天文级别电脑系统_天文台系列

2024-06-14 10:10:29

1.怎样系统的学习天文学？

2.计算机未来的发展是怎样?

3.鸿蒙只是半成品，云操作系统才是终极形态

4.怎么样的天文系统

5.天文学上的四级天体系统是哪四级?

天文级别电脑系统_天文台系列

计算机的概念:现在，当我们谈到计算机的时候，除加以特殊说明之外，都是指电子数字计算机。电子数字计算机是一种自动化的电子设备，它按照人们事先编写的程序对输入的原始数据进行加工处理，以获得预期的输出信息，并利用这些信息来提高社会生产率、改善人民的生活质量。为帮助大家更好地理解计算机这一概念，让我们先来看一下被称为“现代计算机之父”的冯·诺依曼（J.Von.Neumann）对计算机的定义。冯·诺依曼是计算机领域中最著名的科学家之一，正是他奠定了现代计算机的体系结构。

冯·诺依曼在领导设计EDVAC（电子离散变量自动计算机）时提出的报告对计算机的概念进行了描述，此报告被称为“在计算机科学史上最具影响力的论文”。冯·诺依曼将计算机称为“自动计算系统”，指出“计算机”是一种可以在程序的控制下接受输入、处理数据、存储数据并产生输出的电子装置。

现在，电子计算机不仅能作为计算工具进行数值计算，而且能进行信息处理，并常常用于自动控制等各种领域。随着计算机的发展、应用领域的扩大，计算机更多地用于信息处理。有统计资料表明，当今80%以上的计算机将主要用于信息处理。由于计算机在它出现的初期阶段主要是进行数值计算的缘故，所以我们延续下来了“计算机”这个名称。因此，当我们沿用“计算机”这个称谓的时候，我们应对计算机的含义有个比较全面的理解。现在，更多的人把它叫做“电脑”，主要是指计算机可作为人脑功能的扩展和延伸。

计算机之所以不同于其他的计算装置，主要是因为它具有以下三个突出特征。

1. 基本器件由电子器件构成

现代电子计算机基于数字电路的工作原理。从理论上讲，计算机处理数据的速度只受到电的传播速度的限制，因此，计算机可以达到很高的运行速度。

2. 具有内部存储信息的能力，内部信息以二进制表示

数字电路中只有“0”和“1”两种脉冲信号，为了方便硬件设计，计算机内部的信息以二进制表示。由于具有内部存储能力，不必每次都从外部获取数据，这样就可以使处理数据的时间减少到最小程度，并使程序控制成为可能。这是电子计算机与其它类型的计算装置的一个重要区别。

3. 运算过程由程序自动控制

由于计算机具有内部存储能力，计算机就可以从内部存储单元中依次取出指令和数据，来控制计算机的操作，这种工作方式叫做存储程序控制。它是电子计算机最重要的一个特征。计算机的应用领域: 现在，计算机的应用已广泛而深入地渗透到人类社会的各个领域。从科研、生产、国防、文化、教育、卫生直到家庭生活，都离不开计算机提供的服务。计算机大幅度地提高了生产效率，使社会生产力达到了前所未有的水平。据估计，现在计算机已有5000多种用途，并且每年以300～500种速度增加，为了讨论上的方便，我们将其应用领域归纳成如下几类。

1. 科学计算

科学计算也称数值计算，是指用计算机来解决科学研究和工程技术中所出现的复杂的计算问题。在诸如数学、物理、化学、天文、地理等自然科学领域以及航天、汽车、造船、建筑等工程技术领域中，计算工作量是很大的，进行这些计算正是计算机的特长。目前，世界上出现了许多用于各种领域的数值计算程序包，这大大方便了广大计算工作者。利用计算机进行数值计算，可以节省大量时间、人力和物力。

2. 信息处理

信息处理也称数据处理，是指人们利用计算机对各种信息进行收集、存储、整理、分类、统计、加工、利用以及传播的过程，目的是获取有用的信息作为决策的依据。信息处理是目前计算机应用最广泛的一个领域，有资料显示，如今世界上80%以上的计算机主要用于信息处理。现代社会是信息化社会，随着生产力的高度发展，导致信息量急剧膨胀。目前，信息已经和物质、能量一起被列为人类社会活动的三大支柱。因此，在人类所进行的各项社会活动中，不仅要考虑物质条件，而且要认真研究信息。

计算机信息处理已广泛地应用于办公室自动化（OA）、企事业计算机辅助管理与决策、文字处理、文档管理、情报检索、激光照排、**电视动画设计、会计电算化、图书管理、医疗诊断等各行各业。信息已经形成了独立的产业，多媒体技术更为信息产业的腾飞插上了翅膀。有了多媒体，展现在人们面前的再也不仅仅是那些枯燥的数字、文字，而且增加了人们喜闻乐见、声情并茂的声音和图像信息。

3. 自动控制

工业生产过程自动控制能有效地提高劳动生产率。过去工业控制主要采用模拟电路，响应速度慢、精度低，现在已逐渐被计算机控制所代替。计算机控制系统把工业现场的模拟量、开关量以及脉冲量经放大电路和模/数（A/D）、数/模（D/A）转换电路送给计算机，由计算机进行数据采集、显示以及控制现场。计算机控制系统除了应用于工业生产外，还广泛应用于交通、邮电、卫星通讯等。基于计算机工业控制的特点，人们也常常将计算机的这种应用称为实时控制或过程控制。

4. 计算机辅助工程

计算机可用于辅助设计、辅助制造、辅助教学、辅助测试等方面，统称为计算机辅助工程。

从本世纪60年代起，许多国家就开始了计算机辅助设计（CAD）与计算机辅助制造（CAM）的探索。应用计算机图形学，可以对产品结构、部件和零件等进行计算、分析、比较和制图，其方便之处是能够随时更改参数，反复迭代、优化直到满意为止。在此基础上，再进一步输出零部件表、材料表以及数控机床加工用的纸带或磁带，就可以把设计的产品加工出来，这就是计算机辅助制造的概念。

