《物聯(lián)網(wǎng)應用基礎(chǔ)》課件 關(guān)雷 第4、5章-智慧交通系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)、智慧城市系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)

第四章智慧交通系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)《物聯(lián)網(wǎng)應用基礎(chǔ)》1背景概述2圖像識別技術(shù)本章要點45智慧交通中的物聯(lián)網(wǎng)案例藍牙技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)3全球定位系統(tǒng)GPS4.1背景概述4.1.1我國道路交通系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)目前的道路交通系統(tǒng)主要面臨以下幾個問題：

（1）汽車車速慢、路網(wǎng)運行效率低（2）汽車能耗高、尾氣排放量大（3）交通安全事故發(fā)生頻率高面對這些交通運輸系統(tǒng)帶來的擁堵、能耗、污染以及安全問題，簡單地通過限制車輛增加或增大路網(wǎng)覆蓋率，是遠遠不夠的。解決復雜的交通運輸問題，必須將道路、車輛、出行者作為一個有機的整體加以考慮，利用系統(tǒng)工程的方法改造傳統(tǒng)的交通運輸系統(tǒng)，尋找實現(xiàn)交通系統(tǒng)優(yōu)化的方案。面對機動化水平提高帶來的交通擁堵和道路安全等問題，世界各國政府和交通專家都開始了研究電子通信技術(shù)在交通領(lǐng)域的應用，形成了早期的智慧交通系統(tǒng)。發(fā)達國家紛紛認識到，將電子通信技術(shù)和信息技術(shù)引入到交通領(lǐng)域應用中，不但有助于緩解交通擁堵的問題，而且對交通安全、交通事故的處理與救援、高速公路收費系統(tǒng)等方面都將產(chǎn)生巨大的影響。ITS作為現(xiàn)代交通運輸發(fā)展的趨勢，在全球交通發(fā)展中正扮演著越來越重要的角色。4.1.2智慧交通與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為未來交通系統(tǒng)發(fā)展的大趨勢，國家對發(fā)展智慧交通產(chǎn)業(yè)高度重視，各相關(guān)部門都采取了多種措施予以積極推動，提出將智慧交通作為我國未來交通運輸領(lǐng)域發(fā)展的重要方向和優(yōu)先領(lǐng)域予以支持。4.1.3智慧交通的市場前景巨大的市場面前，眾多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、金融、科技企業(yè)紛紛搶灘入駐，并且在頭部已經(jīng)誕生了幾家巨頭，如阿里、騰訊、百度、華為、平安、高德等。在國家政策的大力支持，以及社會需求、技術(shù)的大力推動下，近年來我國智慧交通行業(yè)發(fā)展迅速。4.1.3智慧交通的市場前景4.1.3智慧交通的市場前景4.2.圖像識別技術(shù)4.2.1概述圖像識別技術(shù)是人工智能的一個重要領(lǐng)域。它是指對圖像進行對象識別，以識別各種不同模式的目標和對像的技術(shù)。（1）技術(shù)發(fā)展：圖像識別技術(shù)是人工智能的一個重要領(lǐng)域。為了編制模擬人類圖像識別活動的計算機程序，人們提出了不同的圖像識別模型。模式識別包括兩個階段，即學習階段和實現(xiàn)階段，前者是對樣本進行特征選擇，尋找分類的規(guī)律，后者是根據(jù)分類規(guī)律對未知樣本集進行分類和識別。圖像識別技術(shù)是人工智能的一個重要領(lǐng)域。它是指對圖像進行對象識別，以識別各種不同模式的目標和對像的技術(shù)。（2）基本過程：信息的獲取——>預處理——>特征抽取和選擇——>分類器設(shè)計——>分類決策4.2.1概述（3）主要應用領(lǐng)域：

圖像識別技術(shù)是立體視覺、運動分析、數(shù)據(jù)融合等實用技術(shù)的基礎(chǔ)，在導航、地圖與地形配準、自然資源分析、天氣預報、環(huán)境監(jiān)測、生理病變研究等許多領(lǐng)域有重要的應用價值：

遙感圖像識別、通訊領(lǐng)域的應用、軍事、公安刑偵等領(lǐng)域的應用、生物醫(yī)學圖像識別、機器視覺領(lǐng)域的應用。

4.2.1概述

OCR（OpticalCharacterRecognition，光學字符識別）是指電子設(shè)備（例如掃描儀或數(shù)碼相機）檢查紙上打印的字符，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程。

OCR系統(tǒng)性能好壞的主要指標有：拒識率、誤識率、識別速度、用戶界面的友好性，產(chǎn)品的穩(wěn)定性，易用性及可行性等。4.2.2光學字符識別（1）發(fā)展簡史OCR的概念是在1929年由德國科學家Tausheck最先提出來的，后來美國科學家Handel也提出了利用技術(shù)對文字進行識別的想法。早在60、70年代，世界各國就開始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的識別方法研究為主，且識別的文字僅為0至9的數(shù)字。20世紀70年代初，日本的學者開始研究漢字識別，并做了大量的工作。到1986年，我國提出“863”高新科技研究計劃，漢字識別的研究進入一個實質(zhì)性的階段。4.2.2光學字符識別（2）軟件結(jié)構(gòu)OCR軟件主要是由下面幾個部分組成：1）圖像輸入、預處理2）二值化3）噪聲去除4）傾斜較正5）版面分析6）字符切割7）字符識別8）版面恢復9）后處理、校對（3）工作流程從影像到結(jié)果輸出，須經(jīng)過影像輸入、影像前處理、文字特征抽取、對比識別、最后經(jīng)人工校正將認錯的文字更正，將結(jié)果輸出。4.2.2光學字符識別

