大数据时代
大数据时代的到来机遇与挑战
大数据时代的到来机遇与挑战随着信息技术的不断发展，大数据时代已经悄然而至。
在这个信息爆炸的时代，大数据不仅给我们带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的挑战。
本文将探讨大数据时代的到来，以及其中蕴含的机遇与挑战。
一、大数据时代的背景大数据时代的到来，主要得益于信息技术的飞速发展。
互联网的普及和移动互联网的快速发展，使得人们在日常生活中产生了海量的数据。
同时，各种传感器技术的广泛应用，也为数据的采集提供了更多可能。
这些数据以前所未有的速度增长，形成了所谓的“大数据”。
二、大数据时代的机遇1. 商业机会：大数据为企业提供了更多的商业机会。
通过对海量数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而精准推出产品和服务，提升市场竞争力。
2. 创新发展：大数据时代催生了许多新兴产业，如人工智能、物联网等。
这些新技术的发展，为社会带来了更多的创新机会，推动了科技的进步。
3. 政府治理：大数据也为政府提供了更多的治理工具。
通过数据分析，政府可以更好地了解社会民生状况，制定更科学的政策，提升政府治理效率。
三、大数据时代的挑战1. 数据隐私：随着数据的不断增长，数据隐私问题日益突出。
个人信息泄露、数据滥用等问题频频发生，给社会带来了安全隐患。
2. 数据安全：大数据的存储和传输需要更高的安全性保障。
数据泄露、黑客攻击等安全问题成为了制约大数据发展的重要因素。
3. 数据治理：大数据时代数据量庞大，如何有效管理和利用这些数据成为了一个亟待解决的问题。
数据标准化、数据共享等方面的问题亟待解决。
四、应对大数据时代的策略1. 加强数据安全保障：企业和政府应加强数据安全意识，建立健全的数据安全管理制度，确保数据的安全可靠。
2. 完善数据治理机制：建立统一的数据标准和共享机制，推动数据的互联互通，实现数据的共享和利用。
3. 加强法律法规建设：完善相关法律法规，加强对数据隐私和数据安全的监管，保护个人和企业的合法权益。
五、结语大数据时代的到来，既带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的挑战。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业的热门话题。
大数据时代给我们带来了许多机遇和挑战，对于如何更好地利用大数据进行决策和创新，吸引了众多学者和研究者的关注。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据时代的发展趋势和应用前景。
一、大数据时代的定义和特点1.1 大数据的定义大数据是指规模巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合，通常需要借助先进的技术和工具来进行存储、管理和分析。
1.2 大数据的特点大数据具有四个特点，即“四V”：Volume（规模）、Velocity（速度）、Variety（多样性）和Value（价值）。
1.3 大数据的来源大数据来自各种渠道，包括社交媒体、传感器、互联网搜索、挪移设备等，呈现出多样性和复杂性。
二、大数据时代的发展趋势2.1 数据驱动决策大数据时代强调数据驱动的决策，通过分析大数据来获取洞察和预测，匡助企业和组织做出更明智的决策。
2.2 人工智能与大数据融合人工智能技术的发展与大数据的应用相互促进，通过人工智能技术来挖掘和分析大数据，实现更高效的数据处理和应用。
2.3 数据安全和隐私保护随着大数据的应用范围不断扩大，数据安全和隐私保护问题日益凸显，如何确保数据的安全性和隐私性成为大数据时代的重要课题。
三、大数据时代的应用领域3.1 金融行业金融机构利用大数据技术进行风险管理、市场分析和客户画像等，提高业务效率和风险控制能力。