计算机辅助教学（CAI）是指利用计算机帮助学习的自动系统，它将教学内容、教学方法以及学习情况等存储在计算机中，使学生能够轻松自如地从中学到所需的知识。

计算机辅助测试（CAT）是指利用计算机进行大量复杂的测试工作。

5. 人工智能

人工智能（AI）指利用计算机模拟人的智能活动，如感知、推理、学习、理解等。人工智能是计算机应用的一个崭新领域，目前这方面的研究尚处于初级阶段。人工智能的研究领域主要包括自然语言理解、智能机器人、博弈、专家系统、自动定理证明等方面。

6. 计算机网络

计算机技术和通讯技术相结合，可以将分布在不同地点的计算机连接在一起，从而形成计算机网络，人们在网络中可以实现软件、硬件和信息资源的共享。特别是Internet的出现，更是打破了地域的限制，缩短了人们传递信息的时间和距离，改变了人类的生活方式。关于这一点，我们还将在后面的章节中进行更加详细的讨论。计算机系统的主要技术指标与系统配置1.计算机的主要性能指标　　1）字长：字长是CPU能够直接处理的二进制数据位数，它直接关系到计算机的计算精度、功能和速度。字长越长处理能力就越强。常见的微机字长有8位、16位和32位。　　2）运算速度：运算速度是指计算机每秒中所能执行的指令条数，一般用MIPS为单位。　　3）主频：主频是指计算机的时钟频率，单位用MHz表示。　　4）内存容量:内存容量是指内存储器中能够存储信息的总字节数，一般以KB、MB为单位。　　5）外设配置:外设是指计算机的输入/输出设备　　6）软件配置:包括操作系统、计算机语言、数据库语言、数据库管理系统、网络通信软件、汉字支持软件及其他各种应用软件。　　/2.微机系统的主要配置　　微机的基本配置主要包括主机、键盘、磁盘驱动器、硬盘、显示器等。微型计算机的硬件系统/1.微处理器　微处理器由运算器和控制器组成，它是微型计算机的核心。通常将各种微处理器按字长分为：8位、16位、32位和64位。　　/2.存储器　　存储器分内存和外存，内存就是CPU能由地址线直接寻址的存储器。内存又分RAM，ROM两种，RAM是可读可写的存储器，它用于存放经常变化的程序和数据。只要一断电，RAM中的程序和数据就丢失。ROM是只读存储器，ROM中的程序和数据即使断电也不会丢失。　　/3.输入设备　　它是外界向计算机传送信息的装置。在微机系统中，最常用的输入设备是键盘。磁盘机(即磁盘驱动器)也是一种输入设备。　　/4.输出设备　　它的作用是将计算机中的数据信息传送到外部媒介，最常用的输出设备有显示器和打印机。

怎样系统的学习天文学？

12月8日，国家超级计算天津中心和国防科技大学，联合数十家合作团队，共同发布“面向新一代国产E级超级计算系统的十大应用挑战”，支撑解决世界科技前沿、经济主战场、国家重大需求、人民生命健康领域的重大挑战性问题。

据介绍，新一代百亿亿次（E级）高性能计算机的研发，是国家在新一代信息技术领域的重要部署，将有力驱动国家信息技术产业创新发展，其自主化程度远高于其他超算平台，同时规模与性能更是大幅提升。此次十大应用挑战的发布，其目的就是为了充分发挥新一代E级高性能计算机强大计算能力，研发适配国产超级计算系统的关键技术和应用软件，构建新的国产E级超级计算应用生态。

挑战一：磁约束聚变堆全装置聚变模拟（人造小太阳）

可控聚变能源被认为是人类未来应对能源和环境挑战最有效的手段之一，而在磁约束聚变装置设计中，最重要的问题就是如何用更低的成本约束住更高密度、温度的等离子体。

目前被广泛认可的一个主要限制约束性能的机制是边界和芯部产生的所谓微观不稳定性。在先前的研究中由于多时间尺度的问题，这些不稳定性通常采用回旋动理学或磁流体力学等简化模型来描述，并且等离子体芯部和边界需要分别建模。

在新一代国产E级计算机上，将可以直接采用电磁全动理学这一经典等离子体最基本的模型来直接模拟可分辨离子回旋半径的磁约束聚变堆全装置等离子体，并且不用区分边界与芯部。借助几何算法，使系统长期演化模拟结果的可靠性可以得到保证，更准确而自洽地再现其内部所发生的不稳定性过程，寻求提升磁约束聚变装置约束性能的机制。

此外，全装置等离子体动理学模拟还能得到对装置尺度的等离子体演化更加保真的模型，更好地指导未来磁约束聚变堆等离子体的设计，将为可控聚变研究和聚变能源开发提供强力支撑。

挑战二：全尺寸航空航天飞行器超百亿网格计算流体力学模拟

近年来的临近空间飞行器复杂流动问题数值研究对认识高空高速下的流动机理起到了重要作用。临近空间飞行器飞行包络覆盖连续流域、滑移流域和过渡流域，存在复杂的气动力热、稀薄非平衡效应、大动压下的多体分离、化学反应、等离子体等跨流域非定常多场耦合现象。

上一代超级计算机在计算能力和架构设计上无法进行满足精度和效率要求的临近空间飞行器跨流域非定常多场耦合模拟，而新一代国产E级超级计算机在理论上有望突破计算瓶颈，从而实现超百亿网格高精度全尺寸这一模拟。

临近空间飞行器跨流域非定常多场耦合模拟研究一方面可以帮助我们全面认识飞行器在高空高速飞行状态下的复杂耦合流动现象，并辨识流动机制及其对飞行器的影响，另一方面可以拓展新一代超级计算机上的数值风洞构建能力，为航天各类运载飞行器和航空国产大飞机等设计提供载体，使其更好地服务于我国战略发展和建设。

