3.计算机发展新动态

任务描述

• 云计算
• 大数据
• 物联网
• 区块链
• 人工智能

知识点

一、云计算

（一）云计算概述

1. "云"的实质："云"实质上就是一个网络。
2. 狭义定义：云计算就是一种提供资源的网络，使用者可以随时获取"云"上的资源，按需求量使用，并且可以看成是无限扩展的，只要按使用量付费就可以。"云"就像自来水厂一样，可以随时接水、不限量，按照自己家的用水量付费给自来水厂。
3. 广义定义：云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务，这种计算资源共享池叫做"云"。云计算把许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源被快速提供。即计算能力作为一种商品，可以在互联网上流通，就像水、电、煤气一样，可以方便地取用，且价格较为低廉。
4. 核心概念：云计算不是一种全新的网络技术，而是一种全新的网络应用概念。云计算的核心概念就是以互联网为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。
5. 技术融合：是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物，是一种新兴的商业计算模型。
6. 意义：云计算是继计算机、互联网后在信息时代又一种新的革新，是信息时代的一个大飞跃，未来的时代可能是云计算的时代。
7. 基本含义：概括来说，云计算具有很强的扩展性，可以为用户提供一种全新的体验；云计算的核心是可以将很多的计算机资源协调在一起，因此，使用户通过网络就可以获取到无限的资源，同时获取的资源不受时间和空间的限制。（图1-4-1 云计算）

（二）云计算的特点（六大特点）

1. 虚拟化：虚拟化是云计算最为显著的特点，用户通过虚拟平台完成数据备份、迁移和扩展等。
2. 动态可扩展：在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展高效的运算能力。
3. 按需部署：云计算平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。
4. 灵活性高：兼容性非常强，不仅可以兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品，还能够兼容各种外设，从而获得更高计算性能。
5. 可靠性高：云计算中单点服务器出现故障也不影响计算与应用的正常运行，使用云计算比使用本地计算更加可靠。
6. 性价比高：云计算统一管理虚拟资源池，在一定程度上优化了物理资源，用户可以选择相对廉价的PC组成云，一方面减少费用，另一方面计算性能不逊于大型主机。

（三）云计算的服务类型

• 通常云计算的服务类型自底向上分为三个层次：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。

层次	名称	英文全称	要点
底层	基础设施即服务	Infrastructure as a Service（IaaS）	把IT基础设施作为一种服务通过网络对外提供，根据实际使用量或占用量计费；用户通过租用方式从IaaS提供商获得服务器、存储、网络等服务，不用自己构建数据中心等硬件设施，达到灵活、经济高效地使用IT资源的目的
中层	平台即服务	Platform as a Service（PaaS）	通过全球互联网为开发人员提供开发、测试和管理软件应用程序所需的开发环境；提供商负责托管、管理和维护平台中的所有硬件和软件；消除了组织对底层基础设施的管理需要，用户可把更多精力放在应用程序的部署和管理上，有助于提高效率
上层	软件即服务	Software as a Service（SaaS）	通过互联网连接以即用即付方式使用基于云的应用程序，提供商托管和管理软件应用程序；常见示例有电子邮件、日历和办公工具等；不需要用户将软件产品安装在自己的电脑或服务器上

• 补充：SaaS、PaaS与IaaS并不互相排斥；大多数企业不止使用一种模式，如今许多大型企业通常将这三种模式与传统IT结合使用。

（四）云计算的部署模式

• 发展脉络：云计算从作为内部解决方案的私有云发展而来，后随着技术发展和商业需求才逐步对外租售计算能力形成公有云。从部署模式来看，主要有私有云、公有云、混合云三种。

1. 私有云：为一个客户单独使用而构建，在数据安全性以及服务质量上自己可以有效管控。基础是首先拥有基础设施并可以控制在此设施上部署应用程序的方式。核心属性是专有资源。
2. 公有云：云端资源开放给所有用户使用，如百度云、阿里云等，可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。核心属性是共享资源服务。
3. 混合云：融合了公有云和私有云。私有云的安全性是超越公有云的，而公有云的计算资源又是私有云无法企及的。混合云既可以利用私有云的安全，将内部重要数据保存在本地数据中心；同时也可以使用公有云的计算资源，更高效快捷地完成工作，相比私有云或是公有云都更完善。

• 另外从应用角度来看又有行业云和领域云：

1. 行业云：针对特定行业的云计算服务，旨在解决特定行业的信息化需求和成本压力。由于公有云平台缺乏对特定行业的定制开发，而私有云需要巨大的投入，因此行业云成为有效解决方案。比如医疗云、金融云、教育云等。
2. 领域云：针对特定应用场景（如采购、营销和研发）提供的云计算服务，旨在实现业务流程的自动化，以改善相关人员处理工作的效率，能够提供灵活、高效且可扩展的解决方案。比如存储云、采购云、供应链云等。

（五）云计算的安全性

• 背景：云计算在互联网时代已成为信息化建设的重要组成部分。但因为云计算所处理的信息并没有存储在用户自己的计算机上，而是存储在云服务提供商的数据中心中，所以云计算的安全性问题需要得到有效保证，才能得到广泛应用。

1. 云计算的安全性风险（四类）

1. 数据泄漏风险：若云端的安全措施不够严密或遭受黑客攻击，用户的敏感数据就会面临泄漏的风险。
2. 数据完整性风险：数据可能会在传输过程中被篡改、截获和修改，因此数据的完整性会受到威胁。
3. 虚拟化风险：云计算实现了虚拟化，虚拟机之间的隔离性可能无法很好地保障，这将给云计算提供商和用户带来风险。
4. 网络安全风险：主要包括黑客攻击、网络拒绝服务等，不仅会对云计算提供商造成损失，也会对用户带来很大困扰。

2. 云计算安全性保障的措施（四个方面）

1. 身份认证和权限控制：是云计算技术安全性的基石，只有通过双重身份认证等控制措施，云计算提供商才能确保数据的安全性；此外需要对数据访问权限进行管理，防止未经授权的访问。
2. 虚拟机映像的安全性：提供商必须保证用户的虚拟机映像是干净、不被病毒感染的。
3. 数据的密钥管理：提供商应该加强信息加密（对数据进行加密或隐私性保护）；为使加密措施更安全，需要通过密钥管理来控制密钥的分发、存储、撤销及访问等环节的安全性。
4. 数据备份和灾难恢复：应针对不同用户的业务需求，建立不同的备份策略，并定期进行灾难恢复测试，以保障数据的高可用性和业务的正常运行。

• 补充：建立完善的法律法规，可以更好地规范市场发展，强化对供应商、用户等行为的规范及管理。此外，用户端要提高安全防护意识，遵守法律法规、规范操作，避免信息安全问题造成严重的经济损失。

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二、大数据技术

• 背景：现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，大数据就是这个高科技时代的产物。（图1-4-2 大数据）

（一）定义和特征

1. 定义

• 迄今并没有公认的定义，只是相对概念，都是对大数据的定性描述。
• 麦肯锡全球研究所的定义：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。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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
• 战略意义：不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的"加工能力"，通过"加工"实现数据的"增值"。
• 与云计算的关系：从技术上看，大数据与云计算密不可分。大数据无法用单台的计算机进行处理，必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

