该统计数据包含了1991-2019年央视主持人主持历届3.15晚会次数。主持人王小丫和赵赫分别主持过13次央视315晚会，主持次数最多。

该统计数据包含了2020年中国用户是否看过电视主持人或记者发布的短视频的情况。其中看过的占比为56.2%。

该统计数据包含了2020年中国短视频用户对电视主持人或记者相关短视频内容期待的情况。其中观点表达/知识分享的占比为31.2%。

该统计数据包含了2016年中国最受关注春晚主持人阅读数分布情况。其中朱军阅读数为23241030。

该统计数据包含了2017年中国最受关注春晚主持人阅读数分布情况。其中董卿阅读数为62624320。

该统计数据包含了2020年中国用户看过电视主持人或记者发布的短视频的使用时间的情况。其中使用短视频一年及以上的用户占比为77.4%。

该统计数据包含了2021年中国用户观看电视主持人或记者发布的短视频情况。2021年用户会专门去看电视主持人或记者发布的短视频占比达到了16.5%。

该统计数据包含了2017年-2018年3月中国娱乐类节目中明星和主持人流量贡献情况。明星大侦探的撒贝宁的流量贡献率39.69%。

该统计数据包含了2017年-2018年3月中国文化类节目中明星和主持人流量贡献情况。经典咏流传的撒贝宁流量贡献率42.86%。

该统计数据包含了2020年中国短视频用户对电视节目主持人或记者在短视频中呈现的风格期待的情况。其中生活化、接地气的占比为42.4%。

该统计数据包含了2021年中国用户期待看到电视节目主持人或记者的短视频内容占比。2021年用户期待看到电视节目主持人或记者的才艺表演短视频占比达到了29.5%。

人工智能对经济社会发展的意义重大，全球人工智能产业竞争激烈，我国也提出人工智能发展的总体思路、战略任务和保障措施，为推动我国人工智能长期发展指明方向。标准化是人工智能发展的重要支撑，建设完善人工智能标准体系有利于促进人工智能产业的有序和规范发展。

白皮书试图从人工智能技术与电信网络结合的角度，展示人工智能在电信网络应用的研究现状，发掘人工智能在电信网络的应用场景，对处于萌芽期的电信网络人工智能应用领域进行梳理。

白皮书从人工智能第三次浪潮开辟的治理新需要出发，结合当前人工智能发展阶段，分析了全球目前的人工智能治理机制，重点介绍了两项主要的治理举措，即以伦理为导向的社会约束体系和以法律为保障的风险防控体系，最后对人工智能治理的未来发展方向进行了展望，期待为社会各方提供有益参考。

报告将从政策、人才、平台、场景、环境等多维度进行客观分析，剖析北京人工智能产业创新发展的经验与做法，为社会各界了解北京人工智能产业发展现状提供参考和借鉴。

人工智能的迅速发展正在深刻改变人类社会生活、改变世界，其技术和应用正经历快速发展的阶段。根据GB/T5271.28-2001《信息技术词汇第28部分:人工智能基本概念与专家系统》中的定义，“人工智能是表现出与人类智能（如推理和学习）相关的各种功能单元的能力。”机器学习是人工智能的核心技术之一，是使计算机具有智能的重要途径，其应用遍及人工智能的各个领域。深度学习是机器学习的一个子集，发源于人工神经网络的研究，通常也称为深度神经网络，是一种基于数据进行表征学习的方法。目前，深度学习算法在金融、安防、医疗等领域得到广泛应用，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中指出，人工智能进入新的发展阶段，“呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。”然而，业界缺乏对深度学习算法可靠性、可移植性、效率等的系统性评估方法，一定程度上影响着深度学习的广泛应用和技术发展。本标准此版本仅针对人工智能深度学习算法的可靠性评估进行要求。随着研究的深入及应用的发展，后续将不断进行持续改进，逐渐扩展到深度学习算法可移植性、效率等方面的评估。中国电子技术标准化研究院作为国际标准化组织ISO/IECJTC1/SC42（人工智能分技术委员会）的国内技术归口单位，在本标准研制过程中，充分发挥了组织协调和技术方向把关作用。标准编写组聚集了国内人工智能深度学习领域的技术专家，开展了多种形式的专题研讨和征求意见活动，在保证标准科学性、合理性和可行性的同时，也确保了标准研制过程的公开性和透明性。本标准的研制工作，得到了中国人工智能开源软件发展联盟专家委员会的指导和支持，专家委员会主任委员、中国科学院院士、华东师范大学计算机科学与软件工程学院院长何积丰院士和各位专家对标准内容和文稿进行了深入严谨的讨论，给出了许多切实可行的意见，对标准质量提升和标准内容完善起到关键性作用。

人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的新赛场，已经成为抢占未来发展先机的重要突破口。随着人工智能发展进入新时期，如何落地应用、与实体经济融合，成为当前产业关注的重要议题。 交通行业关系国计民生，建设交通强国不仅是建设社会主义现代化强国的内在要求，也是顺应世界交通发展大势的客观需要。国家及相关部委先后印发多项政策文件，立足全局统筹推进交通强国建设，大力发展智慧交通。 2020 年国家正式提出新型基础设施建设，将人工智能纳入新技术基础设施范畴，智能交通基础设施纳入融合基础设施范畴，其建设和推进均成为产业焦点，如何充分发挥人工智能的赋能作用，加快交通的数字化智能化发展，推动人工智能和交通的融合应用，成为产学研用的重要课题，也是本报告撰写的主要背景。 本报告以人工智能对交通业务的赋能为切入点，系统梳理人工智能在交通领域的技术现状、典型应用、产业生态，总结业务发展面临的挑战，展望未来发展的趋势，并附上当前典型的应用案例和赋能场景，为进一步推进人工智能和交通行业的深度融合提供参考。

本报告为上海交通大学人工智能研究院、上海交通大学医学院、上海市卫生和健康发展研究中心与上海感知城市数据科学研究院联合编写，集聚人工智能和医疗领域的专家力量，通过对人工智能医疗领域进行广泛的文献研究、商业洞察、专家访谈和行业公开信息整理，系统地梳理了人工智能在医疗领域的应用现状，分析了人工智能医疗领域面临的挑战及发展趋势，并提出了相应的建议，旨在为相关政府部门、投资机构、研究机构、业内公司等利益相关方提供准确、完整、可靠的人工智能医疗白皮书，为行业的政策制定、投资决策、学术发展、产品应用等提供参考依据。