2021-07-13 15:40:56
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翟东伟，中国航天第五研究院，工程师，北邮计算机硕士。负责或参与某时间同步系统、中国移动网络流量监控系统、浙江卫视内容管理系统等研发课题，发表过多篇EI会议和期刊论文。擅长产品研发和项目管理，关注人工智能的技术、产品和动态。更多文章可关注微信公众号：小宅的视界。
责任编辑 | 王孔平
实习编辑 | 邢梦扬
【编者按】
由于BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）在PC互联网时代分别确立了搜索、电商和社交地位，尽管互为渗透，但还是各自将看家优势延续到了移动互联网时代。因此，三个互联网人都在定义今天处在什么时代。马云认定阿里巴巴是数据公司而言必提大数据，马化腾认为腾讯在连接一切而强调场景，而百度李彦宏毫不留情地判断移动互联网时代已成过去时，欲借人工智能突围。
今天（10月11日），“2017杭州·云栖大会”以“飞天·智能”为主题开幕。
除了智能，还是智能。在全球逾4万名嘉宾云集杭州云栖小镇之际，《金卡生活》杂志请来中国航天第五研究院工程师翟东伟（小宅），围绕智能做科普，看北邮出身的工科男，如何详解智能化产品的技术体系。
众所周知，现在已经是人工智能（AI）时代。国内外，大到国家战略层面，小到各类公司科研机构学校的发展规划，都已开始逐步调整方向，紧跟时代步伐。
今年7月，，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。这份规划更是把人工智能提到了重要的国家战略地位。为此，在熟悉智能化产品相关的一些技术之前，先来看一下智能化产品的技术体系（图1）。
图1 智能化产品的技术体系
智能化产品的技术体系主要由电子技术、自动化控制技术、物联网技术、大数据技术、云计算技术、机器学习技术、互联网技术（传统互联网&移动互联网）和安全监控技术组成。其中，每一大类技术又各有一个技术体系，且各大技术体系相互交叉，“你中有我，我中有你”，犹如太极的阴阳鱼。
按照图中顺序，从上到下，从左到右，逐一介绍每个技术体系在智能化产品中的主要内容，以及一些开发技术。
电子技术
电子技术主要是以模拟电路和数字电路为基础，构造成大量的元器件，在此基础之上，结合一些编程和通信等技术，才有了电源开发、硬件设计、测试测量、嵌入式开发等电子开发技术。
模拟电路。即利用信号的大小强弱（某一时刻的模拟信号，即时间和幅度上都连续的信号）表示信息内容的电路，模拟电路涉及的知识很多，除了有电流、电压、电阻及电容等，还有很多常用半导体器件，以及各种电路模型（图2）。
图2 模拟电路波形
数字电路。即用数字信号完成对数字量进行算术运算和逻辑运算的电路，数字电路涉及的知识有逻辑代数、各类元器件、常用组合电路，以及数字电路和模拟电路之间的相互转换等（图3）。
图3 电路原理图
电子元器件。即电子元件和电小型的机器、仪器的组成部分，其本身常由若干零件构成。电子元器件包括电阻、电容器、电位器、电子管、激光器件、电子显示器件、光电器件、传感器、电源、开关、继电器和印制电路板等，相同元器件之间又有不同的封装和性能等指标（图4）。
图4 不同类型的元器件
电子开发技术。主要有电源开发、硬件设计、测试测量和嵌入式开发等，其中，嵌入式开发又分为单片机/MCU技术、FPGA技术和DSP技术等。在嵌入式开发流程中，主要涉及系统需求分析、体系结构设计、硬件设计、机械系统设计、软件设计、系统集成、系统测试和生产产品等内容，其他技术大同小异（图5）。
图5 嵌入式开发流程
在电子开发技术中，有一项技能特别好玩，就是焊接电路板。
自动化控制技术
自动化控制，是一种现代工业、农业及制造业等生产领域中机械电气一体自动化集成控制技术和理论，机器或装置在无人干预的情况下按规定的程序或指令自动地进行操作或运行。
自动化控制技术，以自动控制理论为基础，以电子技术、传感器技术、计算机技术及网络与通信技术为主要工具，实现工业生产过程自动控制及各行业、部门的自动化，具有“控制和管理结合，强电和弱电并重，软件和硬件兼施”等鲜明特点（图6）。
图6 自动化学科的整个知识结构框架
自动化控制技术，除了在农业、制造业等生产领域有广泛的应用之外，在智能化产品中也有了很好的应用，自动化控制技术与其他技术相结合在无人驾驶汽车的一些应用（图7）。
图7 自动化控制技术与其他技术在无人驾驶汽车中的应用
物联网
物联网（Internet of Things，简称IoT），就是把所有人与物都打上标识，通过信息传感设备，互联互通进行信息交换和通信，并与互联网连接，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种抽象概念（图8）。
