2021年7月16日，在第四届中国（重庆）物联网创新应用大会上，E宠商城获得了"2020重庆十大互联网平台"的荣誉，沉甸甸的奖牌是对E宠商城品牌实力的认可，同时更是E宠商城12年始终坚持只售正品，始终坚持严苛品控制度，从源头到终端坚持初心的最好见证。
这次的评选活动是由重庆市大数据应用中心发展管理局发起并主办的。活动秉着对全市线上服务和品牌认真负责的态度，综合考量线上生活健康、教育、创新创业等不同的领域的大量公司综合实力之后，为了推进本土互联网知名品牌，最终根据各参选企业在电商、交易、物流、品牌等多个维度的具体情况、技术创新情况，以及在网络平台的出色表现，成功甑选出的十家极具本土品牌影响力的知名企业。
获奖单位之一的E宠商城成立于互联网购物方兴未艾的2008年，成立之初至今始终坚持深耕宠物食品行业，被定义为易宠科技旗下宠物食品消费严选平台。同时，E宠商城也是国内第一家自营物流和仓储体系的宠物行业电商平台，更是国内第一家宠物行业内建立海外分支机构，引入海外产品的跨境服务电商平台。
E宠商城专为喂养宠物的家庭提供经过严格挑选的，具有安全保障的宠物食品，同时还坚持向养宠家庭提供专业的饲养建议，12年来深得广大消费者的认同。作为深受广大消费者信赖的宠物互联网企业，E宠商城始终牢记自己"为宠物创造无限美好"的愿景，立足高标准，坚持在商品详情页面贴出商品授权报告，同时建立严苛的质检流程，自建高标准的储运仓库；建立严苛的采购流程，只跟授权品牌合作；坚持海关资质备案，主动接受高强度监控；急客户之所急，即使是进口宠物食品，在E宠商城上购买也实现了国内直发一般的到货速度。
同时，E宠商城还定期对库存商品抽检查验，从发货源头和公司运作流程上杜绝假冒伪劣商品的流通，如今已能为广大饲养宠物的家庭提供超过六万个品种的产品和服务，用户涵盖400万个拥有毛孩子的家庭，成为了国内宠物食品市场的独角兽企业，目前为止，已经拥有20000+SKU的商品数量，跟1300多个宠业品牌建立了牢固的合作关系，其中近50%是国外品牌，是全球宠物零售巨头PetSmart中国区战略合作伙伴。未来，希望在国内的电商平台能出现更多的像E宠商城这样的良心企业，让广大消费者全领域网购无忧。 中国近年来互联网产业迅速发展，网民数量全球第一，在未来物联网产业发展中已具备基础。物联网连接物品网，达到远程控制的目的，或实现人和物或物和物之间的信息交换。当前物联网行业的应用需求和领域非常广泛，潜在市场规模巨大。物联网产业在发展的同时还将带动传感器、微电子、视频识别系统一系列产业的同步发展，带来巨大的产业集群生产效益。
中国工业和信息化部通信发展司司长张峰指出，物联网是当前最具发展潜力的产业之一，将有力带动传统产业转型升级，引领战略性新兴产业的发展，实现经济结构和战略性调整，引发社会生产和经济发展方式的深度变革，具有巨大的战略增长潜能，是后危机时代经济发展和科技创新的战略制高点，已经成为各个国家构建社会新模式和重塑国家长期竞争力的先导力。我国必须牢牢把握产业创新方向和机遇，加快物联网产业的发展。
我国物联网产业现存七大问题分析
1、缺乏核心技术自主知识产权 在物联网技术发展产品化的过程中，我国一直缺乏一些关键技术的掌握，所以产品档次上不去，价格下不来。缺乏RFID等关键技术的独立自主产权这是限制中国物联网发展的关键因素之一。
2、行业技术标准缺失
目前行业技术主要缺乏以下两个方面标准：接口的标准化；数据模型的标准化。虽然我国早在2005年11月就成立了RFID产业联盟，同时次年又发布了《中国射频识别(RFID)技术政策白皮书》，指出应当集中开展RFID核心技术的研究开发，制定符合中国国情的技术标准。但是，现在我们可以发现，中国的RFID产业仍是一片混乱。技术强度固然在增强，但是技术标准却还如镜中之月。正如同中国的3G标准一样，出于各方面的利益考虑，最后中国的3G有了三个不同的标准。物联网的标准最终怎样，只能等时间来告诉我们答案了。