車牌識別系統(tǒng)是計算機視頻圖像識別技術(shù)在車輛牌照識別中的一種應用。車牌識別系統(tǒng)是指能夠檢測到受監(jiān)控路面的車輛并自動提取車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯數(shù)字及號牌顏色）進行處理的技術(shù)。牌照自動識別技術(shù)可以在汽車不作任何改動的情況下實現(xiàn)汽車“身份”的自動登記及驗證，這項技術(shù)已經(jīng)應用于公路收費、停車管理、稱重系統(tǒng)、交通誘導、交通執(zhí)法、公路稽查、車輛調(diào)度、車輛檢測等各種場合。4.2.3車牌識別系統(tǒng)（1）車牌識別系統(tǒng)的應用：1）監(jiān)測報警

2）超速違章處罰

3）車輛出入管理4）自動放行5）高速公路收費管理6）計算車輛旅行時間7）牌照號碼自動登記4.2.3車牌識別系統(tǒng)（2）識別原理：1）識別流程：當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發(fā)圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。2）車輛檢測：車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式?？梢员苊馄茐穆访?、不必附加外部檢測設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。4.2.3車牌識別系統(tǒng)3）號碼識別：

①牌照定位②牌照字符分割③牌照字符識別方法（3）技術(shù)路線：國際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產(chǎn)生不良的心理影響，也不會對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染，屬于綠色環(huán)保技術(shù)。4.2.3車牌識別系統(tǒng)（4）觸發(fā)方式

車牌識別系統(tǒng)有兩種觸發(fā)方式，一種是外設(shè)觸發(fā)，另一種是視頻觸發(fā)。（5）識別方法1）間接法2）直接法：①圖像處理技術(shù)

②統(tǒng)模式識別技術(shù)③人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)4.2.3車牌識別系統(tǒng)4.3.1概述

GPS是美國從20世紀70年代開始研制，具有在海、陸、空進行全方位實時三維導航與定位功能的新一代衛(wèi)星導航與定位系統(tǒng)。（1）全球定位系統(tǒng)的發(fā)明：

20世紀70年代，美國國防部為了給陸、海、空三大領(lǐng)域提供實時、全天候和全球性的導航服務，并進行情報收集、核爆監(jiān)測和應急通訊等一些軍事目的，開始研制“導航衛(wèi)星定時和測距全球定位系統(tǒng)”，簡稱全球定位系統(tǒng)。4.3GPS（2）全球定位系統(tǒng)的發(fā)展歷史：

GPS是指利用GPS衛(wèi)星，向全球各地全天候、實時性地提供三維位置、三維速度等信息的一種無線電導航定位系統(tǒng)。GPS的前身是1958年美國軍方研制的一種子午儀（Transit）衛(wèi)星定位系統(tǒng)。（3）定位原理：

GPS定位包括偽距單點定位、載波相位定位和實時差分定位。4.3.1概述4.3GPS4.3.2GPS的組成部分

全球定位系統(tǒng)由以下三個部分組成：空間部分（GPS衛(wèi)星）、地面監(jiān)控部分和用戶部分。GPS衛(wèi)星可分為試驗衛(wèi)星和工作衛(wèi)星兩類。4.3.3GPS的特點（1）全球，全天候連續(xù)不斷的導航定位能力（2）實時導航，定位精度高，觀測時間短（3）測站無需通視（4）可提供全球統(tǒng)一的三維地心坐標（5）儀器操作簡便（6）抗干擾能力強、保密性好（7）功能多、應用廣泛4.3GPS

中國北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)（英文名稱：BeiDouNavigationSatelliteSystem，簡稱BDS）是中國自行研制的全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)，也是繼GPS、GLONASS之后的第三個成熟的衛(wèi)星導航系統(tǒng)。衛(wèi)星導航系統(tǒng)是全球性公共資源，多系統(tǒng)兼容與互操作已成為發(fā)展趨勢。中國始終秉持和踐行“中國的北斗，世界的北斗”的發(fā)展理念，服務“一帶一路”建設(shè)發(fā)展，積極推進北斗系統(tǒng)國際合作。與其他衛(wèi)星導航系統(tǒng)攜手，與各個國家、地區(qū)和國際組織一起，共同推動全球衛(wèi)星導航事業(yè)發(fā)展，讓北斗系統(tǒng)更好地服務全球、造福人類。4.3.4北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)（1）系統(tǒng)標志創(chuàng)意說明北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)標志由正圓形、寫意的太極陰陽魚、北斗星、網(wǎng)格化地球和中英文文字等要素組成，如圖4-6所示。圓形構(gòu)型象征中國傳統(tǒng)文化中的“圓滿”，深藍色的太空和淺藍色的地球代表航天事業(yè)。太極陰陽魚蘊含了中國傳統(tǒng)文化。4.3.4北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)（2）北斗系統(tǒng)建設(shè)第一步，建設(shè)北斗一號系統(tǒng)。第二步，建設(shè)北斗二號系統(tǒng)。第三步，建設(shè)北斗三號系統(tǒng)。4.3.4北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)（3）北斗應用與產(chǎn)業(yè)化1）基礎(chǔ)產(chǎn)品及設(shè)施北斗基礎(chǔ)產(chǎn)品已實現(xiàn)自主可控，國產(chǎn)北斗芯片、模塊等關(guān)鍵技術(shù)全面突破，性能指標與國際同類產(chǎn)品相當。2）行業(yè)及區(qū)域應用北斗系統(tǒng)提供服務以來，已在交通運輸、農(nóng)林漁業(yè)、水文監(jiān)測、氣象測報、通信系統(tǒng)、電力調(diào)度、救災減災、公共安全等領(lǐng)域得到廣泛應用，融入國家核心基礎(chǔ)設(shè)施，產(chǎn)生了顯著的經(jīng)濟效益和社會效益。3）大眾應用北斗系統(tǒng)大眾服務發(fā)展前景廣闊?；诒倍返膶Ш椒找驯浑娮由虅?、移動智能終端制造、位置服務等廠商采用，廣泛進入中國大眾消費、共享經(jīng)濟和民生領(lǐng)域，深刻改變著人們的生產(chǎn)生活方式。4.3.4北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)4.4藍牙技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)4.4.1概述藍牙（Bluetooth）是一種無線技術(shù)標準，可實現(xiàn)固定設(shè)備、移動設(shè)備和樓宇個人域網(wǎng)之間的短距離數(shù)據(jù)交換。4.4.2藍牙的特點藍牙技術(shù)的特點：（1）全球范圍適用（2）可同時傳輸語音和數(shù)據(jù)（3）可以建立臨時性的對等連接（4）ISM頻帶是對所有無線電系統(tǒng)都開放的頻帶，因此使用其中的某個頻段都會遇到不可預測的干擾源。藍牙技術(shù)規(guī)范的目的是使符合該規(guī)范的各種應用之間能夠?qū)崿F(xiàn)互操作，互操作的遠端設(shè)備需要使用相同的協(xié)議棧，不同的應用需要不同的協(xié)議棧。但是，所有的應用都要使用藍牙技術(shù)規(guī)范的數(shù)據(jù)鏈路層和物理層。藍牙協(xié)議棧的體系結(jié)構(gòu)由底層硬件模塊、中間協(xié)議層和高端應用層三部分組成。4.4.3藍牙協(xié)議棧（1）底層硬件模塊它包括鏈路管理協(xié)議（LinkManagementProtocol,LMP）、基帶（BaseBand,BB）、射頻（RadioFrequency,RF）等三部分。

