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近日，中國通信標準化協會網絡與信息安全技術工作委員會第28次全會成功舉辦。會上，由中國通信標準化協會（CCSA）網絡與信息安全（TC8）安全基礎工作組（WG4）牽頭，聯合多家具備物聯網研究基礎與實踐落地經驗的單位共同撰寫的《物聯網操作系統安全白皮書》（以下簡稱“白皮書”）正式發布。

白皮書指出[1]，物聯網操作系統是指運行在物聯網感知控制域中各類終端上的系統軟件，主要實現對物理世界對象的本地化感知、協同和操控，并為物聯網其他域提供遠程管理和服務接口，是感知控制域中各類終端的主要功能的載體。因此物聯網操作系統的穩定和安全是物聯網終端以及物聯網整體系統的安全基礎。目前，物聯網操作系統種類繁多，但普遍存在安全能力參差不齊，安全設計缺失或不規范，安全防護能力不足等問題，導致物聯網終端設備成為了物聯網系統中的安全薄弱環節。在深入分析物聯網操作系統所面臨的主要安全問題和風險的基礎上，本白皮書旨在指出能有效保護物聯網操作系統的安全機制、安全體系以及安全技術，推動適合于物聯網設備及操作系統的安全技術的研發和應用。希望能夠為產業在規劃設計物聯網操作系統安全能力時提供參考和指引。

1.1. 物聯網及物聯網操作系統

1.1.1. 物聯網簡介及發展趨勢 物聯網是“通過感知設備，按照既定協議，連接物、人、系統和信息資源， 對 物理和虛擬世界的信息進行處理并做出反應的智能服務系統”。其中，“物”指物 理實體。國際標準ISO/IEC 22417:2017《Internet of things (IoT) - IoT use cases》 中提出物聯網的應用場景包括交通、家居、公共建筑、辦公、工業、農業、漁業、 穿戴、機車、智慧城市等。全球物聯網連接數保持高速增長，2020 年全球物聯網總連接數達到131 億， 預計到2025 年，連接規模將達到246 億，全球物聯網行業正處于高速發展期。我國物聯網連接數在全球占比超過30%，產業規模突破1.7 萬億元[1]，呈現出良 好的增長態勢。2021 年，工信部發布《物聯網新型基礎設施建設三年行動計劃》，明確提 出“融合應用發展行動”，在社會治理領域，將感知終端納入公共基礎設施建設， 加快構建智慧城市、數字鄉村。各地政府將其納入新階段發展重點，物聯網投資 將持續加大，外部政策為其快速發展注入了新動力。 **1.1.2. 物聯網操作系統簡介及架構 **

物聯網操作系統是支持物聯網技術大規模發展的核心基礎軟件，包括操作 系統內核、外圍組件和服務、物聯網安全框架等，以支持構成具有低功耗、安全 通信屬性的物聯網軟件平臺。物聯網操作系統的內核通常具備任務管理、中斷管 理、異常處理、時鐘管理、存儲管理、同步與通信等功能。物聯網操作系統向下 協調和控制各種軟件硬件資源，向上提供統一的應用編程接口，降低物聯網應用 開發的復雜度、成本和時間。物聯網操作系統的架構如圖1 所示。由于物聯網操作系統具有不同的架構和安全機制，因此在安全性、AI 支持、 實時性、資源要求等方面具有較大的差異。如工業控制的物聯網操作系統必須滿 足強實時性要求，而用于智能家居終端設備的物聯網操作系統的實時性要求則不 高。

**1.1.3. 物聯網操作系統特點 **

近些年，隨著設備形態多樣化發展，特別是人機交互方式的更迭，傳統操作 系統逐步從企業商用操作系統、個人計算機操作系統演進到移動設備操作系統。企業商用機領域的大型機、小型機的操作系統以類UNIX 系統為主，而人機 交互方式以鍵盤為主。如果對于磁盤I/O 要求較高，那么Linux 是首選服務器操 作系統。個人計算機中微軟的Windows 占據主流，蘋果的macOS 獨樹一幟，Linux 各種發行版后來居上。人機交互方式演進為鼠標、鍵盤為主。圖形用戶界面友好， 窗口制作優美，操作簡單易學。移動設備的操作系統目前以谷歌Android 系統和蘋果iOS 系統為主。由于設 備多是便攜的小尺寸手持形態，人機交互方式取消了鍵盤，演進為完全基于觸摸 屏的交互設計。相比傳統操作系統，物聯網操作系統通常具備如下的特性[2]：

