第10章 新一代信息技术

第10章新一代信息技术目录Contents云计算10.1大数据10.2人工智能10.3物联网10.4区块链10.5移动通信技术10.5虚拟现实技术与增强现实技术10.6新一代信息技术是指以大数据、云计算、人工智能、物联网等为代表的新兴技术,它既是信息技术的纵向升级,也是信息技术与其他产业的横向融合。新一代信息技术10.1云计算10.110.1.1

云计算的基本概念与特点1.云计算的基本概念云计算是基于互联网相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在网络图中往往用云来表示电信网,后来也用它来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式,通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义的云计算是指服务的交付和使用模式,通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务,这种服务可以是IT软件、互联网网关,也可以是其他服务。它意味着计算能力可作为一种商品通过互联网进行流通。云计算10.12.云计算的基本特点(1)超大规模。“云”具有超大的规模,像Google云、Amazon云、阿里云、腾讯云等云计算系统的服务器数量都超过百万台。一般企业的私有云规模根据具体的需求而定,从几十台服务器到上万台服务器不等。超大规模的计算机集群能赋予用户前所未有的计算能力。(2)虚拟化。虚拟化包括资源虚拟化和应用虚拟化。资源虚拟化是指异构硬件在用户面前表现为统一资源;应用虚拟化是指应用部署的环境和物理平台无关,通过虚拟平台对应用进行扩展、迁移、备份。云计算10.12.云计算的基本特点这些操作都是通过虚拟化层完成的,虚拟化技术支持用户在任意位置使用各种终端获取应用服务,如大数据处理系统。使用虚拟化技术,用户所请求的资源来自“云”,应用在“云”中运行,用户无须了解也不用关心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本电脑或一部手机,就可以通过网络服务实现用户需求,甚至包括超级计算这样的任务。云计算10.12.云计算的基本特点(3)动态可扩展。云计算能迅速、弹性地提供服务。服务使用的资源能快速扩展和快速释放。对用户来说,可在任何时间购买任何数量的资源。资源可以是计算资源、存储资源和网络带宽资源等。与资源节点相对应的也有计算节点、存储节点和网络节点。如果所需资源无法达到用户需求,可通过动态扩展资源节点增加资源以满足需求。当资源冗余时,可以减少、删除、修改云计算环境的资源节点。冗余可以保证在任意资源节点异常宕机时不会导致云环境中业务的中断,也不会导致用户数据的丢失。资源动态流转意味着云计算平台下实现资源调度机制,资源可以流转到需要的地方。云计算10.12.云计算的基本特点例如,在应用系统业务整体升高的情况下,可以启动闲置资源加入云计算平台中,提高整个云平台的承载能力以应对系统业务的升高。在整个应用系统业务负载低的情况下,可以将业务集中起来,将闲置下来的资源转入节能模式,提高部分资源利用率,以节省能源。云计算10.12.云计算的基本特点(4)按需部署。供应商的资源保持高可用和高就绪的状态,用户可以按需自助地获得资源。按需分配是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术,可以实现计算资源的同构化和可度量化,可以提供小到一台计算机、多到千台计算机的计算能力。按量计费源于效用计算,在云计算平台实现按需分配后,按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。(5)高灵活性。现在大部分的软件和硬件都支持虚拟化,各种IT资源(如软件、硬件、操作系统、存储、网络等)通过虚拟化放置在云计算虚拟资源池中进行统一管理。云计算能够兼容不同硬件厂商的产品,兼容低配置机器和外设,获得高性能计算。云计算10.12.云计算的基本特点(6)高可靠性。云计算平台把用户的应用和计算分布在不同的物理服务器上,使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性,即使单点服务器崩溃,仍然可以通过动态扩展功能部署新的服务器,增加各项资源容量,保证应用和计算的正常运转。(7)高性价比。云计算对物理资源的要求较低,可以使用廉价的x86结构PC组成计算机集群,采用虚拟资源池的方法管理所有资源,计算性能可超过大型主机,性价比较高。云计算10.12.云计算的基本特点(8)支持海量信息处理。云计算在底层要面对各类众多的基础软硬件资源,在上层需要同时支持各类众多的异构业务,具体到某一业务,往往也需要面对大量的用户。因此,云计算需要面对海量的信息交互,需要有高效、稳定的海量数据通信和存储系统的支撑。(9)广泛的网络访问。用户可以通过各种网络渠道,以统一的机制获取服务。客户端的软件和硬件多种多样(如智能手机、笔记本电脑、平板电脑等),联网即可。(10)动态的资源池。供应商的计算资源可以被整合为一个动态资源池,以多租户模式服务所有用户,不同的物理和虚拟资源可根据用户需求动态分配。用户不需要知道资源的确切地理位置,但在需要时用户可以指定资源位置(如哪个国家、哪个数据中心等)。云计算10.110.1.2云计算的种类与服务方式1.云计算的种类云计算主要分为公有云、私有云和混合云。(1)公有云。公有云是一种对公众开放的云服务,由云服务提供商运营,为最终用户提供各种IT资源,可以支持大量用户的并发请求。云服务提供商负责应用程序、软件运行环境、物理基础设施等IT资源的安全、管理、部署和运维。用户使用IT资源时觉得资源是独享的,并不知道还有哪些用户在共享该资源。云服务提供商负责所提供资源的安全性、可靠性和私密性。公有云的结构如图10-1-1所示。云计算10.110.1.2云计算的种类与服务方式对于使用者而言,公有云最大的优点是其所应用的程序及相关数据都存放在公有云平台上,自己无须前期大量的投资和漫长的建设过程。(2)私有云。私有云是指组织机构建设和专供自己使用的云平台。私有云比较适合于有众多分支机构的大型企业或政府部门。随着这些大型数据中心的集中化,私有云将会成为它们部署IT系统的主流模式。私有云的结构如图10-1-2所示。云计算10.110.1.2云计算的种类与服务方式与公有云不同的是,私有云部署在企业内部网络,因此它的优势是数据安全性、系统可用性等都可由自己控制,与传统的企业数据中心相比,私有云可以支持动态灵活的基础设施,降低IT架构的复杂度,降低企业IT运营成本;私有云的缺点是企业需要有大量的前期投资,需要采用传统的商业模型;私有云的规模相对于公有云来说一般要小得多,无法充分发挥规模效应。云计算10.110.1.2云计算的种类与服务方式(3)混合云。混合云是由私有云及外部云提供商构建的混合云计算模式。使用混合云计算模式,机构可以在公有云上运行非核心应用程序,而在私有云上支持其核心程序及内部敏感数据。相比较而言,混合云的部署方式对提供者的要求较高。混合云的结构如图10-1-3所示。在混合云部署模式下,公有云和私有云相互独立,但在云的内部又相互结合,可以发挥出所混合的多种云计算模型各自的优势。通过使用混合云,企业可以在私有云的私密性和公有云的低廉之间做一定的权衡。云计算10.12.云计算的服务方式云计算的服务方式通常分为三种:基础设施即服务(infrastructureasaservice,IaaS)、平台即服务(platformasaservice,PaaS)和软件即服务(softwareasaservice,SaaS)。(1)IaaS。用户可以从供应商那里获得需要的虚拟机或者存储等资源来装载相关的应用,不需要购买服务器、网络设备、存储设备,只需要通过互联网租赁。同时这些基础设施烦琐的管理工作将由IaaS供应商来处理。IaaS能通过它上面的虚拟机支持众多的应用,以服务的形式提供虚拟的硬件资源。云计算10.12.云计算的服务方式(2)PaaS。PaaS是把服务器平台或开发环境作为一种服务提供给客户的一种云计算服务。在云计算的典型层级中,PaaS介于SaaS与IaaS之间。PaaS是一种不需要下载或安装即可通过互联网发送操作系统和相关服务的模式。由于PaaS能够将私人计算机中的资源转移至网络,所以有时它被称为“云件”。与IaaS相比,PaaS提供给用户的服务更加深入,这样既让用户有更加灵活的自主性,又提高了应用部署的快速性和便捷性。在PaaS中,用户不需要管理与控制基础设施,包括网络、服务器、操作系统或存储,但需要控制上层的应用程序部署与应用代管的环境,用户或者厂商基于PaaS平台可以快速开发自己所需要的应用和产品。云计算10.12.云计算的服务方式(3)SaaS。SaaS是一种通过Internet提供软件的模式,服务商(厂商)将应用软件统一部署在自己的服务器上,客户可以根据自己的实际需求,通过互联网向厂商定购需要的应用软件服务,按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用,并通过互联网获得厂商提供的服务。用户不用购买软件,而改为向服务提供商租用基于Web的软件来管理企业经营活动,且不用对软件进行维护,服务提供商会全权管理和维护软件。软件厂商向客户提供互联网应用的同时,也提供软件的离线操作和本地数据存储功能,让用户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。对于许多小型企业来说,SaaS是采用先进技术的最好途径,它消除了企业购买、构建与维护基础设施和应用程序的需要。云计算10.110.1.3云计算的应用1.