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從物聯(lián)網(wǎng)到數(shù)聯(lián)網(wǎng)：萬(wàn)物互聯(lián)向數(shù)字世界衍生

相信大家對(duì)物聯(lián)網(wǎng)這個(gè)概念并不陌生。顧名思義，物聯(lián)網(wǎng)就是把所有物品通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)任何物體、任何人、任何時(shí)間、任何地點(diǎn)的智能化識(shí)別、信息交換與管理。物聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)就是將信息技術(shù)（IT）基礎(chǔ)設(shè)施融入物理基礎(chǔ)設(shè)施（如鐵路、橋梁、隧道、公路、建筑等）中，并且互相連接，形成物物相連的網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的、智慧的、動(dòng)態(tài)的管理和控制。

物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展與普及已經(jīng)催生出大量的現(xiàn)代化應(yīng)用，在公共事務(wù)管理、公共社會(huì)服務(wù)以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展建設(shè)三大方面發(fā)揮著不可或缺的重要作用。

回顧歷史，我們經(jīng)歷了三次全球信息化的浪潮。

第一次信息化浪潮出現(xiàn)在1980年前后，隨著個(gè)人計(jì)算機(jī)開(kāi)始普及，人們處理信息的能力快速增長(zhǎng)；在1995年前后，互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)通信網(wǎng)開(kāi)始普及，信息傳輸更加便捷，人類迎來(lái)了第二次信息化的浪潮；在2010年前后，物聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，豐富了信息的獲取，拉開(kāi)了第三次信息化浪潮的大幕，這也意味著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)。

物聯(lián)網(wǎng)將經(jīng)歷四個(gè)發(fā)展階段：從無(wú)線射頻識(shí)別（RFID）的廣泛應(yīng)用到物體互聯(lián)，再到物聯(lián)網(wǎng)的半智能化，最終進(jìn)入全智能化階段。如今，我們?nèi)栽谂?shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)全面智能化的美好愿景。

人們一直在思考，怎么樣才能讓物聯(lián)網(wǎng)更加智能化？

實(shí)際上，數(shù)據(jù)是非常關(guān)鍵的入口。據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，物聯(lián)網(wǎng)每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量高達(dá)400萬(wàn)億兆字節(jié)。從可穿戴設(shè)備到智能家居設(shè)備，再到高端連接平臺(tái)，各種產(chǎn)品都在生成大量數(shù)據(jù)。例如，波音787每小時(shí)可以產(chǎn)生40 TB的數(shù)據(jù)，力拓采礦業(yè)務(wù)每分鐘產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可達(dá)2.4 TB，是推特日產(chǎn)數(shù)據(jù)量的20余倍。

由此可見(jiàn)，物聯(lián)網(wǎng)不但為設(shè)備提供了物理連接，更豐富了數(shù)據(jù)的供給。

無(wú)論是數(shù)值總量還是增長(zhǎng)速度，物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)量都早已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了設(shè)備量。因此，合理利用這些“大數(shù)據(jù)”就顯得尤為重要。

數(shù)據(jù)為深度解析和理解物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容提供了依據(jù)。盡管物聯(lián)網(wǎng)中承載的數(shù)據(jù)量巨幅增長(zhǎng)，但可惜的是，絕大部分信息被人們忽視，沒(méi)有被儲(chǔ)存和分析。

我們可以更好地利用這部分?jǐn)?shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)因?yàn)槠鋪?lái)源、功能等方面的不同，往往具備更高維度的屬性信息，因而能更細(xì)粒度地反映和描繪物理世界當(dāng)中的現(xiàn)象。我們將這些數(shù)據(jù)之間構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)稱為“數(shù)聯(lián)網(wǎng)”。

由于數(shù)聯(lián)網(wǎng)中的海量數(shù)據(jù)具有高維屬性，彼此聯(lián)結(jié)形成的復(fù)雜圖結(jié)構(gòu)在刻畫(huà)能力上遠(yuǎn)超此前的平面圖，因此，數(shù)聯(lián)網(wǎng)的結(jié)構(gòu)形態(tài)更像是一種高維圖。以設(shè)備賦能為基礎(chǔ)，還能形成智慧連接的“智聯(lián)網(wǎng)”。

