時間：2023-07-31 09:21:41
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人工智能時代，網絡空間安全威脅全面泛化，如何利用人工智能思想和技術應對各類安全威脅，是國內外產業界共同努力的方向。本報告從風險演進和技術邏輯的角度，將網絡空間安全分為網絡系統安全、網絡內容安全和物理網絡系統安全三大領域；在此基礎上，本報告借鑒 Gartner 公司的 ASA 自適應安全架構模型，從預測、防御、檢測、響應四個維度，提出人工智能技術在網絡空間安全領域的具體應用模式。與此同時，本報告結合國內外企業最佳實踐，詳細闡釋人工智能賦能網絡空間安全（AI+安全）的最新進展。最后，本報告提出，人工智能安全將成為人工智能產業發展最大藍海，人工智能的本體安全決定安全應用的發展進程，「人工+「智能將長期主導安全實踐，人工智能技術路線豐富將改善安全困境，網絡空間安全將驅動人工智能國際合作。
目 錄
第一章 人工智能技術的發展沿革
(一) 人工智能技術的關鍵階段
(二) 人工智能技術的驅動因素
(三) 人工智能技術的典型代表
(四) 人工智能技術的廣泛應用
第二章 網絡空間安全的內涵與態勢
(一) 網絡空間安全的內涵
(二) 人工智能時代網絡空間安全發展態勢
1、網絡空間安全威脅趨向智能2、網絡空間安全邊界開放擴張3、網絡空間安全人力面臨不足4、網絡空間安全防御趨向主動
第三章 人工智能在網絡空間安全領域的應用模式
(一) AI+安全的應用優勢
(二) AI+安全的產業格局
(三) AI+安全的實現模式
1、人工智能應用于網絡系統安全2、人工智能應用于網絡內容安全3、人工智能應用于物理網絡系統安全
第四章 人工智能在網絡空間安全領域的應用案例
網絡系統安全篇
（一）病毒及惡意代碼檢測與防御
（二）網絡入侵檢測與防御
第三章 人工智能在網絡空間安全領域的應用模式
人工智能技術日趨成熟，人工智能在網絡空間安全領域的應用（簡稱 AI+安全）不僅能夠全面提高網絡空間各類威脅的響應和應對速度，而且能夠全面提高風險防范的預見性和準確性。因此，人工智能技術已經被全面應用于網絡空間安全領域，在應對智能時代人類各類安全難題中發揮著巨大潛力。
（一）AI+安全的應用優勢
人們應對和解決安全威脅，從感知和意識到不安全的狀態開始，通過經驗知識加以分析，針對威脅形態做出決策，選擇最優的行動脫離不安全狀態。類人的人工智能，正是令機器學會從認識物理世界到自主決策的過程，其內在邏輯是通過數據輸入理解世界，或通過傳感器感知環境，然后運用模式識別實現數據的分類、聚類、回歸等分析，并據此做出最優的決策推薦。
當人工智能運用到安全領域，機器自動化和機器學習技術能有效且高效地幫助人類預測、感知和識別安全風險，快速檢測定位危險來源，分析安全問題產生的原因和危害方式，綜合智慧大腦的知識庫判斷并選擇最優策略，采取緩解措施或抵抗威脅，甚至提供進一步緩解和修復的建議。這個過程不僅將人們從繁重、耗時、復雜的任務中解放出來，且面對不斷變化的風險環境、異常的攻擊威脅形態比人更快、更準確，綜合分析的靈活性和效率也更高。
因此，人工智能的「思考和行動邏輯與安全防護的邏輯從本質上是自洽的，網絡空間安全天然是人工智能技術大顯身手的領域。
（1）基于大數據分析的高效威脅識別：大數據為機器學習和深度學習算法提供源源動能，使人工智能保持良好的自我學習能力，升級的安全分析引擎，具有動態適應各種不確定環境的能力，有助于更好地針對大量模糊、非線性、異構數據做出因地制宜的聚合、分類、序列化等分析處理，甚至實現了對行為及動因的分析，大幅提升檢測、識別已知和未知網絡空間安全威脅的效率，升級精準度和自動化程度。
（2）基于深度學習的精準關聯分析：人工智能的深度學習算法在發掘海量數據中的復雜關聯方面表現突出，擅長綜合定量分析相關安全性，有助于全面感知內外部安全威脅。人工智能技術對各種網絡安全要素和百千級維度的安全風險數據進行歸并融合、關聯分析，再經過深度學習的綜合理解、評估后對安全威脅的發展趨勢做出預測，還能夠自主設立安全基線達到精細度量網絡安全性的效果，從而構建立體、動態、精準和自適應的網絡安全威脅態勢感知體系。
（3）基于自主優化的快速應急響應：人工智能展現出強大的學習、思考和進化能力，能夠從容應對未知、變化、激增的攻擊行為，并結合當前威脅情報和現有安全策略形成適應性極高的安全智慧，主動快速選擇調整安全防護策略，并付諸實施，最終幫助構建全面感知、適應協同、智能防護、優化演進的主動安全防御體系。
（4）基于進化賦能的良善廣域治理：隨著網絡空間內涵外延的不斷擴展，人類面臨的安全威脅無論從數量、來源、形態、程度和修復性上都在超出原本行之有效的分工和應對能力，有可能處于失控邊緣，人工智能對人的最高智慧的極限探索，也將拓展網絡治理的理念和方式，實現安全治理的突破性創新。人工智能不僅能解決當下的安全難題，而通過在安全場景的深化應用和檢驗，發現人工智能的缺陷和不足，為下一階段的人工智能發展和應用奠定基礎，指明方向，推動人工智能技術的持續變革及其更廣域的賦能。
（二）AI+安全的產業格局
人工智能以其獨特的優勢正在各類安全場景中形成多種多樣的解決方案。從可觀察的市場指標來看，近幾年來人工智能安全市場迅速成長， 公司在 2018 年的研究表明，在網絡安全中人工智能應用場景增多，同時地域覆蓋范圍擴大，將進一步擴大技術在安全領域的應用，因此人工智能技術在安全市場內將快速發展，預計到 2024 年，可用在安全中的人工智能技術市場規模將超過 350 億美元，在 2017-2024 年之間年復合增長率（CAGR）可達 31%。
MarketsandMarkets 公司在 2018 年 1 月的《安全市場中人工智能》報告則認為，2016 年 AI 安全市場規模就已達 29.9 億美元、2017 年更是達到 39.2 億美元，預測在 2025 年將達到 348.1 億美元，年復合增長率為 31.38%。而愛爾蘭的 Research and Markets 公司在 2018 年 4 月份了專門的市場研究報告，認為到 2023 年人工智能在安全領域應用的市場規模將達 182 億美元，年復合增長率為 34.5%。由于機器學習對付網絡犯罪較為有效，因此機器學習作為單一技術將占領最大的一塊市場，到 2023 年其市場規模預計可達 60 億美元。
除了傳統安全公司致力于人工智能安全，大型互聯網企業也在積極開展人工智能安全實踐，如 Google、Facebook、Amazon、騰訊、阿里巴巴等均在圍繞自身業務積極布局人工智能安全應用。
（三）AI+安全的實現模式
人工智能是以計算機科學為基礎的綜合交叉學科，涉及技術領域眾多、應用范疇廣泛，其知識、技術體系實際與整個科學體系的演化和發展密切相關。因此，如何根據各類場景安全需求的變化，進行 AI 技術的系統化配置尤為關鍵。
本報告采用 Gartner 公司 2014 年提出的自適應安全架構（ASA，Adaptive SecurityArchitecture）來分析安全場景中人工智能技術的應用需求，此架構重在持續監控和行為分析，統合安全中預測、防御、檢測、響應四層面，直觀的采用四象限圖來進行安全建模。其中「預測指檢測安全威脅行動的能力；「防御表示現有預防攻擊的產品和流程；「檢測用以發現、監測、確認及遏制攻擊行為的手段；「響應用來描述調查、修復問題的能力。
本報告將 AI+安全的實現模式按照階段進行分類和總結，識別各領域的外在和潛在的安全需求，采用 ASA 分析應用場景的安全需求及技術要求，結合算法和模型的多維度分析， 尋找 AI+安全實現模式與適應條件，揭示技術如何響應和滿足安全需求，促進業務系統實現持續的自我進化、自我調整，最終動態適應網絡空間不斷變化的各類安全威脅。
1、人工智能應用于網絡系統安全
人工智能技術較早應用于網絡系統安全領域，從機器學習、專家系統以及過程自動化等到如今的深度學習，越來越多的人工智能技術被證實能有效增強網絡系統安全防御：
機器學習 (ML， Machine Learning):在安全中使用機器學習技術可增強系統的預測能力，動態防御攻擊，提升安全事件響應能力。專家系統（ES， Expert System）：可用于安全事件發生時為人提供決策輔助或部分自主決策。過程自動化 (AT， Automation )：在安全領域中應用較為普遍，代替或協助人類進行檢測或修復，尤其是安全事件的審計、取證，有不可替代的作用。深度學習（DL， Deep Learning）：在安全領域中應用非常廣泛，如探測與防御、威脅情報感知，結合其他技術的發展取得極高的成就。
如圖 3 所示，通過分析人工智能技術應用于網絡系統安全，在四個層面均可有效提升安全效能：
預測：基于無監督學習、可持續訓練的機器學習技術，可以提前研判網絡威脅，用專家系統、機器學習和過程自動化技術來進行風險評估并建立安全基線，可以讓系統固若金湯。
防御：發現系統潛在風險或漏洞后，可采用過程自動化技術進行加固。安全事件發生時，機器學習還能通過模擬來誘導攻擊者，保護更有價值的數字資產，避免系統遭受攻擊。
