《认知计算与深度学习》_基于物联网云平台的智能应用_1.1.3 驱动认知计算的五种关键技术 (SMACT)

【摘要】 本书摘自《认知计算与深度学习》一书中第1章，第1节，为陈敏、黄铠所著。

1.1.3 驱动认知计算的五种关键技术 (SMACT)

驱动计算应用程序的技术具有可预测的趋势，很多设计师和程序员都想预测未来系统的 技术能力。 Jim Gray的论文《数据工程中的经验法则》就是探讨技术和应用程序是如何互相 影响的一个很好的例子。摩尔定律揭示了处理器的速度每18个月增加一倍，这一现象在过 去的30年内被证实。然而，很难说摩尔定律在未来是否能长久有效。吉尔德定律指出在过 去的一年里网络带宽翻了一倍。这个定律在未来能持续吗?商品硬件巨大的价格/性能比是 由智能手机、平板电脑、笔记本电脑市场所驱动的。它们也同样驱动了商品技术在大规模计

算中的采纳和使用。

几乎所有的应用都需要计算经济学、网络级的数据采集、可靠的系统和可扩展的性能。 例如，银行和金融业经常会用到分布式事务处理。这种事务处理占据了现今可靠的银行系统 90%的市场。用户必须在分布式事务中处理多个数据库服务器。如何保持复制的事务记录的 一致性在实时银行服务中是至关重要的。另外，这些应用中还存在其他复杂因素，包括缺乏 软件支持、网络饱和以及安全威胁。近年来，5大前沿信息技术，即社交网络、移动通信、 分析、云计算和物联网，变得越来越热门，需求越来越高，被誉为SMACT 技术。表1-3总 结了与这5大前沿信息技术相关的基础理论、硬件、软件、网络和有代表性的服务提供商。

我们将在随后的章节中介绍这些技术。

物联网。物联网是指日常物品、工具、设备或计算机之间的网络互连。我们日常生活中 的物品(对象)是可大可小的。因此出现了射频识别 (RFID) 或相关的传感器、电子技术， 例如GPS (全球定位系统)等用来标记每个对象的技术。随着IPv6 的诞生，我们现在有2128 个可用的IP 地址来区分地球上的所有物体，包括手机、嵌入式设备、计算机，甚至一些生 物对象。据估计， 一个人平均每天会被1000～5000个对象包围。我们需要把物联网设计 成能同时追踪100M 个静态或动态对象。因此，物联网要求所有对象都有独特的寻址能力。 图1-7显示了一个三维的网络空间，其中的对象可以是仪器化的、相互关联的、智能交互的。

这样的交互可以在人与物体或者物体本身之间进行。 H2H、H2T、T2T 交互分别表示人 与人、人与物体、物体与物体交互。其重点是用较低的花费在任意时间、地点连接任意事物。动态连接将成倍增长，成为一个新的通用网络，即物联网。

SMACT 子系统之间的相互作用。 图1- 8介绍了5种SMACT 技术之间的相互作用。多个云平台交互式地与许多移动网络紧密合作以提供服务内核。 IoT 网络连接了任意的对象， 包括传感器、计算机、人类和地球上任意IP 可识别的对象。 IoT 网络以不同的形式存在于不 同的应用领域中。社交网络(如Facebook 和 Twitter)以及大数据分析系统都是在互联网上 建立的。通过互联网和移动网络，包括一些边缘网络如WiFi、 以太网甚至一些GPS 和蓝牙数据，所有的社交、分析和IoT 网络都会被连接到云。

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