1.5 新一代信息技术

随着计算机的快速发展以及人们对计算机新功能的需求，新技术、新理论也随之出现，给人们的生活带来了极大的方便。新一代信息技术如大数据、云计算、人工智能、物联网及移动互联网等。

1.5.1 大数据

1.5.1.1 大数据的概念与特性

目前，对于大数据的定义并没有标准统一答案，但鉴于对于大数据的暂有认知，可以总结出大数据概念的几个关键词。具体如下。

（1）大规模数据集合：大数据是一种大规模、海量的数据集合，数据的数量特别巨大，种类特别繁多。

（2）新处理模式：大数据已经无法用传统的数据处理工具进行处理，从而催生出一些新的处理模式和处理技术。

（3）信息资产：在这样巨大规模的数据中，可以提取出更有价值的信息，从而使数据成为一种无形的可增值的资产。

最开始被我们认知的大数据特性有4种，即“4V”特性，数据量大（Volume）、种类多（Variety））、速度快时效高（Velocity）、价值密度低（Value）。IBM在“4V”的基础上，增加了真实性（Veracity）。随着对大数据认知的不断深入，大数据的特性也不断被发现和增加，现在又增加了可变性（Variability）。

1.5.1.2 大数据的价值

大数据本身不产生价值，通过分析、挖掘和利用大数据，对决策和业务产生帮助才是其价值产生的关键。大数据的典型应用如零售大数据——营销策略、医疗大数据——高效看病、教育大数据——因材施教等。

大数据的最终受益者可以分为三类：企业、消费者及政府服务。

（1）企业：其商业发展天生就依赖于大量的数据分析来做决策支持，同时，针对消费者市场的精准营销，也是企业营销的重要需求。

（2）消费者：大数据的价值主要体现在信息能够按需搜索，能够得到友好、可信的信息推荐，以及提供高阶的信息服务，如智能信息的提供、用户体验更快捷等。

（3）政府服务：大数据成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要力量。从户籍制度改革，到不动产登记制度改革，再到征信体系建设等，都对政府大数据建设提出了更高的目标要求，大数据已成为政府改革和转型的技术支撑杠杆。

1.5.1.3 大数据的发展趋势

大数据市场需求明确，技术持续发展。其趋势主要为：数据的资源化、与云计算的深度结合、科学理论的突破、数据科学和数据联盟的成立、安全与隐私更受关注、结合智能计算的大数据分析成为热点、各种可视化技术和工具提升大数据分析、跨学科领域交叉的数据融合分析与应用等。

目前大数据已经在大型互联网企业得到较好的应用，其他行业的大数据尤其是电信和金融也逐渐在多种应用场景取得效果。因此，有理由相信，大数据作为一种从数据中创造新价值的工具，尤其是与物联网、移动互联、云计算等热点技术领域相互交叉融合，将会在更多的行业领域中得到应用和落地，带来广泛的社会价值。

1.5.2 云计算

1.5.2.1 云计算的概念与优势

云计算（Cloud Computing）是一种能够将动态伸缩的虚拟化资源通过互联网以服务的方式提供给用户的计算模式。普通云用户无须具有IT设备操作能力和相应的专业知识，也不必了解如何管理那些支持云计算的基础设施，只需要通过网络接入云计算平台，就可以获取需要的服务，整个使用过程方便、易行。目前，许多大型IT厂商都推出了各自的云计算平台。

云计算具有的技术特征和规模效应使其具有更高的性价比优势。一是云计算数据中心规模庞大，可以节省大量开销；二是云计算有着比传统的IDC（互联网数据中心）更高的资源利用率。对于普通用户来说，云计算的优势显而易见，既不用安装硬件，又不用开发软件，使用成本也非常低。用户在云计算平台上可以实现应用系统快速部署、系统规模动态伸缩、更方便地共享数据等。

1.5.2.2 云计算与大数据的关系

云计算是大数据的IT基础，大数据须有云计算作为基础架构才能高效运行。

一方面，通过大数据的业务需求，为云计算的落地找到了实际应用。传统的单机处理模式不但成本越来越高，而且不易扩展，并且随着数据量的递增、数据处理复杂度的增加，相应的性能和扩展瓶颈将会越来越大。在这种情况下，云计算所具备的弹性伸缩和动态调配、资源的虚拟化和系统的透明性、支持多租户、支持按量计费或按需使用，以及绿色节能等基本要素正好契合了新型大数据处理技术的需求。而以云计算为典型代表的新一代计算模式，以及云计算平台这种支撑一切上层应用服务的底层基础架构，以其高可靠性、更强的处理能力和更大的存储空间、可平滑迁移、可弹性伸缩、对用户的透明性以及可统一管理和调度等特性，正在成为解决大数据问题的重要方向。

