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1、2024年数字技术趋势与安全1数字技术的发展现状101.1 数字技术的概述101.2 数字技术带来的机会和安全挑战111.3 数字技术的迅猛进步和广泛应用深刻影响社会、经济和科技1222024年十大数字技术趋势132.1 量子计算132.1.1 量子计算的定义132.1.2 量子计算的应用142.1.3 量子计算的未来预测152.2 6G通信技术162.2.1 6G通信的定义162.2.2 6G通信当前应用172.2.3 6G通信未来预测182.3 人工智能182.3.1 人工智能的定义182.3.2 人工智能的应用202.3.3 人工智能的未来预测212.4 云原生222.4.1 云原生的定
2、义222.4.2 右原生的应用242.4.3 云原生的未来趋势252.5 数字挛生262.5.1 数字挛生的定义262.5.2 数字挛生的应用262.5.3 数字挛生的趋势292.6 隐私保护312.6.1 隐私保护技术的定义312.6.2 隐私保护技术应用312.6.3 隐私保护未来预测322.7 Web4.0332.7.1 WEB4.0技术的定义332.7.2 WEB4.0技术应用342.7.3 WEB4.0的技术预测352.8 卫星通讯352.8.1 卫星通讯的定义352.8.2 卫星通讯的应用362.83卫星通讯的趋势372.9 算力网络382.9.1 算力网络的定义382.9.2 算
3、力网络当前应用382.9.3 算力网络未来预测402.10 物联网技术412.10.1 物联网技术的定义412.10.2 物联网技术当前应用432.10.3 物联网技术未来预测4332024数字技术的安全挑战453.1 量子计算的安全挑战453.2 6G通信技术的安全挑战463.3 人工智能的安全挑战473.4 云原生的安全挑战493.5 数字挛生的安全挑战513.6 隐私保护的安全挑战523.7 Web4.0的安全挑战533.8 卫星通讯的安全挑战553.9 算力网络的安全挑战573.10 物联网技术的安全挑战584应对策略与案例研究594.1 量子计算的安全应对策略及案例594.2 6G通
4、信技术的安全应对策略及案例624.3 人工智能的安全应对策略及案例644.4 云原生的安全应对策略及案例664.5 数字挛生的安全应对策略及案例694.6 隐私保护的安全应对策略及案例724.7 Web4.0的安全应对策略及案例744.8 卫星通讯的安全应对策略及案例754.9 算力网络的安全应对策略及案例784.10 物联网技术的安全应对策略及案例815总结841数字技术的发展现状1.1 数字技术的概述“数字技术”并不是凭空创造而出，而是随着互联网的迭代与发展，在市场需求中应运而生出来的一门技术。它是指组织在处理或存储数据和完成许多其他功能时所应用的电子工具、设备、系统和资源，目的在于提高组
5、织与员工的生产力和效率。此外，数字技术包含传统意义上的信息化技术、互联网技术等较为耳熟能详、广为认知的概念与领域，也包含诸如大语言、数字挛生、虚拟仿真、量子计算等新兴或尚处于实验室，甚至理论阶段的技术。目前，谈到数字技术时候，涉及的重点范畴主要包括但不局限于： 商业技术：帮助企业提升运营，如数字营销、数据管理等。 IT-信息技术：涵盖硬件、软件等，使得数据收集、存储和传输更加高效。 通信技术：如5G、6GWi-Fi蓝牙等，支持数字化通信。 IOT一物联网技术：提升工业网络智能化和效率。 自适应人工智能/超级智能：如聊天机器人、自动驾驶汽车等，基于AI的技术应用。 教育技术：基于计算机的教学和在
6、线资源，改变传统教学模式。 区块链技术：安全的网络加密系统，适用于多种业务场景。在过去的数十年中，企业越来越依赖各种各样的数字技术实现降本增效，更新换代，从激烈的商业竞争中脱颖而出。从使用芯片和PlN阅读器的街角小店，到推出DAP以辅助超级应用程序的复杂系统的大型企业，数字技术是诸多企业成功的关键。它帮助企业简化运营，提高生产力，改善客户体验。通过应用各类与企业商业模式、业务逻辑相吻合的数字技术，企业可以在其行业中获得竞争优势，并取得更大的成功。数字技术使公司能够以越来越低的成本提供更好的产品或服务，从而保持领先地位。1.2 数字技术带来的机会和安全挑战随着数字技术的迅猛发展，所面临的安全挑战
