备就近、接口通用等原则;在标准化设计过程中也不断推进技术下沉，覆盖到电缆乃至模块的结构框架等细节。”随着产品化数据中心实践的不断推进，再搭配上最新的智维系统，整个数据中心的设计、建设、运营的效率都得到了有效提升。
重新定义标准，腾讯智维动环平台全面维护数据中心的安全与稳定。动环系统作为数据中心动力基础设施和运行环境健康监控系统，关系着数据中心的安全和稳定。据腾讯数据中心弱电技术负责人颜小云介绍，“腾讯智维动环平台通过物联网技术和硬件接口技术的综合应用，能够实现监测数据的秒采、秒存、秒算，且在3秒以内能够将底层告警上传平台呈现，并且已经在腾讯数据中心园区逐步应用。”腾讯智维动环在无效告警数量控制，以及数据处理和传输速度上目前都处于业内领先的地位。
探寻“自维保模式”，腾讯自维保满足数据中心海量基础设施运维需求。随着腾讯云各项业务在全球范围内的推进，目前在全球已设立了100多个规模IDC，服务器总量超过100万台。腾讯数据中心运营服务经理张曦表示，腾讯自2017年起开始尝试探索自维保模式，到2021年已初步搭建起一套可满足海量IDC基础设施运维需求的自维保体系，实现了集约化服务管理，高质量服务交付，以及运维成本寻优。此外腾讯还将持续加强自维保能力建设，继续拓展基础设施自维保广度与深度。
随着数据中心体量和交付数量的高速增长，腾讯已经构建出一套具有腾讯特色的技术保障体系。腾讯数据中心运营技术负责人张海涛表示，“腾讯技术保障体系可以从系统层面最大化确保腾讯数据中心全链条质量。”同时，腾讯数据中心也在着眼未来，重点关注风光储及综合能源的使用、绿色节能技术的潜在风险隐患发现应对、人工智能和人的技能平衡协调发展、定制设备等领域，为构建技术更为复杂、规模更加庞大的数据中心技术保障体系积极准备，以应对超大规模数据中心和客户定制数据中心的发展趋势。
聚焦安全管理，探索数据中心“无人值守”之路
随着数据中心行业的快速发展，无人值守将是新的趋势。此外，不少机房在规模逐步扩大的同时，选址远离核心城市，这都导致数据中心面临的安全管理挑战日益严峻。
腾讯安全平台部AI算法专家黄湘琦表示，腾讯数据中心在探索未来无人值守机房的道路上早有布局，并拥有多年在自有大规模机房的部署实施经验。本次全新升级的腾讯觅踪由IDC平台部、安全平台部、网络平台部联手打造，可通过机器视觉AI技术和物联网技术实现对园区内活动人员的实时追踪;通过端到端的线上人员管理系统实现园区进出流程的全面电子化;并通过自研高性能的视频分发服务、高精度物联网定位技术、针对数据中心场景特别优化的H5图形渲染引擎等核心技术的加持，朝着无人值守的方向持续前行。
践行双碳政策，面向数据中心的绿色未来
“双碳”是我国的国家战略和重要承诺。腾讯数据中心绿能与双碳负责人梁家启在主题演讲中重点介绍了腾讯数据中心在碳中和方面的思考和实践。他表示，“腾讯多年积累的底层绿色技术架构体系已经为零碳数据中心做了良好的技术底座。未来，腾讯也规划了零碳IDC体系，包括园区内外风电，光伏，储能，余热回收，三联供等的集中配置;以绿电市场化采购和绿色运营为辅助，以智维能源管理作为支撑，提高森林碳汇，海洋碳汇，以及与CCUS等碳相关技术的投资比例。通过打造可持续发展的数据中心，为社会提供绿色低碳并且可持续的算力。”
数据中心要实现能源与碳的智能管理，关键核心就是要实现系统自动化建设。腾讯数据中心智维产品专家李霏表示，“腾讯智维能够帮助数据中心实现标准化的自动采集和数字建模，新一代智维碳管理平台所覆盖的节能减排方案也做到了广泛而且全面，可以帮助数据中心快速实现对应数据的管理与分析决策。”同时，腾讯数据中心还通过组建专家团队、高校合作等手段，在碳管理领域进行长远布局规划，希望最终能一站式解决未来行业可能面临的各种难题和挑战。
好事成双，让我们荡起双奖
此外，素有IDC行业“诺贝尔奖”之称的“数据中心科技成果奖”也在本次峰会隆重发布。共30项技术、2位杰出贡献人才和6位青年科技人才获得荣誉。其中，腾讯数据中心专家架构师曾宪龙秉承创新理念，在数据中心技术、标准和应用等方面取得了优异成绩，获得青年科技人才奖。
腾讯和重庆交通大学联合申报的“微型一体化数据中心自然冷却技术”获得“数据中心科技成果奖”一等奖。该项成果从制冷技术着手，在确保数据中心功能和安全标准的同时，大大降低了微型数据中心的能耗。
展望
腾讯数据中心高级总监杨晓伟与智维平台研发中心总监岳上出席了本次大会。
杨晓伟指出，“数据中心基础设施建设当前迎来高速发展的窗口期，在双碳背景下，腾讯数据中心将结合自身丰富的技术优势和运营管理实践经验，助力数据中心行业朝着绿色智能方向快步前行。”
岳上表示，“腾讯数据中心产品化发展战略和优秀运营体系是腾讯智维得以快速发展的动力源泉。在双碳的大变革下，我们借助本次大会的平台，发布了全新的产品体系，技术体系和生态体系。在未来，我们有决心有能力，和生态伙伴一起，为数据中心行业的发展，为绿色数据中心和智能数据中心的达成贡献力量。”
总结 ，可以把零散的、肤浅的感性认识上升为系统、深刻的理性认识，从而得出科学的结论，以便发扬成绩、克服缺点、吸取 经验 教训，使今后的工作少走弯路、多出成果。下面就让我带你去看看计算机维护 工作总结 报告 范文 5篇，希望能帮助到大家!
