当前我们己经进入了智能与数据时代，因此，无论从事什么职业，我们都应该对智能与数据方面的知识及应用有所了解。基于此，本书不仅对人工智能、大数据、物联网等相关的智能科技进行了全面的介绍，还对智能科技很好重要的一些应用场景进行了分析探讨，并给出了大量的实际案例，具有很强的科普性、实用性和启发性。本书适合企业家、创业者、学生及各类从业人员阅读，希望读者通过对智能科技的了解和对应用场景的认识，走进和重构未来智能新世界！

薄智泉（James Bo），美国靠前应用科技研究院院长、美国华盛集团和华盛创星创始人与总裁、靠前知名战略与创业导师、中国科协海外创业者联盟理事、中国科协海智专家、联合国工业发展组织上海靠前智能制造促进中心专家委员会委员；近几年，在提供黑科技、新技术应用转化服务的同时，注重对年轻人的创业辅导及投资指导，并在美国创立了美国靠前应用科技研究院（一个重点做高科技转化的非盈利机构），主要关注领域为数字经济（人工智能、区块链、大数据、工业互联网等）、教育和健康；近四年来在美国东部和西部成功地举办了七期创新创业大赛，并在中美协办了多个大赛；具有二十几年的黑科技系统开发和管理运营经验，荣获联合国工业发展组织上海优选科技创新中心的“优选科技创新奖”；担任《大数据及人工智能产教融合系列丛书》编委，并任多所大学或学院的兼职教授。

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
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
2.8VR/AR/MR060
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
3.2.25G简介075
3.2.35G关键技术简介080
3.2.4物联网与5G的关系088
3.2.55G的前景088
3.3计算能力——人工智能芯片089
3.3.1GPU090
3.3.2FPGA091
3.3.3ASIC092
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
4.2.1MES简介118
4.2.2MES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
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
5.7Mpilot智能驾驶方案184
5.7.1Mpilot的技术原理184
5.7.2MpilotHighway184
5.7.3MpilotParking184
5.7.4Mpilot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
5.9.3W市智慧停车实施措施190
5.9.4W市智慧停车解决方案191
5.9.5W市智慧停车技术介绍191
5.9.6W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
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
6.10.35G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智能水务概述267
7.9.2智能水务的智能设备及核心技术267
7.9.3智能水务解决方案269
7.9.4智能水务的优势270
7.10案例：智慧差旅项目272
7.10.1市场及行业状况272
7.10.2邸客解决方案介绍272
7.10.3关键技术及创新274
7.11案例：基于教育大脑的智慧校园275
7.11.1关于智慧校园275
7.11.2教育大脑架构及解决方案275
7.11.3解决方案的核心创新点277
7.11.4运营效果278
7.12案例：智慧门店项目278
7.12.1项目背景278
7.12.2项目实施280
7.12.3项目实施效果281
7.13案例：深圳智慧关爱项目281
7.13.1项目背景介绍281
7.13.2项目实施282
7.13.3项目社会效益283
7.14智慧生活的未来284
参考文献286
后记287