1、可裁剪伸縮性：根據不同的硬件能力和應用場景，需要對物聯網操作系統進行剪裁與配置，以靈活的配置來滿足不同的需求。操作系統要實現上述的靈活配置，需要采用“組件化、模塊化”的思想，如可伸縮的開放式架構、組件的模塊化設計以及任務調度分層化管理等。

2、低功耗節能性：由于部署的位置、空間、熱環境等方面的限制，低功耗成為物聯網設備及操作系統的一個非常關鍵的指標。在物聯網操作系統整體架構設計的時候，加入一些休眠模式、節能模式、降頻模式等邏輯判斷，以支持足夠的電源續航能力。

3、安全性：作為物聯網基礎軟件的操作系統，尤其需要重視信息安全性， 具備防御外部入侵和避免非授權訪問的能力。其次需要重視功能安全性，避免因 軟件功能缺陷而導致安全風險。

4、實時性：物聯網應用領域中大部分設備都要求實時性，不論是數據采集、 信息交互還是操作控制。實時操作系統（RTOS）是指當外界事件或數據產生時， 能夠實時采集并以足夠快的速度予以處理，其處理的結果又能在規定的時間之內 來控制生產過程或對處理系統做出快速響應，調度一切可利用的資源完成實時任 務，并控制所有實時任務協調一致運行的操作系統。

5、泛在通信性：由于物聯網設備的部署場景千差萬別，可能采用的通信制 式五花八門，因此作為物聯網基礎軟件的操作系統，就要求內置各種近距離和遠 距離的通信協議，既能支持GPRS/HSPA/4G/5G/NB-IoT 等蜂窩無線通信功能， 也能支持WiFi/ZigBee/NFC/RFID 等近場通信功能。

6、云端連接性：物聯網設備完成數據采集后，海量數據通常需要云端進行 存儲與分析。因此，云端連接性是物聯網操作系統的基礎功能。通過內置云平臺 連接中間件，物聯網操作系統可以極大的簡化物聯網應用的開發。

1.1.4. 物聯網操作系統發展趨勢

由于物聯網應用場景的多樣性，使得物聯網終端復雜多樣，為了滿足不同應 用的需求，物聯網操作系統產品種類十分豐富。目前物聯網操作系統呈現出三種 主要的形態[3]。一是以谷歌Android Wear、蘋果watchOS 為代表的操作系統，通 過對智能手機操作系統或PC 操作系統進行裁剪以適配物聯網需求，但往往難以 滿足物聯網級別的功耗和可靠性要求。二是在傳統嵌入式RTOS 上增加物聯網通 信功能，如FreeRTOS、RT-Thread 等，此類操作系統具有功耗低、可靠性高等特 點，但缺乏良好的應用生態。三是物聯網專用操作系統，具備可伸縮、易擴展、 強實時性、高可靠性等特點，可以更好地適配各類物聯網的應用需求，如阿里巴 巴AliOS Things、中國移動OneOS 等。物聯網操作系統發展成熟仍需要時間，一是由于新型物聯網操作系統對主流 應用軟件的兼容性問題，二是物聯網操作系統作為系統軟件，涉及到整個生態的 建設，而生態建設、應用研發適配以及開發者培育都需要時間。

