物聯(lián)網(wǎng)概論 模塊6 通過智慧醫(yī)療認(rèn)識物聯(lián)網(wǎng)

模塊6通過智慧醫(yī)療認(rèn)識物聯(lián)網(wǎng)與前沿技術(shù)的關(guān)系思維導(dǎo)圖學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握與物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的前沿技術(shù)如：云計(jì)算、人工智能、大數(shù)據(jù)等概念、發(fā)展。了解物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)特征、關(guān)鍵技術(shù)與層次劃分。知識目標(biāo)能理解物聯(lián)網(wǎng)的概念，熟悉物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展起源、現(xiàn)狀與趨勢。能掌握物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)特征和層次劃分。技能目標(biāo)培養(yǎng)與物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)前沿技術(shù)的基礎(chǔ)性信息素養(yǎng)能力。素質(zhì)目標(biāo)目錄CONTENTS1智慧醫(yī)療2物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算3物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能401PARTONE智慧醫(yī)療情景導(dǎo)入智慧醫(yī)療5G遠(yuǎn)程超聲機(jī)械臂、中醫(yī)智慧屏、手術(shù)機(jī)器人、AI輔助診斷、VR病房探視、智慧院區(qū)管理……“未來的醫(yī)療”什么是智慧醫(yī)療？2004年，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)便應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)，當(dāng)時(shí)美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）采取大量實(shí)際行動促進(jìn)RFID的實(shí)施和推廣，政府相關(guān)機(jī)構(gòu)通過立法，規(guī)范RFID技術(shù)在藥物的運(yùn)輸、銷售、防偽、追蹤體系中的應(yīng)用。美國醫(yī)院采用基于RFID技術(shù)的新生兒管理系統(tǒng)，利用RFID電子標(biāo)簽和讀寫器，確保新生兒和小兒科病人的安全。2008年底，IBM提出了“智慧醫(yī)療”概念，設(shè)想把物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)充分應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療信息互聯(lián)、共享協(xié)作、臨床創(chuàng)新、診斷科學(xué)以及公共衛(wèi)生預(yù)防等。如今，智慧醫(yī)療的概念已從單純的“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”轉(zhuǎn)變成了由新興科技手段賦能組成的龐大醫(yī)療體系。智慧醫(yī)療的概念幾乎與5G同時(shí)興起，經(jīng)過幾年時(shí)間的發(fā)展，其內(nèi)容已經(jīng)從狹義的“智慧醫(yī)院”演變成了數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的醫(yī)療解決方案。6.1.1智慧醫(yī)療概述智慧醫(yī)療采用新型傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、通信等技術(shù)結(jié)合現(xiàn)代醫(yī)學(xué)理念，構(gòu)建出以電子健康檔案為中心的區(qū)域醫(yī)療信息平臺，將醫(yī)院之間的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行整合，優(yōu)化了區(qū)域醫(yī)療資源，實(shí)現(xiàn)跨醫(yī)療機(jī)構(gòu)的在線預(yù)約和雙向轉(zhuǎn)診，縮短病患就診流程、縮減相關(guān)手續(xù)、使得醫(yī)療資源合理化分配，真正做到以病人為中心的智慧醫(yī)療。從使用場景上看，智慧醫(yī)療覆蓋醫(yī)院、家庭、社區(qū)甚至企業(yè)內(nèi)部；從市場需求上看，智慧醫(yī)療包括預(yù)防、檢測、診斷、治療和后期康復(fù)；從科技手段上看，智慧醫(yī)療又集互聯(lián)網(wǎng)、AI、AR、VR、大數(shù)據(jù)等手段于一身。6.1.1智慧醫(yī)療概述智慧醫(yī)療是以醫(yī)療數(shù)據(jù)中心為核心，以電子病歷、居民健康檔案為基礎(chǔ)，以自動化、信息化、智能化為表現(xiàn)，綜合應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、頻射技術(shù)、嵌入式無線傳感器、云計(jì)算等信息技術(shù)，構(gòu)建高效化的信息支撐體系、規(guī)范化的信息標(biāo)準(zhǔn)體系、常態(tài)化的信息安全體系、科學(xué)化的政府管理體系、專業(yè)化的業(yè)務(wù)應(yīng)用體系、便捷化的醫(yī)療服務(wù)體系、人性化的健康管理體系，使得整個(gè)醫(yī)療生態(tài)圈中的每一個(gè)群體均可從中受益。6.1.1智慧醫(yī)療概述6.1.1智慧醫(yī)療概述智慧醫(yī)療技術(shù)框架智慧醫(yī)療建立了從技術(shù)平臺、領(lǐng)域產(chǎn)品到各類應(yīng)用的統(tǒng)一技術(shù)架構(gòu)。以統(tǒng)一的技術(shù)平臺為基礎(chǔ)，運(yùn)用基于產(chǎn)品線的統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型和統(tǒng)一的領(lǐng)域組l件，打造醫(yī)院信息一體化、區(qū)域衛(wèi)生、個(gè)人健康、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的各類領(lǐng)域產(chǎn)品，從而建立起能支撐面向醫(yī)院、衛(wèi)生行政機(jī)構(gòu)、居民的大規(guī)模個(gè)性化應(yīng)用。