信息技术（财经商贸类）课件全套 何颂颂 ch01-08 云计算 -智能制造

云计算第一章信息技术导论新一代信息技术系列丛书01云计算概述云计算的产生与发展从20世纪60年代起，IT产业经历了四个时代：大（小）型机时代、个人计算机（PC）时代、互联网时代和云计算时代，如图1-1所示。云计算概述20世纪60年代只有大型机，20世纪70年代计算机的操作系统以UNIX为主导，小型机开始成为主流。个人计算机（PC）时代到来的标志是原来昂贵的、只在特殊行业使用的大型机发展成为每个人都能负担得起、每个人都会使用的个人计算机。云计算概述对于云计算时代，先不说云计算的定义，我们每天都在使用自来水、电和天然气，有没有想过这些资源使用起来为什么这么方便呢？不需要自己去挖井、发电，也不用自己搬蜂窝煤烧炉子。这些资源都是按需收费的，用多少付多少费用。有专门的企业负责生产、输送和维护这些资源，用户只需要使用就可以了。云计算概述云计算的内涵与特性云计算是近十多年兴起的一种网络应用模式，该应用模式的独特性在于它是完全建立在可自我维护和管理的虚拟资源层上的。云计算有狭义和广义之分。狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式；广义的云计算是指服务的交付和使用模式，这种服务可以是和软件、互联网相关，也可以是任意的其他服务。云计算概述01计算资源集成提高设备计算能力03软硬件相互隔离减少设备依赖性02分布式数据中心保证系统容灾能力云计算概述040605平台模块化设计体现高可扩展性虚拟资源池为用户提供弹性服务按需付费降低使用成本云计算概述云计算的发展目标云计算是信息技术发展和服务模式创新的集中体现，是信息化发展的重大变革和必然趋势，是信息时代国际竞争的制高点和经济发展新动能的助燃剂。云计算引发了软件开发部署模式的创新，成为承载各类应用的关键基础设施，并为大数据、物联网、人工智能等新兴领域的发展提供了基础支撑。云计算概述云计算作为一种技术手段和实现模式，使得计算资源成为向大众提供服务的社会基础设施，将对信息技术本身及其应用产生深刻影响。美国的微软、亚马逊、IBM等大牌厂商，都将云计算列为自己的核心战略，国内的百度、阿里巴巴、腾讯、华为、浪潮等主流IT企业也都已经在云计算领域各显神通。云计算概述云计算的任务与价值云计算的任务具体体现在：发展新技术，提升处理能力；提供新模式，实现按需服务；形成新业态，拓宽应用范畴。我们正站在波澜壮阔的云计算时代前沿，云计算与新信息通信技术、大数据技术、人工智能技术等技术的深度融合。云计算概述02云计算系统的架构云计算系统架构的参考模型经过十几年的快速发展，云计算系统的架构不断演进，逐步形成“四层两域”架构，如图1-2所示。云计算系统的架构“两域”是指以提供资源承载客户应用的业务域，以及用于协调管理整个数据中心的管理域。业务域用来提供资源和服务，逻辑上又可以分为四个层，即基础设施层、虚拟池层、服务层和应用层。管理域主要负责整个云数据中心的协调管理。云计算系统的架构将业务域分层非常重要，将基础设施、平台、服务、应用完全解耦可以实现更高效的资源调度和弹性扩展。基础设施层主要提供最底层的数据中心基础设施及服务器、存储、网络、外部设备等硬件设备，以及与硬件相关的基础软件。云计算系统的架构云计算系统的业务模型业务系统是商业模式的核心，云计算作为一种服务的商业模式，高效运营的业务系统是云计算企业重要的竞争优势之一。水、电服务是将水、电作为资源提供给用户，云计算服务提供则是提供IT资源，如云主机、云存储、VPC、网盘等，用户可以根据自己的需要通过自助、付费的方式按需获取这些资源，从而得到服务。云计算系统的架构随着近几年云计算市场的发展，云计算服务已经随处可见，通常将这些服务归为基础设施即服务、平台即服务、数据即服务、软件即服务四大类，如图1-3所示。云计算系统的架构除了这四类服务，根据用户的需求，云计算服务也衍生出了其他一些服务类型，如容器即服务、数据库即服务等。借助这些云服务，用户可以像用水用电一样便捷地获取和使用计算、存储、网络、大数据、数据库等IT资源。云计算系统的架构云计算系统的部署模型前面介绍了云计算系统的业务模型包括IaaS、PaaS、SaaS、DaaS等，那么，这些服务的IT资源部署在哪里呢？根据IT资源部署的方式，以及面向服务对象的不同，可以把云服务分为公有云、私有云和混合云三类。云计算系统的架构这三类云服务部署模型的特点见表1-1。云计算系统的架构01公有云（PublicCloud）公有云也称公共云，是指云服务提供商通过互联网提供的计算服务面向希望使用或购买的任何组织和个人。03混合云（HybridCloud）是公有云和私有云的融合，通过专线或VPN将企业私有云和公有云连通。02私有云（PrivateCloud）私有云也称专用云，部署在企业数据中心或安全的主机托管场所。云计算系统的架构03云计算系统的使能技术分布式技术加强云计算服务平台建设、构建下一代信息基础设施是IT技术演进的重要方向。如何在云中对大规模数据进行高效的计算和存储成为发展中的关键问题，前者是在前端对外部应用进行计算，后者是在后台对应用数据进行存储。云计算系统的使能技术分布式系统既是计算机系统，特别是云化的计算机系统的核心思想之一，也是分布式计算和分布式存储的支撑主体。理解分布式系统的概念，首先要了解集中式系统。集中式系统是指一个主机带多个终端的系统，整个系统的数据存储、控制与处理完全交由主机处理，每个终端没有数据处理能力，仅仅负责数据的输入和输出。云计算系统的使能技术集中式系统最大的特点就是部署结构简单，但是，由于采用单节点部署，很可能带来系统过大而难以维护、发生单点故障等问题。为了解决集中式系统面临的挑战，分布式系统应运而生。所谓分布式，就是一件事分给多台机器，所有机器一起完成任务。云计算系统的使能技术虚拟化技术云计算的核心技术之一是虚拟化技术，虚拟化技术是云计算体系架构中虚拟化池层的主要支撑技术。所谓虚拟化，是指通过虚拟化技术将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机。在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机，每个逻辑计算机可运行不同的操作系统，并且应用程序可以在相互独立的空间内运行而互不影响，从而显著提高计算机的工作效率。云计算系统的使能技术虚拟化技术的特点见表1-2。云计算系统的使能技术虚拟化技术不仅仅是一种技术，还反映出一种服务化的思想。这意味着外部用户业务系统无须了解软件和硬件的实现细节，就能方便地使用各式各样的软件和硬件资源。云计算系统的使能技术云平台技术云计算的本质就是将计算能力作为一种较小粒度的服务提供给用户，按需使用和付费，具有经济、快捷、柔性等特性。云平台技术是支撑云计算的基础技术，云平台技术主要有四种：服务计算技术、多租户技术、容器技术和边缘计算技术。云计算系统的使能技术服务计算技术多租户技术设想一个基于云服务的手机游戏开发场景，游戏创业团队最大的优势是内容上的创新。多租户技术（Multi-tenancyTechnology）实际是一种软件架构技术。云计算系统的使能技术容器技术虚拟化技术已经成为一种被大家广泛认可的服务器资源共享方式，但是虚拟化技术仍然存在一些性能和资源使用效率方面的局限。边缘计算技术设想一个安全城市的场景，某城市计划安装上百万个摄像头，以提升社会公共安全。云计算系统的使能技术04云计算系统的管理与服务云计算系统的硬件管理和硬件设计机制并非一成不变，而是随着云服务形态和用户需求的变化不断迭代的。在云计算产业发展的早期，业界强调的是对通用的计算、存储、网络设备进行充分的虚拟化和资源池化以降低云计算服务的成本。云计算系统的管理与服务云设备选型及供应链管理21世纪初，云计算服务的早期，各个云计算厂商通过硬件的管理实践总结出经验，不约而同对云计算的硬件发展方向达成了通用性、低成本的共识，主要满足用户四点核心需求。