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人工智能时代，网络空间安全威胁全面泛化，如何利用人工智能思想和技术应对各类安全威胁，是国内外产业界共同努力的方向。本报告从风险演进和技术逻辑的角度，将网络空间安全分为网络系统安全、网络内容安全和物理网络系统安全三大领域；在此基础上，本报告借鉴 Gartner 公司的 ASA 自适应安全架构模型，从预测、防御、检测、响应四个维度，提出人工智能技术在网络空间安全领域的具体应用模式。与此同时，本报告结合国内外企业最佳实践，详细阐释人工智能赋能网络空间安全（AI+安全）的最新进展。最后，本报告提出，人工智能安全将成为人工智能产业发展最大蓝海，人工智能的本体安全决定安全应用的发展进程，「人工+「智能将长期主导安全实践，人工智能技术路线丰富将改善安全困境，网络空间安全将驱动人工智能国际合作。
目 录
第一章 人工智能技术的发展沿革
(一) 人工智能技术的关键阶段
(二) 人工智能技术的驱动因素
(三) 人工智能技术的典型代表
(四) 人工智能技术的广泛应用
第二章 网络空间安全的内涵与态势
(一) 网络空间安全的内涵
(二) 人工智能时代网络空间安全发展态势
1、网络空间安全威胁趋向智能2、网络空间安全边界开放扩张3、网络空间安全人力面临不足4、网络空间安全防御趋向主动
第三章 人工智能在网络空间安全领域的应用模式
(一) AI+安全的应用优势
(二) AI+安全的产业格局
(三) AI+安全的实现模式
1、人工智能应用于网络系统安全2、人工智能应用于网络内容安全3、人工智能应用于物理网络系统安全
第四章 人工智能在网络空间安全领域的应用案例
网络系统安全篇
（一）病毒及恶意代码检测与防御
（二）网络入侵检测与防御
第三章 人工智能在网络空间安全领域的应用模式
人工智能技术日趋成熟，人工智能在网络空间安全领域的应用（简称 AI+安全）不仅能够全面提高网络空间各类威胁的响应和应对速度，而且能够全面提高风险防范的预见性和准确性。因此，人工智能技术已经被全面应用于网络空间安全领域，在应对智能时代人类各类安全难题中发挥着巨大潜力。
（一）AI+安全的应用优势
人们应对和解决安全威胁，从感知和意识到不安全的状态开始，通过经验知识加以分析，针对威胁形态做出决策，选择最优的行动脱离不安全状态。类人的人工智能，正是令机器学会从认识物理世界到自主决策的过程，其内在逻辑是通过数据输入理解世界，或通过传感器感知环境，然后运用模式识别实现数据的分类、聚类、回归等分析，并据此做出最优的决策推荐。
当人工智能运用到安全领域，机器自动化和机器学习技术能有效且高效地帮助人类预测、感知和识别安全风险，快速检测定位危险来源，分析安全问题产生的原因和危害方式，综合智慧大脑的知识库判断并选择最优策略，采取缓解措施或抵抗威胁，甚至提供进一步缓解和修复的建议。这个过程不仅将人们从繁重、耗时、复杂的任务中解放出来，且面对不断变化的风险环境、异常的攻击威胁形态比人更快、更准确，综合分析的灵活性和效率也更高。
因此，人工智能的「思考和行动逻辑与安全防护的逻辑从本质上是自洽的，网络空间安全天然是人工智能技术大显身手的领域。
（1）基于大数据分析的高效威胁识别：大数据为机器学习和深度学习算法提供源源动能，使人工智能保持良好的自我学习能力，升级的安全分析引擎，具有动态适应各种不确定环境的能力，有助于更好地针对大量模糊、非线性、异构数据做出因地制宜的聚合、分类、序列化等分析处理，甚至实现了对行为及动因的分析，大幅提升检测、识别已知和未知网络空间安全威胁的效率，升级精准度和自动化程度。
（2）基于深度学习的精准关联分析：人工智能的深度学习算法在发掘海量数据中的复杂关联方面表现突出，擅长综合定量分析相关安全性，有助于全面感知内外部安全威胁。人工智能技术对各种网络安全要素和百千级维度的安全风险数据进行归并融合、关联分析，再经过深度学习的综合理解、评估后对安全威胁的发展趋势做出预测，还能够自主设立安全基线达到精细度量网络安全性的效果，从而构建立体、动态、精准和自适应的网络安全威胁态势感知体系。
（3）基于自主优化的快速应急响应：人工智能展现出强大的学习、思考和进化能力，能够从容应对未知、变化、激增的攻击行为，并结合当前威胁情报和现有安全策略形成适应性极高的安全智慧，主动快速选择调整安全防护策略，并付诸实施，最终帮助构建全面感知、适应协同、智能防护、优化演进的主动安全防御体系。
（4）基于进化赋能的良善广域治理：随着网络空间内涵外延的不断扩展，人类面临的安全威胁无论从数量、来源、形态、程度和修复性上都在超出原本行之有效的分工和应对能力，有可能处于失控边缘，人工智能对人的最高智慧的极限探索，也将拓展网络治理的理念和方式，实现安全治理的突破性创新。人工智能不仅能解决当下的安全难题，而通过在安全场景的深化应用和检验，发现人工智能的缺陷和不足，为下一阶段的人工智能发展和应用奠定基础，指明方向，推动人工智能技术的持续变革及其更广域的赋能。
（二）AI+安全的产业格局
人工智能以其独特的优势正在各类安全场景中形成多种多样的解决方案。从可观察的市场指标来看，近几年来人工智能安全市场迅速成长， 公司在 2018 年的研究表明，在网络安全中人工智能应用场景增多，同时地域覆盖范围扩大，将进一步扩大技术在安全领域的应用，因此人工智能技术在安全市场内将快速发展，预计到 2024 年，可用在安全中的人工智能技术市场规模将超过 350 亿美元，在 2017-2024 年之间年复合增长率（CAGR）可达 31%。
MarketsandMarkets 公司在 2018 年 1 月的《安全市场中人工智能》报告则认为，2016 年 AI 安全市场规模就已达 29.9 亿美元、2017 年更是达到 39.2 亿美元，预测在 2025 年将达到 348.1 亿美元，年复合增长率为 31.38%。而爱尔兰的 Research and Markets 公司在 2018 年 4 月份了专门的市场研究报告，认为到 2023 年人工智能在安全领域应用的市场规模将达 182 亿美元，年复合增长率为 34.5%。由于机器学习对付网络犯罪较为有效，因此机器学习作为单一技术将占领最大的一块市场，到 2023 年其市场规模预计可达 60 亿美元。
除了传统安全公司致力于人工智能安全，大型互联网企业也在积极开展人工智能安全实践，如 Google、Facebook、Amazon、腾讯、阿里巴巴等均在围绕自身业务积极布局人工智能安全应用。
（三）AI+安全的实现模式
人工智能是以计算机科学为基础的综合交叉学科，涉及技术领域众多、应用范畴广泛，其知识、技术体系实际与整个科学体系的演化和发展密切相关。因此，如何根据各类场景安全需求的变化，进行 AI 技术的系统化配置尤为关键。
本报告采用 Gartner 公司 2014 年提出的自适应安全架构（ASA，Adaptive SecurityArchitecture）来分析安全场景中人工智能技术的应用需求，此架构重在持续监控和行为分析，统合安全中预测、防御、检测、响应四层面，直观的采用四象限图来进行安全建模。其中「预测指检测安全威胁行动的能力；「防御表示现有预防攻击的产品和流程；「检测用以发现、监测、确认及遏制攻击行为的手段；「响应用来描述调查、修复问题的能力。
本报告将 AI+安全的实现模式按照阶段进行分类和总结，识别各领域的外在和潜在的安全需求，采用 ASA 分析应用场景的安全需求及技术要求，结合算法和模型的多维度分析， 寻找 AI+安全实现模式与适应条件，揭示技术如何响应和满足安全需求，促进业务系统实现持续的自我进化、自我调整，最终动态适应网络空间不断变化的各类安全威胁。
1、人工智能应用于网络系统安全
人工智能技术较早应用于网络系统安全领域，从机器学习、专家系统以及过程自动化等到如今的深度学习，越来越多的人工智能技术被证实能有效增强网络系统安全防御：
机器学习 (ML， Machine Learning):在安全中使用机器学习技术可增强系统的预测能力，动态防御攻击，提升安全事件响应能力。专家系统（ES， Expert System）：可用于安全事件发生时为人提供决策辅助或部分自主决策。过程自动化 (AT， Automation )：在安全领域中应用较为普遍，代替或协助人类进行检测或修复，尤其是安全事件的审计、取证，有不可替代的作用。深度学习（DL， Deep Learning）：在安全领域中应用非常广泛，如探测与防御、威胁情报感知，结合其他技术的发展取得极高的成就。
如图 3 所示，通过分析人工智能技术应用于网络系统安全，在四个层面均可有效提升安全效能：
预测：基于无监督学习、可持续训练的机器学习技术，可以提前研判网络威胁，用专家系统、机器学习和过程自动化技术来进行风险评估并建立安全基线，可以让系统固若金汤。
防御：发现系统潜在风险或漏洞后，可采用过程自动化技术进行加固。安全事件发生时，机器学习还能通过模拟来诱导攻击者，保护更有价值的数字资产，避免系统遭受攻击。
检测：组合机器学习、专家系统等工具连续监控流量，可以识别攻击模式，实现实时、无人参与的网络分析，洞察系统的安全态势，动态灵活调整系统安全策略，让系统适应不断变化的安全环境。
响应：系统可及时将威胁分析和分类，实现自动或有人介入响应，为后续恢复正常并审计事件提供帮助和指引。
因此人工智能技术应用于网络系统安全，正在改变当前安全态势，可让系统弹性应对日益细化的网络攻击。在安全领域使用人工智能技术也会带来一些新问题，不仅有人工智能技术用于网络攻击等伴生问题，还有如隐私保护等道德伦理问题，因此还需要多种措施保证其合理应用。总而言之，利用机器的智慧和力量来支持和保障网络系统安全行之有效。
2、人工智能应用于网络内容安全
人工智能技术可被应用于网络内容安全领域，参与网络文本内容检测与分类、视频和图片内容识别、语音内容检测等事务，切实高效地协助人类进行内容分类和管理。面对包括视频、图片、文字等实时海量的信息内容，人工方式开展网络内容治理已经捉襟见肘，人工智能技术在网络内容治理层面已然不可替代。