6.1.1智慧醫(yī)療概述1.健康監(jiān)護(hù)2.遠(yuǎn)程醫(yī)療3.智能急救4.醫(yī)藥監(jiān)控6.1.2智慧醫(yī)療功能分類6.1.2智慧醫(yī)療功能分類隨著人們對健康的關(guān)注度不斷提高，智能健康監(jiān)測設(shè)備逐漸成為人們生活中不可或缺的一部分。這些設(shè)備可以實(shí)時(shí)監(jiān)測人體各項(xiàng)指標(biāo)，如心率、血壓、血糖等，并將數(shù)據(jù)上傳到云端進(jìn)行分析和處理。醫(yī)生可以通過專業(yè)的軟件對患者的健康狀況進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理。智能健康監(jiān)測設(shè)備在預(yù)防和治療慢性病方面發(fā)揮了重要作用。例如，在心臟病治療方面，智能手環(huán)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測心率、血氧飽和度等指標(biāo)，幫助醫(yī)生及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理異常情況。1.健康監(jiān)護(hù)6.1.2智慧醫(yī)療功能分類遠(yuǎn)程醫(yī)療基于電子健康檔案及遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)，提供遠(yuǎn)程診斷、遠(yuǎn)程會診、遠(yuǎn)程教學(xué)等服務(wù)。實(shí)現(xiàn)多個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的醫(yī)生在異地利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、多媒體技術(shù)和信息技術(shù)等科技手段與患者進(jìn)行視頻、語音交流，完成病例資料調(diào)閱等工作，為患者提供會診診斷和治療服務(wù)，或者利用醫(yī)學(xué)專家資源為學(xué)員開展遠(yuǎn)程教學(xué)。2.遠(yuǎn)程醫(yī)療6.1.2智慧醫(yī)療功能分類針對突發(fā)應(yīng)急環(huán)境下分散、隨機(jī)、復(fù)雜的場景中對患者進(jìn)行精確定位，并實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程體征病情監(jiān)測從而在第一時(shí)間實(shí)施救治是智慧醫(yī)療急救中的主要目標(biāo)，運(yùn)用移動通信和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，急救醫(yī)療機(jī)構(gòu)、救災(zāi)部隊(duì)等應(yīng)急服務(wù)機(jī)構(gòu)可以充分利用各種傳感器和信息采集設(shè)備等各種新興技術(shù)來實(shí)時(shí)監(jiān)測傷員的血壓、體溫、心率、心電和體位等各種生命體征參數(shù)，并結(jié)合精確的地理位置信息和高清圖像視頻信息，通過4G、5G、Wi-Fi、互聯(lián)網(wǎng)和專網(wǎng)等多種接入方式，借助具有一定安全保障的傳輸網(wǎng)絡(luò)，將地理位置信息、體征監(jiān)測信息和視頻圖像信息的多元化信息流發(fā)送至急救監(jiān)護(hù)調(diào)度中心。調(diào)度中心服務(wù)器在收集傷員體征監(jiān)測、位置和圖像信息的基礎(chǔ)上，結(jié)合醫(yī)療專家知識庫甚至醫(yī)生的實(shí)時(shí)參與，對以上信息進(jìn)行融合、判斷，制訂出醫(yī)療急救方案，做出相應(yīng)遠(yuǎn)程急救干預(yù)等操作。如此構(gòu)建起的智能急救監(jiān)護(hù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)可應(yīng)用于消防、災(zāi)害急救和社會醫(yī)院等急救醫(yī)療機(jī)構(gòu)，可形成醫(yī)院、急救中心、社區(qū)家庭/個(gè)人三位一體的急救業(yè)務(wù)模式。3.智能急救6.1.2智慧醫(yī)療功能分類在藥品追溯方面，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以對流通過程中單個(gè)藥品唯一的身份進(jìn)行標(biāo)識和追蹤，及時(shí)、準(zhǔn)確地采集與共享藥品信息，有效解決醫(yī)藥流通中存在的安全、成本和管理等問題；在藥品防偽方面，應(yīng)用RFID技術(shù)，把符合EPC（ElectronicProductCode）標(biāo)準(zhǔn)的標(biāo)簽貼于藥品的包裝瓶上，能實(shí)現(xiàn)藥品流向追蹤、防偽等功能；在服藥追蹤方面，應(yīng)用傳感器可以收集患者服藥后的各項(xiàng)生命體征數(shù)據(jù)，便于收集信息和采取措施。4.醫(yī)藥監(jiān)控6.1.3智慧醫(yī)療案例移動醫(yī)護(hù)移動醫(yī)護(hù)系統(tǒng)，通過Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)和4G網(wǎng)絡(luò)，無縫對接醫(yī)院HIS、EMR等系統(tǒng)，通過藍(lán)牙通訊，對接其他醫(yī)療測量診斷設(shè)備。護(hù)士通過使用智能PDA，將醫(yī)院護(hù)理流程中的每個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)時(shí)上傳到數(shù)據(jù)庫，并將信息錄入和驗(yàn)證工作自動化，醫(yī)生通過醫(yī)用平板，可實(shí)時(shí)查看病人信息、病歷、檢查檢驗(yàn)單等，還可以移動觀片，下達(dá)醫(yī)囑、查房。6.1.3智慧醫(yī)療案例智慧醫(yī)院多倫多HumberRiver醫(yī)院被譽(yù)為“北美第一家全方位數(shù)字化醫(yī)院”，該院在智能化建設(shè)方面的特點(diǎn)可以用三個(gè)詞來概括：有思維、能感知、可執(zhí)行。（1）有思維的智慧醫(yī)院指揮中心（2）能感知的智慧護(hù)理中心（3）可執(zhí)行的高效運(yùn)營清遠(yuǎn)人民醫(yī)院