计算机维护 总结报告 1
本学期计算机维护队在计算机系的领导下，以服务全院师生，提高队员知识水平，丰富校园活动为宗旨，紧紧围绕计算机系中心工作，进一步完善组织制度建设，同时进行了一次知识讲座，两次现场拆装机演练，并对十多台电脑进行了义务维修，力争为我校"迎评促建"工作起到一定的推动作用，也为开拓维护队工作新局面，繁荣学生第二课堂做出了有利的贡献，在此，我谨代表计算机维护队将本学期具体工作总结如下：
一、计算机维护队的成立
五月，樱花散落，栀子花开;五月，纪念先辈，青年高涨。在五月十三日的汉中职业技术学院农林校区的阶梯教室里，计算机系的全系师生以及学院的党委书记刘晓彦同志和相关领导共聚一堂，共同见证了计算机维护队这个新生命的诞生。从此，所有维护队人秉着一颗为繁荣校园 文化 ，践行青年志愿者诺言之心。为能更好的为全院师生服务而不断努力，积极进取，用他们的智慧与力量去不断迎接挑战，创造业绩，着力打造属于汉中职业技术学院广大师生自己的思想过硬、技术过硬、能力过硬的计算机维护队!
二、提高队员的知识水平
在过去了近两个月里，由指导老师张健以及李雨康精心准备和农林校区的 其它 部门热情的配合下，对全体社员进行了一次知识讲座，两次现场拆装机演练。在这三次活动中，通过指导老师认真细致的讲解和手把手的指导，全体队员都感觉到收获颇丰。
三、践行青年志愿者诺言，义务为全院师生义务维修电脑
在计算机维护队成立的第二天，计算机维护队便给各个校区贴出了义务维修电脑的通知，承诺义务为全院师生提供免费、及时的维护与维修电脑服务。
维修一台电脑几乎都需要两三个小时甚至更长的时间，但我们计算机维护队的队员们每次都能耐心的维修每一台电脑。至今已为十二名同学和一位老师义务维修过电脑。一次维修失败其它十一次均成功。
四、存在的不足
我们在过去的两个月里取得了可喜可贺的成绩，活跃了校园气氛，繁荣了校园文化，扩大了影响。但计算机维护队是一个新生组织，随着学校的不断发展，我们也存在着许多问题，现总结如下：
①、缺少人才
虽然计算机维护队有八十多名队员，但是能真正维修电脑的却屈指可数。
②、经费不足
计算机维护队的所有财产只有五个win__P的系统盘。螺丝刀、 win7 的系统盘均无，这连日常的义务维修电脑都不能满足。
③、队员对于各项活动，不够积极热情。
由于无法执行奖罚制度，日常的义务维修电脑大量浪费了队员时间，部分队员对于维护队的各项活动没有足够的热情。
五、展望未来，下一步工作设想
①严格执行章程制度，该奖则奖，该劝其退队，则劝其退队。
在下一学期的新队员入队仪式上，能表扬本学期内表现优秀的队员，根据维护队章程对于表现较差的队员进行批评或劝其退队。
②大力吸收人才，重视人才的培养。
在下一学期开学时，搞好宣传，不分系别的招收新队员。对于热爱维修的队员多给其维修电脑的机会，让其不断发展
在计算机系的支持与关心和全体计算机维护队成员的共同努力下，我校计算机维护队正在良性健康的发展，丰富了我校文化和同学们的课余生活。我们的目的是精益求精，是无止境的前进，所以维护队人更加严格的要求自己，用更诚肯的工作态度，更饱满的工作热情，更大胆的创新精神，丰富我校文化，并为全院师生提供更好的义务维修电脑服务。
我坚信，计算机维护队的明天更加美好!
计算机维护总结报告2
本人自201__年4月15日 入职 以来，在这二个多月中，严格要求自己，遵守公司各项 规章制度 ，与同事之间相处融洽;工作上，尽职尽责，虚心的学习工作中自己欠缺的理论知识及实践能力，除了做好本职工作外，还对公司的各项工作情况作了一个大致的了解。本岗位目前主要有两大项主要工作内容：其一，计算机、打印机、电话、网络及办公设备护管理方面;其二，监控以及公司使用的各种系统的管理与维护。如下几点的工作总结:
一、计算机维护管理方面的工作：
此项工作主要包括公司计算机硬件及网络的维护、管理，并保证公司计算机及相关网络产品的正常工作，以及公司计算机相关产品，例如打印机，传真机，复印机、视频监控、电话、打卡机等等的日常故障维护及共享设置等。
二、计算机硬件的更换和维护情况：
公司电脑硬件总体来讲，新购机器出现问题频率较少，主要问题出现在2005年以前的旧电脑，由于机器多年的使已经老化且已过保修期，所以出现故障频率较高，网卡和显卡出现故障的机率是最多的，最近两个月里已经换过四台电脑的网卡和显卡。由于环境的潮湿和 显示器 元件的老化，显示器出现变色的情况。近期的新机器除了日常的软件和系统故障维护之外，硬件方面很少出问题。
三、计算机系统及软件维护：
公司目前由我管辖内的一共90台左右电脑，日常出现故障的情况较为常见，主要的 电脑故障 有：系统故障，网络故障，硬件故障，office应用故障等，很多机器由于长期使用，导致系统中存在大量垃圾文件，系统文件也有部分受到损坏，从而导致系统崩溃，重装系统，另外有一些属网络故障、线路问题、同事的误 *** 作等。都能及时的排除，使网络能正常的运行。其他软件问题主要包括杀毒软件的安装使用，office、AI、outlook、PDF、等办公软件的使用。八、监控、数字电视、公司使用的各种系统的管理与维护并且自公司建厂之初布置完监控之后，近日来我机房，在维护方面投入较大人力物力，但是，因监控线路环境造成线路老化，更换极为复杂与不便，导致公司监控系统出现目前不完美状况。此问题我机房将与部门经理协商后再拿出解决方案。
机房维护的系统有：消费系统，考勤系统，人事管理系统。今年年初我们对公司消费系统进行了一次“大清洗”，将系统内已 离职 员工的信息及一些其他无用信息进行了清除，为系统做了一次大瘦身，使消费系统工作速度提高，并与人事管理系统内的人员信息资料挂钩。同时与消费系统厂家协商，将系统升级开通了考勤系统，实现了公司智能消费卡一卡多用的功能。
就我个人而言，机房维护的公司系统是整个机房维护工作中最为重要的一个部分，它涉及到公司日常的工作运转，如果，出现以外公司将不能正常运行。因此，机房领导安排较多人员维护系统，以防止，出现问题导致公司运转出现问题。
因此，我认为我在一定时间内须学习更多有关系统维护方面的知识，以便于更好的为公司创造效益。我本人在这方面技术欠缺，我跟着一位经验丰富的同事来负责一个系统的维护。目前还不能独自负责一个系统的维护。
四、公司计算机病毒的维护与防范情况
目前网络计算机病毒较多，传播途径也较为广泛，可以通过浏览网页、下载程序、邮件传播，为了做好防范 措施 ，公司每台机器都安装了杀毒软件，并定期的要求升级，对发现病毒的机器及时的进行处理。一年来，公司机器中毒情况较为严重的主要有两次，一次是5月份，机器出现大面积中毒情况，主要涉及有1/3的机器，中毒后的现象是机器自动重起，最后处理 方法 是每台机器断网进行杀毒，经过查杀病毒得到及时控制，并查明为震荡波变种病毒，通过邮件及局域网传播，属后门程序，查杀后对所有杀毒软件行进升级，并保证后期正常使用。另外一次是近期出现的， 20多台机器介入公司网络系统，由于没有及时防范，公司网络再次感染大量病毒，此次中毒现象是部分机器 死机 ，运行速度缓慢，共享文件夹自动复制病毒文件，打印机自动添加非法打印业务，此次病毒经过晚上下班期间，对整个网络进行中断，每台机器查毒进行处理，已经全面得到控制。并恢复网络的正常使用，保证日常工作的进展。后期病毒防范方面一定要加强使用者的防范意识，经常升级杀毒软件，并对机器进行定期杀毒。
五、腾讯通软件的维护
公司腾讯通是公司总分公司员工之间交流的'平台，是一个即时的交流工具，目前公司腾讯通用户达到190位。目前，由于人员太多，同时在线人数也较多，数据流量较大，服务器符合量也相对较重，建议采用专用的服务器进行工作。此外，对于公司腾讯通人员的管理较为严谨，新入职和离职人员的QQ由人事部及时通知我进行调整，并对新入职的员工进行相关计算机及使用方面的简单培训，以保证大家能顺利，有效的利用公司各种网络资源。
六、网络安全的日常管理工作。
