单元10 新一代信息技术基础

1单元

10新一代信息技术基础云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术的发展，正加速推进全球产业分工深化和经济结构调整，重塑全球经济竞争格局。我国应加快抓住全球信息技术和产业新一轮分化和重组的重大机遇，全力打造核心技术产业生态，进一步推动前沿技术突破，实现产业链、价值链和创新链等各环节协调发展，推动我国数字经济发展迈上新台阶。1．探析物联网在生活领域中的典型应用2．探析人工智能技术与人类衣食住行各

种用具的结合22云计算技术基础10.1大数据技术基础10.210.310.4目录物联网技术基础人工智能技术基础10.1云计算技术基础310.1.1云计算的基本概念从狭义上讲，云计算（CloudComputing）就是一种提供资源的网络，使用者可以随时获取“云”上的资源，按需求量使用，按使用量付费，并且可以将其看成是无限扩展的，只要按使用量付费的服务就可以。从广义上说，云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务，这种计算资源共享池叫作“云”，云计算把许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源被快速提供。也就是说，计算能力作为一种商品，可以在互联网上流通，就像水、电、天然气一样，可以方便地取用，且价格较为低廉。总之，云计算不是一种全新的网络技术，而是一种全新的网络应用概念，云计算的核心概念就是以互联网为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。“云”实质上就是一个网络，“云”就像自来水厂一样，我们可以随时接水，并且不限量，按照用水量，付费给自来水厂就可以。云计算是一种基于并高度依赖互联网的计算资源交付模型，集合了大量服务器、应用程序、数据和其他资源，通过互联网以服务的形式提供这些资源，并且采用按使用量付费的模式。这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，提供可配置的弹性计算；提供按需付费的计算资源共享池，使用户无须关心太多基础设施；使用户与实际服务提供的计算资源相分离，并向用户屏蔽底层差异的分布式处理架构。用户可以根据需要从云提供商那里获得技术服务，如数据计算、存储和数据库，而无须购买、拥有和维护物理数据中心及服务器。云计算概念图如图10-1所示。4图10-1云计算概念图简单地说，云计算是一种商业计算模式，它将任务分布在大量计算机构成的资源池上，用户可以按需获取存储空间、计算能力和信息等服务。云计算的“云”是一种比喻的说法，其实就是指互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（如存储器、CPU、网络等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），用户只需要通过网络发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为用户提供需要的资源，并将结果返回给本地设备。这样，本地客户端需要的存储和运算极少，所有的处理由云计算服务来完成。云计算是分布式计算技术的一种，其工作原理是通过网络“云”将庞大的计算处理程序自动拆分成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算、分析之后将处理结果回传给用户。通过这项技术，网络服务提供者可以在很短的时间内（数秒之内），完成对数以千万计甚至亿计数据的处理，实现和“超级计算机”同样效能强大的网络服务。现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。5610.1.2云计算的主要特点云计算的可贵之处在于高灵活性、可扩展性和高性价比等，与传统的网络应用模式相比，其具有如下优势与特点。（1）虚拟化虚拟化突破了时间、空间的界限，是云计算显著的特点。云计算支持用户随时、随地利用各种终端获取应用服务，所请求的资源都来自“云”，而不是传统的固定有形的实体。物理平台与应用部署的环境在空间上是没有任何联系的，通过虚拟平台对相应终端进行操作以完成数据备份、迁移和扩展等。（2）动态可扩展云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速加快，最终满足动态扩展虚拟化要求，达到扩展应用的目的。（3）按需服务计算机包含许多应用，不同的应用对应的数据资源库不同，所以用户运行不同的应用需要较强的计算能力对资源进行部署，而云计算平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。云计算采用按需服务模式，像自来水、电、煤气那样计费，用户可以根据需求自行购买，降低了用户投入费用，并可获得更好的服务支持。7（4）灵活性高目前市场上大多数信息技术资源、软硬件都支持虚拟化，如存储网络、操作系统和开发软件、硬件等。虚拟化要素统一放在云系统资源虚拟池当中进行管理，可见云计算的兼容性非常好，不仅可以灵活兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品，还能够使用户获得更高性能的计算。