中国计算机视觉行业前景研究报 计算机视觉行业发展历程； 中国计算机视觉市场规模； 中国计算机视觉市场构成； 中国计算机视觉企业数量情况

6.1 RLWE问题的参数选择 RLWE问题所涉及的参数有：环 R的多项式次 数 n，模值 q，离散高斯分布 ,D  。所以 RLWE的 安全性主要是由 ( , , )n q  决定。 方案中使用的分布c为 , nD  ，即各个分量按照 ,D  进行抽样。 离散高斯分布 ,D  的概率密度函 数为 2 2exp( )x  ，根据文献 [18]引理 1.5： , Pr ( / 2)x D x k erf k        。当 9.2k  ，可使 得 64( / 2) 2erf k  ，可见离散高斯分布 ,D  是一个 有界分布，可以设置界 9.2B  。 定义 9 埃尔米特因子 m 。对于一个m维格 的一个格基 B ，有这样一个参数 m 使得 1 1 det( ) m mb   ，其中 1b 是格基 B中最短的向量，  也被称为埃尔米特根因子。 Gamma,Nguyen[19]得出：给定  ，约化出具有 埃尔米特因子 m 的格基所需要的时间主要取决 于 。 对于文献[17]给出的区分攻击，为了使得其区 分优势为，需要找到一个长度为 q  的格向量， 其中 ln(1 ) π  。Lindner,Peikert[17]使用了一个 优化的攻击策略（一种格基约化方法），得到了具有 埃尔米特因子 m 的格基，该策略所能计算出最短向 量的长度为 2 log log2 n q  ，并给出了关于该攻击策略所 需时间的一个粗略估计公式 log 1.8 log 110T   。 如果  为安全参数，即要求方案的安全级别为 2T  ，则有 log 1.8 ( 110)   ，设置 128  ， 得到 1.0052  。 由上可知，给定一个埃尔米特根因子 ，使用 Lindner,Peikert 所给优化的攻击策略，计算出一个 长度为 2 log log2 n q  的格向量，所花费的时间大约为 1.8 log 1102   ，如果 2 log log2 n qq    ，则在区分攻击 中，取得的区分优势将小于 2πe  。 根据 2 log log2 n qq    对本文所提方案的参数 进行选择，例如设置区分优势为 642  ,攻击时间 为 1282T  ，则 1.0052  , 3.758  。代入不等式 得到1.910 log log 0.173 logq n q  ≤ 。那么固定 次数 n ，就可以确定一系列 ( , )q  的值。如 1 024, log 38, 55.062n q      ； 2048, logn q   64, 9.69  。 6.2 全同态加密方案的参数选择 第 4节所提出的非自举全同态加密方案，需要 提前给一个电路深度 L，然后才能生成一个同态计 算能力为 L的加密方案。在此方案中除了需要设置 参数 ( , )n  ，还需要设置 1L  个模值 0 1( , , , )Lq q q 。 下面将给出 0 1( , , , )Lq q q 的参数选取。 令第 i层电路的密文噪声大小为 iE 。由方案的 加 密 算 法 可 知 ， 新 鲜 密 文 的 初 始 噪 声 为 2 0 4 2 1E nB B ≤ 。同态加和同态乘导致的噪声变 化如下。 同态加 1 1 (2 2 log ) 1i i i i iE q q E nB q n s     ≤ 同态乘 2 1 1 ( 4 log ) 1i i i i iE q q n E nB q n s      ≤ 由于同态乘的噪声增长比同态加大很多，所以 主要考虑方案能够同态计算的乘法深度。模转换技 术可以 1i iq q 的因子降低密文的噪声，假设通过 4.1 节的方案 FHE，可以把电路每一层的噪声控制在 0E 以内，而只是每一层的模值 iq 在不断地减小。 令 Reline, 1( )4 logi i i iq q nB q  ， Scale, 1i n s   ，如果有以下 2个条件成立。 1) 0 Reline, Scale,2( + )i iE  ≥ 。 2) 1 02i iq q nE ≥ 。 那么有 2 1 0 Reline, Scale, 0( )i i i iq q nE E     ≤ 对此进行粗略地估计：假设模值以 01 2nE 的比 率降低，经过 L 次同态操作之后，模值变为 0 0(2 ) L Lq q nE 。为了保证解密的正确性，必须满 足 0 0 0( (2 ) ) 2 L E q nE≤ 。那么 0q 的比特长度为 0 0log ( 1) log(2 ) logq L nE n ≥ ，进一步得到 iq 的 比特长度为： 0log ( 1 ) log(2 ) logiq L i nE n  ≥ 。 由 2 log log2 n qq    得到 (log logq  log 2)∕ 4 logn q log ，可以看出 q的减小将使得 log 减 小。又因为 log 1.8 log 110T   ，则攻击所花费的 时间将会增加。所以只需要保证最大模值 RLWE的 安全性，亦保证了其他模值的 RLWE安全性。 7 结束语 Brakerski, Gentry 在文献[12]中提出了不需要 自举的全同态加密方案构造方法。他们的方案中的 “密钥转换技术”使用了较复杂的矩阵运算。本文 所提出的方案，通过在重线性化中引入密钥转换，