檢測：組合機器學習、專家系統等工具連續監控流量，可以識別攻擊模式，實現實時、無人參與的網絡分析，洞察系統的安全態勢，動態靈活調整系統安全策略，讓系統適應不斷變化的安全環境。
響應：系統可及時將威脅分析和分類，實現自動或有人介入響應，為后續恢復正常并審計事件提供幫助和指引。
因此人工智能技術應用于網絡系統安全，正在改變當前安全態勢，可讓系統彈性應對日益細化的網絡攻擊。在安全領域使用人工智能技術也會帶來一些新問題，不僅有人工智能技術用于網絡攻擊等伴生問題，還有如隱私保護等道德倫理問題，因此還需要多種措施保證其合理應用。總而言之，利用機器的智慧和力量來支持和保障網絡系統安全行之有效。
2、人工智能應用于網絡內容安全
人工智能技術可被應用于網絡內容安全領域，參與網絡文本內容檢測與分類、視頻和圖片內容識別、語音內容檢測等事務，切實高效地協助人類進行內容分類和管理。面對包括視頻、圖片、文字等實時海量的信息內容，人工方式開展網絡內容治理已經捉襟見肘，人工智能技術在網絡內容治理層面已然不可替代。
在網絡內容安全領域所應用的人工智能技術如下：
自然語言處理（NLP， Natural Language Processing）：可用于理解文字、語音等人類創造的內容，在內容安全領域不可或缺。圖像處理（IP， Image Processing）：對圖像進行分析，進行內容的識別和分類，在內容安全中常用于不良信息處理。視頻分析技術 (VA， Video Analysis)：對目標行為的視頻進行分析，識別出視頻中活動的目標及相應的內涵，用于不良信息識別。
如圖 4 所示，通過分析人工智能技術應用于網絡內容安全，在四個層面均可有效提升安全效能：
預防階段：內容安全最重要的是合規性，由于各領域的監管法律/政策的側重點不同而有所區別且動態變化。在預防階段，可使用深度學習和自然語言處理進行相關法律法規條文的理解和解讀，并設定內容安全基線，再由深度學習工具進行場景預測和風險評估，并及時將結果向網絡內容管理人員報告。
防御階段：應用深度學習等工具可完善系統，防范潛在安全事件的發生。
檢測階段：自然語言、圖像、視頻分析等智能工具能快速識別內容，動態比對安全基線，及時將分析結果交付給人類伙伴進行后續處置，除此之外，基于內容分析的情感人工智能也已逐步應用于輿情預警，取得不俗成果。
響應階段：在后續調查或留存審計資料階段，過程自動化同樣不可或缺。
3、人工智能應用于物理網絡系統安全
隨著物聯網、工業互聯網、5G 等技術的成熟，網絡空間發生深刻變化，人、物、物理空間通過各類系統實現無縫連接，由于涉及的領域眾多同時接入的設備數量巨大，傳感器網絡所產生的數據可能是高頻低密度數據，人工已經難以應對，采用人工智能勢在必行。但由于應用場景極為復雜多樣，可供應用的人工智能技術將更加廣泛，并會驅動人工智能技術自身新發展。
更為恐怖的是，隨著利用物聯網發動DDoS攻擊的Mirai原代碼被公開，此類惡意程序日益猖獗，黑客可以對任何企業或個人發動攻擊。物聯網安全是AI技術得到發展的最突出領域之一。輕量級的AI預測模型可以在性能較差的設備上自動駐留并運行，實時偵測并阻擋各種可疑行為。
眼下，多家初創企業正在利用AI技術解決物聯網安全挑戰，其中較為知名的包括CyberX、PFP Cybersecurity和Dojo-Labs等。
預防惡意軟件和文檔的運行
基于文件的網絡攻擊依然是最主要的網絡襲擊方式。在這種網絡攻擊中，最容易成為攻擊目標的文件包括executables （.exe）、Acrobat Reader （.pdf）以及微軟Office文件。
單行代碼中的微小改變就可以產生新的惡意文件，它們有相同的惡意意圖，但會留下不同的簽名。同樣的，微小的改變也能打造簽名級別的反病毒程序或其他啟發式的高級端點檢測與反應的解決方案，而如今最致命的就是網絡及解決方案沙箱。
有幾家初創企業正嘗試利用AI應對這個問題。它們利用AI的巨大能力來查閱每個可疑文件數以百萬計的特征，發現哪怕是最輕微的代碼沖突。開發這種基于文件的AI安全系統的領導者包括Cylance、Deep Instinct和Invincea等公司。
提高安全運營中心的運營效率
對于安全團隊來說，最重要的問題之一就是每天收到安全警報溢出引發的警報疲勞。舉例來說，北美的公司平均每天都會收到至少一萬起安全警報，這讓安全團隊疲于奔命。在很多情況下，這可能令惡意軟件成為“漏網之魚”，盡管其已經被標記為“可疑目標”。要想萬無一失，就需要多個信息源、集成內部日志以及配有外部威脅情報服務的監控系統緊密配合，對所有事件進行自動分類。
該領域現在已經成了網絡安全的大熱點，大企業可以借助該技術保護自己的安全運營中心。一些初創企業正利用AI技術解決這種威脅，如PhantomJask和CyberLytic。
量化風險
如何量化企業面臨的網絡風險是一大挑戰，而這主要是因為我們缺乏歷史數據且需要考慮的變量太多。對于急切想要量化自家網絡風險的企業來說，它們必須經歷繁瑣的網絡風險評估程序。該程序主要依據調查問卷，看企業采取的各種措施是否符合網絡安全標準。不過要想應對真正的網絡風險，這種方法是遠遠不夠的，這時AI技術就可以派上用場了。
借助AI的強大計算能力，我們可以實時處理數以百萬計的數據點，同時生成預測，幫助企業和網絡保險公司獲得最精確的網絡風險評估。多家初創企業正在參與此類研究，包括BitSight和Security Scorecard等。
網絡流量異常檢測
從產品、巨頭行動、融資三個方面來看AI芯片依然“熱度不減”。12月除了地平線機器人兩款車載智能芯片外，海外芯片巨頭英偉達在11號適用于機器學習的新款GPU--TitanV，IBM也在26號POWER9處理器，以及裝有POWER9的新一代PowerSystems服務器AC922，該服務器可以大幅提升Chainer、TensorFlow及Caffe等各大人工智能框架的性能，將深度學習框架的訓練時效提高近四倍。12月26日，英偉達禁止在數據中心使用消費者級顯卡GeForce做深度學習一時引起業界一片嘩然，但事后英偉達表態“GeForce/Titan客戶只要不下載新的驅動程序就對GeForce/Titan用戶在數據中心的使用無影響”，此前新聞系誤讀。融資方面，地平線機器人獲得建投華科、英特爾等投資方的上億美元A+輪戰略投資，Thinkforce獲得依圖科技、云鋒基金等投資方的4.5億元A輪投資。
投資建議
根據我們對產業鏈的調研及跟蹤，AI領域，建議重點關注:海康威視、大華股份、中科曙光、恒生電子、富瀚微、科大訊飛等，智能網聯領域建議重點關注:德賽西威、華陽集團、四維圖新、千方科技、索菱股份、路暢科技等
智能物聯網的快速發展全面激活了經濟增長，萬物互聯的今天，網絡攻擊帶來的威脅也越來越大。根據CNVD統計，2016年全球IoT設備共出現1117個漏洞，涉及思科、華為、谷歌、西門子等企業，受攻擊設備類型包括網絡攝像頭、路由器、手機、防火墻、網關設備等。咨詢公司Gartner預測，到2020年，針對企業的安全性攻擊中，25%以上將涉及物聯網。
物聯網安全威脅其實就在身邊。在近日于上海舉行的“2017年網絡安全博覽會暨網絡安全成就展”上，來自極棒實驗室(GeekPwnLab)的安全專家現場展示了多個物聯網安全威脅案例。比如，智能保險箱與手機APP綁定加密，利用協議漏洞就可以遠程獲取保險箱密碼的篡改權，重設任一密碼便可開啟保險箱，讓保險箱不再“保險”。
上海社會科學院互聯網研究中心與極棒實驗室近日聯合的《智能物聯網安全風險報告》顯示，智能物聯網安全風險有其特殊性，這與智能物聯網本身特點相關，例如，數量龐大的智能終端碎片化嚴重，帶來了難于管理維護的弱點和風險處理困難；而涉及大量用戶隱私數據的特點使得風險造成經濟損失外又增加了社會影響，甚至是法律風險等。
極棒實驗室統計數據顯示，新型智能安全威脅比重已從2014年的40%上升至如今的58%。而且，智能設備的安全威脅正經歷四個轉變：攻擊對象向新型智能設備擴展、攻擊主要集中在終端設備、攻擊手段日趨多樣化以及智能設備從攻擊目標轉變為攻擊界面。
除了面臨的安全威脅在不斷轉變，智能設備還將面臨新的三大威脅：數據泄露、大數據終端污染和人工智能時代的安全威脅。智能設備一般都具備信息數據采集功能，通過終端設備，用戶信息數據時刻暴露在物聯網中。如對終端設備的攻擊更進一步，有針對性地構造惡意數據，并將數據上傳至后臺云端，就會造成終端數據污染，進而影響數據分析和決策判斷，造成更廣泛影響。
極棒創始人王琦表示，智能物聯網所牽扯到的是生活中方方面面細節所搭建起的龐大而復雜的網絡，其中面臨的問題就更為復雜。另外，人工智能的發展帶來了好處，也帶來了威脅。不同于傳統IT的安全攻防技術，AI時代的安全對抗已經從單純的信息技術比拼上升為人工智能算法的較量。
多方因素造就風險隱患
在專家看來，智能物聯網安全風險，由多方面原因造成。一是產業發展階段和成本考慮。智能物聯網發展至今，最近2、3年才真正進入高速發展階段，各種智能物聯網設備層出不窮，設備廠商對產品安全考慮和投入不足。其中，智能物聯網安全資源和關注度投入不足是導致各類安全事件頻發的最根本原因。
