第1章信息与信息化
人类社会经历了农业革命、工业革命，正在经历信息革命。以信息技术为代表的新一轮科技革命方兴未艾，信息技术与生物技术、新能源技术、新材料技术等交叉融合，引发了以绿色、智能、泛在为特征的群体性技术突破。全球信息化进入全面渗透、跨界融合、加速创新、引领发展的新阶段。世界经济数字化转型加速，新一代信息技术加速迭代升级和融合应用，数字经济引领生产要素、组织形态、商业模式全方位变革。数字空间国际竞争合作进入新阶段，以信息技术生态优势、数字化转型势能、数据治理能力为核心的国家创新力和竞争力正在成为世界各国新一轮的竞争焦点，数字领域规则体系及核心技术生态体系的竞争日趋激烈。加快信息化发展，建设数字国家已经成为全球的共识。
1.1 信息与信息化概述
1.1.1 信息
1.数据、信息和知识
数据由原始事实组成，例如员工人数、每周工作总小时数、库存零件数或生产线上生产的 零件数。数据代表现实世界。例如，医疗机构维护患者的医疗数据，这些数据代表了具有特定 健康状况的实际患者。常见的数据有字母数字数据、图像数据、音频数据和视频数据，不同类 型的数据可以表示不同的事实。
信息是一组经过处理和加工的数据集合，具有超出个别事实价值的附加价值。例如，购物 网站可以将购物者和销售者通过电子设备结合起来，这样他们在在线购物时就可以分享信息并 提出建议，信息的自由交换刺激了销售，有助于确保购物者获得更好的价值。
将数据转换为信息是一个过程，也可以是为取得规定的结果而执行的一组逻辑相关的任务。 定义数据与数据之间的关系以创建有用的信息的过程需要知识。知识是对一组信息的认识和理解。 拥有知识意味着理解信息中的关系。知识工作者是创造、使用和传播知识的人，通常是科学、工 程、商业和其他领域的专业人员。知识管理是一种战略，通过这种战略，一个组织系统地收集、组织、存储、分析和分享其集体知识和经验，目标是通过释放 组织最佳思维的集体价值，以更有效的方式处理问题。
数据、信息和知识之间具有内在的关联关系。信息的价值 与其如何帮助决策者实现组织目标直接相关，有价值的信息可 以帮助组织中的人员更好地执行任务。
DIKW(Data-Information-Knowledge-Wisdom) 模型很好地 诠释了数据、信息、知识和智慧之间的关系，并揭示了它们的 转化过程与方法，如图1-1所示。
2.有价值的信息的特征
有价值的信息的特征如表1-1所示。
表1-1 有价值的信息的特征
1.1.2 信息化
1.信息化概述
信息化的概念起源于20世纪60年代的日本，而后被译成英文传播到西方，西方社会到20 世纪70年代后期才开始普遍使用“信息社会”和“信息化”的概念。
我国1997年召开的首届全国信息化工作会议，对信息化的定义为：“信息化是指培育、发 展以智能化工具为代表的新的生产力并使之造福于社会的历史过程。”
2.信息化的核心和内涵
信息化的核心是要通过全体社会成员的共同努力，在经济和社会各个领域充分应用基于现 代信息技术的先进社会生产工具(表现为各种信息系统或软硬件产品)创建信息时代的社会生 产力，并推动生产关系和上层建筑的改革(表现为法律、法规、制度、规范、标准、组织结构 等),使国家的综合实力、社会的文明素质和人民的生活质量全面提升。
信息化的基本内涵启示人们：信息化的主体是全体社会成员，包括政府、企业、事业、团体和个人；信息化的时域是一个长期的过程；信息化的空域是政治、经济、文化、军事和社会 的一切领域；信息化的手段是基于现代信息技术的先进社会生产工具；信息化的途径是创建信 息时代的社会生产力，推动社会生产关系及社会上层建筑的改革；信息化的目标是推动国家的 综合实力、社会的文明素质和人民的生活质量的提升。
1.2 国家信息化
国家信息化是指在国家统一规划和组织下，在农业、工业、科学技术、国防及社会生活各 个方面应用现代信息技术，深入开发、广泛利用信息资源，加速实现国家现代化进程。
1.2.1 国家信息化战略与规划
国家信息化发展战略指一个国家对其国内信息产业等所作的发展规划。2016年7月中共中 央办公厅、国务院办公厅颁布的《国家信息化发展战略纲要》强调国家信息化发展战略总目标是建设网络强国，分“三步走”:第一步，到2020年，核心关键技术部分领域达到国际先进水平，信息产业国际竞争力大幅提升，信息化成为驱动现代化建设的先导力量；第二步，到2025年，建成国际领先的移动通信网络，根本改变核心关键技术受制于人的局面，实现技术先进、 产业发达、应用领先、网络安全坚不可摧的战略目标，涌现一批具有强大国际竞争力的大型跨国网信企业；第三步，到21世纪中叶，信息化全面支撑富强民主文明和谐的社会主义现代化国家建设，网络强国地位日益巩固，在引领全球信息化发展方面有更大作为。当前，我国全面部 署了“构建产业数字化转型发展体系”重大任务，明确我国信息化进入加快数字化发展、建设 数字中国的新阶段。我国信息化发展战略概括为：以信息化促进工业化，以工业化带动信息化，走出中国特色的信息化道路。
国家在每个“五年规划”出台后，都会制定该“五年规划”期间的国家信息化规划，例如， “十四五”期间，依据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景 目标纲要》(简称“十四五规划”)、《国家信息化发展战略纲要》等制定的《“十四五”国家信 息化规划》中指出，我国“十四五”时期信息化发展目标为：到2025年，数字中国建设取得决 定性进展，信息化发展水平大幅跃升，数字基础设施全面夯实，数字技术创新能力显著增强， 数据要素价值充分发挥，数字经济高质量发展，数字治理效能整体提升。信息化主攻方向着力 在深化创新驱动、优化要素资源配置、支撑共建共治共享、促进健康和谐共生、防范化解风险 等方面取得突破，推动实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续、更为安全发展。
同时，各行业也会制定该期间的本行业信息化规划，例如，《“十四五”推进国家政务信息 化规划》,作为“十四五”期间统筹推进国家政务信息化工作，指导各地方有序开展政务信息化 建设的重要依据。
1.2.2 我国信息化发展历程
我国是信息化起步较早的国家，早在20世纪50年代，我国就着手发展航空工业和原子能 工业，1956制定的《十二年科学技术发展规划》就已经将计算机、电子学、半导体、自动化作为科学规划的紧急措施。然而，特殊的国情决定了我国在个别的信息技术方面与国际水平差距 不大，而整体信息化发展则相对缓慢。这种现象一直持续到改革开放之后，我国的信息化才开 始真正全面地发展。关于改革开放后我国信息化的发展进程，基于研究视角的不同，划分阶段 方式也各有所异，目前存在两阶段法、三阶段法和四阶段法等分类方式。本书按照信息化管理 体制的演进变化以及信息化发展侧重点的变化，把我国的信息化发展划分为如下五个阶段：
(1)信息化研究探索阶段(1982—1992年);
(2)信息化形成实践阶段(1993—1997年);
(3)信息化加速推进阶段(1998—2001年);
(4)信息化全面发展阶段(2002—2011年);
(5)信息化创新跨越阶段(2012年至今)。
下文按照各个发展阶段的不同特征，从管理体制以及重大事件两个角度回顾20世纪80年代以来我国信息化发展的历史演变过程。
1.信息化管理体制演进
20世纪80年代以来，我国的信息化发展取得了巨大成就。信息技术的快速发展，一方面与吸收借鉴国外诸多信息化的成果和经验有关；另一方面与我国完善信息化管理体制，不断提 高信息化领导力有关。
因此，有效加强国家层面对信息化的强有力领导，是诸多重大举措中最重要的环节。四十多年来我国信息化管理体制的演进过程如图1-2所示。
图1-2 信息化管理体制演进过程
2.信息化重大事件记录
按照信息化发展阶段划分，对四十年来在我国信息化发展过程中起到决定性作用的一系列 大事件回顾如下。
1984年11月，电子振兴领导小组发布“电子和信息产业发展战略”,指出我国电子和信息 产业要实现两个转移：第一，把电子和信息产业的服务重点转移到为发展国民经济、为四个现代化建设、为整个社会生活服务的轨道上来；第二，电子工业的发展要转移到以微电子技术为 基础、以计算机和通信装备为主体的轨道上来，并确定集成电路、计算机、通信和软件为发展 的重要领域。在“七五”期间，重点发展十二项应用系统工程：邮电通信系统、国家经济信息 系统、银行业务管理系统、电网监控系统、京沪铁路运营系统、天气预报系统、科技情报信息 系统、民航旅客服务计算机系统、航天实时测控与数据处理系统、公安信息系统、财税系统、 军事指挥系统，并建立电子信息技术推广应用贴息贷款，支持应用电子信息技术改造传统产业。 这些信息系统的建设和发展，为之后的信息化建设奠定了广泛的技术和社会基础，培养了一大 批信息技术应用人才，并在一些领域取得了明显的经济效益。
1993年，以“金桥”“金关”“金卡”等重大信息化应用工程为标志，信息化建设进入一个 新阶段。
1997年4月18日—4月21日，国务院信息化工作领导小组在深圳召开首次全国信息化工 作会议，会议全面部署了信息化工作，通过了相关发展规划。此后，全国信息化工作从解决应 急性热点问题，步入为经济发展和社会全面进步服务的有组织、有计划的发展轨道。
2000年10月11日，中国共产党第十五届中央委员会第五次全体会议就信息化建设作出重 大决策，明确指出“大力推进国民经济和社会信息化，是覆盖现代化建设全局的战略举措。以 信息化带动工业化，发挥后发优势，实现社会生产力的跨越式发展”。中共十五届五中全会还 强调，要加强现代信息基础设施建设，抓紧发展和完善国家宽带传输网络，加快用户接入网建 设，扩大利用互联网，促进电信、电视、计算机三网融合。
2006年5月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《2006—2020年国家信息化发展战略》, 提出到2020年我国信息化发展的战略目标是：综合信息基础设施基本普及，信息技术自主创新 能力显著增强，信息产业结构全面优化，国家信息安全保障水平大幅提高，国民经济和社会信 息化取得明显成效，新型工业化发展模式初步确立，国家信息化发展的制度环境和政策体系基 本完善，国民信息技术应用能力显著提高，为迈向信息社会奠定坚实基础。
2012年11月，党的十八大报告明确指出，“坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇 化、农业现代化道路，推动信息化和工业化深度融合、工业化和城镇化良性互动、城镇化和农 业现代化相互协调，促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展”。
2014年2月底，中央网络安全和信息化领导小组宣告成立，并在北京召开了第一次会议。 中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平亲自担任组长，李克强、刘云山任副组长。 由国家领导人担任组长的中央网络安全和信息化领导小组的成立，意味着信息安全已上升到国 家战略的高度。习近平在会上作出重要指示，网络安全和信息化是事关国家安全和国家发展、 事关广大人民群众工作生活的重大战略问题，要努力把我国建设成为网络强国。
2017年10月，党的十九大报告明确提出了“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济 深度融合，建设网络强国、数字中国、智慧社会”的发展目标，开启了由网络大国迈向网络强 国的新时代。
2021年3月11日，十三届全国人大四次会议表决通过的国家“十四五”规划中，专门设 置“加快数字化发展建设数字中国”章节，并对加快建设数字经济、数字社会、数字政府，营 造良好数字生态作出明确部署。
2021年12月12日，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》中指出，“十四五”时 期，我国数字经济转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段。
2022年10月，党的二十大报告明确指出，建设现代化产业体系，坚持把发展经济的着力 点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、 网络强国、数字中国。
1.3 信息基础设施
2018年召开的中央经济工作会议，首次提出“加快5G 商用步伐，加强人工智能、工业互 联网、物联网等新型基础设施建设”,“新型基础设施建设”(简称“新基建”)的提法由此产生， 主要包括5G 基建、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、 人工智能、工业互联网等七大领域。“新基建”是立足于高新科技的基础设施建设，与传统“铁 公基”相对应，是结合新一轮科技革命和产业变革特征，面向国家战略需求，为经济社会的创 新、协调、绿色、开放、共享发展提供底层支撑的具有乘数效应的战略性、网络型基础设施。“新基建”的内涵更丰富，更能体现数字经济的特征，能够更好地推动中国经济转型升级。