在网络内容安全领域所应用的人工智能技术如下：
自然语言处理（NLP， Natural Language Processing）：可用于理解文字、语音等人类创造的内容，在内容安全领域不可或缺。图像处理（IP， Image Processing）：对图像进行分析，进行内容的识别和分类，在内容安全中常用于不良信息处理。视频分析技术 (VA， Video Analysis)：对目标行为的视频进行分析，识别出视频中活动的目标及相应的内涵，用于不良信息识别。
如图 4 所示，通过分析人工智能技术应用于网络内容安全，在四个层面均可有效提升安全效能：
预防阶段：内容安全最重要的是合规性，由于各领域的监管法律/政策的侧重点不同而有所区别且动态变化。在预防阶段，可使用深度学习和自然语言处理进行相关法律法规条文的理解和解读，并设定内容安全基线，再由深度学习工具进行场景预测和风险评估，并及时将结果向网络内容管理人员报告。
防御阶段：应用深度学习等工具可完善系统，防范潜在安全事件的发生。
检测阶段：自然语言、图像、视频分析等智能工具能快速识别内容，动态比对安全基线，及时将分析结果交付给人类伙伴进行后续处置，除此之外，基于内容分析的情感人工智能也已逐步应用于舆情预警，取得不俗成果。
响应阶段：在后续调查或留存审计资料阶段，过程自动化同样不可或缺。
3、人工智能应用于物理网络系统安全
随着物联网、工业互联网、5G 等技术的成熟，网络空间发生深刻变化，人、物、物理空间通过各类系统实现无缝连接，由于涉及的领域众多同时接入的设备数量巨大，传感器网络所产生的数据可能是高频低密度数据，人工已经难以应对，采用人工智能势在必行。但由于应用场景极为复杂多样，可供应用的人工智能技术将更加广泛，并会驱动人工智能技术自身新发展。
更为恐怖的是，随着利用物联网发动DDoS攻击的Mirai原代码被公开，此类恶意程序日益猖獗，黑客可以对任何企业或个人发动攻击。物联网安全是AI技术得到发展的最突出领域之一。轻量级的AI预测模型可以在性能较差的设备上自动驻留并运行，实时侦测并阻挡各种可疑行为。
眼下，多家初创企业正在利用AI技术解决物联网安全挑战，其中较为知名的包括CyberX、PFP Cybersecurity和Dojo-Labs等。
预防恶意软件和文档的运行
基于文件的网络攻击依然是最主要的网络袭击方式。在这种网络攻击中，最容易成为攻击目标的文件包括executables （.exe）、Acrobat Reader （.pdf）以及微软Office文件。
单行代码中的微小改变就可以产生新的恶意文件，它们有相同的恶意意图，但会留下不同的签名。同样的，微小的改变也能打造签名级别的反病毒程序或其他启发式的高级端点检测与反应的解决方案，而如今最致命的就是网络及解决方案沙箱。
有几家初创企业正尝试利用AI应对这个问题。它们利用AI的巨大能力来查阅每个可疑文件数以百万计的特征，发现哪怕是最轻微的代码冲突。开发这种基于文件的AI安全系统的领导者包括Cylance、Deep Instinct和Invincea等公司。
提高安全运营中心的运营效率
对于安全团队来说，最重要的问题之一就是每天收到安全警报溢出引发的警报疲劳。举例来说，北美的公司平均每天都会收到至少一万起安全警报，这让安全团队疲于奔命。在很多情况下，这可能令恶意软件成为“漏网之鱼”，尽管其已经被标记为“可疑目标”。要想万无一失，就需要多个信息源、集成内部日志以及配有外部威胁情报服务的监控系统紧密配合，对所有事件进行自动分类。
该领域现在已经成了网络安全的大热点，大企业可以借助该技术保护自己的安全运营中心。一些初创企业正利用AI技术解决这种威胁，如PhantomJask和CyberLytic。
量化风险
如何量化企业面临的网络风险是一大挑战，而这主要是因为我们缺乏历史数据且需要考虑的变量太多。对于急切想要量化自家网络风险的企业来说，它们必须经历繁琐的网络风险评估程序。该程序主要依据调查问卷，看企业采取的各种措施是否符合网络安全标准。不过要想应对真正的网络风险，这种方法是远远不够的，这时AI技术就可以派上用场了。
借助AI的强大计算能力，我们可以实时处理数以百万计的数据点，同时生成预测，帮助企业和网络保险公司获得最精确的网络风险评估。多家初创企业正在参与此类研究，包括BitSight和Security Scorecard等。
网络流量异常检测
从产品、巨头行动、融资三个方面来看AI芯片依然“热度不减”。12月除了地平线机器人两款车载智能芯片外，海外芯片巨头英伟达在11号适用于机器学习的新款GPU--TitanV，IBM也在26号POWER9处理器，以及装有POWER9的新一代PowerSystems服务器AC922，该服务器可以大幅提升Chainer、TensorFlow及Caffe等各大人工智能框架的性能，将深度学习框架的训练时效提高近四倍。12月26日，英伟达禁止在数据中心使用消费者级显卡GeForce做深度学习一时引起业界一片哗然，但事后英伟达表态“GeForce/Titan客户只要不下载新的驱动程序就对GeForce/Titan用户在数据中心的使用无影响”，此前新闻系误读。融资方面，地平线机器人获得建投华科、英特尔等投资方的上亿美元A+轮战略投资，Thinkforce获得依图科技、云锋基金等投资方的4.5亿元A轮投资。
投资建议
根据我们对产业链的调研及跟踪，AI领域，建议重点关注:海康威视、大华股份、中科曙光、恒生电子、富瀚微、科大讯飞等，智能网联领域建议重点关注:德赛西威、华阳集团、四维图新、千方科技、索菱股份、路畅科技等
智能物联网的快速发展全面激活了经济增长，万物互联的今天，网络攻击带来的威胁也越来越大。根据CNVD统计，2016年全球IoT设备共出现1117个漏洞，涉及思科、华为、谷歌、西门子等企业，受攻击设备类型包括网络摄像头、路由器、手机、防火墙、网关设备等。咨询公司Gartner预测，到2020年，针对企业的安全性攻击中，25%以上将涉及物联网。
物联网安全威胁其实就在身边。在近日于上海举行的“2017年网络安全博览会暨网络安全成就展”上，来自极棒实验室(GeekPwnLab)的安全专家现场展示了多个物联网安全威胁案例。比如，智能保险箱与手机APP绑定加密，利用协议漏洞就可以远程获取保险箱密码的篡改权，重设任一密码便可开启保险箱，让保险箱不再“保险”。
上海社会科学院互联网研究中心与极棒实验室近日联合的《智能物联网安全风险报告》显示，智能物联网安全风险有其特殊性，这与智能物联网本身特点相关，例如，数量庞大的智能终端碎片化严重，带来了难于管理维护的弱点和风险处理困难；而涉及大量用户隐私数据的特点使得风险造成经济损失外又增加了社会影响，甚至是法律风险等。
极棒实验室统计数据显示，新型智能安全威胁比重已从2014年的40%上升至如今的58%。而且，智能设备的安全威胁正经历四个转变：攻击对象向新型智能设备扩展、攻击主要集中在终端设备、攻击手段日趋多样化以及智能设备从攻击目标转变为攻击界面。
除了面临的安全威胁在不断转变，智能设备还将面临新的三大威胁：数据泄露、大数据终端污染和人工智能时代的安全威胁。智能设备一般都具备信息数据采集功能，通过终端设备，用户信息数据时刻暴露在物联网中。如对终端设备的攻击更进一步，有针对性地构造恶意数据，并将数据上传至后台云端，就会造成终端数据污染，进而影响数据分析和决策判断，造成更广泛影响。
极棒创始人王琦表示，智能物联网所牵扯到的是生活中方方面面细节所搭建起的庞大而复杂的网络，其中面临的问题就更为复杂。另外，人工智能的发展带来了好处，也带来了威胁。不同于传统IT的安全攻防技术，AI时代的安全对抗已经从单纯的信息技术比拼上升为人工智能算法的较量。
多方因素造就风险隐患
在专家看来，智能物联网安全风险，由多方面原因造成。一是产业发展阶段和成本考虑。智能物联网发展至今，最近2、3年才真正进入高速发展阶段，各种智能物联网设备层出不穷，设备厂商对产品安全考虑和投入不足。其中，智能物联网安全资源和关注度投入不足是导致各类安全事件频发的最根本原因。
二是技术结构自身弱点。虽然现在出现了越来越多的针对智能物联网环境的专用芯片、组件、协议，但是仍存在大量联网设备采用传统IT架构作为技术框架，包括底层系统、传输链路、通讯协议等。这样虽然能够提高产品开发和上市速度，但同时也将产品推向了传统IT的潜在攻击者。
三是设备软硬件更新滞后。由于智能物联网设备数量众多、分布广泛，造成安全性措施的实施速度过慢，即使发现安全问题，在更新设备软硬件过程中也会遇到各种障碍。例如，早期智能网络摄像头采用简单的软硬件结构设计，无法通过在线方式完成升级。虽然越来越多产品更加“智能”，可以定期更新产品固件升级到最新版本，但对比成熟的传统IT系统，更新的速度仍显滞后，而由于安全问题所造成的损失却是与时间密切相关。
值得关注的是，目前智能设备厂商安全意识仍普遍不足。智能硬件产品普遍功能相对简单，一些生产商通常为降低成本、快速推出产品、抢占市场，在产品设计和实现阶段忽视了安全问题。有时为了满足消费群体偏好，甚至为了形态美观、轻便简易而牺牲安全防护。
另一方面，用户的安全意识、安全投入也有待提升。“国内企业对网络安全重视程度依然不够，许多企业往往把安全投入当作成本来看待”。腾讯副总裁马斌表示，随着万物互联时代的到来，网络安全应该成为企业防护的第一要素。
多措并举防范安全风险
加大智能物联网安全防护已刻不容缓，同时也需要多方协力。安全专家指出，首先是要增强产品设计、开发中的安全考虑。智能物联网设备之所以会出现各种安全漏洞为攻击者所利用，大部分是在产品设计、开发过程中只关注所要实现的功能特性，而忽略其中的安全因素。根据传统IT产品安全所经历过程，如果智能联网产品厂商能够将安全因素放在重要地位，投入必要资源，可以有效降低产品弱点，提升整体安全性。
