第一章?lián)肀Т髷?shù)據(jù)時(shí)代?學(xué)習(xí)目標(biāo)1234掌握大數(shù)據(jù)的來源和基本概念掌握大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)了解大數(shù)據(jù)在行業(yè)中的應(yīng)用了解大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革1大數(shù)據(jù)技術(shù)概述目錄2大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)3大數(shù)據(jù)應(yīng)用4大數(shù)據(jù)思維變革1CHAPTER章節(jié)概要擁抱大數(shù)據(jù)時(shí)代，章節(jié)中介紹了大數(shù)據(jù)的基本概念、關(guān)鍵技術(shù)以及大數(shù)據(jù)行業(yè)中的應(yīng)用和大數(shù)據(jù)思維變革1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)概述大數(shù)據(jù)基本概念數(shù)據(jù)是指對(duì)客觀事件進(jìn)行記錄并可以鑒別的符號(hào)，是對(duì)客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)以及相互關(guān)系等進(jìn)行記載的物理符號(hào)或這些物理符號(hào)的組合，是可識(shí)別的、抽象的符號(hào)數(shù)據(jù)和信息是兩個(gè)不同的概念，信息是較為宏觀的概念，它由數(shù)據(jù)的有序排列組合而成，傳達(dá)給讀者某個(gè)概念方法等，而數(shù)據(jù)則是構(gòu)成信息的基本單位，離散的數(shù)據(jù)沒有任何實(shí)用價(jià)值。1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)概述大數(shù)據(jù)基本概念數(shù)據(jù)也被稱為“未來的石油”1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)概述大數(shù)據(jù)基本概念文本圖片視頻音頻數(shù)據(jù)類型1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)概述大數(shù)據(jù)的來源人類進(jìn)入信息社會(huì)以后，數(shù)據(jù)以自然方式增長(zhǎng)，其產(chǎn)生不以人的意志為轉(zhuǎn)移從1986年開始到今天，全球數(shù)據(jù)的數(shù)量增長(zhǎng)了超過100倍，今后的數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)速度將更快，我們正生活在一個(gè)“數(shù)據(jù)爆炸”的時(shí)代1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)概述大數(shù)據(jù)的來源產(chǎn)生數(shù)據(jù)的3個(gè)發(fā)展階段被動(dòng)式生成數(shù)據(jù)主動(dòng)式生成數(shù)據(jù)感知生成數(shù)據(jù)1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)概述大數(shù)據(jù)的來源根據(jù)IBM前首席執(zhí)行官郭士納的觀點(diǎn)，IT領(lǐng)域每隔十五年就會(huì)迎來一次重大變革信息技術(shù)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)技術(shù)1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)概述大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨圖

存儲(chǔ)價(jià)格隨時(shí)間變化情況技術(shù)瓶頸的突破或緩解存儲(chǔ)設(shè)備容量不斷增加1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)概述大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨圖CPU晶體管數(shù)目隨時(shí)間變化情況CPU處理能力大幅提升

1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)概述大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生1.2大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)采集技術(shù)數(shù)據(jù)采集，又稱“數(shù)據(jù)獲取”，是數(shù)據(jù)分析的入口，也是數(shù)據(jù)分析過程中相當(dāng)重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，它通過各種技術(shù)手段把外部各種數(shù)據(jù)源產(chǎn)生的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)或非實(shí)時(shí)地采集并加以利用。1.2大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)采集技術(shù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)日志文件傳感器企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)源1.2大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)預(yù)處理大數(shù)據(jù)預(yù)處理主要過程：1．?dāng)?shù)據(jù)的分類和預(yù)處理2．?dāng)?shù)據(jù)清洗3．?dāng)?shù)據(jù)集成4．?dāng)?shù)據(jù)歸約5．?dāng)?shù)據(jù)變換6．?dāng)?shù)據(jù)的離散化處理1.2大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理是大數(shù)據(jù)分析流程中的重要一環(huán)。通過數(shù)據(jù)采集得到的數(shù)據(jù)，必須進(jìn)行有效的存儲(chǔ)和管理，才能用于高效的處理和分析。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理是利用計(jì)算機(jī)硬件和軟件技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的存儲(chǔ)和應(yīng)用的過程，其目的在于充分有效地發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。1.2大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理Hadoop是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架，并且是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行處理的，它具有以下幾個(gè)方面的特性：

高可靠性

高效性

高可擴(kuò)展性

高容錯(cuò)性

成本低

運(yùn)行在Linux平臺(tái)上

支持多種編程語言1.2大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理經(jīng)過多年的發(fā)展，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)不斷完善和成熟，目前已經(jīng)包含了多個(gè)子項(xiàng)目。除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)還包括Zookeeper、HBase、Hive、Pig、Mahout、Sqoop、Flume、Ambari等功能組件。1.2大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析可以分為廣義的數(shù)據(jù)分析和狹義的數(shù)據(jù)分析，廣義的數(shù)據(jù)分析就包括狹義的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。廣義的數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)姆治龇椒ǎ▉碜越y(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域），對(duì)收集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論的過程。狹義的數(shù)據(jù)分析是指根據(jù)分析目的，用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法及工具，對(duì)收集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，提取有價(jià)值的信息，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。1.2大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化是指將大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)以圖形圖像形式表示，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過程數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的基本思想是將數(shù)據(jù)庫(kù)中每一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)作為單個(gè)圖元素表示，大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像，同時(shí)將數(shù)據(jù)的各個(gè)屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示，可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù)，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的觀察和分析1.3大數(shù)據(jù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用在公共衛(wèi)生領(lǐng)域，流行病管理是一項(xiàng)關(guān)乎民眾身體健康甚至生命安全的重要工作。某種疾病一旦在公眾中爆發(fā)，就已經(jīng)錯(cuò)過了最佳防控期，這往往會(huì)造成大量的生命和經(jīng)濟(jì)損失。2009年甲型H1N1流感爆發(fā)的時(shí)候，與習(xí)慣性滯后的官方數(shù)據(jù)相比，谷歌成為了一個(gè)更有效、更及時(shí)的指示標(biāo)。公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的官員獲得了非常有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。驚人的是，Google的方法甚至不需要分發(fā)口腔試紙和聯(lián)系醫(yī)生—它是建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上的。這是當(dāng)今社會(huì)所獨(dú)有的種新型能力：以一種前所未有的方式，通過對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得有巨大價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)，或深刻的洞見。1.3大數(shù)據(jù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用本節(jié)將介紹一個(gè)非常傳統(tǒng)的制鞋企業(yè)—耐克公司，了解它是如何利用大數(shù)據(jù)讓傳統(tǒng)公司產(chǎn)生新的活力和生機(jī)的。耐克公司作為一家提供傳統(tǒng)消費(fèi)品的企業(yè)，早就先知先覺地捕捉與挖掘新時(shí)代的消費(fèi)者行為特征，率先推出Nike+產(chǎn)品，可堪稱品牌數(shù)字化的典范。1.3大數(shù)據(jù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)在安全防控的應(yīng)用近年來，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在安防領(lǐng)域的發(fā)展，高清攝像頭在安防領(lǐng)域應(yīng)用的不斷升級(jí)，以及項(xiàng)目建設(shè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，安防領(lǐng)域積累了海量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，并且每天都在以驚人的速度生成大量的新數(shù)據(jù)。例如，中國(guó)很多城市都在開展平安城市的建設(shè)，在城市的各個(gè)角落布置攝像頭，7×24小時(shí)不間斷采集各個(gè)位置的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量之大，超乎想象。除了視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，安防領(lǐng)域還包括大量其他類型的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括報(bào)警記錄、系統(tǒng)日志記錄、運(yùn)維數(shù)據(jù)記錄、摘要分析結(jié)構(gòu)化描述記錄，以及各種相關(guān)的信息數(shù)據(jù)庫(kù)，如人口信息、地理數(shù)據(jù)信息、車駕管信息等；半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括人臉建模數(shù)據(jù)、指紋記錄等；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要視頻錄像和圖片記錄，如監(jiān)控視頻錄像、報(bào)警錄像、摘要錄像、車輛卡口圖片、人臉抓拍圖片、報(bào)警抓拍圖片等。所有這些數(shù)據(jù)一起構(gòu)成了安防大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。1.4大數(shù)據(jù)思維變革在《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革》一書中明確指出，大數(shù)據(jù)時(shí)代最大的轉(zhuǎn)變就是思維方式的3種轉(zhuǎn)變:全樣非抽樣、效率而非精確、相關(guān)而非因果。此外，人類研究和解決問題的思維方式，正在朝著“以數(shù)據(jù)為中心”和“我為人人，人人為我”的方式邁進(jìn)。THANKYOU謝謝觀賞第一PPT第二章走進(jìn)人工智能TEMPLATE?學(xué)習(xí)目標(biāo)1234了解人工智能的概念和發(fā)展歷史了解人工智能的關(guān)鍵技術(shù)了解人工智能在行業(yè)中的應(yīng)用了解人工智能的發(fā)展趨勢(shì)1認(rèn)識(shí)人工智能目錄2人工智能的發(fā)展歷史3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)4人工智能的應(yīng)用445人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)1CHAPTER章節(jié)概要本節(jié)介紹了人工智能發(fā)展歷史、關(guān)鍵技術(shù)、行業(yè)中的應(yīng)用以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)。2.2人工智能的發(fā)展歷史認(rèn)識(shí)人工智能1956年正式提出人工智能（artificialintelligence,AI）這個(gè)術(shù)語并把它作為一門新興科學(xué)的名稱。20世紀(jì)三大科學(xué)技術(shù)成就：空間技術(shù)原子能技術(shù)人工智能2.2人工智能的發(fā)展歷史認(rèn)識(shí)人工智能什么是人工智能？人工智能——ArtificialIntelligence（AI）人工智能是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)研究目標(biāo)是促使智能機(jī)器：

會(huì)聽（語音識(shí)別，機(jī)器翻譯等）會(huì)看（圖像識(shí)別、文字識(shí)別等）會(huì)說（語音識(shí)別、人機(jī)對(duì)話等）會(huì)思考（人機(jī)對(duì)弈、定理證明等）會(huì)學(xué)習(xí)（機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)表示等）會(huì)行動(dòng)（機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等）2.2人工智能的發(fā)展歷史認(rèn)識(shí)人工智能1950年，艾倫·圖靈提出了著名的圖靈測(cè)試：如果一臺(tái)機(jī)器能夠與人類展開對(duì)話（通過電傳設(shè)備）而不能被辨認(rèn)出其機(jī)器身份，那么稱這臺(tái)機(jī)器具有智能。這一簡(jiǎn)化使得圖靈能夠令人信服地說明“思考的機(jī)器”的可能的。智者詢問者2.2人工智能的發(fā)展歷史認(rèn)識(shí)人工智能中國(guó)屋思考實(shí)驗(yàn)語言哲學(xué)家約翰.R.塞爾（JohnR.Searle，1980）鎖在屋里的看不懂卡片上漢字的人，根據(jù)英文說明書把從門縫中得到的漢字與屋內(nèi)的漢字進(jìn)行匹配然后扔出去，從外觀上看好像這個(gè)人懂中文，而且正確匹配的速度會(huì)越來越快，實(shí)際上他不懂中文。證明：即使通過圖靈測(cè)試也不能說明計(jì)算機(jī)能思維。2.1人工智能的概念人工智能的誕生美國(guó)愛荷華州立大學(xué)的阿塔納索夫教授和他的研究生貝瑞在1937年至1941年間開發(fā)的世界上第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)“阿塔納索夫－貝瑞計(jì)算機(jī)（Atanasoff-BerryComputer，ABC）”為人工智能的研究奠定了物質(zhì)基礎(chǔ)。阿塔納索夫貝瑞2.2人工智能的發(fā)展歷史人工智能的誕生

