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邬贺铨谈2023年ICT发展十大期待：元宇宙要尽快从炒作转到务实******

　　光明网讯（记者 李政葳）“2023年我国经济发展仍然充满不确定性，中国经济发展进入动能转换期，需发挥TFP中数据作为新生产要素作用，以数字化转型为ICT产业发展开拓广阔空间。”1月6日，由中国工信出版传媒集团主办、北京信通传媒·通信世界全媒体承办的“2023ICT行业趋势年会”上，中国工程院院士邬贺铨这样说。

　　“极不平凡的2022年，ICT产业可谓负重前行。”展望2023年，在充满不确定性的发展环境与互联网进入下半场的时代背景下，邬贺铨提出了十大期待：

　　期待一：5G向5G-Advanced演进

　　邬贺铨表示，移动通信已经进入5G时代，从应用、性能和技术层面，5G相比前几代在技术上有了很大的发展，应用场合有了很大的扩展，性能有了很大的提升，开创了移动通信新的时代。5G-Advanced作为5G后续阶段的增强演进，致力于提升个人实时交互体验，增强蜂窝物联网能力，不断探索上行超宽带、实时宽带交互和感知定位等新场景，基站的低碳将取得可喜进展。其研究方向将聚焦于：网络智能化、行业网融合、家庭网融合、天地网融合、AR/VR融合、用户面增强、确定性通信能力增强、网络切片能力增强、通感一体增强、组播广播增强。

　　期待二：5G推动星地融合

　　当下，移动通信难以做到对边疆、应急和海洋等低成本广覆盖。不过，用手机直连卫星（同步轨道、低轨、北斗）可实现单向发送救援短报文。低轨卫星的出现提供了可使用小型终端直接接入的可能，但卫星过顶时间短，需要数百到上万颗卫星组成星座。基于此，邬贺铨认为，卫星移动通信系统发展方向是与地面移动通信5G网络融合。不过，星地融合目前依然面临挑战，例如，终端与星间往返时延大，小区半径上百公里，中心和边缘处的终端到卫星的传输时延相差很大。邬贺铨建议，星地网络协同设计进而推动卫星移动通信发展。

　　期待三：6G的研究从愿景开始

　　随着5G进入规模商用阶段，6G正进入概念形成和技术储备的关键时期。未来，6G将实现人、物理世界和数字世界的智慧联接，实现多空间深度融合。在邬贺铨看来，发展6G没必要一味求“快”，它更大的意义在于覆盖5G到不了的地方，将许多目前的“不可能”变为“可能”。哪些技术将有望成为6G研究的关键呢？对此，邬贺铨认为，物理层技术增强（超大规模MIMO、全双工）、新物理维度（智能超表面、全息、轨道角动量）、新频谱技术（太赫兹、可见光）、融合技术（通感一体、通信+AI）、网络技术（内生智能网络、分布式自治网、确定性网络、算力感知网、星地一体网、网络内生安全）等技术将成为关键。

　　期待四：5G+工业互联网构建数实融合平台

　　对于中小企业使用公有云，邬贺铨认为，可以通过5G在工业互联网构建企业上云的一个平台。5G核心网的用户面，可以为一组用户组成一个5G局域网的用户群，可以实现第二层包的转发，缩短转发的距离。相对WiFi来讲，它有更好的覆盖以及更好的业务的隔离。

　　期待五：IPv6+提升对数据流感知与管控能力

　　“十四五”时期是加快数字化发展、建设网络强国和数字中国的重要战略机遇期，我国IPv6发展处于攻坚克难、跨越拐点的关键阶段。邬贺铨指出，IPv6使得我国有了与发达国家相比起步还不算晚的机会，而且我国因原来使用私有地址，故对比地址数更为看重IPv6的可编程空间。因此，我国率先在IETF标准化组织倡议并积极开发“IPv6+”新功能，现在IETF关于“IPv6+”新功能的文稿中由我国提交的占60%，我国在“IPv6+”系统与产品开发创新的努力为全球“IPv6+”标准发展作出积极贡献。

