计算机导论第9章计算机新技术及应用课件.pptx

1、计算机导论第九章 计算机新技术及应用 近年来，在计算机领域出现了许多新技术和应用，包括物联网、大数据、云计算、人工智能、虚拟现实、增强现实和区块链等。这些新技术和应用对我们的工作、学习、娱乐方式都产生了深刻的影响，同时对社会的发展也起到了重要的推动作用。本章导读2 了解物联网的相关知识和应用。了解大数据的相关知识和应用。了解云计算的相关知识和应用。了解人工智能的相关知识和应用。了解虚拟现实和增强现实的相关知识和应用。了解区块链的基本原理和典型应用场景。学习目标3区块链虚拟现实和增强现实人工智能云计算大数据物联网目录9.19.29.39.49.59.649.1 物联网作为新一代信息技术的典型代表

2、，其应用目前在全球范围内呈现出爆发式增长态势，不同行业和不同类型的物联网应用为我们开启了万物互联时代。物联网59.1.1 物联网是什么6 物联网又称传感网，是利用射频识别（RFID）、传感器、全球定位系统（GPS）、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。RFID是射频识别（Radio Frequency Identification）的英文缩写，是20世纪90年代开始兴起的一种自动识别技术。RFID系统主要由3部分组 成：电子标签（Tag）、阅读器（Reader）和天线（Antenna）

3、。其中，电子标签用于存储物体的标识信息；阅读器用于以射频信号方式读取电子标签中的信息；天线用于发射和接收射频信号，往往内置在电子标签和阅读器中。传感器也称感应器，是一种探测装置，利用它可以感知物体或环境的温度、湿度、电磁辐射或气体成分等属性，并将感知的信息转换成为电信号或其他形式输出。提示9.1.1 物联网是什么7 物联网的定义包含两层意思：一是物联网的基础仍然是互联网，它是在互联网的基础上延伸和扩展的网络；二是其用户终端延伸和扩展到了任何物体与物体之间，使任何物体与物体之间都可以进行信息交换和通信。简而言之，物联网就是“物物相联的互联网”，如图9-1所示。图9-1 物联网示意图9.1.2 物

4、联网的体系结构8图9-2 物联网的3层结构模型 物联网作为一个网络系统，与其他网络一样，也有其特有的体系结构。物联网包括感知层、网络层和应用层3个层次，如图9-2所示。物联网的3层结构体现了物联网的基本特征，即全面感知、可靠传递和智能处理。9.1.2 物联网的体系结构9 物联网的感知层利用RFID、传感器、摄像头、全球定位系统等传感技术和设备，随时随地获取物体的属性信息并传输给网络层。物体属性包括静态和动态两种，其中，静态属性可以存储在电子标签中，使用阅读器读取；动态属性（如温度、湿度、速度、位置等）则需要使用传感器、摄像头或全球定位系统（GPS）等实时探测。（1）感知层（2）网络层 通过各种

5、网络，将物体的信息实时、准确地传递给应用层。（3）应用层 应用层有一个信息处理中心，用来处理从感知层得到的信息，以实现物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等实际应用。9.1.3 物联网的应用场景10 物联网作为一种新兴的信息技术，其应用正在迅速向各个领域蔓延，从家居、医疗、物流、交通、零售、金融、工业到农业，物联网的应用无处不在。如共享单车，只要拿出手机扫一扫即可打开智能锁骑行，这些智能锁使用的就是物联网技术。1智能家居 物联网在智能家居中的应用包括设备控制、设施控制、防盗报警等，如图9-3所示。例如，可以利用物联网技术将家中的设备和设施连接在一起（需要为相关设备和设施安装传感器、智能插座

6、并连接到互联网），然后通过智能手机远程查看、关闭或开启这些设备和设施。此外，还可以在设备之间或人和设备之间形成智能联动。例如，客厅门打开时，客厅灯自动开启；人离开客厅10分钟后，客厅灯自动关闭。图9-3 智能家居9.1.3 物联网的应用场景112智能医疗 物联网在智能医疗中的应用包括病人监控、远程医疗、医疗管理、医院物资管理等，如图9-4所示。例如，通过在病人身上安装医疗传感设备，医生可以通过手机、平板计算机等实时掌握病人的各项生理指标数据，从而更科学、合理地制订诊疗方案，或者进行远程诊疗。此外，我们在医院看病时利用就诊卡挂号、分诊、付费、取化验单、取药等，也是利用物联网技术（就诊卡中内嵌有电

7、子标签芯片）实现的。图9-4 智能医疗9.1.3 物联网的应用场景123智能物流 例如，利用GPS，RFID，传感器等物联网技术和设备，在物流过程中实现实时对车辆定位、运输物品监控、配送跟踪、在线调度的可视化管理。物联网在智能物流中的应用安全追踪装卸管理包装管理运输管理配送管理物品识别库存监控9.1.3 物联网的应用场景134智能交通 物联网在智能交通中的应用包括车辆定位与调度、交通状况感知、交通智能化管控、停车管理等，如图9-5所示。图9-5 智能交通 例如，可以通过检测设备（如摄像头）自动检测道路拥堵情况，并利用人工智能技术自动调配红绿灯，或者向车主预告拥堵路段、推荐最佳行驶路线。9.1.

