边缘计算和机器学习、区块链将在2018物联网中占主导地位
年度总结IT行业的技术突破与变革
年度总结IT行业的技术突破与变革过去的一年里，IT行业经历了许多令人瞩目的技术突破与变革。
新的概念、新的框架和新的工具不断出现，推动着整个行业向前发展。
本文将回顾过去一年里IT行业的主要技术突破与变革，并展望未来可能带来的影响。
1. 人工智能与机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）一直是IT行业的热门话题。
过去一年里，这两个领域取得了许多重大突破。
深度学习模型的发展使得机器能够自动从大量数据中学习和识别模式，这在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
例如，人工智能助手像Siri和Alexa已经成为我们日常生活中的常客。
在未来，人工智能和机器学习将在更多领域发挥巨大潜力，如智能交通、医疗保健和安全监控等。
2. 云计算与大数据云计算和大数据技术已经在IT行业发挥着越来越重要的作用。
过去一年里，云计算服务商继续提供更加完善和灵活的解决方案，使得企业能够更高效地管理和存储大量数据。
大数据分析工具的发展也使得企业能够更好地理解和应用数据，提升业务决策的准确性和效率。
未来，随着物联网和边缘计算的发展，云计算和大数据技术将继续创造更多商机和解决方案。
3. 区块链技术区块链技术是近年来兴起的一项重要技术。
过去一年里，区块链技术在金融领域得到了更广泛的应用。
它的去中心化、安全性和透明性使得金融交易更加安全和可靠。
此外，区块链技术还拓展到其他领域，如供应链管理、物联网和版权保护等。
未来，区块链技术有望进一步推动数字化和信息安全的发展。
4. 边缘计算与物联网边缘计算和物联网技术的发展正在改变我们与设备和环境互动的方式。
过去一年里，边缘计算的概念变得越来越成熟，使得数据处理和分析能够更加接近数据源，减少了传输延迟和网络带宽的需求。
物联网技术也进一步渗透到各个行业，如智能家居、智能城市和智能制造等。
未来，边缘计算和物联网技术将继续促进数字化转型和智能化发展。
5. 虚拟现实和增强现实虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术已经逐渐从游戏和娱乐领域拓展到其他行业。
在高水平对外开放中发展新质生产力
342024.04本刊策划Chinese Cadres Tribune充足动能。
促进生产要素的优化配置，以提高劳动生产率增强发展的推动力。
关于对外开放与经济增长的关系问题，无论是我国古代思想家倡导自由贸易促进经济增长的“淮南子—司马迁定理”，还是马克思主义政治经济学强调国际交换的共赢性价值，或是大卫·李嘉图提出生成劣势与交换优势的“比较优势理论”，古今中外的经济学思想都论述了对外开放促进国家繁荣发展的深刻道理。
生产力作为推动人类社会发展前进的动力源泉和决定力量，是指具有劳动能力的人和生产资料相结合形成的认识与改造自然的能力，以劳动者、劳动资料、劳动对象等生产力构成要素的融通发展为基本内涵，以劳动生产率的提高为核心标志。
对外开放通过人力资源积累、推动技术进步以及加速专业化分工，推动生产力诸要素的创新性配置，以不断提高的劳动生产率引领生产力的飞速发展。
实施对外开放有助于打破生产力发展的封闭边界，促使国家、企业、个人等多元经济主体进入世界市场体系，并通过市场机制实现不同生产主体的专业化分工，促进多种生产要素的优化配置。
同时，在生产全球化持续加速的过程中，对外开放能够充分发挥科学技术的流动性优势，通过技术扩散的被动影响与先进技术的主动学习，促进生产力全要素技术水平的更新发展，推动劳动者的复合型转变、劳动对象的综合型转变、劳动资料的知识型转变，从而实现生产力的发展进步。
拓展资源配置的空间范围，以全球资源配置力提升发展的持续性。
全球资源配置能力是指在全球范围内集聚和配置资金、信息、技术、人才等要素资源的能力，反映了一个国家利用全球资源实现自身发展的能力水平。
从世界现代化规律看，国家发展的经济本质就是持续获取全球资源配置能力，对外开放的关键作用也在于通过国际国内两个市场、两种资源的联动效应，为自身经济的持续发展和世界经济的繁荣稳定提供动能支撑。
国家间生产要素的禀赋差异使得国际贸易具备可能性与必要性，通过对外开放实现全球范围内的资源优化配置也成为推动生产力发展的重要路径。
工业互联网七大关键技术
工业互联网七大关键技术工业互联网是指将互联网与传统工业深度融合，实现设备、物料、能源和信息等各要素的高效连接和智能化运行。
在工业互联网的发展过程中，关键技术起到了至关重要的作用。