其次，要建立健全智能终端设备升级机制。目前，在许多智能物联网设备中，固件升级机制还没有完全覆盖，仅部分品类设备厂商实现了远程自动更新，多数设备还需要手动下载固件版本后再更新至产品中，甚至有些产品完全不提供升级功能。对此，专家指出，发现漏洞或遭到攻击时，及时补丁、更新固件可以有效降低损害。
智能物联网设备厂商在产品设计时应充分考虑后续产品升级需求和机制，将升级模块植入产品中，实现快速安全补丁更新。
另外，业界要逐步统一规范和标准。当前我国智能物联网设备产业还基本处于一种自发状态，部门之间、地区之间、行业之间分割情况较为普遍。国家行业主管部门已意识到标准化对智能联网产业的应用发展及安全的重要性，正在抓紧研究制定相关规范。
“互联网+制造”就是工业4.0。“工业4.0”是德国推出的概念，美国叫“工业互联网”，我国叫“中国制造2025”，这三者本质内容是一致的，都指向一个核心，就是智能制造。
2015年中国有几个概念非常火，第一是大众创业、万众创新，第二就是工业4.0，第三个就是“互联网+”。
“互联网+”是巨大无比的概念，“互联网+”里面有“互联网+金融”叫做互联网金融、“互联网+零售”、“互联网电子商务”，而“互联网+制造”就是工业4.0。它将推动中国制造向中国创造转型，所以很多人说，工业4.0是整个中国时代性的革命。
2.工业4.0有哪些特点？
互联：互联工业4.0的核心是连接，要把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地联系在一起。
数据：工业4.0连接和产品数据、设备数据、研发数据、工业链数据、运营数据、管理数据、销售数据、消费者数据。
集成：工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式中端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络。通过这个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器、以及服务与服务之间，能够形成一个互联，从而实现横向、纵向和端到端的高度集成。
创新：工业4.0的实施过程是制造业创新发展的过程，制造技术、产品、模式、业态、组织等方面的创新，将会层出不穷，从技术创新到产品创新，到模式创新，再到液态创新，最后到组织创新。
转型：对于中国的传统制造业而言，转型实际上是从传统的工厂，从2.0、3.0的工厂转型到4.0的工厂，整个生产形态上，从大规模生产，转向个性化定制。实际上整个生产的过程更加柔性化、个性化、定制化。这是工业4.0一个非常重要的特征。
3、工业4.0有哪些技术支柱？
工业4.0九大技术支柱包括工业物联网、云计算、工业大数据、工业机器人、3D打印、知识工作自动化、工业网络安全、虚拟现实和人工智能。这九大支柱中会产生无数的商机和上市公司。
4、哪类公司最有前景？
结合中国工业现状来看，未来十年，中国工业4.0领域将有充足发展的三类公司有：
第一类是智能工厂，分为两种，第一种是传统的工厂转型成智能工厂，第二种是一出生就是智能工厂；
第二类是解决方案公司，为制造业公司提供智能工厂顶层设计、转型路径图、软硬件一体化实施的工业4.0解决方案公司。
第三类是技术供应商，包括工业物联网、工业网络安全、工业大数据、云计算平台、MES系统、
除这三类以外，虚拟现实、人工智能、知识工作自动化等技术供应商也会面临巨大的发展前景。
【解决方案】包括软件硬件。软件有工业物联网、工业网络安全、工业大数据、云计算平台、MES系统、虚拟现实、人工智能、知识工作自动化等；硬件是工业机器人(包括高端零部件)、传感器、RFID、3D打印、机器视觉、智能物流(AGV)、PLC、数据采集器、工业交换机等。
这是一次巨大的产业革命，错过了工业4.0也就错过了这个时代！！
5、谁最终赢得第四次工业革命主导权？
第四次工业革命以2013年德国汉诺威为标志，宣布这一轮工作革命以智能制造为核心。
德国政府所定义的德国工业4.0，由一个信息，一个网络，四大主题、三项集成、八项计划组成的框架机构。德国政府提出工业4.0整体框架有很多地方和中国的实际国情不同，操作上面还有一定的距离。
第四次工业革命延续时间大概为30到40年，所以说工业4.0、移动互联网对中国工业的颠覆、再造和融合，才刚刚开始。
第四次工业革命的本质是主导这个世界未来的工业标准之争，是由德国和美国按照自己的逻辑路径、表述方法来进行推进。
美国提出了工业互联网标准，希望关注设备互联、数据分析、以及数据基础上对业务的洞察，他们对传统工业互联网互联互通，其关注点在大数据和云计算。
德国提出工业4.0，拥有强大的机械制造技术，嵌入式以及控制设备的先进设备和能力，德国很关注生产过程智能化和虚拟化的深刻改变。
可以看到，美国工业互联网和德国工业4.0，实施路径和逻辑相反，但是目标一致。美国是以GE公司、IBM这些公司为支持，侧重于从软件出发打通硬件；德国是以西门子、库卡、SAP这些公司为主导，希望可以从硬件打通到软件。
无论从软到硬，还是从硬到软，两者的目标是一致的，就是实现智能制造，实现移动互联网和工业的融合。
6、中国为什么选择德国标准？
第一，中国政府认为，德国路径比美国路径更容易实现；第二，美国的工业空心化严重。IT公司出现工业4.0挑战大，缺少基础设施的落地，德国工业技术雄厚，是生产制造基地，生产设备供应商加IT业务解决方案提供商。在第四次工业革命的战略选择上，中国政府的策略是，紧盯新一轮产业发展的潮流，选择工业4.0，推出中国版的中国制造2025，寻找机会弯道超车，后发先制。
工业4.0是一个全新的时代，一期刚刚开始，预计要30到50年的时间发展引进，按照国家工信部部长所说：德国是从工业3.0串联到工业4.0，中国是2.0、3.0一起并联到4.0。
工信部和中国工程院把中国版的工业4.0的核心目标定义为智能制造，这个词表述非常准确。由智能制造再延伸到具体的工厂而言，就是智能工厂。智能制造、智能工厂是工业4.0的两大目标。
【关键词】网络攻击 入侵检测 规划识别 结构研究
网络安全对于网络用户来说至关重要，它关系到个人隐私安全、个人数据安全，而网络与人们日常生活紧密相关，因此对于网络安全研究也逐渐成为研究的重点内容。网络安全研究从传输数据加密到网络攻击防范与预防等经历的不同发展阶段。当前主要采用的网络安全技术就是入侵检测技术，也就是通过监听在网络传输中的数据包，利用相关算法或技术发现网络中可能存在的攻击行为。本文是以网络规划识别作为研究理论，将其应用到基于Snort入侵检测系统中，从而利用统计与智能方式来搜索或获得攻击行为，达到有效的防范和预防措施。
1 入侵检测与规划识别简介
1.1 入侵检测
入侵检测对网络安全来说是至关重要，检测过程和检测结果如何关系到防范和预测网络攻击效果。在当前较多的入侵检测技术中，频繁使用的入侵检测技术是基于Snort入侵检测技术及其系统。Snort检测体系结构主要是由嗅探器、数据包预处理、检索引擎和规则库等多个模块来构成。其中，嗅探器的作用是来捕获网络中传输的数据包和数据流；数据包预处理模块则是对捕获到的数据进行预处理分析，如采用统计分析方式、专家系统方式等；检索引擎作用则是利用预处理后得到的数据特征等相关信息与规则库中的数据特征进行比对根据其比对结果来评判数据是否具有攻击性。
1.2 网络规划识别简介
在1978年由Schmidt、Sridharan和Goodson提出规划识别用于推理其它智能体的规划及目标，到2003年，Yin MingHao在Hong Jun的目标图为基础上提出了利用回归图进行的规划识别。在规划发展过程中主要出现如下几种规划识别方法，即基于Kautz理论的规划识别、基于逻辑的规划识别和基于概率方法的规划识别等方法。经过40多年的发展，规划识别已经成为人工智能研究领域中重要的研究内容。
网络规划识别就是以规划识别作为理论基础，然后将其运用在网络上的一种技术。其主要内容是从网络中传输数据包或数据流中通过特征提取方式来获得特征数据信息，利用规划识别推导出智能目标或规划过程。其推导过程为首先收集来自于网络中的传输数据，然后利用规划识别原理对传输数据进行推导，最后计算出该数据攻击可能的最大概率。
2 基于规划识别的入侵检测结构研究
2.1 规划识别的贝叶斯网络模型结构分析
网络攻击往往会给用户带来极大的麻烦或损失，因此组建较好的入侵检测结构对于网络攻击预防是至关重要的环节。当遭受网络攻击时候，往往需要识别攻击者的意图，因此本文以规划识别与贝叶斯算法结合建立一个入侵过程分析与模拟建模，即通过检索数据包中的数据特征来发现攻击对象和攻击过程。也就是将攻击者最终意图作为根节点，攻击节点之间采用“与”、“或”等逻辑运算来进行节点之间关系建立，然后发现最终目标。在入侵检测系统中，攻击者会实施相关攻击过程且具有顺序性，利用贝叶斯网络就可以推理入侵者意图，即对接受数据包进行关联分析，从而发现攻击目标和攻击意图。
2.2 贝叶斯二次回归规划识别在入侵检测中的结构研究
基于Snort入侵检测系统是当前正在使用的一种检测系统，在进行攻击者进行网络入侵过程中，由Snort在检测中产生相应的数据包信息，将得到的数据信息进行数据关联分析，从而就会得到两种分析结果：一是有攻击意图；二是无攻击意图或无法判断攻击意图。而入侵过程中Snort对数据进行规划识别与采用贝叶斯算法设计的智能网络结构相似，因此可以考虑将贝叶斯理论引入到入侵检测中，然后在此基础上进行二次回归来具体判断攻击者是否发生攻击以及攻击的目标和路径。其基本结构如图1所示。
3 结束语
通过对以往入侵检测系统、网络规划识别技术分析与研究，在本文中提出了一种以原有的贝叶斯网络攻击入侵检测模型为基础，进行了二次回归的网络攻击入侵检测模型及其算法的改进，并且对此结构进行分析。
参考文献
[1]谷文祥，李丽，李丹丹.规划识别的研究及其应用[J].智能系统学报，2007.
