中国是怎样接入国际互联网的呢？

1、1994年4月20日，是中国互联网发展史上“开天辟地”的大日子。

在这一天，中国全功能接入互联网（Internet），成为国际互联网大家庭中的第77个成员。

2、互联网的骨干网络在美国，各国需要从美国联接才能使用。

（1）1986年，美国国家科学基金会（National Science Foundation，NSF）建立了大学之间互联的骨干网络NSFnet，这是互联网历史上重要的一步。

（2）在1994年，NSFNET转为商业运营。1995年随着网络开放予商业互联网中成功接入的比较重要的其他网络包括Usenet、Bitnet和多种商用X25网络。

（3）1990年代，整个网络向公众开放。1991年8月，蒂姆·伯纳斯-李（Tim Berners-Lee）在瑞士创立HTML、>

（4）在1993年，Mosaic网页浏览器版本10被放出了，在1994年晚期，公共利益在前学术和技术的互联网上稳步增长。

（5）1996年，“Internet”（互联网）一词被广泛的流传，不过是指几乎整个的万维网。

3、国内是怎样接入互联网的：

（1）1994年4月20日，NCFC通过美国Sprint公司的64K专线，实现了与国际互联网的全功能连接。

（2）至1994年底，NCFC共连接中科院、中关村地区30个研究所和北大、清华两校的各类工作站、及大中型计算机500台，PC机及终端2000台。网上每天国际传输数据量，达到300兆字节，相当于15亿汉字。

扩展资料：

1994年的中国互联网，出现了一系列的新变化：

（1）如5月15日，中国科学院高能物理研究所设立了国内第一个WEB服务器，推出中国第一套网页，内容除介绍中国高科技发展外，还有一个栏目叫"Tour in China"，开始提供包括新闻、经济、文化、商贸等图文并茂的信息。

（2）再如5月21日，在钱天白教授和德国卡尔斯鲁厄大学的协助下，中国科学院计算机网络信息中心完成了中国国家顶级域名(CN)服务器的设置，改变了中国的CN顶级域名服务器一直放在国外的历史。

（3）又如5月，国家智能计算机研究开发中心开通曙光BBS站，这是中国大陆第一个基于互联网的BBS站。

（4）年内，中国互联网的基础建设开始进入快车道。最重要的一项是“三金工程”（即金桥、金关、金卡工程）建设开始启动。6月8日，国务院办公厅向各部委、各省市发出《国务院办公厅关于“三金工程”有关问题的通知（国办发明电<1994>18号）》。

参考资料：

人民网_1994年中国互联网“开天辟地”