3.2 医疗健康医疗健康领域通过大数据分析来实现个性化诊疗、疾病预测和药物研发，提升医疗服务水平和效率。
3.3 零售行业零售企业通过大数据分析来了解消费者需求、优化供应链、提升销售效率，实现精准营销和客户关系管理。
四、大数据时代的挑战与解决方案4.1 数据质量与一致性大数据时代面临着数据质量和一致性的挑战，需要建立数据管理和质量控制机制来确保数据的准确性和可靠性。
4.2 技术人材短缺大数据技术的快速发展导致技术人材短缺，需要加强教育培训和技术创新，培养更多的大数据专业人材。
大数据时代简介
大数据时代简介在数字化和信息技术迅速发展的当下，大数据已经成为一个炙手可热的话题。
大数据时代的到来，给我们的生活和工作带来了巨大的改变。
本文将介绍大数据时代的概念、应用和影响，带您一起探索这个数字化世界的新纪元。
一、大数据时代的概念大数据时代是指在信息技术高度发达的背景下，人们通过海量数据的收集、存储、处理、分析和应用，探索和发现新的信息和知识的时代。
它是一种全新的信息处理模式，通过对大数据的深入挖掘，可以帮助我们揭示事物背后隐藏的规律、趋势和价值。
二、大数据时代的应用1. 商业领域在商业领域，大数据被广泛应用于市场研究、销售预测、客户关系管理和营销策略等方面。
通过分析海量的消费者数据，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，制定个性化的营销策略，提升品牌竞争力。
2. 城市管理大数据在城市管理中也有着广泛的应用。
通过对城市各类数据的收集和分析，可以优化交通运输，提升能源利用效率，改善环境质量，提供更好的公共服务等。
比如，智能交通系统可以通过分析交通流量数据，优化信号灯的调配，减少拥堵，提高交通效率。
3. 医疗健康在医疗健康领域，大数据的应用有助于提高疾病早期预防和治疗的效果。
通过使用个人健康数据、基因组学数据和医疗记录等，可以实现个性化医疗，为患者提供更精准的诊断和治疗方案。
4. 社交媒体大数据时代，社交媒体成为人们交流和获取信息的重要渠道。
通过对社交媒体数据的分析，可以了解用户的兴趣爱好、社交网络和消费行为等，为企业提供精准的广告投放和定向营销。
5. 科学研究大数据在科学研究中的应用也越来越广泛。
科学家们通过海量的实验数据和模拟数据，进行模式识别和机器学习，从而推动科学的发展和创新。
比如，在天文学领域，通过对天体观测数据的分析，科学家们可以发现新的星系、行星和宇宙现象。
三、大数据时代的影响1. 经济影响大数据的应用为经济发展带来了新的机遇和动力。
它可以帮助企业降低成本、提高效率，为创新和增长提供支撑。
大数据时代的到来：2024年全球大数据趋势
大数据产业涉及大量的知识产权问题。各国政府通过完善知识产权保护法规，保护创新者的合法权益，激发 大数据产业的创新活力。
05
企业应对策略与建议
制定明确的大数据战略
确定大数据在企业战略中 的地位和作用
明确大数据对企业业务、运营、决策等方面 的支持作用，以及其在企业未来发展中的战 略意义。
跨国数据流动与合作机制
数据流动自由化
随着全球化的深入发展，跨国数据流 动日益频繁。各国政府逐渐认识到数 据流动对经济发展的重要性，纷纷采 取措施推动数据流动自由化。
国际合作机制
为加强在大数据领域的国际合作，各 国纷纷建立双边或多边合作机制，共 同推动大数据技术创新和应用。例如 ，中美、中欧等国家和地区在大数据 领域开展了广泛的合作。
2024年全球大数据市场预测
市场规模及增长速度
预计2024年全球大数据市场规模将达到数千亿美元级别，呈现出持续增长的态势。 随着企业对于数据价值的认识不断加深，大数据市场的增长速度将逐渐加快。
云计算、人工智能等技术的不断发展，为大数据市场提供了更广阔的发展空间。
主要市场参与者分析
全球大数据市场的主要参与者 包括IBM、Oracle、
06
未来展望与总结
全球大数据发展趋势预测
01
数据量持续增长