作為連接物理世界和人類社會(huì)的橋梁，如何實(shí)現(xiàn)人-機(jī)-物之間的知識(shí)傳遞是物聯(lián)網(wǎng)向數(shù)聯(lián)網(wǎng)進(jìn)化的必由之路，是物聯(lián)網(wǎng)智能化發(fā)展的關(guān)鍵。

通過(guò)數(shù)據(jù)終端感知群智采集技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)從物理世界向數(shù)字世界的進(jìn)化；而數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)構(gòu)建與知識(shí)的提取度量，則是從數(shù)字世界向精神世界進(jìn)階的重要環(huán)節(jié)。

那么，數(shù)據(jù)如何在互聯(lián)中產(chǎn)生價(jià)值呢？

知識(shí)度量：讓數(shù)據(jù)在互聯(lián)中產(chǎn)生價(jià)值

知識(shí)度量回答的就是數(shù)據(jù)在互聯(lián)中如何產(chǎn)生價(jià)值的問(wèn)題。為了便于分析，我們從一種特殊的數(shù)聯(lián)網(wǎng)入手，即由論文組成的數(shù)聯(lián)網(wǎng)，我們把它稱為“論文數(shù)聯(lián)網(wǎng)”（ Internet of Papers，IOP）。

正如20億人相連可以形成Facebook這樣的社交網(wǎng)絡(luò)、10億臺(tái)計(jì)算機(jī)連接形成了互聯(lián)網(wǎng)、1000億臺(tái)設(shè)備相連形成物聯(lián)網(wǎng)一樣，學(xué)術(shù)可視化搜索系統(tǒng)愛(ài)思美譜（Acemap）中的兩億文章相連，就形成了IOP這樣一個(gè)特殊的數(shù)聯(lián)網(wǎng)。

IOP意味著學(xué)術(shù)大數(shù)據(jù)的飛速增長(zhǎng)。在學(xué)術(shù)文獻(xiàn)驟增的情況下，我們?nèi)祟悾?strong>尤其是科研人員，面臨著獲取知識(shí)的能力與信息生成速度之間日益突出的矛盾。

因此，當(dāng)今的研究人員在面對(duì)茫茫文獻(xiàn)大海時(shí)，往往會(huì)陷入閱讀疲勞的困境。在這種背景下，我們可以提出一個(gè)等價(jià)的問(wèn)題：是否能夠從科學(xué)生產(chǎn)力中解耦出知識(shí)量？

事實(shí)上，存在許多相關(guān)的量化指標(biāo)，例如H指數(shù)、G指數(shù)、影響因子等等。這些指標(biāo)都從不同的維度出發(fā)，站在科學(xué)生產(chǎn)力的角度篩選出具有影響力的文獻(xiàn)。但是，這些指標(biāo)其實(shí)僅僅是基于引用量的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，側(cè)重于描繪影響力。而影響力通常是局部性的，只受直接引用的影響，不足以反映知識(shí)如何在不同文章之間傳承。然而知識(shí)是全局的，引文網(wǎng)絡(luò)的任何變化都可能對(duì)知識(shí)產(chǎn)生影響。因此，影響力無(wú)法反映論文在引文網(wǎng)絡(luò)中所處位置的重要性。

盡管知識(shí)的度量相當(dāng)重要，但在計(jì)算機(jī)科學(xué)史中，關(guān)于知識(shí)的定義，特別是知識(shí)的量化，仍然是一個(gè)空白。

著名的哲學(xué)家柏拉圖曾經(jīng)在幾千年前提出了JTB理論。簡(jiǎn)而言之，他認(rèn)為知識(shí)是可辯護(hù)的（Justified）、真（True）、信仰（Belief）。另一位哲學(xué)家葛梯爾隨后曾對(duì)此提出過(guò)質(zhì)疑，但自此以后，就再也沒(méi)有對(duì)知識(shí)的哲學(xué)化定義了。