云管理云管理是指以云计算技术为依托、以实现经营管理优化为目的的一系列软硬件方案的总和,有时云管理也指云计算IT和应用平台的管理。云管理的核心技术是面向服务的架构和业务流程管理。2.云物联在云物联中,物联网中的感知识别设备生成的大量信息可以通过云计算架构用于解决数据如何存储、如何检索以及如何使用等关键问题。云计算10.110.1.3云计算的应用3.云存储云存储是指利用集群应用、网络技术后分布式文件系统等功能,网络中大量不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作,共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统,以保证数据的安全性,并节约存储空间。4.云安全云安全是一个从“云计算”演变而来的新名词,云安全的策略构想是:使用者越多,每位使用者就越安全。云安全融合了并行处理、网格计算、未知病毒行为判断等新兴技术和概念。云计算10.110.1.3云计算的应用5.云游戏云游戏是一种以云计算技术为基础的在线游戏技术,云游戏技术使用图形处理和数据运算能力相对有限的轻端设备,能运行高品质的游戏,主要技术包括云计算技术、流媒体技术。“云”将为未来城市提供数字基础设施,它具备存储和分析数据的能力,所以在政务、电商、金融、教育、能源、医疗等方面也有很大的影响。大数据10.2大数据10.210.2.1大数据的概念与特点大数据从字面意思上理解就是大量数据的集合,一种大到在存取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件能力范围的数据集合,具有数据量大,类型多样,价值密度低,速度快、时效高四大特征。3、价值密度低3、时效高1、数据量大2、类型多样大数据10.210.2.1大数据的概念与特点(1)数据量大。目前,各类机构存储数据的数量正在急速增长。存储的数据包括环境数据、财务数据、医疗数据、监控数据、商务数据等。数据量从TB级别、PB级别升级到ZB级别。随着数据量的不断增加,可处理、理解和分析的数据比例却在不断下降。(2)类型多样。随着传感器、智能设备及社交协作技术的激增,数据也变得更加复杂。数据的来源有很多,包括网页、互联网日志文件、音频、视频、图片、电子邮件、文档、地理位置信息、主动和被动的传感器数据等。大数据不仅包含传统的关系型数据,还包含半结构化和非结构化的数据。这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。大数据10.210.2.1大数据的概念与特点(3)价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例,对于几小时的视频,其中有用的数据可能仅有几秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,这成为目前大数据背景下急需解决的难题。(4)速度快、时效高。速度快、时效高是大数据处理技术区分于传统海量数据处理技术的最显著特征。在海量的、价值密度低的数据面前,要求处理数据的效率大幅提升。大数据10.210.2.2大数据的关键技术大数据处理的一般过程为:数据采集—数据预处理—数据存储与管理—数据分析与挖掘。1.数据采集技术通常采用日志采集法、网络数据采集法等收集各种类型的终端,包括智能硬件端、多种传感器端、网页端、移动App应用端等数据,并且可以使用数据库进行简单的处理工作。大数据10.22.数据预处理技术数据预处理技术主要完成对已接收数据的抽取、清洗等操作。(1)抽取。获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取过程可以将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的结构和类型,以达到快速分析和处理的目的。(2)清洗。大数据并不全是有价值的,有些数据并不是人们所关心的内容,或是完全错误的干扰项,因此要对数据进行过滤、去噪,提取出有效的数据。大数据10.23.数据存储与管理技术数据存储与管理技术是解决大数据的存储、表达、处理、可靠性及有效传输等关键问题的技术。(1)新型数据库技术。数据库分为关系型数据库、非关系型数据库及数据库缓存系统。关系型数据库包含传统关系数据库系统和NewSQL数据库。非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库,分为键值数据库、列存数据库、图存数据库及文档数据库等类型。(2)大数据安全技术。大数据安全技术包括数据销毁、透明加密解密、分布式访问控制、数据审计、隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。大数据10.24.数据分析与挖掘技术数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道但又有潜在价值的信息和知识的过程。数据挖掘算法能以很高的速度处理大量数据,通过分割、集群、孤立点分析,以及其他各种方法提炼数据、挖掘价值。数据挖掘涉及的技术方法很多,包括多种分类法。(1)根据挖掘任务,数据挖掘技术可分为分类或预测模型发现,数据总结、聚类、关联规则发现,序列模式发现,依赖关系或依赖模型发现,异常和趋势发现等。大数据10.24.数据分析与挖掘技术(2)根据挖掘对象,数据挖掘技术可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据库、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库及互联网Web数据库。(3)根据挖掘方法,数据挖掘技术可分为机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习方法又可细分为归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习法、遗传算法等。统计方法又可细分为回归分析(多元回归、自回归等)法、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)法、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)法、探索性分析(主元分析、相关分析等)法等。大数据10.24.数据分析与挖掘技术(4)根据挖掘目的,数据挖掘技术可分为:可视化分析技术,数据可视化无论对于普通用户还是数据分析专家,都是最基本的功能,图像化可以使数据自己“说话”,让用户直观地感受到结果;预测性分析技术,可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断;语言引擎技术,需要采用人工智能技术从数据中主动地提取信息,语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等;数据质量与管理技术,透过标准化流程和机器对数据进行处理,可以确保获得一个预设质量的分析结果。大数据10.210.2.3大数据的应用大数据最本质的应用是预测,即从海量数据中分析出一定的特征,进而预测未来可能会发生什么,包括体育完整预测、股票市场预测、市场特价预测、用户行为预测、人体健康预测、疾病疫情预测、灾害灾难预测、环境变迁预测、交通行为预测、能源消耗预测等。大数据有数据量大、数据多样性等特征,其应用实际是将各个维度的数据进行综合分析进而进行一定的预测,简单地讲,就是通过大量数据找到规律,再根据规律和当下的数据推测将要发生的事情。当大量的数据被整合到大型数据库中后,预测的广度和精度都会大规模地提高。大数据10.210.2.3大数据的应用例如,当一个数据库从不同的数据来源获得了用户使用手机的时间和地点、信用卡购物记录、银行卡流水、使用QQ等聊天工具的对象、QQ好友关系图,在新浪微博、腾讯微博的收听及被收听关系图谱,缴纳的水、电、燃气费等各方面的数据,数据分析师就能通过匹配获得用户生活的不同侧面。通过大数据与数据分析可以发现其中的关联。在数据足够“大”的情况下,生活中几乎所有的需求都可能被预测出来。下面是几个经典的大数据应用实例。大数据10.21.大数据在医疗行业的应用伴随医疗卫生行业信息化进程的发展,在医疗业务活动、健康体检、公共卫生、传染病监测、人类基因分析等医疗卫生服务过程中将产生海量高价值的数据,数据内容主要包括医院的PACS影像、B超、病例分析、大量电子病历、居民健康档案、疾病监控系统实时采集的数据等。大数据10.22.大数据在气象行业的应用气象卫星是用来获取与气象要素相关的各类信息的,然而在森林草场、火灾、长坡巷道浮冰分布等方面,气象卫星同样也能发挥出跨行业的实时监测服务价值。气象卫星、天气雷达等非常规遥感遥测数据中包含的信息十分丰富,有可能发掘出新的应用价值,从而拓展气象行业新的业务领域和服务范围。例如,可利用气象大数据为农业生产服务。大数据10.23.大数据在互联网营销行业的应用在互联网营销方面,随着社交网络用户数量的不断上涨,利用大数据进行产品口碑分析、用户意见收集分析、品牌营销、市场推广等“数字营销”成为大数据应用的重点。电商数据直接反映用户的消费习惯,具有很高的应用价值,伴随着移动互联网流量见顶,以及广告主营销预算的下降,如何利用大数据技术使企业更高效地触达目标用户成为行业最为热衷的话题。大数据10.24.大数据在电子政务中的应用大数据的发展将极大地改变政府现有管理模式和服务模式,节约政府投入,及时有效地进行监管和治理,以提升公共服务能力。具体而言,大数据技术可以实现对海量数据信息的自动汇总和分析,从而有效提升电子政务平台的办事效率,并提升对相关数据的精准提取。