挑战三：数字细胞超亿级原子体系动力学模拟

在解读生命奥秘特别是细胞生物机理方面，全原子分子动力学模拟的虚拟实验作用日益凸显。

细胞内充斥了各种各样的生物大分子和小分子，始终处于一种动态的拥挤环境中，而拥挤环境对生物分子的扩散、聚集、构象变化和化学反应都会有显著影响。因此，在细胞尺度上对生物体系进行全原子分子动力学模拟将是认知生命过程的重要手段，但是目前的计算机很难提供足够的算力来实现。

国产新一代的E级超级计算机理论上可以实现超亿级甚至十亿级原子数字细胞的分子动力学模拟，使得未来细胞水平上的精准模拟成为可能。对细胞进行全原子分子动力学模拟，将使我们可以在虚拟实验中对整个细胞及其内外的生物大分子的微观动态过程进行高时空分辨的观察，帮助我们全面深刻地去认识新冠病毒等如何侵入细胞、细胞如何进行物质信息交换等生命科学重大挑战性问题。

通过数字模拟获得的知识，也将对未来的新药研发、生命健康保障起到奠基性的作用。

挑战四：对流尺度次公里级精细化数值天气预报

对于尺度较小、发展剧烈的强对流天气系统，往往难以预报，且容易造成破坏性灾害，对于大城市的运行管理带来很大的威胁。

随着天气系统时空尺度的缩小，大气的混沌属性越发明显，预报的不确定性加剧，这为精细化天气预报带来了很大的挑战，目前基于探测技术的预警时效性和对系统演变的预测往往不足。

基于新一代国产E级超级计算机的强大计算能力，综合超高分辨率模拟、集合预报、快速循环等技术，提前0-6小时预报强对流天气的触发、演变、消亡，为单个对流系统提供连续、概率性的预测，改进强对流引发的局地强降水、冰雹、突发大风、龙卷的时空落区预报准确性。

挑战五：百亿级高效高通量虚拟药物筛选

先导结构的发现和优化作为新药发现阶段的研究核心，往往需要花费数年时间以及高达数亿美元的资金，是药物研发的关键技术瓶颈。因此如何生成新分子及优化分子的关键属性(如生物活性、成药性、安全性和选择性等)是影响药物分子设计成败的两个关键问题。

据估计，目前可利用的化学空间大小范围约为10^23至10^60，即便是某些成熟数据库的小分子数量也达到十亿级别。如何在如此巨大的化学空间内如何进行分子的智能生成、结构的快速演化搜索和性质预测是药物筛选所面临的巨大挑战。

目前，药物筛选通常可以利用分子对接等相对粗略的方法，在之前的超级计算机上已经可以实现对十亿级别的小分子进行快速的初筛，再利用更为精确的自由能扰动计算等方法进行更为准确的评价分析。

新一代E级超级计算机提供的强大算力能够支撑百亿级别药物小分子的快速筛选，辅以更先进的算法，可以实现虚拟药物筛选效能几十乃至上百倍的提升；同时高效的药物筛选，还可以与中药有效组分发现结合，推动中药研发的现代化。

挑战六：面向通用人工智能的超大规模预训练模型

深度神经网络是新一代人工智能的领航区，并且已经成功应用于计算机视觉和自然语言处理等领域，取得了突出成效。

随着应用场景的丰富和发展，传统基于有标注数据集的领域模型训练和应用范式越来越无法适用人工智能应用的开发和普及。基于无标注数据的自监督学习技术和综合能力好、通用能力强的大规模预训练模型的出现，将数据驱动的深度学习技术和通用人工智能推向新的发展阶段。

近年来，计算机和人工智能领域的专家和企业已经在利用现有高性能计算机上完成了 1.75 万亿参数的多模态预训练模型开发，而国产新一代 E 级超级计算机使得支撑参数规模更大、通用性更强的模型（十万亿甚至百万亿以上）的训练和应用成为可能。

大规模预训练模型的研发部署，一方面，将推动类人机器人加快落地；另一方面，有通用模型做基础，将大幅降低细分领域数据向智能化模型转化的难度，有效推动人工智能应用基础设施的构建，提升工业现代化、数字经济发展、智能社会数字化治理能力。

挑战七：FAST超大规模观测数据的高分辨率巡天图像处理

中性氢巡天是 “中国天眼”（FAST射电望远镜）的重要科学目标之一，通过探测可观测宇宙范围内中性氢的分布情况，为宇宙起源与演化、暗物质与暗能量等前沿科学领域的研究提供支撑。

受视场所限，望远镜每次观测只能覆盖有限天区，中性氢巡天观测持续时间可达数年，所积累的观测数据需拼接融合才能获得完整的高分辨率巡天图像。在中性氢巡天数据处理流程中，网格化（Gridding）是计算量最大且I/O最为密集的环节，是制约中性氢巡天数据处理与成果产出效率的瓶颈。

新一代E级超级计算机的数据处理能力配合高性能网格化算法，能够应对PB量级的中性氢巡天观测数据，从而为国之重器“中国天眼”能够“早出成果、多出成果，出大成果、出好成果”提供强大助力，促生天文学基础与前沿领域的重大发现。

挑战八：全球尺度地震全波形反演

地震全波形反演是当前分辨率最高的成像方法，是研究地球内部结构和动力学演化过程的强有力工具，还可为矿产资源和油气勘查提供关键支撑。

在过去十年里，地震科学领域专家已经在上一代超级计算机上实现了区域尺度的低频带弹性波全波形反演研究。

国产新一代的E级超级计算机将可以实现全球尺度的、包括地震波衰减特征在内的高频带粘弹性地震波场传播模拟和波形成像研究。全球尺度高频带粘弹性地震波形反演一方面可以获得地球内部高精度成像结果，加深我们对板块构造、俯冲带和造山带形成和演化的认识，另一方面可以提供地球内部各圈层（中下地壳、岩石圈、软流圈等）物质和能量交换的地震学证据，为研究地球深部成矿作用和火山/地震活动提供依据，帮助人类更全面的认知地质演化，理解类地行星的形成发展。

