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本书展望计算技术给未来生活带来的改变，描绘出一幅幅计算技术创造未来美好生活的情景，向公众展示中华人民共和国成立100 周年时的新生活。本书向社会各界展示科技、对未来生活的美好憧憬，促进社会对科技活动的理解和支持。本书围绕先进计算技术与社会发展的相互关系，主线是通过回顾计算技术的发展历程，对现状展开叙述，对未来发展方向进行畅想和展望。本书的组织主要从计算技术基础、计算机系统技术、计算机网络技术和计算机应用技术等四个方面展开。根据我国计算机的发展状况，结合国家的中长期发展规划，提出立足当下，加快自主可控的计算技术体系建立和面向未来，加强计算技术前沿基础研究。
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| 內容簡介： |
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本书是2049年中国科技与社会愿景以及中国科协高端科技智库丛书之一，是由中国电子学会组织知名专家编写的。全书在概述计算技术及其发展与现状计算技术基础、软件、数据技术、互联网技术、物联网技术、图形学与虚拟现实技术、人工智能与自然语言处理技术发展的基础上，重点对未来计算技术，包括理论计算与科学、新型计算模型、新材料与新器件、计算机系统技术、计算机网络技术、计算机应用技术的发展做了展望，。同时，对计算驱动下的未来社会发展做了展望，提出了对策建议。本书对了解计算技术发展，判断计算技术产业结构变化，把握计算科技发展，洞察财富机遇都具有较高的参考价值。
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| 關於作者： |
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中国电子学会成立于1962年，现拥有个人会员10万余人，团体会员600多个，专业分会49个，专家委员会13个，工作委员会9个，编委会1个。中国电子学会总部是工业和信息化部直属事业单位，在职人员近200人。中国电子学会（含分支机构）是中国科协的重要组成部分，工作人员近5000人。26个省、自治区、直辖市设有地方学会组织。中国电子学会是5A级全国学术类社会团体。中国电子学会的49个专业分会覆盖了半导体、计算机、通信、雷达、导航、微波、广播电视、电子测量、信号处理、电磁兼容、电子元件、电子材料等电子信息科学技术的所有领域。
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| 目錄：
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总序
前言
第一篇 计算技术概述
第一章 计算技术基础
第一节 理论计算机科学
第二节 新型计算模型
第三节 新材料与新器件
第二章 计算机系统技术
第一节 系统结构
第二节 软件技术
第三节 数据技术
第三章 计算机网络技术
第一节 互联网技术
第二节 物联网技术
第四章 计算机应用技术
第一节 计算机图形学与虚拟现实技术
第二节 人工智能技术
第三节 自然语言处理技术
第二篇 计算技术发展及现状
第五章 计算技术发展回顾
第一节 理论计算机科学
第二节 新型计算模型
第三节 新材料与新器件
第四节 系统结构
第五节 软件技术
第六节 数据库技术
第七节 互联网起源与发展简述
第八节 物联网发展概况
第九节 计算机图形学与虚拟现实技术
第十节 人工智能技术
第十一节 自然语言处理技术
第六章 计算技术现状
第一节 理论计算机科学
第二节 新型计算模型
第三节 新材料与新器件
第四节 系统结构
第五节 软件技术
第六节 数据技术
第七节 互联网技术
第八节 物联网技术
第九节 计算机图形学与虚拟现实技术
第十节 人工智能技术
第十一节 自然语言处理技术
第七章 计算技术应用现状
第一节 智能交通
第二节 家庭服务
第三节 医疗健康
第四节 工业和制造业
第五节 公共安全
第六节 金融
第七节 教育
第八节 娱乐
第九节 农业
第三篇计算技术发展展望
第八章 计算技术基础
