十四、新技术

了解即可，以防万一。

1 大数据

• 大数据定义与历史
  • 定义: 无法在一定时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合
  • 特点:
    • volumn 大量数据量
    • velocity 高速处理速度
    • variety 多样化的数据类型
    • veracity 真实性
  • 历史背景
    • 1980 年, 阿尔文·托夫勒提出大数据概念
    • 计算机与网络技术限制曾阻碍其发展
    • 随着互联网、移动设备普及, 数据量爆炸性增长
• 大数据技术
  • 云计算技术
    • 分布式处理
    • 虚拟化技术
    • 海量数据存储与管理
  • 感知技术
    • 传感器技术
    • 指纹识别
    • RFID 技术
    • 坐标定位
• 大数据特点
  • 数据量大: 如百度每日处理 PB 级数据, Facebook 每日生成 TB 级日志数据
  • 处理速度快: 实时分析大型数据集
  • 数据类型多样: 结构化、非结构化和半结构化数据
  • 真实性: 数据客观、真实
• 大数据应用领域
  • 互联网
    • 搜索引擎应用
    • 商业机构交易数据与信用数据分析
    • 社交网站用户关系与行为分析
  • 政府
    • 智慧城市交通管理
    • 智慧医疗、环保、城市规划
  • 企业
    • 成本降低与效率提升
    • 新产品开发与业务决策优化
  • 个人
    • 可穿戴设备与植入芯片采集个人信息
    • 运动、购物数据授权给第三方服务进行处理和使用
• 大数据时代转变
  • 数据为核心: 计算模式从流程为中心转向数据为中心
  • 数据更有价值: 从功能价值转变为数据价值
  • 全数据样本思维: 从抽样到全样本分析
  • 效率与相关性思维: 更关注数据使用效率, 超越因果关系至相关性分析
• 实例与总结
  • 实例: 社交网络统计显示特定用户群体偏好
  • 总结: 大数据改变生活与理解世界方式, 推动各行各业采用数据驱动思维

2 云计算

云计算部署模型相关知识

• 公有云 通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet 使用，可能是免费或成本低廉的，公有云的核心属性是共享资源服务。
• 私有云（Private Clouds）是为一个客户单独使用而构建的，因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。该公司拥有基础设施，并可以控制在此基础设施上部署应用程序的方式。
• 社区云一般指社群云。社群云 （Community cloud），也称社区云，是由几个组织共享的云端基础设施，它们支持特定的社群，有共同的关切事项，例如使命任务、安全需求、策略与法规遵循考量等。
• 混合云融合了公有云和私有云，是近年来云计算的主要模式和发展方向。我们已经知道私有云主要是面向企业用户，出于安全考虑，企业更愿意将数据存放在私有云中，但是同时又希望可以获得公有云的计算资源，在这种情况下混合云被越来越多的采用，它将公有云和私有云进行混合和匹配，以获得最佳的效果，这种个性化的解决方案，达到了既省钱又安全的目的。

3 物联网

• 物联网概念
  • 由麻省理工学院 Auto-ID 研究中心于 1999 年提出
  • 利用 RFID、二维码等信息传感设备将所有物品与互联网连接
  • 实现智能化识别和管理功能的网络
• 物联网关键技术
  • 射频识别技术(RFID)
    • 无线通讯技术，通过无线电信号识别特定目标并读取数据
    • 包括 RFID 标签和读写器，标签可附着于物品上
    • 应用于汽车生产线追踪、宠物识别、商品自动辨别和跟踪、门禁系统等
  • 传感器技术
    • 获取自然信息源的相关信息并进行处理和识别的多学科交叉技术
    • 由传感器、通讯、网络和信息处理器构成
    • 实现实时数据采集、监督、控制、信息共享、存储管理等功能
    • 包括光感、声感、压力、温度、加速度定位等多种传感器
  • 纳米技术
    • 在 0.1 纳米到 100 纳米尺度空间操作电子、原子、分子的高技术学科
    • 包括纳米物理学、纳米电子学等领域
    • 目标是按人类意志直接操作单个原子制造特定功能产品
    • 通过纳米传感技术与 RFID 结合，实现小物体的能量获取和集成化
  • 智能技术
    • 指物体的智能，实现物体与物体、物体与人之间的智能交互
• 物联网特征
  • 全面感知：利用 RFID、传感器、二维码等获取物体信息
  • 可靠传递：通过电信网络与互联网融合实时传递物体信息
  • 智能处理：利用云计算、模糊识别等技术分析和处理海量数据
• 物联网应用领域
  • 智能家居
  • 智能交通
  • 数字化医疗
  • 智能电力
  • 智慧农业
• 物联网体系架构
  • 感知层：负责采集物体信息
  • 网络层：负责信息的传输
  • 应用层：实现物联网的具体应用

