大数据及人工智能产教融合系列丛书智能与数据重构世界

第1章 数据为王 001
1.1 大数据的特性 003
1.1.1 数据容量大 003
1.1.2 数据种类多 004
1.1.3 更新频率快 005
1.1.4 准确性高 005
1.1.5 价值密度低 005
1.2 大数据的云计算平台 006
1.2.1 云计算的服务形式 006
1.2.2 云计算的服务特点 007
1.2.3 大数据云计算环境 008
1.3 去中心化的区块链数据库 009
1.3.1 区块链的架构模型 009
1.3.2 区块链的技术特征 011
1.3.3 区块链的发展过程 012
1.3.4 区块链产品溯源应用实例 013
1.4 大数据工具 014
1.4.1 数据存储管理工具 015
1.4.2 数据清理工具 016
1.4.3 数据挖掘工具 016
1.4.4 数据可视化工具 016
1.5 数据安全 017
1.5.1 数据密码技术 017
1.5.2 企业数据安全 018
1.5.3 大数据云计算平台安全 019
1.5.4 区块链数据安全 019
1.6 机遇与挑战 020
参考文献 021
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第2章 疯狂的大脑 023
2.1 人工智能发展历程 025
2.2 人工智能分类 027
2.3 人工智能关键技术 028
2.3.1 知识表示 028
2.3.2 推理和问题求解 035
2.3.3 机器学习 037
2.4 自然语言处理 047
2.4.1 机器翻译 047
2.4.2 语义理解 048
2.4.3 问答系统 048
2.5 智能化人机交互 048
2.5.1 语音交互 049
2.5.2 情感交互 050
2.5.3 体感交互 050
2.5.4 脑机交互 051
2.6 计算机视觉 051
2.6.1 计算机视觉概述 051
2.6.2 计算机视觉理论 052
2.6.3 成像、图像增强计算学 054
2.6.4 目标检测、物体识别与图像理解 055
2.6.5 三维视觉重构计算学 056
2.6.6 动态视觉跟踪计算学 057
2.7 生物特征识别 058
2.8 VR/AR/MR 060
2.9 当前人工智能的局限 062
参考文献 063
第3章 技术重构引爆智能 时代 067
3.1 物联网 068
3.1.1 物联网的含义 068
3.1.2 物联网的架构 069
3.1.3 物联网感知层技术 071
3.1.4 物联网传输层技术 071
3.1.5 物联网应用层技术 072
3.1.6 物联网发展的驱动力 072
3.1.7 物联网面临的挑战 073
3.2 物联网和5G的关系 073
3.2.1 工业与技术革命：从蒸汽机到5G万物互联 074
3.2.2 5G简介 075
3.2.3 5G关键技术简介 080
3.2.4 物联网与5G的关系 088
3.2.5 5G的前景 088
3.3 计算能力——人工智能芯片 089
3.3.1 GPU 090
3.3.2 FPGA 091
3.3.3 ASIC 092
3.3.4 类脑芯片 094
3.3.5 芯片比较 095
3.4 量子计算 096
3.5 边缘计算 101
3.5.1 边缘计算的含义 101
3.5.2 边缘计算与云计算 101
3.5.3 边缘计算的优势 102
3.5.4 隐私与安全 102
3.5.5 边缘计算的应用场景 102
3.6 数字孪生 105
3.6.1 数字孪生的概念 105
3.6.2 数字孪生的发展 105
3.6.3 数字孪生技术体系 106
3.6.4 数字孪生与仿真模拟 107
3.6.5 数字孪生技术应用 109
3.7 人工智能遇上大数据 109
参考文献 111
第4章 智能与数据对制造业的重构——工业大脑 113
4.1 工业4.0概述 114
4.1.1 工业4.0简介 114
4.1.2 工业4.0的核心特征 114
4.1.3 工业4.0和智能制造 115
4.1.4 智能制造的基本原理 116
4.1.5 智能制造的核心痛点 117
4.1.6 智能制造的主要应用 118
4.2 工业管理系统 118
4.2.1 MES简介 118
4.2.2 MES架构 119
4.3 工业互联网 120
4.3.1 工业互联网概况 120
4.3.2 工业互联网平台架构 123
4.3.3 工业互联网平台的核心作用 124
4.4 智慧物流 126
4.4.1 智慧物流概况 126
4.4.2 物流类别 127
4.4.3 智慧仓储物流的系统架构及原理 127
4.5 案例：安尼梅森云动MES在显示行业（LCD/OLED）的应用 128
4.5.1 显示行业百花齐放 128
4.5.2 云动MES解决方案 129
4.5.3 云动MES的核心创新点 131
4.5.4 云动MES的技术架构 131
4.5.5 云动MES的实施效果 131
4.6 案例：汽车零部件制造业项目 133
4.6.1 汽车零部件行业状况 133
4.6.2 盖勒普工业互联网解决方案 134
4.6.3 汽车零部件龙头企业项目概述 135
4.7 案例：街景店车C2M工业互联网平台 143
4.7.1 街景店车C2M工业互联网平台背景介绍 143
4.7.2 街景店车C2M工业互联网平台的特色 145
4.7.3 街景店车C2M工业互联网平台的先进性 145
4.7.4 街景店车C2M工业互联网平台的实施效果 153
4.7.5 街景店车C2M工业互联网平台的经验 153
4.8 案例：煤矿大脑 154
4.8.1 背景介绍 154
4.8.2 人工智能与安全生产 156
4.8.3 煤矿大脑简介 156
4.8.4 煤矿大脑的系统架构 157
