1. 互聯網與物聯網
·互聯網上半場toC向下半場toB遷移
隨着各大互聯網公司互聯網生態的興起，整個toC互聯網生態進入互聯網公司寡頭壟斷甚至在部分領域完全壟斷的時代，隨之而來的是toC市場跑馬圈地時代已經結束，中小型互聯網企業已經很難通過簡單的投資和創業獲得市場份額和做大做強，整個互聯網生態進入下半場。
下半場是龐大的toB時代，互聯網企業、電信運營商、軟件類企業紛紛殺入toB主戰場，未來5年，toB預計將產生20萬億元的大市場，集中在企業雲計算、工業數字化、工業設計、工業互聯網、智能製造、虛擬專網、數字孿生工廠、工業機器人等諸多領域。
·工業互聯網：消費互聯網與工業互聯網逐步對接
消費互聯網推動移動互聯網時代大發展，消費需求是剛性需求，帶動力最強，線下消費活動與線上消費活動互動。2019年線上消費占社會商品零售額的比例已經超過53%，雖然增長趨勢放緩，但是線上消費具備無可比擬的價格優勢、效率優勢，可以放緩甚至在局部拉平CPI漲幅，延緩通貨膨脹帶來的社會壓力。2020年新冠肺炎疫情期間線上消費意願達到了70%以上，但是，我們也應看到線上經濟與工業製造業能力提升之間還有一個瓶頸——消費互聯網與工業互聯網之間的鴻溝。未來5年，工業互聯網的重點是逐步填平這個鴻溝，工業互聯網平台不能僅盯着toB，其最根本的活力源泉來自於消費互聯網。
·車聯網：汽車與道路的數字化是車聯網的前提
雖然已經有20年左右的發展歷程，但是車聯網依然處於萌芽期，最根本原因是公路交通、車輛製造等有較高的安全標準特點。當前的車聯網、智能網聯汽車或無人駕駛各種技術體系最本質的還是汽車與道路的數字化、車路協同聯網、數字孿生交通這條線，而汽車與道路的數字化是前提和基礎，跳過這一步談無人駕駛則是空中樓閣，失去安全性這一前提將抹殺大量的創新。
未來5年，只有從汽車設計與製造、道路設計與基礎設施、交通管控這個源頭去考慮數字化，並與車聯網技術並駕齊驅才能加快車聯網的發展，而我國推廣電動汽車的政策恰恰是汽車數字化的契機和時間窗口。道路的數字化需要民營物聯網企業唱主角，並結合交通管理部門的統一布局。
·移動互聯網：二線移動互聯網應用APP進入「合縱連橫」時代
按照互聯網企業的規模，移動互聯網應用APP可以分為一線、二線、三線、四線互聯網應用。互聯網巨頭大發展的背後是眾多有核心技術的二線移動互聯網應用APP處在生死邊緣，而三線、四線互聯網應用已經倒下去數以萬計。未來5年，這些二線的APP如果想活下來就必須合縱連橫進行整合，長板對接，避免重複建設、惡性競爭。只有這樣，才能讓互聯網生態呈現金字塔形狀，而不是互聯網巨頭一家獨大、資本無序擴張。移動互聯網產業要想可持續發展最根本的落腳點是形成以技術為核心的產業鏈良性競爭。
2. 雲計算
·雲網融合：電信運營商開展政企行業的敲門磚
在toC領域，互聯網公司抓住了移動互聯網的巨大商機和社區需求，形成了壟斷型的互聯網生態，而電信運營商錯失了重要的轉型時間窗口；而在toB及toG領域，雲網融合為電信運營商提供了重要的切入點。中國電信認為雲網融合包含4層涵義——網是基礎，云為核心，網隨雲動，雲網一體；中國移動面向toB市場重構了雲網架構，持續打造雲網邊行業專網，結合N+31+X移動雲布局提出了「一朵雲、一張網、一體化服務」的雲網一體化策略；中國聯通推出了包括雲聯網、雲組網、雲專線、雲寬帶、聯通雲盾、視頻智能精品網、金融精品網等在內的七大產品。
