第一篇：英國政府發布AI報告[定稿]

英國政府發布AI報告

來源：數據觀

【導讀】 英國政府今日發布報告《在英國發展人工智能》，對當前AI的應用、市場和政策支持進行了分析。本文將帶來報告的詳細介紹：除了DeepMind以外，英國還有哪些不容忽視的AI創業企業，他們又都被哪些巨頭攬入旗下?未來，英國的人工智能發展與阿蘭·圖靈將有著更加密不可分的關系，為什么?英國在AI上的發展目標是成為世界AI的絕對領導者，這份報告作者給政府和行業提供了18個不容忽視的建議，都是什么?在英國政策制定者眼中，美國和中國，以及全球的人工智能發展狀況是怎么樣的?

英國政府網站上10月15日發布了報告《在英國發展人工智能》，對當前人工智能的應用、市場和政策支持進行了分析。同時，報告的重心放在四個方向的建議上：數據、技術、研究以及政策上的開放和投入。據了解，這一報告將會被寫入英國政府在年底出版的《政府行業策略指導》白皮書中。

據了解，這份報告由南安普敦大學計算機科學教授Dame Wendy Hall和BenevolentTech首席執行官Jér?me Pesenti共同完成。

Hall認為，AI有潛力顯著改善醫療保健，無人駕駛汽車，提高生產力，并為英國釋放6300億英鎊的經濟活力。

英國的AI發展其實一直走在世界前列，誕生了以DeepMind為代表的世界頂級AI創業公司。在下文中，你將了解到：

除了DeepMind以外，英國還有哪些不容忽視的AI創業企業，他們又都被哪些巨頭攬入旗下?

未來，英國的人工智能發展與阿蘭·圖靈將有著更加密不可分的關系，為什么?

英國在AI上的發展目標是成為世界AI的絕對領導者，這份報告作者給政府和行業提供了18個不容忽視的建議，這些建議都是什么?

在英國政策制定者眼中，美國和中國，甚至全球的人工智能發展狀況是怎么樣的?

到2035年，AI可以為英國經濟增加額外8140億美元(約合6300億英鎊)收入

增加人工智能(AI)的使用可以為英國帶來巨大的社會和經濟效益。使用AI，計算機可以用比人類更高的精度和速度對信息進行分析和學習。大多數或者說所有行業，例如從藥物發現到物流，AI都憑借效率和性能提供了巨大的收益。

AI可以理解為一種軟件，通過更好地使用信息來制定或提出更準確的決策，將其集成到現有流程中，改進它們，擴展它們并降低成本。據估計，到2035年，AI可以為英國經濟增加額外8140億美元(約合6300億英鎊)收入，將GVA年增長率從2.5%增加到3.9%。我們的愿景是讓英國成為世界上AI商業發展和部署最好的地方，從起步、發展的繁榮，收割這一技術所帶來的所有好處。

英國計算機科學先鋒阿蘭·圖靈(Alan Turing)因為推動AI的發展而受到了廣泛的尊敬。雖然其他國家和國際公司也都正在大力投資AI，但至少目前，英國仍被視為AI專業知識聚集地之一。該報告建議，為了確保英國在AI上的領導地位，應該在圖靈的遺產的基礎上進行更多的工作。

報告認為，應該結合幾大關鍵因素來提升未來幾年AI的能力，特別是：

1)新的和更大的數據量

2)提供具有特定高水平技能的專家

3)提供越來越強大的計算能力

現在，提升機器性能的障礙正在大幅下降，并將持續下降。為了繼續開發和應用人工智能，英國將需要增加更廣泛的行業數據訪問的便利性。

本報告建議：

1)提升數據信任，提高信息共享數據的易用性

2)使更多的研究數據可讀

3)支持文本和數據挖掘作為研究的標準和必要工具

要發展人工智能，技術嫻熟的專家是必須的，但是現在人才短缺非常嚴重。為了開發更多的AI，英國將需要更多具備深厚的AI專業知識的勞動力，同時更多的推動較低水平的技能與AI的合作。

本報告建議：

1)設立業界資助的大學AI碩士課程

2)通過市場研究來設立AI課程，滿足雇主的需求

2)在英國領先的大學中設立超過200個AI博士學位，吸引擁有不同背景的世界各地的候選人 發展在線AI課程和持續的專業培訓

4)增加AI工作人員中的多樣性

5)設立國際AI研究獎學金計劃

英國在關鍵的人工智能研究方面有卓越的記錄。未來英國人工智能能力的增長將涉及到在不同應用領域對AI的更多研究，以及合作研究的能力。

本報告建議：

1)阿蘭圖靈研究所應成為國家人工智力與數據科學研究所

2)大學應促進知識產權轉讓的標準化

3)通過合作和協商提升人工智能研究的計算能力

日益增長的人工智能意味著，通過更好地了解人工智能可以做什么以及可以在哪些地方應用能夠增加需求和供應。

本報告建議：

1)設立AI委員會，來促進行業內的增長與合作

2)設立指導綱要，用戶如何解釋人工智能的決策和流程

3)支持出口和對外投資

4)設立指導綱要，推動成功應用人工智能和行業發展

5)設立專門的項目，以支持公共部門使用AI

6)資助公共組織所舉辦的圍繞數據的挑戰賽

我們的研究表明，在這些領域的行動可以改善英國AI的增長。本報告全面列出了18項建議，其中描述了政府，行業和學術界應如何共同努力，使英國成為世界知名的AI領導者。

AI為什么重要? 技術已經成熟到可以廣泛應用的程度

AI很重要，因為它能帶來重要的經濟和社會效益。AI對提高現有產業的生產率——這是英國經濟的迫切需求，以及創造全新的產品和服務有著巨大的潛力。

據估計，到2024年，全球人工智能解決方案市場的價值可能超過300億美元，AI為某些行業提高了30%的生產率，并節省了高達25%的成本。在另一項估計中，“2030年AI將為全球經濟貢獻高達15.7萬億美元，超過中國和印度目前的產值之和?！逼渲校?.6萬億美元可能來自于生產率的提高，而9.1萬億美元可能來自消費方面的影響?！?/p>

