2024年數(shù)字技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)與安全

2024年數(shù)字技術(shù)趨勢(shì)與安全

目錄

1數(shù)字技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀................................................10

1.1數(shù)字技術(shù)的概述.................................................10

1.2數(shù)字技術(shù)帶來(lái)的機(jī)會(huì)和安全挑戰(zhàn)..................................11

1.3數(shù)字技術(shù)的迅猛進(jìn)步和廣泛應(yīng)用深刻影響社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和科技........12

22024年十大數(shù)字技術(shù)趨勢(shì)...........................................13

2.1量子計(jì)算.......................................................13

2.1.1量子計(jì)算的定義............................................13

2.1.2量子計(jì)算的應(yīng)用............................................14

2.1.3量子計(jì)算的未來(lái)預(yù)測(cè)........................................15

2.26G通信技術(shù)...................................................16

2.2.16G通信的定義.............................................16

2.2.26G通信當(dāng)前應(yīng)用...........................................17

2.2.36G通信未來(lái)預(yù)測(cè)...........................................18

2.3人工智能.......................................................18

2.3.1人工智能的定義............................................18

2.3.2人工智能的應(yīng)用............................................20

2.3.3人工智能的未來(lái)預(yù)測(cè)........................................21

2.4云原生.........................................................22

2.4.1云原生的定義..............................................22

2.4.2云原生的應(yīng)用..............................................24

2.4.3云原生的未來(lái)趨勢(shì)..........................................25

2.5數(shù)字?jǐn)伾?......................................................26

2.5.1數(shù)字李生的定義............................................26

2.5.2數(shù)字?jǐn)伾膽?yīng)用............................................26

2.5.3數(shù)字李生的趨勢(shì)............................................29

2.6隱私保護(hù).......................................................31

2.6.1隱私保護(hù)技術(shù)的定義........................................31

2.6.2隱私保護(hù)技術(shù)應(yīng)用..........................................31

2.6.3隱私保護(hù)未來(lái)預(yù)測(cè)..........................................32

2.7Web4.0......................................................................................................................33

7

2.7.1WEB4.0技術(shù)的定義.........................................33

2.7.2WEB4.0技術(shù)應(yīng)用...........................................34

2.7.3WEB4.0的技術(shù)預(yù)測(cè).........................................35

2.8衛(wèi)星通訊.......................................................35

2.8.1衛(wèi)星通訊的定義............................................35

2.8.2衛(wèi)星通訊的應(yīng)用............................................36

2.8.3衛(wèi)星通訊的趨勢(shì)............................................37

2.9算力網(wǎng)絡(luò).......................................................38

2.9.1算力網(wǎng)絡(luò)的定義............................................38

2.9.2算力網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前應(yīng)用..........................................38

2.9.3算力網(wǎng)絡(luò)未來(lái)預(yù)測(cè)..........................................40

2.10物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)....................................................41

2.10.1物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的定義.........................................41

2.10.2物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)當(dāng)前應(yīng)用.......................................43

2.10.3物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)未來(lái)預(yù)測(cè).......................................43

32024數(shù)字技術(shù)的安全挑戰(zhàn)...........................................45

3.1量子計(jì)算的安全挑戰(zhàn)............................................45

3.26G通信技術(shù)的安全挑戰(zhàn).........................................46

3.3人工智能的安全挑戰(zhàn)............................................47

3.4云原生的安全挑戰(zhàn)..............................................49

3.5數(shù)字學(xué)生的安全挑戰(zhàn)............................................51

3.6隱私保護(hù)的安全挑戰(zhàn)............................................52

3.7Web4.0的安全挑戰(zhàn).............................................53

3.8衛(wèi)星通訊的安全挑戰(zhàn)............................................55

3.9算力網(wǎng)絡(luò)的安全挑戰(zhàn)............................................57

3.10物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的安全挑戰(zhàn).........................................58

4應(yīng)對(duì)策略與案例研究................................................59

4.1量子計(jì)算的安全應(yīng)對(duì)策略及案例..................................59

4.26G通信技術(shù)的安全應(yīng)對(duì)策略及案例..............................62

4.3人工智能的安全應(yīng)對(duì)策略及案例..................................64

4.4云原生的安全應(yīng)對(duì)策略及案例....................................66

4.5數(shù)字?jǐn)伾陌踩珣?yīng)對(duì)策略及案例..................................69

4.6隱私保護(hù)的安全應(yīng)對(duì)策略及案例..................................72

4.7Web4.0的安全應(yīng)對(duì)策略及案例..................................74

4.8衛(wèi)星通訊的安全應(yīng)對(duì)策略及案例..................................75

8

4.9算力網(wǎng)絡(luò)的安全應(yīng)對(duì)策略及案例..................................78

4.10物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的安全應(yīng)對(duì)策略及案例...............................81

5總結(jié)...............................................................84

9

1數(shù)字技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

1.1數(shù)字技術(shù)的概述

“數(shù)字技術(shù)”并不是憑空創(chuàng)造而出，而是隨著互聯(lián)網(wǎng)的迭代與發(fā)展，在市場(chǎng)需

求中應(yīng)運(yùn)而生出來(lái)的一門(mén)技術(shù)。它是指組織在處理或存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和完成許多其他功

能時(shí)所應(yīng)用的電子工具、設(shè)備、系統(tǒng)和資源，目的在于提高組織與員工的生產(chǎn)力

和效率。

此外，數(shù)字技術(shù)包含傳統(tǒng)意義上的信息化技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等較為耳熟能詳、廣

為認(rèn)知的概念與領(lǐng)域，也包含諸如大語(yǔ)言、數(shù)字李生、虛擬仿真、量子計(jì)算等新興

或尚處于實(shí)驗(yàn)室，甚至理論階段的技術(shù)。

目前，談到數(shù)字技術(shù)時(shí)候，涉及的重點(diǎn)范疇主要包括但不局限于：

?商業(yè)技術(shù)：幫助企業(yè)提升運(yùn)營(yíng)，如數(shù)字營(yíng)銷、數(shù)據(jù)管理等。

?IT—信息技術(shù)：涵蓋硬件、軟件等，使得數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)和傳輸更加高

效。

?通信技術(shù)：如5G、6G、Wi-Fi、藍(lán)牙等，支持?jǐn)?shù)字化通信。

?IOT一物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)：提升工業(yè)網(wǎng)絡(luò)智能化和效率。

?自適應(yīng)人工智能/超級(jí)智能：如聊天機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車等，基于AI

的技術(shù)應(yīng)用。

?教育技術(shù)：基于計(jì)算機(jī)的教學(xué)和在線資源，改變傳統(tǒng)教學(xué)模式。

?區(qū)塊鏈技術(shù)：安全的網(wǎng)絡(luò)加密系統(tǒng)，適用于多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

在過(guò)去的數(shù)十年中，企業(yè)越來(lái)越依賴各種各樣的數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)降本增效，更新