醫(yī)院總建筑面積33.5萬平方米，其中新院區(qū)建筑面積26.8萬平方米，占地面積16.5萬平方米。醫(yī)院編制床位數(shù)2560張。設(shè)立中心實(shí)驗(yàn)室、臨床技能培訓(xùn)中心、臨床生物標(biāo)本庫、分子診斷中心、實(shí)驗(yàn)動物房等科教平臺。在項(xiàng)目的綜合布線系統(tǒng)中，全部采用宇洪科技的綜合布線產(chǎn)品。宇洪綜合布線系統(tǒng)支持光纖到戶系統(tǒng)、各辦公業(yè)務(wù)專用子系統(tǒng)、物業(yè)管理子系統(tǒng)、各智能化子系統(tǒng)以太網(wǎng)通信的應(yīng)用，能夠兼容眾多廠家的產(chǎn)品及其新產(chǎn)品，擁有很強(qiáng)的開放性和兼容性，采用全系列的產(chǎn)品則充分保證了系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性、穩(wěn)定性以及安全性，為其提供高品質(zhì)高性能設(shè)備產(chǎn)品。6.1.3智慧醫(yī)療案例雲(yún)禾智慧病房，讓你大開眼界！雲(yún)禾智慧病房以病房和住院患者為核心，提供全方位的智慧病房整體解決方案。通過先進(jìn)的技術(shù)將醫(yī)護(hù)、患者以及專業(yè)醫(yī)療檢測設(shè)備數(shù)據(jù)緊密聯(lián)接，為患者提供高效優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，降低醫(yī)院運(yùn)營成本，推動醫(yī)院病房數(shù)字化運(yùn)營。雲(yún)禾智慧病房解決方案是一個(gè)由智慧床旁系統(tǒng)、護(hù)理站輔助管理系統(tǒng)、智能物聯(lián)系統(tǒng)等部分組成智能病房交互平臺。6.1.3智慧醫(yī)療案例6.1.3智慧醫(yī)療案例十堰市人民醫(yī)院5G+VR智慧醫(yī)療2020年8月，由湖北聯(lián)通和十堰市人民醫(yī)院聯(lián)合打造的5G遠(yuǎn)程會診、查房探視系統(tǒng)正式應(yīng)用。在ICU、新生兒重癥監(jiān)護(hù)室部署TECHE全景相機(jī)，通過5G傳輸，實(shí)現(xiàn)高清8K視頻硬解碼、360度全景實(shí)時(shí)觀看。指揮中心可以實(shí)時(shí)了解到病房狀態(tài)，提升醫(yī)護(hù)工作效率。同時(shí)運(yùn)用VR全景攝像技術(shù)解決了新生兒重癥監(jiān)護(hù)（NICU）探視難題。。6.1.3智慧醫(yī)療案例四川大學(xué)華西醫(yī)院

5G+機(jī)器人VR醫(yī)療探視系統(tǒng)2021年2月，四川省內(nèi)第一個(gè)5G+機(jī)器人VR醫(yī)療探視系統(tǒng)在四川大學(xué)華西醫(yī)院SICU病房正式應(yīng)用。該系統(tǒng)成功采用5G網(wǎng)絡(luò)、醫(yī)療機(jī)器人、TECHE8K全景相機(jī)、VR眼鏡等技術(shù)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療場景遠(yuǎn)程探視。預(yù)約探視后，家屬只需在醫(yī)院指定場所佩戴VR眼鏡，裝載TECHE全景相機(jī)的醫(yī)療機(jī)器人自動前往病人床前，通過具備高速率和低延時(shí)的5G網(wǎng)絡(luò)回傳實(shí)時(shí)8K全景影像。便可實(shí)時(shí)了解親屬在ICU病房內(nèi)的情況，與親屬達(dá)成雙向?qū)崟r(shí)溝通，實(shí)現(xiàn)身臨其境的沉浸式探視。6.1.3智慧醫(yī)療案例海南婦女兒童醫(yī)學(xué)中心5GVR新生兒遠(yuǎn)程探視系統(tǒng)2021年7月，海南首個(gè)5G+VR新生兒遠(yuǎn)程探視系統(tǒng)在海南省婦女兒童醫(yī)學(xué)中心上線應(yīng)用。海南聯(lián)通聯(lián)合海南婦女兒童醫(yī)學(xué)中心采用5G網(wǎng)絡(luò)、TECHE全景相機(jī)、VR眼鏡等技術(shù)設(shè)備，打造5GVR新生兒遠(yuǎn)程探視平臺。家長通過5G+VR新生兒遠(yuǎn)程探視平臺，可以隨時(shí)隨地實(shí)時(shí)查看新生兒在重癥監(jiān)護(hù)室的情況，向醫(yī)生了解治療進(jìn)展，有效疏解分離焦慮擔(dān)憂情緒，解決新生兒重癥監(jiān)護(hù)室探視難題。6.1.3智慧醫(yī)療案例中國醫(yī)科大學(xué)附屬盛京醫(yī)院5G+VR遠(yuǎn)程手術(shù)示教21年11月，中國醫(yī)科大學(xué)附屬盛京醫(yī)院百臺手術(shù)直播活動中，首創(chuàng)性采用5GTECHE全景相機(jī)進(jìn)行沉浸式5GVR全景手術(shù)直播。其他醫(yī)生或異地人員在手機(jī)端、佩戴VR眼鏡就可以實(shí)時(shí)觀看手術(shù)全過程，任意視角觀看細(xì)節(jié)清晰可見。不用進(jìn)入手術(shù)室就可以身臨其境地觀摩手術(shù)，在手術(shù)室內(nèi)外實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的信息即時(shí)交互，助力優(yōu)勢醫(yī)療資源共享和跨地域優(yōu)化配置，全景影像的留存亦可用于醫(yī)學(xué)手術(shù)教學(xué)。6.1.4拓展知識1.達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人2.google深度學(xué)習(xí)算法檢測癌癥3.膠囊體溫計(jì)02PARTTOW物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算6.2.1云計(jì)算概述云計(jì)算的概念最早在1963年被提出，直到2007年左右才開始興盛。2006年，Google、亞馬遜和IBM先后提出了云端應(yīng)用，使得云計(jì)算的概念重回人們視野。2006年3月，亞馬遜（Amazon）推出彈性計(jì)算云（ElasticComputeCloud；EC2）服務(wù)。2006年8月9日，Google首席執(zhí)行官埃里克·施密特（EricSchmidt）在搜索引擎大會首次提出“云計(jì)算”（CloudComputing）的概念。2007年10月，Google與IBM開始在美國大學(xué)校園推廣云計(jì)算的計(jì)劃。2008年2月1日，IBM（NYSE：IBM）宣布將在中國無錫太湖新城科教產(chǎn)業(yè)園為中國的軟件公司建立全球第一個(gè)云計(jì)算中心（CloudComputingCenter）。2009年1月，阿里軟件在江蘇南京建立首個(gè)“電子商務(wù)云計(jì)算中心”。同年11月，中國移動云計(jì)算平臺“大云”計(jì)劃啟動。6.2.1云計(jì)算概述云計(jì)算又稱cloudcomputing，是分布式算法的一種，是將相當(dāng)巨大的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)中的“云”計(jì)算處理程序（包含儲存、計(jì)算、虛擬化等）分解成多個(gè)小程序。