参考书籍：《 系统集成项目管理工程师教程（第三版）》

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未来的主要业务范畴。

物联网主要解决物品与物品（Thing to Thing，T2T）、人与物品（Human to Thing，H2T）、人与人（Human to Human，H2H）之间的互连。

另外，许多学者在讨论物联网时，经常会引入M2M的概念：可以解释为人与人（Man to Man）、人与机器（Man to Machine），或机器与机器（Machine to Machine）。

物联网：即 将任何物品通过信息传感设备与互联网连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络 。

1.技术基础（架构）可分为三层： 感知层、网络层和应用层 。

• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ 感知层 ： （ 相当于神经中枢和大脑 ） 是物联网识别物体、采集信息的来源。 网络层由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成，负责传递和处理感知层获取的信息。

感知层 ： （ 相当于神经中枢和大脑 ） 是物联网识别物体、采集信息的来源。

网络层由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成，负责传递和处理感知层获取的信息。

• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ 应用层：（ 相当于社会分工 ） 是物联网和用户的接口，它与行业需求结合以实现物联网的智能应用。

2.关键技术：主要涉及 传感器技术、传感网和应用系统框架 等。

• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ 传感器： 传感器是一种检测装置，它能“感受”到被测量的信息，并能将检测到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。它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。
• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ 传感网： 典型是 微机电系统（MEMS），由微传感器、微执行器、信号处理和控制电路、通信接口和电源等部件组成的一体化的微型器件系统。
• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ 应用系统框架： 是一种以机器终端智能交互为核心的、网络化的应用与服务。它将使对象实现智能化的控制， 涉及5个重要的技术部分：机器、传感器硬件、通信网络、中间件和应用。 基于云计算平台和智能网络，可以依据传感器网络获取的数据进行决策，改变对象的行为控制和反馈。

云计算（Cloud Computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多台服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。

当前的云计算已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、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计算机技术混合演进并跃升的结果。

1.技术基础

云计算也可以理解为向用户屏蔽底层差异的分布式处理架构。在云计算环境中，用户与实际服务提供的计算资源相分离，云端集合了大量计算设备和资源。

部署模式： 公有云、私有云、混合云、行业云 。

按照云计算服务提供的资源层次，可以 分为基础设施即服务 （laaS） 、平台即服务 （PaaS） 和软件即服务 （SaaS） 三种服务类型 。

（1）laaS。——向用户提供计算机能力、存储空间等基础设施方面的服务。 这种服务模式需要较大的基础设施投入和长期运营管理经验，但IaaS服务单纯出租资源的盈利能力有限。

【 像租毛坯房，你需要自己装修（部署系统、开发软件） 】

（2）PaaS。——向用户提供虚拟的操作系统、数据库管理系统、Web应用等平台化的服务。 PaaS服务的重点不在于直接的经济效益，而更注重构建和形成紧密的产业生态。

【 像租精装房，直接拎包入住（直接部署应用，不管底层维护）】

（3）SaaS。——向用户提供应用软件（如CRM 、办公软件等）、组件、工作流等虚拟化软件的服务 。SaaS 一般采用Web技术和 SOA 架构，通过Internet 向用户提供多租户、可定制的应用能力，大大缩短了软件产业的渠道链条，减少了软件升级、定制和运行维护的复杂程度，并使软件提供商从软件产品的生产者转变为应用服务的运营者。

【像住酒店，直接使用服务（无需安装，直接使用软件，如钉钉、企业微信）】

2.关键技术

主要涉及 虚拟化技术、云存储技术、多租户和访问控制管理、云安全技术等 。

（1）虚拟化技术：虚拟化是一个广义术语，在计算机领域通常是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行。

（2）云存储技术：基于传统媒体系统发展而来的一种全新信息存储管理方式，该方式整合应用了计算机系统的软硬件优势，可较为快速、高效地对海量数据进行在线处理，通过多种云技术平台的应用，实现了数据的深度挖掘和安全管理。