（5）可靠性高云计算对于可靠性要求很高，在软硬件层面采用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，在设施层面采用了冗余设计来进一步确保服务的可靠性。即使出现服务器故障也不会影响计算与应用的正常运行，因为单点服务器出现故障可以通过虚拟化技术对分布在不同物理服务器上面的应用进行恢复或利用动态扩展功能部署新的服务器进行计算。（6）性价比高将资源放在虚拟资源池中统一管理，在一定程度上优化了物理资源，用户不再需要价格昂贵、存储空间大的主机，可以选择相对廉价的计算机组成云，一方面减少费用，另一方面计算性能不逊于大型主机。8（7）可扩展性高云计算具有高扩展性，其规模可以根据应用的需要进行调整和动态伸缩，可以满足用户和应用大规模增长的需求。用户可以利用应用软件的快速部署条件来更为简单、快捷地对自身所需的已有业务以及新业务进行扩展。例如，云计算系统中出现设备故障，对用户来说，无论是在计算机层面上，抑或是在具体运用上均不会受到阻碍。利用云计算具有的动态扩展功能来对其他服务器开展有效扩展，这样一来就能够确保任务得以有序完成。在对虚拟化资源进行动态扩展的同时，能够高效扩展应用，提高云计算的操作水平。（8）通用性好云计算不针对特定的服务和应用，在“云”技术的支撑下，可以同时支撑不同的服务和应用运行。（9）规模庞大“云”具有超大的规模，各大云服务商的“云”均拥有几十万甚至上百万台服务器，企业私有云一般也拥有成百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的存储与运算能力。（10）节约成本云计算的自动化集中式管理使大量企业不需要负担高昂的数据中心管理成本，就可以享受优质的云计算资源与服务，通常只需要少量人员花费几天时间就能完成以前需要高额资金、数月时间才能完成的任务。910.1.3云计算的服务类型云计算将统一管理和调度大量用互联网连接的计算资源，使其形成一个资源池，从而让用户能够通过互联网获得所需的资源和服务。大多数云计算的服务交付模式包括对存储和计算能力进行基于互联网访问的基础设施即服务、能够为开发人员提供用于创建和托管Web应用程序工具的平台即服务、基于Web的应用程序的软件即服务和无服务器计算。每种类型的云计算都提供不同级别的控制、灵活性和管理，因此用户可以根据需要选择正确的服务。云计算的服务类型如图10-2所示。图10-2云计算的服务类型1．基础设施即服务基础设施即服务（InfrastructureasaService，IaaS）是云计算主要的服务类型之一，云计算服务提供商以即用即付的方式向用户提供虚拟化计算资源，如服务器、虚拟机、存储空间、网络和操作系统。IaaS包含云信息技术的基本构建块。它通常提供对网络功能、计算机（虚拟或专用硬件）和数据存储空间的访问。IaaS为用户提供最高级别的灵活性，并使用户可以对信息技术资源进行管理、控制。IaaS是指用户通过互联网可以获得信息技术基础设施硬件资源，然后根据用户资源使用量和使用时间进行计费的一种服务交付模式。在该服务交付模式下，云计算服务提供商提供给消费者的服务是对所有计算基础设施的利用，包括CPU、存储空间、网络连接、负载均衡和防火墙等计算资源，用户能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。IaaS的代表产品，国外主要有IBM公司的BlueCloud、亚马逊公司的AmazonEC2和美国思科公司的CiscoUCS等，国内主要有百度云、腾讯云、金山云、阿里云等互联网企业旗下品牌，华为云、浪潮云等硬件厂商旗下品牌，天翼云、移动云、沃云等运营商旗下品牌等。102．平台即服务平台即服务（PlatformasaService，PaaS）的主要用户是开发人员，为开发人员提供通过全球互联网构建应用程序和服务的平台，通过服务器平台把开发、测试、运行环境提供给用户，让开发人员能够更轻松地快速创建Web或移动应用，而无须考虑对开发所必需的服务器、存储空间、网络和数据库基础结构进行设置或管理，从而可以将更多精力放在应用程序的部署和管理上面。这有助于提高效率，因为用户不用操心资源购置、容量规划、软件维护、补丁安装或与应用程序运行有关的任何无差别的繁重工作。PaaS是介于IaaS和SaaS之间的一种服务交付模式，在该服务模式中，用户购买的是计算能力、存储、数据库和消息传送等服务，在该服务交付模式下，底层环境大部分PaaS平台已经搭建完毕，用户可以在一个包含软件开发工具包（SoftwareDevelopmentKit，SDK）、文档和测试环境等在内的开发平台上直接创建、测试和部署自己的应用及服务，并通过该平台和互联网将其传递给其他用户。该服务交付模式有助于大大降低应用程序的开发成本。比较知名的PaaS平台有阿里云开发平台、华为DevCloud等。PaaS提供商的典型代表包括高德地图、百度地图、搜狗地图等位置服务类服务商，科大讯飞、百度语音等语音服务类服务商，TalkingData、友盟等数据分析类服务商等。113．软件即服务软件即服务（SoftwareasaService，SaaS）是一种通过互联网向用户提供软件的服务交付模式。SaaS通过互联网提供按需付费应用程序，云计算提供商托管和管理软件应用程序，并允许其用户连接到应用程序，通过全球互联网访问应用程序。