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本文来自“2024年十大技术趋势与挑战”，数字技术包含传统意义上的信息化技术、互联网技术等较为耳熟能详、广为认知的概念与领域，也包含诸如大语言、数字孪生、虚拟仿真、量子计算等新兴或尚处于实验室，甚至理论阶段的技术。目前，谈到数字技术时候，涉及的重点范畴主要包括但不局限于：
  • 商业技术：帮助企业提升运营，如数字营销、数据管理等。
  • IT—信息技术：涵盖硬件、软件等，使得数据收集、存储和传输更加高效。
  • 通信技术：如5G、6G、Wi-Fi、蓝牙等，支持数字化通信。
  • IOT—物联网技术：提升工业网络智能化和效率。
  • 自适应人工智能/超级智能：如聊天机器人、自动驾驶汽车等，基于AI的技术应用。
  • 教育技术：基于计算机的教学和在线资源，改变传统教学模式。
  • 区块链技术：安全的网络加密系统，适用于多种业务场景。
1、量子计算
量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式，它以量子比特为基本单元，利用量子叠加和量子纠缠的特性，能够同时表示多个量子态的叠加。
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量子计算机的架构与传统计算机完全不同，它主要包含两个部分，一个是量子芯片支持系统，用于提供量子芯片所必需的运行环境；另一个是量子计算机控制系统，用于实现对量子芯片的控制，以完成运算过程并获得运算结果。与此同时量子计算机在计算性能、适用性、信息携带量等方面有巨大突破，可以作为CPU的协处理器，对很多重大的数学难题进行指数级加速和破解常见的公钥私钥密码系统。
目前所说的量子计算机并非一个可独立完成计算任务的设备，而是一个可以对特定问题有指数级别加速的协处理器，本质上来说是一种异构运算，即在经典计算机执行计算任务的同时，将需要加速的程序在量子芯片上执行。
量子计算作为一种新兴的计算领域，具有许多强大的潜在应用。未来的主要应用包括以下几个方面：大规模数据处理、优化问题求解、高性能模拟、密码学与安全通信、人工智能和机器学习。
总的来说，量子计算在大规模数据处理、优化问题求解、高性能模拟、密码学与安全通信以及人工智能和机器学习等领域都具备广泛的应用前景。随着量子技术的不断发展和突破，这些应用有望成为未来量子计算的主要领域。
2、6G通信技术
6G相比于5G不仅要求更高的带宽、更低的时延和更高的可靠性，同时6G网络会具备更多5G所没有的数据形式，如未来6G所传输的大量人体数字信息等。6G还对空天一体化提出了更高的要求，实现更广泛地渗透到工业物联网以及各种垂直行业。
在6G时代，由于元宇宙、数字孪生、人工智能等技术的成熟，6G将实现无所不在的连接和更深刻的体验。在通信网络中所传输的信息会更加敏感和实时，例如车辆位置信息、控制信息，人的生物特征识别信息、家庭电器控制信息等。设备联网的规模、分布将更加广泛，从外太空到深海，人、物都将可以通过6G随时随地与互联网相连。在这样的情况下，恶意网络活动可能会导致人们的财产、人身损失。因此，6G在安全上要一开始就考虑一个完善的架构来应对未来可能出现的挑战。
6G是立体的提升，将实现地面与太空、海洋的集成，实现“海陆空“一体化。6G相对5G将有10-100倍提升，关键性能指标包括支持1Gbit/s的用户体验速率，1Tbit/s的峰值速率，10～100μs的时延，1Gbit/(s·m2)的区域通信流量，107台/千米2的连接密度以及至少1000km/h的移动性。
6G网络在频谱、编码、天线等方面需要产生革命性的创新，潜在技术将包括太赫兹(THz)通信、可见光通信(VLC)、新一代信道编码技术、超大规模天线技术、基于人工智能(AI)的无线通信技术、空天地海一体化通信等关键技术。
6G将实现数字孪生、智慧泛在，未来的应用场景包括全息交互、虚拟旅行、沉浸式社交等。
3、人工智能
