軟件技術概論與基礎第7章新信息技術學習導入信息技術已滲透到人們工作和生活的各個方面，在信息化時代，了解并熟悉信息技術是高效工作和精彩生活的必備技能。我國政府相關部門印發文件，明確提出要進一步加快新一代信息技術與制造業的深度融合，推進智能制造作為主攻方向。在國家政策的支持下，以大數據、人工智能、云計算、物聯網、區塊鏈等為代表的新信息技術得到快速發展。思維導圖學習目標了解大數據、人工智能、云計算、物聯網、區塊鏈的概念了解大數據、人工智能、云計算、物聯網、區塊鏈的發展歷程了解大數據、人工智能、云計算、物聯網、區塊鏈的特征了解大數據、人工智能、云計算、物聯網、區塊鏈的應用領域了解大數據、人工智能、云計算、物聯網、區塊鏈的編程語言與軟件技術的融合發展重點難點學習重點大數據、人工智能、云計算、物聯網、區塊鏈的概念大數據、人工智能、云計算、物聯網、區塊鏈的發展前景學習難點大數據、人工智能、云計算、物聯網、區塊鏈編程語言相關知識7.1大數據7.2人工智能7.3云計算7.4物聯網7.5區塊鏈7.1.1大數據概述1．大數據的概念關于大數據（BigData）的概念，不同的組織機構給出了不同的表述，下面是當前主流機構對大數據的定義。國際研究機構Gartner認為：大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

一7.1大數據百度百科認為：大數據指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，需要新處理模式才能使數據集合具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。維基百科認為：大數據又稱巨量資料，是傳統數據處理應用軟件不能處理的大或復雜的數據集。麥肯錫全球研究所認為：大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和低價值密度四大特征。一7.1大數據2．大數據的發展歷程“大數據”一詞最早來源于1983年出版的阿爾文·托夫勒的著作《第三次浪潮》。1998年，美國高性能計算公司SGI的首席科學家約翰·馬西（JohnMashey）在一個國際會議報告中首次提出了“大數據”的概念.他在報告中指出，隨著數據量的快速增長，必將出現數據難理解、難獲取、難處理和難組織這4個難題，并用“BigData”（大數據）來描述這一挑戰，在計算領域引發思考。一7.1大數據2007年，數據庫領域先驅吉姆·格雷（JimGray）指出，大數據將成為人類觸摸、理解和逼近現實復雜系統的有效途徑，并認為在實驗觀測、理論推導和計算仿真等3種科學研究范式后，將迎來第四范式——“數據探索”，后來，同行學者將其總結為“數據密集型科學發現”，從此開啟了從科研視角審視大數據的熱潮。一7.1大數據2011年，麥肯錫全球研究所在一份研究報告中指出，各個國家的數據量呈現出一種爆炸式增長的趨勢，這也標志著大數據時代的到來。一7.1大數據2012年，牛津大學教授維克托·邁爾-舍恩伯格（ViktorMayer-Schnberger）在其暢銷著作《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》中指出，數據分析將從“隨機采樣”、“精確求解”和“強調因果”的傳統模式演變為大數據時代的“全體數據”、“近似求解”和“只看關聯不問因果”的新模式，從而引發商業應用領域對大數據方法的廣泛思考與探討。一7.1大數據2012年，牛津大學教授維克托·邁爾-舍恩伯格（ViktorMayer-Schnberger）在其暢銷著作《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》中指出，數據分析將從“隨機采樣”、“精確求解”和“強調因果”的傳統模式演變為大數據時代的“全體數據”、“近似求解”和“只看關聯不問因果”的新模式，從而引發商業應用領域對大數據方法的廣泛思考與探討。一7.1大數據大數據于2012年、2013年達到宣傳高潮。2012年，聯合國發表大數據政務白皮書《大數據促發展：挑戰與機遇》，世界各國IT巨頭紛紛將業務延伸到大數據產業，很多國家將大數據上升為國家戰略。