[2]李伟生，王宝树.实现规划识别的一种贝叶斯网络[J].西安电子科技大学学报，2002.
作者简介
计算机网络系统的共享趋势是目前社会发展的重点之一,在网络平台上,安全问题和信息泄露问题一直是网络管理工作的重头戏,计算机网络系统的管理需要根据计算机网络技术的发展进行适时更新和维护,所以应该注重计算机网络管理系统的安全防护措施时刻保持在最新的状态。目前主流的计算机网络管理操作系统有几种不同的类型,文中我们将对这些操作系统的发展趋势和利弊进行简单的分析。
1网络管理系统的简介
网络管理操作系统是由网络管理的基本功能构建而成的用户可操作性强的管理系统,一般来说,网络管理中一般有以下几个功能需要着重处理:
1.1网络故障的发现与排除
网络管理设备一开始都是关联性不强的,所以在发生相关故障之后一般都需要分别处理,但是网络技术的发展使得网络设备之间的协作性能大大增强,所以需要一个整合性的网络管理系统对故障进行发现和排除。计算机网络管理操作系统对全局网络设备状况和网络状况都有宏观的掌控,从而实现故障原因的精准分析和故障的快速处理。
1.2网络状况的监管
网络是依靠连接的正常运转而存在的,监测网络状况的功能叫做配置管理,对网络连接的正常运营有着重要的作用,计算机网络管理操作系统的监测管理对象是各种设备的运转情况,网络中IP地址和DHCP地址的分配、连接的速度与状态等。配置管理更多的属于动态管理的范畴,需要可操作性强的网络管理系统才能担此重任。
1.3网络安全保护
网络由于其数据性的特点,安全难以得到保障,因此计算机网络管理操作系统就需要采取合适的方式对网络安全进行保护,通过限制IP、防火墙、限制访问、授权访问等方式保护网络管理系统内的重要数据内容不被非法获取。安全管理在计算机网络管理操作系统中主要功能是限制资源和用户集之间的映射关系、对网络资源访问进行映射以及网关内加密信息操作等。
2计算机网络管理系统的当前状况
由于计算机技术目前出现的模块化倾向,计算机网络管理系统开始走向应用化的道路。在以往的计算机网络管理系统中,主要是采取系统层面的措施来对计算机网络进行处理,在网络层方面起作用。而现在程序和应用的技术发展使得很多应用可以绕过系统层面和网络层面的设置对网络安全问题产生威胁,而且网络带宽在不断增加的过程中用户传输的数据量也在成倍增长,数据的内容也有了不同的区分。因此,目前计算机网络管理系统的重要管理思想是对数据内容的分类传输,也就是基础的QoS(QualityofServices)网络管理方式。
2.1分布式的网络管理模式
分布式的网络管理就是针对当前状况的QoS管理思想下进行的一种网络管理模式,主要是利用SNMP进行网络操控,通过技术来集中设备管理。分布式网络管理的重点在于以分布式的系统思想来建设并优化COBRA平台,根据当前的网络环境进行域内划分的设备管理,以实现跨平台模式的信息交流与管理。COBRA平台适用于分布式的管理模式需要适配多种网络数据管理功能,如系统层面的数据采集与分析、代码分发等。另一个还在研究阶段之中的分布式网络管理模式是基于移动技术的分布管理,移动技术是根据较为模块化的技术进行整理和分析,目前应用前景尚不明朗,移动技术的原理是根据移动管理站进行数据管理与收集,在网络层发现网关,然后通过代码发送进行网关管理范围内的各项数据整理分析,和集中网络管理系统相比减少了峰值压力。
2.2综合式网络管理的模式
综合式网络管理系统不同于传统的集中网络管理系统,它的重点是根据网络系统的分级进行网络管理,通过不同层级的系统进行数据整合以及子网之间的透视和检查,从而更加了解网络的运行状况和故障原因以及处理的相关方式。目前综合式的网络管理系统模式主要分为管理IP内网的管理系统和管理SDH网络的管理系统。在综合式网络管理系统之中,各部分是相对独立运作的,但是各部分之间又有着一定的关系,综合式网络管理就是针对这些不同的网络系统进行统一的信息管理。举例来说一般的网络设备有着前端传输、光缆传输、数据库信息交换、音视频进入等多个模块,都需要网络管理系统的支持。综合网络管理系统目前的组建的方式有两种,一种是对不同的网络设备进行统合的综合网络管理系统,这种系统不需要对原有设备进行改造,成本较低,但是有可能会出现一些设备方面的兼容性问题。另一种是直接建立一个由综合网络管理系统全面管理的系统,这一方法使得各层次之间的协作能力增强,但是相对来说成本比较高。
3计算机网络管理系统的发展趋势
3.1强化业务监控方面的功能
不同于集中式的传统网络设备管理,现代化的计算机网络管理操作系统更能检查出设备当中的故障。一些网络管理系统已经基本实现了对网络管理的进程监控和实时监控,但是对于网络系统中的服务来说,监控仍旧没有到位。现代网络当中,进程和服务占据着相当重要的网络资源接口,要对业务方面进行强化监控,从而使得计算机网络管理系统能够更好地应用于实践。
3.2实现模块化与智能化的网络系统管理
模块化是当前网络技术发展的趋势,硬件系统的模块化也必然会带来网络管理操作层面软件系统的模块化与应用(app)化。在模块化管理的过程当中,智能网络操作系统管理是重要的一环。引入人工智能是当前计算机网络技术发展的重点,并且根据预测,在未来几乎所有系统层面的环节都需要人工智能进行辅助操作处理,人工智能具有24小时无休、精确率高、可以实现多种方面的同时任务操作等。人工智能技术由于能够对数据本身进行接触和处理,所以能够比人类操作更为准确地判断计算机网络管理当中可能发生的各种事件。
3.3注重操作系统的UI设计
UI(UserInterface)是操作系统当中重要的交互界面,它的主要作用是为计算机网络管理操作系统提供一个和用户进行交流方便用户使用的可视化界面,从而提高整体网络系统的易用性。目前网络管理操作系统的UI主要是基于WEB构建的,即需要使用浏览器打开的操作界面,通过简单的浏览器操作,用户可以在网络系统中查看信息、处理故障、管理子网。随着智能设备的发展,人们开始在智能终端上使用网络,所以操作系统UI也要从单一的网页化走向手机端的制作风格,使得人们可以在各个平台上无缝切换。
4结语
计算机网络管理系统的更新换代是根据计算机网络技术的发展而改变的,而且必须具有一定的用户可操作性,这就要求计算机网络管理操作系统要结合新的用户理念和系统理念,结合分布式和综合式两大网络管理模式,实现网络管理的业务监控强化、模块化和智能化发展以及基于操作系统易用性的UI设计,另外最需要注重的是计算机网络管理操作系统的安全性。
参考文献
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[4]李欢欢.基于WEB和JAVA的网络管理系统[D].昆明理工大学,2002.