另一方面，基于云计算技术构建的大数据平台，能够提供聚合大规模分布式系统中离散的通信、存储和处理能力，并以灵活、可靠、透明的形式提供给上层平台和应用。它同时还提供针对海量多格式、多模式数据的跨系统、跨平台、跨应用的统一管理手段和高可用、敏捷响应的机制体系来支持快速变化的功能目标、系统环境和应用配置。

云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据实时交互式的查询效率和分析能力，借助“云”的力量，可以实现对多格式、多模式的大数据的统一管理、高效流通和实时分析，挖掘价值，发挥大数据的真正意义。

1.5.2.3 云计算的发展趋势

随着5G、物联网时代的到来，传统云计算技术难以满足终端侧“大连接、低时延、大带宽”的需求。将云计算能力拓展到边缘侧，并通过云端管控实现云服务的下沉，提供端到端的云服务，由此产生了边缘云计算。边缘云计算是基于云计算技术的核心和边缘计算的能力，构筑在边缘基础设施上的云计算平台。形成边缘位置的计算、网络、存储、安全等能力全面的弹性云平台，并与中心云和物联网终端形成“云边端三体协同”的端到端的技术架构，通过将网络转发、存储、计算、智能化数据分析等工作放在边缘处理，降低响应时延、减轻云端压力、降低带宽成本，并提供全网调度等云服务。

随着人工智能和大数据的发展，各行各业都在利用科技智能化和大数据分析等前沿科技手段，提升行业应用的科技效率，减低产业数字化系统的运维成本。例如在数字机床和工控领域等行业，可以把AI能力和数字分析能力部署在工业园区内，以实现在边缘局域范围内完成实时的工控智能。

1.5.3 人工智能

1.5.3.1 人工智能的概念

1950年，图灵在他的论文《计算机与智能》中提出了著名的图灵测试，用来判断一个机器是否具有人类智能。1956年，在达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词，这被人们认为是人工智能学科正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追溯的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。

目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”“像人一样行动”“理性地思考”和“理性地行动”（这里“行动”应理解为采取行动或制定行动的决策）。

1.5.3.2 人工智能的发展阶段

从人工智能达到的水平和完善程度上划分，人工智能可以分为三个阶段，分别是弱人工智能、强人工智能和超人工智能。其中弱人工智能也被称为专用人工智能，强人工智能也被称为通用人工智能，超人工智能也被称为超级人工智能。

弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence，ANI）是擅长于单个方面的人工智能，不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。

强人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，这是类似人类级别的人工智能。强人工智能理论认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。

超人工智能（Artificial Super Intelligence，ASI）是人工智能超越人类的发展阶段，人工超级智能目前只是一个假设。牛津哲学家、知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为，在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。

1.5.3.3 人工智能的作用

从战略意义上看，人工智能在军事、情报分析、医疗等领域的应用能极大地提升一个国家的国际竞争力。很多国家把人工智能确定为未来新兴技术的旗舰项目，希望通过理解大脑的工作方式，推动人脑计算机模拟等领域的发展。科技界也对人工智能寄予厚望，全力以赴加速在人工智能领域的投资和研发。同样，中国科技企业在人工智能领域的研发、人才等方面的投入不断加大。人工智能技术将极大地提升和扩展人类的能力边界，对促进技术创新、提升国家竞争优势，乃至推动人类社会发展产生深远影响。

从宏观层面看，人工智能技术与互联网密切相关，而互联网的“泛在化”使其正在渗透进生产生活的每个角落，因此人工智能技术对于人类社会的影响也将全面且深远。无论是机器人、无人飞机还是其他智能设备，都必须有强大的人工智能系统作为核心技术支撑。

从微观层面看，人工智能有着改变操作系统、互联网入口乃至各种传统产品的潜能。例如通过听觉和基于大数据与用户个性化研究，将极大提升用户体验和获取信息的方式。近年来人工智能技术有着诸多突破。一些公司人工智能领域已积累多年经验，特别是在自然语言处理、图像识别、人工智能情感等领域技术优势显著。

1.5.3.4 人工智能的发展趋势

人工智能发展的主要趋势与特征为：从专用智能向通用智能发展、从单纯的机器人工智能向人机混合智能发展、从人类高度参与的智能向自主智能系统发展等。我们也许并不能准确预测未来人工智能技术的发展方向，但它的发展势头一定很迅猛。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能领域的国际竞争将日益激烈。

