信息技术基础 课件 单元6 新一代信息技术

单元6新一代信息技术

《信息技术基础》提纲6.1人工智能技术6.2量子信息技术6.3移动通信技术6.4物联网技术6.5区块链技术6.6大数据技术6.7信息安全6.1人工智能技术6.1.1人工智能的概念6.1.2人工智能的基本特征6.1.3人工智能的关键技术6.1.4人工智能的发展6.1.5人工智能的核心驱动力6.1.6人工智能的应用场景6.1.1人工智能简介人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。它是计算机科学的一个分支，其研究领域包括机器学习、自然语言处理和专家系统等，旨在生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的本质是对人的意识、思维的信息过程的模拟，让机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。6.1.2人工智能的基本特征人工智能通过深度学习和机器学习技术，具备自主学习、推理和解决问题的能力，模拟人类智能行为，处理图像识别、语音识别等复杂任务。智能化人工智能系统能根据环境和任务变化自主调整和改进，提升性能，适应不同情况，展现出灵活性和效率。自适应性人工智能运用先进算法和模型，快速处理大量数据，并行计算能力提高工作效率，缩短处理时间。快速处理人工智能通过传感器获取并解析外部环境信息，通过界面、语音、手势等方式与人或系统交流操作，提高用户体验和满意度。感知与交互6.1.3人工智能的关键技术1）机器学习机器学习是人工智能核心技术，让计算机从数据中学习并做出决策。研究聚焦于算法改进、强化学习等，神经网络作为深度学习基础，在多领域取得成果。2)自然语言处理自然语言处理（NLP）研究人与计算机间有效通信的理论和方法，融合语言学、计算机科学和数学，应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要等领域。3）专家系统专家系统是智能计算机程序，模拟人类专家解决复杂问题，实现人工智能从理论到实际应用的重大突破。6.1.4人工智能的发展起步发展期反思发展期应用发展期低迷发展期稳步发展期蓬勃发展期2011年至今，人工智能在深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域有突破，但面临数据安全和算法公平性挑战。20世纪60年代-70年代初，人工智能面临高期望与实际困难，如机器定理证明、自然语言理解等挑战，导致资金减少和领域低谷。20世纪80年代中-90年代中，因技术瓶颈、数据问题和实际应用挑战，人工智能发展缓慢。1950年，图灵提出“图灵测试”评估机器智能。马文·明斯基与约翰·麦卡锡共同组织了达特茅斯会议，这次会议不仅提出了“人工智能”这一术语，还明确了人工智能作为一个独立学科的研究方向。应用发展期：20世纪70年代初-80年代中，出现专家系统，成功应用于医疗、化学等领域，推动人工智能应用。20世纪90年代中-2010年，技术进步和应用需求增加，计算能力提升，互联网技术和云计算兴起，人工智能开始应用于金融、医疗等领域。6.1.5人工智能的核心驱动力算法数据算力231核心驱动力数据则是训练和优化AI系统的基础，需进行预处理以提升系统性能。算力提供必要的计算支持，使AI模型训练和推理更高效。算法是AI的“大脑”，通过数据处理实现问题解决。6.1.6人工智能的应用场景人工智能应用广泛，涵盖语音识别、自然语言处理、计算机视觉、机器学习、智能家居、医疗健康、金融服务、教育培训和游戏娱乐等。这些技术正改变安全监控、自动驾驶、个性化推荐、医疗服务、数据分析、教育普及和游戏体验等领域。随着技术进步，人工智能将在农业、工业、能源等更多领域发挥作用，但需关注伦理和隐私问题。6.2量子信息技术6.2.1量子信息技术的概念6.2.2量子信息技术的发展历程6.2.3量子信息技术的核心领域6.2.4量子信息技术的应用领域6.2.5未来发展趋势6.2.1量子信息技术的概念量子信息技术是以量子物理学为基础的新一代信息技术。它主要通过对光子、电子和冷原子等微观粒子系统及其量子态进行精确的人工调控和观测，借助量子叠加和量子纠缠等独特物理现象，以经典0和1理论无法实现的方式获取、传输和处理信息。6.2.2量子信息技术的发展历程量子信息论与量子计算兴起（1970-1990年）：英伽登提出量子信息论，贝尼奥夫提出量子图灵机，Deutsch和Jozsa展示量子计算优势。量子力学诞生与基础理论完善（1900-1930年）：普朗克提出辐射量子假说，爱因斯坦引入光量子概念，玻尔解释氢原子光谱，海森堡提出不确定性原理。量子电动力学与规范理论发展（1930-1970年）：量子力学应用于基本粒子研究，推动量子电动力学和规范场理论进展。量子通信与信息技术应用（1990年至今）：泽勒和贝尼特提出量子纠缠通信，量子信息技术日益成熟并投入应用。6.2.3量子信息技术的核心领域