在该服务交付模式下，用户无须购买软件，而是通过互联网向服务提供商租用自己所需的基于Web的相关软件服务功能，以满足实际需求，并按定购的服务和时间长短向服务提供商支付费用。用户无须维护软件，也不能管理软件运行的基础设施和平台，只能进行有限的软件设置。SaaS让软件访问泛化，把桌面应用程序转移到网络上去，用户可随时随地使用软件，增加了软件的使用频率和使用场景。SaaS提供商的典型代表包括用友、金蝶等ERP类服务商，印象笔记、有道云笔记、腾讯文档、企业微信、石墨文档等文档协作类服务商，亿方云、坚果云、燕麦云等企业网盘类服务商，以及有赞、微店等电商类服务商。例如，微信小程序、钉钉、新浪微博、在线办公应用软件、在线教育平台、短视频服务就是SaaS的典型应用。金山文档是SaaS的典型应用之一，金山文档是由珠海金山办公软件有限公司推出的一款可多人实时协作编辑的文档在线协作办公软件。金山文档主要特征如下：金山文档可应用于常见的办公软件，如文字Word、表格Excel、演示PPT；具有多人协作、安全控制、完全免费、多格式兼容的特点；支持大型文件，支持最大60MB的Office文件，超大表格文件、超大演示文件均可使用；可在多平台使用，无须下载，通过浏览器即可创作和编辑文件，手机、计算机等皆可使用；支持Windows、macOS、Android、iOS、网页和微信小程序等各个平台，拥有一个账号即可在多个平台上管理文档。12这3类云计算服务中，IaaS处于整个架构的底层；PaaS处于中间层，可以利用IaaS层提供的各类计算资源、存储资源和网络资源来建立平台，为用户提供开发、测试和运行环境；SaaS处于最上层，既可以利用PaaS层提供的平台进行开发，也可以直接利用IaaS层提供的各种资源进行开发。云计算服务交付模式的典型应用如图10-3所示。13图10-3云计算服务交付模式的典型应用1410.1.4主流云服务商及其产品市场上的云计算产品、服务类型多种多样，在选择时不仅要看产品类型是否满足自身需求，还要看云产品服务商的品牌声誉、技术实力以及政府的监管力度。目前国内外云服务商非常多，早期云服务市场主要被美国垄断，如亚马逊网络服务（AmazonWebService，AWS）、微软Azure等，近年来国内云服务商发展迅速，已经占据国内外较大市场份额，知名的云服务商有华为云、阿里云、腾讯云等。1．国外主流云服务商及其产品亚马逊公司是做电商起步的，刚开始因为业务需要购买了许多服务器等硬件资源用于搭建电商平台，后来由于平台的计算资源出现富余，于是开始对外出租这些资源，并逐渐成为世界上最大的云计算服务公司之一。目前，亚马逊旗下的AWS已在全球20多个地理区域内运营着80多个可用区，为数百万客户提供200多项云服务业务。其主要产品包括亚马逊弹性计算云、简单存储服务、简单数据库等，产品覆盖IaaS、PaaS和SaaS。2．国内主流云服务商及其产品（1）华为云华为云隶属于华为公司，创立于2005年，在北京、深圳、南京等多地及海外设立有研发和运营机构。其主要产品包括弹性计算云、对象存储服务、桌面云等。华为云是IaaS的典型应用之一，华为云是华为公有云品牌，致力于提供专业的公有云服务，具体提供弹性云服务器、对象存储服务、软件开发云等云计算服务，以“可信、开放、全球服务”三大核心优势服务全球用户。华为云立足于互联网领域，提供云主机、云托管、云存储等基础云服务，以及超级计算、内容分发与加速、视频托管与发布、企业信息技术、云会议、游戏托管、应用托管等服务和解决方案。（2）阿里云阿里云是阿里巴巴集团旗下的云计算品牌，成立于2009年，在多地设有研发中心和运营机构。其主要产品包括弹性计算、数据库、存储、网络、大数据、人工智能等。（3）腾讯云腾讯云是腾讯公司旗下的产品，经过孵化期后，于2010年开放平台并接入首批应用，腾讯云正式对外提供云服务。其主要产品包括计算与网络、存储、数据库、安全、大数据、人工智能等。151610.1.5云计算的部署模式由于不同用户对云计算服务的需求不同，因此面对不同的场景，云计算服务需要提供不同的部署模式。一般而言，云计算的部署模式有公有云、私有云和混合云3种。1．公有云公有云通常是指云计算服务提供商为公众提供的能够使用的云计算平台，其核心属性是共享资源服务。在公有云模式下，云计算服务提供商负责提供应用程序、资源、存储和其他服务，让用户通过互联网免费或按需求和使用量付费使用这些服务。用户使用的资源实际上是与其他用户共享的，但用户使用时不会察觉，而云服务提供商要负责保证用户所使用资源的安全性、可靠性和私密性。对用户而言，使用云服务提供商提供的云服务，按需付费，使用成本较低，但不太可控，安全性存在问题。公有云的主要优点在于自身所使用的应用程序、服务及相关数据都是由公有云服务提供商提供的，用户自己仅需购买相应服务即可使用，无须进行硬件设施建设和软件开发。但是由于数据具有一定的共享性，且存储在公共服务器上，因而数据的安全性不高。同时，公有云的可用性主要取决于服务商，用户难以对其进行控制，因而为用户带来了一定的不确定性。构建公有云的方式很多，云计算服务提供商既可以独立构建，也可以联合构建（即独立构建一部分软硬件，剩余部分直接购买），还可以直接购买商业解决方案。2．私有云私有云是指为特定的组织机构建设的供其单独使用的云计算平台，它所有的服务只提供给特定的对象或组织机构使用，因而可对数据存储、计算资源和服务质量进行有效控制，其核心属性是专有资源服务，适合分支机构较多的大型企业或政府部门。