图8 物联网体系
今年8月，。证书显示，三大运营商获得了新的物联网号段和移动通信号段。
物联网号段方面，中国移动获得了148（0-9）号段（物联网业务专用号段）、1440（0-9）号段（物联网网号）；中国电信获得了1410（0-9）号段（物联网网号）；中国联通获得了146（0-9）号段（物联网业务专用号段）。依照物联网技术架构（图9）为基础，分析物联网在智能化产品中的作用。
图9 物联网技术架构
来源：物联网那点事微信公众号
物联网涵盖的技术非常多，有物理层、通信层、系统层和最终用户层，以及贯穿所有层的安全问题。每一层又涉及到很多具体的技术内容，但是，在此只介绍物理层和通信层，因为物理层体现了“物”，通信层体现了“联网”，加起来就是物联网。
物理层。从图9可知，物理层中非常重要的一个内容是各类传感器。传感器，是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求（图10）。
图10 各类传感器
传感器的种类很多，按不同分类进行介绍（表1）。
表1 传感器种类
有了传感器，还不能完全发挥物理层的作用，必须结合控制电路。
物理层技术实现原理其实很简单，一般以处理器（如英特尔的酷睿系列、嵌入式的STM32系列等）为核心，通过各种通信接口（如：RS232/RS485、SPI、CAN、USB等），与各类传感器（如声音、视觉、位置、空气等），或集成设备（如显示屏），或执行器（风扇、马达等），相接连，按照约定的协议内容进行通信和控制（图11）。
图11 物理层的控制逻辑
通信层。不是通信、飞鸽传书、发邮件、打电话、发短信、快递、QQ和微信诸如此类通信或工具，这里要讲的是物联网系统中的通信技术，也就实现这些通信工具背后的通信技术。
那么什么是通信？就是以电磁波、声波或光波等形式为载体，按照规定好的协议格式，把信息从发送端（信源）传输到一个或多个接收端（信宿）的过程（图12）。
通信技术，就是在这个过程中所涉及到的技术，比如，信息传递的载体技术、通信协议和信息处理技术等。
图12 通信全过程
再回头看看物联网技术架构中，有关通信层的内容（图13）。
图13 物联网技术涉及通信层的内容
红色框框的内容就是ISO/OSI七层协议模型物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。有关ISO/OSI七层协议，在互联网技术部分阐述。
数据链路层通信技术有近距离通信、远距离蜂窝通信、远距离非蜂窝通信、有线通信，对比一下其中几种比较常见的通信方式（表2）。
表2 常见通信方式
提到物联网通信，不得不提近年流行的针对物联网通信的NB-IoT（Narrow Band -Internet of Thing）解决方案（图14）。
NB-IoT，是指窄带物联网技术领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接，也被叫作低功耗广域网（LPWA）。
图14 NB-IoT发展过程
作为目前一项受青睐度最高的技术，NB-IoT的优势非常明显（图15）。
图15 NB-IoT解决方案的优势
自2016年对NB-IoT完成了测试，目前正在逐渐形成包括底层芯片、模组、终端、通讯设备、平台、运营商以及应用的完整产业链，全球各大运营商与设备制造商都在积极布局NB-IoT市场，强强联手促使NB-IoT产业链日渐完善，业界对它的关注度持续升温。
选取目前已形成较为完善产业生态的NB-IoT和LoRa两种技术标准，对每一环节的市场集中度进行大体预估，集中度的大小反映在下图对应矩形框的长度，长度越长，集中度越高，长度越短，集中度越小，集中度越高表示市场垄断率越高（图16）。
图16 NB-IoT和LoRa两种技术标准的市场集中度对比
今年2月22日，ofo小黄车在北京宣布与华为、电信达成合作伙伴关系，发布了基于NB-IoT物联网技术的共享单车解决方案（图17）。
图17 基于NB-IoT物联网技术的共享单车
大数据
图18 大数据“云图”
什么是数据？数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。数据有很多种，最简单的就是数字，数据也可以是文字、图像、声音等。
什么是大数据？Google科学家吴军博士在《智能时代》一书认为，大数据英文名称Big Data，为什么不是Large Data，Vast Data？big、large、vast之间又有什么差别呢。big强调的是相对小的大，是抽象意义上的大小，而large和vast常常用于形容体量的大小。因此，Big Data不是仅强调数据量的多，而是一种思维方式的改变，在大数据之前，计算机并不擅长解决需要人类智能来解决的问题，现在换个思路，把智能问题变成数据问题，很多事情就迎刃而解，比如，击败围棋世界冠军李世石的机器人Alphgo就是典型例子。
