英国政府发布AI报告[定稿]

第一篇：英国政府发布AI报告[定稿]

英国政府发布AI报告

来源：数据观

【导读】 英国政府今日发布报告《在英国发展人工智能》，对当前AI的应用、市场和政策支持进行了分析。本文将带来报告的详细介绍：除了DeepMind以外，英国还有哪些不容忽视的AI创业企业，他们又都被哪些巨头揽入旗下?未来，英国的人工智能发展与阿兰·图灵将有着更加密不可分的关系，为什么?英国在AI上的发展目标是成为世界AI的绝对领导者，这份报告作者给政府和行业提供了18个不容忽视的建议，都是什么?在英国政策制定者眼中，美国和中国，以及全球的人工智能发展状况是怎么样的?

英国政府网站上10月15日发布了报告《在英国发展人工智能》，对当前人工智能的应用、市场和政策支持进行了分析。同时，报告的重心放在四个方向的建议上：数据、技术、研究以及政策上的开放和投入。据了解，这一报告将会被写入英国政府在年底出版的《政府行业策略指导》白皮书中。

据了解，这份报告由南安普敦大学计算机科学教授Dame Wendy Hall和BenevolentTech首席执行官Jérôme Pesenti共同完成。

Hall认为，AI有潜力显着改善医疗保健，无人驾驶汽车，提高生产力，并为英国释放6300亿英镑的经济活力。

英国的AI发展其实一直走在世界前列，诞生了以DeepMind为代表的世界顶级AI创业公司。在下文中，你将了解到：

除了DeepMind以外，英国还有哪些不容忽视的AI创业企业，他们又都被哪些巨头揽入旗下?

未来，英国的人工智能发展与阿兰·图灵将有着更加密不可分的关系，为什么?

英国在AI上的发展目标是成为世界AI的绝对领导者，这份报告作者给政府和行业提供了18个不容忽视的建议，这些建议都是什么?

在英国政策制定者眼中，美国和中国，甚至全球的人工智能发展状况是怎么样的?

到2035年，AI可以为英国经济增加额外8140亿美元(约合6300亿英镑)收入

增加人工智能(AI)的使用可以为英国带来巨大的社会和经济效益。使用AI，计算机可以用比人类更高的精度和速度对信息进行分析和学习。大多数或者说所有行业，例如从药物发现到物流，AI都凭借效率和性能提供了巨大的收益。

AI可以理解为一种软件，通过更好地使用信息来制定或提出更准确的决策，将其集成到现有流程中，改进它们，扩展它们并降低成本。据估计，到2035年，AI可以为英国经济增加额外8140亿美元(约合6300亿英镑)收入，将GVA年增长率从2.5%增加到3.9%。我们的愿景是让英国成为世界上AI商业发展和部署最好的地方，从起步、发展的繁荣，收割这一技术所带来的所有好处。

英国计算机科学先锋阿兰·图灵(Alan Turing)因为推动AI的发展而受到了广泛的尊敬。虽然其他国家和国际公司也都正在大力投资AI，但至少目前，英国仍被视为AI专业知识聚集地之一。该报告建议，为了确保英国在AI上的领导地位，应该在图灵的遗产的基础上进行更多的工作。

报告认为，应该结合几大关键因素来提升未来几年AI的能力，特别是：

1)新的和更大的数据量

2)提供具有特定高水平技能的专家

3)提供越来越强大的计算能力

现在，提升机器性能的障碍正在大幅下降，并将持续下降。为了继续开发和应用人工智能，英国将需要增加更广泛的行业数据访问的便利性。

本报告建议：

1)提升数据信任，提高信息共享数据的易用性

2)使更多的研究数据可读

3)支持文本和数据挖掘作为研究的标准和必要工具

要发展人工智能，技术娴熟的专家是必须的，但是现在人才短缺非常严重。为了开发更多的AI，英国将需要更多具备深厚的AI专业知识的劳动力，同时更多的推动较低水平的技能与AI的合作。

本报告建议：

1)设立业界资助的大学AI硕士课程

2)通过市场研究来设立AI课程，满足雇主的需求

2)在英国领先的大学中设立超过200个AI博士学位，吸引拥有不同背景的世界各地的候选人 发展在线AI课程和持续的专业培训

4)增加AI工作人员中的多样性

5)设立国际AI研究奖学金计划

英国在关键的人工智能研究方面有卓越的记录。未来英国人工智能能力的增长将涉及到在不同应用领域对AI的更多研究，以及合作研究的能力。

本报告建议：

1)阿兰图灵研究所应成为国家人工智力与数据科学研究所

2)大学应促进知识产权转让的标准化

3)通过合作和协商提升人工智能研究的计算能力

日益增长的人工智能意味着，通过更好地了解人工智能可以做什么以及可以在哪些地方应用能够增加需求和供应。

本报告建议：

1)设立AI委员会，来促进行业内的增长与合作

2)设立指导纲要，用户如何解释人工智能的决策和流程

3)支持出口和对外投资

4)设立指导纲要，推动成功应用人工智能和行业发展

5)设立专门的项目，以支持公共部门使用AI

6)资助公共组织所举办的围绕数据的挑战赛

我们的研究表明，在这些领域的行动可以改善英国AI的增长。本报告全面列出了18项建议，其中描述了政府，行业和学术界应如何共同努力，使英国成为世界知名的AI领导者。

AI为什么重要? 技术已经成熟到可以广泛应用的程度

AI很重要，因为它能带来重要的经济和社会效益。AI对提高现有产业的生产率——这是英国经济的迫切需求，以及创造全新的产品和服务有着巨大的潜力。

据估计，到2024年，全球人工智能解决方案市场的价值可能超过300亿美元，AI为某些行业提高了30%的生产率，并节省了高达25%的成本。在另一项估计中，“2030年AI将为全球经济贡献高达15.7万亿美元，超过中国和印度目前的产值之和。”其中，6.6万亿美元可能来自于生产率的提高，而9.1万亿美元可能来自消费方面的影响。”

