第2章 信息技术发展——2.3 新一代信息技术及应用（下）

2.3 新一代信息技术及应用（下）

• 信息技术在智能化、系统化、微型化、云端化的基础上不断融合创新，促进了物联网、云计算、大数据、区块链、人工智能、虚拟现实等新一代信息技术的诞生。
• 新一代信息技术与信息资源充分开发利用形成的新模式、新业态等，是信息化发展的主要趋势，也是信息系统集成领域未来的重要业务范畴。

本节由于篇幅较长，分两期进行更新。上期已经更新物联网、云计算、大数据，本期更新区块链、人工智能、虚拟现实。

2.3.1 区块链

• “区块链”概念于 2008年在《比特币:一种点对点电子现金系统》中被首次提出，并在比特币系统的数据加密货币体系中成功应用，已成为政府、组织和学者等重点关注和研究的热点。
• 区块链技术具有多中心化存储、隐私保护、防篡改等特点，提供了开放、分散和容错的事务机制，成为新一代匿名在线支付、汇款和数字资产交易的核心，被广泛应用于各大交易平台，为金融、监管机构、科技创新、农业以及政治等领域带来了深刻的变革。

1.技术基础

区块链概念可以理解为以非对称加密算法为基础，以改进的默克尔树(Merkle Tree)为数据结构，使用共识机制、点对点网络、智能合约等技术结合而成的一种分布式存储数据库技术。

区块链分为公有链(Public Blockchain)、联盟链(Consortium Blockchain)、私有链(Private Blockchain)和混合链(Hybrid Blcokchain)四大类
一般来说，区块链的典型特征包括：

• 多中心化：链上数据的验证、核算、存储、维护和传输等过程均依赖分布式系统结构，运用纯数学方法代替中心化组织机构在多个分布式节点之间构建信任关系，从而建立可信的分布式系统。
• 多方维护：激励机制可确保分布式系统中的所有节点均可参与数据区块的验证过程，并通过共识机制选择特定节点将新产生的区块加入到区块链中。
• 时序数据：区块链运用带有时间戳信息的链式结构来存储数据信息，为数据信息添加时间维度的属性，从而可实现数据信息的可追溯性。
• 智能合约：区块链技术能够为用户提供灵活可变的脚本代码，以支持其创建新型的智能合约。
• 不可篡改：在区块链系统中，因为相邻区块间后序区块可对前序区块进行验证，若篡改某一区块的数据信息，则需递归修改该区块及其所有后序区块的数据信息，然而每一次哈希的重新计算代价是巨大的，且须在有限时间内完成，因此可保障链上数据的不可篡改性。
• 开放共识：在区块链网络中，每台物理设备均可作为该网络中的一个节点，任意节点可自由加入且拥有一份完整的数据库拷贝。
• 安全可信：数据安全可通过基于非对称加密技术对链上数据进行加密来实现，分布式系统中各节点通过区块链共识算法所形成的算力来抵御外部攻击、保证链上数据不被篡改和伪造，从而具有较高的保密性、可信性和安全性。

2.关键技术

• 从区块链的技术体系视角看，区块链基于底层的数据基础处理、管理和存储技术，以区块数据的管理、链式结构的数据、数字签名、哈希函数、默克尔树、非对称加密等，通过基于P2P网络的对称式网络，组织节点参与数据的传播和验证，每个节点均会承担网络路由、验证区块数据、传播区块数据、记录交易数据、发现新节点等功能，包含传播机制和验证机制。
• 为保障区块链应用层的安全，通过激励层的发行机制和分配机制，在整个分布式网络的节点以最高效率的方式达成共识。

1)分布式账本

分布式账本是区块链技术的核心之一。分布式账本的核心思想是：

• 交易记账由分布在不同地方的多个节点共同完成，而且每一个节点保存一个唯一、真实账本的副本，它们可以参与监督交易合法性，同时也可以共同为其作证:账本里的任何改动都会在所有的副本中被反映出来,反应时间会在几分钟甚至是几秒内，记账节点足够多，理论上除非所有的节点被破坏，所有整个分布式账本系统是非常稳健的，从而保证了账目数据的安全性。