換代，從激烈的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。從使用芯片和PIN閱讀器的街角小店，到

推出DAP以輔助超級(jí)應(yīng)用程序的復(fù)雜系統(tǒng)的大型企業(yè)，數(shù)字技術(shù)是諸多企業(yè)成

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功的關(guān)鍵。它幫助企業(yè)簡(jiǎn)化運(yùn)營(yíng)，提高生產(chǎn)力，改善客戶體驗(yàn)。通過(guò)應(yīng)用各類與企

業(yè)商業(yè)模式、業(yè)務(wù)邏輯相吻合的數(shù)字技術(shù)，企業(yè)可以在其行業(yè)中獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，并取

得更大的成功。數(shù)字技術(shù)使公司能夠以越來(lái)越低的成本提供更好的產(chǎn)品或服務(wù)，從

而保持領(lǐng)先地位。

1.2數(shù)字技術(shù)帶來(lái)的機(jī)會(huì)和安全挑戰(zhàn)

隨著數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展，所面臨的安全挑戰(zhàn)日益增多且變得復(fù)雜。個(gè)人信

息泄露、企業(yè)數(shù)據(jù)安全威脅、網(wǎng)絡(luò)攻擊以及數(shù)字詐騙的頻發(fā)，均是數(shù)字化環(huán)境中不

容忽視的安全風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)字化進(jìn)程不僅代表著技術(shù)的創(chuàng)新，也意味著安全挑戰(zhàn)的不

斷升級(jí)。

國(guó)家的數(shù)字化戰(zhàn)略、企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、個(gè)人的數(shù)字生活等，已深入滲透至

社會(huì)的各個(gè)方面。伴隨而來(lái)的安全問(wèn)題不再僅限于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的范疇，而是拓

展至數(shù)據(jù)安全、智能設(shè)備安全及與數(shù)字身份相關(guān)的安全問(wèn)題。數(shù)字化發(fā)展的快速與

廣泛性，直接加劇了安全風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重性，使得數(shù)字安全成為亟待解決的重要問(wèn)題。

歷史上，技術(shù)變革與社會(huì)變遷緊密相關(guān)。從Schumpeter的創(chuàng)新理論到創(chuàng)造

性破壞理論，均揭示了技術(shù)變革與社會(huì)經(jīng)濟(jì)、軍事、文化和政治的深刻聯(lián)系。每

次工業(yè)革命，從蒸汽機(jī)、內(nèi)燃機(jī)、信息科技到當(dāng)今的人工智能、清潔能源等，均引

領(lǐng)了社會(huì)變遷的潮流。然而，這些變革在創(chuàng)造新機(jī)遇的同時(shí)，也帶來(lái)了金融泡沫、

經(jīng)濟(jì)衰退和社會(huì)危機(jī)等破壞性后果。

特別是在數(shù)字時(shí)代，自2002年以來(lái)，全球數(shù)據(jù)信息的存儲(chǔ)方式從模擬轉(zhuǎn)向

數(shù)字，信息傳輸與存儲(chǔ)能力呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng).伴隨著這一發(fā)展，數(shù)字技術(shù)帶來(lái)的安全

挑戰(zhàn)日益突出，例如C1H病毒、震網(wǎng)病毒等重大網(wǎng)絡(luò)安全事件，以及斯諾登事件

暴露的全球監(jiān)視網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，均反映了網(wǎng)絡(luò)空間安全的重要性。

近年來(lái)，受國(guó)際政治局勢(shì)影響，眾多國(guó)家加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全建設(shè)，出臺(tái)戰(zhàn)略規(guī)劃，推

動(dòng)零信任、量子技術(shù)等新興技術(shù)研發(fā)，同時(shí)完善網(wǎng)絡(luò)安全機(jī)構(gòu)體系。例如，美

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國(guó)發(fā)布了《首席信息官戰(zhàn)略》、《云計(jì)劃》和《零信任戰(zhàn)略》，旨在通過(guò)信息技術(shù)

和資源共享降低研發(fā)成本，搶占未來(lái)網(wǎng)絡(luò)空間作戰(zhàn)的制高點(diǎn)。

此外，量子通信和量子計(jì)算等新興技術(shù)正逐漸成為未來(lái)安全通信的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)

施。然而，這些技術(shù)的發(fā)展也對(duì)現(xiàn)有的密碼體系閡成挑戰(zhàn)。

面對(duì)這些挑戰(zhàn)，中國(guó)可以借鑒西方國(guó)家的發(fā)展思路，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研用的協(xié)調(diào)合作,

在網(wǎng)絡(luò)安全新興技術(shù)領(lǐng)域加速技術(shù)升級(jí)，利用零信任、量子、5G、云計(jì)算等技術(shù)

提升網(wǎng)絡(luò)安全防御能力。同時(shí)，應(yīng)合理布局新興技術(shù)，關(guān)注技術(shù)交叉融合帶來(lái)的

安全機(jī)遇，并推行零信任防護(hù)理念，實(shí)施以數(shù)據(jù)為中心的網(wǎng)絡(luò)安全策略。

1.3數(shù)字技術(shù)的迅猛進(jìn)步和廣泛應(yīng)用深刻影響社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和

科技

數(shù)字技術(shù)涵蓋計(jì)算機(jī)硬件、軟件開(kāi)發(fā)、互聯(lián)網(wǎng)和通信技術(shù)等領(lǐng)域。在硬件方

面，計(jì)算機(jī)性能飛速提升，從超級(jí)計(jì)算機(jī)到智能設(shè)備都在改進(jìn)。軟件開(kāi)發(fā)方面，

開(kāi)源軟件、云計(jì)算和分布式系統(tǒng)提高了效率?；ヂ?lián)網(wǎng)和5G技術(shù)的普及加速信息

傳輸速度。

數(shù)字技術(shù)已滲透醫(yī)療、金融、制造業(yè)、教育、交通、娛樂(lè)等領(lǐng)域。醫(yī)療領(lǐng)域

數(shù)字技術(shù)使醫(yī)療記錄電子化、診斷更準(zhǔn)確，促進(jìn)了遠(yuǎn)程醫(yī)療。金融領(lǐng)域數(shù)字支付

和區(qū)塊鏈改變了交易和金融體系。這種迅猛發(fā)展不僅僅是技術(shù)領(lǐng)域，也深刻影響

社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和科技生態(tài)系統(tǒng)。在社會(huì)層面，改變了社交、媒體消費(fèi)和信息獲取方式;

經(jīng)濟(jì)上推動(dòng)創(chuàng)新、提高生產(chǎn)力，催生新商業(yè)模式如共享經(jīng)濟(jì)和電子商務(wù)；科技上推

動(dòng)人工智能、大數(shù)據(jù)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)出現(xiàn)。

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22024年十大數(shù)字技術(shù)趨勢(shì)

2.1量子計(jì)算

2.1.1量子計(jì)算的定義

傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)采用二進(jìn)制的數(shù)字電子方式進(jìn)行運(yùn)算，僅能夠表示o和1兩種狀