從2013年開始，大數據由技術熱詞變成社會浪潮，大數據開始對人們工作和生活的方方面面產生影響。2014年，大數據生態系統逐漸形成并持續發展和不斷完善，大數據相關技術、產品、應用和標準不斷發展，大數據的發展走向高潮。一7.1大數據3．大數據的特征關于大數據的特征，IBM公司提出大數據的主要特征可以用5個“V”來概括，即Volume（大體量）、Variety（多種類）、Value（低價值密度）、Velocity（高速度）、Veracity（真實性）。第一個“V”，Volume（大體量），數據量大，包括采集、存儲和計算的數據的量都非常巨大。一般大數據的起始計量單位為PB或以上級別。第二個“V”，Variety（多種類），數據種類繁多，大數據可以是結構化數據、非結構化數據或半結構化數據。第三個“V”，Value（低價值密度），大數據的價值密度低。有時候，我們為了得到一條有用的信息，背后可能需要用到成千上萬的數據。第四個“V”，Velocity（高速度），處理速度快，要求我們處理大數據的速度要足夠快，時效性要求高。第五個“V”，Veracity（真實性），也可稱為準確性，大數據來自現實環境，能夠保證數據的真實性和準確性。一7.1大數據4．大數據應用當前，大數據產業正快速發展成為新一代信息技術和服務業態，即對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，并從中發現新知識、創造新價值、提升新能力。大數據創造價值的關鍵在于大數據應用，隨著大數據技術的快速發展，大數據應用已經融入各行各業，如大數據技術在政府機關、電子商務、金融、醫療、能源、制造、教育等領域都有廣泛的應用。在各個領域中，關聯分析、趨勢預測和決策支持是大數據應用比較多的場景。一7.1大數據7.1.2大數據編程語言大數據所要解決的主要問題是大量的數據集，因此所選擇的編程語言也要能夠應對大量的數據集并能很好地解決問題。目前，比較主流的大數據編程語言有Java、Python和Scala等語言。一7.1大數據1．Java語言Java語言可以說是大數據編程的終極語言，因為目前很多大數據分析工具及其組件都是通過Java語言開發實現的，如Hadoop（HDFS、Yarn、HBase、MapReduce、ZooKeeper）、Storm、Spark和Kafka等。Java虛擬機（JVM）也是HadoopMapReduce等大數據分析工具的支柱，Storm、Spark和Kafka也需在JVM上運行。因此，Java語言針對大數據編程具有天然的優勢。一7.1大數據2．Python語言Python語言是目前公認的人工智能和數據分析領域的編程語言。Python語言在網絡爬蟲領域有著強勢地位。很多互聯網企業都通過網絡爬蟲技術來抓取互聯網數據進行分析，Python語言在大數據中已變得十分重要。Python語言憑借其全面的數據處理庫集，非常適用于快速開發數據科學應用程序，大數據開發人員可以使用Python語言開發可擴展的應用程序，并且可以輕松地將其與Web應用程序集成。一7.1大數據3．Scala語言Scala語言通常采用一種大規模分布式方式來處理數據，它還驅動著像Spark和Kafka這樣的大數據處理平臺。Scala語言是Java語言和Python語言在數據科學領域的主要競爭對手，并且由于在大數據Hadoop行業中廣泛使用ApacheSpark而變得越來越受歡迎。ApacheSpark是使用Scala語言開發的，Scala程序運行在Java虛擬機上，并兼容現有的Java程序。Scala語言不僅可以被應用于數據處理領域，還被譽為機器學習和流分析的語言。一7.1大數據7.2.1人工智能概述1．人工智能的概念關于人工智能的概念，不同的研究者和組織機構給出了不同的定義。1971年，圖靈獎獲得者麥卡錫（J.McCarthy）最早提出了人工智能的定義，他認為：“使一部機器的反應方式就像是一個人在行動時所依據的智能”。一7.2人工智能首位圖靈獎獲得者明斯基（M.Minsky）認為：“讓機器做本需要人的智能才能夠做到的事情的一門學科”。