1956年夏，當(dāng)時(shí)美國(guó)達(dá)特茅斯大學(xué)數(shù)學(xué)助教、現(xiàn)任斯坦福大學(xué)教授麥卡錫和哈佛大學(xué)數(shù)學(xué)和神經(jīng)學(xué)家、現(xiàn)任MIT教授明斯基、IBM公司信息研究中心負(fù)責(zé)人洛切斯特、貝爾實(shí)驗(yàn)室信息部數(shù)學(xué)研究員香農(nóng)共同發(fā)起，邀請(qǐng)普林斯頓大學(xué)莫爾和IBM公司塞繆爾、MIT的塞爾夫里奇和索羅莫夫以及蘭德公司和卡內(nèi)基－梅隆大學(xué)的紐厄爾、西蒙等10名年輕學(xué)者在達(dá)特莫斯大學(xué)召開了兩個(gè)月的學(xué)術(shù)研討會(huì)，討論機(jī)器智能問題。會(huì)上經(jīng)麥卡錫提議正式采用“人工智能”這一術(shù)語，標(biāo)志著人工智能學(xué)科正式誕生。麥卡錫因而被稱為人工智能之父。達(dá)特茅斯會(huì)議合影（1956年）2.2人工智能的發(fā)展歷史第一次浪潮推理與搜索時(shí)代人工智能術(shù)語的誕生求解迷宮問題、人機(jī)博弈、小游戲、自動(dòng)定理證明......嚴(yán)冬來襲人工智能的權(quán)威馬文﹡明斯基針對(duì)風(fēng)靡一時(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，指出了它在特定條件下的局限性美國(guó)政府出臺(tái)了一個(gè)報(bào)告（ALPAC負(fù)面報(bào)告），認(rèn)為機(jī)器翻譯在短期內(nèi)將難有成果大家逐漸明白：原來計(jì)算機(jī)智能解決所謂的“玩具問題”，20世紀(jì)70年代人工智能嚴(yán)冬來襲2.2人工智能的發(fā)展歷史第二次浪潮知識(shí)時(shí)代人機(jī)對(duì)話：和第一次浪潮中利用推理和搜索等簡(jiǎn)單規(guī)則不同，依靠“知識(shí)”的支持專家系統(tǒng)：引入某個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)，再經(jīng)過推理，計(jì)算機(jī)便能夠像領(lǐng)域的專家一樣出色工作MYCIN（斯坦福大學(xué)開發(fā)，20世紀(jì)70年代）：傳染性血液病患者診斷，并開出抗生素處方DENDRAL（愛德華﹡費(fèi)根鮑姆開發(fā)，20世紀(jì)60年代）：未知有機(jī)化合物的判別“第五代計(jì)算機(jī)”計(jì)劃（日本，20世紀(jì)80年代）第二次浪潮知識(shí)導(dǎo)入使得計(jì)算機(jī)變得更聰明，但知識(shí)描述之復(fù)雜與困難超出了當(dāng)初預(yù)想，輸入沒有窮盡2.2人工智能的發(fā)展歷史第三次浪潮

1996.2.10-17，IBM公司的“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與卡斯帕羅夫進(jìn)行了六局比賽，號(hào)稱人腦與電腦的世紀(jì)決戰(zhàn)。卡斯帕羅夫以4：2獲勝。1997.5.3-11深藍(lán)再次挑戰(zhàn)特級(jí)大師卡斯帕羅夫。

1997年5月11日凌晨4時(shí)許，美國(guó)紐約公平保險(xiǎn)公司大廈，深藍(lán)和卡斯帕羅夫“最后決戰(zhàn)”正在進(jìn)行。

4時(shí)50分，美聯(lián)社、路透社、共同社、新華社

…：在世紀(jì)末國(guó)際象棋“人機(jī)大戰(zhàn)”的最后一局對(duì)弈中，“深藍(lán)”僅用了1小時(shí)輕松擊敗卡斯帕羅夫，以3.5比2.5的總比分贏得了最終的勝利！

此后十年，人機(jī)互有勝負(fù)，直到2006年棋王卡拉姆尼克被DeepFritz擊敗，人類再也沒有贏過電腦。

2.2人工智能的發(fā)展歷史第三次浪潮2016.3，AlphaGo以4:1戰(zhàn)勝韓國(guó)棋手李世石，成為第一個(gè)擊敗人類職業(yè)圍棋選手的電腦程序。2016.12，AlphaGo身披“Master”馬甲，5天內(nèi)橫掃中日韓棋壇，以60場(chǎng)連勝紀(jì)錄告退。2017.5，AlphaGo在烏鎮(zhèn)以3:0完勝柯潔。2.2人工智能的發(fā)展歷史第三次浪潮2006年，杰弗里·辛頓發(fā)表《一種深度置信網(wǎng)絡(luò)的快速算法》論文，宣告深度學(xué)習(xí)時(shí)代的來到，深度學(xué)習(xí)在2010年前后興起是建立在數(shù)十年的積累之上的

互聯(lián)網(wǎng)迅猛發(fā)展，大數(shù)據(jù)成為現(xiàn)實(shí)超強(qiáng)算例：CPU、GPU、TPU、計(jì)算機(jī)集群深度學(xué)習(xí)+大數(shù)據(jù)：讓機(jī)器自己從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)2.2人工智能的發(fā)展歷史第三次浪潮專用人工智能有了突破性的進(jìn)展，就是讓人工智能專門去做一件事，比如下圍棋，爬樓梯，組裝某一件設(shè)備等。在這些面向特定領(lǐng)域或者單一任務(wù)方面，人工智能可以超越人類智能。AlphaGo在圍棋比賽中碾壓人類棋手科大訊飛的語音翻譯消除語音障礙BostonDynamics的人形和狗形機(jī)器人2.2人工智能的發(fā)展歷史第三次浪潮

通用人工智能尚處于起步階段

通用人工智能的研究與應(yīng)用任重道遠(yuǎn)

人類大腦是一個(gè)通用的智能系統(tǒng)，能舉一反三，融會(huì)貫通，可處理視覺、聽覺、判斷、推理、學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃、設(shè)計(jì)等各類問題，可謂“一腦百用”目前，人工智能距離人類智能水平還有巨大差距，人工智能還有很多不足。2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)與人類思考的經(jīng)驗(yàn)過程類似的，不過它能考慮更多的情況，執(zhí)行更加復(fù)雜的計(jì)算。事實(shí)上，機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)主要目的就是把人類思路歸納經(jīng)驗(yàn)的過程轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)通過對(duì)數(shù)據(jù)的處理計(jì)算得出模型的過程。經(jīng)過計(jì)算機(jī)得出的模型能夠以近似于人的方式解決很多靈活復(fù)雜的問題。2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本模型環(huán)境學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)知識(shí)庫(kù)執(zhí)行環(huán)節(jié)環(huán)境：學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)時(shí)的信息來源學(xué)習(xí)：機(jī)器從環(huán)境換取外部信息，通過分析、綜合、類比和歸納等過程形成知識(shí)知識(shí)庫(kù)：以某種形式表示的知識(shí)的集合，存放學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)所得的知識(shí)執(zhí)行：利用知識(shí)庫(kù)知識(shí)完成某種任務(wù)的過程，信息反饋給學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)

金融商務(wù)股票交易投資顧問風(fēng)險(xiǎn)管理和反欺詐客戶流失預(yù)警服務(wù)優(yōu)化2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)

智能交通交通監(jiān)控智能停車智能路燈車路信息管理2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器人工業(yè)機(jī)器人娛樂機(jī)器人看護(hù)機(jī)器人2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)

游戲2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜（KnowledgeGraph/Vault），又稱科學(xué)知識(shí)圖譜，用各種不同的圖形等可視化技術(shù)描述知識(shí)資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識(shí)及它們之間的相互聯(lián)系。隨著人工智能的技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用，知識(shí)圖譜作為關(guān)鍵技術(shù)之一，已被廣泛應(yīng)用于智能搜索、智能問答、個(gè)性化推薦、內(nèi)容分發(fā)等領(lǐng)域。現(xiàn)在的知識(shí)圖譜已被用來泛指各種大規(guī)模的知識(shí)庫(kù)。谷歌、百度和搜狗等搜索引擎公司為了改進(jìn)搜索質(zhì)量，紛紛構(gòu)建知識(shí)圖譜，分別稱為知識(shí)圖譜、知心和知立方2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜的應(yīng)用：語義搜索在信息搜索方面，傳統(tǒng)的方法時(shí)基于關(guān)鍵詞的搜索。這種方式往往無法理解用戶的意圖，而是直接根據(jù)關(guān)鍵詞給出若干網(wǎng)頁。用戶需要自己再次甄選，獲取信息。知識(shí)圖譜引入搜索引擎之后，利用其推理技術(shù)，可以發(fā)現(xiàn)用戶檢索詞的深層含義，從而以更精確的方式給出搜索結(jié)果。2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)知識(shí)圖譜2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)知識(shí)圖譜2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜的應(yīng)用：知識(shí)問答問答系統(tǒng)是指讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)回答用戶所提出的問題，是信息服務(wù)的一種高級(jí)形式。不同于現(xiàn)有的搜索引擎，問答系統(tǒng)返回用戶的不再若干相關(guān)文檔，而是精準(zhǔn)的、單一的語言形式的答案。2011年，IBMWatson在智力競(jìng)賽節(jié)目中戰(zhàn)勝人類選手，引起了巨大轟動(dòng)。在后續(xù)幾年，各大IT巨頭相繼推出以問答系統(tǒng)為核心技術(shù)的產(chǎn)品和服務(wù)，如Siri、Cortana、百度小度等2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)自然語言處理自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP），也稱自然語言理解或計(jì)算語言學(xué)，主要是研究如何讓機(jī)器進(jìn)行自然語言信息處理，即：人類語言活動(dòng)中，信息成分的發(fā)現(xiàn)、提取、存儲(chǔ)、加工與傳輸。NLP是計(jì)算機(jī)科學(xué)、語言學(xué)、人工智能與數(shù)學(xué)等學(xué)科的交叉學(xué)科和邊緣學(xué)科

計(jì)算機(jī)語言學(xué)是從計(jì)算角度處理語言，將人們對(duì)語言的結(jié)構(gòu)規(guī)律的認(rèn)識(shí)用精確的、形式化的、可計(jì)算的方式（計(jì)算模型）加以表示。