態(tài)。量子計(jì)算是一種遵循量子力學(xué)規(guī)律調(diào)控量子信息單元進(jìn)行計(jì)算的新型計(jì)算模式,

它以量子比特為基本單元，利用量子疊加和量子糾纏的特性，能夠同時(shí)表示多個(gè)量

子態(tài)的疊加。量子計(jì)算機(jī)的架構(gòu)與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)完全不同，它主要包含兩個(gè)部分，一

個(gè)是量子芯片支持系統(tǒng)，用于提供量子芯片所必需的運(yùn)行環(huán)境；另一個(gè)是量子計(jì)算

機(jī)控制系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)對(duì)量子芯片的控制，以完戌運(yùn)算過(guò)程并獲得運(yùn)算結(jié)果。與

此同時(shí)量子計(jì)算機(jī)在計(jì)算性能、適用性、信息攜帶量等方面有巨大突破，可以作為

CPU的協(xié)處理器，對(duì)很多重大的數(shù)學(xué)難題進(jìn)行指數(shù)級(jí)加速和破解常見(jiàn)的公鑰私鑰密

碼系統(tǒng)。目前所說(shuō)的量子計(jì)算機(jī)并非一個(gè)可獨(dú)立完成計(jì)算任務(wù)的設(shè)備，而是一個(gè)可

以對(duì)特定問(wèn)題有指數(shù)級(jí)別加速的協(xié)處理器，木質(zhì)上來(lái)說(shuō)是一種異構(gòu)運(yùn)算，即在經(jīng)典

計(jì)算機(jī)執(zhí)行計(jì)算任務(wù)的同時(shí)，將需要加速的程序在量子芯片上執(zhí)行。

Complexity(N)

圖1量子計(jì)算流程圖

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2.1.2量子計(jì)算的應(yīng)用

量子計(jì)算作為一種新興的計(jì)算領(lǐng)域，具有許多強(qiáng)大的潛在應(yīng)用。未來(lái)的主要

應(yīng)用包括以下幾個(gè)方面：

1大規(guī)模數(shù)據(jù)處理：量子計(jì)算的快速計(jì)算能力將使其能夠處理海量的數(shù)據(jù)，

有效解決大數(shù)據(jù)分析、模擬和優(yōu)化等領(lǐng)域的問(wèn)題。例如，在金融領(lǐng)域，量子計(jì)算可

以用于優(yōu)化投資組合、風(fēng)險(xiǎn)管理和交易策略的決策。

2優(yōu)化問(wèn)題求解：量子計(jì)算可以在優(yōu)化問(wèn)題上提供更快速和高效的解決方案。

例如在物流和運(yùn)輸領(lǐng)域，量子計(jì)算可以優(yōu)化路徑規(guī)劃、貨物分配和交通流量控制等

問(wèn)題，提高各種系統(tǒng)的運(yùn)行效率。

3高性能模擬：量子計(jì)算不僅可以模擬分子和材料的行為，還可以模擬量

子系統(tǒng)本身，這對(duì)于量子化學(xué)、材料科學(xué)、生物學(xué)和藥物研發(fā)等領(lǐng)域來(lái)說(shuō)具有重要

意義。通過(guò)利用量子計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，人們可以更好地理解分子結(jié)構(gòu)、反應(yīng)機(jī)制和材料

性質(zhì)，加速新藥的研發(fā)和新材料的發(fā)現(xiàn)。

4密碼學(xué)與安全通信：量子計(jì)算可以應(yīng)用于密碼學(xué)領(lǐng)域，例如量子密碼學(xué)

可以提供更高級(jí)別的安全性，抵御傳統(tǒng)加密算法所面臨的威脅。此外，量子通信

也可以實(shí)現(xiàn)完全安全的通信，確保信息的完整性和隱私性。

5人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)：量子計(jì)算能夠提供更強(qiáng)大的計(jì)算能力，為人工智

能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供更快速和高效的開(kāi)展，加速模型訓(xùn)練和推理過(guò)程。這將使

得人工智能系統(tǒng)能夠更好地處理復(fù)雜的問(wèn)題，提供更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和決策。

總的來(lái)說(shuō)，量子計(jì)算在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、優(yōu)化問(wèn)題求解、高性能模擬、密碼學(xué)

與安全通信以及人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域都具備廣泛的應(yīng)用前景。隨著量子技

術(shù)的不斷發(fā)展和突破，這些應(yīng)用有望成為未來(lái)量子計(jì)算的主要領(lǐng)域。

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2.1.3量子計(jì)算的未來(lái)預(yù)測(cè)

量子計(jì)算領(lǐng)域?qū)儆谝粋€(gè)新興高速發(fā)展的領(lǐng)域，在最近幾十年不論是量子算法

的研究還是量子芯片的研發(fā)均取得了巨大的進(jìn)展。量子計(jì)算技術(shù)通過(guò)核磁共振、

超導(dǎo)量子線路、半導(dǎo)體量子點(diǎn)、囚禁離子阱和冷原子等平臺(tái)展示了量子比特的精確

操控。但學(xué)術(shù)界也對(duì)量子計(jì)算的可行性仍存在很多質(zhì)疑，特別是對(duì)退相干造成的量

子信息丟失是否能夠有效克服。隨后，量子計(jì)算發(fā)展的重要里程碑是量子糾錯(cuò)理論的

建立。

圖2IBM”50位量子計(jì)算機(jī)原型機(jī)

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圖3國(guó)產(chǎn)離子阱量子計(jì)算工程機(jī)外觀圖

目前對(duì)量子計(jì)算的理解而言，量子體系模擬仍然是主要的應(yīng)用領(lǐng)域。在量子

體系模擬的基礎(chǔ)匕可能會(huì)衍生出服務(wù)于藥物開(kāi)發(fā)、新材料、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的量子

計(jì)算技術(shù)，但需要清楚認(rèn)識(shí)到這些衍生應(yīng)用是遙遠(yuǎn)的可能性，而不是已經(jīng)或即將實(shí)

現(xiàn)的技術(shù)?？偟膩?lái)說(shuō)，對(duì)于量子計(jì)算的發(fā)展，我們需要有清晰的大局觀：前途一

定光明，但道路必定曲折。量子計(jì)算是一項(xiàng)革命性的技術(shù)，能夠在非常基礎(chǔ)的層面

改變。

2.26G通信技術(shù)

2.2.16G通信的定義

6G網(wǎng)絡(luò)與5G相比將會(huì)有巨大的革新，中國(guó)成立了1MT-2030(6G)推進(jìn)組,

發(fā)布《6G總體愿景與潛在關(guān)鍵技術(shù)》白皮書(shū)。美國(guó)成立了NextGAlliance,

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聚焦于研發(fā)、制造、標(biāo)準(zhǔn)化和商用整個(gè)周期。歐盟成立了Hexa-X6G項(xiàng)目，希