相较于公有云，私有云通常建立在企业的内部网络中，企业可以自己控制私有云。私有云的数据安全性、系统可用性较高，可以提高资源使用率，但企业必须购买、建设及管理自己的云计算环境，因而会带来相对较高的购买、建设、管理和维护的成本。同时，私有云的规模相对较小，无法充分发挥规模效应。创建私有云的方式主要有两种：对于预算少或者希望提高现有硬件利用率的企业和机构，使用OpenStack等开源软件将现有的硬件整合成一个云是较为合适的私有云创建方式；预算充裕的企业和机构则可以直接购买商业解决方案来创建私有云。3．混合云混合云是公有云和私有云两种服务方式的结合，是介于公有云和私有云之间的一种折中方案。它所提供的服务既可以供别人使用，也可以供自己使用。相比较而言，混合云的部署方式对提供者的要求比较高。在使用混合云的情况下，用户需要解决不同云平台之间的集成问题。17在混合云部署模式下，公有云和私有云相互独立，但在云的内部又相互结合，可以发挥出公有云和私有云各自的优势。混合云可以使用户既享有私有云的私密性，又能有效利用公有云的低成本资源，从而获得最佳匹配效果，达到既省钱又安全的目的。用户在使用时，非核心应用程序在公有云上运行，核心程序及内部敏感数据则由私有云支持。混合云的构建方式有两种，一种是企业负责搭建数据中心，将具体维护和管理工作外包给云服务提供商，或者让云服务提供商搭建并维护企业专用的云计算中心；另一种是购买私有云服务，即通过购买云服务提供商的私有云服务，将公有云纳入企业的防火墙内，并将这些计算资源与其他公有云资源隔离。云计算的3种部署模式及主要特性比较如图10-4所示。18图10-4云计算的3种部署模式及主要特性比较10.2大数据技术基础1910.2.1大数据的基本概念大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。随着计算技术的发展、互联网的普及，信息的积累已经到了非常庞大的地步，信息的增长也在不断加快，随着互联网、物联网建设的加快，信息更是呈爆炸式增长，收集、检索、统计这些信息越发困难，必须使用新的技术来解决这些问题。大数据本身是一个抽象的概念，不同机构和组织对大数据的定义并不完全相同。一般意义上讲，大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行获取、存储、管理和处理的数据集，需要新型处理模式处理才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据由巨型数据集组成，这些数据集的大小常超出人类在可接受时间下收集、使用、管理和处理的能力。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MassivelyParallelProcessing，MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统（DistributedFileSystem）、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统等。10.2.2大数据的基本特征目前，业界对大数据还没有一个统一的定义，但是普遍认为，大数据具备Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（低价值密度）这4个特征，简称“4V”，即数据体量巨大、数据产生和处理速度快、数据类型繁多和数据价值密度低，如图10-5所示。（1）Volume（大量）：表示大数据的数据体量巨大传感器、物联网、工业互联网、车联网、手机、平板计算机等无一不是数据来源或者数据承载的方式。当今的数字时代，人们日常生活（微信、QQ、上网搜索与购物等）都在产生着数量庞大的数据。20图10-5大数据的“4V”特征大数据不再以GB或TB为单位来衡量，而是以PB、EB或ZB为计量单位，数据量从TB跃升到PB、EB乃至ZB级别。顾名思义，这就是大数据的首要特征。例如，一个中型城市的视频监控信息一天就能达到几十TB的数据量。百度首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），如果将这些数据打印出来，会使用超过5000亿张A4纸。有资料表示，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。（2）Velocity（高速）：表示大数据的产生、处理和分析数据的速度在持续加快很多大数据需要在一定的时间限度内得到及时处理，要求数据处理速度快也是大数据区别于传统数据挖掘技术的本质特征。有学者提出了与之相关的“一秒定律”，意思就是在这一秒有用的数据，下一秒可能就失效了。数据价值除了与数据规模相关，还与数据处理速度成正比关系，也就是数据处理速度越快、越及时，其发挥的效能就越大、价值越高。（3）Variety（多样）：表示大数据的数据类型、格式和形态繁多大数据不仅体现在量的急剧增长，数据类型亦是多样，可分为结构化、半结构化和非结构化数据。结构化数据存储在关系数据库中；半结构化数据包括电子邮件、文字处理文件以及大量的网络新闻等；而非结构化数据随着社交网络、移动计算和传感器等新技术应用的不断产生，广泛存在于社交网络、物联网、电子商务之中。