（六）物聯(lián)網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng)是網(wǎng)從連接人到連接物的應(yīng)用的一個(gè)很好的拓展。2008年金融危機(jī)以后，為了促進(jìn)科技發(fā)展，尋找經(jīng)濟(jì)新的增長(zhǎng)點(diǎn)，各國(guó)政府開(kāi)始重視下一代的技術(shù)規(guī)劃，將目光放在了物聯(lián)網(wǎng)上。但是這么多年來(lái)，好像物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的并不是很好，很多人認(rèn)為這是一個(gè)炒作。實(shí)際上，物聯(lián)網(wǎng)本身并不是炒作。當(dāng)年的物聯(lián)網(wǎng)沒(méi)有合適的傳送方式，認(rèn)為像智慧城市所需要的物聯(lián)網(wǎng)是要低功耗、廣域的，是要大范圍的，而原來(lái)物聯(lián)網(wǎng)用藍(lán)牙、WIFI都是小范圍，所以不能適應(yīng)大范圍的應(yīng)用。當(dāng)然現(xiàn)在有光纖、移動(dòng)通信，這些可以連物聯(lián)網(wǎng)，但是傳感器的功率很小，連起來(lái)是很不經(jīng)濟(jì)的，因此連到運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)的物聯(lián)網(wǎng)終端只有6%。2016年6月，韓國(guó)一個(gè)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)會(huì)上通過(guò)了窄帶物聯(lián)網(wǎng)的標(biāo)準(zhǔn)，它是在運(yùn)營(yíng)商的頻率上擠出這一段頻率，用平分多址的技術(shù)支持多個(gè)物聯(lián)網(wǎng)連接。采用一些先進(jìn)的技術(shù)可以做到頻率很窄，能做到幾百K的容量就夠了。它現(xiàn)在傳輸?shù)哪芰?、覆蓋面積要比移動(dòng)通信擴(kuò)大100倍。比如在山區(qū)，它的連接數(shù)有10萬(wàn)個(gè)，比移動(dòng)通信高100倍。再有，在低功耗方面，它一個(gè)電池可以讓這個(gè)模塊工作10年，不用換電池，成本很低，大概一個(gè)美元都不到。未來(lái)窄帶物聯(lián)網(wǎng)會(huì)打開(kāi)我們低功耗、廣域的運(yùn)用。

未來(lái)我們進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)，不僅僅是用來(lái)打電話(huà)的，也是要簡(jiǎn)單的連WIFI，還可以做物聯(lián)網(wǎng)的廣域連接。我們來(lái)看一款可穿戴的設(shè)備，谷歌的眼鏡，我摸鏡框就翻頁(yè)，把手機(jī)放到胸前，投影到手臂上，我們?cè)谑直凵弦部梢钥次覀兊氖謾C(jī)。最近有一個(gè)報(bào)道，一個(gè)藍(lán)牙鋼筆，當(dāng)你在一個(gè)紙的本上寫(xiě)寫(xiě)畫(huà)畫(huà)的時(shí)候，可以同步把所有的東西都傳送到手機(jī)上。也就是說(shuō)，會(huì)議記錄能夠很快發(fā)給別人。百度現(xiàn)在也研發(fā)眼鏡，不過(guò)它的眼鏡跟谷歌不一樣，是反過(guò)來(lái)帶著。當(dāng)你走在街上，看到一個(gè)前面女孩子的挎包很好看，你隔空畫(huà)一個(gè)圈，你的攝象頭就會(huì)對(duì)這個(gè)挎包攝下圖像，上云端去搜索，馬上通過(guò)手機(jī)藍(lán)牙告訴你這個(gè)挎包什么牌子、什么型號(hào)、多少錢(qián)、在哪個(gè)商場(chǎng)可以買(mǎi)、什么時(shí)候可以打折。再比如你在商場(chǎng)試穿一條紅裙子，可能會(huì)想，是不是換成藍(lán)色的更好看？那么你不需要真的去換一條藍(lán)裙子來(lái)試穿，只需要對(duì)著鏡子說(shuō)換成藍(lán)的，鏡子里你穿的裙子就換成藍(lán)色的了，甚至可以修改這個(gè)裙子的樣式。這樣的技術(shù)不僅可以應(yīng)用在消費(fèi)領(lǐng)域，還可以運(yùn)用到訓(xùn)練工人修汽車(chē)。一個(gè)工人不會(huì)修汽車(chē)，只要戴上眼鏡，眼鏡上顯示，第一步卸掉什么，工人就卸掉什么。各種各樣的視頻寬帶化促進(jìn)大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。