望引領(lǐng)6G網(wǎng)絡(luò)發(fā)展。

6G的愿景是：數(shù)字?jǐn)伾?，智慧泛在。相比?G,6G不僅要求更高的帶寬、

更低的時(shí)延和更高的可靠性，同時(shí)6G網(wǎng)絡(luò)會(huì)具備更多5G所沒(méi)有的數(shù)據(jù)形式，如

未來(lái)6G所傳輸?shù)拇罅咳梭w數(shù)字信息等。6G還對(duì)空天一體化提出了更高的要求，

實(shí)現(xiàn)更廣泛地滲透到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)以及各種垂直行業(yè)。

在6G時(shí)代，由于元宇宙、數(shù)字?jǐn)伾?、人工智能等技術(shù)的成熟，6G將實(shí)現(xiàn)無(wú)所

不在的連接和更深刻的體驗(yàn)。在通信網(wǎng)絡(luò)中所傳輸?shù)男畔?huì)更加敏感和實(shí)時(shí)，例如

車輛位置信息、控制信息，人的生物特征識(shí)別信息、家庭電器控制信息等。設(shè)備聯(lián)

網(wǎng)的規(guī)模、分布將更加廣泛，從外太空到深海，人、物都將可以通過(guò)6G隨時(shí)隨地

與互聯(lián)網(wǎng)相連。在這樣的情況下，惡意網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)可能會(huì)導(dǎo)致人們的財(cái)產(chǎn)、人身?yè)p失。

因此，6G在安全上要一開(kāi)始就考慮一個(gè)完善的架構(gòu)來(lái)應(yīng)對(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的挑戰(zhàn)。

2.2.26G通信當(dāng)前應(yīng)用

6G是立體的提升，將實(shí)現(xiàn)地面與太空、海洋的集成，實(shí)現(xiàn)“海陸空”一體

化。GG相對(duì)5G將有10700倍提不，關(guān)鍵性能指標(biāo)包括支持1Gbit/s的用戶體

驗(yàn)速率,ITbit/s的峰道速率，10?的Ous的時(shí)延，lGbit/(s?m2)的區(qū)域通信

流量，107臺(tái)/千米2的連接密度以及至少1000km/h的移動(dòng)性。

6G網(wǎng)絡(luò)在頻譜、編碼、天線等方面需要產(chǎn)生革命性的創(chuàng)新，潛在技術(shù)將包括

太赫茲(THz)通信、可見(jiàn)光通信(VLC)、新一代信道編碼技術(shù)、超大規(guī)模天線技

術(shù)、基于人工智能(AI)的無(wú)線通信技術(shù)、空天地海一體化通信等關(guān)鍵技術(shù).

6G將實(shí)現(xiàn)數(shù)字李竺、智慧泛在，未來(lái)的應(yīng)用場(chǎng)景包括全息交互、虛擬旅行、

沉浸式社交等。典型的6G新型應(yīng)用場(chǎng)景，包括進(jìn)一步增強(qiáng)的移動(dòng)寬帶(FeMBB,

furtherenhancednobilebroadband)、超大規(guī)模機(jī)器類型通信(11曲工，

ultra-massivemachine-typecommunications)增強(qiáng)型超可靠和低時(shí)延的

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通信(ERLLC,extremelyreliableandlow-latencycommunications)、

長(zhǎng)距離和高移動(dòng)性通信(LD11MC,

long-distanceandhigh-mobi1itycommunications)以及超低功耗通信

ELPC,extremelylow-powercommunications)。

2.2.36G通信未來(lái)預(yù)測(cè)

6G技術(shù)預(yù)計(jì)在2030年左右投入市場(chǎng)，這對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)會(huì)是一個(gè)新的機(jī)會(huì)和挑

戰(zhàn)。從應(yīng)用來(lái)看，5G開(kāi)啟了通信技術(shù)融入千行百業(yè)的序幕，5.5G進(jìn)一步把5G

的技術(shù)發(fā)揮到極致，未來(lái)幾年，5.5G定義與部署以及6G的研究與定義將會(huì)同時(shí)

進(jìn)行，6G將實(shí)現(xiàn)對(duì)5.5G超越，深層次的融入到所有人的生產(chǎn)、生活之中。

6G面臨的技術(shù)環(huán)境將會(huì)更加復(fù)朵，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、算力網(wǎng)絡(luò)、A1、區(qū)塊鏈、

邊緣計(jì)算、數(shù)字?jǐn)伾?、元宇宙等都?huì)帶來(lái)影響。對(duì)6G安全來(lái)講，量子通信、內(nèi)生

安全、AI安全是都將是對(duì)6G產(chǎn)生直接影響的安全技術(shù)。

6G將實(shí)現(xiàn)空天地海的一體化通信架構(gòu)，在低軌衛(wèi)星大規(guī)模部署的同時(shí)，高軌

衛(wèi)星、無(wú)人機(jī)與高空平臺(tái)，會(huì)成為6G的補(bǔ)充。AI引入網(wǎng)元，并與邊緣計(jì)算、云

計(jì)算融合起來(lái)構(gòu)建智慧內(nèi)生的通信網(wǎng)絡(luò)體系。算力網(wǎng)絡(luò)概念深入云網(wǎng)邊并統(tǒng)編

排，6G時(shí)代網(wǎng)絡(luò)與算力融為一體，形成空天地一體的算力網(wǎng)。

6G時(shí)代，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量預(yù)計(jì)達(dá)到800億臺(tái)，大量聯(lián)網(wǎng)設(shè)備帶來(lái)新的安全挑

戰(zhàn)。網(wǎng)絡(luò)通信依賴的重要算法，如橢圓曲線密碼系統(tǒng)(ECCs)等密碼算法，在未來(lái)

量子計(jì)算技術(shù)的性能提升下，將不再安全，而必須用后量子密碼技術(shù)替代。

2.3人工智能

2.3.1人工智能的定義

人工智能(ArtificialIntelligence,簡(jiǎn)稱AI)是指通過(guò)計(jì)算機(jī)等技術(shù)手

段模擬、延伸和拓展人類的智能，使計(jì)算機(jī)具備像人類一樣的思維模式、感知、

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推理、學(xué)習(xí)、判斷和決策能力。人工智能之父馬文?明斯基（MarvinMinsky）

將其定義為：“人工智能是關(guān)于讓機(jī)器勝任需要人類智慧才能完成的任務(wù)的科

學(xué)。。人工智能通常分為弱人工智能和強(qiáng)人工智能。AT的研究經(jīng)歷了以下的

歷程：

早期探索（1950年代-I960年代）：在這個(gè)階段，研究人員開(kāi)始嘗試創(chuàng)建可

以模仿人類智能的計(jì)算機(jī)程序。1956年，達(dá)特茅斯會(huì)議被認(rèn)為是人工智能領(lǐng)域

的起點(diǎn)。

知識(shí)推理與專家系統(tǒng)（1970年代-1980年代）：人們嘗試使用可編程規(guī)則和

知識(shí)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能。專家系統(tǒng)是其中的重要成果，它通過(guò)存儲(chǔ)和應(yīng)用領(lǐng)域?qū)＜业?/p>