有报告称，全世界结构化数据和非结构化数据的增长率分别是32%、63%，网络日志、音视频、图片、地理位置信息等数据中非结构化数据量占比达到80%左右，并在逐步提升。然而，产生“智慧”的大数据往往就是这些非结构化数据。21（4）Value（低价值密度）：表示大数据的数据价值密度低大数据由于体量不断加大，单位数据的价值密度在不断降低，然而数据的整体价值在提高，大数据包含很多深度的价值，大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。以监控视频为例，在时长为1h的视频中，在不间断的监控过程中，有用的数据可能只有1～2s，但是却非常重要。大数据的重点不在于其数据量的增长，而是在信息爆炸时代对数据价值的再挖掘，如何挖掘出大数据的有效信息，才是至关重要的。虽然价值密度低是日益凸显的一个大数据特征，但是对大数据进行研究、分析挖掘仍然是具有深刻意义的，大数据的价值依然是不可估量的。2210.2.3大数据的关键技术大数据技术是信息技术领域新一代的技术与架构，是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据本质也是数据，其关键技术主要有4大项：大数据采集和预处理、大数据存储和管理、大数据分析和挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据安全等）。1．大数据采集和预处理技术2．大数据存储和管理技术3．大数据分析和挖掘技术4．大数据展现和应用技术2310.2.4大数据技术的典型应用领域飞速发展的社会每时每刻都在产生并使用海量的数据，大到工程施工、环保监测，小到外卖点餐、网络购物等。大数据为政府、企业和个人都带来了极大的便利，政府可以利用大数据技术对各个领域的数据进行统筹分析，让整个社会更好地发展；企业可以利用大数据技术更好地监控采购、生产、销售等各个环节，提高企业的经营效率；个人可以根据自己的需要利用大数据技术获得以往无法得到的各种实用信息。目前大数据技术被广泛应用在各个领域，它产生于互联网领域，并被逐步推广到电信、医疗、金融、交通等领域，大数据技术在众多行业中产生了实用价值。1．互联网领域在互联网领域，大数据被广泛应用在三大场景中，分别是搜索引擎、推荐系统和广告系统。①搜索引擎：搜索引擎能够帮助人们在大数据集上快速检索信息，已经成为一个与人们生活息息相关的工具。很多开源大数据技术正是源于谷歌，谷歌在自己的搜索引擎中广泛使用了大数据存储和分析系统，这些系统被谷歌以论文的形式发表出来，进而被互联网界模仿。②推荐系统：推荐系统能够在用户没有明确目的的时候根据用户历史行为信息帮助他们发现感兴趣的新内容，已经被广泛应用于电子商务（如亚马逊、京东等）、电影视频网站（如爱奇艺、腾讯视频等）、新闻推荐（如今日头条等）等系统中。24③广告系统：广告是互联网领域常见的盈利模式，也是一个典型的大数据技术应用。广告系统能够根据用户的历史行为信息及个人基本信息，为用户精准推荐广告。广告系统通常涉及广告库、日志库等数据，需采用大数据技术处理。2．电信领域电信领域是继互联网领域之后，大数据技术应用的又一次成功尝试。电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如用户基本信息、业务发展量等结构化数据，也会涉及文本、图片、音频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等业务，积累了公众客户、政企客户和家庭客户等的相关信息，也能收集到电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息，这些逐步积累下来的数据，最终形成大数据。目前电信领域主要将大数据技术应用在以下几个方面。①网络管理和优化，包括基础设施建设优化、网络运营管理和优化等。②市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐等。③客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理等。④企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析等。⑤数据商业化，数据对外商业化，实现单独盈利。253．医疗领域医疗领域的数据量巨大，数据类型复杂。医疗数据包括影像数据、病历数据、检验和检查结果、诊疗费用等在内的各种数据，合理利用这些数据可产生巨大的商业价值。大数据技术在医疗行业的应用包含以下方向：临床数据对比、药品研发、临床决策支持、实时统计分析、基本药物临床应用分析、远程病人数据分析、人口统计学分析、新农合基金数据分析、就诊行为分析、新的服务模式等。4．金融领域银行拥有多年的数据积累，已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营。银行大数据技术应用可以分为4大方面。①客户画像应用：客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力、兴趣、风险偏好等数据；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售、客户、相关产业链上下游等数据。26②精准营销：在客户画像的基础上，银行可以有效地开展精准营销。