总体的估计是势不可挡的，所以关注AI在主要商业领域的作用是非常重要的。以下摘录自普华永道的报告中“AI在医疗领域的短期、中期和长期潜力”的部分(同样的报告也涵盖了汽车;金融服务;运输和物流;技术、通信和娱乐;零售;能源;和制造业)。

在不同行业中，AI的应用、时间框架、收益和障碍都会有所不同，这使得它们难以概括，也难以在整个经济体中提出令人确信的预测。但很明显，AI被广泛认为有巨大的潜力来改善许多行业的运作。

一个例子：医疗

3个最具AI潜力的领域：

-诊断支持，例如从患者健康数据或与相似患者进行比较中发现微小变化。

-潜在的大流行病的早期发现和追踪疾病发生率，以帮助预防和控制疾病传播。

-影像诊断(放射学、病理学)。

患者利益：在短期和中期，实现更快、更准确的诊断和更个性化的治疗，这将为智能植入(intelligent implants)等领域取得更长期的突破铺平道路。最终的好处是健康改善和挽救生命。

节省时间：更有效的预防措施有助于减少疾病发生和住院的风险。反过来，更快的检测和诊断将允许更早进行干预。

时间框架

当前潜力：医疗保险和更智能的时间安排(例如，门诊预约和手术);

中期潜力：数据驱动的诊断和虚拟药物开发。

长期潜力：机器人医生进行诊断和治疗。

需要克服的障碍：有必要解决人们对隐私保护和对敏感健康数据保护的担忧。人类生物学的复杂性，以及对进一步技术发展的需要，也意味着一些较高级的应用程序可能需要时间才能实现它们的潜力，并获得患者、医疗保健提供者和监管机构的认可。

高潜力用例：以AI为基础的诊断使用患者的个人病历作为基准，在此基础上，小偏差标志着可能的健康状况需要进一步的调查和治疗。AI最初可能会被作为人类医生的辅助而非替代。它将增强医生的诊断能力，但在这个过程也为AI不断学习和提高提供了有价值的见解。人类医生和AI诊断技术之间的持续互动将增强系统的准确性，并且随着时间的推移，能够提供足够的信心，让人类将任务完全委托给AI系统进行自主操作。

为什么AI在英国、在当前很重要?

在英国，提高AI能力的行动——尤其是数据和技能——在当前是至关重要的，因为早期的领导者(企业和国家)能够在建设和使用AI方面取得重要而持久的优势。

AI之所以对于英国来说重要，是因为(目前)英国是AI领域领先的国家之一。这种优势可以建立在成功的基础上，否则可能失去优势。英国以外的行业正在开始应用AI，英国的工业将面临竞争。

在AI发展的历史上，英国也有独特的地位。在过去，公众的支持非常有效地使英国在AI方面取得进展。

AI在当前之所以重要，是因为技术已经成熟到可以广泛应用的程度。尽管AI技术已经发展了几十年，在一些消费者服务中使用了好几年，但是过去5年里，对AI的空前的关注和投资使得新发现和新进展的速度非常快。

最近的AI性能的改进是由以下因素驱动的：越来越强大并且成本可承担的计算能力;新的、更大的数据量;新算法和应用程序。

当下全球AI使用情况、市场概况：更多的DeepMind正在浮出水平

报告认为，当下AI发展的基础要素有三个：文本的数字化、硬件和数据。

AI为已经存在的数字技术增加了新的功能，它是垂直数字技术领域中数字化演进的下一阶段。英国AI正在英国现有技术能力的基础上发展，相对国际标准来说较强。数字科技部门的营业额2015年估计为1700亿英镑，比前五年增长了22%。英国现在拥有164万个数字技术职位，而2011至2015年间，这个就业市场的增长速度是非数字化工作的两倍。

国际上，一般通过持续和有竞争力地提高硬件能力和可用性来促进AI的开发和使用。中央处理单元(CPU)是服务器，平板电脑，电脑和手机中解释和执行命令的标准。最近，通过使用图形处理单元来增强机器学习和深度学习的发展，图形处理单元能够同时进行许多计算，或者同时加速训练过程。Google已经开发了用于机器学习的定制芯片的Tensor处理单元(TPU)，并宣布计划进一步提高芯片功能。据报苹果正在开发设备上的AI专用芯片。由于这种持续而有竞争力的发展，使用高性能计算的成本大幅下降，并持续下降，使其可用于越来越多的用户。市场领导者宣布的计划和专家分析师的报告表明，这一趋势将会持续下去。

自2000年以来，全球数据量呈指数级增长，大部分来自互联网和移动个人设备。并行技术，包括物联网也促成了生成数据量的强劲上升曲线。这个预计趋势将持续。思科估计，全球移动数据流量从2016年到2021年将会增加7倍。分析预测，在2015年至2020年间，数据可能使英国经济受益高达2410亿英镑。越来越多的数据流还使得AI更加必要：一些行业的数据流现在非常大，只有AI才有能力处理这些数量的数据和其复杂性。

在一个包含了使用AI技术的大型公司、中小型AI服务提供商和AI专家组成的生态系统中，英国的一些AI公司被认为是是世界上最具有创新性的公司。人才和投资上的竞争是全球性的，所以，在国际化的语境中审视英国的人工智能活动是有意义的。

在英国，所有活跃的科技巨头都在开发和使用AI。一些创业公司已经被这些大公司所收购，而且未来可能还会有更多。巨头使用各种方法来建立专业知识，例如：“公司已经采用并购方式来招揽顶尖人才，这种做法被称为“收购式招聘”，通常每个人才的工资能达到500万美元到1000万美元。

IBM和Microsoft为业务客户提供一系列的AI服务(预测分析，计算机视觉，语言，客户服务，新闻发现，物联网应用管理)和关键目标领域(金融服务，健康)。预计有200多家初创公司和中小企业在英国开发AI产品，以解决具体领域行业问题和主要挑战(个人健康领域的Your.MD，网络安全的Darktrace)。技术部门以外的大型老牌公司正在使用人工智能来提高效率运营和服务(Ocado，GE)。公共部门组织，例如HMRC，也在使用(或探索使用)AI优化服务。