5.大数据在教育行业的应用在传统的教育模式下,同一个班的学生使用同样的教材,听同一位教师讲课,课后完成同样的作业。然而学生个体是有差异的,在传统教育模式下,不可能真正做到因材施教。大数据支撑下的教育模式,可以发现个体的特点,挖掘个体的学习能力和天分。大数据10.26.大数据在交通行业的应用基于用户和车辆的定位数据,分析人、车出行的个体和群体特征,进行交通行为的预测。交通部门可预测不同时间、不同道路的车流量,从而进行车辆智能调度或应用潮汐车道。用户则可以根据预测结果选择拥堵概率更低的道路。

人工智能10.3人工智能10.310.3.1人工智能的概念人工智能就是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支。人工智能学科研究的主要内容涵盖自动推理和搜索方法、机器学习、知识获取与自动处理、语音识别、图像识别、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。人工智能10.310.3.2人工智能的研究领域1.生物特征识别生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份识别认证的技术。生物特征识别技术涉及的内容十分广泛,包括指纹、人脸、虹膜、掌纹、声音等多种生物特征,其识别过程涉及图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多种技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术,在金融、公共安全、教育、交通等领域得到了广泛应用。人工智能10.32.机器学习机器学习是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学等诸多领域的交叉学科。研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构,使其不断改进自身性能,是人工智能技术的核心。人工智能10.33.自然语言处理自然语言领域是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论与方法,涉及的领域较多,主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。自然语言处理是以语言为对象,利用计算机技术来分析、理解和处理自然语言的一门学科,即把计算机作为语言研究的强大工具,在计算机的支持下对语言信息进行定量化的研究,并提供可供人和计算机之间共同使用的语言描写。人工智能10.34.人工神经网络人工神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。人机交互式是指人与计算机之间使用某种对话语言,以一定的交互方式完成人与计算机之间信息交换的过程。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行,包括鼠标、键盘、压力笔等输入设备以及打印机、绘图仪、显示器、音箱等输出设备,而人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外,还包括语音交互、情感交互、体感交互等技术。人工智能10.35.计算机视觉计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务是通过对采集的图片或视频进行处理来获得相应场景的三维信息。计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学,使计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。人工智能10.36.知识图谱知识图谱是谷歌(Google)公司在2012年提出来的一个概念。知识图谱本质上是结构化的语义知识库,是一种由节点和边组成的图数据结构,以符号形式描述物理世界中的概念及相互关系。不同实体之间通过关系相互连接,构成网状知识结构。在知识图谱中,每个节点表示现实世界的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起得到的一个关系网络,提供了从关系角度分析问题的能力。知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证和组团欺诈等公共安全保障领域,并且在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势。人工智能10.310.3.3人工智能的应用人工智能的飞速发展为制造、家居、教育、娱乐、交通、安防、医疗、物流等各行各业的发展和社会服务带来了前所未有的变化,深刻改变着人们的社会生活。1.智能聊天机器人ChatGPTChatGPT是美国OpenAI研发的聊天机器人程序,于2022年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过学习和理解人类的语言进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文等任务。人工智能10.310.3.3人工智能的应用人工智能10.32.智能制造智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。图10-3-1所示为智能生产汽车过程。人工智能10.32.智能制造智能制造对人工智能的需求主要体现在以下3个方面:(1)智能装备包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备,涉及跨媒体分析推理、自然语言处理、虚拟现实智能建模及自主无人系统等关键技术。(2)智能工厂包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容,涉及跨媒体分析推理、大数据智能、机器学习等关键技术。(3)智能服务,包括大规模个性化定制、远程维护以及预测性维护等具体服务模式,涉及跨媒体分析推理、按语言处理、大数据智能、高级机器学习等关键技术。人工智能10.33.智能家居智能家居以住宅为平台,基于物联网技术,是由硬件(智能家电、智能硬件、安防控制设备、家具等)、软件、云计算平台构成的家居生态圈,实现人远程控制设备、设备间互联互通、设备自我学习等功能,并通过收集、分析用户行为数据为用户提供个性化生活服务,使家居生活安全、节能、便捷等,图10-3-2所示为智能家居。人工智能10.34.智能交通智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。智能交通系统借助现代科技手段和设备,将各核心交通元素联通,实现信息互通与共享以及各交通元素的彼此协调、优化配置和高效使用,形成人、车和交通的一个信息采集系统,采集道路中的车辆流量、行车速度等信息,信息分析处理系统处理后形成实时路况,决策系统据此调整道路红绿灯时长,调整可变车道或潮汐车道的通行方向等,信息发布系统将路况推送到导航软件和广播中,使人们合理规划行驶路线。通过电子不停车电子收费(electronictollcollection,ETC)系统,实现对通过ETC入口站的车辆身份及信息自动采集、处理、收费和放行,有效提高通行能力、简化收费管理、降低环境污染。人工智能10.35.