　　期待六：云网融合+算网协同打造互联网新基建

　　在《“十四五”数字经济发展规划》中明确指出，要推进云网协同和算网融合发展，加快构建算力、算法、数据、应用资源协同的全国一体化大数据中心体系，加快实施“东数西算”工程，推进云网协同发展，提升数据中心的跨网络、跨地域数据交互能力，加强面向特定场景的边缘计算能力，强化算力统筹和智能调度。邬贺铨表示，从国家的要求以及从业务和应用发展来看，云网融合和算网融合是自然的一种选择。云网融合+算网协同打造的新型信息基础设施，既夯实了互联网行业发展的基础，也为ICT产业创新再出发提供了用武之地。

　　期待七：抓住摩尔定律持续的机遇

　　邬贺铨认为，伴随芯片技术进步的是对开放统一跨架构编程模型的需要。基于标准的统一软件堆栈，对源自不同厂商的CPU、GPU、XPU、FPGA、AI加速器等底层硬件能力做统一描述并通过各种不同的高性能库去封装，允许使用业界标准的编程语言直接对这些硬件能力进行编程，统一代码维护，能显著提升开发效率。同时，得益于芯片技术进展，5G的高带宽低时延特点也将得以发挥。

　　期待八：AI自动生成内容将迎来爆发式增长

　　针对AI前景，邬贺铨以OpenAI公司为例。AI研究公司OpenAI成立于2015年，股东有马斯克、PayPal和微软等。OpenAI 2020年开发出了GPT-3语言模型（拥有1750亿个参数），2022年12月1日基于GPT-3的聊天机器人ChatGPT开放测试，因其高质量的内容回答迅速走红，上线5天就超百万用户，挑战传统搜索引擎。

　　AIGC（人工智能自动生产内容）作为基于大规模数据训练的大模型，将颠覆现有内容生产模式，可以实现以十分之一的成本，以百倍千倍的生产速度，创造出有独特价值和独立视角的内容。AIGC不仅用于内容生成，其新思路和途径也可用在工业领域。

　　期待九：WEB3.0支持数字资产与实物资产关联

　　Web1.0是PC互联网；Web2.0是移动互联网；Web3.0是价值互联网，它是去平台中心化或者说是用户中心化，利用区块链、智能合约等，构建在区块链基础上去中心化的互联网新应用形态，通过确权使用户在网上创造的作品成为数字藏品（NFT--非同质化通证，即可信数字权益凭证），实现平台与用户利益分享。邬贺铨指出，Web3.0可以应用到博客、游戏、数字藏品，实现数字资产与实物资产关联，催生数字藏品创作市场及相应的工作岗位。

　　期待十：元宇宙要尽快从炒作转到务实

　　元宇宙是指人类运用数字技术构建的，由现实世界映射或超越现实世界，可与现实世界交互的虚拟世界。狭义的元宇宙是一种基于AR/VR/MR等技术，整合了用户化身、内容生产、社交互动、在线游戏、虚拟货币支付的网络空间。元宇宙源于现有技术的集成但尚未成熟，而且沉浸式的XR、全息影像和感官互联等需要很高的带宽，5G也难以支持。

　　邬贺铨指出，元宇宙前景还不清晰，目前主要面向消费的应用（沉浸式文旅、高体验游戏、感官互动等），未来还可进行产业应用（数字创意设计、开发平台、虚拟办公空间等）。元宇宙尽管充满着想象空间，奈何研发成本高、研发周期长，且难成大众刚需，短期内很难看到回报。不过，元宇宙要尽快从炒作转到务实，虚拟世界是网络空间的一种生态但不代表互联网未来。

春运归乡路上，这些“黑科技”护您平安******

　　归乡路上，这些“黑科技”护您平安

　　◎实习记者 都 芃

　　脚步匆匆，兔年春节将至，一年一度的春运大幕已经拉开。

　　这个春运，是疫情防控进入新阶段后的第一个春运。在此期间，数以亿计的旅客将借助航空、铁路、公路等多种交通方式踏上归乡之旅。

　　来自交通运输部的数据显示，今年春运客流总量预计约为20.95亿人次，较去年同期增长了近一倍。

　　道路千万条，安全第一条。

　　无论选择何种方式出行，平安始终是所有人的共同愿望。在本次春运中，有多种高科技被应用于安保环节，如毫米波、人脸识别等。它们在保障旅客安全的同时，也大大改善了人们的出行体验，守护着亿万人的回家路。