第一节 理论计算机科学
第二节 新型计算模型
第三节 新材料与新器件
第九章 计算系统技术
第一节 软件技术
第二节 系统结构
第三节 数据技术
第十章 计算机网络技术
第一节 互联网技术
第二节 物联网技术
第十一章 计算机应用技术
第一节 计算机图形学与虚拟现实技术
第二节 人工智能技术
第三节 自然语言处理技术
第四篇 计算技术驱动下的未来社会
第十二章 智能社会畅想
第十三章 工业制造
第十四章 科技和教育
第十五章 经济
第十六章 金融
参考文献
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| 內容試閱：
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第一章 计算技术基础
第一节 理论计算机科学
理论计算机科学是计算机科学的基石。理论计算机科学主要回答什么是计算什么能够计算如何实现计算及计算的开销等基本问题。具体研究内容包括算法、算法复杂性、软硬件设计的数学基础（通常称为形式化方法）、各种计算模型（如：并行计算、分布式计算、生物计算、量子计算）、信息理论、编码理论、信息安全、机器学习等。因为其他研究方向已经有专门介绍，这里主要关注算法、算法复杂性、形式化方法等。
一、算法
算法是指对解题方案的精确而完整的描述，它由一系列算法的步骤（指令或伪代码）组成。解决同一个问题可以有多种不同的算法，算法的优劣可以用运行的时间（时间复杂度）和使用的空间（空间复杂度）来衡量。算法是计算机科学领域最重要的基石之一，随着科技的不断发展，各种编程语言和开发平台、各种不同的体系架构和各式各样的应用场景层出不穷，但其底层的模型仍然是图灵机，其背后的算法和理论万变不离其宗。
随着时代的发展，新的应用总是会不断地出现，因此算法的研究也不会停歇。虽然在摩尔定律的作用下，计算机的计算能力每年都在飞快增长，但是需要处理的信息量更是呈指数级的增长。现在每人每天都会创造出大量数据（照片，视频，语音，文本等）。日益先进的记录和存储手段使我们每个人的信息量都在爆炸式的增长。互联网的信息流量和日志容量也在飞快增长。在科学研究方面，随着研究手段的进步，数据量更是达到了前所未有的程度。无论是三维图形、海量数据处理、机器学习、语音识别，都需要极大的计算量。在网络时代，越来越多的挑战需要靠卓越的算法来解决，例如搜索引擎使用的网页排名算法，社交、购物、视频网站使用的推荐算法等。在大数据时代，算法的重要性不是在日益减小，而是在日益增大。
二、计算复杂性
计算复杂性主要研究把各种计算问题按照其内在的难度和所需的计算资源排序分类，并研究不同类别之间的关系。不同的计算任务所需的计算资源数量和种类显然是不同的，例如计算两个数的乘法就比计算两个矩阵的乘法要容易，因为后者所需要的计算步骤更多。再比如笔算两个数的乘法往往要比口算同样的乘法简单很多，这是因为记录中间计算结果的存储空间也是一种十分重要的计算资源。计算复杂度指的是完成某项计算任务所需的最少的计算资源（即采用最好的算法所需要的计算资源），比如运行时间、存储空间、或者电路所需要的逻辑门的个数等。算法复杂性是一个非常年轻的学科，学术界公认的对计算复杂性理论最早的系统研究始于1965 年，距今不过经历了短短的50 年。该领域的很多重要成果是在近20年内做出的，同时还有更多的问题至今仍没有得到解决。对于一个具体的问题，确定其计算复杂度要从两个方面分别研究：一方面是其复杂度的上界，这往往通过设计一个可行的解决方案（可能是算法、协议、或者电路等）并分析该方案的复杂度来解决；另一方面复杂度的下界则是指解决问题所必须付出的计算资源，这部分往往需要通过严格的数学证明来确定。只有当上下界确定时才能完全确定一个问题的计算复杂度。
也许有人会觉得完成计算任务只需要设计实用的算法就够了，没有必要深入研究和分析计算复杂度，这就像只看见叶子和花朵，忽视植物的根茎一样。事实上计算复杂性理论对于算法设计具有非常重要的指导意义，同时计算复杂性是现代密码学的基础。第一，算法复杂性能够指导计算避免资源浪费。一个计算问题的算法复杂性的下界可以直接将注定无法成功的算法排除在外，从而让我们不需要再绞尽脑汁在去寻找更好的算法，而把精力集中在更有意义的地方。这就像热力学定律从原理上否定了永动机存在的可能性之后就几乎没人再把时间和金钱浪费在设计永动机上。第二，计算复杂性为现代密码学奠定了基础。现代密码学并不追求绝对的安全性，更多的是一种被称为计算安全性的有限度的安全性，即无法用合理的计算资源破解的密码在实践中都可以被视为是安全的。例如，复杂性理论分析保证了使用普通台式机破解现在广泛采用的128 位高级