智能医疗人工智能的快速发展为医疗健康领域向更高的智能化方向发展提供了非常有力的技术条件。近年来,智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥了重要的作用。图10-3-3所示为利用机器人辅助诊疗。人工智能10.36.智能物流智能物流就是利用条形码、射频识别(radiofrequencyidentification,RFID)技术、传感器、全球定位系统等优化改善运输、仓储、配送、装卸等物流业基本活动,同时也在尝试使用智能搜索、推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术,实现获取运输过程的自动化运作和高效率优化管理,提高物流效率。图10-3-4所示为利用机器人实现货物搬运。人工智能10.37.智能音箱智能音箱是一种用语音上网的工具。智能音箱可以用于点播歌曲、上网购物或了解天气预报,还可以用于对智能家居设备进行控制,如打开窗帘、设置冰箱温度等。常见的智能音箱有“小度”智能音箱、“天猫精灵”智能音箱等。物联网10.4物联网10.410.4.1物联网的概念物联网是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备把物品与互联网相连进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络,其具有以下三大特征:(1)全面感知。利用射频识别技术、传感器、二维码等随时随地获取物体信息。(2)可靠传递。通过各种电信网络与互联网的融合,将物体的信息实时准确地传递出去。(3)智能处理。利用云计算、模糊识别等各种智能技术,对海量的数据和信息进行处理分析,对物体实施智能化控制。物联网10.410.4.2物联网的层次结构及对应的关键技术1.物联网的层次结构将物联网体系结构分为三层,即感知层、网络层和应用层。感知层主要完成信息的采集、转换和收集,网络层主要完成信息传递和处理,应用层主要完成数据的管理和处理,并将这些数据与行业应用相结合。感知层网络层应用层物联网10.410.4.2物联网的层次结构及对应的关键技术(1)感知层。感知层犹如人的感知器官,物联网依靠感知层识别物体和采集信息。感知层包括信息采集和通信子网两个子层。以传感器、二维码、条形码、RFID、智能装置等作为数据采集设备,并将采集到的数据通过通信子网的通信模块和延伸网络与网络层的网关交互信息。延伸网络包括传感网、无线个域网(WPAN)、家庭网、工业总线等。感知层的主要组成部件有传感器和传感器网关,包括多种发展成熟且差异性很大的技术,如二维码技术、RFID技术,以及温/湿度传感、光学摄像头、GPS设备、生物识别等各种感知设备。在感知层中目前嵌入有感知器件和RFID的物体形成局部网络,协同感知周围环境或自身状态,并对获取的感知信息进行初步处理和判决,以及根据相应规则积极进行响应,同时,通过各种接入网络把中间或最终处理结果接入网络层。物联网10.410.4.2物联网的层次结构及对应的关键技术(2)网络层。网络层犹如人的大脑和中枢神经。感知层获取信息后,依靠网络层进行传输。目前网络层的主体是互联网、网络管理系统和计算平台,也包括各种异构网络、私有网络。网络层由各种无线/有线网关、接入网和核心网,实现感知层数据和控制信息的双向传送、路由和控制。接入网包括AD、OLT、DSLAM、交换机、射频接入单元、2G/3G蜂窝移动接入、卫星接入等。核心网主要有各种光纤传送网、IP承载网、下一代网络(NGN)、下一代互联网(NGI)、下一代广电网(NGB)等公众电信网和互联网,也可以依托行业或企业的专网。网络层包括宽带无线网络、光纤网络、蜂窝网络和各种专用网络,在传输大量感知信息的同时,对传输的信息进行融合等处理。物联网10.410.4.2物联网的层次结构及对应的关键技术(3)应用层。应用层是物联网和用户(包括人、组织和其他系统)的接口,能够针对不同用户、不同行业的应用,提供相应的管理平台和运行平台并与不同行业的专业知识和业务模型相结合,实现更加准确和精细的智能化信息管理。应用层应包括数据智能处理子层、应用支撑子层,以及各种具体物联网应用。支撑子层为物联网应用提供通用支撑服务和能力调用接口。数据智能处理子层是实现以数据为中心的物联网开发核心技术,包括数据汇聚、存储、查询、分析、挖掘、理解以及基于感知数据决策和行为的理论与技术。数据汇聚将实时、非实时物联网业务数据汇总后存放到数据库中,方便后续数据挖掘、专家分析、决策支持和智能处理。物联网10.42.物联网的关键技术(1)感知层技术。①感知技术。感知技术也可以称为信息采集技术,是实现物联网的基础。目前,信息采集主要采用射频识别(电子标签)和传感器等完成。在感知技术中,电子标签用于对采集的信息进行标准化标识,数据采集和设备控制通过射频识别读写器、二维码识读器等实现。②RFID技术。RFID是一种通信技术,可通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据,而无须识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触,是一种非接触式自动识别技术。RFID是由标签、阅读器和天线组成的。标签进入磁场后,接收解读器发出的射频信号,凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息,或者由标签主动发送某一频率的信号,解读器读取信息并解码后送至中央信息系统进行有关数据处理。图10-4-1所示为RFID的原理示意图。物联网10.42.物联网的关键技术(2)网络层技术。在物联网的机器到机器、人到机器和机器到人的信息传输中,有多种通信技术可供选择,它们主要分为有线和无线两大类,这些技术均已相对成熟。在物联网的实现中,格外重要的是无线传感网络技术。传感网络的定义为随机分布的集成传感器、数据处理单元和通信单元的微小节点,通过自组织的方式构成无线网络。其借助于节点中内置的传感器测量周边环境中的热、红外、声呐、雷达和地震波信号,从而探测包括温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的速度和方向等物质现象。无线传感网络是集分布式信息采集、传输和处理技术于一体的网络信息系统,以低成本、微型化、低功耗和灵活的组网方式、铺设方式以及适用于移动目标等特点受到广泛的重视。物联网10.42.物联网的关键技术(3)应用层技术。应用层技术主要有机器对机器通信(machinetomachine,M2M)。M2M的重点在于机器对机器的无线通信,有机器对机器、机器对移动电话(如用户远程监视)和移动电话对机器(如用户远程控制)3种方式。在M2M中,GSM、GPRS、UMTS是主要的远距离连接技术,近距离连接技术主要有802.11b/g、Bluetooth、ZigBee、RFID和UWB。此外,还有一些其他技术,如XML和Corba,以及基于全球定位系统(globalpositioningsystem,GPS)、无线终端和网络的位置服务技术。物联网10.410.4.3物联网的应用1.智慧物流智慧物流是新技术应用于物流行业的统称,指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑,在物流的运输、仓储、包装、装卸、配送等各个环节实现系统感知、全面分析等功能。