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人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种通过模拟人类智能和学习能力的技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等方面，可以实现自动化、数据挖掘、图像识别、语音识别等功能。AI的核心问题包括建构能够与人类相似甚至超越人类的推理、知识、计划、学习、交流、感知、移动、移物、使用工具和操控机械的能力等。目前实际应用领域有机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、无人载具等。
1）Chat GPT
Chat GPT全称为Chat Generative Pre-trained Transformer，是美国OpenAI公司研发的聊天机器人程序，于 2022 年 11 月 30 日发布。Chat GPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它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，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码、论文等任务。
2）自动驾驶汽车
自动驾驶汽车以雷达、GPS及电脑视觉等技术感测其环境。先进的控制系统能将感测资料转换成适当的导航道路，以及障碍与相关标志。自动驾驶汽车能通过感测输入的资料，更新其地图资讯，让交通工具可以持续追踪其位置。通过多辆自动驾驶车构成的无人车队可以有效减轻交通压力，并因此提高交通系统的运输效率。
如百度无人驾驶汽车，2013 年研究起步，到 2023 年已经小部分实际应用，其技术核心是“百度汽车大脑”，包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。
区块链（Blockchain）是借由密码学与共识机制等技术创建与存储庞大交易资料的点对点网络系统。
区块链的主要特点是去中心化、不可篡改、匿名性和可追溯性等，因此在金融、医疗、物流等领域具有广泛的应用前景。目前区块链技术最大的应用是数字货币，因为支付的本质是“将账户A中减少的金额增加到账户B中”。如果人们有一本公共账簿，记录了所有的账户至今为止的所有交易，那么对于任何一个账户，人们都可以计算出它当前拥有的金额数量。而公共区块链（公有链）恰恰是用于实现这个目的的公共账簿。
区块链的核心技术如下所述。
1）分布式账本
分布式账本指的是交易记账由分布在不同地方的多个节点共同完成，而且每一个节点记录的是完整的账目，因此它们都可以参与监督交易合法性，同时也可以共同为其作证。
2）非对称加密
存储在区块链上的交易信息是公开的，但是账户身份信息是高度加密的，只有在数据拥有者授权的情况下才能访问到，从而保证数据的安全和个人的隐私。
3）共识机制
共识机制就是所有记账节点之间怎样达成共识，去认定一个记录的有效性，这既是认定的手段，也是防止篡改的手段。
区块链的共识机制具备“少数服从多数”及“人人平等”的特点，其中“少数服从多数”并不完全指节点个数，也可以是计算能力、股权数或者其他的计算机可以比较的特征量。“人人平等”是当节点满足条件时，所有节点都有权优先提出共识结果、直接被其他节点认同后并最后有可能成为最终共识结果。以比特币为例，采用的是工作量证明，只有在控制了全网超过51%的记账节点的情况下，才有可能伪造出一条不存在的记录。当加入区块链的节点足够多时，这基本上不可能，从而杜绝了造假的可能。
4）智能合约
智能合约是基于这些可信的不可篡改的数据，可以自动化地执行一些预先定义好的规则和条款。以保险为例，如果说每个人的信息（包括医疗信息和风险发生的信息）都是真实可信的，那就很容易在一些标准化的保险产品中去进行自动化的理赔。在保险公司的日常业务中，虽然交易不像银行和证券行业那样频繁，但是对可信数据的依赖是有增无减的。因此，笔者认为利用区块链技术，从数据管理的角度切入，能够有效地帮助保险公司提高风险管理能力。具体来讲主要分投保人风险管理和保险公司的风险监督。
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，通过多部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。云计算早期就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理。
现阶段所说的云计算服务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、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
云计算服务应该具备以下几个特征：
●随需应变自助服务；
●随时随地用任何网络设备存取；
●多人共享资源池；
●快速重新部署灵活度；
●可被监控与量测的服务；