云计算应该是低成本的；云计算应该是通用的；云计算应该是可持续的；云计算应该是开放的。云计算系统的管理与服务针对云存储需求的云原生存储设备随着云上人工智能、大数据需求的迅猛发展，数据中心对存储产品的要求正在发生深刻变化。过去以标准SSD固态硬盘为基础的传统架构，在性能、成本、灵活性、供应及服务响应等诸多方面，都越来越无法满足下一代数据中心的需求。云计算系统的管理与服务云计算系统的软件研发管理云计算的软件研发管理与传统的软件研发管理有着较高的相似性。而较大的不同点主要在于：云上的软件研发有原生的平台性要求，软件从设计伊始就需要考虑通用性、模块化，以及能否适应分布式的部署和运维。云计算系统的管理与服务同时由于云计算新应用、新产品、新功能的不断涌现，云计算系统的软件研发通常基于敏捷开发模型实现。本节所说的软件研发管理并非在云计算系统上开发用户自有的软件，而是指云计算系统和平台本身的软件设计与研发工作。云计算系统的管理与服务传统软件生命周期管理简述传统的软件生命周期又称为系统开发生命周期，包括问题定义、需求分析、系统设计、编码、测试、部署、维护等阶段。基于敏捷开发原则的云软件生命周期管理由于云计算需求日新月异，因此目前对于云计算的软件研发主要采用类似于敏捷开发的方式。云计算系统的管理与服务售后服务体系云计算，特别是公有云，对云服务的配套售后工作非常重视，将售后服务视为公有云的生命线。因为公有云最重要的存在价值即为便宜且易用，如果售后体系跟不上，那么公有云就失去了存在价值。云计算系统的管理与服务本小节对公有云的整体售后服务体系做出说明，私有云由于其定制化的属性，售后的情况千差万别，在此略过。由于公有云的公共基础平台属性，其用户的差异性很大，因此在传统的电话售后的基础之上，云售后服务还应根据不同用户的能力和特点，给出定制的服务。云计算系统的管理与服务除此之外，云计算厂商在培训认证、技术生态方面也需要投入，如此才能构建一个良好的云技术环境。下面分别详述云用户的分类服务、开发人员的培训服务，以及技术生态构建方面情况。云计算系统的管理与服务云计算系统的运维：产品设计运维准入对于一个动辄数百万个用户可见的产品，以及支撑这些用户产品的大量的后台软件所组成的云计算平台。运维的主要工作不是在产品上线后，而是必须要在产品的设计开发阶段就将其作为核心任务来考虑。云计算系统的管理与服务产品线上的监控级运维工具云产品在上线时，需要接入基础监控及应用级的监控。基础监控。包括系统级别的CPU、内存、网卡、负载等；应用级的监控。包括整体应用的工作状态、负载情况监控等。云计算系统的管理与服务数据中心自动化运维数据中心是云计算的基础设施，服务器资源分配、带宽分配、业务支撑能力、流量防护和清洗能力。都是基于数据中心的大小和其带宽的容量，数据中心分布在不同的核心城市并辐射到周边城市提供基础支撑。云计算系统的管理与服务大数据第二章信息技术导论新一代信息技术系列丛书01大数据概述大数据的内涵和外延大数据（BigData），这个如今耳熟能详的名字是在《自然》（Nature）杂志2008年的专辑BigData中首次提出来的。Google公司在推动世界范围内信息整合的过程中，极大地推动了大数据技术的创新和发展。大数据概述然而，何为大数据的内涵和外延呢？由于大数据是新衍生出来的概念，它的内涵和外延也在不断拓展和变化，目前还没有一个被业界广泛采纳的明确定义。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集。大数据概述大数据技术的影响和科学意义我们正处于一个信息化时代，根据IBM前首席执行官路易斯·郭士纳的观点，IT领域每隔十五年就会迎来一次重大变革，时至今日已发生了三次信息化革命浪潮，并且发生间隔越来越短，如表2-1所示。大数据概述大数据技术的影响大数据技术的科学意义大数据及其技术的兴起，使人类社会发生了巨大的变化。物联网、云计算和大数据代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者既有区别又有联系。大数据概述02数据采集与治理大数据的来源与多源数据采集方式大数据的来源：在介绍了三次信息化革命浪潮后，下面介绍数据产生的三个阶段及大数据的兴起。大量数据的产生是计算机和网络通信技术广泛应用的必然结果，特别是互联网、云计算、移动互联网、物联网、社交网络等新一代信息技术的发展，对大量数据的产生起到了催化作用，使数据产生了四个变化。数据采集与治理将这四个变化划分为三个数据产生阶段，分别是运营式系统阶段、用户原创内容阶段、感知式系统阶段，如图2-1所示。数据采集与治理大数据治理与Hadoop解决方案大数据治理：大数据治理是指充分运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现治理手段的智能化。大数据，一般指符合4V特征的数据，包括社交数据、机器数据等。数据采集与治理大数据的Hadoop解决方案Hadoop的特性及其由来与发展：Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，其主要由HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）和HBase（分布式数据库系统）等组成，如图2-2所示是Hadoop的Logo。数据采集与治理03数据存储与管理分布式文件系统分布式文件系统（DistributedFileSystem，DFS）指文件系统管理的物理存储资源不用直接连接在本地节点上。而是通过计算机网络与节点（可简单理解为一台计算机）相连。数据存储与管理或者是若干个不同的逻辑磁盘分区或卷标组合在一起而形成的完整的有层次的文件系统。DFS为分布在网络上任意位置的资源提供一个逻辑上的树形文件系统结构，从而使用户访问分布在网络上的共享文件更加简便。数据存储与管理关系数据库关系数据库（RelationalDataBase）是建立在关系数据库模型基础上的数据库。借助集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据，同时也是一组具有正式描述特性的表格，该表格是装载着数据项的特殊收集体，这些表格中的数据能以多种不同的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格。数据存储与管理关系数据库的模型示例（余额表）如表2-2所示。数据存储与管理NoSQL数据库：NoSQL数据库的改进与兴起随着近几年互联网技术的应用及发展，数据处理需要面对的数据量、数据特征及处理需求都发生了很大的变化。NoSQL数据库的三大基石CAP、BASE和最终一致性是NoSQL数据库存在的三大基石，而五分钟法则是内存数据存储理论的依据。数据存储与管理NoSQL数据库的四大分类如表2-3所示是NoSQL数据库的四大分类。数据存储与管理多模态数据管理：多模态数据不同的存在形式或信息来源均可被称为一种模态，由两种或两种以上模态组成的数据称为多模态数据。多模态数据是指对于同一个描述对象，通过不同领域或视角获取的数据，一般把描述这些数据的每个领域或视角叫作一个模态。多模态数据管理主要是对多模态数据进行融合。数据存储与管理多模态数据融合及分类法多模态数据融合负责将多个模态的信息进行有效的整合，汲取不同模态的优点，完成对信息的整合。目前，多模态数据融合主要有三种方式：前端融合或数据水平融合、后端融合或决策水平融合、中间融合。数据存储与管理04大数据处理平台批处理计算：大数据批处理计算MapReduce是最适合用于进行大数据批处理的计算模式之一，它是一个单输入、两阶段（Map和Reduce）的数据处理过程。目前，国内外的大部分IT企业都使用Hadoop平台进行企业内大数据的计算处理。