計(jì)算機(jī)導(dǎo)論（第2版）（微課視頻版）課件 第12章 新技術(shù)領(lǐng)域

第12章新技術(shù)領(lǐng)域目錄2

第二節(jié)

大數(shù)據(jù)

第三節(jié)

云計(jì)算

第四節(jié)

物聯(lián)網(wǎng)

第五節(jié)

虛擬現(xiàn)實(shí)

第六節(jié)

區(qū)塊鏈

第七節(jié)5G

第一節(jié)

人工智能第一節(jié)人工智能人工智能簡(jiǎn)介人工智能的發(fā)展階段圖靈測(cè)試深度學(xué)習(xí)人工智能（ArtificialIntelligence,，AI）亦稱機(jī)器智能，是指由人制造出來(lái)的機(jī)器所表現(xiàn)出來(lái)的智能。通常人工智能是指通過(guò)普通計(jì)算機(jī)程序的手段實(shí)現(xiàn)的類人智能技術(shù)、以及研究這樣的智能系統(tǒng)是否能夠?qū)崿F(xiàn)與如何實(shí)現(xiàn)的科學(xué)領(lǐng)域。人工智能的核心問(wèn)題包括如何賦予機(jī)器能夠比擬甚至超越人類的推理、知識(shí)、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、交流、感知、移動(dòng)和操作物體的能力等。人工智能簡(jiǎn)介人工智能簡(jiǎn)介自20世紀(jì)40年代始，人工智能經(jīng)歷了多次低谷與繁榮，研究方向大體可分為以下幾個(gè)領(lǐng)域演繹、推理和解決問(wèn)題知識(shí)表示法規(guī)劃?rùn)C(jī)器學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理運(yùn)動(dòng)和控制（機(jī)器人學(xué)）知覺(jué)社交創(chuàng)造力倫理管理6人工智能簡(jiǎn)介機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的主要目的是為了讓機(jī)器從輸入的的數(shù)據(jù)中獲得知識(shí)，以便自動(dòng)地判斷和輸出相應(yīng)的結(jié)果。機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助減少錯(cuò)誤率，提高解決問(wèn)題的效率。自然語(yǔ)言處理自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域探討如何處理及應(yīng)用自然語(yǔ)言，是人工智能和語(yǔ)言學(xué)領(lǐng)域的分支學(xué)科。運(yùn)動(dòng)和控制（機(jī)器人學(xué)）運(yùn)動(dòng)和控制領(lǐng)域關(guān)注如何設(shè)計(jì)并制造出承載人工智能系統(tǒng)的機(jī)器人，用來(lái)達(dá)成某種實(shí)用目的。知覺(jué)知覺(jué)領(lǐng)域關(guān)注如何賦予人工智能系統(tǒng)以知覺(jué)，并據(jù)此判斷世界的狀態(tài)。演繹、推理和解決問(wèn)題早期的人工能研究人員直接模仿人類進(jìn)行逐步的推理。到了20世紀(jì)八九十年代，人工智能研究還發(fā)展了非常成功的方法處理不確定或不完整的資訊。專家系統(tǒng)就是此領(lǐng)域的一種應(yīng)用。知識(shí)表示法如何存儲(chǔ)知識(shí)使其讓機(jī)器能夠處理并理解，是知識(shí)表示法的主要目標(biāo)。規(guī)劃智能機(jī)器人必須能夠制定目標(biāo)和實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。它們需要一種方法來(lái)創(chuàng)建一個(gè)可預(yù)測(cè)的世界模型，并能預(yù)測(cè)它們的行為將如何改變這個(gè)世界，這樣它們就可以選擇功效最大的行為。強(qiáng)化學(xué)習(xí)就是該領(lǐng)域的一個(gè)延伸方向。7人工智能簡(jiǎn)介承載人工智能系統(tǒng)的機(jī)器人8人工智能簡(jiǎn)介社交社交領(lǐng)域致力于情感分析，并賦予機(jī)器人以情感。創(chuàng)造力創(chuàng)造力領(lǐng)域關(guān)注如何賦予機(jī)器人以創(chuàng)造力。倫理管理針對(duì)人工智能的倫理討論由來(lái)已久?，F(xiàn)有事實(shí)是：機(jī)器常失控導(dǎo)致人員傷亡，這樣的情況是否會(huì)更加擴(kuò)大規(guī)模出現(xiàn)，歷史顯然無(wú)法給出可靠的樂(lè)觀答案。9人工智能簡(jiǎn)介現(xiàn)在的人工智能模型已經(jīng)可以自動(dòng)生成逼真的場(chǎng)景圖片10根據(jù)發(fā)展階段，人工智能可由淺入深分為以下三類：弱人工智能。僅在單個(gè)領(lǐng)域擁有比擬或超過(guò)人類能力的人工智能程序。強(qiáng)人工智能。強(qiáng)人工智能可以像人類一樣應(yīng)對(duì)不同層面的問(wèn)題。強(qiáng)人工智能被認(rèn)為是有知覺(jué)、有自我意識(shí)的。目前，強(qiáng)人工智能仍遙不可及。超人工智能。超人工智能是一種愿景，它擁有能夠準(zhǔn)確回答幾乎所有困難問(wèn)題的先知模式，能夠執(zhí)行任何高級(jí)指令的精靈模式和能執(zhí)行開(kāi)放式任務(wù)，而且擁有自由意志和自由活動(dòng)能力的獨(dú)立意識(shí)模式。