中國《人工智能標準化白皮書》認為：人工智能是利用數字計算機或者數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術及應用系統。維基百科定義為：人工智能是指由人制造出來的機器所表現出來的智能。百度百科定義為：人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。這也是目前比較認可的一種定義。 一7.2人工智能2．人工智能的發展歷程早在20世紀40年代，在“人工智能”術語被提出來之前，數學家和計算機科學家們已經開始探究用機器模擬智能的可能。1943年，心理學家麥卡洛克（W.McCulloch）和數理邏輯學家皮茨（W.Pitts）根據生物神經元與生物化學的運行機理，建立了神經網絡和數學模型，即著名的MP模型。1950年，艾倫·麥席森·圖靈提出了著名的“圖靈測試”，同年10月，圖靈發表論文《機器能思考嗎？》，這一劃時代的作品對人工智能的發展產生了極為深遠的影響。一7.2人工智能1951年，普林斯頓大學的馬文·明斯基和他的同學鄧恩·埃德蒙建造了世界上第一臺神經網絡計算機SNARC，第一次模擬了神經與信號的傳遞，這被認為是人工智能的一個起點。1956年，達特茅斯會議召開，雖然此次會議沒有達成普遍的共識，但首次提出了“人工智能”這一術語，因此，1956年也被稱為“人工智能元年”。人工智能迎來了它的第一次浪潮。1966年，麻省理工學院的約瑟夫·維森鮑姆發明了第一臺聊天機器人Eliza。在1966年到1972年間，斯坦福國際研究所研制出首臺采用人工智能的可移動機器人Shakey。一7.2人工智能1973年以后，由于人工智能面臨技術瓶頸，美國和英國政府停止向沒有明確目標的人工智能研究項目撥款。由此，人工智能遭遇了長達6年的科研深淵，人工智能進入第一次低谷期。20世紀80年代，由于專家系統和人工神經網絡等技術取得了新的進展，專家系統使得人工智能實用化。例如，在1980年，卡內基梅隆大學為數字設備公司設計了一套名稱為“XCON”的專家系統，XCON是一套具有完整專業知識和經驗的計算機智能系統。這套系統在1986年之前能為公司每年節省超過四千美元經費。在這個時期，僅專家系統產業的價值就高達5億美元，人工智能浪潮再度興起。人工智能迎來了它的第二次浪潮。一7.2人工智能1987年，蘋果公司和IBM公司生產的臺式計算機的性能超過了Symbolics等廠商生產的通用計算機。從此，專家系統風光不再。到了20世紀80年代后期，業界對專家系統的巨大投入和過高期望產生負面效果，行業大大降低了對人工智能的投入。由此，人工智能再度步入深淵，人工智能進入第二次低谷期。從20世紀90年代開始，隨著計算機硬件水平的提升，大數據分析及數據處理能力的提高，AI技術尤其是神經網絡技術的快速發展，人們開始對人工智能持客觀理性的認知，人工智能技術開始進入平穩發展時期。一7.2人工智能1997年5月11日，IBM計算機系統“深藍”戰勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，這是人工智能發展史上的一個重要里程碑。2006年，杰弗里·辛頓（GeoffreyHinton）在神經網絡的深度學習領域取得突破，這是機器趕超人類的又一標志性技術進步。2016年3月，阿爾法圍棋程序（AlphaGo）以4∶1的成績戰勝世界圍棋冠軍、職業九段棋手李世石，人工智能再次成為公眾焦點。人工智能迎來了它的第三次浪潮。一7.2人工智能3．人工智能的特征1）滲透性人工智能具備與經濟社會各行業、生產生活各環節相互融合的潛能，滲透性特征決定了人工智能具有對經濟增長產生廣泛性、全局性影響的能力和潛力。2）協同性人工智能的應用可以提升資本、勞動、技術等要素之間的匹配度，可以反饋各個生產環節之間的協同，從而提高生產運行效率；人工智能可以實現對用戶消費習慣與消費需求的自動畫像，進一步分析不同消費者的消費潛力。總之，人工智能的協同性特征體現在對經濟運行效率的提升上。一7.2人工智能3）替代性人工智能可以實現對勞動要素的直接替代，從簡單工作到復雜工作，人工智能將持續發揮替代效應。