然而，這并不妨礙后來(lái)的科研人員對(duì)知識(shí)進(jìn)行不斷的度量方面的研究。

實(shí)際上，已經(jīng)有大量的研究結(jié)果表明，知識(shí)存在結(jié)構(gòu)，并且網(wǎng)絡(luò)在解釋知識(shí)方面具有重要作用。考慮到學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)中存在大量的引用關(guān)聯(lián)關(guān)系，我們把這些關(guān)系建模到一個(gè)學(xué)術(shù)引文網(wǎng)絡(luò)中，在這個(gè)結(jié)構(gòu)化空間里去尋找知識(shí)。

巧合的是，在引文網(wǎng)絡(luò)中確實(shí)可以看到知識(shí)的跡象。首先，一篇論文的后續(xù)引用可以反映該論文的廣泛認(rèn)可程度，即網(wǎng)絡(luò)中的相對(duì)真理，類似于柏拉圖認(rèn)識(shí)論中的“知識(shí)的相對(duì)性”。其次，論文的參考文獻(xiàn)可以反映論文來(lái)源是否可靠、是否合理。因此，知識(shí)可以被表達(dá)為論文及其依賴的結(jié)構(gòu)，也就是說(shuō)，知識(shí)的意義就體現(xiàn)在學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)關(guān)系當(dāng)中。我們無(wú)法判斷不屬于結(jié)構(gòu)的知識(shí)，正如同我們無(wú)法判斷拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)之外的節(jié)點(diǎn)一樣。

KQI：一種知識(shí)的量化指標(biāo)

知識(shí)是以信息為基礎(chǔ)的，而對(duì)于信息的量化已經(jīng)有一些相當(dāng)成熟的理論，比如非常經(jīng)典的香農(nóng)信息熵，以及2016年北航李昂生教授提出的結(jié)構(gòu)熵等。

因此，信息論可以作為知識(shí)量化的線索。

在物理學(xué)當(dāng)中，熵是測(cè)量無(wú)序程度的指標(biāo)；香農(nóng)熵度量了離散概率分布的混亂度，而結(jié)構(gòu)熵度量了將離散概率分布組織成結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)后的混亂度。這兩者恰好對(duì)應(yīng)著知識(shí)將無(wú)序數(shù)據(jù)組織成有序數(shù)據(jù)的過(guò)程。因此，計(jì)算這兩種熵的差值，就可以體現(xiàn)知識(shí)在其中發(fā)揮的作用。

因此，我們可以將其定義為知識(shí)的量化指標(biāo)，即KQI（Knowledge Quantity Index）。例如，在論文評(píng)估體系中，香農(nóng)熵依據(jù)各個(gè)文章的參考文獻(xiàn)數(shù)量和引用量進(jìn)行計(jì)算，而結(jié)構(gòu)熵的計(jì)算則考慮了整個(gè)引文網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。

香農(nóng)熵、結(jié)構(gòu)熵與知識(shí)的關(guān)系如圖所示。

熵與知識(shí)的關(guān)系

雖然我們不知道有多少未知信息存在，但我們知道已知信息有多少。通過(guò)發(fā)現(xiàn)的過(guò)程來(lái)擴(kuò)展視野當(dāng)中的信息（香農(nóng)熵），通過(guò)學(xué)習(xí)的過(guò)程來(lái)結(jié)構(gòu)化信息形成知識(shí)（KQI）。因此，KQI反映了知識(shí)被量化的程度。

接下來(lái)的問(wèn)題是KQI可以用來(lái)干什么，以及KQI可以用來(lái)揭示什么？

為了探索這些問(wèn)題，我們?cè)贏cemap學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)中約兩億篇的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

結(jié)果表明，從1970年到2020年，對(duì)于大多數(shù)學(xué)科而言，與文獻(xiàn)數(shù)量的爆發(fā)式增長(zhǎng)相比，知識(shí)通常隨時(shí)間線性增加。這表明知識(shí)增長(zhǎng)的速度與科學(xué)生產(chǎn)力之間存在脫節(jié)，并且這種趨勢(shì)至今沒(méi)有減弱。不同領(lǐng)域的學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的差異也會(huì)導(dǎo)致知識(shí)量呈現(xiàn)差異。實(shí)驗(yàn)結(jié)果還顯示，不同領(lǐng)域的知識(shí)量排名與科學(xué)生產(chǎn)力的排名并不完全一致，即兩者并不等價(jià)。我們?cè)诮?jīng)典的巴拉巴西-阿爾伯特?zé)o標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)（BA）模型下進(jìn)行了理論分析，證明了文獻(xiàn)數(shù)量的多項(xiàng)式增加只能帶來(lái)知識(shí)的線性增加。至此我們得到了兩者之間的量化關(guān)系。