雲網融合是未來發展大趨勢，且將從IaaS/PaaS/SaaS逐步升級，市場價值也逐步提高，因此未來5年，電信運營商雲網融合將往SaaS方向發展，電信運營商基於雲網融合的政企業務未來將有較大市場空間，而且相對於互聯網公司在網絡方面具備無可比擬的優勢。
·SaaS雲服務：中國市場營銷類SaaS新巨頭將誕生
國內數字經濟的發展從模仿借鑑歐美發展歷程向自主創新轉變。以公有云為例，SaaS服務能夠給企業帶來巨大的成本節省，對標歐美，國內SaaS行業潛力巨大。國外以Salesforce為例，其市值1000多億美元，開始於銷售自動化，是SaaS行業的開創者，業務包括CRM、客服、營銷等多領域。著名的SaaS企業還有Workday（人力資源）、ServiceNow（IT服務）、Atlassian（在線開發協作平台）、Zoom（視頻會議）、hopify（商城建站系統）等，這些企業總市值已達數萬億美元。
可以預見的是，未來5年，國內也將誕生超級SaaS平台。希望可以看到BAT等巨頭之外的企業，例如電信運營商、軟件企業、雲服務企業能夠百花齊放，出現新的SaaS新巨頭。
·雲存儲服務：基於移動互聯社交的雲存儲將爆發
隨着移動互聯網社交平台的深入推進，社交軟件正逐步從toC向toB延伸，企業組織架構的社交化也改變着移動互聯網新的生態，email郵箱的使用率正在下降，很多普通的文件來往正在從郵箱向社交軟件遷移。隨之而來的是手機存儲的瓶頸問題，5年前手機存儲的主流是64G，當前是256G。未來5年，手機成本正在上升，催生移動互聯網、社交軟件與個人及企業雲存儲市場的爆發。
3. 數字孿生
·數字孿生城市將從萌芽期邁入成長期
數字孿生城市的內涵是在城市信息的建設過程中，在虛擬的數字環境中再映射出城市環境中的物理環境和管理流程活動，通過數字孿生理念和統一的平台，實現高效可持續的城市管理方式。
數字孿生城市的發展是循序漸進的，數字孿生城市概念並沒有廣泛推進，但是由於其理念是遵循物本原則，即在數字世界裡孿生一個城市，因此無論智慧城市進程發展到哪一步，數字孿生城市都是不可逾越的階段，而且演進必然遵循以下規律：從建築行業向園區規劃、城市規劃、公共安全、交通、水利、商業、旅遊等行業逐步擴展，從單體的建築向建築群、經濟開發區、園區、整個城市擴展，從平面2D圖向3D圖、3DGIS圖擴展，從建築BIM走向城市CIM，從單純的平面展示向立體、VR、全息投影顯示，從最基本的城市建設向城市安全、城市治理、城市服務、產業發展延伸，從單體智能向群體智能、城市電腦逐步演進。
·數字孿生從高端裝備製造向全行業拓展
因為工藝精確度要求最高，數字孿生源於高端裝備製造，且在這個領域應用價值最大。採用三維數字化設計技術和預裝備技術，三維設計工作站做零件設計、裝配設計，取代過去高端裝備需要成千上萬人手工畫圖工作。全三維數字化設計研製周期縮短，減少返工量，質量更高、成本更低、國際市場上的競爭力更好。數字孿生也正在從高端製造向生活消費品製造、基礎設施領域拓展。
4. 大數據
·數據立法從智慧城市向全領域拓展
數據是物權還是知識產權？筆者認為兩者都不是，因為無論是物權還是知識產權更多談及的是工業文明範疇，數據是數字經濟時代的產物，因此數據權是區別於物權和知識產權的新型產權，只有把數據產權界定清楚，數據才能按照市場規則、資本利得規律合理流動起來，從而減少信息孤島，避免陷入數字化鴻溝。