百度百科_国际互联网络 编辑

互联网未来发展的趋势有以下几个方向的可能：

1、全球化趋势，未来10年、50年，互联网会全球化，目前还不能做到这点；

2、去中心化，扁平化，从自媒体就能看出，可以关注自己喜欢的东西，从电商也能看出，以后商品就是直接从厂家到消费者；

3、 人工智能，目前人工智能还处在比较低级的层次，再等100年、200年，也许就是人工智能的时代了，人工智能是互联网发展的一个大趋势。

国际互联网是英文Internet的中文译名，有时也叫因特网、交互网、国际网、网际网、全球资讯网。国际互联网是全世界的计算机、计算机网络互相连接成的信息传送网络。国际互联网的连接遍及全球，并且以惊人的速度增长。据有关资料显示，现在经常使用互联网的人数达6000万，每年的增长速度达60%，预计到2000年此人数将接近3亿。由于国际互联网所具有的突出特点，它继报纸、电话、广播和电视后，人类社会又一重要的信息传播媒体，并呈现出全面取代之势。国际互联网的出现是工业化社会向信息化社会转变的重要标志 。
一、 什么是国际互联网:
1969年，美国国防部高级研究计划局出于战备的考虑建成一个试验性的， 由4台机器构成的计算机网络――ARPA网， 这就是最初互联网的雏形。 后来，由于该网络所具有的快捷、实时、多媒体交互等优势，被越来越多的商业组织所应用。商业行为的介入使ARPA网络迅速成长并发生了深刻变化。最终发展到现在我们所熟悉的国际互联网。其实对于接受互联网服务的客户（而不是利用互联网为客户服务的公司）来说，根本就没有必要探究互联网的底层技术，运行机理等因素。我们仅仅需要了解互联网有哪些优势、能为我们带来什么好处就可以了。
二、 互联网与传统媒介
传统上，企业对外界的信息发布和获取是通过电视、报刊、广播等形式。由于上述种种形式受覆盖范围、表现形式、限时播放以及昂贵制作费用等各方面因素的约束，已经逐渐失去了往日的风采。然而，国际互联网就不是传统媒体所能比拟的了，归纳其优点可包含如下几个方面：低成本、无限时、无国界、交互性、多媒体、针对性、受众可视性、实时灵活、感官性……
三、 互联网与电子商务
电子商务是在互联网技术基础上人们所从事的商务活动。 它以电子通信为手段，通过这种方式人们可以在互联网上宣传自己同时进行信息交流、信息反馈、商品交易和结算等。电子商务发展的时间并不长，但以其高效率、低支付、高收益和全球性等特点很快得到各国政府和企业的重视。至今网上全球电子交易额已达一万亿美元，电子商务是信息时代社会发展产生的一次革命，它能使信息在世界范围内进行交流，从而解除了传统经济活动中时间、空间的限制。电子商务将大大促进合作伙伴、供求双方之间的经济活动，极大的降低企业的费用，提高企业的国际竞争力，达到发展经济，搞活市场的目的。
国务院副总理吴邦国在第四届国际电子商务大会上指出：大力发展电子商务是推进国民经济信息化的重要内容。下世纪开始，经济全球化和信息网络化，成为世界发展趋势。在全球范围内，基于互联网络的电子商务正以前所未有的速度迅猛发展，不仅改变着社会传统的生产方式，并且对经济结构的调整，产生了极为深刻的影响，成为社会经济新的增长点。
他说：中国政府十分重视信息化建设，政府将充分运用市场机制，通过加强政府的宏观规划和指导，鼓励企业上网的积极性，促进中国的电子商务迅速发展。为中国企业向电子商务要效益提供良好的政策和法律环境。
四、 互联网与WTO互联网时代和WTO使中国企业面临变迁。
日益迫近的全球自由贸易体制， 迫使中国企业的管理层纷纷涌向快速解决方案，以求再新的经济环境中得以生存。中国企业长期处于中国政府的保护之下，随着无国界互联网的逐渐普及和中国加入世贸组织的日益迫近，中国企业受到了来自保护茧外的威胁。中国企业应当及早参予全球竞争，宣传自己的品牌，寻求更多的合作伙伴，巩固和发展新老客户，降低企业运营成本，以适应这种残酷的国际竞争形式。
同国外对手相比，互联网对中国企业也是一个潜在的威胁，因为中国企业对互联网和电子商务似乎还不那么习惯。

网络，数学上称为图，最早研究始于1736年欧拉的哥尼斯堡七桥问题，但是之后关于图的研究发展缓慢，直到1936年，才有了第一本关于图论研究的著作。

1960年，数学家Erdos和Renyi建立了随机图理论，为构造网络提供了一种新的方法。在这种方法中，两个节点之间是否有边连接不再是确定的事情，而是根据一个概率决定，这样生成的网络称作随机网络。随机图的思想主宰复杂网络研究长达四十年之久，然而，直到近几年，科学家们对大量的现实网络的实际数据进行计算研究后得到的许多结果，绝大多数的实际网络并不是完全随机的，既不是规则网络，也不是随机网络，而是具有与前两者皆不同的统计特征的网络。这样的一•些网络称为复杂网络，对于复杂网络的研究标志着网络研究的第三阶段的到来。

1998年，Watts及其导师Strogatz在Nature上的文章《Collective Dynamics of Small-world Networks》，刻画了现实世界中的网络所具有的大的凝聚系数和短的平均路径长度的小世界特性。随后，1999年，Barabasi及其博士生Albert在Science上的文章《Emergence of Scaling in Random Networks》提出无尺度网络模型(度分布为幂律分布)，，刻画了实际网络中普遍存在的“富者更富”的现象，从此开启了复杂网络研究的新纪元。

随着研究的深入，越来越多关于复杂网络的性质被发掘出来，其中很重要的一项研究是2002年Girvan和Newman在PNAS上的一篇文章《Community structure in social and biological networks》，指出复杂网络中普遍存在着聚类特性，每一个类称之为一个社团(community)，并提出了一个发现这些社团的算法。从此，热门对复杂网络中的社团发现问题进行了大量研究，产生了大量的算法。