（3）多租户和访问控制管理：云计算环境下访问控制的研究是伴随着云计算的发展而发展的，访问控制管理是云计算应用的核心问题之一。

云计算访问控制研究 主要集中在云计算访问控制模型、基于ABE密码体制的云计算访问控制、云中多租户及虚拟化访问控制研究。

根据访问控制模型功能的不同，研究的内容和方法也不同， 常见的有基于任务的访问控制模型、基于属性模型的云计算访问控制、基于UCON模型的云计算访问控制、基于BLP模型的云计算访问控制等。

基于ABE密码机制的云计算访问控制 包括4个参与方：数据提供者、可信第三方授权中心、云存储服务器和用户。

云中多租户及虚拟化访问控制是云计算的典型特征。

二是借助于云服务的方式来保障客户端用户的安全防护要求，通过云计算技术来实现互联网安全，涉及基于云计算的病毒防治、木马检测技术等。

大数据：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。

大数据是 具有体量大、结构多样、时效性强等特征 的数据，处理大数据需要采用新型计算架构和智能算法等新技术。

大数据从数据源到最终价值实现一般需要经过数据准备、数据存储与管理、数据分析和计算、数据治理和知识展现等过程，涉及的数据模型、处理模型、计算理论以及与其相关的分布计算、分布存储平台技术、数据清洗和挖掘技术、流式计算和增量处理技术、数据质量控制等方面的研究。

一般来说，大数据的 主要特征包括：数据海量、数据类型多样、数据价值密度低、数据处理速度快等。

从总体上说，大数据技术架构主要包含： 大数据获取技术、分布式数据处理技术和大数据管理技术，以及大数据应用和服务技术 。

（ 1）大数据获取技术

大数据获取的研究主要集中在 数据采集、整合和清洗 三个方面。

• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ 数据采集技术实现数据源的获取，然后通过整合和清理技术来提升数据质量。 数据采集技术主要是 通过分布式爬取、分布式高速高可靠性数据采集、高速全网数据映像技术 ，从网站上获取数据信息。除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用 DPI 或 DFI 等带宽管理技术进行处理。

数据采集技术实现数据源的获取，然后通过整合和清理技术来提升数据质量。

数据采集技术主要是 通过分布式爬取、分布式高速高可靠性数据采集、高速全网数据映像技术 ，从网站上获取数据信息。除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用 DPI 或 DFI 等带宽管理技术进行处理。

• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ 数据整合技术是在数据采集和实体识别的基础上，实现数据到信息的高质量整合。 数据整合技术需要建立多源多模态信息集成模型、异构数据智能转换模型、异构数据集成的智能模式抽取和模式匹配算法、自动容错映射和转换模型及算法、整合信息的正确性验证方法、整合信息的可用性评估方法等。

数据整合技术是在数据采集和实体识别的基础上，实现数据到信息的高质量整合。

数据整合技术需要建立多源多模态信息集成模型、异构数据智能转换模型、异构数据集成的智能模式抽取和模式匹配算法、自动容错映射和转换模型及算法、整合信息的正确性验证方法、整合信息的可用性评估方法等。

• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ 数据清洗技术一般根据正确性条件和数据约束规则，清除不合理和错误的数据，对重要的信息进行修复，保证数据的完整性。
• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ 数据清洗技术需要建立数据正确性语义模型、关联模型和数据约束规则、数据错误模型和错误识别学习框架、针对不同错误类型的自动检测和修复算法、错误检测与修复结果的评估模型和评估方法等。

（ 2）分布式数据处理技术

分布式计算核心：是将任务分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理，通过并行工作的机制，达到节约整体计算时间，提高计算效率的目的。

目前，主流的分布式计算系统 有 Hadoop 、 Spark 和 Storm 。

• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ Hadoop 常用于离线的、复杂的大数据处理。
• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ Spark 常用于离线的、快速的大数据处理。
• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ Storm 常用于在线的、实时的大数据处理。

（ 3）大数据管理技术

大数据管理技术主要集中在： 大数据存储、大数据协同和安全隐私 等方面。

① 采用 MPP 架构的新型数据库集群，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术和高效的分布式计算模式，实现大数据存储。

② 围绕 Hadoop 衍生出相关的大数据技术，应对传统关系型数据库较难处理的数据和场景，通过扩展和封装 Hadoop 来实现对大数据存储、分析的支撑。

③ 基于集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，实现具有良好的稳定性、扩展性的大数据一体机。