1 概述
1.1 工业1.0
机械化，以蒸汽机为标志，用蒸汽动力驱动机器取代人力，从此手工业从农业分离出来，正式进化为工业。
1.2 工业2.0
电气化，以电力的广泛应用为标志，用电力驱动机器取代蒸汽动力，从此零部件生产与产品装配实现分工，工业进入大规模生产时代。
1.3 工业3.0
自动化，以PLC（可编程逻辑控制器）和PC的应用为标志，从此机器不但接管了人的大部分体力劳动，同时也接管了一部分脑力劳动，工业生产能力也自此超越了人类的消费能力，人类进入了产能过剩时代。如图1所示。
1.4 工业4.0将是整个中国时代性的革命
什么是工业4.0？
“互联网+制造”就是工业4.0。“工业4.0”是德国推出的概念，美国叫“工业互联网”，我国叫“中国制造2025”，这三者本质内容是一致的，都指向一个核心，就是智能制造。
2015年中国有几个概念非常火，第一是大众创业、万众创新，第二就是工业4.0，第三个就是“互联网+”。“互联网+”是巨大无比的概念，“互联网+”里面有“互联网+金融”叫做互联网金融、“互联网+零售”、“互联网电子商务”，而“互联网+制造”就是工业4.0。它将推动中国制造向中国创造转型，所以说，工业4.0是整个中国时代性的革命。如图2所示。
2 工业4.0有哪些特点
互联：互联工业4.0的核心是连接，要把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地联系在一起。
数据：工业4.0连接和产品数据、设备数据、研发数据、工业链数据、运营数据、管理数据、销售数据、消费者数据。
集成：工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式中端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络。通过这个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器、以及服务与服务之间，能够形成一个互联，从而实现横向、纵向和端到端的高度集成。
创新：工业4.0的实施过程是制造业创新发展的过程，制造技术、产品、模式、业态、组织等方面的创新，将会层出不穷，从技术创新到产品创新，到模式创新，再到液态创新，最后到组织创新。
转型：对于中国的传统制造业而言，转型实际上是从传统的工厂，从2.0、3.0的工厂转型到4.0的工厂，整个生产形态上，从大规模生产，转向个性化定制。实际上整个生产的过程更加柔性化、个性化、定制化。这是工业4.0一个非常重要的特征。如图3所示。
3 工业4.0有哪些技术支柱
工业4.0九大技术支柱包括工业物联网、云计算、工业大数据、工业机器人、3D打印、知识工作自动化、工业网络安全、虚拟现实和人工智能。这九大支柱中会产生无数的商机和上市公司。如图4所示。
4 哪类公司最有前景
结合中国工业现状来看，未来十年，中国工业4.0领域将有充足发展的三类公司有：
第一类是智能工厂，分为两种，第一种是传统的工厂转型成智能工厂，第二种是一出生就是智能工厂；
第二类是解决方案公司，为制造业公司提供智能工厂顶层设计、转型路径图、软硬件一体化实施的工业4.0解决方案公司。
第三类是技术供应商，包括工业物联网、工业网络安全、工业大数据、云计算平台、MES系统、
除这三类以外，虚拟现实、人工智能、知识工作自动化等技术供应商也会面临巨大的发展前景。如图5所示。
5 【解决方案】包括软件硬件
软件有工业物联网、工业网络安全、工业大数据、云计算平台、MES系统、虚拟现实、人工智能、知识工作自动化等；硬件是工业机器人（包括高端零部件）、传感器、RFID、3D打印、机器视觉、智能物流（AGV）、 PLC、数据采集器、工业交换机等。如图6所示。
这是一次巨大的产业革命，错过了工业4.0也就错过了这个时代！谁最终赢得第四次工业革命主导权？第四次工业革命以2013年德国汉诺威为标志，宣布这一轮工作革命以智能制造为核心。如图7所示。
德国政府所定义的德国工业4.0，由一个信息，一个网络，四大主题、三项集成、八项计划组成的框架机构。德国政府提出工业4.0整体框架有很多地方和中国的实际国情不同，操作上面还有一定的距离。如图8所示。
第四次工业革命延续时间大概为30到40年，所以说工业4.0、移动互联网对中国工业的颠覆、再造和融合，才刚刚开始。第四次工业革命的本质是主导这个世界未来的工业标准之争，是由德国和美国按照自己的逻辑路径、表述方法来进行推进。
美国提出了工业互联网标准，希望关注设备互联、数据分析、以及数据基础上对业务的洞察，他们对传统工业互联网互联互通，其关注点在大数据和云计算。
德国提出工业4.0，拥有强大的机械制造技术，嵌入式以及控制设备的先进设备和能力，德国很关注生产过程智能化和虚拟化的深刻改变。
可以看到，美国工业互联网和德国工业4.0，实施路径和逻辑相反，但是目标一致。美国是以GE公司、IBM这些公司为支持，侧重于从软件出发打通硬件；德国是以西门子、库卡、SAP这些公司为主导，希望可以从硬件打通到软件。无论从软到硬，还是从硬到软，两者的目标是一致的，就是实现智能制造，实现移动互联网和工业的融合。
中国为什么选择德国标准？
（1）中国政府认为，德国路径比美国路径更容易实现；
（2）美国的工业空心化严重。IT公司出现工业4.0挑战大，缺少基础设施的落地，德国工业技术雄厚，是生产制造基地，生产设备供应商加IT业务解决方案提供商。在第四次工业革命的战略选择上，中国政府的策略是，紧盯新一轮产业发展的潮流，选择工业4.0，推出中国版的中国制造2025，寻找机会弯道超车，后发先制。
工业4.0是一个全新的时代，一期刚刚开始，预计要30到50年的时间发展引进，按照国家工信部部长所说：德国是从工业3.0串联到工业4.0，中国是2.0、3.0一起并联到4.0。
工信部和中国工程院把中国版的工业4.0的核心目标定义为智能制造，这个词表述非常准确。由智能制造再延伸到具体的工厂而言，就是智能工厂。智能制造、智能工厂是工业4.0的两大目标。
在未来的工业4.0时代，软件重要还是硬件重要，这个答案非常简单：软件决定一切，软件定义机器。所有的工厂都是软件企业，都是数据企业，所有工业软件在工业4.0时代，是至关重要的，所以说软件定义一切。
工业时代4.0这条路刚刚开始，但给了我们大概的方向，未来企业会变成数据的企业、创新的企业、集成的企业、不断快速变化的企业。对于整个制造业来说，这是一个巨大的颠覆，称之为工业革命，是毫不为过的。
6 国际国内工业云的建立
GE公司建立的Predix云，一个专为收集与分析工业数据而开发设计的云解决方案。Predix云也是“平台即服务”（PaaS），将在高度安全的工业级云环境中捕捉和分析海量高速运行、类型多样的各种机器产生的数据。Predix云将推动工业互联网的下一阶段增长，可以帮助开发者为行业快速开发、部署和管理应用与服务。
全球化的数字制造的热潮汹涌，工业大数据以前所未有的速度和巨量被释放出来，如何将这些数据与人、机器相连接，成为一个崭新的命题。而制造业巨擘GE在回归工业根基的转型之路上，推出了工业互联网这一广为传播的概念，而Predix正是GE承载新工业帝国梦想的核心平台。Predix是GE面向行业推出的一个工业云平台。不同的组织，能在上面控制数据的连接，并使用第三方开发者的分析软件。 一方面Predix为大量开发者提供便利，开发各种工业级APP。开发者只需关注如何解决问题，而无须关心如何获取以及连接数据；另一方面用户作为数据托管方，则可以使用这些APP，进行设备管理、运营维护等。
Predix的起源传统意义上OT技术是用于对机器设备的监视和控制，但GE眼中的OT技术已经超越这些概念，将机器设备与云服务连接，通过数据的分析可以帮助进行设备故障预测和整体健康程度的评估。通过融合IT和OT技术，GE正在重新定义工业自动化。
GE通过内置的传感器对机器设备的数据采集已有多年，但这些物联网前的传感器主要用于对设备运行实时性能的监测，比如显示某一特定测点的压力值，设备专家通过监视各测点的数值从而推断设备的性能，然后这些实时数据就被丢弃，不再进行收集存储。
机器设备产生的海量时间序列数据与社交数据和交易数据差别很大，针对工业数据的存储、分析必须针对性地进行优化，以帮助理解机器设备的行为表现。为了处理这些海量的数据集，GE需要一个新的平台来安全连接设备并分析数据，就这样在2013年，一个基于云计算的软件平台Predix被开发出来。不仅仅通过运营数据分析降低设备的服务成本，也通过这些运营数据有效指导产品研发的改进。
如图9所示，工业数据湖受到Amazon提供S3、EC2等云服务的启发， GE的管理层逐渐意识到他们也可以将Predix以云服务的形式推向市场，从而开启设备运营的联接、分析服务市场。
Predix正式诞生。
Predix的构成Predix是GE推出的全球第一个专为工业数据与分析开发的云服务平台，负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端，并提供资产性能管理（APM）和运营优化服务。Predix承担的角色类似个人电脑中的Windows和智能手机中的IOS、Android操作系统。对于纷繁复杂的工业设备和工业数据类型来讲，Predix与其说是通过操作系统来运营工业互联网，不如说是为海量的工业数据找到了一种相对标准和统一的承载和呈现形式。