网络安全对我来说是一个本职工作。作为网络管理员，自己清醒地认识到，网络管理是公司的整个枢纽，公司的每天能否正常运行的关键，它等于是公司的心脏，所以每天都要认真负责。网络管理员的工作千头万绪，维护网络服务的正常运行，各个部门的电脑正常运行，协助各个部门工作。商品进销存上传，打印机日常维护，数据修改等。面对繁杂琐碎的大量工作，自我强化工作意识，注意加快工作节奏，提高工作效率，冷静办理各项事务，力求周全、准确、适度，避免疏漏和差错，至今基本做到了事事有着落。
七、公司网站建设及邮件系统的开发维护工作
工作内容：公司网站建设主要包括公司网站的开发、制作、维护等，以及公司邮件系统的维护及邮箱的及时增减和维护，并有效控制垃圾邮件等。
完成情况：本年度此项工作的具体完成情况如下：
(一)、公司网站方面的建设情况，4月份入职以来开始着手建设公司网站，包括中英文网站，其中中文网站：调整网站中存在的错误代码和整个网站中的垃圾文件及，处理连接错误;及时补充必要信息，主要包括公司的各类新型机型的及资料介绍，公司的各类新闻和其他如联系、招聘等网页。
(二)、邮件系统
公司邮件系统4月份以前是租用263网络集团的，考虑到费用问题和空间问题，根据需要，我们公司在电信托管了一台超微服务器，并在自己的服务器上做了邮件系统，迄今为止，该系统稳定运行，邮箱的使用空间由原来的6M空间扩容到10M。同时，公司网站移到服务器上面，保证了网站的快速稳定的访问质量。
目前邮箱方面还存在少许问题，例如，由于采用的是自己的程序，公司邮件在预防垃圾邮件方面还缺乏一定的水平，目前正在编写程序及采取部分措施，尽量减少垃圾邮件的侵扰。
从整体上来看，后期的每年主机托管费用为5500元/年，较前期的2007元/年，每年节约了约6500元，而且自己做服务器对日后公司拓展其他网络方面的工作也奠定了基础，例如对公司今后的FTP、BBS的开展都有很大的基础和优势。便于以后公司信息化的快速发展与应用。
八、加强自身学习，提高工作水平。
由于感到自己身上的担子很重，而自己的学识、能力还有些不足，所以总不敢掉以轻心，总在学习，向书本学习、向计算机学习，向同事学习，这样下来感觉自己半年来还是有了一定的进步。经过不断学习、不断积累，已具备了网络管理工作经验，能够比较从容地处理日常工作中出现的各类问题，在系统正常运行，数据维护，各个部门电脑的运行等方面，经过半年的锻炼都有了很大的提高，保证了本岗位各项工作的正常运行，能够以正确的态度对待各项工作任务，热爱本职工作，认真努力贯彻到实际工作中去。积极提高自身各项工作素质，争取工作的主动性，具备较强的专业心，责任心，努力提高工作效率和工作质量。
九、存在的问题。
半年来，本人能够认真完成各项任务，取得了一些成绩，但也存在一些问题和不足，主要表现在平时做事能够及时完成，不过太过于粗心，会出现小小的错误，工作的时候出现一点点错误都会有很大的影响。
计算机维护总结报告3
我自20____年5月11日入职以来，严格要求自己，遵守医院各项规章制度，与同事之间相处融洽;工作上严格要求自己，尽职尽责，做到按时按质按量完成岗位工作任务。虚心的学习工作中自己欠缺的理论知识及实践能力，除了做好本职工作外，还对医院的各项工作情况作了一个大致的了解。
本岗位目前主要的工作内容是医院计算机及其网络维护管理方面：主要包括医院计算机硬件及网络的维护、管理，保证医院计算机及相关网络产品的正常工作，以及医院计算机相关产品，例如打印机、传真机、复印机的日常故障维护及共享设置等。其中工作的重点是医院信息管理系统的维护和管理，保证医院信息管理系统正常运行，以确保医院各项工作正常运转。医院目前有的一共100多台电脑，日常出现故障的情况较为常见，主要的电脑故障有：系统故障，网络故障，硬件故障，office应用故障等;很多机器由于长期使用，导致系统中存在大量垃圾文件，系统文件也有部分受到损坏，从而导致系统崩溃，重装系统;另外有一些属网络故障、线路问题、同事的误 *** 作等。
现在入职以来的工作做以下几点总结，主要体现在：一明确、二把关、三加强。
一、明确工作重点。紧紧围绕医院医院的现代化、数字化、科学化管理为工作重点，努力做好计算机及其网络的维护管理工作，积极地想方设法开展好、配合好医院各项工作，为医院的发展献力。
二、严格把好医院的计算机维护关。一是认真做好医院服务器的维护和检修，以确保服务器正常运转，使数据能够保持正常正确地进行传输;当发现异常及时找出问题原因，针对问题制定相应的系统整改措施，及时向领导汇报相关问题并进行整改;同时积极做好系统查询，协助和配合各科室人员对计算机的使用。二是把好电脑维护关，认真对医院的每一台电脑及相关设备进行维护，对出现故障的电脑及相关设备及时响应并处理解决问题，确保每一台电脑正常运行;同时定期对各科室电脑硬件进行检查，以尽量避免或者减少计算机和相关设备出现故障，使医院各项工作能够顺利开展。
三、加强计算机管理。在领导班子的大力支持下，以计算机室为中心，实施现代化信息管理。对各住院病区和门诊实行全电脑化管理，不断完善、优化电脑网络系统，加强计算机应用的管理，配合相关人员对各科室的电脑进行定期或不定期的检查，杜绝不规范使用电脑的行为，防止事故的发生，确保服务器数据的安全，以保证全医院各科室的日常工作如期完成。为医院各项与计算机相关的工作保驾护航。
由于计算机的软、硬件更新较快，工作特殊，所以要在空闲时间多补充自己的相关计算机知识，多加强理论知识的掌握，通过书籍及网络平台寻找相关资料以备今后工作需要，确保今后在今后工作中遇到的新问题能及时解决。
计算机维护总结报告4
一、工作内容：
此项工作主要包括公司计算机硬件及网络的`维护、管理，并保证公司计算机及相关网络产品的正常工作，以及公司计算机相关产品，例如打印机，传真机，复印机的日常故障维护及共享设置等。
二、完成情况：
完成指挥部工程部整体搬迁后的网线安装、局域网组建、打印机的共享设置、及其对公司网络的有效分配，完成对公司出现的硬件、软件及其网络故障的全部问题解决。
三、工作小结：
公司目前由我管辖内的一共30台左右电脑，日常出现故障的情况较为常见，主要的电脑故障有：系统故障，网络故障，硬件故障，office应用故障等，很多机器由于长期使用，导致系统中存在大量垃圾文件，系统文件也有部分受到损坏，从而导致系统崩溃，重装系统，另外有一些属网络故障、线路问题、同事的误 *** 作等。
四、下一步 工作计划 ：
对于后期公司会开发一个电子商务网站平台，这其中牵涉到一些企业建站、网站服务器日常维护等工作，所以在这段时间多加强理论知识的掌握，通过书籍及网络平台寻找相关资料以备今后工作需要，由于计算机软硬件更新较快，工作特殊，所以要在空闲时间多补充自己的相关计算机知识，确保今后在今后工作中遇到的新问题能及时解决。
计算机维护总结报告5
本人自____年__月__日入职以来，在几年中，严格要求自己，遵守公司各项规章制度，与同事之间相处融洽;工作上，尽职尽责，虚心的学习工作中自己欠缺的理论知识及实践能力，除了做好本职工作外，还对公司的各项工作情况作了一个大致的了解。本岗位目前主要的工作内容是计算机及其网络维护管理方面。如下几点的工作总结。
一、计算机维护管理方面的工作：
此项工作主要包括公司计算机硬件及网络的维护、管理，并保证公司计算机及相关网络产品的正常工作，以及公司计算机相关产品，例如打印机，传真机，复印机、视频监控、电话、打卡机等等的日常故障维护及共享设置等。
二、计算机硬件的更换和维护情况：
公司电脑硬件总体来讲，新购机器出现问题频率较少，主要问题出现在20____年以前的旧电脑，由于机器多年的使已经老化且已过保修期，所以出现故障频率较高，网卡和显卡出现故障的机率是最多的。由于环境的潮湿和显示器元件的老化，显示器出现变色的情况。新机器除了日常的软件和系统故障维护之外，硬件方面很少出问题。
三、计算机系统及软件维护：
公司目前一共400台左右电脑，日常出现故障的情况较为常见，主要的电脑故障有：系统故障，网络故障，硬件故障，office应用故障等，很多机器由于长期使用，导致系统中存在大量垃圾文件，系统文件也有部分受到损坏，从而导致系统崩溃，重装系统，另外有一些属网络故障、线路问题、同事的误 *** 作等。都能及时的排除，使网络能正常的运行。其他软件问题主要包括杀毒软件的安装使用，office、AI、outlook、PDF、等办公软件的使用。
