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本文目录

1. 数字人民币将迎来进一步扩大试点
2. 对于数字乘法运算数字几是个奇点
3. 数据焦点|大数据的智能进化论

一、数字人民币将迎来进一步扩大试点

数字人民币将迎来进一步扩大试点

数字人民币将迎来进一步扩大试点，全国第三批数字人民币试点地区即将亮相。申请纳入数字人民币新一批试点的不仅仅有城市，也有特色区域。数字人民币将迎来进一步扩大试点。

据报道，全国第三批数字人民币试点地区即将亮相。开年以来，河南、福建、黑龙江、重庆、广州等地明确提出积极争取数字人民币试点。多位业内人士分析称，通过此前试点，数字人民币钱包数量以及技术、场景优势已经得到市场认可，目前进一步扩大试点的条件已经成熟。

不久前，数字人民币在冬奥舞台上完成了全球首秀。随着数字人民币（试点版）APP在各大应用商店上架，来自全球不同国家和地区的选手、志愿者等都可以注册和开通钱包，并在冬奥场景中使用。而官方数据显示，冬奥会相关的数字人民币落地场景达40.3万个。

换言之，数字人民币在这场面向不同用户、复杂场景的冬奥‘大考’中交出了一份相当亮眼的答卷。

与此同时，中国人民银行等四部门联合印发了《金融标准化“十四五”发展规划》，这份文件不仅首次给数字货币冠以‘法定’二字，还明确提出推进法定数字货币标准研究所包含的6大标准建设——信息安全、应用标准、技术安全、数据规范及终端受理等。

从行业发展的角度，这些产业链关键环节与架构的标准化也将为数字货币从试点应用到广泛普及、从通用发展向产业纵深创造更好的条件。

种种迹象表现，作为数字经济时代的‘基础设施’，数字人民币的发展可能正在临近‘奇点’——科技的发展都是前期缓慢、而后不断加速直至爆发的，而这个‘临界点’的到来可能需要长时间的蓄力，直至市场、技术、用户等诸多关键因素共同走向成熟，但其所迸发出的能量和市场潜力是不可限量的。

全国第三批数字人民币试点地区即将亮相。记者梳理全国多个地方的区域经济规划发现，力争跻身新一批数字人民币试点地区名单，成为多个地区的`新年新目标。开年以来，河南、福建、黑龙江、重庆、广州等地明确提出积极争取数字人民币试点。

据记者了解，申请纳入数字人民币新一批试点的不仅仅有城市，也有特色区域。其中，福建省平潭综合实验区正力争入选新一批数字人民币试点区域；福州市、厦门市、杭州市有望成为第三批数字人民币试点城市；广州市是较早提出希望参与第三批试点的重点城市；重庆市则提出要探索数字人民币的国际应用场景。

多位业内人士分析称，通过此前试点，数字人民币钱包数量以及技术、场景优势已经得到市场认可，目前进一步扩大试点的条件已经成熟。

新年以来，黑龙江省、河南省、重庆市和福州市先后发布相关规划文件，旨在争取新一轮数字人民币试点。

1月印发的《黑龙江省加快平台经济高质量发展的实施意见》提出，积极推动黑龙江省申报数字人民币试点，探索数字人民币试点建设及场景拓展。加快数字金融服务向边境地区、农村地区延伸，提升数字金融普惠水平。

河南省日前发布“十四五”数字经济和信息化发展规划，提出争取开展数字人民币试点。

与此同时，福州市“十四五”金融业发展专项规划提出，积极争取央行数字人民币试点，探索设立数字资产等新型要素交易机构，打造“产权流转+投融资+增值服务”的数字金融服务平台，引领数字金融创新发展。拓展金融科技在政务管理、公共服务、安全保障等领域应用场景，助力打造“全国数字应用第一城”。

记者从消息人士处获悉，此次福州争取数字人民币试点并非单独行动，厦门市和平潭综合实验区也都在积极准备之中。

在此之前，浙江、天津等地都在积极申请中。去年7月，浙江省发布《浙江省金融业发展“十四五”规划》提出，深化移动支付之省建设；积极争取数字人民币试点，大力推进数字支付在全社会的广泛应用。