大数据从哪来？世间万物皆数据，世间万物也都产生数据，因此大数据来源于世间万物。尤其随着物联网技术的快速发展，会更加便于数据的采集，未来要处理的数据会越来越大，种类也越来越多。据IDC报告显示，预计到2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，而我国数据总量正在以年均50%的速度增长，预计到2020年将占全球21%，我国正在成为真正的数据资源大国，这为大数据产业发展提供了坚实的基础。
大数据的用途。近年来，有关大数据的热潮越来越火，农业、金融、电商、政府、电信、航空等等，各行各业都在向大数据靠拢，可见大数据确实有很大的作用，可以为各行业提供很好的支持服务。但是，是否都能很好的利用好大数据这一工具，那可未必，甚至出现了一些炒作大数据概念的现象。其实大数据只是一种思维方式的改变，学会把传统计算机不能解决的智能问题，换成数据问题来解，很多事情就能迎刃而解（图19）。
图19 大数据在各行业的应用
云计算
面对如此大的数据量，如何存储？如何计算？别担心，有云计算。
云计算（cloud computing）。它是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算即可。
云计算技术体系架构分为4层，物理资源层、资源池层、管理中间件层和SOA构建层（图20）。
第一层，物理资源层。包括计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等。
第二层，资源池层。将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池，如计算资源池、数据资源池等，构建资源池更多是物理资源的集成和管理工作。
第三层，管理中间件。负责对云计算的资源进行管理，并对众多应用任务进行调度，使资源能够高效、安全地为应用提供服务。
第四层，SOA构建层。将云计算能力封装成标准的Web Services服务，并纳入到SOA体系进行管理和使用，包括服务注册、查找、访问和构建服务工作流等。
其中，管理中间件和资源池层是云计算技术的最关键部分，SOA构建层的功能更多依靠外部设施提供。
图20 SOA构建层
云计算体系架构很复杂，涵盖的内容也有很多，但关键技术主要有以下几点。
一是虚拟化技术。指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，它可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程，减少软件虚拟机相关开销和支持更广泛的操作系统方面。通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等，计算虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化目。
二是分布式存储技术。云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式（集群计算、数据冗余和分布式存储）保证数据的可靠性。冗余的方式通过任务分解和集群，用低配机器替代超级计算机的性能来保证低成本，这种方式保证分布式数据的高可用、高可靠和经济性，即为同一份数据存储多个副本。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。
三是海量数据管理技术。云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT sT~lO数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。由于管理形式的不同造成传统的SQL数据库接口无法直接移植到云管理系统中来，目前一些研究在关注为云数据管理提供RDBMS和SQL的接口，如基于Hadoap 子项目HBase和Hive等。
四是并行编程技术。云计算提供了分布式的计算模式，客观上要求必须有分布式的编程模式。云计算采用了一种思想简洁的分布式并行编程模型Map-Reduce。Map-Reduce是一种编程模型和任务调度模型。主要用于数据集的并行运算和并行任务的调度处理。在该模式下，用户只需要自行编写Map函数和Reduce函数即可进行并行计算。其中，Map 函数中定义各节点上的分块数据的处理方法，而Reduce函数中定义中间结果的保存方法以及最终结果的归纳方法。
任何一个在互联网上提供云计算服务的公司都可以叫做云计算公司。而云计算服务一般分为三类。