總體的估計是勢不可擋的，所以關注AI在主要商業領域的作用是非常重要的。以下摘錄自普華永道的報告中“AI在醫療領域的短期、中期和長期潛力”的部分(同樣的報告也涵蓋了汽車;金融服務;運輸和物流;技術、通信和娛樂;零售;能源;和制造業)。

在不同行業中，AI的應用、時間框架、收益和障礙都會有所不同，這使得它們難以概括，也難以在整個經濟體中提出令人確信的預測。但很明顯，AI被廣泛認為有巨大的潛力來改善許多行業的運作。

一個例子：醫療

3個最具AI潛力的領域：

-診斷支持，例如從患者健康數據或與相似患者進行比較中發現微小變化。

-潛在的大流行病的早期發現和追蹤疾病發生率，以幫助預防和控制疾病傳播。

-影像診斷(放射學、病理學)。

患者利益：在短期和中期，實現更快、更準確的診斷和更個性化的治療，這將為智能植入(intelligent implants)等領域取得更長期的突破鋪平道路。最終的好處是健康改善和挽救生命。

節省時間：更有效的預防措施有助于減少疾病發生和住院的風險。反過來，更快的檢測和診斷將允許更早進行干預。

時間框架

當前潛力：醫療保險和更智能的時間安排(例如，門診預約和手術);

中期潛力：數據驅動的診斷和虛擬藥物開發。

長期潛力：機器人醫生進行診斷和治療。

需要克服的障礙：有必要解決人們對隱私保護和對敏感健康數據保護的擔憂。人類生物學的復雜性，以及對進一步技術發展的需要，也意味著一些較高級的應用程序可能需要時間才能實現它們的潛力，并獲得患者、醫療保健提供者和監管機構的認可。

高潛力用例：以AI為基礎的診斷使用患者的個人病歷作為基準，在此基礎上，小偏差標志著可能的健康狀況需要進一步的調查和治療。AI最初可能會被作為人類醫生的輔助而非替代。它將增強醫生的診斷能力，但在這個過程也為AI不斷學習和提高提供了有價值的見解。人類醫生和AI診斷技術之間的持續互動將增強系統的準確性，并且隨著時間的推移，能夠提供足夠的信心，讓人類將任務完全委托給AI系統進行自主操作。

為什么AI在英國、在當前很重要?

在英國，提高AI能力的行動——尤其是數據和技能——在當前是至關重要的，因為早期的領導者(企業和國家)能夠在建設和使用AI方面取得重要而持久的優勢。

AI之所以對于英國來說重要，是因為(目前)英國是AI領域領先的國家之一。這種優勢可以建立在成功的基礎上，否則可能失去優勢。英國以外的行業正在開始應用AI，英國的工業將面臨競爭。

在AI發展的歷史上，英國也有獨特的地位。在過去，公眾的支持非常有效地使英國在AI方面取得進展。

AI在當前之所以重要，是因為技術已經成熟到可以廣泛應用的程度。盡管AI技術已經發展了幾十年，在一些消費者服務中使用了好幾年，但是過去5年里，對AI的空前的關注和投資使得新發現和新進展的速度非?？?。

最近的AI性能的改進是由以下因素驅動的：越來越強大并且成本可承擔的計算能力;新的、更大的數據量;新算法和應用程序。

當下全球AI使用情況、市場概況：更多的DeepMind正在浮出水平

報告認為，當下AI發展的基礎要素有三個：文本的數字化、硬件和數據。

AI為已經存在的數字技術增加了新的功能，它是垂直數字技術領域中數字化演進的下一階段。英國AI正在英國現有技術能力的基礎上發展，相對國際標準來說較強。數字科技部門的營業額2015年估計為1700億英鎊，比前五年增長了22%。英國現在擁有164萬個數字技術職位，而2011至2015年間，這個就業市場的增長速度是非數字化工作的兩倍。

國際上，一般通過持續和有競爭力地提高硬件能力和可用性來促進AI的開發和使用。中央處理單元(CPU)是服務器，平板電腦，電腦和手機中解釋和執行命令的標準。最近，通過使用圖形處理單元來增強機器學習和深度學習的發展，圖形處理單元能夠同時進行許多計算，或者同時加速訓練過程。Google已經開發了用于機器學習的定制芯片的Tensor處理單元(TPU)，并宣布計劃進一步提高芯片功能。據報蘋果正在開發設備上的AI專用芯片。由于這種持續而有競爭力的發展，使用高性能計算的成本大幅下降，并持續下降，使其可用于越來越多的用戶。市場領導者宣布的計劃和專家分析師的報告表明，這一趨勢將會持續下去。

自2000年以來，全球數據量呈指數級增長，大部分來自互聯網和移動個人設備。并行技術，包括物聯網也促成了生成數據量的強勁上升曲線。這個預計趨勢將持續。思科估計，全球移動數據流量從2016年到2021年將會增加7倍。分析預測，在2015年至2020年間，數據可能使英國經濟受益高達2410億英鎊。越來越多的數據流還使得AI更加必要：一些行業的數據流現在非常大，只有AI才有能力處理這些數量的數據和其復雜性。

在一個包含了使用AI技術的大型公司、中小型AI服務提供商和AI專家組成的生態系統中，英國的一些AI公司被認為是是世界上最具有創新性的公司。人才和投資上的競爭是全球性的，所以，在國際化的語境中審視英國的人工智能活動是有意義的。

在英國，所有活躍的科技巨頭都在開發和使用AI。一些創業公司已經被這些大公司所收購，而且未來可能還會有更多。巨頭使用各種方法來建立專業知識，例如：“公司已經采用并購方式來招攬頂尖人才，這種做法被稱為“收購式招聘”，通常每個人才的工資能達到500萬美元到1000萬美元。

IBM和Microsoft為業務客戶提供一系列的AI服務(預測分析，計算機視覺，語言，客戶服務，新聞發現，物聯網應用管理)和關鍵目標領域(金融服務，健康)。預計有200多家初創公司和中小企業在英國開發AI產品，以解決具體領域行業問題和主要挑戰(個人健康領域的Your.MD，網絡安全的Darktrace)。技術部門以外的大型老牌公司正在使用人工智能來提高效率運營和服務(Ocado，GE)。公共部門組織，例如HMRC，也在使用(或探索使用)AI優化服務。