印度疫情的崩盘为美印关系带来了更多变数，面对印度的危局，拜登必须做出选择，是储存更多的物资应对未知的风险，还是全力援助盟友，重塑美国的亚太同盟。
一、印度疫情崩盘
印度疫情毫不意外的崩盘了，4月22日，印度卫生部表示，在过去24小时内，印度报告新增新冠肺炎病例314835例，创下全球单日新增病例最高纪录。根据约翰霍普金斯大学的数据，截止4月22日，印度病例总数已达1590万例，仅次于美国的3190万例。
印度的数据低于美国，但更可能是被低估了。相比于医疗资源丰富的美国，印度无论是病床数、医护人员比例还是医药物资，均处于全面劣势，印度也没有美国大规模检测的能力。印度政府隐瞒了疫情的严重性，试图蒙混过关，最终付出了血的代价。
就印度病例迅猛的增速看，新冠病毒早已传播开，现在隔离为时已晚，新德里的实验室主席，微生物学家Navin Dang表示，他们的数据表明，在新德里，新冠病毒检测的阳性率为30%，而印度只有15%的人完整接种了新冠疫苗，印度已无力阻止新一波的疫情。
照目前的趋势，印度病例有可能破亿，等于十分之一的印度人都感染病毒。这样庞大的病患数目，远远超出了莫迪政府的应对能力。
《华尔街日报》描绘了印度的惨状，因为病例激增，印度资金不足的公立医院不堪重负，而私立医院更是一床难求， 许多人别无选择，只能在一家公立医院门外排队等候床位，或者在多家医院间往返，恳求能住进医院哪怕得到医生一分钟的看诊，很多家庭倾家荡产，夜以继日的寻找氧气和新冠治疗药物，但诸如瑞德西韦的药物在医院都是紧俏商品。
大量的印度人无法住进医院，他们只能任由亲人死去，然后在大街上将尸体焚烧，印度的街道浓烟滚滚，到处是尸体的残渣，来自远方不知情的旅人可能以为自己回到了中世纪，那时，绝望的欧洲人面对黑死病束手无策，只能默默流泪将亲人的遗体焚烧。
印度的噩梦还不止于此，印度已接连发现英国、南非和巴西的变种病毒，还有一个印度独有的变异毒株，实验数据显示，辉瑞疫苗对南非病毒的有效率大为下降，变异病毒的传播让印度的疫情雪上加霜。
印度大规模的传染也为病毒的滋生提供了温床，病毒可以在传染中不断进化，产生更多的变种，让疫苗无效化，印度会成为病毒进化的基地，产生更多危险的变种。
病毒为了生存需要，进化的方向始终是高传染率，低死亡率，印度的变种病毒传染力大为增强，连续4天，印度的新增病例都在20-35万之间，有专家认为，印度的病例激增很可能和新的变种病毒有关。
挤兑的医院，急缺的医疗物资，新的变种病毒，都让印度的疫情变得不可遏制，面对危局，莫迪一筹莫展，他感到了莫大的恐惧，不得不大量删除印度网民的批判言论。
印度疫情的爆发，莫迪无疑负有责任。
（印度沦为地狱）
二、莫迪的困局
印度疫情崩盘，莫迪无疑是第一责任人，他提早放松了社交隔离限制，妄图蒙混过关，最终他为自己的愚昧付出了代价。但莫迪的无为也有无奈的成分，无论是印度的政治制度，印度的医疗资源，还是印度的物流体系都不支持莫迪采取中国式的社交隔离。
中国封城、社交隔离能够成功，离不开中国高度发达的基建、大数据互联网系统。封城期间，大量的外卖员、快递员往来其中，保证了社区的物资供应，正常的工作生活，都可以借助互联网实现。中国的中央集权制度，只有立足于这样的技术条件上，才能有效执行社交隔离和封城，而印度显然没有这个条件。
印度的政治制度并非松散的邦联制，而是较为集权的联邦制，印度中央政府的权力并不小，理论上也可以执行一定的封城和社交隔离，但印度最大的问题是缺乏资源。