ChatGTP的成功在全球范围里引发了百模大战。大模型的研究也成为当今人工智能发展的主流趋势，如BERT、Gemini等多模态LLM展现了巨大的潜力，为自然语言处理领域带来了革命性的变革。
当前，AI技术已经渗透到各行各业，AI正在改变我们的世界。如：数据经济、在医疗领域、在金融领域、教育领域、自动驾驶的前沿探索、物联网、云计算等领域；还有：科研领域、军事国防领域、司法领域、工业、能源、电力、交通、IT、网络安全等各个领域都在越来越多地拥抱AI技术。
4、云原生
云原生核心技术功能逐渐稳定，已经逐渐形成事实标准。向下屏蔽IT基础设施差异，向上抽象业务公共逻辑，标准化云原生能够有效地提高业务的可移植性，解除厂商技术绑定，激活IT资源流通性，快速在不同的IT基础设施之间选择最适合的业务运行环境。因此云原生的未来趋势的核心方向就是通过改变应用构建、部署、运行方式，解耦应用运行环境绑定，从而在整个应用生命周期提高生产效率，降低资源消耗。具体有如下几点：
  • 多云和混合多云普及：在云原生之前，业务应用和底层计算、存储、网络都有很强的绑定关系，虽然企业基于容灾、可靠性、隐私性需求会在多个地域进行应用规划部署，但是往往由于迁移困难，并不能很好地利用云的灵活性。未来企业应用会越来越多地真正在多云部署、动态调整、灵活扩缩容。
  • 微服务和服务网格兴起：随着云原生的发展，微服务和服务网格越来越标准化，运维成本越来越低，随时都能快速部署、调用各种功能完善的微服务，整个数字技术世界正在不断向着一体化演进。
  • 持续交付部署效率进一步提升：云原生kubernetes打通了部署和运维自动化流程，自动化CI/CD正变得越来越流行，更快的应用交付速度、更高的软件质量，不断形成正反馈，加速企业数字技术的发展。
  • 无服务计算应用广泛：为了进一步提高应用交付速度，研发人员只需要研发代码，其他都能够自动运行管理的无服务计算越来越受欢迎。
随着云原生的快速发展，核心能力逐渐稳定，安全问题日趋紧急。在云原生安全领域不但有新技术带来的新风险，传统IT基础设施下的安全威胁也依然存在。早期的云原生安全1.x方案已经无法满足复杂多样的安全防护需求。
5 、数字孪生
关于数字孪生，很多组织都给出了自己的定义。Gartner对数字孪生的解释为：数字孪生是现实世界实体或系统的数字表示形式。数字孪生的实现是一个封装的软件对象或模型，它反映了独特的物理对象、流程、组织、人员或其他抽象。
在此，我们将数字孪生定义为：数字孪生是对现实世界进行抽象并完成数字表示与交互，它能够精确、真实的反映现实世界的变化过程与结果。
普遍被接受的数字孪生概念起源于美国宇航局阿波罗计划，在阿波罗计划中美国宇航局构建了多个相同的航天器，其中一个发射到太空，其余的则留在地球上用于反映太空中航天器的工作状态和操作试验。2011年，NASA首次使用了Digital Twin  (数字孪生)一词，并将其描述成一种反映现实世界状态的综合载体。2016年，Gartner将数字孪生放进当年的十大战略科技发展趋势，这一技术开始受到全球范围的广泛关注。
6、隐私保护
隐私保护技术是降低隐私风险，保证业务合法合规的重要手段，针对不同的隐私风险，可以采用不同去标识化技术对隐私风险进行消减。参考GB/T37964-2019去标识化指南，去标识化是通过对个人信息的技术处理，使其在不借助额外信息的情况下，无法识别个人信息主体的过程。去标识化技术是降低数据集中信息和个人信息主体管理程度的技术。常见的去标识化技术包括掩码、枚举、差分隐私、隐私计算、同态加密、多方计算等。
个人信息安全是当今数字时代面临的重要挑战之一。随着大数据和云计算的兴起，个人和机构的数据正在以前所未有的规模被收集、存储和分析。然而，随之而来的是日益增长的个人信息安全风险。
由于多行业均存在数据安全合规协作的需求，隐私保护技术的落地场景也分散于各行各业。政务、金融、能源、运营商、互联网、医疗、安防等都有具体需求和落地方向。
7、Web4.0
纵观整个Web的发展，可以发现，一切都是为了交互和易用而做出的改变。
