2.2 新一代信息技术及应用

一句话讲明白

物联网负责把东西"连起来说话"，云计算负责提供算力和存储，把数据"存下来算得动"，大数据负责从数据里"挖出钱"，区块链负责让大家"互相信任不用中间人"，人工智能负责"自己做判断"，虚拟现实负责"把世界搬到屏幕里"——六大技术串起来就是新一代信息技术的全部。

生活类比

想象你在开一家无人奶茶店：

• 物联网：杯子上有二维码、冰箱有温度传感器、门有 RFID 标签——它们都在上报数据。
• 云计算：你不买服务器，直接租用云上的算力和存储，想扩就扩，用完就退。
• 大数据：攒了一年的销售记录，分析出"周三下午最该备珍珠"。
• 区块链：你和供货商的每一笔进货记录上链，谁也改不了，谁也不用信谁。
• 人工智能：系统自己预测明天销量并下单，还能用语音回答顾客提问。
• 虚拟现实：顾客在家戴着 VR 眼镜"走进"你的店，看见虚拟店员在摇奶茶。

正经定义

物联网、云计算、大数据、区块链、人工智能和虚拟现实等是新一代信息技术与信息资源充分利用的全新业态，是信息化发展的主要趋势，也是信息系统集成行业今后的主要业务范畴。

拆解与流程

一、物联网（IoT）

• 解决什么：物品与物品 T2T、人与物品 H2T、人与人 H2H 的互连；常引入 M2M 概念（Man to Man、Man to Machine、Machine to Machine）。
• 三层架构（必考）：

• 产业链：传感器和芯片 → 设备 → 网络运营及服务 → 软件与应用开发 → 系统集成。
• 关键技术：传感器技术、传感网、应用系统框架。
• 传感器：检测装置，能把被测量按一定规律变换成电信号，是实现自动检测和自动控制的首要环节，也是物联网获取物理世界信息的基本手段。分类：按物理量（位移、力、速度、温度、流量、气体成分）、按工作原理（电阻、电容、电感、电压、霍尔、光电、光栅、热电偶）、按输出信号性质（开关型、模拟型、数字型）、按生产工艺（普通工艺、微机电系统型）。
• RFID（射频识别）：通过无线电信号识别特定目标并读写数据，无须机械或光学接触；由阅读器（询问器）+ 应答器（标签）组成，每个标签有唯一的电子编码。它让物品"开口说话"，赋予了物联网可跟踪性——随时掌握物品位置与周边环境。
• 传感网：MEMS（微机电系统） 由微传感器、微执行器、信号处理和控制电路、通信接口、电源组成的一体化微型器件系统，给了物体新的"生命"（数据传输通路、存储、操作系统、应用程序）。
• 应用系统框架 5 部分：机器、传感器硬件、通信网络、中间件、应用。

二、云计算

• 定义：云计算是分布式计算的一种，通过网络"云"把巨大的数据计算处理程序分解成无数小程序，由多台服务器处理分析后返回结果给用户；已是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗余和虚拟化等技术混合演进的结果。
• 三种服务模式（必考）：

三种服务类型的区分标准：IaaS 给你铁锹（资源），PaaS 给你工作台（平台），SaaS 直接给你做好的菜（软件）。原书选择题常在这三种数量上设陷阱（如说"只有两种服务类型"→ 错）。

• 部署形态：公有云（面向社会提供，成本低共享资源）、私有云（为一个组织专用，安全可控）、混合云（公有+私有结合，兼顾成本与安全）；多云与混合云是大中型组织的刚需。
• 关键技术：
• 虚拟化技术：计算元件在虚拟的而非真实的基础上运行；可扩大硬件容量、简化软件重新配置；CPU 虚拟化可用单 CPU 模拟多 CPU 并行、同时运行多个操作系统。注意与多任务（一个 OS 中多个程序并行）、超线程（单 CPU 模拟双 CPU，不可分离）完全不同。容器（Container）技术属于操作系统虚拟化，是把单个 OS 资源划分到孤立组中以平衡冲突的资源需求。
• 云存储技术：以分布式文件系统为重要组成部分，兼顾复制、容错与可扩展性。
• 多租户和访问控制管理：基于 ABE 密码机制的访问控制有 4 个参与方——数据提供者、可信第三方授权中心、云存储服务器、用户；租户共享物理资源，需防范侧通道攻击。
• 云安全技术：两方面内容——①云计算自身的安全保护（数据完整性与可用性、隐私保护、服务可用性）；②借助云服务保障客户端安全防护（基于云的病毒防治、木马检测）。
• 发展趋势四大关键词：创新、垂直、混合、生态。