（ 4）大数据应用和服务技术

主要包含： 分析应用技术和可视化技术 。

大数据分析应用主要是面向业务的分析应用。 —— 在分布式海量数据分析和挖掘的基础上，大数据分析应用技术以业务需求为驱动，面向不同类型的业务需求开展专题数据分析，为用户提供高可用、高易用的数据分析服务。

大数据的可视化技术主要集中在： 文本可视化技术、网络（图）可视化技术、时空数据可视化技术、多维数据可视化和交互可视化等 。

“ 区块链 ” 概念于 2008 年在《比特币：一种点对点电子现金系统》中被首次提出，并在比特币系统的数据加密货币体系中成功应用。

区块链概念可以理解为 以非对称加密算法为基础 ， 以改进的默克尔树（ MerkleTree ）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一种 分布式存储数据库技术 。

区块链分为 公有链、联盟链、私有链和混合链 四大类。

一般来说，区块链具有以下特征： 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。

从区块链的技术体系视角看，区块链基于底层的数据基础处理、管理和存储技术，以区块数据的管理、链式结构的数据、数字签名、哈希函数、默克尔树、非对称加密等，通过基于 P2P 网络的对称式网络，组织节点参与数据的传播和验证，每个节点均会承担网络路由、验证区块数据、传播区块数据、记录交易数据、发现新节点等功能，包含传播机制和验证机制。

为保障区块链应用层的安全，通过激励层的发行机制和分配机制，在整个分布式网络的节点以最高效率的方式达成共识。

（ 1）分布式账本（核心之一）

核心思想是：交易记账由分布在不同地方的多个节点共同完成，而且每一个节点保存一个唯一、真实账本的副本，它们都可以参与监督交易的合法性，同时也可以共同为其作证；账本里的任何改动都会在所有的副本中被反映出来，反应时间会在几分钟甚至是几秒内，而且由于记账节点足够多，理论上除非所有的节点被破坏，整个分布式账本系统是非常稳健的，从而保证了账目数据的安全性。

分布式账本技术能够保障资产的安全性和准确性，具有广泛的应用场景，特别在公共服务领域，能够重新定义政府与公民在数据分享、透明度和信任意义上的关系，目前已经广泛应用到金融交易、政府征税、土地所有权登记、护照管理、社会福利等领域。

（ 2）加密算法

区块数据的加密是区块链研究和关注的重点，其主要作用是保证区块数据在网络传输、存储和修改过程中的安全。

区块链系统中的加密算法一般分为 散列（哈希）算法 和 非对称加密算法 。

• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ 散列算法也叫数据摘要或者哈希算法，其原理是将一段信息转换成一个固定长度并具备以下特点的字符串：如果某两段信息是相同的，那么字符也是相同的；即使两段信息十分相似，但只要是不同的，那么字符串将会十分杂乱、随机并且两个字符串之间完全没有关联。
• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ 典型的散列算法有 MD5 、 SHA 和 SM3 ，目前区块链主要使用 SHA256 算法。
• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ 非对称加密算法是由对应的一对唯一性密钥（即公开密钥和私有密钥）组成的加密方法。任何获悉用户公钥的人都可用用户的公钥对信息进行加密，与用户实现安全信息交互。由于公钥与私钥之间存在的依存关系，只有用户本身才能解密该信息，任何未受授权用户甚至信息的发送者都无法将此信息解密。
• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ 常用的非对称加密算法包括 RSA 、 EIGamal 、 D-H 、 ECC （椭圆曲线加密算法）等。

（ 3）共识机制

在区块链的典型应用 —— 数字货币中，面临着一系列相关的安全和管理问题，例如：如何防止诈骗？区块数据传输到各个分布式节点的先后次序如何控制？如何应对传输过程中数据的丢失问题？节点如何处理错误或伪造的信息？如何保障节点之间信息更新和同步的一致性？这些问题就是所谓的区块链共识问题。

区块链共识问题需要通过区块链的共识机制来解决。

区块链的共识机制的思想是：在没有中心点总体协调情况下，当某个记账节点提议区块数据增加或减少，并把该提议广播给所有的参与节点，所有节点要根据一定的规则和机制，对这一提议是否能够达成一致进行计算和处理。