许多复杂系统都可以建模成一种复杂网络进行分析，比如常见的电力网络、航空网络、交通网络、计算机网络以及社交网络等等。复杂网络不仅是一种数据的表现形式，它同样也是一种科学研究的手段。
复杂网络的定义
钱学森对于复杂网络给出了一种严格的定义：

复杂网络具有网络平均路径长度较小、聚类系数较大、节点度分度服从幂律分布等相同特性

言外之意，复杂网络就是指一种呈现高度复杂性的网络，其特点主要具体体现在如下几个方面：

小世界特性（Small world theory）又被称之为是六度空间理论或者是六度分割理论（Six degrees of separation）。小世界特性指出：社交网络中的任何一个成员和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个。

在考虑网络特征的时候，通常使用两个特征来衡量网络：

对于规则网络，任意两个点（个体）之间的特征路径长度长（通过多少个体联系在一起），但聚合系数高（你是朋友的朋友的朋友的几率高）。对于随机网络，任意两个点之间的特征路径长度短，但聚合系数低。而小世界网络，点之间特征路径长度小，接近随机网络，而聚合系数依旧相当高，接近规则网络。

复杂网络的小世界特性跟网络中的信息传播有着密切的联系。实际的社会、生态、等网络都是小世界网络，在这样的系统里，信息传递速度快，并且少量改变几个连接，就可以剧烈地改变网络的性能，如对已存在的网络进行调整，如蜂窝电话网，改动很少几条线路，就可以显著提高性能。

现实世界的网络大部分都不是随机网络，少数的节点往往拥有大量的连接，而大部分节点却很少，节点的度数分布符合幂率分布，而这就被称为是网络的无标度特性（Scale-free）。将度分布符合幂律分布的复杂网络称为无标度网络。

例如，知乎中用户的fellow数的分布情况：

无标度特性反映了复杂网络具有严重的异质性，其各节点之间的连接状况（度数）具有严重的不均匀分布性：网络中少数称之为Hub点的节点拥有极其多的连接，而大多数节点只有很少量的连接。少数Hub点对无标度网络的运行起着主导的作用。从广义上说，无标度网络的无标度性是描述大量复杂系统整体上严重不均匀分布的一种内在性质。

其实复杂网络的无标度特性与网络的鲁棒性分析具有密切的关系。无标度网络中幂律分布特性的存在极大地提高了高度数节点存在的可能性，因此，无标度网络同时显现出针对随机故障的鲁棒性和针对蓄意攻击的脆弱性。这种鲁棒且脆弱性对网络容错和抗攻击能力有很大影响。

研究表明，无标度网络具有很强的容错性，但是对基于节点度值的选择性攻击而言，其抗攻击能力相当差，高度数节点的存在极大地削弱了网络的鲁棒性，一个恶意攻击者只需选择攻击网络很少的一部分高度数节点，就能使网络迅速瘫痪。

人以类聚，物以群分。复杂网络中的节点往往也呈现出集群特性。例如，社会网络中总是存在熟人圈或朋友圈，其中每个成员都认识其他成员。集群程度的意义是网络集团化的程度；这是一种网络的内聚倾向。连通集团概念反映的是一个大网络中各集聚的小网络分布和相互联系的状况。例如，它可以反映这个朋友圈与另一个朋友圈的相互关系。

下图为网络聚集现象的一种描述：

真实网络所表现出来的小世界特性、无尺度幂律分布或高聚集度等现象促使人们从理论上构造出多样的网络模型，以解释这些统计特性，探索形成这些网络的演化机制。本节介绍了几个经典网络模型的原理和构造方法，包括ER随机网络模型、BA无尺度网络模型和小世界模型。

ErdOs-Renyi随机网络模型(简称ER随机网络模型)是匈牙利数学家Erdos和Renyi提出的一种网络模型。1959年，为了描述通信和生命科学中的网络，Erdos和Renyi提出，通过在网络节点间随机地布置连接，就可以有效地模拟出这类系统。这种方法及相关定理的简明扼要，导致了图论研究的复兴，数学界也因此出现了研究随机网络的新领域。ER随机网络模型在计算机科学、统计物理、生命科学、通信工程等领域都得到了广泛应用。