印度的基础设施远不如中国，印度的物联网系统方兴未艾，印度根本没有能力进行大规模的物资配送。印度的国民素质、财政资源、医疗资源也都远不如中国，即使富裕如中国，在武汉抗疫时也调集了全国的资源，这才迅速稳定了局势，印度显然没有这个能力。
莫迪提早结束社交隔离，不是他愚蠢，而是他发现印度根本没有能力模仿中国，即使印度人听从他的命令自觉隔离在家，他也没有能力保证物资的供应，倘若真的实行，不少印度人会活活饿死。他的放松禁令颇有破罐破摔的意味。
但病毒是彻头彻尾的唯物主义者，不会因为印度贫穷就放它一马，它在印度的贫民窟中迅速蔓延，穷人肮脏的居住环境成为病毒滋生的温床，病毒肆虐下，不怕死的印度穷人这次也怕死了。
覆巢之下焉有完卵，穷人区沦陷了，富人区也不能幸免，新德里的富人区也被病毒攻陷，大量的富人被感染，新冠病毒，已经成为印度的举国灾难，无论穷富，皆深受其害。
这样的困局，远远超出了莫迪的应对能力，如果放任下去，莫迪将无缘下任总理，他将名声扫地，成为印度的罪人，他唯一能指望的只有美国。
如果美国、欧盟能倾尽全力援助印度，莫迪或有一线生机。
三、拜登的十字路口
对拜登来说，印度是他重塑亚太同盟必不可少的一环，拜登号称要团结盟友对抗中国，而印度是南亚最强大的力量，印度和中国也确实有难以化解的领土纠纷，印度是美国遏制中国最佳的棋子。
因此面对莫迪的求教，拜登很快作出了回应，他承诺美国会竭尽全力，支援印度疫苗、医药、疫苗生产原材料等物资，并称美国疫情严重时印度出手相助，如今美国不会坐视不管。
拜登提到，会在以下六个方面给予莫迪帮助：
1供给大量疫苗制造原材料，印度是牛津/阿斯利康疫苗的生产基地，获得原材料的印度可以提高疫苗生产速度。
2供给大量医疗物资，如防护服，面罩等，保护印度的医护人员。
3供给大量呼吸机，降低印度病患的死亡率。
4扩大辉瑞疫苗在印度的生产基地，争取在2022年生产出一亿疫苗。
5派出疾控中心专家，和印度合作抗疫。
6号召国际力量帮助印度，和印度共渡难关。
拜登话说的很好，但执行到何种程度就不一定了，对拜登来说，他必须在未来的风险和盟友的需求间做出选择。
选择前者，就是对印度见死不救，将失去盟友的忠心，选择后者，则必须承担美国疫情复发的可能。
美国疫苗接种速度快，疫苗产能高，很多州储存了一年都打不完的疫苗，但美国储存疫苗是为了应对可能出现的危机，全球疫情并无好转，疫情仍存在反复的可能，美国必须为疫情复发做好准备。而且美国疫苗虽多，但印度人口更多，要想达到群体免疫，印度可能需要20亿支疫苗，即使按50%人口接种算，印度也至少需要13亿支疫苗。
目前的美国还没有能力帮助印度。
疫苗是控制疫情最快的方式，其他的诸如提供呼吸机、防护服、专家等，都是杯水车薪，对疫情已经失控的印度聊胜于无。
虽然拜登尽力也不能挽救印度，但美国的援助更多是态度，表明美国重视印度这个盟友，表明美国是具有信誉的大国，对莫迪和人民党来说，只要拜登尽力，就算结果不尽如人意，也是一份莫大的恩情。拜登的援助将起到马歇尔计划的效果。
对美国的国家利益讲，帮助印度是必须的，但是，拜登要考虑的不仅是国家利益，还有选举利益。
如果说美国大举援助印度，美国疫情因为各种原因复发，没有足够的疫苗，那么公众一定会把怒气撒向拜登，那样不要说拜登的总统大选，民主党的中期选举也会满盘皆输，拜登如果选择国家利益，就必须承担可能出现的选举风险。
选举利益还是国家利益，是摆在拜登面前的十字路口。他必须在可能的风险和美国的信誉前做出抉择，拜登的抉择将是对他真实成分的考验，拜登，是一个虚伪至极，贪图私利的政客还是心怀大志的政治家，将在此刻集中体现，拜登是否愿意为美国的国家利益承担选举失败的风险。
印度疫情崩盘，既是莫迪的困境，也是拜登的十字路口，美印关系走向了新的阶段，拜登的处置将决定美国亚太战略的成败。