知識(shí)，來(lái)模擬專家的決簧過(guò)程，解決特定問(wèn)題。即“符號(hào)主義”的技術(shù)路線。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1980年代）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了人腦神經(jīng)元之間的連接和傳遞信

息的方式，使得計(jì)算機(jī)可以通過(guò)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器

學(xué)習(xí)成為AI的重要組成部分?！奥?lián)結(jié)主義”的技術(shù)路線開(kāi)始成為主流。

過(guò)度推廣與失落（1990年代）：在20世紀(jì)90年代初，人們對(duì)于AI的期望

過(guò)高，并出現(xiàn)了所謂的“AI寒冬”，許多項(xiàng)目失敗或被擱置。

深度學(xué)習(xí)與多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2010年代至今）：深度學(xué)習(xí)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)

絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它通過(guò)多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)模擬人腦的工作原理“深度

學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了重大突破。深度學(xué)習(xí)成為

AI研究的主流。

2016年3月，DeepMiiid公司的AlpliaGoAI系統(tǒng)擊敗了韓國(guó)頂級(jí)職業(yè)圍棋棋

手李世石。2017年5月AlphaGo又戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍柯潔，轟動(dòng)了世界。

AlphaGo的成功引發(fā)了全球范圍內(nèi)的第三次人工智能浪潮。主要國(guó)家紛紛將人工智

能列為國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成部分，包括中國(guó)、美國(guó)、加拿大、法國(guó)、德國(guó)、英國(guó)、

阿聯(lián)酋、日本、韓國(guó)和新加坡等國(guó)家。

大模型（2020年代至今）：隨著計(jì)算機(jī)算力的大幅提高，人們開(kāi)始思索,

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如果將神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的神經(jīng)元數(shù)量和連接參數(shù)增加到人腦的水平，會(huì)出現(xiàn)什么

樣的奇跡？于是，對(duì)AI大模型的研究開(kāi)始加速。

1LLM(LargeLanguageModel)是指基于語(yǔ)言模型的研究，旨在通過(guò)訓(xùn)練大

規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)言的統(tǒng)計(jì)規(guī)律和語(yǔ)義表示。其中，BERT.GPT和XLNet

等模型大幅提升了自然語(yǔ)言處理任務(wù)的性能，并在諸如問(wèn)答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯

和文本生成等方面取得了突破。

i2020年5月，美國(guó)OpenAI公司發(fā)布了GPT-3模型，一個(gè)有96層神經(jīng)元、

1750億參數(shù)的生成式LLMGPT(GenerativePre-trainedTransforner)

使用變壓器(Transformer)架構(gòu)來(lái)生成自然語(yǔ)言文本。這是一個(gè)強(qiáng)大的人

工智能聊天機(jī)器人，可以根據(jù)用戶的提問(wèn)生成內(nèi)容。它具備廣博的知識(shí)，涵蓋

了IT、科學(xué)、法律、醫(yī)學(xué)、詩(shī)歌和繪畫(huà)等各個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，而且文筆流暢。甚至

可以編寫(xiě)計(jì)算機(jī)程序。可以生成更長(zhǎng)、更準(zhǔn)確、更有邏輯性的文本。2023年2

月ChatGPT引爆全球。

3隨后發(fā)布的GPT-4模型有120層，每層約150億個(gè)參數(shù)，總共約1.8萬(wàn)

億個(gè)參數(shù)，是GPT-3的10倍多。11月7日，OpenAI發(fā)表了GPT-4Turbo模型,

功能更強(qiáng)大。成為真正的多模態(tài)生成式AT模型?？梢暂斎牒洼敵鰣D像、音頻、

視頻、文本。更大規(guī)模的GPT-5也正在訓(xùn)練中。

ChatGTP的成功在全球范圍里引發(fā)了百模大戰(zhàn)。大模型的研究也成為當(dāng)今人工

智能發(fā)展的主流趨勢(shì)，如BERT、Gemini等多模態(tài)LLM展現(xiàn)了巨大的潛力，為自

然語(yǔ)言處理領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的變革。

2.3.2人工智能的應(yīng)用

當(dāng)前，AI技術(shù)已經(jīng)滲透到各行各業(yè)，AI正在改變我們的世界。

如：數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)、在醫(yī)療領(lǐng)域、在金融領(lǐng)域、教育領(lǐng)域、自動(dòng)駕駛的前沿探索、物

聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等領(lǐng)域；還有：科研領(lǐng)域、軍事國(guó)防領(lǐng)域、司法領(lǐng)域、工業(yè)、能源、

電力、交通、口、網(wǎng)絡(luò)安全等各個(gè)領(lǐng)域都在越來(lái)越多地?fù)肀I技術(shù)。

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總的來(lái)說(shuō)，人工智能技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了快速和廣泛的應(yīng)用和發(fā)展，同時(shí)這

也需要人們關(guān)注其帶來(lái)的倫理和法律問(wèn)題，以確保其合法和公正的應(yīng)用。

2.3.3人工智能的未來(lái)預(yù)測(cè)

盡管人工智能在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，包括以ChatGPT為代表的生成式

AI也取得了巨大的成功，但它們?nèi)耘f屬于弱AI,因?yàn)橹荒M了人的右半腦的思維

模式。經(jīng)常被圖靈獎(jiǎng)得主和學(xué)者們指出的問(wèn)題和不足包括：①不能處理因果關(guān)系、

②缺乏可解釋性、③常常會(huì)產(chǎn)生“幻覺(jué)”，一本正經(jīng)地胡說(shuō)八道、④“文學(xué)博士的

語(yǔ)文，小學(xué)生的算術(shù)”、⑤無(wú)法處理動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)；⑥不能輸出精準(zhǔn)結(jié)果，只能是概

率的等等。

強(qiáng)人工智能成為AI發(fā)展的下一個(gè)里程碑。圖靈獎(jiǎng)得主、院士、研究者們從計(jì)

算機(jī)科學(xué)角度提出強(qiáng)人工智能必須具備的特質(zhì)：①新的A1理論體系、②動(dòng)力學(xué)系

統(tǒng)模擬(DynamiceSystem)、③因果關(guān)系(Cause-effectrelations)和推理、

④可解釋性(Explainable)、⑤人類左右腦(Left-RightBrain)思維方式,⑥

新機(jī)器學(xué)習(xí)算法(NewMachineLearningAlgorithms)等。

《思考，快與慢Thinking,左半腦右半腦左右的分工理論’：

FastandSlow>：美國(guó)丹尼美國(guó)心理生物學(xué)家

爾?B?尼坦(Daniel邏輯信息處理直覺(jué)信息處理斯保里聞士(Roger

Kahneman)牧授.獲2002LogicalInformationIntuitionInformationWolcottSperry.

