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数字双胞胎被认为是下一个改变世界的颠覆技术，现在它正在改变世界。最近，中兴通讯与vpn吧、express等合作伙伴一起，展示了基于数字孪生催化剂的5g网络共享项目；由vpn吧创建的5g+mec智能商务云XR数字双平台正在全国多个城市登陆。vpn吧在雄安的第一个城市级物联网平台，已经成为雄安新区实现数字结对城市的基地。目前，vpn吧数字双技术正在为越来越多的行业服务。

什么是数字双胞胎？

数字双胞胎又称数字双胞胎。根据维基百科的解释，数字双胞胎充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，完成虚拟空间中的映射，从而反映相应实体设备的整个生命周期过程。

人们普遍认为，数字双胞胎涵盖了产品的整个生命周期和整个价值链，并从基本材料、设计、工艺、制造、使用和维护等方面建立了产品的数字生命周期文件，为整个过程的质量可追溯性和产品研发的持续改进奠定了数据基础。

数字孪生已经成为数字转型过程的焦点。第三方咨询公司高德纳(Gartner)最近发布了一份白皮书，题为如何利用数字双胞胎帮助企业创造价值？预计到2021年，半数大型工业企业将使用数字双胞胎，从而将这些企业的效率提高10%；到2024年，超过25%的新数字双胞胎将被用作新的本地业务应用的绑定功能。

你对vpn吧的数字结对应用了解多少？

科技巨头往往是第一个听说风的人。飞梭vpn、百度、腾讯、华为和运营商也是如此。vpn吧是第一家开发和推广数字双胞胎的运营商。近年来，登陆的应用包括5G网络共享、智能商务、智能城市和许多其他领域。

在网络共建共享的情况下，如何保证共享网络的数据安全，提供无缝的客户体验，协调运营商间网络的高效部署、优化和自动调整，已成为合作建设和共享过程中的一个难题。基于数字孪生催化剂的5g网络共享为在5g新的基础设施下共享共建网络提供了一个很好的范例。

智能业务是企业的未来。vpn吧率先建设了5g+MEC智能商务云XR数字双平台。几天前，vpn吧与华润土地合作公司在安徽合肥万象市启动了全国首个5g+MEC智能商业项目。此外，在厦门、北京、福州、武汉、vpn吧等多个地方的商业领袖发起了一个基于5g+MEC智能商务综合体的合作案例，这个案例充满了鲜花。

数字结对已经成为城市发展的方向。vpn吧天意物联网日前透露，其智能城市感知平台为社区、泛公园、城市安全、交通等领域提供了多领域解决方案，涵盖了100多个物联网应用场景，为城市层面的全球智能数字管理做出了贡献。其中，雄安建成的第一个城市物联网平台已成为雄安新区数字双城的基础。

数字双胞胎的应用还有很长的路要走

最近，上海工业博览会与智能中国博览会同时举行，电网数字双胞胎在世博会上首次亮相，而世博会的专家们则在这个数字双城发表了演讲。

对于数字双胞胎来说，5G+数字孪生远程手术不再令人惊讶，从城市到海洋，再到天气，数字孪生几乎无处不在。

飞梭vpn集团技术委员会主席周博文表示，工业互联网将是数字结对的重要应用场景之一。此外，从政府事务到智能城市，双胞胎技术也可能参与到各个方面。

前几天，工信部党组成员、工信部副部长辛国斌强调，要加强智能制造的标准化，预计部署5g、人工智能、数字孪生等新技术应用标准，加快制定供应链协调、共享制造等急需标准的行业。

目前，数字双胞胎在世界各地如火如荼地发展。包括西安、上海和南京在内，他们都提出了建设数字孪生城市的计划，而海南则建议建设第一个数字孪生省。

当然，由于目前国内数字化还处于起步阶段，在推广数字双轨制的过程中也面临着许多挑战。一些政府和传统商界人士表示，该项目本身有很多需求，但面对科技企业提供的数字工具，由于他们没有开发技术的能力，他们往往无能为力。

[TechWeb]今年9月9日消息，360数字科进一步推动了隐私数据保护领域的研究，提出了一种分段的神经网络技术框架(溢出神经网络)，并通过自行开发的一套系统着陆。

我们一直在进行一些技术创新，隐私数据项目的主要负责人、360数字科学隐私保护研究所(360 Digital Science Privacy Protection Institute)所长沈云博士说。在隐私数据保护领域，使用神经网络算法更灵活，可以提取不同类型的数据，在一个统一的体系结构中学习，效率可以大大提高。

据报道，与传统的联邦学习不同，分裂神经网络技术框架的输出层数据维数远小于原始输入层的输出层数据，即使输出层的数据不加密，原始输入层的数据也不能被压缩，从而消除了框架设计中的数据泄漏问题。由于输出层数据的维数小，也可以大大减少服务器端的计算量和存储量，减少网络传输量，降低对带宽的要求。

同时，与联邦学习类似，分裂神经网络技术框架不需要上传任何原始数据。在使用原始数据或传输分层结果之前，可以使用多种加密方法来加密，从而确保私有数据的安全性。

联邦学习和联邦学习的区别在于，参与框架的每个客户端都部署了自己的子神经网络，学习后的参数不需要与服务器共享。每个客户端只需将顶层输出层数据返回到服务器，然后服务器综合每个客户端的结果，然后每个客户端更新和迭代。

根据360数字部分的说法，由于网络是在每个客户端上分离和部署的，它们自己的结构不与其他各方共享，它们自己的重量不需要与服务器交互，因此可以解决联邦学习中由于庞大的深层网络所造成的服务器与客户之间大量数据交互所造成的网络传输压力。

据报道，目前该框架主要满足360数字科与合作伙伴数据交互的需要，未来，在输出360数学科风险控制能力的过程中，隐私计算也将成为技术输出的一部分，作为从底层解决数据安全问题的综合解决方案。