大数据处理平台MapReduce分布式计算完整的MapReduce流程图如图2-5所示。大数据处理平台流计算：无界数据及流数据现实世界中的所有数据都是以流式的形态产生的，并且数据都是一条条生成的，经过存储和转换处理，最后形成了各种类型的数据集。根据现实的数据产生方式和数据产生是否含有边界（具有起始点和终止点），可以将数据分为两种类型的数据集。大数据处理平台一种是有界数据集，另一种是无界数据集（见图2-6）。大数据处理平台图计算：大数据的图计算概述大数据的图计算是大数据处理中的一类典型运算，目前有两类图计算方式。一类是使用基于MapReduce计算模型的SparkGraphX图计算；另一类是在MapReduce之外参考其他并行图计算模型设计新的计算方法。大数据处理平台GooglePregel计算框架Pregel是Google借鉴BSP模型的思想构建的分布式图计算框架，可以视为继MapReduce之后的又一大分布式计算利器。其主要目的是支持实现对大规模图数据进行计算的各类图算法，是高效、实用的并行图处理系统。大数据处理平台05数据分析计算查询分析概述虽然Hadoop提供了MapReduce编程模式及HBase基础数据库。但要真正高效完成数据分析工作，还应提供满足如下条件的工具和技术。便于理解的数据抽象能力；简洁易用的操作方式；高效稳定的编译执行环境。数据分析计算01Hive在Hadoop中相当于传统数据分析环境中的数据仓库，主要用于存储和处理海量结构化数据。03Pig是MapReduce的一个抽象。02允许数据分析师使用他们熟悉的类似于SQL的语言对数据进行操作。数据分析计算Dremel技术数据挖掘的核心是从数据中获取有价值的信息，主要利用人工智能、机器学习、统计学等基础技术。辅以工具实现数据的自动化分析，做出归纳性推理，从中挖掘出供抽象或精练高层次知识，帮助管理者提高决策速度和质量。数据分析计算有很长一段时间，数据挖掘的研究工作主要集中在如何研究新的算法或改善已有算法，从而实现高速度的运算及提高挖掘过程的自动化和准确性。但随着数据复杂度的日益提高和数据类型的日益丰富，传统的数据挖掘技术也面临着一些新的问题。数据分析计算06数据可视化数据可视化的主要技术数据可视化是指将数据以图形或图像的形式表示，并利用数据分析和开发工具，发现其中未知信息的处理过程。可视化技术作为分析大规模数据的有效手段，率先被科学与工程计算领域采用，并且发展成当前热门的研究领域——科学可视化。数据可视化常见的统计图表如表2-6所示。数据可视化R软件是开源的统计绘图软件，通过将R和Hadoop进行深度集成可以使Hadoop获得强大的深度分析能力。R语言是一种脚本语言，有大量的程序包可以用。R语言中的向量、列表、数组、函数等都是对象，可以方便地查询和引用，并且可以进行条件筛选。数据可视化数据可视化案例R语言具有精确的绘图功能，生成的图可以以多种格式存储。在使用R语言编写函数时，无须声明变量类型，通过循环语句、条件语句可以控制程序的流程。数据可视化可视化工具和软件入门级工具：Excel的图形化功能并不强大，但作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据。信息图表工具；地图工具。数据可视化可视化设计工具：Processing是专业的可视化设计工具，可以在大部分的平台上运行，用于产生图像、动画和进行交互。专家级可视化分析工具：R语言和Python语言等是开源大数据平台上的理想的分析和可视化工具等。数据可视化07数据安全与隐私保护数据安全与传统信息安全的关系近几年，得益于数字化转型和大数据的兴起，数据安全已成为热门话题。那么大数据安全与传统的数据安全究竟有什么差别？与传统的数据相比，大数据本身的特性给其带来了更高的风险，如大数据更容易成为黑客攻击的首选目标、涉及国家安全、大数据加大隐私泄露风险等。数据安全与隐私保护对于大数据的安全，如果单纯从这些特性本身来看，只是对现有数据安全手段的可扩展性提出了更高的要求，并没有改变对现有数据安全功能的要求。但现实并非如此，原因是大数据存在的目的与传统数据有巨大的差别，这就是数据的共享，而共享的背后则是数据角色发生的巨大变化——从IT领域中的一个信息元素上升为与土地、劳动力、资本和技术同等重要的国民经济核心生产要素。数据安全与隐私保护数据安全及隐私保护支撑技术：数据安全为流动的大数据保驾护航的手段包括数据监控、数据溯源、违规告警、全息网御。进入大数据时代后，无论人们是否愿意，我们的个人数据都在不经意间地被企业、个人搜集并使用。数据安全与隐私保护隐私保护支撑技术个人数据的网络化和透明化已经成为不可阻挡的大趋势。过去，能够大量掌控公民个人数据的机构只能是政府机构，但现在许多企业和个人也能拥有海量数据，甚至某些方面超过政府机构。这些数据对企业来说是珍贵的资源，因为他们可以通过数据挖掘和机器学习获得大量有价值的信息。数据安全与隐私保护08社会网络大数据社会网络大数据面临的挑战社会网络（SocialNetwork）是以人或人的群体为结点构成的集合，这些结点之间具有某种接触或相互作用模式。社会网络是以人物为节点，以人际关系为边，将人物节点连接起来构成的网络，具有平均路径长度短、聚集系数高等特点。社会网络大数据随着Web2.0时代的开启，以微博、社交网站为代表的社会媒体的发展，以及虚拟社区的大量出现，组成了巨大的社会网络，使得互联网上的数据规模呈爆炸性增长。如在线社交网络Facebook的用户人数早已达22亿，日活跃人数13亿，日均消息量120亿条；微信注册用户人数早已达6亿，月活跃人数达到3.55亿。社会网络大数据社会网络中的用户影响力用户能够直接或间接作用于其他用户能力，在社会网络中各个用户影响力是不相同的。在社会化媒体中，意见领袖和网络活跃分子会获得更多的关注。社会网络大数据有种说法是：你的粉丝超过100人，你就是一本内刊；超过1000人，你就是一个布告栏。超过1万人，你就是一本杂志；超过10万人，你就是一份都市报；超过100万人，你就是一份全国性报纸；超过1000万人，你就是电视台！社会网络大数据09大数据的应用智慧城市大数据何为智慧城市？智能城市使用传感器和链接的小工具来收集和评估数据，并将其用于加强城市运营、管理资源和改善居民的日常生活。随着大数据技术的发展，世界上掀起了智慧城市热潮，仅IBM参与的智慧城市项目就有2500多个。我国的智慧城市建设与国际同步，目标为绿色、低碳、和谐与可持续发展。大数据的应用如图2-12所示为智慧城市大数据解决方案图示。大数据的应用大数据产业指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合，大数据在国内外各个领域中得到了广泛应用，产生了许多大数据产业。你的标题在此处添加内容在此次添加内容在此处添加内容在此次添加内容。在此处添加内容在此次添加内容在此处添加内容在此次添加内容。大数据的应用淘宝数据平台的整体架构图如图2-13所示。大数据的应用教育大数据近年来，教育领域已涌现出了诸多典型的大数据应用，如教学信息化领域的学习分析、行为档案、能力评估。教育管理信息化领域的个性化服务、教学科研支撑、决策支持等，教育大数据的发展正显现出一派生机勃勃的景象。大数据的应用从发展的角度来看，在高校的实践是教育领域推进大数据应用的一块试金石，对其他教育阶段具有重要的参考价值。当前，高校大数据应用案例主要集中在以下三个方面。面向学生管理的教育大数据；面向校园服务的教育大数据；面向教学科研的教育大数据。大数据的应用感谢观看人工智能第三章信息技术导论新一代信息技术系列丛书01人工智能概述人工智能的基本概念人工智能（ArtificialIntelligence，AI）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，人工智能的概念可以分成两部分。