四、计算机病毒的维护与防范情况：
现在几乎所有的电脑已经接入局域网，由于数量比较多对网络造成了安全隐患。目前网络计算机病毒较多，传播途径也较为广泛，可以通过浏览文件、邮件传播、共享文件，为了做好防范措施，公司每台机器都安装了杀毒软件，并定期自动升级，对发现病毒的机器及时的进行处理。现在使用瑞星和360杀毒软件，使日常工作正常运行。后期病毒防范方面一定要加强员工的防范意识，经常升级杀毒软件，并对机器进行定期杀毒。
五、公司软件的维护
目前公司使用的绘图软件为C__A__软件，并且上了电子图板和流程管理两个项目，我主要负责数据库和服务器的相关维护工作。公司的ERP软件也有一部分是我负责。 企业管理 流程、销售管理、生产管理、 财务管理 、仓库管理等相关的流程我都做过比较深入的了解。主要了解流程如何走、在这个流程中会形成哪些单据、可能需要哪些审批。除了这些常规流程外，对于一些例外流程，也进行了初步掌握。如退货如何处理、生产部门返工订单如何处理、生产计划调整如何处理等等。因为ERP系统是根据企业流程来设计的，要掌握这些流程还需要进一步的学习。针对一些管理问题，能够迅速给出解决方案。讨论出管理流程。面对一些实际的管理问题，如在销售管理、生产管理、物料管理中该如何控制，这些还需要进一步改进并调试ERP系统。对于ERP中的企业管理模型。如物料需求计划模型、产能分析模型等等，这些管理模型是ERP系统设计的核心，但是在ERP中此模块还未完全应用。这些管理模型对于提高企业的工作效率是非常有帮助的。利用这些模型去帮助公司解决问题，但是由于资金和公司目前的管理体制企业管理模型的应用也有一定问题。所以在这方面只做了初步了解，并未深入学习。
以上是我的 个人总结 ，在以后的工作中，我一定不断加强个人修养，自觉加强学习，努力提高工作水平，适应新形势下本职工作的需要，扬长避短，发奋工作，克难攻坚，力求把工作做得更好!由于计算机软硬件更新较快，工作特殊，所以要在空闲时间多补充自己的相关计算机知识，确保今后在今后工作中遇到的新问题能及时解决。
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运作如下，云计算已经成为了IT界的热门技术，甚至被视为将根本改变生活方式和商业模式的革命技术。借助云计算，网络服务提供者可以在瞬息之间，处理数以千万计甚至亿计的信息，实现和超级计算机同样的效能。云计算可以被视为网络计算和虚拟化的融合：即利用网格分布式计算处理能力，将IT资源构筑成一个资源池，再加上成熟的服务器虚拟化、存储虚拟化技术，是用户可以实时的监控和调配资源。1云计算的概念
云计算的定义众多，目前广为认同的一点是，云计算是分布式处理、并行处理和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是一种资源交付和使用模式，指通过网络获得应用所需的资源（硬件、软件、平台）。云计算将计算从客户终端集中到“云端”，作为应用通过互联网提供给用户，计算通过分布式计算等技术由多台计算机共同完成。用户只关心应用的功能，而不关心应用的实现方式，应用的实现和维护由其提供商完成，用户根据自己的需要选择相应的应用。云计算不是一个工具、平台或者架构，而是一种计算的方式。
2云计算在国内外发展状况
尽管云计算的思想孕育很久，但是在国外（主要是美国）取得蓬勃发展也是最近十来年的事情。2003年，美国国家科学基金（NSF）投资830万美元支持由美国七所顶尖院校提出的“网络虚拟化和云计算VGrADS”项目，由此正式启动了云计算的研发工作。2009年4月，谷歌（2038590，-023%）推出了Google应用软件引擎（Google App Engine）运行大型并行应用程序。Apple（123390，+283%）是云计算领域的另一位角色，从近年来推出的iTunes服务，到MobileMe服务，到收购在线音乐服务商Lala，再到最近在美国北卡莱罗纳州投资10亿美元建立新数据中心的计划，无不显示其进军云计算领域的巨大决心。
而国内近几年在云计算方面取得了长足的发展。国内的云计算发展虽处于起步阶段，但各大通信运营商都表现得异常活跃。中国移动推出了“大云”（Big Cloud）云计算基础服务平台，中国电信退出了“e云”云计算平台，中国联通则是推出了“互联云”平台。
3云计算的原理
云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更相似于互联网。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。云计算就是把普通的服务器或者个人计算机连接起来，以获得超级计算机也叫高性能和高可用性计算机的功能，但是成本更低。云计算的出现使高性能并行计算不再是科学家和专业人士的专利，普通的用户也能通过云计算享受高性能并行计算所带来的便利，使人人都有机会使用并行机，从而大大提高工作效率和计算资源的利用率。云计算模式可以简单理解为不论服务的类型，或者是执行服务的信息架构，通过因特网提供应用服务，让使用者通过浏览器就能使用，不需要了解服务器在哪里，内部如何运作。
4云计算的核心技术
云计算系统运用了许多技术，其中以编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术最为关键。
（1）编程模型
MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map（映射）和Reduce（化简）的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce程序将结果汇整输出。
（2）海量数据分布存储技术
云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。
（3）海量数据管理技术
云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT（BigTable）数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。
5云计算的挑战和展望
云计算技术的发展面临这一系列的挑战，例如：使用云计算来完成任务能获得哪些优势；可以实施哪些策略、做法或者立法来支持或限制云计算的采用；如何提供有效的计算和提高存储资源的利用率等等。此外，云计算宣告了低成本超级计算机服务的可能，一旦这些“云”被用来破译各类密码、进行各种攻击，将会对用户的数据安全带来极大的危险。
云计算未来有两个发展方向：一个是构建与应用程序紧密结合的大规模底层基础设施，使得应用能够扩展到很大的规模；另一个是通过构建新型的云计算应用程序。在网络上提供更加丰富的用户体验，第一个发展趋势能够从现在得云计算研究状况中体现出来，而在云计算应用的构造上，很多新型的社会服务型网络，如Facebook（293540，+118%）等，已经体现了这个趋势，而在研究上则开始注重如何通过云计算基础平台将多个业务融合起来。
在不久的将来，多智时代一定会彻底走入我们的生活，有兴趣入行未来前沿产业的朋友，可以留心多智时代，及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的前沿资讯和基础知识，让我们一起携手，引领人工智能的未来！
人
工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸
近年来， 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。
人工智能市场格局