通過網(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)器組成的系統(tǒng)進(jìn)行處理和分析，將得到的結(jié)果返回給用戶。早期的云計(jì)算是簡單的分布式計(jì)算，解決任務(wù)分發(fā)、結(jié)果合并等，可以在很短的時(shí)間內(nèi)（幾秒種）完成對數(shù)以萬計(jì)的數(shù)據(jù)的處理，提供強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算服務(wù)?，F(xiàn)階段的云服務(wù)已經(jīng)不單單是一種分布式計(jì)算，而是分布式計(jì)算、效用計(jì)算、負(fù)載均衡、并行計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)存儲、熱備份冗雜和虛擬化等計(jì)算機(jī)技術(shù)混合演進(jìn)并躍升的結(jié)果，是基于互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)服務(wù)的疊加、使用和交付模式，云計(jì)算可以將虛擬的資源通過互聯(lián)網(wǎng)提過給每一個(gè)有需求的客戶，從而實(shí)現(xiàn)拓展數(shù)據(jù)處理。6.2.2云計(jì)算技術(shù)1.虛擬化技術(shù)2.云計(jì)算構(gòu)架技術(shù)3.資源調(diào)度技術(shù)4.并行計(jì)算技術(shù)1.虛擬化技術(shù)6.2.2云計(jì)算技術(shù)虛擬化技術(shù)是將物理上的資源匯集起來，進(jìn)行統(tǒng)一的表示，包括服務(wù)器虛擬化、存儲虛擬化和網(wǎng)絡(luò)虛擬化等。大多數(shù)的計(jì)算機(jī)組件都不是在硬件上運(yùn)行的，都是虛擬運(yùn)行。通過虛擬的運(yùn)行不但可以節(jié)約資源、提高利用率，還具有多變性，能夠根據(jù)用戶的不同需求進(jìn)行不同的響應(yīng)。虛擬化運(yùn)行一般都是在“云”基礎(chǔ)上進(jìn)行的，利用底層的服務(wù)與應(yīng)用程序來實(shí)現(xiàn)相關(guān)功能。虛擬化技術(shù)同樣也應(yīng)用在CPU、操作系統(tǒng)和服務(wù)器等方面。網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)的應(yīng)用能夠進(jìn)一步提高云計(jì)算的工作效率和效果。1.虛擬化技術(shù)6.2.2云計(jì)算技術(shù)云計(jì)算技術(shù)體系結(jié)構(gòu)6.2.2云計(jì)算技術(shù)2.云計(jì)算構(gòu)架技術(shù)服務(wù)接口：統(tǒng)一規(guī)定了在云計(jì)算時(shí)代使用計(jì)算機(jī)的各種規(guī)范、云計(jì)算服務(wù)的各種標(biāo)準(zhǔn)等，是用戶端與云端交互操作的入口，可以完成用戶或服務(wù)注冊，對服務(wù)的定制和使用。服務(wù)管理中間件：在云計(jì)算技術(shù)中，中間件位于服務(wù)和服務(wù)器集群之間，提供管理和服務(wù)即云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)中的管理系統(tǒng)。對標(biāo)識、認(rèn)證、授權(quán)、目錄、安全性等服務(wù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和操作，為應(yīng)用提供統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化程序接口和協(xié)議，隱藏底層硬件、操作系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)性，統(tǒng)一管理網(wǎng)絡(luò)資源。云計(jì)算技術(shù)體系結(jié)構(gòu)6.2.2云計(jì)算技術(shù)2.云計(jì)算構(gòu)架技術(shù)虛擬化資源：指一些可以實(shí)現(xiàn)一定操作，具有一定功能，但其本身是虛擬而不是真實(shí)的資源，如計(jì)算池、存儲池和網(wǎng)絡(luò)池、數(shù)據(jù)庫資源等，通過軟件技術(shù)來實(shí)現(xiàn)相關(guān)的虛擬化功能包括虛擬環(huán)境、虛擬系統(tǒng)、虛擬平臺。物理資源：主要指能支持計(jì)算機(jī)正常運(yùn)行的一些硬件設(shè)備及技術(shù)，可以是價(jià)格低廉的PC，也可以是價(jià)格昂貴的服務(wù)器及磁盤陣列等設(shè)備，可以通過現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和并行技術(shù)、分布式技術(shù)將分散的計(jì)算機(jī)組成一個(gè)能提供超強(qiáng)功能的集群用于計(jì)算和存儲等云計(jì)算操作。云計(jì)算架構(gòu)6.2.2云計(jì)算技術(shù)2.云計(jì)算構(gòu)架技術(shù)云計(jì)算構(gòu)架技術(shù)用于研究解決適合于云計(jì)算的系統(tǒng)軟硬件構(gòu)架。云計(jì)算構(gòu)架主要有顯示層、中間層、基礎(chǔ)設(shè)施層以及管理層等四個(gè)層面的構(gòu)架。由包含有賬號管理、SLA監(jiān)控、計(jì)費(fèi)管理、安全管理、負(fù)載均衡、運(yùn)維管理六種技術(shù)的管理層去更好地管理和維護(hù)好橫向的顯示層、中間層以及基礎(chǔ)設(shè)施層等三層架構(gòu)。6.2.2云計(jì)算技術(shù)3.資源調(diào)度技術(shù)資源調(diào)度技術(shù)解決物理或虛擬計(jì)算資源的自動化分配、調(diào)度、配置、使用、負(fù)載均衡、回收等資源管理。信息系統(tǒng)仿真系統(tǒng)在大多數(shù)情況下會處在多節(jié)點(diǎn)并發(fā)執(zhí)行環(huán)境中，要保證系統(tǒng)狀態(tài)的正確性，必須保證分布數(shù)據(jù)的一致性。云計(jì)算中的分布式資源管理技術(shù)圓滿解決了這一問題。Google公司的Chubby是最著名的分布式資源管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了Chubby服務(wù)鎖機(jī)制，使得解決分布一致性問題的不再僅僅依賴一個(gè)協(xié)議或者是一個(gè)算法，而是有了一個(gè)統(tǒng)一的服務(wù)（service）。