2. 大数据的数据量

• 数据的最小基本单位是二进制位bit（简称为位，简写为b）。
• 单位按顺序：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB，按照进率**1024（2的十次方）**来计算：
  • 1 Byte = 8 bit
  • 1 KB = 1,024 Bytes = 8,192 bit
  • 1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
  • 1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB
  • 1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB
  • 1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB
  • 1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB
  • 1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB
  • 1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB
  • 1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB
  • 1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB
  • 1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
• 结论：大数据的数据量可以达到EB级别。

3. 特征（大数据5V特点，IBM提出）

特征	英文	要点
大量	Volume	数据量大是大数据的最基本属性，采集、存储和计算的数据量都非常大；微机硬盘容量为TB量级，某些大企业数据量已接近EB量级；随着互联网广泛应用，数据还会爆发式增长
高速	Velocity	数据的增长速度、处理速度，时效性要求高，是大数据区分于传统数据处理的最显著特征；根据互联网数据中心报告，全球数据使用量在2021年已达到84.5ZB左右
多样	Variety	数据类型多且复杂多变；除传统的以数据库文本为主的结构化数据外，还有以网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等为主的非结构化数据；非结构化数据的处理比结构化数据更困难、要求更高
价值	Value	数据量越来越多，但有价值数据并不是也越来越多，具有低价值密度特点；在海量数据中快速对有价值的数据"提纯"，才能带来巨大商业价值
真实性	Veracity	大数据处理的结果要保证一定的准确性和真实性

（二）国内大数据产业链分布结构（六大环节）

1. 数据采集与处理：是大数据的关键技术之一，从互联网、传感器和信息系统等来源获取的大量带有噪声的数据进行预处理，包括数据清洗、填补和规范化等流程，使无序的数据更加有序，便于处理，以达到快速分析处理的目的。
2. 数据存储与管理：将处理前或处理后的数据以特定格式记录在计算机内部或外部存储介质上，并对数据进行管理和调用的过程。
3. 数据挖掘/分析：根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。
4. 数据可视化/呈现：使用图表、图形或地图等可视元素来表示数据的过程，将难以理解和运用的数据转化为更易于处理的可视化表示。
5. 数据安全与合规：数据安全是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。数据全生命周期安全包括：数据采集安全、数据传输安全、存储安全、数据备份与恢复、使用安全、数据处理环境安全、数据内部共享安全、数据外部共享安全、数据销毁安全等。
6. 数据治理/应用（解决方案）——各行业应用：
   • 社交媒体：社交媒体平台产生大量用户生成内容和社交数据，通过采集和处理，可提供个性化的推荐、广告定向和舆情分析等功能。
   • 零售行业：
     • 个性化推荐：分析顾客的购买历史、浏览行为和偏好，提高销售转化率和顾客满意度；
     • 库存管理：分析销售数据和供应链数据，预测产品需求和库存水平，减少过剩和缺货；
     • 客户细分：分析购买行为和消费习惯，将顾客分为不同细分群体，提供个性化营销策略和服务；
     • 价格优化：分析市场竞争和顾客需求，优化定价策略，实现最佳的价格和利润平衡；
     • 供应链优化：分析供应链数据，优化供应链流程和物流配送，提高供应链的效率和可靠性。
   • 城市管理：大数据采集与处理帮助实现智慧城市建设，通过采集和分析城市交通、环境、能源等方面的数据，优化交通流量、改善环境质量、提高能源利用效率；例如通过数据可视化展示交通流量和路况，实现交通优化和拥堵缓解。
   • 医疗行业：
     • 互联网医院：提供在线咨询、预约挂号、远程诊疗等服务，通过大数据分析提供个性化医疗建议和服务（如丁香医生）；
     • 分析电子病历：共享电子病历收集和分析数据，降低医疗成本、减少重复检查、改善患者体验（如百度智能医疗平台实现电子病历规范化和结构化）；
     • 辅助诊断决策：学习海量教材、临床指南、药典及三甲医院优质病历，打造遵循循证医学的临床辅助决策系统，提升医疗质量、降低医疗风险（如百度智能医疗平台的临床辅助决策系统）；
     • 健康风险预测：分析大量健康数据，预测人群慢性病风险，帮助采取预防和干预措施（如平安云的智能医疗解决方案具有智能健康风险预测功能）。
   • 金融行业：
     • 精准营销：分析客户消费行为和偏好，提高营销效果（如京东金融基于大数据的行为分析系统、恒丰银行基于大数据的客户关系管理系统）；
     • 智能投顾：分析客户的投资偏好和风险承受能力，提供个性化的投资建议；
     • 信贷风险评估：分析客户信用记录、收入和支出等信息，评估信贷风险（如恒丰银行全面风险预警系统、人人贷风控体系）；
     • 交易欺诈识别：通过大数据分析识别交易欺诈行为，帮助金融机构减少损失（如中国交通银行信用卡中心电子渠道实时反欺诈监控交易系统）。

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三、物联网

• 物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是信息化时代的重要发展阶段。其英文名称是 Internet of Things（IoT）。（图1-4-3 物联网）

（一）物联网的概念

• 核心定义：物联网就是物物相连的互联网。
• 国际电信联盟（ITU）定义：通过二维码识读设备、射频识别（RFID）装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，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。
• 包含三层意思：
  • 其一：物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上延伸和扩展的网络；
  • 其二：物联网用户端延伸到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息；
  • 其三：物联网具有智能属性，可进行智能控制、自动监测与自动操作。

（二）物联网的体系结构

• 物联网是由众多依赖于传感器、通信、网络和信息处理技术的连接设备组成的网络基础架构。一般从技术架构上把物联网分为3层：

1. 感知层：位于最底层，是物联网发展和应用的基础，是信息采集的关键部分。主要包括传感器或读卡器等数据采集设备、数据接入到网关之前的传感器网络，并以RFID、传感与控制、短距离无线通信等技术来识别物体和采集系统中的相关信息，以实现对"物"的认识与感知。
2. 网络层：位于第二层的信息处理系统，其功能为"传送"，即通过通信网络进行信息传输。包含接入网（光纤接入、无线接入、以太网接入、卫星接入等）和传输网（由公网与专网组成，典型传输网络包括电信网、广电网、互联网、电力通信网、专用网），分别实现接入功能和传输功能。
3. 应用层：应用层与感知层一起，是物联网的显著特征和核心。可以对感知层采集的数据通过云平台进行计算处理和知识挖掘，实现对物理世界的实时控制、精确管理和科学决策。

（三）物联网的基本特征（三个）

1. 物联网是各种感知技术的广泛应用：部署了海量的多种类型传感器，每个传感器都是一个信息源，不同类别的传感器捕获的信息内容和格式不同；传感器获得的数据具有实时性，按一定频率周期性地采集环境信息，不断更新数据。
2. 物联网是一种建立在互联网上的泛型网络：重要基础和核心仍是互联网，通过各种有线和无线网络融合，将物体的信息实时准确地传递出去，以便信息交流、分享。
3. 智能处理：利用云计算、模式识别等各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。