人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。 人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在 社会 经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测， 2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%，经济总增加值提升 71 万亿美元。
多角度人工智能产业比较
战略部署：大国角逐，布局各有侧重
全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局， 并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自 2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策 侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算 机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较 薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。
美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。 美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国 家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看， 美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外，美国聚焦人工智能对国家安全和 社会 稳定的影响和变革，并对数据、网络和系统安全十分重视。
伦理价值观引领，欧洲国家抢占规范制定的制高点。 2018 年，欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》，在人工智能领域形成合力。从国家层面来看，受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成，欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势，但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准，在技术监管方面占据全球领先地位。
日本寻求人工智能解决 社会 问题。 日本以人工智能构建“超智能 社会 ”为引领，将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散，难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此，日本政府在机器人、医疗 健康 和自动驾驶三大具有相对优势的 领域重点布局，并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。
基础层面：技术薄弱，芯片之路任重道远
基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。 受限于技术积累与研发投入的不足，国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言，在 AI 芯片领域，国际 科技 巨头芯片已基本构建产业生态，而中国尚 未掌握核心技术，芯片布局难以与巨头抗衡；在云计算领域，服务器虚拟化、网络技术 （SDN）、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外 科技 巨头手中。虽国内 阿里、华为等 科技 公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；在智能传感器领域，欧洲（BOSCH，ABB）、美国（霍尼韦尔）等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶 科技 的指纹传感器等产品，但整体产业布 局单一，呈现出明显的短板。在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数 据助推算法算力升级和产业落地，但我们也应当意识到，中国在数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。
“无芯片不 AI”，以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准，我们 将对 AI 芯片作详细剖析，以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。
依据部署位置，AI 芯片可划分为云端（如数据中心等服务器端）和终端（应用场景涵盖手 机、 汽车 、安防摄像头等电子终端产品）芯片；依据承担的功能，AI 芯片可划分为训练和 推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算，对算法、精度、处理能力要 求非常高，仅适合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势，在不同领域呈现多 技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。
GPU（Graphics Processing Unit）的设计和生产均已成熟，占领 AI 芯片的主要市场份 额。GPU 擅长大规模并行运算，可平行处理海量信息，仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测， 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内，英伟达和 AMD 形成双寡头 垄断，尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力，其垄断地位也在不断 强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀，同时又具有强大的资金实力，中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。
FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高，市场呈双寡头垄断：赛灵思（Xilinx）和英特尔（Intel）合计 占市场份额近 90%，其中赛灵思的市场份额超过 50%，始终保持着全球 FPGA 霸主地位。 国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域，但尚处于起步阶段，技术差距较大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用户需求设计的定制芯片， 可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证，但在量产后， 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同，ASIC 仅是一种技术路线或方案，着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前， ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小，部分领域处于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主导者；国内初创芯片企业（如寒武纪、比特大陆和地平线），互联网巨头（如百度、华为和阿里）在细分领域也有所建树。
