system: [SYSTEM]

user: 4. 赛博化/赛博使能技术 技术是关于该领域有效的科学(理论和研究方法)的全部，以及在该领域为实现目标而解决设计问题的规则的全部。科学与技术有着紧密联系，两者相互促进和转化。赛博化/赛博使能技术主要指将网络空间中分散的资源有机的结合起来，并对传统的物理、社会和思维空间进行改进，实现对实体、关系以至思维的构建与连接。可以说，赛博化/赛博使能技术是网络空间对人类社会改造的最直接体现。 赛博化/赛博使能技术的发展无疑赋予了传统技术新的能力，并给人类生活、生产等带来了新的变革、创新和改造。例如，物理空间中，智能驾驶、车联网等技术在为人们提供便利的同时，也彻底改变了传统的车辆驾驶模式和人类出行方式；智能物流、智能港口等技术使物品枢纽中心可以进行自我分析和决策，从而脱离人的管理；智能家居技术赋予传统家电智能，革新了人们的居家理念与生活方式。社会空间中，各类社交平台打破时空约束，为人际关系、人际交流等增添了更多可能性；各种预测和推荐系统，通过对用户信息的收集、关联对比、行为分析等，使得商家可以做到千人千面，实现精准高效的服务与推销。而这些技术的应用与实践，同时潜移默化地改变了人类的认知与思考方式，使思维空间呈现更显著的多元化，并衍生出许多新的思维与技术产物，如互联网思维 [ 31 ] (指在互联网时代背景下，企业需以新的网络消费和商业模式重新思考他们的价值模型、市场模型、盈利模型、运营模型等)、共享思维(如共享单车、共享充电宝、共享健身房等)、在线消费(如在线购物、在线娱乐等)、人工智能、仿生智能、类脑智能等。 接下来将以赛博使能的物理、社会、思维空间中的一些典型技术为例，探讨广义网络空间在技术层面上的革新。值得一提的是，由于空间的深度融合与一体性，各技术呈现和涉及的空间并不唯一。 4.1. 赛博使能的物理空间 赛博使能的物理空间主要伴随着信息–物理技术(CPS)、物联网(IoT)等赛博化/赛博使能技术的发展而形成。通过这些技术，网络空间和物理空间不断融合，物与物、物与人、人与人通过不同技术手段实现互联互通，从而形成了一种高效的信息交互方式。在赛博化/赛博使能技术的推动下，物理空间变得更加智能化。从一定角度来看，赛博使能的物理空间可以说是物联网技术在物理空间这一维度上的扩展和延伸的产物。以物联网为例，赛博化/赛博使能技术通常包括对象感知与识别、信息交互、应用与服务三个方面，如表1所示。 Table 1 The technology of cyber-enabled physical spac 类别 技术 对象感知与识别 对象识别感知 传感器，遥感。 对象标识 RFID、生物特征识别、WSN 信息交互 有线通信 以太网、xDSL和光纤等 无线通信 ZigBee， Bluetooth， UWB和60 GHz通信，5G， WLAN， WiMAX等 应用与服务 大数据、云计算 表1. 赛博使能的物理空间的技术 对象感知与识别技术是物理空间与网络空间互相连接的桥梁，也是赛博使能的物理空间形成的基础。传感器技术、嵌入式技术、对象标识与解析技术等为此类问题提供了良好的技术支撑。其中，传感器技术主要通过相应的装置或器件，利用一些物理效应等将与物体相关的数据转化为数字信号 [ 32 ]，如红外、温湿度、压力传感器。因此，传感器技术是支撑物与物、物与网络连接，以及数据交换的关键技术。嵌入式技术旨在将计算机技术应用至硬件，以实现某些特定的应用功能。它将计算机软硬件技术、电路集成技术、电子应用技术融为一体，为赛博使能的网络空间提供了强大的技术支持，典型的应用如智能手机、智能可穿戴设备，智能家电等。传感器技术和嵌入式技术是物理对象感知的前提，而对象标识与解析技术则为对象识别提供了基础。根据识别的依据不同，对象标识与解析技术主要可分为两类：ID标识&解析与nID标识&解析。前者主要基于物理对象的身份ID，常见的如条形码技术、二维码技术、RFID (射频识别技术)等。后者则利用对象的物理或自然属性为识别/解析依据，典型的有雷达(位置)、生物特征标识&解析(如指纹、人脸、虹膜等)、WSN技术等 [ 33 ]。随着赛博使能的物理空间的范围不断扩大，数据量呈爆炸式增长，如何在感知到的海量数据中提取利用价值高的数据也受到诸多研究人员的关注，比如宁等人 [ 34 ] 将人的注意力机制应用到物联网感知技术当中，实现了对于海量数据的选择性感知。 信息交互的主要目的是实现物理对象与网络空间，以及对象之间的高效数据传输与交换。