（四）物联网的关键技术（四类）

1. 感知与标识技术：是物联网的基础，负责采集物理世界中发生的物理事件和数据，实现外部世界信息的感知和识别，包括传感器、RFID、二维码等。
2. 网络与通信技术：通过泛在的网络互联功能，实现感知信息高可靠性、高安全性传送。以互联网协议版本6（IPv6）为核心的下一代网络，为物联网发展创造了良好的基础网条件。主要包括近距离无线通信技术（如NFC近场通信、蓝牙、Wi-Fi、RFID等）和远程通信技术（如4G、5G等移动通信网络，以及卫星通信网络等）。
3. 嵌入式技术：集合计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术，是嵌入物体内部执行专用功能的设备或系统。比喻：若把物联网比作一个人，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，嵌入式系统相当于人的大脑，对收到的信息进行加工处理。
4. 云计算：是物联网的核心，运用云（分布式）计算模式，动态管理和智能分析在物联网中以大数据形态呈现的各类物品的实时信息，让物联网中的物体呈现一定的智能性，使其与用户能够及时主动或被动沟通。

（五）物联网的应用

• 广泛领域：智能家居、智慧交通、智能医疗、智能电网、智能物流、智能农业、智能电力、智能安防、智慧城市、智能汽车、智能建筑等。
• 常见运用案例：
  • 智能家居：包括智能灯光控制、智能家电控制、安防监控系统、智能语音系统、智能视频技术、视觉通信系统、家庭影院等，可大大提高家庭日常生活的便利性。
  • 共享单车：运用带有GPS或NB-IoT模块的智能锁，通过APP相连，实现精准定位、实时掌控车辆状态等。
  • 门禁系统：主要以感应卡式、指纹、虹膜以及面部识别为主，能联动视频抓拍、远程开门、手机位置探测及轨迹分析等，有安全、便捷和高效的特点。

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四、区块链

（一）区块链概述

• 定义：区块链（Blockchain）就是一个又一个区块组成的链条。每一个区块中保存了一定的信息，它们按照各自产生的时间顺序连接成链条。
• 安全性原理：链条被保存在所有服务器中，只要整个系统中有一台服务器可以工作，整条区块链就是安全的。这些服务器在区块链系统中被称为节点，为整个系统提供存储空间和算力支持。
• 篡改难度：要修改区块链中的信息，必须征得半数以上节点的同意并修改所有节点中的信息，而这些节点通常掌握在不同的主体手中，因此篡改区块链中的信息是一件极其困难的事。
• 本质：它是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有"不可伪造""全程留痕""可以追溯""公开透明""去中心化"等特征。基于这些特征，区块链技术奠定了坚实的"信任"基础，创造了可靠的"合作"机制，具有广阔的运用前景。
• 起源：区块链起源于比特币。2008年11月1日，一位自称中本聪的人发表了《比特币：一种点对点的电子现金系统》一文，阐述了基于P2P网络技术、加密技术、时间戳技术、区块链技术等的电子现金系统的构架理念，标志着比特币的诞生。2009年1月3日第一个序号为0的创世区块诞生；2009年1月9日出现序号为1的区块，并与创世区块相连形成链，标志着区块链的诞生。

（二）区块链的特征（五个）

1. 去中心化：不依赖额外的第三方管理机构或硬件设施，没有中心管制，通过分布式核算和存储，各个节点实现了信息验证、传递和管理。去中心化是区块链最突出最本质的特征。
2. 开放性：技术基础是开源的，除了交易各方的私有信息被加密外，区块链的数据对所有人开放，任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用，因此整个系统信息高度透明。
3. 独立性：基于协商一致的规范和协议（类似比特币采用的哈希算法等各种数学算法），整个系统不依赖其他第三方，所有节点能够在系统内自动安全地验证、交换数据，不需要任何人为干预。
4. 安全性：只要不能掌控全部数据节点的51%，就无法肆意操控修改网络数据，使区块链本身相对安全，避免了主观人为的数据变更。
5. 匿名性：除非有法律规范要求，单从技术上来说，各区块节点的身份信息不需要公开或验证，信息传递可以匿名进行。

（三）区块链的应用

1. 金融领域：在国际汇兑、信用证、股权登记和证券交易所等金融领域有潜在巨大应用价值；能够省去第三方中介环节，实现点对点的直接对接，在大大降低成本的同时快速完成交易支付。案例：2022年8月，我国首例数字人民币穿透支付业务在雄安新区成功落地，实现了数字人民币在新区区块链支付领域应用场景新突破。（图1-4-5）
2. 物联网：与物联网和物流领域天然结合，可降低物流成本、追溯物品的生产和运送过程、提高供应链管理效率，被认为是区块链很有前景的应用方向。
3. 公益领域：区块链上存储的数据高可靠且不可篡改，天然适合社会公益场景；捐赠项目、募集明细、资金流向、受助人反馈等信息均可存放于区块链上，有条件地进行透明公开公示，方便社会监督。

• 此外还可应用于公共服务、数字版权、保险、司法等很多领域。

（四）区块链面临的挑战

• 总述：区块链技术在商业银行的应用大部分仍在构想和测试之中，距离在生活、生产中的运用还有很长的路，获得监管部门和市场的认可也面临不少困难。

1. 受到现行观念、制度、法律制约：区块链去中心化的特性颠覆了人们生产生活方式，淡化了国家、监管概念，冲击了现行法律安排，而整个世界完全缺少理论准备和制度探讨；即使是应用最成熟的比特币，不同国家持有态度也不相同，阻碍了区块链技术的应用与发展。
2. 在技术层面，区块链尚需突破性进展：应用尚在实验室初创开发阶段，没有直观可用的成熟产品，缺乏如浏览器、APP之类的突破性应用程序，面临高技术门槛障碍；同时存在区块容量问题——由于区块链需要承载复制之前产生的全部信息，下一个区块信息量要大于之前区块信息量，传递下去区块写入信息会无限增大，带来的信息存储、验证、容量问题有待解决。

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五、人工智能

（一）人工智能概述

• 定义：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。是以计算机科学（Computer Science）为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，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。
• 也可以说是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
• 地位：人工智能已经成为新一轮科技革命和产业变革的关键驱动力之一。

发展历程：

• 起源（20世纪50年代）：Alan Turing提出了"图灵测试"的概念（如果一台机器能够通过测试被认为是智能的，那么这台机器就可以被认为是具有智能的）。直到1956年，正式的"人工智能"概念才由 John McCarthy 等人提出。此后研究主要集中在知识表示、推理和搜索等理论上，出现了基于规则的专家系统、神经网络和机器学习等重要思想与理论。
• 80年代和90年代（实际应用阶段）：出现支持向量机（SVM）、随机森林和K近邻算法等重要技术与算法；神经网络热潮兴起，最具代表性的是深度学习网络（如卷积神经网络，简称CNN）。
• 进入21世纪：大规模应用于医疗、金融、制造业、零售业、交通运输等领域，最具代表性的应用是自动驾驶汽车、智能家居设备、智能客服、机器人等。随着大数据和云计算技术的发展，AI的应用范围和性能不断提升。AI在抗击新冠疫情中发挥重要作用（疫情预测、病毒检测、疫苗研发等），还被广泛应用于预测气候变化、实现能源高效利用、推动科学研究等方面。
• 未来前景：一方面AI将变得越来越智能，能够处理更复杂的任务，甚至具备自我学习和自我改进的能力；另一方面AI将逐渐普及，渗透到生活的方方面面，改变工作方式和生活方式。（图1-4-6 人工智能AI）