　　各类防爆装置：

　　利用特殊结构，巧妙化解危险

　　在机场、火车站、地铁站等交通站点的角落里，通常会看到一个圆滚滚的深色球体，这个“胖家伙”是站点应对突发情况的排爆“神器”——防爆球。

　　防爆球通常是旅客最容易识别出的防爆装置，其一般采用球形、封闭式结构。在处置爆炸物时，首先将爆炸物通过机械手臂和排爆杆递送到球体内，然后封闭球体。当爆炸物在球形罐体内爆炸时，由高强度结构钢构成的罐体便能够将爆轰产物封闭在球内，使其不产生更大危害。

　　北京理工艾尔安全科技有限公司防爆装备部部长、高级工程师卞晓兵告诉科技日报记者，防爆球的防爆能力一般在2至3千克TNT(三硝基甲苯)当量。其自身重量通常在1吨以上，因此通常需要配合拖车使用。

　　与防爆球类似的防爆装置还有防爆罐，桶状外形的它其貌不扬，要“低调”许多。

　　与防爆球不同的是，防爆罐通常是上方敞开的非封闭式结构。当爆炸物在其中爆炸时，高强度金属结构构成的罐体底部和壁面会将冲击波向上导出，使爆炸能量从顶部泄出，保护周边人员安全。防爆罐的防爆能力一般为0.5至2千克TNT当量，其自身重量在300千克以上，使用时通常也需拖车配合。

　　除了大当量、大重量的防爆装置，卞晓兵表示，如今防爆装置的一大发展方向为结构轻量化。如当下已经被广泛运用的防爆毯，便通常采用多层复合材料制成，由内外围栏和盖毯组成，能够有效拦截爆炸破片，并引导爆炸能量向顶部泄出，其防爆当量约为一颗手雷，自身重量通常在30千克以内，便于移动。

　　除此之外，卞晓兵介绍，目前最新的轻量化防爆产品还有柔性防爆罐、刚柔复合防爆罐等，能够结合多种不同排爆场景使用。例如，柔性防爆罐内有多孔吸能泡沫和防爆阻燃液体，同时它采用了高性能纤维结构设计。在爆炸时，通过其内部的多孔吸能泡沫和防爆阻燃液体，实现对冲击波能量的高效吸收和转化，再通过高性能纤维结构实现对破片的全部拦截。

　　毫米波人体检查设备：

　　无接触精准检测，为出行提速

　　不超过2分钟，这是深圳宝安国际机场试行无接触安检后旅客通行的速度。

　　2021年9月，深圳宝安国际机场成为首家试行“无接触自助安检”模式的国内机场。采用该安检模式，旅客不用与安检人员接触，只需自主脱下腰带和鞋，进入毫米波人体检查设备，并将随身携带的物品、行李放入CT安检设备，且笔记本电脑、雨伞等物品无需单独取出。检查完成后，如果机器未报警，旅客即可快速通行。正常情况下，整个安检用时不超过2分钟。

　　在无接触安检中，扮演重要角色的是毫米波人体检查设备以及CT安检设备，它们也是近年来安检领域科技创新的最新成果。

　　中南大学自动化学院教授梁步阁告诉科技日报记者，虽然毫米波在安检领域的应用并不多见，但其此前已经在雷达探测、无线通信等领域得到了广泛应用。

　　“比如，现在许多拥有自动驾驶功能的智能汽车，通常就配有毫米波雷达。”梁步阁介绍，毫米波属于电磁波的一种，其波长为1至10毫米，因此被称为毫米波，且毫米波频率非常高，通常在30到300赫兹之间。

　　梁步阁表示，正是由于毫米波波长短、频率高、带宽大，使得其具有较高的分辨率，能够被广泛应用于物体探测。而且毫米波较短的波长使得设备天线的尺寸得以缩小，由此毫米波设备的体积就可以缩小，重量也随之降低。

　　除此之外，梁步阁表示，毫米波设备的生产制造十分便于芯片化，即能够将多种元器件集成在芯片上进行批量生产，进而可快速降低成本。“体积小、重量轻、成本低，这些特点都使得毫米波设备能够走入我们的日常生活。”他补充道。