新型基础设施是以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质 量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。目前，新型基础设 施主要包括信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施。信息基础设施主要指基于新一代信 息技术演化生成的基础设施，信息基础设施凸显“技术新”。其内容包括：
● 以 5G、 物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施；
● 以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施；
● 以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。
国家“十四五”规划中明确提出九大战略性新兴产业，具体包括：新一代信息技术、生物 技术、新能源、新材料、高端装备、新能源汽车、绿色环保、航空航天、海洋装备。其中新一 代信息技术产业居于首位。关于发展“新一代信息技术产业”的主要内容是：“加快建设宽带、 泛在、融合、安全的信息网络基础设施，推动新一代移动通信、下一代互联网核心设备和智能 终端的研发及产业化，加快推进三网融合，促进物联网、云计算的研发和示范应用。着力发展 集成电路、新型显示、高端软件、高端服务器等核心基础产业。提升软件服务、网络增值服务 等信息服务能力，加快重要基础设施智能化改造。大力发展数字虚拟等技术，促进文化创意产 业发展。”
国家“十四五”规划明确了未来数字经济七大重点产业，包括云计算、大数据、物联网、 工业互联网、区块链、人工智能、虚拟现实和增强现实。
1.3.1 云计算
“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算 服务器、存储服务器等。云计算将所有的计算资源集中起来，由软件实现自动管理，应用提供 者无须关注烦琐的细节，可以更加专注于自己的业务，有利于创新和降低成本。
1.云计算的定义
狭义云计算是指基础设施的交付和使用模式，即通过网络以按需、易扩展的方式获得所需 的资源(包括软件、硬件和平台)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看 来是可以无限扩展的，并且可以随时获取、按需使用、随时扩展、按使用付费。这种特性使得 云被称为像水电一样使用的基础设施。
广义云计算是指服务的交付和使用模式，即通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服 务。这种服务可以是与软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。
2.云计算的特征
云计算通过不断提高“云”的处理能力，进而减少用户终端的处理负担，最终将用户终端 简化为输入输出设备，并能按需享受“云”强大的计算处理能力。云计算的核心思想是将大量 用网络连接的计算资源纳入统一管理和调度，构成一个计算资源池，向用户提供按需服务。云 计算的特征主要表现为超大规模、高可扩展性、虚拟化、高可靠性、通用性、廉价性和灵活 定制。
(1)超大规模。“云”具有相当大的规模，以阿里云为例，截至2020年，阿里云在全球22 个地域部署了上百个数据中心，服务器的总规模数已经接近200万台。“云”能赋予用户前所未 有的计算能力。云业务的需求和使用与具体的物理资源无关，信息技术 (IT) 系统和业务均可 运行在虚拟平台之上。云计算支持用户在任何有互联网的地方，使用任何上网终端获取应用服 务。用户所请求的资源来自规模巨大的云平台。
(2)高可扩展性。“云”不仅规模超大，还可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的 需要。
(3)虚拟化。云计算是一个虚拟的资源池，用户所请求的资源来自“云”,而不是固定的有 形实体。用户只需要一台笔记本或者一部手机，就可以通过网络服务实现所需要的一切，甚至包括超级计算。
(4)高可靠性。用户无须担心个人计算机崩溃导致的数据丢失，因为其所有的数据都保存 在“云”上。
(5)通用性。云计算没有特定的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。
(6)廉价性。由于“云”的特殊容错措施，因而可以采用廉价的节点来构成“云”。云计算将数据送到互联网的超级计算机集群中进行处理，个人只需支付低廉的服务费用，就可完成数 据的计算和处理。企业无须负担日益高昂的数据中心管理费用，从而大大降低了成本。
(7)灵活定制。用户可以根据自己的需要定制相应的服务、应用及资源，根据用户的需求，“云”来提供所需的服务。
3.云计算的分类
1)按服务类型分类
按服务类型的不同，云计算可分为基础设施云 (Infrastructure Cloud)、平台云 (Platform Cloud) 和应用云 (Application Cloud) 三种。
●基础设施云。为用户提供的是底层的、接近于直接操作硬件资源的服务接口，用户通过 调用这些接口，可以直接获得计算和存储能力，而且自由、灵活，几乎不受逻辑上的限制。但是，用户需要进行大量的工作设计和实现自己的应用，因为基础设施云除了为用 户提供计算和存储等基础功能外，一般不进一步扩展应用类型。
●平台云。为用户提供托管平台，用户可以将他们开发和运营的应用托管到云平台中。但是，这个应用的开发部署必须遵守该平台特定的规则和限制，如语言、编程框架、数据存储模型等。
●应用云。为用户提供可以为其直接所用的应用，针对某一项特定的业务或功能。但是，其灵活性也是最低的，因为一种应用云只针对一种特定的业务或功能。
2)按部署范围分类
按部署范围的不同，云计算可分为公有云 (Public Cloud)、私有云 (Private Cloud) 和混合云 (Hybrid Cloud) 三种。
●公有云。指通过互联网提供服务的云，所有的基础设施均由云服务提供商负责，用户只需拥有能够接入网络的终端即可。对使用者而言，其所应用的程序、服务及相关数据都 来自公有云的提供者，只需要通过配置公有云中的虚拟化私有资源，即可获得相应的服务，无须进行相应的投资和建设。
●私有云。指使用自有基础设施构建的云，其提供的服务仅供内部人员或分支机构使用。私有云的部署比较适合于有众多分支机构的大型企业或政府部门。大型企业数据中心的 集中化趋势日益明显，私有云将会成为企业部署信息系统的主流模式。
●混合云。指部分使用公有云、部分使用私有云所构建的云，其提供的服务可以供他人使用。混合云可以结合公有云和私有云的优势，但其部署方式对服务提供者的技术要求较高。
4.云计算的服务类型
云计算从一开始就以实现一切即服务 (Everything as a Servic,EaaS) 为首要任务。从体系结构上看，云计算的 服务类型如图1-3所示，不仅实现了按需提供所需的资源， 也同时定义了新的应用开发模型。
1)基础设施即服务
基础设施即服务 (Infrastructure as a Service,IaaS) 指 的是以服务形式提供服务器、存储和网络硬件。一般利用 网格计算架构建立虚拟化的环境，网络光纤、服务器、存储设备、虚拟化、集群和动态配置软件被涵盖在IaaS 之中。在laaS 环境中，用户相当于在使用 裸机和存储设备，虽然可以在其上运行操作系统，但用户必须自己考虑如何让多台机器协同工 作 。IaaS 的最大优势在于允许用户动态申请或释放节点，按使用量计费。运行IaaS 的服务器规 模通常多达几十万台，用户可以认为能够申请的资源是无限的。由于IaaS 是供公众共享的，因而资源使用率较高。
2)平台即服务
平台即服务 (Platform as a Service,PaaS) 在 IaaS 之上，把软件开发环境作为一种服务来 提供，指的是以服务形式将应用程序开发及部署平台提供给第三方开发人员。PaaS 一般包含数 据库、中间件及开发工具，均以服务形式通过互联网提供。
3)软件即服务
软件即服务 (Software as a Service,SaaS) 指的是将应用程序以服务形式提供给用户，应用程序可以是公有云提供商提供的商用SaaS 应用，或私有云提供商提供的商用或定制的 SaaS 应用。SaaS 一般通过浏览器将程序提供给成千上万的用户使用。
1.3.2 大数据
大数据是重要的生产要素，是数据的集合，以容量大、类型多、速度快、精度准、价值高为主要特征。大数据产业是以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的 重要引擎。
1.大数据的定义
维基百科对大数据的定义是：巨量数据、大资料，是指所涉及的数据量规模巨大到无法通过当前的技术和工具，在一定的时间内进行截取、管理、处理，并整理成需求者所需要的决策信息。
被誉为“大数据时代的预言家”的维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶在其专著《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中对大数据的定义为：大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉。大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模的数据基础上是无法完成的。
本教程在学术领域及各个研究机构和行业研究的基础上，将大数据定义为：海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助使用者决策。
2.大数据的特征
目前关于大数据的特征的说法还具有一定的争议，本教程采用普遍被接受的4V——规模 性 (Volume)、多样性(Variety)、价值密度 (Value) 和速度 (Velocity) 进行描述，如图1-4 所示。
(1)规模性 (Volume) 。非结构化数据的超大规模和增长，导致数据集合的规模不断扩大，数据的单位已从GB 到 TB(1TB=1024GB)再到PB(1PB=1024TB)级，甚至开始以EB(1EB=1024PB) 和 ZB(1ZB=1024EB)来计数。
(2)多样性 (Variety) 。大数据的类型不仅包括数字、日期、文字等结构化数据，还包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等半结构化数据甚至是非结构化数据，具有异构性和多样性的特点。
(3)价值密度 (Value)。大数据本身存在较大的潜在价值，但由于大数据的数据量过大，其价值往往呈现稀疏性的特点。单位数据的价值密度在不断降低，但是数据的整体价值在提高。
(4)速度 (Velocity) 。大数据的处理速度非常快，这是衡量大数据的一个重要特征。数据是在线的，是随时能调用和计算的，这是大数据区别于传统数据最大的特征。
3.大数据的结构分类
在大数据时代，移动通信、云计算、传感器、普适计算等新技术逐步融入生产、生活和 会管理全过程。由于生产、生活和社会管理是一个复杂的系统，大数据由来自多个来源的异构 数据组成，极为复杂。从数据结构化的程度来看，大数据的类型可以分为结构化数据、半结构 化数据和非结构化数据。
(1)结构化数据。结构化的数据一般是指可以使用关系型数据库表示和存储，可以用二维
表来逻辑表达实现的数据。结构化数据通常是先有结构再有数据。公众号：项目管理课堂
(2)半结构化数据。半结构化数据是结构化数据的一种形式，并不符合关系型数据库或其 他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素，以及对记录 和字段进行分层，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分，因此也被称为自描述的结构。 半结构化数据通常是先有数据再有结构。简单地说，半结构化数据就是介于完全结构化数据和 完全无结构的数据之间的数据。例如，超文本标记语言 (Hyper Text Markup Language,HTML)文档，JS对象标记 (JavaScript Object Notation,JSON),可扩展标记语言 (EXtensible Markup Language,XML)和 一 些 NoSQL 数据库等就属于半结构化数据。
(3)非结构化数据。顾名思义，非结构化数据就是没有固定结构的数据，包括所有格式的 办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等都属于非结构化数据。对于这类 数据，一般直接整体进行存储，而且一般存储为二进制的数据格式。
4.大数据系统与常用技术
1)Hadoop 生态系统