（二）人工智能应用（主要学习五个方面）

1. 自然语言处理：利用人类交流所使用的自然语言与机器进行交互通讯的技术，通过人为地对自然语言进行处理，使计算机对其能够可读并理解。主要应用于机器翻译、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、语音识别等方面。
2. 模式识别：利用计算机对物体、图像、语音、字符等信息模式进行自动识别的科学。可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。模式识别技术是人工智能的基础技术，应用领域广泛，包括计算机视觉、医学图像分析、光学文字识别、自然语言处理、语音识别、手写识别、生物特征识别、文件分类、搜索引擎等。
3. 专家系统：一个智能计算机程序系统，内部含有大量某个领域专家水平的知识与经验，能够应用人工智能技术和计算机技术，根据系统中的知识与经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，解决需要人类专家处理的复杂问题。简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。近年来广泛应用于工程、科学、医药、军事、商业等方面，成果丰硕，甚至在某些应用领域还超过人类专家的智能与判断。
4. 机器学习：专门研究计算机怎样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之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。应用广泛，主要包括数据分析与挖掘、模式识别、基因组测序、虚拟助手、交通预测、过滤垃圾邮件和恶意软件、快速揭示细胞内部结构等方面。
5. 机器人：机器人（Robot）是一种能够半自主或全自主工作的智能机器，能够通过编程和自动控制来执行诸如作业或移动等任务。机器人具有感知、决策、执行等基本特征，可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作。
   • 分类：从应用环境来看，分为工业机器人和特种机器人两大类。工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人，占到了机器人应用的95%；特种机器人是除工业机器人之外的、用于非制造业并服务人类的各种先进机器人，包括服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、军用机器人、农业机器人、机器人化机器等。
   • 发展趋势：随着对机器人技术智能化本质认识的加深，机器人的功能和智能程度大大增强，已从外观上脱离了最初的仿人型机器人和工业机器人的形状，更加符合不同应用领域的特殊要求。

• 补充：ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI于2022年11月30日新推出的一款聊天机器人程序。

（三）人工智能的影响

1. 对自然科学的影响：在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻；更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。
2. 对经济的影响：专家系统更深入各行各业，带来巨大宏观效益；AI也促进了计算机工业、网络工业的发展；但同时带来了劳务就业问题——AI在科技和工程中的应用能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。
3. 对社会的影响：AI为人类文化生活提供了新的模式，现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，游戏中的人工智能应用已深入到各大游戏制造商的开发中。

人工智能发展新阶段：经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点；受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发；芯片化、硬件化、平台化趋势更加明显。当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。

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知识拓展：ChatGPT

1. 基本介绍：ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练变换器），是美国人工智能研究实验室OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。它是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，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。
2. 引爆全球的原因：ChatGPT不仅能流畅地与用户对话，甚至能写诗、撰文、编码；还采用了注重道德水平的训练方式，按照预先设计的道德准则，对不怀好意的提问和请求"说不"，一旦发现用户文字提示中含有恶意（包括但不限于暴力、歧视、犯罪等意图），都会拒绝提供有效答案。
3. 用户增长数据：2022年11月底推出后迅速走红，短短5天注册用户数超过100万；2023年1月末月活用户突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。
4. GPT-4：2023年3月15日OpenAI正式推出。GPT-4是多模态大模型，支持图像和文本输入以及文本输出，拥有强大的识图能力，文字输入限制提升到了2.5万字。特点：①训练数量更大；②支持多元的输出输入形式；③在专业领域的学习能力更强。
5. 重要事件：2023年5月18日，OpenAI宣布推出iOS版ChatGPT应用；2023年5月24日，微软正全面与ChatGPT对接。
6. 核心技术：ChatGPT受关注的重要原因是引入新技术 RLHF，即基于人类反馈的强化学习。RLHF解决了生成模型的一个核心问题——如何让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。ChatGPT是 AIGC（人工智能生成内容） 技术进展的成果，能够促进利用人工智能进行内容创作、提升内容生产效率与丰富度。
7. 应用场景：用来开发聊天机器人；编写和调试计算机程序；进行文学、媒体相关领域的创作（创作音乐、电视剧、童话故事、诗歌和歌词等）。在某些测试情境下，ChatGPT在教育、考试、回答测试问题方面的表现甚至优于普通人类测试者。
8. 破圈影响力：2023年，这款新一代对话式人工智能在全球范围狂揽数亿名用户，并成功从科技界破圈，成为历史上增长最快的消费者应用程序。
9. 局限与风险：ChatGPT的使用上还有局限性，模型仍有优化空间。这类人工智能技术可能为商业和民生带来巨大机遇，但同时也伴随着风险，因此建议相关行业和国家考虑设立规章制度，规范其使用，确保向用户提供高质量、有价值的信息和数据。
10. 总体评价：从ChatGPT诞生不到一年时间里，从IT界到教育、科技到各个国家对它都有诸多争议，但无论怎么发展，它都是人工智能发展史上的标志事件，世界会因它而改变。

豆包作业

云计算作业

满分：100分　时间：45分钟

一、填空题（每空2分，共30分）

1. "云"实质上就是一个____。
2. 从狭义上讲，云计算就是一种提供____的网络，使用者可以随时获取"云"上的资源，按需求量使用，只要按____付费就可以。
3. 云计算的核心概念就是以____为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储。
4. 云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、____、负载均衡、热备份冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物，是一种新兴的____模型。
5. 云计算是继计算机、互联网后在信息时代又一种新的____。
6. 在云计算六大特点中，____是云计算最为显著的特点。
7. 在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现____高效的运算能力。
8. 通常云计算的服务类型自底向上分为基础设施即服务（）、平台即服务（）和软件即服务（____）三个层次。
9. 私有云的核心属性是____。
10. 公有云的核心属性是____。
11. ____融合了公有云和私有云，既可以利用私有云的安全，也可以使用公有云的计算资源。
12. 针对特定行业的云计算服务称为____，如医疗云、金融云、教育云等。
13. 云计算的安全性风险主要包括数据泄漏风险、数据完整性风险、____风险和网络安全风险。
14. ____是云计算技术安全性的基石，只有通过双重身份认证等控制措施，云计算提供商才能确保数据的安全性。
15. 云计算所处理的信息并没有存储在用户自己的计算机上，而是存储在云服务提供商的____中。

二、选择题（每题4分，共40分）

1. "云"实质上就是一个（　）。 　A. 大型服务器　B. 网络　C. 数据中心　D. 操作系统

2. 从广义上说，云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种（　）。 　A. 硬件设备　B. 编程语言　C. 服务　D. 存储介质

3. 下列不属于云计算特点的是（　）。 　A. 虚拟化　B. 按需部署　C. 数据量达到EB级别　D. 性价比高

4. 云计算中单点服务器出现故障也不影响计算与应用的正常运行，体现了云计算的（　）特点。 　A. 灵活性高　B. 可靠性高　C. 按需部署　D. 动态可扩展

5. 把IT基础设施作为一种服务通过网络对外提供，并根据用户的实际使用量或占用量进行计费的服务模式是（　）。 　A. SaaS　B. PaaS　C. IaaS　D. DaaS

6. 通过全球互联网为开发人员提供开发、测试和管理软件应用程序所需开发环境的服务类型是（　）。 　A. 基础设施即服务　B. 平台即服务　C. 软件即服务　D. 数据即服务

