4.2物联网技术：知道得多 物联网技术强调的重点是，如何围绕主干网络，有效拓展其外围边缘 的数据采集能力。物联网应用的技术架构与无线通信技术有机结合，催 生了很多带有智能化特征的典型行业应用。如图4-5所示的滴滴打车、共 享单车、智能公交系统等，都是物联网在交通领域的典型应用实例。 牛游念6作日日 10141日 日4 日电家书 龙江小区》交) 程明 通进会交线出 11解 性到5时有1了0 行佳两江而醒原明 的0创家n0 在过进上生 50 片住古平调 售特 幕门拜难像娃电 00的家20 厅推定城演超刻 异桂宁工事寒 用佳库市链南广地 阳光广墙百订 回 +信海去线 破过第自国 A都 d 图4-5物联网技术在交通领域的典型应用
4.2 物联网技术：知道得多 物联网技术强调的重点是，如何围绕主干网络，有效拓展其外围边缘 的数据采集能力。物联网应用的技术架构与无线通信技术有机结合，催 生了很多带有智能化特征的典型行业应用。如图4-5所示的滴滴打车、共 享单车、智能公交系统等，都是物联网在交通领域的典型应用实例。 图4-5 物联网技术在交通领域的典型应用
4.2物联网技术：知道得多 支持智能制造领域智能车间、远程故障诊断、智能机器人以及航运领 域智能码头等行业应用的工业互联网，更是将智能要素和物联网感、传 、知、控等技术要素有效结合，体现了物联网技术在更高层次的行业领 域中的应用拓展。图4-6展示了一个典型的基于物联网综合应用的工业互 联网应用场景，物联网技术的集成，为工业互联网的构建提供了有效的 专项技术支持。 制造 里材料皇体装 智能物语果购 数 任品生产状态 企业 智能生产 原材料 在途限球 智能设计 Digital twin 智能物流 销售 客户 智能银务：盒经径韩款物g性维护 产品售后 工业互联网 供应商 图4-6一个工业互联网的典型应用场景
4.2 物联网技术：知道得多 支持智能制造领域智能车间、远程故障诊断、智能机器人以及航运领 域智能码头等行业应用的工业互联网，更是将智能要素和物联网感、传 、知、控等技术要素有效结合，体现了物联网技术在更高层次的行业领 域中的应用拓展。图4-6展示了一个典型的基于物联网综合应用的工业互 联网应用场景，物联网技术的集成，为工业互联网的构建提供了有效的 专项技术支持。 图4-6 一个工业互联网的典型应用场景
4.3云计算技术：处理得快 4.3.1典型计算模式的内涵分析 理论、计算与实验是科学领域 Distributed Computing 中最为基本的研究手段，计算是连 Cooperative Computing ·Agile Computing 接理论与实验的桥梁。围绕以“计 Pervasive/Ubiquitous Computing 算”(Computing)为主题的理论与应 ·Service Computing 用研究，是计算机科学与应用领域 ·Mobile Computing xx Computing 的核心问题之一。计算(Computing) ·Grid Computing 技术是驱动计算机学科不断发展的 Dependable Computing 核心技术，在计算机学科不断发展 。Parallel Computing Autonomic/Autonomous Computing 的过程中，出现了很多计算技术。 以图4-7所示的各种计算模式为例， 分析云计算先天的技术优势。 图4-7典型计算（Computing)模式一览
4.3 云计算技术：处理得快 理论、计算与实验是科学领域 中最为基本的研究手段，计算是连 接理论与实验的桥梁。围绕以“计 算”(Computing)为主题的理论与应 用研究，是计算机科学与应用领域 的核心问题之一。计算(Computing) 技术是驱动计算机学科不断发展的 核心技术，在计算机学科不断发展 的过程中，出现了很多计算技术。 以图4-7所示的各种计算模式为例， 分析云计算先天的技术优势。 4.3.1典型计算模式的内涵分析 图4-7 典型计算（Computing）模式一览