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，具有可靠、高效、可伸缩的 特点。Hadoop2.0 主要由三部分组成：Hadoop分布式文件系统 (Hadoop Distributed File System, HDFS),MapReduce编程模型和Yarn资源管理。整个 Hadoop家族由几个子项目组成，如图1-5 所示。
● HDFS。HDFS是 Hadoop平台的分布式文件存储系统，HDFS 集群包含了一个NameNode (主节点),这个节点负责管理所有文件系统的元数据及存储真实数据的 DataNode(数 据节点，可以有很多个)。HDFS 具有高容错性、适合大数据批处理、可构建在廉价机 器上等优点，缺点是不支持低延迟数据访问、小文件存取、并发写入、文件随机修改。
● MapReduce。MapReduce 是一个计算模型，用于大规模数据集的并行运算，极大地方便 了编程人员在不懂分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
● Yarn。Yarn 是在 Hadoop2.x 中才引入的 一个新的机制，在 Hadoopl.x 中，MapReduce 需要同时做任务管理和资源分配，引入Yarn之后，Hadoop 的资源管理任务全交由Yarn 处理，从而实现存储、任务、资源的分离。
2)大数据处理技术
大数据应用， 一般包括数据采集、数据存储、数据计算和数据展现与交互。
● 数据采集。数据采集是大数据价值挖掘重要的一环，其后的数据分析和挖掘都建立在采 集的基础上。大数据技术的意义不在于其规模庞大的数据信息，而在于对这些数据进行智能处理，从中分析和挖掘出有价值的信息。数据的采集包含基于网络信息的数据采集 (例如交通摄像头的视频图像采集),也包含基于互联网的数据采集(例如对各类网络媒 介的各种页面信息和用户访问信息进行采集)。在互联网数据采集中，每天会产生大量 的日志(一般为流式数据，如搜索引擎的页面浏览量、查询等),处理这些日志需要特 定的日志系统，目前比较常见的开源日志采集系统有 Flume、Scribe和Kafka等。
●数据存储。由于大数据的存储量极大，因此其存储设备需要具有高扩展性、高可用性、自动容错和低成本等特点。常见的存储形式有分布式文件系统和分布式数据库。分布式文件系统采用大规模的分布式存储节点来满足存储大量文件的需求，分布式的非关系 型数据库则为大规模非结构化数据的处理和分析提供支持。常见的分布式文件系统有GFS、HDFS、Lustre、Ceph、FastDFS和MogileFS等，非关系型数据库主要有 Redis、Tokyo Cabinet、MongoDB、CouchDB、Cassandra、Voldemort和HBase。
●数据计算。面向大数据处理的数据查询、统计、分析、挖掘等需求，促生了大数据计算的不同计算模式。目前常见的分布式计算框架有 MapReduce、Spark和Storm。
●数据展现与交互。计算结果需要以简单直观的方式展现出来，才能最终为用户所理解和 使用，支持有效的统计、分析、预测及决策，应用到生产实践和企业运营中，因此大 数据的展现技术，以及与数据的交互技术在大数据中也占据重要的位置。数据可视化 旨在借助图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。常见的数据可视化工具有Excel、 Google Charts 、D3 js、Echarts和Tableau等。
1.3.3 物联网
网络革命的本质是连接主体和连接方式的变化：第一代互联网 (PC 互联网)是计算机与计算机之间的联网，主要媒介是固网宽带；第二代互联网(移动互联网)本质是人和人的联网，载体为智能手机等可移动设备，连接方式也由固定线路向无线网络发展。物联网，即人与物、物与物的万物互连，利用多种连接方式实现信息的主动或被动传输，将成为新一代网络变革的方向。
1.物联网的定义
物联网是在互联网基础上延伸和扩展的网络。
2010年我国政府工作报告中对物联网的定义为：物联网是指通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
2014年ISO/IEC JTC1 SWG5物联网特别工作组对物联网的定义为：物联网是一个将物体、人、系统和信息资源与智能服务相互连接的基础设施，可以利用它来处理物理世界和虚拟世界 的信息，并做出反应。
2.物联网的特点
从物联网的本质角度来看，物联网具有互连、识别与通信、智能化三个特点。
(1)互连。对需要联网的“物”一定要能够实现互联互通。
(2)识别与通信。纳入联网的“物” 一定要具备自动识别物与物通信 (Machine-To- Machine,M2M)的功能。
(3)智能化。网络系统应该具有自动化、自我反馈与智能控制的特点。
从产业的角度来看，物联网具备以下六个特点：
(1)感知识别普适化。无所不在的感知和识别将传统上分离的物理世界和信息世界高度 融合。
(2)异构设备互连化。各种异构设备利用通信模块和协议自组成网，异构网络通过“网关”互联互通。
(3)联网终端规模化。物联网时代每一件物品均具有通信功能，可作为网络终端。
(4)管理调控智能化。物联网高效可靠，能组织大规模数据，与此同时，运筹学、机器学 习、数据挖掘、专家系统等决策手段将广泛应用于各行各业。公众号：项目管理课堂
(5)应用服务链条化。以工业生产为例，物联网技术覆盖了从原材料引进、生产调度、节能减排、仓储物流到产品销售、售后服务等各个环节。
(6)经济发展跨越化。物联网技术有望成为从劳动密集型向知识密集型，从资源浪费型向环境友好型转化的重要动力。
从应用角度来看，物联网具备领域性、多样化的特征。物联网应用通常具有领域性，几乎社会生活的各个领域都有物联网应用需求。
3.物联网的分类
1)按照部署方式分类
按照部署方式分类，物联网可分为私有物联网、公有物联网、社区物联网和混合物联网。
●私有物联网。顾名思义，私有物联网就是私人拥有的小型网络。就像互联网中的局域网 一样，主要存在于一些公司企业的内部网络中。这些网络主要完成公司内部的相关服 务，并且由公司自己进行维护和实施。
●公有物联网。对象是公众或大型用户群体。基于互联网，涵盖广阔，网络上的信息被大 家共有，提供的服务也就更广泛，主要由所属机构自己运营维护。
●社区物联网。向一个关联的“社区”或机构群体提供服务，可能由两个或两个以上的机构协同运行和维护，主要存在于内网和专网中。内网，即局域网，是指在某一区域内或行 业内由多台计算机相互连成的计算机组。专网指专用网络，是遵守RFC1918 和RFC 4193规范，使用私有IP地址空间的网络。私有IP无法直接连接互联网，需要公网IP 转发。
●混合物联网。是私有物联网、公有物联网、社区物联网中任意多个网络的组合，在后台统一运行维护。
2)按照应用领域分类
按照应用领域，可将物联网根据不同的业务进行分类。如医疗行业的医疗卫生物联网，交通行业的交通物联网，生活相关的家居生活物联网，如图1-6所示。
3)基于物联网业务对传输速率的需求分类
基于物联网业务对传输速率的需求不同，物联网业务可分为高速率、中速率及低速率业务，具体如表1-2所示。
表1-2 物联网业务基于传输速率需求的分类
1.3.4 工业互联网
工业互联网作为信息技术与工业经济深度融合的全新工业生态，已发展成为关键基础设施和新型的应用模式，它通过人、机、物、系统的全面互连，实现了全要素、全产业链、全价值 链的连接，在全球范围内颠覆了传统的制造模式、生产组织方式和产业形态。工业互联网将推 动全新工业生产制造和服务体系的形成，成为企业数字化转型和经济高质量发展的重要途径。
1.工业互联网的定义
工业互联网不是一种技术门类，而是一种社会形态。它的产生是由于人类在各种技术，尤 其是在物联网、互联网、云计算、大数据技术上的积累，这些技术积累到一定程度就产生了突 破，带动社会进入工业互联网时代。
我国工业互联网产业联盟发布的《工业互联网体系架构》报告中指出，“工业互联网是互联 网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态，是工业智能化发展 的关键综合信息基础设施。其本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品以及人之间 的网络互连为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建 模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织方式变革”。
工业互联网不是工业的互联网，也不是互联网的工业，更不是社交、消费互联网在工业领 域的简单应用，而是通过工业与互联网的深度结合，借力数字技术，实现对产业的优化与整理、 深度赋能和改造。
2.工业互联网的构成
工业互联网包含网络、平台、数据、安全四大体系，既是工业数字化、网络化、智能化转 型的基础设施，也是物联网、大数据、云计算、AI 、5G等技术与实体经济深度融合的应用模式， 同时也是一种新产业与新业态，将重塑企业形态、供应链和产业链。
在工业互联网四大体系中，网络体系是工业互联网的基础，包括网络互连、数据互通、标 识解析三部分；平台体系是工业互联网的中枢，包括边缘层(与设备连接)、laaS 层、PaaS 层、SaaS 层四部分，是工业互联网的“操作系统”;数据体系是工业互联网的要素，是工业互联网 价值创造的源泉；安全体系是工业互联网的保障，针对工业互联网涉及范围广、影响大、企业 防护基础弱的特点，提供设备、控制、网络、平台、工业应用的整体保护，保障工业互联网平稳运行。
3.工业互联网的关键技术
1)5G技术
5G 技术作为移动通信技术的典型代表，具有大带宽、低延时、高可靠的特性。5G 技术弥 补了通用网络技术难以完全满足工业生产要求的技术短板，并通过灵活部署，帮助工业企业加 快工厂生产内网的网络化改造。
2)TSN技术
时间敏感网络 (Time Sensitive Networking,TSN) 技术用以太网物理接口实现工业有线连 接，并基IEEE 802.1实现工业以太网数据链路层传输。TSN 技术遵循标准以太网协议体系要 求，打破原有封闭协议模式，提高了工业设备的连接性和通用性，具有良好的互联互通能力。 在提供确定性时延、带宽保证等能力的同时，TSN 技术实现标准、开放的二层转发，提升了互操作性，为传统运营技术与互联网技术网络向融合扁平化的架构演进提供了技术支撑。由于 TSN 的互操作架构是基于SDN 体系架构的，因此TSN 技术可实现设备以及网络的灵活配置、监控、管理及按需调优。TSN 技术的时间片调度、抢占、流监控以及过滤等一系列网络流量调 度特性，能有效支撑二层网络，为不同等级的数据业务流提供了差异化的承载服务，有助于工 业数据在工业设备和工业云之间的传输和流转能力的提升。
3)IPv6技术
工业互联网网络连接设备数量呈指数级增长，IP地址短缺日益严重。IPv6 协议地址使用 十六进制表示，长度在IPv4 地址的基础上扩展为128位，地址前64位在整个互联网中进行路由 查询，用来标识互联网中其所属的子网络，地址后64位为其在子网中的具体节点地址。IPv6 环境下，同一子网约含有185亿个地址空间，可以满足工业互联网海量设备节点的网络地址需求。
4)标识解析体系
工业互联网中每个物品、元件，甚至有的生产关键信息都有唯一的“身份证”,这个“身份 证”就是标识。当前工业企业广泛建设和使用标识，但是目前大多数企业的标识还是体系自有， 标识编码规则和解析系统之间相互独立，阻碍了标识数据的跨域共享和交互。
5)边缘计算技术
边缘计算技术是指通过靠近物或数据源头，实现计算、网络、存储等多维度资源的统一协 同调度及全局优化。通过云计算、网络的协同联动，边缘计算技术打通云、边、网、端等关键 环节，实现了工业互联网数据的纵向集成，可满足工业在敏捷连接、实时业务、数据聚合、应 用智能等方面的关键需求。作为工业互联网数据的第一入口，边缘计算基础设施是各类工业应 用的重要载体。公众号：项目管理课堂
6)工业智能技术
工业智能(亦称工业人工智能)技术是人工智能技术与工业融合发展形成的，贯穿于设计、 生产、管理、服务等工业领域的各个环节，已经实现了模仿甚至超越人类感知、分析、决策等 能力的技术、方法、产品及应用系统。工业智能技术包括专家系统、机器学习、知识图谱、深 度学习等，已在工业系统各层级、各环节广泛应用，其细分应用场景已达到数十种。
7)数字孪生技术
数字孪生技术是指通过数字空间实时构建物理对象(包括资产、行为、过程等)的精准数 字化映射，通过针对数字空间的分析预测支持形成最佳综合决策，进而实现工业全业务流程的 闭环优化。数字孪生技术以数据与模型的集成融合为核心，是由制造技术、信息技术和融合性 技术交织在一起形成的新产物、新模式，覆盖产品全生命周期及生产的全过程。
8)区块链技术
区块链技术在工业互联网中能够解决高价值制造数据的追溯问题，充分发挥促进数据共享、优化业务流程、降低运营成本、提升协同效率、建设可信体系等方面的作用，有助于打通数据 孤岛，加速工业企业内部的生产流程管理和设备安全互连。此外，区块链技术还能够辅助制造 业在不同主体间进行高效协同，例如在工业企业之间实现产业链协同，在工业企业和金融机构之间构筑可信互连的新型产融协同生态。