本文将介绍工业互联网的七大关键技术，并详细说明它们在实践中的应用。
一、大数据分析技术大数据分析技术是工业互联网的基础和核心技术之一。
随着各种传感器和终端设备在工业生产中的广泛应用，大量实时生成的数据被采集和存储。
利用大数据分析技术，可以对这些数据进行实时监测、分析和挖掘，从而帮助企业及时发现问题和优化生产过程。
二、云计算与边缘计算技术云计算与边缘计算技术是工业互联网实现高效连接和数据处理的关键技术。
云计算提供了强大的计算和存储能力，能够帮助企业实现大规模数据的中心化管理和分析。
而边缘计算则强调将计算和存储资源尽可能地靠近数据产生的地方，减少数据传输的延迟和成本，提升数据处理的效率。
三、物联网技术物联网技术是工业互联网的基础设施，通过传感器和通信技术将设备、物料和人员等各种要素连接起来。
物联网技术可以实现设备的远程监控、故障预警和智能调度等功能，提高生产的效率和可靠性。
四、人工智能技术人工智能技术在工业互联网中发挥着重要的作用。
通过机器学习和深度学习等技术，可以对大量数据进行自动分析和处理，并从中提取有价值的信息。
人工智能技术还可以实现智能感知和智能决策，并与人类合作完成复杂的任务。
五、装备智能化技术装备智能化技术是工业互联网的重要组成部分。
通过在传统设备上添加传感器和智能控制系统，可以实现设备的远程监控、自动调整和自愈能力。
装备智能化技术可以提高设备的效率、可靠性和安全性，降低生产成本和能耗。
六、网络安全技术工业互联网的发展离不开网络安全的保障。
在工业互联网中，大量的数据和信息在网络中传输，面临着被黑客攻击和数据泄漏的风险。
因此，网络安全技术对于工业互联网的可持续发展至关重要。
网络安全技术包括身份认证、数据加密、入侵检测等，可以有效地保护工业互联网的安全。
云技术产生的新名词解释
云技术产生的新名词解释云技术，作为当今信息时代的核心驱动力之一，正不断拓展着我们的数字化世界。
它的发展和应用催生了许多新名词，这些新名词反映了云技术在不同领域的创新应用和影响力。
在本文中，我们将对一些云技术产生的新名词进行解释，以便更好地理解和应用这些概念。
1. 边缘计算（Edge Computing）边缘计算是一种将计算和数据处理能力推向网络边缘的技术。
相比于传统的集中式计算模式，边缘计算可以将数据处理和实时决策推向用户端，减少数据传输和响应时间。
这种技术在物联网、智能城市和工业自动化领域有广泛应用，为设备和用户提供更快速、可靠的计算服务。
2. 无服务器计算（Serverless Computing）无服务器计算是一种基于云计算架构的新兴模式。
它简化了开发者的工作流程，使其在写代码时无需关注服务器的操作和管理。
开发者只需编写和部署功能性的代码，无服务器平台会自动为其管理底层的基础设施和资源。
这种服务模型提供灵活的扩展性和成本效益，使开发者能够更专注于业务逻辑和创新。
3. 容器技术（Containerization）容器技术是一种轻量级虚拟化技术，将应用程序及其依赖项封装在一个独立的、可移植的容器中，以实现跨平台和跨环境的部署。
通过容器化，开发者可以更好地打包、交付和管理应用程序，提高应用的弹性和可移植性。
此外，容器技术还能帮助实现持续集成和快速部署，加速软件交付和创新。
4. 人工智能（Artificial Intelligence）人工智能是一种模拟和实现人类智能的技术。
基于云计算的高性能和大数据处理能力，人工智能得以快速发展和应用。
人工智能涵盖了诸多子领域，如机器学习、自然语言处理和计算机视觉等。
通过利用云技术支持的大规模计算和存储，人工智能系统能够快速学习和处理数据，实现语音识别、图像分析和智能推荐等功能。
5. 区块链（Blockchain）区块链是一种去中心化的分布式账本技术，通过对交易进行去中心化验证和记录，实现了安全可信的数据交换和存储。
基于边缘计算及区块链技术的物联网系统研究
17网络通信技术Network Communication Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering区块链技术和边缘计算的结合，使得物联网技术的应用更加广泛，对物联网系统的深度开发具有很强的促进作用。
区块链作为共享数据库具有不可伪造、公开透明和追溯能力强的特征，边缘计算作为数据计算、存储和应用的开放平台，能够为用户提供近端服务，满足智能化场景应用请求，使得物联网的各项能力获得显著提升。
1 传统物联网系统存在的不足借助于云计算等技术与物联网的融合，当前物联网行业的发展如火如荼，全球移动通信系统协会(GSMA)提出， 2019-2025年，全球物联网连接数量将翻一番以上，全球物联网收入将增加两倍以上达到1.1万亿美元。