2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)自然語言處理自然語言處理的應(yīng)用：機(jī)器創(chuàng)作●2005年，微軟研究院研發(fā)成功《微軟對(duì)聯(lián)》系統(tǒng)：用戶出上聯(lián)，電腦對(duì)出下聯(lián)和橫批?！癫伦种i的智能系統(tǒng)：用戶給出謎面，讓系統(tǒng)猜出字；或系統(tǒng)給出謎面讓用戶猜出字?！?017年微軟研究院開發(fā)電腦寫詩、作詞、譜曲系統(tǒng)?！裰醒腚娨暸_(tái)《機(jī)智過人》節(jié)目：微軟的電腦作詞譜曲與人類選手進(jìn)行詞曲創(chuàng)作比拼的節(jié)目。2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)人機(jī)交互人機(jī)交互是一門研究系統(tǒng)與用戶之間的交互關(guān)系的學(xué)科，人機(jī)交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機(jī)交互等技術(shù)。日本建成了一棟可應(yīng)用“人機(jī)交互”技術(shù)的住宅。人們可以通過該裝置，用意念不用手就能自由操控家用電器。用戶頭部戴著的含有“人機(jī)交互”技術(shù)的特殊裝置，該裝置通過讀取用戶腦部血流的變化以及腦波變動(dòng)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)無線通信。連接網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)通過識(shí)別裝置發(fā)來的無線信號(hào)向機(jī)器傳輸指令。目前此裝置判斷的準(zhǔn)確率達(dá)到80%，且從人的意識(shí)出現(xiàn)開始最短6.5秒內(nèi)機(jī)器就可以識(shí)別。2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)機(jī)器視覺機(jī)器視覺或計(jì)算機(jī)視覺是用機(jī)器代替人眼進(jìn)行測(cè)量和判斷，是模式識(shí)別研究的一個(gè)重要方面。參照人類的視覺系統(tǒng)，攝像機(jī)等成像設(shè)備是機(jī)器的“眼睛”，計(jì)算機(jī)視覺的作用就是要模擬人的大腦（主要是視覺皮層區(qū)）的視覺能力。機(jī)器視覺系統(tǒng)是指通過圖像攝取裝置被攝取的目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和寬度、顏色等信息，轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算、抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作從二維圖像恢復(fù)三維信息；從原始圖像數(shù)值描述產(chǎn)生語義描述2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)機(jī)器視覺機(jī)器視覺的應(yīng)用：家用機(jī)器人2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)機(jī)器視覺機(jī)器視覺的應(yīng)用：可穿戴設(shè)備SnapstaclesGoogleProjectGlass2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)機(jī)器視覺機(jī)器視覺的應(yīng)用：三維人臉重建2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(naturalneuralnetwork,NNN):由中樞神經(jīng)系統(tǒng)（腦和脊髓）及周圍神經(jīng)系統(tǒng)（感覺神經(jīng)、運(yùn)動(dòng)神經(jīng)等）所構(gòu)成的錯(cuò)綜復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中最重要的是腦神經(jīng)系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificialneuralnetworks,ANN):模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，運(yùn)用大量簡(jiǎn)單處理單元經(jīng)廣泛連接而組成的人工網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)人工智能誕生于20世紀(jì)50年代。簡(jiǎn)單來說，這是一門研究使用計(jì)算機(jī)模擬人類智能行為的學(xué)科人類通常會(huì)借助過往的經(jīng)驗(yàn)對(duì)當(dāng)前情況作出決策。而機(jī)器學(xué)習(xí)研究的是讓系統(tǒng)利用“經(jīng)驗(yàn)”來改善自身的性能深度學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表示的一種數(shù)學(xué)框架。其借助多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從數(shù)據(jù)中提取出“有用”信息，并根據(jù)其實(shí)現(xiàn)決策、預(yù)測(cè)等行為人工智能

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)人工智能能夠感知、推理、行動(dòng)和適應(yīng)的程序機(jī)器學(xué)習(xí)能夠隨著數(shù)據(jù)量的增加不斷改善性能的算法深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從大量數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是非常相關(guān)的幾個(gè)領(lǐng)域。人工智能是一類非常廣泛的問題，機(jī)器學(xué)習(xí)是解決這類問題的一個(gè)重要的手段。而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支在很多人工智能問題上，深度學(xué)習(xí)的方法突破了傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法的瓶頸，推動(dòng)了人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出。深度學(xué)習(xí)是一種從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表示的數(shù)學(xué)框架，它借助多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征的提取，并逐層將初級(jí)特征抽象為高級(jí)特征。為了能更好地學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的有效表示，它發(fā)展出了一系列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法。廣義上來說，“深度學(xué)習(xí)”是為了讓層數(shù)較多的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以訓(xùn)練，而演化出來的一套理論及方法。2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出。深度學(xué)習(xí)是一種從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表示的數(shù)學(xué)框架，它借助多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征的提取，并逐層將初級(jí)特征抽象為高級(jí)特征。為了能更好地學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的有效表示，它發(fā)展出了一系列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法。廣義上來說，“深度學(xué)習(xí)”是為了讓層數(shù)較多的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以訓(xùn)練，而演化出來的一套理論及方法。2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的相關(guān)應(yīng)用：DeepDream圖像生成DeepDream是一種藝術(shù)性的圖像修改技術(shù)，由Google于2015年夏天首次發(fā)布。它所生成的迷幻圖像充滿了錯(cuò)覺式偽影、鳥羽毛個(gè)狗眼睛，這種奇怪的風(fēng)格很快在網(wǎng)上引起了轟動(dòng)2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的相關(guān)應(yīng)用：圖像生成圖像生成的目的是生成與訓(xùn)練樣本圖像類似的圖像，其中被廣泛應(yīng)用的一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是DCGAN，該網(wǎng)絡(luò)的全稱為深度卷積對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)動(dòng)漫人物生成

人臉生成2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)生物特征識(shí)別生物識(shí)別技術(shù)(BiometricIdentificationTechnology)是指利用人體生物特征進(jìn)行身份認(rèn)證的一種技術(shù)。更具體一點(diǎn)，生物特征識(shí)別技術(shù)就是通過計(jì)算機(jī)與光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理等高科技手段密切結(jié)合，利用人體固有的生理特性和行為特征來進(jìn)行個(gè)人身份的鑒定。2.3人工智能的關(guān)鍵技術(shù)生物特征識(shí)別步態(tài)識(shí)別的應(yīng)用罪犯很狡猾，多會(huì)喬裝打扮一番躲避監(jiān)控，甚至還不會(huì)留下線索讓警方查到他們的DNA，但走路方式他們會(huì)留下，成為識(shí)別罪犯得永久依據(jù)。2003年，瑞典警方調(diào)查刺殺瑞典外交部長(zhǎng)安娜·林德得兇手時(shí)，讓專家來檢查他們得嫌疑犯米亞伊洛維奇得走路方式，結(jié)果他們得努力沒有白費(fèi)，米亞伊洛維奇被證實(shí)就是兇手。此案例使此技術(shù)得前途大為提升。2.4人工智能的應(yīng)用智慧家居與個(gè)人助理智能家居通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將家中的各種設(shè)備（如音視頻設(shè)備、照明系統(tǒng)、窗簾控制、空調(diào)控制、安防系統(tǒng)、數(shù)字影院系統(tǒng)、影音服務(wù)器、影柜系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)家電等）連接到一起，提供家電控制、照明控制、電話遠(yuǎn)程控制、室內(nèi)外遙控、防盜報(bào)警、環(huán)境檢測(cè)、暖通控制、紅外轉(zhuǎn)發(fā)以及可編程定時(shí)控制等多種功能和手段2.4人工智能的應(yīng)用智慧安防”預(yù)防、預(yù)測(cè)、預(yù)警”誰來了，我知道誰走了，我清楚誰還在，我明白網(wǎng)格內(nèi)有多少我關(guān)注的人？2.4人工智能的應(yīng)用智慧醫(yī)療AI+輔助診療的產(chǎn)品有兩大類：醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助診療、醫(yī)療機(jī)器人（主要指針對(duì)診斷與治療環(huán)節(jié)的機(jī)器人）。醫(yī)療機(jī)器人主要包括手術(shù)機(jī)器人、腸胃檢查與診斷機(jī)器人、康復(fù)機(jī)器人等2.4人工智能的應(yīng)用智慧醫(yī)療將AI融入研發(fā)新藥物的過程中，不僅可以降低整體成本，還可以對(duì)新藥的安全性進(jìn)行自動(dòng)檢驗(yàn)。在依靠AI研發(fā)新藥物方面，Atomwise是一個(gè)非常具有代表性的例子。通過超級(jí)計(jì)算機(jī)對(duì)自身已有數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行深入分析，利用AI及復(fù)雜算法對(duì)新藥品的研發(fā)過程進(jìn)行精確模擬，借助一些前言技術(shù)對(duì)新藥物的研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行早期評(píng)估，Atomwise不僅讓新藥物的研發(fā)進(jìn)程有了極大的加快，還讓新藥物的研發(fā)成本有了大幅度降低，有時(shí)甚至只需要數(shù)千美元即可。2.4人工智能的應(yīng)用智慧制造智慧制造的應(yīng)用：視覺檢測(cè)在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展起來之前，機(jī)器視覺已經(jīng)長(zhǎng)期應(yīng)用在工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)中，如儀表板智能集成測(cè)試、金屬板表面自動(dòng)控傷、汽車自身檢測(cè)、紙幣印刷質(zhì)量檢測(cè)、金相分析、流水線生成檢測(cè)等，大體分為拾取和放置、對(duì)象跟蹤、計(jì)量、缺陷檢測(cè)幾種，機(jī)器視覺自動(dòng)化設(shè)備可以代替人工不知疲憊地進(jìn)行重復(fù)性的工作，且在一些不適合于人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場(chǎng)合，機(jī)器視覺可以代替人工視覺。2.4人工智能的應(yīng)用智慧制造智慧制造的應(yīng)用：視覺分揀工業(yè)上有許多需要分揀的作業(yè)，采用人工的話，速度緩慢且成本高，采用工業(yè)機(jī)器人可以大幅降低成本，提高速度。近年來，國(guó)內(nèi)陸續(xù)出現(xiàn)了一些基于深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)解決機(jī)器人視覺分揀問題的企業(yè)，如埃爾森、梅爾曼德、庫(kù)柏特等，通過計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別出物理及其三維空間位置，指導(dǎo)機(jī)械臂進(jìn)行正確的抓取。2.4人工智能的應(yīng)用智慧制造智慧制造的應(yīng)用：故障預(yù)測(cè)基于人工智能技術(shù)，通過工廠各個(gè)設(shè)備的傳感器，對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立設(shè)備故障的模型，則可以在故障發(fā)生前，對(duì)故障提前進(jìn)行預(yù)測(cè)，將可能發(fā)生故障的工件替換，從而保障設(shè)備的持續(xù)無故障運(yùn)行。2.4人工智能的應(yīng)用自動(dòng)駕駛自動(dòng)駕駛汽車通過多種傳感器，包括視頻攝像頭、激光雷達(dá)、衛(wèi)星定位系統(tǒng)（北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)BDS、全球定位系統(tǒng)GPS）等，來對(duì)行駛環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)感知。智能駕駛系統(tǒng)可以對(duì)多種感知信號(hào)進(jìn)行綜合分析，通過結(jié)合地圖與指示標(biāo)志，實(shí)時(shí)規(guī)劃駕駛路線，并發(fā)出指令，控制汽車的運(yùn)行。2015年12月12日，百度無人駕駛汽車首次在北京五環(huán)進(jìn)行測(cè)試，自動(dòng)駕駛的最高時(shí)速達(dá)100公里/小時(shí)，完成了國(guó)內(nèi)無人駕駛汽車首次于城市、環(huán)路及高速道路混合路況下的全自動(dòng)駕駛，自動(dòng)完成了跟車減速、轉(zhuǎn)向、超車、上下高速公路匝道等一系列復(fù)雜動(dòng)作。2.4人工智能的應(yīng)用智慧客服為了應(yīng)對(duì)新的挑戰(zhàn)，很多企業(yè)開始引入人工智能技術(shù)打造智能客服系統(tǒng)，智能客服可以像人一樣和客服交流溝通。它可以聽懂客戶的問題，對(duì)問題的意義進(jìn)行分析（比如客戶是詢問價(jià)格，還是咨詢產(chǎn)品的功能），進(jìn)行準(zhǔn)確得體并且個(gè)性化的響應(yīng)，從而提升客戶的體驗(yàn)。未來，聊天機(jī)器人或許可以代替客服人員處理絕大部分與消費(fèi)者的溝通工作。例如，一旦待配送的商品離開工廠或倉(cāng)庫(kù)，或者經(jīng)過某個(gè)配送站點(diǎn)，通知就會(huì)觸發(fā)，告知消費(fèi)者預(yù)計(jì)的交貨時(shí)間。2.4人工智能的應(yīng)用智慧教育智慧教育的應(yīng)用：學(xué)生行為分析通過學(xué)生歷史答題記錄，AI可以隨時(shí)評(píng)測(cè)某個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握情況，輸出對(duì)知識(shí)點(diǎn)掌握情況的預(yù)估，進(jìn)而根據(jù)預(yù)估明確下一步推送的具體路徑。傳統(tǒng)教室沒有辦法將教學(xué)過程清晰地展示出來，教師既不能對(duì)教學(xué)過程進(jìn)行科學(xué)分析，又很難為學(xué)生提供個(gè)性化的教學(xué)體驗(yàn)。通過AI技術(shù)，圖像、語言、文字等數(shù)據(jù)就可以被很好地識(shí)別出來，并形成一個(gè)數(shù)據(jù)匯集平臺(tái)。2.4人工智能的應(yīng)用智慧教育智慧教育的應(yīng)用：早教機(jī)器人隨著AI的不斷發(fā)展，各種各樣的早教智能機(jī)器人也應(yīng)運(yùn)而生?！安级《苟埂笔怯蒖OOBO旗下的布丁機(jī)器人團(tuán)隊(duì)研發(fā)的，“布丁豆豆”依托于”AI+OS“機(jī)器人系統(tǒng)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，讓孩子真正體會(huì)到有形之愛。只要是孩子提出的問題，“布丁豆豆”都可以親切回答2.4人工智能的應(yīng)用人臉識(shí)別人臉識(shí)別的應(yīng)用：出入境在出入境業(yè)務(wù)辦理過程中，利用人臉識(shí)別技術(shù)查詢和比對(duì)出入境人員庫(kù)和常住人口庫(kù)的人像數(shù)據(jù)，確認(rèn)是否有騙取出入境證件行為。將出入境人員相片于過往歷史人員相片進(jìn)行比對(duì)，從而發(fā)現(xiàn)重復(fù)辦證情況。利用人臉識(shí)別技術(shù)取代傳統(tǒng)人工檢驗(yàn)通關(guān)模式，簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)辦理流程，提高業(yè)務(wù)辦理效率，實(shí)現(xiàn)快速通關(guān)。2.4人工智能的應(yīng)用人臉識(shí)別