9)虚拟现实 (VR)/增强现实(AR)技术
VR/AR 技术在工业领域中有诸多应用场景。例如，工程师和设计师可以使用VR/AR 技术，以新的动态方式协作、审查3D 模型和数字原型。此外，AR技术还能够实现产品可视化，增强 显示产品操作说明，改善现场机械和产品的操作水平等。VR/AR 技术在产品开发、设计、制造、 销售、服务、物流、培训、产品体验等多个环节均可进行部署应用，其可视化和增强功能将会 对工业生产带来较大的影响。
1.3.5 区块链
区块链 (Blockchain) 技术作为以去中心化方式集体维护可信数据库的技术，正与大数据、 云计算、人工智能、5G 等新一代信息技术快速融合，已应用到政务、医疗、公益慈善、司法治 理等各个重要领域，支持推动人类从信息互联网时代步入价值互联网时代。
1.区块链的定义及发展
根据工信部2016年10月发布的《中国区块链技术和应用发展白皮书》的定义：区块链是 一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式 保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。区块链可以理解为一个多方协作数据库，区块链技 术是一种分布式账本的记账技术。ISO 22739《区块链和分布式记账技术术语》国际标准中，将 区块链定义为使用密码技术链接，将共识确认过的区块按顺序追加而形成的分布式账本。狭义 上，区块链是一种链式数据结构， 一种分布式账本。广义上，区块链是一种技术，是利用块链 式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方 式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一 种全新的分布式基础架构与计算范式。
经过十余年的发展，区块链已逐渐被社会认知，并应用于多个领域。区块链发展大致经历 了三个阶段：
(1)第一阶段：技术验证阶段。2009年至2013年，区块链被应用在比特币的交易信息加 密传输上。
(2)第二阶段：平台发展阶段。2014年至2017年，随着智能合约的提出，区块链实现可 编程，可记录程序计算结果，极大丰富了应用潜力，进入平台发展阶段。该阶段区块链主要应 用于金融领域，在无须第三方介入的情况下，解决数字资产兑换、转账操作、跨行支付等问题。
(3)第三阶段：产业应用阶段。2018年至今，区块链技术作为未来的可信基础设施，拓展 到金融行业之外的其他各行业的应用中，被广泛应用于供应链管理、司法记录、数字版权、食 药溯源、交通出行等多个领域，区块链与实体经济深度结合。
2.区块链技术的特点
区块链通过哈希加密、非对称加密、数字签名等密码学方法实现用户的匿名以及交易的确 认，通过共识机制对共同维护的数据达成一致，对信任危机提出了新的解决思路，具有多方协 作、不可篡改、可追溯三大特点。
(1)多方协作。区块链网络中分布着众多节点，节点之间具有平等的权利与义务，整个系 统由所有节点共同维护，节点之间无须通过单一中心机构即可直接进行数据交换。
(2)不可篡改。区块链中很多环节均使用了密码学技术，可保证信息一旦添加到链上就无 法被篡改，数据更加安全可靠，避免了一切人为操作的可能性。由于其分布式存储的特性，若想篡改信息至少要掌握网络中51%的数据节点，在实践过程中是无法实现的。
(3)可追溯。由于区块链使用哈希算法，它的链接形式是后一个区块拥有前一个区块的哈 希值，每一个区块都和前一个区块有联系，串联起来形成了区块链。区块链上保存了从第一个 区块开始的所有历史数据，区块链上任意一条记录都可以进行追溯。
3.区块链的分类
按照开放程度进行分类，区块链可分为公有链、私有链和联盟链。
(1)公有链。假设世界不可信，用户可以作为一个新节点，在任意时间、任意地点接入区 块链，根据共识机制、工作量证明 (Proof of Work,PoW) 和股份证明 (Proof of Stake,PoS) 匿名进行交易的发送、数据的读写和验证。
(2)联盟链。假设组织不可信，在联盟链中，多个创建节点共同进行准则的建立、权限的 设定、过程的监管。其他接入节点只能按规则进行交易，但不参与其他过程。
(3)私有链。假设组织内部或者“队友”不可信，私有链建立在某个组织内部，系统的运 作规则根据组织要求进行设定，修改权限甚至是读取权限仅限于少数节点，同时仍保留着区块 链的真实性和部分去中心化的特性。
4.区块链的核心技术
近年来，学术界、产业界持续加大对区块链相关技术的研究力度，分布式存储、共识机制、 智能合约、加密算法等关键技术取得新进展，跨链、分片等技术研究深度进一步下沉。
1)分布式存储
区块链本质上是一个分布式的公共账本，将各个区块连成一个链条，实际上是一种点对点 的记账系统(一个总账本),每一个节点都可以记录信息。区块链中数据以区块的方式永久储 存，区块按时间顺序逐个先后生成并连接成链，每一个区块记录了创建期间发生的所有交易信 息。区块的数据结构一般分为区块头和区块体，如图1-7所示。
2019年以来，面向区块链数据存储能力的技术研究取得新突破，星际文件系统 (Inter Planetary File System,IPFS) 等技术有效解决了区块链系统存储能力不足的问题，使超媒体数
据上链成为可能。IPFS 是一个面向全球的、点对点的分布式文件系统，帮助万维网在网页寻址、访问效率、数据存储、隐私保护和数据交易等方面取得了大幅提升，通过IPFS 处理大量数据， 将不可变的永久IPFS链接放入区块链中，大大提高了区块链系统的存储能力。
2)共识机制
共识机制是在互不信任的网络中对事件前后顺序达成共识的一种算法。区块链技术正是运用共识算法在各个节点间建立去中心化的信任网络，解决记账不一致性的问题，为特定场景中 的应用提供保障。主流的区块链系统共识算法有PoW 、PoS 、股份授权证明(Delegated Proof of Stake,DPoS) 、分布式事务一致性协议 (PAXOS) 、实用拜占庭容错算法 (Practical Byzantine fault tolerance,PBFT) 等，各类主流算法基于容错性、性能等因素在中心化程度上存在差异，如图1-8所示。此外，Kafka 、Raf 协议、软硬件结合共识算法等也正在逐渐被区块链系统所采用。
3)智能合约
智能合约是一种基于预定义事件触发、不可篡改、自动执行的计算机协议，旨在以数字方 式促进、验证或强制执行合同的谈判或履行。长期以来，由于缺乏可执行、可验证的平台和规 模化落地场景，智能合约并未受到广泛关注。2015年，以太坊打开了智能合约规模化应用的窗 口，智能合约在区块链中实现了防篡改、 一致性、可审计、自动化执行等能力，从而也成为区 块链技术的重要组成部分。
4)加密算法
加密算法将明文信息转换成密文信息，信息的接收方能够通过密钥对密文信息进行解密， 获得明文信息。加密算法分为对称加密和非对称加密两种，区块链系统主要应用非对称加密算 法来确认交易主体身份、交易数据消息摘要和信息安全编码解码。
5)跨链技术
跨链技术本质上是一种将区块链上的数据或信息安全可信地转移到另外一条区块链上，并在其链上产生预期效果的一种技术。当前区块链应用大多聚焦在局部单一领域，重点解决“局 域网”内部的商业协作。随着商业应用大规模落地，各场景下现有的局部数字资产流转已经不 能满足未来数字经济的发展需求，如何突破不同区块链之间互通性的限制，实现跨行业跨领域 的深度互链，成为突破行业发展瓶颈的关键。
6)分片技术
分片是一种通过将数据库分割为不同片区以达到系统扩容的技术。当多笔交易数据进入区 块链系统中，各片区将分别处理一部分输入的交易数据，使更多的交易能够同时被处理和验证。 分片技术能够提高区块链系统交易处理和确认的并发性，进而提高整个网络的数据吞吐能力， 提高交易数据处理验证效率，提升区块链系统服务能力，有效降低全网的交易转账成本。
5.区块链技术融合应用
区块链作为基础支撑性技术可以与隐私计算、人工智能、物联网、分布式数字身份等技术 相互融合，区块链为其他技术提供信任基础，其他技术拓展区块链的应用范畴，共同促进下一代信息技术的发展。
1)区块链融合隐私计算
隐私计算是一种由两个以上参与者联合计算的技术和系统，参与者在不泄露各自数据的前 提下通过协作对他人的数据进行联合机器学习和联合分析。
隐私计算技术具备诸多优点，具体如下：
●对个人而言，隐私计算有助于保障个人信息安全；
●对企业而言，隐私计算可以真正做到数据可用不可见，是履行数据保护义务的关键路 径，也可以促进企业的跨界数据合作，释放企业数据价值；
●对行业而言，隐私计算可以使产业链上下游的各个主体乐于共享自身数据，实现行业数 据价值的最大化，推动数据要素市场发展。
隐私计算同样存在一些缺点，具体如下：
●隐私计算仅解决计算环节的隐私保护问题，无法解决数据共享流通全链条的数据安全、 可信问题；
●缺乏激励机制及可信公平的协作环境。
隐私计算与区块链技术相融合，能实现1+1>2的效果。区块链技术可以为隐私计算带 来两个方面的优势：
●解决参与者数据泄露及全程数据安全问题；
●培育共享共生的数据要素生态。
2)区块链融合人工智能
人工智能技术为人们带来了便捷，并获得了迅速的发展。由于人工智能技术在数据、算力 和算法等方面存在不足，导致数据质量差、信息丢失、算法过分集中等问题，使得技术创新受 阻、应用落地实施困难。随着区块链技术不断深入研究，研究者们利用区块链技术的优势，对 人工智能技术发展中存在的困难进行改善，并取得了较好的成绩，为我国科学技术的发展提供了一个全新的模式。区块链技术可以为人工智能带来三个方面的优势：
●区块链有助于人工智能获取更全面的数据；
●区块链帮助人工智能共享算力；
●区块链助力人工智能算法追溯监管。
3)区块链融合物联网
基于“区块链+物联网”构建的协同网络，能够通过区块链的不可篡改、共识机制以及多 方协作等特点，实现物联网设备安全防护和物联网数据的隐私保护，解决传统物联网存在的设 备信任与数据安全等问题。物联网通过提升分布式数据的安全性、可信性、追溯性和流通性， 使得价值安心有序地在人与人、人与物、物与物之间自如流动。区块链技术可以为物联网带来 三个方面的优势：
●提升物联网身份认证能力；
●提升物联网设备安全防护能力；
●提升物联网数据管理能力。
4)区块链融合分布式数字身份
可信数字身份是在真实身份核验的基础上，经加密及脱敏处理，由权威机构签发，用于网络空间中证明网络用户的电子文件，与居民法定证件信息具有一一对应关系，实现了端到端的 全流程可信认证，符合网络身份的三级认证体系。
在传统的PKI系统中，数字证书是认证的核心，它由相对权威的CA 机构签发，这种中心结构可能存在性能问题，涉及证书的所有操作任务繁重，成为性能短板拖累效率，且一旦上级 CA 机构被攻破，则与之相关联的下级CA 也会受到牵连。分布式数字身份用分布式基础设施改 变了应用厂商控制数字身份的模式，使得用户可以控制和管理数字身份。分布式数字身份通过 将数据所有权归还用户，从根本上解决隐私问题，提升了身份的安全性和可移植性。
要使身份具有真正的自我主权，这种基础设施必然需要驻留在分散信任的环境中。区块链技术的出现让自我主权身份 (Self-Sovereign Identity,SSI)的实现找到了突破口，作为分 布式体系中的代表性技术，区块链可以为数字身份提供基础设施，有望成为分布式数字身份 的技术基础。区块链技术用哈希链的数据结构改变了电子数据易被篡改的属性，用“区块+ 共识算法”解决分布式系统的数据一致性问题，拜占庭容错能力保证跨实体运行的系统不受少数节点恶意行为的影响，从而解决业务层面的信任难题，有望在服务商之间搭建互联互通 的信任协议。
1.3.6 人工智能
1.人工智能的定义
人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能、感知 环境，获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。人工智能系统在理 想情况下应具有一定的自适应特性和学习能力，即具有一定的随环境、数据或任务变化而自适 应调节参数或更新优化模型的能力。根据人工智能是否能真正实现推理、思考和解决问题，可以将人工智能分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能指不能真正实现推理和解决问题的智能机器，这些机器表面看像是智能的，但 是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。强人工智能是指真正能思维的智能机器，并且该智 能机器是有知觉的和有自我意识的，这类机器可分为类人(机器的思考和推理类似人的思维) 与非类人(机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式)两大 类。迄今为止的人工智能系统都还是实现特定功能的专用智能，而不是像人类智能那样能够不 断适应复杂的新环境并不断涌现出新的功能，因此都属于弱人工智能。当前的主流研究仍然集 中于弱人工智能，其中语音识别、图像处理和物体分割、机器翻译等方面取得了重大突破，甚 至可以接近或超越人类水平。