例如，人工智能在生產自動化方面能夠實現對一些高強度、高難度的持續勞動進行替代等。4）創新性人工智能的快速發展給人類的發展帶來了新的機遇。通過科學研究的牽引、應用技術的交叉，人工智能必將推動人類社會實現創新式發展。一7.2人工智能4．人工智能應用人工智能技術已被廣泛應用于各行各業。人工智能技術的發展也將帶動大數據、云計算、物聯網等新技術的快速發展。目前，人工智能已滲透到金融、醫療、國防、安防、智能家居、自動駕駛、制造業等領域。一7.2人工智能7.2.2人工智能編程語言目前，比較主流的人工智能編程語言有Python、Java、R、LISP、Prolog、JavaScript、C++和Julia等語言。一7.2人工智能1．Python語言Python語言非常適用于人工智能開發。Python語言具有出色的庫生態系統，以及強大的數據分析和機器學習的能力。它擁有大量與人工智能相關的軟件包，如基于Python語言的機器學習庫PyBrain、PyTorch等，基于Python語言的深度學習庫Keras、TensorFlow等。目前，大多數AI工程師都在使用Keras和TensorFlow。Python語言簡單易用，可以無縫地與數據結構和其他常用人工智能算法一起使用，因此，Python語言是人工智能領域中使用最廣泛的編程語言之一。一7.2人工智能2．Java語言Java語言也是人工智能開發的很好選擇。算法是人工智能的靈魂，在搜索算法、自然語言處理算法、神經網絡等方面，Java語言都能提供簡單的編碼算法。Java語言用于神經網絡，可以與搜索算法很好地配合使用。Java語言可以用于人工智能和機器學習，它有一個Java機器學習庫（JavaML），提供了用Java語言實現的機器學習算法的集合。在人工智能領域，Java語言用于機器學習、神經網絡、搜索算法和遺傳編程。和Python語言一樣，Java語言也有一套用于人工智能編程的AI庫和框架。例如，Deeplearning4j（一個深度學習JVM庫）用于為神經網絡創建提供API（應用程序接口），RapidMiner通過GUI和JavaAPI提供機器學習算法，PowerLoom用于創建智能的和基于知識的應用程序與推理系統，ApacheOpenNLP用于處理自然語言文本等。一7.2人工智能3．LISP語言LISP語言作為應用人工智能而設計的語言，它是一種函數式編程語言，是AI開發的頂級編程語言之一，長期以來壟斷人工智能領域的應用。LISP語言因其可用性和符號結構而主要用于機器學習領域，該語言也是開發人員在構建AI解決方案時解決歸納邏輯項目中的問題最喜歡使用的語言。一7.2人工智能4．Prolog語言Prolog語言與LISP語言在可用性方面差不多，都屬于人工智能開發語言。Prolog語言是一種邏輯編程語言，對AI編程十分有效，它提供的模式匹配、自動回溯和基于樹的數據結構化機制可以為AI項目提供一個靈活的框架。一7.2人工智能5．JavaScript語言JavaScript語言是一種被廣泛使用的編程語言，對人工智能至關重要，可以幫助用戶構建從聊天機器人到計算機視覺的所有內容。JavaScript語言已經迅速成為人工智能領域最受歡迎的編程語言之一。一7.2人工智能6．C++語言C++語言運行速度快，在人工智能領域主要用于開發搜索引擎。C++語言用于人工智能的優勢在于C++語言有助于原型設計和生產的機器學習，在開發需要快速訪問許多數據存儲空間的高性能代碼時，它是最佳選擇之一。一7.2人工智能7.3.1云計算概述云計算不是一種全新的網絡技術，而是一種全新的網絡應用概念。云計算的核心概念就是以互聯網為中心，在網絡上提供快速且安全的云計算服務與數據存儲，讓每一個使用互聯網的人都可以使用網絡上的龐大計算資源與數據中心。一7.3云計算1．云計算的概念云計算的概念自提出起就一直在不斷發展變化，當前對云計算沒有統一的定義，比較有代表性的定義如下所述。美國國家標準與技術研究院認為：云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，進入可配置的計算資源共享池（包括網絡、服務器、存儲、應用軟件、服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或者與服務供應商進行很少的交互。