未来的网络，将是由人、机、环境系统相互交织相互作用形成的一个智能网络。这种网络不再只是简单地连接各种设备和信息，而是能够主动理解、感知和适应人类需求的网络。未来的网络将更加人性化、智能化和环境友好，为人们提供更加智能化的服务，同时实现能源的高效利用和环境的保护，同时产生更加立体、高效的安全生态体系。

一、人机环境系统智能网络中机器的计算与人类的谋算（算计）

在人机环境系统智能网络中，机器的计算与人类的谋算有着不同的特点和作用：

1、机器的计算

机器的计算能力通常指的是其在处理和分析大量数据、执行复杂算法和模型时的能力。机器通过计算能力可以快速地进行数据处理、模式识别、预测分析等操作，从而为人类提供各种智能服务和支持，如智能搜索、推荐系统、自动驾驶等。

2、人类的算计（谋算）： 人类的算计/谋算则是指人类在面对复杂情境和决策时所展现出的智慧和策略。人类算计/谋算包括了情感、道德、创造性思维等多个方面，不仅仅局限于单纯的逻辑推理和计算能力。人类算计/谋算涉及到情感的理解、社交的技巧、道德的考量等，这些都是机器目前难以完全模拟和取代的。

3、在人机环境系统中，机器的计算与人类的谋算常常是相互辅助和协同的关系：

• 机器辅助人类谋算： 机器通过强大的计算能力可以为人类提供大量数据和信息，帮助人类进行决策和谋略规划。例如，在商业决策中，机器可以通过分析市场趋势和消费者行为，为人类提供决策建议；在医疗诊断中，机器可以通过分析医疗影像和患者数据，辅助医生做出诊断。

• 人类引导机器计算： 人类通过自身的谋算能力可以指导和引导机器的计算过程，确保机器的计算结果符合人类的需求和价值观。例如，在机器学习和人工智能领域，人类可以设计算法和模型的目标函数、约束条件，引导机器学习和优化的方向，以实现更好的性能和效果。

机器的计算和人类的谋算在人机环境系统中相辅相成，共同促进系统的智能化和发展。机器的计算能力可以弥补人类在处理大规模数据和复杂计算方面的不足，而人类的谋算能力则可以为机器提供价值导向和伦理指引，确保人机系统的发展符合人类的长远利益。

二、人、机、环境系统智能网络中的态、势、感、知

在人、机、环境系统智能网络中，态、势、感、知是四个重要的概念，它们相互交织，共同构成了系统的智能特征和运行机制：

1、态：系统的状态是指系统在某一时刻的具体表现或状态。在人、机、环境系统中，态可以包括各种各样的状态，如人的情绪状态、机器的运行状态、环境的气候状态等。这些状态可以通过传感器、监测设备等方式进行实时监测和记录，为系统的智能决策和调控提供基础数据。

2、势：系统的势是指系统中存在的潜在能量或潜在趋势。势可以是指系统内部的潜在能量积累，也可以是指系统外部的潜在影响或趋势。在人、机、环境系统中，势可以体现为人类的潜在需求和动机、机器的潜在性能和行为趋势、环境的潜在变化和影响等。

3、感： 系统的感是指系统对外部环境和内部状态的感知能力。感包括了系统获取、处理和理解外部信息的能力，以及对内部状态变化的感知和反馈能力。在人、机、环境系统中，感可以体现为人类的感知能力、机器的传感器和感知算法、环境的信息传递和反馈机制等。

4、知： 系统的知是指系统中积累的知识、经验和智慧。知包括了系统对过去经验的总结和学习、对当前情况的理解和判断、以及对未来趋势的预测和规划。在人、机、环境系统中，知可以体现为人类的知识和技能、机器的学习和推理能力、环境的历史数据和趋势分析等。

态、势、感、知是人、机、环境系统智能网络中的重要组成部分，它们相互作用、相互影响，共同决定了系统的智能行为和演化轨迹。通过对这些要素的深入理解和有效管理，可以实现人、机、环境系统的智能化和优化运行。

