第四届世界互联网大会聚焦前沿技术领域

张宏图:

感谢吴建平院士的精彩演讲，下面有请中国工程院院士邬贺铨先生做演讲，题目是《5G腾云驾物融合创新》。

2017-12-04 17:04:25

邬贺铨:

尊敬的各位专家，下午好，从第一代移动通信到第五代移动通信，第一代移动通信是FDMA。第二代移动通信是TDMA。第三代CDMA，第四代是OFDMA，做到值速率可以上100兆，总之，移动通信是十年一代，移动通信的峰值速率一直在不断地增长。（PPT图示）右边外圈是5G，红线是4G，5G速率比4G效率可以提升一百倍，效率提升3倍，移动性能提升一倍，一平方公里支持一百万个传感器上网，能效提高一百倍，流量密度提高一百倍，峰值速率提高30倍。

5G已经向我们走来，中国的规划是2020年至少5G要启动商用。从1G到4G主要是面向个人的通信，5G扩大到产业互联网和社会城市应用，有三大应用场景：一个是增强移动宽带，一个是超可靠低时延，另外支撑移动互联网和产业互联网的发展。

2017-12-04 17:04:43

邬贺铨:

怎么做到5G速率提升？通信有一个香农定理，整个移动网络的容量和用户带宽有关，和天线数有关，和基站有关，所以通过四个方面来提升，一年来，移动通信容量提升，靠物理层面技术改进提升了5倍，更多提升是靠小区分裂，即把蜂窝做得越来越少，提升了1600倍，蜂窝越来越少，一般城市的蜂窝半径也就300米左右，随着小区数的增加，整个网络容量提升了。所以5G的无线接口的技术是四大方向，在物理层，增加可以接入的频率，甚至可以拓展到毫米波，增加带宽。另外基站使用大规模天线，增加天线数。另外，小区分裂，把小区越做越小，不是你想做多少就做多少，需要强大的计算能力支撑，如果小区进一步做小，互相之间有干扰，所以选址很难，另外功率加大运营成本高，所以在5G需要使用用分层异构组网。微基站功率比较低，支持大带宽的需求应用，但实际上这种有挑战。微基站功率比较低，半径也比较小，高速移动用户在移动的时候，很快时间要跃过很多基站，切换频繁，影响体验。另外，互相靠得太近，干扰太大，要求协调能力太复杂。

未来控制面和数据面分离，所谓控制面是信令，哪怕开车在很多小基站中穿来穿去没有切换，信令不够，只是用户数据切换。另外，小区分得很多，不能靠小区独立管理，需要分群，所以未来出现无定型小区，比如图上的移动用户1，他的上下型的用户数据是走微基站，而且传统的移动通信，无论信令和用户数据都在同一个蜂窝小区，上行数据和下行数据都在同一个蜂窝小区，而5G，信令和用户数据不一样，上行和下行可能走得不一样，这样可以更好地适配能力，实现控制面和用户面分离，信令的控制是大网，用户数据是小网，上下行分离，打出去的电话、上网的数据和你接收到的数据走得不一定是一条路，哪一个地方最优化走哪一条，判断指挥协调也需要大量的计算能力，将来整个移动通信需要用云，在接入端负责几个微基站的协调，有转发云，实现各种转码，还要控制云，在整个控制面实现资源的调配。

2017-12-04 17:05:02

邬贺铨:

未来5G的出现不会这么快去掉4G、3G甚至去掉2G，包括wifi也照样存在，实际上我们面临的是异构的网络，如何在网络中恰当地利用控制体系资源需要整个网络体系优化，现在云计算有很多，我们希望利用云计算集约型的控制。现在面临的问题是，一些高速的宽带的业务都要上云，需要占用干线网的资源，而且上到云要时延，不适用于虚拟现实增强现实，远程医疗这些都要求响应地快，所以不是什么东西都上到云最好，所以IBM提出了物计算，把云计算能力下沉一些，5G的出现把这些能力进一步的下沉，英文移动边缘计算称之为霾计算，这比雾更厉害，原来基站没有计算能力，未来5G基站需要有计算能力。

比如北京晚上打电话很多，整个移动蜂窝存在潮汐效应，忙闲不均，每个蜂窝是无限的，通过集中的处理，这种方式叫吸链（音），“吸”是合作的集中的资源利用。过去移动通讯2G到3G是多层次的。在4G的时候希望简化，所以一下子上到1PC，是增强的演进的分组核心。后来发现，要把基站处理集中，分出BBU。5G需要进一步的分，远端视频模块留着，基站处理分为分布单元和集中单元，分布单元落在小基站，集中单元是属于多个小基站共享。所以移动通信的架构在不断地变化，吸引整个体系的发展。