IaaS（Infrastructure-as-a- Service，基础设施即服务）类。有时候也叫做Hardware-as-a-Service，为用户提供网络资源、存储资源、计算资源、虚拟磁盘、虚拟化等。一些大的IaaS公司包括Amazon，Microsoft，VMWare，Rackspace和Red Hat。
PaaS（Platform-as-a-Service，平台即服务）类。为用户提供网页应用管理，应用设计，应用虚拟主机，存储，安全以及应用开发协作工具等。一些大的PaaS提供者有Google App Engine，Microsoft Azure，Force.com，Heroku，Engine Yard，AppFog，Mendix和Standing Cloud。
SaaS（Software-as-a-Service，软件即服务）类。为用户提供安全、丰富的应用体验，保证应用程序的安全，可靠性，高可用性。一些用作商务的SaaS应用包括Citrix的GoToMeeting，Cisco的WebEx，Salesforce的CRM，ADP，Workday和SuccessFactors。
除了以上提到的云计算公司，其实还有很多大型的，比如，众所周知的BAT（百度阿里腾讯）、IBM等公司都有自己的云，也对外提供服务。
以此为例，分析对云计算服务（图21）。
图21 “吃”出云计算服务
云的分类在生活中经常听到，那到底怎么分呢，下面是云的分类。
公有云。公有云是为大众建的，所有入驻用户都称租户，不仅同时有很多租户，而且一个租户离开，其资源可以马上释放给下一个租户。
私有云。私有云是为某个特定用户/机构建立的，只能实现小范围内的资源优化。
混合云。是以上两种的任意混合，企业不仅用到共有云，而且使用私有云，这种方式更注重的是共有云与私有云的连接，沟通。
机器学习
今年6月7日数学高考当天，由学霸君开发的智能教育机器人Aidam和成都准星云学科技有限公司开发的人工智能系统AI-Maths，参与了高考。其中一个机器人只用了不到10分钟就答完2017年北京卷文科数学题，完成包括客观题和主观题在内的整张试卷，成绩为134分。而另一机器人则花了22分钟做完同样考题，成绩是105分。
这充分证明，现在AI技术发展得很好。为此，研究AI的技术之一——机器学习。
部分参考《一文读懂机器学习，大数据/自然语言处理/算法全有了……》内容。
什么是机器学习？它是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。
机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程（图22）。通过这样的对应，我们可以发现，机器学习的思想并不复杂，仅仅是对人类在生活中学习成长的一个模拟。又再次看出“大数据”在AI时代的重要性了。
图22 机器学习对应人类“归纳”和“推测”过程
机器学习的范围。从范围上来说，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘是类似的，同时，机器学习与其他领域的处理技术的结合，形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。
给出几个公式解释一下：模式识别=机器学习，数据挖掘=机器学习+数据库，统计学习近似等于机器学习，计算机视觉=图像处理+机器学习，语音识别=语音处理+机器学习，自然语言处理=文本处理+机器学习。
机器学习都有哪些算法。什么是算法？算法，就是解决问题的办法或过程。计算机的程序或软件，就是采用不同的编程语言或技术，把一些算法实现，来处理各类问题。
而机器学习里面究竟有多少经典的算法呢？也是很多，比如，回归算法、人工神经网络算法、SVM、聚类算法、降维算法、推荐算法等。
人工智能、机器学习、深度学习的关系。从上文机器学习方法中，有一个重要的算法，人工神经网络，它的原理是受我们大脑的生理结构-互相交叉相连的神经元启发。早期生物界学者们使用神经网络来模拟大脑，机器学习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验，发现在视觉与语音的识别上效果都相当好，其机理就是一个就是分解与整合的过程。而深度学习就是传统的神经网络发展到了多隐藏层的情况。
人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。其实用三句话就可以概括出它们的关系，人工智能为机器赋予人的智能，机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。
互联网