超人工智能將超過(guò)所有人類智能的總和。11人工智能簡(jiǎn)介人工智能的發(fā)展階段圖靈測(cè)試是這樣建立的，由一位質(zhì)問(wèn)者坐在一個(gè)房間中，用計(jì)算機(jī)終端與另外兩個(gè)回答者A和B通信。質(zhì)問(wèn)者知道一位回答者是人，另一位回答者是計(jì)算機(jī)，但是不知道究竟哪個(gè)是人，哪個(gè)是計(jì)算機(jī)。分別與A和B交談之后，質(zhì)問(wèn)者要判斷出哪個(gè)回答者是計(jì)算機(jī)。這一過(guò)程將由多個(gè)人反復(fù)執(zhí)行。這個(gè)測(cè)試的假設(shè)是如果計(jì)算機(jī)能瞞過(guò)足夠多人，那么就可以把它看作是智能的。12人工智能簡(jiǎn)介人工智能的發(fā)展階段1989年，燕樂(lè)存（YannLeCun）等人開(kāi)始將1974年提出的標(biāo)準(zhǔn)反向傳播算法應(yīng)用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這一網(wǎng)絡(luò)被用于手寫(xiě)郵政編碼識(shí)別。盡管算法可以成功執(zhí)行，但計(jì)算代價(jià)非常巨大，神經(jīng)網(wǎng)路的訓(xùn)練時(shí)間達(dá)到了3天，因而無(wú)法投入實(shí)際使用。許多因素導(dǎo)致了這一緩慢的訓(xùn)練過(guò)程，其中一種是反向傳播中的梯度消失問(wèn)題。因此深度學(xué)習(xí)沉寂了很長(zhǎng)時(shí)間。深度學(xué)習(xí)框架，尤其是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架可以追溯到1980年福島邦彥提出的新認(rèn)知機(jī)，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史更為久遠(yuǎn)。13人工智能簡(jiǎn)介深度學(xué)習(xí)到了2012年，多倫多大學(xué)杰弗里·辛頓（GeoffreyHinton）的實(shí)驗(yàn)室設(shè)計(jì)出了一個(gè)深層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一種適用于圖像的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）AlexNet，奪得了當(dāng)年的ImageNetLSVRC（一項(xiàng)大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽）冠軍，打敗了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識(shí)別方法，且準(zhǔn)確率遠(yuǎn)超第二名。自此，深度學(xué)習(xí)迎來(lái)了大爆發(fā)。14人工智能簡(jiǎn)介深度學(xué)習(xí)隨著硬件性能尤其是GPU的飛速發(fā)展，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新組件的不斷發(fā)明，深度學(xué)習(xí)模型的可訓(xùn)練參數(shù)越來(lái)越多，效果越來(lái)越好。如今，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、音頻識(shí)別與生物信息學(xué)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)都已取得極好的效果并已經(jīng)進(jìn)入商業(yè)化。15人工智能簡(jiǎn)介深度學(xué)習(xí)第二節(jié)大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展可以分為六大方向大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理方向大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理方向大數(shù)據(jù)計(jì)算模式方向大數(shù)據(jù)分析與挖掘方向大數(shù)據(jù)可視化分析方向大數(shù)據(jù)安全方向大數(shù)據(jù)是一個(gè)不斷發(fā)展的概念，可以指任何體量或復(fù)雜性超出常規(guī)數(shù)據(jù)處理方法的處理能力的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)本身可以是結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化甚至是非結(jié)構(gòu)化的。17大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介Google上“大數(shù)據(jù)”一詞的搜索熱度18大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介01這個(gè)方向最常見(jiàn)的問(wèn)題是數(shù)據(jù)的多源和多樣性導(dǎo)致數(shù)據(jù)的質(zhì)量存在差異，嚴(yán)重影響到數(shù)據(jù)的可用性。