总体来看 ，欧美日韩基本垄断中高端云端芯片，国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片，部分领域处于世界前列，但多以初创企业为主，且尚未形成有影响力的“芯片−平台−应用” 的生态，不具备与传统芯片巨头（如英伟达、赛灵思）抗衡的实力；而在 GPU 和 FPGA 领域，中国尚处于追赶状态，高端芯片依赖海外进口。
技术层面：乘胜追击，国内头部企业各领风骚
技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。 中游技术类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论（机器学 习）、开发平台（开源框架）和应用技术（计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然 语言处理）。众多国际 科技 巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层 围绕垂直领域重点研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，国内头部企业脱颖而 出，竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。
具体来看，在算法理论和开发平台领域，国内尚缺乏经验，发展较为缓慢。 机器学习算法是人工智能的热点，开源框架成为国际 科技 巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码，是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前， 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。
在应用技术的部分领域，中国实力与欧美比肩。 计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞 争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。
作为落地最为成熟的技术之一，计算机视觉应用场景广泛。 计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛，涵盖了安防（人脸识别）、医疗（影像诊断）、移动互联网（视频监管）等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示，2017 年，计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元，占国内 AI 市 场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响，计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。
计算机视觉技术竞争格局稳定，国内头部企业脱颖而出。 随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和，新的应用场景尚在 探索 ，当前全球技术层市场进入平稳的增长期，市场竞争格局逐步稳定，头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富，技术应用和产 品的结合走在国际前列。2018 年，在全球最权威的人脸识别算法测试（FRVT）中，国内 企业和研究院包揽前五名，中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高，头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计，2017 年，商汤 科技 、依图 科技 、旷视 科技 、云从 科技 四家企业 占国内市场份额的 694%，其中商汤市场份额 206%排名第一。
应用层面：群雄逐鹿，格局未定
应用场景市场空间广阔，全球市场格局未定。 受益于全球开源社区，应用层进入门槛相对较低。目前，应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级。据中国电子学会统计，2019 年，全球应用层产业规模将达到3605 亿元，约是技术层的167 倍，基础层的253 倍。 在全球范围内，人工智能仍处在产业化和市场化的 探索 阶段，落地场景的丰富度、用户需 求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前，国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企 业，在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。
中国侧重应用层产业布局，市场发展潜力大。 欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产 业商业落地期较早，以谷歌、亚马逊等企业为首的 科技 巨头注重打造于从芯片、 *** 作系统 到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态，市场整体发展相对成熟；而应用层是我国 人工智能市场最为活跃的领域，其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比最大。据艾瑞咨询统计，2019 年，国内77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空间以及大规模的用户基础，中国市场发展潜力较大，且在产业化应用上已有部分企业居于 世界前列。例如，中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展，海康威视和大 华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。
整体来看 ，国内人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。从产业生态来看， 我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美。 但与美国等发达国家相比，我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果，底层技术和基 础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域，行业发展追求速度，资金投向追捧 易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”，导致研发周期长、资金投入大、 见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、 基础器件等问题，不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看，应用终 端领域投资产出明显，但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看，人工智能发展根源于基础层（算法、芯片等）研究有所突破。
透析人工智能发展潜力