挑战九：全脑千亿神经元动力学仿真

近年来的神经科学研究获取了大量的大脑结构和活动的数据，以此来理解大脑的工作机制。对于大脑的高级功能，如运动控制和思考等功能的解析和再现，迫切需要建立起人类全脑规模的仿真神经网络平台。

人类的大脑有860亿神经元，在过去的十年里，计算神经科学领域的专家在上一代的超级计算机上已经进行了人脑百分之一大小规模的脑回路仿真。而新一代的E级超级计算机在理论可以实现包括大脑皮层、小脑和基底神经节在内的全脑神经回路的模拟。

人类全脑回路的仿真和研究，一方面在可以帮助我们理解大脑的思考等高级功能，开发类脑人工智能算法。另一方面，帕金森症，亨廷顿舞蹈症等大脑疾病的发病机理也将能够得到进一步的分析和验证。此外，使用仿真脑模型构建基于脉冲神经网络的神经模态机器人，能够提升现有机器人系统的感知与决策水平。

挑战十：完全分辨率的全球次中尺度海洋数值模拟

气候变化是全球可持续发展所面临的重大挑战，也是科学界面临的最具挑战性的科学问题之一，海洋则是控制气候系统季节内、季节、年际、年代际变率的重要分量。

近年来，随着海洋观测的飞速发展，海洋中尺度、次中尺度过程的许多机理被不断揭示，海洋多尺度相互作用的特征更加清晰，对海洋环流数值模拟也提出了更高的要求，分辨率中尺度、次中尺度过程及其与大气的相互作用成为重要的研究方向。

在过去的10年期间，全球的科学家在此方向作出了不懈努力，将全球的海洋模拟提高到部分分辨率次中尺度涡（2km）的分辨率，而我国的科学家也自主开发了全球3-5km的海洋模式，基本可以完全分辨开阔大洋的中尺度过程。新一代的E级超级计算机可以实现完全分辨率次中尺度过程的模拟，帮助科学家全面理解海洋内部多尺度相互作用过程，以及海洋能量串级过程，并进一步提高对海洋环流以及整个气候系统的模拟能力。

编辑/范辉

计算机未来的发展是怎样?

学习天文学需要系统的方法和步骤。以下是一些建议：

1.基础知识：首先，你需要了解天文学的基础知识，包括天体运动、恒星演化、星系结构等。可以通过阅读教科书、参加在线课程或观看相关视频来学习这些知识。

2.观测实践：天文学是一门观测科学，因此实践是非常重要的。你可以购买一台望远镜，并学习如何使用它进行观测。此外，你还可以参加当地的天文学会或观测活动，与其他天文爱好者交流经验和技巧。

3.数据分析：天文学中经常需要进行数据分析和处理。学习使用计算机软件（如Python）进行数据处理和分析是非常有用的。你可以参加相关的培训课程或自学相关知识。

4.深入研究：一旦你掌握了基础知识和实践技能，你可以选择深入研究某个特定的领域，如行星科学、宇宙学、射电天文学等。阅读相关的学术论文和专业书籍，参与研究项目或与专家合作，可以帮助你深入了解该领域的最新进展。

5.持续学习：天文学是一个不断发展的学科，新的发现和理论不断涌现。因此，持续学习是非常重要的。订阅天文学杂志、参加学术会议、加入天文学社群等，可以帮助你跟上最新的研究动态。

总之，学习天文学需要系统性的方法和持续的努力。通过学习基础知识、实践观测、数据分析和深入研究，你可以逐步掌握这门学科的核心概念和技能。

鸿蒙只是半成品，云操作系统才是终极形态

计算机未来的发展方向如下：

1、巨型化：天文、军事、仿真、科学计算等领域需要进行大量的计算，要求计算机有更高的运算速度、更大的存储量，这就需要研制功能更强的巨型计算机。

2、专业化：工业计算机、嵌入式设备在工业上和专业领域应用前景广阔，车载电脑、工控计算机、银行系统等。

3、微型化：专用微型机已经大量应用于仪器、仪表和家用电器中。笔记本电脑已经大量进入办公室和家庭，但是便携性、续航能力仍不够人们全天候使用，应运而生的便携式互联网设备（MID）、智能手机、平板电脑不断涌现，迅速普及。

4、网络化：移动通信和互联网成为当今世界发展最快、市场潜力最大、前景最诱人的两大业务，它们的增长速度都是任何预测家未曾预料到的，所以移动互联网可以预见将会创造怎样的经济神话。

5、智能化：目前的计算机已能够部分地代替人的脑力劳动，但是人们希望计算机具有更多人的智能，比如：自行思考，智能识别，自动升级等等。

怎么样的天文系统

在任何领域，底层基础设施都是至关重要的。对于数字化社会，半导体、操作系统则是整个数字化生态的底层基础设施。中国在芯片和操作系统上实现突破，不仅关乎国家安全，也与中国的数字化产业发展潜力息息相关。

就像一颗大树一样，根扎的越深，树才能长得越高，枝叶才能更加茂盛。从这个角度来看，华为鸿蒙的确是国之重器。上至国家部门，下至黎明百姓，都对鸿蒙寄予厚望。

需要指出的是，鸿蒙一直宣称自己是面向物联网的操作系统，与安卓系统有本质的区别。事实也的确如此，鸿蒙并不是在重复造轮子，而是下一代操作系统。 鸿蒙对标的不是谷歌安卓，而是谷歌的物联网操作系统Fuchsia OS 。那么，鸿蒙与目前的操作系统相比，先进在哪里，鸿蒙是否就是未来操作系统的终点呢？

这篇文章，我们将讨论鸿蒙与目前操作系统的主要差别，描绘鸿蒙想要实现的“理想国”。此外，鸿蒙目前还只是一个半成品，更先进的操作系统，是云操作系统。接下来，我们将展开讨论。