位于杭州的一家上市公司日前透露，杭州有望成为第三批数字人民币试点地区，该公司已与各大商业银行签署协议，完成各项技术对接。记者获悉，相关推进试点的工作已经展开。

“从2087万一下子蹿升到2.61亿！仅仅去年下半年，数字人民币个人钱包开设速度已经远远超出公众预期，异常火爆。”中国（上海）自贸区研究院、浦东改革与发展研究院金融研究室主任刘斌向记者表示。

尽管央行尚未披露最新数据，但很显然随着冬奥会场景的进一步推广，数字人民币个人钱包开户数据又将大幅提升。

“从前期试点情况来看，监管部门、商业银行以及相关服务机构在数字人民币试点过程中积累了丰富的经验，而且试点区域众多，试点场景非常丰富，为深入推广数字人民币试点奠定了良好基础。从未来数字人民币的全面推广来看，开展进一步试点是非常有必要的，也是可行的。”

刘斌认为，前两批试点主要集中在经济比较发达且对数字支付接受程度较高的城市，新的试点城市可能要考虑如何将原有的数字支付生态与数字人民币生态融合，同时也要考虑借助数字人民币提升试点城市的数字支付水平。

截至去年末，数字人民币试点场景已超过808.51万个，累计开立个人钱包2.61亿个，交易金额875.65亿元，试点有效验证了数字人民币业务技术设计及系统稳定性、产品易用性和场景适用性，增进了社会公众对数字人民币设计理念的理解。

刘斌认为，从目前的试点到未来的全面推广，是一个循序渐进的过程，未来可能会有第三批、第四批，甚至是第五批试点区域。因为从全球来看，央行数字法币都是新生事物，没有成熟的经验可以借鉴，所以必须要在考虑风险的基础上推动试点工作。

从各地申请数字人民币试点的思路看，与数字经济的发展密不可分。

秦农银行首席研究员董希淼认为，作为数字经济时代的“新基建”，数字人民币试点应用地区有望进一步扩大，在服务实体经济和便利百姓民生等方面发挥更加积极的作用。数字人民币今年将在应用场景、生态体系、试点地区、使用功能四个方面呈现出新趋势、新气象。

据媒体报道，全国第三批数字人民币试点地区即将亮相。梳理全国多个地方的区域经济规划发现，力争跻身新一批数字人民币试点地区名单，成为多个地区的新年新目标。开年以来，河南、福建、黑龙江、重庆、广州等地明确提出积极争取数字人民币试点。

安信证券指出，试点示范有望深化，投资价值广阔。当前数字人民币的应用涵盖了生活缴费、餐饮服务、交通出行、购物消费、政务服务等领域，试点城市涵盖长三角、珠三角、京津冀、中部、西部、东北、西北等不同地区。

仅从商业银行侧基础设施和系统改造测算，整个数字人民币改造有望带动合计1165亿的投资规模，包括ATM改造市场507亿元、智能柜台机市场114亿元、POS改造市场192亿元、硬钱包市场339亿元、银行IT系统改造市场13亿元。

华西证券认为，数字人民币有序推进，产业链将持续受益：

生态运营角度。银行IT厂商迎来系统改造以及场景运营机遇。商业银行侧成为DCEP发行（兑换）的重要主体，银行IT厂商迎来系统改造以及场景运营机遇。结合目前的央行方面的场景拓展进程来看，我们认为现阶段应重点关注头部银行IT厂商，兼具银行侧IT改造的确定性与场景运行的想象空间。重点推荐宇信科技、长亮科技、神州信息，其他受益厂商包括天阳科技、京北方、高伟达等。

硬件钱包角度。金融机具厂商也将迎来大规模改造机遇。下游硬钱包是流通环节的重要构成，智能POS和ATM作为主要支付终端，改造需求将率先释放。此外卡、可视卡、手环等硬钱包载体也存在改造预期。受益标的包括楚天龙、优博讯、新大陆、新国都、拉卡拉、广电运通等。