三、由人、机、环境组成的系统智能网络与传统网络有何不同

人、机、环境组成的系统智能网络与传统网络有几个关键的不同之处：

1、复杂性和动态性

传统网络通常是基于静态的连接和信息传递，而人、机、环境系统智能网络是由多个动态交互的要素组成，包括人类的行为和决策、机器的计算和控制、环境的变化和影响。这些要素之间的关系是复杂且动态变化的，因此系统智能网络更加复杂和动态。

2、感知和响应能力

传统网络通常是基于静态的数据和规则进行操作，而系统智能网络具有感知和响应能力，能够感知外部环境的变化和内部状态的变化，并根据情境进行相应的智能决策和行动。这种感知和响应能力使得系统更加适应复杂多变的环境和任务。

3、学习和适应能力： 系统智能网络具有学习和适应能力，可以通过不断的经验积累和反馈学习，改进自身的性能和行为策略。相比之下，传统网络通常是静态的，缺乏学习和适应的能力。

4、综合性和集成性

系统智能网络是由多个不同的要素组成，包括人类、机器和环境，这些要素之间存在复杂的相互作用和关联。因此，系统智能网络具有更高的综合性和集成性，需要考虑到多个要素之间的相互影响和协同作用。

5、目标导向和智能决策

系统智能网络通常是以实现特定的目标或任务为导向的，具有智能决策和规划能力。相比之下，传统网络通常是以信息传递和数据交换为主要目的，缺乏智能决策和规划的能力。

人、机、环境组成的系统智能网络与传统网络在复杂性、感知能力、学习能力、综合性和目标导向等方面存在显著的不同，体现了人工智能技术在网络领域的深刻影响和革新。

四、人、机、环境组成的系统智能网络安全与传统网络安全

人、机、环境组成的系统智能网络安全与传统网络安全有几个显著的不同之处：

1、复杂性和动态性

系统智能网络由多个动态交互的要素组成，包括人类的行为和决策、机器的计算和控制、环境的变化和影响。相比之下，传统网络通常是基于静态的连接和信息传递。系统智能网络的复杂性和动态性增加了安全威胁的复杂性，需要更加灵活和智能的安全防御和应对措施。

2、感知和响应能力

系统智能网络具有感知和响应能力，能够感知外部环境的变化和内部状态的变化，并根据情境进行相应的智能决策和行动。因此，安全防御不仅需要考虑到传统网络中的数据保护和身份验证，还需要考虑到智能决策系统的安全性和可信度。

3、学习和适应能力

系统智能网络具有学习和适应能力，可以通过不断的经验积累和反馈学习，改进自身的性能和行为策略。这意味着安全防御需要考虑到系统智能网络可能存在的漏洞和错误学习，及时进行修正和调整。

4、综合性和集成性

系统智能网络是由多个不同的要素组成，这些要素之间存在复杂的相互作用和关联。因此，安全防御需要考虑到不同要素之间的安全性，以及它们之间的协同作用和影响。

5、人为因素

系统智能网络涉及到人类的行为和决策，而人类的行为往往是不确定和难以预测的，可能成为安全威胁的源头。因此，安全防御需要考虑到人为因素对系统安全的影响，并采取相应的教育、培训和监管措施。

人机环境系统智能网络安全与传统网络安全相比，面临着更复杂、更动态、更智能的安全挑战，需要更加全面和综合的安全防御策略和技术手段。

五、人、机、环境组成的系统智能网络态势感知与传统网络态势感知

人、机、环境组成的系统智能网络态势感知与传统网络态势感知有几个不同之处：

1、多维度感知

系统智能网络的态势感知通常涵盖多个维度，包括人类行为、机器状态和环境变化等。传统网络态势感知主要关注网络流量、日志数据等网络相关信息。系统智能网络的态势感知更加全面和综合，能够更准确地捕捉整个系统的动态变化。

2、智能分析

系统智能网络的态势感知通常具有智能分析能力，可以通过机器学习、数据挖掘等技术实现对大数据的实时分析和处理，从而发现潜在的安全威胁和异常行为。传统网络态势感知更多依赖于规则和静态模型，缺乏对复杂动态环境的智能适应能力。