当然，我们还要预想一种最糟的情况，那就是拜登全力援助印度，美国疫情没有反复，莫迪感激不尽，并将中国作为转移矛盾的对象，通过宣传中国制造病毒来转移印度国民对他的声讨，那样，美国成为印度的救星，而我们则承担了莫迪的罪责，这种情况，无疑是最坏的结局。
在人工智能领域，人工智能的语言大模型、图文大模型乃至多模态大模型的基本能力已得到了充分展现。例如，阿里巴巴达摩院公布多模态大模型M6最新进展，参数从万亿跃迁至10万亿；鹏城实验室与百度联合发布全球首个知识增强千亿大模型——鹏城—百度·文心，参数规模达到2600亿。
不仅如此，人工智能与其他科学领域的交叉融合也擦出火花。在《科学》近日公布的2021年度科学突破榜单上，AlphaFold和RoseTTA-fold两种基于人工智能预测蛋白质结构的技术位列榜首。
在人机交互领域，扎克伯格将Facebook公司更名为“Meta”时，特斯拉和SpaceX首席执行官埃隆·马斯克则将注意力放在脑机接口上。马斯克认为脑机接口装置将更有可能改变世界，帮助四肢瘫痪或有身体缺陷的人更好地生活和工作，“复杂的脑机接口装置可以让你完全沉浸在虚拟现实中”。此外，今年5月，斯坦福大学开发出一套皮质内脑机接口系统，可以从运动皮层的神经活动中解码瘫痪患者想象中的手写动作，并将其转换为文本。
在超算领域，最值得一提的是，今年11月，我国超算应用团队凭借“超大规模量子随机电路实时模拟”成果斩获国际高性能计算应用领域的最高奖项“戈登贝尔奖”。
在开源方面，RISC-V开源指令集及其生态快速崛起；由华为公司牵头，中国科学院软件研究所、麒麟软件等参与的openEuler *** 作系统开源社区业已汇聚了7000名活跃开发者，完成8000多个自主维护的开源软件包，催生了10多家厂商的商业发行版……
回望2021年，信息技术版邀请业内专家梳理上述四个领域的发展脉络，展望未来发展趋势。
作者 张双虎
AlphaFold或是2021年人工智能（AI）领域的“一哥”。
近日，《科学》杂志公布了 2021 年度科学突破榜单，AlphaFold 和 RoseTTA-fold 两种基于人工智能预测蛋白质结构的技术位列榜首。
此前几天，由中国工程院院刊评选的“2021全球十大工程成就（近5年全球实践验证有效、有全球影响力的工程科学和技术重大成果）”中，AlphaGo和AlphaFold亦榜上有名。
在接受《中国科学报》采访时，数位专家回望今年人工智能领域取得的成就时，均谈到了AlphaFold。
“面向科学发现的AlphaFold和中国正在构建的人工智能发展生态不能不说。” 浙江大学人工智能研究所所长吴飞对《中国科学报》说。
中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员王金桥则提名“用AI进行新冠诊断”“人工智能与生物、制药、材料等科学融合（AI for Science）”和“三模态大模型紫东太初”。
在医学领域，AI识别咳嗽声早已用于肺炎、哮喘、阿尔茨海默氏症等疾病检测。美国麻省理工学院研究人员研发出可以通过分析咳嗽录音识别新冠患者的AI模型，识别出新冠患者咳嗽的准确率为985％，其中识别无症状感染者的准确度高达100％。日前，有报道称该模型已用于识别奥密克戎病毒。
“紫东太初首次实现了图—文—音语义统一表达，兼具跨模态理解和生成能力。” 王金桥说，“目前与新华社共同发布的‘全媒体多模态大模型研发计划’，实现对全媒体数据理解与生成的统一建模，打造全栈国产化媒体人工智能平台，已 探索 性地应用于纺织业和 汽车 行业质检等场景。”
12月7日， 科技 部官网公布3份函件，支持哈尔滨、沈阳、郑州3地建设国家新一代人工智能创新发展试验区。至此，我国已经有18个国家新一代人工智能创新发展试验区，这将引领带动中国人工智能创新发展。
