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航天科技集团2023年计划安排60余次宇航发射任务******

　　《中国航天科技活动蓝皮书(2022年)》发布 今年计划安排60余次发射任务

　　1月18日，中国航天科技集团发布《中国航天科技活动蓝皮书(2022年)》。《蓝皮书》显示，航天科技集团2023年计划安排60余次宇航发射任务，发射200余个航天器，开展一系列重大任务：载人空间站工程进入应用与发展阶段，空间站转入常态化运营模式，将完成1次货运飞船、2次载人飞船发射任务和2次返回任务；全面推进探月工程四期和行星探测工程，开展嫦娥七号、天问二号等型号研制；发射多颗国家民用空间基础设施科研卫星和业务卫星；完成长征六号丙运载火箭首飞，进一步完善长征火箭型谱。

　　《蓝皮书》指出，2023年是全面贯彻落实党的二十大精神的开局之年，也是加快建设航天强国、奋力实现建军一百年奋斗目标的关键一年，中国全年计划实施近70次宇航发射，有望再次刷新纪录。

　　宇航发射和飞行试验次数持续保持高位

　　据介绍，航天科技集团今年计划安排60余次宇航发射任务，发射200余个航天器，长征系列运载火箭累计发射次数将突破500次。其中，重大工程任务依旧繁重，要完成天舟六号、神舟十六号、神舟十七号3次发射任务，不断提高进出太空、利用太空、探索太空的能力；北斗三号全球卫星导航系统将完成3颗备份卫星发射，进一步增强系统可靠性；将发射风云三号06/07星、环境减灾二号06星、高轨20米SAR卫星、新一代海洋水色观测卫星、中星26号、中星6E、澳门科学一号A星等，让航天技术更好地服务社会民生，服务国民经济发展建设；航天科技集团“新一代商业遥感卫星系统”将加速推进建设，今年计划再发射7颗四维高景系列卫星，为传统、新兴市场用户提供高时效、高性能的时空信息服务。

　　航天科技集团今年还将实施宏图一号、吉林一号、吉利星座、微厘空间北斗低轨导航增强系统组网星等商业发射任务，公开发布火箭运载余量信息，向商业用户提供发射和搭载机会，为各类客户提供快速、稳定、可靠的“一站式”发射服务，推动我国商业航天持续健康发展。

　　研制应用任务持续保持高强度

　　今年将全面推进探月四期和行星探测工程，开展以嫦娥七号、天问二号、静止轨道微波探测卫星等为代表的多个型号研制工作，完成多项商业航天和整星出口合同履约工作；面向国家重大战略和经济社会发展需要，不断提升卫星应用融入新兴领域，支持重点区域经济发展；在北斗领域实现北斗应用向系统集成和增值服务延伸，继续深耕民航，拓展能源、应急等关键行业；发挥天地一体化优势和卫星通信、导航、遥感综合应用优势，聚焦行业和地方政府智能化升级契机，构建一体化的产品体系和业务综合应用解决方案。

　　建设航天强国新征程开启全面

　　《蓝皮书》显示，中国已经全面建成了航天大国，进入世界航天强国行列，开启了全面建设航天强国新征程。从近5年发射趋势看，中美两国发射活动快速增长，发射次数交替领先，发射航天器质量持续攀升，成为世界航天增长的主要动力。

　　2022年，中国全年完成64次发射任务，研制发射188个航天器，总质量197.21吨居世界第二位，各项数据均创历史新高。其中，长征系列火箭53次发射全部成功，并实现128次连续发射成功。

　　纵观这一年的中国航天，在发射活动方面，高密度发射任务有序实施、成功率保持高位，航天器研制发射数量快速增长、研制能力大幅提升，发射活动保持增长态势、进入空间利用空间能力跨越式发展。

　　·科技创新方面

　　运载火箭、载人航天、月球和深空探测、应用卫星、科学和技术试验等领域不断创新突破，取得多项重大科技成就，推动航天科技自立自强。

　　·应用服务方面

　　北斗导航服务全球，中星、亚太提供连续服务，空间基础设施形成全天时全天候对地观测能力，各类应用卫星提供的通信广播服务、国土资源服务、海洋资源服务、气象观测服务、应急管理服务、农业生产服务、生态环境服务、交通运输服务、科教文体服务等，在经济社会发展各领域发挥了巨大作用。

　　·国际合作方面

　　开展了设施和数据共享、技术合作、应用服务、交流研讨等多种类型的多边、双边合作，积极促进国际交流、产业发展和技术应用。在商业航天发展方面，产业体系和市场体系初步形成，由基础制造、产品研发为主的阶段进入应用牵引、市场主导的新发展阶段，商业航天正加快成为航天强国建设的重要力量。

　　(总台央视记者 崔霞 李厦 徐静)

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　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。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）