【精品】智能边缘计算 新一代大数据与人工智能的基础设施
继续教育专业课工业互联网与大数据应用题库附答案1
工业互联网与大数据应用考试单选题（共30题，每题2分）1 ．利用大数据对制造系统中隐性问题的发生过程进行建模和预测，实际上是选择了什么手段（）A．数据驱动B．物理驱动C．工业驱动D．科技驱动E．知识驱动参考答案：A答案解析：暂无2 ．中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做（）A．九天B．OneNETC．移娃D．大云我的答案：A参考答案：A答案解析：暂无3 ．关于工业大数据分析及应用的三个阶段何者为伪：（）A．一阶段的核心技术是运程监控、数据采集和管理B．第二阶段的商业模式是产品租赁体系和长期服务合同C．第一阶段的商业模式是产品为主的附加服务D．第三阶段的代表性企业和技术与产品有GEPredix平台E．第二阶段的代表性企业和技术与产品有CMOnStarTM我的答案：E参考答案：E答案解析：暂无4 ．本课程提到，近年来，我国（）在GDP中占的比例逐年增大。
A．互联网经济B．信息经济C．数码消费D．电子商务我的答案：A参考答案：A答案解析：暂无5 ．在智能制造领域，“互联网＋”的基础是（）A．服务业B．金融业C．制造业D．工业E．农业我的答案：C参考答案：C答案解析：暂无6 ．关于工业大数据与互联网大数据的比较何者为伪：（）A．联网大数据是大量样本B．工业大数据尽可能全面使用样本C．互联网大数据对数据质量的要求较低D．工业大数据以统计分析为主通过挖掘样本中各个属性之间的相关性进行预测E．工业大数据强调特征之间的物理关联我的答案：D参考答案：D答案解析：暂无7 ．大数据时代厂商模式为高端制造业，归结为（）。
A．设计研发，物流B．设计研发，制造，市场C．设计研发，物流，制造，市场D．设计研发，市场，物流我的答案：C参考答案：C答案解析：暂无8 ．就大数据的数量而言，制造业的数据产生数量远远超过其他行业，且可被接入的设备数量也远超移动互联网，这句话所揭露的本质问题是什么？（）A．这是工业大数据发展的机遇B．工业大数据数量多C．工业大数据可被接入的设备数量多D．其它行业大数据数量少E．其它行业可被接入的设备数量少我的答案：A参考答案：A答案解析：暂无9 ．“十二五”期间，我国数据总量年均增长率达到了（）A．10%B．20%C．30%D．50%我的答案：D参考答案：D答案解析：暂无10 ．根据本课程，以下哪项不符合智慧城市的定义：（）A．城市中各个功能相互独立运作B．充分利用了物联网、云计算、智慧计算方式等先进信息技术手段C．全面感知、分析、整合、共享城市运行中的各项关键信息D．实现资源优化配置、城市高效管理及生活品质提升我的答案：A参考答案：A答案解析：暂无11 ．下列选项中,不是人工智能的基础设施的是?（）A．CPU服务器B．GPU服务器C．专用芯片D．游戏显卡我的答案：D参考答案：D答案解析：暂无12 ．智能制造所要解决的核心问题：知识的产生与（）A．发现过程B．解决过程C．制造过程D．传承过程E．个性化定制我的答案：D参考答案：D答案解析：暂无13 ．香港著名经济学家（）提出“6+1”产业链理论。
算力基础设施的现状、趋势和对策建议
算力基础设施的现状、趋势和对策建议近年来，人工智能、大数据等技术的兴起，带动了算力需求的增加。
算力作为支撑人工智能、计算机视觉、自然语言处理等领域的核心资源，其中基础设施的建设和发展则是保障算力供应的重要因素。
本文将从算力基础设施的现状、趋势和对策建议三个方面进行探讨。
一、算力基础设施现状目前，我国算力基础设施的建设相对落后，主要表现在以下几个方面：1.硬件设施：我国缺乏大型数据中心和高性能计算机集群，导致算力供应不足。
2.算法研究：我国的算法研究相对薄弱，缺乏创新性和实践性。
3.人才储备：我国的算力领域人才储备相对不足，难以满足算力需求的增加。