加密标准加密算法需要上百年时间，利用超级计算机可以在几小时以内破解128位的高级加密标准加密算法。如果破解256 位高级加密标准加密算法，即使超级计算机也是不可能在可接受的时间内完成。如著名的公开密钥密码体制公钥加密算法是基于大整数分解质因数问题的困难性设计的，要想破解公开密钥密码体制加密算法就需要把一个上千位的整数分解成两个素数的乘积，以现在的硬件和算法水平是很难做到的。大整数分解问题的复杂性是没有被确定的，也就是说该问题有可能存在高效的算法，只是目前人们还没有设计出这样的算法。1994 年彼德秀尔提出了一个大整数分解问题的量子算法，如果使用量子计算机，该算法的运行时间仅需要很短的时间，这个结果直接推动了量子计算的蓬勃发展。实践证明，缺乏复杂性理论基础的加密算法往往难以经受住时间的考验。例如，数据加密标准算法现在已经被彻底淘汰，曾在电子商务中使用的安全散列
算法（SHA-1）哈希函数也在2005 年被王小云等攻破。由此可见算法复杂性研究的重要性。
三、形式化方法
形式化方法是软硬件设计的数学基础，是指使用严格的数学方法，对待开发软、硬件系统进行规约说明、开发和验证的技术。形式化方法使用逻辑演算、形式语言、自动机理论、程序语义、类型理论、代数数据类型等数学方法来解决软、硬件设计中的规约和验证问题，为软、硬件设计的可信性提供了适当的数学分析工具。可信性是指软硬件的各种功能属性和非功能属性满足应用需求、能够检测和处理运行环境的异常情况、能够抵御信息攻击，包括安全、可靠、可用、可恢复和保密等。
目前，计算机软、硬件系统日趋复杂，如何保证其可信性已经成为计算机科学面临的巨大挑战。特别是现在计算机系统已经广泛运用于许多关系国计民生的系统中，例如高速列车控制系统、武器装备系统、航天器控制系统、核反应堆控制系统、医疗设备系统等，这些系统中的任何错误都可能导致灾难性后果。使用基于数学的形式化方法被认为是保证软、硬件可信性的有效解决方案。例如，形式化方法已经成功运用于各种硬件设计，特别是芯片的设计。目前，各大硬件制造商都有一个非常强大的形式化方法研究团队，提供技术支持，譬如IBM、Intel、美国超威半导体公司（AMD）、日本电器股份有限公司（NEC）等。过去，人们曾经一度认为形式化方法在软件开发中无所作为，甚至没有希望。但是，最近10 多年，随着形式验证技术的发展，特别是在程序验证中的成功应用，人们已经看到如何使用形式化方法提高软件可信性的希望。例如，过去美国学术界对形式化方法的看法比较负面，认为在保证程序可靠性方面没有什么用处。最近几年，这些观点已经发生巨大变化，各著名研究机构都已经投入大量人力和物力从事这方面的研究。最典型的例子就是微软公司，它已经在全球各地建立多个研究中心，聘用大量从事形式化方法研究的专家从事形式验证技术研究及工具开发，从而保证其商业软件的可信性。为了保证航天器控制系统的可信性，美国国家航空航天局（NASA）拥有一支庞大的形式化方法研究团队，他们在保证美国航天器控制软件正确性方面发挥巨大作用。例如，2011 年美国发射的好奇号火星探测器，为了提高控制软件的可靠性和生成效率，广泛使用了形式化方法。
由于形式化方法在设计保证软、硬件设计的可信性方面的有效性，它已经被许多国际标准化组织列为保证许多安全攸关系统必备的技术手段。例如，国际航空软件标准DO178B、DO178C 中明确要求开发安全可靠航空软件必须使用形式化方法。又如，在软件安全等级SIL1-4 中，安全级别最高的SIL3 和SIL4 要求必须使用形式化方法，安全等级越高，要求使用形式化方法越多、越严格。SIL 安全等级已经被许多国际标准采纳，例如工业过程中的安全仪器设备功能安全标准ANSIISAS84、电子电器功能安全标准IEC EN 61508 、工业过程中的安全仪器设备标准IEC 61511、机器安全标准IEC 62061、铁路控制和保护软件安全标准EN 50128、铁路信号系统标准EN 50129、天然气探测系统标准EN 50402、汽车应用安全分