7、日益增多且变得复杂。个人信息泄露、企业数据安全威胁,、网络攻击以及数字诈骗的频发，均是数字化环境中不容忽视的安全风险。数字化进程不仅代表着技术的创新，也意味着安全挑战的不断升级。国家的数字化战略、企业的数字化转型、个人的数字生活等，已深入渗透至社会的各个方面。伴随而来的安全问题不再仅限于传统网络安全的范畴，而是拓展至数据安全、智能设备安全及与数字身份相关的安全问题。数字化发展的快速与广泛性，直接加剧了安全风险的严重性，使得数字安全成为亟待解决的重要问题。历史上，技术变革与社会变迁紧密相关。从Schumpeter的创新理论到创造性破坏理论，均揭示了技术变革与社会经济、军事、文化和政治的深刻联系。
8、每次工业革命，从蒸汽机、内燃机、信息科技到当今的人工智能、清洁能源等，均引领了社会变迁的潮流。然而，这些变革在创造新机遇的同时，也带来了金融泡沫、经济衰退和社会危机等破坏性后果。特别是在数字时代，自2002年以来，全球数据信息的存储方式从模拟转向数字，信息传输与存储能力呈指数级增长。伴随着这一发展，数字技术带来的安全挑战日益突出，例如CIH病毒、震网病毒等重大网络安全事件，以及斯诺登事件暴露的全球监视网络问题，均反映了网络空间安全的重要性。近年来，受国际政治局势影响，众多国家加强网络安全建设，出台战略规划，推动零信任、量子技术等新兴技术研发，同时完善网络安全机构体系。例如，美国发布了首席信息官
9、战略、云计划和零信任战略，旨在通过信息技术和资源共享降低研发成本，抢占未来网络空间作战的制高点。此外，量子通信和量子计算等新兴技术正逐渐成为未来安全通信的关键基础设施。然而，这些技术的发展也对现有的密码体系构成挑战。面对这些挑战，中国可以借鉴西方国家的发展思路，加强产学研用的协调合作,在网络安全新兴技术领域加速技术升级，利用零信任、量子、5G、云计算等技术提升网络安全防御能力。同时，应合理布局新兴技术，关注技术交叉融合带来的安全机遇，并推行零信任防护理念，实施以数据为中心的网络安全策略。1.3 数字技术的迅猛进步和广泛应用深刻影响社会、经济和科技数字技术涵盖计算机硬件、软件开发、互联网和通信技
10、术等领域。在硬件方面，计算机性能飞速提升，从超级计算机到智能设备都在改进。软件开发方面，开源软件、云计算和分布式系统提高了效率。互联网和5G技术的普及加速信息传输速度。数字技术已渗透医疗、金融、制造业、教育、交通、娱乐等领域。医疗领域数字技术使医疗记录电子化、诊断更准确，促进了远程医疗。金融领域数字支付和区块链改变了交易和金融体系。这种迅猛发展不仅仅是技术领域，也深刻影响社会、经济和科技生态系统。在社会层面，改变了社交、媒体消费和信息获取方式;经济上推动创新、提高生产力，催生新商业模式如共享经济和电子商务；科技上推动人工智能、大数据分析、机器学习等技术出现。22024年十大数字技术趋势2.1
11、量子计算2.1.1 量子计算的定义传统计算机采用二进制的数字电子方式进行运算，仅能够表示0和I两种状态。量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式,它以量子比特为基本单元，利用量子叠加和量子纠缠的特性，能够同时表示多个量子态的叠加。量子计算机的架构与传统计算机完全不同，它主要包含两个部分，一个是量子芯片支持系统，用于提供量子芯片所必需的运行环境；另一个是量子计算机控制系统，用于实现对量子芯片的控制，以完成运算过程并获得运算结果。与此同时量子计算机在计算性能、适用性、信息携带量等方面有巨大突破，可以作为CPU的协处理器，对很多重大的数学难题进行指数级加速和破解常见的公钥
12、私钥密码系统。目前所说的量子计算机并非一个可独立完成计算任务的设备，而是一个可以对特定问题有指数级别加速的协处理器，本质上来说是一种异构运算，即在经典计算机执行计算任务的同时，将需要加速的程序在量子芯片上执行。Complexity (N)QPU图1量子计算流程图2.1.2 量子计算的应用量子计算作为一种新兴的计算领域，具有许多强大的潜在应用。未来的主要应用包括以下几个方面：1 大规模数据处理：量子计算的快速计算能力将使其能够处理海量的数据，有效解决大数据分析、模拟和优化等领域的问题。例如，在金融领域，量子计算可以用于优化投资组合、风险管理和交易策略的决策。2 优化问题求解：量子计算可以在优化问