二、算力基础设施趋势未来，算力基础设施将呈现以下趋势：1.云计算：云计算作为当前最为普及的一种计算模式，将成为未来算力供应的主要来源。
2.边缘计算：随着物联网的发展，边缘计算将成为一种新的计算模式，具有低延迟、高可靠性等优点。
3.人工智能：人工智能的发展将进一步带动算力需求的增加，同时也将催生出更多的算力基础设施。
三、算力基础设施对策建议为了满足算力需求的增加，需要采取以下对策：1.加强硬件设施建设：建设大型数据中心和高性能计算机集群，提高算力供应能力。
2.加强算法研究：加强算法研究，提高算法的创新性和实践性，为未来算力需求的增加提供更多的解决方案。
3.加强人才培养：加强算力领域人才的培养和储备，提高算力领域的人才供给能力。
结论算力基础设施是支撑人工智能、大数据等领域发展的重要因素。
当前，我国算力基础设施相对落后，但在未来，随着云计算、边缘计算、人工智能等技术的不断发展，算力基础设施将面临新的发展机遇和挑战。
我们需要加强硬件设施建设、算法研究和人才培养，提高算力供应能力和算力领域的整体水平。
人工智能算力基础设施的设计、评测与优化
AI 算力基础设施的重要性目前，人工智能（AI）是中美科技竞争的重要领域。
2020年4月，国家发改委明确将人工智能纳入新基建范围，AI是新基建之一。
而在2019年2月，美国发布了《维护美国人工智能领导力的行政命令》（Execution Order On Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence），此命令可视为美国国家AI战略的里程碑。
而在2020年10月，美国国家AI安全委员会又指出：“必须不惜一切代价在AI上击败中国”。
可见，AI对于中美未来综合国力的竞争是非常重要的。
此外，中美两国在人工智能领域各有优势。
从AI技术三驾马车：算法、数据、算力来看，中国在大数据领域处于优势地位，但在算法和智能算力领域，中国落后于美国。
智能算力的不足严重制约了我国在AI领域的创新能力。
可以看到，智能AI算力在中美科技竞争中占据非常重要的战略地位。
那么，AI算力究竟为何如此重要呢？除去前面提及的中美竞争的大背景，AI算力对于我国经济建设、科技建设都有着非常积极的意义。
首先，算力即生产力，算力能够推动经济发展方式变革。
据埃森哲和经济学前沿公司分析，预计到2035年，AI将推动我国GDP增长21%。
由此可见，算力将成为智能经济的发动机。
其次，AI算力正在改变基础科学和智能领域的创新模式。
比如，AlphaFold2解决了结构生物学50年的难题，AI+HPC将高能物理计算加速数百倍。
AI在各种各样的实际场景中都有相关的应用。
比如，以卷积网络为核心的图像检测，视频检索技术可应用于下游的安防、医疗诊断、自动驾驶等场景；以强化学习为基础的博弈决策技术，可应用于交通规划等领域；以Transformer为核心的自然语言处理技术，可以应用于搜索推荐、智能人机接口等场景。
其中最典型的自然语言处理模型，比如GPT-1、GPT-2、GPT-3，BERT的发展非常迅速，模型规模从几亿到几千亿再到几万亿参数。
探索大数据与人工智能试题
（一）大数据基础（二）人工智能（三）大数据技术介绍1、MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系? OA. 数量越多处理时间越长B.数量越多处理时间越短OC. 数星越小处理时间越短0 D. 没什么关系2、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是?()A.日志收集B.消息系统C.业务系统0 D. 流式处理1、大数据特征有几种(不包括IBM提出的新特征) ? OA.1O B.2O C.3D.42、目前电信运营商大数据发展仍处在什么阶段?A.探索OC.成熟OD.扩展3.下列选项中,不是大数据的-部分的是?OA.海量计算:O B. 大量数据管理O C. 数据分析◎D. 单机计算1、数据真实性具备哪两种特质?V A. 准确性口B. 不确定性口C. 可信赖度口D. 杂乱性2.电信行业的企业运营:理中。