1.2. 典型物聯網操作系統安全架構

安全的物聯網操作系統需要從系統設計、實現、使用和管理各個階段入手， 遵循一套完善的系統安全策略。物聯網操作系統內核中存在錯誤或設計缺陷，應 用部分采取再多緩解措施也難以保障系統的安全性。通過微內核設計來減少內核的復雜度、利用安全核來提供整個物聯網操作系統安全性，成為提升物聯網操作 系統安全性的一個趨勢。當前，物聯網操作系統主要分為兩大類。一類主要面向資源受限的物聯網設 備，系統架構多采用可配置、高度模塊化的設計，編譯后的內核通常小于10KB， 這類物聯網操作系統普遍沒有用戶空間的概念，功能較為單一，常見的有μC/OS、 FreeRTOS、Contiki、Mbed OS、QNX? Neutrino? RTOS、Zephyr、ThreadX、LiteOS、 AliOS Things 等。另一類則面向資源豐富的物聯網設備，多采用UNIX 或類UNIX 內核，除了提供進程調度、進程間通信等基礎服務外還提供文件系統、設備驅動、 虛擬內存管理、網絡協議棧等復雜的服務，這類物聯網操作系統功能繁多，運行 環境復雜，安全問題突出，常見的有Linux、QNX、Android、鴻蒙OS 等。

1、資源受限型物聯網操作系統

資源受限型物聯網操作系統典型架構如圖2 所示，主要包括硬件層、內核層、 服務層/框架層、應用層。受限于硬件性能，該類物聯網操作系統安全功能較為 薄弱，如何在安全與可用性之間取得平衡是這類物聯網操作系統設計的重點。輕 量化的操作系統安全技術是當前的主要方向，例如：Arm 在Armv8-M 中引入了 TrustZone-M 技術，并提供了TF-M 固件安全解決方案；翼輝提供了嵌入式防火 墻，能有效防御常見的網絡攻擊；OneOS 提供了輕量級TLS，可利用極低的資 源消耗實現數據加密和安全通信服務；LiteOS 提供了LMS（Lite Memory Sanitizer）服務，能夠實時檢測內存操作的合法性。

2、資源豐富型物聯網操作系統

資源豐富型物聯網操作系統典型架構如圖3 所示，主要包括硬件資源層、內 核層、系統組件/服務/工具層、文件系統、應用層。這類物聯網操作系統多采用 UNIX 或類UNIX 內核。考慮到物聯網設備的使用環境、使用方式存在較大差異， 傳統計算機操作系統所采用的安全模型、安全機制并不一定適用于物聯網操作系 統。因此，物聯網操作系統在設計開發時需要結合物聯網設備特性選擇合適的安全模型和安全機制來保障系統的安全性。例如：傳統計算機操作系統善于保護某 一個用戶不受其他用戶的影響，但對于物聯網設備而言，基本以root（超級管理 員用戶）身份運行，所以更加關注相同用戶的不同進程之間的訪問控制，這種情 況下使用類型增強訪問控制機制（Type Enforcement Access Control，TEAC）會 更合適。 可選的安全模型及安全機制有：BLP 模型、Bida 模型、Clark-Wilson 模型、 Chinese Wall 模型等；基于硬件的內存保護機制、運行域保護機制、I/O 保護機 制；基于軟件的標識與鑒別機制、訪問控制機制、最小特權管理機制、可信通路 機制、隱蔽通道的分析和處理、安全審計機制等。這些機制現在已經有了很多成 熟的技術實現。以訪問控制為例，Linux 提供了LSM（Linux 安全模塊）框架， 可以很方便的實現各種訪問控制模型及策略；SELinux 提供了基于角色、類型增 強、多級安全的訪問控制機制；簡化的強制訪問控制內核（Simplified Mandatory Access Control Kernel，SMACK）提供了類型增強訪問控制機制；Tomoyo 提供 了基于路徑的訪問控制機制等。

? 導 讀

**白皮書跟蹤梳理了人工智能生成內容的發展演進，重點從技術、應用、治理等維度對人工智能生成內容進行了分析，并從政府、行業、企業、社會等層面，給出了我國發展和治理人工智能生成內容（AIGC）的建議。

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全文共計1843字，預計閱讀時間8分鐘

來源 | 中國信息通信研究院和京東探索研究院（轉載請注明來源）編輯 | 趙超

白皮書主要內容/核心觀點

01

**白皮書對人工智能生成內容（AIGC）的概念與內涵進行了多層次的深刻理解與清晰明確的分析定義。**白皮書圍繞人工智能生成內容（AIGC）的歷史沿革、興起背景、技術能力、應用價值等維度進行了橫向與縱向的思考與整理，明確了技術與應用的邊界與組成，為未來的行業發展提供方向參考。