虽然发展势头良好，但传统基于云计算技术的物联网系统，仍然存在大量不可忽视的问题，给物联网应用范围的进一步扩大带来了障碍。
1.1 网络延迟大的问题当前在物联网中大量应用了云计算技术，虽然此举充分利用了云端计算资源，但由于一方面物联网终端需要将数据上传，另一方面需要云端进行计算之后再回传计算结果，在相互网络传输的过程中将耗费了大量的时间，网络存在一定的延迟，如遇网络信号不好时延迟现象更为明显，在需要实时数据处理和分析以进行快速响应的场景下，如虚拟现实、工业物联网、应急抢险等，存在明显不足。
1.2 网络带宽成本高的问题现物联网应用中产生的数据量越来越大，一些连接的传感器（例如相机或在引擎中工作的聚合传感器）会产生大量数据，特别是一些视频等多媒体信息。
将这些数据通过网络传送至云端进行处理，将占用很大的网络宽带，耗费额外的成本，得不偿失。
1.3 隐私难以得到全面保护的问题物联网数据存储的主体多为各单位，个人用户很多时间难以按照个人意愿，对私人数据取向及用途加以限制和授权。
另外，大量用户信息需通过互联网上传云端处理，数据常集中存储于中心数据库中，大大增加了黑客中途盗取篡改数据以及破坏中心化存储数据风险。
计算机技术的最新趋势和发展
计算机技术的最新趋势和发展计算机技术是世界上最快速发展的行业之一，不断涌现出新的趋势和发展点。
本文将介绍计算机技术领域最新的趋势和发展，并讨论其对社会、经济和个人的影响。
一、人工智能和机器学习人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）和机器学习（Machine Learning）是计算机技术领域最引人注目的趋势之一。
随着计算能力的提高和大数据技术的发展，AI和机器学习在各个领域得到了广泛应用，包括自动驾驶、医疗诊断、金融风险分析等。
人工智能和机器学习的快速发展对社会产生了深远的影响。
它们可以提高生产力和效率，减少人力成本，推动工业升级和经济发展。
同时，也带来了一些新的社会问题，例如就业岗位的消失和隐私保护等问题。
因此，政府、企业和个人都需要共同努力，解决这些问题，确保人工智能和机器学习的发展能够为社会带来最大的利益。
二、物联网物联网（Internet of Things，简称IoT）是将物理设备与互联网连接起来的技术，它正在深刻地改变着人们的生活和工作方式。
通过将传感器、通信设备和云计算技术结合起来，物联网可以实现智能家居、智慧城市、智能工厂等。
物联网的发展将带来更加智能化的生活和工作环境。
人们可以通过手机或其他终端设备控制家居设备，实现远程监控和管理。
智能城市可以提供更加高效的交通管理、能源管理和公共服务。
智能工厂可以提高生产效率和质量，降低成本。
然而，物联网也带来了一些挑战和风险，如数据隐私和安全性等问题。
政府需要加强对物联网的监管和规范，确保用户的隐私和数据安全得到保护。
三、云计算和边缘计算云计算（Cloud Computing）是一种将计算资源通过互联网提供给用户的技术。
它可以帮助企业降低IT成本、提高灵活性和可扩展性。
云计算已经成为企业的主要IT架构，不仅在商业领域得到广泛应用，还在科研、教育等领域发挥着重要作用。
随着边缘计算（Edge Computing）的兴起，计算能力不再仅仅集中于云端服务器，而是分布在更接近终端设备的边缘设备上。
物联网技术发展趋势
物联网技术发展趋势物联网（Internet of Things，简称IoT）是指将各种物理设备（如传感器、智能设备、汽车、家电等）连接到互联网并相互通信、交互的技术系统。
随着科技的不断进步和发展，物联网技术也在不断演进和改进。
本文将探讨物联网技术的发展趋势。
一、边缘计算边缘计算（Edge Computing）是一种将处理和存储数据的能力推向物联网网络边缘的技术。
传统的物联网架构主要依赖于将数据发送到云服务器进行处理和存储，但由于云服务器的数据传输延迟和带宽限制，传感器设备可能会遇到响应时间延迟过高的问题。
而边缘计算则通过在离传感器设备更近的地方进行实时数据处理，显著降低了延迟，提高了响应速度。
边缘计算将在物联网技术的发展中扮演越来越重要的角色。
二、人工智能与机器学习人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）和机器学习（Machine Learning）在物联网技术中起到至关重要的作用。
通过利用人工智能和机器学习算法，物联网设备可以自动学习和适应环境。
例如，通过分析大量的传感器数据，物联网设备可以快速识别并预测设备故障，提供实时警报，以便采取纠正措施，从而减少停机时间和成本，提高生产效率。