随着物联网、社交媒体等的快速发展，全球数据量将呈现爆炸式增长。
02
数据处理和分析能力不断提升
随着技术的进步，数据处理和分析的速度、准确性和效率将不断提高。
03
数据安全与隐私保护备受关注
随着数据价值的不断提升，数据安全和隐私保护将成为大数据发展的重
建立完善的人才培养体系
制定完善的人才培养计划，通过内部培训、外部引进、校 企合作等方式，培养一批高素质的大数据专业人才，为企 业大数据发展提供人才保障。
大数据时代的概念和特点
大数据时代的概念和特点随着信息技术的发展和应用，大数据技术在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
大数据时代的到来，给我们带来了许多新的概念和特点。
本文将就大数据时代的概念和特点展开探讨。
一、大数据时代的概念大数据时代是指在信息技术高速发展的背景下，不同正奇需求之间数据量巨大、速度快、多样性丰富等特征的时代。
这些数据可以来自互联网、社交媒体、物联网、传感器等各个渠道，涵盖了人类社会活动的方方面面。
大数据时代的概念主要包括以下几个方面。
1.1 数据量巨大传统的数据处理方式已经无法满足现代社会对数据处理的需求，传统的数据库技术在处理海量数据时会遇到性能瓶颈和存储限制。
因此，大数据时代的特点之一就是数据量巨大，以至于传统的数据处理方式无法处理这样规模的数据。
1.2 速度快在大数据时代，数据的产生速度非常快，传统的数据处理方式已经无法满足实时处理的需求。
例如，金融领域的股票交易数据、网络公司的用户行为数据等，都需要实时进行处理和分析。
因此，大数据时代的特点之一就是需要实时处理海量数据。
1.3 多样性丰富在大数据时代，数据的多样性丰富。
传统的数据处理方式主要处理结构化数据，例如数据库中的数据。
而在大数据时代，除了结构化数据外，还包括文本数据、图像数据、音频数据、视频数据等非结构化数据。
这些非结构化数据的处理对于传统的数据处理方式来说是一个巨大的挑战。
二、大数据时代的特点2.1 数据价值高在大数据时代，数据被认为是一种重要的资源和资产。
通过对大数据的挖掘和分析，可以发现隐藏在数据中的有价值的信息和规律。
这些信息和规律可以用来指导决策、优化产品和服务、提升效率等。
因此，大数据时代的特点之一就是数据价值高。
2.2 数据来源广泛在大数据时代，数据的来源非常广泛。
除了传统的数据来源，如企业内部的数据库，还包括互联网、社交媒体、物联网等各种渠道。
这些不同来源的数据具有不同的特点和价值，通过对这些数据的综合分析，可以得到更全面和准确的结论。
《大数据时代》PPT课件
《大数据时代》PPT 课件•大数据时代概述•大数据技术基础•大数据在各领域应用•大数据挑战与机遇•大数据未来发展趋势•总结回顾与拓展思考目录CONTENTS01大数据时代概述大数据定义与特点定义大数据是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。
特点大数据具有Volume（数据体量大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据类型多）、Value（价值密度低）的4V特点。
1 2 3随着互联网、物联网等技术的快速发展，人类社会进入数字化时代，数据成为重要的生产要素。
数字化时代云计算技术的出现为大数据的存储和处理提供了强大的技术支持，使得大数据的应用更加广泛和深入。
云计算技术人工智能和机器学习技术的发展为大数据分析提供了更高级的工具和方法，使得大数据的应用更加智能化和自动化。
人工智能与机器学习大数据时代背景通过对大数据的分析和挖掘，企业可以更加准确地了解市场需求和消费者行为，为商业决策提供有力支持。
商业决策支持大数据可以帮助企业优化生产、销售、物流等运营流程，提高效率和降低成本。
优化运营流程大数据的应用可以催生新的商业模式和业务机会，如个性化定制、智能制造等。
创新业务模式大数据在医疗、教育、交通等领域的应用可以提高人们的生活质量和幸福感。