其中，网络通信技术是实现信息交换的基础，从有线通信技术，如以太网、xDSL和光纤等通信技术，到无线通信中的短距离无线通信ZigBee、Bluetooth、超宽带(Ultra Wide Band， UWB)、60 GHz通信等，以及中长距离传输3G、4G、WLAN、WiMAX等技术和自组织网络系统都是无线通信技术不断发展的产物，并且随着5G技术的发展和普及，无线通信技术还将迸发出新的活力与价值。 最后，通过应用与服务，直接作用于用户，相关技术主要包括：公共中间件、信息服务开放平台、云计算等。中间件技术的目的是为了将各种服务进行统一的封装，并提供其他应用使用，通过数据过滤、数据聚合和数据传递等功能，以满足应用与服务可以在复杂网络和资源异构环境下有效运行的需求。信息服务开放平台主要解决跨域、跨应用、跨行业、跨系统之间的信息协同、互相、互通等问题。云计算则是基于虚拟化技术，实现计算资源的按需分配，以及分布式计算。按照基础服务类型，云计算可分为：IaaS (基础设施即服务)、PaaS (平台即服务)、SaaS (软件即服务) [ 35 ]。此外，随着嵌入式设备的运算能力不断提升，边缘计算逐渐得以发展，并且凭借低成本、减少网络带宽和提升应用效率等诸多优点，受到学术和工业领域的广泛关注 [ 36 ]。 近年来，随着物联网的越来越广泛应用，物联网技术也有了长足的进步，然而随着需求的不断扩大与提高，也将面临越来越多的技术瓶颈，例如，如何实现高价值数据的高效收集与感知，如何对物理对象进行统一的身份建模，如何实现物理对象之间的如何高效通信等，这些问题的解决对于赛博使能的物理空间的发展都至关重要。 4.2. 赛博使能的社会空间 与赛博使能的物理空间相似，赛博使能的社会空间源于网络空间和社会空间的广泛连接与深度融合。然而不同的是，物理空间主要关注于“事物”(即物理空间中的对象，包括人和物)本身，而社会空间更多地考虑“事物”的社会属性及相互关系(尤其是与人相关的属性与关系)，所以赛博使能的社会空间主要是收集社会空间中实体的属性，关系和行为，并对其加以理解和分析。因此，为实现这样的功能与服务，赛博化/赛博使能技术也更侧重于事物描述、关系建模、行为形式化，以及从事物内在联系中挖掘更多有价值信息等方面，如图2所示。 图2. 赛博使能的社会空间的技术 根据数据的静态和动态之分，对事物的描述也主要从这两个维度进行构建。其中，静态数据指不会随时间推移而发生显著变化的属性信息，如人的指纹、联系方式、外貌、行为特征等；相反地，动态数据则往往随时间而实时改变，如人的各项生理信号。通过对于这些数据、信息、属性的描述，进而构建相应的实体对象。因此，如何有效、精准地获取人类的行为、活动相关信息，实现多设备之间的通信与信息关联往往是该领域的一个重要内容。 事物描述为构建社会实体奠定了基础，进一步，通过社会计算等技术来进行实体的关系建模与行为形式化，从而实现社会实体的关联及行为挖掘、理解与分析。具体内容主要包括社会网络分析(Social Network Analysis)和计算社会学(Computational Sociology)。社会网络分析指的是通过研究人类社会系统的结构及交互模式的大型动态复杂网络，采用代理的模型、理论物理、图论等研究和分析方法，对社会实体进行分析 [ 37 ]。计算社会学是社会学的一门分支，主要是通过使用演算方法来建立模型，进而分析和模拟社会现象，如社会模拟(Social Simulation)、虚拟社会(Artificial Society)。此外，计算社会学充分利用了数据挖掘技术，即通过数据驱动的方式，结合统计学、机器学习等方式对数据进行探索和发现。 赛博化/赛博使能技术在对于赛博使能的社会空间形成发挥了重要作用，并在各个领域得到广泛应用。例如，在社交领域中，通过社会网络分析、社会媒体挖掘和社区发现等方式 [ 38 ]，探索和分析社交平台所隐含的社会网络结构，并发现其中的子群，以对特定群体进行回归预测，如：利用协同过滤算法对用户的兴趣爱好等进行产品和话题的推荐；利用情感计算分析用户对事件和商品的观点态度，对社交平台以及用户的影响力进行分析。在行为活动方面，通过从传感器或智能设备等获取用户的位置、区域流量等信息，实现交通预测、拥堵预警、客流量评估等。可见，赛博化/赛博使能技术的广泛应用极大地推动了社会空间的发展和演化，不仅扩展了传统社会服务应用的范围，也提高了服务效率和应用性能。 大数据、数据挖掘、人工智能等技术的发展为我们更广泛、更深层地获取和挖掘社会数据、信息等提供了基础，然而由于社会空间以及社会数据的复杂性和多样性，我们仍然面临着部分数据难获取、相关数据相对独立等问题。例如在社会网络中，我们将每个用户视为一个节点，却往往忽略了节点之间的关系以及一些外部因素(如社会地位等)的影响，以致个体性的特征难以得到体现；而各个社会系统之间的相互独立，造成数据孤岛，尽管我们可以获取大量的数据和信息，但是却难以将其进行系统化，从而实现更精准的服务。