经营分析和市场监测中。
我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析。
主要分为哪些种类?A日报口B.周报C月报口0.专暨分析1。
EMC World是哪年在拉斯维加聯著名的威尼斯人店开畔的?口A 2009。
B. 2011◎C.2012◎D. 20102.随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小，老牌T厂高正在改变商业模式，向着什么靠拢?OA团源◎B.开源OC开放OD.封闭3.下列造项中正情说明价已度低的是?。
A. 100万数据中有50万有效数据。
B.1TB数据中有1KB有效数据。
C. 100万0数据中南100万有效数据◎D. 10万条数据中有1万有效数据1.语音识别产品体系有四部分，下列哪项不是体系之- ?◎A.语音合成◎B.请音擴放◎C. 语音识剔0 D.適义理解2. IBM的深蓝在1997年的决定胜负的第六个回台中，用了多少步迫使和斯帕罗夫投子认输OA.15◎B.22◎D.283. BP神经网络的学习规则是?O A梯度上升法。
B.梯度下降法。
C梯度提升法。
D.梯度曲线法、下列选项中，寒项是分布式文件存储系统?o A HDFSO B Flume0 c Katla◎D. Zokeepe2. mapreduceit算模型近用于哪种任务?( ) A. 多线程处理◎B. 有关联的行处理。
数字技术创新基础设施建设
数字技术创新基础设施建设声明：本文内容信息来源于公开渠道，对文中内容的准确性、完整性、及时性或可靠性不作任何保证。
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一、云计算基础设施建设云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将大量的计算资源集中在数据中心中，并通过网络提供给用户使用。
为了支持云计算的运行，需要进行云计算基础设施的建设。
云计算基础设施包括硬件设备、软件系统和网络基础设施。
（一）硬件设备1、服务器：云计算基础设施的核心是服务器，它是提供计算能力和存储空间的关键设备。
云计算数据中心通常会配置大量的服务器来满足用户的需求。
这些服务器需要具备高性能、高可靠性和高可扩展性。
2、存储设备：云计算基础设施需要大规模的存储设备来保存用户数据和应用程序。
传统的硬盘存储已经不能满足云计算的需求，因此，固态硬盘等新型存储技术被广泛应用。
3、网络设备：云计算基础设施的网络设备包括交换机、路由器和防火墙等。
这些设备可以实现数据中心内部的高速通信和数据的安全传输。
(二)软件系统1、虚拟化技术：虚拟化技术是云计算基础设施建设的核心技术之-O通过虚拟化技术，可以将物理资源划分为多个虚拟资源，并且可以按需分配给用户。
这样可以提高资源利用率和灵活性。
2、自动化管理系统：云计算基础设施需要一个高效的自动化管理系统来管理和监控各种资源。
这个系统可以实现资源的自动调度、故障的自动修复和性能的自动优化。
3、安全管理系统：云计算基础设施的安全非常重要，因为用户的数据和应用程序都存储在云中。
安全管理系统包括身份认证、访问控制、数据加密等功能，以保护用户的隐私和数据安全。
(三)网络基础设施1、高速网络：云计算基础设施需要高速的网络来满足用户的需求。
传统的以太网已经不能满足云计算的要求，因此，光纤网络等新型网络技术被广泛应用。
2、数据中心互连：在多个数据中心之间建立高速的互连网络，可以实现数据的备份和容灾。
这样可以提高数据的可靠性和可用性。
2024年互联网发展趋势：人工智能、5G、大数据将引领新时代!