英国AI创业公司图景

英国培育一批非常具有创新力的AI公司，新公司的诞生频率也非常快。根据2017年的 Coadec 报告，“过去36个月，英国几乎每星期就有一家新的AI创业公司成立”。2016年12月，一项研究估计，英国有226家独立的早期AI公司。有些公司给自己的标签是AI专业公司(Swiftkey，DeepMind和Ravn)。

其中一些公司已经被收购，现在已经在更大的全球企业中运营。例如Google / Alphabet中的DeepMind。一些英国AI公司专注于单一部门。一些公司正在努力与NHS合作，应对关键挑战。

在英国，TechCity估计，AI在2016年获得了数字技术投资的3%，这一数字还在不断上升。它似乎是数字行业增长最快的领域之一。Startupbootcamp是位于伦敦的金融服务公司，专注创业加速，其中10分之一的应用旨在探索AI技术。然而，Coadec指出，在10个英国AI公司中只有1个处于资本后期“成长”阶段，这一数字在美国是五分之一。

如上所述，位于美国全球性科技公司对英国AI公司进行了大量高价值收购。2012年的Evi;2014年的DeepMind;2015年的VocalIQ;2016年的SwiftKey和Magic Pony。

英国AI发展机制

在UK已经有一套支持AI(包括学术研究和商业)的机制。

学术研究基金阿兰图灵研究所(Alan Turing Instituts)：阿兰图灵研究所是英国国家数据科学研究所，总部设在大英图书馆。剑桥大学，爱丁堡大学，牛津大学，伦敦大学学院和华威大学这5所大学联合EPSRC于2015年创立了该学院，总共投资了4200万英镑。

阿兰图灵研究所汇集了数学，统计学，计算机科学，社会科学和数据伦理学，软件工程，机器学习和人工智能等方面的研究人员，在数据科学领域开展世界一流的研究。该研究所将其研究应用于现实世界的问题，与行业，政府和第三方合作伙伴合作。研究的核心领域包括国防和安全(GCHQ等政府机构)，健康与福祉(与一系列合作伙伴合作)，计算技术(英特尔)财务(与汇丰银行)和智慧城市。研究所职能的进一步核心领域是培养下一代数据科学家，塑造围绕数据的公众对话及其对科学，社会，经济和生活方式的强大影响。

图灵数据研究组(Turing Data Study Group)：阿兰图灵研究所定期举办数据研究组会议，研究所的研究人员会就最重要的公共和私人数据科学问题进行讨论和研究。参与学者能够在现实世界的行业问题和数据集上进行工作，行业参与者将受益于对问题的深入实践研究，并在流程结束时采用可行的业务解决方案。迄今参与的公司包括西门子，壳牌，英国国家电网，国防和安全技术实验室，塔塔钢铁和汤森路透。

类似组织/机构/项目还有很多，例如：

开放数据研究所(ODI)：独立的非营利、非党派的公司，总部设在伦敦，与国际接轨，汇聚围绕特定行业的商业和非商业组织及政府数据科学挑战

英国国家数据创新中心(National Innovation Centre for Data)：位于纽卡斯尔，汇集业界、公共部门和世界领先的学者，开发利用数字数据爆炸所带来的机遇所需的技能，理念和资源。

皇家统计学会(RSS)数据科学部门：最近成立，包括来自商业，工业，政府和学术界的代表。

Digital Catapult：支持数字研发商业化的一家先进数字技术的技术和创新中心，旨在加速进入新的数字市场，开展应用研究和开发，以确定新兴技术的新应用。AI是器四个关键技术层面之一。

行业代表-TechUK：技术行业代表机构TechUK认为，AI是英国经济和社会变革的重要推动力量，他们致力于推动社会更好地了解AI带来的利益和挑战。今年4月，TechUK汇集了产学研代表，讨论在Fintech实现AI潜力的风险，挑战和障碍，以及如何克服这些风险。在5月份，TechUK主持了与IBM，剑桥大学和DeepMind医疗保健部门研究人员一起参与的AI应用的讨论。他们还在5月举办了一个活动周，宣传AI能为社会提供更多机会和福利，包括提高生产率和经济增长。

NMI，英国电子系统与技术行业机构，目前正在为TechWorks技术支持“UK Deep Tech”。

Leverhulme智力未来中心：旨在建立“一个跨学科的研究人员社区，与技术人员和政策世界保持密切联系，并建立明确的实际目标：共同努力，确保人类充分利用AI创造的机会在未来几十年发展”。

全党议员人工智能专家组(All-Party Parliamentary Group)：旨在探讨人机界面等AI和机器学习应用的影响和意义，提高议员和其他决策者对AI的了解和参与度。

Tech City UK：支持英国数字科技生态系统的发展，通过建立扩大规模创业企业管道，创造更多的晚期创业公司，并在英国全国创造就业机会。

国际活动：英国和其他国家通常被认为落后于美国和中国

全球投资

投资增长过快，以致无法确定地跟踪，但有迹象表明，全球行业可能会看到AI潜在的未来的价值。

2015年，专注于AI应用领域的创业公司共获得24亿美元的风险投资，2016年上半年获得超过15亿美元的投资。政府项目和现有的技术公司增加了数十亿美元。主要的参与者不仅从大学招聘人才，他们甚至在招聘整个大学：亚马逊、谷歌和微软已经开始为教授职位提供资金，并直接获取大学研究人员的支持，以寻求竞争优势。

麦肯锡的报告也看到了近期投资的大幅增长：“处于数字化前沿的公司——互联网公司以及谷歌、百度等“数字土著”(digital natives)公司——正向AI领域押注巨额资金。我们估计2016年有200亿到300亿美元的资金被投入到AI领域，其中包括一些主要并购活动。私人投资者也正在加入进来。我们估计，在2016年，风险投资者在AI领域投资了40亿到50亿美元，而私募股权公司投资了10亿到30亿美元。这是2013年的3倍多。另外10亿美元的投资来自拨款和种子资金。”