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，目前很多公司已經(jīng)推出了多種數(shù)據(jù)清洗和質(zhì)量控制工具，如IBM公司的InfoSphereDataStage。大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理方向02這個(gè)方向最常見(jiàn)的挑戰(zhàn)是存儲(chǔ)規(guī)模大、存儲(chǔ)管理復(fù)雜，需要兼顧結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。分布式文件系系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展正在有效地解決這些方面的問(wèn)題。在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理方向，尤其值得我們關(guān)注的是大數(shù)據(jù)索引和查詢技術(shù)、實(shí)時(shí)及流式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理的發(fā)展。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理方向03由于大數(shù)據(jù)處理多樣性的需求，目前出現(xiàn)了多種典型的計(jì)算模式，包括大數(shù)據(jù)查詢分析計(jì)算(如Hive)、批處理計(jì)算(如HadoopMapReduce)、流式計(jì)算(如Storm)、迭代計(jì)算(如HaLoop)、圖計(jì)算(如Pregel)和內(nèi)存計(jì)算(如HANA)，這些計(jì)算模式的混合計(jì)算方法將成為滿足多樣性大數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用需求的有效手段。大數(shù)據(jù)計(jì)算模式方向19Hadoop生態(tài)系統(tǒng)HadoopMapReduce的架構(gòu)大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介01在數(shù)據(jù)量迅速增加的同時(shí)，還要進(jìn)行深度的數(shù)據(jù)分析和挖掘，并且對(duì)自動(dòng)化分析要求越來(lái)越高。越來(lái)越多的大數(shù)據(jù)分析工具和產(chǎn)品應(yīng)運(yùn)而生，如用于大數(shù)據(jù)挖掘的RHaDoop版、基于MapReduce開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘算法等。大數(shù)據(jù)分析與挖掘方向02通過(guò)可視化方式來(lái)幫助人們探索和解釋復(fù)雜的數(shù)據(jù)，有利于決策者挖掘數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，進(jìn)而有助于大數(shù)據(jù)的發(fā)展?？梢暬ぞ逿ableau的成功上市反反映了大數(shù)據(jù)可視化的需求。大數(shù)據(jù)可視化分析方向03當(dāng)人們?cè)谟么髷?shù)據(jù)分析和挖掘獲取商業(yè)價(jià)值的時(shí)候，黑客很可能在向我們攻擊，收集有用的信息。文件訪問(wèn)控制權(quán)限ACL、基礎(chǔ)設(shè)備加密、匿名化保護(hù)技術(shù)和加密保護(hù)等技術(shù)正在最大程度地保護(hù)數(shù)據(jù)安全。大數(shù)據(jù)安全方向21可視化工具Tableau大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介222大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)23IBM公司使用3V來(lái)描述大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)Volume（體量）。通過(guò)各種設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)體量巨大，遠(yuǎn)大于目前互聯(lián)網(wǎng)上的信息流量。Variety（多樣）。大數(shù)據(jù)類型繁多，在編碼方式、數(shù)據(jù)格式、應(yīng)用特征等多個(gè)方面存在差異。Velocity（速率）。數(shù)據(jù)以非常高的速率到達(dá)系統(tǒng)內(nèi)部，這就要求處理數(shù)據(jù)段的速度必須非?？?。后來(lái)，IBM公司又在3V的基礎(chǔ)上增加了Value（價(jià)值）維度來(lái)表述大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，即大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)價(jià)值密度低，因此需要從海量原始數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析和挖掘，從形式各異的數(shù)據(jù)源中抽取富有價(jià)值的信息。