2024年互联网发展趋势：人工智能、5G、大数据将引领新时代！1. 引言1.1 概述随着科技的不断发展和互联网的日益普及，互联网行业在不同领域展现出了巨大的潜力和前景。
预计到2024年，互联网将进入一个新的时代，其中人工智能、5G技术和大数据将成为引领互联网发展的关键因素。
本文旨在探讨这些趋势，并对未来五年内互联网发展的变化进行预测。
1.2 文章结构本文分为五个主要部分，每一部分都着重讨论了互联网未来发展中的一个重要趋势。
首先，我们将介绍人工智能在互联网行业中的作用，并探讨其对行业产生的影响。
接下来，我们会审视5G技术对互联网发展的影响，并揭示其与现有互联网应用的融合潜力。
然后，我们将探讨大数据在互联网时代中所扮演的重要角色以及其未来发展趋势。
最后，在总结和展望部分，我们将综合以上趋势所带来的意义和影响，并针对新时代可能带来的变革和挑战提出应对策略建议。
1.3 目的本文的主要目的是探讨2024年互联网发展的趋势，并强调人工智能、5G技术和大数据在其中所起到的重要作用。
通过深入分析这些因素，我们旨在向读者展示互联网新时代可能带来的机遇和挑战，并为相关行业提供未来发展方向的参考。
我们希望通过这篇文章，使读者更加了解互联网行业将面临的机遇和挑战，并为其未来发展做好充分准备。
2. 人工智能在互联网发展中的作用：2.1 人工智能技术概述:随着科技的不断进步，人工智能成为互联网发展的核心驱动力之一。
人工智能是指通过类似于人类思维和决策过程的方式来实现任务的智能系统。
它包括机器学习、自然语言处理、图像识别和深度学习等技术，具备模仿、分析和解决问题等智能行为。
2.2 人工智能对互联网行业的影响：人工智能在互联网行业中发挥着重要的作用。
首先，通过机器学习和数据分析，人工智能可以帮助互联网企业更好地理解用户需求、提供个性化推荐，并优化用户体验。
其次，人工智能技术广泛应用于自然语言处理领域，使得机器可以与用户进行自动的对话交流，提高了用户与互联网信息之间的交互效率。
边缘计算及建设方案
边缘计算及建设方案边缘计算是一种分布式计算的架构，将数据处理和存储推向网络边缘，降低数据在传输过程中的延迟，提高应用程序的响应速度和性能。
边缘计算建设方案主要包括边缘计算基础设施建设、安全保障措施、边缘计算应用开发等几个方面。
一、边缘计算基础设施建设1.部署边缘计算节点：在不同的边缘位置（如智能设备、路由器、边缘服务器）上部署边缘计算节点，以便在网络边缘执行计算任务。
2.构建边缘计算网络：建立边缘计算节点之间的通信网络，保证数据在边缘节点之间的快速传输。
3.扩展云计算基础设施：将云计算基础设施扩展至边缘位置，以便将云计算和边缘计算结合起来使用，提供云边协同的计算能力。
二、安全保障措施1.边缘计算节点安全性：对边缘计算节点进行硬件和软件层面的安全加固，保护边缘计算节点不受攻击。
2.数据隐私保护：在边缘节点上使用数据加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性和隐私性。
3.身份认证与访问控制：建立边缘计算节点访问控制机制，通过身份认证来控制边缘计算资源的访问权限。
三、边缘计算应用开发1.基于边缘计算的应用开发：根据具体应用场景和需求，开发能够在边缘节点上执行的应用程序，以提高应用程序的响应速度和性能。
2.优化数据传输和处理算法：针对边缘计算环境的特点，对数据传输和处理进行优化，减少延迟和资源占用。
3.分布式任务调度和管理：设计和实现分布式任务调度和管理系统，合理分配边缘计算节点的计算资源，提高系统的整体效率。
四、边缘计算应用场景1.物联网：将边缘节点部署在物联网设备上，能够对设备的数据进行实时处理和分析，提供实时智能服务。
2.视频监控：在视频监控系统中部署边缘节点，对视频数据进行实时处理，减少数据传输延迟，提高监控系统的响应速度。
3.智能交通：通过在路侧部署边缘节点，实时分析车辆数据、交通流量等信息，提供实时的交通调度和安全服务。
4.边缘计算协同：将云计算和边缘计算结合，实现云边协同的计算和服务，提供方便部署和弹性扩展的应用服务。
深圳市人民政府关于加快智慧城市和数字政府建设的若干意见