银行可以根据客户的喜好进行服务或者银行产品的个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在的金融服务需求，进而有针对性地进行营销推广。③风险管控：包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生的行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎进行实时的交易反欺诈分析（如从一个不常见的国家为一个特有用户转账或从用户一个不熟悉的位置进行在线交易）。④运营优化：包括市场和渠道分析优化、产品和服务优化等。通过大数据技术，银行可以监控不同市场推广渠道（尤其是网络渠道）推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化；银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化10.3物联网技术基础2710.3.1物联网的发展生活在互联网时代的人们，已经习惯通过网络浏览新闻、结交朋友、高效工作。那么，进入物联网（InternetofThings，IoT）时代，人们的生活又会是什么样子呢？当你离开家时，家中的物联控制中心会关闭一些电器，如电灯、空调、风扇等，防止因为忘了关闭电器而造成资源浪费，甚至是可能引发的意外事故。同时，物联安防系统将进入警戒状态，如果有外人入侵，这个系统就会报警，也会及时通知你和你的父母，甚至可以通知小区保安和警察。你可以在到家前打开家里空调，当你到家门口时，防盗门会自动为你打开。空调在10分钟前就已经开始工作，而原来处于通风状态的门窗也随着空调的启动而自动关闭，室内刚好达到了你所喜欢的温度。此时，物联安防系统自动解除室内警戒，灯光自动亮起，背景音乐自动响起；冰箱会根据设置下单购买你需要的食物；家里的空调、新风系统会自动启动……物联网的来源最早可以追溯到1990年的可乐售卖机，而“物联网”一词则是在20世纪90年代由美国麻省理工学院的凯文·阿什顿（KevinAshton）教授在研究RFID时提出的。当时，这一概念主要是建立在物品编码、RFID技术和互联网的基础上。2003年，美国《技术评论》提出传感网络技术将是未来改变人们生活的十大技术之首。282005年，在突尼斯举行的信息社会世界峰会（TheWorldSummitonInformationSociety，WSIS）上，国际电信联盟（InternationalTelecommunicationsUnion，ITU）发布了《ITU互联网报告2005：物联网》，正式提出了“物联网”的概念。我国在《国家中长期科学与技术发展规划（2006—2020年）》中将物联网列入重点研究领域。物联网把新一代信息技术充分运用在各行各业，具体地说，就是把传感器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将物联网与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合。在这个整合的网络当中，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然的关系。10.3.2物联网的概念物联网的定义：万物相连的互联网。把人或各种物品通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换和通信，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理，或者提供相应服务。物联网被视为互联网的应用拓展，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的“创新2.0”是物联网发展的灵魂。29物联网具有以下两层含义。①物联网的基础和核心仍然是互联网，物联网是基于互联网的延伸和扩展的网络。②将信息交换的用户端衍生和扩展到物品与物品之间，即“物物互联”。物联网主要解决物品与物品、人与物品、人与人之间的互联，是通过将各种信息传感设备与网络结合起来而形成的一个巨大网络，形成人与物、物与物相联，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通，实现信息化、远程管理控制和智能化。在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物品与网络连接，利用物联网的中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理和控制，以及搜索物品位置、防止物品被盗等。物联网通过连接各种物品的数据，最终聚集成物品大数据，从而实现物物相连。物联网通过在物品上嵌入电子标签、条形码等能够存储物体信息的标志，通过无线网络的方式将其即时信息发送到后台信息处理系统，这些信息系统可相互连接，形成一个庞大的网络，达到对物品进行实时跟踪、监控等智能化管理的目的，从而实现人与物之间的信息交互。物联网概念的问世，打破了之前的传统思维。过去的思路一直是将物理基础设施和信息技术基础设施分开，一方面是机场、公路、建筑物，另一方面是数据中心、个人计算机、宽带等。