三、大数据

• 定义：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强决策力、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。
• 特征（5V，必考）：

教材正文明确列出的四条是"海量、多样、价值密度低、处理速度快"，加上通行的 Veracity（真实性） 即为常说的 5V。

• 技术架构：大数据获取技术（数据采集、整合、清洗）→ 分布式数据处理技术（Hadoop 用于离线的复杂大数据处理、Spark 用于离线的快速大数据处理、Storm 用于在线的实时大数据处理）→ 大数据管理技术（存储、协同、安全隐私）→ 大数据应用和服务技术（分析应用、可视化）。
• 大数据挖掘：从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中，提取隐含的、事先不知道的、但潜在有用的信息和知识的过程。
• 应用：互联网（精准营销、数据资产化）、政府公共数据（治理与监管、财税增收）、金融（大数据征信）、工业（产量预测、航线优化）、社会民生（疾病监测与传染病趋势预测）。

四、区块链

• 定义：以非对称加密算法为基础、以改进的默克尔树（Merkle Tree）为数据结构，使用共识机制、点对点网络、智能合约等技术结合而成的分布式存储数据库技术。
• 四大分类：公有链（任何人可访问，完全去中心化、匿名性高、数据不可篡改）、联盟链（若干企业或机构共同管理，参与者需事先注册认证，参与节点较少）、私有链（某组织或个人控制，交易速度极快、隐私等级高，但去中心化程度被极大削弱）、混合链（公有链与私有链的混合体，允许用户决定参与成员以及交易是否公开，可定制）；
• 七大特征（必考，原书就考第 7 个）：多中心化、多方维护、时序数据、智能合约、不可篡改、开放共识、安全可信。
• 不可篡改的原理：相邻区块中后序区块会对前序区块进行验证，篡改某一区块须递归修改该区块及所有后序区块，且须在有限时间内完成，而重新做一次哈希的代价巨大。
• 关键技术：
• 分布式账本：交易记账由分布在不同地方的多个节点共同完成，每个节点保存唯一真实账本的副本；理论上除非所有节点都被破坏，系统非常稳健。应用于金融交易、政府征税、土地所有权登记、护照管理、社会福利等。
• 加密算法：散列（哈希）算法（MD5、SHA、SM3，区块链主要使用 SHA256）与非对称加密算法（RSA、ElGamal、D-H、ECC 椭圆曲线）。
• 共识机制：在没有中心节点总体协调的情况下，某个记账节点提议后广播给所有节点，所有节点按一定规则计算处理以达成一致。常用：PoW、PoS、DPoS、Paxos、PBFT。分析维度：合规监管、性能效率、资源消耗、容错性。
• 发展三趋势：①区块链将成为互联网的基础协议之一（和 TCP/IP 并列）；②区块链架构的不同分层承载不同功能；③发展呈螺旋式上升趋势。