分布式账本中存储的资产是指法律认可的合法资产，如金融、实体、电子的资产等任何形式的有价资产。

• 为了确保资产的安全性和准确性，分布式账本一方面通过公私钥以及签名控制账本的访问权；另一方面根据共识的规则，账本中的信息更新可以由一个、一部分人或者是所有参与者共同完成。
• 分布式账本技术能够保障资产的安全性和准确性，具有广泛的应用场景，特别在公共服务领域，能够重新定义政府与公民在数据分享、透明度和信任意义上的关系，目前已经广泛应用到金融交易、政府征税、土地所有权登记、护照管理、社会福利等领域。

2)加密算法

区块数据的加密是区块链研究和关注的重点，其主要作用是保证区块数据在网络传输、存储和修改过程中的安全。区块链系统中的加密算法一般分为散列(哈希)算法和非对称加密算法。

散列算法也叫数据摘要或者哈希算法，其原理是将一段信息转换成一个固定长度并具备以下特点的字符串:如果某两段信息是相同的，那么字符也是相同的；即使两段信息十分相似，但只要是不同的，那么字符串将会十分杂乱、随机并且两个字符串之间完全没有关联。

本质上，散列算法的目的不是为了“加密”而是为了抽取“数据特征”，也可以把给定数据的散列值理解为该数据的“指纹信息”。典型的散列算法有MD5、SHA-1/SHA-2和SM3，目前区块链主要使用SHA-2中的SHA256算法。

非对称加密算法由对应的一对唯一性密钥(即公开密钥和私有密钥)组成的加密方法。任何获悉用户公钥的人都可用用户的公钥对信息进行加密与用户实现安全信息交互。

由于公钥与私钥之间存在的依存关系，只有用户本身才能解密该信息，任何未受授权用户甚至信息的发送者都无法将此信息解密。常用的非对称加密算法包括RSA、Elgamal、D-HECC(圆曲线加密算法)等。

3)共识机制

在区块链的典型应用一一数字货币中，面临着一系列安全和管理问题。

例如：如何防止诈骗？区块数据传输到各个分布式节点的先后次序如何控制？如何应对传输过程中数据的丢失问题？节点如何处理错误或伪造的信息？如何保障节点之间信息更新和同步的一致性？这些问题就是所谓的区块链共识问题。

区块链共识问题需要通过区块链的共识机制来解决。

在互联网世界，共识主要是计算机和软件程序协作一致的基本保障，是分布式系统节点或程序运行的基本依据。共识算法能保证分布式的计算机或软件程序协作一致，对系统的输入输出做出正确的响应。

区块链的共识机制的思想是：

在没有中心点总体协调的情况下，当某个记账节点提议区块数据增加或减少，并把该提议广播给所有的参与节点，所有节点要根据一定的规则和机制，对这一提议是否能够达成一致进行计算和处理。

目前，常用的共识机制主要有 PoW、POS、DPOS、Paxos、PBFT等。

根据区块链不同应用场景中各种共识机制的特性，共识机制分析可基于：

• 合规监管：是否支持超级权限节点对全网节点、数据进行监管
• 性能效率：交易达成共识被确认的效率。
• 资源消耗：共识过程中耗费的CPU、网络输入输出、存储等资源。
• 容错性：防攻击、防欺诈的能力。

3.应用和发展

当前，TCP/IP协议是全球互联网的“牵手协议”。将“多中心化、分布式”理念变成了一种可执行的程序，并在此基础上派生出了更多的类似协议。然而，回顾互联网技术的发展，当前的互联网技术成功实现了信息的多中心化，但却无法实现价值的多中心化。

换句话说，互联网上能多中心化的活动是无需信用背书的活动，需要信用做保证的都是中心化的、有第三方中介机构参与的活动。

因此，无法建立全球信用的互联网技术就在发展中遇到了障碍一一人们无法在互联网上通过多中心化方式参与价值交换活动。

从区块链技术研究角度看:

1. 在共识机制方面，如何解决公有链、私有链、联盟链的权限控制、共识效率、约束、容错率等方面的问题，寻求针对典型场景的、具有普适性的、更优的共识算法及决策将是研究的重点;
2. 在安全算法方面，目前采用的算法大多数是传统的安全类算法，存在潜在的“后门”风险，算法的强度也需要不断升级:另外，管理安全、隐私保护监管缺乏以及新技术(如量子计算)所带来的安全问题需要认真对待；
3. 在区块链治理领域，如何结合现有信息技术治理体系的研究，从区块链的战略、组织、架构以及区块链应用体系的各个方面，研究区块链实施过程中的环境与文化、技术与工具、流程与活动等问题，进而实现区块链的价值，开展相关区块链的审计，是区块链治理领域需要核心关注的问题；
4. 在技术日益成熟的情况下，研究区块链的标准化，也是需要重要考虑的内容。

（1）区块链将成为互联网的基础协议之一。

本质上，互联网同区块链一样，也是个多中心化的网络，并没有一个“互联网的中心”存在。不同的是，互联网是一个高效的信息传输网络并不关心信息的所有权，没有内生的、对有价值信息的保护机制:区块链作为一种可以传输所有权的协议，将会基于现有的互联网协议架构，构建出新的基础协议层。从这个角度看，区块链(协议)会和传输控制协议/因特网互联协议(TCP/IP)一样，成为未来互联网的基础协议,构建出一个高效的、多中心化的价值存储和转移网络。

（2）区块链架构的不同分层将承载不同的功能。

类似TCP/IP 协议栈的分层结构，人们在统一的传输层协议之上，发展出了各种各样的应用层协议，最终构建出了今天丰富多彩的互联网。未来区块链结构也将在一个统一的、多中心化的底层协议基础上，发展出各种各样应用层协议。

（3）区块链的应用和发展呈螺旋式上升趋势。

如同互联网的发展一样，在发展过程中会经历过热甚至泡沫阶段，并以颠覆式的技术改变融合传统产业。区块链作为数字化浪潮中下一个阶段的核心技术，其发展周期将比预想得要长，影响的范围和深度也会远远超出人们的想象，将会构建出多样化生态的价值互联网，从而深刻改变未来商业社会的结构和每个人的生活。

2.3.2 人工智能

• 人工智能是指研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。这一概念自1956年被提出后，已历经半个多世纪的发展和演变。
• 21世纪初,随着大数据、高性能计算和深度学习技术的快速迭代和进步，人工智能进入新一轮的发展热潮，其强大的赋能性对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等产生了重大且深远的影响，已成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。

1.技术基础

人工智能从产生到现在，其发展历程经历了6个主要阶段：

1. 起步发展期(1956年至20世纪60年代初)
2. 反思发展期(20世纪60年代至20世纪7年代初)
3. 应用发展期(20世纪70年代初至20世纪80年代中)
4. 低迷发展期(20世纪80代中至20世纪90年代中)
5. 稳步发展期(20世纪90年代中至2010年)
6. 蓬勃发展期(2011年至今)

从当前的人工智能技术进行分析可知，其在技术研究方面主要聚焦在热点技术、共性技术和新兴技术三个方面。其中：

• 以机器学习为代表的基础算法的优化改进和实践，以及迁移学习、强化学习、多核学习和多视图学习等新型学习方法是研究探索的热点；
• 自然语言处理相关的特征提取、语义分类、词嵌入等基础技术和模型研究，以及智能自动问答、机器翻译等应用研究也取得诸多的成果；
• 以知识图谱、专家系统为逻辑的系统化分析也在不断地取得突破，大大拓展了人工智能的应用场景，对人工智能未来的发展具有重要的潜在影响。

2.关键技术

人工智能的关键技术主要涉及机器学习、自然语言处理、专家系统等技术，随着人工智能应用的深入，越来越多新兴的技术也在快速发展中。

1)机器学习

机器学习是一种自动将模型与数据匹配，并通过训练模型对数据进行“学习”的技术。

机器学习的研究主要聚焦在机器学习算法及应用、强化学习算法、近似及优化算法和规划问题等方面，其中常见的学习算法主要包含回归、聚类、分类、近似、估计和优化等基础算法的改进研究，迁移学习、多核学习和多视图学习等强化学习方法是当前的研究热点。