英國AI創業公司圖景

英國培育一批非常具有創新力的AI公司，新公司的誕生頻率也非?？?。根據2017年的 Coadec 報告，“過去36個月，英國幾乎每星期就有一家新的AI創業公司成立”。2016年12月，一項研究估計，英國有226家獨立的早期AI公司。有些公司給自己的標簽是AI專業公司(Swiftkey，DeepMind和Ravn)。

其中一些公司已經被收購，現在已經在更大的全球企業中運營。例如Google / Alphabet中的DeepMind。一些英國AI公司專注于單一部門。一些公司正在努力與NHS合作，應對關鍵挑戰。

在英國，TechCity估計，AI在2016年獲得了數字技術投資的3%，這一數字還在不斷上升。它似乎是數字行業增長最快的領域之一。Startupbootcamp是位于倫敦的金融服務公司，專注創業加速，其中10分之一的應用旨在探索AI技術。然而，Coadec指出，在10個英國AI公司中只有1個處于資本后期“成長”階段，這一數字在美國是五分之一。

如上所述，位于美國全球性科技公司對英國AI公司進行了大量高價值收購。2012年的Evi;2014年的DeepMind;2015年的VocalIQ;2016年的SwiftKey和Magic Pony。

英國AI發展機制

在UK已經有一套支持AI(包括學術研究和商業)的機制。

學術研究基金阿蘭圖靈研究所(Alan Turing Instituts)：阿蘭圖靈研究所是英國國家數據科學研究所，總部設在大英圖書館。劍橋大學，愛丁堡大學，牛津大學，倫敦大學學院和華威大學這5所大學聯合EPSRC于2015年創立了該學院，總共投資了4200萬英鎊。

阿蘭圖靈研究所匯集了數學，統計學，計算機科學，社會科學和數據倫理學，軟件工程，機器學習和人工智能等方面的研究人員，在數據科學領域開展世界一流的研究。該研究所將其研究應用于現實世界的問題，與行業，政府和第三方合作伙伴合作。研究的核心領域包括國防和安全(GCHQ等政府機構)，健康與福祉(與一系列合作伙伴合作)，計算技術(英特爾)財務(與匯豐銀行)和智慧城市。研究所職能的進一步核心領域是培養下一代數據科學家，塑造圍繞數據的公眾對話及其對科學，社會，經濟和生活方式的強大影響。

圖靈數據研究組(Turing Data Study Group)：阿蘭圖靈研究所定期舉辦數據研究組會議，研究所的研究人員會就最重要的公共和私人數據科學問題進行討論和研究。參與學者能夠在現實世界的行業問題和數據集上進行工作，行業參與者將受益于對問題的深入實踐研究，并在流程結束時采用可行的業務解決方案。迄今參與的公司包括西門子，殼牌，英國國家電網，國防和安全技術實驗室，塔塔鋼鐵和湯森路透。

類似組織/機構/項目還有很多，例如：

開放數據研究所(ODI)：獨立的非營利、非黨派的公司，總部設在倫敦，與國際接軌，匯聚圍繞特定行業的商業和非商業組織及政府數據科學挑戰

英國國家數據創新中心(National Innovation Centre for Data)：位于紐卡斯爾，匯集業界、公共部門和世界領先的學者，開發利用數字數據爆炸所帶來的機遇所需的技能，理念和資源。

皇家統計學會(RSS)數據科學部門：最近成立，包括來自商業，工業，政府和學術界的代表。

Digital Catapult：支持數字研發商業化的一家先進數字技術的技術和創新中心，旨在加速進入新的數字市場，開展應用研究和開發，以確定新興技術的新應用。AI是器四個關鍵技術層面之一。

行業代表-TechUK：技術行業代表機構TechUK認為，AI是英國經濟和社會變革的重要推動力量，他們致力于推動社會更好地了解AI帶來的利益和挑戰。今年4月，TechUK匯集了產學研代表，討論在Fintech實現AI潛力的風險，挑戰和障礙，以及如何克服這些風險。在5月份，TechUK主持了與IBM，劍橋大學和DeepMind醫療保健部門研究人員一起參與的AI應用的討論。他們還在5月舉辦了一個活動周，宣傳AI能為社會提供更多機會和福利，包括提高生產率和經濟增長。

NMI，英國電子系統與技術行業機構，目前正在為TechWorks技術支持“UK Deep Tech”。

Leverhulme智力未來中心：旨在建立“一個跨學科的研究人員社區，與技術人員和政策世界保持密切聯系，并建立明確的實際目標：共同努力，確保人類充分利用AI創造的機會在未來幾十年發展”。

全黨議員人工智能專家組(All-Party Parliamentary Group)：旨在探討人機界面等AI和機器學習應用的影響和意義，提高議員和其他決策者對AI的了解和參與度。

Tech City UK：支持英國數字科技生態系統的發展，通過建立擴大規模創業企業管道，創造更多的晚期創業公司，并在英國全國創造就業機會。

國際活動：英國和其他國家通常被認為落后于美國和中國

全球投資

投資增長過快，以致無法確定地跟蹤，但有跡象表明，全球行業可能會看到AI潛在的未來的價值。

2015年，專注于AI應用領域的創業公司共獲得24億美元的風險投資，2016年上半年獲得超過15億美元的投資。政府項目和現有的技術公司增加了數十億美元。主要的參與者不僅從大學招聘人才，他們甚至在招聘整個大學：亞馬遜、谷歌和微軟已經開始為教授職位提供資金，并直接獲取大學研究人員的支持，以尋求競爭優勢。

麥肯錫的報告也看到了近期投資的大幅增長：“處于數字化前沿的公司——互聯網公司以及谷歌、百度等“數字土著”(digital natives)公司——正向AI領域押注巨額資金。我們估計2016年有200億到300億美元的資金被投入到AI領域，其中包括一些主要并購活動。私人投資者也正在加入進來。我們估計，在2016年，風險投資者在AI領域投資了40億到50億美元，而私募股權公司投資了10億到30億美元。這是2013年的3倍多。另外10億美元的投資來自撥款和種子資金?！?/p>