深圳市人民政府关于加快智慧城市和数字政府建设的若干意见文章属性•【制定机关】深圳市人民政府•【公布日期】2020.12.29•【字号】深府〔2020〕89号•【施行日期】2020.12.29•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】城市管理正文深圳市人民政府关于加快智慧城市和数字政府建设的若干意见各区人民政府，市直各有关单位：为深入贯彻党中央、国务院关于建设“网络强国、数字中国、智慧社会”的决策部署，全面落实省委、省政府和市委加快推进数字政府综合改革试点的工作要求，现就我市加快智慧城市和数字政府建设提出如下意见。
一、总体要求（一）指导思想。
以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神，认真学习贯彻习近平总书记出席深圳经济特区建立40周年庆祝大会和视察广东、深圳重要讲话、重要指示精神，围绕建设粤港澳大湾区、中国特色社会主义先行示范区和实施综合改革试点等要求，聚焦“优政、兴业、惠民”，建设主动、精准、智能的整体数字政府，发展数据要素资源依法自由流动的蓬勃数字经济，提供安全可信、平等普惠的数字市民服务，打造数字政府、数字经济和数字市民三位一体的数字深圳，助力城市治理体系和治理能力现代化，更高水平满足人民对美好生活的向往。
（二）发展目标。
到2025年，打造具有深度学习能力的鹏城智能体，成为全球新型智慧城市标杆和“数字中国”城市典范。
融合人工智能（AI）、5G、云计算、大数据等新一代信息技术，建设城市数字底座，打造城市智能中枢，推进业务一体化融合，实现全域感知、全网协同和全场景智慧，让城市能感知、会思考、可进化、有温度。
全市“1＋4”智慧城市和数字政府建设体系日臻完善（“1”即“以新型基础设施建设为支撑”，“4”即“公共服务、城市治理、数字经济和安全防控”4大板块）。
新型基础设施全面优化，赋能城市高质量发展；公共服务便捷化和城市治理精细化水平不断提高，市民及企业获取公共服务体验持续优化，以服务对象为中心的一体化服务、管理和治理格局全面建立；数字经济蓬勃发展，产业规模持续扩大，部分细分领域全国领先。
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镜像库
Cloud
算法仓库
• 通过在云端进行边缘计算能力（算法模型）的定义 与程序（计算）编写，完成边缘计算能力的定义， 并将计算能力下沉到Edge Server。
• Edge Server侧可以进行可以包括视觉类的图像处 理主要包括视频中人员的检测与分析统计等。
• 每一个自定义的视觉计算即为一个容器，通过开放 URL基于Openapi提供视频接入与处理功能。
边缘计算已经掀起 产业化的热潮，各 类产业组织、商业 组织在积极发起和 推进边缘计算的研 究、标准、 产业化 活动。具有代表性 的活动包括:
2016年10月，由IEEE和ACM正 式成立了IEEE/ACM Symposium on Edge Computing，组成了由学术界、 产业界、政府共同认可的学术 论坛，对边缘计算的应用价值， 研究方向开展研究讨论。
SaaS：大数据、AI应用
PaaS：数据库
NoSQL
大数据处理
新一代云数据库
PaaS：AI处理框架
TensorFlow
Mxnet
OpenCL运行环境
算力、芯片调度平台
IaaS：算力提供
通用算力集群，普通实例，CPU/MEM/Disk, 支撑大数据的存储与计算；
CPU
• Hadoop、Spark、kafka、etc
学术研究
1
ETSI MEC ISG，OpenFog Consortium，Open Edge Computing Initiative、ECC China等；。
产业联盟
3
2017年IEC发布了VEI (Vertical Edge Intelligence )白皮书， 介绍了边缘计算对于制 造业等垂直行业的重要 价值。
视频处理
音频处理
一个是平台服务(Platform as a Service/ Software as a Service)， 主要提供应用开发和运行平台服务
一个是软件业务服务(Software as a Service)， 主要提供各种商业服务