目前，常用的共识机制主要有 PoW 、 PoS 、 DPoS 、 Paxos 、 PBFT 等。

根据区块链不同应用场景中各种共识机制的特性，共识机制的分析可基于以下 几个维度：合规监管、性能效率、容错性 。

人工智能是指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技术科学。这一概念自1956年被提出后，已历经半个多世纪的发展和演变。 进入21世纪，随着大数据、高性能计算和深度学习技术的快速迭代和进步，人工智能进入新一轮的发展热潮。

人工智能从产生到现在，其发展历程经历了 以下 6个阶段 。

（ 1）起步发展期。1956年至20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。

（ 2）反思发展期。20世纪60年代至70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大幅提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而接二连三的失败和预期目标的落空，使人工智能的发展走入低谷。

（ 3）应用发展期。20世纪70年代初至80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破，推动人工智能走入应用发展的新高潮。

（ 4）低迷发展期。20世纪80年代中至90年代中。随着人工智能应用规模的不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。

（ 5）稳步发展期。20世纪90年代中至2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。

（ 6）蓬勃发展期。2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，并取得相关的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。

从当前的人工智能技术进行分析可知，在技术研究方面主要聚焦 在热点技术、共性技术和新兴技术三个方面 。

人工智能的关键技术主要涉及 机器学习、自然语言处理、专家系统等技术 。

（ 1）机器学习

机器学习是一种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。

机器学习的研究主要聚焦在机器学习算法及应用、强化学习算法、近似及优化算法和规划问题。

其中常见的学习算法主要包含回归、聚类、分类、近似、估计和优化等基础算法的改进和研究，迁移学习、多核学习和多视图学习等强化学习方法，是当前的研究热点。

（ 2）自然语音处理（NLP）

NLP研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。

自然语言处理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、中文 OCR等方面。

自然语言处理主要解决的核心问题是信息抽取、自动文摘 /分词、识别转化等，用于解决内容的有效界定、消歧和模糊性、有瑕疵的或不规范的输入、语言行为理解和交互。

当前，深度学习技术是自然语言处理的重要支撑，在自然语言处理中需应用深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等，通过对生成的词向量进行学习，以完成自然语言分类、理解的过程。

（ 3）专家系统

专家系统是一个智能计算机程序系统，通常由 人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等 6个部分构成，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，它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，以便解决那些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 。

当前人工智能的专家系统研究已经进入到第四个阶段，主要研究大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等。

自从计算机创造以来，计算机一直是传统信息处理环境的主体，这与人类认识空间及计算机处理问题的信息空间存在不一致的矛盾，如何把人类的感知能力和认知经历及计算机信息处理环境直接联系起来，是虚拟现实产生的重大背景。

如何建立一个能包容图像、声音、化学气味等多种信息源的信息空间，将其与视觉、听觉、嗅觉、口令、手势等人类的生活空间交义融合，虚拟现实的技术应运而生。

虚拟现实（V R ）：是一种可以创立和体验虚拟世界的计算机系统（其中虚拟世界是全体虚拟环境的总称）。

通过虚拟现实系统所建立的信息空间，已不再是单纯的数字信息空间，而是一个包容多种信息的多维化的信息空间， 人类的感性认识和理性认识能力都能在这个多维化的信息空间中得到充分发挥。

要创立一个能让参与者具有身临其境感，具有完善交互作用能力的虚拟现实系统，

• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ 在硬件方面，需要高性能的计算机软硬件和各类先进的传感器；
• ▪▪ ▪ ▪ ▪ ▪ 在软件方面，主要是需要提供一个能产生虚拟环境的工具集。

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 。

随着虚拟现实技术的快速发展，按照其 “ 沉浸性 ” 程度的高低和交互程度的不同，虚拟现实技术已经从桌面虚拟现实系统、沉浸式虚拟现实系统、分布式虚拟现实系统等，向着增强式虚拟现实系统（ AR ）和元宇宙的方向发展。

虚拟现实的关键技术主要涉及： 人机交互技术、传感器技术、动态环境建模技术和系统集成技术等。