6.2.2云計(jì)算技術(shù)4.并行計(jì)算技術(shù)針對大數(shù)據(jù)或復(fù)雜計(jì)算應(yīng)用，解決數(shù)據(jù)或計(jì)算任務(wù)切分和并行計(jì)算算法設(shè)計(jì)問題，云計(jì)算采用并行編程模式。在并行編程模式下，并發(fā)處理、容錯、數(shù)據(jù)分布、負(fù)載均衡等細(xì)節(jié)都被抽象到一個(gè)函數(shù)庫中，通過統(tǒng)一接口，用戶大尺度的計(jì)算任務(wù)被自動并發(fā)和分布執(zhí)行，即將一個(gè)任務(wù)自動分成多個(gè)子任務(wù)，并行地處理海量數(shù)據(jù)?！拔锫?lián)網(wǎng)”與“云計(jì)算”這兩個(gè)名詞經(jīng)常在一起出現(xiàn)，物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算之間是應(yīng)用與平臺的關(guān)系。物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展依賴于云計(jì)算系統(tǒng)的完善，云計(jì)算系統(tǒng)為海量物聯(lián)信息的處理和整合提供可能的平臺條件，云計(jì)算的中數(shù)據(jù)處理和管理能力將有效地解決海量物聯(lián)信息存儲和處理問題。沒有云計(jì)算平臺支持的物聯(lián)網(wǎng)其實(shí)價(jià)值并不大。所以云計(jì)算技術(shù)對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展有著決定性的作用，沒有統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)將喪失其真正的優(yōu)勢，物物相聯(lián)的范圍是十分廣闊的，可能是高速運(yùn)動的列車、汽車甚至是飛機(jī)，當(dāng)然也可能是家中靜止的電視、空調(diào)、茶杯，任何小范圍的物物相聯(lián)都不能被稱為真正的物聯(lián)網(wǎng)。6.2.3物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算關(guān)系對于云計(jì)算平臺來說物聯(lián)網(wǎng)并不是特殊的應(yīng)用，對于云計(jì)算平臺來說物聯(lián)網(wǎng)只是其所支持的所有應(yīng)用中的一種而已，云計(jì)算平臺對待物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)與對待其他應(yīng)用是完全一樣的，并沒有任何區(qū)別，因?yàn)樵朴?jì)算并不關(guān)心應(yīng)用是什么。對于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來說它需要解決的核心問題是：云計(jì)算平臺的成熟和傳感器技術(shù)的發(fā)展。6.2.3物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算關(guān)系我國云計(jì)算市場的“四朵云”阿里云、華為云、騰訊云和百度智能云組成的“中國四朵云”占據(jù)80%的中國云計(jì)算市場，穩(wěn)居主導(dǎo)地位。云計(jì)算應(yīng)用場景不斷拓展。隨著政務(wù)云、金融云、能源云、交通云廣泛普及，政府和企業(yè)上云比例和應(yīng)用深度大幅度提升。比如，在政務(wù)領(lǐng)域，全國超九成省級行政區(qū)和七成地市級行政區(qū)均已建成或正在建設(shè)政務(wù)云平臺。6.2.4拓展知識03PARTTHREE物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)是一個(gè)寬泛的概念，對其定義也不盡相同。大數(shù)據(jù)（BigData），通常人們是指大規(guī)模數(shù)據(jù)或“海量數(shù)據(jù)”。單單從字面表達(dá)的意思來看，大數(shù)據(jù)指的是數(shù)據(jù)量規(guī)模很大的數(shù)據(jù)集合，這種規(guī)?？赡苓_(dá)到PB或者ZB字節(jié)。大數(shù)據(jù)這一概念的提出來源已久。維基百科對大數(shù)據(jù)的定義是：大數(shù)據(jù)是具有很大規(guī)模的、超過傳統(tǒng)意義上數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)集合，處理這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)量單單使用當(dāng)前的主流軟件工具是很難在短時(shí)間內(nèi)做到的?！洞髷?shù)據(jù)》一書的作者涂子沛認(rèn)為大數(shù)據(jù)指的是“那些海量數(shù)據(jù)和全面的綜合數(shù)據(jù)。龐大的數(shù)量超出了傳統(tǒng)規(guī)模，傳統(tǒng)的軟件工具難以捕獲，存儲，分析和處理。整體而言，它的數(shù)據(jù)集具有完整的記錄和過程，用于生成和開發(fā)事物”。美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）：“認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有大規(guī)模、快速增長率（Velocity）和各種多樣性（Variety），需要一個(gè)可擴(kuò)展體系結(jié)構(gòu)來有效存儲、處理和分析的廣泛的數(shù)據(jù)集。著名咨詢公司邁肯錫全球研究機(jī)構(gòu)認(rèn)為：“大數(shù)據(jù)是一種超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具收集，存儲，管理和分析功能的數(shù)據(jù)集。”6.3.1大數(shù)據(jù)概述1.大數(shù)據(jù)產(chǎn)生：BigData名詞由來有記錄最早以“BigData”為題公開發(fā)表文章的是I·拉克希米博士（Dr.I.Lakshmi）在1930年06月所發(fā)表的“ASURVEYONREVOLUTIONOFBIGDATAPROCESSANALYTICS”。

大數(shù)據(jù)（BigData），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為有價(jià)值的信息。大數(shù)據(jù)技術(shù)，是指從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的能力。6.3.1大數(shù)據(jù)概述2.