说明：目前很多云厂商都宣称自研了云操作系统，他们所谓的云操作系统，实际上是云资源管理平台，不是真正的操作系统。什么才是云操作系统，目前还不能给一个完整的定义。不过，真正的云操作系统应该要具备以下几个特征：可以直接调度CPU，控制CPU计算进程；融合了目前的计算节点管理与单服务器操作系统，在云数据中心实现计算资源的自由调度；整个操作系统横跨云服务器、边缘计算服务器、智能设备三端，实现云边端的协同；操作系统上的应用程序主要部署在云服务器，基于云原生实现应用开发，并且一处开发，一处部署，多端接入，多端应用。

我们从操作系统的本质入手来讨论其演进的内在逻辑。大体上看，操作系统在整个计算架构中起着承上启下的作用：对下，操作系统的主要作用是控制计算、存储、网络和I/O设备；对上，则支撑应用软件，协助应用软件调用计算、存储等软硬件资源。操作系统还通过I/O设备实现人机交互。比如，电脑的人机交互就是鼠标+键盘作为输入，屏幕作为输出；手机的人机交互，主要的输入和输出介质都是屏幕。此外，还有摄像头、扬声器等输入输出设备。

操作系统的演进，核心就是针对不同的终端计算设备，来变革对软硬件资源的调用方式，更好的支撑上层应用软件，提供更友好的人机交互方式。

对数据的计算、存储、传输，是整个计算体系的核心，计算机的发展也都是围绕这三个方面来开展的。总体上，计算体系的演进是两条腿走路：一方面，芯片本身提供的计算能力在飞速发展， 以前是CPU的摩尔定律主导，现在则是以AI为核心的异构计算挑大梁，终极形态就是量子计算芯片 。存储芯片也实现了很大的技术进步，存储能力大幅提升。另一方面，传输技术尤其是无限传输技术的进步，则改变着整个计算体系的资源组织方式。最典型的就是数据传输能力的提升，拉近了数据中心与智能终端的“距离”，催生出云计算这种新的计算资源组织方式。云计算并没有提升整个体系的计算能力，而是通过重新组织提升了整个体系的资源利用效率。

传输能力并不是线性增长，而是阶梯式发展的。无限通信技术历经1G/2G/3G/4G，目前正在进行5G通信网络的建设。几年之后，整个社会的数据传输能力会得到一次质的飞跃。在整个计算体系中，计算、存储、传输是紧密相关的，传输能力的提升会改变计算、存储资源的组织方式。更大的带宽、更低的延迟，进一步拉近了数据中心（包括边缘计算中心）与智能终端的距离，计算、存储资源会在智能终端和数据中心之间进行重新分配。一旦整个传输网络可以支撑数据中心和智能终端之间进行大量数据的实时传输，那么计算、存储资源就会向云端集中，终端则“退化”为一个人机交互界面。手机、电脑的核心是人机交互，只需要保留屏幕、键盘、鼠标等输入输出设备和数据传输设备，无需再保留CPU、存储芯片（即使会保留部分计算、存储能力，低端芯片就完全够用）。智能终端输入数据，传输到云端进行计算、存储，然后传输到终端进行显示。

面对数据中心-智能终端组成的新计算体系，计算、存储、I/O进行了重新分配，在物理上分离开了。这个时候，操作系统就需要横跨数据中心和智能终端，根据需要调用相应的计算资源。并且，由于数据中心的服务器承担了大部分的计算、存储功能，对数据中心资源的调配则成为新操作系统的核心。相对而言，对电脑、手机这些终端的调配则显得没那么重要了。

相对于安卓操作系统，鸿蒙并不是重复造轮子，是有重大创新的。最核心的创新就是致力于通过软总线来替换硬总线。在以前的操作系统中，无论是电脑端的Windows系统，还是手机端的Android、IOS系统，在通信线路上都是硬总线。在一整个电路板上通过物理的实体电路来连接各个计算单元（包括计算、存储、I/O），实现各部分数据的传输。

实体电路在空间上有很大限制，如果能够通过无线电磁波来进行各个计算单元的数据传输，就可以在空间上大大解放智能终端。各个计算单元不再必须安装在一个电路板上，在空间上可以实现分离。如果再通过标准化将各个计算单元进行解耦，进而实现不同计算单元的自由组合，这一下子就打开了智能计算的想象空间。如果将几台电脑、手机放在一起，对于以前的操作系统，这些智能设备都是独立的个体，一个系统操作一台设备，不同设备之间没有联系；而 对于鸿蒙操作系统而言，他们不再是独立的设备，而是一堆可以利用的计算单元，是一堆CPU、存储，系统可以根据需要来自由组合这些计算单元 。比如，要运行一个大型游戏，一台电脑的配置不够，就调动周围几台电脑、手机的CPU组成一个计算资源池，共同支撑计算需求。

除了对计算、存储资源的自由调度，软总线技术在I/O设备上有更大的应用潜力。过去几十年，由于芯片制造工艺的快速发展，总体遵循摩尔定律，计算机在CPU、存储上取得很大的提升，以至于现在一台手机提供的计算能力，就超过以前的超级计算机。但是，在I/O设备方面却进展缓慢。除了键盘、鼠标、屏幕，电脑上就增加了一个摄像头和扬声器。很长一段时间，更高像素的摄像头是智能手机厂商之间实现差异化的关键。 如果把智能计算设备与人进行类比，CPU相当于大脑，各种I/O设备相当于四肢，则计算机可谓一直处于“头脑发达，四肢简单”的状态 。