IDC預測，2017年全球認知和人工智能系統收益將達到125億美元，比2016年增長59.3%，而投資項目將在2020年實現超過460億美元的收益。

國際比較

在AI投資和活動規模方面，英國和其他國家通常被認為是落后于美國和中國的。在全球交易份額方面，英國仍然遠遠落后于美國，2016年62%的投資交易預計將流向美國的初創公司，只有6.5%的投資會流向英國的創業公司。2010年至2016年，AI公司的全球風投基金中，只有5%的投資流向了英國企業(見下表)。更多的英國投資似乎在早期階段，英國AI公司中有四分之三的公司在尋求種子或天使投資，而美國公司中尋求種子或天使投資的占二分之一。英國10家AI公司中只有1家尋求成長資本，相比之下，美國的這一數字是五分之一。

2010-2016年，國際競爭中AI風險投資的分布：

各國政府對人工智能的支持

其他領先的數字經濟體也在采取行動，以提高它們國家的AI能力和市場份額。如果我們要與全球競爭對手給予他們的AI部門的支持相匹配，英國也需要提高投資水平。以下只是其他一些主要國家政府采取行動的例子。

法國：法國在2017年3月發布人工智能戰略。關鍵建議包括：建立戰略委員會來實施戰略建議;提出一個發現、吸引和留住AI人才的計劃;資助一個互惠的研究基礎設施;創建一個公私合作的聯盟或創立一個人工智能中心;確保人工智能是公共機構所有創新的優先事項;在5年內投資10家初創公司2500萬歐元(2000萬英鎊)。

新加坡：國家研究基金會(NRF)正在向一項新的國家計劃投資1.5億新元(8500萬美元)，以提高新加坡未來5年的AI能力。

美國：2015年，美國政府投資了11億美元(8.5億英鎊)用于AI系統的非保密研發，2016年的投入估計為12億美元(9.5億英鎊)。據報道，美國國家科學基金會的信息和情報系統部門以及與美國國防部研究計劃局有關的人工智能項目，在過去15年里每年大約有3億至4億美元(2.5億-3億美元)經費。2016年白宮發布包括國家人工智能研究和發展戰略計劃的報告。

韓國：政府宣布將在未來5年內投資1萬億韓元(7億英鎊)用于AI研究，AI的年度投資增加了55%。

德國：人工智能研究中心(DFKI)成立于1988年，年預算為4100萬美元。它是世界上最大的AI實驗室之一，擁有近500名研究人員。

加拿大：政府為支持AI研究和人才的泛加拿大(Pan-Canadian)人工智能戰略提供資金。該基金總額為1.75億加元(1億英鎊)，旨在吸引并留住加拿大頂級學術人才。

中國：據報道，到2018年，中國將創造一個150億美元的AI市場，并推出了一項全面的人工智能戰略。

18點建議

文章的后三個小節可以歸納為對AI發展的18個建議：

關于數據的建議

1.推動擁有數據的機構和尋找數據來發展AI的機構之間的合作和共享。政府和行業應該成立相關項目，來發展數據信任。

2.為了提升開發人工智能系統的數據可用性，政府應確保由公共資資助的研究應該以機器可讀的格式發布基礎數據，并提供明確的權利信息，并盡可能開放。

3.為了支持文本和數據挖掘作為研究的標準和必要工具，英國應該規定一種默認規則：對于已發表的研究，閱讀權也是挖掘數據的權利，在那里不會產生替代原創作品的替代品。在評估如何支持文本和數據挖掘時，政府應該提到AI的潛在數據用途。

關于提高技能的建議

4.政府、產業界和學術界必須充分利用AI的價值和多元化的重要性，并應該共同努力打破成見，擴大參與。

5.工業界應該贊助主要的學生項目，幫助學生在AI領域攻讀碩士課程，第一批學生人數為300人。

6.大學應該與雇主和學生一起探討AI碩士學位畢業生的潛在需求。

7.政府和大學應該至少在領先的大學設立200個專門的博士學位名額。隨著英國教育和吸引更多的學術人才，這個數字應該會持續增長。

8.大學應該鼓勵發展AI MOOC和在線持續專業發展課程，為那些有STEM資格的人提供更多專業知識。

9.英國人工智能協會的國際獎學金項目應該與艾倫·圖靈研究所合作：圖靈人工智能獎學金。這應該由一個專門的基金支持，以確定和吸引最優秀的人才，并確保英國對來自世界各地的所有合格的專家開放。

有關增強英國AI研究的建議

10.艾倫圖靈研究所應該成為國家人工智能和數據科學研究所，真正成為國家級的，并擴展到目前的五所大學，其中一個關鍵的目標是把它的中心任務集中在人工智能。

11.大學應該使用清晰的、可訪問的以及可能的公共政策和實踐來授權知識產權和創建公司

12.艾倫圖靈研究所、工程與物理科學研究委員會(EPSRC)、科學技術設施理事會(STFC)和聯合信息系統委員會(JISC)應共同努力，協調對AI研究的計算能力的需求，并為英國研究團體進行協商。

關于支持AI應用的建議

13.政府應該與行業和專家合作，建立一個英國人工智能委員會(UK AI Council)，幫助協調和發展英國的AI應用。

14.信息專員辦公室和艾倫圖靈研究所應該制定一個框架來解釋AI提供的程序、服務和決策，以提高透明度和問責制。

15.國際貿易部門應擴大其目前對AI業務的支持計劃。

16.TechUK應該與英國皇家工程學院、Digital Catapult和工業領域的關鍵參與者合作，為在英國經濟中成功利用AI的機遇和挑戰提供實用的指導。

17.政府，利用政府數字服務的專業知識、數據科學伙伴關系以及其他部門的數據工作專家，應該制定一項行動計劃，為公共部門做好準備，并推廣應用AI改善公民運作和服務的最佳實踐。

18.政府應確保產業戰略挑戰基金(ISCF)和小型企業研究計劃(SBRI)面臨的挑戰，旨在吸引和支持AI在整個有挑戰性的領域的應用。

第二篇：英國政府推進G-Cloud更新換代

英國政府推進G-Cloud更新換代

英國政府第三代云存儲系統即將面世，接下來將會發生什么呢?將會給市場帶來哪些變化?