（2）中間協(xié)議層它由邏輯鏈路控制和適配協(xié)議、服務發(fā)現(xiàn)協(xié)議、串口仿真協(xié)議（或稱線纜替換協(xié)議RF-COMM）、二進制電話控制協(xié)議等構(gòu)成。4.4.3藍牙協(xié)議棧4.4.4藍牙應用模式

（1）文件傳輸模式文件傳輸?shù)哪康氖鞘箖蓚€終端之間的數(shù)據(jù)交換成為可能。

（2）因特網(wǎng)網(wǎng)橋模式文種用戶模式可通過手機或無線調(diào)制解調(diào)器向PC提供撥號入網(wǎng)和收發(fā)傳真的功能。4.4.4藍牙應用模式（3）頭戴式設(shè)備模式使用該模式，用戶打電話時可自由移動。

（4）藍牙手機模式藍牙手機可接入公用電話網(wǎng)與其他座機或手機通話，也可在基站內(nèi)使用。4.4.4藍牙應用模式（5）局域網(wǎng)訪問模式無線接入過程類以于撥號接入。

（6）個人資料管理模式常見的個人資料管理有電話簿記錄查詢、日歷、任務通知和名片的輸入及更新，傳送的協(xié)議或格式由收發(fā)雙方共同確認。4.4.4藍牙應用模式（7）數(shù)據(jù)同步模式數(shù)據(jù)同步模式提供設(shè)備到設(shè)備的個人資料管理（PIM）的同步更新功能，其典型應用如電話簿、日歷、通知和記錄等。4.4.4藍牙應用模式4.4智慧交通中的物聯(lián)網(wǎng)案例4.5.1區(qū)域交通控制系統(tǒng)傳統(tǒng)的交通控制方法主要包括定時控制、多時段控制、感應或半感應控制、綠波帶控制和區(qū)域靜態(tài)控制。以上幾種區(qū)城交通控制方案基本都是離線控制，方法簡單、可靠，但不能及時響應交通流的隨機變化。真正的智慧交通控制系統(tǒng)將不僅僅是一個實現(xiàn)反饋控制的信號控制系統(tǒng)，而是轉(zhuǎn)變?yōu)橐越煌ㄕT導為主從而實現(xiàn)真正的智能交互。（1）城市交通出行誘導系統(tǒng)：

依托物聯(lián)網(wǎng)強大的交通狀態(tài)感知和處理技術(shù)，通過實時采集城市道路交通流量、可用停車位等數(shù)據(jù)，持續(xù)進行建模和分析，并實時分析路網(wǎng)交通狀態(tài)和交通事件，向出行者提供實時交通信息和路徑引導信息。通過誘導出行者的出行行為來改善道路交通狀況，實現(xiàn)交通流路網(wǎng)交通流的均衡分配。4.5.2動態(tài)交通信息服務一個典型的城市交通綜合誘導系統(tǒng)：4.5.2動態(tài)交通信息服務（1）城市交通出行誘導系統(tǒng)：

交通誘導信息主要包括車輛速度和旅行時間，一般通過可變信息板、用戶移動終端和互聯(lián)網(wǎng)等方式進行分布。4.5.2動態(tài)交通信息服務（2）智能停車誘導系統(tǒng)：

通過引入物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實時采集停車場的車位信息，將結(jié)果融合后發(fā)布給駕駛者，以構(gòu)建智能停車系統(tǒng)。作為城市智慧交通的組成部分它能合理地安排停車，提高停車設(shè)施泊位利用率，促使停車設(shè)施利用均衡化，減少駕駛者尋找停車泊位的時間消耗，從而減少市中心為停車而附加的交通量。4.5.2動態(tài)交通信息服務