二、对于数字乘法运算数字几是个奇点

对于数字乘法运算数字几个奇点如奇点出现在分母极限为0的情况，通常来说就是产生无穷大解的表达式，这种情况数学计算失效如在数学的复变函数中，奇点的定义：若函数（复变函数）f(z)在某点z0不解析，但在z0的任一邻域内都有f(z)的解析点，则z0称为f(z)的奇点

三、数据焦点|大数据的智能进化论

雷·库兹韦尔在《奇点临近》一书中预测，计算机智能全面超越人类的“奇点”将会在2045年到来。从这个不算遥远的时间节点倒推，现阶段的智能化应用应当处于全面推进、多点爆发的“前奏”阶段。从事实来看也是如此，金融、医疗、交通、工业制造……不同领域的智能改造在几年间飞速铺开，而这一进程的底层推动力正是大数据的积累和发展。

人工智能应用有四个关键要素：算法、算力、数据和应用场景。对人工智能而言，大数据技术的发展，是人工智能技术探索和进步的基础。从20世纪90年代起，互联网技术和高速计算机的发展带动了信息的爆炸式增长，由此大数据技术的创新研究取得跨越式发展。据IBM公司总结，大数据具备大量、高速、多样和低价值密度四个特征，而大量和低价值密度这对组合无疑放大了大数据在价值挖掘过程中的难度。

另一方面，在2006年，杰弗里·辛顿等人提出深度学习概念，开启了人种智能发展的新一轮浪潮。近年来，机器学习和深度学习等算法在人工智能领域广泛应用，同时带动了计算机视觉、自然语言处理等领域的发展。

根据中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克的观点，数据对人工智能的意义在于：数据收集是深度学习的基础，算法的训练和验证都离不开数据的收集。由此，大数据和人工智能通过深度学习这座桥梁建立起紧密的联结。

以日常的网购场景为例，消费者在购物网站中的每一次点击乃至在不同网页停留时间都会生成大量的行为数据。对于平台方而言，从这些数据中发掘消费者的兴趣爱好和购买习惯是其最为迫切的需求。如果仅凭工作人员的经验判断来从这些数据中获得所需信息，抛开繁重的工作负担不谈，在准确度和时效性上也难以保障。这时就需要发挥人工智能的优势，设计相应的机器学习算法，并在大量的网购行为数据中进行训练。后续根据得到的反馈不断优化算法，最终找到最贴合消费者心理的商品推送方案和网站设计思路，实现提升平台交易效率的目标。

在疫情防控过程中，摄像头、红外检测仪等传感器被布置到日常生活中的各个场景中。随着复工复产复课的有序推进，人们的出行活动变得频繁起来，这些传感器每天都会产生海量的图像、文本数据，靠人力从这些数据中分析得出疫情相关信息显然是“不可能完成的任务”。而近年来，计算机视觉技术已经在智慧安防、环境监控等场景中得到充分的训练，因此面对疫情得以迅速定制算法，结合后台数据库，对体温、行程、疫苗接种情况等参数进行及时准确的捕捉，为疫情防控提供保障。

此外，随着我国信息基础设施建设的推进以及5G网络的领先发展，大数据将迎来持续的爆发式增长，为人工智能技术的发展带来利好。据国家互联网信息办公室发布的《数字中国发展报告（2020年）》显示，我国已建成全球规模最大的光纤网络和4G网络；5G网络建设速度和规模位居全球第一，已建成5G基站达到71.8万个，5G终端连接数超过2亿；移动互联网用户接入流量由2015年底的41.9亿GB增长到2020年的1656亿GB。

结合这些现状，不妨把大数据比作一片广袤厚实的土地，但在肥沃的土壤中也布满沙砾顽石，而人工智能就像是耕耘的工具，在劳作过程中不仅提升着土地质量，同时也优化自身工作的方法机制，从而培植出功能多样的智能应用。

依据科技进化原理，大数据应用某种程度上等同于智能应用。但在现实中，从大数据应用到真正意义上的智能化应用，看似自然的发展过程，却是一个又一个大数据企业前仆后继，被实践反复磨砺最终才找出来的方向。

