信息技术（基础模块）（第2版） 课件 项目5 新一代信息技术概述

项目5新一代信息技术概述CONTENT目录一

任务1:认识新一代信息技术二任务2:新一代信息技术在生活中的应用任务1：认识新一代信息技术5.1.1新一代信息技术的概念

新一代信息技术是在云计算、大数据、人工智能等一批新兴技术产业不断产生和发展壮大的过程中，逐渐产生并完善的概念，承接原有“信息技术”的概念，并赋予了新的内涵。

新一代信息技术是指以5G、区块链、大数据、云计算、人工智能、量子信息、移动通信、物联网等为代表的新兴技术。它既是信息技术的纵向升级，也是信息技术之间及其与相关产业的横向融合5.1.25G技术什么是5G技术

5G是第五代移动通信技术（5thGenerationMobileCommunicationTechnology）的简称，是具有高速率、低时延和大连接特点的新一代宽带移动通信技术，是实现人、机、物互联的网络基础设施5G性能指标

为满足5G多样化的应用场景需求，5G的关键性能指标更加多元化，其中高速率、低时延、大连接成为5G最突出的特征，用户体验速率达1Gbps，时延低至1ms，用户连接能力达100万连接/平方千米(1）移动性(2）时延(3）用户感知速率(4）峰值速率(5）连接数密度(6）流量密度5.1.25G技术5G三大业务场景(1）eMBB：大流量移动宽带业务(2）mMTC：大规模物联网业务(3）URLLC：无人驾驶、工业自动化等业务5G应用领域(1）工业领域(2）车联网与自动驾驶(3）能源领域(4）教育领域(5）医疗领域(6）文旅领域(7）智慧城市领域(8）信息消费领域(9）金融领域5.1.3云计算技术

云计算的概念

云安全联盟（CloudSecurityAlliance，CSA）认为“云计算是一种新的运作模式和一组用于管理计算资源共享池的技术”，“是一种颠覆性的技术，它可以增强协作、提高敏捷性、可扩展性及可用性，还可以通过优化资源分配、提高计算效率来降低成本”。

美国国家标准与技术研究院（NIST）定义云计算是一种模型，它可以实现随时随地、便捷地、随需应变地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源（例如，网络、服务器、存储、应用和服务），资源能够快速供应并释放，使管理资源的工作量和与服务提供商的交互减小到最低限度。该云模型由五个基本特征、三个服务模型和四个部署模型组成5.1.3云计算技术

云计算的模型在NIST定义的模型中，云计算有五个基本特征、三个服务模型、四个部署模型（1）五个基本特征随需应变的自助服务（On-DemandSelf-Service）无处不在的网络访问（BroadNetworkAccess）资源共享池（ResourcePooling）快速弹性（RapidElasticity）计量付费服务（MeasuredService）（2）三个服务模型基础设施即服务（InfrastructureasaService，IaaS）平台即服务（PlatformasaService，PaaS）软件即服务（SoftwareasaService，SaaS）（3）四个部署模型私有云（PrivateCloud）社区云（CommunityCloud）公有云（PublicCloud）混合云（HybridCloud）5.1.3云计算技术

云计算的应用场景（1）云数据中心（2）云存储系统（3）虚拟桌面云（4）开发测试云（5）高性能计算（6）云杀毒（7）云办公、云会议等5.1.4大数据技术

什么是大数据

维基百科将大数据定义为规模庞大、结构复杂、难以通过现有商业工具和技术在可容忍的时间内获取、管理和处理的数据集。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

研究机构Gartner给出的定义是：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。5.1.4大数据技术

大数据的特征

大数据具备数量（Volume）、种类（Variety）、速度（Velocity）和价值（Value）四4V特征，即数据体量巨大、数据类型多、数据增长速度快和数据价值巨大但密度低。（1）数据体量巨大（2）数据类型和结构复杂（3）新数据创建和增长速度快（4）数据价值密度低5.1.4大数据技术

大数据的结构类型

大数据的结构可以有多种，包括结构化的数据和非结构化的文本文件、财务数据、多媒体文件和基因定位图数据。按照数据是否有强的结构模式，可将数据划分为结构化数据、半结构化数据、准结构化数据和非结构化数据。。（1）结构化数据（2）半结构化数据（3）准结构化数据（4）非结构化数据5.1.4大数据技术

大数据的应用（1）电商大数据精准营销法宝（2）医疗大数据看病更高效（3）农牧大数据量化生产（4）非结构化数据（4）交通大数据畅通出行（5）教育大数据因材施教5.1.5物联网技术