8、3 物联网的应用场景145智能工业 物联网在智能工业中的应用包括生产过程控制、供应链跟踪、生产环境监测、产品质量检测等。例如，钢铁企业利用传感器和通信网络，在生产过程中对产品的宽度、厚度、温度等进行实时监控，可以提高产品质量，优化生产流程。9.1.3 物联网的应用场景156智能农业 物联网在智能农业中的应用包括自动灌溉、自动施肥、自动喷药、异地监控、环境监测等，如图9-6所示。例如，利用温度传感器、湿度传感器和光线传感器等，实时获得大棚内农作物的生长环境信息，然后通过手机等设备远程操控遮光板、通风口等设备的开启或关闭，让农作物始终处于最优的生长环境，从而提高农作物的产量和品质。图9-6 智能农

9、业9.2 大数据被称为21世纪的石油和金矿。那么，大数据是什么？大数据有哪些关键技术？如何应用大数据？大数据169.2.1 大数据是什么17 大数据（Big Data）也称海量数据或巨量数据，是指数据量大到无法利用传统数据处理技术在合理的时间内获取、存储、管理和分析的数据集合。“大数据”一词除用来描述信息时代产生的海量数据外，也被用来命名与之相关的技术、创新与应用。提示 最早提出“大数据”时代已经到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在2011年发布的大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域报告中指出：“大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和

10、运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”9.2.1 大数据是什么18大数据的四大特征（4V）海量的数据规模（Volume）快速的数据流转（Velocity）多样的数据类型（Variety）价值密度低（Value）（1）海量的数据规模（Volume）2004年，全球数据总量为30EB，2005年达到50EB，2015年达到7900EB。根据国际数据资讯（IDC）公司监测，全球数据量大约每两年翻一番，预计到2020年，全球将拥有35ZB的数据。9.2.1 大数据是什么19提示 大数据是随着互联网（尤其是移动互联网）的普及和物联网的广泛应用而产生的。在互联网中，人人都是数据制造者。此外

11、，在物联网中，各类传感设备、监控设备等每天也会产生大量的数据。数据存储单位之间的换算关系：1 MB1024 KB 1 GB1024 MB 1 TB1024 GB1 PB1024 TB 1 EB1024 PB 1 ZB1024 PB （2）快速的数据流转（Velocity）指数据产生、流转速度快，而且越新的数据价值越大。这就要求对数据的处理速度也要快，以便能够及时从数据中发现、提取有价值的信息。9.2.1 大数据是什么20 （3）多样的数据类型（Variety）指数据的来源及类型多样。大数据的数据类型除传统的结构化数据外，还包括大量非结构化数据。提示 结构化数据是指可以使用二维表结构来表示的数据

12、，一般使用传统的关系数据库进行存储和管理；非结构化数据是指数据结构不规则，不方便用二维表来表示的数据，包括各类文档、网页、图像、音频、视频等。（4）数据价值密度低（Value）指数据量大但价值密度相对较低，挖掘数据中蕴藏的价值犹如沙里淘金。大数据正在众多领域掀起变革的巨浪，但是，我们要看到，大数据的核心在于挖掘数据中蕴藏的价值。例如，通过对大量数据的分析和挖掘来预测行业发展趋势、做精准营销、优化生产流程等。9.2.2 大数据的关键技术21 大数据技术是指用非传统的方式对大量结构化和非结构化数据进行处理，以挖掘出数据中蕴含的价值的技术。根据大数据的处理流程，可以将其关键技术分为5类。030405

13、0102大数据的关键技术大数据采集大数据可视化展现大数据分析与挖掘大数据预处理大数据存储与管理9.2.2 大数据的关键技术221大数据采集 对于网络上各种来源的数据，包括社交网络数据、电子商务交易数据、网上银行交易数据、搜索引擎点击数据、物联网传感器数据等，在被采集前都是零散的，没有任何意义。大数据采集就是将这些数据写入数据仓库，整合在一起，以便对数据进行综合分析。大数据采集包括网络日志采集、网络文件采集（提取网页中的图片、文本等）、关系型数据库的接入等，常用的工具有Flume，Kakfa，Sqoop等。提示 网络日志是记录Web服务器接收处理请求及运行错误等各种原始信息的文件。通过网络日志可