2017-12-04 17:05:30

邬贺铨:

所以可以看到移动通信本身无限接口到整个交换机有传输系统，我们称之为回传，5G和4G有同步的时延等严格的要求。

通过多天线可以提升容量，本来移动通信本身不需要单向的传播，可以根据多径传播，通过多天线我们可以知道每个传来的时延怎么样，在基站对数据进行处理，把干扰变成有用信号。原来是多天线服务一个用户，现在5G的多天线是一根天线服务用户，5G商用试验128根，未来一个基站256根。理论上这些天线之间只有互相没有干扰的话可以实现容量成比例地增长。

2017-12-04 17:05:40

邬贺铨:

另外，5G有高速宽带业务，也有大连接的传感器的业务，只有几十K，也有要求时延很严格的业务，这些业务的需求不一样，我们网络怎么适应业务需求？用切片，物理是共同，逻辑上根据不同业务调配不同资源，满足不同业务对网络的要求，我们称之为网络软件化。比如借用华为的图，我们要增强移动宽带，有大连接，有低延时业务和其他业务，本来网上是一条路，不分业务的类型，现在分离出来，不同业务走里面不同路径，实现资源的优化和针对性地提供有质量的保证服务。

另外传统的路由器我们有节点控制功能和转发功能，根据对等路径优先查出路径，不考虑传网的优化，随着大数据的出现流量的分布是不确定性，所以希望通过软件定义网络把节点抽出来，和应用层抽出来，实现网络的集中控制，把无连接的业务按照连接来控制，有针对全局进行优化。

另外过去做网络交换机是专用的硬件专用软件，路由器是专用硬件专用软件，网关也是如此。现在底部硬件是一样的，另外只是软件有所不一样而已，这称之为软件NFV虚拟化，通过这样的方式使网络备案比较灵活，适应调配的需要。当然过去IP是来一个包发一个包，尽管一个视频可能有很多的IP包，但是这些IP包都会独立地处理，没有看成是一个视频，这样的好处比较灵活，但是坏处是时间比较大。现在新的SDN，Openflow结构改变了，后面的IP包如果属于同一流就走同一个路，具有二层、三层包括TCP层的处理能力。过去都是路由器处理IP包，一旦到路由器层面处理是毫秒级，到交换机层面是处理桢，现在处理时延可以缩小毫秒亿级，实现资源的调配。

2017-12-04 17:05:51

邬贺铨:

过去4G网络组织是以网源划分，包括接入、网关以及计费功能、移动性管理功能等等，在每个网源里面都是多种能力，移动性管理也有各种功能，网关也有各种功能，每一个网源的功能从大的方面有两个：控制面和用户面。两者集中在同一个网源，现在到了5G，改成横向划分，不按网关分，实现了控制面和用户面的分离。未来5G的功能就像APP一样，挂了很多APP，你需要调动什么功能就调配这个APP，把移动端当成手机终端一样，把所有的能力当成APP的调用，所以未来的5G网络既实现控制与传输的分离，也实现业务的灵活的调配。

现在的手机能力越来越强了，手机和PC机已经没有区别，iPad的能力超过了美国国防部1985年的超级计算机，华为最近发布了移动AI平台的麒麟970，一个平方厘米有55亿个晶体管。PC的操作系统是数千万行代码，而智能手机操作系统也有上百万的代码，苹果手机尺寸功耗时间更大的能力提升是靠软件服务，很多时候很多软件不一定装在手机上，更多是利用云端的能力丰富手机的能力，让我们为用户提供完美的体验。

2017-12-04 17:06:02

邬贺铨:

（PPT图示）以上两个图，现在到国外旅游，不知道英文用手机一拍可以翻译，配一个蓝牙钢笔，在手机上画画同步转到虚拟，在培训、医学教育发挥很大的作用。

增强现实方面，比如商店里的红裙子，是否可以换成蓝的好看？他可以给你很好的感受，这些能力也不完全是手机具备的，很多时候是靠手机上切入的传感器，以及手机连到云端，所以腾云驾物强化了终端的职能。

最后通信网络IT化与云化软件定义成为演进趋势。

第二，移动智能终端切入了多种物联网功能并通过宽带无线连接到云端。

通信的腾云驾物支撑了网络容量和个性化服务，为创新提供了空间，谢谢大家！

2017-12-04 17:06:16

张宏图:

接下来我们有请中国科学院院士、北京正负电子对撞机国家实验室主任陈和生先生做主旨演讲，他的演讲题目是大科学研究与信息化，有请陈和生院士。

2017-12-04 17:06:26

陈和生:

各位代表、各位专家，我和高兴有这个机会向大家来汇报大科学与信息化。大科学基于大科学装置的研究，大科学装置可以分为两类，一类是前沿研究领域专用装置，比如说高能物理和核物理的加速器，天文望远镜等离子体聚变装置。第二类是多学科交叉研究平台，同步辐射光源，散裂中子源，自由电子激光等等。大科学装置是国家创新体系的重要组成部分。为在科学技术前沿取得重大突破、解决经济、社会发展和国家安全中的战略性、基础性和前瞻性科技问题。为相关领域前沿研究和高技术发展提供支撑平台的大型设施。我们国家在十八大以来对大科学装置的研究支持的力度大大提高，他已经成为了综合国力的一个重要标志。

大科学装置建设规模大、投资高、建设运行周期长，广泛使用高技术。要求高水平的建设和运行维护队伍，并且聚集了庞大的研究和应用群体，高度开放和数据共享，具有广泛的国际合作。

2017-12-04 17:06:35

陈和生:

大科学装置的特点产生大数据，而且这些数据是广域的储存和处理，在过去几十年里有力的推动高性能计算，高速网络和海量存储的发展。最典型的贡献就是网页，为了大规模的国际合作而发展起来的一种新的概念，而现在应该说网页已经深刻改变了我们的社会、政治以及老百姓的生活。

我国国家的大科学数据建设从北京正负电子对撞机开始的，以及相关高技术领域的发展做出了重大的贡献，下面我会有一些具体的例子。

目前在国家发改委系统支持的大科学装置有49项，“十三五”部署了8项，另外还有一部分由其他的部委支持的大数据装置。我简单提一下高能物理，因为他是最典型的大科学。探索物质微观结构的最小单元及其相应作用的规律、宇宙起源与进化等自然规律。

2017-12-04 17:06:49

陈和生:

为什么物质有质量？标准模型不能解释，引入higgs粒子，2012年发现，2013年获得诺贝尔奖，这个发展的过程基于庞大的科学装置，下面会做进一步的介绍。庞大的数据应该说从科学数据的角度他是最庞大，他的体系结构和处理也是最成功的。

实际上粒子物理现在面临着更大的挑战，标准模型只能解释宇宙中观测到物质的4%，还有5倍的物质称之为暗物质，还有75%左右的暗能量我们更对他一无所知。实际上粒子物理正处在重大突破的历史前夜，就像100年前相对论和量子力学发展前的状况，我相信在这样一个重大突破的过程当中，大科学研究和信息科学会相互促进、相互推动，共同发展。这就是发现CERN的大型强子对撞机LHC，都是8000吨到一万吨，他对大数据提出来的严峻的挑战，因为目前的水准是每人50个PB的数据分布在全球。在线的数据率达到了每一秒钟1个PB，需要对他进行快速处理。

2017-12-04 17:07:00

陈和生:

2016年LHC的数据，他获取的数据是50PB，经过处理之后，每一个实验最后达到了58个PB。他还要进一步发展，估计到2027年要做到每一个实验的数据量达到600个PB，经过处理之后要达到900个PB。10倍以上的存储需求，60倍以上的计算需求。

中国高物理实验的大数据应该说对我们国家大数据的发展也做出了重要的贡献，北京正负电子对撞机数据处理是中国大数据发展的开端，我们积累的数据已经到了5个PB，还有其他的实验的积累还在不断增加，包括中微子实验，以及高海拔的宇宙实验以及卫星实验等等。

其他的许多领域里面也都面临着大数据的挑战，比如说生物数据里面，数据增长的速度同样远远超过摩尔定律。这里面列举出来了天文、光源、基因组、高能物理、气候对大数据提出了挑战，所以他们都是远远超过现有处理的能力。国际上有一个大型天文望远镜的合作，叫做LSST，他要获得370亿目标星数据，3万亿行点源星数据，每年是10个PB。

2017-12-04 17:07:10

陈和生:

科研的大数据来自数据密集型的大科学装置，这些数据的特点是数据的关联性强，这是有别于网络数据的，但是不同领域的数据各有特点。大科学产生大数据对IT技术提出了巨大的挑战，包括数据采集、存储、查询、分析等等。