即“人工”和“智能”：“人工”是由人类设计、为人创造和制造的，“智能”是利用计算机和机器模仿人类思维解决问题和制定决策的能力。人工智能概述人工智能的发展历程人工智能自诞生以来，其发展和探索之路曲折起伏，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，归纳来讲。人工智能经过60多年的发展，在诸多方面都取得了重要突破，展望未来，人工智能将加速与其他学科领域的交叉渗透。人工智能概述02知识图谱知识图谱的发展历程知识图谱的发展主要经历了以下几个阶段。起源；本体论；万维网和语义网；链接数据；知识图谱。知识图谱推荐系统：推荐系统已经广泛应用在实际生活中的很多场景。其他领域：除了以上应用领域，智能客服、智慧医疗、智慧城市等领域也在积极使用知识图谱技术。知识图谱的应用搜索引擎：知识图谱最早应用于搜索引擎。金融风控：知识图谱的推理能力和可解释性在金融场景中具有天然的优势。知识图谱03搜索引擎搜索引擎的分类基于Robot的搜索引擎Meta搜索引擎垂直搜索引擎搜索引擎目录搜索引擎第二个阶段：文本检索阶段。第四个阶段：人工智能阶段。搜索引擎的发展历程第一个阶段：分类目录搜索阶段。第三个阶段：链接分析阶段。搜索引擎04群体智能优化算法群体智能优化算法是一种模拟昆虫、兽群、鸟群和鱼群群体行为的算法，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习自身的经验和其他成员的经验来不断地改变搜索的方向。任何一种由昆虫群体或其他动物社会行为机制激发设计出来的算法或分布式解决问题的策略均属于群智能（SwarmIntelligence）。群体智能优化算法05机器学习机器学习的发展历程机器学习是人工智能的一个重要分支，其思想最早起源于17世纪，贝叶斯、拉普拉斯关于最小二乘法的推导和马尔可夫链，这些构成了机器学习的工具和基础。图灵在1950年关于图灵测试的文章开启了机器学习元年。机器学习监督学习例如，我们从市场上随机选取一些兰花，列出每个兰花的特征，包括颜色、叶片数量、品种、叶片长度等，以及我们需要预测的标签。标签可以是连续值（如开花的周期），也可以是离散值（如能开花与不能开花两类标签）。机器学习无监督学习无监督学习是指从无标签的数据中学习出一些有用的信息，并利用这些信息完成后续的决策工作。即仅知道兰花的特征，就要预测兰花的开花周期。典型的无监督学习问题可以分为以下几类：无监督特征学习；概率密度估计；聚类。机器学习弱监督学习弱监督学习介于监督学习和无监督学习之间。具体来说，弱监督学习可以分为三种典型的类型，不完全监督、不确切监督和不精确监督。不完全监督是指训练数据中只有一部分数据有标签，另一部分数据没有标签。机器学习06神经网络与深度学习神经网络的发展历史人类很早就开始了对神经网络的研究，如今所说的“神经网络”是一个多学科交叉的领域。所谓神经网络，其最广泛的定义为，神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，能够模拟生物神经系统对真实世界物体做出交互反应。神经网络与深度学习神经元与神经网络神经元是一个多输入单输出的结构单元，因此神经网络中每层的每个元素也被设置为多输入单输出的单元。使用数学模型模拟实际的神经系统，对于不同的输入单元设置不同的权重ω和偏置量b以调节每个神经元的重要性，并通过激励函数模拟神经元机理压缩输出量。神经网络与深度学习BP神经网络BP神经网络于1986年由以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP神经网络能学习和存贮大量的输入—输出模式映射关系，而无须事前揭示描述这种映射关系的数学方程。神经网络与深度学习卷积神经网络如图3-4所示是卷积神经网络训练流程图。神经网络与深度学习生成对抗网络目前深度学习领域中较为成功且受欢迎模型之一是判别模型（Discriminative

Model）。通常这些模型是将输入数据进行映射并能得到期待的类别标签，属于有监督学习。而生成模型（GenerativeModel）则是学习数据的编码特征，并根据该编码特征重建数据，属于弱监督学习。神经网络与深度学习07计算机视觉图像基础图像形成：数字图像成像过程包括获取图像（主要是连续图像，即模拟图像）、采样（图3-6的中间过程图像）和量化（图3-6的数字图像）。计算机视觉常用的计算机视觉模型计算机视觉一般可分为如下几个类别：目标检测任务、典型图像分析任务和特色图像分析任务。本节主要介绍目标检测任务和典型图像分析任务，接下来分别对不同类别中的常用模型进行简单介绍。计算机视觉人脸识别技术人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，也是计算机视觉重点发展的技术，随着技术的不断发展，目前已有了多种人脸识别算法。人脸识别算法类似人类用眼睛“看到”一张人脸后就能辨别这是家人、朋友、明星还是陌生人。计算机视觉08自然语言处理机器翻译机器翻译，即自动翻译，是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换成另一种自然语言（目标语言）的过程。它是计算语言学的一个分支，是人工智能的重要方向之一，具有重要的科学研究价值。自然语言处理自然语言人机交互人机交互就是人与机器进行互动和交流。人与机器之间的沟通需要使用接口。简单的例子就如车灯开关、方向盘或踏板，当你敲击开关、转动方向盘或踩下踏板时就会触发一个操作。自然语言处理01智能问答：智能问答系统的分类智能问答系统按照不同的分类标准，有不同的分类方式。03智能问答系统的应用具体来说，可以分为线上场景和线下场景。02智能问答系统的架构语音模块；语言模块；对话管理系统；后台和知识。自然语言处理09语音处理语音识别语音识别（SpeechRecognition）是利用计算机对语音信号的音素、音节或词进行识别的技术总称。语音识别是实现语音自动控制的基础。语音识别起源于20世纪50年代的“口授打字机”梦想，科学家在掌握了元音的共振峰变迁问题和辅音的声学特性之后，相信从语音到文字的过程是可以用机器实现的，即可以把普通的读音转换成书写的文字。语音处理语音合成语音合成又叫文字转语音（Text-To-Speech，TTS）。一个语音合成器的品质通常取决于人声的相似度及语意是否能被了解。从20世纪80年代早期开始，许多电脑的操作系统已经包含了语音合成器。此次添加内容语音处理语音增强语音增强（SpeechEnhancement）的目的是借助各种算法来提高语音质量。增强的目的是改进“了解度（Intelligibility）”及/或“使用音频信号处理技术提升退化语音信号时”的整体感知质量。语音处理语音转换语音转换（VoiceConversion）是这样一个任务：输入一条语音，在保持说话内容不变的情况下，让它听起来像是另一个人说的。语音转换的一般流程分为三步，分别是提取特征、转换特征和重新合成语音。语音处理语音情感语音作为语言的第一属性，在语言中起决定性的支撑作用，不仅包含说话人所要表达的文本内容，也包含说话人所要表达的情感信息。情感综合了人类的行为、思想和感觉，语音情感是指从语音信号中获取相应的情感信息。语音处理10多智能体系统多智能体系统（Multi-AgentSystem，缩写M.A.S.）是由在同一个环境中交互的多个智能体组成的计算系统。多智能体系统已经在各个领域应用，包括智能电网、智慧交通、自动驾驶、军事集群系统等。多智能体系统11智能机器人智能机器人之所以叫智能机器人，是因为它有相当发达的“大脑”。在“大脑”中起作用的是中央处理器。此外，其还具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有传感器外，其还具有效应器，作为作用于周围环境的手段。