“我国正在推动人工智能生态发展，构建良好生态。”吴飞说，“目前已有15个国家新一代人工智能开发创新平台、18个国家新一代人工智能创新发展试验区、8个人工智能创新应用先导区和高等学校设置的人工智能本科专业和交叉学科等人才培养载体。”
“一是大模型，二是人工智能和基础学科的结合。”孙茂松对《中国科学报》说，“语言大模型、图文大模型乃至多模态大模型的基本能力已得到了充分展现，确定了它作为智能信息处理基础软设施的地位。同时，它并非简单地扩大规模，而是对数字资源整合能力和计算能力都提出了挑战。虽然它的局限性也很明显，但它所表现出的某些‘奇特’性质（如少样本学习、深度双下降、基于提示的任务调整等），使学者产生了超大参数规模或会引发质变的期待，从而为新的突破埋下了伏笔。”
今年，人工智能领域从“大炼模型”走向“炼大模型”阶段，从千亿量级到万亿量级，在大模型领域，似乎没有最大，只有更大。
3月，北京智源人工智能研究院发布我国首个超大规模人工智能模型“悟道10”。6月，智源就改写了自己的纪录，发布悟道20，参数规模达到175万亿；9月,浪潮人工智能研究院推出了中文巨量语言模型——源 10，参数量达2457亿；11 月，阿里巴巴达摩院公布多模态大模型 M6 最新进展，参数从万亿跃迁至 10 万亿；12月，鹏城实验室与百度联合发布全球首个知识增强千亿大模型——鹏城—百度·文心，参数规模达到2600亿。
与此相应，最近快手和苏黎世联邦理工学院提出了一个新的推荐系统Persia，最高支持100万亿级参数的模型训练。
另一方面，人工智能在基础学科领域不断攻城略地。
7月，DeepMind公司人工智能程序Alphafold2研究成果又登顶《自然》，在结构生物学研究领域，人工智能或带领生物学、医学和药学挺进新天地；11月，美国南加利福尼亚大学研究人员通过脑机连接设备，让猴子玩 游戏 和跑步机，从而进行神经活动数据研究；12月，DeepMind开发的机器学习框架，已帮助人们发现了纯数学领域的两个新猜想，展示了机器学习支持数学研究的潜力。
“今年人工智能在各行业应用方面也取得不小的成绩。”孙茂松说，“人工智能与基础学科结合已显示出巨大潜力，发表了多篇顶级论文，已展露出某种较强的趋势性，即‘人工智能+基础科学’大有可为。”
作者 张双虎
脑机接口、AR眼镜、智能语音、肌电手环、隔空手势识别……2021年，从基础研究到应用落地，人机交互领域风起云涌。不管是智能 健康 、元宇宙，还是自动驾驶领域的蓬勃发展，似乎都表明，人机交互正站在产业化落地的门口。
“我们研发的高通量超柔性神经电极已通过科研临床伦理审批，即将开展脑机接口人体临床试验。”中科院上海微系统所副所长、传感技术联合国家重点实验室副主任陶虎对《中国科学报》说，“安全稳定地大规模采集人体大脑的神经元信号并进行闭环调控，将实现病人感知和运动功能的修复。”
脑机接口技术给患者带来越来越多的便利。今年5月，斯坦福大学研究人员在《自然》发表封面论文，开发出一套皮质内脑机接口系统，可以从运动皮层的神经活动中解码瘫痪患者想象中的手写动作，并将其转换为文本。借助该系统，受试者（因脊髓损失瘫痪）每分钟可以打出近百个字符，且自动更正后的离线准确率超过了 99%。
不久前，马斯克表示，希望明年能在人类身上使用Neuralink 的微芯片装置。该芯片将用于治疗脊髓损伤、帕金森氏症等脑部疾病和神经系统疾病。目前，相关技术正在等待美国食品药品监督管理局的批准。
“脑机接口领域已经蓄积了相当的技术，有望成为解决大脑疾病的利器。”陶虎说，“大家都在抢占临床应用的先机，明年可能会实现技术落地应用。预计两三年内，国内会出现可媲美马斯克Neuralink的独角兽企业。”