什么是物联网

物联网（InternetofThings，IoT）指的是将无处不在（Ubiquitous）的末端设备（Devices）和设施（Facilities），包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、数控系统、家庭智能设施、视频监控系统等，和“外在使能”（Enabled）的，如贴上RFID的各种资产（Assets）、携带无线终端的个人与车辆等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”（Mote），通过各种无线或有线的长距离或短距离通讯网络实现互联互通（M2M）、应用大集成（GrandIntegration），以及基于云计算的SaaS营运等模式，在内网（Intranet）、专网（Extranet）、互联网（Internet）等环境下，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面（集中展示的CockpitDashboard）等管理和服务功能，实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化5.1.5物联网技术

物联网关键技术（1）传感器技术（2）RFID标签（3）嵌入式系统技术（4）智能技术（5）纳米技术物联网应用场景（1）智能家居（2）智慧交通（3）智能安防（4）智慧农业（5）智慧物流5.1.6移动互联网技术

什么是移动互联网

移动互联网是指移动通信终端与互联网相结合成为一体，使用户使用手机、平板电脑或其他无线终端设备，通过高速移动网络，在移动状态下如在地铁、公交车等，随时、随地访问Internet以获取信息，使用商务、娱乐等各种网络服务。

移动互联网是在传统互联网基础上发展起来的，因此二者具有很多共性，但由于移动通信技术和移动终端发展不同，它又具备许多传统互联网没有的新特性。（1）交互性（2）便携性（3）隐私性（4）定位性（5）娱乐性（6）局限性（7）身份统一性5.1.6移动互联网技术

移动互联网的应用场景

（1）社交与沟通（2）娱乐与媒体（3）电子商务（4）移动办公（5）公共服务（6）智慧医疗（7）智慧教育（8）智能交通（9）智能家居5.1.7人工智能技术

什么是人工智能

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是近年来发展最为迅猛的技术，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。

人工智能的发展历史

（1）人工智能的启蒙时代（2）人工智能的春天——语音识别（3）人工智能的爆发——深度学习

5.1.7人工智能技术

人工智能常用技术

（1）机器学习（2）深度学习（3）自然语言处理（4）计算机视觉（5）知识图谱（6）强化学习（7）机器人技术5.1.7人工智能技术

人工智能技术应用场景（1）智能制造与工业自动化领域

人工智能在智能制造与工业自动化领域正掀起一场效率与质量的双重革命，通过深度融合机器学习、计算机视觉与边缘计算技术，实现生产全流程的智能化升级。在生产环节中，AI驱动的视觉检测系统可对微米级缺陷进行实时识别，结合预测性维护算法，提前72小时预警设备故障，并通过强化学习优化机械臂的动态路径规划；在供应链端，基于知识图谱的智能排产系统可动态平衡订单需求、库存水平与产能约束，而数字孪生技术则通过虚拟仿真，减少新产品的导入时间；在管理层面，AI赋能的能源管理系统实时分析

2000

多个能耗节点数据，使工厂综合能效提升。5.1.7人工智能技术

人工智能技术应用场景（2）智慧医疗与健康管理

人工智能在智慧医疗与健康管理领域正重塑诊疗模式与健康服务范式，通过深度融合医学影像分析、自然语言处理与多模态数据建模技术，构建覆盖预防、诊断、治疗与康复的全周期健康管理体系。在临床端，AI辅助诊断系统可对肺部CT影像进行毫秒级分析，结合电子病历语义理解技术，自动生成结构化诊疗建议；在药物研发领域，生成式AI加速靶点发现与分子设计，而强化学习算法则优化临床试验方案；在健康管理方面，可穿戴设备结合联邦学习技术，实现隐私保护下的慢性病风险预测，通过强化学习动态调整个性化健康干预方案。5.1.7人工智能技术

人工智能技术应用场景（3）智能交通与自动驾驶

人工智能在智能交通与自动驾驶领域正重构出行方式与交通效率，通过融合多传感器感知、实时决策算法与车路协同技术，实现从单车智能到全域交通数字化的跨越。在自动驾驶层面，激光雷达与视觉融合的AI感知系统可精准识别300米内的微小障碍物，结合强化学习驱动的路径规划算法，在复杂城市路况下实现厘米级轨迹控制；在交通管理方面，AI视频分析平台对全城路口流量进行动态建模，通过信号灯智能配时优化，并利用数字孪生技术，模拟极端天气下的交通应急方案；在车路协同方面，5G+V2X通信网络实现车辆与基础设施的毫秒级信息交互，有效降低事故率。5.1.7人工智能技术

人工智能技术应用场景（4）金融服务与风险管理（5）智慧城市与公共服务（6）零售与消费升级（7）教育与个性化学习（8）农业与可持续发展5.1.8量子技术

量子特性（1）量子测不准

（2）量子不可克隆（3）量子不可

（4）量子态叠加性（superposition）（5）量子态纠缠性（entanglement

（6）量子态相干性（interference））

量子技术

量子技术是基于量子力学原理来结合工程学中的控制论、计算机科学、电子学方法等来实现对量子系统有效控制。目前的量子技术主要应用与量子通信和量子计算两个领域。（1）量子通信