13、题上提供更快速和高效的解决方案。例如在物流和运输领域，量子计算可以优化路径规划、货物分配和交通流量控制等问题，提高各种系统的运行效率。3 高性能模拟：量子计算不仅可以模拟分子和材料的行为，还可以模拟量子系统本身，这对于量子化学、材料科学、生物学和药物研发等领域来说具有重要意义。通过利用量子计算的优势，人们可以更好地理解分子结构、反应机制和材料性质，加速新药的研发和新材料的发现。4 密码学与安全通信：量子计算可以应用于密码学领域，例如量子密码学可以提供更高级别的安全性，抵御传统加密算法所面临的威胁此外，量子通信也可以实现完全安全的通信，确保信息的完整性和隐私性。5 人工智能和机器学习：量子计算能
14、够提供更强大的计算能力，为人工智能和机器学习算法提供更快速和高效的开展，加速模型训练和推理过程。这将使得人工智能系统能够更好地处理复杂的问题，提供更准确的预测和决策。总的来说，量子计算在大规模数据处理、优化问题求解、高性能模拟、密码学与安全通信以及人工智能和机器学习等领域都具备广泛的应用前景。随着量子技术的不断发展和突破，这些应用有望成为未来量子计算的主要领域。2.1.3 量子计算的未来预测量子计算领域属于一个新兴高速发展的领域，在最近几十年不论是量子算法的研究还是量子芯片的研发均取得了巨大的进展。量子计算技术通过核磁共振、超导量子线路、半导体量子点、囚禁离子阱和冷原子等平台展示了量子比特的精
15、确操控。但学术界也对量子计算的可行性仍存在很多质疑，特别是对退相干造成的量子信息丢失是否能够有效克服。随后，量子计算发展的重要里程碑是量子纠错理论的建立。图2IBM”5。位量子计算机原型机图3国产离子阱量子计算工程机外观图目前对量子计算的理解而言，量子体系模拟仍然是主要的应用领域。在量子体系模拟的基础上，可能会衍生出服务于药物开发、新材料、农业等领域的量子计算技术，但需要清楚认识到这些衍生应用是遥远的可能性，而不是已经或即将实现的技术。总的来说，对于量子计算的发展，我们需要有清晰的大局观：前途一定光明，但道路必定曲折。量子计算是一项革命性的技术，能够在非常基础的层面改变。2.2 6G通信技术2
16、.2.1 6G通信的定义6G网络与5G相比将会有巨大的革新，中国成立了IMT-2030(6G)推进组,发布6G总体愿景与潜在关键技术白皮书。美国成立了NextGAlliance,聚焦于研发、制造、标准化和商用整个周期。欧盟成立了Hexa-X6G项目，希望引领6G网络发展。6G的愿景是：数字挛生，智慧泛在。相比于5G,6G不仅要求更高的带宽、更低的时延和更高的可靠性，同时6G网络会具备更多5G所没有的数据形式，如未来6G所传输的大量人体数字信息等。6G还对空天一体化提出了更高的要求，实现更广泛地渗透到工业物联网以及各种垂直行业。在6G时代，由于元宇宙、数字挛生、人工智能等技术的成熟，6G将实现无
17、所不在的连接和更深刻的体验。在通信网络中所传输的信息会更加敏感和实时，例如车辆位置信息、控制信息，人的生物特征识别信息、家庭电器控制信息等。设备联网的规模、分布将更加广泛，从外太空到深海，人、物都将可以通过6G随时随地与互联网相连。在这样的情况下，恶意网络活动可能会导致人们的财产、人身损失。因此，6G在安全上要一开始就考虑一个完善的架构来应对未来可能出现的挑战。2.2.2 6G通信当前应用6G是立体的提升，将实现地面与太空、海洋的集成，实现“海陆空”一体化。6G相对5G将有10-100倍提升，关键性能指标包括支持IGbit/s的用户体验速率，1Tbit/s的峰值速率，10100s的时延，1Gb
18、it/(sm2)的区域通信流量，107台/千米2的连接密度以及至少1000kmh的移动性。6G网络在频谱、编码、天线等方面需要产生革命性的创新，潜在技术将包括太赫兹(THZ)通信、可见光通信(VLC)、新一代信道编码技术、超大规模天线技术、基于人工智能(AI)的无线通信技术、空天地海一体化通信等关键技术。6G将实现数字挛生、智慧泛在，未来的应用场景包括全息交互、虚拟旅行、沉浸式社交等。典型的6G新型应用场景，包括进一步增强的移动宽带(FeMBB,furtherenhancedmobilebroadband)、超大规模机器类型通信(UmMTC,ultra-massivemachine-typec