4 移动互联网

移动互联网基础

• 概念与特征：移动互联网是将移动通信技术和互联网技术相结合的产物，具有随时随地接入互联网、便携性、个性化等特征，这使得它能够满足用户在移动状态下的信息获取和交流需求。
• 发展与趋势：了解移动互联网的发展历程，从早期的以文字信息为主，到如今的多媒体、社交、移动支付等多元化应用，以及未来的发展趋势，如 5G 技术推动下的高速率、低延迟应用，物联网与移动互联网的融合等。

移动互联网架构

• 网络架构 ：包括接入网、核心网和互联网服务提供商等。掌握移动通信网络的构成，如 2G、3G、4G、5G 网络的基本原理和特点，了解不同代际网络在传输速度、容量、延迟等方面的差异，以及它们对移动互联网应用的影响。
• 软件架构 ：常见的有 MVC（Model-View-Controller）、MVVM（Model-View-ViewModel）等。理解这些架构模式的原理和应用场景，能够根据不同类型的移动应用需求，选择合适的软件架构来提高开发效率和软件质量。

移动应用开发技术

• 原生开发 ：了解 Android 和 iOS 开发的基础知识。了解原生开发的优势，如性能高、用户体验好等，以及其局限性，如开发成本高、跨平台性差等。
• 混合开发 ：理解混合开发的基本原理，即将 Web 技术与原生容器相结合。熟悉常用的混合开发框架，如 Cordova、Ionic 等，以及它们在跨平台开发、成本控制等方面的优势和不足。
• 前端开发技术 ：HTML5、CSS3 和 JavaScript 是移动前端开发的核心技术。掌握 HTML5 的新特性和语义化标签，CSS3 的布局、动画和响应式设计，以及 JavaScript 的编程基础和常用框架（如 Vue.js、React Native 等），能够开发出适配不同移动设备的网页和混合应用。

移动应用设计

• 用户界面设计 ：注重用户体验，掌握移动应用界面设计的基本原则，如简洁性、一致性、可操作性等。了解常见的 UI 设计模式，如导航栏、标签栏、抽屉菜单等，以及如何根据应用的功能和用户需求进行合理的界面布局和元素设计。
• 用户体验设计 ：从用户的角度出发，考虑应用的易用性、交互性和视觉效果。掌握用户体验设计的方法，如用户调研、用户画像、原型设计、可用性测试等，能够通过对用户行为和需求的分析，优化应用的设计，提高用户满意度。

移动应用测试

• 测试类型 ：包括功能测试、性能测试、安全性测试、兼容性测试等。了解不同类型测试的目的和方法，如功能测试关注应用的各项功能是否正常，性能测试关注应用在不同网络环境下的响应时间、加载速度等，安全性测试关注应用的数据保护、隐私安全等。
• 测试工具与方法 ：了解常用的移动应用测试工具，如 Appium、Espresso、XCTest 等自动化测试框架，以及 Charles、Fiddler 等网络调试工具。掌握手动测试和自动化测试的流程和技巧，能够有效地发现和解决应用中的问题。

移动互联网应用实例

• 社交应用 ：以微信、微博等为例，分析其功能特点、架构设计、数据存储和交互方式等。了解社交应用在用户注册与登录、消息推送、即时通讯、社交关系链管理等方面的技术实现和面临的挑战。
• 电商应用 ：如淘宝、京东等，研究其商品展示、购物车、支付流程、订单管理等核心功能的实现原理，以及如何保证交易的安全性和可靠性，如何应对高并发访问等问题。