二是技術結構自身弱點。雖然現在出現了越來越多的針對智能物聯網環境的專用芯片、組件、協議，但是仍存在大量聯網設備采用傳統IT架構作為技術框架，包括底層系統、傳輸鏈路、通訊協議等。這樣雖然能夠提高產品開發和上市速度，但同時也將產品推向了傳統IT的潛在攻擊者。
三是設備軟硬件更新滯后。由于智能物聯網設備數量眾多、分布廣泛，造成安全性措施的實施速度過慢，即使發現安全問題，在更新設備軟硬件過程中也會遇到各種障礙。例如，早期智能網絡攝像頭采用簡單的軟硬件結構設計，無法通過在線方式完成升級。雖然越來越多產品更加“智能”，可以定期更新產品固件升級到最新版本，但對比成熟的傳統IT系統，更新的速度仍顯滯后，而由于安全問題所造成的損失卻是與時間密切相關。
值得關注的是，目前智能設備廠商安全意識仍普遍不足。智能硬件產品普遍功能相對簡單，一些生產商通常為降低成本、快速推出產品、搶占市場，在產品設計和實現階段忽視了安全問題。有時為了滿足消費群體偏好，甚至為了形態美觀、輕便簡易而犧牲安全防護。
另一方面，用戶的安全意識、安全投入也有待提升。“國內企業對網絡安全重視程度依然不夠，許多企業往往把安全投入當作成本來看待”。騰訊副總裁馬斌表示，隨著萬物互聯時代的到來，網絡安全應該成為企業防護的第一要素。
多措并舉防范安全風險
加大智能物聯網安全防護已刻不容緩，同時也需要多方協力。安全專家指出，首先是要增強產品設計、開發中的安全考慮。智能物聯網設備之所以會出現各種安全漏洞為攻擊者所利用，大部分是在產品設計、開發過程中只關注所要實現的功能特性，而忽略其中的安全因素。根據傳統IT產品安全所經歷過程，如果智能聯網產品廠商能夠將安全因素放在重要地位，投入必要資源，可以有效降低產品弱點，提升整體安全性。
其次，要建立健全智能終端設備升級機制。目前，在許多智能物聯網設備中，固件升級機制還沒有完全覆蓋，僅部分品類設備廠商實現了遠程自動更新，多數設備還需要手動下載固件版本后再更新至產品中，甚至有些產品完全不提供升級功能。對此，專家指出，發現漏洞或遭到攻擊時，及時補丁、更新固件可以有效降低損害。
智能物聯網設備廠商在產品設計時應充分考慮后續產品升級需求和機制，將升級模塊植入產品中，實現快速安全補丁更新。
另外，業界要逐步統一規范和標準。當前我國智能物聯網設備產業還基本處于一種自發狀態，部門之間、地區之間、行業之間分割情況較為普遍。國家行業主管部門已意識到標準化對智能聯網產業的應用發展及安全的重要性，正在抓緊研究制定相關規范。
“互聯網+制造”就是工業4.0。“工業4.0”是德國推出的概念，美國叫“工業互聯網”，我國叫“中國制造2025”，這三者本質內容是一致的，都指向一個核心，就是智能制造。
2015年中國有幾個概念非常火，第一是大眾創業、萬眾創新，第二就是工業4.0，第三個就是“互聯網+”。
“互聯網+”是巨大無比的概念，“互聯網+”里面有“互聯網+金融”叫做互聯網金融、“互聯網+零售”、“互聯網電子商務”，而“互聯網+制造”就是工業4.0。它將推動中國制造向中國創造轉型，所以很多人說，工業4.0是整個中國時代性的革命。
2.工業4.0有哪些特點？
互聯：互聯工業4.0的核心是連接，要把設備、生產線、工廠、供應商、產品和客戶緊密地聯系在一起。
數據：工業4.0連接和產品數據、設備數據、研發數據、工業鏈數據、運營數據、管理數據、銷售數據、消費者數據。
集成：工業4.0將無處不在的傳感器、嵌入式中端系統、智能控制系統、通信設施通過CPS形成一個智能網絡。通過這個智能網絡，使人與人、人與機器、機器與機器、以及服務與服務之間，能夠形成一個互聯，從而實現橫向、縱向和端到端的高度集成。
創新：工業4.0的實施過程是制造業創新發展的過程，制造技術、產品、模式、業態、組織等方面的創新，將會層出不窮，從技術創新到產品創新，到模式創新，再到液態創新，最后到組織創新。
轉型：對于中國的傳統制造業而言，轉型實際上是從傳統的工廠，從2.0、3.0的工廠轉型到4.0的工廠，整個生產形態上，從大規模生產，轉向個性化定制。實際上整個生產的過程更加柔性化、個性化、定制化。這是工業4.0一個非常重要的特征。
3、工業4.0有哪些技術支柱？
工業4.0九大技術支柱包括工業物聯網、云計算、工業大數據、工業機器人、3D打印、知識工作自動化、工業網絡安全、虛擬現實和人工智能。這九大支柱中會產生無數的商機和上市公司。
4、哪類公司最有前景？
結合中國工業現狀來看，未來十年，中國工業4.0領域將有充足發展的三類公司有：
第一類是智能工廠，分為兩種，第一種是傳統的工廠轉型成智能工廠，第二種是一出生就是智能工廠；
第二類是解決方案公司，為制造業公司提供智能工廠頂層設計、轉型路徑圖、軟硬件一體化實施的工業4.0解決方案公司。
第三類是技術供應商，包括工業物聯網、工業網絡安全、工業大數據、云計算平臺、MES系統、
除這三類以外，虛擬現實、人工智能、知識工作自動化等技術供應商也會面臨巨大的發展前景。
【解決方案】包括軟件硬件。軟件有工業物聯網、工業網絡安全、工業大數據、云計算平臺、MES系統、虛擬現實、人工智能、知識工作自動化等；硬件是工業機器人(包括高端零部件)、傳感器、RFID、3D打印、機器視覺、智能物流(AGV)、PLC、數據采集器、工業交換機等。
這是一次巨大的產業革命，錯過了工業4.0也就錯過了這個時代！！
5、誰最終贏得第四次工業革命主導權？
第四次工業革命以2013年德國漢諾威為標志，宣布這一輪工作革命以智能制造為核心。
德國政府所定義的德國工業4.0，由一個信息，一個網絡，四大主題、三項集成、八項計劃組成的框架機構。德國政府提出工業4.0整體框架有很多地方和中國的實際國情不同，操作上面還有一定的距離。
第四次工業革命延續時間大概為30到40年，所以說工業4.0、移動互聯網對中國工業的顛覆、再造和融合，才剛剛開始。
第四次工業革命的本質是主導這個世界未來的工業標準之爭，是由德國和美國按照自己的邏輯路徑、表述方法來進行推進。
美國提出了工業互聯網標準，希望關注設備互聯、數據分析、以及數據基礎上對業務的洞察，他們對傳統工業互聯網互聯互通，其關注點在大數據和云計算。
德國提出工業4.0，擁有強大的機械制造技術，嵌入式以及控制設備的先進設備和能力，德國很關注生產過程智能化和虛擬化的深刻改變。
可以看到，美國工業互聯網和德國工業4.0，實施路徑和邏輯相反，但是目標一致。美國是以GE公司、IBM這些公司為支持，側重于從軟件出發打通硬件；德國是以西門子、庫卡、SAP這些公司為主導，希望可以從硬件打通到軟件。
無論從軟到硬，還是從硬到軟，兩者的目標是一致的，就是實現智能制造，實現移動互聯網和工業的融合。
6、中國為什么選擇德國標準？
第一，中國政府認為，德國路徑比美國路徑更容易實現；第二，美國的工業空心化嚴重。IT公司出現工業4.0挑戰大，缺少基礎設施的落地，德國工業技術雄厚，是生產制造基地，生產設備供應商加IT業務解決方案提供商。在第四次工業革命的戰略選擇上，中國政府的策略是，緊盯新一輪產業發展的潮流，選擇工業4.0，推出中國版的中國制造2025，尋找機會彎道超車，后發先制。
工業4.0是一個全新的時代，一期剛剛開始，預計要30到50年的時間發展引進，按照國家工信部部長所說：德國是從工業3.0串聯到工業4.0，中國是2.0、3.0一起并聯到4.0。
工信部和中國工程院把中國版的工業4.0的核心目標定義為智能制造，這個詞表述非常準確。由智能制造再延伸到具體的工廠而言，就是智能工廠。智能制造、智能工廠是工業4.0的兩大目標。
【關鍵詞】網絡攻擊 入侵檢測 規劃識別 結構研究
網絡安全對于網絡用戶來說至關重要，它關系到個人隱私安全、個人數據安全，而網絡與人們日常生活緊密相關，因此對于網絡安全研究也逐漸成為研究的重點內容。網絡安全研究從傳輸數據加密到網絡攻擊防范與預防等經歷的不同發展階段。當前主要采用的網絡安全技術就是入侵檢測技術，也就是通過監聽在網絡傳輸中的數據包，利用相關算法或技術發現網絡中可能存在的攻擊行為。本文是以網絡規劃識別作為研究理論，將其應用到基于Snort入侵檢測系統中，從而利用統計與智能方式來搜索或獲得攻擊行為，達到有效的防范和預防措施。
1 入侵檢測與規劃識別簡介
1.1 入侵檢測
入侵檢測對網絡安全來說是至關重要，檢測過程和檢測結果如何關系到防范和預測網絡攻擊效果。在當前較多的入侵檢測技術中，頻繁使用的入侵檢測技術是基于Snort入侵檢測技術及其系統。Snort檢測體系結構主要是由嗅探器、數據包預處理、檢索引擎和規則庫等多個模塊來構成。其中，嗅探器的作用是來捕獲網絡中傳輸的數據包和數據流；數據包預處理模塊則是對捕獲到的數據進行預處理分析，如采用統計分析方式、專家系統方式等；檢索引擎作用則是利用預處理后得到的數據特征等相關信息與規則庫中的數據特征進行比對根據其比對結果來評判數據是否具有攻擊性。
1.2 網絡規劃識別簡介