基于人工智能产业发展现状，我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度，对 中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潜力进行评估，并使用熵值法确定各指标相应权重 后，利用理想值法（TOPSIS 法）构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。
从智能产业基础的角度
产业化程度：增长强劲，产业规模仅次美国
中国人工智能尚在产业化初期，但市场发展潜力较大。 产业化程度是判断人工智能发展活 力的综合指标，从市场规模角度，据 IDC 数据，2019 年，美国、西欧和中国的人工智能 市场规模分别是 213、7125 和 45 亿美元，占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%。中国与美国的市场规模存在较大差异，但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高速增长，2019 年增速高达 64%，远高于美国（26%）和西欧（41%）。从企业数量角度， 据清华大学 科技 政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中国（1011 家）和美国（2028 家） 人工智能企业数全球遥遥领先，第三位英国（392 家）不及中国企业数的 40%。从企业布局角度，据腾讯研究院，中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉 领域。横向来看，美国在基础层和技术层企业数量领先中国，尤其是在自然语言处理、机器学习和技术平台领域。而在应用层面（智能机器人、智能无人机），中美差距略小。展 望未来，在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下，中国人工智能产业将保持强劲的 增长态势，发展潜力较大。
技术创新能力：专利多而不优，海外布局仍有欠缺
专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内，人工智 能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000 年至 2018 年间，中美日三国 AI 专利申 请量占全球总申请量的 7395%。中国虽在 AI 领域起步较晚，但自 2010 年起，专利产出 量首超美国，并长期雄踞申请量首位。
从专利申请领域来看， 深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重 点布局领域。其中，美国几乎全领域领跑，而中国在语音识别（中文语音识别正确率世界 第一）、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看，多数国内专利于 AI 科技 热潮兴起后 申请，并集中在应用端（如智能搜索、智能推荐），而 AI 芯片、基础算法等关键领域和前 沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国 AI 发展存在基础不牢，存在表面繁 荣的结构性不均衡问题。
中国 AI 专利质量参差不齐，海外市场布局仍有欠缺。 尽管中国专利申请量远超美国，但技术“多而不强，专而不优”问题亟待调整。其一，中国 AI 专利国内为主，高质量 PCT 数量较少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 进行管理，在全球范围内保护 专利发明者的条约。PCT 通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计，美国 PCT 申请量占全球的 41%，国际应用广泛。而中国 PCT 数量（2568 件）相对较少， 仅为美国 PCT 申请量的 1/4。目前，我国 AI 技术尚未形成规模性技术输出，国际市场布 局欠缺；其二，中国实用新型专利占比高，专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实 用新型专利和外观设计三类，技术难度依次降低。中国拥有 AI 专利中较多为门槛低的实 用新型专利，如 2017 年，发明专利仅占申请总量的 23%。此外，据剑桥大学报告显示， 受高昂专利维护费用影响，我国 61%的 AI 实用新型和 95%的外观设计将于 5 年后失效， 而美国 856%的专利仍能得到有效保留。
人才储备：供需失衡，顶尖人才缺口大
人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。目前，全球人工智能人才分布 不均且短缺。据清华大学统计，截至 2017 年，人才储备排名前 10 的国家占全球总量的 618%。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才，位居全球第一，占全球总量的 211%。美国和中国分别以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院，美国 AI 技术层人才是中国 226 倍，基础层人才数是中国的 138 倍。
我国人工智能人才供需严重失衡，杰出人才缺口大。 据 BOSS 直聘测算，2017 年国内人 工智能人才仅能满足企业 60%的需求，保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心领域（语音识别、图像识别等）， AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%，且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重。在人工智能技术和应用的摸索阶段，杰出人才对产业发展起着 至关重要的作用，甚至影响技术路线的发展。美国（5158 人）、欧盟（5787 人）依托雄 厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英，其杰出人才数在全球遥遥领先，而中国杰 出人才（977 人）比例仍明显偏低，不足欧美的 1/5。
人才流入率和流出率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力。 根据 Element AI 企业的划分标准，中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定 国（Anchored Countries），尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看， 国内人工智能培育仍以本土为主，海外人才回流中国的 AI 人才数量仅占国内人才总量的 9%，其中，美国是国内 AI人才回流的第一大来源大国，占所有回流中国人才比重的 439%。 可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强。
从学术生态的角度
技术创新能力：科研产出表现强劲，产学融合尚待加强
科研能力是人工智能产业发展的驱动力。从论文产出数量来看，1998-2018 年，欧盟、中国、美国位列前三，合计发文量全球占比 6964%。近些年，中国积极开展前瞻性 科技 布 局， AI发展势头强劲，从1998年占全球人工智能论文比例的89%增长至2018年的282%， CAGR1794%。2018 年，中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从 侧面体现在人工智能发展潜力较大。