當前的數據立法還是類似政策指導意見，未來圍繞數據立法將形成以《數據法》為條線的新型法律體系，各地的大數據管理局未來將類似房產局、知識產權管理局，具有管理、註冊、監督引導市場的作用。· 從數據被侵權到數據覺醒我國有全球最龐大的互聯網消費群體，用戶的檢索、瀏覽、購買等數據被互聯網公司收集。過去用戶只能被動地被推送信息或者被轉讓給第三方。隨着人們對個人數據的關注度越來越高，數據侵權的情況正在引起消費者的強烈關注，網民開始進入數據覺醒狀態。數據覺醒也會推動國家對數據權立法。
5. 區塊鏈
·區塊鏈定位：數字世界的契約機制
在工業經濟時代，交易是通過有形的契約中的違約責任條款約定及實現的；而數字經濟時代同樣也需要信用機制，但是不同的是它是在數字環境，市場經濟的本質是信用經濟。如果不能通過安全可靠機制達成交易互信，市場交易的成本就會極高，區塊鏈則賦予數字世界新的契約機制，去中心化、分布式記賬方式讓信用機制變的扁平化、眾籌化，符合互聯網經濟平等、共享的特點。
·數字貨幣進入商用化階段
當前物理世界的金融體系也是基於工業經濟的，數字經濟時代也必然呼喚新的金融體系。央行副行長范一飛曾明確提出，中國央行數字貨幣應採用雙層運營體系，人民銀行先把數字貨幣兌換給銀行或者是其他運營機構，再由這些機構兌換給公眾。與紙幣不同的是，涉及到的每一分錢所有交易過程都是可追溯的，這就達到了物理世界所達不到的效果。進入數字貨幣時代，貪腐、網絡洗錢、互聯網金融詐騙將無處遁形，基於工業經濟傳統貨幣模式下的互聯網金融P2P將在數字貨幣時代重新煥發勃勃生機。
6. 5G技術
·5G建設從導入期進入規模發展
4G時代到來之前，移動通信技術是落後於市場需求的，人們普遍期待的網絡泛在連接，從固定互聯網到移動互聯網是看得到的市場需求，激活豐富的市場業態。而對於5G網絡來說，市場需求並沒有被充分挖掘。因此，未來5年，中國5G仍將慢慢從導入期進入規模發展期。各行業從4G向5G遷移的邊際效益不明顯，VR、工業互聯網、8K高清、雲桌面等各種應用的普及將拉動5G網絡的需求。
·5G的殺手鐧應用為車聯網
除了個人市場龐大的消費群體之外，還有一個超大型的市場就是車聯網。2020年底，全球汽車保留量已經超過15億輛，其中，中國為2.7億輛。未來車聯網的根本是在汽車生產製造過程中，提高車輛的數字化程度，使車輛在靜態和行駛中的各項數據能夠通過車聯網實現車路協同、車車協同，而不再單純依靠基於手機移動互聯網。車聯網要發展需要擺脫對手機移動互聯網和物聯網的依賴，而是把汽車數字化、道路數字化，把汽車作為一個移動的物聯網終端，讓車聯網終端成為汽車出廠的標配，從而推動車聯網的快速發展。
7. 6G技術
·6G標準將探索物網融合新時代
6G相對於5G將不僅是容量、帶寬、時延大幅度的提升，而是更緊密地與物理世界融合、與生產融合、與生活融合。
6G將是太赫茲波時代，其兼具微波通信以及光波通信的優點，即傳輸速率高、容量大、方向性強、安全性高及穿透性強等。太赫茲波在2004年由美國提出，被列為「改變未來世界的十大技術」之一。它的波長在3μm～1000μm之間，而頻率在300GHz～3THz之間，高於5G使用的最高頻率，即毫米波的300GHz。6G系統的天線將是納米天線。4G、5G移動互聯網時代，手機可以實現位置定位、讀取二維碼、NFC功能、海拔高度、運動步數等，萬物互聯（IoE）定義為將人、流程、數據和事物結合，使得網絡連接變得更加相關，更有價值，地面基站與衛星通信集成從而真正做到覆蓋全球。6G更近一步，網絡將無處不在、無時不有，物就是網，網就是物，這就是物網融合的新時代。