智能机器人感谢观看现代通信技术第四章信息技术导论新一代信息技术系列丛书01通信概述01通信的基本概念：信息与信息量通常将关于人或事物情况的报道称为消息，将消息中有意义的内容称为信息，即可以把信息理解为消息中不确定的部分。03电信的概念由于传统的通信多采用电子信息形式，因此出现了电信的概念。02古老的信息传递方式古时候，人们点亮烽火表示敌人来犯，而不点亮烽火表示平安无事。通信概述通信技术的发展历程如表4-1所示是通信技术发展史上的部分事件。通信概述02信息传输信息的信号表示信号是运载消息的传输工具，是信息的物理载体。例如，用马车拉货物，货物相当于信息，马车相当于运载信息的信号（见图4-12）。信息传输通信系统基本模型简单通信系统模型：通信系统是由通信过程中一切技术设备和传输媒质构成的总体。我们可以将通信系统简单地抽象成简单通信系统模型，如图4-14所示。信息传输模拟调制与解调在模拟信号的传输中，为何要进行模拟信号的调制呢？因为若要让信号在电信系统中实现长距离传输，则必须使用与电信系统匹配的传输频率，否则，无法达到正常的通信要求。信息传输数字调制与解调数字调制与解调是数字通信中的基本概念。数字调制是将数字信号转换成适合在信道上传输的模拟信号，而数字解调则是将接收到的模拟信号转换成数字信号。信息传输信源编码与解码信源编码的目的就是减少信息冗余、进行信息压缩、实现更有效的传输，最常见的信源编码形式就是压缩编码。随着现代通信技术的发展，涌现出了多种信源编码方式，如Huffman编码、算术编码、L-Z编码等。信源解码是信源编码的逆过程。信息传输信道编码与解码信号在传输过程中往往会产生误码，造成接收端的图像跳跃、出现马赛克等现象。因此，在信息通信系统中，通常利用信道编码对数码流进行处理，以使系统具有一定的纠错能力和抗干扰能力，从而有效避免误码的产生。信息传输03通信网络与协议从简单通信到通信网络最初的通信是点对点进行的，用线路将两部电话机或计算机连接可以实现点对点通信（见图4-17）。通信网络与协议接入网技术与应用早期的电信网，并没有把接入网从公共电信网中分离出来。因为，只有一个中国电信，用户没有选择，没有多家公司形成的电信网相互竞争的局面。现在，电信企业经过多年的改革与发展，历经多次拆分和重组，逐步形成了三大全业务运营商。通信网络与协议通信协议和标准制定机构通信协议是通信双方进行通信所必须遵循的规则和约定，语法、语义、时序被称为通信协议的三个组成要素。语法；语义；时序。通信网络与协议04固定电话通信固定电话通信过程下面以一次电话通信的过程为例展开介绍固定电话通信过程（见图4-26）。固定电话通信固定电话业务本地电话业务：本地电话业务指在同一个长途编号区内电话用户相互通话的电信业务。长途电话业务：长途电话是指两个处于不同长途编号区内的电话用户，利用电话进行信息交换的一种通信方式。固定电话通信固定电话网的发展与演变我国电话网采用的是等级结构。话网的等级结构是指把全网的交换局划分成若干个等级，低等级的交换局与管辖它的高等级交换局相连形成多层级汇接辐射的网络结构；高等级的交换局间通过复合网或网状网相连。固定电话通信05数据通信数据通信的概念数据通信是按照一定的规则（协议）进行的，通信双方必须遵守约定的协议标准，才能实现有效的数据通信。严格来讲，数据通信的定义是：依照通信协议，利用数据传输技术在两个功能单元之间传递数据信息，进而实现数据终端之间的数据传输。数据通信数据交换最后目的节点按发端顺序把接收到的分组数据包合成为报文（见图4-31）。数据通信数据通信网数据通信网是一个由分布在各地的数据交换设备、数据传输链路和数据终端设备形成的通信网络。可以在数据通信协议的支持下，实现数据终端之间的数据传输与交换。按照网络的覆盖范围可以将数据通信网分为局域网和广域网。数据通信数据通信与互联网的发展中国互联网发展的四个阶段：回顾我国互联网的发展历程，可以具体分为学术牵引期、探索成长期、快速发展期和成熟繁荣期四个阶段（见表4-5）。数据通信IP地址IP地址的定义：在数据网络中通信，每个设备都要有一个地址（IP地址）。IP地址：互联网协议地址（InternetProtocolAddress，简称IPAddress）。数据通信06移动通信移动通信的概念与特点移动通信的概念：移动通信是最常用的一种通信方式，包括移动体之间或移动体与固定体之间的通信。移动通信的特点：电磁波的传播具有多径效应；移动通信在强干扰环境下工作；移动通信具有多普勒效应；用户经常移动。移动通信多址技术在移动通信系统中，为节省资源，通常需要多个用户共享信道，由此产生了多址技术，用于区分不同的用户。常用的多址方式有三种，分别是频分多址、时分多址和码分多址。移动通信移动通信网络架构的演进移动通信网络架构是随着业务的发展而不断演进的（见图4-39）。移动通信无线寻呼业务：一种流行的通信方式。无绳电话：采用无线信道代替电话绳线的电话通信系统。移动通信业务移动电话业务：一种利用移动终端通过基站和移动交换设备进行通话的业务。集群移动通信系统：一种专用集群调度移动通信系统。移动通信移动终端的发展变迁移动终端从只能打电话到可以发短信、上网，再到现在的移动智能终端，经历了30多年的发展与演进。手机经历了从模拟到数字、从有天线到无天线、从黑白到彩色、从按键式到触摸式、从单一功能到多功能、从手持到可穿戴、从电话机到智能终端的转变。移动通信5G赋能行业应用与传统的移动通信技术不同，5G网络可以利用网络切片技术为不同的应用场景建立不同的网络平台。满足不同的业务对带宽、时延、速率和接入数等的需求。移动通信07光纤通信光纤通信系统数字光纤通信系统：数字光纤通信系统包括发送、传输和接收三部分，具体包括电端机、光端机、光缆、中继器等。数字光纤通信系统的组成示意图如图4-42所示。光纤通信光纤通信与传输承载网SDH：如图4-43所示是一个传输网络的结构实例。光纤通信光传输技术的发展光通信的历史悠久，可以追溯到远古烽火狼烟的时代，近代的光通信是从1880年贝尔发明光电话开始的。但是，光通信始终没有找到一种能长距离传输的介质，直到光纤通信的出现，为光通信开辟了全新的道路。光纤通信08微波通信和卫星通信微波通信电微波的频段划分：电磁波是从无线电波到宇宙射线的各种波、光和射线的集合。根据不同频率特性可以将其分为无线电波、微波、红外线、可见光、紫外线、x射线、y射线等（见图4-47）。微波通信和卫星通信卫星通信卫星通信将人造地球卫星作为信息中继站，转发或反射无线电波，在两个或多个地面站之间进行通信（见图4-49）。微波通信和卫星通信微波通信和卫星通信的应用微波通信和卫星通信的应用领域不断扩大，除了广播电视、应急通信、金融服务、移动通信、气象服务。微波通信和卫星通信新技术的发展与应用层出不穷。除了同步卫星通信系统，还有现在广泛应用的异步卫星通信系统。微波通信和卫星通信09量子通信量子通信概述量子力学有三个玄妙的现象，分别是态叠加与坍缩、单体态叠加和量子纠缠。量子被认为是宇宙中最小的粒子，量子力学研究的是微观世界的科学。量子通信量子通信网络由于量子通信具有不可窃听、不可破译、安全可靠等特点，能够保证数据在传输过程中的安全性和可控性。因此，量子通信可以从根本上解决军事国防、金融服务、政务管理、商贸交易等领域的信息安全问题。量子通信10通信网络安全网络安全技术的发展网络安全技术的发展可以归纳为以下四个阶段：通信保密时代、计算机系统安全时代、计算机网络安全时代和向网络空间安全过渡时代（见图4-51）。通信网络安全通信网络安全体系的结构作为全方位的、整体的通信网络安全体系，通信网络安全体系的结构是分层次的。并且不同层次有不同的安全问题，根据通信网络的应用现状和结构，可以将通信网络安全体系的结构划分为物理层安全、系统层安全、网络层安全、应用层安全和管理层安全。通信网络安全基本的安全威胁计算机病毒：在软件中插入的破坏计算机功能或数据，影响计算机正常使用的程序代码。网络攻击：具体划分为主动攻击和被动攻击两种。