我国论文影响力仍待提高，但与欧美差距逐年缩小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact， 加权引用影响力）指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的最优方法，我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时，代表被考论文质量达到或超过了世 界平均水平。近 20 年，美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”，2018 年，FWCI 高 于全球平均水平的 3678%；欧洲保持相对平稳，与全球平均水平相当；中国 AI 领域论文 影响力增幅明显，2018 年，中国 FWCI 为 080，较 2010 年增长 4423%，但论文影响力仍低于世界平均水平的 20%。从高被引前 1%论文数量来看，美国和中国高质量论文产出 为于全球第一、第二位，超出第三位英国论文产出量近 4 倍。综合来看，中国顶尖高质量 论文产出与美国不分伯仲，但整体来看，AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。
从发文主体来看，科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量，反映出科研成 果转化的短板。 而美国、欧盟和日本则呈现企业、政府机构和高校联合参与的态势。据Scopus 数据显示，2018 年，美国企业署名 AI 论文比例是中国的 736 倍，欧盟的 192 倍。2012 年 至 2018 年，美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct，同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct。 此外，人工智能与市场应用关联密切，校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为 245%，与以色列（1006%）、美国（953%）、日本（647%）差别较大。从产学结合的角度， 中国人工智能研究以学术界为驱动，企业在科研中参与程度较低，或难以实现以市场为导向。
中国人工智能高校数量实位于第二梯队，实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文 产出的核心载体。 据腾讯研究院统计，全球共 367 所高校设置人工智能相关学科，其中， 美国（168 所）独占鳌头，占据全球的 457%。中国拥有 20 所高校与英国并列第三，数 量上稍显逊色。此外，中国高校实力普遍上升，表现强劲。据麻省理工学院 2019 年发布的AI 高校实力 Top20 榜单中，中国清华大学、北京大学包揽前两名，较 2018 年分别上 升 1 个和 3 个名次。
从创新环境的角度
研发投入：中美研发投入差距收窄
中国研发高投入高强度，在全球研发表现中占据重要地位。 从研发投入的角度，美国、中国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示，2018 年四国的研发投 入总和占全球总量的比例已达 6077%。其中，美国凭借其强大的研发实力连续多年位居 全球研发投入的榜首。近年来，中国研发投入呈现一路猛增的强进势头，据 Statista 统计， 国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元，仅次于美国。且趋势上与美国差距不断缩小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高达 1443%，同期美国 CAGR 仅 299%。由于经济疲软等 诸多原因，欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测， 中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度，中国研发强度总体 上呈逐步攀升的趋势，且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存 在差距。2018 年中国研发强度 197%，低于日本和美国 153、087 个百分点。
资本投入：资金多而项目缺，资本投向侧重终端市场
中美是全球人工智能“融资高地”。 人工智能开发成本高，资本投入成为推动技术开发的主力。在全球范围内，美国是人工智能新增企投融资领先者，据 CAPIQ 数据显示，2010 年至 2019 年 10 月，美国 AI 企业累计融资 773 亿美元，领先中国 320 亿美元，占全球总 融资额的 507%。尤其是特朗普政府以来，人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第 二大融资体，融资总额占全球 355%。考虑到已有格局和近期变化，其他国家和地区难以 从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看，美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年，美国累计新增企业数量 7022 家，较约是中国的 8 倍（870 家）。中国每年新 增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降，近两年分别是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中国资本市场对 AI 投资也日趋成熟和理性。整体来看，中国人 工智能新增企业增势缓慢，但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或是行 业泡沫即将出现的预警。
相比较美国，中国资本投向侧重易落地的终端市场。 从融资层面来看，中国各领域发展较 为均衡，应用层是突出领域，如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领 域的新增融资额均超过美国。而美国市场注重底层技术的发展。据腾讯研究院数据显示， 芯片和处理器是美国融资最多的领域，占总融资额的 31%。当前中国对人工智能芯片市场 高度重视，但受限于技术壁垒和投资门槛高，国内芯片融资处于弱势。
基于信息熵的 TOPSIS 法：综合指标评估
数据结果显示，美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先，中国第二，欧洲 28 国暂且落后。 具体来看，美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作为后起之秀，尽管有所赶超，但总体水平与美国相比仍有差距，尤其是杰出人才资源、高 质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研发投入等指标上，中国正快速发展，与美国差距收窄。从各指标具体分析来看，我国人工智能研究主要分布在 高校和科研机构，企业参与度较低，产出成果较多呈现条块化、碎片化现象，缺乏与市场 的系统性融合，这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥。此外，我国科研 产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游，上游核心技术仍受制于国外企业。未来， 若国内底层技术领域仍未能实现突破，势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。
展望
转自丨 信息化协同创新专委会
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