提高生活质量大数据应用价值02大数据技术基础分布式计算原理分布式计算概述分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。
随着计算技术的发展，经历了从集中式计算到分布式计算的变革。
分布式计算原理分布式计算将一个大型的计算任务拆分成若干个可以并行处理的小任务，并将这些小任务分配到多个计算节点上进行处理，最后将处理结果进行合并得到最终结果。
分布式计算框架目前比较流行的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。
存储技术分布式存储概述分布式存储是一种数据存储技术，它将数据分散存储在多个独立的设备上。
大数据时代
大数据时代大数据时代一、引言在当今信息时代，大数据已成为推动经济和社会发展的重要力量。
大数据具有海量、多样、高速、价值四个特点，其应用领域广泛，包括但不限于商业、金融、医疗、教育等。
本文将对大数据时代的概念、技术、应用和挑战等进行详细探讨。
二、大数据概述1.定义：大数据是指数据量巨大、类型多样、速度快的数据集合。
这些数据通常难以通过传统数据处理工具进行管理和分析。
2.特点：大数据具有海量性、多样性、高速性和价值性。
3.技术基础：大数据的处理和分析离不开云计算、分布式存储和计算、机器学习等技术的支持。
4.发展历程：大数据概念的提出和发展历程。
三、大数据技术1.数据采集：介绍大数据采集的常用技术，包括传感器、网络爬虫、日志记录等。
2.大数据存储：介绍大数据存储的常用技术，如分布式文件系统、NoSQL数据库等。
3.大数据处理和分析：介绍大数据处理和分析的技术，包括MapReduce、Spark、Hadoop等。
4.数据可视化：介绍大数据可视化的技术，如数据仪表盘、可视化图表等。
四、大数据应用领域1.商业领域：介绍大数据在商业领域中的应用，包括市场营销、精准广告投放、客户关系管理等。
2.金融领域：介绍大数据在金融领域中的应用，包括风险管理、欺诈检测、投资决策等。
3.医疗领域：介绍大数据在医疗领域中的应用，包括个体化医疗、疾病预测、药物研发等。
4.教育领域：介绍大数据在教育领域中的应用，包括学习分析、智能教育系统、个性化教育等。
五、大数据挑战与未来展望1.数据隐私与安全：介绍大数据时代面临的数据隐私和安全挑战，包括个人隐私保护、数据泄露等问题。
2.技术挑战：介绍大数据时代的技术挑战，包括数据存储和处理能力、算法和模型的创新等。
3.法律法规：介绍涉及大数据的法律法规，如数据保护法、反垄断法等。
4.未来展望：对大数据发展的趋势和未来可能的应用领域进行展望。
附件：本文档附有相关报告、案例分析、技术指南和数据图表等。
什么是大数据大数据时代
引言：现代社会随着科技的发展和互联网的普及，数据的规模呈现爆炸式增长，从而引发了大数据时代的到来。
大数据的概念是指规模庞大、类型繁多并迅速发展的数据集合，这些数据集合具有高速度和多样性的特征，需要通过先进的技术和算法来处理和分析。
大数据时代给社会带来了巨大的影响，从商业领域到科学研究，都在广泛应用大数据技术。
本文将从不同角度深入阐述什么是大数据和大数据时代。
概述：1.大数据的定义大数据是指数据规模巨大、速度快、多样性广泛且价值密度低的数据集合。
大数据具有高维度和高速度的特点，并且需要使用先进的技术和算法进行处理和分析。
2.大数据时代背景互联网的普及带来了大量的数据产生，导致数据的规模迅速增长。
科技的发展使得人们可以更容易地获取数据，并且数据的种类也越来越多样。
正文内容：一、大数据的特征1.规模庞大大数据集合的规模通常以TB、PB、EB甚至更大的单位来衡量。
数据的规模越大，对数据存储、处理和分析的要求也越高。
2.高速度大数据的产生速度非常快，随时随地都在产生大量的数据。
例如，社交媒体上每天产生的帖子、评论和点赞数据就是一个典型的例子。