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)的應(yīng)用越來(lái)越頻繁與深入，如：梅西百貨的實(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制Tipp24AG針對(duì)歐洲博彩業(yè)構(gòu)建的下注和預(yù)測(cè)平臺(tái)沃爾瑪?shù)乃阉骺觳蜆I(yè)的視頻分析PredPol和預(yù)測(cè)犯罪24第三節(jié)云計(jì)算云計(jì)算簡(jiǎn)介云交付模型云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)云計(jì)算與大數(shù)據(jù)云計(jì)算簡(jiǎn)介透過(guò)這項(xiàng)技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者可以在數(shù)秒之內(nèi)，達(dá)成處理數(shù)以千萬(wàn)計(jì)甚至億計(jì)的信息，達(dá)到和“超級(jí)計(jì)算機(jī)”同樣強(qiáng)大效能的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。云計(jì)算（CloudComputing），是分布式計(jì)算技術(shù)的一種，其最基本的概念，是透過(guò)網(wǎng)絡(luò)將龐大的計(jì)算處理程序自動(dòng)分拆成無(wú)數(shù)個(gè)較小的子程序，再交由多部服務(wù)器所組成的龐大系統(tǒng)經(jīng)搜尋、計(jì)算分析之后將處理結(jié)果回傳給用戶。26云計(jì)算簡(jiǎn)介27云計(jì)算中提供資源的網(wǎng)絡(luò)被稱為“云”。“云”中的資源在使用者看來(lái)是可以無(wú)限擴(kuò)展的，并且可以隨時(shí)獲取?！霸啤卑擞布Y源（服務(wù)器、存儲(chǔ)器、CPU等）和軟件資源（應(yīng)用軟件、集成開(kāi)發(fā)環(huán)境等），本地計(jì)算機(jī)只需要通過(guò)因特網(wǎng)發(fā)送一個(gè)需求信息，遠(yuǎn)端就有成千上萬(wàn)的計(jì)算機(jī)為用戶提供需要的資源并將結(jié)果返回給本地計(jì)算機(jī)。12云計(jì)算簡(jiǎn)介云計(jì)算的組成可以分為六個(gè)部分，它們由下至上分別是：基礎(chǔ)設(shè)施（Infrastructure）存儲(chǔ)（Storage）平臺(tái)（Platform）應(yīng)用（Application）服務(wù)（Services）客戶端（Clients）28從用戶體驗(yàn)角度來(lái)看，云計(jì)算主要分為三種交付模型軟件即服務(wù)（SoftwareasaService，SaaS）平臺(tái)即服務(wù)（PlatformasaService，PaaS）基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（InfrastructureasaService，IaaS）29云交付模型云計(jì)算的三大交付模型云計(jì)算的三大交付模型云交付模型01SaaS是一種通過(guò)因特網(wǎng)提供軟件的模式，用戶無(wú)需購(gòu)買(mǎi)軟件，而是向提供商租用基于Web的軟件，來(lái)管理企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。軟件即服務(wù)（SaaS）02PaaS實(shí)際上是指將軟件研發(fā)的平臺(tái)作為一種服務(wù)，以SaaS的模式提交給用戶。平臺(tái)即服務(wù)（PaaS）03在IaaS模式下，服務(wù)提供商將多臺(tái)服務(wù)器組成的“云端”服務(wù)（包括內(nèi)存、I/O設(shè)備、存儲(chǔ)和計(jì)算能力等）作為計(jì)量服務(wù)提供給用戶?；A(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）30云交付模型除此之外，新興的容器即服務(wù)（ContainerasaService，CaaS）也稱為容器云，是以容器為資源分割和調(diào)度的基本單位，封裝整個(gè)軟件運(yùn)行時(shí)環(huán)境，為開(kāi)發(fā)者和系統(tǒng)管理員提供用于構(gòu)建、發(fā)布和運(yùn)行分布式應(yīng)用的平臺(tái)。31第四節(jié)物聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)簡(jiǎn)介物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)安全物聯(lián)網(wǎng)簡(jiǎn)介物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的定義是：通過(guò)射頻識(shí)別（RFID）、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器等信息傳感設(shè)備，按約定的協(xié)議，將任何物品與互聯(lián)網(wǎng)相連接，進(jìn)行信息交換和通訊，以實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別、定位、追蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