比較被認可的一種定義認為：云計算是分布式計算的一種，指通過網絡云將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然后通過由多臺服務器組成的系統處理和分析這些小程序得到結果并返回給用戶。一7.3云計算2．云計算的發展歷程云計算是計算機技術和網絡技術融合發展的產物，云計算的起源可以追溯到20世紀50年代。1959年，英國計算機科學家克里斯托弗·斯特雷奇（ChristopherStrachey）發表了關于虛擬化的論文，虛擬化理論是云計算基礎架構的基礎理論之一。1988年，微軟公司的合作創始人約翰·蓋奇首次提出“網絡就是計算機”的概念。經過幾十年的理論研究，云計算逐漸發展成熟。一7.3云計算2006年3月，亞馬遜公司首次推出彈性計算云服務，標志著云計算這種新的商業模式誕生。2006年8月9日，在搜索引擎會議（SESSanJose2006）上首次提出“云計算”的概念，這具有重要的歷史意義，成為了互聯網的第三次革命。2010年后，逐漸形成了一批主流的云服務平臺產品和相關的技術標準，云計算進入高速發展期。一7.3云計算2012年，隨著騰訊云、百度云、新浪云、阿里云、360云等公共云平臺的迅速發展，國內云計算進入實踐期，2012年也被稱為“中國云計算實踐元年”。2021年，中國信息通信研究院發布《云計算白皮書（2021）》，該白皮書中介紹，我國云計算市場呈爆發式增長，整體規模達到2091億元，增速56.6%。云計算發展日益成熟，逐步邁入深水區。從發展歷程上看，云計算走過了2006—2010年的形成期，2010—2015年的發展期，2015—2020年的應用期，并已經邁入成熟期。一7.3云計算3．云計算的特征1）規模巨大“云”的規模一般都很巨大，云服務商擁有幾十萬甚至上百萬臺服務器。“云”賦予用戶前所未有的存儲與運算能力。2）虛擬化用戶不需要了解資源的具體位置，只需一臺終端設備就可以在任何時間和任意位置通過網絡來獲取各種服務。一7.3云計算3）高可靠性云計算對可靠性要求高，采用數據多副本容錯、硬件冗余設計、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性。4）高可擴展性“云”的規模可以根據應用需求進行調整和動態伸縮，以滿足應用規模的增長需要。一7.3云計算5）通用性云計算不針對特定的應用，同一云服務可以同時支持不同的服務和應用運行。6）按需服務“云”是一個巨大的資源池，采用按需服務模式，就像日常生活中使用水、電、煤氣等一樣，可以方便地取用。7）價格低廉云計算具有規模效應，采用自動化集中式管理，使得建設成本大大降低。用戶不需要負擔昂貴的數據中心建設與管理費用，就可以使用資源豐富的云計算服務，用戶按需付費且價格低廉。一7.3云計算4．云計算的服務模式云計算提供3種服務模式：（1）基礎設施即服務（IaaS）（2）平臺即服務（PaaS）（3）軟件即服務（SaaS）一7.3云計算5．云計算的部署模式云計算的部署模式有3種：（1）公有云（2）私有云（3）混合云。一7.3云計算6．云計算應用云計算技術已經融入金融、政務、工業、交通、教育、醫療等各個領域，與人們的生活息息相關。比較典型的云計算應用有存儲云、醫療云、金融云、教育云、辦公云、安全云等。一7.3云計算7.3.2云計算編程語言1．Python語言云計算提供3種服務模式：基礎設施即服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）、軟件即服務（SaaS），在這3種服務模式中，基礎設施即服務和軟件即服務模式需要用到云計算框架OpenStack，而OpenStack是由Python語言開發的，云計算和Python語言之間存在必然的聯系，因此從事云計算工作一般需要掌握Python語言。一7.3云計算2．Go語言Go語言是由Google公司開發的一種靜態強類型、編譯型、并發型，并具有垃圾回收功能的編程語言。在云計算平臺中，Docker是云計算的主流容器平臺，目前主流的云服務器平臺（如亞馬遜AWS、微軟Azure、阿里云、騰訊云等）都支持Docker容器服務。