刷臉進(jìn)門

身份證查驗(yàn)

刷臉支付2.5人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)人工智能的黃金時(shí)代2.5人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)人工智能的三步走戰(zhàn)略2020年到2025年到2030年2.5人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)發(fā)展趨勢(shì)智能服務(wù)呈現(xiàn)線下和線上的無縫結(jié)合

智能化應(yīng)用場(chǎng)景從

單一向多元發(fā)展

人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合進(jìn)程將進(jìn)一步加快THANKYOU謝謝觀賞第一PPT第三章探究云計(jì)算CloudComputing?學(xué)習(xí)目標(biāo)1234了解云計(jì)算的發(fā)展歷史了解云計(jì)算的基本概念與分類了解的云計(jì)算的搭建方法了解典型云平臺(tái)1走進(jìn)云時(shí)代目錄2云從哪里來3如何搭建云4云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)5云計(jì)算案例6云計(jì)算引領(lǐng)生活新方向1CHAPTER走進(jìn)云時(shí)代云，大家再熟悉不過，“云”和“計(jì)算”、“存儲(chǔ)”、“搜索”、“查殺”等聯(lián)系在一起時(shí)，你的生活就會(huì)被“云”改變，本節(jié)我們先了解云計(jì)算的發(fā)展與興起。3.1走進(jìn)云時(shí)代“風(fēng)起云涌”——云計(jì)算的歷史云計(jì)算與我們的生活越來越近，在大家熟知的電影《阿凡達(dá)》中，我們看到了逼真的飛流瀑布、漂浮云中的山巒、漸漸發(fā)光的森林……這些3D畫面讓人仿佛身臨其境，在電影《阿凡達(dá)》中，有很多同云計(jì)算技術(shù)相關(guān)的地方，我們從云計(jì)算的角度來解讀一二。片中曾說，在整個(gè)潘多拉星球中，每棵樹都像是大腦中的神經(jīng)元，彼此之間互相聯(lián)系，從而形成一個(gè)很大的網(wǎng)絡(luò)。每個(gè)納美人都可以通過自己的神經(jīng)末梢上傳或下載相關(guān)的數(shù)據(jù)與信息。3.1走進(jìn)云時(shí)代“風(fēng)起云涌”——云計(jì)算的歷史每一個(gè)納美人都可以通過辮子上的神經(jīng)末梢同各種野獸以及大樹之間進(jìn)行交互，這種交互形式簡(jiǎn)潔、高效且接口統(tǒng)一，十分便于用戶進(jìn)行訪問。3.1走進(jìn)云時(shí)代“風(fēng)起云涌”——云計(jì)算的歷史云計(jì)算技術(shù)真是將很多服務(wù)器與存儲(chǔ)資源通過網(wǎng)絡(luò)相互聯(lián)系在一起，向用戶提供相應(yīng)的計(jì)算能力與存儲(chǔ)能力，云計(jì)算的用戶可以方便地屏蔽底層的編程接口，提高效率。同時(shí)，統(tǒng)一的接口也增強(qiáng)了可用性，這是云計(jì)算優(yōu)于網(wǎng)格計(jì)算之處。3.1走進(jìn)云時(shí)代“風(fēng)起云涌”——云計(jì)算的歷史上世紀(jì)60年代，斯坦福大學(xué)的科學(xué)家JohnMcCarthy就表示，“計(jì)算機(jī)可能變成一種公共資源。”JohnMcCarthy教授，人工智能之父3.1走進(jìn)云時(shí)代“風(fēng)起云涌”——云計(jì)算的歷史1997年，RamnathChellappa教授在他的一次演講中第一次提出了“CloudComputing（云計(jì)算）”這個(gè)詞，他指出“計(jì)算資源的邊界不再由技術(shù)決定，而是由經(jīng)濟(jì)需求來決定”RamnathChellappa教授3.1走進(jìn)云時(shí)代“風(fēng)起云涌”——云計(jì)算的歷史1999年，一家對(duì)后世產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的公司成立了，它的名字是S。S是現(xiàn)在公認(rèn)的云計(jì)算先驅(qū)，它由幾個(gè)前Oracle高管成立，主要向企業(yè)客戶銷售基于云的SaaS（SoftwareasaService—軟件即服務(wù)，云計(jì)算的一種服務(wù)類型）S創(chuàng)始人MarcBenioff3.1走進(jìn)云時(shí)代云計(jì)算的興起與發(fā)展時(shí)間進(jìn)入21世紀(jì)的第一個(gè)十年，接棒S公司，將云計(jì)算推向下一個(gè)高峰的是在線零售商Amazon。Amazon發(fā)布的第一個(gè)云計(jì)算服務(wù)是AWS（AmazonWebService—亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)）。3.1走進(jìn)云時(shí)代“風(fēng)起云涌”——云計(jì)算的歷史繼AmazonAWS之后，類似的云計(jì)算產(chǎn)品開始層出不窮的冒出來。短短幾年內(nèi)，Amazon就不再是市場(chǎng)唯一的IaaS提供商，Microsoft等巨頭紛紛涌進(jìn)這個(gè)領(lǐng)域。除了數(shù)量的增長(zhǎng)，云計(jì)算類型也變得日益豐富，S和AmazonAWS分別代表了SaaS和IaaS兩種云計(jì)算服務(wù)，除此之外的第三種服務(wù)PaaS也快速發(fā)展起來。Microsoft公司Salesforce公司3.1走進(jìn)云時(shí)代誰都在“云端”微軟、谷歌和亞馬遜公司（以下簡(jiǎn)稱亞馬遜）是全球最大的三家云供應(yīng)商，是云計(jì)算的第一梯隊(duì)。第二梯隊(duì)有：IBM、VMware公司（以下簡(jiǎn)稱VMware)、微軟和美國(guó)電話電報(bào)公司（以下簡(jiǎn)稱AT&T)。IBM公司VMware公司美國(guó)電話電報(bào)公司3.1走進(jìn)云時(shí)代誰都在“云端”國(guó)內(nèi)的云服務(wù)商也都紛紛發(fā)力，出現(xiàn)了阿里巴巴，華為，騰訊等企業(yè)，云服務(wù)呈現(xiàn)了你追我趕的全面競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)。3.1走進(jìn)云時(shí)代云計(jì)算產(chǎn)業(yè)在國(guó)內(nèi)高速發(fā)展中國(guó)云市場(chǎng)由本土企業(yè)主導(dǎo)，阿里巴巴是國(guó)內(nèi)最早開展云計(jì)算業(yè)務(wù)的企業(yè)，在2009年便推出了云服務(wù)。華為技術(shù)有限公司（以下簡(jiǎn)稱華為）、深圳市騰訊計(jì)算機(jī)系統(tǒng)有限公司（以下簡(jiǎn)稱騰訊）、北京百度網(wǎng)訊科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱百度）和中國(guó)電信集團(tuán)有限公司（以下簡(jiǎn)稱中國(guó)電信）等公司都在加速擴(kuò)展自己的云計(jì)算服務(wù)規(guī)模。其中阿里云已經(jīng)連續(xù)4年穩(wěn)居中國(guó)市場(chǎng)第一名，出現(xiàn)一家獨(dú)大的局面。阿里巴巴公司2CHAPTER云從哪里來“云計(jì)算的本質(zhì)是一種服務(wù)模型，通過這種模型可以隨時(shí)、隨地、按需地通過網(wǎng)絡(luò)訪問共享資源池的資源，這個(gè)資源池的內(nèi)容包括計(jì)算資源、網(wǎng)絡(luò)資源、存儲(chǔ)資源等、這些資源能夠被動(dòng)態(tài)地分配和調(diào)整，在不同用戶之間靈活地劃分。3.2云從哪里來從資源池化說起以往企業(yè)做IT建設(shè)好比是“煙囪式”的建設(shè)，今天要建設(shè)一個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用，就買一套設(shè)備，一個(gè)應(yīng)用就是一根煙囪，互相之間不連通，資源無法根據(jù)業(yè)務(wù)的變化實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整，利用率很低。云計(jì)算則打破煙囪，改成“池子”的方式，把所有計(jì)算的資源整合成計(jì)算資源池，所有存儲(chǔ)的資源整合成存儲(chǔ)資源池。全部IT資源都變成一個(gè)個(gè)池子。3.2云從哪里來虛擬化是什么虛擬化是云計(jì)算的基礎(chǔ)。簡(jiǎn)單來說，虛擬化就是在一臺(tái)物理服務(wù)器上，運(yùn)行多臺(tái)“虛擬服務(wù)器”。這種虛擬服務(wù)器，也叫虛擬機(jī)（VM，VirtualMachine）。從表面來看，這些虛擬機(jī)都是獨(dú)立的服務(wù)器，但實(shí)際上，它們共享物理服務(wù)器的CPU、內(nèi)存、硬件、網(wǎng)卡等資源。3.2云從哪里來云計(jì)算的現(xiàn)狀云計(jì)算主要分為4種類型：私有云、公共云、社區(qū)云、混合云。同時(shí)，云計(jì)算服務(wù)主要有3種：基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù)（IaaS）、平臺(tái)即服務(wù)（PaaS）和軟件即服務(wù)（SaaS）。首先來學(xué)習(xí)什么是公有云和私有云。目前市場(chǎng)上存在的各種云服務(wù)可以從“誰在使用服務(wù)”和“提供了什么服務(wù)”這兩個(gè)角度進(jìn)行分類。3.2云從哪里來云計(jì)算的現(xiàn)狀云計(jì)算主要分為4種類型：私有云、公共云、社區(qū)云、混合云。同時(shí)，云計(jì)算服務(wù)主要有3種：基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù)（IaaS）、平臺(tái)即服務(wù)（PaaS）和軟件即服務(wù)（SaaS）。首先來學(xué)習(xí)什么是公有云和私有云。目前市場(chǎng)上存在的各種云服務(wù)可以從“誰在使用服務(wù)”和“提供了什么服務(wù)”這兩個(gè)角度進(jìn)行分類?！八接性啤笔悄硞€(gè)企業(yè)專用的云環(huán)境，僅限于該企業(yè)內(nèi)部的用戶使用?！肮性啤笨梢杂啥鄠€(gè)企業(yè)的用戶共享。