電子收費系統(tǒng)（ElectronicTollCollection,ETC）是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在道路收費中的應用。通過在車輛上安裝具有身份標識的標簽，在收費口安裝對應的通信和計費裝置通過自動識別通信車輛并使用電子貨幣結(jié)算實現(xiàn)了道路不停車收費。（1）高速公路電子收費系統(tǒng)：4.5.3道路電子收費系統(tǒng)整個ETC電子收費運行過程如下：（1）用戶前往發(fā)行安裝部門申請安裝車載裝置，預繳通行費或設(shè)立事后付費賬戶，相應的信息被存入車載裝置中，然后該車便可上路。（2）在進入收費站時，車輛按規(guī)定限速通過收費車道。路邊裝置識別車輛相關(guān)信息，并通過無線通信與車載單元雙向通信來完成收費過程。（3）每次收費操作都需將收費操作的相關(guān)信息遞交收費計算機，事后付款方式的收費數(shù)據(jù)將定時（或?qū)崟r）遞送給后臺系統(tǒng)，以便生成轉(zhuǎn)賬清單向金融機構(gòu)請求支付。4.5.3道路電子收費系統(tǒng)（2）新加坡的電子道路收費系統(tǒng)：新加坡開發(fā)了電子公路收費系統(tǒng)（ElectronicRoadPricing,ERP），針對高峰時段駛?cè)胫行纳虡I(yè)區(qū)、高速公路和交通擁擠區(qū)域的車輛征收車輛擁堵費。ERP系統(tǒng)共包括3個部分：車載讀卡器，ERP道口檢測器和中央控制中心。4.5.3道路電子收費系統(tǒng)（3）斯德哥爾摩電子收費系統(tǒng)：

該系統(tǒng)由聯(lián)網(wǎng)的攝像頭、激光掃描設(shè)備、收發(fā)器以及收費系統(tǒng)組成。斯德哥爾摩的電子收費系統(tǒng)僅在系統(tǒng)部署的前期使用了RFID技術(shù)作為車輛信息的交換方式，在系統(tǒng)正式投人使用后，完全使用了車牌號碼識別技術(shù)，不再要求在車輛上安裝RFID標簽。4.5.3道路電子收費系統(tǒng)

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以有效改善公共交通管理水平，利用GPS定位技術(shù)、通信技術(shù)、地理信息系統(tǒng)等技術(shù)實現(xiàn)運營公交車、出租車，出行乘客、查詢終端、公交站點和管理中心等元素的互聯(lián)互通。4.5.4公共交通管理系統(tǒng)

智能車輛主要致力于提高汽車的安全性、舒適性，以及提供優(yōu)良的人車交互界面。（1）安全輔助駕駛：基于車車通信的安全輔助駕駛系統(tǒng)是當前智能汽車領(lǐng)域使用的主流方法。，每個車輛上安裝車載裝置，將車輛通過自組網(wǎng)方式互相連接。車輛間通過無線通信接口來交換車輛行駛信息，包括方向燈轉(zhuǎn)向動作、車速、GPS以及車輛類型等。4.5.5智能車輛（2）車載信息服務系統(tǒng)：車載信息服務系統(tǒng)（Telematics）的主要內(nèi)容是指通過內(nèi)置在汽車上的計算機系統(tǒng)、無線通信技術(shù)，衛(wèi)星導航裝置和強大的后臺服務系統(tǒng)對搜集到的各項信息和數(shù)據(jù)進行處理，從而為車主提供行駛導航、實時路況、道路救援、遠程故障診斷、安全監(jiān)視、個性化資訊及娛樂資訊等服務。4.5.5智能車輛 本章完結(jié)第四章

智能交通系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)《物聯(lián)網(wǎng)應用基礎(chǔ)》 第五章智慧城市系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)《物聯(lián)網(wǎng)應用基礎(chǔ)》1背景概述2云計算本章要點34人工智能大數(shù)據(jù)5.1背景概述智慧城市是以具有科學城市治理理念的智慧型服務政府為主導，建構(gòu)在信息泛在基礎(chǔ)之上的新型城市發(fā)展模式。智慧城市基于泛在化的信息網(wǎng)絡(luò)、智能的感知技術(shù)和信息安全基礎(chǔ)設(shè)施，透明、充分地獲取城市管理、行業(yè)、公眾用戶海量數(shù)據(jù)，為公眾提供共享信息，打造智能生活、智能產(chǎn)業(yè)、智能管理的城市信息化應用。（1）國內(nèi)智慧城市發(fā)展情況目前國內(nèi)智慧城市建設(shè)主要分以下幾類：①以發(fā)展智慧產(chǎn)業(yè)為核心②創(chuàng)新推進智慧城市建設(shè)③以發(fā)展智慧管理和智慧服務為重點④以發(fā)展智慧技術(shù)和智慧基礎(chǔ)設(shè)施為路徑⑤以發(fā)展智慧人文和智慧生活為目標（2）國外智慧城市發(fā)展情況美國：“智慧地球”概念；日本：U-Japan；新加坡：“智慧國2015計劃”。5.1背景概述（3）智慧城市總體架構(gòu)

“三個基礎(chǔ)、兩大體系、一大平臺、多項應用”5.1背景概述智慧城市總體架構(gòu)1）城市基礎(chǔ)設(shè)施：深度三網(wǎng)融合，建成多層次、立體化、高帶寬、全覆蓋的無線基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)。

2）城市公共資源數(shù)據(jù)中心：處理公共計算網(wǎng)絡(luò)中的信息，形成規(guī)范化的、可以直接提供使用的幾大類公共數(shù)據(jù)庫：

①基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫②業(yè)務數(shù)據(jù)庫③服務數(shù)據(jù)庫3）城市公共信息平臺：城市公共資源數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)主要包括在城市公共計算網(wǎng)絡(luò)的原始數(shù)據(jù)和經(jīng)過公共資源數(shù)據(jù)中心處理后的公共數(shù)據(jù)庫。5.1背景概述（1）政務城域網(wǎng)絡(luò)針對各部門單位原有電于政務網(wǎng)絡(luò)繁雜無序、各自為政、重復投資建設(shè)等問題，對政務專網(wǎng)進行整合，建立起黨政機關(guān)、事業(yè)單位的政務城域網(wǎng)。整個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)主要包括：中心核心網(wǎng)絡(luò)、專網(wǎng)接入網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)接入網(wǎng)絡(luò)及服務器存儲網(wǎng)絡(luò)。5.1.1智慧城市的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)（2）行業(yè)應用專網(wǎng)行業(yè)應用專網(wǎng)向下接入所有行業(yè)內(nèi)部網(wǎng)點，其核心節(jié)點通過內(nèi)外網(wǎng)安全隔離設(shè)備，采用雙鏈路連接到中心節(jié)點的雙路由交換設(shè)備。（3）無線網(wǎng)絡(luò)建設(shè)