7. 下列属于公有云的是（　）。 　A. 百度云　B. 企业内部数据中心　C. 本地服务器　D. 单机硬盘

8. 既可利用私有云的安全、将内部重要数据保存在本地数据中心，又可使用公有云计算资源高效快捷完成工作的部署模式是（　）。 　A. 私有云　B. 公有云　C. 行业云　D. 混合云

9. 针对特定应用场景（如采购、营销和研发）提供云计算服务、旨在实现业务流程自动化的云是（　）。 　A. 领域云　B. 行业云　C. 私有云　D. 公有云

10. 下列关于云计算安全性的说法，正确的是（　）。 　A. 数据存储在用户自己的计算机上，所以很安全 　B. 身份认证和权限控制是云计算技术安全性的基石 　C. 虚拟机映像不需要关注安全性 　D. 云计算不需要法律法规的规范

三、判断题（每题2分，共10分）

1. 云计算不是一种全新的网络技术，而是一种全新的网络应用概念。（　）
2. 私有云的核心属性是共享资源服务。（　）
3. SaaS、PaaS与IaaS并不互相排斥，大多数企业不止使用一种模式。（　）
4. 混合云相比私有云或是公有云都更完善。（　）
5. 用户选择相对廉价的PC组成云，虽然减少了费用，但计算性能远不如大型主机。（　）

四、简答题（每题10分，共20分）

1. 请从狭义和广义两个角度简述云计算的定义，并概括云计算的核心概念。

2. 云计算的安全性风险有哪些？为保障云计算的安全性，需要采取哪些主要措施？

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参考答案

一、填空题

1. 网络
2. 资源；使用量（按量付费/用水量）
3. 互联网
4. 虚拟化；商业计算
5. 革新
6. 虚拟化
7. 动态扩展
8. IaaS；PaaS；SaaS
9. 专有资源
10. 共享资源服务
11. 混合云
12. 行业云
13. 虚拟化
14. 身份认证和权限控制
15. 数据中心

二、选择题

1. B
2. C
3. C（"数据量达到EB级别"是大数据的特点，不属于云计算六大特点）
4. B
5. C
6. B
7. A
8. D
9. A
10. B

三、判断题

1. √（原文：云计算不是一种全新的网络技术，而是一种全新的网络应用概念）
2. ×（私有云的核心属性是专有资源；共享资源服务是公有云的核心属性）
3. √
4. √
5. ×（云计算统一管理虚拟资源池，用户选择相对廉价的PC组成云，计算性能不逊于大型主机）

四、简答题

1. 参考答案要点：

• 狭义：云计算就是一种提供资源的网络，使用者可以随时获取"云"上的资源，按需求量使用，可以看成是无限扩展的，只要按使用量付费就可以；
• 广义：云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务，把许多计算资源集合起来（这种资源共享池叫做"云"），通过软件实现自动化管理，只需很少的人参与就能让资源被快速提供，计算能力像水、电、煤气一样方便取用且价格低廉；
• 核心概念：以互联网为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。

2. 参考答案要点：

• 安全性风险（四类）：①数据泄漏风险；②数据完整性风险；③虚拟化风险；④网络安全风险（黑客攻击、网络拒绝服务等）。
• 保障措施（四个方面）：①身份认证和权限控制（安全性的基石）；②虚拟机映像的安全性（保证虚拟机映像干净、不被病毒感染）；③数据的密钥管理（加强信息加密，控制密钥的分发、存储、撤销及访问等环节）；④数据备份和灾难恢复（建立不同备份策略，定期进行灾难恢复测试）。
• 补充：还应建立完善的法律法规，用户端提高安全防护意识。

大数据作业

满分：100分　时间：45分钟

一、填空题（每空2分，共30分）

1. 在计算机的数据世界中，数据的最小基本单位是二进制位____，简称为位，简写为b。
2. 计算机存储单位按照进率____（2的十次方）来计算。
3. 1 Byte = ____ bit。
4. 麦肯锡全球研究所认为，大数据具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和____四大特征。
5. 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行____处理。
6. 如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的"____能力"，通过"加工"实现数据的"增值"。
7. 从技术上看，大数据与____密不可分，大数据无法用单台的计算机进行处理。
8. 大数据的5V特点是由____（公司/机构）提出的。
9. 在5V特点中，____是指数据的增长速度、处理速度，时效性要求高，是大数据区分于传统数据处理的最显著特征。
10. 在5V特点中，数据量大是大数据的最____属性，包括采集、存储和计算的数据量都非常大。
11. 根据互联网数据中心的报告，全球数据使用量在2021年已达到____左右。
12. 大数据的5V特点分别是：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）和____（真实性）。
13. 国内大数据产业链中，从互联网、传感器和信息系统等来源获取大量带有噪声的数据进行预处理，包括数据清洗、填补和规范化等流程，这一环节称为____。
14. ____是使用图表、图形或地图等可视元素来表示数据的过程，将难以理解和运用的数据转化为更易于处理的可视化表示。
15. 大数据的数据量可以达到____级别。

二、选择题（每题4分，共40分）

1. 数据的最小基本单位是（　）。 　A. Byte　B. bit　C. KB　D. MB

2. 1 KB 等于（　）。 　A. 1,024 Bytes　B. 1,048,576 Bytes　C. 8,192 Bytes　D. 1,024 bit

3. 按照进率1024计算，1 GB 等于（　）。 　A. 1,024 MB　B. 1,048,576 MB　C. 1,024 KB　D. 1,024 TB

4. 麦肯锡全球研究所对大数据的定义中，不包括下列哪项特征（　）。 　A. 海量的数据规模　B. 快速的数据流转　C. 多样的数据类型　D. 高价值密度

5. 大数据5V特点中，区分于传统数据处理的最显著特征是（　）。 　A. Volume（大量）　B. Velocity（高速）　C. Variety（多样）　D. Veracity（真实性）

6. 下列关于大数据的说法，正确的是（　）。 　A. 大数据可以用单台计算机进行处理 　B. 大数据必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术 　C. 大数据迄今已经有了公认的定义 　D. 大数据的战略意义在于掌握庞大的数据信息

7. 下列对"数据挖掘/分析"环节的描述，正确的是（　）。 　A. 将数据以特定格式记录在计算机内部或外部存储介质上 　B. 用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息 　C. 使用图表、图形或地图等可视元素来表示数据 　D. 确保数据处于有效保护和合法利用的状态

8. 下列属于大数据在医疗行业应用的是（　）。 　A. 库存管理　B. 智能投顾　C. 互联网医院　D. 价格优化

9. 通过分析顾客的购买历史、浏览行为和偏好，利用大数据技术进行个性化推荐，属于大数据在（　）行业的应用。 　A. 医疗　B. 金融　C. 零售　D. 城市管理

10. 下列不属于大数据在金融行业应用的是（　）。 　A. 精准营销　B. 信贷风险评估　C. 交易欺诈识别　D. 客户细分

三、判断题（每题2分，共10分）

1. 数据的最小基本单位是Byte。（　）
2. 1 KB = 1,024 Bytes = 8,192 bit。（　）
3. 大数据迄今并没有公认的定义，只是相对概念，都是对大数据的定性描述。（　）
4. 大数据的战略意义在于掌握庞大的数据信息。（　）
5. 非结构化数据的处理比结构化数据的处理更加容易。（　）