利用量子态实现信息的编码、传输、处理和解码，特别是利用量子态（单光子态和纠缠态）实现量子密钥的分配。（3）量子不可（2）量子计算利用多比特系统量子态的叠加性质，设计合理的量子并行算法，并通过合适的物理体系加以实现（通用量子计算）。5.1.9区块链技术

什么是区块链

区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。

区块链的特征区块链的主要特征有去中心化、开放性（公开透明）、自治性、不可篡改、匿名性等特征。（1）去中心化（2）开放性（3）自治性（4）信息不可篡改（5）匿名性5.1.9区块链技术

区块链的核心技术

区块链要达成上面所讲的特征，必须有相应的技术提供保证。区块链的核心技术主要有分布式账本、共识机制、智能合约和密码学。（1）分布式账本（2）共识机制（3）智能合约（4）非对称加密

区块链的类型

区块链可以分为公有区块链、联盟区块链和私有区块链三种类型。（1）公有区块链（PublicBlockChains）（2）联盟区块链（ConsortiumBlockChains）（3）私有区块链（PrivateBlockChains）5.1.9区块链技术

区块链的应用场景

区块链作为一种底层协议或技术方案可以有效地解决信任问题，实现价值的自由传递，在数字货币、金融资产的交易结算、数字政务、存证防伪数据服务等领域具有广阔前景。（1）数字货币（2）金融资产交易结算（3）数字政务（4）存证防伪（5）数据服务任务实现任务要求

结合课本知识，开展网络调研，加强对新一代信息技术的理解和掌握，并结合生活实际，深刻理解新一代信息技术产业发展趋势：智能、跨界、融合。拓展训练学习并了解数字孪生技术

通过网络搜索引擎，搜索“数字孪生”，解答如下问题，对数字孪生技术有个初步了解和掌握。

1.什么是“数字孪生”？其对应的英文名字是什么？

2.数字孪生可以应用在什么场景？在这个名词出现以前，有没有其他哪些类似技术或实现？

3.将搜索到的有价值的视频讲解跟同学进行分享，发现最有价值的讲解短片。

4.试一下分析“数字孪生”与“元宇宙”概念和技术上的异同。任务2:新一代信息技术在生活中的应用5.2.1智慧城市

智慧城市的概念自2008年（以IBM首次提出“智慧地球”的时间为参考）提出以来，全国各地加速布局实践，历经多轮迭代演进，正迈入集成融合发展的新时期。

2020年以来，智慧城市相关技术集成、制度集成、数据融合、场景融合较为活跃，初步呈现四大发展态势：政策方面，国家系统性整体性布局、各地分级分类推进；技术方面，数字孪生与深度学习技术加速重构智慧城市技术体系；应用方面，应用整合带动数据与业务需求、业务场景的深度融合；实践方面，各级政府加强省市县统筹协同发展，并逐步向基层治理延伸。5.2.1智慧城市

新一代信息技术为城市治理装上了“智慧大脑”，推动治理迈向精细化。借助大数据与人工智能，城市管理者能实时收集、分析交通流量、人口分布、环境质量等多源数据。

新一代信息技术助力城市能源管理实现智能化转型，推动绿色低碳发展。智能电网利用物联网和通信技术，实时监测电力供需情况，实现电力的精准调度和优化配置，提高能源利用效率。

新一代信息技术为智慧城市的文化旅游产业带来了翻天覆地的变革，极大地丰富了游客体验并提升了文旅产业效能。借助物联网与大数据，景区能实时掌握游客的流量、分布及游玩偏好，动态调整管理策略。5.2.1智慧城市

在智慧城市建设浪潮中，阿里巴巴、腾讯、百度、360等科技巨头凭借自身深厚的技术底蕴与创新实力积极投身其中，各展所长。

新一代信息技术正以前所未有的速度重塑智慧城市的未来发展图景。5G网络的超高速率与低延迟特性，让城市中的各类智能设备实时互联互通成为现实，无论是智能交通的车辆协同，还是远程医疗的实时诊断，都能实现高效精准的数据传输；人工智能与大数据的深度融合，赋予城市“思考”与“决策”的能力，通过对海量城市数据的分析挖掘，实现城市资源的优化配置、公共服务的精准供给及城市风险的智能预警；物联网技术则进一步拓展了城市感知的边界，从环境监测到设施管理，让城市的每一个角落都纳入智能监管体系。未来，智慧城市将在这些技术的驱动下，朝着更加绿色、宜居、高效、安全的方向迈进，为居民带来前所未有的便捷生活体验，推动城市实现可持续发展与高质量跃升。5.2.1智慧城市

智慧城市正在技术集成、数据利用、应用形态、可持续运营、安全保障等方面呈现出十大发展趋势：（1）决策智能：城市大脑从感知智能向认知智能、决策智能迈进；（2）知识重构：跨模态数据融合、全行业知识图谱决定城市智慧；（3）数据融合：政府与社会数据