02

**白皮書對人工智能生成內容（AIGC）當前技術發展和能力體系做出全面梳理，認為深度神經網絡技術在大模型和多模態兩個方向上的持續突破，推動AIGC技術演化出孿生、編輯、創作三大前沿能力。**白皮書所提煉的AIGC技術能力體系，既涵蓋了相關技術的最新進展和未來發展方向，也囊括了助力AIGC應用創新和產品落地的三大核心能力。 03

**白皮書整理總結了人工智能生成內容（AIGC）行業應用現狀，提出人工智能生成內容（AIGC）率先在傳媒、電商、影視、娛樂等數字化程度高、內容需求豐富的行業取得重大創新發展，并正加速與各行各業的結合。**白皮書重點分析了人工智能生成內容(AIGC)在傳媒、電商、影視等行業和場景的應用情況，探討了以虛擬數字人等為代表的新業態和新應用。

04

**本白皮書對我國人工智能生成內容發展中所存在的問題進行了客觀分析，即人工智能生成內容（AIGC）的關鍵技術、企業管理和政策監管尚未完善，并提出建議對策。**白皮書從技術算法、企業管理、政策監管等視角，梳理了人工智能生成內容（AIGC）所暴露出的版權糾紛、虛假信息傳播等各種問題，并從政府、行業、企業、社會等層面，給出了人工智能生成內容（AIGC）發展和治理建議。

白皮書全文如下

來源：中國信息通信研究院

　　近日，中國信通院發布《區塊鏈基礎設施研究報告（2022年）》。在去年首次編寫的《區塊鏈基礎設施研究報告（2021年）》基礎上，今年的報告跟蹤研究了全球區塊鏈基礎設施實踐的最新進展，重點對“區塊鏈基礎設施建設框架”“區塊鏈基礎設施路徑發展態勢”“區塊鏈基礎設施創新技術方向”“區塊鏈基礎設施應用實踐”做分析和闡述。

　　其中，報告指出自2021年首次從“垂直的技術協議棧”和“水平的建設方案”兩個維度梳理區塊鏈基礎設施組成要素以來，垂直維度的區塊鏈基礎設施功能協議棧框架趨于穩定，技術創新的熱點方向主要圍繞處理能力、交互能力和上鏈能力展開。

　　報告認為，區塊鏈基礎設施四種發展路徑經過近一年多的發展，出現了一定程度的交織與新的演化。路徑一開源社區驅動的區塊鏈基礎設施成為全球事實性標準；路徑二分域節點建設的區塊鏈基礎設施網絡規模不斷擴大；路徑三行業應用優先的區塊鏈基礎設施受到業務局限性影響，開始與路徑一、路徑二整合；路徑四公共服務引導的區塊鏈基礎設施受技術和需求變革影響，形態持續調整。在處理能力方面單鏈交易的并發量取得突破；在交互能力方面服務平臺的用戶友好性提高；在上鏈能力方面接入終端的可信安全性增強。

　　最后，報告還提到，隨著全球區塊鏈基礎設施建設規模不斷擴展、運行能力不斷增強，其已經不僅應用于加密數字貨幣等場景，而是在制造業、服務業等不同的領域開展應用實踐，涌現出數字藏品、數據流通、雙碳交易、供應鏈金融、產品溯源等一批典型的去中心化多方信任應用模式。

來源：騰訊云和中國信息通信研究院《分布式云發展白皮書（2022）》

過去十年，我國云計算快速發展，2020年云計算整體市場規模達到2091億元，在全球范圍內呈現逆勢增長態勢。我國云計算政策環境不斷完善，產業不斷發展成熟，技術、架構、安全、管理、軟件、等方面繁榮發展。在數字化浪潮之下，5G、物聯網規模化部署推動邊緣計算需求激增，愈發嚴格的數據安全監管要求以及混合多云等不斷變化的企業用云模式相關因素推動云計算從單一數據中心部署向不同物理位置多數據中心部署、從中心化架構向分布式架構擴展升級，分布式云概念也由此而生，成為云計算未來重要演進趨勢。