四、简答题（每题10分，共20分）

1. 请简述麦肯锡全球研究所对大数据的定义及其四大特征，并说明大数据技术的战略意义。

2. 请简述大数据的5V特点（IBM提出）的具体内容，并说明大数据与云计算的关系。

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参考答案

一、填空题

1. bit（位）
2. 1024
3. 8
4. 价值密度低
5. 专业化
6. 加工
7. 云计算
8. IBM
9. Velocity（高速）
10. 基本
11. 84.5ZB
12. Veracity
13. 数据采集与处理
14. 数据可视化
15. EB

二、选择题

1. B
2. A（1 KB = 1,024 Bytes = 8,192 bit）
3. A（1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB）
4. D（大数据是"价值密度低"，而非"高价值密度"）
5. B
6. B
7. B
8. C
9. C
10. D（客户细分是零售行业的应用）

三、判断题

1. ×（最小基本单位是bit，Byte = 8 bit）
2. √
3. √
4. ×（战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理）
5. ×（非结构化数据的处理比结构化数据的处理更加困难，要求更高）

四、简答题

1. 参考答案要点：

• 定义：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。
• 四大特征：①海量的数据规模；②快速的数据流转；③多样的数据类型；④价值密度低。
• 它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，来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
• 战略意义：不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理；实现盈利的关键在于提高对数据的"加工能力"，通过"加工"实现数据的"增值"。

2. 参考答案要点：

• 5V特点（IBM提出）： ① Volume（大量）：数据量大是最基本属性，采集、存储和计算的数据量都非常大； ② Velocity（高速）：数据的增长速度、处理速度，时效性要求高，是区分于传统数据处理的最显著特征； ③ Variety（多样）：数据类型多且复杂多变，除结构化数据外还有大量非结构化数据，且非结构化数据处理更困难、要求更高； ④ Value（价值）：有价值数据并不是越来越多，具有低价值密度特点，在海量数据中快速对有价值数据"提纯"才能带来巨大商业价值； ⑤ Veracity（真实性）：大数据处理的结果要保证一定的准确性和真实性。
• 与云计算的关系：从技术上看，大数据与云计算密不可分；大数据无法用单台的计算机进行处理，必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

物联网作业

满分：100分　时间：45分钟

一、填空题（每空2分，共30分）

1. 物联网的英文名称是____（Internet of Things）。
2. 物联网就是____的互联网。
3. 国际电信联盟对物联网做了定义，其英文缩写是____。
4. 国际电信联盟定义中提到的信息传感设备包括二维码识读设备、射频识别（____）装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等。
5. 物联网的核心和基础仍然是____，是在其基础上延伸和扩展的网络。
6. 物联网用户端延伸到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是____。
7. 一般从技术架构上把物联网分为3层：____、网络层和应用层。
8. 感知层位于最底层，是物联网发展和应用的____，是信息采集的关键部分。
9. 网络层位于第二层，其功能为"____"，即通过通信网络进行信息传输。
10. 网络层包含____和传输网，分别实现接入功能和传输功能。
11. ____与感知层一起，是物联网的显著特征和核心，可以对感知层采集的数据通过云平台进行计算处理和知识挖掘。
12. 以互联网协议版本6（____）为核心的下一代网络，为物联网的发展创造了良好的基础网条件。
13. 网络与通信技术主要包含近距离无线通信技术（如NFC、蓝牙、Wi-Fi、RFID等）和____技术（如4G、5G等移动通信网络，以及卫星通信网络等）。
14. 在物联网关键技术中，____是物联网的核心，运用云（分布式）计算模式，动态管理和智能分析各类物品的实时信息。
15. 共享单车运用带有GPS或____模块的智能锁，通过APP相连，实现精准定位、实时掌控车辆状态等。

二、选择题（每题4分，共40分）

1. 物联网的英文名称是（　）。 　A. Internet of Things　B. Internet of Everything　C. Network of Things　D. World Wide Web

2. 下列不属于物联网体系结构中"3层"之一的是（　）。 　A. 感知层　B. 网络层　C. 应用层　D. 物理层

3. 位于最底层，是物联网发展和应用的基础、信息采集的关键部分的层次是（　）。 　A. 应用层　B. 感知层　C. 网络层　D. 传输层

4. 物联网网络层的功能是（　）。 　A. 信息采集　B. "传送"　C. 智能控制　D. 数据存储

5. 下列属于近距离无线通信技术的是（　）。 　A. 4G　B. 5G　C. 蓝牙　D. 卫星通信

6. 若把物联网比作一个人，相当于人的大脑、对收到的信息进行加工处理的是（　）。 　A. 传感器　B. 嵌入式系统　C. 网络层　D. RFID装置

7. 下列关于物联网基本特征的描述，不正确的是（　）。 　A. 物联网是各种感知技术的广泛应用 　B. 物联网是一种建立在互联网上的泛型网络 　C. 物联网不需要智能处理 　D. 传感器获得的数据具有实时性

8. 物联网概念的核心是（　）。 　A. 物物相连的互联网　B. 局域网　C. 传感器网络　D. 云计算

9. 下列不属于物联网应用领域/案例的是（　）。 　A. 智能家居　B. 共享单车　C. 门禁系统　D. 单机游戏

10. 为物联网发展创造良好基础网条件的下一代网络核心是（　）。 　A. IPv4　B. IPv6　C. 5G　D. Wi-Fi

三、判断题（每题2分，共10分）

1. 物联网的核心和基础是传感器网络。（　）
2. 感知层是物联网发展和应用的基础，是信息采集的关键部分。（　）
3. 物联网具有智能属性，可进行智能控制、自动监测与自动操作。（　）
4. 在物联网体系结构中，应用层位于最底层。（　）
5. 门禁系统主要以感应卡式、指纹、虹膜以及面部识别为主，能联动视频抓拍、远程开门等，有安全、便捷和高效的特点。（　）

四、简答题（每题10分，共20分）

1. 请简述国际电信联盟（ITU）对物联网的定义，并说明物联网概念包含的三层意思。

2. 请简述物联网的体系结构（三层）及各层的主要功能，并列举物联网的四大关键技术。

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参考答案

一、填空题

1. IoT
2. 物物相连
3. ITU
4. RFID
5. 互联网
6. 物物相息
7. 感知层
8. 基础
9. 传送
10. 接入网
11. 应用层
12. IPv6
13. 远程通信
14. 云计算
15. NB-IoT

二、选择题

1. A
2. D
3. B
4. B
5. C（蓝牙属于近距离无线通信技术；4G、5G、卫星通信属于远程通信技术）
6. B（传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，嵌入式系统相当于人的大脑）
7. C
8. A
9. D
10. B

三、判断题

1. ×（物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上延伸和扩展的网络）
2. √
3. √
4. ×（感知层位于最底层，应用层是最上层）
5. √

四、简答题

1. 参考答案要点：

• 定义：物联网就是物物相连的互联网。国际电信联盟（ITU）定义：通过二维码识读设备、射频识别（RFID）装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，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。
• 三层意思：①物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上延伸和扩展的网络；②物联网用户端延伸到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息；③物联网具有智能属性，可进行智能控制、自动监测与自动操作。