“人机交互将引申出新的万亿级市场。”福州大学特聘教授严群这句判断，也囊括了元宇宙这个巨大的市场。
有人称2021年是“元宇宙元年”，也有人认为这不过是“旧瓶装新酒”。但无论如何，元宇宙已是今年人机交互领域绕不开的话题。
“元宇宙是虚拟现实、增强现实和混合现实的综合，它实际上并非新的东西。”北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任刘伟告诉《中国科学报》，“元宇宙是现实世界和虚拟世界跨越未来的发展方向，但还有些技术问题未能很好地解决。”
在真实世界里，人机交互问题和人机环境系统的混合问题未能很好地解决。真实世界的人机交互中，不管是输入、处理还是输出过程中，客观数据、主观信息和知识依然不能完美融合。
刘伟认为，无论真实世界还是虚拟世界，人类和机器决策都有“快决策”和“慢决策”过程。人类决策有时依靠逻辑决策多些，有时直觉决策多些，这种“混合决策”不断变换，而且很难找到变化规律。这方面的问题机器决策目前还未能解决。
“元宇宙还处在画饼的前期阶段。”刘伟说，“因为它的底层机理没有解决——人在真实世界里未能完美解决人机交互的问题，带到元宇宙里同样不能解决。”
谈到人机交互，刘伟认为第二个不能不说的问题是“复杂领域”。
“今年的诺贝尔物理学奖，也给了复杂系统预测气候变化模型的提出者。”刘伟说，“人机交互也是一个复杂系统，它既包括重复的问题，还包括杂乱的、跨域协同的问题。”
刘伟认为，从智能的角度说，复杂系统包括三个重要组成部分，一是人，二是装备（人造物），三是环境。这其实是多个事物之间相互作用，交织在一起、既纠缠又重叠的“人机环系统”问题。
“在人机交互中，机器强在处理‘复’的问题，人擅长管‘杂’的事——跨域协同、事物间平衡等。因为人们还没找到复杂事物的简单运行规律，所以解决所有智能产品、智能系统问题，要从人、机、环这个系统里找它们的结合、融合和交互点。而且，人要在这个系统中处于主导地位。”
人机交互领域引起刘伟重视的第三个现象，是“人工智能帮数学家发现了一些定律”。“最近，DeepMind研发了一个机器学习框架，能帮助数学家发现新的猜想和定理。”刘伟说，“人工智能是一个基本的数学工具，同时，数学又反映了一些基本规律。如果人工智能可以帮助数学家处理一些数学问题，那么，人们将更好地认识复杂系统的简单规律，人机交互方面就可能会取得新突破。”
作者 张云泉（中国科学院计算技术研究所研究员）
今年是我国超算应用实现丰收的一年。
11月中旬在美国举行的全球超算大会（SC21）上，中国超算应用团队凭借基于一台神威新系统对量子电路开创性的模拟（“超大规模量子随机电路实时模拟”），一举摘得国际上高性能计算应用领域的最高学术奖——“戈登贝尔奖”。
同时，在SC 21大学生超算竞赛总决赛上，清华大学超算团队再次夺得总冠军，实现SC竞赛四连冠。这些大规模应用软件可扩展性和性能调优方面的成绩表明，我国在并行软件方面的发展方兴未艾。
回到超算对产业的驱动来看，我们要重提“算力经济”一词。早在2018年，我们提出“算力经济”概念，认为以超级计算为核心的算力经济将成为衡量一个地方数字经济发展程度的代表性指标和新旧动能转换的主要手段。
综合近几年的发展趋势，我们认为高性能计算当前发展趋势已充分表明，随着超算与云计算、大数据、AI的融合创新，算力已成为当前整个数字信息 社会 发展的关键，算力经济已经登上 历史 舞台。
通过对2021年中国高性能计算机发展现状综合分析，可以总结出当前高性能计算正呈现出以下几个特点。
首先，高性能计算与云计算已经深度结合。高性能计算通常是以MPI、高效通信、异构计算等技术为主，偏向独占式运行，而云计算有d性部署能力与容错能力，支持虚拟化、资源统一调度和d性系统配置。