之所以会如此，就是因为不同计算单元需要用硬总线来进行连接。比如，手机摄像头必须要安装在手机上，因而摄像头不能做的很大。如果通过软总线技术，如果把摄像头“拆下来”呢？智能手机只承担核心的计算、存储、显示、交互功能，其他功能通过各种专用设备实现，然后通过电磁波将专用设备与手机连接起来，这些专用设备就像“装在手机里”一样。这种情况下，手机摄像头就解除了物理限制，可以把像素做的很高，甚至与单反相机媲美（事实上，可以直接将单反相机与手机连接起来）。更进一步，为什么不能将手机、电脑与天文望远镜连接起来呢？通过手机、电脑操控望远镜，把看到的美景实时记录下来，还可以分享给好友，或者进行在线直播。

通过软总线技术，鸿蒙操作系统可以让计算机的“四肢”异常的发达。鸿蒙系统可以“穿透”智能设备，直接利用设备内部的计算、存储、感知单元。在鸿蒙的“眼里”，面对的不再是一个个独立的智能设备，而是一堆可以自由组合的计算模块。手机、电脑，可以很轻易的与打印机、摄像机、微波炉、电视、空调、洗衣机、冰箱、汽车、电表、水表、体重秤、跑步机等设备进行连接。手机是“大脑”，其他设备则是“四肢”。

为什么以前没想到要用软总线来代替硬总线呢？因为以前的无线通信技术很不成熟。总体上看，通过物理线路来进行数据传输，在带宽、传输速度上还是有很大优势。软总线要替换硬总线，就必须要扩大数据传输的带宽，同时提升传输速率，降低延迟，这也是华为鸿蒙系统能否成功的关键。以目前的情况来看，鸿蒙只能说还在路上，软总线技术取得了一些突破，但要完美替换硬总线，依然还有一定距离。

依据相关数据，目前华为鸿蒙的软总线，已经达到1.8G的带宽、10毫秒延迟、35%的抖动。 10毫秒的延迟，对于一些实时性要求不高的业务场景还可以接受，但对于一些实时控制系统显然还是不够的。所以，鸿蒙接下来的关键就是把数据延迟压下去，把带宽提升来。这肯定是有很大的技术难度，会涉及到WIFI、蓝牙等通信协议的大幅度修改。如果上述技术指标能够接近硬总线，鸿蒙软总线所带来的优势就会得到释放。依据华为内部的说法，他们目前正致力于攻克分布式计算，有望将软总线的时延压低到微秒级。如果真的可以实现，那鸿蒙必将大放异彩，中国的国产操作系统也才迎来了真正的春天，我们拭目以待吧。

虽然鸿蒙相比于上一代操作系统，已经实现了很大的进步（或者说致力于实现很大的进步，关键在于软总线是否能在时延、带宽上赶上甚至超越硬总线）。但是，鸿蒙很可能不是下一代操作系统的理想形态。与鸿蒙相比，云计算操作系统更具有发展潜力。

那么，云操作系统与鸿蒙操作系统的关键区别是什么呢？

鸿蒙虽然比安卓更进一步，但本质上还是一个本地化的操作系统，核心功能也是调配终端设备的计算资源。 所以，鸿蒙需要安装在手机、电脑、电视这种终端设备上。与之相比，云操作系统则是安装在数据中心的服务器上。或者说，云操作系统的主体在服务器上，终端设备上的系统只是起辅助作用。

云操作系统的核心也在软总线（我们暂且将其定义为软总线，即通过无线通信方式连接不同计算单元），只是其软总线的载体是5G构建的广域网；与之相比，鸿蒙软总线的核心是蓝牙、WIFI等近场通信构建的局域网。在传输领域，有线宽带和无线通信是竞合关系。在无线通信内部，1G~5G网络，也和蓝牙、WIFI存在竞合关系。上一代主要是4G网络与WIFI的竞争，下一代则是5G网络与WIFI的竞争。总体上，大家更看好5G网络。云操作系统将主要建立在5G基础上，有线宽带、WIFI、蓝牙也会发挥作用。

数据的计算、存储由数据中心（包括边缘数据中心）的服务器来完成，智能终端主要保留两个功能，数据收集和人机交互。云操作系统横跨云端服务器和智能终端来实现资源调配。要实现这个目标，关键是5G网络在带宽、时延、稳定性这些技术指标上能否达到硬总线的水平。与4G基站不同，5G将是宏基站与微基站（甚至更小的皮基站）相互配合，微基站或者皮基站其实就相当于室内WIFI。从理论上来看，核心光通信网络+5G宏基站+5G微基站+皮基站，是可以实现对整个数据传输链路的全覆盖的。云操作系统也必然是基于5G，将5G通信网络作为其“软总线”的载体。

当然，以上只是对理想情况的设想。目前，无论是5G还是云计算，都还处于初级发展阶段，5G技术还没成熟，5G网络覆盖也远未完成。尤为关键的是，5G网络在带宽、延迟这些技术性能上与硬总线相比还存在不小的差距。总体上看，5G和云计算的技术发展很快，协同效应越来越明显。通过5~10年的时间，5G的带宽、延迟指标会得到大幅度提升，5G网络的建设也基本成熟。再加上边缘计算的发展，云数据中心-边缘计算中心-智能终端，将形成紧密配合的计算体系，届时就可以支撑云操作的发展。

我们不妨大胆设想一下，加入实现了云操作系统，整个计算体系会面临什么样的变革。云操作与原来的操作系统有什么不同，与鸿蒙所代表的物联网操作系统又有什么不同。云操作系统可以实现鸿蒙系统的一系列设想，而且可以比鸿蒙做的更好。下面，我们来具体分析。

下一代操作系统一定是面向物联网的，需要基于物联网设备来进行设计。在物联网领域有一个根本的难题——如何平衡设备智能化与成本控制？

某种程度上，计算能力就是智能程度。一个设备能够提供的算力越强，能够解决的问题就越多。计算能力的主要载体是芯片，越强的芯片越贵。 按照以往的逻辑，要对一台设备进行智能化改造，核心就是通过嵌入更强大的芯片来让其具备计算能力，这必然会大幅增加设备的成本。

