如何保证数据不丢失的？

在某些领域，计算机能够轻易地预测未来，例如像树汁是如何在树干中流动的这样简单、直观的现象可以被线性微分方程的几行代码所捕获。但在非线性系统中，相互作用会影响到自身——当气流经过喷气机的机翼时，气流会改变分子相互作用，从而改变气流，循环往复。这种反馈循环会滋生混乱，即使是初始条件下的微小变化也会导致后来的行为产生巨大变化，从而使预测几乎不可能成功，无论计算机的算力如何。

马里兰大学量子信息研究员安德鲁 • 柴尔德斯（Andrew Childs）说：「这就是为什么天气难以预测、复杂的流体流动难以理解的原因之一。如果可以弄清楚这些非线性动力学，则可以解决一些棘手的计算问题。」

这并非是一种空想，并且可能很快就会实现。在 11 月发表的独立研究中，Childs 领导的团队和 MIT 的团队都描述了一个强大的工具，可以使量子计算机更好地对非线性动力学进行建模。

与传统计算机相比，量子计算机能够利用量子现象更有效地执行某些特定的计算。正是由于具有这些功能，量子计算机得以使复杂的线性微分方程式被快速地推翻。长期以来，研究人员一直希望他们可以通过巧妙的量子算法来解决非线性问题。

尽管这两个研究所使用的具体方式差异很大，但都使用了将非线性伪装成更易理解的线性近似集的一种新方法。所以，现在有两种不同的使用量子计算机解决非线性问题的方法。

悉尼科技大学量子计算研究员 MáriaKieferová 说：「这两篇论文的有趣之处在于，他们找到了一种机制，在给定一些假设的情况下，它们拥有高效的算法。这真的很令人兴奋，两项研究都使用了非常巧妙的技法。」

「这就像教汽车飞行」

十几年来，量子信息研究人员一直尝试使用线性方程式作为解非线性微分方程式的关键却难有进展，最终在 2010 年有了突破。当时位于悉尼麦考瑞大学（Macquarie University）的多米尼克 · 贝里（Dominic Berry）建立了第一个用于在量子计算机上而不是传统计算机上的算法，以指数形式更快地求解线性微分方程。很快，贝瑞的工作重点也转移到了非线性微分方程上。Berry 说：「我们之前已经做过一些工作，但是效率非常低下。」
 

数据信息安全挑战大。工业企业以往的生产环境较为封闭，对数据传输的安全性挑战没那么大。然而，工业生产数据一旦上云，云安全、边缘安全、内部协议安全的问题将变得错综复杂。企业对于数据安全的顾虑，严重影响了他们的上云积极性。

三大建议促进运营商工业互联网发展

作为工业互联网不可或缺的建设者和执行者，电信运营商需在以下几个方面做好准备。

电信运营商的网络建设不能放松。5G网络是工业互联网数据传输的基础，电信运营商要充分发挥网络连接优势，并通过5G网络切片等技术，为客户提供一张低时延、高带宽、与公网数据隔离的专有网络，保障数据传输的及时性、安全性，提升客户数据上云积极性。

调整组织架构，做好人才储备。工业互联网需要工业技术和IT技术、管理和技术、商务与应用的跨界融合，复合型人才缺口较大。运营商亟需建立更广泛的跨界人才培育机制。

打造全流程产品体系，并做好平台后期维护服务。在实际工业场景中，电信运营商并不是简单将网络接入终端设备就可以的，还需要做好后期持续的维护、支撑服务，这样有利于其持续收集工业大数据并挖掘数据价值，加快实现生产全流程互联互通，助力传统行业数字化升级转型。

中国在未来5~10年将初步走向制造强国，工业互联网作为重要载体正加速释放其力量。同时，5G与工业互联网的融合将加速数字中国、智慧社会建设，加速中国新型工业化进程，为中国经济发展注入新动能。工业互联网前景广阔，工信部近期明确，到2022年打造5个产业公共服务平台，覆盖10个重点行业，形成至少20个典型工业应用场景。

但我们也要意识到，工业互联网需形成一个良性的行业发展模式，继续完善行业标准体系，推动全产业链高水平开放合作，引导更多企业参与研发，同时提升数据安全防护能力。展望2021年，在政策的推动和资本投入多措并举下，工业互联网必大有可为，推动越来越多企业变革生产方式。

（编辑：鹰潭站长网）

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