分區(qū)域、按步驟部署無線寬帶接入網(wǎng)絡(luò)，加快實施4G無線寬帶網(wǎng)絡(luò)的廣度和深度覆蓋。（4）寬帶網(wǎng)絡(luò)建設(shè)

在寬帶網(wǎng)絡(luò)全覆蓋的基礎(chǔ)上，積極推進下一代互聯(lián)網(wǎng)，建設(shè)基于IP6的下一代高速寬帶網(wǎng)絡(luò)及城域高速互聯(lián)。5.1.1智慧城市的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)（1）智慧城市的數(shù)據(jù)庫公共基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫是智慧城市公共基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中心，主要包括城市公共基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫群、城市公共應用數(shù)據(jù)庫群以及城市專項服務數(shù)據(jù)庫群。（2）智慧城市的公共信息平臺公共信息平臺的目標是實現(xiàn)全市性的共性問題的統(tǒng)一處理，解決某個應用單位或機構(gòu)難以獨立完成的城市管理或公共服務問題，為政府、企業(yè)和公眾的各類應用及其協(xié)同提供平臺支撐。5.1.2智慧城市的數(shù)據(jù)庫及平臺智慧城市的公共信息平臺

公共信息平臺是智慧城市系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施，其作用體現(xiàn)為如下三點：1）公共信息平臺具備支撐多級平臺應用能力。2）公共信息平臺通過接口與服務系統(tǒng)實現(xiàn)城市公共數(shù)據(jù)的服務共享。3）通過數(shù)據(jù)交換服務系統(tǒng)和數(shù)據(jù)整合服務系統(tǒng)實現(xiàn)城市公共數(shù)據(jù)的采集、對比、清洗、加工和整合等。5.1.2智慧城市的數(shù)據(jù)庫及平臺應用單位接入規(guī)范提出了應用單位接入公共信息平臺所需的環(huán)境要求、技術(shù)要求、管理要求等規(guī)范要求。1）支撐數(shù)據(jù)

2）數(shù)據(jù)交換服務3）數(shù)據(jù)整合服務

4）時空信息承載服務5）目錄管理與服務

6）接口與服務7）平臺門戶5.1.2智慧城市的數(shù)據(jù)庫及平臺（3）智慧城市的應用平臺1）空間信息服務平臺：

指在城市信息化進程中，用以滿足各個行業(yè)進行與地理空間相關(guān)信息的采集、應用、交互、共享，并能提供標準框架數(shù)據(jù)及運行環(huán)境的集合，是城市各行業(yè)、各單位和部門進行數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)交換的公共平臺。5.1.2智慧城市的數(shù)據(jù)庫及平臺空間信息服務平臺

城市空間信息服務平臺用于存儲公用的空間數(shù)據(jù)，并通過城域網(wǎng)與各部門進行連接，為它們的業(yè)務應用系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)服務，形成一種分布式的空間數(shù)據(jù)共享應用環(huán)境。5.1.2智慧城市的數(shù)據(jù)庫及平臺2）位置服務信息平臺：

智慧位置服務信息平臺建設(shè)包括底層關(guān)鍵技術(shù)集成、智慧位置服務引擎平臺及系統(tǒng)搭建以及上層LBS（定位服務）應用系統(tǒng)的開發(fā)。移動終端應用系統(tǒng)建設(shè)與研發(fā)可以包括如下方面：①商品互動點評與推薦②特殊人監(jiān)護應用系統(tǒng)5.1.2智慧城市的數(shù)據(jù)庫及平臺3）城市數(shù)據(jù)共享與交換平臺

采用“云計算”理念和技術(shù)，打造信息化建設(shè)的私有云計算平臺，實現(xiàn)跨行業(yè)的數(shù)據(jù)集中、共享和交換；建立智慧城市資源池，并且為管理中心和市政、城管、社管、交通、照明等單位提供主要為IaaS和PaaS等的服務。

4）城市運行綜合體征評價平臺

5）領(lǐng)導監(jiān)督和輔助決策平臺5.1.2智慧城市的數(shù)據(jù)庫及平臺

智慧城市的產(chǎn)業(yè)鏈上包括政府、運營商、設(shè)備供應商、軟件應用提供商四個角色，具體分工如下：（1）政府主導（2）設(shè)備供應商介入（3）運營商機遇與挑戰(zhàn)共存（4）軟件應用提供商積極參與社會各方合力提供應用能力，促進產(chǎn)業(yè)成熟、健康、可持續(xù)發(fā)展。5.1.3智慧城市的運營模式分析（1）重要地點邊界監(jiān)控系統(tǒng)及城市視頻監(jiān)控系統(tǒng)

該系統(tǒng)采用復合傳感器、智能視頻相結(jié)合的方式，通過傳送網(wǎng)絡(luò)，對政府、軍事單位等重要地點周邊邊界和區(qū)域內(nèi)重要場所進行全天候、全方位的監(jiān)控。（2）危險源監(jiān)控系統(tǒng)

該系統(tǒng)通過建立危險源數(shù)據(jù)采集及監(jiān)控系統(tǒng)，來實現(xiàn)報警、監(jiān)控、管理和執(zhí)法監(jiān)管水平的提高（3）交通管理及公交、環(huán)衛(wèi)、救護、城管等特種車輛定位系統(tǒng)

可以智能化解決交通擁堵和停車問題，盡量減少噪聲和空氣污染。5.1.4智慧城市的運營模式分析5.2.1概述

云計算（CloudComputing），它是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的計算方式，通過這種方式，共享的軟硬件資源和信息可以按需提供給計算機和其他設(shè)備。