19、ommunications)、增强型超可靠和低时延的通信(ERLLC,extremelyreliableandlow-latencycommunications)、长距离和高移动性通信(LDHMC,long-distanceandhigh-mobilitycommunications)以及超低功耗通信ELPC,extremelylow-powercommunications)02.2.3 6G通信未来预测6G技术预计在2030年左右投入市场，这对整个产业会是一个新的机会和挑战。从应用来看，5G开启了通信技术融入千行百业的序幕，5.5G进一步把5G的技术发挥到极致，未来几年，5.5G定义与部署以
20、及6G的研究与定义将会同时进行，6G将实现对5.5G超越，深层次的融入到所有人的生产、生活之中。6G面临的技术环境将会更加复杂，云计算、大数据、算力网络、AI、区块链、边缘计算、数字挛生、元宇宙等都会带来影响。对6G安全来讲，量子通信、内生安全、Al安全是都将是对6G产生直接影响的安全技术。6G将实现空天地海的一体化通信架构，在低轨卫星大规模部署的同时，高轨卫星、无人机与高空平台，会成为6G的补充。AI引入网元，并与边缘计算、云计算融合起来构建智慧内生的通信网络体系。算力网络概念深入云网边并统一编排，6G时代网络与算力融为一体，形成空天地一体的算力网。6G时代，物联网设备数量预计达到800亿台
21、，大量联网设备带来新的安全挑战。网络通信依赖的重要算法，如椭圆曲线密码系统(ECCs)等密码算法，在未来量子计算技术的性能提升下，将不再安全，而必须用后量子密码技术替代。2.3 人工智能2.3.1 人工智能的定义人工智能(ArtificialIntelligence,简称Al)是指通过计算机等技术手段模拟、延伸和拓展人类的智能，使计算机具备像人类一样的思维模式、感知、推理、学习、判断和决策能力。人工智能之父马文明斯基QlarVinMinSky）将其定义为：“人工智能是关于让机器胜任需要人类智慧才能完成的任务的科学。“。人工智能通常分为弱人工智能和强人工智能。AI的研究经历了以下的历程：早期探索
22、（1950年代-I960年代）：在这个阶段，研究人员开始尝试创建可以模仿人类智能的计算机程序。1956年，达特茅斯会议被认为是人工智能领域的起点。知识推理与专家系统（1970年代-1980年代）：人们尝试使用可编程规则和知识库来实现人工智能。专家系统是其中的重要成果，它通过存储和应用领域专家的知识，来模拟专家的决策过程，解决特定问题。即“符号主义”的技术路线。神经网络（1980年代）：神经网络模拟了人脑神经元之间的连接和传递信息的方式，使得计算机可以通过大量的数据进行训练和学习。基于神经网络的机器学习成为AI的重要组成部分。“联结主义”的技术路线开始成为主流。过度推广与失落（1990年代）：在
23、20世纪90年代初，人们对于AI的期望过高，并出现了所谓的“AI寒冬”,许多项目失败或被搁置。深度学习与多层神经网络（2010年代至今）：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过多层次的神经网络结构来模拟人脑的工作原理。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。深度学习成为AI研究的主流。2016年3月，DeepMind公司的AIPhaGOAl系统击败了韩国顶级职业围棋棋手李世石。2017年5月AlphaGo又战胜了世界围棋冠军柯洁，轰动了世界。AlphaGo的成功引发了全球范围内的第三次人工智能浪潮。主要国家纷纷将人工智能列为国家发展战略的重要组成部分，包括中国