4.3云计算技术：处理得快 利用范式表达，分别用A和B对xx进行赋值分析，就会出现A Computing和B Computing两种具体的计算模式。如果要把A Computing和 B Computingl区分开来，A Computingi在技术指标上一定要和B Computing 有明确的差异性。如果AComputing和B Computing做同样的事情，或者追 求的技术指标一样，这样对xx进行差异化赋值，是没有任何意义的。 以普适计算(Pervasive Computing)、自治计算(Autonomic Computing)和可信计算(Dependable Computing)为例，进行具体的细 节说明。普适计算在其自身的定义时，明确了其核心的技术指标，即上 下文感知(Context-Aware)、透明性(Transparent)和一致性( Consistency)。这三条技术指标，和其他计算模式的核心技术指标不同， 从而构筑了普适计算个性化的技术体系
4.3 云计算技术：处理得快 利用范式表达，分别用A和B对xx进行赋值分析，就会出现A Computing和B Computing两种具体的计算模式。如果要把A Computing和 B Computing区分开来，A Computing在技术指标上一定要和B Computing 有明确的差异性。如果A Computing和B Computing做同样的事情，或者追 求的技术指标一样，这样对xx进行差异化赋值，是没有任何意义的。 以普适计算（Pervasive Computing）、自治计算（Autonomic Computing）和可信计算（Dependable Computing）为例，进行具体的细 节说明。普适计算在其自身的定义时，明确了其核心的技术指标，即上 下文感知（Context-Aware）、透明性（Transparent）和一致性（ Consistency）。这三条技术指标，和其他计算模式的核心技术指标不同， 从而构筑了普适计算个性化的技术体系
4.3云计算技术：处理得快 以酒店大堂的自动感应门为例，解析其技术的应用过程。 上下文感知（Context-Aware)：自动感应门的上面或某个位置会安装感 应探头，感应探头能发射出红外线信号或者微波信号。当人走进其感应 范围内的时候，此种信号被靠近的物体反射，就会激发相应的传动装置 ,实现自动开闭。这在技术上，集中体现为对其周围环境的上下文感知 过程。 透明性(Transparent)：这种自动感应门的开关技术，对用户应该透明 存在，客人不需要知道有这种技术的存在，即客人在进门的时候，不需 要对其规定一定的约束条件。如果要求客人在进门的时候，需要他们对 着感应装置做出一定的动作，系统才能做出后续反应，这种技术就不能 称为对用户透明。 一致性(Consistency).:自动感应门的一致性(Consistency)开关逻辑 是，客人需要走进大堂的时候，大门要提前一段时间自动打开；客人走 进大堂远离大门的时候，大门在一定时间内要自动关闭。如果违反了这 个逻辑，说明技术在应用的一致性方面需要改进。如果某项技术能够根 据应用场景的需要，实现上述技术指标，我们就可以说其是普适计算的 应用模式
4.3 云计算技术：处理得快 以酒店大堂的自动感应门为例，解析其技术的应用过程。 上下文感知（Context-Aware）：自动感应门的上面或某个位置会安装感 应探头，感应探头能发射出红外线信号或者微波信号。当人走进其感应 范围内的时候，此种信号被靠近的物体反射，就会激发相应的传动装置 ，实现自动开闭。这在技术上，集中体现为对其周围环境的上下文感知 过程。 透明性（Transparent）：这种自动感应门的开关技术，对用户应该透明 存在，客人不需要知道有这种技术的存在，即客人在进门的时候，不需 要对其规定一定的约束条件。如果要求客人在进门的时候，需要他们对 着感应装置做出一定的动作，系统才能做出后续反应，这种技术就不能 称为对用户透明。 一致性（Consistency）：自动感应门的一致性（Consistency）开关逻辑 是，客人需要走进大堂的时候，大门要提前一段时间自动打开；客人走 进大堂远离大门的时候，大门在一定时间内要自动关闭。如果违反了这 个逻辑，说明技术在应用的一致性方面需要改进。如果某项技术能够根 据应用场景的需要，实现上述技术指标，我们就可以说其是普适计算的 应用模式