至顶网软件频道消息:2018年是改革开放四十周年,也是《国家知识产权战略纲要》实施十周年。在今年的博鳌亚洲论坛开幕式上,习近平主席发表了题为《开放共创繁荣 创新引领未来》的主旨演讲,专门将加强知识产权保护作为新时代中国扩大开放的四大举措之一,并强调其是提高中国经济竞争力最大的激励。
知识产权保护:对外开放的见证者和促进者
8月30日,世界知识产权组织总干事弗朗西斯·高锐在第九届中国专利年会开幕式上致辞,肯定了中国在知识产权工作方面,尤其是在专利制度方面取得的可喜成绩。自改革开放以来,经过三十多年的发展,中国不仅建立了符合国际通行规则、门类较为齐全的知识产权法律体系,而且在知识产权创造、运用、保护和管理等各个方面,也都取得了举世公认的巨大成就,成为了名副其实的知识产权大国。
进入改革开放第四十年,中国特色社会主义已经进入了新时代,在新的历史时期,知识产权保护更是中国扩大开放的有力支撑。对于企业来说,要想“走出去”,就要提高核心竞争力,而知识产权便是企业,尤其是一些中小企业核心竞争力的重要组成部分。因此,只有重视对知识产权的保护,企业才能有“走出去”的能源动力。
在所有“走出去”的中国企业中,软件企业表现出色。自20世纪80年代起,借力改革开放和知识产权保护,中国软件产业经历从无到有、从小到大,逐渐成长起来。尤其是近年来,随着互联网、大数据据、人工智能等新兴科技在中国生根发芽,中国软件产业的规模和效益都不断提升,软件企业 “走出去” 的步伐也逐渐加快。根据国家工信部的数据,2017年中国软件业务收入达5.5亿元,是五年前的2.2倍。
除了在数量上有所发展,中国软件产业在质量上也有所突破。BSA丨软件联盟欣然地看到中国市场近年来在采用正版软件方面的积极变化。根据其2018年全球软件调查结果,中国的非授权软件使用率在4年时间里下降了8%,是这项全球调查中改善最明显的国家。这一改善意味着中国企业在“走出去”的过程中的知识产权和网络信息安全能够得到更好的保障,尤其是在5G、IPV6、人工智能等新兴技术飞速发展的今天,能够更加从容地应对各类网络攻击和威胁。
BSA|软件联盟:知识产权保护助力积极拥抱开放
作为全球软件产业领先倡导者,BSA|软件联盟相信,有效的知识产权保护是为中国改革开放护航的必要条件。进入中国20年来,BSA|软件联盟一直致力于推进知识产权保护发展的进程,通过开展包括政策议程、合规与维权在内的多个项目,帮助中国加速科技创新以及更好地融入全球软件市场,确保软件和创新在中国及世界范围内得到蓬勃发展。除此之外,BSA还将多年积累的经验带到中国,提出运用软件资产管理(SAM),在帮助中国企业在提高网络安全管理效率的同时,降低网络风险,提高生产力,减少宕机时间,为企业提供信息安全保障,使他们在面对开放时能够更加自由也更加自信地张开双臂。
对此,BSA丨软件联盟亚太区高级总监苏理义(Tarun Sawney)表示,在中国改革开放四十年的进程中,BSA很荣幸能够作为知识产权保护的推动者参与半程。在新的历史时期,BSA将继续通过推进知识产权保护和有效的软件资产管理(SAM)帮助中国企业组织获得更高更远的发展。
今年9月,BSA丨软件联盟也迎来了自己的30岁生日。通过在全球60多个国家及地区的运营,BSA倡导合规项目推动合法软件的应用,并支持制定公共政策来促进技术创新以及数字经济的增长。“在过去的三十年中,我们见证了世界知识产权保护的进程,也更加坚信知识产权对于创新和世界发展的重要性。在人工智能、云计算、大数据和区块链等新兴技术蓬勃发展的今天,BSA也没有忽视科技的力量。未来,我们将继续致力于推动知识产权保护,助力软件产业创新,为科技发展和社会进步做出我们的贡献。”苏理义谈到。
好文章,需要你的鼓励
据报道,苹果公司高管已就收购Perplexity AI展开内部讨论。这家总部位于旧金山的公司运营着一款由人工智能驱动的消费者搜索引擎,能够生成自然语言回复而非传统网页列表。Perplexity在最近融资中获得140亿美元估值,月活跃用户超过1500万,每月查询量增长20%。苹果企业发展副总裁已与多位高管讨论此收购想法。
清华大学团队开发了CAMS智能框架,这是首个将城市知识大模型与智能体技术结合的人类移动模拟系统。该系统仅需用户基本信息就能在真实城市中生成逼真的日常轨迹,通过三个核心模块实现了个体行为模式提取、城市空间知识生成和轨迹优化。实验表明CAMS在多项指标上显著优于现有方法,为城市规划、交通管理等领域提供了强大工具。
数据中心防护涂层正成为应对能耗上升和温室气体排放的关键解决方案。随着行业快速扩张带来环境挑战,这些创新涂层技术为平衡数字化增长与环境责任提供重要工具。专业涂层可延长设施寿命、降低维护成本,同时通过隔热涂层、反射涂层等技术优化能效,减少冷却系统负担。未来涂层将与被动冷却技术结合,支持可持续发展目标实现。
MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法:那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片,竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据,不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录,还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。