3、行为建模

系统智能网络的态势感知通常涉及对人类行为和机器行为的建模和分析，以及对环境变化的感知和分析。传统网络态势感知主要关注网络流量和设备状态等信息，缺乏对人类行为和环境因素的建模和分析。

4、实时响应

系统智能网络的态势感知通常能够实现实时响应，根据态势感知结果进行及时的安全决策和响应措施。传统网络态势感知可能存在延迟，无法做出及时的响应。

5、集成性和综合性

系统智能网络的态势感知需要考虑到多个要素之间的相互作用和关联，具有更高的集成性和综合性。传统网络态势感知主要关注网络层面的信息，缺乏对人类行为和环境因素的综合分析。

系统智能网络态势感知相比传统网络态势感知更加全面、智能和综合，能够更准确地捕捉整个系统的动态变化，提高网络安全的可靠性和有效性。

六、人、机、环境组成的系统智能网络中的计算+算计与传统网络计算+算计

在人机环境系统智能网络中，计算和算计相辅相成，由人、机、环境组成的智能系统通过计算和算计实现更高层次的智能决策和行为。与传统网络中简单的计算和数据处理相比，系统智能网络中的计算和算计具有以下不同之处：

1、智能决策

在系统智能网络中，计算和算计通常与智能算法和机器学习技术相结合，能够分析复杂的数据和情境信息，从而实现智能决策。这些智能决策可以基于人类的行为、机器的状态和环境的变化，实现更加智能和适应性的系统行为。

2、动态适应

系统智能网络中的计算和算计具有动态适应能力，能够根据外部环境的变化和内部状态的变化实时调整计算策略和算法模型。传统网络中的计算和算计通常是静态的，无法灵活应对复杂动态的系统环境。

3、人机协同

在系统智能网络中，计算和算计不仅限于机器端，还涉及到人类的参与和决策。人类与机器之间通过计算和算计实现协同合作，共同完成复杂任务和决策过程。而在传统网络中，计算和算计主要由机器完成，人类的参与相对较少。

5、综合性分析

系统智能网络中的计算和算计通常涉及多个要素之间的综合分析，包括人类行为、机器状态和环境因素等。传统网络中的计算和算计主要关注数据处理和信息传递，缺乏对多要素综合分析的能力。

6、决策透明度

在系统智能网络中，计算和算计的决策过程通常具有一定的透明度，可以解释和理解计算结果的产生过程。传统网络中的计算和算计可能缺乏透明度，决策结果难以解释和理解。

人机环境系统智能网络中的计算和算计相比传统网络具有更高的智能性、适应性和综合性，能够实现更加智能和灵活的系统行为和决策。

总之，在由人、机、环境组成的系统智能网络中，机器计算通常结合了人工智能技术，能够进行更复杂的数据处理、模式识别和决策制定。这些机器计算能够从大规模数据中学习并提炼出有用的信息，进而支持系统智能决策。而传统网络中的机器计算相对简单，主要用于数据处理和传输，缺乏智能决策的能力。人类算计通常作为一种补充，与机器计算相互配合，共同完成任务和决策。人类算计可以提供对复杂情境的理解和判断，以及对机器计算结果的解释和修正。而在传统网络中，人类算计可能更加主导，机器计算则主要作为辅助工具，人类在数据处理和决策制定中发挥主导作用。机器计算和人类算计通常具有更好的实时性和适应性。机器计算能够实时处理大规模数据，并根据实时情境进行智能决策，而人类算计能够根据需要快速调整策略和行动。在传统网络中，机器计算和人类算计可能存在一定的延迟和局限性，无法做到如此高效的实时响应。机器计算的决策过程通常具有一定的透明度，能够解释和理解计算结果的产生过程。人类算计也能够提供对机器计算结果的解释和修正。而在传统网络中，机器计算和人类算计的决策过程可能缺乏透明度，决策结果难以解释和理解。