智慧物流的实现能大大降低各行业运输的成本,提高运输效率,提升整个物流行业的智能化和自动化水平。物联网应用于物流行业中,主要体现在三方面,即仓储管理、运输监测和智能快递柜。物联网10.42.智能交通交通被认为是物联网所有应用场景中最有前景的应用之一,而智能交通是物联网的具体体现形式,将先进的信息技术、数据传输技术以及计算机处理技术等集成到交通运输管理体系中,使人、车和路能够紧密地配合,改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。行业内应用较多的六大场景包括智能公交车、共享单车、汽车联网、智慧停车、智能红绿灯、高速无感收费。物联网10.43.智能安防智能安防核心在于智能安防系统,一个完整的智能安防系统主要包括门禁、报警和监控三大部分。安防是物联网的一大应用市场,传统安防对人员的依赖性比较大,非常耗费人力,而智能安防能够通过设备实现智能判断。智能安防系统对拍摄的图像进行传输与存储,并对其进行分析与处理。目前行业中以视频监控为主。由于视频监控采集的数据量足够大,且时延较低,因此目前城市中大部分的视频监控采用的是有线的连接方式,而对于偏远地区以及移动性的物体监控则采用的是无线技术。物联网10.44.智慧能源智慧能源属于智慧城市的一部分,物联网技术在能源领域主要用于水、电、燃气等表计以及根据外界天气对路灯的远程控制等,基于环境和设备进行物体感知,通过监测,提升利用效率,减少能源损耗。根据实际情况,智慧能源分为四大应用场景:智能水表、智能电表、智能燃气表和智能路灯。物联网10.45.智能医疗智能医疗的两大主要应用场景:医疗可穿戴和数字化医院。在智能医疗领域,新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径,能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态(如心跳频率、体力消耗、血压高低等)进行捕捉,将它们记录到电子健康文件中,方便个人或医生查阅。对物的智能化管理指的是通过RFID技术对医疗物品进行监控与管理,实现医疗设备、用品可视化。物联网10.46.智慧建筑物联网应用于建筑领域,主要体现在用电照明、消防监测以及楼宇控制等方面。建筑是城市的基石,技术的进步促进了建筑的智能化发展,物联网技术的应用,让建筑向智慧建筑方向演进。智慧建筑越来越受到人们的关注,其是集感知、传输、记忆、判断和决策于一体的综合智能化解决方案。当前的智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测以及楼宇控制等方面,将设备进行感知、传输并远程监控,不仅能够节约能源,同时也能减少运维的楼宇人员。也可以对古建筑进行白蚁(以木材为生的一种昆虫)监测,进而达到保护古建筑的目的。物联网10.47.智能制造物联网技术赋能制造业,实现工厂的数字化和智能化改造。制造领域的市场体量巨大,是物联网的一个重要应用领域,主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上,包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。通过在设备上加装物联网装备,设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等操作,更好地了解产品的使用状况,完成产品全生命周期的信息收集,指导产品设计和售后服务;而厂房的环境监控主要包括空气温湿度、烟感等方面。物联网10.48.智能家居智能家居的发展分为三个阶段:单品连接、物物联动以及平台集成。当前处于单品连接向物物联动过渡阶段。智能家居指的是使用各种技术和设备来提高人们的生活方式,使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域,能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测,分析其变化特征,同时根据人的需要,在一定程度上进行反馈。物联网10.49.智能零售智能零售依托于物联网技术,主要体现了两大应用场景,即自动售货机和无人便利店。行业内将零售按照距离,分为三种不同的形式:远场零售、中场零售、近场零售,三者分别以电商、商场/超市和便利店/自动售货机为代表。物联网技术可以用于近场和中场零售,且主要应用于近场零售,即无人便利店和自动售货机。智能零售通过将传统的售货机和便利店进行数字化升级、改造,打造无人零售模式。通过数据分析,并充分运用门店内的客流和活动,为用户提供更好的服务,为商家提供更高的经营效率。物联网10.410.智慧农业智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合,实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式,可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。农业分为农业种植和畜牧养殖两方面。农业种植分为设施种植(温室大棚)和大田种植,主要包括播种、施肥、灌溉、除草以及病虫害防治五个部分,通过传感器、摄像头和卫星等收集数据,实现数字化和智能机械化的发展。区块链10.5区块链10.510.5.1区块链概述1.区块链的概念与特点区块链是一项由多方共同维护,使用密码学保证传输和访问安全,能实现数据一致存储、难以篡改的分布式共享账本技术。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链具有去中心化、不可篡改、可追溯、匿名和开放透明等特点。区块链10.510.5.1区块链概述(1)去中心化。区块链里所有的节点都记账,业务逻辑靠加密算法维护,基于公式规则自治,不需要一个中心化组织或者优化现有中心组织。(2)不可篡改。任何人都无法篡改区块链里的信息,除非控制51%的节点,或者破解了加密算法,而这两种方法都是很难实现的。(3)可追溯。区块链是一个分布式数据库,每个节点数据都被其他人记录,所以区块链上每个人的行为都可以被追溯和还原。区块链10.510.5.1区块链概述(4)匿名。由于区块链各节点之间的数据交换必须遵循固定的、预置的算法,因此区块链上的节点不需要彼此认知,也不需要实名认证,而是基于地址、算法的正确性进行彼此识别和数据交换。(5)开放透明。区块链技术是开源的,除交易各方的私有信息被加密外,区块链数据对所有人开放,任何人都可以公开接口查询区块链上的数据和开发相关应用。区块链10.52.区块链的分类区块链主要分为公有区块链、联盟区块链和私有区块链三类。(1)公有区块链。公有区块链是指世界上任何个体或者团体都可以发送交易,且交易能够获得该区块链的有效确认,任何人都可以参与其共识过程。公有区块链是最早的区块链,也是目前应用最广泛的区块链,各大虚拟数字货币均基于公有区块链。(2)联盟区块链。联盟区块链是由某个联盟群体内部指定多个预选的节点为记账人,每个块的生成由所有的预选节点共同决定(预选节点参与共识过程),其他接入节点可以参与交易,但不过问记账过程,其他任何人可以通过该区块链开放的应用程序接口(applicationprogramminginterface,API)进行限定查询。区块链10.52.区块链的分类(3)私有区块链。私有区块链是指仅仅使用区块链的总账技术进行记账,可以是一个公司,也可以是个人,独享该区块链的写入权限。