14、以清楚地得知用户使用什么IP、在什么时间、用什么操作系统、用什么浏览器、用什么分辨率显示器访问了网站的哪个页面，以及是否访问成功等。9.2.2 大数据的关键技术232大数据预处理 由于大数据的来源和种类繁多，这些数据有残缺的、有虚假的、有过时的，因此，想要获得高质量的数据分析结果，必须在数据准备阶段提高数据的质量，即对大数据进行预处理。大数据预处理是指将杂乱无章的数据转化为相对单一且便于处理的结构（数据抽取），或者去除没有价值甚至可能对分析造成干扰的数据（数据清洗），从而为后期的数据分析奠定基础。9.2.2 大数据的关键技术243大数据存储与管理 大数据存储是指用存储器把采集到的数据存储起来，

15、并建立相应的数据库，以便对数据进行管理和调用。目前，主要采用HDFS分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）和非关系型分布式数据库（NoSQL）来存储和管理大数据。常用的NoSQL数据库包括HBase，Redis，Cassandra，MongoDB，Neo4j等。提示 由于数据量太大，即使是最好的计算机也无法单独完成大数据的采集、预处理、存储、分析与挖掘等工作，因此需要聚合众多计算机的力量来完成大数据的处理。为此，需要利用分布式系统和并行计算等技术。计算机集群：是一种计算机系统，它通过高速网络将一组计算机连接起来，像一个整体一样高度紧密地协作完成计算工作。

16、计算机集群中的单个计算机被称为节点。9.2.2 大数据的关键技术25 分布式系统：是由一组通过网络进行通信，为了完成共同的任务而协调工作的计算机组成的系统。分布式系统包括分布式计算与分布式存储，作用是使用众多计算机完成单个计算机无法完成的计算和存储任务。其中，分布式存储又包括分布式文件系统和分布式数据库等。并行计算：是指同时使用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理器来计算。Hadoop是大数据开发的重要框架，许多厂商都围绕Hadoop开发大数据处理工具，建立大数据技术生态系统。谷歌、雅虎、微软、思科、阿里巴巴等知名大数据平台都支持Hadoop

17、。Hadoop最核心的设计是分布式文件系统HDFS和分布式计算引擎MapReduce。目前，MapReduce正逐渐被新一代的计算引擎Spark取代。9.2.2 大数据的关键技术264大数据分析与挖掘 大数据分析与挖掘是指通过各种算法从大量的数据中找出潜在的有用信息，并研究数据的内在规律和相互间的关系。常用的大数据分析与挖掘技术包括Spark，MapReduce，Hive，Pig，Flink，Impala，Kylin，Tez，Akka，Storm，S4，Mahout，MLlib等。5大数据可视化展现 大数据可视化展现是指利用可视化手段对数据进行分析，并将分析结果用图表或文字等形式展现出来，从而

18、使读者对数据的分布、发展趋势、相关性和统计信息等一目了然，如图9-7所示。目前，常用的大数据可视化工具有Echarts和Tableau等。图9-7 大数据可视化展现9.2.3 大数据的应用场景27 如今，大数据在各行各业的应用无处不在，包括电商、金融、通信、物流、医疗、教育、农业、工业制造、城市管理等。下面介绍大数据的一些典型应用场景。1大数据在电商行业的应用电商企业收集大量用户在电商网站或网络媒体上的注册信息、行为数据（用户在网站和移动App中的浏览/点击/发帖等行为）、交易数据、网络日志数据等；对收集的数据进行分析和挖掘，得出不同用户的购买能力、行为特征、心理特征、兴趣爱好、家庭情况、是否

19、单身、喜欢的社交网络等；根据分析结果做精准营销、精准推荐，或采用多种措施改善用户的购物体验等。大数据在电商行业的典型的应用场景9.2.3 大数据的应用场景282大数据在金融行业的应用 金融行业也是大数据应用的重点行业。目前，国内不少银行、保险公司已建立大数据平台，开始通过大数据来驱动业务运营。例如，银行通过收集并分析自身业务产生的数据、客户在社交媒体上的行为数据、客户在电商网站上的交易数据、客户的税务数据等，可以了解不同客户的消费能力、信用额度和风险偏好，从而对客户实施精准营销、风险管控。9.2.3 大数据的应用场景293大数据在医疗行业的应用远程医疗大数据在医疗行业的应用疾病预防临床应用医学