此外，信息安全与隐私保护也是相关技术应用的一个关键问题。用户的各类数据，如位置和移动数据、社交媒体数据、个人医疗数据等都包含着许多敏感信息，如果处理不慎必将引发诸多隐私泄露的问题 [ 39 ]。 4.3. 赛博使能的思维空间 相对应地，思维空间主要处理人类在思维方面的相关问题，这些问题通常都是人类对于“存在”和“空间”相关的大脑活动或观察的一种反应。一方面，人类的思想、思维、智慧，甚至情感等更具抽象化的内容可以被引入到网络空间中 [ 40 ]，并形成一种思维联网的局面，从而推动广义网络空间形成和发展。另一方面，通过借鉴生物体(尤其以人类为主)的思维和智慧等机制，利用计算机自身强大的计算能力，形成人工智能(包括类脑智能、仿生智能等)，典型赛博化/赛博使能技术包括类脑计算、计算机博弈技术与专家系统、脑机接口等，如图3所示。 图3. 赛博使能的思维空间的技术 随着计算机算力的不断提升，加上各类算法和大数据的支持，目前，计算机在很多方面都远超于人脑，特别是计算速度和准确度等方面，但是在认知、理解等方面与人脑相比依旧有比较大的差距，且通常需要大量的样本和人工输入知识，自适应能力存在显著不足。因此，人类试图通过研究并模拟人脑寻求解决方案。随着医学、生物学等领域的不断进展，人类对于大脑、神经细胞等机体的运作机制有了更深入的了解。受脑信息处理、神经机制等启发，类脑计算逐渐兴起并发展。例如，通过借鉴脑神经元之间的突触连接与信息处理方式，对神经元网络进行抽象，建立模型，进而构建人工神经网络，用以解决大量传统方法难以处理和分析的问题 [ 41 ]。近年来，在大数据、超级计算、大容量存储等技术的推动下，人工神经网络技术也发挥着越来越重要的作用，并为人类解决了许多难题。类脑智能也受到各国及各领域的广泛关注，欧美、日本、中国等多个国家相继开展类脑研究计划，许多企业、高校、组织机构(如谷歌、微软研究院、百度研究院)等也纷纷投入相关研究，并在类脑模型和信息处理方面都取得了很大的进展和突破，如谷歌大脑 [ 42 ]、智能图像/音频/视频处理 [ 43 ] [ 44 ]、加拿大滑铁卢大学Eliasmith研究团队构建的虚拟大脑“Spaun”等 [ 45 ] [ 46 ]。 除了程序和算法的突破，类脑计算的在硬件和计算平台方面也发挥了重要的促进作用。特别地，类脑芯片基于对人脑神经突触传递结构的模拟，结合计算平台的运算特性和工作原理，用模拟神经元的方式来代替冯诺依曼体系架构，从而实现高性能和低功耗的计算系统。目前主流的类脑芯片包括IBM的tureNorth、英特尔的loihi、浙江大学的“达尔文”芯片、清华大学的“天机”芯片等。然而由于受技术和市场的限制，目前距离实现类脑芯片的大规模商业化量产和广泛应用还存在一定距离 [ 47 ]。 计算机博弈是通过模仿人脑智能以及人类的思维方式，构建一种智能的博弈信息处理系统。例如AlphaGo和Deep Blue等系统，主要利用了博弈树搜索技术、并行计算、遗传算法、深度学习等优化算法，以实现更加智能的信息处理。除了应用于棋类，计算机博弈技术在无人驾驶、智能决策、日常生活、经济和军事等诸多领域都有发挥了重要作用 [ 48 ]。与之相似的还有专家系统，该系统通过模拟专家决策过程，结合大量该领域专家水平的知识和经验，来处理现实中一些需要专家干涉处理和解决的问题和工作，被广泛应用于医疗、金融、石油、工业、气象、农业、地质等多个领域。 除了对人脑的模拟，一些自然界其他动植物的生活习性、行为规律等也常常被引入人工智能的设计中，即仿生智能。仿生智能指的是一些自然规则或自然现象的一种拟人化表现，如蜘蛛结网、蚁群合作搬运物品、植物的向阳性和吸水性等。通过对这些现象和规律进行形式化和建模，进而形成各种仿生算法，如蚁群优化算法、遗传算法、粒子群算法、蛙跳算法，以及生物成长理论等 [ 2 ]。 脑机接口(Brain-Computer Interface， BCI)是实现生物脑与计算机交互的桥梁，通过对脑部活动信息的获取与分析，理解并利用这些信息，并实现生物脑与计算设备之间的信息交换与互动，其过程主要包括四个方面：脑电信号采集、信息处理、设备控制、信息反馈 [ 49 ]。根据传感器和计算设备的部署方式，可以分为侵入式接口和非侵入式接口。由于侵入式接口对生物体会造成一定损伤，因此目前主要以非侵入式接口为主。脑机接口技术在各个领域都有重要的应用内，特别是生物、医疗领域，通过脑机接口技术，可以帮助残障人士实现听觉、视觉等感官的恢复(如人工耳蜗技术)，以及辅助肌肉运动康复等。此外，Linxing等人研发的名为BrainNet的脑机接口系统，实现了直接的与人脑之间的交流，并通过这一方式来合作解决指定任务 [ 50 ]。