　　不过，毫米波并非没有缺点，探测距离短就是它的“硬伤”。

　　梁步阁表示，相较于传统雷达数百乃至数千公里的探测范围，民用的毫米波探测设备，其工作距离一般仅为几百米，只能被应用于近距离的目标探测。而人员安检正是毫米波“扬长避短”，发挥本领的绝佳场景之一。

　　同时，与在安检领域被广泛应用的金属探测仪相比，毫米波人体检查设备的精准度更高。

　　“金属探测仪通常是利用金属自身会引起电磁感应或者霍尔效应的原理来探测金属物品，属于无源探测器。而毫米波设备则是通过主动发射毫米波，再分析物品反射回的电磁波来进行探测，属于有源探测器，后者检测更加精准。”梁步阁介绍道。

　　因此，被应用于安检领域的毫米波设备，不仅能够检验金属物品，就连如陶瓷刀、塑料刀等非金属物品也可以检测。

　　同时，梁步阁补充道，虽然精度高，但毫米波设备对人体的影响几乎可以忽略不计。“毫米波产生的辐射属于非电离辐射，并且功率较小，其影响大致相当于手机对人体的影响，因此不需要过多担心。”他说。

　　如果说在安检领域，毫米波人体检查设备还只是“新人”，那么CT安检设备应该算得上是“老人”了。

　　CT安检设备与医院中使用的CT成像仪工作原理基本一致，即利用X射线、γ射线等重射线的强穿透性来实现对物体的内部成像。

　　X射线等重射线的频率不仅远远大于毫米波，也更在可见光之上。“频率越高，单个光子的能量就越大，因此能够穿过物体，进行精准的穿透成像。”同时，梁步阁表示，CT安检设备在工作时通常会分层进行成像，最后层层叠加，形成物体的三维图像。在此基础上，安检员可运用360度旋转判图、切片等功能，更为准确地判断识别层层堆叠、形状复杂的行李物品，提高开包准确率，缩短开检时间。

　　人脸识别系统：

　　可实现人包对应，便于行李提取

　　除了“硬核”的安保设备，得益于多种先进科技手段的应用，为春运出行保驾护航的还有软件系统。

　　此前，国内多家机场宣布在值机、安检等环节中采用智能人脸采集比对技术。旅客可以自助完成人、证合一检验，从而大大加快登机速度。

　　同时，人脸识别系统还可以与安检信息管理系统、旅客随身行李处理系统实现无缝衔接，将采集到的人脸信息、旅客安检信息、旅客行包信息进行绑定，实现人包对应，既方便旅客托运、提取行李，同时也便于对违规物品进行登记、追溯，提高安检准确度，实现快速倒查。

　　此外，在北京大兴国际机场，当工作人员佩戴应用了AR(增强现实)技术的眼镜后，也可以利用其人脸识别功能，识别旅客的登机信息，快速寻找待登机旅客并为旅客提供便捷服务。

　　北京理工大学网络与安全研究所所长闫怀志向科技日报记者介绍，人脸识别作为当下一种常见的生物识别技术，其主要基于人的脸部特征信息来进行身份识别。具体流程包括人脸图像采集、图像检测、信息预处理、人脸特征点提取和人脸匹配/识别等。而无论是固定设备还是移动设备，其所采用的人脸识别技术在原理上都是类似的，最主要的区别在于不同设备所采集的图像质量不同。

　　“比如说取景范围、图像像素、图像格式等，而图像质量的不同则会对图像匹配精确度和准确度造成一定的影响。”闫怀志表示。

　　提及人脸识别，信息安全始终是公众最为关心的问题之一。

　　对此，闫怀志认为，目前人脸识别技术应用广泛，由此必然会带来一定的信息泄露风险。

　　“这种个人信息泄露的风险主要来自于后台数据库以及识别后的信息存储系统。”闫怀志认为，管控人脸识别信息泄露风险，主要应从技术和管理两方面来加强保障。相关企业单位必须按照《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》的要求建立健全完善的安全防护体系，并遵从相应的标准规范。在技术层面上，应着重在物理环境、主机系统、应用系统以及业务数据等层面构建纵深防御体系。在管理方面，则应从安全管理制度、安全建设、安全运维等多个角度来强化安全管理。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）