4V特征定義現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)的理解主要分為兩種：其一是大數(shù)據(jù)可以提高決策力來適應(yīng)現(xiàn)在多元化信息社會，其二則認(rèn)為大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)總規(guī)模和處理方式都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了傳統(tǒng)模式。

大數(shù)據(jù)的特征總結(jié)為4個(gè)V，即體量大（volume）、速度快（velocity）、模態(tài)多（variety）和價(jià)值化（value）。6.3.1大數(shù)據(jù)概述（1）Volume—體量大數(shù)據(jù)集合的規(guī)模不斷擴(kuò)大，已從GB到TB再到PB級，甚至開始以EB和ZB來計(jì)數(shù)。6.3.1大數(shù)據(jù)概述單位換算關(guān)系Byte（字節(jié)）1Byte=8bitKB（kilobytes，千字節(jié)）1KB=1024ByteMB（Megabytes，兆字節(jié)）1MB=1024KBGB（Gigabytes，吉字節(jié)）1GB=1024MBTB（trillionbytes，太字節(jié)）1TB=1024GBPB（petabytes，拍字節(jié)）1PB=1024TBEB（Exabytes，艾字節(jié)）1EB=1024PBZB（Zettabytes，澤字節(jié)）1ZB=1024EBYB（Yottabytes，堯字節(jié)1YB=1024ZB（2）Velocity—速度快數(shù)據(jù)產(chǎn)生、處理和分析的速度持續(xù)在加快，數(shù)據(jù)流量大。數(shù)據(jù)處理快速化包含兩方面的速度：第一，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和更新的速度快；第二，要求對數(shù)據(jù)處理和分析的速度快。數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理的即時(shí)快速化，處理能力從批處理轉(zhuǎn)向流處理是區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要特征。6.3.1大數(shù)據(jù)概述（3）Variety—模態(tài)多社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、移動計(jì)算、在線廣告等新的渠道和技術(shù)不斷涌現(xiàn)，產(chǎn)生大量半結(jié)構(gòu)化或者非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如XML、郵件、博客、即時(shí)消息等，導(dǎo)致了新數(shù)據(jù)類型的劇增。隨著傳感器、智能設(shè)備和社會協(xié)同技術(shù)的爆炸性增長，數(shù)據(jù)的類型無以計(jì)數(shù)，包括：文本、微博、傳感器數(shù)據(jù)、音頻、視頻、點(diǎn)擊流、日志文件等。當(dāng)前利用大數(shù)據(jù)技術(shù)所處理的數(shù)據(jù)模態(tài)多樣化現(xiàn)象明顯，具體類型有：結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化等。6.3.1大數(shù)據(jù)概述（4）Value—價(jià)值化大數(shù)據(jù)由于體量不斷加大，單位數(shù)據(jù)的價(jià)值密度在不斷降低，然而數(shù)據(jù)的整體價(jià)值在提高。大數(shù)據(jù)具有很高的商業(yè)價(jià)值，但是數(shù)據(jù)基數(shù)大，加之密度低，所以需要從這海量的數(shù)據(jù)中進(jìn)行提取、分析使用有用的數(shù)據(jù)。6.3.1大數(shù)據(jù)概述3.大數(shù)據(jù)應(yīng)用按照數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用深入程度的不同，可將眾多的大數(shù)據(jù)應(yīng)用分為三個(gè)層次。第一層，描述性分析應(yīng)用，是指從大數(shù)據(jù)中總結(jié)、抽取相關(guān)的信息和知識，幫助人們分析發(fā)生了什么，并呈現(xiàn)事物的發(fā)展歷程。第二層，預(yù)測性分析應(yīng)用，是指從大數(shù)據(jù)中分析事物之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系、發(fā)展模式等，并據(jù)此對事物發(fā)展的趨勢進(jìn)行預(yù)測。第三層，指導(dǎo)性分析應(yīng)用，是指在前兩個(gè)層次的基礎(chǔ)上，分析不同決策將導(dǎo)致的后果，并對決策進(jìn)行指導(dǎo)和優(yōu)化。6.3.1大數(shù)據(jù)概述1.大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺2.大數(shù)據(jù)處理過程3.數(shù)據(jù)挖掘與可視化6.3.2大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)是指大數(shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù)，主要包括大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺、大數(shù)據(jù)處理過程、數(shù)據(jù)挖掘與可視化3個(gè)方面的應(yīng)用技術(shù)。1.大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺6.3.2大數(shù)據(jù)技術(shù)為了方便最終用戶的使用，將用于解決大數(shù)據(jù)處理的采集、挖掘、預(yù)處理、存儲、管理、分析等技術(shù)問題的算法和模型進(jìn)一步的封裝，形成了比較簡單易用的操作平臺大數(shù)據(jù)平臺。目前大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺有很多，歸納起來可以按照以下方式進(jìn)行分類。2.大數(shù)據(jù)處理過程6.3.2大數(shù)據(jù)技術(shù)大數(shù)據(jù)的處理過程可以分為大數(shù)據(jù)采集、存儲、結(jié)構(gòu)化處理、隱私保護(hù)、挖掘、可視化展示（發(fā)布）等。對于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)而言，由于其具有獨(dú)特完整的大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，除了共性技術(shù)外，采集技術(shù)、結(jié)構(gòu)化處理技術(shù)、隱私保護(hù)也非常突出。3.數(shù)據(jù)挖掘與可視化6.3.2大數(shù)據(jù)技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。大數(shù)據(jù)可視化，面臨最大的一個(gè)挑戰(zhàn)就是規(guī)模，如何提出新的可視化方法能夠幫助人們分析大規(guī)模、高維度、多來源、動態(tài)演化的信息，并輔助做出實(shí)時(shí)的決策，成了這個(gè)領(lǐng)域最大的挑戰(zhàn)。為了解決這個(gè)問題，我們可以依賴的主要手段是兩種，即數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和視覺轉(zhuǎn)換。物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的關(guān)系還是非常緊密的，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：（1）物聯(lián)網(wǎng)為大數(shù)據(jù)提供數(shù)據(jù)來源。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源主要有三方面，分別是物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集、Web系統(tǒng)數(shù)據(jù)收集和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)收集，其中物聯(lián)網(wǎng)是大數(shù)據(jù)的主要數(shù)據(jù)來源。