20、研究医院管理 例如，利用大数据平台收集不同的病例、治疗方案和治疗效果，建立针对疾病特点的数据库。医生诊断病人时可以利用疾病数据库和相关工具分析病人的疾病特征、化验报告和检测报告，从而快速为病人确诊，并制定适合病人的治疗方案。9.2.3 大数据的应用场景304大数据在教育行业的应用大数据在教育行业的应用学生管理教学内容教学手段教学评价优化教学管理 例如，基于网络的学习平台能记录学生的作业完成情况、课堂言行、师生互动等数据，如果将这些数据汇集起来，就可以分析出学生的学习特点和习惯，从而对不同学生的学习提出有针对性的建议。同时，这些数据也可以促使教师进行教学反思，从而优化教学。9.2.3 大数据的应

21、用场景31 例如，中国电子科技大学曾经做过一个课题寻找校园最孤独的人。他们通过校园一卡通物联网，从3万名学生中采集到了2亿多条行为数据，包括选课、进出图书馆、食堂用餐、超市购物等数据。通过对校园一卡通“一前一后刷卡”的记录分析，可以发现一个学生在学校有多少知心朋友。他们通过此方式找到了800多个校园中最孤独的人，这些人中有17%可能产生心理疾病，需要学校和家长重点予以关爱。9.2.3 大数据的应用场景325大数据在政务管理中的应用 在我国，政府部门掌握着全社会最大量、最核心的数据。有效地利用这些数据，将使政务管理和服务、抢险救灾等的效率进一步提高，各项公共资源得到更合理的配置。例如，大数据对地

22、震、台风等“天灾”救援已经开始发挥重要作用。利用大数据技术可以抓取气象局、地震局的气象历史数据、星云图变化历史数据，以及城建局、规划局等的城市规划、房屋结构数据等，然后构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析模型等，从而精准地预测气象变化，寻找最佳的救灾解决方案。9.3 如今“云计算”对我们来说已不再陌生，它与大数据一样被广泛应用于各行各业。那么，云计算到底是什么？它与大数据有什么关系？它有哪些服务类型和应用？云计算339.3.1 云计算是什么34 云计算（Cloud Computing）既是一种计算机创新技术，也是一种IT服务模式。它将计算任务分布在互联网上大量计算机（通常是一些大型服务

23、器集群）构成的资源池中，并将资源池中的资源（计算力、存储空间、带宽、软件等）虚拟成一个个可任意组合、可大可小的资源集合，然后以服务的形式提供给用户使用。传统模式下，企业建立一套IT系统（如网站、信息管理系统）不仅需要购买各种软硬件（如服务器），还需要专门的人员进行部署和维护。当企业规模扩大时还要继续升级软硬件以满足需要。而利用云计算，企业无需再购买和部署这些资源，只要按需购买云计算服务商提供的计算力、存储空间或应用软件即可，从而降低成本，提高效率。9.3.1 云计算是什么35 有人将这种改变形象地比喻为从单台发电机的自我供电模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算力也可以作为一种商品进行流通

24、，就像电、煤气和自来水一样，取用方便，按使用量付费且费用低廉。目前，国内外知名的云计算服务商有亚马逊AWS、微软Azure、谷歌Cloud、阿里云、腾讯云、百度云等。图9-8为阿里云网站。图9-8 阿里云网站主界面9.3.2 云计算的特点36虚拟化按需服务通用性自动化高可靠性价格低可伸缩性超大规模云计算的特点9.3.2 云计算的特点37 （1）超大规模 一般云计算都具有超大规模的计算机集群。例如，亚马逊AWS、微软Azure、阿里云、谷歌云、百度云等均拥有几十万台以上的服务器。云计算通过整合这些数目庞大的计算机集群，赋予用户前所未有的计算和存储能力。（2）虚拟化 云计算对于用户来说好像是一个虚

25、拟的存在，没有具体的位置，看不到、摸不着，但在需要时，却可以在任何时间和地点，利用计算机或手机等终端设备，通过互联网按需获取其提供的各种服务。（3）高可靠性 云计算通过专业、先进的技术和管理手段，保障了服务的高可靠性。云计算提供的计算力、存储空间等资源，比企业自己部署服务器更安全、更稳定。9.3.2 云计算的特点38 （4）通用性 云计算不针对特定的应用，同一片“云”可以同时支撑不同的应用运行。（5）可伸缩性云计算的规模和计算能力可以根据应用需要弹性地伸缩。（6）按需服务 云计算是一个庞大的资源池，用户可以按需购买并随时调整其提供的资源，并像自来水、电和煤气那样按使用量计费。（7）价格低 作为