2020 中国企业数字化转型十大趋势 2020 年，企业数字化转型呈现出如下演进趋势： 趋势一：企业数字化转型整体成熟度进一步提升。国内传统企业的数字化转型已经从部分行业头部企业的“可选项”转变为更多行业、更多企业的“必选项”。中国企业数字化转型的整体成熟度，以及数字化转型在企业的战略高度均有提升。众多企业在数字化转型的资金、人才等资源方面的投入力度不断加大。从管理者到员工都普遍参与到企业的数字化转型中，且对数字化转型的认识和理解进一步加深。 趋势二：先行企业的数字化转型步入良性循环，领先企业和滞后企业的差距不断扩大。国内众多行业头部企业的数字化转型，已经从最初的探索尝试阶段发展到数字化驱动运营阶段，转型效果显著。部分代表性的先行企业借助数字化转型，挖掘企业的数据资产价值，发现新的业务价值点，助力产品和服务创新，衍生出全新的数字化业务和商业模式，使数字化持续为企业业绩做出贡献，实现良性循环。数字化转型领先企业和滞后企业的业绩差距进一步拉大。 趋势三：数字化推动价值链的再造升级，进一步给产业生态带来变革与重构。随着更多企业数字化转型的逐步深入，数字化从企业个体转型上升到产业协同升级，加速产业生态的变革与重构。传统线性价值链正扩展为多节点立体价值网，其中的竞合与依存关系也在发生改变，而价值创造的产业边界则不断模糊。随着头部企业及协作者数字化转型的深入与联动，头部企业基于自身的数字化转型领先优势，普遍谋求价值网中的主导者角色。 趋势四：疫情加速推动企业数字化转型进程。对处于不同领域、不同程度的数字化转型企业而言，今年突发的疫情对企业近年来的数字化转型成果进行了检验。已经上线的数字化系统全力支持和保障了企业在疫情期间的生产和管理，凸显出企业推动数字化转型在应对危机中的价值。同时，疫情也向企业数字化转型提出了挑战，迫使企业强烈地意识到数字化转型的重要性和迫切性，加快了各类数字化项目的建设和上线速度。【星球会员】点击进入无限制下载30+行业15000份资料 趋势五：人工智能和机器学习成为企业推动数字化转型中落地应用最多的新技术之一。结合自身的数字化转型目标，众多走在数字转型前列的企业积极应用 AI、IoT、RPA、区块链等新技术。这些企业的探索与实践为后来者们提供了宝贵的数字化转型经验。其中，人工智能和机器学习在众多行业中找到落地场景，成为帮助传统企业数字化转型的重要工具。此外，IoT、RPA 等新技术也在企业推动财务数字化转型、生产制造和供应链管理数字化转型等方面得到更广泛的应用。 趋势六：业务部门与技术部门在数字化项目建设和落地中结合更为紧密。数字化转型对企业提出了业务和技术双轮驱动的要求。众多企业 CIO 的角色已经从单纯的“交付型”向“与业务深度结合”的方向转变，其他的 CXO 们也相应地完成了角色转换和能力提升。在企业推进数字化转型过程中，业务部门和技术部门的结合更为紧密。企业纷纷调整组织架构和工作流程，并通过各种激励机制和保障机制，来推动技术部门和业务部门形成敏捷的“积木型”密切协同团队。 趋势七：跨国公司的在华企业开始向海外输出数字化转型先进经验。受益于中国更为庞大的生产数据、应用数据和用户数据，众多跨国公司在华企业或制造工厂成为企业全球范围内数字化转型的“先锋”。这些外资企业或合资企业在总部数字化转型的统一规划及部署下，创新地开发了众多本土定制化解决方案，并将制造生产、工厂运维等方面的数字化工具和卓有成效的转型经验输出到了跨国公司在其他国家的子公司。 趋势八：企业对数字化人才的需求呈现爆发式增长。随着数字化转型推进的深入，企业对数字化人才的需求量大幅增长。在推动数字化转型过程中，多数企业选择“内部调动+外部引才”方式，组建“复合型”数字化转型工作团队，并同步推进复合型数字化人才的培养。同时，随着企业转型的推进,人才需求结构也发生显著在变化。不仅是技术部门，企业的人力、财务等传统职能部门的招聘目标也更多瞄准拥有数字化技术相关背景的复合型人才。 趋势九：更多企业在推动数字化转型过程中从自身需求和痛点出发，选择“量体裁衣”。数字化转型是一个漫长且循序渐进的过程。不同行业间以及不同类型企业间，数字化转型重点和路径差异非常大。相比于最初的困惑和盲目，更多的企业从自身需求和痛点出发，根据企业自身的行业特点和业务发展阶段，寻找到适合企业自身成熟度及发展战略的数字化转型方案，并依照急用先行的原则，把握好自己的节奏，有针对性地分阶段、分步骤地推进数字化转型项目开发和落地。 趋势十：新兴企业数字化建设更加兼容并蓄。相对于传统企业，对于如造车新势力等众多传统行业内的新兴企业而言，数字化已经不再是“创新”标签。这些生而数字化的年轻企业致力于应用全新的技术手段和商业模式颠覆传统行业的竞争对手。由于没有传统企业数字化转型的历史

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