移动互联网安全

• 安全威胁 ：了解移动互联网面临的主要安全威胁，如网络攻击、恶意软件、数据泄露、隐私侵犯等，以及这些威胁的来源和传播途径。
• 安全技术与措施 ：了解移动应用安全开发的基本原则和方法，如数据加密、身份认证、访问控制、安全协议等。了解移动设备的安全管理机制，如 Android 的权限管理、iOS 的沙盒机制等，以及如何通过安全设计和开发实践，提高移动应用的安全性。

移动互联网与云计算、大数据等技术的融合

• 云计算在移动互联网中的应用 ：理解云计算为移动互联网提供的基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）等模式，以及如何利用云计算的强大计算能力和存储资源，为移动应用提供后端支持，实现数据的存储、处理和分析等功能。
• 大数据在移动互联网中的应用 ：掌握大数据技术在移动互联网中的应用场景，如用户行为分析、精准营销、个性化推荐等。了解如何收集、存储和分析海量的移动用户数据，挖掘用户的需求和偏好，为移动应用的优化和创新提供依据。

5 工业互联网

工业互联网基础

• 概念与内涵 ：工业互联网是互联网与工业系统深度融合的产物，通过将工业设备、生产系统、供应链等连接起来，实现数据的采集、传输、分析与反馈，以优化工业生产过程、提高生产效率、降低成本、提升产品质量等。
• 体系架构：一般包括网络层、数据层、平台层、应用层等。网络层负责设备的互联互通；数据层负责数据的采集、存储、管理和分析；平台层为应用开发提供支撑环境；应用层面向不同工业场景提供各种应用服务。

工业互联网平台

• 平台架构与功能 ：掌握工业互联网平台的总体架构，了解其提供的功能，如设备管理、数据管理、应用开发、数据分析与建模、可视化等。
• 工业 PaaS ：工业 PaaS 是工业互联网平台的核心，为应用开发提供云计算、大数据、人工智能等技术支撑。理解工业 PaaS 的特点和优势，以及它如何与工业应用相结合，实现快速开发、部署和迭代。
• 工业 SaaS ：工业 SaaS 是基于工业互联网平台提供的各类工业应用服务，如生产管理、供应链管理、设备运维、能源管理等。熟悉常见的工业 SaaS 应用及其应用场景。

工业互联网数据管理与分析

• 数据采集与集成 ：了解工业数据的来源和类型，如传感器数据、生产系统数据、设备运行数据等。掌握数据采集技术，包括传感器网络、工业总线、协议转换等，以及数据集成的方法和工具，实现多源数据的融合与统一。
• 数据存储与管理 ：学习工业数据的存储架构，如关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等，以及数据管理的关键技术，如数据清洗、数据转换、数据分类、数据安全等。
• 数据分析与挖掘 ：掌握工业数据分析的基本方法，如统计分析、机器学习、深度学习等，以及数据分析的应用场景，如故障预测与诊断、质量检测与优化、生产过程优化、能源消耗分析等。

工业互联网应用场景

• 智能制造 ：以智能工厂为例，了解工业互联网在生产计划与调度、生产过程监控、设备管理、质量控制、供应链协同等方面的应用，实现生产过程的智能化、自动化和柔性化。
• 智能运维 ：学习基于工业互联网的设备状态监测、故障诊断与预测、远程维护等技术，提高设备的可靠性和可用性，降低设备维护成本。
• 智能物流与供应链 ：研究工业互联网在物流与供应链中的应用，如物流追踪、库存管理、供应链协同等，优化物流配送流程，提高供应链的效率和响应速度。

工业互联网安全

• 安全威胁与风险 ：了解工业互联网面临的安全威胁，如网络攻击、恶意软件、数据泄露、设备劫持等，以及这些威胁对工业企业造成的风险，如生产中断、经济损失、安全事故等。
• 安全技术与措施 ：掌握工业互联网的安全技术，如网络安全防护、数据加密、身份认证、访问控制、安全审计等，以及如何建立完善的安全管理体系，包括安全策略、安全标准、应急预案等，保障工业互联网的安全稳定运行。

工业互联网与工业自动化集成

• 工业自动化系统集成：了解工业互联网与传统工业自动化系统（如 PLC、DCS 等）的集成方式和方法，实现工业互联网平台与自动化系统的数据交互和协同工作，提升工业生产的自动化和智能化水平。
• 工业互联网对工业自动化的影响：探讨工业互联网对工业自动化的发展趋势和模式的影响，如从集中式自动化向分布式自动化转变、从单一自动化向协同自动化转变等。