在1978年由Schmidt、Sridharan和Goodson提出規劃識別用于推理其它智能體的規劃及目標，到2003年，Yin MingHao在Hong Jun的目標圖為基礎上提出了利用回歸圖進行的規劃識別。在規劃發展過程中主要出現如下幾種規劃識別方法，即基于Kautz理論的規劃識別、基于邏輯的規劃識別和基于概率方法的規劃識別等方法。經過40多年的發展，規劃識別已經成為人工智能研究領域中重要的研究內容。
網絡規劃識別就是以規劃識別作為理論基礎，然后將其運用在網絡上的一種技術。其主要內容是從網絡中傳輸數據包或數據流中通過特征提取方式來獲得特征數據信息，利用規劃識別推導出智能目標或規劃過程。其推導過程為首先收集來自于網絡中的傳輸數據，然后利用規劃識別原理對傳輸數據進行推導，最后計算出該數據攻擊可能的最大概率。
2 基于規劃識別的入侵檢測結構研究
2.1 規劃識別的貝葉斯網絡模型結構分析
網絡攻擊往往會給用戶帶來極大的麻煩或損失，因此組建較好的入侵檢測結構對于網絡攻擊預防是至關重要的環節。當遭受網絡攻擊時候，往往需要識別攻擊者的意圖，因此本文以規劃識別與貝葉斯算法結合建立一個入侵過程分析與模擬建模，即通過檢索數據包中的數據特征來發現攻擊對象和攻擊過程。也就是將攻擊者最終意圖作為根節點，攻擊節點之間采用“與”、“或”等邏輯運算來進行節點之間關系建立，然后發現最終目標。在入侵檢測系統中，攻擊者會實施相關攻擊過程且具有順序性，利用貝葉斯網絡就可以推理入侵者意圖，即對接受數據包進行關聯分析，從而發現攻擊目標和攻擊意圖。
2.2 貝葉斯二次回歸規劃識別在入侵檢測中的結構研究
基于Snort入侵檢測系統是當前正在使用的一種檢測系統，在進行攻擊者進行網絡入侵過程中，由Snort在檢測中產生相應的數據包信息，將得到的數據信息進行數據關聯分析，從而就會得到兩種分析結果：一是有攻擊意圖；二是無攻擊意圖或無法判斷攻擊意圖。而入侵過程中Snort對數據進行規劃識別與采用貝葉斯算法設計的智能網絡結構相似，因此可以考慮將貝葉斯理論引入到入侵檢測中，然后在此基礎上進行二次回歸來具體判斷攻擊者是否發生攻擊以及攻擊的目標和路徑。其基本結構如圖1所示。
3 結束語
通過對以往入侵檢測系統、網絡規劃識別技術分析與研究，在本文中提出了一種以原有的貝葉斯網絡攻擊入侵檢測模型為基礎，進行了二次回歸的網絡攻擊入侵檢測模型及其算法的改進，并且對此結構進行分析。
參考文獻
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作者簡介
計算機網絡系統的共享趨勢是目前社會發展的重點之一,在網絡平臺上,安全問題和信息泄露問題一直是網絡管理工作的重頭戲,計算機網絡系統的管理需要根據計算機網絡技術的發展進行適時更新和維護,所以應該注重計算機網絡管理系統的安全防護措施時刻保持在最新的狀態。目前主流的計算機網絡管理操作系統有幾種不同的類型,文中我們將對這些操作系統的發展趨勢和利弊進行簡單的分析。
1網絡管理系統的簡介
網絡管理操作系統是由網絡管理的基本功能構建而成的用戶可操作性強的管理系統,一般來說,網絡管理中一般有以下幾個功能需要著重處理:
1.1網絡故障的發現與排除
網絡管理設備一開始都是關聯性不強的,所以在發生相關故障之后一般都需要分別處理,但是網絡技術的發展使得網絡設備之間的協作性能大大增強,所以需要一個整合性的網絡管理系統對故障進行發現和排除。計算機網絡管理操作系統對全局網絡設備狀況和網絡狀況都有宏觀的掌控,從而實現故障原因的精準分析和故障的快速處理。
1.2網絡狀況的監管
網絡是依靠連接的正常運轉而存在的,監測網絡狀況的功能叫做配置管理,對網絡連接的正常運營有著重要的作用,計算機網絡管理操作系統的監測管理對象是各種設備的運轉情況,網絡中IP地址和DHCP地址的分配、連接的速度與狀態等。配置管理更多的屬于動態管理的范疇,需要可操作性強的網絡管理系統才能擔此重任。
1.3網絡安全保護
網絡由于其數據性的特點,安全難以得到保障,因此計算機網絡管理操作系統就需要采取合適的方式對網絡安全進行保護,通過限制IP、防火墻、限制訪問、授權訪問等方式保護網絡管理系統內的重要數據內容不被非法獲取。安全管理在計算機網絡管理操作系統中主要功能是限制資源和用戶集之間的映射關系、對網絡資源訪問進行映射以及網關內加密信息操作等。
2計算機網絡管理系統的當前狀況
由于計算機技術目前出現的模塊化傾向,計算機網絡管理系統開始走向應用化的道路。在以往的計算機網絡管理系統中,主要是采取系統層面的措施來對計算機網絡進行處理,在網絡層方面起作用。而現在程序和應用的技術發展使得很多應用可以繞過系統層面和網絡層面的設置對網絡安全問題產生威脅,而且網絡帶寬在不斷增加的過程中用戶傳輸的數據量也在成倍增長,數據的內容也有了不同的區分。因此,目前計算機網絡管理系統的重要管理思想是對數據內容的分類傳輸,也就是基礎的QoS(QualityofServices)網絡管理方式。
2.1分布式的網絡管理模式
分布式的網絡管理就是針對當前狀況的QoS管理思想下進行的一種網絡管理模式,主要是利用SNMP進行網絡操控,通過技術來集中設備管理。分布式網絡管理的重點在于以分布式的系統思想來建設并優化COBRA平臺,根據當前的網絡環境進行域內劃分的設備管理,以實現跨平臺模式的信息交流與管理。COBRA平臺適用于分布式的管理模式需要適配多種網絡數據管理功能,如系統層面的數據采集與分析、代碼分發等。另一個還在研究階段之中的分布式網絡管理模式是基于移動技術的分布管理,移動技術是根據較為模塊化的技術進行整理和分析,目前應用前景尚不明朗,移動技術的原理是根據移動管理站進行數據管理與收集,在網絡層發現網關,然后通過代碼發送進行網關管理范圍內的各項數據整理分析,和集中網絡管理系統相比減少了峰值壓力。
2.2綜合式網絡管理的模式
綜合式網絡管理系統不同于傳統的集中網絡管理系統,它的重點是根據網絡系統的分級進行網絡管理,通過不同層級的系統進行數據整合以及子網之間的透視和檢查,從而更加了解網絡的運行狀況和故障原因以及處理的相關方式。目前綜合式的網絡管理系統模式主要分為管理IP內網的管理系統和管理SDH網絡的管理系統。在綜合式網絡管理系統之中,各部分是相對獨立運作的,但是各部分之間又有著一定的關系,綜合式網絡管理就是針對這些不同的網絡系統進行統一的信息管理。舉例來說一般的網絡設備有著前端傳輸、光纜傳輸、數據庫信息交換、音視頻進入等多個模塊,都需要網絡管理系統的支持。綜合網絡管理系統目前的組建的方式有兩種,一種是對不同的網絡設備進行統合的綜合網絡管理系統,這種系統不需要對原有設備進行改造,成本較低,但是有可能會出現一些設備方面的兼容性問題。另一種是直接建立一個由綜合網絡管理系統全面管理的系統,這一方法使得各層次之間的協作能力增強,但是相對來說成本比較高。
3計算機網絡管理系統的發展趨勢
3.1強化業務監控方面的功能
不同于集中式的傳統網絡設備管理,現代化的計算機網絡管理操作系統更能檢查出設備當中的故障。一些網絡管理系統已經基本實現了對網絡管理的進程監控和實時監控,但是對于網絡系統中的服務來說,監控仍舊沒有到位。現代網絡當中,進程和服務占據著相當重要的網絡資源接口,要對業務方面進行強化監控,從而使得計算機網絡管理系統能夠更好地應用于實踐。
3.2實現模塊化與智能化的網絡系統管理
模塊化是當前網絡技術發展的趨勢,硬件系統的模塊化也必然會帶來網絡管理操作層面軟件系統的模塊化與應用(app)化。在模塊化管理的過程當中,智能網絡操作系統管理是重要的一環。引入人工智能是當前計算機網絡技術發展的重點,并且根據預測,在未來幾乎所有系統層面的環節都需要人工智能進行輔助操作處理,人工智能具有24小時無休、精確率高、可以實現多種方面的同時任務操作等。人工智能技術由于能夠對數據本身進行接觸和處理,所以能夠比人類操作更為準確地判斷計算機網絡管理當中可能發生的各種事件。
3.3注重操作系統的UI設計
UI(UserInterface)是操作系統當中重要的交互界面,它的主要作用是為計算機網絡管理操作系統提供一個和用戶進行交流方便用戶使用的可視化界面,從而提高整體網絡系統的易用性。目前網絡管理操作系統的UI主要是基于WEB構建的,即需要使用瀏覽器打開的操作界面,通過簡單的瀏覽器操作,用戶可以在網絡系統中查看信息、處理故障、管理子網。隨著智能設備的發展,人們開始在智能終端上使用網絡,所以操作系統UI也要從單一的網頁化走向手機端的制作風格,使得人們可以在各個平臺上無縫切換。
4結語
計算機網絡管理系統的更新換代是根據計算機網絡技術的發展而改變的,而且必須具有一定的用戶可操作性,這就要求計算機網絡管理操作系統要結合新的用戶理念和系統理念,結合分布式和綜合式兩大網絡管理模式,實現網絡管理的業務監控強化、模塊化和智能化發展以及基于操作系統易用性的UI設計,另外最需要注重的是計算機網絡管理操作系統的安全性。
參考文獻
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[4]李歡歡.基于WEB和JAVA的網絡管理系統[D].昆明理工大學,2002.