社區(qū)云是面向一群有共同目標(biāo)、利益的用戶群體提供服務(wù)的云計(jì)算類型。混合云顧名思義就是兩種或兩種以上云計(jì)算的綜合，混合云可以是公有云與私有云的混合，也可以是私有云與社區(qū)云的混合。3.2云從哪里來云計(jì)算的現(xiàn)狀云計(jì)算提供的服務(wù)不同，又可以分為SaaS：Software-as-a-Service（軟件即服務(wù)）SaaS利用互聯(lián)網(wǎng)向其用戶提供應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序由第三方供應(yīng)商管理。大多數(shù)SaaS應(yīng)用程序直接通過Web瀏覽器運(yùn)行，不需要在客戶端進(jìn)行任何下載或安裝。PaaS：Platform-as-a-Service（平臺(tái)即服務(wù)）

PaaS為開發(fā)人員提供了一個(gè)框架，使他們可以基于它創(chuàng)建自定義應(yīng)用程序。所有服務(wù)器，存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)都可以由企業(yè)或第三方提供商進(jìn)行管理，而開發(fā)人員可以負(fù)責(zé)應(yīng)用程序的管理。IaaS：Infrastructure-as-a-Service（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）

IaaS是完全自助服務(wù)，用于訪問和監(jiān)控計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)，存儲(chǔ)和其他服務(wù)等內(nèi)容，它允許企業(yè)按需求和需要購(gòu)買資源，而不必購(gòu)買全部硬件。3CHAPTER如何搭建“云”“云計(jì)算的本質(zhì)是一種服務(wù)模型，通過這種模型可以隨時(shí)、隨地、按需地通過網(wǎng)絡(luò)訪問共享資源池的資源，這個(gè)資源池的內(nèi)容包括計(jì)算資源、網(wǎng)絡(luò)資源、存儲(chǔ)資源等、這些資源能夠被動(dòng)態(tài)地分配和調(diào)整，在不同用戶之間靈活地劃分。3.3如何搭建云云計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)云計(jì)算平臺(tái)是一個(gè)強(qiáng)大的“云”網(wǎng)絡(luò)，連接了大量并發(fā)的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算和服務(wù)，可利用虛擬化技術(shù)擴(kuò)展每一個(gè)服務(wù)器的能力，將各自的資源通過云計(jì)算平臺(tái)結(jié)合起來，提供超級(jí)計(jì)算和存儲(chǔ)能力。通過云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)如圖所示。3.3如何搭建云云計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)云計(jì)算平臺(tái)是一個(gè)強(qiáng)大的“云”網(wǎng)絡(luò)，連接了大量并發(fā)的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算和服務(wù)，可利用虛擬化技術(shù)擴(kuò)展每一個(gè)服務(wù)器的能力，將各自的資源通過云計(jì)算平臺(tái)結(jié)合起來，提供超級(jí)計(jì)算和存儲(chǔ)能力。通過云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)如圖所示。3.3如何搭建云典型的云計(jì)算平臺(tái)云計(jì)算的研究吸引了不同技術(shù)領(lǐng)域巨頭，因此對(duì)云計(jì)算理論及實(shí)現(xiàn)架構(gòu)也有所不同。云計(jì)算先行者Google的云計(jì)算平臺(tái)能實(shí)現(xiàn)大規(guī)模分布式計(jì)算和應(yīng)用服務(wù)程序，平臺(tái)包括MapReduce分布式處理技術(shù)、Hadoop框架、分布式的文件系統(tǒng)GFS、結(jié)構(gòu)化的BigTable存儲(chǔ)系統(tǒng)以及Google其他的云計(jì)算支撐要素。3.3如何搭建云典型的云計(jì)算平臺(tái)MapReduce分布式處理技術(shù)MapReduce是Google開發(fā)的Java、Python、C++編程工具，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運(yùn)算，也是云計(jì)算的核心技術(shù)，一種分布式運(yùn)算技術(shù)，也是簡(jiǎn)化的分布式編程模式，合適用來處理大量數(shù)據(jù)的分布式運(yùn)算，用于解決問題的程序開發(fā)模型，也是開發(fā)人員拆解問題的方法。MapReduce模式思想是將要執(zhí)行的問題拆解成Map（映射）和Reduce（簡(jiǎn)化）的方式，先通過Map程序?qū)?shù)據(jù)切割成不相關(guān)的區(qū)塊，分配（調(diào)度）給大量計(jì)算機(jī)處理達(dá)到分布運(yùn)算的效果，再通過Reduce程序?qū)⒔Y(jié)果匯整，輸出了開發(fā)者需要的結(jié)果。3.3如何搭建云典型的云計(jì)算平臺(tái)Hadoop架構(gòu)在Google發(fā)表MapReduce后，2004年開源社群用Java搭建出一套Hadoop框架，用于實(shí)現(xiàn)MapReduce算法，能夠把應(yīng)用程序分割成許多很小的工作單元，每個(gè)單元可以在任何集群節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行或重讀執(zhí)行。此外，Hadoop還提供了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)GFS（Googlefilesystem），是一個(gè)可擴(kuò)展、結(jié)構(gòu)化、具備日志的分布式文件系統(tǒng)，支持大型、分布式大戶數(shù)據(jù)量的讀寫操作，其容錯(cuò)性較強(qiáng)。3.3如何搭建云典型的云計(jì)算平臺(tái)Hadoop架構(gòu)在Google發(fā)表MapReduce后，2004年開源社群用Java搭建出一套Hadoop框架，用于實(shí)現(xiàn)MapReduce算法，能夠把應(yīng)用程序分割成許多很小的工作單元，每個(gè)單元可以在任何集群節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行或重讀執(zhí)行。此外，Hadoop還提供了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)GFS（Googlefilesystem），是一個(gè)可擴(kuò)展、結(jié)構(gòu)化、具備日志的分布式文件系統(tǒng)，支持大型、分布式大戶數(shù)據(jù)量的讀寫操作，其容錯(cuò)性較強(qiáng)。3.3如何搭建云典型的云計(jì)算平臺(tái)Google云計(jì)算執(zhí)行過程1）將要執(zhí)行的API程序復(fù)制到Hadoop框架中的Master和每一臺(tái)Worker機(jī)器中。2）Master選擇由哪些Worker機(jī)器來執(zhí)行Map程序與Reduce程序。3）分配所有的數(shù)據(jù)區(qū)執(zhí)行到Map程序的Worker機(jī)器中進(jìn)行Map（切割成小塊數(shù)據(jù)）。4）將Map后的結(jié)果存入Worker機(jī)器。5）執(zhí)行Reduce程序的Worker機(jī)器，遠(yuǎn)程讀取每一份Map結(jié)果，進(jìn)行混合、匯整與排序，同時(shí)執(zhí)行Reduce程序。6）將結(jié)果輸出給用戶（開發(fā)者）。4CHAPTER云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)從云計(jì)算誕生起，對(duì)云計(jì)算的各種質(zhì)疑就一直存在，很多人認(rèn)為云計(jì)算只是一個(gè)商業(yè)噱頭，并沒有真正的創(chuàng)新和價(jià)值。到底它的優(yōu)點(diǎn)和劣勢(shì)是什么呢？3.4云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)云，價(jià)值何在那么云計(jì)算的速度到底有多快？這種速度又給用戶的使用帶來了哪些意義呢？下面從更高、更快、更強(qiáng)三個(gè)方面來看看。1）更高的規(guī)格在云計(jì)算誕生之前，企業(yè)處理能力的上限是可預(yù)見的。這和企業(yè)硬件水平有絕對(duì)的關(guān)系。云服務(wù)非常好地解決了這個(gè)問題，以全球第一家云服務(wù)供應(yīng)商亞馬遜的AWS為例，用戶一旦在設(shè)置服務(wù)時(shí)打開了AWS自動(dòng)擴(kuò)容（AutoScaling)，就再也不需要為服務(wù)資源不足而擔(dān)心了。3.4云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)云，價(jià)值何在那么云計(jì)算的速度到底有多快？這種速度又給用戶的使用帶來了哪些意義呢？下面從更高、更快、更強(qiáng)三個(gè)方面來看看。2）更快的速度隨著海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析開始逐漸成為企業(yè)的必備技能。云計(jì)算服務(wù)有效地解決了這個(gè)問題，這里以微軟的Azure云提供的AzureSQL為例進(jìn)行說明。AzureSQLDataBase是運(yùn)行于云端的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，和SQLServer的基本功能很像，但是借助于云服務(wù)，其可以提供更快的處理能力。3.4云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)云，價(jià)值何在那么云計(jì)算的速度到底有多快？這種速度又給用戶的使用帶來了哪些意義呢？下面從更高、更快、更強(qiáng)三個(gè)方面來看看。3）更強(qiáng)的服務(wù)除了大大提升了性能之外，云計(jì)算還有一個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì)就是提升了穩(wěn)定性。其中最知名的案例就是阿里云為“雙十一”搶購(gòu)所提供的服務(wù)。為此阿里云提供了4個(gè)應(yīng)對(duì)技術(shù)方案，分別是全生命周期業(yè)務(wù)集群管控、無縫對(duì)接容量模型、規(guī)?；Y源編排和自動(dòng)化業(yè)務(wù)回歸。通過使用這4個(gè)方案，企業(yè)最終滿足了復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求，為阿里巴巴在“雙十一”購(gòu)物節(jié)取得巨大成功打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。3.4云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)云計(jì)算靠譜嗎相比傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，云就要穩(wěn)定得多，云并不是一臺(tái)服務(wù)器，而是一系列服務(wù)器組成的群集。在主流的云計(jì)算平臺(tái)上，很多業(yè)務(wù)都會(huì)自動(dòng)以冗余的形式部署，并通過SLA提供保證，因此云可以提供超高級(jí)別的正常運(yùn)行時(shí)間。越是重要的東西，安全性就越不容忽視，最新的安全風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告（RistBasedSecurity,RBS)顯示，僅在2019年，公開披露的數(shù)據(jù)泄露事件就超過7098起，共造成151條數(shù)據(jù)泄露，這也是歷史上最嚴(yán)重的一年，其中最嚴(yán)重的是Facebook公司（以下簡(jiǎn)稱Facebook)泄露的4.2億條電話號(hào)碼信息。3.4云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)云計(jì)算靠譜嗎有人認(rèn)為云計(jì)算既然是以大型云服務(wù)商的平臺(tái)為基礎(chǔ)，云服務(wù)商就會(huì)確保云端環(huán)境的安全，其實(shí)這也是一種常見的誤解。雖然云服務(wù)商通常會(huì)提供安全工具，但對(duì)于運(yùn)行在云上的所有內(nèi)容，包括數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序，其安全性都是由客戶自行負(fù)責(zé)的。