年的諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。1913.8.201994.4.17

科學(xué)的、數(shù)學(xué)的藝術(shù)的.文學(xué)的

“系統(tǒng)「依賴記憶、經(jīng)驗(yàn)和)通過(guò)著名的割裂

局部的、戰(zhàn)術(shù)的全局的.戰(zhàn)略的

直覺(jué)能部迅速作出反應(yīng).腦實(shí)驗(yàn).證實(shí)了大

"系統(tǒng)2用意識(shí)的通過(guò)理性的.分析的直感的、經(jīng)輪的腦不對(duì)稱性的.左燈

注意力來(lái)分析和解決問(wèn)題推理的、序列的形象的.感性的&分工理論?.因此

.并作出決定,它比較慢集中注意力的斤意做行為不假思索的潛意識(shí)行為.榮獲1981年諾貝爾生

.不容妙出錯(cuò).決策：慢決策：快理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng).

圖4人腦的思維模式

左右腦AI的研究，從理論到實(shí)踐，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的突破。原中科院的Dr.Gao

在日本早稻田大學(xué)博士論文中提出了左右腦型人工智能(Left-RightBrainAl)

的原型理論，可以讓計(jì)算機(jī)像人腦一樣：可以同時(shí)使用左半腦和右半腦、同時(shí)處理

邏輯的和直覺(jué)的兩類不同性質(zhì)的信息；并建立了腦腫臟體模型，首次解決了左右

腦信息交互的難題。又實(shí)現(xiàn)了左右腦AI的機(jī)滯學(xué)習(xí)算法。這種左右腦AI還具

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有處理因果關(guān)系、動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)、可解釋性等強(qiáng)人工智能所必需的特質(zhì)。

這種左右腦AI研究已經(jīng)落地。1998年曾作為日本政府項(xiàng)目，與日本早稻田

大學(xué)和豐m汽車公司合作，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)為日本豐m汽車公司構(gòu)建了基于左右腦AI

的G-MOS動(dòng)態(tài)模型，在世界上首次使用“左右腦AT模型+實(shí)際數(shù)據(jù)”證明了計(jì)算

機(jī)可以像人腦那樣工作：左腦（邏輯信息）+右腦（直感信息）+機(jī)器學(xué)習(xí)-＞意識(shí)

決定。該左右腦AI模型可以高精度預(yù)測(cè)生產(chǎn)線的故障率，平均提高了汽車自動(dòng)

生產(chǎn)線的信賴性（46%UP）,同時(shí)又大幅降低了維修保養(yǎng)成本（31%Down）,提高了工

廠生產(chǎn)力。更證明了左右腦AI的可用性、實(shí)用性和通用性。獲日本99'PM行業(yè)

大獎(jiǎng)。

與現(xiàn)在的基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)+機(jī)器學(xué)習(xí)、只擅長(zhǎng)直覺(jué)信息處理的單腦型人工智

能（弱人工智能）相比，這種左右腦AI更接近人類的思維方式。人類向“強(qiáng)人

工智能”的時(shí)代又邁出了里程碑式的一步。

2.4云原生

2.4.1云原生的定義

在經(jīng)歷了云服務(wù)技術(shù)興起、容港和微服務(wù)普及、容器編排kubernetes誕生

之后，在軟件工程領(lǐng)域需要一種能描述新的應(yīng)用架構(gòu)定義，幫助人們更快更好地構(gòu)

建和管理業(yè)務(wù)應(yīng)用。云原生概念應(yīng)運(yùn)而生，然后快速發(fā)展成熟。從最早模糊的微

服務(wù)云原生架構(gòu)、到CNCF成立對(duì)云原生首次定義：應(yīng)用容器化、面向微服務(wù)架

構(gòu)、應(yīng)用支持容器編排和調(diào)度、再到CNCF從理念的角度重定義云原生，迄今為

止還在不斷發(fā)展，理念邊界不斷覆蓋到軟件工程、IT基礎(chǔ)設(shè)施、云平臺(tái)等各個(gè)

領(lǐng)域。

2015年P(guān)ivotal公司的MattStine在《遷移到云原生應(yīng)用架構(gòu)》一書(shū)中,

探討了云原生應(yīng)用架構(gòu)的特征，將這些特征歸納為12個(gè)方面：代碼、依賴、配

置、后端服務(wù)、編譯發(fā)布運(yùn)行、進(jìn)程、端口綁定、并發(fā)、易處置、開(kāi)發(fā)/生產(chǎn)環(huán)

境一致、日志、管理進(jìn)程，這些特點(diǎn)較多，而且每個(gè)特點(diǎn)的定義都比較復(fù)雜，并

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沒(méi)有得到廣泛傳播，但這可以認(rèn)為是云原生定義的一個(gè)早期探索。

2015年Google主導(dǎo)成立了CNCF

(TheCloudNativeComputingFoundaticn)云原生基金協(xié)會(huì)。2016年

(MF正式對(duì)云原生進(jìn)行了定義，包含三個(gè)方面：應(yīng)用容器化、面向微服務(wù)架構(gòu)、支

持容器的編排和調(diào)度。這時(shí)的定義主要包含了兩大技術(shù)容器編排和微服務(wù)，但是并

不足以描述云原生的本質(zhì)特征。

2018年云原生概念不斷越來(lái)越大，早期的定義己經(jīng)變成了約束。CNCF迸行了

重新定義：云原生技術(shù)有利于各組織在公布云、私有云和混合云等新型動(dòng)態(tài)環(huán)境中，

構(gòu)建和運(yùn)行可彈性擴(kuò)展的應(yīng)用。新的定義不再局限于特定的技術(shù)，而是從底層核心理

念出發(fā)，對(duì)云原生進(jìn)行思考和定義。此后云原生一直在不斷快速發(fā)展，已經(jīng)不局限于

某一項(xiàng)或多項(xiàng)技術(shù)，更多的是從應(yīng)用研發(fā)、運(yùn)行、維護(hù)效率的角度出發(fā)，通過(guò)各種

方法對(duì)應(yīng)用全生命周期進(jìn)行提升。

圖5云原生技術(shù)

云原生代表技術(shù)除了CNCF的定義：容器、服務(wù)網(wǎng)格、微服務(wù)、不可變基礎(chǔ)設(shè)

施和聲明式API外。從普遍認(rèn)知來(lái)看，還包括DevOps.kubernetes容器編排、云

基礎(chǔ)設(shè)施"這此技術(shù)都是在軟件T程領(lǐng)域經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期積累形成的，為云原牛應(yīng)用

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獨(dú)特的敏捷性、可擴(kuò)展性優(yōu)勢(shì)。能夠極大地提高研發(fā)和運(yùn)維效率、運(yùn)行資源利用

率、業(yè)務(wù)交付速度和質(zhì)量。

2.4.2云原生的應(yīng)用

云原生能夠幫助企業(yè)在開(kāi)發(fā)和上線效率提升、業(yè)務(wù)敏捷性、降低IT基礎(chǔ)設(shè)