IDC预测，2017年全球认知和人工智能系统收益将达到125亿美元，比2016年增长59.3%，而投资项目将在2020年实现超过460亿美元的收益。

国际比较

在AI投资和活动规模方面，英国和其他国家通常被认为是落后于美国和中国的。在全球交易份额方面，英国仍然远远落后于美国，2016年62%的投资交易预计将流向美国的初创公司，只有6.5%的投资会流向英国的创业公司。2010年至2016年，AI公司的全球风投基金中，只有5%的投资流向了英国企业(见下表)。更多的英国投资似乎在早期阶段，英国AI公司中有四分之三的公司在寻求种子或天使投资，而美国公司中寻求种子或天使投资的占二分之一。英国10家AI公司中只有1家寻求成长资本，相比之下，美国的这一数字是五分之一。

2010-2016年，国际竞争中AI风险投资的分布：

各国政府对人工智能的支持

其他领先的数字经济体也在采取行动，以提高它们国家的AI能力和市场份额。如果我们要与全球竞争对手给予他们的AI部门的支持相匹配，英国也需要提高投资水平。以下只是其他一些主要国家政府采取行动的例子。

法国：法国在2017年3月发布人工智能战略。关键建议包括：建立战略委员会来实施战略建议;提出一个发现、吸引和留住AI人才的计划;资助一个互惠的研究基础设施;创建一个公私合作的联盟或创立一个人工智能中心;确保人工智能是公共机构所有创新的优先事项;在5年内投资10家初创公司2500万欧元(2000万英镑)。

新加坡：国家研究基金会(NRF)正在向一项新的国家计划投资1.5亿新元(8500万美元)，以提高新加坡未来5年的AI能力。

美国：2015年，美国政府投资了11亿美元(8.5亿英镑)用于AI系统的非保密研发，2016年的投入估计为12亿美元(9.5亿英镑)。据报道，美国国家科学基金会的信息和情报系统部门以及与美国国防部研究计划局有关的人工智能项目，在过去15年里每年大约有3亿至4亿美元(2.5亿-3亿美元)经费。2016年白宫发布包括国家人工智能研究和发展战略计划的报告。

韩国：政府宣布将在未来5年内投资1万亿韩元(7亿英镑)用于AI研究，AI的年度投资增加了55%。

德国：人工智能研究中心(DFKI)成立于1988年，年预算为4100万美元。它是世界上最大的AI实验室之一，拥有近500名研究人员。

加拿大：政府为支持AI研究和人才的泛加拿大(Pan-Canadian)人工智能战略提供资金。该基金总额为1.75亿加元(1亿英镑)，旨在吸引并留住加拿大顶级学术人才。

中国：据报道，到2018年，中国将创造一个150亿美元的AI市场，并推出了一项全面的人工智能战略。

18点建议

文章的后三个小节可以归纳为对AI发展的18个建议：

关于数据的建议

1.推动拥有数据的机构和寻找数据来发展AI的机构之间的合作和共享。政府和行业应该成立相关项目，来发展数据信任。

2.为了提升开发人工智能系统的数据可用性，政府应确保由公共资资助的研究应该以机器可读的格式发布基础数据，并提供明确的权利信息，并尽可能开放。

3.为了支持文本和数据挖掘作为研究的标准和必要工具，英国应该规定一种默认规则：对于已发表的研究，阅读权也是挖掘数据的权利，在那里不会产生替代原创作品的替代品。在评估如何支持文本和数据挖掘时，政府应该提到AI的潜在数据用途。

关于提高技能的建议

4.政府、产业界和学术界必须充分利用AI的价值和多元化的重要性，并应该共同努力打破成见，扩大参与。

5.工业界应该赞助主要的学生项目，帮助学生在AI领域攻读硕士课程，第一批学生人数为300人。

6.大学应该与雇主和学生一起探讨AI硕士学位毕业生的潜在需求。

7.政府和大学应该至少在领先的大学设立200个专门的博士学位名额。随着英国教育和吸引更多的学术人才，这个数字应该会持续增长。

8.大学应该鼓励发展AI MOOC和在线持续专业发展课程，为那些有STEM资格的人提供更多专业知识。

9.英国人工智能协会的国际奖学金项目应该与艾伦·图灵研究所合作：图灵人工智能奖学金。这应该由一个专门的基金支持，以确定和吸引最优秀的人才，并确保英国对来自世界各地的所有合格的专家开放。

有关增强英国AI研究的建议

10.艾伦图灵研究所应该成为国家人工智能和数据科学研究所，真正成为国家级的，并扩展到目前的五所大学，其中一个关键的目标是把它的中心任务集中在人工智能。

11.大学应该使用清晰的、可访问的以及可能的公共政策和实践来授权知识产权和创建公司

12.艾伦图灵研究所、工程与物理科学研究委员会(EPSRC)、科学技术设施理事会(STFC)和联合信息系统委员会(JISC)应共同努力，协调对AI研究的计算能力的需求，并为英国研究团体进行协商。

关于支持AI应用的建议

13.政府应该与行业和专家合作，建立一个英国人工智能委员会(UK AI Council)，帮助协调和发展英国的AI应用。

14.信息专员办公室和艾伦图灵研究所应该制定一个框架来解释AI提供的程序、服务和决策，以提高透明度和问责制。

15.国际贸易部门应扩大其目前对AI业务的支持计划。

16.TechUK应该与英国皇家工程学院、Digital Catapult和工业领域的关键参与者合作，为在英国经济中成功利用AI的机遇和挑战提供实用的指导。

17.政府，利用政府数字服务的专业知识、数据科学伙伴关系以及其他部门的数据工作专家，应该制定一项行动计划，为公共部门做好准备，并推广应用AI改善公民运作和服务的最佳实践。

18.政府应确保产业战略挑战基金(ISCF)和小型企业研究计划(SBRI)面临的挑战，旨在吸引和支持AI在整个有挑战性的领域的应用。

第二篇：英国政府推进G-Cloud更新换代

英国政府推进G-Cloud更新换代

英国政府第三代云存储系统即将面世，接下来将会发生什么呢?将会给市场带来哪些变化?