●基于虚拟化技术快速部署资源或获得服务；
●减少用户终端的处理负担；
●降低用户对于IT专业知识的依赖。
边缘计算（Edge Computing）是指一种分布式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理的大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端设备，可以加快资料的处理与发送速度，减少延迟。边缘计算技术可用于实现物联网、智能交通、智慧城市等应用。
在中国，边缘计算联盟ECC正在努力推动 3 种技术的融合，也就是OICT的融合（运营Operational、信息Information、通信Communication Technology）。而其计算对象，则主要定义了4 个领域。第一是设备域的问题，出现的纯粹的IoT设备，与自动化的I/ O采集相比较而言，有不同但也有重叠部分。那些可以直接用于在顶层优化，而并不参与控制本身的数据，可以直接放在边缘侧完成处理。第二是网络域。在传输层面，直接的末端IoT数据与来自自动化产线的数据，其传输方式、机制、协议都会有不同，因此，这里要解决传输的数据标准问题，当然，在OPC UA架构下可以直接访问底层自动化数据，但是，对于Web数据的交互而言，这里会存在IT与OT之间的协调问题，尽管有一些领先的自动化企业已经提供了针对Web方式数据传输的机制，但是，大部分现场的数据仍然存在这些问题。第三是数据域，包括数据传输后的数据存储、格式等这些数据域需要解决的问题，也包括数据的查询与数据交互的机制和策略问题都是这个领域需要考虑的问题。
1）虚拟现实
虚拟现实（Virtual Reality，VR）技术又称虚拟实境或灵境技术，是 20 世纪发展起来的一项全新的实用技术。虚拟现实技术囊括计算机、电子信息、仿真技术，其基本实现方式是以计算机技术为主，利用并综合三维图形技术、多媒体技术、仿真技术、显示技术、伺服技术等多种高科技的最新发展成果，借助计算机等设备产生一个逼真的三维视觉、触觉、嗅觉等多种感官体验的虚拟世界，从而使处于虚拟世界中的人产生一种身临其境的感觉。随着社会生产力和科学技术的不断发展，各行各业对虚拟现实技术的需求日益旺盛。虚拟现实技术也取得了巨大进步，并逐步成为一个新的科学技术领域。
虚拟现实的突出特征如下所述。
（1）沉浸性
沉浸性是虚拟现实技术最主要的特征，就是让用户成为并感受到自己是计算机系统所创造环境中的一部分，虚拟现实技术的沉浸性取决于用户的感知系统，当使用者感知到虚拟世界的刺激时，包括触觉、味觉、嗅觉、运动感知等，便会产生思维共鸣，造成心理沉浸，感觉如同进入真实世界。
（2）交互性
交互性是指用户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，使用者进入虚拟空间，相应的技术让使用者与环境产生相互作用，当使用者进行某种操作时，周围的环境也会做出某种反应。
（3）多感知性
多感知性表示计算机技术应该拥有很多感知方式，如听觉，触觉、嗅觉等。理想的虚拟现实技术应该具有一切人所具有的感知功能。由于相关技术，特别是传感技术的限制，目前大多数虚拟现实技术所具有的感知功能仅限于视觉、听觉、触觉、运动等几种。
（4）构想性
构想性也称想象性，使用者在虚拟空间中，可以与周围物体进行互动，可以拓宽认知范围，创造客观世界不存在的场景或不可能发生的环境。
（5）自主性
自主性指虚拟环境中物体依据物理定律动作的程度，如当受到力的推动时，物体会向力的方向移动，或翻倒，或从桌面落到地面等。
2）增强现实
增强现实（Augmented Reality，AR）技术是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，广泛运用了多媒体、三维建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感等多种技术手段，将计算机生成的文字、图像、三维模型、音乐、视频等虚拟信息模拟仿真后，应用到真实世界中，两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。与虚拟现实相比，增强现实会触及到更多的人，因为它是对人们日常生活的无缝补充。增强现实是将计算机生成的虚拟世界叠加在现实世界上，医药、教育、工业上的各种实际应用，已经佐证了增强现实作为工具，对人类的影响更为深远。
关键技术如下所述。
（1）跟踪注册技术
为了实现虚拟信息和真实场景的无缝叠加，而移动设备摄像头与虚拟信息的位置需要相对应，这就需要通过跟踪注册技术来实现。跟踪注册技术首先检测需要“增强”的物体特征点及轮廓，跟踪物体特征点自动生成二维或三维坐标信息。跟踪注册技术的好坏直接决定着增强现实系统的成功与否。
（2）显示技术
增强现实技术显示系统是比较重要的内容，为了能够得到较为真实的与虚拟相结合的系统，必须使实际应用便利程度不断提升，使用色彩较为丰富的显示器是其重要基础，在这一基础上，显示器包含头盔显示器和非头盔显示设备等相关内容。
（3）虚拟物体生成技术