当前，我国人工智能发展的总体态势良好，人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等应用领域处于国际前列。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。但是我们也要清醒地看到，我国人工智能发展在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。

1.5.4 物联网

1.5.4.1 物联网的概念

物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大的网络。其目的是实现物与物、物与人，以及所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，它包括两层意思：一方面物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；另一方面，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。

1.5.4.2 物联网的特征

和传统的互联网相比，物联网有其鲜明的特征。

（1）它是各种感知技术的广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器，每个传感器都是一个信息源，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同。传感器获得的数据具有实时性，按一定的频率周期性的采集环境信息，不断更新数据。

（2）它是一种建立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网，通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传递出去。在物联网上的传感器定时采集的信息需要通过网络传输，由于其数量及其庞大，形成了海量信息，在传输过程中，为了保障数据的正确性和及时性，必须适应各种异构网络和协议。

（3）物联网本身也具有智能处理的能力，能够对物体实施智能控制。物联网将传感器和智能处理相结合，利用云计算、模式识别等各种智能技术，扩充其应用领域。从传感器获得的海量信息中分析、加工和处理出有意义的数据，以适应不同用户的不同需求，发现新的应用领域和应用模式。

（4）物联网依托云服务平台和互通互联的嵌入式处理软件，弱化技术色彩，强化与用户之间的良性互动，更佳的用户体验，更及时的数据采集和分析建议，更自如的工作和生活，是通往智能生活的物理支撑。

1.5.4.3 物联网的用途

物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将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。

物联网用途广泛，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。

1.5.4.4 物联网的发展

物联网将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”。

（1）物联网可以为全球经济的复苏提供技术动力。美国、欧盟等都在投入巨资深入研究探索，我国也在高度关注、重视物联网的研究。物联网的发展，已经上升到国家战略的高度，必将有大大小小的科技企业受益于国家政策扶持，进入科技产业化的过程中。

（2）物联网普及以后，用于动物、植物、机器、物品的传感器与电子标签及配套的接口装置的数量将大大超过手机的数量。物联网的推广将会成为推进经济发展的又一个驱动器，为产业开拓了又一个潜力无穷的发展机会。

物联网产业链的细化将带来市场进一步细分，造就一个庞大的物联网产业市场。

1.5.5 移动互联网

1.5.5.1 移动互联网的概念与组成

移动互联网（Mobile Internet，MI），是指互联网的技术、平台、商业模式和应用与移动通信技术结合并实践的活动的总称。移动互联网的组成可以归纳为移动通信网络、移动互联网应用和移动互联网相关技术等几大部分。具体如下。

1.移动通信网络

移动互联网时代无线连接各终端、节点所需要的网络，它是指移动通信技术通过无线网络将网络信号覆盖延伸到每个角落，让我们能随时随地接入所需的移动应用服务。移动互联网接入网络有GPRS、EDGE、WLAN、3G、4G、5G等。

2.移动互联网终端设备

移动互联网终端设备的兴起才是移动互联网发展的重要助推器。这些设备要求既可以无线上网实现常用功能，又能做到小巧方便。正是这种迫切需求推动着移动互联终端设备的蓬勃发展。

3.移动网络应用

当我们随时随地接入移动网络时，运用最多的就是移动网络应用程序。移动音乐、手机游戏、视频视听、手机支付、位置服务等丰富多彩的移动互联网应用发展迅猛，正在深刻改变信息时代的社会生活，移动互联网正在迎来新的发展浪潮。主要的移动互联网应用如电子阅读、手机游戏、移动视听、移动搜索、移动社区、移动商务、移动支付等。

1.5.5.2 移动互联网的特性

（1）便捷性。用户可以随身携带和随时使用移动终端，在移动状态下接入和使用服务。

（2）隐私性。由于移动、便携性的特点，移动互联网的信息保护程度较高。通常不需要考虑通信运营商与设备商在技术上如何实现它。高隐私性决定了移动互联网终端应用的特点，数据共享时既要保障认证客户的有效性，也要保证信息的安全性。

（3）提供位置服务。移动互联网区别于传统互联网的典型应用是位置服务应用，如位置签到、位置分享及基于位置的社交应用，基于位置的用户监控及消息通知服务、生活导航及优惠券集成服务，基于位置的娱乐和电子商务应用，基于位置的用户交换机上下文感知及信息服务等。

（4）应用丰富。移动互联网上的丰富应用，如图片分享、视频播放、音乐欣赏、电子邮件等，为用户的工作、生活带来更多的便利和乐趣。