24、、美国、加拿大、法国、德国、英国、阿联酋、日本、韩国和新加坡等国家。大模型（2020年代至今）：随着计算机算力的大幅提高，人们开始思索,如果将神经元网络模型的神经元数量和连接参数增加到人脑的水平，会出现什么样的奇迹？于是，对AI大模型的研究开始加速。ILLM(LargeLanguageMOdeI)是指基于语言模型的研究，旨在通过训练大规模的神经网络来学习语言的统计规律和语义表示。其中，BERTGPT和XLNet等模型大幅提升了自然语言处理任务的性能，并在诸如问答系统、机器翻译和文本生成等方面取得了突破。22020年5月，美国OpenAI公司发布了GPT-3模型，一个有96层神经元、1750亿参
25、数的生成式LLMi!比GPT(GenerativePre-trainedTransformer)使用变压器(TranSfOnner)架构来生成自然语言文本。这是一个强大的人工智能聊天机器人，可以根据用户的提问生成内容。它具备广博的知识，涵盖了IT、科学、法律、医学、诗歌和绘画等各个领域的知识，而且文笔流畅。甚至可以编写计算机程序。可以生成更长、更准确、更有逻辑性的文本。2023年2月ChatGPT引爆全球。i随后发布的GPT-4模型有120层，每层约150亿个参数，总共约1.8万亿个参数，是GPT-3的10倍多。11月7日，OpenAI发表了GPT-4Turbo模型,功能更强大。成为真正的多模
26、态生成式AI模型。可以输入和输出图像、音频、视频、文本。更大规模的GPT-5也正在训练中。ChatGTP的成功在全球范围里引发了百模大战。大模型的研究也成为当今人工智能发展的主流趋势，如BERT、Gemini等多模态LLM展现了巨大的潜力，为自然语言处理领域带来了革命性的变革。2.3.2 人工智能的应用当前，AI技术己经渗透到各行各业，AI正在改变我们的世界。如：数据经济、在医疗领域、在金融领域、教育领域、自动驾驶的前沿探索、物联网、云计算等领域；还有：科研领域、军事国防领域、司法领域、工业、能源、电力、交通、IT、网络安全等各个领域都在越来越多地拥抱AI技术。总的来说，人工智能技术在各个领域
27、实现了快速和广泛的应用和发展，同时这也需要人们关注其带来的伦理和法律问题，以确保其合法和公正的应用。2.3.3 人工智能的未来预测尽管人工智能在多个领域得到了广泛应用，包括以ChatGPT为代表的生成式Al也取得了巨大的成功，但它们仍旧属于弱AI,因为只模拟了人的右半脑的思维模式。经常被图灵奖得主和学者们指出的问题和不足包括：不能处理因果关系、缺乏可解释性、常常会产生“幻觉”，一本正经地胡说八道、“文学博士的语文，小学生的算术”、无法处理动力学系统；不能输出精准结果，只能是概率的等等。强人工智能成为AI发展的下一个里程碑。图灵奖得主、院土、研究者们从计算机科学角度提出强人工智能必须具备的特质：
28、新的AI理论体系、动力学系统模拟(DynamiCeSyStem)、因果关系(CaUSe-effectrelations)和推理、可解释性(EXPIainabIe)、人类左右脑(Left-RightBrain)思维方式，新机器学习算法(NewMachineLearningAIgorithmS)等。思考,快与慢Thinking. Fasl and Slow :美国丹尼 尔卜尼 ( Daniel Kahnemanj 教授.获2(x)2 年的诺贝尔经济学奖，系统1”依赖记忆、经验和 直觉能够迅速作出反应。系统意识的通过调动 注意力来分析和解决向题 .并作出决定,它比较慢 .不容易出错.左半脑 逻辑信息
29、处理 Logical Information 科学的.数学的 局部的、战术的 理性的，分析的 推理的、序列的 集中注意力的力意识行为 决策：慢右半脑 直觉信息处理 Intuition Information 艺术的、文学的 全局的.战略的 质感的、经验的 形象的、感性的 不假思索的潜意识行为. 决策：快左右的分工理论 美国心理生物学家 斯做里博士(Roger Wolcott Spcrry t 19I3.8.2O1994.4.17 )通过著名的割裂 脑实验.证实广大 腑不对称性的“左右 脑分工理论。因此 荣获1981年谐贝尔生 理学或医学奖.图4人脑的思维模式左右脑AI的研究，从理论到实践，已经