5.2云計算典型的云計算提供商往往提供通用的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務應用，可以通過瀏覽器等軟件或者其他Web服務來訪問，而軟件和數(shù)據(jù)都存儲在服務器上。狹義云計算是指IT基礎(chǔ)設(shè)施的交付和使用模式。廣義云計算是指服務的交付和使用模式。5.2.1概述

（1）云計算的發(fā)展背景云計算是繼20世紀80年代大型計算機到客戶端-服務器大轉(zhuǎn)變之后的又一種巨變。

（2）云計算的演化云計算主要經(jīng)歷了四個階段才發(fā)展到現(xiàn)在這樣比較成熟的水平，這四個階段依次是電廠模式、效用計算、網(wǎng)格計算和云計算。5.2.2云計算的發(fā)展背景和演化云計算可以認為包括以下幾個層次的服務：基礎(chǔ)設(shè)施即服務（IaaS，即設(shè)施云）、平臺即服務（PaaS，即平臺云）和軟件即服務（SaaS，即應用云）。除了上述三種常用服務形態(tài)之外，還有一種ACaaS（AccessControl-as-a-Service），門禁即服務。5.2.3云計算常用服務形態(tài)解析（1）IaaS

IaaS（Infrastructure-as-aService）即基礎(chǔ)設(shè)施即服務，消費者通過Internet可以從完善的計算機基礎(chǔ)設(shè)施獲得服務。5.2.3云計算常用服務形態(tài)解析（2）PaaS

PaaS（Platform-as-a-Service）即平臺即服務。平臺通常包括操作系統(tǒng)、編程語言的運行環(huán)境、數(shù)據(jù)庫和Web服務器。5.2.3云計算常用服務形態(tài)解析（3）SaaS

SaaS（Software-as-a-Service）即軟件即服務。它是一種通過Internet提供軟件的模式，用戶無需購買軟件，而是向提供商租用基于Web的軟件，來管理企業(yè)經(jīng)營活動。5.2.3云計算常用服務形態(tài)解析（1）MapReduce產(chǎn)生的背景：

MapReduce采用了“分而治之”的思想，具體來說，其處理過程可以高度概括為兩個函數(shù)：Map（）和Reduce（）。Map函數(shù)的任務是進行初始任務的分解，使之成為多個子任務，而Reduce函數(shù)主要負責的是把這些子任務分解處理后的結(jié)果給匯總起來。5.2.4計算的MapReduce編程模型（2）Google的MapReduce框架：在Google框架的實現(xiàn)機制中，有兩個工作節(jié)點比較特殊：一個是工作機（Worker），用于運行Map（）或Reduce（）任務，另一個是主控程序（Master），用于將Map（）和Re-duce（）分配到的合適的工作機上。5.2.4計算的MapReduce編程模型（3）Hadoop上MapReduce的工作機制：

相比較于Google的MapReduce框架，Hadoop項目編寫了大量的代碼以實現(xiàn)計算任務的分發(fā)、調(diào)度、運行、容錯等機制。主要包含了以下幾個獨立的大類組件：①Client

②JobTracker

③MapTaskTracker

④ReduceTaskTracker⑤分布式文件存儲系統(tǒng)

⑥Job（作業(yè)）

⑦Task（任務）5.2.4計算的MapReduce編程模型（4）MapReduce作業(yè)運行流程：1）作業(yè)提交2）作業(yè)初始化3）任務分配4）Map任務執(zhí)行5）Reduce任務執(zhí)行6）作業(yè)完成5.2.4計算的MapReduce編程模型（5）進程和狀態(tài)的更新：

因為MapReduce框架要處理的數(shù)據(jù)是面向集群的批處理作業(yè)，所以所有的描述實時狀態(tài)的信息在作業(yè)期間是不斷變化的。最后，JobClient每秒查淘JobTracker從而來接收最新的狀態(tài)。而客戶端也可以通過JobClient中GetJob（）方法來得到一個RunningJob的實例，其中也包含了作業(yè)的全部狀態(tài)信息。5.2.4計算的MapReduce編程模型（6）Hadoop提供的3種作業(yè)調(diào)度：對作業(yè)調(diào)度的實現(xiàn)，Hadoop為了支持用戶擴展自己的調(diào)度器而采用了可插拔的設(shè)計。Hadoop提供了3種默認的調(diào)度器，分為先進先出（FIFO）調(diào)度器、公平（Fair）調(diào)度器和能力（Capacity）調(diào)度器。

先進先出調(diào)度器提供的優(yōu)先級機制不支持資源搶占，因為只要已經(jīng)開始執(zhí)行的作業(yè)，不論其優(yōu)先級高低，都不會被未執(zhí)行的作業(yè)所打斷。

公平調(diào)度器還具有支持資源搶占、每個資源池自定義調(diào)度方式等高級特性。

能力調(diào)度器使用的是多隊列的方式來將集群中的計算資源得以組織。5.2.4計算的MapReduce編程模型（7）MapReduce容錯機制：因為MapReduce在通常情況下都是在大型集群系統(tǒng)中進行海量數(shù)據(jù)的處理，所以容錯機制對其來說也是必不可少的。1）Master容錯：Master節(jié)點控制任務調(diào)度。Master節(jié)點是用來保存元數(shù)據(jù)的，它會周期性地設(shè)置檢查點（CheckPoint），隨之將Master中的數(shù)據(jù)信息導出。2）Worker容錯：Worker節(jié)點負責計算任務的執(zhí)行。若Master發(fā)送的ping命令沒有得到回應，就說明該Worker節(jié)點已經(jīng)失效，Master會將此節(jié)點狀態(tài)設(shè)置為空閑并且把這個Worker任務分配給其他的Worker節(jié)點來再次執(zhí)行。5.2.4計算的MapReduce編程模型（1）云計算的主要特征1）資源配置動態(tài)化2）需求服務自助化