量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。其基本原理是利用量子比特（qubit）的叠加和干涉来实现高效的计算。量子比特具有特殊的量子性质，可以在某些情况下同时处于多个状态，这种叠加状态使得量子计算机在执行计算任务时，可以并行处理多个计算路径，从而实现比传统计算机更高效的计算。1、量子计算6.2.3量子信息技术的核心领域

量子通信是一种利用量子力学原理进行信息传递的新型通信方式，其核心在于利用量子态的不可克隆性和纠缠性来实现无条件安全的通信。

在量子通信中，信息不是以传统的比特形式传输，而是以量子比特（qubit）的形式进行。量子比特具有叠加态和纠缠态等特性，这些特性使得量子通信在安全性和效率上具有显著优势。2、量子通信6.2.3量子信息技术的核心领域

量子测量是量子信息科学中的一个关键部分，它主要是通过对微观粒子系统量子态的观测来获取信息。量子测量的主要目标是通过量子态的变化直接或间接地读取环境物理量的大小，以实现精密传感测量。这种测量方式在精度、灵敏度和稳定性等方面相较于传统技术具有显著优势。3、量子测量6.2.3量子信息技术的应用领域量子计算利用叠加和纠缠并行处理，加速科研与安全领域应用。量子通信通过量子纠缠加密信息，提升银行与军事通信安全。量子密码学运用量子原理设计安全系统，防范传统攻击。量子成像与传感技术推动材料科学与生物医学高分辨率成像。量子计算在生物信息学中解决复杂基因问题，提高序列比对效率。主要应用领域6.3移动通信技术6.3.1移动通信技术的概念6.3.2移动通信技术特点6.3.3移动通信技术的发展6.3.45G技术的特点6.3.55G的关键技术6.3.65G的三大应用场景6.3.1移动通信技术的概念移动通信技术确实是信息传输与交换的技术和工具，它涵盖了传统和现代的方式。通过实现无线通信，移动通信技术突破了有线连接的限制，使得通信更加灵活和便捷。其中，蜂窝通信和Wi-Fi是两种广泛应用的无线通信技术。此外，移动通信技术还支持多种功能的通信，如语音通话、数据传输、视频通话等。5G作为新一代蜂窝通信技术，提供了更高效、更便捷、更智能的通信体验。它相比前几代通信技术，具有更高的数据传输速率、更低的延迟和更大的连接容量，为用户带来了更好的使用体验。6.3.2移动通信技术特点频谱利用率高、设备性能好网络结构复杂高速数据传输移动性无线传输03020104056.3.3移动通信技术的发展第一代移动通信系统（1G）01第五代移动通信系统（5G）05第二代移动通信系统（2G）02第三代移动通信系统（3G）03第四代移动通信系统（4G）046.3.45G技术的特点高速率大连接高频段传输低时延高可靠性6.3.55G的关键技术高频段传输双连接技术D2D（设备到设备）通信技术通信技术MIMO技术网络切片技术6.3.65G的三大应用场景5G的三大应用场景主要包括增强移动宽带（eMBB）、海量机器类通信（mMTC）以及超高可靠性低时延通信（uRLLC）6.4物联网技术6.4.1物联网技术的概念6.4.2物联网的体系结构6.4.3物联网的关键技术6.4.4物联网的应用和发展6.4.1物联网技术的概念物联网概念最早由美国麻省理工学院Auto–ID实验室于1999年提出，旨在通过RFID等传感设备将物品连接至互联网以实现智能管理。物联网在多个领域推动智能化发展，提升行业效率和生活质量，并在军事领域具有潜在重要性。6.4.2物联网的体系结构物联网体系结构通过分层设计，实现系统灵活性和可靠性。每层承担特定功能，确保数据有效流动和处理。6.4.3物联网的关键技术物联网关键技术主要涉及传感器技术、传感网和应用系统框架等6.4.4物联网的应用物联网的应用领域涉及人们工作与生活的方方面面。从基础设施领域如工业、农业、环境、交通、物流、安保，到与生活息息相关的领域如家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等，物联网都在推动智能化发展，优化资源分配，提升行业效率与效益，并带来了服务范围、方式及质量的巨大变革和进步。6.5区块链技术6.5.1区块链技术的概念6.5.2区块链的起源与发展6.5.3区块链的关键技术6.5.4区块链分类6.5.5区块链特点6.5.6区块链应用6.5.7未来发展趋势6.5.1区块链技术的概念区块链是一种分布式数据库技术，通过去中心化和去信任化维护可靠数据。它由一系列按时间顺序的数据块组成，这些数据块包含交易信息且采用密码学保证其不可篡改性。2008年首次在《比特币》中提出，并成功应用于比特币系统。区块链技术具有多中心化、隐私保护、防篡改等特点，为金融、监管、科技等领域带来变革。技术基础：1976年，迪菲和赫尔曼提出公共密钥加密协议与数字签名概念，为加密算法体系和区块链技术奠定基础。同年，哈耶克提出非主权货币和竞争发行概念，引导去中心化加密数字货币技术发展。6.5.2区块链的起源与发展早期技术：1997年，哈希现金发明，最早应用于阻挡垃圾邮件。1998年，戴伟提出B-money系统，引入PoW机制。