（七）大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)沒(méi)有權(quán)威的定義。大數(shù)據(jù)代表了由大容量、快增長(zhǎng)和多樣性表征的，需要特定技術(shù)和分析方法，讓它轉(zhuǎn)為價(jià)值的信息資產(chǎn)。首先量很大；其次變化很快；再有它有很多種變種，我們能夠用word和excle表達(dá)的，叫結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù);視頻和照片就是非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。大、快、變還不足以說(shuō)明大數(shù)據(jù)的有用，關(guān)鍵是價(jià)值。嚴(yán)格來(lái)講，大數(shù)據(jù)價(jià)格密度是很低的，就是說(shuō)大數(shù)據(jù)基本都是垃圾，要從大數(shù)據(jù)沙里淘金、海底撈針，把有價(jià)值的東西挖掘出來(lái)。

大數(shù)據(jù)挖掘，首先，需要有數(shù)據(jù)資源，方便的技術(shù)收集數(shù)據(jù)；其次，根據(jù)需要處理數(shù)據(jù)的不同，產(chǎn)生不同的數(shù)據(jù)庫(kù)；再次，后臺(tái)還需要一些大數(shù)據(jù)挖掘的軟件的方法來(lái)支撐。當(dāng)然，建模是比較難的，不過(guò)目前美國(guó)已經(jīng)做到可以自動(dòng)建模。大數(shù)據(jù)需要利用人工智能與深度學(xué)習(xí)。舉一個(gè)例子，微軟一位研究院院長(zhǎng)2012年在天津演講，他在講英文，同時(shí)中文也給出來(lái)了，而且實(shí)時(shí)翻譯是對(duì)的，還可以用他的口音直接講出中文來(lái)。這就是利用收集的很多素材，加上利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，才能做到演講者一邊講英文，一邊用演講者的口音講出中文來(lái)。這里面沒(méi)有同聲傳譯。再比如我們到羅馬旅游，可以拍到很多古羅馬的遺址散落在一些現(xiàn)代建筑里頭，你還可以在網(wǎng)上搜集更多的古羅馬照片。把這些孤立的照片拼起來(lái)，通過(guò)信息融合技術(shù)，得出一個(gè)古羅馬的遺址。

大數(shù)據(jù)需要利用信息融合技術(shù)，從時(shí)空分布的信息里，綜合出一個(gè)全局的觀(guān)念。首先，利用信息搜索技術(shù)，從復(fù)雜的信息里，突出我所感興趣的部分。另外，大數(shù)據(jù)要虛擬化、可視化。所以大數(shù)據(jù)不是說(shuō)我們收集了很多的數(shù)據(jù)，把一大摞的文件、表格、圖表都送到領(lǐng)導(dǎo)手上，那不叫大數(shù)據(jù)，必須通過(guò)挖掘，通過(guò)一個(gè)表、一個(gè)圖、一個(gè)視頻、一句話(huà)給出最簡(jiǎn)潔的決策用的數(shù)據(jù)。

（八）人工智能。大數(shù)據(jù)離不開(kāi)人工智能，在將近60、70年前，美國(guó)就開(kāi)始提出人工智能。當(dāng)時(shí)說(shuō)，人工智能可以寫(xiě)歌，后來(lái)發(fā)現(xiàn)，并不能做到。后來(lái)改成專(zhuān)家系統(tǒng)，就是把一些有經(jīng)驗(yàn)的專(zhuān)家放在一起，比如把很多有名的中醫(yī)的一些處方結(jié)合在一起，把智能化提前了一步。但是，它永遠(yuǎn)超越不了專(zhuān)家，專(zhuān)家沒(méi)有提供處方的，它就不行?，F(xiàn)在發(fā)展到能夠?qū)W習(xí)。人類(lèi)跟其他動(dòng)物的差異，就是人類(lèi)會(huì)學(xué)習(xí)。專(zhuān)家系統(tǒng)只是告訴它專(zhuān)家曾經(jīng)做過(guò)什么，它不會(huì)比專(zhuān)家更好，現(xiàn)在能學(xué)習(xí)了，它就可以比專(zhuān)家更好。像阿爾法下圍棋，不單把所有圍棋棋譜告訴它，還讓它自己學(xué)習(xí)，自己跟自己學(xué)習(xí)、打圍棋，它總共下過(guò)3000萬(wàn)盤(pán)，哪個(gè)棋手能下這么多？！所以它戰(zhàn)勝了李世石，這是很自然的，因?yàn)樗鼤?huì)學(xué)習(xí)。隨著大智移云時(shí)代的到來(lái)，人工智能從高大上到接地氣了。人工智能的應(yīng)用，包括機(jī)器人的語(yǔ)音識(shí)別、圖象識(shí)別、私人語(yǔ)言處理專(zhuān)家系統(tǒng)等。