內閣辦公室證實，前兩次——G-Cloud I(GI)與G-CloudII(GII)的采購框架，銷售額已達1820萬英鎊。開局良好，這也我們看到G-Cloud III(GIII)的未來。顯然，由于供應商增加了50%以上與產品變得更加多樣化造成G-Cloud III(GIII)組建和運行上有所延遲。目前，數量的增加已造成該G-Cloud團隊在收發函件上產生了一些小問題。

【中云網配圖】

盡管如此經歷了一些困難，最終政府方面還是首肯了“公共云第一”的方針。丹尼斯·麥克唐納(Denise McDonagh是多種游戲規則的改變著，在他的帶領下，G-Cloud團隊打造的這個方針已得到認可。

公共部門的默認立場是回避風險，在一定程度上，這是對所涉及數據的正確態度。然而，有大量的數據要求工作在公有云模式中，因此，從現在開始，公共部門的CIO們，尤其是那些工作在中央政府的信息官們，將不得不對為什么不采用這種模式作出解釋。

GI和GII的發展：

從原地起步到到1820萬英鎊的收益，只通過GI和GII短短六個月的時間就做到了，這是G-Cloud團隊值得驕傲喝彩的業績。隨著應用系統在應用性和責任性方面的強化，一些早期的問題已得到解決，同時，更多元化的服務和解決方案也得以實現。目前，G-Cloud有462家供應商，其中的75%通過幾種渠道為中小企業提供3185種不同形式的服務。

然而，大多數已經通過合約形式成為顧問，焦點就是針對敏捷與云啟動。由于框架協議的性質，這也許可以理解為是一種采用云計算顧問的早期發展的重點，例外已經變為成功，這是G-Cloud分布式文件系統的早期應用，在發展中也獲得了豐厚的回報。但到了G-Cloud時代，它需要被看做是政府圍繞各種主題形式的采購發動機，而不再是簡單的框架顧問。

第三代G-Cloud——GIII

GIII尚未面世，但Ovum(一家電信產業界的咨詢顧問公司)就表示，在GIII中成功的應用將會增加50%，這是一個來自供應商市場的“大豐收”。這意味著多樣性的解決方案與服務提供也會顯著的增加，至關重要的是，G-Cloud團隊保證，在數量增加的同時，產品的標準不會降低。

把應用程序的增加歸于G-Cloud的牽引力，比如，在需求上有更好的理解力，更好的市場營銷和通信，簡單的應用程序以及高級統領的支持。相反的，這也導致一些框架不得不面臨關閉，如強制引導向G-Cloud采購的服務集成和管理(SIAM)業務?，F在，市場中還沒有看到GIII的供應商，但有傳言稱，Ovum公司已被得到一些消息，一些大型系統集成商(SIS)如TCS，已經表明了立場。然而，G-Cloud團隊至今仍沒有成功網羅兩個最大的云服務提供商：亞馬遜網絡服務(AWS)和谷歌。

發展至此，一些供應商開始出現不安感，他們不愿參加英國政府的任何旗艦項目，可能反映在照片的機會上就是，與英國首相戴維·卡梅倫(David Cameron)和副首相克萊格(Nick Clegg)合影數量逐漸地減少。Ovum公司還了解到，微軟和Salesforce兩家公司以“美國愛國者法案”為理由不參與G-Cloud，但卻得到盡可能多的相關法律意見。也許他們不愿意做的原因是他們已經有一個寬松的商業模式，沒有開發特殊的公共部門的價值主張。

另一個原因可能是，目前正在崛起的G-Cloud尚未形成具有足夠吸引力的規模。也有人認為，目前最大的困難是簽署一個兩年不變的產品框架協議。如AWS公司引以為豪的不斷開發的新產品，新的功能隨時被加入。

對G-Cloud IVd的期待

對于G-Cloud IV我們有什么期待呢? 首先，除了為中小型企業開放市場，還要有具有誘惑供應商的足夠規模的合約。其次，政府需要保持在需求方面施壓，通過擴大其目前贏得人心的政策、通過有效的溝通、通過限制其他采購方法等。第三，G-Cloud團隊必須繼續降低更迭壁壘，例如，通過允許無痛的翻轉進程延續換代。

現在啟動的階段已經過去，政府正坐擁一個豐富的數據市場，這些數據可以轉化為有效的信息，然后在規定中找出差距提供洞察力。分享G-Cloud團隊定位的市場目標的洞察力，確保在企業需求和供應商提供之間有一個框架協議。通過采購過程表面的信息，G-Cloud團隊可提供公共部門想要購買的商品與供應商社區投資開發服務之間的橋梁。

G-Cloud不會消失，它可能會逐步變為采購機制的首選。Ovum不相信政府會把G-Cloud分布式文件系統作為一個政治決策來支持，相反地，它是一個具有成本和效益的基礎設施，不管下一次選舉的結果是什么，G-Cloud都將可能實現超越性發展。

第三篇：英國政府信息公開情況的調研報告

英國政府信息公開情況的調研報告

信息技術的廣泛應用對政府部門信息公開提出了更高的要求，英國政府自1997年開始制訂并分步實施其新的《信息自由法案》，至2005年1月該法案全面生效，英各級政府部門均按照該法案頒布實施了本部門的信息公布目錄和指南。我國《政府信息公開條例》將于2008年5月起實施，通過研究英國政府信息公開的立法、監管以及編制范例情況，可為我政府部門的信息公開工作提供借鑒。

一、立法情況

有關立法主要有：《信息自由法案》（“Freedom of Information Act 2000”）、《數據保護法》（“Data Protection Act 1998”）、《公共信息法》（“Public Records Act 1958”）、《公共部門信息再利用條例》（“Re-use of Public Sector Information Regulation 2005”）和《環境信息條例》（“Environmental Information Regulations”）等。