工业互联网的实施与应用案例

• 实施策略与步骤：了解企业实施工业互联网的策略和步骤，包括需求分析、规划与设计、技术选型、试点实施、推广与优化等，以及在实施过程中需要注意的关键问题。
• 应用案例分析 ：研究一些典型的工业互联网应用案例，分析其应用场景、解决方案、实施效果和经验教训，借鉴成功案例的经验，为企业实施工业互联网提供参考。

6 人工智能

• 人工智能概述
  • 定义：研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统
  • 目标：使计算机能胜任一些过去只有人类智能才能完成的复杂工作
  • 基础：对人类自身活动及其规律的深刻理解
• 人工智能发展史
  • 关键事件
    • 1950 年：阿兰·图灵提出“机器能思考吗？”及图灵测试
    • 1956 年：达特摩斯会议，人工智能术语首次提出，标志着 AI 正式诞生
    • 1997 年：IBM 的深蓝计算机战胜国际象棋大师，证明 AI 在特定领域的表现
    • 2014 年：聊天程序尤金·古斯特曼通过图灵测试，成为首台“人类化”计算机
    • 2016 年：AlphaGo 战胜世界围棋冠军，推动 AI 进入高速发展期
  • 技术里程碑
    • 图灵测试：评估机器智能的标准
    • 验证码（CAPTCHA）：防止自动化系统滥用网站的工具
    • 深度学习：2006 年由杰弗里·辛顿等人提出，基于多层神经网络，用于特征提取和模式识别
• 人工智能与机器学习、深度学习的关系
  • 机器学习：人工智能的重要实现方式，通过数据学习模式和规律
  • 深度学习：机器学习的新领域，通过多层神经网络实现复杂特征的自动提取和学习
  • 三者关系：深度学习是机器学习的一部分，而机器学习是实现人工智能的关键技术
• 人工智能的未来
  • 在云计算、大数据和移动互联网的推动下，人工智能迎来黄金时期
  • 计算能力的提升和计算成本的下降，使得高复杂度的人工智能应用成为可能
  • 无监督深度学习的发展，标志着人工智能从有监督学习向更自主学习的转变
• 技术间的联系
  • 云计算提供强大的计算资源和存储能力
  • 大数据为人工智能提供海量训练数据
  • 物联网生成的实时数据丰富了人工智能的应用场景
  • 人工智能通过深度学习等技术，为人类生活提供更智能化的服务

7 区块链

• 区块链概念
  • 源自中本聪的论文
  • 电子现金系统 (比特币)
  • 基础技术: P2P 网络、加密技术、时间戳技术
  • 注意: 区块链与虚拟数字货币的区别
  • 全球管理视角: 区块链由区块和链构成
  • 比特币区块系统示例
    • 区块头: 包含上一区块哈希值、随机数、交易哈希结果
    • 交易数据: 组织成默克尔树, 根存储在区块头
• 区块链特征
  • 去中心化: 不依赖第三方管理，也是最突出最本质的特征
  • 开放性: 数据对所有人公开, 接口可查询
  • 独立性: 节点自动验证交换数据
  • 安全性: 数据不可篡改, 避免主观数据变更
  • 匿名性: 节点身份信息无需公开
• 核心技术
  • 分布式账本: 所有节点保存完整数据
  • 非对称加密: 实现匿名, 提供隐私保护
  • 共识机制: 工作量证明机制(PoW)、权益证明机制(PoS)、股份授权证明机制(DPoS)等
  • 智能合约: 自动执行预设规则和条款
• 区块链类型
  • 公有链: 开放给任何人使用
  • 私有链: 企业内部使用, 权限受限
  • 联盟链: 若干机构联合发起, 部分去中心化
• 应用领域
  • 人工智能: 实现点对点直接对接, 降低成本, 快速交易
  • 物联网与物流: 降低物流成本, 追溯生产过程, 提升供应链管理
  • 公共服务: 去中心化技术改造, 方便民众
  • 数字版权: 作品认证, 确保权属真实唯一
  • 保险: 智能合约自动理赔
  • 公益: 数据透明公开, 方便社会监督