通信网络安全常用的网络安全技术网络安全技术的分类身份验证技术；数据完整性技术；跟踪审计技术；信息伪装技术。通信网络安全感谢观看物联网第五章信息技术导论新一代信息技术系列丛书01物联网的概念与关键技术物联网的概念与特征物联网的概念：物联网的英文全称是“InternetofThings”，缩写为IoT，直译过来就是“物品们的互联网”，引申含义就是“物物相连的互联网”，它具有两层含义。互联网让人与人之间的沟通距离变小了，而互联网之后的物联网时代，则是让人与物、物与物之间的沟通距离变小了。物联网的概念与关键技术物联网的特征：物联网是为了打破地域限制，实现物物之间按需进行信息的获取、传递、存储和融合等服务的网络。物联网的价值在于让物体像人一样拥有“智慧”，可以感知外界环境并做出判断，因此，物联网至少应该具备三个关键特征，即全面感知、可靠传递和智能处理。物联网的概念与关键技术物联网的基本架构及核心技术物联网的基本架构：人类感知物理世界的过程包括感知、传输和计算三部分。与人类感知物理世界的过程相似，物联网的体系架构也分为三个层次，即泛在化末端感知网络、融合化网络通信基础设施和普适化应用服务支撑体系，分别对应于物联网的感知层、网络层和应用层。物联网的概念与关键技术物联网的核心技术：物联网是在计算机互联网的基础上，利用传感器、RFID、条码等技术，构造的一个覆盖世界上万事万物的“InternetofThings”。在这个网络中，物体能够进行“自由交流”，无须人的干预。其实质是利用感知层、网络层和应用层关键技术，通过互联网实现物体的自动识别和信息的互联与共享。物联网的概念与关键技术02自动识别技术自动识别技术（AutomaticIdentificationandDataCapture，AID）是应用一定的识别装置，通过被识别物品和识别装置之间的接近活动。自动地获取被识别物品的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种高度自动化的信息或数据采集技术。自动识别技术自动识别技术融合了物理世界和信息世界，是物联网区别于其他网络最独特的部分，通俗来讲，自动识别技术就是能够让物品“开口说话”的一种技术。自动识别技术可以对每个物品进行标识和识别，并将数据实时更新，是构造全球物品信息实时共享的重要组成部分，也是物联网的重要组成部分。自动识别技术常见的自动识别技术自动识别技术有很多，可以按照国际自动识别技术的分类标准进行分类，也可以按照应用领域和具体特征进行分类。按照国际自动识别技术的分类标准，自动识别技术可以分为数据采集技术和特征提取技术两大类。自动识别技术射频识别射频识别系统的组成：RFID系统一般由电子标签、读写器和应用系统三个部分组成，其组成结构如图5-2所示。自动识别技术03物联网定位技术在互联网时代，人们出行不需要查阅地图或报纸，随时随地打开搜索引擎输入想要查询的信息就可以方便、快捷地获取目标的位置信息。随着物联网技术的发展，位置信息的获取模式再次发生了变革，智能终端的介入和信息的主动推送为人们带来了更便捷的智慧服务，越来越多的应用场景需要自动定位服务。物联网定位技术位置信息包括三个要素，即所在的地理位置、处在该地理位置的时间、处在该地理位置的对象（人、设备或事件）。也就是说，位置信息承载了“时间”“空间”“对象”三大关键信息。物联网定位技术就是采用某种计算技术，测量在选定的坐标系中人、设备及事件发生的位置。物联网定位技术室外定位技术全球卫星导航系统：一种以人造地球卫星为基础的高精度无线电导航的定位系统，它在全球任何地方及近地空间都能够提供准确的地理位置、速度及精确的时间信息。导航软件负责将接收到的导航系统卫星信号标注在地图上，以便让用户知道自己的位置。物联网定位技术基站定位基站定位的工作原理如图5-6所示。物联网定位技术GPS与基站定位的简要技术对比如表5-2所示。物联网定位技术室内定位技术目前在室外环境中，基于全球卫星导航系统等的定位技术已经比较成熟。但由于室内环境存在较多的遮挡和障碍，会使卫星信号变弱，从而使室内定位无法通过卫星信号定位实现。物联网定位技术04传感器与无线传感器网络技术传感器的分类与特点传感器的概念：人类从外界获取信息必须借助感觉器官。而在研究自然现象和规律及在生产生活中，单靠人类自身的感觉器官就远远不够了。传感器是人类五官的延伸，又被称为电五官。传感器是物联网的“感觉器官”，是用于采集各类信息并将其转换成特定信号的器件。传感器与无线传感器网络技术传感器的工作原理传感器一般由敏感元件、转换元件、变换电路和辅助电源四部分组成，如图5-7所示。传感器与无线传感器网络技术无线传感器网络无线传感器网络的概念：传感器网络（SensorsNetwork），顾名思义，就是传感器节点组成的无线网络。传感器、感知对象和用户是传感器网络的三个基本要素。无线网络是传感器之间、传感器与用户之间最常用的通信方式，用于在传感器与用户之间建立通信路径。传感器与无线传感器网络技术无线传感器网络的工作原理：无线传感器网络系统一般包括传感器节点和汇聚节点。传感器节点由数据采集模块（传感器、A/D转换器）、数据处理和控制模块（微处理器、存储器）、通信模块（无线收发器）和供电模块（电池）等组成。传感器与无线传感器网络技术数据融合数据融合的基本概念：数据融合又被称为传感器信息融合，就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据。在一定的准则下加以分析和综合，以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。传感器与无线传感器网络技术数据融合的优点数据融合技术可以带来的好处主要有以下几个方面：提高了信息的可信度；扩展系统的空间和时间覆盖能力；减小系统的信息模糊程度；改善系统的检测能力；提高系统的可靠性；提高系统决策的正确性。传感器与无线传感器网络技术数据融合的应用：数据融合作为一种可消除系统的不确定因素、提供准确的观测结果和综合信息的智能化数据处理技术。已在军事、多源影像复合、工业监控、智能检测、机器人、图像分析、目标检测与跟踪、自动目标识别等领域获得了普遍关注和广泛应用。传感器与无线传感器网络技术05物联网的应用与发展物联网与其他新技术的融合发展5G时代万物互联，接入网络的节点数量将呈现几何级数增长。物联网作为现代智能社会的基础设施，伴随着科技和经济的高速发展，在5G、人工智能、云计算、大数据、边缘计算、虚拟现实、IPv6、容器、微服务等新技术的加持。物联网的应用与发展正在向对人们生活有深远影响的智能产品和智能服务转变，“万物智慧互联”这个梦想照进了现实，物联网逐渐渗透各行各业，有效提高了社会生产效率和人们的生活品质。物联网是信息科技产业的第三次革命，是新一代信息技术的高度集成和综合运用，具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点。物联网的应用与发展物联网的典型应用场景智慧大棚：如图5-9所示是智慧大棚系统框架图。物联网的应用与发展智能家居：对于智能家居的概念，现在是众说纷纭，尚没有统一的定论，但是基于国家标准和亿欧智库调查的结果，我们可以得出智能家居简要的含义。随着人们对智能家居的认知度越来越高，我们身边的智能家居产品也越来越普及，如智能音箱、扫地机器人、智能台灯、智能冰箱等各种智能电器。物联网的应用与发展物联网发展中的安全挑战与对策物联网日渐融入人们的日常工作和生活，但是它也带来了很大的安全风险，物联网主要的安全问题如下所述。产品存在的安全风险；默认密码通常会导致安全漏洞；许多物联网设备资源受限，不具备实施安全解决方案所需要的计算资源；缺乏标准化。物联网的应用与发展我国物联网的发展前景物联网在我国已经经过了10多年的快速发展，尤其是近几年，物联网的发展动能不断丰富，市场潜力获得产业界的普遍认可。