中國信通院聯合騰訊云共同發布業界首個《分布式云發展白皮書（2022）》。白皮書全面闡述分布式云發展背景、概念定義、關鍵技術、典型應用場景、當前挑戰、未來展望以及實踐案例，以全局視角論述分布式云發展態勢，旨在為分布式云技術發展與應用落地提供參考。

白皮書核心觀點

概念定義

中國信通院提出分布式云標準定義：分布式云是一種將云服務按需部署到不同地理位置，提供統一管理能力的云計算模式。分布式云與當前云計算主要區別在于摒棄了公有云、私有云、混合云、多云等分類，首次將地理位置作為考量因素，為用戶提供不同位置的云資源統一管理平面，能夠增強混合多云一致性管理、拓展邊緣計算服務能力、實現云服務統一托管治理。 技術架構

分布式云基礎設施推動算力資源無處不在，云服務分布式部署與統一使用方式實現彈性敏捷用云需求，云原生推動分布式云應用全面治理與服務無處不在，全局管理統一分布式云管理和調度，一體化安全能力保障分布式云服務安全可信。 應用場景

隨著用戶對邊緣計算、安全合規、區域定制、用云模式等方面的需求不斷增加，時延敏感業務、數據安全合規、本地IDC資產上云、應用高可用容災、多云應用治理、分支節點統一管理成為分布式云典型落地場景。 發展展望

分布式云技術底座進一步夯實，實現云服務無處不在；應用場景持續拓展，與行業不斷深度融合；算力調度能力不斷提升，推動算力泛在化發展；標準體系進一步完善，引導產業規范發展。 實踐案例

深度解析多行業落地實踐案例，助力企業數字化轉型降本、增效、提質，為企業落地分布式云提供參考與指引。

來源：中國信息通信研究院

人工智能技術是釋放數字化疊加倍增效應、加快戰略新興產業發展、構筑綜合競爭優勢的必然選擇。縱觀全球，國內外人工智能相關不斷強化，持續推動釋放人工智能紅利；以深度學習為代表的人工智能技術飛速發展，新技術開始探索落地應用；工程化能力不斷增強，在醫療、制造、自動駕駛等領域的應用持續深入；可信人工智能技術引起社會廣泛關注。人工智能治理受到全球高度關注，各國規制進程不斷加速，基于可信人工智能的產業實踐不斷深入。

近日，中國信息通信研究院正式發布《人工智能白皮書（2022年）》，全面回顧了2021年以來全球人工智能在政策、技術、應用和治理等方面的最新動向，重點分析了人工智能所面臨的新發展形勢及其所處的新發展階段，致力于全面梳理當前人工智能發展態勢，為各界提供參考，共同推動人工智能持續健康發展。

白皮書核心觀點

1、人工智能邁入新階段，將由技術創新、工程實踐、可信安全“三維”坐標來定義和牽引。

第一個維度突出創新，圍繞著算法和算力方面的創新仍會不斷涌現。第二個維度突出工程，工程化能力逐漸成為人工智能大規模賦能千行百業的關鍵要素。第三個維度突出可信，發展負責任和可信的人工智能成為共識，將抽象的治理原則落實到人工智能全生命流程將成為重點。

2、人工智能技術創新仍是主旋律，新算法不斷涌現。

超大規模預訓練模型推動技術效果不斷提升，繼續朝著規模更大、模態更多的方向發展；“生成式人工智能”技術不斷成熟，未來聽、說、讀、寫等能力將有機結合；知識計算成為推動人工智能從感知智能向認知智能轉變的重要探索；人工智能與科學研究融合不斷深入，開始“顛覆”傳統研究范式。

3、人工智能工程化聚焦工具體系、開發流程、模型管理全生命流程的高效耦合。

工具體系層面：體系化與開放化成為研發平臺技術工具鏈的發展特點。 開發流程層面：工程化關注人工智能模型開發的生命流程，追求高效且標準化的持續生產、持續交付和持續部署，最終以最佳的模型進入應用層面產生商業價值。 模型管理層面：企業需要建設對模型生命周期的管理機制，對模型的版本歷程、性能表現、屬性、相關數據、衍生的模型檔案等進行標準化的管理運維。