2.人工智能的特征
人工智能具有以下特征：
(1)由人类设计，为人类服务，本质为计算，基础为数据。
从根本上说，人工智能系统必须以人为本，这些系统是人类设计出的机器，按照人类设定 的程序逻辑或软件算法，通过人类发明的芯片等硬件载体来运行或工作，其本质体现为计算， 通过对数据的采集、加工、处理、分析和挖掘，形成有价值的信息流和知识模型，为人类提供 延伸人类能力的服务，实现人类期望的一些“智能行为”的模拟，在理想情况下必须体现服务 人类的特点，而不应该伤害人类，特别是不应该有目的性地做出伤害人类的行为。
(2)能感知环境，能产生反应，能与人交互，能与人互补。
人工智能系统应能借助传感器等器件产生对外界环境(包括人类)进行感知的能力，可以 像人一样通过听觉、视觉、嗅觉、触觉等接收来自环境的各种信息，对外界输入产生文字、语 音、表情、动作(控制执行机构)等必要的反应，甚至影响到环境或人类。借助按钮、键盘、 鼠标、屏幕、手势、体态、表情、力反馈、虚拟现实/增强现实等方式，人与机器间可以产生 交互与互动，使机器设备越来越“理解”人类，乃至与人类共同协作、优势互补。这样，人工 智能系统能够帮助人类做人类不擅长、不喜欢但机器能够完成的工作，而人类则全身心投入创 造性、洞察力、想象力、灵活性、多变性等情感相关性的工作。
(3)有适应特性，有学习能力，有演化迭代，有连接扩展。
人工智能系统在理想情况下应具有一定的自适应特性和学习能力，即具有一定的随环境、 数据或任务变化而自适应调节参数或更新优化模型的能力，并且能够在此基础上通过与云、端、人、物越来越广泛深入地进行数字化连接扩展，实现机器客体乃至人类主体的演化迭代，使系 统具有适应性、鲁棒性、灵活性、扩展性，应对不断变化的现实环境，从而使人工智能系统在 各行各业产生丰富的应用。
3.人工智能的关键技术领域
人工智能的关键技术领域包括机器思维、机器感知、机器行为、机器学习、计算智能、分布智能、智能系统、人工心理和人工情感。
(1)机器思维。机器思维主要模拟人类的思维功能。在人工智能中，有关的研究主要包括 推理、搜索、规划等。
(2)机器感知。机器感知作为机器获取外界信息的主要途径，是机器智能的重要组成部分，有关的研究主要包括机器视觉、模式识别和自然语言处理。
(3)机器行为。机器行为既是智能机器作用于外界环境的主要途径，也是机器智能的重要 组成部分。机器行为的研究内容较多，主要包括智能控制、智能制造等。
(4)机器学习。机器学习是机器获取知识的根本途径，同时也是机器具有智能的重要标志。 有人认为，一个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。机器学习有多种不 同的分类方法，按照对人类学习的模拟方式划分，机器学习可分为符号学习和网络学习(或联 结学习)。直接采用数学方法的机器学习方式主要有统计机器学习等。
(5)计算智能。计算智能 (Computational Intelligence,CI) 是借鉴仿生学的思想，基于人 们对生物体智能机理的认识，采用数值计算的方法模拟和实现人类的智能。计算智能的主要研 究领域包括神经计算、进化计算和模糊计算等。
(6)分布智能。分布式人工智能 (Distributed Artifcial Intelligence,DAI) 是随着计算机网 络、计算机通信和并发程序设计技术发展起来的新的人工智能研究领域。它主要研究在逻辑上 或物理上分布的智能系统之间如何相互协调各自的智能行为，实现问题的并行求解。分布式人 工智能的研究目前有两个主要方向， 一个是分布式问题求解，另一个是多代理系统。
(7)智能系统。智能系统可以泛指各种具有智能特征和功能的软硬件系统。前面所讨论的 研究内容几乎都能以智能系统的形式出现，例如智能控制系统、智能检索系统、专家系统和智 能决策支持系统等。
(8)人工心理和人工情感。在人类神经系统中，智能并不是一个孤立现象，它往往和心理 与情感联系在一起。心理学的研究结果表明，心理和情感会影响人的认知，即影响人的思维， 因此在研究人工智能的同时也应该开展对人工心理和人工情感的研究。
1.3.7 虚拟现实 (VR)和增强现实(AR)
1.VR/AR 的定义
虚拟现实是指用户完全沉浸在计算机生成的虚拟环境中，并在很大程度上隔离其物理环境 的封闭式体验。其关键要素是沉浸感、交互性、假想性，需要设计并营造出虚拟场景，使用户 与虚拟场景中的内容发生实时交互。
增强现实则强调虚拟信息与现实环境的融合，用户可以直接或间接观察真实场景，数字元 素叠加到现实世界的对象和背景上。简单地说，AR 就是对现实场景进行补充，但不完全取代 现实场景，通过虚实融合来增强用户对真实环境的理解和感受，以此来达到“增强”效果。其关键要素是现场感、增强性和相关性，即直接显示真实世界现场，对显示内容增加图像、声音、 视频等信息，并保证增加的内容和现场在位置、内容、时间等方面具有相关度。
2.VR/AR 的区别
VR 和 AR 在定义、体验、设备、图像、应用五个方面的区别如表1-3所示，具体主要表现为设备区别、技术区别和应用场景区别三个方面。
表1-3 VR与AR的区别
(1)设备区别。鉴于VR 是纯虚拟场景，VR 装备多配有位置追踪器、数据手套、动作捕捉 系统、数据头盔等，用于用户与虚拟场景的互动。而AR 是虚拟与实景的结合，所以设备一般 都配有3D 摄像头，一般而言，只要安装AR 软件，带摄像头的产品都可以进行AR 体验。
(2)技术区别。VR 的核心是绘图相关的各项技术，目前在游戏领域应用最广，最为关注的 是沉浸感，对图形处理器 (Graphics Processing Unit,GPU)性能要求较高。AR 则强调复原人 类视觉，应用计算机视觉技术对真实场景进行3D 建模再处理，重视CPU 的处理能力。另外， 两者在硬件设备和开发内容方面也具有较大的差异。
(3)应用场景区别。VR 的虚拟现实特性使其具有沉浸感和私密性，决定了其在游戏、娱乐、 教育、社交等领域具有天然优势，而AR 的增强现实特性决定了其更偏向于与现实交互，适用 于生活、工作、生产等场景。
3.VR/AR 的关键技术
1)虚拟现实建模
虚拟现实建模，即3D 对象建模，这些对象将在真实世界和虚拟世界里交互。建模是 VR 的 基础之一，包括场景展现建模、行为建模、虚实结合建模和基于物理的建模等一系列方法。
●场景展现建模方法。虚拟现实系统需要建立一个虚拟与真实融通的场景并有效地展现， 主要包括基于深度区域图像的建模方法、基于图像的建模方法、材质光照建模方法、领 域建模方法。
●行为建模方法。虚拟现实环境中活动对象(例如人、车)建模，尤其是其行为建模是 VR的关键，主要包括自主对象的主要类型方法、基于有限状态自动机的建模方法、面 向建模方法的专家系统、基于智能代理的建模方法、聚合与分解模型。
● 虚实结合建模方法。AR 需要虚实结合的场景，虚实结合建模是一大挑战，主要包括虚 实合成场景中真实环境信息的获取与表示、虚实间3D 登录和存储方法、虚实间耦合处 理方法、虚实合成方法。
●基于物理的建模方法。真实的自然环境及人物等在三维形态、运动变化、交互反馈等方 面都具备其内在的物理意义和规则。基于物理的建模方法正是基于该角度，主要包括刚 体建模方法、柔性物体建模方法、虚拟人体运动建模方法。
2)计算机图形学和计算机动画
计算机图形学和计算机动画相关的技术涉及数学、3D 建模和影像渲染等方面。数学方面指 的是坐标系统、向量和转换矩阵，用于表示可视化3D 对象动画、特征描述等。3D 建模是借助 几何描述，为实际物体对象构建特定的3D 形象。影像渲染是借助光照模型、灯光、色彩和纹理演绎3D 模型。
1.4 信息化应用
本节关注在信息化建设中普遍引入监理服务的领域，即数字政府、数字经济、智慧城市和 数字乡村等信息化应用领域。
1.4.1 数字政府
在新一代信息技术加速普及的大背景下，我国及世界主要国家纷纷推进数字政府建设。数字 政府正全方位提升政府履职效能、提高政府治理水平、完善政府治理模式。党的十八大以来，我 国高度重视数字政府建设。国家“十四五”规划和《“十四五”国家信息化规划》先后提出要提 高数字政府建设水平，将数字技术广泛应用于政府管理服务，不断提高决策科学性和服务效率。
1.数字政府的内涵
1)数字政府的理论内涵
对于数字政府的内涵界定，学术界主要有两种观点。第一种观点认为，凡是互联网技术介 入到政府治理中的治理模式都属于数字政府的形态，包括办公自动化、电子政务以及当前的数 字技术对政府组织架构、运作流程及政务内容的创新和重塑。另一种观点认为，数字政府是有 别于电子政府、网络政府的一种新型政府形态，强调新一代信息技术对政府组织架构、行政流 程、服务供给、施政理念、方式、手段、工具等的系统性、全局性变革。
2)新时代数字政府的内涵
新时代数字政府是在“立足新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局”的历史方位 下，坚持全心全意为人民服务的根本宗旨，以新一代信息技术为支撑，以应用场景为牵引，以 数据治理为关键，通过重组政府架构、再造政府流程、优化政务服务，全面提升政府在经济调 节、市场监管、社会治理、公共服务、生态环境保护等领域数字化履职能力，提升政务运行效 能和政务公开水平，促进政府治理体系和治理能力现代化，实现政府决策科学化、社会治理精 准化、公共服务高效化的新型政府运行形态。
新时代数字政府的内涵包含两个要点：
●新时代数字政府是一种全新的政府运行形态或模式，是一种创新的行政管理和服务方 式，涉及制度创新、组织创新、管理创新、业务创新、技术创新等系统性、全方位的深刻变革。
●新时代数字政府的核心目标是促进政府治理体系和治理能力现代化，实现政府决策科学 化、社会治理精准化、公共服务高效化。
2.数字政府的特征
在信息时代，信息传播和信息交换正在快速取代传统资本流动和物品交换而成为新的社会 驱动力量。凭借信息技术，人们的社会互动正取代等级结构成为社会组织形式的主导地位，数 据和信息已在整个社会层面开始分享和传播，就连“权力”和“权威”也日趋分解为各个“去 组织化”“去中心化”的网络化社会运动，普通民众通过自己的移动终端和社交工具也可以参与 社会公共问题的治理协商。数字政府作为一种新型国家治理方式，其主要特征体现在信息传播 的平等化、社会生活的全面数据化、政府服务的精准化、政府治理的智慧化四个方面。
1)信息传播的平等化
在社会生活中，信息的生产与流动不再局限于精英之间，每个具备一定信息技术能力的社 会个体都可以成为信息的生产者、传播者和消费者，这使得知识和信息资源在社会全体成员之 间自由流动，从而使得有关社会公共问题的治理走向多主体参与和多主体协商。
2)社会生活的全面数据化
由于信息采集技术的进步和信息存储成本的降低，社会生活越来越具有高频互动性，同时 人们的日常行为也越来越具有可记录性、可监测性和可预测性，人正在成为一切数据足迹的总 和，人们的一切行为都可以以数据的形式被记录、被储存和被处理。
3)政府服务的精准化
政府各部门数据日趋融通、开放和具有可计算性，使得政府服务由以前的粗放式管理日趋 转向针对具体个人、具体问题的高效、精准化治理。
4)政府治理的智慧化
传统的农业社会和工业社会的政府职能主要以统计管理为主，目标是为统治者和精英决策 层提供决策数据与信息支撑，而信息社会的政府职能则以数据融通和提供智慧服务为主，着力解决信息碎片化、应用条块化、服务割裂化等问题，确保信息数据在政府与社会、市场、公民 之间畅通，更好地提供个性化的政府服务，以信息化推进国家治理体系和治理能力现代化。
3.数字政府的发展历程
我国政府信息化的发展大致经历了三个阶段：
●第一阶段，电子政府。从1993年到2001年，以典型的“三金工程”为代表，实现了政府内部办公自动化。
●第二阶段，网络政府。从2002年到2016年，2002年国家颁发电子政务建设文件，明确提出加快建设12个重要业务系统，即“十二金工程”。经过国民经济和社会发展 “十一五”规划、“十二五”规划，从国家到省、市、县各级政府大力建设网络政府，基 础网络基本覆盖。
●第三阶段，数字政府。从2017年开始，国家“十三五”规划提出建设“两网、 一平台、四库、六系统”等国家重大政务信息化工程，政务服务标准化、网络水平显著提升，大 幅度提升智慧化政务服务水平。2017年习近平总书记提出“数字中国”概念，十九大报 告明确提出“数字政府”概念，标志着政府信息化进入了数字政府阶段。各级政府单位 网络基本成熟，政务信息化工作取得长足发展，基本实现部门办公自动化、重点业务信 息化和政府网站普及化。
4.数字政府应用场景
数字政府的建设目标是将数字化技术应用于政府管理、政务服务、公共服务、社会治理的 全流程，从而推动政府数字化、智能化运行。其核心目的是满足人民日益增长的美好生活需要。《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》(国发(2022)14号)提出要把满足人民对美好生 活的向往作为数字政府建设的出发点和落脚点，意味着数字政府建设需要时刻秉持以人民为中 心。数字政府发展至今，其核心场景可以总结为“三张网”,即政务服务“一网通办”、城市治 理“一网统管”、政府运行“一网协同”。以“三张网”为核心构筑的数字政府体系，是政府管 理和服务模式的创新，也是数字政府得以满足人民现实需求的抓手。公众号：项目管理课堂