有人說(shuō)，21世紀(jì)是生命科學(xué)的世紀(jì)。有趣的是，通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行KQI探索，我們發(fā)現(xiàn)在這一時(shí)期，生物學(xué)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的KQI確實(shí)呈現(xiàn)出加速增長(zhǎng)的趨勢(shì)，但這些領(lǐng)域的論文數(shù)量并沒(méi)有異常增長(zhǎng)。材料、工程等領(lǐng)域也存在類似的現(xiàn)象。

為了解釋這些現(xiàn)象，我們借鑒經(jīng)典滲流理論當(dāng)中網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)故障的臨界效應(yīng)，得出了知識(shí)爆發(fā)增長(zhǎng)的臨界點(diǎn)。

臨界點(diǎn)意味著知識(shí)之間建立了充分的關(guān)聯(lián)，從而促進(jìn)了知識(shí)的蓬勃發(fā)展。具體來(lái)說(shuō)，從一些活躍的知識(shí)開(kāi)始，一定數(shù)量活躍知識(shí)的共同啟發(fā)可以激活一個(gè)不活躍的知識(shí)，最終導(dǎo)致幾乎所有的知識(shí)都可以被激活。不同的領(lǐng)域具有不同的閾值a，說(shuō)明從一篇論文遷移到另一篇論文的難度是不一樣的。

我們發(fā)現(xiàn)，基于前人工作不斷深挖的領(lǐng)域不容易達(dá)到臨界值，而開(kāi)創(chuàng)性工作的領(lǐng)域則恰恰相反。

對(duì)此，一種合理的解釋是，外界對(duì)深挖領(lǐng)域的工作難以全面理解，所以知識(shí)爆點(diǎn)的臨界閾值a值較高。對(duì)于每一個(gè)領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，隨著科學(xué)生產(chǎn)力的提升，只要知識(shí)量達(dá)到這一知識(shí)爆點(diǎn)閾值，都會(huì)發(fā)生質(zhì)的轉(zhuǎn)變。

通過(guò)KQI，我們還可以發(fā)現(xiàn)一些現(xiàn)象。帕累托法則，也稱為二八定律，指的是最富有的20%人口擁有大約80%的財(cái)富。我們發(fā)現(xiàn)知識(shí)中也存在類似的二八定律，即17%的科學(xué)文獻(xiàn)可以占據(jù)一個(gè)領(lǐng)域里83%的知識(shí)量，而83%的文獻(xiàn)只占據(jù)17%的知識(shí)。

與貧富矛盾不同，知識(shí)領(lǐng)域中的二八定律反映了頂尖論文和普通論文之間的辯證關(guān)系。一方面，沒(méi)有普通論文的積累就不會(huì)有頂尖論文的出現(xiàn)；另一方面，過(guò)多普通論文又會(huì)淹沒(méi)頂尖論文。這一規(guī)律意味著，只需研究少量論文，就可以獲得其學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)中絕大多數(shù)的知識(shí)。

然而，我們必須注意，不能忽視那些80%的文獻(xiàn)的價(jià)值，因?yàn)镵QI低并不意味著文獻(xiàn)一文不值，只不過(guò)它可以被KQI高的文獻(xiàn)概括。

受此啟發(fā)，我們提出了知識(shí)脈絡(luò)的概念，也就是通過(guò)KQI，用最少的論文來(lái)涵蓋大部分知識(shí)，以代表學(xué)科的發(fā)展。這可以幫助年輕的研究人員決定閱讀哪些文章、幫助跨學(xué)科工作者快速掌握新學(xué)科的概況，以及幫助我們建立知識(shí)體系，撰寫(xiě)文獻(xiàn)綜述等。