4、人工智能治理邁入軟硬法協同和場景規制新階段。

人工智能治理實質化進程加速推進：各國人工智能治理側重各有不同，但整體上呈現加速演進態勢，即從初期構建以“軟法”為導向的社會規范體系，開始推進以“硬法”為保障的風險防控體系。 典型場景化治理加速落地：各國紛紛注意到人工智能應用場景多樣化和差異化給治理帶來的復雜性，典型場景的治理成為各國的工作重點，特別聚焦于自動駕駛、智慧醫療和人臉識別等領域。

智能時代，AI 中臺是企業管理能力、企業活力、企業“智力”提升的重要動力來源。思考企業的未來，AI 中臺將是企業在復雜時代下生存和發展的“必需品”和“必修課”。

日前，百度智能云與人工智能產業發展聯盟聯合發布了《AI 中臺白皮書（2021年）》。AI 中臺作為全棧式、集約化、自動化的生產力工具箱，是實現AI技術在各行業中快速研發、共享復用和部署管理的智能化底座和關鍵基礎設施。白皮書旨在深入剖析 AI 中臺體系架構與內涵，探討能力建設路徑和行業賦能方案，以期與業界分享，共同推動我國人工智能產業創新發展與行業智能化升級。

白皮書指出，AI 中臺是實現智能化能力普惠的必備基礎設施，負責構建企業的 AI 生產力，一般包括 AI 技術服務平臺、AI 研發平臺、AI 管理運行三大核心。

白皮書展開論述了 AI 中臺所應具備的四大關鍵能力。概括來看，AI 數據需求趨于精細化、場景化，健全的數據服務體系會是AI 中臺的基礎；自動機器學習技術加速演進，AI 研發平臺成為了技術普惠的關鍵；AI 部署運行愈加復雜，體系化工具成為了規模化應用的保障；AI 模型已經成為了企業新型資產，AI 資產化管理勢在必行。

企業如何建設自己的 AI 中臺體系呢？白皮書給出了兩類建設路徑和三大要素支撐。

面向企業智能化升級的不同階段，AI 中臺建設有兩類路徑：一類是對于處于 AI 能力起步期的企業，會先從 AI 能力直接賦能，再逐步發展到自主建模和個性化創新，構建 AI 能力創新底座；另外是面向已具備專業 AI 建模專家及算法團隊的企業，可以聚焦個性化 AI 研發能力的構建，進而大幅提升 AI 模型落地應用推廣效率。

三大要素則是企業智能化升級的堅實支撐。在基礎設施建設方面，AI 中臺支撐企業完成軟件部署，并與已有的私有云、數據中臺、視頻平臺等 IT 設施進行對接集成。支持企業結合自身業務場景，構建 AI 應用能力，圍繞 AI 中臺軟件、基礎應用集成、業務應用集成三大模塊，打造企業 AI 能力的核心技術底座。

在組織能力建設方面，AI 中臺為企業提供組織變革、流程創新、人才培養等方面建議，通過建立組織保障機制，明確機構中包括模型生產、服務管理、運維保障在內的各個工作組職責及流程，確保 AI中臺管理組織的高效運轉。此外，幫助企業持續培養人工智能相關的技術開發人員及運營管理人員，保證 AI 能力開發管理的人才供給。

在運營優化方面，AI 應用實際投產后，企業需結合業務反饋數據不斷進行優化調整，確保應用成效。

借助高效靈活的適配能力，AI 中臺已在制造、能源、金融、城市、醫療等諸多行業落地應用并取得顯著成效，切實解決企業生產運行痛點，滿足企業設計、生產、管理、銷售和運維等個性化場景需求。