3.区块链的基础架构一般说来,区块链系统由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成,如图10-5-1所示。(1)数据层。数据层封装了底层数据区块以及相关的数据加密和时间戳等基础数据与基本算法。(2)网络层。网络层包括分布式组网机制、数据传播机制和数据验证机制等。区块链10.53.区块链的基础架构(3)共识层。共识层主要封装网络节点的各类共识算法。(4)激励层。激励层将经济因素集成到区块链技术体系中来,主要包括经济激励的发行机制和分配机制等。(5)合约层。合约层主要封装各类脚本、算法和智能合约,是区块链可编程特性的基础。(6)应用层。应用层则封装了区块链的各种应用场景和案例。该模型中,基于时间戳的链式区块结构、分布式节点的共识机制、基于共识算力的经济激励和灵活可编程的智能合约是区块链技术最具代表性的创新点。

区块链10.54.区块链的发展历程自2008年诞生至今,区块链技术在短短十几年内取得了长足的发展,在金融、供应链、物联网、知识产权保护、房地产、奢侈品以及食品药品追溯等行业领域小试牛刀。其总体发展可分为3个阶段,分别是区块链1.0模式、2.0模式和3.0模式。(1)区块链1.0模式。区块链1.0模式中的技术主要应用于加密数字货币。该时代被称为区块链货币时代,以比特币为代表,主要是为了解决货币和支付手段的去中心化管理。区块链10.54.区块链的发展历程(2)区块链2.0模式。区块链2.0模式中的技术主要是将数字货币与智能合约相结合。该时代被称为区块链合约时代,以智能合约为代表,更宏观地为整个互联网应用市场去中心化,而不仅仅是货币的流通。利用区块链技术可以实现更多数字资产的转换,从而创造数字资产的价值。所有的金融交易、数字资产都可以被改造后在区块链上使用,包括股票、私募股权、众筹、债券、对冲基金、期货、期权等金融产品,或者数字版权、证明、身份记录、专利等数字记录。区块链10.54.区块链的发展历程(3)区块链3.0模式。目前正处于区块链3.0模式中。此时代被称为区块链治理时代,是将区块链技术拓展到金融领域之外,为各种行业提供去中心化解决方案的“可编程社会”,即将区块链技术和实体经济、实体产业相结合的时代。在区块链1.0和区块链2.0的时代,区块链只是小范围影响并造福了一批人,而区块链3.0将会赋予我们一个更大、更宽阔的世界,区块链的价值将远远超越货币、支付和金融这些经济领域,它将利用其优势重塑人类社会的方方面面。区块链10.510.5.2区块链的核心技术区块链的核心技术包括共识机制、分布式账本、加密算法和智能合约等。1.共识机制共识机制就是所有记账节点之间怎样达成共识,去认定一个记录的有效性,这既是认定的手段,也是防止篡改的手段。区块链提出了四种不同的共识机制,适用于不同的应用场景,在效率和安全性之间取得平衡。以比特币为例,采用的是工作量证明,只有在控制了全网超过51%的记账节点的情况下,才有可能伪造出一条不存在的记录。当加入区块链的节点足够多的时候,这基本上不可能,从而杜绝了造假的可能。区块链10.52.分布式账本分布式账本就是交易记账由分布在不同地方的多个节点共同完成,而且每一个节点都记录的是完整的账目,因此它们都可以参与监督交易合法性,同时也可以共同为其作证。不同于传统的中心化记账方案,没有任何一个节点可以单独记录账目,从而避免了单一记账人被控制或者被贿赂而记假账。另一方面,由于记账节点足够多,理论上,除非所有的节点被破坏,否则账目就不会丢失,从而保证了账目数据的安全性。区块链10.53.加密算法存储在区块链上的交易信息是公开的,但是账户身份信息是高度加密的,只有在数据拥有者授权的情况下才能访问到,从而保证了数据的安全和个人的隐私。(1)散列算法。散列算法也称数据摘要或哈希算法,其原理是将一段信息转换成一个固定长度的字符串。(2)非对称加密算法。非对称加密算法是指一个加密系统的加密密钥和解密密钥是不一样的或者说不能由一个推导出另一个。其中一个称为公钥,用于加密,是公开的;另一个称为私钥,用于解密,是保密的。区块链10.54.智能合约智能合约基于可信且不可篡改的数据,可以自动化地执行一些预先定义好的规则和条款。以保险为例,如果说每个人的信息(包括医疗信息和风险发生的信息)是真实可信的,那就很容易在一些标准化的保险产品中进行自动化的理赔。在保险公司的日常业务中,虽然交易不像银行和证券行业那样频繁,但是对可信数据的依赖有增无减。因此利用区块链技术,从数据管理的角度切入,能够有效地帮助保险公司提高风险管理能力。具体来讲,其主要分投保人风险管理和保险公司的风险监督。区块链10.510.5.3区块链的应用1.金融领域区块链在国际汇兑、信用证、股权登记和证券交易所等金融领域有着潜在的巨大应用价值。随着移民率上升,跨境支付汇款数量也大幅增加。传统的国际支付网络既昂贵又缓慢,区块链允许银行提供汇款服务,使用加密货币发送付款,然后立即转换成法定货币,这种解决方案大大降低了汇款过程的成本,也提高了效率。区块链10.52.公共服务领域区块链技术在公共服务领域的创新实践,可以实现公共产品安全无缝的服务,促进解决公共服务“最后一公里”的问题。区块链在公共服务领域已有许多应用。(1)在鉴证确权方面,公民财产、数字版权相关的所有权证明可被存储在区块链账本中,大幅减少权益登记和转让的步骤,减少产权交易过程中的欺诈行为,用区块链记录、追踪房产、土地交易和版权交易。区块链10.52.公共服务领域(2)在公共信息共享方面,可以建立“区块链寻人”共享账本,连接公益机构,打破各公益平台间的信息壁垒;在海关、物流服务上,用区块链技术记录交易装货清单,保护进出口货运公司权益;在医疗保健上,将区块链用于临床实验记录、合规性监管、医疗健康记录等。(3)在打造透明政府方面,将政府预算、公共政策信息等用区块链的方式记录及公开,增加公众对政府的信任,为诚实交易建立无纸化数字层,提高政府生产公共产品和服务的整体效率。区块链10.53.生活消费领域基于区块链对消费经济影响的分析,可以发现区块链对生活消费领域的影响和变革非常广泛。(1)文化消费领域。区块链技术改变内容分发模式,提升版权确权的准确度和便携度,搭建囊括文化艺术作品创作、流通、消费、分账等全过程的平台,识别并追踪文艺作品的线上发布时间、明确所有权信息,从而保证创作者获得相应的版税收入;通过去中心化的网络和智能合约,用户可在向作品付费的同时进行分账,平台和创作者各自获得收益,彻底改变内容分发的机制。区块链10.53.生活消费领域(2)养老服务领域。针对行业存在的诸如个人信息泄露、监测数据错乱、市场供需不平衡、业务脱节、效率低下等问题,区块链去中心化的分布式网络结构使得老人和养老机构之间可以直接对接,不必依赖中心化机构的中介。通过数字身份的应用,由老人和家属决定谁或哪些机构有权查看数据。(3)社交网络领域。区块链技术改变了以往社交网络平台同时扮演管理者、仲裁者多重身份的痼疾,重构使用者数字资产归属权,防止使用者的私密资料被平台收集、利用和骚扰,搭建名副其实的价值社交网络,并通过建立一套公正的社交用户信用评估体系,打造友好、健康的社交氛围,提高社交效率。让隐私安全、数字资产价值回归全社会是区块链为社交进行智慧赋能的必然结果。虚拟现实技术与