26、云计算服务商来说，云计算的公用性和通用性使资源的使用率大幅提升，从而降低了成本，可以用较低的价格提供云计算服务；作为使用云计算的企业来说，不必再负担高昂的软硬件购买和管理成本，即可享受超额的云计算服务。9.3.2 云计算的特点39 （8）自动化 云计算不论是资源的部署、应用和服务，还是软硬件的管理，都主要通过自动化的方式来执行和管理。提示 大数据和云计算的关系从技术上来看是一样密不可分。由于大数据需要使用大量的计算机进行处理，而最好的措施就是依托云计算进行处理；反过来，如果没有大数据，云计算的用武之地也将大大减少。实际上，物联网、大数据、云计算和人工智能都有密切联系。智能物联网的实现需要借助大

27、数据、云计算和人工智能；物联网产生的数据是大数据的重要来源；云计算是处理大数据的主要手段；人工智能的算法依赖于大数据和云计算；人工智能的机器学习、视觉识别等是处理大数据的重要技术。因此，大部分云计算平台除了提供计算、存储、网络模块外，还同时提供大数据、人工智能模块。许多智能系统是结合上述几种技术设计而成。9.3.3 云计算的服务类型40基础设施即服务（IaaS）平台即服务（PasS）软件即服务（SaaS）云计算按照服务类型分为三种 （1）基础设施即服务（IaaS）IaaS 主要是出售计算能力、存储和带宽等基础资源。IaaS不像传统的服务器租赁商一样出租具体的服务器实体，而是将所有服务器的计算能

28、力和存储能力整合成一个整体，然后划分为一个个虚拟的实例，每个实例代表着一定的计算能力和存储能力。购买云计算服务的企业以这些实例作为计量单位付费，并可以根据应用需要随时调整租用量大小，以减少开支。9.3.3 云计算的服务类型41 图9-9为阿里云的弹性计算资源出售界面。图9-9 阿里云的计算资源出售界面如果企业要将网站部署在阿里云上，可选择“云服务器ECS”9.3.3 云计算的服务类型42 （2）平台即服务（PasS）PasS 主要面向软件开发人员，它提供了完整的云端开发环境，使软件开发者无需在本地安装开发工具，可以直接在云端开发软件，从而不但节省了开发者的成本和时间，而且加快了产品的上线速度。

29、（3）软件即服务（SaaS）SaaS 主要面向企业或个人用户，它将某些应用软件封装成服务，让用户可以通过浏览器或移动APP随时随地使用这些服务。例如，Salesforce公司提供的在线客户关系管理系统CRM，微软公司提供的Office 365办公套件都属于SaaS。9.3.4 云计算的应用场景43 云计算将在IT产业各个方面都有其用武之地，下面介绍几个典型的应用场景。（1）企业云：是专门设计客户关系管理软件、人力资源管理软件、数据库软件等企业内部系统给商业公司使用的云系统。（2）云存储系统：它通过整合网络中的多种存储设备来对外提供云存储服务，并能管理数据的存储、备份、复制和存档。云存储系统适合

30、于那些需要管理和存储海量数据的企业。（3）大规模数据处理云：通过将数据处理软件和服务运行在云计算平台上，利用云计算的计算能力和存储能力对海量的数据进行大规模的处理，从而帮助企业快速进行数据分析，发现可能存在的商机和存在的问题，以做出更好、更快和更全面的决策。9.3.4 云计算的应用场景44 （4）云杀毒：当发现有嫌疑的数据时，杀毒软件可以将有嫌疑的数据上传至云中，并通过云中庞大的特征库和强大的处理能力来分析这个数据是否含有病毒。（5）开发测试云：云计算可以解决开发测试过程中的棘手问题。其通过Web界面，可以预约、部署、管理和回收整个开发测试的环境；通过预先配置好（包括操作系统，中间件和开发测试

31、软件）的虚拟镜像来快速地构建一个个异构的开发测试环境；通过快速备份、恢复等虚拟化技术来重现问题，并利用云的强大的计算能力来对应用进行压力测试。开发测试云比较适合那些需要开发和测试多种应用的企业和机构。（6）游戏云：将游戏部署至云中。目前主要有两种应用模式，一种是基于Web游戏模式，如使用Java、Flash和Silverlight等技术开发网页游戏，这种解决方案比较适合休闲游戏；另一种是为大容量和高画质的专业游戏设计的，整个游戏都将在云中运行，并将渲染完毕的游戏画面压缩后通过网络传送给用户。9.4 人工智能最早由美国科学家约翰麦卡锡于1956年提出。经过60多年的演进，人工智能已被应用于社会的