與云相關(guān)的安全間題主要由云服務(wù)商方和用戶方這兩個(gè)方面共同構(gòu)成，云服務(wù)商即為提供云計(jì)算服務(wù)、軟件、平臺(tái)和設(shè)備的企業(yè)，而用戶則是將數(shù)據(jù)或程序托管在云端的企業(yè)或個(gè)人，這也是云端安全責(zé)任劃分的界線，從專業(yè)角度將其稱之責(zé)任共擔(dān)。在云計(jì)算領(lǐng)域中，云服務(wù)商必須確保其基礎(chǔ)設(shè)施的安全，并且采取技術(shù)和措施對(duì)客戶的數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序進(jìn)行保護(hù)，而用戶則必須從自身角度采取安全措施對(duì)應(yīng)用程序的訪問和數(shù)據(jù)的傳輸?shù)冗M(jìn)行安全強(qiáng)化，避免在管理員賬號(hào)上使用類似123456這樣的弱密碼、asdf1234這樣的易猜解密碼或默認(rèn)密碼（如password)。3.4云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)云計(jì)算的靠譜嗎為確保云平臺(tái)安全有效運(yùn)行，各個(gè)廠商都會(huì)采取多種手段。1．基礎(chǔ)架構(gòu)安全；2．網(wǎng)絡(luò)安全；3．?dāng)?shù)據(jù)安全；4．計(jì)算安全。3.4云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)云計(jì)算的局限性但作為一個(gè)理性的人，應(yīng)該清楚地知道云計(jì)算的缺點(diǎn)，對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行權(quán)衡，這一點(diǎn)對(duì)于業(yè)務(wù)決策者、技術(shù)決策者來說尤其重要。1．網(wǎng)絡(luò)依賴以澳大利亞為例，雖然澳大利亞是發(fā)達(dá)國(guó)家，但其網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施并不發(fā)達(dá)，其高速寬帶網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)過程可謂坎坷。澳大利亞從2007年開始計(jì)劃并建立全新的國(guó)家寬帶網(wǎng)絡(luò)（NBN),主要采用的是光纖到節(jié)點(diǎn)（FTTN)技術(shù)，為全國(guó)90%以上家庭和企業(yè)提供高達(dá)100Mbit/s的網(wǎng)絡(luò)連接。但實(shí)際上，到了2019年這一計(jì)劃也沒有完全實(shí)現(xiàn)，NBN網(wǎng)絡(luò)覆蓋率不僅推進(jìn)緩慢，其服務(wù)也主要以20~50Mbit/s為主，價(jià)格高昂，遠(yuǎn)不及所宣稱的速度值。如果應(yīng)用場(chǎng)景存在大量數(shù)據(jù)需要頻繁交換，或者要實(shí)時(shí)上傳、下載大量數(shù)據(jù)，由于需要通過互聯(lián)網(wǎng)與云平臺(tái)交互，那么絡(luò)帶寬的瓶頸就會(huì)造成嚴(yán)重的問題。3.4云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)云計(jì)算的局限性2．易受攻擊這一點(diǎn)也跟上一點(diǎn)介紹的網(wǎng)絡(luò)依賴性高度相關(guān)，雖然各個(gè)云服務(wù)商都大力招兵買馬，但即使是最好的團(tuán)隊(duì)也會(huì)不斷遭受嚴(yán)重攻擊和漏洞風(fēng)險(xiǎn)。而對(duì)于攻擊者而言，云計(jì)算平臺(tái)作為一個(gè)大型網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，也是非常好的攻擊對(duì)象，其分布廣泛、用戶量大、數(shù)據(jù)量大，一旦找到一個(gè)漏洞攻入其中，就可以獲得無法想象的數(shù)據(jù)和各個(gè)租戶的系統(tǒng)控制權(quán)。例如，2015年蘋果iPhone的iOS操作系統(tǒng)的一個(gè)漏洞在黑市的交易價(jià)格是100萬美元，如若換做云計(jì)算平臺(tái)，其黑市價(jià)格恐怕只會(huì)更高。3.4云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)云計(jì)算的局限性3．隱私保護(hù)云端對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的能力越來越強(qiáng)，一改以往用戶數(shù)據(jù)基本在用戶自身設(shè)備上存儲(chǔ)的傳統(tǒng)。這種趨勢(shì)隨之出現(xiàn)濫用用戶數(shù)據(jù)的負(fù)面案例，隱私保護(hù)是最近兩年各大廠商的熱門話題。亞馬遜、谷歌和微軟都在自己的新產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上強(qiáng)調(diào)了自己的隱私政策。隱私保護(hù)與一般的數(shù)據(jù)保護(hù)的區(qū)別在于，它更強(qiáng)調(diào)對(duì)用戶隱私數(shù)據(jù)的可控訪問，而不是隱私數(shù)據(jù)的物理安全。在極端情況下，可以說隱私數(shù)據(jù)被泄露給第三方造成的損失（以及隨之而來的公關(guān)事故）遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于用戶隱私數(shù)據(jù)被意外刪除的后果。5CHAPTER云計(jì)算案例這一小節(jié)，我們一起來學(xué)習(xí)一下大型云計(jì)算廠商的優(yōu)秀云計(jì)算產(chǎn)品。3.5云計(jì)算案例微軟智能云如今，微軟在云計(jì)算市場(chǎng)已經(jīng)是世界上最頂尖的廠商之一，同時(shí)也打破了人們對(duì)微軟的傳統(tǒng)認(rèn)知，不再畫地為牢，而是成為開源社區(qū)的強(qiáng)有力盟友，還將許多軟件和服務(wù)引入了蘋果iOS和開源Linux平臺(tái)，宣布與紅帽RedHat、Salesforce等企業(yè)開展廣泛合作，推動(dòng)了微軟在云計(jì)算和人工智能方面的發(fā)展，并且成為開源社區(qū)最大貢獻(xiàn)廠商。在云計(jì)算市場(chǎng)，微軟提供了廣泛的服務(wù)和多樣的選擇，微軟強(qiáng)調(diào)“三朵云戰(zhàn)略”：公有云服務(wù)MicrosoftAzure；混合云AzureStack；了云端SaaS產(chǎn)品Office365和Dynamics365。3.5云計(jì)算案例AWS亞馬遜的AWS英文全稱是“AmazonWebServices”，直譯為“亞馬迅網(wǎng)絡(luò)服務(wù)”。AWS是亞馬遜的子公司，與亞馬遜電商網(wǎng)站A不同，AWS只負(fù)責(zé)經(jīng)營(yíng)亞馬遜的云計(jì)算平臺(tái)和相關(guān)服務(wù)。3.5云計(jì)算案例谷歌云服務(wù)2008年，谷歌作為世界上重要的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)之一，也憑借自身龐大的技術(shù)架構(gòu)設(shè)施和研發(fā)能力推了其云計(jì)算服務(wù)平臺(tái)－GoogleCloudPlatform,縮寫是GCP。截至2020年7月，GCP上提供了超過180種服務(wù)，包括基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù)（IaaS)、平臺(tái)即服務(wù)（PaaS)和軟件即服務(wù)（SaaS),按照類別被分計(jì)算、存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、身份與安全、管理和開發(fā)人員工具等類別。3.5云計(jì)算案例阿里云服務(wù)作為阿里巴巴旗下的云計(jì)算服務(wù)，阿里云正不斷努力，積極完善自身的功能，而且已經(jīng)在國(guó)際市場(chǎng)上初露鋒芒。6CHAPTER云計(jì)算引領(lǐng)生活新方向每一項(xiàng)新技術(shù)的應(yīng)用都會(huì)使我們的生活變得更加方便快捷，就像高鐵和5G一樣。云計(jì)算也不例外。3.6云計(jì)算引領(lǐng)生活新方向云辦公隨著云計(jì)算應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)大，全球正在經(jīng)歷著一次云洗禮，一種全新云解決方案可以讓人們顛覆傳統(tǒng)工作模式，將繁雜的瑣事拋上云端，用更多的時(shí)間來規(guī)劃未來，那就是云辦公。3.6云計(jì)算引領(lǐng)生活新方向云教室“教育云”讓教室發(fā)生了恍如隔世的變化。傳統(tǒng)教室必備的黑板、粉筆和講桌，都將在“教育云”中被徹底顛覆?！霸平淌摇笔且粋€(gè)廣義的概念，它包括老師的教學(xué)工具、學(xué)生的學(xué)習(xí)環(huán)境和云端等。3.6云計(jì)算引領(lǐng)生活新方向云健康地方都在加大醫(yī)療改革的力度，出臺(tái)了許多行之有效的方案。很多地區(qū)嘗試將“云計(jì)算”引入民生領(lǐng)域，著力打造“健康云”、“政務(wù)云”、“商貿(mào)云”、“平安云”、“教育云”，運(yùn)用高新科技為群眾辦實(shí)事。THANKYOU謝謝觀賞第一PPT第四章萬物互聯(lián)?學(xué)習(xí)目標(biāo)1234了解物聯(lián)網(wǎng)的基本概念了解物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展史了解物聯(lián)網(wǎng)的工作方式和體系架構(gòu)了解物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景1章節(jié)概要目錄2物聯(lián)網(wǎng)是如何工作的3物聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)4物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景1CHAPTER章節(jié)概要李彥宏說，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代結(jié)束了。周鴻祚說，互聯(lián)網(wǎng)下半場(chǎng)就要開啟。Google董事長(zhǎng)埃里克?施密特(ErieSchmidt)預(yù)言：互聯(lián)網(wǎng)即將消失，一個(gè)高度個(gè)性化、互動(dòng)化的有趣世界即將誕生。下一個(gè)足以顛覆微信、超越阿里巴巴的超級(jí)風(fēng)口在哪里？當(dāng)下看，唯有物聯(lián)網(wǎng)。4.1物聯(lián)網(wǎng)又火了從好萊塢大片來說一說物聯(lián)網(wǎng)美國(guó)好萊塢電影使用先進(jìn)的高科技進(jìn)行制作，讓我們實(shí)現(xiàn)了許多幻想，人們把那里稱作“夢(mèng)工廠”。好萊塢大片擁有無可比擬的觀賞性和征服力，總能給人以極大的震撼和幻想，告訴你什么叫真正的電影，告訴你什么叫現(xiàn)代電影。這些大片充分體現(xiàn)了科技和藝術(shù)結(jié)合的魅力，同時(shí)，它們又總能緊跟潮流，將最時(shí)尚、最前沿的新東西融入電影當(dāng)中。4.1物聯(lián)網(wǎng)又火了《大戰(zhàn)皇家賭場(chǎng)》：物聯(lián)網(wǎng)的萌芽在電影中，有這么一個(gè)情節(jié)：英國(guó)軍情六處首腦、邦德的指揮官M(fèi)夫人讓人使用貌似沖擊鉆的家伙在邦德的手臂中植入了一枚電子芯片，并通過掃描設(shè)備將邦德的身份信息植入芯片，如圖4-1所示。此時(shí)，德對(duì)M夫人說：“你想監(jiān)視我?”M夫人不動(dòng)聲色地說:“是的。”正是這枚能夠識(shí)別個(gè)人身份信息的芯片，關(guān)鍵時(shí)候成為邦德的救命恩人。勒·希弗斯為了除掉邦德，在他的酒里下毒。當(dāng)邦德歷盡千辛萬苦鉆到車內(nèi)，并使用掃描設(shè)備激活電子芯片后，一條求助消息發(fā)送到總部的信息系統(tǒng)中。4.1物聯(lián)網(wǎng)又火了《豚鼠特工隊(duì)》：物聯(lián)網(wǎng)的雛形豚鼠特工隊(duì)進(jìn)入賽博的實(shí)驗(yàn)室后，集群風(fēng)暴已經(jīng)啟動(dòng)。通過衛(wèi)星發(fā)送指令，全球范圍內(nèi)的所有賽博家用電器都接收到微型芯片的信號(hào)，并變成各種類型的武器開始攻擊人類。貪吃的赫爾利拿了一塊蛋糕放到了微波爐中，結(jié)果微波爐是個(gè)不折不扣的資深吃貨，熟練地使用辣椒、雞蛋、牛肉等原料，選擇一定方式準(zhǔn)備炭燒赫爾利，并精確地計(jì)算出了烤熟時(shí)間，關(guān)鍵時(shí)刻，達(dá)爾文和其他同伴及時(shí)將赫爾利解救出來了。4.1物聯(lián)網(wǎng)又火了《阿凡達(dá)》：史上最強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)宣傳片