ER随机网络模型是个机会均等的网络模型。在该网络模型中，给定一定数目的个体(节点)，它和其他任意一个个体(节点)之间有相互关系(连接)的概率相同，记为户。因为一个节点连接k个其他节点的概率，会随着k值的增大而呈指数递减。这样，如果定义是为每个个体所连接的其他个体的数目，可以知道连接概率p(k)服从钟形的泊松(Poisson)分布，有时随机网络也称作指数网络。

随机网络理论有一项重要预测：尽管连接是随机安置的，但由此形成的网络却是高度民主的，也就是说，绝大部分节点的连接数目会大致相同。实际上，随机网络中连接数目比平均数高许多或低许多的节点，都十分罕见。

在过去40多年里，科学家习惯于将所有复杂网络都看作是随机网络。在1998年研究描绘万维网(以网页为节点、以超级链接为边)的项目时，学者们原以为会发现一个随机网络：人们会根据自己的兴趣，来决定将网络文件链接到哪些网站，而个人兴趣是多种多样的，可选择的网页数量也极其庞大，因而最终的链接模式将呈现出相当随机的结果。

然而，事实并非如此。因为在万维网上，并非所有的节点都是平等的。在选择将网页链接到何处时，人们可以从数十亿个网站中进行选择。然而，我们中的大部分人只熟悉整个万维网的一小部分，这一小部分中往往包含那些拥有较多链接的站点，因为这样的站点更容易为人所知。只要链接到这些站点，就等于造就或加强了对它们的偏好。这种“择优连接(Preferential Attachment)”的过程，也发生在其他网络中。在Internet上，那些具有较多连接的路由器通常也拥有更大的带宽，因而新用户就更倾向于连接到这些路由器上。在美国的生物技术产业内，某些知名公司更容易吸引到同盟者，而这又进一步加强了它在未来合作中的吸引力。类似地，在论文引用网络(论文为节点，引用关系为边)中，被引用次数较多的科学文献，会吸引更多的研究者去阅读并引用它。针对这些网络的“择优连接”的新特性，学者提出了BA无尺度网络模型。

无尺度网络的发现，使人类对于复杂网络的认识进入了一个新的天地。无尺度网络的最主要特征是节点的度分布服从幂次定律。BA模型是无尺度网络(Scale-free Network)的第一个抽象模型。由于考虑了系统的成长性(Growth)和择优连接性，BA模型给我们带来了很多启发，并且可以应用于多种实际网络。但是BA模型的两个基本假定，对于解释许多现实中的现象来说过于简单，与现实的网络还有较大的距离。

有学者试图对BA模型进行扩展，即根据现实中的网络，增添某些假定，以便进一步探索复杂网络系统的规律。对BA模型的扩充可以考虑三个因素：择优选择的成本、边的重新连接、网络的初始状态。扩充的BA模型可以更好地模拟现实世界中的网络现象。

1999年，丸Barabasi和兄Albert在对互联网的研究中发现了无尺度网络，使人类对于复杂网络系统有了全新的认识。过去，人们习惯于将所有复杂网络看作是随机网络，但Barabasi和Albert发现互联网实际上是由少数高连接性的页面组织起来的，80％以上页面的链接数不到4个。只占节点总数不到万分之一的极少数节点，却有1000个以上的链接。这种网页的链接分布遵循所谓的“幂次定律”：任何一个节点拥有是条连接的概率，与1／k成正比。它不像钟形曲线那样具有一个集中度很高的峰值，而是一条连续递减的曲线。如果取双对数坐标系来描述幂次定律，得到的是一条直线。

Scale-free网络指的是节点的度分布符合幂律分布的网络，由于其缺乏一个描述问题的特征尺度而被称为无尺度网络。其后的几年中，研究者们在许多不同的领域中都发现了无尺度网络。从生态系统到人际关系，从食物链到代谢系统，处处可以看到无尺度网络。

为什么随机模型与实际不相符合呢Barabasi和Albert在深入分析了ER模型之后，发现问题在于ER模型讨论的网络是一个既定规模的，不会继续扩展的网络。正是由于现实当中的网络往往具有不断成长的特性，早进入的节点(老节点)获得连接的概率就更大。当网络扩张到一定规模以后，这些老节点很容易成为拥有大量连接的集散节点。这就是网络的“成长性”。