2013年被称之为大数据元年，这是以大数据企业数量迅速增多，资本快速涌入为标志的产业发展起点。在此之前，技术层面的大数据以及人工智能，其实都已取得了一些跨越式的进步。比如，作为人工智能技术支撑的深度学习算法，早在2006年就已经被提出。

经过近十多年的发展，从大数据热潮再到人工智能热潮，从最早的大数据企业到现在依然存活的人工智能企业。我们看到的不再是早先预想的一个新行业崛起，而是大数据企业与传统各行各业，一同探索行业新的解决方案。

可以看到，目前发展起来的人工智能公司，其中不少是由大数据企业发展而来。有意思的现象是，曾经的大数据企业，越来越多的倾向于介绍自己是一家智能企业，甚至有企业更名，把智能加进企业名称，以此凸显“智能”。

一些原来定位为大数据公司的企业，把智能技术加入到大数据解决方案中，让原有的数据模型更高效、更快捷、更准确。比如成都数之联科技有限公司，成立于2012年，是一家专注于数据治理、数据分析可视化、数据挖掘的大数据服务商，如今推出的解决方案重点是智能服务方案。据数之联的负责人介绍，现在推出的工业制造服务产品，能够实现毫秒级的在线检测速度，检测准确率高于95%，实现20%-80%的人力释放，帮助客户大幅提升产能。这些能力背后是集成了深度学习和机器视觉算法的智能机器视觉。

在智慧监管业务领域，数之联以多年积累的智慧监管数据资源库为数据支撑，结合了机器学习技术之后，推出了能够为监管部门提供业务洞察和辅助决策的智能产品。目前已在食品安全、广告监管、投诉信息挖掘、特种设备监察等场景落地应用。

随着智能应用的普及，人们逐渐认识到，智能化的核心其实是让数据发挥价值。从意识到大数据的重要性，到挖掘大数据价值的重要性，这是一个认识逐渐转变的过程，也是从大数据应用到智能化应用必然会经历的过程。

根据2021年高考志愿填报的统计情况，人工智能成为新进的热门专业。一方面不难看出人工智能行业的前景正受到广泛认可，另一方面也反映了人工智能人才紧缺正逐渐成为公众的共识。从对行业的观察来看，人工智能人才缺口主要来自两个方面。

其一是技术攻关方面对专业人才的大量需求。众所周知，行业的推陈出新离不开底层技术的发展。在“智能化”呼声愈发高涨的当下，人工智能亟待在深化现有研究的基础上取得新的进展。

据了解，人工智能理论可以分为计算、感知、认知三个阶段，在技术上分别对应运算智能、感知智能和认知智能。科大讯飞高级副总裁、研究院院长胡国平在AI WORLD 2018峰会上指出：计算智能是让机器能存会算；感知智能是让机器能听会说、能看会认；认知智能是解决机器能理解会思考的问题。

阿里巴巴达摩院发布“2020十大科技趋势”报告中提到，人工智能已经在“听、说、看”等感知智能领域达到或超越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。

从对行业观察来看，感知智能仍然是现阶段行业应用的主流技术，多用于语音识别、文本分析、智能图像处理等领域，在智能制造、智能家居、智慧交通、智慧监管等场景的应用均获得不错的成效。但是从服务人类、代替人类劳动的角度出发，能够赋予机器像人类一样学习和思考的能力，从而独立地做出决策和采取行动的认知智能显然是更加契合设想的技术工具。而让机器学会思考是一条充满未知和坎坷的道路，预计将长期维持对专业技术人才的旺盛需求。

据天眼查APP提供的数据显示，近5年来，我国人工智能相关企业数量持续高速增长，年增速维持在35%以上。其中，2020年新增相关企业超40万家，增速达到42%，为历史最高。截止今年6月27日，我国共有超过143万家经营范围含“人工智能、机器人、数据处理、云计算、语言识别、图像识别、自然语言处理”的人工智能相关企业。在这种趋势下，复合型人才的需求量也将持续扩张，人工智能的人才缺口亟待国家、企业、高校共同发力来推动补齐。（数据杂志/袁晓东）转载请注明来源

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