英國政府于1997年12月發布“公眾知情權（Your Right to Know）”白皮書，向公眾咨詢反饋意見并為將要制訂的《信息自由法案》做準備，1999年發布了法案的征詢意見草案，2000年獲得初步通過，2001年12月大法官宣布《信息自由法案》自2002年12月起分步實施，2005年1月全面生效。

《信息自由法案》取代了之前實施的《政府信息公開條例》（“Code of Practice on Access to Government Information”），并延伸和修訂了《數據保護法》（“Data Protection Act 1998”）和《公共信息法》（“Public Records Act 1958”）的有關內容。

《信息自由法案》賦予公眾獲取公共部門（包括中央政府、地方政府、國家醫療體系、公立學校、警察部門等）的有關信息，其目的是增強政府部門工作的透明度，使其政策制訂更加公平、民主和開放。

英國政府還根據歐盟的《公共部門信息再利用指令》（Re-use of Public Sector Information Regulation Directive 2003/98/EC）制訂了英國的《公共部門信息再利用條例》，該條例自2005年7月生效。

二、監督和管理

信息委員（Information Commissioner）。根據《信息自由法案》，指定“信息委員”首要負責監管該法案的實施，信息委員直接向議會負責，信息委員辦公室（Information Commissioner Office，詳情參見其網址：www.ico.gov.uk/）為具體執行部門，主要職能包括培訓和引導公眾獲取公共部門信息、答復公眾疑問，并對公共部門違反該法案的行為有執法權。此外，該

辦公室還對《數據保護法》、《環境信息條例》和《個人隱私及電子通信條例》的實施進行監管。

信息法庭（Information Tribu）。根據《信息自由法案》，由信息法庭負責處理有關《信息自由法案》的訴訟。該法庭由數據保護法庭（Data Protection Tribunal）改名而來。（其詳情參見網站：www.informationtribunal.gov.uk/）

公共部門信息辦公室（The Office of Public Sector Information）。該辦公室隸屬文書局（The Stationery Office），其主要職能包括：負責公共部門的信息政策及標準的制訂、公共部門信息匯總和管理、政府部門信息版權管理、指導政府部門執行有關信息法案、指導公眾利用公共部門的信息等。（其詳情參見網站：http://www.opsi.gov.uk/）

司法部（Ministry of Justice）。其有關職能包括：負責《信息自由法案》和《數據保護法》及相關法律的司法解釋和政策制訂、向信息委員和信息法庭提供資助、監督中央政府對法案的執行情況、為中央政府執行法案提供指南并協調各部門間的信息共享等。（其詳情參見網站：http://www.opsi.gov.uk/）司法部的有關職能由憲法事務部（Department for Constitutional Affairs）轉來。

三、實施

“信息公布方案”（Publication Schemes）。按照《信息自由法案》的要求，各政府部門必須制訂和實施本部門的“信息公布方案”，根據該方案發布信息，并保持方案和信息的更新?！缎畔⒆杂煞ò浮芬蟾鞑块T的“信息公布方案”必須明確3項內容：（1）明確信息的分類；

（2）明確每類信息的發布方式；（3）明確每項發布信息是否收費。信息委員負責審議和通過各部門的“信息公布方案”。

未公布信息索引（Information Asset Register）。按照《信息自由法案》的要求，各政府部門需建立本部門的未公布信息索引。該索引向公眾告知有哪些未公布信息以及該信息源的聯系方式。公共部門信息辦公室負責匯總各部門的未公布信息索引，向公眾提供整體索引。指南（Guidance）。英國內政部（Home Office）編寫和發布了對《信息自由法案》的解釋說明文件。信息委員辦公室編發了《信息自由法案》指南，包括程序指南、技術指南、特殊部門指南和例外指南等內容。（該指南原文詳情參見網站鏈接：

http://www.ico.gov.uk/what_we_cover/freedom_of_information/guidance.aspx）各部門也都發布了各自的信息公布指南（參見各部門網站）。

目錄（Categories）。各部門按照《信息自由法案》，在其“信息公布方案”項下公布了發布信息的目錄。具體例子可參見英國商業部（The Department for Business, Enterprise & Regulatory Reform，原貿工部（DTI））在其網站公布的發布信息目錄。

例如，商業部的“信息公布方案”主要包括以下5項內容：（1）如何獲得信息；（2）發布信息的目錄；（3）格式及語言；（4）版權；（5）反饋。其公開信息的目錄按照字母順序羅列了所有的發布信息，每項信息主要包括4項內容：（1）分類；（2）格式（如書面、網頁、word格式或PDF格式等）；（3）何處可獲得該信息；（4）是否收費。

第四篇：學習ai

學習ai、ei、ui

一、教學目標：

知識與技能：

1、學會ai、ei、ui三個復韻母和它們的四聲，讀準音，人情形。

2、觀察ai、ei、ui在四線三個中的位置。

3、正確地拼讀ai、ei、ui組成的音節。

過程與方法：

1、復習導入。由對單韻母的復習自然地過渡到本課復韻母的學習。

2、合作學習，游戲鞏固。讓學生在生動有趣的故事中發現特點，正確掌握。以領讀，跟著讀的形式讓學生鞏固所學拼音。

情感、態度與價值觀：

體會到學習漢語的樂趣，提高與別人合作學習的積極性。

二、教學重點與難點：

重點：看圖說話。讀準ai、ei、ui三個復韻母的音，記住字形。

難點：ai、ei、ui的標調。

三、課型、教學課時數：

新課、第一課時

四、教學方法：

朗誦和引導教學法

五、教學手段：

拼音卡片、動物圖片。

六、教學過程：

（一）復習導入。

1、復習六個單韻母。

2、單韻母是一個字母讀一個音。把兩個單韻母合起來讀一個音。今天我們就要開始學習復韻母。

（二）探求新知。

1、看圖說話。

1）出示白兔、烏龜、梅花鹿、小狗、大象的動物圖片貼在黑板上。講述：聽說孩子們又要學習新知識，這些小動物們也高興的跑來湊熱鬧。

2）看看都來了誰？（聽學生回答）把音節卡片貼在動物圖片旁。

3）看圖說話。

（1）創設情境：孩子們聽過? 龜兔賽跑?的故事？今天我們來新編“龜兔賽跑”。

（2）小組交流。

（3）全班匯報。要求用上圖旁卡片的詞語。

2、學習韻母ai、ei、ui。

1）出示音節卡片，你能從這些音節中找出新朋友嗎？

生合作尋找出ai、ei、ui三個新音節。引出ai、ei、ui的學習。

2）今天我們就來學習ai、ei、ui。

（1）出示卡片ai、ei、ui。問：這幾個復韻母是由那兩個字母組成的？

（2）教師示范發音，邊發音邊講解：發ai時，先發a，口張大，緊接著舌頭的位置向i的位置移動，合成ai的音；發ei時，先發e，口形是偏偏的，然后慢慢地向i滑音，合成一個音ei；ui也是這樣的。