施成本、基礎(chǔ)設(shè)施標(biāo)準(zhǔn)化和可移植性等方面帶來(lái)顯著的價(jià)值。這些優(yōu)勢(shì)能夠極大地

增強(qiáng)企業(yè)在數(shù)字技術(shù)時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)力。

云原生技術(shù)的最典型應(yīng)用就是通過(guò)容器構(gòu)建應(yīng)用，kubernetes進(jìn)行編排。

通過(guò)容器構(gòu)建應(yīng)用能夠極大地提高應(yīng)用的部署效率，實(shí)現(xiàn)一次編譯，處處運(yùn)行。單

一容器難以構(gòu)建一個(gè)完整的應(yīng)用，kubernetes容器編排技術(shù)實(shí)現(xiàn)了多容器自動(dòng)化

編排，只要完成編排描述文件，就能夠在任意kubernetes集群自動(dòng)化部署，從此

業(yè)務(wù)應(yīng)用才真正實(shí)現(xiàn)了可移植。容器技術(shù)的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)就是資源隔離，能夠大幅

提高計(jì)算資源的利用率，降低IT基礎(chǔ)設(shè)施成本。

早*Devjprt.Ops1m■時(shí)代

圖6云原生DevOps全流程

DevOps理念出現(xiàn)在云原生技術(shù)之前，但一直難以完全實(shí)現(xiàn)，更多關(guān)注在設(shè)計(jì)、

編碼、測(cè)試、編譯方面，直到云原生出現(xiàn)，彌補(bǔ)了發(fā)布、部署、運(yùn)維、監(jiān)控自動(dòng)化

流程，DevOps才真正實(shí)現(xiàn)了全流程自動(dòng)化，整個(gè)流程才真正運(yùn)行起來(lái)。研發(fā)人員

從代碼提交開(kāi)始，就能自動(dòng)化構(gòu)建業(yè)務(wù)進(jìn)程，打包成容器，通過(guò)

kubernetes進(jìn)行編排部署，全流程都無(wú)須干預(yù)，真正實(shí)現(xiàn)了開(kāi)發(fā)上線一鍵執(zhí)行，

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能夠極大提高研發(fā)敏捷性。

微服務(wù)和服務(wù)網(wǎng)格為企業(yè)在業(yè)務(wù)靈活性、擴(kuò)展性上提供了極大幫助。通過(guò)抽

象服務(wù)公共邏輯，形成微服務(wù)網(wǎng)關(guān)和服務(wù)網(wǎng)格，能夠讓企業(yè)研發(fā)人員更多地關(guān)注

自身業(yè)務(wù)本身，無(wú)須關(guān)注微服務(wù)之間的調(diào)用、隔離、部署等。而且微服務(wù)和服務(wù)

網(wǎng)格具有更好的可觀測(cè)性，業(yè)務(wù)運(yùn)行狀態(tài)都能夠直觀展示。

2.4.3云原生的未來(lái)趨勢(shì)

經(jīng)歷了爆炸增長(zhǎng)期，云原生核心技術(shù)功能逐漸穩(wěn)定，已經(jīng)逐漸形成事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。向

下屏蔽IT基礎(chǔ)設(shè)施差異，向上抽象業(yè)務(wù)公共邏輯，標(biāo)準(zhǔn)化云原生能夠有效地提高

業(yè)務(wù)的可移植性，解除廠商技術(shù)綁定，激活1T資源流通性，快速在不同的IT基礎(chǔ)

設(shè)施之間選擇最適合的業(yè)務(wù)運(yùn)行環(huán)境。因此玄原生的未來(lái)趨勢(shì)的核心方向就是通過(guò)

改變應(yīng)用構(gòu)建、部署、運(yùn)行方式，解耦應(yīng)用運(yùn)行環(huán)境綁定，從而在整個(gè)應(yīng)用生命周

期提高生產(chǎn)效率，降低資源消耗。具體有如下幾點(diǎn)：

?多云和混合多云普及：在云原生之前，業(yè)務(wù)應(yīng)用和底層計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)

都有很強(qiáng)的綁定關(guān)系，雖然企業(yè)基于容災(zāi)、可靠性、隱私性需求會(huì)在多個(gè)

地域進(jìn)行應(yīng)用規(guī)劃部署，但是往往由丁?遷移困難，并不能很好地利用云的

靈活性。未來(lái)企業(yè)應(yīng)用會(huì)越來(lái)越多地真正在多云部署、動(dòng)態(tài)調(diào)整、靈活擴(kuò)

縮容。

?微服務(wù)和服務(wù)網(wǎng)格興起：隨著云原生的發(fā)展，微服務(wù)和服務(wù)網(wǎng)格越來(lái)越標(biāo)

準(zhǔn)化，運(yùn)維成本越來(lái)越低，隨時(shí)都能快速部署、調(diào)用各種功能完善的微服務(wù),

整個(gè)數(shù)字技術(shù)世界正在不斷向著一體化演進(jìn).

?持續(xù)交付部署效率進(jìn)一步提升：云原生kubernetcs打通了部署和運(yùn)維自

動(dòng)化流程，自動(dòng)化CI/CD正變得越來(lái)越流行，更快的應(yīng)用交付速度、更高

的軟件質(zhì)量，不斷形成正反饋，加速企業(yè)數(shù)字技術(shù)的發(fā)展。

?無(wú)服務(wù)計(jì)算應(yīng)用廣泛：為了進(jìn)一步提高應(yīng)用交付速度，研發(fā)人員只需要研

發(fā)代碼，其他都能夠自動(dòng)運(yùn)行管理的無(wú)服務(wù)計(jì)算越來(lái)越受歡迎。這種模式

25

可以進(jìn)一步提高研發(fā)效率和資源利用率，而且隨著技術(shù)發(fā)展啟動(dòng)速度、首

次響應(yīng)速度也得到了大幅優(yōu)化，在越來(lái)越多的場(chǎng)景得到應(yīng)用。

總的來(lái)說(shuō)，云原生應(yīng)用正在改變我們創(chuàng)建、部署和運(yùn)行應(yīng)用程序的方式。我們

可以預(yù)期云原生將持續(xù)推動(dòng)數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新和進(jìn)步。

2.5數(shù)字季生

2.5.1數(shù)字?jǐn)伾亩x

關(guān)于數(shù)字?jǐn)伾?，很多組織都給出了自己的定義。Gartner對(duì)數(shù)字?jǐn)伾慕忉?/p>

為：數(shù)字李生是現(xiàn)實(shí)世界實(shí)體或系統(tǒng)的數(shù)字表示形式。數(shù)字李生的實(shí)現(xiàn)是一個(gè)封裝