（2）大數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)體系的重要組成部分。物聯(lián)網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)分成六個(gè)部分，分別是設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、平臺、分析、應(yīng)用和安全，其中分析部分的主要內(nèi)容就是大數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)完成數(shù)據(jù)價(jià)值化的重要手段之一，目前的分析方式有兩種，一種是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的分析方式，另一種是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分析方式。當(dāng)大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)相結(jié)合之后，智能體就可以把決策通過物聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)送到終端，當(dāng)然決策也可以是人工做出的。（3）物聯(lián)網(wǎng)平臺的發(fā)展進(jìn)一步整合大數(shù)據(jù)和人工智能。當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)平臺的研發(fā)正處在發(fā)展期，隨著相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的陸續(xù)制定，未來物聯(lián)網(wǎng)平臺將進(jìn)一步整合大數(shù)據(jù)和人工智能，物聯(lián)網(wǎng)未來必然是數(shù)據(jù)化和智能化。6.3.3物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)關(guān)系1.物聯(lián)網(wǎng)市場統(tǒng)計(jì)2020年物聯(lián)網(wǎng)市場的估計(jì)價(jià)值為7420億美元。（IDC）相比之下，2017年的物聯(lián)網(wǎng)市場價(jià)值為1000億美元。（IDC）到2025年，物聯(lián)網(wǎng)市場的價(jià)值將高達(dá)1.6萬億美元。（IDC）2019年至2025年的6年間，全球物聯(lián)網(wǎng)支出總額將達(dá)到15萬億美元。（Dataprot）北美、西歐和中國占物聯(lián)網(wǎng)使用量的67%。（SafeAtLast）截至2021年的32個(gè)物聯(lián)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)6.3.4拓展知識2.物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備統(tǒng)計(jì)據(jù)估計(jì)，截至2021年，活躍的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備已超過100億臺。（Dataprot）據(jù)一些報(bào)道，截至2021年，全球共有215億臺連網(wǎng)設(shè)備。（TechJury）到2025年底，這一數(shù)字預(yù)計(jì)將超過750億臺。（Dataprot）事實(shí)上，到2025年，每分鐘將有152200臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng)。（Dataprot）到2025年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可能產(chǎn)生高達(dá)73.1兆字節(jié)（zettabytes）的數(shù)據(jù)。（Dataprot）6.3.4拓展知識3.物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)力統(tǒng)計(jì)到2025年，物聯(lián)網(wǎng)解決方案有可能產(chǎn)生4到11萬億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。（Dataprot）物聯(lián)網(wǎng)通過創(chuàng)造一個(gè)減少能源浪費(fèi)和提高員工生產(chǎn)力的環(huán)境，幫助組織平均降低15%的成本。（AlbanyBusinessReview）大約83%的組織通過引入物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提高了效率。（Dataprot）此外，高達(dá)94%的零售商認(rèn)為實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)的好處大于風(fēng)險(xiǎn)。（Dataprot）6.3.4拓展知識4.物聯(lián)網(wǎng)安全統(tǒng)計(jì)7.7%的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備用于安全領(lǐng)域。（SafeAtLast）2018年，全球物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備遭遇8.13億起惡意軟件事件。（Forbes）2019年，這一數(shù)字達(dá)到了29億。（Forbes）2020年，物聯(lián)網(wǎng)硬件約占受感染設(shè)備總數(shù)的三分之一。（Forbes）2020年全球物聯(lián)網(wǎng)安全市場規(guī)模為125億美元，預(yù)計(jì)2025年增至366億美元。路由器是最有針對性的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，因?yàn)樗鼈兂洚?dāng)智能設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)連接的網(wǎng)關(guān)。僅僅入侵一個(gè)路由器就可以讓黑客訪問任何使用它的不安全設(shè)備。（Symantec）只有48%的企業(yè)能夠檢測到他們的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備是否遭到攻擊。（Gemalto）6.3.4拓展知識5.工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IndustrialInternetofThings，IIOT）統(tǒng)計(jì)40.2%的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備用于商業(yè)和制造。（SafeAtLast）2020年，全球工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模達(dá)到813.39億美元，預(yù)計(jì)2027年將達(dá)到3038.59億美元，年復(fù)合增長率為20.74%。（QYResearch）到2030年，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)可能為全球經(jīng)濟(jì)增加多達(dá)14.2萬億美元。（i-SCOOP）最大的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)貢獻(xiàn)預(yù)計(jì)將來自工廠，增加1.2至3.7萬億美元的價(jià)值。（Dataprot）58%的制造商表示，物聯(lián)網(wǎng)是工業(yè)運(yùn)營數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略必需品。（IDC）6.3.4拓展知識6.消費(fèi)者物聯(lián)網(wǎng)（ConsumerInternetofThings，CIoT）、商業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)

（InternetofHealthThings，IoHT）