1 概述
1.1 工業1.0
機械化，以蒸汽機為標志，用蒸汽動力驅動機器取代人力，從此手工業從農業分離出來，正式進化為工業。
1.2 工業2.0
電氣化，以電力的廣泛應用為標志，用電力驅動機器取代蒸汽動力，從此零部件生產與產品裝配實現分工，工業進入大規模生產時代。
1.3 工業3.0
自動化，以PLC（可編程邏輯控制器）和PC的應用為標志，從此機器不但接管了人的大部分體力勞動，同時也接管了一部分腦力勞動，工業生產能力也自此超越了人類的消費能力，人類進入了產能過剩時代。如圖1所示。
1.4 工業4.0將是整個中國時代性的革命
什么是工業4.0？
“互聯網+制造”就是工業4.0。“工業4.0”是德國推出的概念，美國叫“工業互聯網”，我國叫“中國制造2025”，這三者本質內容是一致的，都指向一個核心，就是智能制造。
2015年中國有幾個概念非常火，第一是大眾創業、萬眾創新，第二就是工業4.0，第三個就是“互聯網+”。“互聯網+”是巨大無比的概念，“互聯網+”里面有“互聯網+金融”叫做互聯網金融、“互聯網+零售”、“互聯網電子商務”，而“互聯網+制造”就是工業4.0。它將推動中國制造向中國創造轉型，所以說，工業4.0是整個中國時代性的革命。如圖2所示。
2 工業4.0有哪些特點
互聯：互聯工業4.0的核心是連接，要把設備、生產線、工廠、供應商、產品和客戶緊密地聯系在一起。
數據：工業4.0連接和產品數據、設備數據、研發數據、工業鏈數據、運營數據、管理數據、銷售數據、消費者數據。
集成：工業4.0將無處不在的傳感器、嵌入式中端系統、智能控制系統、通信設施通過CPS形成一個智能網絡。通過這個智能網絡，使人與人、人與機器、機器與機器、以及服務與服務之間，能夠形成一個互聯，從而實現橫向、縱向和端到端的高度集成。
創新：工業4.0的實施過程是制造業創新發展的過程，制造技術、產品、模式、業態、組織等方面的創新，將會層出不窮，從技術創新到產品創新，到模式創新，再到液態創新，最后到組織創新。
轉型：對于中國的傳統制造業而言，轉型實際上是從傳統的工廠，從2.0、3.0的工廠轉型到4.0的工廠，整個生產形態上，從大規模生產，轉向個性化定制。實際上整個生產的過程更加柔性化、個性化、定制化。這是工業4.0一個非常重要的特征。如圖3所示。
3 工業4.0有哪些技術支柱
工業4.0九大技術支柱包括工業物聯網、云計算、工業大數據、工業機器人、3D打印、知識工作自動化、工業網絡安全、虛擬現實和人工智能。這九大支柱中會產生無數的商機和上市公司。如圖4所示。
4 哪類公司最有前景
結合中國工業現狀來看，未來十年，中國工業4.0領域將有充足發展的三類公司有：
第一類是智能工廠，分為兩種，第一種是傳統的工廠轉型成智能工廠，第二種是一出生就是智能工廠；
第二類是解決方案公司，為制造業公司提供智能工廠頂層設計、轉型路徑圖、軟硬件一體化實施的工業4.0解決方案公司。
第三類是技術供應商，包括工業物聯網、工業網絡安全、工業大數據、云計算平臺、MES系統、
除這三類以外，虛擬現實、人工智能、知識工作自動化等技術供應商也會面臨巨大的發展前景。如圖5所示。
5 【解決方案】包括軟件硬件
軟件有工業物聯網、工業網絡安全、工業大數據、云計算平臺、MES系統、虛擬現實、人工智能、知識工作自動化等；硬件是工業機器人（包括高端零部件）、傳感器、RFID、3D打印、機器視覺、智能物流（AGV）、 PLC、數據采集器、工業交換機等。如圖6所示。
這是一次巨大的產業革命，錯過了工業4.0也就錯過了這個時代！誰最終贏得第四次工業革命主導權？第四次工業革命以2013年德國漢諾威為標志，宣布這一輪工作革命以智能制造為核心。如圖7所示。
德國政府所定義的德國工業4.0，由一個信息，一個網絡，四大主題、三項集成、八項計劃組成的框架機構。德國政府提出工業4.0整體框架有很多地方和中國的實際國情不同，操作上面還有一定的距離。如圖8所示。
第四次工業革命延續時間大概為30到40年，所以說工業4.0、移動互聯網對中國工業的顛覆、再造和融合，才剛剛開始。第四次工業革命的本質是主導這個世界未來的工業標準之爭，是由德國和美國按照自己的邏輯路徑、表述方法來進行推進。
美國提出了工業互聯網標準，希望關注設備互聯、數據分析、以及數據基礎上對業務的洞察，他們對傳統工業互聯網互聯互通，其關注點在大數據和云計算。
德國提出工業4.0，擁有強大的機械制造技術，嵌入式以及控制設備的先進設備和能力，德國很關注生產過程智能化和虛擬化的深刻改變。
可以看到，美國工業互聯網和德國工業4.0，實施路徑和邏輯相反，但是目標一致。美國是以GE公司、IBM這些公司為支持，側重于從軟件出發打通硬件；德國是以西門子、庫卡、SAP這些公司為主導，希望可以從硬件打通到軟件。無論從軟到硬，還是從硬到軟，兩者的目標是一致的，就是實現智能制造，實現移動互聯網和工業的融合。
中國為什么選擇德國標準？
（1）中國政府認為，德國路徑比美國路徑更容易實現；
（2）美國的工業空心化嚴重。IT公司出現工業4.0挑戰大，缺少基礎設施的落地，德國工業技術雄厚，是生產制造基地，生產設備供應商加IT業務解決方案提供商。在第四次工業革命的戰略選擇上，中國政府的策略是，緊盯新一輪產業發展的潮流，選擇工業4.0，推出中國版的中國制造2025，尋找機會彎道超車，后發先制。
工業4.0是一個全新的時代，一期剛剛開始，預計要30到50年的時間發展引進，按照國家工信部部長所說：德國是從工業3.0串聯到工業4.0，中國是2.0、3.0一起并聯到4.0。
工信部和中國工程院把中國版的工業4.0的核心目標定義為智能制造，這個詞表述非常準確。由智能制造再延伸到具體的工廠而言，就是智能工廠。智能制造、智能工廠是工業4.0的兩大目標。
在未來的工業4.0時代，軟件重要還是硬件重要，這個答案非常簡單：軟件決定一切，軟件定義機器。所有的工廠都是軟件企業，都是數據企業，所有工業軟件在工業4.0時代，是至關重要的，所以說軟件定義一切。
工業時代4.0這條路剛剛開始，但給了我們大概的方向，未來企業會變成數據的企業、創新的企業、集成的企業、不斷快速變化的企業。對于整個制造業來說，這是一個巨大的顛覆，稱之為工業革命，是毫不為過的。
6 國際國內工業云的建立
GE公司建立的Predix云，一個專為收集與分析工業數據而開發設計的云解決方案。Predix云也是“平臺即服務”（PaaS），將在高度安全的工業級云環境中捕捉和分析海量高速運行、類型多樣的各種機器產生的數據。Predix云將推動工業互聯網的下一階段增長，可以幫助開發者為行業快速開發、部署和管理應用與服務。
全球化的數字制造的熱潮洶涌，工業大數據以前所未有的速度和巨量被釋放出來，如何將這些數據與人、機器相連接，成為一個嶄新的命題。而制造業巨擘GE在回歸工業根基的轉型之路上，推出了工業互聯網這一廣為傳播的概念，而Predix正是GE承載新工業帝國夢想的核心平臺。Predix是GE面向行業推出的一個工業云平臺。不同的組織，能在上面控制數據的連接，并使用第三方開發者的分析軟件。 一方面Predix為大量開發者提供便利，開發各種工業級APP。開發者只需關注如何解決問題，而無須關心如何獲取以及連接數據；另一方面用戶作為數據托管方，則可以使用這些APP，進行設備管理、運營維護等。
Predix的起源傳統意義上OT技術是用于對機器設備的監視和控制，但GE眼中的OT技術已經超越這些概念，將機器設備與云服務連接，通過數據的分析可以幫助進行設備故障預測和整體健康程度的評估。通過融合IT和OT技術，GE正在重新定義工業自動化。
GE通過內置的傳感器對機器設備的數據采集已有多年，但這些物聯網前的傳感器主要用于對設備運行實時性能的監測，比如顯示某一特定測點的壓力值，設備專家通過監視各測點的數值從而推斷設備的性能，然后這些實時數據就被丟棄，不再進行收集存儲。
機器設備產生的海量時間序列數據與社交數據和交易數據差別很大，針對工業數據的存儲、分析必須針對性地進行優化，以幫助理解機器設備的行為表現。為了處理這些海量的數據集，GE需要一個新的平臺來安全連接設備并分析數據，就這樣在2013年，一個基于云計算的軟件平臺Predix被開發出來。不僅僅通過運營數據分析降低設備的服務成本，也通過這些運營數據有效指導產品研發的改進。
如圖9所示，工業數據湖受到Amazon提供S3、EC2等云服務的啟發， GE的管理層逐漸意識到他們也可以將Predix以云服務的形式推向市場，從而開啟設備運營的聯接、分析服務市場。
Predix正式誕生。
Predix的構成Predix是GE推出的全球第一個專為工業數據與分析開發的云服務平臺，負責將各種工業資產設備和供應商相互連接并接入云端，并提供資產性能管理（APM）和運營優化服務。Predix承擔的角色類似個人電腦中的Windows和智能手機中的IOS、Android操作系統。對于紛繁復雜的工業設備和工業數據類型來講，Predix與其說是通過操作系統來運營工業互聯網，不如說是為海量的工業數據找到了一種相對標準和統一的承載和呈現形式。
如圖10所示，Predix的架構傳承于GE工業化基因，Predix提供標準的方式來運行工業級的分析能力，連接機器、數據和人，提供分布式計算、大數據分析、資產數據管理、機器和機器通信和應用移動性，“端到端”的安全訪問機制確保數據、設備、網絡和系統的授權訪問。