0102比特币诞生：2008年，中本聪发表《比特币：一种点对点的电子现金系统》，阐述基于多种技术的电子现金系统构架。2009年，中本聪挖出比特币创世区块，标志比特币和区块链的诞生。036.5.3区块链的关键技术该技术体系的核心在于通过分布式数据存储、点对点传输、共识机制以及加密算法等计算机技术，构建了一个去中心化的数据库，实现了数据的安全、可靠传输和存储。6.5.4区块链分类区块链分为公有链、联盟链、私有链和混合链，主要是为了满足不同应用场景下的特定需求，每种类型的区块链都有其独特的优势和适用场景。6.5.5区块链特点多中心化：区块链网络由多个节点共同维护，无单一控制中心，提高系统鲁棒性和抗攻击能力。时序数据：数据按时间顺序排列，形成连续增长的链，保证数据可追溯性和不可篡改性。多方维护：网络中多个节点共同参与，确保数据的一致性和准确性。智能合约：自动执行的计算机程序，无需第三方干预，提高交易效率和可信度。开放共识：所有符合条件的节点可参与验证和记录交易，通过共识机制确保数据一致性和安全性。不可篡改：每个区块包含前一个区块的哈希值，确保数据完整性和真实性。6.5.6区块链应用应用0203040105药物溯源与防伪：实现药品全程可追溯，确保质量和安全性，打击假药流通。跨链通信：促进不同区块链平台间的数据和资产转移，形成统一协作的生态系统。技术融合：与物联网、人工智能等技术结合，创造新的应用场景和商业模式。艺术品和奢侈品验证：利用区块链存储唯一标识符，确保真实性和所有权的永久记录。身份验证：创建去中心化身份系统，用户控制数字身份标识符（DID），提高安全性和可信度。电子健康病历：安全存储和共享患者病历，保证数据安全性和完整性，提高诊疗效率。066.5.7未来发展趋势0102030405应用场景的拓展区块链人才的发展技术进步与创新区块链系统组成与模块优化监管与合规6.6大数据技术6.6.1大数据技术的概念6.6.2大数据的发展历程6.6.3大数据的5v特性6.6.4大数据技术架构6.6.5大数据的应用6.6.6大数据发展趋势6.6.1大数据技术的概念大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。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(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。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，换而言之，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”。6.6.2大数据的发展历程1、启蒙阶段（20世纪90年代至21世纪初）2、技术变革阶段（21世纪初至2010年左右）3、广泛应用阶段（2010年至今）6.6.3大数据的5v特性Volume（大量）Variety（多样）高频段传输Velocity（高速）Value（价值）Veracity（真实性）6.6.4大数据技术架构技术类型描述关键技术/工具大数据获取技术从不同数据源捕获和收集数据网络爬虫、API接口、日志收集、数据库同步、物联网设备分布式数据处理技术处理和分析大规模数据集Hadoop、Spark大数据管理技术存储、索引、检索和更新大规模数据集HDFS、HBase、Cassandra大数据应用和服务技术应用于实际业务场景，提供服务数据分析、数据挖掘、数据可视化技术类型描述关键技术/工具大数据获取技术从不同数据源捕获和收集数据分布式数据处理技术处理和分析大规模数据集Hadoop、Spark大数据管理技术存储、索引、检索和更新大规模数据集HDFS、HBase、Cassandra大数据应用和服务技术应用于实际业务场景，提供服务数据分析、数据挖掘、数据可视化6.6.5大数据的应用金融行业医疗健康行业制造业零售行业6.6.6

大数据发展趋势大数据与物联网、云计算、人工智能的结合，提供更高效、智能的解决方案。技术融合与创新从共享开放转向深度共享和授权运营，注重数据挖掘和隐私保护。公共数据利用数据成为企业战略资源，其价值被重新认识和挖掘。数据资源化加强大数据安全技术和策略，确保数据安全和隐私。数据安全与隐私6.7信息安全6.7.1信息安全的概念6.7.2信息安全服务6.7.3信息安全威胁6.7.4安全防御技术6.7.1信息安全的概念

信息安全，是指为数据处理系统建立和采用的技术、管理上的安全保护，以保护计算机硬件、软件、数据不因偶然和恶意的原因而遭到破坏、更改和泄露保密性：是