发展速度不断加快，技术和应用创新层出不穷，物联网高速发展已成必然之势。物联网已经成为我国重要的战略性新兴产业和新型基础设施（简称“新基建”）。物联网的应用与发展随着经济社会数字化转型和智能升级步伐加快，5G时代万物互联，接入网络的节点数量将呈现几何级数增长，物联网作为大数据、人工智能时代的新型基础设施。在人工智能的加持下，融合成智能物联网技术（AIoT，AI+IoT），智能物联网技术对于提高国民经济和社会生活信息化水平、提升社会管理和公共服务水平、带动相关学科发展和增强技术创新能力、推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。物联网的应用与发展感谢观看工业互联网第六章信息技术导论新一代信息技术系列丛书01工业互联网概述工业互联网的产生背景和概念工业互联网的产生背景：国际金融危机后，新一轮产业革命正孕育发展。与历次产业革命不同的是，第四次的产业革命以指数级而非线性化爆炸式推进。工业互联网概述全球经济版图、国家创新体系、产业竞争格局、企业生产组织方式都出现了颠覆性变革，而其中最为核心的内容就是工业经济数字化、网络化、智能化发展。随着数字经济时代的到来，国家和企业的生产方式、创新的组织方式正在发生深刻的变革。工业互联网概述产业创新不断突破地域、组织、技术的界限，开始整合包括政府、企业、协会、高校、研究机构在内的各方优势资源。近年来，新一轮科技革命和产业变革快速发展，互联网由消费领域向生产领域快速延伸，工业经济由数字化向网络化、智能化深度拓展，互联网创新发展与新工业革命形成历史性交汇，催生了工业互联网。工业互联网概述加快发展工业互联网、促进新一代信息通信技术与制造业深度融合，是顺应技术、产业变革趋势，加快制造强国、网络强国建设的关键抓手。是深化供给侧结构性改革、促进实体经济转型升级的客观要求；也是实现“碳达峰、碳中和”目标，持续推进可持续发展的客观要求。工业互联网概述工业互联网的概念：2012年，美国通用电气集团发布了《工业互联网：打破智慧与机器的边界》白皮书，拉开了工业数字化转型的帷幕。白皮书中阐述了对工业互联网概念的理解：“我们研究了新一类生产力增长的潜力。工业互联网概述我们特别提出了工业革命的成果及其带来的机器、设施和系统网络是如何与互联网革命的最新成果（智能设备、智能网络和智能决策）相融合的。我们将这种融合称为工业互联网。”工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态。工业互联网概述通过对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供实现途径，是第四次产业革命重要基石。工业互联网不是互联网在工业的简单应用，其具有更为丰富的内涵和外延。工业互联网概述工业互联网的价值和影响工业互联网的价值：工业互联网是全球产业升级的必经之路，是全球工业化发展的浪潮。工业互联网将工业系统中的人、机、物互联，通过收集和分析海量数据升级机器性能，并提升整个系统和网络的效率。工业互联网概述工业互联网针对不同的场景构建大量的模型，结合大数据技术和云计算技术，实现生产的智能化和资源优化配置，提高效率与生产力。工业互联网的灵活性让工厂的制造过程与管理过程实现柔性一体化。工业互联网概述工业互联网的透明性使终端用户可以参与整个制造流程，优化商业决策。因此，中小企业和新创公司很容易在全流程的价值服务中找到自己的位置。工业互联网还可以利用云计算技术，根据社会资源与人口因素，有效组织整个价值链的资源以提升效率。工业互联网概述工业互联网将彻底改变制造业的产业模式。工业互联网是未来制造业发展的必由之路，是制造企业数字化转型的关键支撑。是制造业智能化必备的基础设施，如何结合制造业发展需求快速发展工业互联网是未来社会建设的重要任务。工业互联网概述工业互联网对经济社会的影响：新基建的大力推动将引发工业互联网新一轮的投资高潮，工业互联网将在传统工业的各个领域进一步扩散和渗透，与新兴产业进一步融合发展。提升我国在全球价值链重构中的产业控制力，工业互联网将成为我国经济社会发展的关键动力。工业互联网概述工业互联网带动投资：工业互联网的快速发展首先使得大量资本投入工业互联网领域，国家层面相关支持政策密集落地。各地以工业互联网为代表的新基建投资如火如荼，企业层面工业互联网领域融资规模和融资活动快速增长，产业、科技、金融良性互动的生态快速建立。工业互联网概述其次，工业互联网在工业领域的快速渗透有力加快了制造业数字化转型的步伐，带动了工业企业在信息化、数字化等方面的投资。最后，工业互联网的发展有力提升了产业的融合创新水平，通过与5G、大数据、区块链、人工智能等新兴领域的融合发展，带动了工业互联网相关新兴产业的投资。工业互联网概述工业互联网带动消费：对于生活性消费的需求，工业互联网通过供应链柔性生产迎合个性化、多元化的消费需求。通过对消费者的深刻了解，实时改进产品设计，最终带动消费者对消费品需求的增加。工业互联网概述工业互联网带动对外贸易：对制造业出口的影响。制造业在我国出口中具有重要地位，工业互联网的广泛应用不断推动制造业的转型升级。通过工业互联网能够优化制造业结构、弥补产业链短板、增强产业链韧性、提升产业链水平，最终实现产品出口由量大转向质强。工业互联网概述02工业互联网的行业应用工业互联网的典型应用模式平台化设计：平台化设计是依托工业互联网平台，汇聚人员、算法、模型、任务等设计资源。实现高水平高效率的轻量化设计、并行设计、敏捷设计、交互设计和基于模型的设计，变革传统设计方式，提升研发质量和效率。工业互联网的行业应用智能化制造：智能化制造是工业互联网、大数据、人工智能等新一代信息通信技术在制造业领域的创新应用。实现了材料、设备、产品等生产要素与用户之间的在线连接和实时交互，逐步实现了机器代替人工的智能化生产方式。工业互联网的行业应用网络化协同：网络化协同是通过跨部门、跨层级、跨企业的数据互通和业务互联推动供应链上的企业和合作伙伴共享客户、订单、设计、生产、经营等各类信息资源。以实现网络化的协同设计、协同生产、协同服务，进而促进资源共享、业务优化配置。工业互联网的行业应用个性化定制：个性化定制是以低成本、高质量和高效率的大批量生产实现产品个性化设计、生产、销售及服务的一种制造服务模式。用户中心化特征不断凸显；市场可预测水平不断提升；柔性化生产能力不断构筑。工业互联网的行业应用服务化延伸：服务化延伸是制造与服务融合发展的新型产业形态，指的是企业从原有制造业务向价值链两端高附加值环节延伸。从以加工组装为主向“制造+服务”转型，从单纯出售产品向出售“产品+服务”转变，具体包括设备健康管理、产品远程运维、设备融资租赁、共享制造、互联网金融等。工业互联网的行业应用数字化管理：数字化管理是企业通过打通核心数据链，贯通生产制造全场景、全过程，基于数据的广泛汇聚、集成优化和价值挖掘。优化、创新乃至重塑企业战略决策、产品研发、生产制造、经营管理、市场服务等业务活动，构建数据驱动的高效运营管理新模式。工业互联网的行业应用工业互联网的行业应用基本情况：当前，在工业和信息化部及相关部委的支持与推动下将加快工业互联网在医疗行业的应用，以及医疗医药企业的数字化、网络化、智能化转型。工业互联网走进医院会颠覆原本的传统医护救治模式，智慧型医护救治模式能让患者在第一时间得到最有效的治疗，可以提高救治率，降低致死率和致残率，进一步提高医疗质量。工业互联网的行业应用众所周知，心血管疾病一直是人类社会难以克服的疾病之一，发病突然、死亡率高，以及对于抢救时间的严苛要求都使它成为一种严重威胁人类生命安全的疾病。2019年，由海尔卡奥斯工业互联网平台COSMOPlat打造的国内专业服务于心血管疾病防控体系的信息化系统“心·侠”系统成功应用于上海市第十人民医院。工业互联网的行业应用系统架构：针对心血管疾病来说，由于患病人群基数大、医生资源稀缺，传统的救治模式无法将医护和患者进行合理分配。