GE為何要推行Predix其實是一個面向云應用的軟件平臺，負責將各種工業資產設備和供應商相互連接并接入云端，并提供資產性能管理（APM）和運營優化服務。所以，Predix的功能是統籌各種APM系統、承載行業用戶的工業互聯網應用，從這個意義上，GE把它稱為“操作系統”。
APM系統一般包括企業資產管理（EAM）、預防性維護（PM）、預見性維護（PdM）、工廠資產管理（PAM）、環境健康和安全（EH&S）等方面。GE的APM系統，是GE為了提升自身的資產管理績效而特別研發，并已在內部應用多年的，一整套綜合了云計算和物聯網技術的解決方案。
實際上沒有APM系統的Predix是沒有靈魂的。所以即使GE開放了Predix，用戶也需要使用GE的APM來實現遠程監控、診斷、智能運行設備。所不同的是用戶基于Predix二次開發出來的是以GE APM系統為核心的、適合自己的資產績效管理方案，因為不同行業的資產績效管理方案，必須要寫入該行業的特性和參數。
GE的終極目標每一家工業企業都要成為一家數字公司，這是GE對未來的看法。而GE同時希望，Predix能成為這些數字公司的駐足之地。
因此，GE加大推廣APP開發的力度。2016年GE計劃開設4個創新坊，加大企業對于開發類似工業APP的扶持，從而孵化出完整的生態群。
市場的同類掘金者為了在數字化領域挖掘新的商業機會，西門子正在以“西門子數字服務”為平臺，努力發展相關服務。西門子2015年底宣布將增加研發投入3億歐元搭建跨業務新數字化服務平臺Sinalytics。這一平臺與Predix非常類似，整合了遠程維護、數據分析及網絡安全等技術。繼成功完成內部測試之后，2016年西門子正式面向市場推出“MindSphere工業云平臺”。MindSphere被設計為一個開放的生態系統，工業企業可將數據服務作為預防性維護、能源數據管理以及工廠資源優化的基礎。
除此之外，前段時間與美的達成股權收購的機器人制造商KUKA和Infosys宣布聯手開發支持企業迎接工業4.0的解決方案，合作目標是開發一個可讓客戶采集、評估和利用數據以提高自身生產過程的軟件平臺，KUKA將通過建立工業4.0云平臺擴展設備與云系統之間的連接。
PTC2014年宣布收購物聯網平臺創建者ThingWorx，并致力于建立和運營物聯網應用。經過一系列的收購和運作，2016年6月，PTC宣布新版物聯網平臺ThingWorx 7上市，包括進階的聯網產品管理工具組、強大的新分析功能、公有云支持、簡化的平臺元件等。
當然，對IBM、SAP、微軟這些虎視眈眈的市場巨鱷，同樣不能忽視他們對工業云的狂熱。
總結中國企業具有廣泛的工業云應用需求，如風電、飛機發動機、汽車、工程機械、家電等保有量居世界前列。因此，呼喚中國自己的工業云生態圈，是一種合情合理的想法，正如GPS之于中國的北斗導航系統。
然而，這樣的云平臺的搭建，在中國，已經幾乎可以斷定無法由一個公司之力來建設的。這么龐大的一個生態圈，絕非當下中國制造業任何一個企業的工業技術體系可以承擔，一個合適的制造業共同體，迫在眉睫。
然而以GE為代表的企業已經開始布局工業云，在海爾、在華為這些優秀的制造業都已經結為聯盟。徐工集團與阿里云公司共同打造的“工業云”平臺瞄準工業互聯網領域的全球標桿―美國GE公司打造的Predix工業云平臺，應用顛覆式思維、借助新一代信息技術，將徐工數字化工業能力輸出打造成開放、共享的全球云平臺，力爭成為中國工業領域的“Predix”。
7 結論
工業物聯網正在推動第四輪工業革命，它將大大改變制造、能源、交通運輸、城市、醫療以及其他工業行業，并幫助企業從傳感器聚集數據，從而最大限度地提高機器效率以及整個工作的吞吐量。具體應用包括運動控制、機器與機器通信、預防性維護、大數據分析以及互聯醫療系統等。
工業云平臺由于能夠靈活實現跨區域工業信息服務的部署和交付，已經成為國際巨頭們投入的重點。如果說傳統信息技術領域是美國企業占據優勢地位，那么工業領域的信息服務發展正迎來群雄逐鹿的時代。誰能率先確立在全球的工業云服務覆蓋，便能在智能制造時代掌握產業生態的制高點，并取得掌控工業物聯網的先機。
參考文獻
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最關注的是汽車駕駛安全性問題
孫正良表示，公安系統承擔的職責，主要是道路交通管理法律法規制定，秩序管理、交通組織和控制，違法行為初查、責任認定、地址管理，還有車輛驗收。
他最為關注的是與汽車駕駛安全相關的四大問題。
第一，是車聯網環境下的網絡安全問題。在車車通訊方面，孫正良坦言，目前車內通信系統都是國外的技術，而且很多都是三、四十年前的規則，已經完全不適應現在的需求。在車路協同方面，由于公安系統是非開放的封閉內網絡，所以要和智能網、車聯網連接有一定的難度。特別是在北京、上海等一些大城市，國外品牌、型號的車輛非常多，要與這些車輛聯網的難度更大。所以，他希望建立車車通信、車路通信的安全認證機制，并使路側設備智能化、電子化。
第二，是汽車電子身份管理問題。“網絡上的所有物體都要做好身份認證，否則這些物體發出的信息就是不可信的。所以，要建立可控、可信的汽車和路面電子設備的連接。”孫正良解釋道，從2013年起，公安部等部委就已經在著手制定標準，并組織研發基于雙向認證機制的高頻身份，目前已經有了初步的成果。他希望可以用電子標識和即將推出的電子標識證，建立一整套責任主體公信身份，建立車聯網的監測機制，“可以把‘誰開車、誰的車’都形成安全的可認證機制，實現一卡一運，從而推進車聯網下的電子認證的法律身份。”
第三，是交通事故責任認定問題。車聯網建立后，肯定會網絡化，而網絡化一定會受到網絡攻擊，那么，出了交通事故該怎么認定呢？孫正良認為，從政府方面，需要重新修訂道路交通安全法律法規。例如，要考慮在自動無人駕駛的前提下，打手機、看電視是否仍是違法行為；甚至沒有駕照的人是否可以通過自動駕駛技術開車等。
第四，是自動無人駕駛汽車路試法規問題。自動無人駕駛屬于人工智能的深度學習技術，要進行大量實驗，所以要進行不斷的路試。美國Google的自動無人駕駛車2009年開始研發，到2012年才取得項目許可，到2015年才首次在公共道路上測試。而在我國，交通法中明確表明“國家對機動車實行登記制度。機動車經公安機關交管部門登記后，方可上路行駛。尚未登記的機動車，需要臨時上路行駛的，應當取得臨時通行牌證”；“不得擅自改裝，不符合公告的不予上牌”等。所以，現行交通法規尚未對自動無人駕駛汽車有一個明確的規范細則，也沒有對上路測試的自動無人駕駛汽車需提交的審核要求。所以，在我國是不允許未經許可的改裝車輛上路測試的。他認為，未來自動無人駕駛汽車要上路測試必須具備一些基本的條件：要有第三方評估、保險公司允許上保險，以及要在公安、交通部門指定的道路上測試。
積極探索，面對挑戰
孫正良表示自動無人駕駛對傳統理念、傳統法律法規都是巨大的變化和挑戰。針對這一系列的駕駛安全性問題，我國交通部門和研究機構一直都在積極探索對策，他具體談了兩項對策。
span=““>加快第五代移動通信產業發展的若干政策>的通知》精神，搶抓5G通信發展機遇，發揮5G對X經濟社會發展的重要驅動作用，結合X實際，制定本實施方案。
一、工作目標
以網絡建設為基礎、以應用帶動為突破口、以產業發展為主攻方向，加快構建具有X特色的5G產業生態體系，為全市經濟高質量發展提供有力支撐；推動5G網絡的柔性化、個性化與云化部署，實現全市域覆蓋，提供隨時即取的大容量、高帶寬、低時延網絡支撐能力，實現各行業間深度應用、融合賦能。
2020年，計劃投資X億元，建設5G基站X個，實現X市中心城區建成區信號連續覆蓋、縣城區重點區域信號覆蓋。啟動建設X高新區應用示范區，重點推進智慧園區、智慧媒體、智慧教育、智慧醫療等4項5G示范應用。
2021年，計劃投資X億元，建設5G基站X個，實現縣城區建成區信號連續覆蓋、重點鄉鎮信號覆蓋。加快推進智慧機場、智慧交通、智慧旅游、智慧公安、智慧養老、智慧應急管理、智慧城市等一批5G示范應用。
2022年，計劃投資X億元，建設5G基站X個，實現重點鄉鎮信號連續覆蓋、所有普通鄉鎮信號覆蓋。形成10項重點示范應用；積極培育一批5G應用領域創新型企業。
二、主要任務
（一）加快5G網絡建設
1．統籌5G建設規劃。加快X市通信基站專項規劃（5G規劃）的修改完善及審批工作步伐，明確鐵塔、基站、機房、管線等設施的規模、布局、用地安排及相關控制要求。將5G基站站址、機房及管線、電力等配套設施納入市政基礎設施專項規劃，將交通干線與重要交通樞紐場所基站納入建設規劃。國網X供電公司在電力建設規劃中要統籌考慮5G基站建設規劃，做好與5G基站建設規劃的有效銜接。各級規劃委員會要將中國鐵塔X市分公司及其各區域辦事處納入成員單位，參與編制各類法定空間規劃中的鐵塔及相關站址配套設施規劃。〔責任單位：市自然資源和規劃局、市通管辦、市住建局（市人防辦）、市交通運輸局、市城管和綜合執法局、國網X供電公司、中國電信X分公司、中國移動X分公司、中國聯通X分公司、X有線X網絡有限公司、中國鐵塔X市分公司，各縣市區人民政府，排名第一的為牽頭單位，下同。〕