在为物联网设计操作系统时，有两个因素需要重点考虑：

物联网设备数量巨大，因此必须降低成本。 如果每台物联网设备都安装芯片，这样的成本是难以承受的。试想一下，台灯、冰箱、空调，甚至水表、电表，都安装CPU和存储芯片，这些设备的价格必然会大幅度上升（目前物联网设备中的各种嵌入式芯片计算能力较弱，比电脑、手机芯片所能提供的计算能力小很多，因而其智能化程度有限）。

物联网设备的核心在于感知和控制，不在于计算。 未来，不仅家庭里会有各种智能设备，城市中也会密布各种传感器来监控城市的水、电、气等供应体系的状态。这些物联设备，核心作用是传感器和控制器，一方面将感知到的图像、电压等数据传入系统，另一方面依据指令来进行相应的操作，比如关闭阀门、调整摄像头角度等。

基于物联网设备的特点，要解决上述成本与智能化的矛盾，最好的办法就是将计算与感知、操控分离开来：物联网终端承担数据感知和操控的功能，把数据计算功能放到云端或者边缘计算端来完成。通过云操作系统，物联网设备可以安心做“四肢”，而将“大脑”放在云端或边缘端的服务器上。物联网设备上不用安装昂贵的芯片，依然可以获得强大的数据计算能力，以此来实现低成本的智能化改造。

将数据计算功能从物联网终端剥离出来，还有一个很重要的作用，那就是推动物联网设备在计算上的标准化。

我们知道，操作系统跟计算芯片是高度耦合的。电脑上的微软操作系统+英特尔芯片，手机端的安卓系统+高通芯片都是如此。操作系统往往与芯片相互配合，共同演进。无论是英特尔的电脑芯片，还是高通的手机芯片，都是高度标准化的。与之不同，物联网设备中的嵌入式芯片却是各式各样、千差万别，这就为操作系统的发展设置了很大的障碍。如果在芯片上不能实现统一，要用一套操作系统去适配多种多样的物联网芯片，系统性能必然会大打折扣。

如果通过云边端协同的方式，把物联网设备的计算芯片统一放到云端或者边缘端的服务器上，则可以很好地解决这个问题。服务器上的芯片是可以做到高度统一的，云操作系统只需要适配云服务器上的芯片。操作系统是调用硬件资源来完成计算任务，如果将计算任务集中到云端，那就屏蔽了本地终端设备的差异性。在云操作系统看来，无论是电脑、手机、平板还是车机、电视，本质上都是一块屏幕，操作起来都一样。

鸿蒙+物联网嵌入式芯片，只是一种过渡方案，终极方案还是云操作系统+云端标准计算芯片的方式。当然，实现上述的云边端协同是一条漫长的道路。在未来几年内，物联网上的嵌入式芯片依然会是主流方案。 这种情况下，华为的鸿蒙系统就不得不要去兼容各种各样的嵌入式芯片，这是一个很大的难题。 不过反过来看，通过鸿蒙系统来倒逼物联网芯片的标准化，也可以推动我国芯片和物联网产业的发展，这也算鸿蒙的一大贡献。

以上从硬件计算资源的调度方面来分析云操作系统的优势。下面，我们从应用软件的角度来看看云操作系统可能的未来。

在计算架构中，操作系统与芯片耦合，应用软件则与操作系统耦合。同样的一个应用软件，如果要从一个操作系统迁移到另一个操作系统，需要重新开发。比如电脑端的微信和手机端的微信，虽然功能都一样，腾讯却要要基于Windows和安卓系统开发两次。同样在移动端，微信也要基于苹果的IOS系统再开发一次。 功能都一样，却因为不同的操作系统重复开发多次，这无疑是巨大的浪费。 试想一下，面对各式各样的物联网设备，如果软件厂商也要对不同的设备进行多次开发，那简直不能忍受。

所以，一次开发，多端适配，是物联网操作系统的刚需，这也是鸿蒙尽力要实现的目标。操作系统是与计算芯片耦合的，面对多样化的嵌入式物联网芯片，鸿蒙必然要做出一些个性化适配，上面承载的应用软件也要做出相应的适配，这会增加一些开发难度。如果强行屏蔽底层芯片的差异，很可能会损害系统的性能，表现出来就是系统容易卡、稳定性差。

如果是云操作系统，由于计算芯片本身就是统一的，云操作系统主体部署在云端服务器上。相应的，上层应用的主体也部署在云服务器上。终端设备就是一个人机交互界面，大部分情况就是一块触摸显示屏（在部分场景中再加上语音交互）。终端智能设备是一个访问云端应用的入口。无论是从手机、电脑还是电视、车机，甚至是从电冰箱、电梯广告屏幕上访问，接入的都是云端的同一个应用软件。这天然就没有应用适配的问题。

鸿蒙想要实现的是一处开发多端部署。而云操作系统可以实现的是一处开发，一处部署，多端应用。这种方式，在应用软件的标准化、性能表现等方面，比多端部署的方案更优。

我们以一个应用场景来举例说明：

华为鸿蒙项目负责人在一次媒体采访中提到，鸿蒙的目标是让应用跟着人走，而不是锁定在特定的设备上。比如，当用户用手机与家人进行视频通话时，不用一直拿着手机，当用户走到客厅的时候，视频电话就自动接到电视上。这如果能实现，真的是一个很大的进步。现在的操作系统，别说手机和电视打通，就是手机与平板电脑都不能打通。

在这个方案中，手机和电视都安装了鸿蒙系统，这毕竟是两个独立的设备，视频应用需要从手机传到电视上。我们用传球来做类比：面对一个运动的人，如何更好地把球传到他手里呢？目前的安卓、IOS操作系统，球只能锁定在一个人手里，如果用户离开这个是没办法拿到球的；鸿蒙要实现的是，有多个人进行相互传球，当用户离开A走到B附近时，A就把手里的球传给B，然后B再把球传给用户；云操作系统的解决方案是，球依然只在A手里，但A站的比较远，传球能力很强，无论用户走到那里，他都可以把球直接传过去。这样，就省去了中间把球从A传到B的过程。

