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17.77亿终端用户开启万物互联新阶段******

　　17.77亿户——这是截至2022年10月末三家基础电信企业的蜂窝物联网终端用户数量，比上年末净增3.79亿户。中国信息通信研究院预计，到2030年，我国移动物联网连接数将达到百亿级规模。快速增长的数据背后，是移动物联网相关创新应用的不断涌现。工业互联、智慧农业、远程抄表、智能家居、共享设备……移动物联网与千行百业加速创新融合规模发展，深刻改变着生产和生活方式，赋能行业新应用、激活经济新动能。

　　在福建泉州金鸡水厂，员工沈培坤一天的工作是从早上查看手机开始的。“你看，手机应用显示，现在的出厂水浊度达到了优质级别。”沈培坤一边展示实时数据，一边对记者说，如果设备损坏或者水质异常，通过中控大屏或手机应用就能看到，异常的高温、震动情况还有及时预警。

　　“过去每天不停在设备机房间奔走，一身水一身泥。”沈培坤告诉记者，现在水厂关键设备实现在“云”运转和互通互联，智能传感器结合AI算法，可以进行自动采集数据、远程抄表、远程控阀等多种功能，高效识别设备运行异常情况。“智能化改造前，水厂需要约60名一线工人，现在仅靠两个人在中控室就可实现对全厂众多工艺的管理控制，全厂也只需要4个班组共8个人的一线操作员。”

　　保持高效稳定运行只是第一步。水厂调度中心主任谢晓华介绍，从终端设备采集回来的数据，依靠百度智能云提供的AI用水量预测模型，可以进一步实现节能降耗和用水体验提升。“以水压为例，过去自来水公司只能通过收集客户投诉意见来判断水压设置是否合理，现在可以用数据模型指导工作人员主动调整压力。”

　　不止智慧水务，移动物联网的创新应用遍布各个领域。在重庆市大足区黑山羊国家级保种场，每只黑山羊耳朵都戴着一个“电子身份证”——5G智能电子耳标。通过这个“电子身份证”，数据接入“5G黑山羊智慧养殖平台”，工作人员可以准确掌握分析羊群养殖存栏量、育种繁殖指标、羊群生长状况。在济南，通过智慧燃气管理平台，工作人员可以实时查看管理全市近50万块物联网燃气表，远程抄表、在线充值等让燃气管理使用更便捷。

　　“移动物联网与千行百业加速创新融合，使数据产生价值，赋能经济社会各个领域，促进数字化转型升级。”中国信息通信研究院院长余晓晖介绍，目前窄带物联网已形成水表、气表、烟感、追踪类4个千万级应用，白色家电、路灯、停车、农业等7个百万级应用，电视机机顶盒、垃圾桶、冷链、模具管理等多领域新兴应用。5G在工业互联网、车联网、物流、采矿等领域加快物联网应用场景探索和落地，已覆盖国民经济40个大类。

　　2022年，我国移动物联网迎来全面发展重要节点。工信部数据显示，代表“物”连接的移动物联网终端用户数于2022年8月末首次超出代表“人”连接的移动电话用户数之后，“物超人”这一趋势持续延续。截至10月末，三家基础电信企业发展蜂窝物联网终端用户已达17.77亿户，已超移动电话用户数9482万户。

　　中国工程院院士邬贺铨认为，过去，互联网和移动互联网的发展主要依靠人口红利；如今，物联网应用打开了另一个维度，工业互联网、智慧城市、智慧家居等应用将实现爆发式增长，网络技术发展开启新的里程碑。

　　“移动物联网深度融入经济社会发展各领域多环节的同时，国内企业技术及产品研发能力持续增强，生态体系不断完善。”余晓晖说，我国移动物联网在连接规模和“物超人”比例上远远高于世界主要发达国家，自2015年以来，我国一直是全球移动物联网技术创新的主要贡献者。生态建设方面，我国移动物联网产业规模不断壮大，产业供给能力显著提升，芯片、模组、终端出货量等方面全球领先。

　　余晓晖表示，随着移动物联网的发展基础和产业体系持续优化完善，移动物联网终端用户数将进一步扩大。

　　一方面，我国建成全球最大的移动物联网络，实现高中低速协同组网的良好局面，并加快2G/3G物联网业务向4G/5G迁移。另一方面，持续提升移动物联网网络与芯片、模组、平台及行业应用等全产业水平，促进移动物联网应用产业生态全面发展。中国信息通信研究院预计，到2030年，我国移动物联网连接数将达到百亿级规模。

　　“我国移动物联网将向更广范围、更深程度、更高水平发展方向迈进，从过去的服务人和信息消费，进一步发展到现在的服务千行百业，让‘万物互联’的愿景真正成为现实。”余晓晖说，未来，移动物联网将极大扩展连接的范围与深度，并与感知、边缘计算等技术相结合，推动实现人、机、物的数字化智能化，引领信息通信产业变革的新浪潮，助力数字社会高质量发展，为经济发展增添新动能。（记者郭倩）

你的隐私，大数据怎知道******

　　作者：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授）

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据（废品）中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开（实际上是没法不公开），而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）