Docker平臺是由Go語言開發的，因此從事云計算工作需要掌握Go語言。一7.3云計算7.4.1物聯網概述物聯網（InternetofThings，IoT）即“萬物相連的互聯網”。物聯網是新一代信息技術的重要組成部分，IT業又稱物聯網為泛互聯，意為“物物相連，萬物萬聯”。物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，物聯網是在互聯網的基礎上延伸和擴展的網絡，是將各種信息傳感設備與互聯網結合起來而形成的一個巨大網絡，可以實現在任何時間、任何地點，人、機、物的互聯互通。歷經十多年的發展，物聯網已成為當今科技創新和國際競爭的制高點，是新一輪產業革命的重要方向和推動力量。一7.4物聯網1．物聯網的概念目前，對物聯網沒有統一的定義，比較有代表性的定義如下所述。（1）物聯網是指通過信息傳感設備按約定的協議將任何物體與網絡相連接，物體通過信息傳播媒介進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監管等功能。一7.4物聯網（2）物聯網是把所有物品通過信息傳感設備與互聯網連接起來進行信息交換，即物物相息，以實現智能化識別和管理。（3）物聯網是一個基于互聯網、傳統電信網等信息承載體，讓所有能夠被獨立尋址的普通物理對象實現互聯互通的網絡。（4）物聯網是通過各種傳感技術、通信手段將任何物體與互聯網相連接，以實現遠程監視、自動報警、控制診斷和維護，進而實現管理、控制、營運一體化的網絡。物聯網作為新一代信息通信技術，可以實現人與人、人與物、物與物的信息互聯。一7.4物聯網根據對物聯網定義的各種表述，目前較為公認的定義是：物聯網是利用各種自動標識技術與信息傳感設備及系統（射頻識別、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等各種裝置與技術），按照約定的通信協議，通過各種網絡接入，把任何物品與互聯網相連接，進行信息交換與通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種信息網絡。一7.4物聯網2．物聯網的發展歷程1991年，美國麻省理工學院的KevinAsh-ton（凱文·阿什頓）教授首次提出“物聯網”的概念。1995年，比爾·蓋茨在《未來之路》一書中也提及物聯網，他在書中寫到：“未來也許是物聯網的世界”。當時由于受限于無線網絡、硬件及傳感設備的發展，這一觀點并未引起人們的關注。一7.4物聯網1999年，美國麻省理工學院成立了“自動識別中心”，提出“一切事物都可以通過網絡連接”，從而闡明了物聯網的基本含義。早期的物聯網是依托射頻識別技術的物流網絡。2005年，國際電信聯盟（ITU）在突尼斯舉行的信息社會世界峰會上發布了《ITU互聯網報告2005：物聯網》，正式提出“物聯網”的概念。物聯網的定義和范圍發生變化，不再只是指基于射頻識別技術的物聯網，還包括二維碼識別設備、紅外感應器、全球定位系統和激光掃描器等傳感設備。一7.4物聯網2008年，第一屆國際物聯網大會在瑞士蘇黎世舉行，當年物聯網設備數量首次超過了人類總數。2009年8月，我國提出“感知中國”，物聯網被正式列為國家五大新興戰略性產業之一，開啟了中國物聯網發展的新紀元。2021年9月，工業和信息化部、中央網絡安全和信息化委員會辦公室、科學技術部、生態環境部、住房和城鄉建設部、農業農村部、國家衛生健康委員會、國家能源局等八部門聯合印發《物聯網新型基礎設施建設三年行動計劃（2021—2023年）》，明確到2023年底，在國內主要城市初步建成物聯網新型基礎設施。一7.4物聯網3．物聯網的特征1）全面感知利用射頻識別（RFID）、條形碼、傳感器、定位器、攝像頭等各種感知、捕獲和測量技術手段，隨時隨地地采集和獲取物體的信息。全面感知主要解決人與物理世界的數據獲取問題。一7.4物聯網2）可靠傳輸利用各種通信網絡與互聯網融合，通過網絡的可靠傳輸對獲取到的感知信息進行實時傳輸，實現信息的交互與共享。可靠傳輸主要解決人、機、物之間的數據傳輸與信息共享問題。