其次，ER模型中每个节点与其他节点连接时，建立连接的概率是相同的。也就是说，网络当中所有的节点都是平等的。这一情况与实际也不相符。例如，新成立的网站选择与其他网站链接时，自然是在人们所熟知的网站中选择一个进行链接，新的个人主页上的超文本链接更有可能指向新浪、雅虎等著名的站点。由此，那些熟知的网站将获得更多的链接，这种特性称为“择优连接”。这种现象也称为“马太效应(Matthew Effect)”或“富者更富(Rich Get Richer)”。

“成长性”和“择优连接”这两种机制解释了网络当中集散节点的存在。

BA无尺度模型的关键在于，它把实际复杂网络的无尺度特性归结为增长和优先连接这两个非常简单的机制。当然，这也不可避免地使得BA无尺度网络模型和真实网络相比存在一些明显的限制。比如，一些实际网络的局域特性对网络演化结果的影响、外界对网络节点及其连接边删除的影响等。

一般自然的或者人造的现实网络与外界之间有节点交换，节点间连接也在不断变化，网络自身具有一定的自组织能力，会对自身或者外界的变化作出相应的反应。因此，在BA模型基础上，可以把模型的动力学过程进行推广，包括对网络中已有节点或者连接的随机删除及其相应的连接补偿机制。
对每一个时间步长，考虑如下三种假设：

复杂网络研究中一个重要的发现是绝大多数大规模真实网络的平均路径长度比想象的小得多，称之为“小世界现象”，或称“六度分离(Six Degrees of Separation)”。

所谓小世界现象，是来自社会网络(Social Networks)中的基本现象，即每个人只需要很少的中间人(平均6个)就可以和全世界的人建立起联系。在这一理论中，每个人可看作是网络的一个节点，并有大量路径连接着他们，相连接的节点表示互相认识的人。

1998年，Watts和Strogatz引入了一个介于规则网络和完全随机网络之间的单参数小世界网络模型，称为WS小世界模型，该模型较好地体现了社会网络的小平均路径长度和大聚类系数两种现象。
WS小世界模型的构造方法如下：

在WS小世界模型中，p＝0对应于规则网络，p＝l则对应于完全随机网络，通过调节声的值就可以控制从规则网络到完全随机图的过渡。因此，WS小世界网络是介于规则网络和随机网络之间的一种网络。

WS小世界模型构造算法中的随机化过程有可能破坏网络的连通性。因此，Newman和Watts稍后提出了NW小世界模型。NW小世界模型的构造方法如下：

NW模型只是将WS小世界模型构造中的“随机化重连”改为“随机化加边”。

NW模型不同于WS模型之处在于它不切断规则网络中的原始边，而是以概率p重新连接一对节点。这样构造出来的网络同时具有大的聚类数和小的平均距离。NW模型的优点在于其简化了理论分析，因为WS模型可能存在孤立节点，但NW模型不会。当户足够小和N足够大时，NW小世界模型本质上就等同于WS小世界模型。

小世界网络模型反映了实际网络所具有的一些特性，例如朋友关系网，大部分人的朋友都是和他们住在同一个地方，其地理位置不是很远，或只在同一单位工作或学习的同事和同学。另一方面，也有些人住得较远的，甚至是远在异国他乡的朋友，这种情形好比WS小世界模型中通过重新连线或在NW小世界模型中通过加入连线产生的远程连接。

小世界网络模型的主要特征之一是节点之间的平均距离随远程连接的个数而指数下降。对于规则网络，平均距离L可估计为L正比于N；而对于小世界网络模型，L正比于ln(N)／1n(K)。例如，对于一个千万人口的城市，人与人的平均接触距离是6左右，这使得生活人群之间的距离大大缩短。该模型由一个规则的环组成，通常是一个一维的几乎具有周期性边界条件的环(即环中每个节点几乎都连接到一固定数目的邻近节点)和少量的随机选取节点连接成的“捷径” (重新连接现存的边)。小世界网络同时具有“高网络聚集度”和“低平均路径”的特性。

从小世界网络模型中可以看到，只要改变很少的几个连接，就可以剧烈的改变网络的性能。这样的性质也可以应用其他网络，尤其是对已有网络的调整方面。例如，蜂窝电话网，改动很少几条线路(低成本、低工作量)的连接，就可以显著提高性能。也可以应用到互联网的主干路由器上，以改变流量和提高传输速度。同样的思路也可以应用到电子邮件的快速传递、特定Web站点的定位等。