·6G與將與區塊鏈、雲計算結合打造數字孿生世界
6G將邁向太赫茲頻率，同時會引入基於區塊鏈的動態頻段共享技術，數字世界內部的數據與技術的共享，物理世界與數字世界的交互要通過一種可信機制來完成，而區塊鏈充當這個角色比較合適。此外，5G乃至6G網速的進一步指數級提升，終端的存儲將產生瓶頸，技術進步、生產力提升需求、生活方式需求、市場規模需求等是一個相互促進的過程，通過數字孿生建立一個規範化的數字世界，讓其更好地為人類服務。
8. 量子技術
量子信息科學是量子力學與信息科學等學科相結合而產生的新興領域，重點發展方向包括量子通信、量子測量和量子計算3個領域，分別面向保密通信、超強計算、精密探測，均突破了信息科學的經典極限。雖然，目前大部分技術還處在實驗、試點示範的階段，但未來，量子技術或將成為智能經濟時代的「新基建」。
·量子保密通信技術將進入規模商用化
各不同的個別粒子，即使相距遙遠，一個發生變化，另一個會瞬時發生相應改變，基於光纖網絡的量子保密通信技術和星地量子密鑰分發技術，因「量子霸權」遲早要來，而量子保密通信技術必然要超前於量子計算。
·量子計算將在未來5年進入持續競爭狀態
量子計算機是以雲計算的方式提供用戶使用。隨着移動通信網速的提升、手機端等終端存儲和計算的瓶頸，量子計算機將主要在數據中心為各種智能化的應用提供算力服務。如果用計算機的發展歷程來對比，量子計算機目前還處在經典計算機的電子管時代，僅完成了原型機和退火機，量子計算相對馮諾依曼架構是質的飛躍，還需要很長時間才會商用化。
從這個角度來看，當前的數據中心建設模式還將持續，但是未來的計算將從大型、超大型數據中心向邊緣計算回歸。類似人工智能的發展還將經歷專用人工智能、通用人工智能、自主創新人工智能3個階段一樣，量子計算也將經歷專用量子計算（又稱退火量子計算）、通用量子計算、超級量子計算3個階段，未來5年通用量子計算將進入萌芽期。
9. 人工智能
·開始出現通用人工智能的萌芽
就像從工業經濟邁入數字經濟一樣，數字經濟之後的階段是智能經濟。如同工業經濟時代已經有了數字經濟的萌芽，數字經濟時代已經有了專用人工智能技術，比如人臉識別、圖像識別、智能語音識別、L4級的無人駕駛等，而將這些專用人工智能3個及以上融合在一起就是通用人工智能。未來5年，在一些技術成熟領域將出現通用人工智能的萌芽。
·人工智能將遭遇算法瓶頸
在深度學習領域，人工智能未來5年將遭遇瓶頸期。機器學習、深度學習和神經網絡，用數學上集合里的概念去理解這三者之間的聯繫，他們之間依次是包含的關係，即機器學習包含深度學習，深度學習包含神經網絡。其中，四層以上的神經網絡就可以稱之為深度學習，而深度學習是一種典型的機器學習。這個體系在過去4年和未來5年都將持續遭遇瓶頸，說明在數字經濟發展不夠充分基礎上的智能經濟還僅只能稱之為「萌芽期」。
總之，技術的發展動力來源於打破經濟瓶頸，技術的發展進一步推動經濟發展，如此循環往復，分析其關鍵本質對於認知數字經濟，把握歷史機遇期非常重要。-[文源:紹興改革與政策研究*責任編輯:楊晴祺/來源:紹興改革與政策研究]
*ChatGPT來襲，美大學開始改變教學方式：如何讓學生沒法抄*
1月17日消息，隨着聊天機器人ChatGPT等生成式人工智能技術的興起，不少美國大學開始調整課程內容、改變教學方式等預防措施。