如图10所示，Predix的架构传承于GE工业化基因，Predix提供标准的方式来运行工业级的分析能力，连接机器、数据和人，提供分布式计算、大数据分析、资产数据管理、机器和机器通信和应用移动性，“端到端”的安全访问机制确保数据、设备、网络和系统的授权访问。
GE为何要推行Predix其实是一个面向云应用的软件平台，负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端，并提供资产性能管理（APM）和运营优化服务。所以，Predix的功能是统筹各种APM系统、承载行业用户的工业互联网应用，从这个意义上，GE把它称为“操作系统”。
APM系统一般包括企业资产管理（EAM）、预防性维护（PM）、预见性维护（PdM）、工厂资产管理（PAM）、环境健康和安全（EH&S）等方面。GE的APM系统，是GE为了提升自身的资产管理绩效而特别研发，并已在内部应用多年的，一整套综合了云计算和物联网技术的解决方案。
实际上没有APM系统的Predix是没有灵魂的。所以即使GE开放了Predix，用户也需要使用GE的APM来实现远程监控、诊断、智能运行设备。所不同的是用户基于Predix二次开发出来的是以GE APM系统为核心的、适合自己的资产绩效管理方案，因为不同行业的资产绩效管理方案，必须要写入该行业的特性和参数。
GE的终极目标每一家工业企业都要成为一家数字公司，这是GE对未来的看法。而GE同时希望，Predix能成为这些数字公司的驻足之地。
因此，GE加大推广APP开发的力度。2016年GE计划开设4个创新坊，加大企业对于开发类似工业APP的扶持，从而孵化出完整的生态群。
市场的同类掘金者为了在数字化领域挖掘新的商业机会，西门子正在以“西门子数字服务”为平台，努力发展相关服务。西门子2015年底宣布将增加研发投入3亿欧元搭建跨业务新数字化服务平台Sinalytics。这一平台与Predix非常类似，整合了远程维护、数据分析及网络安全等技术。继成功完成内部测试之后，2016年西门子正式面向市场推出“MindSphere工业云平台”。MindSphere被设计为一个开放的生态系统，工业企业可将数据服务作为预防性维护、能源数据管理以及工厂资源优化的基础。
除此之外，前段时间与美的达成股权收购的机器人制造商KUKA和Infosys宣布联手开发支持企业迎接工业4.0的解决方案，合作目标是开发一个可让客户采集、评估和利用数据以提高自身生产过程的软件平台，KUKA将通过建立工业4.0云平台扩展设备与云系统之间的连接。
PTC2014年宣布收购物联网平台创建者ThingWorx，并致力于建立和运营物联网应用。经过一系列的收购和运作，2016年6月，PTC宣布新版物联网平台ThingWorx 7上市，包括进阶的联网产品管理工具组、强大的新分析功能、公有云支持、简化的平台元件等。
当然，对IBM、SAP、微软这些虎视眈眈的市场巨鳄，同样不能忽视他们对工业云的狂热。
总结中国企业具有广泛的工业云应用需求，如风电、飞机发动机、汽车、工程机械、家电等保有量居世界前列。因此，呼唤中国自己的工业云生态圈，是一种合情合理的想法，正如GPS之于中国的北斗导航系统。
然而，这样的云平台的搭建，在中国，已经几乎可以断定无法由一个公司之力来建设的。这么庞大的一个生态圈，绝非当下中国制造业任何一个企业的工业技术体系可以承担，一个合适的制造业共同体，迫在眉睫。
然而以GE为代表的企业已经开始布局工业云，在海尔、在华为这些优秀的制造业都已经结为联盟。徐工集团与阿里云公司共同打造的“工业云”平台瞄准工业互联网领域的全球标杆―美国GE公司打造的Predix工业云平台，应用颠覆式思维、借助新一代信息技术，将徐工数字化工业能力输出打造成开放、共享的全球云平台，力争成为中国工业领域的“Predix”。
7 结论
工业物联网正在推动第四轮工业革命，它将大大改变制造、能源、交通运输、城市、医疗以及其他工业行业，并帮助企业从传感器聚集数据，从而最大限度地提高机器效率以及整个工作的吞吐量。具体应用包括运动控制、机器与机器通信、预防性维护、大数据分析以及互联医疗系统等。
工业云平台由于能够灵活实现跨区域工业信息服务的部署和交付，已经成为国际巨头们投入的重点。如果说传统信息技术领域是美国企业占据优势地位，那么工业领域的信息服务发展正迎来群雄逐鹿的时代。谁能率先确立在全球的工业云服务覆盖，便能在智能制造时代掌握产业生态的制高点，并取得掌控工业物联网的先机。
参考文献
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最关注的是汽车驾驶安全性问题
孙正良表示，公安系统承担的职责，主要是道路交通管理法律法规制定，秩序管理、交通组织和控制，违法行为初查、责任认定、地址管理，还有车辆验收。
他最为关注的是与汽车驾驶安全相关的四大问题。
第一，是车联网环境下的网络安全问题。在车车通讯方面，孙正良坦言，目前车内通信系统都是国外的技术，而且很多都是三、四十年前的规则，已经完全不适应现在的需求。在车路协同方面，由于公安系统是非开放的封闭内网络，所以要和智能网、车联网连接有一定的难度。特别是在北京、上海等一些大城市，国外品牌、型号的车辆非常多，要与这些车辆联网的难度更大。所以，他希望建立车车通信、车路通信的安全认证机制，并使路侧设备智能化、电子化。
第二，是汽车电子身份管理问题。“网络上的所有物体都要做好身份认证，否则这些物体发出的信息就是不可信的。所以，要建立可控、可信的汽车和路面电子设备的连接。”孙正良解释道，从2013年起，公安部等部委就已经在着手制定标准，并组织研发基于双向认证机制的高频身份，目前已经有了初步的成果。他希望可以用电子标识和即将推出的电子标识证，建立一整套责任主体公信身份，建立车联网的监测机制，“可以把‘谁开车、谁的车’都形成安全的可认证机制，实现一卡一运，从而推进车联网下的电子认证的法律身份。”
第三，是交通事故责任认定问题。车联网建立后，肯定会网络化，而网络化一定会受到网络攻击，那么，出了交通事故该怎么认定呢？孙正良认为，从政府方面，需要重新修订道路交通安全法律法规。例如，要考虑在自动无人驾驶的前提下，打手机、看电视是否仍是违法行为；甚至没有驾照的人是否可以通过自动驾驶技术开车等。
第四，是自动无人驾驶汽车路试法规问题。自动无人驾驶属于人工智能的深度学习技术，要进行大量实验，所以要进行不断的路试。美国Google的自动无人驾驶车2009年开始研发，到2012年才取得项目许可，到2015年才首次在公共道路上测试。而在我国，交通法中明确表明“国家对机动车实行登记制度。机动车经公安机关交管部门登记后，方可上路行驶。尚未登记的机动车，需要临时上路行驶的，应当取得临时通行牌证”；“不得擅自改装，不符合公告的不予上牌”等。所以，现行交通法规尚未对自动无人驾驶汽车有一个明确的规范细则，也没有对上路测试的自动无人驾驶汽车需提交的审核要求。所以，在我国是不允许未经许可的改装车辆上路测试的。他认为，未来自动无人驾驶汽车要上路测试必须具备一些基本的条件：要有第三方评估、保险公司允许上保险，以及要在公安、交通部门指定的道路上测试。
积极探索，面对挑战
孙正良表示自动无人驾驶对传统理念、传统法律法规都是巨大的变化和挑战。针对这一系列的驾驶安全性问题，我国交通部门和研究机构一直都在积极探索对策，他具体谈了两项对策。
span=““>加快第五代移动通信产业发展的若干政策>的通知》精神，抢抓5G通信发展机遇，发挥5G对X经济社会发展的重要驱动作用，结合X实际，制定本实施方案。
一、工作目标
以网络建设为基础、以应用带动为突破口、以产业发展为主攻方向，加快构建具有X特色的5G产业生态体系，为全市经济高质量发展提供有力支撑；推动5G网络的柔性化、个性化与云化部署，实现全市域覆盖，提供随时即取的大容量、高带宽、低时延网络支撑能力，实现各行业间深度应用、融合赋能。
2020年，计划投资X亿元，建设5G基站X个，实现X市中心城区建成区信号连续覆盖、县城区重点区域信号覆盖。启动建设X高新区应用示范区，重点推进智慧园区、智慧媒体、智慧教育、智慧医疗等4项5G示范应用。
2021年，计划投资X亿元，建设5G基站X个，实现县城区建成区信号连续覆盖、重点乡镇信号覆盖。加快推进智慧机场、智慧交通、智慧旅游、智慧公安、智慧养老、智慧应急管理、智慧城市等一批5G示范应用。
2022年，计划投资X亿元，建设5G基站X个，实现重点乡镇信号连续覆盖、所有普通乡镇信号覆盖。形成10项重点示范应用；积极培育一批5G应用领域创新型企业。
二、主要任务
（一）加快5G网络建设
1．统筹5G建设规划。加快X市通信基站专项规划（5G规划）的修改完善及审批工作步伐，明确铁塔、基站、机房、管线等设施的规模、布局、用地安排及相关控制要求。将5G基站站址、机房及管线、电力等配套设施纳入市政基础设施专项规划，将交通干线与重要交通枢纽场所基站纳入建设规划。国网X供电公司在电力建设规划中要统筹考虑5G基站建设规划，做好与5G基站建设规划的有效衔接。各级规划委员会要将中国铁塔X市分公司及其各区域办事处纳入成员单位，参与编制各类法定空间规划中的铁塔及相关站址配套设施规划。〔责任单位：市自然资源和规划局、市通管办、市住建局（市人防办）、市交通运输局、市城管和综合执法局、国网X供电公司、中国电信X分公司、中国移动X分公司、中国联通X分公司、X有线X网络有限公司、中国铁塔X市分公司，各县市区人民政府，排名第一的为牵头单位，下同。〕