增强现实技术10.6虚拟现实技术与增强现实技术10.610.6.1虚拟现实技术和增强现实技术的概念虚拟现实(virtualreality,VR)技术利用计算机技术生成逼真的,具备视、听、触、嗅、味等多种感知的虚拟环境。它借助于计算机生成一个三维空间,通过将用户置身于该环境中,借助轻便的多维输入输出设备(如跟踪器、头盔显示器、眼跟踪器、三维输入设备和传感器等)和高速图形计算机,并由此而产生一种身临其境的感觉,去感知和研究客观世界的变化规律。增强现实(augmentedreality,AR)技术是把真实环境和虚拟环境结合起来的一种技术。与VR的区别是,AR是将虚拟的内容叠加到现实生活中,实现虚拟结合。虚拟现实技术与增强现实技术10.610.6.2虚拟现实的特征1.多感知性多感知性是指除一般计算机所具有的视觉感知外,VR还有听觉感知、触觉感知、运动感知,甚至还包括味觉感知、嗅觉感知等。理想的VR应具有一切人具有的感知功能。2.存在感存在感是指用户感到作为主角存在于模拟环境中的真实程度。理想的模拟环境应该达到使用户难辨真假的程度。虚拟现实技术与增强现实技术10.610.6.2虚拟现实的特征3.交互性交互性是指用户对模拟环境内物体的可操作程度和从环境得到反馈的自然程度。例如,用户可以用手直接抓取环境中的物体,此时手有握着物体的感觉,并可以感觉到物体的重量,环境中的物体也随着手的移动而移动。4.自主性自主性是指虚拟环境中的物体依据现实世界物理运动定律动作的程度。例如,当受到力的推动时,物体会向力的方向移动或翻倒等。虚拟现实技术与增强现实技术10.610.6.3虚拟现实技术与增强现实技术的应用1.医学在虚拟环境中可以建立虚拟的人体模型,借助跟踪器、感觉手套,可以很容易地了解人体内部各器官的结构,这比现有的采用教科书的方式有效得多。图10-6-1所示为牙医通过VR技术治疗病人。虚拟现实技术与增强现实技术10.62.娱乐丰富的感觉能力与3D现实环境使得VR成为理想的娱乐工具,图10-6-2所示为室内虚拟过山车。虚拟现实技术与增强现实技术10.63.军事与航天模拟训练一直是军事航天工业中的一个重要课题,这为VR提供了广阔的应用前景。虚拟现实技术与增强现实技术10.64.室内设计VR不仅仅是一个演示媒体,而且还是一个设计工具。它以视觉形式反映了设计者的思想。例如,装修房屋之前,首先要做的事情是对房屋的结构、外形做细致的构思,为了使之定量化,还需要设计许多图纸,这些图纸只有内行人能读懂,VR可以把这些构思变成看得见的虚拟物体和环境,使以往只能借助传统的设计模式提升到数字化的即看即所得的完美域界,大大提高了设计与规划的质量与效率。虚拟现实技术与增强现实技术10.65.房产开发随着房地产业竞争的加剧,传统的展示手段(如平面图、表现图、沙盘、样板房等)已经远远无法满足消费者的需要,于是出现了利用虚拟现实技术生成的3D楼盘、VR看房等。图10-6-3所示为VR看房。虚拟现实技术与增强现实技术10.66.工业仿真VR已经被世界上一些大型企业广泛应用于工业的各个环节中,对企业提高开发效率,提升数据采集、分析、处理能力,减少决策失误,降低企业风险起到了重要的作用,VR技术的引入将使工业设计的手段和思想发生质的飞跃,更加符合社会发展的需要,在工业设计中应用VR技术是可行且必要的。图10-6-4所示为工业VR仿真展示。移动通信技术10.7移动通信技术10.710.7.1移动通信的概念与发展历程1.移动通信的概念移动通信是指通信双方有一方或两方处于运动中的通信,可以是移动体之间的通信,也可以是移动体和固定体之间的通信。移动通信不仅可以传送语音信息,还能够传送数据信号和图像信号,使用户可随时随地、快速、可靠地进行多种信息交换。2.发展历程移动通信技术的发展目前共经历了从1G到5G的5个阶段,如图10-7-1所示。移动通信技术10.710.7.1移动通信的概念与发展历程(1)第一代移动通信系统(1G)。第一代移动通信系统是在20世纪80年代初提出的,其基于蜂窝结构组网,直接使用模拟语音调制技术,以语音为中心,克服了大区制容量低,活动范围受限的问题。在此阶段,移动通信系统只能实现语音信号的传输,无法上网。(2)第二代移动通信系统(2G)。第二代移动通信系统起源于20世纪90年代初期,其主要特征是蜂窝数字移动通信,使蜂窝系统具有数字传输所能提供的综合业务等优点,实现了从模拟制式到数字制式的跨越。此阶段的主要移动通信系统是GSM、CDMA、TDMA等,主要采用窄带码分多址和时分多址技术。与第一代模拟通信系统相比,第二代数字移动通信系统的频谱利用率高,抗干扰和抗衰弱能力增强,可以提供更多业务,系统保密性较好。移动通信技术10.710.7.1移动通信的概念与发展历程(3)第三代移动通信系统(3G)。第三代移动通信系统是指以IMT-2000(意指2000年左右开始商用并工作在2000MHz频段)为基础的移动通信系统。基于扩频通信的码分多址技术的使用,数据的传输速率显著提升,能提供高质量视频宽带多媒体综合业务,并能实现全球漫游。(4)第四代移动通信系统(4G)。4G是集3G与WLAN于一体并能够传输高质量视频图像以及图像传输质量与高清晰度电视不相上下的技术产品。其采用TD-LTE加FDD-LTE的混合组网形式,使用正交频分复用技术(OFDM)和多输入输出(MIMO)等关键技术提高数据传输速率和网络容量,使网络具有更高的安全性。移动通信技术10.710.7.1移动通信的概念与发展历程(5)第五代移动通信系统(5G)。5G是4G的延伸,是对现有无线接入技术(包括3G、4G和Wi-Fi)的技术演进,以及一些新增的补充性无线接入技术集成后解决方案的总称。从某种程度上讲,5G是一个真正意义上的融合网络。它能以融合和统一的标准,提供人与人、人与物以及物与物之间的高速、安全和自由的联通。移动通信技术10.710.7.2

5G技术1.