三、增强现实与虚拟现实增强现实（Augmented Reality，简称AR）和虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）技术的不断发展也将推动物联网技术的创新。
通过将物联网设备和传感器与AR/VR技术结合，用户可以通过虚拟现实设备与物理世界进行互动。
这将带来更多的应用场景，例如在工业领域中使用AR技术进行设备维护和故障排除，或者在零售业中使用VR技术提供虚拟试衣间等。
四、区块链技术区块链技术是一种去中心化的分布式账本技术，将有助于保护物联网设备和数据的安全性。
由于物联网设备的数量庞大且分布广泛，设备之间的通信和数据传输容易受到黑客攻击。
区块链技术可以通过建立安全的加密连接和验证机制，提供更高的数据安全性和隐私保护。
物联网的应用原理有几层
物联网的应用原理有几层1. 物联网的基本原理物联网是基于物理对象间相互连接和信息交换的概念。
其基本原理包括以下几个层级：•感知层：物联网的感知层主要是通过各种传感器，收集物理世界中的信息。
这些传感器可以是温度传感器、湿度传感器、光照传感器等等，用于感知环境的各种数据。
感知层的数据采集和传输技术包括无线传感器网络、射频识别、图像识别等。
•传输层：传输层主要负责将感知层获取到的数据进行传输。
这里涉及到无线传输、有线传输等多种传输方式。
物联网中常用的传输协议包括Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等。
•网络层：网络层主要负责对传输层传输的数据进行处理和管理。
它使用多种协议和技术，如IPv6、6LoWPAN（IPv6 over Low power WirelessPersonal Area Networks）等，实现物联网终端设备之间的网络互连。
•应用层：应用层是物联网中最上层的一层，主要负责将物联网中的数据进行解析、处理和应用。
这里包括数据存储、数据分析和数据可视化等。
应用层还包括物联网平台的搭建和管理。
2. 物联网的应用层次结构物联网的应用层次结构可以分为三个主要层次：•感知层：这一层包括感知物理事件、采集数据的设备和传感器网络。
感知层负责将物理世界中的信息转化为数字信号，并通过无线或有线方式发送给传输层。
•网络层：网络层是物联网的核心层级，负责将感知层采集到的数据传输给应用层，并将应用层的指令传输给感知层。
网络层通过各种传输协议和技术实现终端设备之间的通信和互联。
•应用层：应用层是物联网最顶层的一层，它主要负责对传输层获取到的数据进行解析、处理和应用。
应用层可以将数据存储到云平台中，进行数据分析和可视化展示。
3. 物联网应用原理的发展趋势随着物联网技术的不断发展，物联网的应用原理也在不断演变之中。
以下是当前物联网应用原理的一些发展趋势：•边缘计算：边缘计算是指将计算任务和数据处理推向物联网的边缘设备。
通过在边缘设备上进行数据处理和决策，可以减少对云平台的依赖，提高实时性和安全性。
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边缘计算和机器学习、区块链将在2018物联网中占
主导地位
哪些物联网趋势预计将在2018年占主导地位？物联网已经改变了我们的生活方式，从改变许多商业运作方式到重塑我们的日常生活，如驾驶方式和居家管理等。
IHS预测2025年底大约将会产生700亿物联网设备，现在，我们还只是处于物联网给我们的世界带来变化的开始而已。
但是别担心，我们不需要等上整整十年才体验到这种令人难以置信的发展。
事实上，BI Intelligence预测未来五年将花费6万亿美元用于物联网解决方案的发展，所以毫无疑问，在不远的将来我们将看到巨大的进步。
展望接下来的2018年，哪些物联网趋势预计将占主导地位？边缘计算和机器学习商业设备正在迅速发展，足以运行成熟的操作系统和复杂的算法。
边缘计算指的是不必把物联网设备的数据发上云进行处理，只需要借助于本地的网关设备进行计算和分析就可以了。
这种处理方式的优点在于延迟更少、安全性更高。
这个概念的基础在于物联网和云之间强大而无缝的整合，使现实和虚拟世界更加紧密地结合在一起。
资源高效的机器学习算法将提高边缘设备的潜力，以满足越来越多的计算需求。
由于它能够增加隐私和减少延迟，边缘计算预计在2018年会有很大的发展。
区块链尽管区块链目前在很多方面仍然处于边缘状态，但2018年由于物联网应用的增加，区块链技术可能进入主流趋势。
毫无疑问，由于物联网的出现，大数据量大幅增长，而区块链技术有可能让物联网帮助企业更有效定位目标消费者到更高水平。
所有连接物联网设备的系统都可以使用区块链来有效可靠地组织、存储和共享。