1)政务服务“一网通办”应用场景
“一网通办”是我国政务服务的核心场景，是推进数字政府战略的重要组成部分，是助力民 众美好生活实现的有效手段。“一网通办”,即将云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术 引入到政务服务中，通过构建一体化政务服务平台，建设一体化数据资源体系，全面实现政府 公共信息资源的互连共享，建设便捷的在线政务服务，全面提升政府行政服务办事效率。
“一网通办”不仅是线上政务服务渠道的开拓，更是一场实质性的变革，通过整体化、集约化的建设，实现了线上政务服务的统筹融合，通过技术化的手段推进线上服务与线下服务融合 共通。
“一网通办”的建设，能够有效促进跨地区、跨部门的政务事项办理，达到社会公众办事便 利的目的，进一步提高人民群众对政府部门的满意度和信任感，促进人民与政府之间良好关系 的形成。
2)城市治理“一网统管”应用场景
“一网统管”是面向城市治理、城市运行的综合管理体系，是以大数据、云计算、人工智 能等新一代信息技术为支撑，将城市运行管理服务相关信息进行整合，加强对城市运行服务状 况的实时监测、动态分析、统筹协调、指挥监督。通过共享、整合、优化、拓展、提升等手段， 打造集常态运行与应急管理于一体的城市运行“一网统管综合平台”,逐步构建系统完善的城市 运行管理体系，实现线上线下协同高效地处置一件事，通过数字化呈现、智能化管理、智慧化 预防，不断提高城市治理体系和治理能力现代化。
“一网统管”是赋能市域治理现代化水平提升、实现国家治理能力和治理体系现代化的重要 手段。随着各地“一网统管”建设的逐步深化，“一网统管”也逐渐迈向标准化、智能化、人性 化、多元化、体系化。当前我国各地政府持续推进并迭代“一网统管”,未来“一网统管”体制 机制将愈发完善，城市运行效率和风险防控能力将显著增强，城市科学化、精细化、智能化治 理水平将大幅提升。
3)政府运行“一网协同”应用场景
“一网协同”面向政府运行和内部管理，是基于大数据、人工智能、生态开放等技术体系， 以赋能、共建和贴身服务的方式，为政府机关各组织部门、上下级之间、省市县之间，构建不 断完善、逐步进化的协同工作平台，从而实现政府内部业务流程优化，提升政府履职效能，改 善内部管理，促进政府职能转变，从而推进政府完成一体化、全方位的数字化变革，构建政府 整体智治的新格局。“一网协同”的核心在于“一网”,强调以统一平台和统一门户搭建整体化、 全局化、移动化、安全化的运作体系，目标则在于“协同”,强调以业务融合、开放连接为原 则，推动数据信息和业务流程在整体政府中真正有效地流转。
政务协同的概念脱胎于办公自动化，但与办公自动化有着显著差异。政务协同的目的不仅 在于内部办公数据、公文的有效流转，也不仅在于内部流程、业务的线上化变革，更在于通过 一体化的建设，将政府内部运作的各种数据、流程、结构连接起来，显著提高政府协同运行效 率，形成一种跨区域、跨部门、跨层级的协同政府运行新模式，有效助力政府达成数字化、扁 平化、 一体化的“三化”转变，促进我国打造整体政府的目标的达成。
2017年5月，国务院发布的《政务信息系统整合共享实施方案》要求按照“内外联动、点 面结合、上下协同”的思路，加快整合原有分散隔离的政务信息系统，形成一个互联互通、业 务协同、信息共享的“大系统”。2022年5月，“一网协同”的概念被写入《国务院关于加强数 字政府建设的指导意见》中。在中央政策的号召下，地方各级政府纷纷开展“一网协同”的建 设工作，从政策制定到顶层设计，从平台建设到系统整合，从业务融合到应用创新，各地政府 力图以政务协同为牵引，打破当前电子政务建设中系统林立的信息孤岛现象。
5.数字政府建设管理
为进一步促进新一代信息技术赋能数字政府建设，挖掘政务数据的经济、社会和公共服务 价值，提升数字政府治理能力和服务效率，在数字政府建设管理方面应重点理顺数据、制度、 组织、技术等数字政府组成要素之间的关系。在这四个要素的基础之上，对数字政府的规划、 建设、运营进行有效管理，重点从以下几方面发力。
(1)加强政府公共数据资源保护，具体包括以下两方面内容：
●技术方面，加强数字政府平台网络安全实时监测与风险防控，强化网络安全防护技术和 数据安全保护技术开发，强化权限认证、网络隔离、隐私计算等技术的研究及其在政务 服务供给和政务数据访问中的应用。
●制度方面，深化落实网络安全等级保护制度，加快健全数据分类分级保护等基础制度体 系，梳理政务数据共享的安全风险影响，形成数据安全风险清单，动态监测和应对数据 流动、网络传输、数据归集过程中的各种安全风险。
(2)推进数字政府数据互通融合。加强数字政府顶层设计，推进数字政府基础设施和标准 化建设，消除区域和各部门之间的数字壁垒。制定跨部门、跨层级的数据标准接口，打破数据 壁垒，整合数据资源，实现跨地区政务数据统一规范、互联互通和融合汇聚，挖掘更大的公共 服务价值。深化、细化政务数据开放共享目录，有序推动公共数据资源开发利用，推进公共数 据与社会数据融合，挖掘更大的社会价值。
(3)加快数字政府智慧应用场景开发。推进大数据、人工智能、区块链等数字技术应用， 深入拓展政务大数据在监测经济、社会运行、智能辅助政策制定、公共服务精准定制等方面的 应用场景，加强数字监管预警，重塑政府管理方式。推动跨区域数字治理服务一体化，突破时 空限制，延伸服务半径，为区域同质服务、资源共享、协同发展提供支撑，最终实现国家治理 体系和治理能力现代化目标。
1.4.2 数字经济
数字经济是继农业经济、工业经济之后产生的新的经济形态，是以数据资源为关键要素， 以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用和全要素数字化转型为重要推动力，促 进公平与效率更加统一 的新经济形态。数字经济正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变 革，成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。“十四五”时 期，我国数字经济转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段。
1.数字经济的框架与内涵
数字经济是互联网发展到成熟阶段后产生的经济形态，数字经济已经超越了信息产业范围 与互联网技术范畴，具有更加丰富的内涵。
中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书(2020年)》从生产力和生产关系 的角度提出了数字经济“四化”框架，即数字产业化、产业数字化、数字化治理和数据价值化。 “四化”的内涵如图1-9所示。
数字产业化，即数字相关的产业，是数字经济发展的先导产业，为数字经济发展提供技术、产品、服务和解决方案等；产业数字化是数字经济发展的主阵地，是融合经济；数字化治理是 运用数字化技术，实现行政体制更加优化的新型政府治理模式；价值化的数据是数字经济发展 的关键生产要素，推进数据价值化进程是发展数字经济的本质要求。
2.数字经济的基本特征
数字经济受到三大定律的支配。第一个定律是梅特卡夫定律 (Metcalfe's Law),网络的价值等于其节点数的平方。所以网络上联网的计算机越多，每台计算机的价值就越大，“增值”以 指数关系不断变大。第二个定律是摩尔定律 (Moore's Law),计算机芯片的处理能力每18个月就翻一番。第三个定律是达维多定律 (Davidow's Law),进入市场的第一代产品能够自动获得 50%的市场份额，因此任何企业在本产业中必须第一个淘汰自己的产品。实际上，达维多定律 体现的是网络经济中的“马太效应”。三大定律决定了数字经济具有数字化、网络化、智能化、商业化、共享化五个基本特征。
1)数字化
以二进制的形式来表示和处理信息，将包括文字、图片、视频、声音等在内的诸多信息转化为计算机能够读取、处理和传输的二进制代码。20世纪中叶，计算机的发明标志着数字化的 起步，这一时期主要的商业模式是芯片生产和制造、计算机生产和制造、操作系统开发、相关 软件开发等，虽然如今大部分信息都能以数字化的形式表示，但数字化的进程仍远未结束，还 有大量信息和设备游离在数字系统之外。
在共享时代，为促进数字经济发展，必须通过延伸共享经济领域，推动传统产业向数字化 转型，利用数字技能推动共享经济与数字经济的深度融合创新。鼓励共享经济深度发展，拓宽 应用领域，为其与数字经济融合提供条件。伴随着信息技术的发展，尤其是“互联网+”的发 展，共享经济模式成为创业的首要选择，从餐饮住宿、金融借贷、交通出行、医疗保健到房屋 租赁、科研实验、创意设计等，越来越多的领域与数字经济开展融合，促进共享经济和数字经 济的双向发展。
2)网络化
20世纪90年代开始，互联网的全球普及为数字经济发展构筑了重要的基础设施。通过网 络通信技术实现人与人、人与物、物与物之间的实时连接。以数字经济为驱动力，推动网络空 间开放、合作、交流、共享，让互联网更好地助力经济发展、社会进步、生活改善，支持实现 发展共同推进、安全共同维护、治理共同参与、成果共同分享。
3)智能化
2015年以来，人工智能研究在多个领域实现突破，数字经济进入以智能化为核心的发展阶段。目前，其商业模式还主要集中在单一的弱人工智能应用上，包括语音识别、自动驾驶、机器人写稿、图像识别、医疗辅助等。未来，智能化技术的发展将对数字经济发展产生质变效应，推动人类生产生活方式的新变革。利用共享时代的优势，加快传统企业的数字化转型，将是未来所有企业的核心战略。在共享时代利用个人、企业、政府甚至社会的闲置资源，依靠互联网、大数据、云计算等数字技能，推动传统企业向数字化转型发展。传统企业依靠“互联网+企业” 的模式，应用数据化思维，建立连接内外资源、协作共享的机制，通过建立数字化的协同平台，以及资源、财务、法务共享平台，实现互联互通，做到精细化管理，最终实现传统企业的智能化发展。
4)商业化
共享时代，数字资源的“共享价值”超过了“交换价值”,社会资本将会与金融资本处在同等重要的位置，合作共赢将会超越竞争，商品使用权将会超越所有权，可持续性替代消费主义，一系列的变化推动着新的商业模式出现。数字经济未来将会以大数据、云计算、互联网、人工 智能为指引，在传统商业模式基础上进行重新设计，构筑依靠数字产品横向延伸价值链和依靠 数字技术纵向衍生产业链的基本商业模式，构筑依靠数字技术驱动的跨行业、跨区域的商业 模式。
5)共享化
共享化主要表现为以下几个方面：
●共享时代要求数字资源的共享性。数字经济的一大发展方向应当是不断拓展数字信息资 源，发展关于数字技术的集成、存储、分析、交易业务，在共享时代下释放数字技术资 源的新价值。
●共享时代需要数字技术与产业融合发展，以便创造出更多的商业发展模式。数字技术与产业融合成为数字经济的重要发展方向，通过产业融合，实现产业数字化、智能化，产 业的边界逐渐模糊，最终形成产业开放化发展以及产业向价值网络的转型升级。
●共享时代要求数字经济发展具有强大的服务功能，由此才能满足并扩展共享商业模式的更多需求。融合服务业与数字技术发展的服务型数字产业是共享时代数字经济发展的重要方向，也体现出数字经济在共享时代的应用性，以数字技术为基础的数字金融、智能支付、智慧物流、智慧健康、电子商务、数字信息服务等服务型产业将在共享时代迅猛发展。
3.数字经济应用场景
数字经济应用场景主要有以下几个方面。
1)数字产业化
数字产业化应用包括但不限于电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网 和相关服务业中的5G、 集成电路、软件、人工智能、大数据、云计算、区块链等技术、产品及 服务。
2)产业数字化
产业数字化是指传统产业应用数字技术所带来的生产数量和效率提升，其新增产出是数字 经济的重要组成部分。产业数字化包括但不限于工业互联网、两化融合、智能制造、车联网、 平台经济等融合型新产业、新模式、新业态。
3)数字化治理
数字化治理是国家推进治理体系和治理能力现代化的重要组成部分，是运用数字技术，建 立健全行政管理体系，创新服务监管方式，实现行政决策、行政执行、行政组织、行政监督等 体制更加优化的新型政府治理模式。数字化治理包括数字社区、数字乡村等。
4)数据价值化
中共中央、国务院于2020年4月印发的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的 意见》是中央关于要素市场化配置的第一份文件，该文件围绕劳动力、资本、土地、科技、数 据等五大要素领域提出了改革方向，把数据作为一种生产要素单独列出，数据上升为新的生产要素，对数字经济发展起到基础性和支撑性的关键作用。2022年12月19日，《中共中央国务 院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对外发布，以解决市场主体遇到的实 际问题为导向，创新数据产权观念，淡化所有权、强调使用权，聚焦数据使用权流通，创造性 提出建立数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框 架，构建中国特色数据产权制度体系。数据价值化包括但不限于数据采集、数据标准、数据确 权、数据标注、数据定价、数据交易、数据流转、数据保护等。