信息化贯穿于大科学装置的建设、运行、科学产出全过程。基础条件网络、高性能计算、大数据及存储。下面我简单的做一下介绍。

高能物理作为典型的大科学，过去数十年一直有力推动信息技术的发展和创新、互联网、www、网格以及云计算分布式计算。北京正负电子对撞机对我们国家信息化应该是一个前驱，1986年我们建成了中国第一条国际计算通讯线路，并向国外发出中国第一封邮件。1988年中国在国际互联网的第一个节点。1993年建成中国第一条国际互联网专线，1994年开辟了中国之窗，让有机会宣传中国的历史、文化、旅游以及开放。2000年到现在网格计算、云计算方面做出了很重要的贡献。

2017-12-04 17:07:19

陈和生:

这张图就是当时在讨论64K的专线的时候一张构思图，大科学依赖于高速的数据网络，要求可靠、可用，并且能够有效的网络监控和分析系统，确保网络质量。要能够发现最优的网络连接，能够优化网络路径。这个地方下面两张图分别给出了在日内瓦传输的速度都是每一秒钟好几个GB。

这是LHCONE的分布图，分布在全世界，包括在北京高能所。还区别两个perfSONAR节点，部署在高能所，分别检测网络带宽和网络延时。这个就是他对高能所与日本以及与德国之间网络吞吐的实时监控。

科学计算与大科学，大科学装置的实验和研究能否成功与取决于依托的计算环境，实验采集的数据需要强大的计算系统对其进行分析处理，以便获得科学成果。用于数据分析处理的系统常叫做离线计算平台。不同的数据结构和数据处理任务采用不同的计算模式。

2017-12-04 17:07:28

陈和生:

这个是在刚才提到的研究中心的WLCG实验的数据处理的网络，他实际上有63万核，310PB的磁盘，390PB的磁带分布在42个国家和地区的167个站点，我们国家高能所有一个站点，他的欧洲和北美都是10G的带宽，名列前茅。

分布式的计算资源是实验处理的特点，高能所的对分布式的计算几年来贡献了600万CPU小时，同时我们还完成了30亿事例的产生。

数据服务与大科学，因为随着磁盘规模的增加，他的实际使用的难度和风险增加。我们基于分布式的计算的资源共享，实现了对集群、网格和云等类型的资源整合，有18个国内外的站点加入了高能所的分布式的计算系统。有效的提高了资源的利用率，用户可以不受地域的限制方便使用易购的计算资源，实现共享。

2017-12-04 17:07:37

陈和生:

另外，我们采用的云存储解决存储的可扩展性，保证了读写相互之间不受影响，从而提高了性能的可扩展性。云存储系统内部副本机制提供了更好的容错性和读取性能。如何将云存储应用到大科学项目仍存在许多需要研究的问题。

高能所开发了一个云存储的系统，Mucura，提供了传统的云存储服务，同时提供高能物理数据处理的应用的通用接口，有可能成为未来大数据存储的方案之一。

协同环节非常重要，一个是我们科学界现在有一个eduroam，有统一的认证，你到了一个国外的大学部的科研机构，甚至在很多机场，自动的就可以连接到eduroam，跟原来单位的密码认证通用，这样能够大大提高通讯的效率。

2017-12-04 17:07:45

陈和生:

另外我们有INDICO的会议管理系统，他是全世界的通用管理系统，从你这个会议的注册、报名、一直到最后的会议报告、会议日程，全部都通过这样的一个系统实现。

另外，由于高能物理是一个遍布全世界的合作，所以我们广泛的采用了视频会议，我们用的是Vidyo的系统，比如说我们高能所在东莞和北京之间有大量的会议，都需要视频来进行，因为人分布在两端。

最后是小结，大科学装置产生大数据，必须依靠信息化存储、传输分析大数据来开始开展科学活动，实现科学发现。同时大科学装置也有力的推动了信息化进行的发展。

很多大科学正在出现在重大的历史突破的前夜，特别是粒子物理和宇宙学，希望大家能够跟我们合作，帮助我们找到应付大数据挑战的方法，谢谢大家。

2017-12-04 17:07:54

张宏图:

感谢陈院士的精彩演讲，下面有请中国工程院院士华中科技大学教授李培根先生做主旨演讲《数据、互联、智能》，有请李院士。

2017-12-04 17:08:04