3）智能處理利用云計算、模糊識別、數據挖掘等智能技術，對采集到的不同種類、不同結構、不同領域的海量數據和信息進行分析處理，對物體實施智能化控制。智能處理主要解決應用方面的問題。一7.4物聯網4．物聯網應用物聯網在各個領域都得到了廣泛應用，如智能家居、可穿戴設備、智慧城市、智能電網、節能環保、工業互聯網、互聯汽車技術、互聯網醫療、智能零售、金融保險、智能供應鏈、智能農業、現代物流、軍事物聯網等。物聯網在工業、農業、交通、環保、物流、安防等基礎設施領域的應用，也有效地推動了智能技術與智能設備的快速發展，提高了行業效率和效益；物聯網在家居、醫療健康、教育、金融與服務業、旅游業等與生活息息相關的領域的應用，使得這些領域的服務范圍、服務方式、服務質量等方面都有了極大的改進，大大提高了人們的生活質量。一7.4物聯網7.4.2物聯網編程語言物聯網技術是多語言的，適合物聯網編程的語言有很多，根據調查，C、Python、Java和Go語言是主流的物聯網編程語言。C語言更多地用于傳感器和網關方面的編程，Python和Java語言更多地用于應用層方面的編程。一7.4物聯網1．C/C++語言根據對物聯網開發人員的調查，物聯網硬件開發大都受限于RAM和低計算能力，C語言非常適用于靠近硬件層的底層編程，它不需要很多處理能力，并且能夠直接使用RAM。因此，C語言是物聯網編程的首選編程語言，C++語言緊隨及后，并且多數物聯網設備的微控制器都支持C/C++語言。一7.4物聯網2．Python語言Python可以與Java、C、C++等編程語言集成，并且Python語言具有很強的可移植性，可以跨不同平臺運行。對于需要進行大量數據分析的物聯網應用，Python語言是物聯網系統數據分析部分的理想選擇。一7.4物聯網3．Java語言Java語言在設計之初就是嵌入式語言，Java語言“天生”適用于開發硬件設備。物聯網應用程序的功能代碼通過使用Java虛擬機（JVM）可以轉移到任何芯片上。Java語言是物聯網軟件開發的理想選擇。一7.4物聯網4．Go語言Go語言具有內置的并發性和出色的性能，能夠提供優化的代碼，可以最大限度地提高硬件利用率，因此非常適用于開發涉及功率和內存資源非常有限的硬件設備。根據調查，Go語言是除C語言之外最被看好的物聯網開發語言。一7.4物聯網7.5.1區塊鏈概述區塊鏈（BlockChain）作為一種新技術，已受到很多領域的關注。區塊鏈本質上是一個去中心化的數據庫，它是一種不依賴第三方、通過自身分布式節點進行網絡數據的存儲、驗證、傳遞和交流的一種技術方案。通俗地講，區塊鏈技術可以被視為一種全民參與記賬的方式。一7.5區塊鏈1．區塊鏈的概念關于區塊鏈的定義有很多。從狹義上講，區塊鏈是按照時間順序將數據區塊以順序相連的方式組合成的鏈式數據結構，并以密碼學的方式保證不可篡改和不可偽造的分布式賬本。從廣義上講，區塊鏈技術是利用塊鏈式數據結構驗證與存儲數據，利用分布式節點共識算法生成和更新數據，利用密碼學的方式保證數據傳輸和訪問的安全，利用由自動化腳本代碼組成的智能合約進行編程和操作數據的一種全新的分布式架構和應用模式。一7.5區塊鏈2．區塊鏈的發展歷程區塊鏈起源于比特幣。2008年11月1日，一位自稱“中本聰”的人發表文章《比特幣：一種點對點的電子現金系統》，闡述了基于P2P網絡技術、加密技術、時間戳技術、區塊鏈技術等的電子現金系統的構架理念，這標志著比特幣的誕生。2009年1月3日，第一個序號為“0”的創世區塊誕生。2009年1月9日，出現序號為“1”的區塊，并與序號為“0”的創世區塊相連接形成了鏈，標志著區塊鏈的誕生。一7.5區塊鏈2014年，“區塊鏈2.0”成為關于去中心化區塊鏈數據庫的術語。區塊鏈2.0技術跳過了交易和“價值交換中擔任金錢和信息仲裁的中介機構”。2019年1月10日，國家互聯網信息辦公室發布《區塊鏈信息服務管理規定》。2019年10月24日，在中央政治局第十八次集體學習時，習近平總書記強調，“把區塊鏈作為核心技術自主創新的重要突破口”“加快推動區塊鏈技術和產業創新發展”。“區塊鏈”已走進大眾視野，成為社會的關注焦點。