4.数字经济建设管理
数字经济建设管理主要包括以下几个方面。
(1)强化组织协调。优化工作推进机制，做好重大决策、工作部署和指导督促。加强数字经济高质量发展督查，压实项目建设有关部门责任。开展数字经济项目建设实施年度监测分析、中期评估和总结评估。加强领导干部、工作人员的数字素养培养，强化舆论宣传引导，营造良 好发展环境。
(2)优化政策环境。完善数字经济法规制度，建立健全政务数据共享和开放制度，探索推进数据收益权与交易流通制度建设。出台支持数字经济项目建设发展的产业扶持政策、行动计 划、实施方案，形成一体化规划架构体系。健全数字经济创新创业政策体系，搭建创业服务对 接平台。
(3)拓展资金渠道。加强政府政策支持和资金统筹力度，建立政府引导、多元化投入的市 场金融保障体系。推广政府和社会资本合作模式，发挥产业投资基金引导作用，向数字经济领 域倾斜。建立政府部门主导应用需求、国有公司建设运营、行业企业共同参与的数字经济项目 多元投融资运营模式，形成灵活的建设运营模式。鼓励金融机构围绕本地数字经济发展的各类 融资需求，畅通融资渠道，创新融资产品。创新运用基础设施领域不动产投资信托基金盘活各 类经营性基础设施存量资产。
(4)强化责任落实。采用“项目化、清单化”管理方式，制定年度工作要点，形成分年度 推进计划和项目安排清单，确保各项工作任务落地落实。定期开展督促检查，对重大事项、重点任务、重点项目的进度、成效等实施专项督查。加大通报力度，对真抓实干、成效明显的予 以表扬激励，对存在工作不力、政策不落实等情况进行通报并按相关规定进行责任追究。
(5)加大要素保障。盘活存量土地资源，强化对现有工业/农业集中区块的分级分类管理， 在符合国土空间规划的前提下，鼓励将闲置工业/农业厂房、仓储用房、商务楼宇、沿街商铺、 农村集体用地等改造为数字经济园区，为本地数字经济发展提供必要的空间载体。完善数字基 础设施用能优惠政策，对符合条件的云计算中心、数据中心、超算中心、灾备中心等根据能耗 双控相关政策在用能指标上给予适当支持。加大对数字经济发展环境影响的分析、预测、评估， 跟踪监测数字经济重大项目可能造成的环境影响，提出预防或减轻不良影响的对策和措施。
1.4.3 智慧城市
城市作为一个复杂巨型系统，是多元主体融合及多元活动集聚的复杂综合体。城市的运行发展关联到发展、治理、社会和活动四个层面，它们相互关联、密不可分。其中，发展变化带动治理改革，治理能力提升促进发展效能提升；治理体系引领社会进步，社会演进推动治理 优化；社会关系驱动活动变化，活动繁荣赋能社会进步。城市发展离不开智慧化建设，通过信 息技术与城市治理、管理和服务等的深度融合，持续提升城市的现代化水平，从而让城市更加智慧。
1.智慧城市的定义
GB/T 37043《智慧城市术语》中指出，智慧城市是运用信息通信技术，有效整合各类城 市管理系统，实现城市各系统间信息资源共享和业务协同，推动城市管理和服务智慧化，提升 城市运行管理和公共服务水平，提高城市居民幸福感和满意度，实现可持续发展的一种创新型 城市。
2.城市数字化进程
城市化进程加快和城市化率的不断提高，推动全球经济社会发生根本性变革。我国城市数 字化经历了从数字城市、智慧城市到新型智慧城市、数字孪生城市的发展历程。
1)数字城市
“十一五”发展期间，我国将数字城市列为重点发展战略。“数字城市”是综合运用地理信 息系统、遥感、定位系统、宽带网络、多媒体及虚拟仿真等技术，对城市的基础设施及功能机 制进行信息自动采集、动态监测管理、辅助决策服务的技术系统。它具有城市地理、资源、生 态环境、人口、经济、社会等复杂系统的数字化、网络化、虚拟仿真、优化决策支持和可视化 表现等强大功能，广泛应用于电子政务、电子商务、城市智能交通、市政基础设施管理、公共 信息服务、教育管理、社会保障管理、城市环境质量监测与管理、社区管理等城市经济社会生活的方方面面。数字城市注重的是将各种实体信息构筑为虚拟平台。
数字城市是数字地球的重要组成部分，是传统城市的数字化形态。数字城市从技术和体制 两方面为实现数据共享和互操作提供了基础。数字城市的发展积累了大量的基础数据和运行数 据，也面临诸多挑战，包括城市级海量信息的采集、分析、存储、利用等处理问题，多系统融 合中的各种复杂问题，以及技术发展带来的城市发展异化问题。
2)智慧城市
目前，我国已经成为世界智慧城市建设的“主战场”。智慧城市运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市 服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进的信息技术，实现城市智 慧式管理和运行，进而为城市中的人创造更美好的生活，促进城市的和谐、可持续成长。
传统智慧城市是智慧城市建设的初级阶段，它强调的是“信息化”和“技术”,通过各类信息技术与城市管理、民生服务和产业发展等领域的融合应用，实现城市各部门的信息化建设， 例如政务部门的电子化和信息化系统建设等。然而，随着各类信息基础设施建设的不断完善， 智慧城市的理念不断走向成熟，大数据、云计算、物联网、移动互联网、人工智能等新兴的信 息与通信技术迅猛发展，仅仅关注城市各部门的信息化建设已经无法满足城市未来长远、可持 续发展的需求。传统智慧城市建设所造成的“信息烟囱”“数据孤岛”“重技术轻应用”等问题也逐渐暴露。
3)新型智慧城市
新型智慧城市是落实国家新型城镇化规划、富有中国特色、体现新型政策机制和创新发展 模式的智慧城市；是在现代信息社会条件下，针对城市经济社会发展的实际需求，以提高人民 群众的幸福感和满意度为核心，为提升城市发展方式的智慧化而开展的改革创新系统工程；新 型智慧城市的核心是以人为本，关键是建设实效。
新型智慧城市注重的是城市各类信息的共享、城市大数据的挖掘和利用，以及城市安全的 构建和保障。新型智慧城市建设的关键在于打通传统智慧城市的各类信息和数据孤岛，实现城 市各类数据的采集、共享和利用，建立统一的城市大数据运营平台，有效发挥大数据在“善政、 惠民、兴业”等方面的作用。同时，随着城市信息化和智慧化的程度越来越高，城市信息安全 问题亦越来越受到关注，新型智慧城市建设亦更加重视城市信息安全体系的构建，保障城市各 类信息和大数据安全。更为重要的是，新型智慧城市强调为“人”服务，根本上是促进人在城 市中更好地生活和发展。因此，新型智慧城市也从过去以“信息技术”为出发点，回到“人” 这一最根本的出发点和落脚点，“以人为本”将成为新型智慧城市的重要特征。
4)数字孪生城市
数字孪生城市是新一代信息技术在城市的综合集成应用，通过构建城市物理世界及网络虚 拟空间一一对应、相互映射、协同交互的复杂系统，在网络空间再造一个与之匹配、对应的孪生城市，实现城市全要素数字化和虚拟化、城市状态实时化和可视化、城市管理决策协同化和 智能化，形成物理维度上的实体世界和信息维度上的虚拟世界同生共存、虚实交融的城市发展 新格局。
数字孪生城市既可以理解为实体城市在虚拟空间的映射状态，也可以视为支撑新型智慧城 市建设的复杂综合技术体系，它支撑并推进城市规划、建设、服务，确保城市安全、有序运行。数字孪生城市将新型智慧城市建设推向了一个新的高度。
3.新型智慧城市的特征与关注点
1)新型智慧城市的特征
新型智慧城市具有开放、共建、共享、服务均等化、城市特色化的特征。
●开放、共建、共享。新型智慧城市建设首先要强调开放、共建、共享的基本原则，政府 要开放数据，开放智慧城市规划，要让公众能够了解政府的整体规划并能够发表意见，形成社会共识。政府要促进社会公共服务的整合，不仅包含政府的服务，还包含企业提 供的服务，政企合作，共创智慧城市的繁荣。
● 服务均等化。智慧城市的建设重点是提供更多的公共服务，当前的公共服务更多服务于 拥有更高信息技能的用户，对于信息技能不足的弱势群体关注不够，新型智慧城市将努 力改变这一局面，尽力消除信息鸿沟，让弱势群体能够享受更多的公共服务，支持国家 新型城镇化战略。
●城市特色化。智慧城市建设是在大城市中发展起来的，其做法并不能适应中小城市、小城镇的信息化建设，新型智慧城市建设将努力改变智慧城市同构化的思路，努力推动智 慧城市建设的特色化，建设更多的特色化小镇、特色化经济区，推动地区经济特色化、多样化发展。
2)新型智慧城市的关注点
新型智慧城市关注如下七个方面：
●信息技术的应用。以互联网、电信网和移动互联网等网络及其融合互连为基础，通过物 联网对城市运行实时感测实现数据整合，通过信息促进资源配置优化，提高效率并促进 城市发展。
●民生服务均等化。以贯穿服务人的全生命周期需求为主线，缩小数字鸿沟，促进政策制 定者关注城市发展中的公平问题，促进公共服务的均等性；整合民生领域服务内容，实 现全程、全时和全方位服务，提升公众幸福感。
●部门间信息共享和业务协同。基于网络实现城市跨部门、跨层级和跨领域的信息共享， 提升公共服务效率和质量，科学制定城市管理决策，及时预测和应对突发事件，优化业 务处理流程，实现城市运行的最佳状态。
●公众参与。注重从市民需求出发，通过公共数据开放及微博与微信等自媒体工具和方法 强化用户参与，支持多元主体参与城市治理，汇聚公众智慧，不断推动创新，实现经 济、社会和环境的可持续发展。
●产业创新。推动新一代信息技术与各行业融合创新发展，创新商业模式，促进企业与产 品转型提升，拉动信息消费，实现信息经济快速有序发展。通过区域创新系统激励政 府、企业和个人开展科技和业务创新，带动新兴产业的发展，为城市发展提供动力。
●生态宜居和可持续发展。城市发展依赖于自然资源和生态环境，应强化信息技术在城市 资源管理和节约利用及环境保护等方面的应用，提升城市获取、控制和转化资源能力， 安全和可再生地使用自然资源，促进城市的可持续发展。
●人力、教育和社会资本的作用。城市发展与人力资本和社会关系资本之间有显著关系， 智慧城市是学习型和创新型城市，拥有受教育程度较高的劳动力，城市经济增长速度较 快，社会关系资本则避免社会出现两极分化。
4.智慧城市应用场景
新型智慧城市应用系统涵盖了智慧政府、智慧民生、智慧交通、智慧产业、智慧经济等的智慧化。
1)智慧城市的信息基础设施
智慧城市的信息基础设施包括城市骨干网、无线城市、三网融合。
●城市骨干网。作为城市骨干网的宽带城域网(Metropolitan Area Network,MAN), 就是 在城市范围内，以IP 和ATM 电信技术为基础，把光纤作为传输媒介，集数据、语音、 视频服务于一体的高带宽、多功能、多业务接入的多媒体通信网络。它能够满足政府机 构、金融保险、大中小学校、公司企业等单位对高速率、高质量数据通信业务日益旺盛的需求，特别是快速发展起来的互联网用户群对宽带高速上网的需求。
●无线城市。无线城市是指市民可以通过笔记本电脑、移动终端在无线网络覆盖区室外随 时随地上网的城市。当前，我国数以百计的大中城市都提出建设或已经建设“无线城 市”。以北京为例，西单、王府井、奥运中心区、金融街、燕莎、中关村大街是北京第 一批开通无线网络的试点区域。北京市民在这些区域打开手机、平板电脑或笔记本电脑 的 Wi-Fi功能，点击 “My Beijing”无线网络登录后，便可以享受免费的无线上网功能。
●三网融合。推进电信网、广播电视网和互联网融合(简称“三网融合”),对于促进文化 产业发展，推进社会信息化，提高人民群众的生活水平，拉动国内消费需求，形成新的 经济增长点，都具有重要意义。三网融合概念涉及业务、技术、运营、终端、网络、监 管等多个层面，是一个包含多层含义的复杂概念。
2)智慧政府
智慧政府不仅利用物联网、云计算、移动互联网、人工智能、数据挖掘、知识管理等技术， 还强调以用户创新、大众创新、开放创新、共同创新为特征的创新方法论，提高政府办公、监 管、服务、决策的智能化水平，形成高效、敏捷、便民的新型政府。智慧政府是电子政务发展 的高级阶段，是提高党的执政能力的重要手段。
3)智慧民生
智慧民生是以民生内容为核心，以民政建设为基础，通过信息资源整合，优化业务流程， 改进管理方式，转变工作方法，提高工作效率，构建完备的民政信息化建设体系，使各级政府 部门更好地为人民群众提供福利、救助、救灾等社会事务，包括智慧健康服务、智慧养老服务、 智慧家居、智慧社区等。
4)智慧交通
智慧交通是在智能交通系统 (Intelligent Traffic System,ITS) 的基础上，在交通领域充分 运用物联网、云计算、互联网、人工智能、自动控制、移动互联网等技术，通过高新技术汇集 交通信息，对交通管理、交通运输、公众出行等交通领域全方位以及交通建设管理全过程进行 管控支撑，使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互连、分析、预测、控制 等能力，以充分保障交通安全，发挥交通基础设施效能，提升交通系统运行效率和管理水平， 为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。