中有三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)傳感器技術(shù)RFID嵌入式系統(tǒng)技術(shù)33物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)可以被用于多種多樣的領(lǐng)域，例如：農(nóng)業(yè)：農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)監(jiān)測(cè)：、動(dòng)物標(biāo)識(shí)溯源、水文監(jiān)測(cè)工業(yè)：電梯安防管理系統(tǒng)、輸配電設(shè)備監(jiān)控、遠(yuǎn)程抄表、企業(yè)一卡通服務(wù)業(yè)：個(gè)人保健、智能家居、智能物流、移動(dòng)電子商務(wù)、機(jī)場(chǎng)防入侵公共事業(yè)：智能交通、平安城市、城市管理、環(huán)保監(jiān)測(cè)、醫(yī)療衛(wèi)生34智能物流系統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)安全物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全除了包含IT系統(tǒng)的8個(gè)安全尺度（讀取控制，隱私保護(hù)，用戶認(rèn)證，不可抵賴性，數(shù)據(jù)保密性，通訊層安全，數(shù)據(jù)完整性，隨時(shí)可用性），還面臨著特有的挑戰(zhàn)：四大類（有線長(zhǎng)、短距離和無(wú)線長(zhǎng)、短距離）網(wǎng)路相互連接組成的異構(gòu)、多級(jí)、分布式網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)致統(tǒng)一的安全體系難以實(shí)現(xiàn)“橋接”和過(guò)度。設(shè)備類型不一致導(dǎo)致安全信息的傳遞和處理難以統(tǒng)一設(shè)備可能無(wú)人值守，丟失，處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，連接可能時(shí)斷時(shí)續(xù)，可信度差在保證一個(gè)智能物件要被數(shù)量龐大，甚至未知的其他設(shè)備識(shí)別和接受的同時(shí)，又要同時(shí)保證其信息傳遞的安全性和隱私權(quán)。多用戶單一實(shí)例服務(wù)器的SaaS模式對(duì)安全框架的設(shè)計(jì)提出了更高的要求。 目前對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)安全的研究和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)仍處于起步階段。35第五節(jié)虛擬現(xiàn)實(shí)虛擬現(xiàn)實(shí)簡(jiǎn)介虛擬現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用虛擬現(xiàn)實(shí)面臨的挑戰(zhàn)虛擬現(xiàn)實(shí)簡(jiǎn)介虛擬現(xiàn)實(shí)（VirtualReality，VR），是利用電腦模擬產(chǎn)生一個(gè)三維空間的虛擬世界，提供用戶關(guān)于視覺(jué)等感官的模擬，讓用戶感覺(jué)仿佛身歷其境，可以及時(shí)、沒(méi)有限制地觀察三維空間內(nèi)的事物。用戶進(jìn)行位置移動(dòng)時(shí)，電腦可以立即進(jìn)行復(fù)雜的運(yùn)算，將精確的三維世界視頻傳回產(chǎn)生臨場(chǎng)感虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的基本特征可以用三個(gè)i來(lái)形容：沉浸（immersion）交互（interaction）構(gòu)想（imagination）37虛擬現(xiàn)實(shí)簡(jiǎn)介環(huán)境建模技術(shù)立體聲合成和立體顯示技術(shù)觸覺(jué)反饋技術(shù)交互技術(shù)系統(tǒng)集成技術(shù)38虛擬現(xiàn)實(shí)是多種技術(shù)的綜合，其關(guān)鍵技術(shù)和研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：虛擬現(xiàn)實(shí)簡(jiǎn)介環(huán)境建模技術(shù)即虛擬環(huán)境的建立，目的是獲取實(shí)際三維環(huán)境的三維數(shù)據(jù)，并根據(jù)應(yīng)用的需要，利用獲取的三維數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的虛擬環(huán)境模型。立體聲合成和立體顯示技術(shù)在虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中，消除聲音的方向與用戶頭部運(yùn)動(dòng)的相關(guān)性，同時(shí)在復(fù)雜的場(chǎng)景中實(shí)時(shí)生成立體圖形。觸覺(jué)反饋技術(shù)在虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中，讓用戶能夠