2．加快基础设施建设。各通信运营企业及铁塔公司等5G相关单位应加强横向联系，谋求共建共享、合作共赢、共同发展的合作模式，按照“园区优先、工矿区优先、城市优先”原则，充分利用现有配套通信设施，加快5G网络建设。在基站及铁塔建设方面，由中国铁塔X市分公司统筹集约利用社会资源，采取宏基站覆盖和“微基站+智慧杆塔”相结合的方式快速部署5G网络；在机房及管线建设方面，由各通信运营企业按照资源集约利用的原则，加快汇聚机房、传输管线建设进程。在5G基础设施建设过程中，要贯彻落实省直有关部门制定的多功能杆塔规范标准和“多杆合一”智能杆塔指导意见，统筹多功能智能杆塔规划建设和合理布局布点。〔责任单位：中国铁塔X市分公司、中国电信X分公司、中国移动X分公司、中国联通X分公司、X有线X网络有限公司、市住建局（市人防办），各县市区人民政府〕
3．加大公共资源开放力度。按照“铁塔统筹、政府支持、开放共享、服务社会”原则，各级党政机关、事业单位、国有企业所属建筑物（含人防工程与人防疏散场所）和公共区域应免费为5G提供建设场地。各级政府要协调相关单位，免费开放公共场所、学校、展览馆、旅游景点、人防工程、高等院校、科研院所、文化体育场等所属构筑物和机场、公路、铁路、桥梁、隧道、地铁、铁路车站、公路客运站、公路服务区、医院、公共绿地、人防疏散场所、公共地下空间等公共区域，以及城市照明杆、交通标识杆、公安监控杆、非指挥工程的人防报警站（塔）等各类杆塔与地下通信管道、综合管廊资源；积极推动居民小区、商务楼宇为5G网络站址建设提供场地支持。对没有政策依据的收费项目，要加强清理；对有政策依据的收费项目，参照最低标准收取，切实减少信息基础设施建设运营单位在资源占用、施工管理、设备维护等方面的费用支出。各类资源资产拥有方应配合做好站址建设工作，积极向中国铁塔X市分公司提供各类基础性资料。〔责任单位：市发改委、市教育局、市住建局（市人防办）、市公安局、市交通运输局、市市场监管局、市文旅广体局、市城管和综合执法局、市机关事务管理局、国网X供电公司、中国电信X分公司、中国移动X分公司、中国联通X分公司、X有线X网络有限公司、中国铁塔X市分公司，各县市区人民政府〕
（二）推进5G示范应用
加快行业应用带动，推动5G与垂直行业融合发展，依托X资源优势及区位优势，着力打造新型产业集群应用场景，实施5G+智能化可复制可推广应用项目在重点领域产业转型升级。争取5G应用领域步入全省先进行列。
4．智慧医疗。依托X市第一人民医院等重点医疗机构，积极探索基于5G技术的创新业务试点，实现专网专线、远程医疗、移动医疗等服务。基于5G网络开展医院医疗业务、人员管理、资产追踪等管理创新模式，将优势医疗资源辐射到县市区医院和乡镇卫生院，利用5G网络实现的远程业务支撑医联体等医疗协同和资源下沉，助力X贫困乡镇等扶贫业务的优质医疗资源下乡。同时，积极与省内和外省医疗单位开展远程医疗等互动业务，建立基于5G+云计算的以病患为中心的新型医疗健康数据中心，形成省内5G智慧医疗创新业务示范基地。（责任单位：市卫生健康委、中国电信X分公司、中国移动X分公司、中国联通X分公司、X有线X网络有限公司，各县市区人民政府）
5．智慧机场。探索5G技术在X机场建设和运营中的创新应用，利用5G网络提升机场无线网络质量，实现机场内智能网络随时随地接入，供给旅客手机终端和工作人员移动设备最高性能的无线网络服务，部署5G终端展区、VR游戏体验、机械手臂互动、当地景区4K/8K直播等休闲娱乐区域，提升机场乃至整个X市的品牌效应，通过5G网络实现人流智能检测、信息实时推送、超清视频通话等能力，实现旅客在机场内全流程无纸化、人脸注册/购票、刷脸值机/托运、智慧航显、贵宾迎送、机舱复检、摆渡车提示和远机位复核等能力，通过智能监控摄像环境部署、无人物流车控制和智能芯片行李管控，实现行李全流程可视化监控、货物自动配送和快速减客分舱，极大提升机场物流管控和运营效率。（责任单位：市发改委、市工信局、中国电信X分公司，X区人民政府）
6．智慧园区。利用5G网络辅助X重点产业园区信息化建设，充分发挥5G速率、时延、连接能力在工业制造单位研发生产、物流运输、人物管理、销售服务等方面的适配应用。在X高新区内的台湾工业园建设5G基站120个，实现园区内区域全覆盖。通过5G网络承载现有业务系统，在重点安防区域、车间库房等安全重地布放高清摄像头980个，实时保证园区安全；在厂线连续布放高清摄像头、球镜200个，借助5G网络，实现园区数据可管可控、人与物灵活调度、生产制造降本提效，将5G与现代工业智造紧密结合完成商务模式应用落地。（责任单位：市工信局、市发改委、X高新区管委会、X经开区管委会、中国电信X分公司、中国移动X分公司、中国联通X分公司、X有线X网络有限公司，各县市区人民政府）
7．智慧交通。积极拓展5G与X市交通系统相结合的应用场景，聚焦交通安全、道路建设、信息传递和指挥控制等方面的业务实现。构建路面交通5G智能监控网络，实现移动网络灵活布控，协助交通部门运维管理，实现交通安全高效实时监控预警，节省人力成本，提高工作效率。将智慧路灯改造形成智慧路灯、无人机充电桩、信息中转站等多能力处理站点，将停车场改造成无人泊车、信息集散点等多功能智慧停车场，利用路面交通备件辅助智慧城市信息能力建设。在交通指挥中心建立“5G智慧综合指挥中心”，利用5G网络将所有监控、应用、智慧功能接入进行统一控制，整体提升X市内交通环境和流通能力。（责任单位：市公安局交警支队、市交通运输局、中国电信X分公司、中国移动X分公司、中国联通X分公司、X有线X网络有限公司）
8．智慧媒体。发挥广电优势，开展4K/8K超清直播、360°互动直播、VR/AR直播等创新应用场景的高新视频服务。借助5G实现媒体业务移动展开，实现移动超清直播、远程超清直播、多机位超清直播等服务，针对矿博会等大型文体活动以及热点事件进行5G直播，提升城市品牌效应。提供融合新媒体云播控业务、向用户提供新媒体业务，为内容生产者提供交易、所需的基础设施服务，为管理部门进行内容管控和技术管理提供支撑。（责任单位：市文旅广体局、X有线X网络有限公司，各县市区人民政府）
9．智慧教育。建设校园5G无线网络，为教学和安防服务。在X推选创新教育示范点，进行5G与教育行业的业务创新试点。通过5G技术实现4K高清直播和全息远程教学的方式达到远程高清课堂直播、跨校联动，提升互动性和教学效果。通过5G技术加强校园安防力量，平安校园人脸识别与5G相结合，AR眼镜连接云端数据库，对采集图像进行特征提取，实现人脸识别及告警，监控中心实时依据异常情况联动安保人员及时采取行动。（责任单位：市教育局、中国电信X分公司、中国移动X分公司、中国联通X分公司、X有线X网络有限公司，各县市区人民政府）
10．智慧旅游。5G智慧旅游平台应用为游客提供更精准、更个性化的服务，在A级景区形成5G网络能力，实现5G数字化定制旅游。通过对用户业务数据的分析，接入5G实现景区导览服务，为每个游客提供游览服务，推荐景点信息及配套交通食宿等。接入5G实现AR辅助讲解，为不同类型的游客推送不同的讲解材料，实现旅游信息定制化推送。随着基于5G的泛连接数据链的建立，为游客提供游前、游中、游后的专属定制服务。（责任单位：市文旅广体局、中国电信X分公司、中国移动X分公司、中国联通X分公司、X有线X网络有限公司，各县市区人民政府）
11．智慧公安。实行5G警务智能安防，将警务通、执法记录仪、对讲机等装备集成到警用智能头盔中，运用5G+AR人脸识别技术，在人脸、车牌认证比对中实时获取被查人身份特征，大幅提高执法效率。推广便于单兵携带或车载的5G单兵布控安防系统，用于临时通道卡口检查安防、重要场所安全检查、突发事件现场人像采集记录和比对等。（责任单位：市公安局、中国电信X分公司、中国移动X分公司、中国联通X分公司、X有线X网络有限公司，各县市区人民政府）
12．智慧养老。推进养老服务信息化与智能化，搭建具备老年信息管理、养老服务订单监控、政府购买养老服务监管、养老服务机构信息管理、养老服务网点管理、分级分区运营管理、养老服务呼叫、养老服务智能健康管理等综合功能的智慧养老服务平台，采用人工智能和大数据技术精准匹配和精准对接供需两端智慧化养老服务，整合养老政策、服务、产品、设施等信息，推广智能养老产品和技术应用，以信息化平台和各类实体服务网点的线上线下结合运营方式，实现全市养老信息和资源互联互通，线上线下有效互动。（责任单位：市民政局、中国电信X分公司、中国移动X分公司、中国联通X分公司、X有线X网络有限公司，各县市区人民政府）
13．智慧应急管理。在整合改造气象、自然资源、水利、地震、农牧、林草等领域已建监测设备的基础上，进一步针对地质、水旱、地震、气象、森林火灾、农业、城市主要基础设施等自然灾害重点区域分批次进行监测站点建设，通过后端云计算实现对灾害处置现场视频、语音、文本、图片、身份、定位等数据高效处理，大幅提升自然灾害监测预警、分析研判、指挥调度、评估分析、信息能力。（责任单位：市应急管理局、市自然资源和规划局、市水利局、市农业农村局、市城管和综合执法局、市林业局、市地震局、中国电信X分公司、中国移动X分公司、中国联通X分公司、X有线X网络有限公司，各县市区人民政府）