神经网络是机器学习的一种形式，该技术出现在 20世纪60年代，并用于分类型应用程序。它根据输入、输出、变量权重或将输入与输出关联的“特征”来分析问题。它类似于神经元处理信号的方式。深度学习是通过多等级的特征和变量来预测结果的神经网络模型，得益于当前计算机架构更快的处理速度，这类模型有能力应对成千上万个特征。

与早期的统计分析形式不同，深度学习模型中的每个特征通常对于人类观察者而言意义不大，使得该模型的使用难度很大且难以解释。深度学习模型使用一种称为反向传播的技术，通过模型进行预测或对输出进行分类。强化学习是机器学习的另外一种方式，指机器学习系统制订了目标而且迈向目标的每一步都会得到某种形式的奖励。

机器学习模型是以统计为基础的，而且应该将其与常规分析进行对比以明确其价值增量。它们往往比基于人类假设和回归分析的传统“手工”分析模型更准确，但也更复杂和难以解释相比于传统的统计分析，自动化机器学习模型更容易创建，而且能够揭示更多的数据细节。

2)自然语言处理

自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。

自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地使用自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。

• 自然语言处理(即实现人机间自然语言通信，或实现自然语言理解和自然语言生成)是十分困难的，困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在着各种各样的歧义性或多义性。
• 自然语言处理解决的核心问题是信息抽取、自动文摘/分词、识别转化等，用于解决内容的有效界定、消歧和模糊性、有瑕疵的或不规范的输入、语言行为理解和交互。
• 当前,深度学习技术是自然语言处理的重要技术支撑，在自然语言处理中需应用深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等，通过对生成的词向量进行学习，以完成自然语言分类、理解的过程。

3)专家系统

专家系统是一个智能计算机程序系统，通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，它能够应用人工智能技术和计算机技术，根据系统中的知识与经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

在人工智能的发展过程中，专家系统的发展已经历了三个阶段，正向第四代过渡和发展。

• 第一代专家系统以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性、系统的透明性和灵活性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。
• 第二代专家系统属于单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。
• 第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。
• 当前人工智能的专家系统研究已经进入到第四个阶段，主要研究大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等。

3.应用和发展

经过60多年的发展，人工智能在算法、算力(计算能力)和算料(数据)等方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还存在诸多瓶颈。

实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战，是未来应用和发展的趋势。

1. 从人工智能向人机混合智能发展。

   借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。

2. 从“人工+智能”向自主智能系统发展。

   当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。

3. 人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。

   人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。借助于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的突破，将机理变为可计算的模型，人工智能将与更多学科深入地交叉渗透。

4. 人工智能产业将蓬勃发展。

   随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来 10年将进入高速增长期。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。

5. 人工智能的社会学将提上议程。

   为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。

2.3.3 虚拟现实

• 自从计算机创造以来，计算机一直是传统信息处理环境的主体，这与人类认识空间及计算机处理问题的信息空间存在不一致的矛盾，如何把人类的感知能力和认知经历及计算机信息处理环境直接联系起来，是虚拟现实产生的重大背景。
• 如何建立一个能包容图像、声音、化学气味等多种信息源的信息空间，将其与视觉、听觉、嗅觉、口令、手势等人类的生活空间交叉融合，虚拟现实的技术应运而生。

1.技术基础

虚拟现实(Virtual Reality，VR)是一种可以创立和体验虚拟世界的计算机系统(其中虚拟世界是全体虚拟环境的总称)。

通过虚拟现实系统所建立的信息空间，已不再是单纯的数字信息空间，而是一个包容多种信息的多维化的信息空间(Cyberspace)，人类的感性认识和理性认识能力都能在这个多维化的信息空间中得到充分的发挥。

要创立一个能让参与者具有身临其境感，具有完善交互作用能力的虚拟现实系统：

在硬件方面，需要高性能的计算机软硬件和各类先进的传感器；

在软件方面，主要是需要提供一个能产生虚拟环境的工具集。

虚拟现实技术的主要特征包括沉浸性、交互性、多感知性、构想性(也称想象性)和自主性。

随着虚拟现实技术的快速发展，按照其“沉浸性”程度的高低和交互程度的不同，虚拟现实技术已经从桌面虚拟现实系统、沉浸式虚拟现实系统、分布式虚拟现实系统等，向着增强式虚拟现实系统(Augmented Reality，AR)和元宇宙的方向发展。