五、人工智能（AI）

• 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、技术及应用系统的一门新的技术科学（1956 年提出）。
• 发展 6 阶段：起步发展期（1956—60 年代初）→ 反思发展期（60—70 年代初）→ 应用发展期（70 年代初—80 年代中，专家系统推动AI走向应用）→ 低迷发展期（80 年代中—90 年代中）→ 稳步发展期（90 年代中—2010）→ 蓬勃发展期（2011 年至今，深度学习为代表）。
• 关键技术：
• 机器学习：自动将模型与数据匹配，并通过训练模型对数据进行"学习"的技术。神经网络是机器学习的一种形式（出现于 20 世纪 60 年代）；深度学习是通过多等级特征和变量预测结果的神经网络模型，用反向传播技术进行预测或分类，但难以解释；强化学习是指机器学习系统制订了目标且迈向目标的每一步都会得到某种形式的奖励。相比传统统计，机器学习模型更准确但更复杂、难以解释。
• 自然语言处理（NLP）：研究人与计算机之间用自然语言有效通信的理论和方法，融语言学、计算机科学、数学于一体。应用：机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文 OCR。根本困难在于自然语言在各个层次上广泛存在的歧义性或多义性。常用深度学习模型如卷积神经网络、循环神经网络。
• 专家系统：模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统，由 6 个部分构成——人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取；发展已历三代，正向第四代发展（研究大型多专家协作系统等）。
• 发展趋势 5 点：从人工智能向人机混合智能发展；从"人工+智能"向自主智能系统发展；加速与其他学科交叉渗透；人工智能产业蓬勃发展；人工智能的社会学将提上议程（制定法律法规、规避风险）。

六、虚拟现实（VR）

• 定义：一种可以创立和体验虚拟世界的计算机系统；硬件需要高性能计算机软硬件和各类先进传感器，软件需要提供能产生虚拟环境的工具集。
• 五大特征（原书就考第 5 个）：沉浸性（让用户感受到自己是环境中一部分，产生心理沉浸）、交互性（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）、多感知性（听觉、触觉、嗅觉等，理想情况应具备人类一切感知功能）、构想性（也称想象性，可创造客观世界不存在的场景）、自主性（虚拟环境中物体依据物理定律动作的程度）。
• 关键技术：人机交互技术（VR 眼镜、控制手柄等三维交互 + 语音识别/输入）、传感器技术（VR 头显过重、分辨率低、刷新频率慢等问题受制于传感器）、动态环境建模技术（用三维数据建立虚拟环境模型，常用工具 CAD，也可用视觉建模）、系统集成技术（信息同步、数据转换、模型标定、识别和合成）。
• 发展与扩展：随着"沉浸性"程度和交互程度不同，虚拟现实已从桌面虚拟现实、沉浸式虚拟现实、分布式虚拟现实，向增强现实（AR，Augmented Reality）和元宇宙方向发展。AR 是把虚拟信息叠加到真实世界；介于两者之间的还有 MR 混合现实（虚实融合并可交互）。

考试怎么考

• 题型：本章最高频的一节，选择题密集，有时与其他知识点混考。
• 必背清单：物联网三层；云计算 IaaS/PaaS/SaaS；大数据 5V、Hadoop/Spark/Storm 分工；区块链 7 特征 + 4 类 + 3 大关键技术；人工智能 6 阶段 + 专家系统 6 部分；VR 5 特征 + 4 关键技术。
• 常见问法：
• "（）不属于新一代信息技术与信息资源充分利用的全新业态" → 答案选局域网（教材原题，六大技术之外的选项）。
• "关于云计算的描述，不正确的是" → 典型陷阱：说只有 IaaS 和 PaaS 两种服务模式（错，三种）。
• "区块链有以下特性：多中心化、多方维护、时序数据、智能合约、开放共识、安全可信和（）" → 不可篡改。
• "虚拟现实技术的主要特征包括：沉浸性、交互性、多感知性、构想性和（）" → 自主性。
• "常用于在线实时大数据处理的分布式计算系统是" → Storm；"离线复杂"→Hadoop；"离线快速"→Spark。
• "物联网架构中负责识别物体、采集信息的是" → 感知层；"中枢" → 网络层。

易混辨析

一秒记忆

六字口诀："网、云、数、链、智、虚"——物联网、云计算、大数据、区块链、人工智能、虚拟现实。

• 物联网："感知采数据，网络当中枢，应用接用户"。
• 云计算："基础设施给资源，平台给工具，软件直接用"（IaaS → PaaS → SaaS，越往上越省心）。
• 大数据 5V："多、快、杂、稀、真"（海量、快速、多样、价值密度低、真实）。
• 区块链七特征："心中（多中心）有数（时序），众力维护，合约智能，篡改不得，开放共识，安全可信"。
• VR 五特征："沉、交、多、构、自" → 谐音 "成交多鸽子"（沉浸、交互、多感知、构想、自主）。

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