32、各个领域，并成为推动21世纪经济社会发展的新引擎。人工智能459.4.1 人工智能是什么46 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）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学科，其目标是生产出能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。具体来说，人工智能就是让机器像人类一样具有感知能力、学习能力、思考能力、沟通能力、判断能力等，从而更好地为人类服务。近几年，在移动互联网、大数据、云计算、物联网、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，人工智能的发展进入新阶段，人工智能已深深地融入我们的生活。9.4.1 人工智能

33、是什么47图9-10 智能机器人图9-11 自动驾驶汽车 无论是手机上的指纹识别、人脸识别、导航系统、美颜相机、新闻推荐、智能搜索、语音助手、翻译助手、垃圾邮件过滤等应用，还是智能监控、智能音箱、智能机器人（见图9-10）、自动驾驶汽车（见图9-11）、无人机，这些都与人工智能密切相关。9.4.2 人工智能的关键技术481机器学习 机器学习是指使计算机能像人类一样学习，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，从而不断改善自身性能，如图9-12所示。人工智能的关键技术图9-12 机器学习9.4.2 人工智能的关键技术49 机器学习是使计算机具有智能的根本途径，它让计算机不再只是通过特定的编

34、程完成任务，而是可以通过不断学习来掌握本领。机器学习主要依赖大量数据训练和高效的算法模型，其背后需要具有高性能计算能力的软硬件和大量数据作为支撑。例如，给机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等方面的信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到用来预测信用卡欺诈的算法模型，而且处理的交易数据越多，模型越高效，预测结果越准确。机器学习在人工智能的其他技术领域扮演着重要角色，包括计算机视觉、生物特征识别、自然语言处理、语音识别等。例如，在计算机视觉领域，它能在海量图像中通过不断训练来改进视觉模型，从而提高识别图像的准确率。9.4.2 人工智能的关键技术502计算机视觉 计算机视觉是

35、指使计算机具备像人类那样通过视觉系统提取、观察、理解和识别图像和视频的能力，如图9-13所示。计算机视觉相当于人工智能的大门，包括医疗成像分析、智能监控、自动驾驶、机器人、工业产品检测等，均需要利用计算机视觉系统提取并识别现场图像或视频信息。计算机视觉的识别准确率普遍可达90%以上，远远超过了人类。图9-13 计算机视觉9.4.2 人工智能的关键技术513生物特征识别 生物特征识别是指根据人的生理或行为特征对人的身份进行识别、认证，如图9-14所示。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段是指通过传感器（如摄像头、麦克风等）对人体的生物特征信息（如人脸、指纹、声纹等）进行

36、采集并存储；识别阶段采用与注册阶段一样的采集方式对待识别人进行信息采集和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行对比、分析，完成识别。图9-14 生物特征识别 生物特征识别涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声音、步态等。其识别过程涉及计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前，生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、安防、交通等领域得到广泛的应用。9.4.2 人工智能的关键技术524自然语言处理 自然语言处理是指使计算机拥有理解、处理人类语言的能力，包括机器翻译、语义理解、问答系统等。其中，利用语义理解可以自动识别文章的核心议题，自动将文章按内容进行分类，

37、自动纠正文本错误，自动提取评论中表达的观点，自动检测文本中蕴含的情绪特征等；利用问答系统可以让计算机用自然语言（人类语言）与人交流。自然语言处理技术目前被广泛应用于自动翻译（如百度翻译）、聊天机器人（如京东的JIMI聊天机器人，如图9-15所示）、新闻推荐（如今日头条）、简历筛选、垃圾邮件屏蔽、舆情监控、消费者分析、竞争对手分析等。图9-15 京东聊天机器人9.4.2 人工智能的关键技术535语音识别 语音识别是指将人类语音中的词汇内容转换为计算机可以读的输入，即让机器能听懂“人话”。语音导航语音拨号语音聊天机器人室内设备语音控制语音搜索语音购物 语音识别的应用9.4.2 人工智能的关键技术5

38、46机器人技术 利用机器人技术可以将计算机视觉、语音识别、自动规划等感知和认知技术整合至极小却高性能的传感器、致动器及其他设计巧妙的硬件中，制造出能在各种环境中灵活处理不同任务的机器人。从应用上看，可以将机器人分为工业机器人和服务机器人两个类别。（1）工业机器人 工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或其他形式的机器装置，如图9-16所示。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序自动运行。工业机器人可以降低劳动力成本、提高生产效率，已在生产行业得到广泛应用。图9-16 利用工业机器人组装汽车9.4.2 人工智能的关键技术55图9-17 利用服务机器人送餐 （2）服务机器人 服务机器人的定位