目前，云计算的重心，已经从基础设施的虚拟化转向云原生应用的开发。云原生应用的目标就是一处开发，多端应用。 届时，本地终端是只是一个网络接入和人机交互的设备，并不需要部署应用。每个人有特定的应用账户，这个账户与其生物特征绑定（比如人脸、指纹），从任何终端都可以轻易接入云端应用中心，真正实现应用随人走。

电脑、手机作为个人应用的私密性将大大降低。每个人的电脑、手机之所以私密性强，最关键的是很多数据存储在本地端，并且，每个人下载的应用软件也不同，桌面的布局也独具特色。自己电脑用习惯了，别人的电脑用起来就总会感觉别扭。在云操作系统时代，这一切都会改变。本地终端几乎不再存储数据，别人拿着你的电脑，只要不能登录你的账户，也看不到你的任何信息。此外，云端不仅存储个人数据，也会存储你的电脑和手机桌面，你安装了什么软件，这些软件如何布局的，都可以完整的还原出来。

电脑、手机本质上就是一块屏幕，跟安装在汽车、冰箱、洗衣机上的屏幕没什么区别，都只是接入云数据中心的一个入口而已。 当你自己没带电脑，借用同事电脑办公时，只需登录自己的云端账户，同事电脑桌面立马跟你的一模一样。用完退出账户之后，你的一切使用记录在本地端都消失了（实际上本地端本来就没有做任何数据记录，只是一个显示屏）。你挥一挥衣袖，不带走一片云彩，你和你的同事都没有数据安全的担忧。

更进一步的，大部分设备都退化为屏幕后，设备本身的价值就大大降低了，整个智能硬件的商业模式将发生根本的变革。手机、电脑终端由于不再追求高配置的计算和存储芯片，成本大幅度降低，进而这些电子产品的价格大幅度降低。原先6000元的电脑、手机，也许只需要2000元。另一方面，消费者虽然不需要买芯片，但需要为使用芯片付费。依据对计算、存储、网络资源的消耗量，以及使用的时间来进行付费。比如，用1000元的手机可以玩王者荣耀，看4K**，但是每小时需要付费1元钱。 与企业端的云服务类似，个人消费者市场也全面进入云服务时代。

这对于用户也是有好处的：在C端的计算领域也实现“以租代售”，不用一次性付出几千元来购买昂贵的电子设备，有助于改善用户现金流；用户可以获得几乎无限的计算能力，突破单台设备的算力限制。当需要运行大型游戏的时候，可以获得超高的算力配置，并且只为这一段时间付费。单个用户只要愿意付费，可以通过获得目前超级计算机一样的计算能力。

如果将应用部署在云端，实现应用随人走，届时，各种触摸屏可能在城市中随处可见（毕竟，只是一块屏幕，成本比电脑要低很多），这些屏幕可以作为共享计算机。用户可以通过指纹识别、人脸识别等方式，在任何屏幕上便捷地登陆自己的云端账户，将这块屏幕变成自己的计算机。使用完毕退出账户后，设备上不会留有任何痕迹，也没有数据泄露的风险。这对于经常需要移动办公的人而言，会带来巨大的便利，他们不用再背着一台电脑到处跑，因为“电脑”随处可见，用完即走。

综上， 鸿蒙比目前的安卓系统更进一步，但依然不是最终的方案。 需要指出的是，云操作系统是需要一定的前提条件的，5G网络要足够成熟强大，云边端协同体系已经完备，这需要很长的时间来完善。在这个过程中，鸿蒙系统不失为一种很好的方案。

最后，我们再来看看在云操作系统领域，都有哪些玩家。大体来看，云操作系统会有三类玩家：以往的操作系统企业，领先的云计算企业，互联网应用巨头。

操作系统本身具有一定的连续性，微软、谷歌、苹果这类操作系统厂商，在云操作系统领域依然会是重要玩家，并且，他们依然具有很强的竞争优势。尤其是微软，其服务器操作系统占据最大的市场份额，会慢慢向真正的云操作系统演进。华为目前已经推出了鸿蒙，虽然鸿蒙不是终极的云操作系统，但却是目前最好的物联网操作系统。通过鸿蒙进化成云计算操作系统，也比安卓等系统更方便。并且，鸿蒙在软总线技术上有积累，再加上华为领先的5G，华为云也具有不熟的实力，因而华为鸿蒙是未来云操作系统的有力竞争者。

除了操作系统企业，头部云计算巨头也是未来云操作系统的有力竞争者。（再次说明下，目前云厂商所声称的云操作系统，实际上是云资源管理平台，还不是真正的云操作系统）。阿里云、AWS、谷歌云等，将其目前所谓的云操作系统进行升级，做成真正的操作系统，也未可知。

此外，还存在一类云操作系统玩家，那就是个别互联网应用巨头。最典型的就是腾讯（微信），其次是阿里巴巴（钉钉）。以微信为例，通过小程序，把自己变成一个应用开发平台，微信本身操作系统化。微信账户就是云操作系统的账户，登陆微信然后打开各种小程序，跟登陆云桌面打开各种应用软件类似。因此，微信也是操作系统的重要玩家。此外，钉钉也在逐步把自己变成开发平台，也在操作系统化。

在未来的云操作系统之争中，中国将是美国的有力竞争者。国内华为、阿里巴巴、腾讯，都将是重要玩家。可以预见，未来的操作系统，不再只是美国的企业的天下。中国操作系统的自主化，是值得期待的。

文：凝视深空 / 数据猿

天文学上的四级天体系统是哪四级?

天文导航系统

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审阅专家武伟

天文导航系统是利用自然星体与时间有关的位置信息，借助被动光电探测设备，通过解算确定载体航向、姿态和位置的导航设备。

中文名

天文导航系统

外文名

celestial navigation system

原理