析与建模及编程标准MISRA 等。以下是形式化方法的主要研究领域。
（一） 形式语义
形式语义研究程序设计语言的严格数学含义。对程序设计语言建立形式语义，就是对该语言语法上合法的程序给出一种计值的方法，从而展示该程序所涉及的计算。形式语义刻画了程序在计算机上执行的过程，这可以通过描述程序的输入和输出的关系，也可以通过在某种计算平台上解释程序的执行。主要研究内容包括语义模型的定义、不同语义模型间的关系、不同语义方法间的关系、计算和定义语义数学结构间的关系，等等。
研究形式语义的方法大致可以划分四类：指称语义、公理语义、操作语义和代数语义。形式语义研究为形式规约、形式验证、形式分析、形式开发提供了理论基础。
（二） 形式规约
形式规约主要研究如何使用严格的数学方法描述待开发系统应该做什么，而不是如何做。根据需要，可以对待开发系统的细节描述做不同层次的抽象，从而形成不同层次的规约。一个好的形式规约必须具有简洁、无二义性、充分、完备、内部一致、可满足等特性。这种形式规约可以用于系统后续开发的各个阶段。根据形式描述，第一可以确认正在开发系统的需求是否完备和准确；第二可以严格验证待开发系统是否满足系统需求。从而在系统开发早期阶段能够发现和纠正系统设计错误，提高系统开发效率和降低成本。这种基于模型驱动的开发方法已经成为软件开发，特别是安全攸关系统开发的主流方法。根据使用数学方法的不同，形式规约大致可以分为基于历史的规约、基于状态的规约、基于迁移的规约、函数式规约和操作式规约。
（三） 形式验证与分析
形式验证与分析研究如何使用数学的方法严格证明软硬件形式规约是否满足给定性质或者已开发系统是否满足规约。目前，主要使用的形式验证技术包括模型检测、定理证明、静态分析和执行时验证。
模型检测通过搜索系统模型的状态空间来判定待验证的性质是否被满足。系统模型一般为有穷状态系统，包括可以归结为有穷状态的无穷状态系统。待验证的性质一般用时序逻辑公式表示，例如线性时序逻辑、计算树逻辑、演算等。模型检测的最大优点是完全自动，并且在性质不满足时可以自动生成反例。它的最大弱点是状态爆炸问题，因而难以处理大型系统的验证。模型检测的主要研究内容包括模态和时序逻辑、状态空间的表示和约简技术、抽象解释、高效的搜索算法、符号模拟、抽象精化等。
静态分析主要使用抽象解释技术，静态分析待证系统的性质是否满足。优点是可以处理大型软件系统，弱点是仅仅能够验证一些与程序执行相关性低的简单性质，例如除数为零、数组下标越界、浮点运算的上溢和下溢等。执行时验证是指对一些关键程序，在关键位置注释一些必须满足的性质，在程序执行时动态检测这些性质是否满足。如果不满足，立即报警并采取一些异常处理措施。这种方法在实
际应用中非常有效，但缺点是会降低程序执行效率。
（四） 形式开发
形式开发主要研究如何根据形式规约，逐步精化（具体化）高级别抽象规约（设计）到低级别抽象规约，直至可实现程序代码。在软件工程中，这也称为基于模型的转换。每次由高一级设计精化到低一级设计时，我们必须保证低级别的设计满足高级别设计的性质。特别是在保证最后一步生成的代码满足上一级设计时，必须定义代码所使用的高级程序语言的形式语义。有时，人们也将形式开发归结到形式验证中去，即所谓的通过构造保证正确性。这已经成为软件工程、特别是安全攸关系统设计的研究热点。
（五） 关键应用
关键应用是指控制系统和物理过程与网络计算深度融合的一种系统。例如，有别于将计算机嵌入物理系统控制物理工程的传统嵌入式系统是一个封闭系统，信息物理融合系统是由若干自治或者半自治的系统在网络环境下通过通信协同完成任务的开放系统。显然，传统的嵌入式系统设计方法不能对物理世界实现高效的感、执、传、控，迫切需要新的信息物理融合系统设计理论。新的理论必须将计算世界和物理世界作为一个紧密交互的整体进行认知，深度融合计算、通信与控制于一体。这涉及物理学、力学、电子、通信、计算机、机械、控制等诸多学科。信息与物理融合系统的影响将会远超20 世纪的信息技术革命，就像互联网改变了人与人交互的方式一样，它的出现将改变人与物理世界交互的方式。
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