39、就是服务，如图9-17所示。从服务机器人的功能特点上来看，它与工业机器人的一个本质区别在于，工业机器人的工作环境都是已知的，而服务机器人所面临的工作环境绝大多数都是未知的，因此制造难度更大。9.4.3 人工智能的应用场景56u 人工智能、物联网、大数据、云计算的应用往往彼此交叉。u 例如，物联网的应用中包含人工智能、大数据和云计算；大数据的应用中包含物联网、云计算和人工智能。u 前面我们已经学习了这几种技术的一些典型应用，下面再简单介绍人工智能的一些典型应用。制造人工智能的典型应用安防交通医疗物流金融9.4.3 人工智能的应用场景571智能制造 人工智能在智能制造方面的应用主要表现在以下两个方

40、面：自动识别设备工业机器人智能装备数控机床人机交互系统智能生产集成优化智能工厂智能设计智能管理9.4.3 人工智能的应用场景582智能金融依托大数据和人工智能技术对金融用户进行画像，提升获客效率。通过大数据、计算力、算法的结合，搭建反欺诈、信用风险等模型，多维度控制金融机构的信用风险和操作风险，避免资产损失。（3）金融风险控制（1）智能获取客户通过人脸识别、声纹识别等生物识别手段，对用户身份进行验证。（4）智能客服（2）用户身份验证基于自然语言处理能力和语音识别技术，建立聊天机器人客服和语音客服系统，降低服务成本，提升用户服务体验。人工智能在金融领域的应用9.4.3 人工智能的应用场景593智

41、能交通 智能交通是指借助现代科技手段和设备，将各核心交通元素连通，实现信息互通与共享，以及各交通元素的彼此协调、优化配置和高效使用。如通过交通信息采集系统采集道路中的车辆流量、行车速度等信息，经过信息分析处理系统处理后形成实时路况，决策系统据此调整道路红绿灯时长；还可以通过信息发布系统将路况推送到导航软件和广播中，从而让人们合理地规划行车路线。此外，还可以通过不停车收费系统（ETC），实现对通过ETC入口的车辆身份及信息自动采集、处理、收费和放行，从而提高通行能力、简化收费管理。9.4.3 人工智能的应用场景604智能安防 智能安防技术是一种利用人工智能对视频画面进行采集、存储和分析，从中识别

42、安全隐患并对其进行处理的技术。智能安防与传统安防的最大区别在于，传统安防对人的依赖性比较强，非常耗费人力，而智能安防能够通过机器实现智能判断。一类是采用画面分割等方法对视频画面中的目标进行提取和检测，然后利用一定的规则来判断不同的事件并产生相应的报警联动。其应用包括区域入侵检测、打架检测、人员聚集检测、交通事件检测等。一类是利用计算机视觉识别技术，对画面中特定的物体进行建模，并通过大量样本进行训练，从而识别视频画面中的特定物体，如车辆、人脸、人头等。国内智能安防分析技术主要有两类9.4.3 人工智能的应用场景615智能医疗 其中，在疾病预测方面，人工智能借助大数据技术可以进行疫情监测，及时预测

43、并防止疫情的进一步扩散；在医疗影像方面，可以利用计算机视觉等技术对医疗影像进行分析和识别，为患者的诊断和治疗提供评估方法和精准诊疗决策。辅助诊疗疾病预测医疗影像识别药物开发手术机器人人工智能在医疗方面的应用9.4.3 人工智能的应用场景62 （1）手术机器人应用案例 世界上最具有代表性的手术机器人是达芬奇手术系统，如图9-18所示。达芬奇手术系统分为手术台和远程监控终端两部分。其中，手术台是一个有三个机械手臂的机器人，它负责对病人进行手术。由于每个机械手臂的灵活性都远远超过人类，而且还带有可以进入人体内的摄像机，因此不仅手术的创口非常小，还能够实施一些人类很难完成的手术。图9-18 利用达芬奇

44、手术机器人做手术9.4.3 人工智能的应用场景63 （2）辅助诊疗案例 在智能辅助诊疗的应用中，IBM Watson是目前最成熟的案例，如图9-19所示。IBM Watson是一个融合了自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术的人工智能系统，其可以在17秒内阅读3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次试验数据、106000份临床报告。IBM Watson已通过了美国职业医师资格考试，并部署在美国多家医院以提供辅助诊疗服务。目前，IBM Watson提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、前列腺癌、膀胱癌等。图9-19 利用IBM Watson进行辅助诊