2. 参考答案要点：

• 体系结构（三层）： ① 感知层：位于最底层，是物联网发展和应用的基础、信息采集的关键部分，主要包括传感器或读卡器等数据采集设备、传感器网络，以RFID、传感与控制、短距离无线通信等技术识别物体和采集信息； ② 网络层：位于第二层，功能为"传送"，包含接入网（光纤接入、无线接入、以太网接入、卫星接入等）和传输网（电信网、广电网、互联网、电力通信网、专用网等）； ③ 应用层：与感知层一起是物联网的显著特征和核心，对感知层采集的数据通过云平台进行计算处理和知识挖掘，实现对物理世界的实时控制、精确管理和科学决策。
• 四大关键技术：感知与标识技术、网络与通信技术、嵌入式技术、云计算。

区块链作业

满分：100分　时间：45分钟

一、填空题（每空2分，共30分）

1. 区块链（Blockchain）就是一个又一个____组成的链条。
2. 区块链中每一个区块保存了一定的信息，它们按照各自产生的____顺序连接成链条。
3. 区块链的链条被保存在所有的服务器中，只要整个系统中有一台服务器可以工作，整条区块链就是____的。
4. 在区块链系统中，为整个系统提供存储空间和算力支持的服务器被称为____。
5. 如果要修改区块链中的信息，必须征得____以上节点的同意并修改所有节点中的信息，因此篡改区块链中的信息是一件极其困难的事。
6. 从本质上讲，区块链是一个____，存储于其中的数据或信息，具有"不可伪造""全程留痕""可以追溯""公开透明""去中心化"等特征。
7. 区块链起源于____。
8. 2008年11月1日，一位自称____的人发表了《比特币：一种点对点的电子现金系统》一文，这标志着比特币的诞生。
9. 2009年1月3日，第一个序号为0的____诞生；2009年1月9日，序号为1的区块与之相连形成链，标志着区块链的诞生。
10. ____是区块链最突出最本质的特征。
11. 区块链的技术基础是____的，除了交易各方的私有信息被加密外，区块链的数据对所有人开放。
12. 只要不能掌控全部数据节点的____，就无法肆意操控修改网络数据，这使区块链本身变得相对安全。
13. 区块链在公益领域，公益流程中的捐赠项目、募集明细、资金流向、受助人反馈等信息均可以存放于区块链上，并且有条件地进行透明公开公示，方便____。
14. 2022年8月，我国首例数字人民币____业务在雄安新区成功落地，实现了数字人民币在新区区块链支付领域应用场景新突破。
15. 区块链面临的挑战主要有两个方面：一是受到现行观念、制度、____制约；二是在技术层面，区块链尚需____进展。

二、选择题（每题4分，共40分）

1. 从本质上讲，区块链是一个（　）。 　A. 共享数据库　B. 操作系统　C. 搜索引擎　D. 编程语言

2. 区块链中保存信息的单元称为（　）。 　A. 节点　B. 区块　C. 账本　D. 哈希

3. 区块链技术不依赖额外的第三方管理机构或硬件设施，没有中心管制，通过分布式核算和存储实现信息验证、传递和管理，这体现了区块链的（　）特征。 　A. 开放性　B. 独立性　C. 去中心化　D. 匿名性

4. 除了交易各方的私有信息被加密外，区块链的数据对所有人开放，任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用，这体现了区块链的（　）特征。 　A. 开放性　B. 安全性　C. 去中心化　D. 独立性

5. 2008年11月1日发表《比特币：一种点对点的电子现金系统》一文的人是（　）。 　A. John McCarthy　B. Alan Turing　C. 中本聪　D. 麦肯锡

6. 标志着区块链诞生的事件是（　）。 　A. 比特币白皮书发表 　B. 序号为1的区块与序号为0的创世区块相连接形成链 　C. 创世区块诞生 　D. 数字人民币穿透支付业务落地

7. 将区块链技术应用在金融行业中，能够（　）。 　A. 增加第三方中介环节 　B. 省去第三方中介环节，实现点对点的直接对接 　C. 降低交易完成速度 　D. 大幅增加交易成本

8. 下列不属于区块链特征的是（　）。 　A. 去中心化　B. 开放性　C. 中心化管制　D. 匿名性

9. 区块链技术在商业银行的应用现状是（　）。 　A. 已大规模商用　B. 大部分仍在构想和测试之中　C. 已获得监管部门完全认可　D. 已取代传统IT系统

10. 区块链在物联网和物流领域可以（　）。 　A. 提高物流成本 　B. 降低物流成本、追溯物品的生产和运送过程、提高供应链管理效率 　C. 无法与物联网结合 　D. 仅适用于金融领域

三、判断题（每题2分，共10分）

1. 区块链的去中心化特征是指区块链需要依赖第三方管理机构进行中心管制。（　）
2. 区块链的链条被保存在所有的服务器中，只要整个系统中有一台服务器可以工作，整条区块链就是安全的。（　）
3. 只要掌控全部数据节点的51%，也无法肆意操控修改网络数据。（　）
4. 区块链起源于比特币。（　）
5. 即使是区块链应用最成熟的比特币，不同国家持有态度也是相同的。（　）

四、简答题（每题10分，共20分）

1. 请简述什么是区块链，并说明其本质及存储于其中的数据信息所具有的特征。

2. 请简述区块链在金融、物联网、公益三大领域的应用，并说明区块链目前面临的挑战。

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参考答案

一、填空题

1. 区块
2. 时间
3. 安全
4. 节点
5. 半数
6. 共享数据库
7. 比特币
8. 中本聪
9. 创世区块
10. 去中心化
11. 开源
12. 51%
13. 社会监督
14. 穿透支付
15. 法律；突破性

二、选择题

1. A
2. B
3. C（去中心化是区块链最突出最本质的特征）
4. A
5. C
6. B
7. B
8. C
9. B
10. B

三、判断题

1. ×（去中心化是指区块链不依赖额外的第三方管理机构或硬件设施，没有中心管制）
2. √
3. ×（只要不能掌控全部数据节点的51%，就无法操控修改网络数据；反之，掌控了51%及以上则可能操控修改）
4. √
5. ×（即使是应用最成熟的比特币，不同国家持有态度也不相同，这不可避免阻碍了区块链技术的应用与发展）

四、简答题

1. 参考答案要点：

• 区块链（Blockchain）就是一个又一个区块组成的链条。每一个区块中保存了一定的信息，它们按照各自产生的时间顺序连接成链条；链条被保存在所有的服务器中，只要整个系统中有一台服务器可以工作，整条区块链就是安全的；这些服务器在系统中被称为节点，为系统提供存储空间和算力支持。
• 本质：它是一个共享数据库。
• 数据信息特征：具有"不可伪造""全程留痕""可以追溯""公开透明""去中心化"等特征。基于这些特征，区块链技术奠定了坚实的"信任"基础，创造了可靠的"合作"机制。

2. 参考答案要点：

• 应用： ① 金融领域：在国际汇兑、信用证、股权登记和证券交易所等金融领域有潜在巨大应用价值；能省去第三方中介环节，实现点对点直接对接，降低成本并快速完成交易支付（如2022年8月我国首例数字人民币穿透支付业务在雄安新区落地）； ② 物联网：与物联网和物流领域天然结合，可降低物流成本、追溯物品生产和运送过程、提高供应链管理效率，是很有前景的应用方向； ③ 公益领域：区块链上存储的数据高可靠且不可篡改，公益流程中的捐赠项目、募集明细、资金流向、受助人反馈等信息均可存放于区块链上，有条件地透明公开公示，方便社会监督。
• 挑战：①受到现行观念、制度、法律制约——区块链去中心化的特性颠覆了人们生产生活方式，淡化了国家、监管概念，冲击现行法律安排，而整个世界缺少理论准备和制度探讨；②在技术层面尚需突破性进展——应用尚在实验室初创开发阶段，缺乏如浏览器、APP等突破性应用程序，且存在区块容量问题（区块信息量无限增大带来的存储、验证、容量问题有待解决）。