30、实现了质的突破。原中科院的DnGao在日本早稻田大学博士论文中提出了左右脑型人工智能(LCft-RightBrainAI)的原型理论，可以让计算机像人脑一样：可以同时使用左半脑和右半脑、同时处理逻辑的和直觉的两类不同性质的信息；并建立了脑肌月氐体模型，首次解决了左右脑信息交互的难题。又实现了左右脑AI的机器学习算法。这种左右脑Al还具有处理因果关系、动力学系统、可解释性等强人工智能所必需的特质。这种左右脑AI研究已经落地。1998年曾作为日本政府项目，与日本早稻田大学和丰田汽车公司合作，带领团队为日本丰田汽车公司构建了基于左右脑AI的G-MOS动态模型，在世界上首次使用“左右脑AI模型+实际数
31、据”证明了计算机可以像人脑那样工作：左脑（逻辑信息）+右脑（直感信息）+机器学习-意识决定。该左右脑AI模型可以高精度预测生产线的故障率，平均提高了汽车自动生产线的信赖性（46%UP）,同时又大幅降低了维修保养成本（31%DOWn）,提高了工厂生产力。更证明了左右脑Al的可用性、实用性和通用性。获日本99,PM行业大奖。与现在的基于神经元网络+机器学习、只擅长直觉信息处理的单脑型人工智能（弱人工智能）相比，这种左右脑Al更接近人类的思维方式。人类向“强人工智能”的时代又迈出了里程碑式的一步。2.4 云原生2.4.1 云原生的定义在经历了云服务技术兴起、容器和微服务普及、容器编排kubernet
32、es诞生之后，在软件工程领域需要一种能描述新的应用架构定义，帮助人们更快更好地构建和管理业务应用。云原生概念应运而生，然后快速发展成熟。从最早模糊的微服务云原生架构、到CNCF成立对云原生首次定义：应用容器化、面向微服务架构、应用支持容器编排和调度、再到CNCF从理念的角度重定义云原生，迄今为止还在不断发展，理念边界不断覆盖到软件工程、IT基础设施、云平台等各个领域。2015年Pivotal公司的MattStine在迁移到云原生应用架构一书中，探讨了云原生应用架构的特征，将这些特征归纳为12个方面：代码、依赖、配置、后端服务、编译发布运行、进程、端口绑定、并发、易处置、开发/生产环境一致、日志
33、、管理进程，这些特点较多，而且每个特点的定义都比较复杂，并没有得到广泛传播，但这可以认为是云原生定义的一个早期探索。2015年Google主导成立了CNCF(TheCloudNativeComputingFoundation)云原生基金协会。2016年CNCF正式对云原生进行了定义，包含三个方面：应用容器化、面向微服务架构、支持容器的编排和调度。这时的定义主要包含了两大技术容器编排和微服务，但是并不足以描述云原生的本质特征。2018年云原生概念不断越来越大，早期的定义已经变成了约束。CNCF进行了重新定义：云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应
34、用。新的定义不再局限于特定的技术，而是从底层核心理念出发，对云原生进行思考和定义。此后云原生一直在不断快速发展，已经不局限于某一项或多项技术，更多的是从应用研发、运行、维护效率的角度出发，通过各种方法对应用全生命周期进行提升。图5云原生技术云原生代表技术除了CNCF的定义：容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API外。从普遍认知来看，还包括DevOpskubernetes容器编排、云基础设施。这些技术都是在软件工程领域经过长期积累形成的，为云原生应用独特的敏捷性、可扩展性优势。能够极大地提高研发和运维效率、运行资源利用率、业务交付速度和质量。2.4.2 云原生的应用云原生能够帮助企业
35、在开发和上线效率提升、业务敏捷性、降低IT基础设施成本、基础设施标准化和可移植性等方面带来显著的价值。这些优势能够极大地增强企业在数字技术时代的竞争力。云原生技术的最典型应用就是通过容器构建应用，kubernetes进行编排。通过容器构建应用能够极大地提高应用的部署效率，实现一次编译，处处运行。单一容器难以构建一个完整的应用，kubernetes容器编排技术实现了多容器自动化编排，只要完成编排描述文件，就能够在任意kubernetes集群自动化部署，从此业务应用才真正实现了可移植。容器技术的另一个优势就是资源隔离，能够大幅提高计算资源的利用率，降低IT基础设施成本。女 丸代图6云原生DevOp