5G的定义5G指的是第五代移动通信技术。与前四代移动通信技术不同,5G并不是一个单一的无线技术,而是现有的无线通信技术的融合。目前,LTE(4G无线宽带技术的标准)峰值速率可以达到100Mb/s,5G的峰值速率将达到10Gb/s,比4G提升了100倍。现有的4G网络处理能力有限,无法支持部分高清视频、高质量语音、增强现实、虚拟现实等业务。5G将引入更加先进的技术,通过更高的频谱效率、更多的频谱资源以及更加密集的小区部署等共同满足移动业务流量增长的需求,解决4G网络面临的问题,构建一个高传输速率、高容量、低时延、高可靠性、优秀的用户体验的网络环境。移动通信技术10.72.

5G的特点(1)高速度。相对于4G,5G要解决的第一个问题就是高速度。网络速度提升,用户体验与感受才会有较大提高,面对VR/超高清视频业务时网络才能不受限制,对网络速度要求很高的业务才能被推广和使用。因此,5G第一个特点就是速度的提升。(2)泛在网。泛在网即广泛存在的网络,以无所不在、无所不包、无所不能为基本特征,以实现在任何时间、任何地点、任何人、任何物都能顺畅地通信为目标。目前,随着经济发展和社会信息化水平的日益提高,构建泛在网络社会,带动信息产业的整体发展,已经成为一些地区和城市追求的目标。移动通信技术10.72.

5G的特点(3)低功耗。5G要支持大规模物联网应用,就必须有功耗的要求。近年来,可穿戴产品有一定的发展,但是遇到了很多困难,最大的瓶颈是因能源不足带来的体验感较差。因为所有物联网产品都需要通信与能源,虽然今天通信可以通过多种手段实现,但是能源的供应只能靠电池。移动通信技术10.72.

5G的特点因此5G技术采用eMTC(物联网的应用场景),其是基于LTE协议演进而来的,为了更加适应物与物之间的通信,也为了降低成本,人们对LTE协议进行了裁减和优化。eMTC是基于蜂窝网络部署的,其用户设备通过支持1.4MHz的射频和基带带宽,可以直接被接入现有的LTE网络。eMTC支持上下行最大1Mb/s的峰值速率。而窄带物联网(narrowbandInternetofthings,NB-IoT)构建于蜂窝网络,只消耗大约180kHz的带宽,可被直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络,以降低部署成本、实现平滑升级。移动通信技术10.72.

5G的特点NB-IoT其实基于GSM网络和UMTS网络就可以被部署,它不需要像5G的核心技术那样重新建设网络,同时可以大大降低功耗,满足5G对于低功耗物联网应用场景的需要。与eMTC一样,NB_IoT是5G网络体系的一个组成部分。(4)低时延。5G的一个新要求是无人驾驶、工业自动化的高可靠连接。人与人之间进行信息交流,140ms的时延是可以接受的,但是如果这一时延被用于无人驾驶、工业自动化则无法接受。5G对于时延的最低要求是1ms,甚至更低,这就对网络提出了严格的要求。要满足低时延的要求,需要在5G网络建构中找到各种办法,减少时延。边缘计算等技术也会被运用到5G的网络架构中。移动通信技术10.72.

5G的特点(5)万物互联。在传统通信中,终端是非常有限的。在固定电话时代,电话是按人群来定义的。而在手机时代,终端数量爆发式增长,手机是按个人应用来定义的。到了5G时代,终端不是按人来定义，因为每人可能拥有数个终端,每个家庭可能拥有数十个终端。(6)重构安全。在5G基础上建立的是智能互联网。智能互联网不仅要实现信息传输，还要建立起一个社会和生活的新机制与新体系。智能互联网的基本精神是安全、管理、高效、方便，所以安全是5G之后的智能互联网第一位的要求。假设5G被建设起来却无法重新构建安全体系,那么会产生巨大的破坏力。移动通信技术10.73.

5G的关键技术(1)高频段传输。移动通信传统工作频段主要集中在3GHz以下,这使得频谱资源十分拥挤,而在高频段(如毫米波、厘米波频段)可用频谱资源丰富,能够有效缓解频谱资源紧张的现状,实现极高速短距离通信,支持5G容量和传输速率等方面的需求。高频段在移动通信中的应用是未来的发展趋势,但其存在传输距离短、穿透和绕射能力差、容易受气候环境影响等缺点,射频器件、系统设计等方面的问题也有待进一步研究和解决。相关部门目前正在积极开展高频段需求研究以及潜在候选频段的遴选工作。高频段资源虽然目前较为丰富,但是仍需要进行科学规划,统筹兼顾,从而使宝贵的频谱资源得到最优的配置。移动通信技术10.73.

5G的关键技术(2)新型多天线传输。多天线技术经历了从无源到有源,从二维(2D)到三维(3D),从高阶MIMO到大规模阵列的发展,将有望实现频谱效率提升数十倍甚至更高,是目前5G技术重要的研究方向之一。由于引入了有源天线阵列,基站侧可支持的协作天线数量将达到128根。此外,原来的2D天线阵列被拓展成为3D天线阵列,形成新颖的3DMIMO技术,支持多用户波束智能赋型,减少用户间干扰,结合高频段毫米波技术,将进一步改善无线信号覆盖性能。目前,研究人员正在针对大规模天线信道测量与建模、阵列设计与校准、导频信道、码本及反馈机制等问题进行研究,未来将支持更多的用户空分多址(spacedivisionmultipleaddress,SDMA),显著降低发射功率,实现绿色节能,提升覆盖能力。移动通信技术10.73.

5G的关键技术(3)同时同频全双工。利用同时同频全双工技术,在相同的频谱上,通信的收发双方同时发射和接收信号,与传统的时分双工(timedivisionduplex,TDD)和频分双工(frequencydivisionduplex,FDD)方式相比,从理论上可使空口频谱效率提高1倍。全双工技术能够