而在“物联网时代”，钢筋混凝土、电缆将与芯片、宽带整合为统一的基础设施，这意味着基础设施更像是一块新的地球工地，世界就在它上面运转，其中包括经济管理、生产运行、社会管理乃至个人生活。3010.3.3物联网的主要特征物联网以RFID技术、无线网络技术、人工智能技术、云计算技术和传感器技术为核心技术，主要具有以下4个特征。（1）主动全面感知（2）可靠传输（3）智能分析处理（4）嵌入式的灵敏服务3110.3.4物联网系统的体系结构目前，物联网还没有一个被广泛认同的体系结构，但是，我们可以根据物联网对信息感知、传输、处理的过程将其划分为3层结构，即感知层、网络层和应用层，如图10-6所示。图10-6物联网系统的体系结构32（1）感知层感知层主要对物理世界中的各类物理量、标志、音频、视频等数据采集与感知。感知层由各种传感器以及传感器网关构成，包括温度传感器、湿度传感器、电子标签、摄像头、红外传感器等感知终端。感知层的作用相当于人的眼、耳、鼻、喉和皮肤等，其主要功能是识别物体和采集信息，主要涉及传感器、RFID、二维码等技术。（2）网络层网络层主要实现更广泛、更快速的网络互联，从而对感知到的数据信息进行可靠、安全地传送。目前能够用于物联网的通信网络主要有互联网、无线通信网、卫星通信网与有线电视网。网络层由各种有线网络、无线网络、互联网以及网络管理系统和云计算平台等组成，相当于人的神经中枢和大脑，负责传递和处理感知层获取的信息。（3）应用层应用层是物联网和用户（包括人、组织和其他系统）的接口，它与行业需求相结合，实现物联网的智能应用，主要包含应用支撑平台子层和应用服务子层。应用支撑平台子层用于支撑跨行业、跨应用、跨系统之间的信息协同、共享和互通。应用服务子层包括智能交通、智能家居、智慧物流、智能医疗、智能电力、数字环保、数字农业、数字林业等领域。目前智能医疗、环境监测、公共安全、智能家具、智能生活、智慧物流、智慧城市等各个行业均有物联网应用的尝试。3310.3.5物联网的相关技术1．物联网感知层的关键技术感知层承担着整个物联网的信息采集和物体识别工作，该层主要用于采集物理世界中发生的物理事件和数据，是物联网的数据来源。从现阶段来看物联网研究和发展的瓶颈也主要集中在感知层。物联网感知层的关键技术主要包括以下几项。（1）传感器技术（2）RFID技术（3）NFC技术（4）二维码技术（5）物联网网关2．物联网网络层的关键技术物联网的网络层建立在互联网和移动通信网等现有网络基础上，所以网络层的关键技术就是互联网和移动通信网的关键技术，包括远距离有线通信技术和网络技术，以及2G、3G、4G、5G和Wi-Fi等无线通信技术。34在物联网网络层中，感知数据管理与处理技术是实现以数据为中心的物联网的核心技术。感知数据管理与处理技术主要是指物联网数据的搜索、存储、查询、分析、理解，以及基于感知数据决策和行为的技术。3．物联网应用层的关键技术物联网的应用层主要为用户提供丰富多彩的业务体验，需要合理高效地处理从网络层传来的海量数据，并从中提取有效信息。因此，应用层的关键技术包括机器对机器（MachinetoMachine，M2M）、云计算、人工智能、数据挖掘和中间件等技术。（1）M2M技术（2）云计算技术（3）人工智能技术（4）数据挖掘技术（5）中间件技术3510.3.6物联网技术的应用领域与常用应用场景万物互联的时代早已来临，各种各样设备所产生的数据呈现指数级的增长，各种产品应用让不同地区的人们都能享受到物联网带来的便利。1．智慧物流①仓库存储②运输监测③冷链物流④智能快递柜2．智能交通①智能公交车②共享单车③汽车联网④智慧停车⑤智能红绿灯⑥汽车电子标识⑦充电桩⑧高速无感收费3．智能安防①门禁系统②监控系统③报警系统4．智慧能源①智能水表②智能电表③智能燃气表④智慧路灯365．智能医疗①医疗可穿戴式设备②数字化医院6．智能建筑7．智能制造8．智能家居①单品连接②物物联动③平台集成9．智能零售①自动售货机②无人便利店10．智能农业11．智慧城市

10.4人工智能技术基础3710.4.1人工智能的概念随着智能家电、穿戴式设备、智能机器人等的出现和普及，人工智能技术已经进入人们生活、工作的各个领域，实际被应用于机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别等，也引发了越来越多的关注。“人工智能”一词最早出现在1956年的达特茅斯会议上，科学家运用数理逻辑和计算机的成果，旨在通过形式化计算和处理的理论，探索模拟人类某些智能行为的基本方法和技术，构造具有一定智能的人工系统，让计算机去完成需要人的智力才能胜任的工作。同时，图灵奖获得者麦卡锡提议用“人工智能”作为学科的名称，定义其为制造智能机器的科学与工程，从而标志着人工智能学科的诞生。1．人工智能的定义人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。人工智能是一个模拟人类能力和智慧行为的跨领域学科，是计算机学科的一个重要分支。对于人工智能这一概念，不同领域的研究者从不同的角度给出了不同的定义。38美国斯坦福大学人工智能研究中心的尼尔斯·尼尔森（NilsNilsson）教授认为人工智能是关于知识的科学，即怎样表示知识、获取知识和使用知识的科学。“人工智能之父”、首位图灵奖获得者马文·明斯基（MarvinMinsky）把人工智能定义为让机器做本需要人的智能才能够做到的事情的一门科学。