3）以網(wǎng)絡(luò)為中心4）服務可計量化

5）資源的池化和透明化（2）云計算的核心特性1）快速、低價獲得技術(shù)架構(gòu)資源。2）具有應用程序界面API，允許軟件與云以類似“人機交互”的方式來進行信息交換。3）允許用戶通過網(wǎng)頁瀏覽器來獲取資源而無需關(guān)注用戶自身是通過何種設(shè)備或在何地介入資源（如PC、移動設(shè)備等）。4）一種稱為多租戶的軟件架構(gòu)技術(shù)允許在多用戶池下共享資源與消耗5）如果多個冗余站點被使用，則改進了可靠性。6）無需用戶對峰值負載進行工程構(gòu)造。5.2.5云計算的主要特征與核心特征云計算意味著數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)移到用戶主權(quán)掌控范圍外的機器上，也就是云計算服務提供商的手中。具體發(fā)展趨勢如下：

（1）私有云不會消失，而會獲得大發(fā)展。

（2）混合云仍將是大多數(shù)組織的務實選擇。

（3）PaaS將贏得開發(fā)者的芳心。

（4）服務中斷事故將使消費者意識到服務質(zhì)量的差異。5.2.6云計算的發(fā)展趨勢5.3.1概述“大數(shù)據(jù)”（BigData）作為時下最火熱的IT行業(yè)的詞匯，隨之而來的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點。各種數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大，它決定著企業(yè)的未來發(fā)展，雖然現(xiàn)在企業(yè)可能并沒有意識到數(shù)據(jù)爆炸性增長帶來的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多地意識到數(shù)據(jù)對企業(yè)的重要性。大數(shù)據(jù)時代對人類的數(shù)據(jù)駕馭能力提出了新的挑戰(zhàn)，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。5.3大數(shù)據(jù)“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。（1）大數(shù)據(jù)四個特性：

海量性、多樣性、高速性、易變性（2）大數(shù)據(jù)三個特征：①數(shù)據(jù)類型繁多②數(shù)據(jù)價值密度相對較低③處理速度快，時效性要求高5.3.2大數(shù)據(jù)的定義物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展離不開大數(shù)據(jù)，依靠大數(shù)據(jù)可以提供足夠豐富的資源。大數(shù)據(jù)除了經(jīng)濟方面的影響，同時也能在政治、文化等方面產(chǎn)生深遠的影響，大數(shù)據(jù)可以幫助人們開啟循“數(shù)”管理的模式，也是我們當下“大社會”的集中體現(xiàn)，三分技術(shù)，七分數(shù)據(jù)，得數(shù)據(jù)者得天下。在個人隱私的方面，大量數(shù)據(jù)經(jīng)常含有一些詳細的潛在的能夠展示有關(guān)我們的信息，逐漸引起了我們對個人隱私的擔憂。5.3.3大數(shù)據(jù)對生活、工作的影響（1）數(shù)據(jù)倉庫概念：

數(shù)據(jù)倉庫就是面向主題的、集成的、不可更新的（穩(wěn)定的）、隨時間不斷變化的數(shù)據(jù)集合。（2）數(shù)據(jù)倉庫的特征：

1）面向主題

2）集成性3）相對穩(wěn)定4）反映歷史變化（3）數(shù)據(jù)倉庫的分析技術(shù)：

1）OLAP（聯(lián)機分析處理）的概念：

OLAP是數(shù)據(jù)處理的一種技術(shù)概念?；灸康氖鞘蛊髽I(yè)的決策者能靈活地掌握企業(yè)的數(shù)據(jù)，以多維的形式從多面角度來觀察企業(yè)的狀態(tài)了解企業(yè)的變化。5.3.4數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)2）聯(lián)機分析處理與數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)系：

隨著數(shù)據(jù)倉庫理論的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)已逐步成為新型的決策管理信息系統(tǒng)的解決方案。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的核心是聯(lián)機分析處理，但數(shù)據(jù)倉庫包括更為廣泛的內(nèi)容。①數(shù)據(jù)層。②應用層。③表現(xiàn)層。

應用：

聯(lián)機分析處理、

傳統(tǒng)的報表、數(shù)理統(tǒng)計、

人工智能5.3.4數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（4）數(shù)據(jù)挖掘的處理過程：數(shù)據(jù)挖掘，又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，是指從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在應用價值的信息或模式。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要包括以下幾步：

準備、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)縮減、確定數(shù)據(jù)挖掘的目標、確定知識發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)挖掘、模式解釋、知識評價。5.3.4數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有四種開采任務：①

數(shù)據(jù)總結(jié)是對數(shù)據(jù)進行濃縮，給出它的緊湊描述。②

分類是運用分類器把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到給定類別中的某一個，用于對未來數(shù)據(jù)進行預測。③

