互聯網是網絡空間的基礎,云計算、物聯網、智慧城市、大數據、人工智能等新興技術屬于通用性的前沿技術。在通用的支撐技術之上,應用在某一個行業、某一個領域屬于應用性的前沿技術。在通用的支撐技術之下,最底層的技術,我們稱之為基礎性的前沿技術。雖然,計算系統、芯片、操作系統等基礎性技術常常不為人討論,但基礎性的前沿技術是占有非常重要的地位。
互聯網核心技術是互聯網的體系結構。互聯網的體系結構(The architecture of the Internet)是互聯網各部分的組成和相互關系,其中在互聯網的層次結構中最核心的是網絡層和傳輸層,特別是網絡層,它是連接所有網絡的核心所在。
網絡層有三個最重要的要素。第一,傳輸格式。互聯網傳輸是按照統一的傳輸格式傳輸,如果用不同的傳輸格式,則會導致不在同一個空間。如果經過轉換,速度會變慢,效率也會降低。IPv4是早期傳輸格式的定義,由于早期的傳輸格式不能滿足未來的發展要求,所以就出現了新的格式——IPv6。
第二,技術路線。分為有連接、無連接兩種。目前,互聯網所使用的是無連接技術路線,無連接技術路線決定了現在互聯網傳輸的高效性。
第三,路由控制。路由控制是互聯網最核心的技術。它要在傳輸格式和轉換方式相對穩定的情況下,滿足互聯網發展、應用發展以及通信發展的需求,實現全網最優。這對于公用互聯網是很難實現的,公用互聯網是實現各個應用之間的平衡,而非追求極端。SDN技術便是解決路由控制的一項技術,即如何在傳輸格式不變,存儲轉換方式不變,給用戶以特殊的路徑,選擇優先路徑。
互聯網體系結構不斷發展,互聯網技術不斷完善。從20世紀80年代開始,IPv4協議一直沿用至今。90年代初期IPv6協議設計并開始大規模使用。尤其近些年來,IPv6下一代互聯網的發展達到了一個非常高的速度。IETF(The Internet Engineering Task Force)在2016年年底也發布了重要的聲明:從2016年11月份開始,新的協議標準不要求必須支持IPv4,但要求必須支持Pv6。這傳遞出的信號是:IPv4會被互聯網放棄,IPv6才是未來網絡建設的唯一的協議標準。早期核心技術解決都是基于IPv4協議,而未來,核心技術將通過IPv6協議解決。

李培根中國工程院院士,華中科技大學教授
中國正在推進新一代的人工智能,新一代人工智能最大的特點是從數據中學習、從數據提取知識。人工智能應用到制造業急需解決的問題是,如何利用群體智能,即如何將碎片化數據收集,并投入到實際設計和生產階段。
華中科技大學開發的智能型數控注塑機通過實時采集數據,建立機器狀態和制品質量影響模型,讓機器可以“記住”產出高品質制品的機器數據,從而提高制品成品率和重復精度。
群體智能不僅可以提高企業產品質量,也能節約企業能源產出。谷歌Alphabet通過管理數據中心控制系統和人工智能程序(DeepMind)將谷歌數據中心總體電力利用效率(Power Usage Effectiveness,PUE)提升15%。DeepMind通過數據中心內幾千個傳感器收集溫度、電量、耗電率、設定值等各種數據,再將數據保存用于訓練深度神經網絡,繼而訓練關注未來平均PUE的神經網絡。人工智能像是玩游戲一樣,將傳感器傳輸的值和參考值作比較再輸出,從而得到理想的輸出狀態。這種模式如果被大規模使用,將大幅提高地球能量轉換效率,幫助生產企業提高生產率。
麥肯錫發布的《展望2025:決定未來經濟的12個顛覆技術》將“知識工作者自動化”列入其中。對于智能環境下的制造從業者來說,如何通過將工程知識體系轉化為“工程智能”,并驅動工業體系和工程基礎設施,實現人和機器的重新分工,也值得我們思考。

郭華東中國科學院院士,中國科學院遙感與數字地球研究所研究員
目前,圍繞大數據、大數據資源、大數據經濟等方面的討論精彩紛呈,但在科研領域大數據所起到的作用與熱點遠不及在社會經濟領域。這與科學大數據本身的特點有關。科學大數據屬于大數據的一個分支,科學大數據有其自身的特點,除了海量、多元、高價值之外,還有其他數據不具備的特性。科學大數據有內部和外部兩種特征,科學大數據具備不可重復性、多維性、計算復雜性等內部特征,外部特征包括大數據內涵,大數據價值,大數據更新速率,大數據獲取手段,大數據研究方法或分析方法等。
經過多年研究,我認為要想在科學領域實現真正的科學發現,是離不開科學大數據的。中國科學院經過過去幾年的研究積累,已經擁有38PB的地球大數據(Big Earth Data),其中包括關于生物數據、生態數據等大數據資源。Big Earth Data終極目標是建成國際性地球大數據中心,建成先進的地球大數據設施,發展成國際水平的地球大數據的平臺,塑造一個可供決策支持的大平臺系統。
通過科學大數據可以更清楚地認知我們所生存的環境,預測未來地球生態環境。美國科學家曾預測由于氣候變暖導致海平面上升,到21世紀中葉,目前50年一遇級別的洪災襲擊沿海城市的風險將會翻倍。其中,上海將會有四千多萬人民受到損失。我們通過調取Big Earth Data大數據分析表明,如果假設的前提成立,損失將會更為嚴重。

陳和生中國科學院院士,北京正負電子對撞機國家實驗室主任
大科學是基于大科學裝置的研究,大科學裝置可分為兩類,一類是前沿研究領域專用裝置,例如高能物理和核物理的加速器、天文望遠鏡等離子體聚變裝置;第二類是多學科交叉研究平臺、同步輻射光源、散裂中子源、自由電子激光等。大科學裝置是國家創新體系的重要組成部分,為解決經濟社會發展和國家安全中戰略性、基礎性和前瞻性科技問題提供強有力工具,為相關領域前沿研究和高技術發展提供支撐平臺的大型設施。我國的大科學數據建設從北京正負電子對撞機開始,十八大以來對大科學裝置的研究支持力度逐步加大,大科學裝置已然成為綜合國力的重要標志。
大科學裝置產生的大數據是廣域化儲存和處理,強有力地推動高性能計算、高速網絡和海量存儲的發展。科學大數據有別于其他網絡數據,具有數據關聯性強的特點,而且每一科學領域的大數據特點都不同,這就對數據采集、存儲、查詢、分析等環節提出了巨大的挑戰。
信息化貫穿于大科學裝置的建設、運行、科學產出全過程。它需依賴于包括網絡、高性能計算、大數據及存儲等信息化技術條件。同時需要協同工程環境、工程管理等信息化應用系統環境。大科學裝置產生大數據,必須依靠信息化存儲,傳輸,分析大數據來開始開展科學活動,實現科學發現。同時大科學裝置也有力地推動了信息化進程。