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。中国《人工智能标准化白皮书（2018版）》中提出：人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。2．人工智能的特征人工智能发展至今，表现出了以下3大特征。（1）以人为本（2）能感知环境并做出反应，并且与人类交互、互补（3）具备自适应、自学习能力，可以演化迭代39人工智能技术有着广阔的应用前景，能够极大地促进社会经济发展。近年来，人工智能与电子终端和垂直行业加速融合，已经涌现出了智能家居、智能汽车、可穿戴式设备、智能机器人等一批人工智能产品，而且人工智能正在全面重塑家电、机器人、医疗、教育、金融等行业，将带来大量的经济效益。展望未来，人工智能将会给人类社会带来更多的惊喜和许多难以预料的变化，人工智能大致会呈现出以下发展趋势。（1）人工智能在各行业垂直领域应用具有巨大的潜力人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是提升对终端消费者的服务方面。（2）人工智能导入医疗保健行业维持高速发展医疗保健行业大量使用大数据及人工智能，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡，降低医疗成本，促进跨行业合作关系。此外人工智能还被广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。10.4.2人工智能的发展趋势40（3）人工智能取代屏幕成为新用户界面/用户体验（UserInterface/UserExperience，UI/UX）接口过去用户接口都是通过屏幕或键盘来互动的。随着智能音箱（SmartSpeaker）、虚拟现实/增强现实（VR/AR）与自动驾驶系统陆续进入人类生活环境，在不需要屏幕的情况下，人们也能够很轻松自在地与运算系统沟通。这表示人工智能通过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观，也变得较易操控，未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验中的地位。人工智能除了在企业后端扮演重要角色外，在技术接口也可扮演更重要的角色。例如，使用视觉图形的自动驾驶车，通过人工神经网络实现实时翻译。也就是说，人工智能让接口变得更简单且更智能，也因此设定了未来互动的高标准模式。（4）未来手机芯片内建人工智能运算核心现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快，若要进行大量的图像运算仍有不足，所以未来的手机芯片会内建人工智能运算核心。（5）人工智能芯片关键在于成功整合软硬件人工智能硬件主要是要求更快指令周期与低功耗。人工智能芯片的核心是半导体及算法，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片，且须与深度学习算法相结合，而成功结合的关键在于先进的封装技术。41（6）人工智能自主学习是终极目标人工智能“大脑”变聪明是分阶段进行的，从机器学习进化到深度学习，再进化到自主学习。目前，仍处于机器学习及深度学习的阶段。（7）最完美的架构是把CPU和GPU（或其他处理器）结合起来未来，还会推出许多专门的领域所需的具有超强性能的处理器，但是CPU通用于各种设备，几乎所有场景都可以使用。所以，最完美的架构是把CPU和GPU（或其他处理器）结合起来。（8）AR成为人工智能的“眼睛”，两者互补、不可或缺未来的人工智能需要AR，未来的AR也需要人工智能，可以将AR比喻成人工智能的“眼睛”。为了机器人学习而创造的虚拟世界，本身就是虚拟现实。如果要让人进入虚拟环境去对机器人进行训练，还需要更多其他的技术。10.4.3人工智能的主要研究方向未来，人工智能产品必然会逐渐被应用到社会的各个领域和各个行业，但这需要一个非常漫长的过程，其过程也是非常曲折和艰难的。人工智能的主要研究方向有：1．大数据、2．计算机视觉、3．语音识别 4．自然语言处理、5．机器学习、6．深度学习42近年来，随着“数字化时代”的到来，人工智能迅速融入经济、社会、生活等各行各业，在金融、物流等多个领域中，人工智能也将发挥更大的作用，如支付、结算、保险、个人财富管理、仓库选址、智能调度等众多方面已经开始与人工智能融合。人工智能的未来发展方向将更为广阔，未来的人工智能将更多地进入人们生活的方方面面。1．智能制造①智能装备②智能工厂③智能服务2．智慧金融3．智慧教育4．智能安防5．智慧物流6．智慧零售7．智能农业综上所述，人工智能应用领域广泛，相信未来在人工智能的推动下，人工智能系统将被应用到更多的领域中。10.4.4人工智能技术的应用领域操作训练43【操作训练10-1】大数据在营销领域的应用【操作训练10-2】典型物联网应用系统的安装与配置44【操作训练10-1】大数据在营销领域的应用本质上，市场营销策略方面的大数据应用，就是通过对用户行为特征进行深度分析和挖掘，得到用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。试分析大数据在营销领域的具体应用。大数据应用在营销领域的产品定位、市场评估、消费习惯以及需求预测与营销活动方面都具有巨大的商业价值，