36、s全流程DevOps理念出现在云原生技术之前，但一直难以完全实现，更多关注在设计、编码、测试、编译方面，直到云原生出现，弥补了发布、部署、运维、监控自动化流程，DevOps才真正实现了全流程自动化，整个流程才真正运行起来。研发人员从代码提交开始，就能自动化构建业务进程，打包成容器，通过kubernetes进行编排部署，全流程都无须干预，真正实现了开发上线一键执行，能够极大提高研发敏捷性。微服务和服务网格为企业在业务灵活性、扩展性上提供了极大帮助。通过抽象服务公共逻辑，形成微服务网关和服务网格，能够让企业研发人员更多地关注自身业务本身，无须关注微服务之间的调用、隔离、部署等。而且微服务和服务网格
37、具有更好的可观测性，业务运行状态都能够直观展示。2.4.3 云原生的未来趋势经历了爆炸增长期，云原生核心技术功能逐渐稳定，已经逐渐形成事实标准。向下屏蔽IT基础设施差异，向上抽象业务公共逻辑，标准化云原生能够有效地提高业务的可移植性，解除厂商技术绑定，激活IT资源流通性，快速在不同的IT基础设施之间选择最适合的业务运行环境。因此云原生的未来趋势的核心方向就是通过改变应用构建、部署、运行方式，解耦应用运行环境绑定，从而在整个应用生命周期提高生产效率，降低资源消耗。具体有如下几点： 多云和混合多云普及：在云原生之前，业务应用和底层计算、存储、网络都有很强的绑定关系，虽然企业基于容灾、可靠性、隐私性
38、需求会在多个地域进行应用规划部署，但是往往由于迁移困难，并不能很好地利用云的灵活性。未来企业应用会越来越多地真正在多云部署、动态调整、灵活扩缩容。 微服务和服务网格兴起：随着云原生的发展，微服务和服务网格越来越标准化，运维成本越来越低，随时都能快速部署、调用各种功能完善的微服务,整个数字技术世界正在不断向着一体化演进。 持续交付部署效率进一步提升：云原生kubernetes打通了部署和运维自动化流程，自动化CI/CD正变得越来越流行，更快的应用交付速度、更高的软件质量，不断形成正反馈，加速企业数字技术的发展。 无服务计算应用广泛：为了进一步提高应用交付速度，研发人员只需要研发代码，其他都能够自
39、动运行管理的无服务计算越来越受欢迎。这种模式可以进一步提高研发效率和资源利用率，而且随着技术发展启动速度、首次响应速度也得到了大幅优化，在越来越多的场景得到应用。总的来说，云原生应用正在改变我们创建、部署和运行应用程序的方式。我们可以预期云原生将持续推动数字技术的创新和进步。2.5 数字挛生2.5.1 数字挛生的定义关于数字挛生，很多组织都给出了自己的定义。Gartner对数字挛生的解释为：数字挛生是现实世界实体或系统的数字表示形式。数字字生的实现是一个封装的软件对象或模型，它反映了独特的物理对象、流程、组织、人员或其他抽象。来自多个数字李生的数据可以聚合为跨多个现实世界实体（如：发电厂或城市
40、）及其相关流程的复合视图；麦肯锡对数字挛生的解释为：数字挛生是物理对象、人或过程的数字表示形式，在其环境的数字版本中进行了上下文化。数字挛生可以帮助组织模拟真实情况及其结果，最终使其做出更好的决策；IBM认为：“数字挛生是一种旨在精确反映物理对象的虚拟模型”。在此，我们将数字挛生定义为：数字挛生是对现实世界进行抽象并完成数字表示与交互，它能够精确、真实的反映现实世界的变化过程与结果。2.5.2 数字字生的应用普遍被接受的数字季生概念起源于美国宇航局阿波罗计划，在阿波罗计划中美国宇航局构建了多个相同的航天器，其中一个发射到太空，其余的则留在地球上用于反映太空中航天器的工作状态和操作试验。2011
41、年，NASA首次使用了DigitalTwin（数字挛生）一词，并将其描述成一种反映现实世界状态的综合载体。2016年，Gartner将数字挛生放进当年的十大战略科技发展趋势，这一技术开始受到全球范围的广泛关注。行业应用层智能制造智慧健康智慧城市智慧建筑智慧能源描述 诊断 ,预测 决策模型构建层与蔽仿真分析层Ia逊2.仿真(CADBIM)处理数据集成数据治理数据建模数据互动层传输 4G5GGPRSEthemetJB-loTRS85M-BusHPLC/LoRaZRF采集PLCOIC/DNCSCADA仪海仪表传感器ZigBee工业设备城市建筑交通工具医疗设备基础支撑层I机床Il仪器仪表I I路灯I词