内阁办公室证实，前两次——G-Cloud I(GI)与G-CloudII(GII)的采购框架，销售额已达1820万英镑。开局良好，这也我们看到G-Cloud III(GIII)的未来。显然，由于供应商增加了50%以上与产品变得更加多样化造成G-Cloud III(GIII)组建和运行上有所延迟。目前，数量的增加已造成该G-Cloud团队在收发函件上产生了一些小问题。

【中云网配图】

尽管如此经历了一些困难，最终政府方面还是首肯了“公共云第一”的方针。丹尼斯·麦克唐纳(Denise McDonagh是多种游戏规则的改变着，在他的带领下，G-Cloud团队打造的这个方针已得到认可。

公共部门的默认立场是回避风险，在一定程度上，这是对所涉及数据的正确态度。然而，有大量的数据要求工作在公有云模式中，因此，从现在开始，公共部门的CIO们，尤其是那些工作在中央政府的信息官们，将不得不对为什么不采用这种模式作出解释。

GI和GII的发展：

从原地起步到到1820万英镑的收益，只通过GI和GII短短六个月的时间就做到了，这是G-Cloud团队值得骄傲喝彩的业绩。随着应用系统在应用性和责任性方面的强化，一些早期的问题已得到解决，同时，更多元化的服务和解决方案也得以实现。目前，G-Cloud有462家供应商，其中的75%通过几种渠道为中小企业提供3185种不同形式的服务。

然而，大多数已经通过合约形式成为顾问，焦点就是针对敏捷与云启动。由于框架协议的性质，这也许可以理解为是一种采用云计算顾问的早期发展的重点，例外已经变为成功，这是G-Cloud分布式文件系统的早期应用，在发展中也获得了丰厚的回报。但到了G-Cloud时代，它需要被看做是政府围绕各种主题形式的采购发动机，而不再是简单的框架顾问。

第三代G-Cloud——GIII

GIII尚未面世，但Ovum(一家电信产业界的咨询顾问公司)就表示，在GIII中成功的应用将会增加50%，这是一个来自供应商市场的“大丰收”。这意味着多样性的解决方案与服务提供也会显著的增加，至关重要的是，G-Cloud团队保证，在数量增加的同时，产品的标准不会降低。

把应用程序的增加归于G-Cloud的牵引力，比如，在需求上有更好的理解力，更好的市场营销和通信，简单的应用程序以及高级统领的支持。相反的，这也导致一些框架不得不面临关闭，如强制引导向G-Cloud采购的服务集成和管理(SIAM)业务。现在，市场中还没有看到GIII的供应商，但有传言称，Ovum公司已被得到一些消息，一些大型系统集成商(SIS)如TCS，已经表明了立场。然而，G-Cloud团队至今仍没有成功网罗两个最大的云服务提供商：亚马逊网络服务(AWS)和谷歌。

发展至此，一些供应商开始出现不安感，他们不愿参加英国政府的任何旗舰项目，可能反映在照片的机会上就是，与英国首相戴维·卡梅伦(David Cameron)和副首相克莱格(Nick Clegg)合影数量逐渐地减少。Ovum公司还了解到，微软和Salesforce两家公司以“美国爱国者法案”为理由不参与G-Cloud，但却得到尽可能多的相关法律意见。也许他们不愿意做的原因是他们已经有一个宽松的商业模式，没有开发特殊的公共部门的价值主张。

另一个原因可能是，目前正在崛起的G-Cloud尚未形成具有足够吸引力的规模。也有人认为，目前最大的困难是签署一个两年不变的产品框架协议。如AWS公司引以为豪的不断开发的新产品，新的功能随时被加入。

对G-Cloud IVd的期待

对于G-Cloud IV我们有什么期待呢? 首先，除了为中小型企业开放市场，还要有具有诱惑供应商的足够规模的合约。其次，政府需要保持在需求方面施压，通过扩大其目前赢得人心的政策、通过有效的沟通、通过限制其他采购方法等。第三，G-Cloud团队必须继续降低更迭壁垒，例如，通过允许无痛的翻转进程延续换代。

现在启动的阶段已经过去，政府正坐拥一个丰富的数据市场，这些数据可以转化为有效的信息，然后在规定中找出差距提供洞察力。分享G-Cloud团队定位的市场目标的洞察力，确保在企业需求和供应商提供之间有一个框架协议。通过采购过程表面的信息，G-Cloud团队可提供公共部门想要购买的商品与供应商社区投资开发服务之间的桥梁。

G-Cloud不会消失，它可能会逐步变为采购机制的首选。Ovum不相信政府会把G-Cloud分布式文件系统作为一个政治决策来支持，相反地，它是一个具有成本和效益的基础设施，不管下一次选举的结果是什么，G-Cloud都将可能实现超越性发展。

第三篇：英国政府信息公开情况的调研报告

英国政府信息公开情况的调研报告

信息技术的广泛应用对政府部门信息公开提出了更高的要求，英国政府自1997年开始制订并分步实施其新的《信息自由法案》，至2005年1月该法案全面生效，英各级政府部门均按照该法案颁布实施了本部门的信息公布目录和指南。我国《政府信息公开条例》将于2008年5月起实施，通过研究英国政府信息公开的立法、监管以及编制范例情况，可为我政府部门的信息公开工作提供借鉴。

一、立法情况

有关立法主要有：《信息自由法案》（“Freedom of Information Act 2000”）、《数据保护法》（“Data Protection Act 1998”）、《公共信息法》（“Public Records Act 1958”）、《公共部门信息再利用条例》（“Re-use of Public Sector Information Regulation 2005”）和《环境信息条例》（“Environmental Information Regulations”）等。

英国政府于1997年12月发布“公众知情权（Your Right to Know）”白皮书，向公众咨询反馈意见并为将要制订的《信息自由法案》做准备，1999年发布了法案的征询意见草案，2000年获得初步通过，2001年12月大法官宣布《信息自由法案》自2002年12月起分步实施，2005年1月全面生效。