KQI的應(yīng)用：知識(shí)評(píng)估與度量

KQI還可以用來(lái)反映各個(gè)學(xué)科在不同時(shí)期的知識(shí)含金量的變化。

以計(jì)算機(jī)學(xué)科為例，下圖展示了該領(lǐng)域KQI排名前五的論文的KQI走勢(shì)，以及它相對(duì)引用量的變化。

計(jì)算機(jī)論文的KQI與引用量的變化(實(shí)線代表KQI，虛線代表引用量)

這5篇論文在計(jì)算機(jī)學(xué)科中都很有影響力。

我們可以觀察到，論文的KQI隨研究熱點(diǎn)的轉(zhuǎn)移不斷變化。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的研究起始于20世紀(jì)80年代，但在1995年左右，由于支持向量機(jī)算法的出現(xiàn)，這一研究進(jìn)入了冬天；近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)的興起，這一領(lǐng)域再次蓬勃發(fā)展。這種變化在KQI上表現(xiàn)得非常明顯，但在引用量這一指標(biāo)上并沒(méi)有得到反映。

此外，KQI還能夠找到那些引用量不高但具有價(jià)值的論文，同時(shí)也能過(guò)濾掉那些引用量很高但是知識(shí)量不高的論文。如下頁(yè)圖所示，深色格子代表引用量和KQI一致，淺色格子代表兩者之間不一致。引用量的高低與文章的價(jià)值（“√”或“×”）并不完全一致，KQI則更能反映一篇論文的價(jià)值。即使一篇論文的被引頻次不高，但如果它產(chǎn)生了一定的影響力，也會(huì)間接說(shuō)明這篇論文的價(jià)值。

如何評(píng)價(jià)文獻(xiàn)：KQI與引用量

此外，當(dāng)圖結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時(shí)，即使引用量不變，論文的KQI也會(huì)隨之變化。受最新研究熱點(diǎn)的影響，KQI的值會(huì)有增有減，這樣會(huì)更真實(shí)地反映一個(gè)工作的知識(shí)隨時(shí)間的變化。

KQI與柏拉圖JTB理論也是相對(duì)應(yīng)的：一篇論文的正確性通過(guò)引用來(lái)反映，看它是否被廣泛認(rèn)可；而合理性則通過(guò)論文的參考文獻(xiàn)來(lái)反映，看它是否基于一些被認(rèn)可的論文。KQI同時(shí)反映了論文的正確性和合理性。

由于熵的可加性，我們也可以根據(jù)作者對(duì)論文進(jìn)行KQI的聚合，以度量作者的KQI。

以圖靈獎(jiǎng)和諾貝爾獎(jiǎng)為例，計(jì)算機(jī)領(lǐng)域KQI排名前50名的作者中有1/3都是圖靈獎(jiǎng)獲得者，而KQI排名前10000的作者包含了現(xiàn)有數(shù)據(jù)中共74個(gè)圖靈獎(jiǎng)獲得者中的71位，以及86位諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者中的85位。僅有幾名作者未被收錄，有的并非因?yàn)檎撐墨@獎(jiǎng)，還有一些被歸類到數(shù)學(xué)領(lǐng)域。

另外，馮·諾依曼獎(jiǎng)?wù)?、麥克阿瑟?jiǎng)、蘭切斯特獎(jiǎng)，以及信息檢索之父、信息理論之父等，在KQI度量中都名列前茅。

同時(shí)，我們還對(duì)機(jī)構(gòu)和國(guó)家做了KQI排名。

我們發(fā)現(xiàn)，美國(guó)在文獻(xiàn)數(shù)量和KQI上都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其他國(guó)家。如今，中國(guó)的文獻(xiàn)總量達(dá)到美國(guó)的一半，但KQI尚有差距。這也說(shuō)明近年來(lái)呼吁中國(guó)科研從數(shù)量向質(zhì)量轉(zhuǎn)變的聲音是正確的。

由于KQI廣泛適用于國(guó)家、機(jī)構(gòu)、作者、論文等不同粒度對(duì)象的度量，我們也可以對(duì)它們進(jìn)行交叉比較。我們可以發(fā)現(xiàn)：厲害的國(guó)家通常有更多的機(jī)構(gòu)，也與學(xué)者的質(zhì)量、論文的數(shù)量和質(zhì)量相關(guān)；厲害的機(jī)構(gòu)通常有更多厲害的學(xué)者和論文；厲害的學(xué)者通常有更厲害的論文。這也暗示了KQI在消除唯論文數(shù)量和打破內(nèi)卷現(xiàn)象方面是具有潛力的。

