y39彩票官方-互动百科

6G将让世界更紧密******

　　【专家访谈】

6G将让世界更紧密

——专访中国工程院院士邬江兴

光明日报记者 陈海波 张晓华

　　在“共建网络世界、共创数字未来”的倡导下，乌镇峰会正在汇聚数字技术创新的最新成果和最新思考。作为未来数字世界的“超级基础设施”，第六代移动通信技术（6G）引人瞩目。6G如何更好地服务世界、造福人类，共创合作共赢的美好明天？记者就此专访了中国工程院院士、复旦大学大数据研究院院长邬江兴。

　　6G将开启可持续包容发展新范式

　　4G和5G已经得到广泛应用，6G还有必要研发吗？这是很多人的困惑。

　　“如果用一句话来形容，6G将改变世界。”邬江兴笃定地告诉记者，这个改变是建设性、包容性的改变，是用科技创新的力量，弥合数字鸿沟、连接信息孤岛、兼顾各方诉求、以智慧化赋能可持续发展。

　　为何对6G如此自信？邬江兴作了一番比较：6G不仅能提供50倍于5G的峰值传输速率，还可以将4G时代人与人的高速互联、5G时代人与物的广泛连接，拓展到“人机物智”的充分连接、各种制式网络的包容连接、全球范围的无缝连接，助力人类社会实现“万物智联、数字孪生、智慧涌现、健康有序”的美好愿景。

　　“6G将创建‘底座网络’，也就是构建一个‘网络之网络’、一个‘服务网络的网络基础设施’，可以把各种制式的网络融合到一个全新的基础网络环境里面，支持多种网络体制及业务以应用模态方式共生共存。”邬江兴说，6G将为全球数字未来提供一套“公共服务”，不同诉求将在其上聚集成安全可信、合作多赢的共同体。

　　作为面向2030年之后全维空间智能网联基础设施的重要支撑技术，6G可实现更为广泛的空天地海连接，实现更高速率的跨界融合与场景智联，提供更具有弹性、韧性、安全内生的基础网络服务。“因此，6G不会再沿袭传统的几近疯狂的追求性能提升的理念，而是着力探索可持续健康发展的新路径、新范式。”邬江兴说。

　　关于新路径、新范式，邬江兴预测，6G将融合人工智能、卫星互联、新型材料、网络安全、虚拟现实等技术，打造包容、多元、安全、高效的底座网络生态环境，探索和开辟“性能可靠、成本可担、能耗可控、安全可信、效益可期”等多目标协同的可持续包容性网络发展新范式。通过构建全维可定义的开放式体系，不仅能避免网络升级换代成本，而且能够向下兼容，将3G、4G、5G时代的网络设施和服务“无感迁移”到新的网络环境中，还能为各种新兴应用场景、垂直行业提供“即插即用”式的底座网络接口，支持电信运营商、服务提供商以及不同国家和地区基于个性标准或自有体系的个性化、分众化需求，为人类社会提供更丰富多彩、更安全可靠的智慧服务。

　　发展6G需要突破广义功能安全壁垒

　　6G要实现广泛应用，一个不能忽视的问题是信息安全。“在看到科技改变生活、改变社会的同时，也要正视可能出现的潜在风险，防范在前。”邬江兴呼吁。

　　据他介绍，6G将实现各种智能化技术的大规模应用，其中蕴含了“三重安全风险”，表现为共性安全问题、个性安全问题、广义功能安全问题，其根源是网络空间的“漏洞”“后门”问题向物理空间、认知空间外溢，不但会危及人民群众生命财产安全，而且会影响关键基础设施安全、社会安全稳定。

　　“6G要实现全球化商用，必须突破广义功能安全壁垒，只有实现了安全可信，才能推进6G技术的健康可持续发展。如果技术上不能有效抑制基于‘漏洞’‘后门’等网络攻击，国家安全问题就会成为6G发展难以逾越的鸿沟。”邬江兴说。

　　当前我国在6G安全领域已经取得了突破性进展，尤其在内生安全领域已获得全球认同。邬江兴指出，内生安全理论解决了网络安全无法量化设计、不能量化评估的世界性难题，让大家对网络安全性能“心中有底”。以内生安全技术为独特禀赋的6G，将直面智能化时代“三重安全风险”，以高可信、高可靠、高可用的创新思路冲破壁垒，为全球网络空间互联互通、共享共治贡献中国智慧和中国方案。

　　《光明日报》（ 2022年11月10日 10版）

人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

　　英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。

　　牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

　　在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

　　在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）