14．智慧城市。结合大数据、云计算、人工智能等信息技术，推动智慧城市应用演进升级。在城市建设管理中，借助5G网络打造城市大脑，融合智慧政务、智慧城管、智慧安防、智慧交通、智慧电力、智慧社区等城市功能单元，增强城市运营和治理能力。充分发挥5G高性能无线网络能力，将智慧城市建设与5G网络相结合，促进城市经济建设和社会效益快速增长。〔责任单位：市工信局、市卫生健康委、市教育局、市公安局、市人社局、市住建局（市人防办）、市民政局、市城管和综合执法局、市交通运输局、市文旅广体局、市行政审批服务局〕
（三）积极发展5G产业
15．培育引进5G企业。支持本地软件开发、传感器、人工智能等领域发展基础较好的企业，尽早布局5G产品研发等工作，培育本地5G产业。开展精准招商，大力引进技术先进、产品竞争力强的5G领军企业落户我市。积极推动5G骨干企业与我市重点工业企业对接合作。（责任单位：市工信局、市商务局、市发改委，各县市区人民政府）
16．支持产业平台建设。鼓励围绕5G相关产业发展专业化众创空间、产品认证、应用测试、产业监测分析等各类培育载体和公共技术服务平台。各级财政相关专项资金要重点支持5G产业研发创新、示范应用等公共平台建设，对首次通过国家、省级、市级认定的研发平台、企业孵化器和5G公共技术服务平台，由受益财政采取后补助方式给予资金支持。（责任单位：市科技局、市发改委、市工信局、市财政局、市市场监管局，各县市区人民政府）
17．加快产业链条培育。鼓励发展光交换、基带、中高射频、图像处理等5G高端芯片、元器件及砷化镓、氮化镓等化合物半导体，发展基于5G技术高超清视频终端、可穿戴设备、虚拟现实/增强现实（VR/AR）、全息影像等终端产品。将5G网络建设和产业发展项目列入年度市级重点建设项目，对影响大、带动强的重大项目，采取“一事一议”方式给予支持。鼓励企业间开展协作配套，支持本地企业举办或参加国内外5G产品展销活动。发挥政府采购政策引导作用，对符合首台套采购政策规定的5G产品，可由采购人采取竞争性谈判、询价、竞争性磋商或单一来源等非公开招标方式进行首次采购。（责任单位：市工信局、市发改委、市科技局、市商务局、市财政局、中国电信X分公司、中国移动X分公司、中国联通X分公司、X有线X网络有限公司、中国铁塔X市分公司）
三、保障措施
（一）加强组织领导。
建立由市工信局牵头，市直及中省驻市有关单位参与的部门协调机制，负责统筹推进全市5G建设和应用相关工作，协调解决5G建设中的跨部门重大问题。各县市区人民政府要成立工作专班，按照属地管理和分级负责的原则，加强对5G网络建设、示范应用和产业发展工作的组织领导，督促政策落到实处，不断壮大县域经济发展。各县市区要定期向中国铁塔X市分公司公布免费开放站址资源清单，向市工信局报送半年和年度工作推进情况。中国铁塔X市分公司要及时收集5G基站建设过程中存在的问题，提交部门协调机制研究解决。
（二）加强要素保障。
各级人民政府要加大5G站址用地支持力度，将站址建设纳入国土空间规划，并在控制性详细规划中严格落实。自然资源和规划主管部门要积极指导涉地县级政府做好征地补偿安置和用地报批资料的组织，切实做好用地服务。林业主管部门要及时指导建设方做好设计占用林地的手续办理工作。各供电企业要在用电申请、电力增容和转供电改造上为5G网络建设提供最大便利。电网扩容时要依据5G基站建设主体提出的用电负荷水平和安装位置明细预留5G基站用电需求。大力推进5G基站转供电改直供电，鼓励参加市场化交易，简化申请报装程序；尚无法改直供电的5G基站应严格执行转供电最高限价。市市场监管局要加大巡查力度，及时纠正转供电环节中发生的乱加价行为，对拒不纠正的坚决予以查处。市工信局要加强对频率资源的管理，规范公用干扰器使用，加大频率干扰查处力度，确保5G网络可靠运行。5G基站设置与使用单位应主动协调解决合法无线电台（站）使用单位的干扰问题，无线电台（站）使用单位应积极配合。
（三）强化安全保障。
市委网信办要加强5G通信网络基础设施安全的整体布局、顶层设计和综合防控能力建设等方面的管理和督导，实现基础信息网络与安全防护设施同步规划、建设和运行。5G网络建设单位要严格依法落实网络安全等级保护制度等网络安全保护技术措施。提升5G应用安全防护能力，终端、网络、平台、应用层要按照“谁提供服务，谁保障安全”的原则，落实各项安全保障措施。
（四）优化审批流程。
严格执行光纤到户国省标准，将移动通信基础设施、光纤设施纳入市政公用服务报装、竣工并联验收范畴。严格按标准预留5G网络配套机房、电源、管道和屋面站址等，实现与工程主体同步设计、同步施工、同步验收。对老旧小区改造工程，要合理规划5G等通信基础设施所需站址及配套资源，并在设计、施工环节同步实施。对其他既有工程，要加强5G等通信基础设施站址、配套资源的供给，积极落实5G规模部署所需的必要条件。各级各部门要推动5G网络建设“最多跑一次”服务，进一步优化审批流程，压缩审批时限，满足5G网络快速规模组网需求。
（五）维护建设秩序。
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2012）11-0-01
当前，世界经济正在从工业经济向知识经济转变，而知识经济的两个重要特点就是信息化和全球化。进入21世纪，网络已成为信息社会的命脉和发展知识经济的重要基础。从其形成和发展的历史来看，计算机网络是伴随着人类社会对信息传递和共享的日益增长的需求而不断进步的。本文拟对计算机技术下互联网的发展史、特点、对未来发展前景的设想作简要介绍。
一、计算机技术下互联网的发展史
计算机网络近年来获得了飞速的发展。20年前，在我国很少有人有人接触过网络，现在计算机通讯网络以及Internet已成为我们社会结构的一个基本组成部分。网络被应用于商业的各个方面，包括电子银行、电子商务、现代化的企业管理、信息服务业等都以计算机网络系统为基础。
Internet发展经历了研究网、运行网和商业网三个阶段。至今，全世界没有人能够知道Internet的确切规模。Internet正以当初人们始料不及的惊人速度向前发展，今天的Internet已经从各个方面逐渐改变人们的工作和生活方式。人们可以随时从网上了解当天最新的天气信息、新闻动态和旅游信息，可看到当天的报纸和最新杂志，可以足不出户在家里炒股、网上购物、收发电子邮件，享受远程医疗和远程教育等等。
二、计算机技术下互联网的发展特点
从80年代末开始，计算机网络技术进入新的发展阶段，它以光纤通信应用于计算机网络、多媒体技术、综合业务数据网络ISDN、人工智能网络的出现和发展为主要标志。90年代至下个世纪初将是计算机网络高速发展的时期，计算机网络的应用将向更高层次发展，尤其是Internet网络的建立，推动了计算机网络的飞速发展。据预测，今后计算机网络具有以下几个特点：
1.开放式的网络体系结构，使不同软硬件环境、不同网络协议的网可以互连，真正达到资源共享，数据通信和分布处理的目标。
2.向高性能发展。追求高速、高可靠和高安全性，采用多媒体技术，提供文本、声音图像等综合。
3.计算机网络的智能化，多方面提高网络的性能和综合的多功能服务，并更加合理地进行网络各种业务的管理，真正以分布和开放的形式向用户提供服务。
三、计算机技术下互联网的发展趋势
随着计算机技术的不断革新，互联网业也在不断发展，日益呈现出以下趋势：
1.运营产业化
以Internet运营为产业的企业迅速崛起，从1995年5月开始，多年资助Internet研究开发的美国科学基金会（NSF）退出Internet，把NFSnet的经营权转交给美国三家最大的私营电信公司（即Sprint、MCI和ANS），这是Internet发展史上的重大转折。
2.应用商业化
随着Internet对商业应用的开放，它已成为一种十分出色的电子化商业媒介。众多公司、企业不仅把它作为市场销售和客户支持的重要手段，而且把它作为传真、快递及其他通信手段的廉价替代品，借以形成与全球客户保持联系和降低日常的运营成本。如：电子邮件、IP电话、网络传真、VPN和电子商务等等的日渐受到人们的重视便是最好例证。
3.互联全球化
Internet虽然已有三十来年的发展历史，但早期主要是限于美国国内的科研机构、政府机构和它的盟国范围内使用。现在不一样了，随着各国纷纷提出适合本国国情的信息高速公路计划，已迅速形成了世界性的信息高速公路建设热潮，各个国家都在以最快的速度接入Internet。
4.互联宽带化
随着网络基础的改善、用户接入方面新技术的采用、接入方式的多样化和运营商服务能力的提高，接入网速率慢形成的瓶颈问题将会得到进一步改善，上网速度将会更快，带宽瓶颈约束将会消除，互联必然宽带化，从而促进更多的应用在网上实现，并能满足用户多方面的网络需求。
5.多业务综合平台化、智能化
随着信息技术的发展，互联网将成为图像、语音和数据“三网合一”的多媒体业务综合平台，并与电子商务、电子政务、电子公务、电子医务、电子教学等交叉融合。10-20年内，互联网将超过报刊、广播和电视的影响力，逐渐形成“第四媒体”。
我们处在一个信息化时代，国家和世界各国也以发展科技为目标，况且我们的生活与计算机密切相连，所以，计算机网络未来的发展无限光明。随着网络的发展，许多在现实中的问题都将在网上慢慢的得以实现，但随之带来的一系列网络安全因素也是我们值得考虑的问题。总之，未来网上的世界，我们拭目以待。
参考文献：