2．加快基礎設施建設。各通信運營企業及鐵塔公司等5G相關單位應加強橫向聯系，謀求共建共享、合作共贏、共同發展的合作模式，按照“園區優先、工礦區優先、城市優先”原則，充分利用現有配套通信設施，加快5G網絡建設。在基站及鐵塔建設方面，由中國鐵塔X市分公司統籌集約利用社會資源，采取宏基站覆蓋和“微基站+智慧桿塔”相結合的方式快速部署5G網絡；在機房及管線建設方面，由各通信運營企業按照資源集約利用的原則，加快匯聚機房、傳輸管線建設進程。在5G基礎設施建設過程中，要貫徹落實省直有關部門制定的多功能桿塔規范標準和“多桿合一”智能桿塔指導意見，統籌多功能智能桿塔規劃建設和合理布局布點。〔責任單位：中國鐵塔X市分公司、中國電信X分公司、中國移動X分公司、中國聯通X分公司、X有線X網絡有限公司、市住建局（市人防辦），各縣市區人民政府〕
3．加大公共資源開放力度。按照“鐵塔統籌、政府支持、開放共享、服務社會”原則，各級黨政機關、事業單位、國有企業所屬建筑物（含人防工程與人防疏散場所）和公共區域應免費為5G提供建設場地。各級政府要協調相關單位，免費開放公共場所、學校、展覽館、旅游景點、人防工程、高等院校、科研院所、文化體育場等所屬構筑物和機場、公路、鐵路、橋梁、隧道、地鐵、鐵路車站、公路客運站、公路服務區、醫院、公共綠地、人防疏散場所、公共地下空間等公共區域，以及城市照明桿、交通標識桿、公安監控桿、非指揮工程的人防報警站（塔）等各類桿塔與地下通信管道、綜合管廊資源；積極推動居民小區、商務樓宇為5G網絡站址建設提供場地支持。對沒有政策依據的收費項目，要加強清理；對有政策依據的收費項目，參照最低標準收取，切實減少信息基礎設施建設運營單位在資源占用、施工管理、設備維護等方面的費用支出。各類資源資產擁有方應配合做好站址建設工作，積極向中國鐵塔X市分公司提供各類基礎性資料。〔責任單位：市發改委、市教育局、市住建局（市人防辦）、市公安局、市交通運輸局、市市場監管局、市文旅廣體局、市城管和綜合執法局、市機關事務管理局、國網X供電公司、中國電信X分公司、中國移動X分公司、中國聯通X分公司、X有線X網絡有限公司、中國鐵塔X市分公司，各縣市區人民政府〕
（二）推進5G示范應用
加快行業應用帶動，推動5G與垂直行業融合發展，依托X資源優勢及區位優勢，著力打造新型產業集群應用場景，實施5G+智能化可復制可推廣應用項目在重點領域產業轉型升級。爭取5G應用領域步入全省先進行列。
4．智慧醫療。依托X市第一人民醫院等重點醫療機構，積極探索基于5G技術的創新業務試點，實現專網專線、遠程醫療、移動醫療等服務。基于5G網絡開展醫院醫療業務、人員管理、資產追蹤等管理創新模式，將優勢醫療資源輻射到縣市區醫院和鄉鎮衛生院，利用5G網絡實現的遠程業務支撐醫聯體等醫療協同和資源下沉，助力X貧困鄉鎮等扶貧業務的優質醫療資源下鄉。同時，積極與省內和外省醫療單位開展遠程醫療等互動業務，建立基于5G+云計算的以病患為中心的新型醫療健康數據中心，形成省內5G智慧醫療創新業務示范基地。（責任單位：市衛生健康委、中國電信X分公司、中國移動X分公司、中國聯通X分公司、X有線X網絡有限公司，各縣市區人民政府）
5．智慧機場。探索5G技術在X機場建設和運營中的創新應用，利用5G網絡提升機場無線網絡質量，實現機場內智能網絡隨時隨地接入，供給旅客手機終端和工作人員移動設備最高性能的無線網絡服務，部署5G終端展區、VR游戲體驗、機械手臂互動、當地景區4K/8K直播等休閑娛樂區域，提升機場乃至整個X市的品牌效應，通過5G網絡實現人流智能檢測、信息實時推送、超清視頻通話等能力，實現旅客在機場內全流程無紙化、人臉注冊/購票、刷臉值機/托運、智慧航顯、貴賓迎送、機艙復檢、擺渡車提示和遠機位復核等能力，通過智能監控攝像環境部署、無人物流車控制和智能芯片行李管控，實現行李全流程可視化監控、貨物自動配送和快速減客分艙，極大提升機場物流管控和運營效率。（責任單位：市發改委、市工信局、中國電信X分公司，X區人民政府）
6．智慧園區。利用5G網絡輔助X重點產業園區信息化建設，充分發揮5G速率、時延、連接能力在工業制造單位研發生產、物流運輸、人物管理、銷售服務等方面的適配應用。在X高新區內的臺灣工業園建設5G基站120個，實現園區內區域全覆蓋。通過5G網絡承載現有業務系統，在重點安防區域、車間庫房等安全重地布放高清攝像頭980個，實時保證園區安全；在廠線連續布放高清攝像頭、球鏡200個，借助5G網絡，實現園區數據可管可控、人與物靈活調度、生產制造降本提效，將5G與現代工業智造緊密結合完成商務模式應用落地。（責任單位：市工信局、市發改委、X高新區管委會、X經開區管委會、中國電信X分公司、中國移動X分公司、中國聯通X分公司、X有線X網絡有限公司，各縣市區人民政府）
7．智慧交通。積極拓展5G與X市交通系統相結合的應用場景，聚焦交通安全、道路建設、信息傳遞和指揮控制等方面的業務實現。構建路面交通5G智能監控網絡，實現移動網絡靈活布控，協助交通部門運維管理，實現交通安全高效實時監控預警，節省人力成本，提高工作效率。將智慧路燈改造形成智慧路燈、無人機充電樁、信息中轉站等多能力處理站點，將停車場改造成無人泊車、信息集散點等多功能智慧停車場，利用路面交通備件輔助智慧城市信息能力建設。在交通指揮中心建立“5G智慧綜合指揮中心”，利用5G網絡將所有監控、應用、智慧功能接入進行統一控制，整體提升X市內交通環境和流通能力。（責任單位：市公安局交警支隊、市交通運輸局、中國電信X分公司、中國移動X分公司、中國聯通X分公司、X有線X網絡有限公司）
8．智慧媒體。發揮廣電優勢，開展4K/8K超清直播、360°互動直播、VR/AR直播等創新應用場景的高新視頻服務。借助5G實現媒體業務移動展開，實現移動超清直播、遠程超清直播、多機位超清直播等服務，針對礦博會等大型文體活動以及熱點事件進行5G直播，提升城市品牌效應。提供融合新媒體云播控業務、向用戶提供新媒體業務，為內容生產者提供交易、所需的基礎設施服務，為管理部門進行內容管控和技術管理提供支撐。（責任單位：市文旅廣體局、X有線X網絡有限公司，各縣市區人民政府）
9．智慧教育。建設校園5G無線網絡，為教學和安防服務。在X推選創新教育示范點，進行5G與教育行業的業務創新試點。通過5G技術實現4K高清直播和全息遠程教學的方式達到遠程高清課堂直播、跨校聯動，提升互動性和教學效果。通過5G技術加強校園安防力量，平安校園人臉識別與5G相結合，AR眼鏡連接云端數據庫，對采集圖像進行特征提取，實現人臉識別及告警，監控中心實時依據異常情況聯動安保人員及時采取行動。（責任單位：市教育局、中國電信X分公司、中國移動X分公司、中國聯通X分公司、X有線X網絡有限公司，各縣市區人民政府）
10．智慧旅游。5G智慧旅游平臺應用為游客提供更精準、更個性化的服務，在A級景區形成5G網絡能力，實現5G數字化定制旅游。通過對用戶業務數據的分析，接入5G實現景區導覽服務，為每個游客提供游覽服務，推薦景點信息及配套交通食宿等。接入5G實現AR輔助講解，為不同類型的游客推送不同的講解材料，實現旅游信息定制化推送。隨著基于5G的泛連接數據鏈的建立，為游客提供游前、游中、游后的專屬定制服務。（責任單位：市文旅廣體局、中國電信X分公司、中國移動X分公司、中國聯通X分公司、X有線X網絡有限公司，各縣市區人民政府）
11．智慧公安。實行5G警務智能安防，將警務通、執法記錄儀、對講機等裝備集成到警用智能頭盔中，運用5G+AR人臉識別技術，在人臉、車牌認證比對中實時獲取被查人身份特征，大幅提高執法效率。推廣便于單兵攜帶或車載的5G單兵布控安防系統，用于臨時通道卡口檢查安防、重要場所安全檢查、突發事件現場人像采集記錄和比對等。（責任單位：市公安局、中國電信X分公司、中國移動X分公司、中國聯通X分公司、X有線X網絡有限公司，各縣市區人民政府）
12．智慧養老。推進養老服務信息化與智能化，搭建具備老年信息管理、養老服務訂單監控、政府購買養老服務監管、養老服務機構信息管理、養老服務網點管理、分級分區運營管理、養老服務呼叫、養老服務智能健康管理等綜合功能的智慧養老服務平臺，采用人工智能和大數據技術精準匹配和精準對接供需兩端智慧化養老服務，整合養老政策、服務、產品、設施等信息，推廣智能養老產品和技術應用，以信息化平臺和各類實體服務網點的線上線下結合運營方式，實現全市養老信息和資源互聯互通，線上線下有效互動。（責任單位：市民政局、中國電信X分公司、中國移動X分公司、中國聯通X分公司、X有線X網絡有限公司，各縣市區人民政府）
13．智慧應急管理。在整合改造氣象、自然資源、水利、地震、農牧、林草等領域已建監測設備的基礎上，進一步針對地質、水旱、地震、氣象、森林火災、農業、城市主要基礎設施等自然災害重點區域分批次進行監測站點建設，通過后端云計算實現對災害處置現場視頻、語音、文本、圖片、身份、定位等數據高效處理，大幅提升自然災害監測預警、分析研判、指揮調度、評估分析、信息能力。（責任單位：市應急管理局、市自然資源和規劃局、市水利局、市農業農村局、市城管和綜合執法局、市林業局、市地震局、中國電信X分公司、中國移動X分公司、中國聯通X分公司、X有線X網絡有限公司，各縣市區人民政府）