上個月，北密歇根大學哲學教授安東尼·奧曼(Antony Aumann)在為自己教授的課程批改論文時，讀到了他所謂「全班最好的論文」。這篇論文段落分明、舉例恰當、論點嚴謹。
奧曼質問他的學生，這篇文章是不是他自己寫的。這名學生承認自己使用了ChatGPT。這種聊天機器人可以用自動生成的簡單句子傳遞信息、解釋概念並產生觀點，在這種情況下，可以說是ChatGPT寫了這篇論文。
這一發現讓奧曼感到震驚，他決定在本學期的課程中改變論文寫作方式。他計劃要求學生在課堂上使用訪問受限的瀏覽器和電腦寫初稿。學生還必須在後來的草稿中就每一次內容修改作出解釋。奧曼海還可能會在接下來的幾個學期里不再讓學生寫論文，並計劃通過學生評估聊天機器人的答案這種方式，把ChatGPT融入到課程當中。
「課堂上發生的事情將不再是，『這裡有一些問題，讓我們談談，』」奧曼說，而是「諸如『這個機器人會在想什麼?』」
像奧曼這樣的美國大學教授、系主任以及行政管理人員都開始對課堂教學進行全面改革，目的就是應對ChatGPT，可能會引發教學方式的巨大轉變。一些教授正在徹底重新設計他們教授的課程，引入更多口試、小組討論作業和手寫內容評估，以取代論文。
這些舉措是實時應對生成式人工智能帶來的新技術浪潮。人工智能實驗室OpenAI於去年11月份發布ChatGPT，走到了這一技術浪潮的最前沿。ChatGPT會根據簡短提示自動生成邏輯清晰的文本，很多人用它來寫情書、詩歌、同人小說，甚至於完成作業。
這已經影響到美國不少初高中的教學，教師和管理人員需要分辨學生是否在使用聊天機器人做作業。為了防止作弊，紐約市和西雅圖的一些公立學校已經禁止在校園網以及接入設備上使用ChatGPT，不過學生很容易找到訪問ChatGPT的變通方法。
但在美國高等教育領域，學院和大學一直不願禁止人工智能工具，因為管理人員懷疑此舉是否有效，而且也不想侵犯學術自由。這就意味着美國大學校園的教學方式正在發生改變。
佛羅里達大學教務長喬·格洛弗(Joe Glover)說，「我們制定的總體政策該明確支持教師管理課程的權威」，而不是針對具體的作弊方式。他說，「這也不會是我們必須應對的最後一項創新。」
格洛弗等人的出發點在於，生成式人工智能還處於早期階段。OpenAI預計將很快發布另一個人工智能工具GPT-4，在生成文本方面要比ChatGPT更好。谷歌已經開發出自己的聊天機器人LaMDA，微軟正在討論向OpenAI繼續投資100億美元。諸如Stability AI和Character等硅谷初創企業也在研究生成式人工智能工具。
OpenAI一位發言人表示，實驗室已經意識到開發的程序可能被用來誤導公眾，正在開發技術來幫助人們識別哪些內容是ChatGPT自動生成的文本。
在許多大學裡，ChatGPT現在已經躍升到教學議程的首位。管理人員正在就如何應對ChatGPT建立工作組、主持全校範圍內的討論，其中大部分指導內容是如何適應生成式人工智能技術。
在華盛頓特區的喬治·華盛頓大學、新澤西州新不倫瑞克的羅格斯大學和北卡羅來納州布恩的阿巴拉契亞州立大學，教授們正在逐步取消課後的開卷作業，這種主要的學業課程評估方法現在似乎很容易受到聊天機器人的影響。相反，他們開始更多選擇課堂作業、手寫論文、小組作業和口試。
像「寫五頁關於這個或那個內容」等簡單要求已經消失。相反，一些教授精心設計出一些他們認為對聊天機器人來說過於聰明的問題，並要求學生寫下他們對自己生活或者時事內容的理解。