在未來世界中，人類為獲取另一星球潘多拉星球的資源啟動(dòng)了阿凡達(dá)計(jì)劃，并以人類與納美人（潘多拉星球土著）的脫氧核糖核膠(DNA,DeoxyriboNucleicAcid)混合，培養(yǎng)出身高近3m的“阿凡達(dá)”，以方便在潘多拉星球生存和開采礦產(chǎn)。受傷的退役軍人杰克同意接受實(shí)驗(yàn)并以他的阿凡達(dá)來到天堂般的潘多拉星球。4.1物聯(lián)網(wǎng)又火了《絕對(duì)控制》：物聯(lián)網(wǎng)統(tǒng)治世界

里根在向投資人推介的說明會(huì)上播放的視頻宕機(jī)，新來的“碼農(nóng)”埃德波特憑借嫻熟的技術(shù)，不費(fèi)吹灰之力就把故障擺平了。里根對(duì)他贊賞有加，并邀請(qǐng)他前往自己的住宅幫忙檢查網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，而這是一切“不安全”的開始，埃德還將里根豪宅的全部網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行了升級(jí)，甚至“染指”了無處不在的智能家居系統(tǒng)，還嘲笑說“這些軟件太Out了，都是被時(shí)代拋棄的老古董”。天知道埃德在智能家居系統(tǒng)上動(dòng)了多少手腳，預(yù)留了多少后門程序和木馬，這就像一顆顆定時(shí)炸彈，成了日后埃德報(bào)復(fù)里根的致命武器。4.2物聯(lián)網(wǎng)的前世今生物聯(lián)網(wǎng)的思想起源物聯(lián)網(wǎng)的英文說法其實(shí)更清楚,"TheInternetofThings"直譯過來就是“物體的互聯(lián)網(wǎng)”。它的小目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)人與物體的自由交流，終極目標(biāo)是讓每個(gè)物體通過傳感系統(tǒng)接入網(wǎng)絡(luò)，讓人們?cè)谙硎堋半S時(shí)隨地”兩個(gè)維度的自由交流外，再加上一個(gè)“隨物”的第三維度自由。物聯(lián)網(wǎng)的思想起源于哪里？這個(gè)科幻般的愿景會(huì)給人們的生活帶來什么便利？它能夠最終實(shí)現(xiàn)嗎？4.2物聯(lián)網(wǎng)的前世今生4.2.1咖啡壺事件劍橋大學(xué)特洛伊計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家們編寫了一套程序，并在咖啡壺旁邊安裝了一個(gè)便攜式攝像機(jī)，鏡頭對(duì)準(zhǔn)咖啡壺，利用計(jì)算機(jī)圖像捕捉技術(shù)，以3幀/秒的速率傳輸?shù)綄?shí)驗(yàn)室的計(jì)算機(jī)上，以方便科學(xué)家們隨時(shí)查看咖啡是否煮好，省了上下樓的麻煩。1993年，這套簡(jiǎn)單的本地“咖啡觀測(cè)”系統(tǒng)又經(jīng)過實(shí)驗(yàn)室其他同事的更新，以1幀/秒的速率通過實(shí)驗(yàn)室網(wǎng)站連接到了互聯(lián)網(wǎng)上。沒想到的是，僅僅為了窺探“咖啡煮好了沒有”，全世界互聯(lián)網(wǎng)用戶蜂擁而至，近240萬人點(diǎn)擊過這家名噪一時(shí)的“咖啡壺”網(wǎng)站?！翱Х葔厥录笔谴蠹夜J(rèn)的物聯(lián)網(wǎng)起源，關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)的起源，還有另一種說法“可樂機(jī)事件”。4.2物聯(lián)網(wǎng)的前世今生4.2.2比爾·蓋茨與《未來之路》關(guān)于物物相連，蓋茨腦洞大開，對(duì)于未來做了種種預(yù)測(cè)，許多夢(mèng)想已經(jīng)照進(jìn)現(xiàn)實(shí)?！段磥碇贰分袑懙溃骸澳隳馨阉行畔⒑透嘬浖嫒胍环N信息裝置中，我們姑且稱之為袖珍個(gè)人計(jì)算機(jī)。它與錢包一樣大小，你可把它放進(jìn)口袋或手提袋中。它不僅可以顯示信息和時(shí)刻表，而且能讓你閱讀/發(fā)送電子郵件、記錄天氣和股票評(píng)論，還可以玩簡(jiǎn)單或者復(fù)雜的游戲。開會(huì)時(shí)你可以用它做筆記，預(yù)定一場(chǎng)美麗的約會(huì)，查看一下朋友的信息?！边@不正是我們須臾不可離身的智能手機(jī)嗎？雖然蓋茨描述的袖珍個(gè)人計(jì)算機(jī)與智能手機(jī)并不完全一樣，但基本上就是智能手機(jī)的雛形。1995年，這位微軟帝國(guó)的締造者曾撰寫過一本在當(dāng)時(shí)轟動(dòng)全球的書——《未來之路》(theRoadAhead)4.2物聯(lián)網(wǎng)的前世今生4.2.2比爾·蓋茨與《未來之路》《未來之路》中寫道：“如果你想欣賞博物館或美術(shù)館的藝術(shù)作品，那么你可以‘走’進(jìn)一種視覺顯示畫面，在作品之中自由切換，就像你親自在現(xiàn)場(chǎng)一般。你可以用超級(jí)鏈路來了解一幅畫或一尊雕像的詳細(xì)信息，你可以問任何問題，而不必?fù)?dān)心被誤解為略懂先生。在虛擬美術(shù)館中漫游感受與在參觀真正的美術(shù)館會(huì)有所不同，但這是種非常有益的近似。正如雖然你并未去劇院或體育館，但是通過電視觀看芭蕾舞或籃球賽樣令人心潮澎湃，那畫面太美，我不敢看?！?.2物聯(lián)網(wǎng)的前世今生4.2.2比爾·蓋茨與《未來之路》《未來之路》中寫道：“所有這些信息都將易于獲取，而且完全是私人訂制的。你可以瀏覽你感興趣的任何信息，以任何方式獲取任何時(shí)間產(chǎn)生的各類信息。你可以擺脫電視臺(tái)的控制，點(diǎn)播任意電視節(jié)目；你可以購(gòu)物、點(diǎn)菜，與業(yè)余愛好者聯(lián)絡(luò)，或在任何時(shí)候隨心所欲地發(fā)布信息；夜間新聞廣播會(huì)在你設(shè)定的開始時(shí)刻播放，且剛好持續(xù)到你所需要的時(shí)間為止?！碧O果Siri、谷歌助手、桌面百度、微軟小娜正在這條路上進(jìn)化。智能助手，聽你所言，知你所想，懂你所看，一句話幫你訂制個(gè)性生活。4.2物聯(lián)網(wǎng)的前世今生4.2.3一支口紅引發(fā)的創(chuàng)新江湖人稱“物聯(lián)網(wǎng)之父”的凱文·艾什頓(KevinAshton)二十世紀(jì)八九十年代，零售商們普遍采用條形碼掃描系統(tǒng)進(jìn)行庫(kù)存管理，但條形碼不能傳遞產(chǎn)品的位置信息，無法得知貨架上實(shí)時(shí)的銷售狀況，以致無法及時(shí)補(bǔ)充售罄整的商品?！帮@然，條形碼并不完美?！卑差D表示。他認(rèn)為，一定能夠找出一種可以跟蹤商品動(dòng)態(tài)變化的方法。這一想法得到了寶潔高層的認(rèn)可，高層授意艾什頓繼續(xù)探索這個(gè)點(diǎn)子。與此同時(shí)，英國(guó)的零售商們開始流行辦理會(huì)員卡，該卡內(nèi)置有一種無線通信芯片（電子標(biāo)簽）。一家芯片制造商向艾什頓演示了芯片的工作原理，并語重心長(zhǎng)地告訴他，芯片上的數(shù)據(jù)無須讀卡器，即可進(jìn)行無線傳輸。4.2物聯(lián)網(wǎng)的前世今生4.2.3一支口紅引發(fā)的創(chuàng)新1999年，麻省理工學(xué)院的物理學(xué)家尼爾·格爾圣菲爾德（NeilGenshenfield）出版了一本名為《當(dāng)物體開始思考》(WhenThingsStarttoThink)的專著，講的是把數(shù)據(jù)添加到常使用的物體之中。這本書曾讓艾什頓茅塞頓開。艾什頓把一枚小小的無線電芯片放人一支口紅，把一副天線安裝在貨架上，這使得口紅包裝的數(shù)據(jù)可以提醒商店管理人員哪些商品已經(jīng)不在架子上了。這種科技讓艾什頓多了雙安在貨架上的“眼睛”，而如果計(jì)算機(jī)只會(huì)在電子表格中查閱數(shù)據(jù)，那這一切都不會(huì)發(fā)生了。艾什頓將其籠統(tǒng)地命名為“存儲(chǔ)系統(tǒng)”，它成為艾什頓的第一個(gè)發(fā)明專利。2CHAPTER物聯(lián)網(wǎng)是如何工作的4.3熱概念冷思考什么是物聯(lián)網(wǎng)人們常說：“云里云計(jì)算，霧里物聯(lián)網(wǎng)”，自從2009年響亮鳴笛以后，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)像一輛疾馳的列車，無論是地方政府、科研院所、企業(yè)，還是行業(yè)用戶，都爭(zhēng)先恐后地登上這輛列車，規(guī)劃、標(biāo)準(zhǔn)、扶持政策紛至沓來。那么，問題來了：究竟什么是物聯(lián)網(wǎng)？物聯(lián)網(wǎng)是如何工作的？它的體系架構(gòu)是怎樣的？關(guān)鍵技術(shù)有哪些？4.3熱概念冷思考4.3.1物聯(lián)網(wǎng)的臉譜互聯(lián)網(wǎng)＋商場(chǎng)=天貓互聯(lián)網(wǎng)＋旅行社=攜程互聯(lián)網(wǎng)＋餐廳=美團(tuán)互聯(lián)網(wǎng)＋出租車=滴滴打車互聯(lián)網(wǎng)＋中關(guān)村=京東商城互聯(lián)網(wǎng)＋義烏小商品市場(chǎng)=淘寶互聯(lián)網(wǎng)+全民分銷=微商互聯(lián)網(wǎng)+金融=虛擬貨幣互聯(lián)網(wǎng)+以上所有=？互聯(lián)網(wǎng)“+”時(shí)代4.3熱概念冷思考4.3.1物聯(lián)網(wǎng)的臉譜物聯(lián)網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)最大的差別就是：如果說互聯(lián)網(wǎng)讓全世界變成了一個(gè)村，讓這個(gè)村變成了一個(gè)人，這個(gè)人充滿著智慧；互聯(lián)網(wǎng)連接虛擬信息空間，而物聯(lián)網(wǎng)連接現(xiàn)實(shí)物理世界；如果說互聯(lián)網(wǎng)是人的大腦，那物聯(lián)網(wǎng)就是人的四肢。其實(shí)，物聯(lián)網(wǎng)實(shí)際上只是多了一個(gè)底層的數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，大致是4類數(shù)據(jù)的采集：電子標(biāo)簽顯示身份、傳感器捕捉狀態(tài)、攝像頭記錄圖像、GPS進(jìn)行跟蹤定位。4.3熱概念冷思考4.3.1物聯(lián)網(wǎng)的臉譜受技術(shù)和產(chǎn)業(yè)成熟度的綜合驅(qū)動(dòng)，物聯(lián)網(wǎng)呈現(xiàn)“邊緣的智能化、連接的泛在化、服務(wù)的平臺(tái)化、數(shù)據(jù)的延伸化”新特征。邊緣的智能化邊緣計(jì)算的興起更是將智能服務(wù)下沉至邊緣，滿足了行業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、敏捷連接、數(shù)據(jù)優(yōu)化等關(guān)鍵需求，為終端設(shè)備之間的協(xié)作提供了重要支撐。連接的泛在化局域網(wǎng)、低功耗廣城網(wǎng)、第五代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)等陸續(xù)商用為物聯(lián)網(wǎng)提供泛在的連接能力，物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施迅速完善，互聯(lián)效率不斷提升，助力開拓新的智慧城市物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景。服務(wù)的平臺(tái)化物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)成為解決物聯(lián)網(wǎng)碎片化，提升規(guī)?；闹匾A(chǔ)。通用水平化和垂直專業(yè)化平臺(tái)互相滲透，平臺(tái)開放性不斷提升，人工智能技術(shù)不斷融合，基于平臺(tái)的智能化服務(wù)水平持續(xù)提升。數(shù)據(jù)的延伸化先聯(lián)網(wǎng)后增值的發(fā)展模式進(jìn)一步清晰，新技術(shù)賦能物聯(lián)網(wǎng)，不斷推進(jìn)橫向跨行業(yè)、跨環(huán)節(jié)“數(shù)據(jù)流動(dòng)”和縱向平臺(tái)、邊緣“數(shù)據(jù)使能”創(chuàng)新，應(yīng)用新模式、新業(yè)態(tài)不斷顯現(xiàn)。4.3熱概念冷思考4.3.2物聯(lián)網(wǎng)是如何工作的物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需要經(jīng)歷4個(gè)階段：第一階段是電子標(biāo)簽和傳感器被廣泛應(yīng)用在物流、銷售和制藥領(lǐng)域；第二階段是實(shí)現(xiàn)物體互聯(lián)；第三階段是物體進(jìn)入半智能化；第四階段是物體進(jìn)入了全智能化。在規(guī)模性、流動(dòng)性條件的保障下實(shí)現(xiàn)任何時(shí)間、任何地點(diǎn)、任何人和任何物(4A，AnytimeAnywhereAnyoneAnything)的通信。3CHAPTER物聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)4.4物聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)3層技術(shù)架構(gòu)根據(jù)技術(shù)框架，物聯(lián)網(wǎng)通?？煞譃?層：感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層。感知層相當(dāng)于人體的皮膚和五官，網(wǎng)絡(luò)層相當(dāng)于人體的神經(jīng)中樞和大腦，應(yīng)用層相當(dāng)于人的社會(huì)分工。感知層包括條碼和掃描器、RFID標(biāo)簽和讀寫器、攝像頭、GPS、傳感器、傳感器網(wǎng)絡(luò)等，其中條碼和RFID標(biāo)簽顯示身份，傳感器捕捉狀態(tài)，攝像頭記錄圖像，GPS進(jìn)行跟蹤定位，最終實(shí)現(xiàn)識(shí)別物體、采集信息的目標(biāo)。4.4物聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)3層技術(shù)架構(gòu)4.4物聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)4.4.1感知層：物聯(lián)網(wǎng)的皮膚和五官1．條碼：物聯(lián)網(wǎng)的第一代身份證