随着技术发展，超级计算与容器云正融合创新，高性能云成为新的产品服务，AWS、阿里云、腾讯、百度以及商业化超算的代表“北龙超云”，都已基于超级计算与云计算技术推出了高性能云服务和产品。
其次，超算应用从过去的高精尖向更广、更宽的方向发展。随着超级计算机的发展，尤其是使用成本的不断下降，其应用领域也从具有国家战略意义的精密研制、信息安全、石油勘探、航空航天和“高冷”的科学计算领域向更广泛的国民经济主战场快速扩张，比如制药、基因测序、动漫渲染、数字**、数据挖掘、金融分析及互联网服务等，可以说已经深入到国民经济的各行各业。
从近年中国高性能计算百强排行榜（HPC TOP100）来看，超算系统过去主要集中于科学计算、政府、能源、电力、气象等领域，而近5年互联网公司部署的超算系统占据了相当大比例，主要应用为云计算、机器学习、人工智能、大数据分析以及短视频等。这些领域对于计算需求的急剧上升表明，超算正与互联网技术进行融合。
从HPC TOP100榜单的Linpack性能份额看，算力服务以46%的比例占据第一；超算中心占24%，排名第二；人工智能、云计算和短视频分别以9%、5%和4%紧随其后。
可以看出，人工智能占比的持续增加与机器学习等算法和应用的快速崛起，以及大数据中的深度学习算法的广泛应用有很大关系。互联网公司通过深度学习算法重新发现了超级计算机，特别是GPU加速的异构超级计算机的价值，纷纷投入巨资建设新系统。
综合来看，目前的算力服务、超算中心、人工智能、科学计算等领域是高性能计算的主要用户，互联网、大数据，特别是AI领域增长强劲。
再次，国家层面已经制订了战略性的算力布局计划。今年5月，国家发展改革委等四部门联合发布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，提出在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝以及贵州、内蒙古、甘肃、宁夏建设全国算力网络国家枢纽节点，启动实施“东数西算”工程，力促把东部的数据送到西部进行存储和计算，同时在西部建立算力节点，改善数字基础设施不平衡的布局，有效优化数据中心的布局结构，实现算力升级，构建国家算力网络体系。
最后，人工智能的算力需求已成为算力发展主要动力。机器学习、深度学习等算法革新和通过物联网、传感器、智能手机、智能设备、互联网技术搜集的大数据，以及由超级计算机、云计算等组成的超级算力，被公认为是人工智能时代的“三驾马车”，共同掀起最新一轮的人工智能革命。
在人工智能蓬勃发展这一背景下，虚拟化云计算向高性能容器云计算演进，大数据与并行计算、机器学习融合创新就成为了产业发展的最新方向。
此外，在智能计算评测方面，我国已经提出了包括AIPerf 500在内的众多基准测试程序，这是对传统Linpack测试标准的有力补充。
这些发展表明超算技术向产业渗透的速度加快，我们已经进入一个依靠算力的人工智能时代，这也是未来发展的必然趋势之一。随着用户对算力需求的不断增长，算力经济必将在未来 社会 发展中占据重要地位。
作者 武延军（中国科学院软件研究所研究员）
开源发展可圈可点并非只是今年的事。最近几年，开源领域发生了很多重要的事情。
例如，RISC-V开源指令集及其生态的快速崛起。这与上世纪90年代初Linux诞生一样。当时，UNIX和Windows是主流，很少有人能够预料到今天以Linux为内核的 *** 作系统已经遍及人们生活的方方面面。
如今，人们每天使用的App，超过80% 概率是运行在以Linux为内核的安卓 *** 作系统上，而且，支撑其业务的后端服务器上运行的 *** 作系统很大概率也是Linux发行版。
