Page 63 - 信息的脉络

·第二部分·
始人戈登·摩尔提出“摩尔定律”，自提出之日起，该定律就一直是半导体行业
的指导原则。
如果说摩尔定律是描述基于单个硅芯片性能增长的规律。今天，我们看到通
过网络互连的计算设备的数量在急剧增长，那连接亿万设备的网络价值又如何估
算，这可不是一个小问题，这关系到大多数互联网公司的估值。大约在 1980 年，

3Com 公司的联合创始人之一、以太网的共同发明人罗伯特·梅特卡夫就提出了一
个现在被称为“梅特卡夫定律”的互联网估值模型。该定律认为，网络的价值与
网络上兼容的通信设备的数量平方成正比。例如，一台计算机的价值是 3000 元，

那么十台计算机形成的网络的价值就是 3000 乘以 10 的平方，即 30 万元。如今，
随着物联网（IoT）的兴起，行业内预测，到 2025 年将会有 600 亿台设备连接网络，
恒温器、汽车、门锁、空调、冰箱等。按照梅特卡夫模型预测网络的价值，你几
乎都可以看到金钱在向你招手。

信息科学领域的范式转换主要是由复杂性和机遇引发的。在过去的 50 年里，
数字科技的惊人进步极大地推动了范式的转换。数字设备日益互联的发展趋势以
及计算机越来越渗透到我们日常生活中的现实，都成为信息工程范式转换的巨大

驱动力。云计算的出现便是因电商大数据的急剧增加而驱动的“随需而变”的新
的计算方式；而边缘计算则是因物联网数据的急剧增加而驱动地靠近数据源侧的
新的计算方式。
智能时代的到来对传统的“存、算、网”的基础架构带来了挑战，存在范式
转换的巨大机遇，如取代“冯·诺依曼”计算架构的“非冯·诺依曼架构”；在

元宇宙场景下以 VR/AR 为基础的新的交互方式；以区块链为底层技术的去中心化
的新一代价值传递网络等。
◆ 不同的思考方式促进创新

我们在解决问题的过程中可以采用不同的推理方式。逻辑学家查尔斯·皮尔
士（Charles Peirce）界定了三种解决问题的推理方式：演绎法、归纳法和溯因法，
它们分别适用于不同的条件。
演绎法被称为自上而下的推理方式，因为它以更具有普遍性的规律与理论为

出发点，试图将其应用于具体的事例之中。演绎式推理对于有固定边界的受限性
问题是一种很有用的方法，但是这种方法没法吸收新的信息。
归纳法与演绎法完全相反，它自下而上，以具体的观察为起点，然后上升成
一个理论。但问题是，当你进行归纳式推理时，你会将自己限制于一套框架之中。

在解决已知或未知的特定类型的问题时，这样的方式是非常可取的，在这些情况中，
归纳法会在我们知道调查结果之前，把可能的见解排除在外。

• 47 •