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算力層中，主要包括云計算、邊緣計算和可信計算，相當于人體的脊椎和四肢，是數字經濟的信息技術支撐。伴隨著終端智能化水平的不斷提升，平臺側的云計算、邊緣側的邊緣計算以及可信計算等新技術呈現出并行發展的趨勢，物聯網正向“智聯網”演變。

數據層主要包括數據分析、數據流通，相當于人體的血液。在智能經濟時代，人、事、物都在實時被數據化，真正使得在線成為常態。事實上，只有在線產生的數據，才能夠用于量化決策與預測，也才能夠實現真正的數據業務化，創造新的經濟和社會價值。

算法層相當于人體的大腦，也是數據處理的核心。目前算法主要有集中式算法與分布式算法兩個方向。集中式算法即深度學習，其軟件框架及工具集是人工智能應用落地的核心要素。

另一種分布式算法即共識算法，是區塊鏈技術的核心算法。從早期的工作量證明（俗稱挖礦），到拜占庭容錯算法，區塊鏈的共識算法從單一的共識機制向多類混合的共識機制演進，根據場景切換共識機制的可插拔形式是未來發展的主要方向。

PaaS層主要列舉了語音交互、計算機視覺、跨鏈、隱私保護四個熱門領域。PaaS層的發展無疑是智能經濟實現落地應用的引擎，也是商業社會實現智能經濟飛躍的重要“基建”。尤其以語音交互和計算機視覺的結合，將成為實現機器智能的重要手段。

SaaS層：主要包括通用型應用和垂直型應用。通用領域包括CRM、ERP系統，幫助企業通過智能管理實現更高效的溝通協作。垂直型應用即為智慧金融、智慧醫療和智能汽車等引領的智能升級浪潮。

3 智能經濟改變社會

雖然人工智能概念由來已久，實際上目前還處于弱人工智能階段，只能輔助人類提高部分工作效率，而并不能代替人類。智能經濟也是如此，在可見的未來，智能經濟暫時無法對實體經濟及社會運行產生質的影響，但是對智能經濟運用模式的探討，已經成為共識。

包括以智能家居為主導的消費物聯網、自動駕駛、智慧醫療、智慧城市、AI教育等領域，都已經擁有了一定的研究成果，甚至部分達到了應用層面。

報告中對智能經濟的發展趨勢也做了一些預判，主要包括：

1． 邊緣計算和云計算組成“云－邊－端”的協同效應，共建智能網絡，提升物聯網方案的完善度和體驗。云計算廠商未來的戰略布局將著眼于如何提升“云－邊－端”協同競爭力。

2． 數據共享將成為剛性業務需求，越來越多的企業需要與產業鏈上下游業務伙伴在數據流通和交易領域進行深度合作。因為只有通過各方數據協同計算，才能更好地釋放數據更大的價值，提升生產效率，推進產業創新。

3． 數據安全將是數據共享剛需下的重要課題。傳統的靜態隔離安全保護方法將徹底不能滿足數據流動安全防護的需求。隱私保護涉及的技術主要包括安全多方計算、同態加密、零知識證明等等將徹底解決數據孤島困境，開啟數據利用的新模式。

雖然報告未能預測未來智能經濟高度發展后的社會形態，但是可以確認的是，無論是數字經濟也好，智能經濟也好，新技術的演進為人類社會帶來的生產力的發展是毋庸置疑的。

智能時代下的生活方式，已經離我們越來越近了。