直接操作虛擬物體并感覺(jué)到虛擬

物體的反作用力，從而產(chǎn)生身臨

其境的感覺(jué)。39基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的地點(diǎn)標(biāo)注虛擬現(xiàn)實(shí)簡(jiǎn)介交互技術(shù)在虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中，人機(jī)交互遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了鍵盤(pán)和鼠標(biāo)的傳統(tǒng)模式，利用數(shù)字頭盔、數(shù)字手套等復(fù)雜的傳感器設(shè)備，三位交互技術(shù)與語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音輸入技術(shù)成為重要的人機(jī)交互手段。系統(tǒng)集成技術(shù)由于虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中包括大量的感知信息和模型，因此系統(tǒng)的集成技術(shù)為重中之重，包括信息同步技術(shù)、模型標(biāo)定技術(shù)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)、識(shí)別和合成技術(shù)等。常和虛擬現(xiàn)實(shí)一同被提起的還有

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AugmentedReality,AR）

和混合現(xiàn)實(shí)（MixedReality,MR）40基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的3D渲染虛擬現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用虛擬現(xiàn)實(shí)在多種多樣的領(lǐng)域有著豐富的應(yīng)用醫(yī)療：醫(yī)學(xué)生可以對(duì)虛擬的人體模型進(jìn)行手術(shù)娛樂(lè)游戲：豐富的感覺(jué)能力與3D顯示環(huán)境使得VR成為理想的視頻游戲工具軍事航天：用VR技術(shù)，可模擬零重力環(huán)境，以取代標(biāo)準(zhǔn)的水下訓(xùn)練宇航員的方法藝術(shù)：VR所具有的臨場(chǎng)參與感與交互能力可以將靜態(tài)的藝術(shù)（如油畫(huà)、雕刻等）轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)的室內(nèi)設(shè)計(jì)房產(chǎn)開(kāi)發(fā)工業(yè)仿真與應(yīng)急推演文物古跡建筑可視化41虛擬現(xiàn)實(shí)面臨的挑戰(zhàn)虛擬現(xiàn)實(shí)仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)：沒(méi)有真正進(jìn)入虛擬世界的方法如何互動(dòng)缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)容易讓人感到疲勞看起來(lái)還是有點(diǎn)蠢42第六節(jié)區(qū)塊鏈區(qū)塊鏈簡(jiǎn)介區(qū)塊鏈的應(yīng)用區(qū)塊鏈簡(jiǎn)介區(qū)塊鏈（blockchain）是用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)識(shí)別、傳播和記載信息的智能化對(duì)等網(wǎng)絡(luò),也稱為價(jià)值互聯(lián)網(wǎng)。狹義來(lái)講，區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N按照時(shí)間順序?qū)?shù)據(jù)區(qū)塊以順序相連的方式組合成的一種鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并以密碼學(xué)方式保證的不可篡改和不可偽造的分布式賬本。廣義來(lái)講，區(qū)塊鏈技術(shù)是利用塊鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)驗(yàn)證與存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、利用分布式節(jié)點(diǎn)共識(shí)算法來(lái)生成和更新數(shù)據(jù)、利用密碼學(xué)的方式保證數(shù)據(jù)傳輸和訪問(wèn)的安全、利用由自動(dòng)化腳本代碼組成的智能合約來(lái)編程和操作數(shù)據(jù)的一種全新的分布式基礎(chǔ)架構(gòu)與計(jì)算方式。區(qū)塊鏈?zhǔn)鞘且贿B串包含信息的區(qū)塊。每個(gè)區(qū)塊包含了數(shù)據(jù)、該區(qū)塊的哈希值以及前一個(gè)區(qū)塊的哈希值。哈希值可以理解為指紋，它唯一表示了區(qū)塊以及區(qū)塊中的內(nèi)容，在區(qū)塊創(chuàng)建時(shí)被計(jì)算出來(lái)。如果區(qū)塊包含的信息被改變，其對(duì)應(yīng)的哈希值也會(huì)發(fā)生變化。由于每一個(gè)區(qū)塊都記載了前一個(gè)區(qū)塊的哈希值（除了創(chuàng)世區(qū)塊），一旦某個(gè)區(qū)塊的內(nèi)容被篡改，該區(qū)塊的哈希值也會(huì)對(duì)應(yīng)改變，此時(shí)便會(huì)與下一個(gè)區(qū)塊對(duì)前一個(gè)區(qū)塊的哈希值記錄產(chǎn)生沖突換言之，改變一個(gè)區(qū)塊會(huì)使后面的所有區(qū)塊無(wú)效。區(qū)塊鏈就是使用這種“鏈?zhǔn)津?yàn)證”的方法確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性44區(qū)塊鏈簡(jiǎn)介區(qū)塊鏈具有以下的特性分布式賬本，即交易記賬由分布在不同地方的多個(gè)節(jié)點(diǎn)共同完成非對(duì)稱加密和授權(quán)技術(shù)，存儲(chǔ)在區(qū)塊鏈上的交易信息是公開(kāi)的，但是賬戶身份信息是高度加密的共識(shí)機(jī)制。只有在控制了全網(wǎng)超過(guò)50%的記賬