对于互联网，相信大家都不陌生。这里所涉及的互联网包含了传统互联网和移动互联网，为此，从计算机组成原理、操作系统、计算机网络、移动互联网和其他计算机五个方面分析互联网技术。
计算机组成原理。互联网的大BOSS是计算机，手机其实也可以算作是一台会移动的计算机，因此先讲讲计算机的组成。拆开计算机主机或手机，可以看到下图的硬件构成。
无论计算机还是手机，最主要还是各自的主板部分。虽然现在主板功能越来越强大了，比如，还有温湿度功能，但是大同小异。
手机的主板结构也是大同小异，但是在计算机组成中，不仅只有硬件，还有软件（图23）。
图23 魅族M8手机主板电路结构
操作系统。提到操作系统，估计所有人都会想到微软的Windows XP操作系统，它是微软历史上服役最长操作系统，也是号称被盗版最多的操作系统。
目前除了常见的Windows XP系统，操作系统的种类很多，依据不同的应用场合可以分为，计算机/服务器操作系统、手机操作系统、嵌入式操作系统及其他操作系统。
虽然操作系统种类很多，但是在系统中的作用基本一致，管理和控制计算机硬件与软件资源的计算机程序，是直接运行在“裸机”上的最基本的系统软件，任何其他软件一般都会在操作系统的支持下运行（图24）。
图24 计算机操作系统
操作系统主要有以下功能（图25）：
一是处理器管理。负责处理器运行管理，还有进程创建、进程同步、进程调度、进程通信等。
二是文件管理。负责对计算机文件的组织、存储、操作和保护等。
三是设备管理。除了CPU和内存以外的所有输入、输出设备的管理。
四是存储管理。主要进行内存的分配和管理。
五是对外接口。这是操作系统为用户提供操作接口，或者为软件提供各种API接口。
有关操作系统的研究一直在不断进行，比如国产的中标麒麟（NeoKylin）、红旗Linux等。
图25操作系统的功能
还有近年百分点公司发布的“全球首款”基于Lambda架构，针对大数据的操作系统（BD-OS，图26）。
图26 百分点大数据操作系统
其他操作系统基本都是以Linux或Unix这两个操作系统为基础，好好研究它们的内核，在上面做些应用开发，还可以移植这些操作系统。
计算机网络。在互联网的世界，网络是非常重要的（图27）。计算机网络有三个内容，硬件（网络相关设备），软件（网络相关软件、网络协议），网络分类（一般按照网络区域大小划分）。
图27 计算机网络构成
图28 网络硬件
有了网络设备，接下来就是要把这些设备连接到一起，建成网络拓扑（图29），才能发挥更大的作用。
图29 网络拓扑图
在计算机网络中，最重要的是网络协议，比如，大名鼎鼎的ISO/OSI七层协议栈，这是国际标准化组织（ISO）制定的一个用于计算机或通信系统间互联的标准体系，OSI七层协议栈每一层 的作用，及其含有哪些具体协议（图30）。
图30 ISO/OSI七层协议栈
虽然ISO制定的OSI参考模型非常完善，但是，由于过于庞大和复杂而招致了许多批评。与此对照，由技术人员自己开发的TCP/IP协议栈获得了更为广泛的应用。TCP/IP协议栈是美国国防部高级研究计划局计算机网（Advanced Research Projects Agency Network，ARPANET）和其后继因特网使用的参考模型。TCP/IP协议栈与ISO/.OSI七层模型的关系对比（图31）。
图31 TCP/IP协议栈与ISO/.OSI七层模型关系对比
移动互联网。是指互联网的技术、平台、商业模式和应用与移动通信技术结合并实践的活动的总称。对于移动互联网并不陌生，毕竟我们每天都拿着手机玩游戏、刷朋友圈、看新闻、发邮件等等，但是移动互联网背后的技术，可能不是很了解，需要进一步了解移动互联网背后的技术。
目前国内三大运营商：移动、联通、电信。先来看看1G、2G、2.5G、3G、4G、5G…nG都是什么。
1G——模拟讯号传输，“大哥大”横行的年代。模拟式是代表在无线传输采用模拟式的FM调制，将介于300Hz到3400Hz的语音转换到高频的载波频率MHz上。1G主要主要系统为AMPS，另外还有NMT及TACS。1G只能应用在一般语音传输上，且语音品质低、讯号不稳定、涵盖范围也不够全面。
2G——数字调制传输，诺基亚崛起时代。从1G跨入2G则是从模拟调制进入到数字调制。2G通讯系统是GSM，另外还有TDMA、CDMA、PDC与iDEN。2G通信具备高度的保密性，系统的容量也在增加，声音的品质较佳，比1G多了数据传输的服务，数据传输速度为每秒9.6-14.4Kbit，最早的文字简讯也从此开始，同时从这一代开始手机也可以上网了。
3G——平板电脑崛起，3G分为四种标准制式，分别是CDMA2000，WCDMA，TD-SCDMA，WiMAX。其中CDMA是第三代移动通信系统的技术基础。CDMA系统以其频率规划简单、系统容量大、频率复用系数高、抗多径能力强、通信质量好、软容量、软切换等特点显示出巨大的发展潜力。3G每秒可达384 Kbit的高速传输速度，在室内稳定环境下甚至有每秒2 Mbit的水准。