2021年，區塊鏈被寫入“十四五”規劃綱要中，各部門積極探索區塊鏈的發展方向，積極出臺相關政策，強調各領域與區塊鏈技術的結合，加快推動區塊鏈技術和產業創新發展，區塊鏈產業政策環境持續利好發展。一7.5區塊鏈總的來說，目前區塊鏈技術的發展經歷了3個階段，即區塊鏈1.0階段、區塊鏈2.0階段和區塊鏈3.0階段。（1）區塊鏈1.0階段（2009—2013年）以2009年比特幣的誕生為標志，期間，所有的區塊鏈底層技術都與上層的數字貨幣緊密相連，在該階段，區塊鏈技術主要用于數字貨幣。（2）區塊鏈2.0階段（2013—2015年）以2013年以太坊的誕生為標志，在該階段，區塊鏈技術將數字貨幣與智能合約相結合，使區塊鏈技術在金融領域得到了更廣泛的應用，并使區塊鏈技術發展為IT基礎設施，具備為各行各業賦能的潛力。（3）區塊鏈3.0階段（從2015年至今）以2015年聯盟鏈的出現為標志，業界開始探索區塊鏈技術在金融領域之外的應用，區塊鏈技術趨于平臺化，社會不再依賴第三方機構來建立信用，真正實現為各行各業提供去中心化解決方案。一7.5區塊鏈3．區塊鏈的特征1）去中心化在區塊鏈網絡中，各節點的地位相等，節點之間開展業務操作時不需要第三方機構（類似銀行這樣的中心機構）參與，操作所產生的數據將被區塊鏈網絡中的所有節點記錄，在區塊鏈中，通過分布式核算和存儲，各節點實現了信息自我驗證、傳遞和管理。去中心化是區塊鏈最重要和最本質的特征。一7.5區塊鏈2）不可篡改性在同一區塊鏈網絡中，所有節點都參與數據記錄，共同維護數據，所以，一旦數據形成共識被所有節點記錄，篡改數據的代價將會非常高，同時區塊鏈中的數據記錄采用了密碼學、數字簽名等安全技術，篡改數據的難度也非常大。在區塊鏈中，想要篡改數據幾乎不可能實現。一7.5區塊鏈3）透明性區塊鏈的透明性是指交易的關聯方共享數據，共同維護一個分布式共享賬本。賬本是分布式共享，數據是分布式存儲，交易是分布式記錄，鏈中的任何節點都可以通過公開的接口對區塊鏈上的數據信息進行檢查、審計和追溯。區塊鏈分布式共享賬本的高透明性，使得所有關聯方都可以確信鏈上數據庫中的信息沒有被篡改，也無法被篡改。交易數據的隨時可見、可追蹤，實現了各節點對操作行為合規性的共同監管。一7.5區塊鏈4）匿名性區塊鏈利用密碼學的隱私保護機制，可以根據不同的應用場景來保護交易節點的隱私信息，各區塊節點的身份信息不需要公開或驗證，信息傳遞可以匿名進行而不被第三方查看。一7.5區塊鏈4．區塊鏈的分類根據區塊鏈去中心化數據的開放程度和范圍，區塊鏈分為公有鏈（PublicBlockchain）、私有鏈（PrivateBlockchain）與聯盟鏈（ConsortiumBlockchain）這3類。一7.5區塊鏈1）公有鏈公有鏈是為所有用戶開放的區塊鏈技術，被認為是完全去中心化的。在公有鏈中，沒有權限設定和身份認證，任何節點無須任何許可便可隨時加入或脫離網絡，任何節點可以在鏈中發送交易、查看數據。公有鏈中的數據是完全透明的。常見公有鏈有比特幣、以太坊等。一7.5區塊鏈2）私有鏈在私有鏈中，寫入權限是由某個組織或機構控制的，參與節點的資格會被嚴格限制。私有鏈只對單獨的個人或實體開放，被認為是完全中心化的且不對外開放。私有鏈技術主要是借助區塊鏈的特有功能（如不可篡改、加密存儲等）去實現一些關鍵業務，如票據管理、財務審計等，主要起到數據存儲的作用，業務的實現還是需要與中心化系統相結合。一7.5區塊鏈3）聯盟鏈聯盟鏈只針對某個特定群體的成員和有限的第三方，群體主要是銀行、保險、證券、商業協會、集團企業等，聯盟鏈用戶在加入鏈之前需要經過權限系統授權。聯盟鏈是目前區塊鏈技術應用落地實踐的熱點。鏈中的每個機構都運行著一個或多個節點，其中的數據只允許系統內不同的機構進行讀/寫和發送交易，并且共同記錄交易數據。例如，超級賬本（Hyperledger）是聯盟鏈技術的典型應用。一7.5區塊鏈5．區塊鏈應用區塊鏈應用的領域已擴展到人們生活的方方面面。如，在金融領域、在物聯網和物流領域、在公共管理、能源、交通等公共服務領域、在認證、公證領域、在數字版權領域、在預測市場和保險領域、在公益慈善方面等。區塊鏈可以解決信任問題，人們不再需要依靠第三方獲取或建立信任，大大提高了人們的辦事效率。一