《信息自由法案》取代了之前实施的《政府信息公开条例》（“Code of Practice on Access to Government Information”），并延伸和修订了《数据保护法》（“Data Protection Act 1998”）和《公共信息法》（“Public Records Act 1958”）的有关内容。

《信息自由法案》赋予公众获取公共部门（包括中央政府、地方政府、国家医疗体系、公立学校、警察部门等）的有关信息，其目的是增强政府部门工作的透明度，使其政策制订更加公平、民主和开放。

英国政府还根据欧盟的《公共部门信息再利用指令》（Re-use of Public Sector Information Regulation Directive 2003/98/EC）制订了英国的《公共部门信息再利用条例》，该条例自2005年7月生效。

二、监督和管理

信息委员（Information Commissioner）。根据《信息自由法案》，指定“信息委员”首要负责监管该法案的实施，信息委员直接向议会负责，信息委员办公室（Information Commissioner Office，详情参见其网址：www.ico.gov.uk/）为具体执行部门，主要职能包括培训和引导公众获取公共部门信息、答复公众疑问，并对公共部门违反该法案的行为有执法权。此外，该

办公室还对《数据保护法》、《环境信息条例》和《个人隐私及电子通信条例》的实施进行监管。

信息法庭（Information Tribu）。根据《信息自由法案》，由信息法庭负责处理有关《信息自由法案》的诉讼。该法庭由数据保护法庭（Data Protection Tribunal）改名而来。（其详情参见网站：www.informationtribunal.gov.uk/）

公共部门信息办公室（The Office of Public Sector Information）。该办公室隶属文书局（The Stationery Office），其主要职能包括：负责公共部门的信息政策及标准的制订、公共部门信息汇总和管理、政府部门信息版权管理、指导政府部门执行有关信息法案、指导公众利用公共部门的信息等。（其详情参见网站：http://www.opsi.gov.uk/）

司法部（Ministry of Justice）。其有关职能包括：负责《信息自由法案》和《数据保护法》及相关法律的司法解释和政策制订、向信息委员和信息法庭提供资助、监督中央政府对法案的执行情况、为中央政府执行法案提供指南并协调各部门间的信息共享等。（其详情参见网站：http://www.opsi.gov.uk/）司法部的有关职能由宪法事务部（Department for Constitutional Affairs）转来。

三、实施

“信息公布方案”（Publication Schemes）。按照《信息自由法案》的要求，各政府部门必须制订和实施本部门的“信息公布方案”，根据该方案发布信息，并保持方案和信息的更新。《信息自由法案》要求各部门的“信息公布方案”必须明确3项内容：（1）明确信息的分类；

（2）明确每类信息的发布方式；（3）明确每项发布信息是否收费。信息委员负责审议和通过各部门的“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，各政府部门需建立本部门的未公布信息索引。该索引向公众告知有哪些未公布信息以及该信息源的联系方式。公共部门信息办公室负责汇总各部门的未公布信息索引，向公众提供整体索引。指南（Guidance）。英国内政部（Home Office）编写和发布了对《信息自由法案》的解释说明文件。信息委员办公室编发了《信息自由法案》指南，包括程序指南、技术指南、特殊部门指南和例外指南等内容。（该指南原文详情参见网站链接：

http://www.ico.gov.uk/what_we_cover/freedom_of_information/guidance.aspx）各部门也都发布了各自的信息公布指南（参见各部门网站）。

目录（Categories）。各部门按照《信息自由法案》，在其“信息公布方案”项下公布了发布信息的目录。具体例子可参见英国商业部（The Department for Business, Enterprise & Regulatory Reform，原贸工部（DTI））在其网站公布的发布信息目录。

例如，商业部的“信息公布方案”主要包括以下5项内容：（1）如何获得信息；（2）发布信息的目录；（3）格式及语言；（4）版权；（5）反馈。其公开信息的目录按照字母顺序罗列了所有的发布信息，每项信息主要包括4项内容：（1）分类；（2）格式（如书面、网页、word格式或PDF格式等）；（3）何处可获得该信息；（4）是否收费。

第四篇：学习ai

学习ai、ei、ui

一、教学目标：

知识与技能：

1、学会ai、ei、ui三个复韵母和它们的四声，读准音，人情形。

2、观察ai、ei、ui在四线三个中的位置。

3、正确地拼读ai、ei、ui组成的音节。

过程与方法：

1、复习导入。由对单韵母的复习自然地过渡到本课复韵母的学习。

2、合作学习，游戏巩固。让学生在生动有趣的故事中发现特点，正确掌握。以领读，跟着读的形式让学生巩固所学拼音。

情感、态度与价值观：

体会到学习汉语的乐趣，提高与别人合作学习的积极性。

二、教学重点与难点：

重点：看图说话。读准ai、ei、ui三个复韵母的音，记住字形。

难点：ai、ei、ui的标调。

三、课型、教学课时数：

新课、第一课时

四、教学方法：

朗诵和引导教学法

五、教学手段：

拼音卡片、动物图片。

六、教学过程：

（一）复习导入。

1、复习六个单韵母。

2、单韵母是一个字母读一个音。把两个单韵母合起来读一个音。今天我们就要开始学习复韵母。

（二）探求新知。

1、看图说话。

1）出示白兔、乌龟、梅花鹿、小狗、大象的动物图片贴在黑板上。讲述：听说孩子们又要学习新知识，这些小动物们也高兴的跑来凑热闹。

2）看看都来了谁？（听学生回答）把音节卡片贴在动物图片旁。

3）看图说话。

（1）创设情境：孩子们听过» 龟兔赛跑«的故事？今天我们来新编“龟兔赛跑”。

（2）小组交流。

（3）全班汇报。要求用上图旁卡片的词语。

2、学习韵母ai、ei、ui。

1）出示音节卡片，你能从这些音节中找出新朋友吗？

生合作寻找出ai、ei、ui三个新音节。引出ai、ei、ui的学习。

2）今天我们就来学习ai、ei、ui。

（1）出示卡片ai、ei、ui。问：这几个复韵母是由那两个字母组成的？

（2）教师示范发音，边发音边讲解：发ai时，先发a，口张大，紧接着舌头的位置向i的位置移动，合成ai的音；发ei时，先发e，口形是偏偏的，然后慢慢地向i滑音，合成一个音ei；ui也是这样的。