云计算的本质——云计算的构建-首都在线云平台为例
云计算的本质——典型的云计算产品架构-首都在线云平台为例
现阶段主流人工智能：有监督的大数据驱动的AI方法论，基于Training-reference
• 算法 • 大数据 • 算力
比如训练人脸识别，分为3步： • 花一段时间收集并标注（框出人脸位置）大量照片； • 花一个星期左右的时间，挑选深度模型； • 交给机器绞尽计算力 优化模型中的数千万/数亿权重参数
智能硬件、 手机、
平板等市场
Edge Server 针对
new Market
服务器市场
自
定
义
视
觉
计
算
Socket/https
n
IP Camera + H.264/265 Codec
软件定义的工作流程
自自
定定
义 视 觉 计
义 视 觉 计
BI 分 析
算算
1
2
运行环境
Edge Server
编排 引擎
云端计算、 训练集群
以手机号为key值，通过摄像头、录 音笔、店员问询填写购物卡等数据， 可以将整个数据整合，形成：姓名、 年龄、性别、手机号、图像、音频、 购物情况等完整数据。整个数据的采 集与交互(摄像头、录音、店员数据输 入)都可以在Edge Server端完成。
京东
零售业云端系统
管理系统
CRM系统
淘宝
云端主要职能： 1.结构化数据的存储与分析； 2.管理职能。
云计算基础设施的构建与大数据处理
云计算的发展趋势
完整的云计算是一整个动态的计算体系，它由大量的计算机组成集群，提供托管的计算环境 及应用程序环境，能够动态部署、动态分配／重分配计算资源、实时监控资源使用情况。
一个是基础设施服务(Infrastrcture as a Service)， 主要提供计算中心、硬件资源、系统软件等基础设施服务
标准化
2
OCP、TIP、EdgeX Founddry、OpenStack、 Kubernetes、 OpenNFV、Tensorflow、 Caffe、MXNet等
开源项目
4Leabharlann 总体来说，在传输的数据数量与成本现状增加时，edge computing的价值会凸显。 未来，随着边缘端产生的数据越来越多，edge computing的适用性会增加。
GPU计算集群，GPU实例：
GPU
• MPI、AI计算框架（TensorFlow、Mxnet、Caffe、etc）
FPGA计算集群，FPGA实例：
FPGA
• OpenCL进行芯片编写
边缘计算的兴起与落地形态
边缘计算的构建形态
2015年边缘计算进入到Gartner的Hype Cycle (技术成熟曲线)，2017年达到顶峰。
该场景下： 1.京东、淘宝等的用户购物数据，以 手机号为key值，进入CRM系统，缺 乏用户的真实姓名、图像、年龄段等 关键数据；
2.用户进店以后，通过视频、音频可 以获取用户的图像、声音、年龄段、 性别等数据，但是缺乏手机号、姓名 等关键数据；
3.通过店员进行交互，比如问询、填 写购物卡等，可以获取用户姓名、手 机号等关键数据；
4G与高带宽时代-> 语音、 图片、 短视频 非结构化数据
3G与带宽提速时代->
语音、 图片、 结构化数据 非结构化数据、 Web2.0
5G与高带宽时代-> ？ 帧数据时代 流数据、
时序数据
大数据处理不仅限于Hadoop/Spark
• NoSQL数据库的兴起： • Redis、Memcache； • MongoDB、Cassandra； • Hbase。
• 大数据处理： • Hadoop MR； • Spark /Streaming; • Storm…；
• 新一代的云数据库形态： • Hybrid DB； • PolarDB； • Aurora； • 时序数据库等。
• 大数据的数据处理能力依赖云计算能力的支撑。 • 大数据的处理，加入了云计算的PaaS阵营
BGP GPN IP
其他对 GSS 象存储
资源
服务 器
高仿IP 安全屋
自建 融合
计算-虚拟化产品
存储 DCI
阵列 机房基础设施
大网
计算-虚拟化
分布 式IO 存储
节约成本 弹性扩展 安全稳定 快速运维 解决瓶颈和痛点 站在巨人的肩膀上发展
2G与低带宽时代-> 语音、 短信、 结构化数据、 Web1.0/2.0