3.多样性大数据包含不同类型的数据，例如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
4.价值密度低大数据中的有用信息通常只占数据总量的一小部分，需要进行提取和分析以获取有价值的信息。
例如，在电子商务网站中，用户的购物记录、搜索记录和行为是有价值的信息，可以通过大数据分析来进行个性化推荐。
5.高维度大数据的维度往往非常高，数据集可能包含数百个甚至数千个变量。
高维度的数据分析需要使用特殊的技术和算法，如聚类、分类和关联分析。
二、大数据的应用领域1.商业领域大数据分析可以帮助企业发现消费者的需求和喜好，优化产品设计和销售策略。
通过分析销售数据和客户反馈，企业可以根据消费者的行为和偏好进行个性化推荐和定价策略。
2.科学研究大数据分析可以在科学研究中发现新的关联和模式，帮助科学家进行假设验证和理论构建。
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邬贺铨：大数据时代的发展趋势2013-07-24 13:49:31 来源：CIO时代网摘要：中国工程院副院长、院士、国家信息化专家咨询委员会委员邬贺铨先生首先以“大数据时代的发展趋势”为主题发表了精彩的演讲。
关键词：大数据信息化CIO以“从大数据中挖掘大价值”为主题的“第二届中国大数据应用论坛”于2013年7月21日在北京大学英杰交流中心阳光大厅隆重举办。
本次活动由北京大学信息化与信息管理研究中心和北京大学CIO班教务办公室主办，北达软协办，CIO时代网承办。
各企事业单位信息化负责人、北大CIO班学员及有关媒体代表200多人荟萃于此，对大数据的众多议题进行了热烈讨论。
中国工程院副院长、院士、国家信息化专家咨询委员会委员邬贺铨先生首先以“大数据时代的发展趋势”为主题发表了精彩的演讲。
邬院士的精彩观点包括：大数据必然催生大带宽；云计算将改变互联网流量和流向，大数据将驱动大量部署的对等连接，网络节点位置从信源中心向能源中心扩展；大数据呼唤智能化的处理和分析。
以下为演讲实录：中国工程院副院长、院士、国家信息化专家咨询委员会委员邬贺铨尊敬的北大的各位老师、各位专家、各位CIO，很高兴来参加这次论坛。
最近这几天好像有点“CIO热”，上个礼拜Gartner在北京有CIO论坛，明天在上海也有CIO论坛，大数据论坛也是到处在开。
今天的标题是“大数据应用”，我知道今天后面的几位报告人会讲到大数据在教育、医疗、商业等等方面的应用，所以我这里就只讲一下大数据时代的ICT 趋势，会讲到四个方面的问题：大数据浪潮的到来、大带宽发展的趋势、大网络布局的演变、大数据挖掘的挑战。
第一，大数据浪潮的到来。
绿色图表示每个网民人均每个月下载流量，1998年每个网民一个月只需要一兆流量，2003年就需要一百兆，2008年就是1G，到2014年每个月要10个G的下载量。
右边的图是讲全世界互联网流量累计达到1EB所需要的时间，2001年需要一年，2004年需要一个月，而今年只需要一天。
2012年去年全世界互联网一天的信息量大概是1EB，可以刻满1.68亿张DVD，。
现在全世界新产生的数据量每年增加40%，每两年数据翻一番。
2012年、2013年产生数据量总和是人类有历史以来到2011年产生数据量的总和，两年的数据量等于一万年的总和，这个数据规模为1.8ZB，假如把这个数据装在32G的IPad上，要装575亿个，把这些iPad摞起来，可以摞起两座中国的长城。
2020年全球数据将达到40ZB，如果将数据装在光盘上，这些光盘总重量等于424艘尼米兹号航母。
所以说，大数据时代到来了。
大数据有网络数据、企事业单位数据、政府数据，网络数据自媒体数据（比如社交网络、博客、微博等），有日志数据（比如搜索引擎，大家上网等等都会留下很多足迹），还有富媒体数据（视频、音频等等），每天的数据量很大。