Web1.0的概念在1991年被创建。它是一个可以使用超链接的在线文档系统，这使得用户可以更快速、轻松地共享信息，同时用户也可以创建网站、提供自己的内容。在20世纪末与21世纪初，网站与内容的数量急剧增加，并持续了将近20年。Web早期专注于提供静态内容。该内容通常采用文本与图像的形式。
Web2.0的概念在2004年被提出，这个术语用于描述从静态html页面到更加动态的web的转变，同时用户可以在其中与web应用程序以及其他用户进行交互。Web2.0的主要功能之一就是它允许用户在线创建和共享内容。包括博客、社交媒体等。同时用户的终端也从pc逐渐转移到移动设备。Web2.0使互联网成为一个更具互动性和协作性的场所，并催生了在线开展业务和营销的新方式。可以发现Web2.0提供了更丰富的用户交互手段，并降低了用户使用互联网的门槛。
8、卫星通讯
卫星通讯是指利用人造卫星作为中继器，将信息从一个地方传输到另一个地方的通信方式。利用信息与无线电波信号互转技术，借助发射和接收设备提供空中卫星与地面接收设备之间的信号传递，最终可实现远距离的信息传送。卫星通讯可以覆盖广阔的地理范围，包括陆地、海洋和空中，因此在军事、航空航天、电信、广播、气象等领域都有广泛的应用。
卫星通讯在提供便利性和广覆盖的同时，由于其架构复杂、拓扑时变、网络开放等特性，面临的安全挑战将会更加严峻。早在2016年，欧洲航天局的一颗卫星被黑客攻击，黑客通过入侵卫星控制系统，篡改了卫星的指令，导致卫星无法正常运行。这个事件引起了对卫星通讯安全的广泛关注，并促使相关机构加强了卫星通讯系统的安全性。
9、算力网络
算力，就是设备的计算能力，一般分为通用算力、超算算力和智算算力三种类型。随着边缘计算业务的蓬勃发展，需要分布式多元化的算力资源，虽然这些资源可能归属于不同的所有方，但可以通过网络有效地将各方资源关联起来，形成一个整体提供给用户。算力网络就是一种根据业务需求，在云、边、端之间按需分配和灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源的新型信息基础设施。
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算力网络的应用场景非常广泛，其中通用算力一般应用于消费互联网、产业互联网以及政府互联网等领域的常规计算场景，超算算力一般应用于科学计算领域和工程计算领域，而智算算力主要用于人工智能计算的相关领域。
10、物联网技术
物联网(IoT)设备通过互联网或其他通信网络与其他设备和系统连接并交换数据，无需人工输入即可通过网络收集和传输数据，以实现对设备的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。它是信息联网、移动联网基础上的一种新型连接模式，是一个多维度的生态化、智能化的网络体系。物联网技术基于计算机互联网和传输控制协议的基础，利用RFID、无线数据通信、传感器等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“万物相连的互联网(IoT)”。物联网技术不是对现有技术的颠覆性革命，而是融合现有技术实现的综合运用。物联网核心技术包括传感器技术、射频识别技术、网络和通信技术、云计算、数据处理与挖掘等。
物联网技术架构分为三层：感知层、网络层、应用层。其中，感知层由各种传感器组成，将物体的数据，通过传感器收集后，由网络层传输发送；网络层包含互联网、云端、运营商网络、各种短距离局域网(如蓝牙网状网络、Wi-Fi、ZigBee等);应用层是物联网与用户的交互接口，通过UI界面的形式展现。
随着物联网技术的不断发展，其将不断赋能各行各业，成为产业升级、应用场景创新发展、产业链持续完善的重要动力。物联网技术涉及通信网络、云计算、人工智能、移动APP、WEB等技术，不仅沿袭了传统互联网的安全风险，而且还包括传感器安全风险、感知终端安全风险、云端安全风险等。
除了上述介绍的发展趋势外，物联网认证技术、云计算、可穿戴技术、数据的挖掘与整合、区块链等技术将进一步促进物联网技术的可持续发展。
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