人工智能作业

满分：100分　时间：45分钟

一、填空题（每空2分，共30分）

1. 人工智能的英文名称是Artificial Intelligence，英文缩写为____。
2. 人工智能是以计算机科学为基础，由计算机、心理学、____等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科。
3. 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的____的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
4. 如果一台机器能够通过____被认为是智能的，那么这台机器就可以被认为是具有智能的，这一概念由Alan Turing提出。
5. 直到____年，正式的"人工智能"概念才由John McCarthy等人提出。
6. 20世纪80年代和90年代，神经网络热潮兴起，其中最具代表性的是深度学习网络（如____，简称CNN）。
7. 在人工智能应用中，利用人类交流所使用的自然语言与机器进行交互通讯的技术称为____。
8. ____是利用计算机对物体、图像、语音、字符等信息模式进行自动识别的科学，它是人工智能的基础技术。
9. ____是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统，其内部含有大量某个领域专家水平的知识与经验。
10. ____是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。
11. 机器人具有____、决策、执行等基本特征，可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作。
12. 从应用环境来看，机器人分为工业机器人和____两大类。
13. 工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人，占到了机器人应用的____。
14. ChatGPT是美国人工智能研究实验室____于2022年11月30日推出的一款聊天机器人程序。
15. ChatGPT受到关注的重要原因是引入新技术RLHF，即基于____的强化学习。

二、选择题（每题4分，共40分）

1. 人工智能的英文缩写是（　）。 　A. IoT　B. AI　C. IT　D. ITU

2. 提出"图灵测试"概念的科学家是（　）。 　A. John McCarthy　B. Alan Turing　C. 中本聪　D. 麦肯锡

3. 正式的"人工智能"概念是由（　）等人于1956年提出的。 　A. Alan Turing　B. John McCarthy　C. OpenAI　D. IBM

4. 下列不属于人工智能主要应用领域的是（　）。 　A. 自然语言处理　B. 模式识别　C. 专家系统　D. 区块链

5. 下列关于机器学习的说法，正确的是（　）。 　A. 机器学习不是人工智能的核心 　B. 机器学习是使计算机具有智能的根本途径 　C. 机器学习仅用于军事领域 　D. 机器学习与数据分析无关

6. 从应用环境来看，机器人分为（　）。 　A. 工业机器人和特种机器人 　B. 家用机器人和商用机器人 　C. 服务机器人和军用机器人 　D. 水下机器人和农业机器人

7. 专家系统本质上是一种（　）。 　A. 数据库系统 　B. 模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统 　C. 操作系统 　D. 网络协议

8. ChatGPT是由（　）研发的聊天机器人程序。 　A. 谷歌　B. 微软　C. OpenAI　D. IBM

9. 2023年3月15日OpenAI推出的GPT-4是一种（　）。 　A. 单模态模型　B. 多模态大模型　C. 数据库　D. 芯片

10. ChatGPT引入的RLHF技术是指（　）。 　A. 基于人类反馈的强化学习 　B. 基于机器的深度学习 　C. 基于数据的监督学习 　D. 基于规则的专家系统

三、判断题（每题2分，共10分）

1. 人工智能是以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科。（　）
2. 机器人只能全自主工作，不能半自主工作。（　）
3. 模式识别技术是人工智能的基础技术。（　）
4. 机器学习不是人工智能的核心。（　）
5. GPT-4只支持文本输入，不支持图像输入。（　）

四、简答题（每题10分，共20分）

1. 请简述人工智能的定义，并说明人工智能从起源至今经历的主要发展阶段（各阶段的时间与代表性成果）。

2. 请列举人工智能的五个主要应用领域并简述其要点，同时说明人工智能对自然科学、经济和社会的影响。

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参考答案

一、填空题

1. AI
2. 哲学
3. 智能
4. 图灵测试
5. 1956
6. 卷积神经网络
7. 自然语言处理
8. 模式识别
9. 专家系统
10. 机器学习
11. 感知
12. 特种机器人
13. 95%
14. OpenAI
15. 人类反馈

二、选择题

1. B
2. B
3. B
4. D（区块链不属于人工智能应用领域）
5. B
6. A
7. B
8. C
9. B
10. A

三、判断题

1. √
2. ×（机器人是一种能够半自主或全自主工作的智能机器）
3. √
4. ×（机器学习是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径）
5. ×（GPT-4是多模态大模型，支持图像和文本输入以及文本输出，拥有强大的识图能力）

四、简答题

1. 参考答案要点：

• 定义：人工智能是以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，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；也可以说是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科。
• 发展阶段： ① 起源（20世纪50年代）：Alan Turing提出"图灵测试"概念；1956年John McCarthy等人正式提出"人工智能"概念，此后研究集中于知识表示、推理和搜索等理论，出现基于规则的专家系统、神经网络和机器学习等思想理论； ② 80年代和90年代：进入实际应用阶段，出现支持向量机（SVM）、随机森林和K近邻算法等，神经网络热潮兴起，最具代表性的是深度学习网络（如卷积神经网络CNN）； ③ 21世纪：大规模应用于医疗、金融、制造业、零售业、交通运输等领域，典型应用有自动驾驶汽车、智能家居设备、智能客服、机器人等，并在抗击新冠疫情中发挥重要作用（疫情预测、病毒检测、疫苗研发等）； ④ 未来前景：AI将越来越智能，甚至具备自我学习和自我改进的能力；将逐渐普及，渗透到生活方方面面。

2. 参考答案要点：

• 五个主要应用领域： ① 自然语言处理：利用自然语言与机器交互通讯的技术，应用于机器翻译、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、语音识别等； ② 模式识别：利用计算机对物体、图像、语音、字符等信息模式进行自动识别的科学，是人工智能的基础技术，应用于计算机视觉、医学图像分析、光学文字识别、语音识别、手写识别、生物特征识别等； ③ 专家系统：模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统，内部含有大量领域专家水平的知识与经验，广泛应用于工程、科学、医药、军事、商业等方面； ④ 机器学习：研究计算机模拟或实现人类学习行为的技术，是人工智能核心、使计算机具有智能的根本途径，应用于数据分析与挖掘、模式识别、基因组测序、虚拟助手、交通预测、过滤垃圾邮件和恶意软件等； ⑤ 机器人：能够半自主或全自主工作的智能机器，具有感知、决策、执行等基本特征，分为工业机器人（占95%）和特种机器人两大类。
• 影响： ① 对自然科学：在需要使用数学计算机工具解决问题的学科中帮助巨大，更有助于人类最终认识自身智能的形成； ② 对经济：专家系统深入各行各业带来巨大宏观效益，促进计算机工业、网络工业发展，但同时带来劳务就业问题，可能造成社会结构剧烈变化； ③ 对社会：为人类文化生活提供新的模式，游戏等将发展为更高智能的交互式文化娱乐手段。