比如淘宝每天数据量就超过50个TB；新浪微博晚上高峰的时候一秒钟就要接收100万以上的响应请求；百度每天大概处理60亿次搜索请求，几十PB；中国联通每天记录用户上网条数，一秒钟记录83万条，一个月大概是300TB；国家电网信息中心目前累计收集了2PB的数据；北京公交一卡通，每天用公交一卡通的旅客有4000万刷卡记录，而北京地铁每天乘客1000万，把这些数据每天收集起来分析数据可以用于改善北京的交通状况，优化北京的公交线路。
最大的流量是视频。
美国TouTube网站一分钟有72小时的视频上载，到2016年互联网上的忙时流量是720Tbps，相当于全世界有6亿人同时看不一样的高清电影。
到2016年每3分钟互联网传送360万小时视频，相当于全球已经生产的全部电影。
这个电影用什么量衡量呢？如果一个人要看3分钟所传送的电影，需要34年不吃饭、不睡觉才能看完。
最近两个月在TouTube上载的视频量是美国三大电视台--ABC、NBC、CBS自1948年以来24/7/365连续播出的内容，可以看到视频流量非常大。
大数据无所不在。
图中是美国的一家医院（UPMC），一年能收500TB数据；伦敦有200个交通摄像头，每天是8TB数据；伦敦才200个，北京有八十万个摄像头，数据量要比伦敦大得多了。
还有其他方面的数据量，大数据无所不在。
就监控而言，很多城市的摄像头多达几十万个，一个月的数据就达到数十个PB。
北京公安局规定，所有超市，只要有开放食品架的，全都要装高清摄像头，能清晰的拍摄到走在架前人的脸部，以防投毒，防用针管装艾滋病毒、传染病毒打到液体里等，那么产生的数据就更大了。
飞机的汽轮机产生的数据是Twitter的七倍，例如波音787，它每一个飞行来回可产生TB级的数据，美国每个月收集360万次飞行记录；监视机队25000个引擎，每个引擎的数据一天产生588GB；空客380软件有10亿行，每30分钟产生10TB的数据；风力发电机装有测量风速、螺距、油温等多种传感器，每隔几毫秒测一次，用于检测叶片、变速箱、变频器等的磨损程度；一个具有500个风机的风场一年会产生2PB的数据。
这些数据用于预防性维护，可使风机寿命延长3年即达到18年，每年每风机的成本将降低17%。
根据上面监测的统计，今天所有企业的信息存储总量已达2.2ZB，未来几年将年增67%。
大数据的应用很多，比如淘宝，通过采集淘宝网上成交额比较高的390个类目的商品价格来搞出淘宝的CPI，比国家统计局公布的CPI更早的预测到经济状况。
为什么？国家统计局统计的CPI主要根据是刚性的物品；比如食品，经济好、经济不好，人们都要吃饭，因此差别不大。
可是淘宝上都是买化妆品、电子产品、服装，经济不好就会少买，因此淘宝CPI更能反映价格走势，一般来讲比我们国家统计局公布的CPI，能提前一个月到半个月预测到走势。
中央首长到了淘宝看了以后就说“你们每天把淘宝的CPI送到中南海”。
最近经济情况的下行压力很大，很多中小企业贷款很难，因为他们没用担保。
阿里公司根据在淘宝网上中小公司遭遇的状况，筛选出财务健康、诚信企业，不要他们担保，阿里放贷300多亿元，坏账率仅0.3%。
去年公布的四大商业银行坏账率是这个数字的13倍。
商业银行是有担保的，而阿里没有担保。
Google把5000万美国人频繁的搜索跟美国疾控中心流感数据进行比较，一个地方发生流感肯定有很多人在网上搜索这些词汇，因此根据这些词汇出现频率可以判断这个地方出现流感，Google在2009年的甲型H1N1流感出现时，它比美国疾控中心提前几个月发布公告。
Google 前雇员创办了Climate公司，从美国气象局获得几十年的天气数据，并与各地的农业状况、土壤状况关联起来，尚有需求的农场主说“谁问我明天种什么能赚钱，我告诉你，如果我说错了，我的赔偿要比保险公司还要更高。
”到现在为止，据说他们从来还没赔过，不像我们国家的农民只是根据简单的判断，今年猪肉贵了，明年大量养猪，明年猪肉就便宜了，然后年猪肉又贵了。
所以农业上的大数据应用是很有帮助的。
第二，大带宽发展趋势。