2.关键技术

虚拟现实的关键技术主要涉及人机交互技术、传感器技术、动态环境建模技术和系统集成技术等。

1)人机交互技术

• 虚拟现实中的人机交互技术与传统的只有键盘和鼠标的交互模式不同，是一种新型的利用VR 眼镜、控制手柄等传感器设备，能让用户真实感受到周围事物存在的一种三维交互技术，将三维交互技术与语音识别、语音输入技术及其他用于监测用户行为动作的设备相结合，形成了目前主流的人机交互手段。

2)传感器技术

• VR 技术的进步受制于传感器技术的发展，现有的 VR 设备存在的缺点与传感器的灵敏程度有很大的关系。
• 例如VR头显(即VR眼镜)设备过重、分辨率低、刷新频率慢等，容易造成视觉疲劳；数据手套等设备也都有延迟长、使用灵敏度不够的缺陷，所以传感器技术是VR技术更好地实现人机交互的关键。

3)动态环境建模技术

• 虚拟环境的设计是VR技术的重要内容，该技术是利用三维数据建立虚拟环境模型。
• 目前常用的虚拟环境建模工具为计算机辅助设计(Computer Aided Design，CAD)，操作者可以通过CAD技术获取所需数据，并通过得到的数据建立满足实际需要的虚拟环境模型。
• 除了通过CAD技术获取三维数据，多数情况下还可以利用视觉建模技术，两者相结合可以更有效地获取数据。

4)系统集成技术

• VR系统中的集成技术包括信息同步、数据转换、模型标定、识别和合成等技术。
• 由于VR系统中储存着许多的语音输入信息、感知信息以及数据模型，因此VR 系统中的集成技术显得越发重要。

3.应用和发展

1. 硬件性能优化迭代加快。

   轻薄化、超清化加速了虚拟现实终端市场的迅速扩大，开启了虚拟现实产业爆发增长的新空间，虚拟现实设备的显示分辨率、帧率、自由度、延时、交互性能、重量、眩晕感等性能指标日趋优化，用户体验感不断提升。

2. 网络技术的发展有效助力其应用化的程度。

   泛在网络通信和高速的网络速度，有效提升了虚拟现实技术在应用端的体验。借助于终端轻型化和移动化5G技术，高峰值速率、毫秒级的传输时延和千亿级的连接能力，降低了对虚拟现实终端侧的要求。

3. 虚拟现实产业要素加速融通。

   技术、人才多维并举，虚拟现实产业核心技术不断取得突破，已形成较为完整的虚拟现实产业链条。虚拟现实产业呈现出从创新应用到常态应用的产业趋势，在舞台艺术、体育智慧观赛、新文化弘扬、教育、医疗等领域普遍应用。“虚拟现实+商贸会展”成为后疫情时代的未来新常态，“虚拟现实+工业生产”是组织数字化转型的新动能，“虚拟现实+智慧生活”大大提升了未来智能化的生活体验，“虚拟现实+文娱休闲”成为新型信息消费模式的新载体等。

4. 元宇宙等新兴概念

虚拟现实产业要素加速融通*。

技术、人才多维并举，虚拟现实产业核心技术不断取得突破，已形成较为完整的虚拟现实产业链条。虚拟现实产业呈现出从创新应用到常态应用的产业趋势，在舞台艺术、体育智慧观赛、新文化弘扬、教育、医疗等领域普遍应用。“虚拟现实+商贸会展”成为后疫情时代的未来新常态，“虚拟现实+工业生产”是组织数字化转型的新动能，“虚拟现实+智慧生活”大大提升了未来智能化的生活体验，“虚拟现实+文娱休闲”成为新型信息消费模式的新载体等。

4. 元宇宙等新兴概念

   元宇宙等新兴概念为虚拟现实技术带来了“沉浸和叠加”、“激进和渐进”、“开放和封闭等新的商业理念，大大提升了其应用价值和社会价值，将逐渐改变人们所习惯的现实世界物理规则，以全新方式激发产业技术创新，以新模式、新业态等方式带动相关产业跃迁升级。

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_40615021/article/details/135844758

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