佛羅里達大學英語系主任席德·多布林(Sid Dobrin)說，學生們「之所以抄襲，是因為作業可以抄襲。」
德克薩斯大學奧斯汀分校的人文學科主任弗雷德里克·路易斯·阿爾達馬（Frederick Luis Aldama）則透露，他自己計劃教授ChatGPT中可能沒有多少有效信息的小眾內容，比如說莎士比亞早期寫的十四行詩，而不是《仲夏夜之夢》。
他說，聊天機器人可能會促使「那些傾向於原始權威文本的人走出自己的舒適區，去接觸那些不上網的東西」。
為了防止抄襲，阿爾達馬和其他教授說，他們計劃就確定教學期望和評分方式制定更嚴格的標準。現在，一篇文章只有主題、引言、支撐段落和結論是不夠的。
「我們需要提高我們的水平，」阿爾達馬說。「我們需要把通常認為是A級論文的想象力、創造力和創新分析能力滲透到B級論文中。」
各所大學還致力於讓學生深入了解新的人工智能工具。紐約布法羅大學和南卡羅來納州格林維爾的弗曼大學均表示，他們計劃在向大學新生講授的學術誠信等必修課程中嵌入有關人工智能工具的討論內容。
「我們必須為此添加一個場景，這樣學生就可以看到具體例子，」布法羅大學學術誠信辦公室主任凱利·阿胡納(Kelly Ahuna)說。「我們希望能防範事情的發生，而不是在事情發生時去應對。」
其他大學也在試圖針對人工智能的普及劃定界限。聖路易斯的華盛頓大學和伯靈頓的佛蒙特大學正在修改學術誠信政策，以便將生成式人工智能納入論文抄襲定義。
達拉斯神學院負責招生服務和教育技術的副院長約翰·戴爾(John Dyer)說，學院榮譽守則中的語言讓人感覺「無論如何都有點過時」。他計劃修改其中對抄襲的定義，涵蓋「將生成系統編寫的文本作為自己的文本使用(例如，將提示輸入人工智能工具，並將輸出用於論文)。」
即便如此，人工智能工具的濫用很可能永遠不會結束，因此一些教授和大學表示，他們計劃使用檢測工具來根除這種行為。抄襲檢測服務公司Turnitin表示，今年將加入更多識別ChatGPT等人工智能的功能。
來自哈佛大學、耶魯大學、羅德島大學等學校的6000多名教師也簽署了使用GPTZero的協議。程序開發者、普林斯頓大學大四學生愛德華·田(Edward Tian)說，GPTZero能快速檢測人工智能生成的文本。
當然，一些大學生也看到了利用人工智能工具提高學習效果的價值。現年27歲的麗茲·沙克尼（Lizzie Shackney）是賓夕法尼亞大學法學院和設計學院的一名學生，她已經開始使用ChatGPT為撰寫論文和調試編碼問題進行頭腦風暴。
「有些學科希望你分享信息，而不希望你原地踏步，」她在描述自己學習計算機科學和統計學課程時說，「我的大腦最有用的是理解代碼的含義。」
但她也有顧慮。沙克尼說，ChatGPT有時會錯誤解釋觀點，並錯誤引用資料來源。目前賓夕法尼亞大學並沒有針對這種工具制定任何規定，沙克尼不想依賴它，以防學校後來禁用或認定使用ChatGPT是作弊。
其他學生則沒有這樣的顧慮。他們在論壇上分享說，自己已經提交了由ChatGPT編寫的論文或解答的問題，有時還幫助其他同學這樣做。TikTok有關ChatGPT話題的內容瀏覽量已經超過5.78億次，很多人都在分享用ChatGPT寫論文和解決編碼問題的視頻。
一段視頻顯示，一名學生複製了一份多項選擇題，並將其粘貼到人工智能工具中。他寫道：「我不知道你們怎麼做，但我只是讓Chat GPT幫我通過期末考試。祝你學習愉快。」-(文源:網易科技報導:辰辰/責任編輯:王鳳枝)