大数据必然驱动大带宽，这是全世界国际互联网干线的流量状况，根据美国的预测显示，2010年比2009年全世界的数据量增长了62%，按这个推断，10年国际互联网流量要增长1000倍，美国自身的互联网流量也是10年增长1000倍。
这个曲线是全世界骨干网的流量，无论亚洲金融危机还是其他危机互联网，流量都不受影响，依旧保持高速增长。
首先是光纤浏览，早年的是模拟的频分复用，90年代开启了光纤复用，当时叫数字的时分，TDM，当时一对光纤传2.5GB的三万电话电路；波分复用，一对光纤不仅仅可以传一个波长，可以同时传输多个波长，叫做波分复用。
一对光纤在工程上已经传送1.6TB，相当于2000万电话电路。
光纤通信虽然还可以采用更多的光纤技术，做到一对光纤传输16个TB，两亿电话电路。
当然随着干线容量增加，我们希望系统更灵活，所以光互联网就出来了。
总之，光纤传输能力十年扩大1000倍，目前来看还有很大发展空间，而且现在光纤光缆成本很低，中国生产世界一半的光纤光缆，同时也消耗了世界一半的光纤光缆，10年前中国的翻新光纤一公里卖到两千多人民币，去年报价是53元一公里光纤，现在光纤比面条便宜，极大地支撑了宽带化发展。
可以看到，95年的时候数据总容量比较小，只有2.5G到10GB，波分数量也只有8到40个。
到2010年可以看到，信道单波长已经做到100G，信道容量做到15个、50个波长。
到2020年单波长要做到1T，总容量还会增大。
右下角的图是中国联通169的网络，可以看到它每年都在扩容、增长。
随着大数据时代来临，运营商还要大量的增加光纤容量。
另外，不单是干线容量增加，我们也希望用户节路带宽增加，所以新的运营商会推动“光纤到户”，实际上“光纤到户”是广义的，并不真正是’光纤到户”，而是光纤到大区、光纤到大楼。
在中国光纤到了一个大楼之后剩下的路线很短了，也可以传高比特率。
现在光纤传输用的是无源光网络，从局域端到用户端是一个光纤，快到用户家门口进行分支，这里面向行叫10分，下行是广播式的。
这样用户的带宽能做到，现在可以上到100兆。
说了光纤，除了有线，我们希望无线也是宽带的。
第一代移动中国通信在90年代的时候中国就退网了，那个时候是模一的电路交换，带宽比较差，现在大家比较多用的是第二代移动通信，它是GSM CDMA，带宽当时只有几百K，3G带宽是Mbps，现在中国基本上都是增强型3G，几十M。
前年上海世博会上周围搞了眼镜型的3G，也叫LTE实验，现在在全国已经有16个城市在开展实验了。
最近，工信部预计今年年底可能要发4G牌照，4G是在LTE基础上有进一步的改进，高速移动时就可以支持100M，低速在家里可以不要网线1G下载（这是峰值），在中国4G牌照没有发放的时候国际上已经开始第五代移动通信标准的研究了，第五代移动通信希望能够使用户享受到在运动状态下也能享受到1G峰值速率。
当然每一代移动通信都是革命的，第一代移动通信蜂窝小区靠频率不同区分用户，叫做FDMA频分多址。
第二代移动通信GSM是靠时分区分用户，叫TDMA时分多址，从第二代开始，第三代移动通信有CDMA 的是码分多址，现在到第四代移动通信叫OFDMA，是正交频分多址，把频率的时间的、空间的因素都利用起来，使得移动通信的峰值速率平均每年加倍，10年1000倍。
提高移动通信的峰值速率，当然这里面要付出很大的代价。
你们可以看到，早年GSM只有kbps，后来到100k，到3G是Mbps甚至是10M量级，现在到LTE开始是百兆量级，随着移动通信峰值速率越来越高，我们的终端能力也越来越强，来不断提升终端的宽带化的能力。
当然了，要提升这个能力现在面临很多挑战，比如说当手机离基站很近的时候，它可以直接从基站获得信号，当手机回到家里，可能楼的墙壁钢筋水泥太厉害了，这个时候穿不过去了，就要加上室内中继来接力，如果你在马路上当然你很靠近天线时没问题，当远离天线时要发展终端到终端，也就是你拿着手机走在路上，你没打电话、上网，但是不知不觉当了第三者，当了别人的二传手。