并且救治、诊断及后期康复过程的信息不流通，无法对患者的前期、中期、后期全程监控，因此很难提升治疗效率。工业互联网的行业应用如图6-1所示是传统救治模式结构。工业互联网的行业应用基于工业互联网的智慧型医护救治模式全面打通了院前、院中、院后，实现了互联互通、上下联动的分级诊疗、急慢分治的医疗服务模式。加强了基层医疗能力、医院流程管理能力和患者健康管理能力。工业互联网的行业应用如图6-2所示是COSMOPlat“心·侠”系统结构。工业互联网的行业应用系统意义：医疗行业的发展与人民群众的健康息息相关，由于人口老龄化、疾病年轻化及各方面的变化，我国医疗事业的发展面临巨大的挑战。在宏观政策及科学技术的共同推动下，医疗行业迎来了发展新契机。工业互联网的行业应用海尔卡奥斯作为工业互联网领域的引领者，截至2019年10月11日，其“心·侠”系统在上海市第十人民医院和上海仁济医院的临床应用中，已累计成功接诊救治1000名患者。院方表示，解决方案有利于急性胸痛患者一体化闭环式诊治流程，实现胸痛患者的救治效率有效提升了15%，为致命性胸痛患者搭建了一条黄金生命抢救线。工业互联网的行业应用03工业互联网的发展与未来创新与发展“十四五”时期将是工业互联网发展的创新活跃期、战略窗口期和关键发展期。工业互联网的创新发展将在基础设施建设、融合应用发展、创新能力提升、产业生态培育等方面持续走深向实，迈出更加坚实的发展步伐。工业互联网的发展与未来基础设施建设加快推进。企业内网升级进程加快推进，设备网络化改造不断深化，支撑了一批5G全连接工厂的建设。基础电信企业高性能、高可靠、高灵活、高安全的企业外网服务供给能力持续提升。工业互联网的发展与未来工业互联网平台体系化升级加速推进，平台技术供给质量和应用服务水平大幅提升。国家工业互联网大数据中心坚持持续推进，有效促进平台间数据的互联互通。工业互联网的发展与未来融合应用范围持续拓展。工业互联网新模式加速向机械、装备、汽车、能源、化工等实体经济重点领域渗透应用。“5G+工业互联网”融合应用不断深化，形成了一批可复制可推广的典型案例和应用场景。工业互联网的发展与未来一批具有国际竞争力的龙头企业、整合能力强的系统解决方案提供商不断涌现，带动形成了大型企业引领推广、中小企业广泛应用的融通发展模式。“工业互联网+安全生产”行业应用持续深化，为工业互联网安全水平的提升提供了有力的抓手。工业互联网的发展与未来技术创新能力不断强化。一批工业互联网关键技术和产业创新中心加快建设，成为工业互联网基础支撑技术攻关、新型关键技术与产品研发的有力支撑，打造出技术研究和产业应用互促共进的良好局面。工业互联网的发展与未来产业发展生态健全优化。国家工业互联网示范区、工业互联网产业示范基地、“5G+工业互联网”融合应用先导区的建设持续深化，差异化的产业发展模式不断涌现。工业互联网的政策环境进一步优化，支持大中小企业融通发展的产业体系加速构建。涵盖科技领军型、应用创新型、复合型和技能型人才的工业互联网人才体系逐步健全。工业互联网的发展与未来工业互联网与现代制造业的未来当前，全球各主要工业国家纷纷投入到以工业互联网、智能制造为代表的新产业革命的竞争当中。总的来说，智能制造是发展目标和方向，工业互联网是实现目标的可行路径。工业互联网的发展与未来工业互联网与智能制造从表面看各有侧重，一个侧重于工业服务，一个侧重于工业制造，但究其本质都是实现智能制造与智能服务。工业互联网是实现智能制造的路径，让全球的工厂都可以实现智能自动化。工业互联网的发展与未来工业互联网是支撑智能制造的关键综合信息基础设施，是将人、机器、控制系统和信息系统有效连接的网络信息系统。工业互联网集成了物联网、云计算、大数据等新一代信息通信技术的创新成果，并与先进的制造技术相结合，将信息连接对象由人扩大到有自我感知和执行能力的智能物体。工业互联网的发展与未来体现了通信、互联网、信息技术等的集成优势，是互联网演进和发展的新阶段，是信息技术和通信技术支撑信息社会发展的新方式。从世界科技和产业发展的历程看，人类已经历了三次产业革命，而每次产业革命都是由科技革命引发并推动的。工业互联网的发展与未来物联网、云计算、大数据等新一代信息通信技术正在加速与制造技术、新能源、新材料等其他工业技术及新的商业模式渗透融合，柔性制造、网络制造、智能制造、服务型制造日益成为生产方式变革的重要方向。传统的行业界限正在逐步消失，制造业创造新价值的过程正在发生改变，随之而来的是各种新的活动领域和合作形式的涌现，产业链分工将被重组。工业互联网的发展与未来感谢观看区块链第七章信息技术导论新一代信息技术系列丛书01区块链概述20世纪80年代互联网的诞生构建了信息社会的基础设施，实现了信息的高效交换，为人们的生活、工作和社交带来了极大便利。但也伴随着一些问题的出现，如用户数据权利失控、造假成本低、网络诈骗活动猖獗、虚假和垃圾信息泛滥等给人们工作和生活带来很大影响。区块链概述随着数字社会的到来，急需找到一种新的方式克服互联网存在的弊端，因此，区块链技术的诞生成为必然。随着区块链技术茁壮发展并日益走向成熟，数据成为重要的生产要素并具有价值属性已成为社会共识，构建可以传递价值的“价值互联网”也成为未来社会发展必然要求。区块链概述目前，对于区块链还没有统一的标准定义。从技术而言，区块链是利用块链式数据结构来验证与存储数据，利用分布式节点共识算法来生成和添加数据。利用密码学的方式来保证数据传输和访问安全，利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。区块链概述区块链的特点最显著的特点在于能够实现安全、可靠分布式协同计算，有机结合数据结构、对等网络、共识算法和密码学算法形成对等节点分布式存储。并能够通过分布式的共识机制同步各节点数据，确保数据不可篡改、全程可追溯。区块链概述区块链的主要特点可以总结为以下五点：分别是分布式去中心化、可追溯防篡改、透明性与隐私性、开放性与可信性、自治性与可靠性。区块链概述区块链的主要技术类型及应用区块链系统可以大致分为公有链、私有链和联盟链三类。其中公有链又称为开放区块链或非许可区块链，私有链和联盟链统称为许可区块链。这三类区块链系统从系统特性、组织构架、参与主体和交易机制等方面都有很大的差异。区块链概述比特币和以太坊是公有链的典型代表。最初，区块链是以公有链的形式问世的，顾名思义，公有链不属于任何个人或组织，其开放度很高，可以供世界各地的用户使用。由于其完全分布式的特点和安全的需要，当前公有链的效率还比较低。区块链概述区块链的体系结构从最初的区块链应用于数字货币、以太坊智能合约。再到如今区块链应用于版权、供应链、云游戏各个领域，区块链的体系结构在不断演进，呈现出多样化。区块链概述尽管区块链有多种类型，但它们在体系结构上存在着诸多共性，可以大致概括为如图7-1所示的数据层、网络层、共识层、智能合约层、应用层及激励机制六个部分。区块链概述02典型区块链平台比特币比特币是最早、最知名的区块链开源平台，由比特币社区维护。作为首个可以支持全球规模数字货币的公有区块链平台，比特币经过长时间的实践检验，在科技史金融史上都具有重要意义。典型区块链平台2009年1月3日，比特币网络正式上线，在没有中心化管理的情况下支撑了全球范围内基于比特币的数字化交易，这与其如下特点关系密切。非中心化（De-centralized）：网络采用分布式结构，交易请求需要大多数参与者进行共识才能被接受，没有任何独立个体可以破坏网络。典型区块链平台保护隐私性（PrivacyProtected）：用户在网络中的账户地址是自定义的，一个用户可以持有多个账户，较好地保护了用户的隐私。通胀预防（Anti-inflation）：比特币的发行通过挖矿实现，其发行量每四年减一半，总量上限为2100万枚（2140年发行完毕），因此不会出现因滥发导致的通货膨胀。典型区块链平台以太坊作为典型的公有区块链，以