統(tǒng)計(jì)8.3%的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備用于零售。（SafeAtLast）到2026年，消費(fèi)者物聯(lián)網(wǎng)市場有望達(dá)到1420億美元，復(fù)合年增長率為17%。（Dataprot）雖然北美目前是消費(fèi)者物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的最大市場，但亞太地區(qū)的需求增長最快。（Dataprot）30.3%的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備用于醫(yī)療保健行業(yè)。（SafeAtLast）截至2017年，30%的醫(yī)療保健組織將物聯(lián)網(wǎng)用于敏感數(shù)據(jù)。（Thales）截至2019年，86%的醫(yī)療保健組織以某種方式使用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。（i-SCOOP）6.3.4拓展知識04PARTFOUR物聯(lián)網(wǎng)與人工智能人工智能（ArtificialIntelligence）簡稱“AI”。它是研究、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)。當(dāng)前，人工智能理論研究一直呈現(xiàn)“三足鼎立”的趨勢：其一，研究在計(jì)算機(jī)平臺上編制軟件來解決諸如定理證明、問題求解、機(jī)器博弈和信息檢索等復(fù)雜問題；其二，針對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究；其三，對于感知-動作系統(tǒng)以及多智能體進(jìn)行研究。6.4.1人工智能概述

人工智能涉及的知識領(lǐng)域很多，各個(gè)領(lǐng)域的思想和方法有許多可以互相借鑒的地方。隨著人工智能理論研究的發(fā)展和成熟，人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域更為寬廣，應(yīng)用效果更為顯著。從應(yīng)用的角度看，人工智能的研究主要集中在以下幾個(gè)方面。1.專家系統(tǒng)；2.自然語言理解；3.機(jī)器學(xué)習(xí)；4.自動定理證明；5.自動程序設(shè)計(jì)；6.分布式人工智能；7.機(jī)器人學(xué)；8.模式識別；9.博弈；10.計(jì)算機(jī)視覺；11.軟計(jì)算；12.智能控制；13.智能規(guī)劃6.4.2人工智能研究領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。它應(yīng)用人工智能技術(shù)，根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)人類專家提供的知識和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)從體系結(jié)構(gòu)上可分為集中式專家系統(tǒng)、分布式專家系統(tǒng)、協(xié)同式專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)等，從方法上可分為基于規(guī)則的專家系統(tǒng)、基于模型的專家系統(tǒng)、基于框架的專家系統(tǒng)等。6.4.2人工智能研究領(lǐng)域2.自然語言理解自然語言理解是研究實(shí)現(xiàn)人類與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。目前計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與人類之間的交互還只能使用嚴(yán)格限制的各種非自然語言，人工解決計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠理解自然語言的問題成為智能研究領(lǐng)域的重要研究課題之一。6.4.2人工智能研究領(lǐng)域3.機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)核心研究領(lǐng)域，它是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。機(jī)器學(xué)習(xí)研究的主要目標(biāo)是讓機(jī)器自身具有獲取知識的能力，使機(jī)器能夠總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、修正錯誤、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、改進(jìn)性能，對環(huán)境具有更強(qiáng)的適應(yīng)能力，通常要解決如下幾方面的問題。（1）選擇訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)。它包括如何選擇訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)的類型，如何控制訓(xùn)練樣本序列，以及如何使訓(xùn)練樣本的分布與未來測試樣本的分布相似等問題。（2）選擇目標(biāo)函數(shù)。所有的機(jī)器學(xué)習(xí)問題幾乎都可簡化為學(xué)習(xí)某個(gè)特定的目標(biāo)函數(shù)的問題，因此，目標(biāo)函數(shù)的學(xué)習(xí)、設(shè)計(jì)和選擇是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的關(guān)鍵問題。（3）選擇目標(biāo)函數(shù)的表示。對于一個(gè)特定的應(yīng)用問題，在確定了理想的目標(biāo)函數(shù)后，接下來的任務(wù)是必須從很多(甚至是無數(shù))種表示方法中選擇一種最優(yōu)或近似最優(yōu)的表示方法。6.4.2人工智能研究領(lǐng)域4.自動定理證明自動定理證明，又叫機(jī)器定理證明，它是數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的研究課題。數(shù)學(xué)定理的證明是人類思維中演繹推理能力的重要體現(xiàn)。自動定理證明的理論價(jià)值和應(yīng)用范圍并不局限于數(shù)學(xué)領(lǐng)域，許多非數(shù)學(xué)領(lǐng)域的任務(wù)，如醫(yī)療診斷、信息檢索、規(guī)劃制定和難題求解等，都可以轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的定理證明問題，或者與定理證明有關(guān)的問題。6.4.2人工智能研究領(lǐng)域5.自動程序設(shè)計(jì)自動程序設(shè)計(jì)是指根據(jù)給定問題的原始描述，自動生成滿足要求的程序。它是軟件工程和人工智能相結(jié)合的研究課題。自動程序設(shè)計(jì)主要包含程序綜合和程序驗(yàn)證兩方面內(nèi)容。前者實(shí)現(xiàn)自動編程，即用戶只需告知機(jī)器“做什么”，無須告訴“怎么做”，后面的工作由機(jī)器自動完成;后者是程序的自動驗(yàn)證，自動完成正確性的檢查。6.4.2人工智能研究領(lǐng)域6.分布式人工智能分布式人工智能是分布式計(jì)算與人工智能結(jié)合的產(chǎn)物。它主要研究在邏輯上或物理上分散的智能動作者如何協(xié)調(diào)其智能行為，求解單目標(biāo)和多目標(biāo)問題，為設(shè)計(jì)和建立大型復(fù)雜的智能系統(tǒng)或計(jì)算機(jī)協(xié)同工作提供有效途徑。它所能解決的問題需要整體互動所產(chǎn)生的整體智能來解決。其主要研究內(nèi)容有分布式問題求解(DistributionProblemSolving，DPS)和多智能體系統(tǒng)(Multi-AgentSystem，MAS)。6.4.2人工智能研究領(lǐng)域7.機(jī)器人學(xué)機(jī)器人學(xué)是機(jī)械結(jié)構(gòu)學(xué)、傳感技術(shù)和人工智能結(jié)合的產(chǎn)物。從功能上來考慮，機(jī)器人學(xué)的研究主要涉及兩方面：一方面是模式識別，即給機(jī)器人配備視覺和觸覺，使其能夠識別空間景物的實(shí)體和陰影，甚至可以辨別出兩幅圖像的微小差別，從而實(shí)現(xiàn)模式識別的功能；另一方面是運(yùn)動協(xié)調(diào)推理，機(jī)器人的運(yùn)動協(xié)調(diào)推理是指外界的刺激驅(qū)動機(jī)器人行動的過程。6.4.2人工智能研究領(lǐng)域8.模式識別模式識別研究的是計(jì)算機(jī)的模式識別系統(tǒng)，即用計(jì)算機(jī)代替人類或幫助人類感知模式。模式通常具有實(shí)體的形式，如聲音、圖片、圖像、語言、文字、符號、物體和景象等，可以用物理、化學(xué)及生物傳感器進(jìn)行采集和測量。模式往往表現(xiàn)為具有時(shí)間和空間分布的規(guī)律、趨勢、特征等信息。模式識別呈現(xiàn)多樣性和多元化趨勢，可以在不同的概念粒度上進(jìn)行，其中生物特征識別成了模式識別的新熱點(diǎn)。6.4.2人工智能研究領(lǐng)域9.博弈