如果学习复杂网络，目前认为最好的视频教程：
社交计算与社会网络分析Network Analysis

1） 复杂网络中聚类算法总结
2） Network Analysis复杂网络分析总结
3） 复杂网络和社会网络

当然不能。第一方面，美国国内的10个DNS服务器虽然对于13各DNS服务器来说所占的比例很大，但是脱离在美国的10台DNS后，另外的3台DNS服务器也是可以工作的，这三台也同样可以将世界各国网络连接起来，并不可以切断任意国家的互联网。

第二方面，DNS是将各个IP地址解析成名字然后在世界网络连接。如果美国可以切断所有的DNS，这只会让各国的网络系统成为独立的部分，使世界各国不能相互联系，并不会影响各国内部的互联网运行连接。虽然美国境内有10台DNS，也完全不会影响到各国内部的互联网。

第三方面，虽然美国有大部分的DNS服务器，可以说是对DNS这个行业垄断了。但是每个国家都不会完全依赖于美国的DNS，不会将自己国家的一个十分重要的部分交给一个狡猾的国家，每个国家都会自主研发自己的互联网连接系统，保护自己国家的机密和互联网安全。

第四方面，互联网时代是各个国家的经济发展都变得迅速，互联网加强了国际间的合作，使世界各国的经济紧密联系。如果互联网被切断，世界经济就会遭受重创，美国也不会例外，他们没有办法承受和承担这个后果，所以于美国于世界各国，他都不会切断DNS服务器。

第五方面，美国内的10台DNS服务器虽然说是处于美国，听上去像是被美国 *** 控的，但是事实上这个项目并没有被美国掌控。而是美国签订了协议让国际上的机构进行管理，这个庞大重要的项目早就不属于美国掌控了。因此，美国根本不能够切断任意国家的互联网。

互联网行业主要上市公司：阿里巴巴(09988HK);腾讯(00700HK);百度(09888HK);京东(09618HK);网易(09999HK);三六零(601360SH)等等

本文核心数据：全球互联网用户数;全球互联网渗透率;全球互联网人均单日使用时长

互联网行业正处于智能物联阶段

根据《全球互联网50年：发展阶段与演进逻辑》的分类方法，以年代划分，将互联网的发展历程分为七个阶段，分别为基础技术阶段、基础协议阶段、基础应用阶段、Web10阶段、Web20阶段、移动互联阶段以及智能物联阶段，网民普及率迅速提升。

目前，全球互联网行业处于智能物联阶段，以5G为通信基础，以AI为代表性应用，全球网民普及率在50%以上，极大改变了社会发展。

全球互联网用户数近54亿人

21世纪以来，全球互联网行业高速发展。根据世界银行和IWS公布的数据，2009-2022年，全球互联网行业用户数量逐年上升。2021年，全球互联网行业用户总数达5169亿人，同比增长1124%。截至2022年6月30日，全球互联网行业用户数达5386亿人。

注1：2009-2019年数据来源于世界银行，2020-2022年数据来源于IWS;

注2：2022年数据统计时间节点为2022年6月30日。

全球互联网技术的快速发展与应用普及带来互联网渗透率的持续提升。根据世界银行和IWS公布的数据，2009-2022年全球互联网行业渗透率连年攀升。截至2022年6月30日，全球互联网行业渗透率已升至679%。

注1：2009-2019年数据来源于世界银行，2020-2022年数据来源于IWS;

注2：2022年数据统计时间节点为2022年6月30日。

互联网使用依赖增强

根据Data
Reportal公布的数据，2013-2021年，全球互联网使用时长总体呈上升趋势。2021年，全球互联网人均单日使用时长为6小时58分钟，较2020年增加4分钟，同比上升097%。

全球互联网行业快速发展

在科技进步的推动下，全球互联网行业实现快速发展，数字经济蓬勃发展，网络基础设施全面覆盖。2021年，全球数字经济规模达381万亿美元，工业互联网和云计算规模分别达3234亿美元和3307亿美元，电子商务网络零售额达49万亿美元，5G基站规模达261941亿美元，移动游戏规模达932亿美元。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国互联网行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

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