展望未來，AI 中臺作為企業智能中樞，在不斷完善提升自身能力的同時，將成為伴隨企業成長、構筑核心競爭力的重要抓手和關鍵支撐。未來2-5年，AI 中臺將作為創新型企業運轉不可或缺的基礎設施；未來5-10年，AI 中臺將融入企業成長的全生命周期，企業建設、應用和運營 AI 中臺的能力，將成為衡量未來發展潛力和成長價值的關鍵指標，助力構筑企業核心競爭力。

以 AI 中臺助力行業高質量發展，提升國家供給側水平，將在數字社會與智能經濟時代獲得發展先機。過去二十年，移動互聯網對人類社會的影響集中體現在 C 端，即需求端；但在 AI 時代，人工智能將更多從 B 端，即供給端改變。AI 中臺作為“ AI 大生產平臺”的生產力載體，從更好推進 AI 行業落地、實現技術價值增值角度，正在加快幫助企業適應新形勢、新變化與新挑戰。AI 中臺技術所帶來的行業變革，將是一場更徹底的供給側改革，成為推動國家邁進智能未來時代的重要力量。

人工智能革命將個體價值的創造釋放提升到前所未有高度，AI 中臺通過推動行業智能變革為社會帶來更為光明的未來。AI 中臺賦能能力正在從通用行業（如制造、金融、教育等）向專業精細化行業（如生物醫藥、化學化工、半導體等）延伸拓展，幫助企業不斷拓展應用視野和創新邊界，推動人類社會創新進步。AI 中臺將幫助企業追求更有創造力、影響力和領導力的自我價值實現，為整個智能社會帶來更大提升空間、更多發展可能。

7月27日，由中國信息通信研究院、中國通信標準化協會主辦的“2021年可信云大會”在京召開。中國信通院云計算與大數據研究所所長何寶宏在會上正式發布“2021云計算十大關鍵詞”以及對應的重要發展趨勢。

2021云計算十大關鍵詞分別是：云原生、高性能、混沌工程、混合云、邊緣計算、零信任、優化治理、數字政府、低碳云、企業數字化轉型。

云原生：云計算架構正在以云原生為技術內核加速重構

隨著我國在“新基建”領域的布局加速，云計算迎來全新的發展機遇，萬千企業數字化轉型提速換擋，也對云計算的使用效能提出新的需求。云原生以其獨特的技術特點，很好地契合了云計算發展的本質需求，正在成為驅動云計算“質變”的技術內核。

何寶宏判斷，在未來的一段時間內，以云原生為技術內核重構IT架構將是大勢所趨。

高性能：云端高性能計算驅動數字經濟發展

當前，算力推動云計算、大數據、人工智能及智慧應用從概念落地到現實，我國的數字經濟也逐步向人工智能、智能芯片、物聯網、大數據、云計算等“算力依賴型”產業聚焦。

隨著云計算不斷發展，云上算力從計算資源、網絡資源、存儲資源三個維度不斷豐富增強，云端高性能算力的大規模調度更為便捷、提供的算力形式更加多樣化、運行任務透明、觸達更多的應用。在此優勢下，云端高性能市場逆勢上漲。

混沌工程：為復雜系統穩定性保駕護航

復雜系統的穩定性難以保障正在成為行業發展的痛點，混沌工程的出現和興起，為復雜系統穩定性保駕護航，保證生產環境的分布式系統，在面對失控條件的時候，仍然具備較強的韌性。

目前，混沌工程雖然已經在互聯網、金融、通信、工業等多個行業逐步落地，但仍處于早期探索階段，亟需標準規范推進行業健康發展。中國信通院已經編制了《混沌工程平臺能力要求》《混沌工程成熟度模型》《軟件系統穩定性度量模型》等標準，并展開了混沌工程相關評估工作，同時還將成立混沌工程實驗室。

混合云：成為企業上云主流模式

隨著十四五規劃的進一步明確，混合云已成為未來國內云計算發展的重點之一。而近幾年混合云技術和方案的快速發展，也使其在各個行業的應用不斷深入，已成為企業上云的主流模式。

從市場接受度來看，全球范圍內有82%的用戶已經應用混合云部署模式；從產業供給來看，公有云服務商、私有云廠商、電信運營商、傳統IT服務商、云管理服務商等眾多廠商被混合云的廣闊前景所吸引，紛紛推出了各自的解決方案；從行業應用來看，混合云的落地實踐和應用場景日益豐富。