（3）同桌互读，互相看口形，纠正读音。

（4）指名读，教师正音。

（5）记忆字形。教学生编顺口溜，a在前i在后，a、i一起aiaiai…….（6）学习ai、ei、ui的四声。

复韵母和单韵母一样，也有四声，可复韵母有两个字母，标调调在谁头上呢？引导学生观察一下声调的位置，指名发音，教师编顺口溜帮助记忆；有a在，给a戴；l、u并列标在后。

3、学习ai、ei、ui的拼读。

1）出示三个把小扇，拼读音节。

2）自己拼一拼这些音节。

3）指名拼读。

（三）巩固练习。

第五篇：AI论文

中职学校《Adobe Illustrator平面设计与制作》教学实践与反思

作者：佚名 发布时间：2012-06-28 22:32:36 浏览次数：34 摘要:Illustrstor是目前世界上应用最广泛的矢量图形图像处理和编辑软件。并被广泛应用于平面设计、三维动画、网页设计和多媒体制作等诸多领域。Illustrstor课程在中职学校的教学中占据着很重要的位置。本文结合课程特点和学生现状探讨了该课程的教学方法．目的在于培养学生对该软件得心应手的使用和无限的创作能．为学生今后的就业打下良好基础。关键词: Illustrstor 教学方法 教学设计 教学评价

一、Illustrstor课程在中职学校的重要性

Illustrstor是目前公认最好的矢量平面美术设计软件，可以进行高质量的广告设计、美术创意和三维动画制作，正在被越来越多的矢量图形图像编排领域、广告和形象设计领域以及婚纱影楼等广泛使用。对于在中职学校进行技能学习的学生来说，熟练掌握Illustrstor这个软件就等于多掌握了一项在社会上生存的技能。因此，中职学校如何上好Illustrstor这门课就成了我们任课教师思考的重点。

二、中职Illustrstor教学中存在的问题

通过这一年教学的经验。我发现学生中普遍存在的问题有以下几点：1)学生对该门课程重要性的认识不够，认为学不学无所谓。2)学习中对该门课程难易程度的认识不够，要不就认为特别难，干脆不学；要不就认为捎带学学就行，最后只是掌握了点皮毛。3)还有的学生前两点做得都很好，但就是缺乏意志力，三分钟热度，最后是半途而废。面对学生的思想状况和起点水平参差不齐，个人兴趣、审美能力的差异等问题，如何把学生吸引到教学中来，让学生乐学、好学地完成学习任务是我们在授课过程中始终考虑的问题。

三、中职学校如何开展Illustrstor课的教学

教学有法，但教无定法。我根据职校学生的现状，在教学中尝试用适合他们的教学方法进行教学，取得了较好的教学效果，现总结如下，与大家探讨。

（一）帮助学生树立自信心、提高学生的学习兴趣

中职学生大都是中考的失意者，是经历过失败的人，对自己的看法基本上很悲观，没有信心，所以上好Illustrstor第一课显得尤为重要。首要任务就是鼓励学生，给他们讲以前成功学生的案例。使他们对自己以及自己的未来有全新的认识，对学习充满信心。其次给他们讲Illustrstor这门课程在实际工作中的重要性，使学生从思想上接受学习，接受这门课程。再次，向学生展示历届学生的Illustrstor优秀作品，从图片的整体构思、创意、色彩、整体效果等审美角度给学生进行讲解，在拓展了学生视野的同时也给学生带来一种亲切感。最后，向学生介绍Illustrstor这个软件的强大功能，并展示网络上和现实生活中最新的各类平面设计作品，包括海报、招贴画、平面及灯箱广告、艺术照和一些用Illustrstor特殊效果合成的图片等，让他们了解各类平面设计作品的特点，拓宽他们的知识面，使他们相信自己完成Illustrstor的学习后也能进行一些复杂的图像设计处理。通过本节课使学生对这门课程有了整体的了解，同时也能增强学生的学习兴趣，开阔学生的视野，增强学生学习的信心，为学生进行下一步的学习奠定坚实的基础。

（二）教学方法的选择

根据学生的学习基础和性格特点，结合最终的教学目标，在教学的整个过程中我采用系统教学法、案例教学法和任务驱动教学法等多种教学方法，让学生始终对该课程充满好奇和学习兴趣，让他们觉得学习是一件快乐的事，并且让他们随时都觉得有成就感，从不想学、不愿学到自己主动地学。

1、各种教学方法探悉

系统教学法体现在两个方面：第一方面是学生学习Illustrstor需要经历三个基本阶段，即熟悉软件阶段、模仿创作阶段、自我创意阶段。通常也把这三个过程理解为人门、提高、精通。我严格按照这种教学规律进行系统教学。第二方面是Illustrstor是一个强大的图像处理软件，拥有强大的工具，因此对于工具部分的讲解也要做到系统和细致，只有全面掌握工具的用法，才能为后续学习打下扎实的基本功。案例教学有它自身的优势，因为案例法不仅能让学生最直观地感受各种案例的操作步骤和最终效果，而且能将教授的内容，化解到具体独立的实例制作中。教师可在多媒体计算机上对制作的实例进行剖析，让学生在模仿的基础上有分析、有对比、有见解、有提高。

任务驱动教学法是教师把要完成的教学内容设计成一个或多个具体的任务，把教学内容巧妙地隐含在每个任务之中，让学生通过完成一个个具体的任务。掌握教学内容，达到教学目标。它是以学生的学习为中心，强调学生的学习过程必须与学习任务相结合，以完成任务来调动学生的兴趣，使学生能从中体验成功的喜悦，从而激发他们探索新知识的积极性、主动性、创造性。