4.8.5 煤矿大脑的典型应用 158
4.9 案例：基于数字孪生的汽车白车身轻量化设计 161
4.9.1 背景意义 161
4.9.2 技术路线 162
4.9.3 应用成效 164
4.10 案例：科思通智慧仓储物流解决方案 165
4.10.1 科思通智慧仓储物流解决方案概述 165
4.10.2 科思通智慧仓储物流解决方案详解 166
4.11 工业大脑的机会和趋势 168
参考文献 171
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第5章 智能与数据对出行的重构——智慧出行 173
5.1 智慧出行的含义 174
5.2 智慧出行的发展 175
5.3 智能驾驶技术的内涵 175
5.4 智能驾驶的分类 176
5.5 智能驾驶的原理 176
5.5.1 环境感知技术 177
5.5.2 智能网联技术 180
5.5.3 决策规划技术 181
5.5.4 智能驾驶控制技术 182
5.6 智能驾驶的意义 183
5.7 Mpilot 智能驾驶方案 184
5.7.1 Mpilot的技术原理 184
5.7.2 Mpilot Highway 184
5.7.3 Mpilot Parking 184
5.7.4 Mpilot的发展战略和预期 185
5.8 智慧机场AET案例 186
5.8.1 机场行业状况 186
5.8.2 需要考虑的问题 186
5.8.3 解决方案 187
5.8.4 解决方案的核心创新点 188
5.8.5 方案实施效果及亮点 189
5.9 江苏W市智慧停车案例 189
5.9.1 智慧停车的概念 189
5.9.2 城市通病——停车难 190
5.9.3 W市智慧停车实施措施 190
5.9.4 W市智慧停车解决方案 191
5.9.5 W市智慧停车技术介绍 191
5.9.6 W市智慧停车模式创新点 192
5.10 智能交通案例 193
5.10.1 行业痛点及需求 193
5.10.2 系统架构 194
5.10.3 技术优势 195
5.10.4 实施案例 196
5.11 无人驾驶公交 197
5.12 智慧出行的挑战和展望 198
参考文献 199
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第6章 智能与数据对健康的重构——智慧医疗 201
6.1 智慧医疗概述 202
6.1.1 智慧医疗的定义 202
6.1.2 智慧医疗的分类和组成 203
6.1.3 人工智能在智慧医疗中的应用[3] 206
6.1.4 智慧医疗面临的任务 207
6.2 “医疗万事通”——轻医疗辅助平台 208
6.3 “身边的医生”——远程心脏康复评估管理体系 209
6.4 “在家住院”——移动病房 211
6.4.1 移动病房的概念 211
6.4.2 移动病房的特点 211
6.4.3 移动病房的核心 212
6.5 从“可穿戴”到“不穿戴”——新型智能医疗仪器 213
6.5.1 “可穿戴”的产生及局限 213
6.5.2 “不穿戴”的崛起 214
6.6 “虚拟医生”——AI无人诊断系统 214
6.7 “智慧养老”——老龄健康管理 216
6.7.1 智慧养老的背景 216
6.7.2 智慧养老的设计理念 217
6.7.3 智慧养老系统 218
6.8 人机交互及脑机接口探讨 219
6.8.1 背景 219
6.8.2 脑机接口技术原理 220
6.8.3 医疗健康应用场景 221
6.8.4 智能机械义肢技术原理及特点 222
6.9 智慧医疗实践中的陷阱 223
6.9.1 监管陷阱 223
6.9.2 专业陷阱 224
6.9.3 主体陷阱 224
6.9.4 安全与责任陷阱 225
6.9.5 隐私和保密陷阱 225
6.9.6 时间陷阱 226
6.9.7 智慧医疗的特点 226
6.10 智慧医疗的机遇与挑战 227
6.10.1 中国特色的智慧医疗[8] 227
6.10.2 精准与个性化医疗 229
6.10.3 5G时代的智慧医疗 229
参考文献 231
第7章 智能与数据对生活的重构——智慧生活 233
7.1 智慧生活概述 234
7.1.1 智慧生活的定义 234
7.1.2 智慧生活的本质 234
7.2 智慧生活的组成 235
7.3 智慧城市的总体架构及关键性技术 239
7.3.1 智慧城市与大数据总体架构 239
7.3.2 智慧城市的系统架构 240
7.3.3 智慧城市的关键性技术 241
7.3.4 网络信息基础设施与大数据中心建设 243
7.3.5 城市大脑在智慧城市中发挥重要作用 244
7.3.6 智慧城市构建城市发展新模式 245
7.4 各国/地区智慧城市发展对比 246
7.5 案例：贵阳花果园智慧社区项目 248
7.5.1 智慧社区的定位和意义 248
7.5.2 项目背景 248
7.5.3 支撑技术 248
7.5.4 项目亮点 250
7.5.5 运营效果 251
7.6 案例：智慧旅游项目 252
7.6.1 智慧旅游的基本理念 252
7.6.2 智慧旅游系统的建设目标与总体思路 253
7.6.3 智慧旅游系统建设模块 253
7.6.4 智慧旅游系统特色 255
7.7 案例：智慧园林解决方案 256
7.7.1 智慧园林的基本理念 256
7.7.2 滴翠智能解决方案介绍 257
7.7.3 解决方案的技术原理 259
7.7.4 解决方案实施效果及亮点 261
7.8 案例：智慧城市项目 261
7.8.1 项目背景 261
7.8.2 项目建设 261
7.8.3 项目功能及特色 263
7.8.4 项目效益分析 266
7.9 案例：智能水务项目 267
7.9.1 智能水7