邊緣計算：呈蓄勢待發之勢

邊緣計算正在呈現出蓄勢待發之勢，產業關注度不斷提高、技術體系日臻成熟、應用場景日益豐富、標準制定不斷演進。

縱觀整個邊緣計算產業生態，芯片設備、云服務商、運營商、軟件與解決方案商、開源組織等企業和組織紛紛推出相關產品和服務，整個生態日益完善。

中國信通院發布的“2021云邊協同十佳案例”顯示，邊緣計算已經在工業、交通等重點領域得到了應用，未來隨著產業生態不斷完善，技術體系快速發展，邊緣計算將在產業和企業數字化轉型扮演重要角色。

零信任：與原生云安全不斷融合

隨著企業上云進程的不斷加快，傳統以邊界為核心的安全防護體系遭遇瓶頸，零信任、原生云安全等理念興起，為企業建設新一代安全體系提供了指引。

當前，云原生與云安全呈加速融合趨勢。一是在運營階段，零信任作為云安全產品不斷原生化，零信任從私有化部署向SaaS服務演進、SD-WAN通過集成零信任，實現安全訪問服務邊緣（SASE），云上零信任實現了安全性能的彈性擴展，能夠應對海量訪問請求，同時微隔離作為零信任關鍵技術，對云內東西向流量進行訪問控制，彌補傳統安全防護機制在云環境應用的不足。二是原生云安全強調從研發階段關注安全，越來越多的企業開始以零信任原則設計應用系統，云服務或云上應用將實現原生零信任，安全能力得到大幅提升。

優化治理：企業上云加速優化治理需求

隨著企業用云程度的加深，企業關注點從開始上云的咨詢、遷移，逐步地轉到上云后的優化，云優化治理體系逐步形成。

云優化治理體系能夠給企業上云策略制定、線路規劃、采用實施、云上優化進行全生命周期的優化提升，讓企業更懂云、更好的用云，為企業數字化轉型提供新的動力。

數字政府：數字技術使能政府治理創新

提高數字政府建設水平是“十四五”規劃的重要篇章，隨著數字政府迎來藍海市場，企業紛紛加速布局。充分發揮云計算等數字技術的使能作用，推動政府治理流程再造和模式優化，不斷提高決策科學性和服務效率是數字政府未來趨勢。

未來，數字政府建設水平和運營效果成熟度，將會成為行業關注重點。

低碳云：企業數字化與節能減碳齊頭并進的技術引擎

隨著數字經濟加速發展，企業數據中心成為能耗大戶，嚴重制約企業和全社會的綠色發展。低碳云能夠提升資源效能，賦能社會節能減碳。

“低碳云”是指利用云計算實現提高計算、存儲、網絡等資源利用率，全面提升全社會資源效能，并將云計算與大數據、人工智能等技術融合，賦能企業和全社會節能減碳的目標。

企業數字化轉型：從宏觀逐漸到微觀落地

企業數字化轉型是國家推動經濟社會發展的重要戰略手段。2017年，政府工作報告首次提出“數字經濟”概念，至今已累計4次被直接寫入政府工作報告。“十四五”規劃中明確提出“以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革”等一系列重要規劃目標，數字化概念，逐漸從宏觀向企業各個環節的微觀數字化落地。

隨著數字經濟發展的深入，企業的數字化轉型正不斷地從宏觀整體，向企業價值鏈中各環節微觀模塊滲透。

在中國信息通信研究院主辦，中國通信標準化協會、中國通信標準化協會云計算標準與開源推進委員會、混合云產業推進聯盟、云原生產業聯盟、云服務經營自律委員會、網絡風險與保險創新實驗室支持的“2019可信云大會”上，中國信通院發布了《云計算發展白皮書（2019）》。這是繼《云計算白皮書（2012年）》之后，中國信息通信研究院第5次發布云計算白皮書，內容涵蓋云計算的產業特點、技術熱點、開源現狀、安全發展、行業應用、發展建議等方面。