45、疗9.4.3 人工智能的应用场景64 （3）医疗影像识别案例 以色列贝斯医学中心与哈佛医学院合作研发的人工智能系统，对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率达到92%；美国企业Enlitic开发的人工智能系统对癌症的检出率超越了4位顶级的放射科医生。9.4.3 人工智能的应用场景656智能物流 物流企业除利用条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等优化和改善运输、仓储、配送、装卸等物流业基本活动外，也在尝试使用计算机视觉及智能机器人等技术实现货物自动化搬运和拣选等，使货物搬运速度、拣选精度得到大幅度提升。9.4.3 人工智能的应用场景66 例如，京东商城（以下简称京东）是国内知名的电商企业。为

46、压缩物流成本，提高物流效率，京东构建了以无人仓、无人机和无人车为三大支柱的智慧物流体系。图9-20 京东无人仓 京东无人仓（见图9-20）里主要用到了三种机器人搬运机器人、小型穿梭车及分拣机器人。其中，搬运机器人负责搬运大型货架，自重约100公斤，负载量达300公斤左右；小型穿梭车负责将周转箱搬起并送到货架尽头的暂存区；分拣机器人配有先进的3D视觉系统，可以从周转箱中识别出客户需要的货物，并通过工作端的吸盘把货物转移到订单周转箱中，然后通过输送线将订单周转箱传输至打包区；打包机器将商品打包后，一个个包裹就可以发往全国各地了。9.4.3 人工智能的应用场景67 据了解，京东无人仓的存储效率是传统

47、仓库存储效率的5倍以上。其中，分拣机器人的拣选速度可以达到3600次/小时，是传统人工拣选的5倍。除无人仓外，京东还尝试使用无人机（见图9-21）和无人车（见图9-22）送货。京东无人车在行驶过程中，车顶的激光感应系统会自动检测前方的行人、车辆等，遇到障碍物会自动避障。图9-21 京东无人机 图9-22 京东无人车9.5 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）也是近几年比较热门的计算机技术，下面分别介绍。虚拟现实和增强现实689.5.1 虚拟现实69 虚拟现实（Virtual Reality，VR）是指利用计算机技术模拟出一个逼真的三维空间虚拟世界，使用户完全沉浸其中，并能与其进行自然交互，就像在

48、真实世界中一样。例如，VR游戏可以让用户完全沉浸在游戏中，犹如身临其境，如图9-23所示。图9-23 VR游戏9.5.1 虚拟现实701虚拟现实系统的特点指虚拟环境的逼真程度。理想的虚拟现实环境应该使用户真假难辨，使用户获得与真实环境相同的视觉、听觉、触觉、嗅觉等感官体验。沉浸性指用户与虚拟环境之间可以进行沟通和交流，并得到与真实环境一样的响应，即用户在真实世界中的任何动作，均可以在虚拟环境中完整地体现。交互性指虚拟环境中物体按操作者的要求进行自主运动的程度。例如，当受到力的推动时，物体会向力的方向移动或翻倒。自主性良好的虚拟现实系统应具有的特点9.5.1 虚拟现实712虚拟现实系统的设备 虚

49、拟现实系统的设备包括建模设备、显示设备和交互设备。其中，建模设备主要有3D扫描仪；显示设备有普通显示器+3D眼镜、3D投影仪、头戴式3D显示器（又称VR头盔、VR头显、VR眼镜，如图9-24所示）等；交互设备有3D控制设备（如3D鼠标、键盘、手柄等）、数据手套（见图9-24）、位置追踪设备、动作捕捉设备、力觉反馈设备、触觉反馈设备（见图9-25）、数据衣、操纵杆等。图9-24 头戴式3D显示器和数据手套 图9-25 头戴式3D显示器和触觉反馈设备9.5.1 虚拟现实723虚拟现实系统的分类 根据虚拟环境、使用目的和应用对象的不同，可以将虚拟现实系统分为以下3类。（1）桌面式虚拟现实系统（Des

50、ktop VR）桌面式虚拟现实系统将计算机显示器（需使用3D眼镜）或投影仪投影作为用户观察虚拟现实世界的窗口，用户可以通过3D控制设备和虚拟现实世界进行交互。桌面式虚拟现实系统的优点是容易实现，缺点是参与者容易受到外界的影响，缺少完全的沉浸。9.5.1 虚拟现实73 （2）沉浸式虚拟现实系统（Immersive VR）沉浸式虚拟现实系统通常利用头戴式3D显示器或其他设备，把用户的视觉、听觉等感觉封闭起来，提供一个完全虚拟的空间，并利用位置追踪器、数据手套、操纵杆等使用户产生一种身临其境和沉浸在虚拟空间的感觉。（3）分布式虚拟现实系统（Distributed VR）是基于网络的虚拟现实系统，即在