愿景：從萬(wàn)物互聯(lián)邁向萬(wàn)命互聯(lián)

實(shí)際上，還有一個(gè)更大膽的設(shè)想，即從物聯(lián)網(wǎng)到命聯(lián)網(wǎng)，達(dá)到萬(wàn)命互聯(lián)的境界。我們已經(jīng)認(rèn)識(shí)到，萬(wàn)物互聯(lián)消除了信息的不平等；而進(jìn)一步的萬(wàn)命互聯(lián)則有助于破解生命的密碼，探尋生命的奧秘。

人類社會(huì)經(jīng)歷了農(nóng)業(yè)時(shí)代、工業(yè)時(shí)代，正在從信息時(shí)代向生命時(shí)代變遷。在物質(zhì)相對(duì)富足的情況下，健康、長(zhǎng)壽、美麗和幸福將會(huì)被放在第一位。幸福和美麗不易量化，而健康和長(zhǎng)壽是可以衡量的。“只有可以衡量的東西，才能被管理?！币虼?，健康和長(zhǎng)壽是可以管理和改善的人類共同目標(biāo)，而基因則是生命的根本。

在健康和長(zhǎng)壽管理中，檢測(cè)和預(yù)防起著重要作用。如果我們能提高病因明確的重大疾?。ㄈ缣剖暇C合征、耳聾、宮頸癌、腸癌等）篩查的檢測(cè)通量，降低檢測(cè)價(jià)格，就能及早實(shí)現(xiàn)重大高發(fā)性疾病早篩的全面覆蓋。只有早篩查、早發(fā)現(xiàn)，將生命健康的重心從“精準(zhǔn)治療”前移到“精準(zhǔn)預(yù)防”，才能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)健康管理，顯著提升人均期待壽命并大幅降低社會(huì)衛(wèi)生總負(fù)擔(dān)。

不同物種之間基因的配對(duì)可以闡釋物種之間的相似性。例如，人類與豬的基因相似度高達(dá)95%，人類和果蠅的基因相似度也有60%。因此，從命聯(lián)網(wǎng)的角度來(lái)看，或者說(shuō)從以基因?yàn)楣?jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)視角來(lái)看，它們之間實(shí)際上存在關(guān)聯(lián)性，它們都是命聯(lián)網(wǎng)的一部分。

其實(shí)，萬(wàn)命互聯(lián)這個(gè)概念早在19世紀(jì)就被德國(guó)著名的博物學(xué)家洪堡（Alexander Von Humboldt）提出。他當(dāng)時(shí)提出了“生命之網(wǎng)”的概念，也就是說(shuō)將世界看作一個(gè)有機(jī)的整體的自然觀。

他曾經(jīng)說(shuō)過(guò)：“一切事物都相互作用，有往必有還?！?

所以，萬(wàn)命互聯(lián)也是生命之網(wǎng)的終極意義。這也啟示我們以聯(lián)系的觀點(diǎn)看待問(wèn)題，將人與自然視為一個(gè)有機(jī)整體，才有助于推動(dòng)人類文明不斷向前發(fā)展。

結(jié) 語(yǔ)

在現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)中，信息來(lái)源于數(shù)據(jù)，而知識(shí)又能創(chuàng)造智慧。隨著網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，從物聯(lián)網(wǎng)到數(shù)聯(lián)網(wǎng)再到智聯(lián)網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò)的形態(tài)與功能也在不斷地豐富和完善。

在這個(gè)過(guò)程中，數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)和智慧四者不是相互獨(dú)立的，而是可以有機(jī)地被統(tǒng)一起來(lái)，層層遞進(jìn)，形成自下而上貫通的“數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)-智慧”系統(tǒng)，為物聯(lián)網(wǎng)智能化提供重要的理論技術(shù)保障。

為了進(jìn)一步推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)建設(shè)，促進(jìn)當(dāng)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)乃至生產(chǎn)生活方式的變革，我們還需要進(jìn)行更深入、更完善的探索與研究。