的軟件對(duì)象或模型，它反映了獨(dú)特的物理對(duì)象、流程、組織、人員或其他抽象。來(lái)自

多個(gè)數(shù)字?jǐn)伾臄?shù)據(jù)可以聚合為跨多個(gè)現(xiàn)實(shí)世界實(shí)體（如：發(fā)電廠或城市）及

其相關(guān)流程的復(fù)合視圖；麥肯錫對(duì)數(shù)字李生的解釋為：數(shù)字季生是物理對(duì)象、人

或過(guò)程的數(shù)字表示形式，在其環(huán)境的數(shù)字版本中進(jìn)行了上下文化。數(shù)字李生可以幫

助組織模擬真實(shí)情況及其結(jié)果，最終使其做出更好的決策；IBM認(rèn)為："數(shù)字李生

是一種旨在精確反映物理對(duì)象的虛擬模型”。

在此，我們將數(shù)字學(xué)生定義為：數(shù)字季生是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行抽象并完成數(shù)字表

示與交互，它能夠精確、真實(shí)的反映現(xiàn)實(shí)世界的變化過(guò)程與結(jié)果。

2.5.2數(shù)字?jǐn)伾膽?yīng)用

普遍被接受的數(shù)字季生概念起源于美國(guó)宇航局阿波羅計(jì)劃，在阿波羅計(jì)劃中

美國(guó)宇航局構(gòu)建了多個(gè)相同的航天器，其中一個(gè)發(fā)射到太空，其余的則留在地球

上用于反映太空中航天器的工作狀態(tài)和操作試驗(yàn)。2011年，NASA首次使用了

DigitalTwin（數(shù)字李生）一詞，并將其描述成一種反映現(xiàn)實(shí)世界狀態(tài)的綜合

載體。2016年，Gartner將數(shù)字李生放進(jìn)當(dāng)年的十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢(shì)，這一技

術(shù)開(kāi)始受到全球范圍的廣泛關(guān)注。

26

后業(yè)應(yīng)用層智能制造理用健康智慝城市智慧建筑理基能源

V

描述?診斷預(yù)測(cè)決策R云

A

R步

M

R、

模型構(gòu)建層與大

金模(A)人

(VR/AR3D/CAD)數(shù)

仿真分析層工

據(jù)

智

能

一

一5

G

數(shù)據(jù)互動(dòng)層傳輸4G/5G/GPRS/Etheniet/NB-loTRS485/M-Bus/HPLC/LoRa/RFA

一3

采集PLDNTC/SCADA儀器儀表傳意器ZigBz

物

邊

聯(lián)

緣

網(wǎng)

計(jì)

工業(yè)設(shè)備城市建筑交通工具醫(yī)療設(shè)備

算

基礎(chǔ)支撐層I機(jī)床II儀器儀表II路燈II電梯II汽車口離鐵動(dòng)車II智能可穿藏設(shè)備

泵II注一機(jī)II公共設(shè)*1I骯空航天…

圖7數(shù)字空生生態(tài)系統(tǒng)

數(shù)字?jǐn)伾夹g(shù)給研究對(duì)象（例如：航天器）裝配與期望受控功能相關(guān)的傳感

器，生成與現(xiàn)實(shí)世界各個(gè)方面狀態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)（例如：輸出功率、飛行姿態(tài)、環(huán)境

溫度等等），并將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至處理系統(tǒng)并應(yīng)用于數(shù)字副本，虛擬模型基于相

關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬執(zhí)行，研究與功能和性能相關(guān)的問(wèn)題并生成可能的改進(jìn)方案。數(shù)

字?jǐn)伾鷩捎秒p向信息流設(shè)計(jì)，即傳感器可以向處理系統(tǒng)提供相關(guān)數(shù)據(jù)，處理系

統(tǒng)也可以將其得出的研究成果與源對(duì)象進(jìn)行共享，例如下表1：

計(jì)構(gòu)建運(yùn)行維護(hù)

文檔管理PLMPLM運(yùn)行手冊(cè)服務(wù)記錄

模型物理屬性預(yù)測(cè)優(yōu)化診斷

模擬設(shè)計(jì)模擬虛擬調(diào)試

3D表示設(shè)計(jì)圖生產(chǎn)手冊(cè)服務(wù)手冊(cè)

27

數(shù)據(jù)模型工程數(shù)據(jù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)

可視化顯示運(yùn)行狀態(tài)顯示健康狀態(tài)

模型同步實(shí)時(shí)行動(dòng)模型反演

連接分析運(yùn)行KPIs資產(chǎn)健康KPIs

表1數(shù)字?jǐn)伵?示例

數(shù)字?jǐn)伾ńM件攣生、資產(chǎn)攣生、系統(tǒng)李生和流程攣生4種主要類型：

?組件攣生：組件攣生是數(shù)字?jǐn)伾幕締卧?，是系統(tǒng)或產(chǎn)品單個(gè)組成部分

（例如：齒輪）的數(shù)字表示。

?資產(chǎn)攣生：兩個(gè)或多個(gè)組件一起組成資產(chǎn)，資產(chǎn)攣生用于研究組件之間的協(xié)

同。

?系統(tǒng)攣生：也稱為單元攣生，系統(tǒng)攣生則將單獨(dú)的產(chǎn)品建模為更大系統(tǒng)，

研究不同資產(chǎn)匯聚在一起工作時(shí)的交互。通過(guò)系統(tǒng)季生，可以研究資產(chǎn)

相互交互的關(guān)系，從而提高生產(chǎn)力和效率。

?流程攣生：流程攣生是協(xié)同工作的系統(tǒng)的數(shù)字表示形式（例如：系統(tǒng)攣生

對(duì)生產(chǎn)線進(jìn)行建模，流程攣生則對(duì)整個(gè)工廠進(jìn)行建模，包括工廠車間操作

機(jī)器的員工）。流程攣生可幫助確定最終影響整體效率的精確時(shí)間控制方

案。

利用數(shù)字?jǐn)伾軌蚋咝У匮芯亢驮O(shè)計(jì)產(chǎn)品，真實(shí)反映和監(jiān)控生產(chǎn)系統(tǒng)，在

整個(gè)生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)流程中獲得和保持高效率，以及對(duì)立品進(jìn)行生命周期管理。數(shù)字?jǐn)?/p>

生具有的種種優(yōu)點(diǎn)，獲得了眾多企業(yè)利組織的關(guān)注。然而，并不是所有對(duì)象都能達(dá)到

足夠的復(fù)雜程度，需要數(shù)字季生技術(shù)中所必需的密集、頻繁的傳感器數(shù)據(jù)流?？紤]到

投資回報(bào)（ROI）,當(dāng)前應(yīng)用數(shù)字李生的背景往往基于實(shí)體規(guī)模較大，或者涉及

生命或人身安全的項(xiàng)目（例如：航天工業(yè)、核工業(yè)、汽車制造、飛機(jī)制

28

造、建筑工程、發(fā)電廠等行業(yè)）。

2.5.3數(shù)字?jǐn)伾内厔?shì)

數(shù)字?jǐn)伾袌?chǎng)正在經(jīng)歷迅猛發(fā)展期，根據(jù)統(tǒng)計(jì)，2021和2022年的北美數(shù)字

攣生市場(chǎng)分別達(dá)