所以，今天的RISC-V也同样可能被低估，认为其不成熟，很难与ARM和X86抗衡。但也许未来RISC-V就像Linux一样，最终成为全球范围内的主流指令集生态，产品遍及方方面面。
仅2020年，RISC-V International（RVI，RISC-V基金会迁入瑞士之后的新名称）的会员数增长了133%。其实RVI迁入瑞士这件事情本身也意义重大，是一次开源领域面对大国竞争保持初心不“选边站”的经典案例，值得全球其他开源基金会参考。
在国内，2019年底，华为公司牵头，中国科学院软件研究所、麒麟软件等参与的openEuler *** 作系统开源社区正式成立。在短短的两年内，社区已经汇聚了7000名活跃开发者，完成8000多个自主维护的开源软件包，催生了10多家厂商的商业发行版。
这是中国基础软件领域第一个真正意义上的“根社区”，虽然与20多年 历史 的Debian、Fedora还有差距，但迈出了重要一步，对学术研究、技术研发、产业创新来说，终于有了国内主导的、可以长期积淀的新平台。
同时，华为在遭遇安卓 *** 作系统GMS（谷歌移动服务）海外断供之后，推出了鸿蒙 *** 作系统HarmonyOS，并在开放原子开源基金会下启动开源项目OpenHarmony。
目前OpenHarmony短时间内已经吸引了国内众多厂商参与，也侧面反映了国内产业界对新一代万物互联 *** 作系统的旺盛需求。尽管其在生态规模和技术完整程度方面与安卓仍有差距，但毕竟迈出了打造自主生态的第一步。
这相当于为源代码合理使用划定了一个边界，即合理使用仅限于接口，一旦深入到接口的实现代码，则需要遵守相关许可。这对开源知识产权的法律界定具有重要参考意义。
今年5月，《2021中国开源发展蓝皮书》重磅发布。它不仅系统梳理了我国开源人才、项目、社区、组织、教育、商业的现状，并给出发展建议，而且为国家政府相关管理部门制定开源政策、布局开源战略提供参考，为科研院所、 科技 企业以及开源从业者提供更多的案例参考和数据支撑。
而不论是开源软件向围绕开放指令集的开源软硬件生态发展，还是开源有严格的法律边界约束，抑或是国内龙头企业正尝试通过开源 探索 解决“卡脖子”问题，且已经取得了一定的效果……众多案例都指向一个方向——开源趋势不可阻挡。因为它源自人类分享知识、协同创造的天性，也是人类文明在数字时代薪火相传的重要模式。
当然，不可否认的是，开源还存在很多问题，例如，开源软件供应链安全的问题。这里的安全既有传统意义上软件质量、安全漏洞的问题，也有开源软件无法得到持续有效维护的问题（如OpenSSL在出现HeartBleed问题时只有两位兼职维护者，log4j出现问题时只有三位兼职维护者），更有大国竞争导致的“断供”问题（如GitHub曾限制伊朗开发者访问）。
随着开源软件向GitHub这类商业平台的集中，这一问题会更加突出，甚至演变为重大风险。开源软件这一本应属于全人类的智慧资产，可能变为实施“长臂管辖”的武器。为了避免这一问题，开源代码托管平台、开源软件构建发布平台等公共基础设施需要“去中心化”。世界需要多个开源软件基础设施，以最大程度消除政治力量对开源社区的威胁。
对于中国来说，随着开源软件成为众多科研、工业等重大基础设施的重要支撑部分，开源软件本身也要有一个基础设施，具备代码托管、编译、构建、测试、发布、运维等功能，保证开源软件供应的安全性和连续性，进而增强各行各业使用开源软件的信心。
未来，核心技术创新与开源贡献引领将成为国内企业发展的新动力，或将我国开源事业推向另一个高潮。
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