42、1 I汽车至标 I智能可穿簸设家I R gmlI公共设* II航空航天I一 大量 性 一 云拿、人工智能 一 5G 一 边 VRARMR 一 一 物联网图7数字挛生生态系统数字挛生技术给研究对象（例如：航天器）装配与期望受控功能相关的传感器，生成与现实世界各个方面状态相关的数据（例如：输出功率、飞行姿态、环境温度等等），并将这些数据转发至处理系统并应用于数字副本，虚拟模型基于相关数据进行模拟执行，研究与功能和性能相关的问题并生成可能的改进方案。数字挛生围采用双向信息流设计，即传感器可以向处理系统提供相关数据，处理系统也可以将其得出的研究成果与源对象进行共享，例如下表1：计划构建运行维护文档管理
43、PLMPLM运行手册服务记录模型物理属性预测优化诊断模拟设计模拟虚拟调试3D表示设计图生产手册服务手册数据模型工程数据产品数据运行数据服务数据可视化显示运行状态显示健康状态模型同步实时行动模型反演连接分析运行KPIs资产健康KPIs表1数字李生示例数字李生包括组件李生、资产挛生、系统李生和流程挛生4种主要类型：组件挛生：组件挛生是数字挛生的基本单元，是系统或产品单个组成部分（例如：齿轮）的数字表示。资产李生：两个或多个组件一起组成资产，资产挛生用于研究组件之间的协同。系统挛生：也称为单元季生，系统挛生则将单独的产品建模为更大系统，研究不同资产汇聚在一起工作时的交互。通过系统挛生，可以研究资产相
44、互交互的关系，从而提高生产力和效率。流程挛生：流程挛生是协同工作的系统的数字表示形式（例如：系统学生对生产线进行建模，流程学生则对整个工厂进行建模，包括工厂车间操作机器的员工）。流程挛生可帮助确定最终影响整体效率的精确时间控制方案。利用数字挛生能够更高效地研究和设计产品，真实反映和监控生产系统，在整个生产和运营流程中获得和保持高效率，以及对产品进行生命周期管理。数字挛生具有的种种优点，获得了众多企业和组织的关注。然而，并不是所有对象都能达到足够的复杂程度，需要数字挛生技术中所必需的密集、频繁的传感器数据流。考虑到投资回报（ROI）,当前应用数字挛生的背景往往基于实体规模较大，或者涉及生命或人身
45、安全的项目（例如：航天工业、核工业、汽车制造、飞机制造、建筑工程、发电厂等行业）。2.5.3 数字挛生的趋势数字李生市场正在经历迅猛发展期，根据统计，2021和2022年的北美数字学生市场分别达到了22.5亿美元和29.4亿美元，一些行业分析师推测，至少在2026年之前，这一数字还会继续大幅攀升，预计将会达到482亿美元。这些数据验证了数字挛生技术已经在诸多行业中得到应用，并且其需求将在未来的一段时间内持续增加。关注生命安全、人身安全，以及ESG（环境、社会和治理）驱动的现代运营环境正在发生根本性变化，数字化是现代运营模式转变的技术驱动力，正在影响资产管理、生产力效率以及流程等关键要素，而数字
46、挛生则是数字化转型的重要组成部分。因此，化学工业、智慧城市、0碳园区、应急指挥、自动驾驶医疗服务等行业将会更广泛的采用数字挛生技术，以实现降本增效和社会责任的双重目标。电厂三维可视化管理电厂运行优化电力设备健康管理通用电网模型构建电网设计及运给电力化其它行业信息安全：私有数据保护个农业文化教育农作物与牲富监测管理 物质文化遗产数字化建设 物理设备与场景模拟群W 出 笨 兴w 患W睥世军站建警票数字享生应用图8数字李生行业应用以人工智能为代表的新技术越来越多的不断投入到数字挛生系统中，使得数字挛生技术的未来应用几乎具有无限可能性，这些技术的运用还包括： 云计算为数字挛生提供了基础设施所需的环境，
47、例如：弹性的高性能计算； 虚拟现实与增强现实为数字挛生的可视化和互操作提供了坚实的基础； 数据互操作给数字字生带来了更加良好的生态环境；5G&6G技术为数字挛生的数据通信要求低延迟、高速率提供了可能性;机器学习与人工智能为处理系统提供了建模基础，等等。2.6隐私保护2.6.1 隐私保护技术的定义隐私是指个人或组织在数字化环境中保护个人信息和个人生活不受不必要干扰和侵犯的权利。隐私保护是保护个人信息和个人生活的机制和措施。在我国，隐私的定义主要由中华人民共和国个人信息保护法（个人信息保护法）进行规定。该法于2021年11月1日正式生效，明确了个人信息的定义和隐私权的保护范围，规定了个人信息的收集、使用、存储和传输等环节的义务和责任。个人信息保护法中对个人信息的