2、各种教学方法的综合使用

在各种教学方法的使用中，我根据学习Photoshop的三个阶段进行选择，最大限度地发挥每种教学方法的效果。

(1)入门阶段

在入门阶段主要用到系统教学法和案例教学法。首先讲授软件的基本使用方法，其中包括各种工具的使用，菜单命令的使用。图层、通道、路径、滤镜的使用等。在对软件工具的讲解过程中力求工具讲解的全面和细致。真正体现教学中的系统化，而不是泛泛而讲，一知半解。单纯的讲工具，会让学生觉得枯燥，因此在讲解工具时尽量配合典型案例来说明该工具的作用，让学生一目了然地掌握该丁具的作用和具体的使用方法；讲解之后再让学生按步骤严格去做，要求做出和老师讲解时同样的效果。这样既让课堂教学生动，又让学生动脑动手，使其时刻能够跟随老师进行学习，达到教学效果。

(2)提高阶段

学生经过入门阶段后，普遍存在的问题是自己已经掌握了软件的使用方法，但就是做不出作品来。问题的主要原因是缺乏创作思路，这就需要进行大量的模仿创作。模仿是指参照别人的作品制作步骤进行模仿学习，这是一个消化基本知识、开拓创作思路、学习创作方法的过程，是提高阶段。俗话说：“熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。”开拓创作思路最有效的方法就是模仿学习，也就再次用到我们的案例教学法。

在模仿学习的初级阶段，我让学生首先对教材中的全部案例进行按步骤操作，达到熟练的程度；然后再搜集一些经典的案例并辅以详细的步骤和参数设置说明让学生练习，让学生对各个工具和命令能达到的效果心领神会；最后让学生仍然进行案例模仿，但只给出最终的效果图，提示完成案例要用到的主要工具和命令而不再有步骤和参数说明。当模仿学习达到一定的量以后，学生看到广告、LOGO、海报等时，脑海中会自然地想到要完成这个作品的制作需要使用哪些工具、命令，应当先做什么后做什么，并能够用Photoshop将其模仿实现，进而能以多种不同的方法实现它。

案例教学中还要把握好案例的分析、讨论、总结等环节。教师进行适当分析后学生发表了各自的观点，最后教师进行总结、讲评和答疑，讲清案例中容易出错的难点，回答学生的疑问，再次讲授案例中所需要用到的理论知识和技能，并对案例进行引申，从而培养学生扩散性思维，真正达到案例教学的目的。

(3)自我创意阶段

模仿学习积累到了一定程度就会产生质的变化，这时就进入了第三阶段，即自我创意阶段。在本阶段我主要采用任务驱动教学法，并遵循由易到难、由简到繁的规律，让学生进行名片设计与制作、校园指路牌设计、学校招生宣传设计等。

在数码相机普及的今天，我要求学生自己动手照相，自己寻找素材，为自己或家人设计一套艺术照(不得少于8张，而且其中一张是和明星的合影)。从日常生活中找一些譬如牛奶、纸巾、啤酒、服装、楼盘广告之类的东西要求学生自己从网上寻找相关的素材后做出该产品的广告宣传页，在完成作品的过程中同学们结合自己的生活经历，展开自己的想象，设计出各自的风格。他们虽然思路各异、方法各异，但效果却是各有千秋，学生的创造性也得到了充分发挥。同时，我们学校也经常组织学生进行Illustrstor创作比赛，对成绩好的学生进行奖励．并推荐参加各种设计赛事，设计广告、海报、LOGO等。这有三个好处：一是学生可以学习完整的设计制作流程，二是学生可以增强团队精神，三是学生可以提高解决实际问题的能力。在教学中除采用上述主要方法外还采用趣味教学法、比喻教学法、对比教学法、举一反三法、自主学习法、共同协作法等多种辅助教学方法来提高教学效果。

3、教学评价贯穿整个教学过程

教学评价阶段是最让学生享受的阶段，他们可以享受自己的成果，可以享受别人的优秀作品，可以看到、听到老师的总结性评价。我在评价的过程中始终坚持以鼓励、肯定为主的评价方式，对每位学生的成绩、创意首先肯定，其次才是进行点拨和引申。

Illustrstor课程的评价采用教师评价、学生互评和学生自评这3种形式。其中教师评价是最主要的。在学习的第一、二阶段主要考核学生的模仿能力，是不是做的像，在第三阶段则考核学生对Illustrstor软件技术运用水平能力，对图片的创意、整体设计的能力。每堂上机实践课都让学生把作品利用局域网上传到教师机，及时给予成绩，并将成绩保存在教师机，学生可以随时查阅，同时发现自己的不足。并把优秀的作品利用投影让学生共同欣赏、共同学习，并让作者讲述创作思路、制作过程以及心得体会，让其他同学进行评论，最后教师再做总结性评价。这样做既是对优秀学生成绩的肯定，同时也给其他同学树立了榜样。Illustrstor课程的成绩是将本学期所做的作品(规定10幅)进行打分后合计成绩的办法，这样可以提高学生学习的积极性和兴趣。

Illustrstor是一门实践性、艺术性很强的课程。我们职校老师的任务就是培养学生对该软件得心应手的使用和无限的创作潜能，为学生今后的就业打下良好基础。在教学过程中，让学生从被动接受变为主动学习，采取多元化的教学手段优化课堂教学，提高课堂教学效果。中职学校Illustrstor课能取得好的教学效果，这需要我们中职教师不断地去探索、去研究。

参考文献

[1] 郑金洲.案例教学指南[M].师范大学出版社,2000.[2] 张新平.案例教学的内涵[J].课程教材教法,2002(10).[3] 臧燕．在平面设计工作室的教学与实践中应注意的几个问题．山东商业职业技术学院学报,2008，8(4)．

[4] 王秋蕾．对计算机平面设计软件教学的探索．经济技术协作信息2．007,(31)．

[5]汪晓青．浅谈Illustrstor课程在高职院校中的教学方法．

[6]胡治宇，占俊．高职院校中Illustrstor课程教学方法浅析，20lO．