感知層是物聯(lián)網(wǎng)的核心，是物聯(lián)網(wǎng)全面感知的基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)信息采集的關(guān)鍵部分。感知層位于物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)中的最底層，以RFID、傳感器、二維碼等為主，利用傳感器收集設(shè)備信息，利用RFID技術(shù)在一定范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)發(fā)射和識(shí)別。主要是通過傳感器識(shí)別物體，從而采集數(shù)據(jù)信息。4.4物聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)4.4.1感知層：物聯(lián)網(wǎng)的皮膚和五官2．電子標(biāo)簽：物聯(lián)網(wǎng)的第二代身份證RFID技術(shù)是指利用無線電波對(duì)記錄媒體進(jìn)行讀寫的一種自動(dòng)識(shí)別技術(shù)。RFID技術(shù)和其他識(shí)別技術(shù)相比，具有無需接觸、自動(dòng)化程度高、耐用可靠、識(shí)別速度快、適應(yīng)多種工作環(huán)境、可實(shí)現(xiàn)高速識(shí)別和多標(biāo)簽同時(shí)識(shí)別等特點(diǎn)，在物流和供應(yīng)鏈管理、門禁安防系統(tǒng)、道路自動(dòng)收費(fèi)、航空行李處理、文檔追蹤圖書館管理、電子支付、生產(chǎn)制造和裝配、物品監(jiān)視、汽車監(jiān)控以及動(dòng)物身份標(biāo)識(shí)等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。4.4物聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)4.4.1感知層：物聯(lián)網(wǎng)的皮膚和五官3．傳感器：物聯(lián)網(wǎng)的神經(jīng)元傳感器是物聯(lián)網(wǎng)的感覺器官，可以感知、探測(cè)、采集和獲取目標(biāo)對(duì)象各種形態(tài)的信息，是物聯(lián)網(wǎng)全面感知的主要部件，是信息技術(shù)的源頭，也是現(xiàn)代信息社會(huì)賴以生存和發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ)。4.4物聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)4.4.2網(wǎng)絡(luò)層：物聯(lián)網(wǎng)的神經(jīng)中樞和大腦網(wǎng)絡(luò)層是物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的中間環(huán)節(jié)，是基于現(xiàn)有的通信網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上建立起來的，是架設(shè)在感知層與應(yīng)用層之間的橋梁，主要負(fù)責(zé)信息接入、傳輸與承載，例如對(duì)傳感器采集的信息進(jìn)行安全無誤的傳輸，并對(duì)收集到的信息傳輸給應(yīng)用層。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)層“云計(jì)算”技術(shù)的應(yīng)用確保建立實(shí)用、適用、可靠和高效的信息化系統(tǒng)和智能化信息共享平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)各種信息的共享和優(yōu)化管理。網(wǎng)絡(luò)層的主要核心技術(shù)包括：WSN、4G/5G、低速近距離無線通信、ZigBee、IP承載技術(shù)以及M2M技術(shù)等。4.4物聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)4.4.2網(wǎng)絡(luò)層：物聯(lián)網(wǎng)的神經(jīng)中樞和大腦1．互聯(lián)網(wǎng)——IPv6技術(shù)IPv6是lnternet工程任務(wù)組(IETF)用于替代現(xiàn)行版本IPv4的下一代IP協(xié)議，地址長(zhǎng)度從32位拓展到128位，可以解決IPv4地址不足的問題?，F(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)是在IPv4協(xié)議的基礎(chǔ)，其地址空IPv4定義的有限地址空間將被耗盡，而地址空間不足必將影響互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)一步發(fā)展。為了擴(kuò)大地址空間，可通過IPv6重新定義地址空間。4.4物聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)4.4.2網(wǎng)絡(luò)層：物聯(lián)網(wǎng)的神經(jīng)中樞和大腦2．移動(dòng)通信網(wǎng)——4G/5G技術(shù)1G的意義在于將人們從固定電話帶人移動(dòng)通信時(shí)代；2G的意義在于將所有用戶視為漫游用戶，并將其從模擬移動(dòng)通信帶入數(shù)字移動(dòng)通信時(shí)代，推動(dòng)了移動(dòng)通信的大范圍普及；3G的意義在于帶動(dòng)了數(shù)據(jù)通信的蓬勃發(fā)展，塑造了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)；4G的意義在于將承載數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的無線寬帶作為通信基礎(chǔ)設(shè)施，標(biāo)志著數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)接替語音業(yè)務(wù)成為主流；5G的意義在于除了滿足人類移動(dòng)通信需求之外，開始大力發(fā)展面向物體的通信解決方案，構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施；6G的意義在于有望實(shí)現(xiàn)陸地通信、水下通信、衛(wèi)星通信與平流層通信等技術(shù)的融合。4