5)智慧产业
智慧产业是指直接运用人的智慧进行研发、创造、生产、管理等活动，形成有形或无形智 慧产品以满足社会需要的产业，是教育、培训、咨询、策划、广告、设计、软件、动漫、影视、 艺术、科学、法律、会计、新闻、出版等智慧行业的集合。智慧产业的主要建设内容包括智慧 应用技术研发、智慧装备制造、光通信、移动通信、集成电路、新型显示、应用电子及云计算 产业等。
6)智慧经济
智慧经济是创新性知识在知识中占主导，创意产业成为龙头产业的知识经济形态，是完整的、真正意义上的知识经济形态。智慧经济形态由国民创新体系与国民创业体系组成，国民创 新体系与国民创业体系使创新驱动由增长方式上升为经济形态。
5.智慧城市建设管理
智慧城市建设管理主要包括以下几个方面。
(1)加强组织领导。智慧城市平台建设牵涉面广、涉及部门多、社会面情况复杂，必须强 化组织机制。可通过成立智慧城市建设工作领导小组，由市委、市政府主管领导担任主要领导， 会同发改、住建、公安、应急、工信、自然资源管理、交通管理、地方智慧建设主管单位等与 智慧城市建设相关的主要部门共同成立领导小组，健全管理制度，明确责任人、时间表、路线图，建立工作考核机制，加强工作指导和检查督促，加强统筹谋划和组织推动。
(2)加强协同配合。明确各部门职责，由领导小组主要负责总体规划，为业务系统建设提 供管理、技术支撑，统筹规划，加强技术指导和综合管理；结合智慧城市建设牵涉到的城市建 设主要企业、城市建设投资公司、主要公共基础设施建设单位等形成智慧城市建设协同单位及 单位管理机制，加强在智慧城市平台建设中所需要的基础设施、信息采集、现有信息互通共享 等方面的合作。
(3)加强建设管理及资金保障。持续高度重视信息化配套制度机制建设，为智慧城市快速 推进提供坚强保障。强化资金保障，积极争取财政资金支持，保障项目顺利实施，将建设经费 列入财政预算，把建设分步分级、重点工程纳入优先投资领域，确保规划中的重点任务顺利实 施落地；规范项目管理，理清组织管理与流程管理制度，完善项目建设组织机构，指导和规范 城市信息模型 (City Information Modeling,CIM) 建设的高效高质开展；积极指导督促，高要求、 高标准、高质量推动全市各区建设及应用。
(4)依法建设强化安全保障。根据《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安 全法》《电子政务网安全管理规范》等法律法规及相关规定，开展智慧城市平台安全防护体系建 设，建立完善项目安全保障体系，切实保障项目安全、稳定运行。
1.4.4 数字乡村
随着中国经济社会的发展和城镇化的推进，城乡融合发展所带来的问题逐渐显露，城市资 源相对集中，而农村资源相对匮乏。国务院出台“互联网+农业”和农村发展战略，目的在于 促进一、二、三产业融合发展。建设“数字乡村”的目的是进一步破解当前城乡二元结构，释 放农村发展潜力和活力，促进城乡一体化协同发展。
1.数字乡村的定义
数字乡村就是在农村普及数字化、信息化的各种发展模式。DB33/T 2350《数字化改革术 语定义》中将数字乡村定义为：按照乡村振兴产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕的总体要求，广泛应用网络化、信息化和数字化技术，着力促进乡村产业、人才、文化、 生态、组织等领域数字化转型，建成数据互联互通、服务共建共享、治理高效有力的智能化乡 村生产、生活、生态空间。
2.数字乡村的演进
2017年10月18日，在党的十九大报告中，首次提出了实施乡村振兴战略。报告指出，农 业农村农民问题是关系国计民生的根本性问题，必须始终把解决好“三农”问题作为全党工作 的重中之重，实施乡村振兴战略。2019年3月，习近平总书记在参加河南代表团审议时强调“要 把实施乡村振兴战略、做好“三农”工作放在经济社会发展全局中统筹谋划和推进”,充分彰显 了实施乡村振兴战略这一做好新时代“三农”工作总抓手的重要性和紧迫性。在推动乡村振兴 的进程中，建设数字乡村既是乡村振兴的战略方向，也是建设数字中国的重要内容。数字经济 能为经济社会发展提供强大动力，也能为我国乡村振兴战略的顺利实施注入新动能。2020年7 月，中央网信办等四部门联合印发的《2020年数字乡村发展工作要点》提出了数字乡村建设的 8个方面及22项重点任务。2021年发布的国家“十四五”规划强调要“建设智慧城市，加快推 进数字乡村建设”,为数字乡村的建设和发展指明了方向。2022年，中央网信办等十部门印发 《数字乡村发展行动计划(2022—2025年)》(简称“数字乡村行动计划”),对“十四五”时期 数字乡村发展作出部署安排。自此，我国数字乡村建设开启了巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振 兴有效衔接的新时期。
3.数字乡村应用场景
数字乡村行动计划部署了8个方面的重点行动：
(1)数字基础设施升级行动；
(2)智慧农业创新发展行动；
(3)新业态新模式发展行动；
(4)数字治理能力提升行动；
(5)乡村网络文化振兴行动；
(6)智慧绿色乡村打造行动；
(7)公共服务效能提升行动；
(8)网络帮扶拓展深化行动。
同时，数字乡村行动计划还设立了乡村基础设施数字化改造提升工程、智慧农业建设工程 等七项重点工程，作为落实上述行动的重要抓手。
从应用系统建设的角度来看，数字乡村建设涵盖的内容可以归纳为乡村信息基础设施、乡 村要素数据信息互通、乡村产业数字化、乡村治理数字化、乡村民生数字化、生态宜居数字化 六个方面。
1)乡村信息基础设施
乡村信息基础设施是数字乡村的基石，包括网络基础设施、信息服务设施及传统基础设施 数字化改造等建设内容。
●网络基础设施。要实现高速、泛在、安全的基础通信网络在乡村的深入普及，网络能力 满足乡村产业数字化、治理数字化、民生数字化等应用场景不断提升的数据传输质量 需求。
●信息服务设施。向村民提供农业生产经营、生活事务、就业劳保、知识技能培训等方面信息化服务的站点和设施，是数字乡村的触点，包括益农社、农村电商服务站、村级供 销店等。在数字乡村的建设中，信息服务设施要充分发挥线下触点作用，随着整个数字 乡村体系供给侧内容的丰富，不断更新和拓展服务功能。
●传统基础设施数字化改造。通过传感设备、物联网等数字化手段对水利、交通、电力、 农业生产和物流等传统基础设施进行改造，使之具备信息采集和智能感知能力，成为数 字乡村数据采集体系的重要来源之一。
2)乡村要素数据信息互通
建立完善的信息共通、数据共享资源体系，提升乡村数据整合能力，实现全域乡村数据开 放共享，为乡村跨部门、多业务场景集成应用提供支撑。
实现数字乡村相关数据的统一汇聚、治理、分析和应用，汇聚的数据资源包括农业农村各 级各类数据，以及其他政府部门的涉农数据资源，基于汇聚的数据资源实现数据的治理、分析 和共享调用服务。整合涉农各部门资源数据，包括永久基本农田、粮食生产功能区、重要农产 品生产保护区，为农村土地整治、高标准农田建设、农田水利建设提供数据支撑，为数字农业、 智慧农业、推进物联网试验示范和遥感技术的应用提供保障。
3)乡村产业数字化
在产业数字化方面，数字技术将渗透到农业生产、经营、管理、服务各个环节，促进农业 提质增效。
●农业生产。进一步深化物联网、人工智能技术在农业生产领域的融合应用，实现种植、 养殖数字化，现代设施农业等绿色农业实现规模化发展，智慧农田、智慧牧场、智慧渔 场等新型农业生产载体成为主流，同时实现农产品加工领域的数字化和智能化，提升农 业生产环节的效率。
●农业经营。进一步发挥“互联网+”优势，提升农村电商作为农产品出村进城和工业品 下乡重要渠道的作用，消除农产品生产侧和消费侧的信息屏障，以消费促生产；借助直 播带货等手段形成农产品营销新模式，促进农产品的标准化、品牌化和价值化。
●农业管理。用数字化手段助力农产品全生命周期追溯和农业投入品追溯管理，实现绿色 农业。
●农业服务。利用互联网、智能手机等技术手段，将政策、科技、市场等信息快速精准传 达给农民群众。
●农村产业新业态。通过互联网、大数据、人工智能等数字技术，助力农村一、二、三产 业融合发展，主要包括智慧乡村旅游、智慧认养农业等领域。
4)乡村治理数字化
在乡村治理方面，通过数字技术有效融入乡村治理过程，提升治理效率，助力推进乡村治 理能力和治理体系现代化。
●乡村党建。运用互联网、大数据技术，推动农村党务、学习、活动、监督、工作、宣传 的全面整合，实现村级党建工作的一体化、数字化、智能化，不断提升党建管理效率和 科学化水平，着力实现智慧党建。
●乡村政务。加快推动“互联网+政务”服务向农村基层延伸，实现涉农政务服务“网上 办”“马上办”“一网通办”,打通乡村政务服务“最后一公里”。
●村务管理。借助“互联网+村务”实现村务、财务网上公开，利用数字手段不断创新村 民自治形式，农民自治能力显著提高。
●乡村综治。利用数字技术构建立体感知体系，实现乡村人、房、企、事等基本元素一屏 全感知，提升基层综治的“预测、预警、预防”能力，实现平安乡村，提升农民群众的 安全感。
●乡村应急。构建乡村智慧应急体系，实现灾情有效预警、预防、应急事件快速处理、应 急资源高效调度，最大程度保障村民人身和财产安全。
5)乡村民生数字化
在乡村民生方面，着力消除城乡差距，加快推动数字化公共服务在乡村的普及，实现城乡 民生服务均等化。
●乡村教育。借助“互联网+教育”推动城市优质教育资源与乡村的对接，实现城乡教育 资源均衡配置。
●乡村医疗。借助“互联网+医疗”推动城市优质医疗资源与乡村的对接，解决医疗资源 分布不平衡、不充分的问题，提升乡村医疗资源和医疗服务普惠性和通达性。
●乡村数字素养。通过线上线下相结合的方式，提升乡村基层干部和村民的手机应用、数 字内容创建、数字安全等方面的素养，使手机成为“新农具”。
●乡村文化。通过数字化手段实现乡村文化资源的数字化，通过互联网方式进行主流思想 和文艺创作在乡村的传播，丰富村民的精神文化生活。
6)生态宜居数字化
乡村振兴，生态宜居是关键。良好的生态环境是农村最大的优势和宝贵财富。必须尊重自 然、顺应自然、保护自然，推动乡村的自然资本加快增值，实现百姓富、生态美的统一。
统筹山、水、林、田、湖、草系统治理。以自然资源数据成果为基础，通过整合国土、林业、农业、环境、气象等多源数据信息，建立针对自然资源管理的一张图管理系统，利用3S 技 术，即遥感技术 (Remote Sensing,RS)、地理信息系统 (Geography Information Systems,GIS) 和全球定位系统(Global Positioning Systems,GPS), 实现数据的可视化、 一体化管理，最终实 现山、水、林、田、湖、草等自然资源的整体保护。
利用数字化技术手段，加强农村突出环境问题综合治理，包括但不限于：利用信息技术重 组农业行业运行方式，硬技术赋能、软技术拓局；推进产地环境、水肥条件、品种质量、物资 添加、生产规模等一体化的数字化、智能解决方案；利用数字化技术加强农村环境监管能力建 设，落实县乡两级农村环境保护主体责任；大力推进绿色技术与数字技术的融合应用。
4.数字乡村建设管理
数字乡村建设管理主要包括以下几个方面。
(1)基建先行，加强乡村信息基础设施建设。信息化基础设施是数字乡村发展的基石，是弥补城乡“数字鸿沟”,加快乡村数字化转型的必要条件。要在充分考察各个乡村数字化发展水 平的实际情况下，进行有针对性的专业信息基础设施等规划建设，对已建设的乡村信息基础设施进行常态化维护。
(2)智慧赋能，打造乡村现代化经济体系。以发展农业农村数字服务业为主攻方向打造乡村现代化经济体系，是高质量数字乡村建设的基本思想，借助信息化技术对农村产业、生产环 节、经营模式进行智慧赋能，才能进一步解放数字化生产力。
(3)服务惠农，建成数字化农村公共信息服务体系。建设数字乡村的根本目的是惠农便民，要让农民成为数字乡村建设的真正受益者，为了提高广大农村居住人口的生活水平，有必要在 数字乡村建设中建成区域性数字化农村公共信息服务体系，让乡村生活更便利。
(4)精准高效，建设数字乡村现代化治理体系。在数字乡村建设中，可以借助信息化与数 字化技术补齐乡村治理的短板，探索专业化乡村治理新模式，让乡村治理更加精准高效。
(5)生态宜居，构建绿色乡村美好生活。近年来，人口流失一直是农村地区不容忽视的问 题，为了践行“让乡村留得住乡愁、让乡亲生活更美好”的理念，可将信息化技术运用到新一 轮农村人居环境改善提升行动中，打造绿色宜居的乡村环境，吸引更多的人投身乡村生活与建设中。
(6)打破信息“孤岛”,实现顶层设计下的数据互通。要真正解决各地数字乡村建设过程 中的结构性问题，为数字乡村发展营造良性的发展环境，就要在农村激发数字经济的内生动力， 用科学的顶层设计创造强有力的制度保障，打破信息孤岛，让一切有助于乡村振兴的要素不断涌流。