（3）同桌互讀，互相看口形，糾正讀音。

（4）指名讀，教師正音。

（5）記憶字形。教學生編順口溜，a在前i在后，a、i一起aiaiai…….（6）學習ai、ei、ui的四聲。

復韻母和單韻母一樣，也有四聲，可復韻母有兩個字母，標調調在誰頭上呢？引導學生觀察一下聲調的位置，指名發音，教師編順口溜幫助記憶；有a在，給a戴；l、u并列標在后。

3、學習ai、ei、ui的拼讀。

1）出示三個把小扇，拼讀音節。

2）自己拼一拼這些音節。

3）指名拼讀。

（三）鞏固練習。

第五篇：AI論文

中職學?！禔dobe Illustrator平面設計與制作》教學實踐與反思

作者：佚名 發布時間：2012-06-28 22:32:36 瀏覽次數：34 摘要:Illustrstor是目前世界上應用最廣泛的矢量圖形圖像處理和編輯軟件。并被廣泛應用于平面設計、三維動畫、網頁設計和多媒體制作等諸多領域。Illustrstor課程在中職學校的教學中占據著很重要的位置。本文結合課程特點和學生現狀探討了該課程的教學方法．目的在于培養學生對該軟件得心應手的使用和無限的創作能．為學生今后的就業打下良好基礎。關鍵詞: Illustrstor 教學方法 教學設計 教學評價

一、Illustrstor課程在中職學校的重要性

Illustrstor是目前公認最好的矢量平面美術設計軟件，可以進行高質量的廣告設計、美術創意和三維動畫制作，正在被越來越多的矢量圖形圖像編排領域、廣告和形象設計領域以及婚紗影樓等廣泛使用。對于在中職學校進行技能學習的學生來說，熟練掌握Illustrstor這個軟件就等于多掌握了一項在社會上生存的技能。因此，中職學校如何上好Illustrstor這門課就成了我們任課教師思考的重點。

二、中職Illustrstor教學中存在的問題

通過這一年教學的經驗。我發現學生中普遍存在的問題有以下幾點：1)學生對該門課程重要性的認識不夠，認為學不學無所謂。2)學習中對該門課程難易程度的認識不夠，要不就認為特別難，干脆不學；要不就認為捎帶學學就行，最后只是掌握了點皮毛。3)還有的學生前兩點做得都很好，但就是缺乏意志力，三分鐘熱度，最后是半途而廢。面對學生的思想狀況和起點水平參差不齊，個人興趣、審美能力的差異等問題，如何把學生吸引到教學中來，讓學生樂學、好學地完成學習任務是我們在授課過程中始終考慮的問題。

三、中職學校如何開展Illustrstor課的教學

教學有法，但教無定法。我根據職校學生的現狀，在教學中嘗試用適合他們的教學方法進行教學，取得了較好的教學效果，現總結如下，與大家探討。

（一）幫助學生樹立自信心、提高學生的學習興趣

中職學生大都是中考的失意者，是經歷過失敗的人，對自己的看法基本上很悲觀，沒有信心，所以上好Illustrstor第一課顯得尤為重要。首要任務就是鼓勵學生，給他們講以前成功學生的案例。使他們對自己以及自己的未來有全新的認識，對學習充滿信心。其次給他們講Illustrstor這門課程在實際工作中的重要性，使學生從思想上接受學習，接受這門課程。再次，向學生展示歷屆學生的Illustrstor優秀作品，從圖片的整體構思、創意、色彩、整體效果等審美角度給學生進行講解，在拓展了學生視野的同時也給學生帶來一種親切感。最后，向學生介紹Illustrstor這個軟件的強大功能，并展示網絡上和現實生活中最新的各類平面設計作品，包括海報、招貼畫、平面及燈箱廣告、藝術照和一些用Illustrstor特殊效果合成的圖片等，讓他們了解各類平面設計作品的特點，拓寬他們的知識面，使他們相信自己完成Illustrstor的學習后也能進行一些復雜的圖像設計處理。通過本節課使學生對這門課程有了整體的了解，同時也能增強學生的學習興趣，開闊學生的視野，增強學生學習的信心，為學生進行下一步的學習奠定堅實的基礎。

（二）教學方法的選擇

根據學生的學習基礎和性格特點，結合最終的教學目標，在教學的整個過程中我采用系統教學法、案例教學法和任務驅動教學法等多種教學方法，讓學生始終對該課程充滿好奇和學習興趣，讓他們覺得學習是一件快樂的事，并且讓他們隨時都覺得有成就感，從不想學、不愿學到自己主動地學。

1、各種教學方法探悉

系統教學法體現在兩個方面：第一方面是學生學習Illustrstor需要經歷三個基本階段，即熟悉軟件階段、模仿創作階段、自我創意階段。通常也把這三個過程理解為人門、提高、精通。我嚴格按照這種教學規律進行系統教學。第二方面是Illustrstor是一個強大的圖像處理軟件，擁有強大的工具，因此對于工具部分的講解也要做到系統和細致，只有全面掌握工具的用法，才能為后續學習打下扎實的基本功。案例教學有它自身的優勢，因為案例法不僅能讓學生最直觀地感受各種案例的操作步驟和最終效果，而且能將教授的內容，化解到具體獨立的實例制作中。教師可在多媒體計算機上對制作的實例進行剖析，讓學生在模仿的基礎上有分析、有對比、有見解、有提高。