14．智慧城市。結合大數據、云計算、人工智能等信息技術，推動智慧城市應用演進升級。在城市建設管理中，借助5G網絡打造城市大腦，融合智慧政務、智慧城管、智慧安防、智慧交通、智慧電力、智慧社區等城市功能單元，增強城市運營和治理能力。充分發揮5G高性能無線網絡能力，將智慧城市建設與5G網絡相結合，促進城市經濟建設和社會效益快速增長。〔責任單位：市工信局、市衛生健康委、市教育局、市公安局、市人社局、市住建局（市人防辦）、市民政局、市城管和綜合執法局、市交通運輸局、市文旅廣體局、市行政審批服務局〕
（三）積極發展5G產業
15．培育引進5G企業。支持本地軟件開發、傳感器、人工智能等領域發展基礎較好的企業，盡早布局5G產品研發等工作，培育本地5G產業。開展精準招商，大力引進技術先進、產品競爭力強的5G領軍企業落戶我市。積極推動5G骨干企業與我市重點工業企業對接合作。（責任單位：市工信局、市商務局、市發改委，各縣市區人民政府）
16．支持產業平臺建設。鼓勵圍繞5G相關產業發展專業化眾創空間、產品認證、應用測試、產業監測分析等各類培育載體和公共技術服務平臺。各級財政相關專項資金要重點支持5G產業研發創新、示范應用等公共平臺建設，對首次通過國家、省級、市級認定的研發平臺、企業孵化器和5G公共技術服務平臺，由受益財政采取后補助方式給予資金支持。（責任單位：市科技局、市發改委、市工信局、市財政局、市市場監管局，各縣市區人民政府）
17．加快產業鏈條培育。鼓勵發展光交換、基帶、中高射頻、圖像處理等5G高端芯片、元器件及砷化鎵、氮化鎵等化合物半導體，發展基于5G技術高超清視頻終端、可穿戴設備、虛擬現實/增強現實（VR/AR）、全息影像等終端產品。將5G網絡建設和產業發展項目列入年度市級重點建設項目，對影響大、帶動強的重大項目，采取“一事一議”方式給予支持。鼓勵企業間開展協作配套，支持本地企業舉辦或參加國內外5G產品展銷活動。發揮政府采購政策引導作用，對符合首臺套采購政策規定的5G產品，可由采購人采取競爭性談判、詢價、競爭性磋商或單一來源等非公開招標方式進行首次采購。（責任單位：市工信局、市發改委、市科技局、市商務局、市財政局、中國電信X分公司、中國移動X分公司、中國聯通X分公司、X有線X網絡有限公司、中國鐵塔X市分公司）
三、保障措施
（一）加強組織領導。
建立由市工信局牽頭，市直及中省駐市有關單位參與的部門協調機制，負責統籌推進全市5G建設和應用相關工作，協調解決5G建設中的跨部門重大問題。各縣市區人民政府要成立工作專班，按照屬地管理和分級負責的原則，加強對5G網絡建設、示范應用和產業發展工作的組織領導，督促政策落到實處，不斷壯大縣域經濟發展。各縣市區要定期向中國鐵塔X市分公司公布免費開放站址資源清單，向市工信局報送半年和年度工作推進情況。中國鐵塔X市分公司要及時收集5G基站建設過程中存在的問題，提交部門協調機制研究解決。
（二）加強要素保障。
各級人民政府要加大5G站址用地支持力度，將站址建設納入國土空間規劃，并在控制性詳細規劃中嚴格落實。自然資源和規劃主管部門要積極指導涉地縣級政府做好征地補償安置和用地報批資料的組織，切實做好用地服務。林業主管部門要及時指導建設方做好設計占用林地的手續辦理工作。各供電企業要在用電申請、電力增容和轉供電改造上為5G網絡建設提供最大便利。電網擴容時要依據5G基站建設主體提出的用電負荷水平和安裝位置明細預留5G基站用電需求。大力推進5G基站轉供電改直供電，鼓勵參加市場化交易，簡化申請報裝程序；尚無法改直供電的5G基站應嚴格執行轉供電最高限價。市市場監管局要加大巡查力度，及時糾正轉供電環節中發生的亂加價行為，對拒不糾正的堅決予以查處。市工信局要加強對頻率資源的管理，規范公用干擾器使用，加大頻率干擾查處力度，確保5G網絡可靠運行。5G基站設置與使用單位應主動協調解決合法無線電臺（站）使用單位的干擾問題，無線電臺（站）使用單位應積極配合。
（三）強化安全保障。
市委網信辦要加強5G通信網絡基礎設施安全的整體布局、頂層設計和綜合防控能力建設等方面的管理和督導，實現基礎信息網絡與安全防護設施同步規劃、建設和運行。5G網絡建設單位要嚴格依法落實網絡安全等級保護制度等網絡安全保護技術措施。提升5G應用安全防護能力，終端、網絡、平臺、應用層要按照“誰提供服務，誰保障安全”的原則，落實各項安全保障措施。
（四）優化審批流程。
嚴格執行光纖到戶國省標準，將移動通信基礎設施、光纖設施納入市政公用服務報裝、竣工并聯驗收范疇。嚴格按標準預留5G網絡配套機房、電源、管道和屋面站址等，實現與工程主體同步設計、同步施工、同步驗收。對老舊小區改造工程，要合理規劃5G等通信基礎設施所需站址及配套資源，并在設計、施工環節同步實施。對其他既有工程，要加強5G等通信基礎設施站址、配套資源的供給，積極落實5G規模部署所需的必要條件。各級各部門要推動5G網絡建設“最多跑一次”服務，進一步優化審批流程，壓縮審批時限，滿足5G網絡快速規模組網需求。
（五）維護建設秩序。
中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2012）11-0-01
當前，世界經濟正在從工業經濟向知識經濟轉變，而知識經濟的兩個重要特點就是信息化和全球化。進入21世紀，網絡已成為信息社會的命脈和發展知識經濟的重要基礎。從其形成和發展的歷史來看，計算機網絡是伴隨著人類社會對信息傳遞和共享的日益增長的需求而不斷進步的。本文擬對計算機技術下互聯網的發展史、特點、對未來發展前景的設想作簡要介紹。
一、計算機技術下互聯網的發展史
計算機網絡近年來獲得了飛速的發展。20年前，在我國很少有人有人接觸過網絡，現在計算機通訊網絡以及Internet已成為我們社會結構的一個基本組成部分。網絡被應用于商業的各個方面，包括電子銀行、電子商務、現代化的企業管理、信息服務業等都以計算機網絡系統為基礎。
Internet發展經歷了研究網、運行網和商業網三個階段。至今，全世界沒有人能夠知道Internet的確切規模。Internet正以當初人們始料不及的驚人速度向前發展，今天的Internet已經從各個方面逐漸改變人們的工作和生活方式。人們可以隨時從網上了解當天最新的天氣信息、新聞動態和旅游信息，可看到當天的報紙和最新雜志，可以足不出戶在家里炒股、網上購物、收發電子郵件，享受遠程醫療和遠程教育等等。
二、計算機技術下互聯網的發展特點
從80年代末開始，計算機網絡技術進入新的發展階段，它以光纖通信應用于計算機網絡、多媒體技術、綜合業務數據網絡ISDN、人工智能網絡的出現和發展為主要標志。90年代至下個世紀初將是計算機網絡高速發展的時期，計算機網絡的應用將向更高層次發展，尤其是Internet網絡的建立，推動了計算機網絡的飛速發展。據預測，今后計算機網絡具有以下幾個特點：
1.開放式的網絡體系結構，使不同軟硬件環境、不同網絡協議的網可以互連，真正達到資源共享，數據通信和分布處理的目標。
2.向高性能發展。追求高速、高可靠和高安全性，采用多媒體技術，提供文本、聲音圖像等綜合。
3.計算機網絡的智能化，多方面提高網絡的性能和綜合的多功能服務，并更加合理地進行網絡各種業務的管理，真正以分布和開放的形式向用戶提供服務。
三、計算機技術下互聯網的發展趨勢
隨著計算機技術的不斷革新，互聯網業也在不斷發展，日益呈現出以下趨勢：
1.運營產業化
以Internet運營為產業的企業迅速崛起，從1995年5月開始，多年資助Internet研究開發的美國科學基金會（NSF）退出Internet，把NFSnet的經營權轉交給美國三家最大的私營電信公司（即Sprint、MCI和ANS），這是Internet發展史上的重大轉折。
2.應用商業化
隨著Internet對商業應用的開放，它已成為一種十分出色的電子化商業媒介。眾多公司、企業不僅把它作為市場銷售和客戶支持的重要手段，而且把它作為傳真、快遞及其他通信手段的廉價替代品，借以形成與全球客戶保持聯系和降低日常的運營成本。如：電子郵件、IP電話、網絡傳真、VPN和電子商務等等的日漸受到人們的重視便是最好例證。
3.互聯全球化
Internet雖然已有三十來年的發展歷史，但早期主要是限于美國國內的科研機構、政府機構和它的盟國范圍內使用。現在不一樣了，隨著各國紛紛提出適合本國國情的信息高速公路計劃，已迅速形成了世界性的信息高速公路建設熱潮，各個國家都在以最快的速度接入Internet。
4.互聯寬帶化
隨著網絡基礎的改善、用戶接入方面新技術的采用、接入方式的多樣化和運營商服務能力的提高，接入網速率慢形成的瓶頸問題將會得到進一步改善，上網速度將會更快，帶寬瓶頸約束將會消除，互聯必然寬帶化，從而促進更多的應用在網上實現，并能滿足用戶多方面的網絡需求。
5.多業務綜合平臺化、智能化
隨著信息技術的發展，互聯網將成為圖像、語音和數據“三網合一”的多媒體業務綜合平臺，并與電子商務、電子政務、電子公務、電子醫務、電子教學等交叉融合。10-20年內，互聯網將超過報刊、廣播和電視的影響力，逐漸形成“第四媒體”。
我們處在一個信息化時代，國家和世界各國也以發展科技為目標，況且我們的生活與計算機密切相連，所以，計算機網絡未來的發展無限光明。隨著網絡的發展，許多在現實中的問題都將在網上慢慢的得以實現，但隨之帶來的一系列網絡安全因素也是我們值得考慮的問題。總之，未來網上的世界，我們拭目以待。
參考文獻：