增强现实技术在应用时，其目标是使虚拟世界的相关内容在真实世界中得到叠加处理，有效使用在算法程序的应用基础上，促使物体动感操作有效实现。当前虚拟物体的生成是在三维建模技术的基础上得以实现的，能够充分体现出虚拟物体的真实感，在对增强现实动感模型研发的过程中，需要能够全方位和集体化地将物体对象展示出来。
（4）交互技术
与在现实生活中不同，增强现实是将虚拟事物在现实中呈现，而交互就是为虚拟事物在现实中更好地呈现做准备，因此要等到更好的增强现实体验，交互就是其中的重中之重。
（5）合并技术
增强现实的目标是将虚拟信息与输入的现实场景无缝结合在一起，为了增加增强现实使用者的现实体验，要求增强现实具有很强真实感，为了达到这个目标不单单只考虑虚拟事物的定位，还需要考虑虚拟事物与真实事物之间的遮挡关系及具备 4 个条件：几何一致、模型真实、光照一致和色调一致，这四者缺一不可，任何一种的缺失都会导致增强现实效果的不稳定，从而严重影响增强现实的体验。
量子计算机（Quantum Computer）是一种使用量子逻辑进行通用计算的设备。与电子计算机（或称传统计算机）不同，量子计算用来存储数据的对象是量子比特，它用量子算法来操作数据。马约拉纳费米子的反粒子就是它自己本身的属性，或许是令量子计算机的制造变成现实的一个关键。量子计算机在舆论中有时被过度渲染成无所不能或速度快数亿倍等，其实这种计算机是否强大，需要视问题而定。若该问题已提出速算的量子算法，只是困于传统计算机无法执行，那量子计算机确实能达到前所未有的高速；若是没有发明算法的问题，则量子计算机表现与传统计算机无异甚至更差。
量子力学态叠加原理使得量子信息单元的状态可处于多种可能性的叠加状态，从而导致量子信息处理从效率上相比于经典信息处理具有更大潜力。普通计算机中的 2 位寄存器在某一时间仅能存储 4 个二进制数（00、01、10、11）中的一个，而量子计算机中的 2 位量子位（Qubit）寄存器可同时存储这四种状态的叠加状态。随着量子比特数目的增加，对于n个量子比特而言，量子信息处于 2 种可能状态的叠加，配合量子力学演化的并行性，可以展现出比传统计算机更快的处理速度。
物联网（Internet of Things，IoT）是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它可以让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
未来发展方向预测：在物联网领域，广泛被各国政府与机构引用的技术路线为顾问公司SRI Consulting描绘之物联网技术路线，其依据时间轴可分为 4 个阶段，供应链辅助、垂直市场应用、无所不在的寻址（Ubiquitous Positioning），最后可以达到“The Physical Web”（即让物联网上的每一个智能设备都以URL来标示）。
物联网的架构一般分为 3 层或 4 层。3 层的架构由底层至上层依序为感测层、网络层与应用层；4 层的架构由底层至上层依序为感知设备层（或称感测层）、网络连接层（或称网络层）、平台工具层与应用服务层。3 层与 4 层架构之差异，在于 4 层将 3 层的“应用层”拆分成“平台工具层”与“应用服务层”，对于软件应用做了更细致的区分。
大数据（Big Data）是指数据量非常大、类型多样、处理速度快的数据集合。大数据的处理需要使用一系列的技术和工具，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面。大数据技术包括分布式系统、云计算、机器学习、自然语言处理等方面。通过大数据技术，可以快速地获取、存储和分析各种类型的数据，并从中提取有价值的信息，对决策和业务流程进行优化和改进。
大数据的应用领域非常广泛，包括大科学、射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）、感测设备网络、天文学、大气学、交通运输、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、金融大数据、医疗大数据、社交网络、照片图像和影像封存、大规模的电子商务等。
例如，巨大科学领域，大型强子对撞机中有 1.5 亿万个传感器，每秒发送 4 000 万次的数据。实验中每秒产生将近 6 亿次的对撞，在过滤去除 99.999%的撞击数据后，得到约 100 次的有用撞击数据，将撞击结果数据过滤处理后仅记录 0.001%的有用数据，全部 4 个对撞机的数据量复制前每年产生 25 拍字节（PB），复制后为 200 拍字节。如果将所有实验中的数据在不过滤的情况下全部记录，数据量将会变得过度庞大且极难处理。每年数据量在复制前将会达到1.5 亿拍字节，等于每天有近500 艾字节（EB）的数据量。这个数字代表每天实验将产生相当于 500 垓（5×1 020）字节的数据，是全世界所有数据来源总和的 200 倍。
又如，在金融领域，大数据可以用于风险控制、客户分析、投资决策等方面；在医疗领域，大数据可以用于疾病预测、个性化治疗等方面；在交通领域，大数据可以用于智能交通管理、道路安全管理等方面。总的来说，大数据技术已经为各个领域带来了更高效、更精准、更智能的解决方案。