任務驅動教學法是教師把要完成的教學內容設計成一個或多個具體的任務，把教學內容巧妙地隱含在每個任務之中，讓學生通過完成一個個具體的任務。掌握教學內容，達到教學目標。它是以學生的學習為中心，強調學生的學習過程必須與學習任務相結合，以完成任務來調動學生的興趣，使學生能從中體驗成功的喜悅，從而激發他們探索新知識的積極性、主動性、創造性。

2、各種教學方法的綜合使用

在各種教學方法的使用中，我根據學習Photoshop的三個階段進行選擇，最大限度地發揮每種教學方法的效果。

(1)入門階段

在入門階段主要用到系統教學法和案例教學法。首先講授軟件的基本使用方法，其中包括各種工具的使用，菜單命令的使用。圖層、通道、路徑、濾鏡的使用等。在對軟件工具的講解過程中力求工具講解的全面和細致。真正體現教學中的系統化，而不是泛泛而講，一知半解。單純的講工具，會讓學生覺得枯燥，因此在講解工具時盡量配合典型案例來說明該工具的作用，讓學生一目了然地掌握該丁具的作用和具體的使用方法；講解之后再讓學生按步驟嚴格去做，要求做出和老師講解時同樣的效果。這樣既讓課堂教學生動，又讓學生動腦動手，使其時刻能夠跟隨老師進行學習，達到教學效果。

(2)提高階段

學生經過入門階段后，普遍存在的問題是自己已經掌握了軟件的使用方法，但就是做不出作品來。問題的主要原因是缺乏創作思路，這就需要進行大量的模仿創作。模仿是指參照別人的作品制作步驟進行模仿學習，這是一個消化基本知識、開拓創作思路、學習創作方法的過程，是提高階段。俗話說：“熟讀唐詩三百首，不會作詩也會吟。”開拓創作思路最有效的方法就是模仿學習，也就再次用到我們的案例教學法。

在模仿學習的初級階段，我讓學生首先對教材中的全部案例進行按步驟操作，達到熟練的程度；然后再搜集一些經典的案例并輔以詳細的步驟和參數設置說明讓學生練習，讓學生對各個工具和命令能達到的效果心領神會；最后讓學生仍然進行案例模仿，但只給出最終的效果圖，提示完成案例要用到的主要工具和命令而不再有步驟和參數說明。當模仿學習達到一定的量以后，學生看到廣告、LOGO、海報等時，腦海中會自然地想到要完成這個作品的制作需要使用哪些工具、命令，應當先做什么后做什么，并能夠用Photoshop將其模仿實現，進而能以多種不同的方法實現它。

案例教學中還要把握好案例的分析、討論、總結等環節。教師進行適當分析后學生發表了各自的觀點，最后教師進行總結、講評和答疑，講清案例中容易出錯的難點，回答學生的疑問，再次講授案例中所需要用到的理論知識和技能，并對案例進行引申，從而培養學生擴散性思維，真正達到案例教學的目的。

(3)自我創意階段

模仿學習積累到了一定程度就會產生質的變化，這時就進入了第三階段，即自我創意階段。在本階段我主要采用任務驅動教學法，并遵循由易到難、由簡到繁的規律，讓學生進行名片設計與制作、校園指路牌設計、學校招生宣傳設計等。

在數碼相機普及的今天，我要求學生自己動手照相，自己尋找素材，為自己或家人設計一套藝術照(不得少于8張，而且其中一張是和明星的合影)。從日常生活中找一些譬如牛奶、紙巾、啤酒、服裝、樓盤廣告之類的東西要求學生自己從網上尋找相關的素材后做出該產品的廣告宣傳頁，在完成作品的過程中同學們結合自己的生活經歷，展開自己的想象，設計出各自的風格。他們雖然思路各異、方法各異，但效果卻是各有千秋，學生的創造性也得到了充分發揮。同時，我們學校也經常組織學生進行Illustrstor創作比賽，對成績好的學生進行獎勵．并推薦參加各種設計賽事，設計廣告、海報、LOGO等。這有三個好處：一是學生可以學習完整的設計制作流程，二是學生可以增強團隊精神，三是學生可以提高解決實際問題的能力。在教學中除采用上述主要方法外還采用趣味教學法、比喻教學法、對比教學法、舉一反三法、自主學習法、共同協作法等多種輔助教學方法來提高教學效果。

3、教學評價貫穿整個教學過程

教學評價階段是最讓學生享受的階段，他們可以享受自己的成果，可以享受別人的優秀作品，可以看到、聽到老師的總結性評價。我在評價的過程中始終堅持以鼓勵、肯定為主的評價方式，對每位學生的成績、創意首先肯定，其次才是進行點撥和引申。

Illustrstor課程的評價采用教師評價、學生互評和學生自評這3種形式。其中教師評價是最主要的。在學習的第一、二階段主要考核學生的模仿能力，是不是做的像，在第三階段則考核學生對Illustrstor軟件技術運用水平能力，對圖片的創意、整體設計的能力。每堂上機實踐課都讓學生把作品利用局域網上傳到教師機，及時給予成績，并將成績保存在教師機，學生可以隨時查閱，同時發現自己的不足。并把優秀的作品利用投影讓學生共同欣賞、共同學習，并讓作者講述創作思路、制作過程以及心得體會，讓其他同學進行評論，最后教師再做總結性評價。這樣做既是對優秀學生成績的肯定，同時也給其他同學樹立了榜樣。Illustrstor課程的成績是將本學期所做的作品(規定10幅)進行打分后合計成績的辦法，這樣可以提高學生學習的積極性和興趣。

Illustrstor是一門實踐性、藝術性很強的課程。我們職校老師的任務就是培養學生對該軟件得心應手的使用和無限的創作潛能，為學生今后的就業打下良好基礎。在教學過程中，讓學生從被動接受變為主動學習，采取多元化的教學手段優化課堂教學，提高課堂教學效果。中職學校Illustrstor課能取得好的教學效果，這需要我們中職教師不斷地去探索、去研究。

參考文獻

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