4G——无线蜂窝电话协议，100Mbps下载。4G系统能够以100Mbps的速度下载，上传的速度也能达到20Mbps。4G技术包括TD-LTE和FDD-LTE两种制式。严格意义上来讲，LTE只是3.9G，其实并未被3GPP认可为国际电信联盟所描述的无线通讯标准IMT-Advanced，只有升级版的LTE Advanced才满足国际电信联盟对4G的要求。
5G——高可靠体验，速度或达到10Gbps。目前5G的需求及关键技术指标（KPI）已基本确定，国际电联将5G应用场景划分为移动互联网和物联网两大类，将极大促进物联网、工业互联网等领域的发展。5G传输中呈现出低时延、高带宽、大容量、高可靠、低功耗等特点，更好地支持物联网应用，预计2020年5G开始成熟并商用。
感受过了1G、2G、2.5G、3G、4G、5G…nG的魅力，再来看看基于移动通信的互联网技术，这里重点分析App开发技术。
虽然手机种类现在市场上琳琅满目，但是各种App运行的手机操作系统目前有三大类：IOS、Android、Windows Phone。而不同功能的App种类很多，但是 App类型基本只有三类：Native App、Web App、Hybrid。
Native App。它是一种基于智能手机本地操作系统如iOS、Android、WP并使用原生程式编写运行的第三方应用程序,也叫本地app。一般使用的开发语言为JAVA、C#、Objective-C。
Web App。它是运行于网络和标准浏览器上，基于网页技术开发实现特定功能的应用，其作用是向广大的最终用户发布一组复杂的内容和功能。比如我们常玩的web网游也可以算作是其中的一种。
Hybrid App。它是一种混合模式移动应用，介于web-app、native-app这两者之间的app，兼具“Native App良好用户交互体验的优势”和“Web App跨平台开发的优势”。
表3 三种App技术架构比较
再来看看App开发流程（图32），以及开发过程中人员职责（图33）。
图32 App开发流程
图33 开发过程中人员职责
在这里，介绍几款比较新奇的计算机。
生物计算机。也称仿生计算机，主要原材料是生物工程技术产生的蛋白质分子，并以此作为生物芯片来替代半导体硅片，利用有机化合物存储数据。信息以波的形式传播，当波沿着蛋白质分子链传播时，会引起蛋白质分子链中单键、双键结构顺序的变化。运算速度要比当今最新一代计算机快10万倍，它具有很强的抗电磁干扰能力，并能彻底消除电路间的干扰。能量消耗仅相当于普通计算机的十亿分之一，且具有巨大的存储能力。生物计算机具有生物体的一些特点，如能发挥生物本身的调节机能，自动修复芯片上发生的故障，还能模仿人脑的机制等。
光子计算机。它是一种由光信号进行数字运算、逻辑操作、信息存贮和处理的新型计算机。它由激光器、光学反射镜、透镜、滤波器等光学元件和设备构成，靠激光束进入反射镜和透镜组成的阵列进行信息处理，以光子代替电子，光运算代替电运算。光的并行、高速，天然地决定了光子计算机的并行处理能力很强，具有超高运算速度。光子计算机还具有与人脑相似的容错性，系统中某一元件损坏或出错时，并不影响最终的计算结果。光子在光介质中传输所造成的信息畸变和失真极小，光传输、转换时能量消耗和散发热量极低，对环境条件的要求比电子计算机低得多。随着现代光学与计算机技术、微电子技术相结合，在不久的将来，光子计算机将成为人类普遍的工具。
量子计算机。它是一类遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。当某个装置处理和计算的是量子信息，运行的是量子算法时，它就是量子计算机。量子计算机的概念源于对可逆计算机的研究。研究可逆计算机的目的是为了解决计算机中的能耗问题。
今年5月，中国科学技术大学潘建伟院士及其同事陆朝阳、朱晓波等，联合浙江大学王浩华教授研究组，成功构建了世界首台超越早期经典计算机的光量子计算机。该计算机比国际同行类似的实验加快至少2.4万倍，同时，通过和经典算法比较，也比人类历史上第一台电子管计算机（ENIAC）和第一台晶体管计算机（TRADIC）运行速度快10-100倍。
安全监控技术
提到安全监控技术，你也许想到是黑客，还有电影《黑客帝国》，一群高智商的天才，非常厉害，总能抓住各种系统漏洞进行“攻击”，做他们想做的事情，当然，也会想到各种监控系统（图34）。
图34 数据中心综合监控流程
无论是物联网、大数据、云计算平台、机器学习，还是互联网与智能控制技术，都需要考虑到安全风险。
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