聚類是把一組個體按照相似性歸成若干類別，使得屬于同一類別的個體之間的距離盡可能小，而不同類別的個體的距離盡可能大。④

關(guān)聯(lián)規(guī)則是指事物之間的聯(lián)系具有多大的支持度和可信度。5.3.4數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)雖然大數(shù)據(jù)目前在國內(nèi)還處于初級階段，但是商業(yè)價值已經(jīng)顯現(xiàn)出來。未來，數(shù)據(jù)可能成為最大的交易商品。大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢主要體現(xiàn)在幾個方面：大數(shù)據(jù)與學術(shù)，大數(shù)據(jù)與人類的活動，大數(shù)據(jù)的安全隱私、關(guān)鍵應用、系統(tǒng)處理和整個產(chǎn)業(yè)的影響。數(shù)據(jù)資源化，大數(shù)據(jù)在國家、企業(yè)和社會層面成為重要的戰(zhàn)略資源，成為新的戰(zhàn)略制高點和搶購的新焦點。5.3.5大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向5.4.1人工智能的誕生（1）控制論與早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：20世紀30年代末到50年代初，一系列科學進展交匯引發(fā)最初的人工智能研究。神經(jīng)學研究發(fā)現(xiàn)大腦是由神經(jīng)元組成的電子網(wǎng)絡(luò)。1953年IBM推出IBM702，成為第一代AI研究者使用的電腦。1956年，人工智能才被確立為一門學科。5.4人工智能（2）游戲AI：游戲AI一直被認為是評價AI發(fā)展水平的一種標準。（3）圖靈測試：1950年，圖靈發(fā)表了一篇劃時代的論文，文中預言了創(chuàng)造具有真正智能機器的可能性。他提出了著名的圖靈測試：如果一臺機器能夠與人類展開對話（通過電傳設(shè)備）而不被辨別出其機器身份，那么稱這臺機器具有智能。圖靈測試是人工智能在哲學方面第一個嚴肅的提案。5.4.1人工智能的誕生（4）符號推理與“邏輯理論家”程序：20世紀50年代中期，一些科學家直覺地感到符號操作可能是人類思維的本質(zhì)。1955年，紐厄爾和西蒙開發(fā)了“邏輯理論家”這個程序能夠證明《數(shù)學原理》中前2個定理中的38個。（5）1956年達特茅斯會議：AI的誕生：會議提出的斷言之一是“學習或者智能的任何其他特性的每一個方面都應能被精確地加以描述，使得機器可以對其進行模擬”。人工智能是研究開發(fā)能夠模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。5.4.1人工智能的誕生年達特茅斯會議：AI的誕生

人工智能研究目的是促使智能機器會聽（語音識別、識別人說話、機器翻譯）、會看（圖像識別、文字識別、車牌識別）、會說（語音合成、人機對話）、會思考（人機對弈、定理證明、醫(yī)療診斷）、會學習（機器學習、知識表示）、會行動（機器人、自動駕駛汽車、無人機）。5.4.1人工智能的誕生（1）人工智能的發(fā)展階段人工智能發(fā)展并不是一帆風順的，我們將人工智能的發(fā)展歷程劃分為六個階段：起步發(fā)展期、反思發(fā)展期、應用發(fā)展期、低迷發(fā)展期、穩(wěn)步發(fā)展期和蓬勃發(fā)展期。5.4.1人工智能的發(fā)展1）起步發(fā)展期（1956年至20世紀60年代初）人工智能概念提出后，相繼取得了一批令人矚目的研究成果，如機器定理證明、跳棋程序等，掀起了人工智能發(fā)展的第一個高潮。2）反思發(fā)展期（20世紀60年代至70年代初）人工智能發(fā)展初期的突破性進展大大提高了人們對人工智能的期望，人們開始嘗試更具挑戰(zhàn)性的任務，并提出了一些不切實際的研發(fā)目標。5.4.1人工智能的發(fā)展3）應用發(fā)展期（20世紀70年代初至80年代中）20世紀70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)，通過模擬人類專家的知識和經(jīng)驗來解決特定領(lǐng)域的問題，實現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應用，從一般推理策略探討轉(zhuǎn)向運用專門知識的重大突破。4）低迷發(fā)展期（20世紀80年代中至90年代中）隨著人工智能的應用規(guī)模不斷擴大，專家系統(tǒng)存在的應用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識性知識、知識獲取困難、推理方法單一、缺乏分布式功能難以與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫兼容等問題逐漸暴露出來。5.4.1人工智能的發(fā)展5）穩(wěn)步發(fā)展期（20世紀90年代中至2010年）由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，加速了人工智能的創(chuàng)新研究，促使人工智能技術(shù)進一步走向?qū)嵱没?）蓬勃發(fā)展期（2011年至今）隨著大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，泛在感知數(shù)據(jù)和圖形處理器等計算平臺推動以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，大幅跨越了科學與應用之間的“技術(shù)鴻溝”。5.4.2人工智能的發(fā)展（2）人工智能史上的關(guān)鍵事件：

人工智能經(jīng)過60年的曲折發(fā)展，這一期間經(jīng)歷了一些關(guān)鍵事件：

1946年，全球第一ENIAC臺通用計算機誕生。

1950年，艾倫·圖靈提出“圖靈測試”。

1956年，“人工智能”概念首次被提出。

1959年，首臺工業(yè)機器人誕生。

1964年，首臺聊天機器人誕生。

1965年，專家系統(tǒng)首次亮相。

1968年，首臺人工智能機器人誕生。

1970年，能夠分析語義、理解語言的系統(tǒng)誕生。

1976年，專家系統(tǒng)廣泛使用。5.4.2人工智能的發(fā)展1981年，第五代計算機項目研發(fā)。

1984年，大百科全書（Cyc）項目。

1997年，“深藍”戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍。

2011年，Watson參加智力問答節(jié)目。

2016-2017年，AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋冠軍。

2017年，深度學習大熱。5.4.2人工智能的發(fā)展（3）人工智能的關(guān)鍵技術(shù)：人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)鍵技術(shù)，主要分為三個核心層：基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應用層。5.4.2人工智能的發(fā)展

人工智能的關(guān)鍵技術(shù)：

基礎(chǔ)層：大數(shù)據(jù)管理和云計算技術(shù)得到廣泛的運用，為人工智能技術(shù)的實現(xiàn)和人工智能應用的落地提供了基礎(chǔ)的后臺保障，是一切人工智能應用得以實現(xiàn)的大前提。

技術(shù)層：聚焦于人機交互、計算機視覺、深度學習等領(lǐng)域。

應用層：聚焦于智能語音、智能醫(yī)療、機器人、智能家居、汽車電子等領(lǐng)域，當前正處于由專業(yè)應用向通用應用過渡的發(fā)展階段。5.4.2人工智能的發(fā)展

人工智能的關(guān)鍵技術(shù)：人工智能技術(shù)包含了機器學習、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特征識別、AR/VR七個關(guān)鍵技術(shù)。1）機器學習：機器學習是一門涉及統(tǒng)計學、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計算機科學、腦科學等諸多領(lǐng)