互联网与传统产业跨界融合更加广泛、深刻。传统产业向智能化、数字化、网络化纵深发展。产业互联网发展步伐进一步加快，互联网技术对传统产业的产品设计、生产流程、产品销售等全过程渗透。传统产业通过互联网技术整合产业链上下游资源，在原材料、装备制造、军工等重点领域开展试点工程，加快生产流程创新与突破。同时，传统产业也将发挥“信息流”作用，在研发、设计、生产、销售、服务等环节促进网络与信息技术发展。
面向传统产业服务的互联网新兴业态将不断涌现。新兴信息网络技术已经渗透和扩散到生产性服务业的各个环节，催生出各种基于产业发展的服务新业态，并将成为互联网经济背景下成长性最高的产业群。生产性服务业将从技术应用、服务内容、商业模式等方面不断提升。生产性服务业的发展壮大将是下一个产业互联网重点融合的方向。
产业集聚与产业协同创新成为发展重点。产业集群是现代产业发展的必然趋势，是推进工业化向高级阶段发展的重要途径。在互联网与传统产业加速融合的过程中，企业将进一步开放平台与数据资源，促进应用创新和产业集聚，积极打造开源社区，不断促进大众创新，助推产业集群向“在线产业带”转型。同时，互联网产业将注重协同发展，构建自主创新产业链，逐步形成互联共赢的产业生态。
二、互联网金融服务于产业发展
2015年经济新常态与深化金融改革，互联网金融服务模式将不断创新，金融服务多元、多维，市场竞争更加充分与规范。
面向实体经济创新金融服务模式。2015年互联网金融服务模式不断创新，将继续助力实体经济发展，逐步面向小微企业、“三农”服务。互联网金融平台将快速聚集数据信息，有效解决信息不对称问题，吸引大量投资者进入，市场竞争更加激烈。
数据分析促进金融服务纵深发展。互联网金融企业的数据资产将成为重要风险管理资源。互联网金融企业利用数据分析为客户提供风险控制，融资贷款，财务咨询，提高更为贴近用户需求的金融产品。未来，评价一家互联网金融企业综合实力的指标将更加丰富，以数据为基础的综合服务平台将助推互联网金融服务纵深发展。
涌现更多的行业联盟和自律组织，金融信用体系日益完善。互联网金融平台是一个开放性强、兼容性广、信息自由流通的平台。互联网金融发展与监管需要并重。未来，互联网金融监管要充分发挥行业联盟与自律组织的作用，促进信息披露和信息共享，建立“黑名单”制度，保护金融数据安全，维护市场公平竞争，保护消费者合法权益。
三、电子商务布局迈入新阶段
电子商务纵向县域延展，促进城镇资源快速流转。目前，县域电商从以江浙代表的华东“单一区域增长”为主转向华东、华北、华南、华中“多极增长”的阶段。本地化的电子商务服务将不断促进县域经济发展、持续创造就业机会，加速城镇资源流转，服务日益成熟，服务类别丰富多样。
电子商务横向跨境布局，促进全球消费资源优化。随着跨境电子商务快速发展，交易产品逐步向多品类延伸，交易对象向多区域拓展。从销售市场来看，未来以美国、英国、德国、澳大利亚为代表的成熟市场仍是销售的主要市场。与此同时，不断崛起的新兴市场正在成为跨境电商零售出口产业的新动力。跨境电商B2C占比将不断提升，B2B和B2C将会协同发展。移动网络技术不断升级，将进一步模糊线上与线下商务服务界限，以互联、无缝、多屏为核心的“全渠道”购物方式将快速发展。
各地产业集群积极通过电子商务升级转型。电子商务涵盖实物流、信息流、资金流。软件公司、代运营工地、在线支付、物流公司等配套企业将进一步围绕电商企业进行聚集，服务内容涵盖网店装修、描述、网站运营、营销、物流、退换货、金融服务、质检、保险等内容，整个行业生态体系日益健全、分工更加清晰，并逐步呈现出生态化特征。未来，电子商务各个环节将协同发展，各地产业集群加速转型，社会商业生态逐步建立，创新结果惠及民生。
四、网络安全产业前景看好
随着大数据、云计算、物联网等技术快速普及，互联网与实体经济深度融合，网络安全问题逐渐从PC端转移至生活的方方面面，网络安全产业面临新机遇。
确保国家网络安全，大力发展自主可控的安全产业。由于基础信息网络和重要信息系统的核心设备、技术和高端服务主要依赖国外进口，在 *** 作系统、专用芯片和大型应用软件等方面存在着严重的网络安全隐患。为确保国家网络与信息安全，具有自主可控的基础信息网络和重要信息系统安全产业前景广阔。
重视商业信息安全，数据加密与认证技术创新发展。随着网络与信息技术应用普及，产品制造商急于联网，企业商业秘密泄露、弱密码、非加密通讯以及网页 *** 作等安全问题严峻。未来，企业将积极部署云计算产品安全战略，促进数据加密与认证技术创新发展，不断提高信息资源使用效率，确保商业信息安全。
规范个人信息获取与使用方式，智能硬件产品关注安全。从可穿戴设备到智能终端均需要网络安全产业为其提供保障。用户信息安全是互联网发展的前提条件。只有用户信息安全得到保证，互联网产业才能繁荣发展。未来，随着可穿戴设备、智能终端应用日益广泛，个人信息安全将成为网络与信息安全新热点，智能产品将更加关注产品安全。
2015年中国互联网产业发展面临着新形势、新挑战、新机遇，期待产业各界以更加务实的精神，更加开放的姿态、更加宽阔的视野，共同促进我国互联网产业繁荣发展。
台州韬睿网络技术有限公司
面对当今世界全球化、信息化发展趋势，传统的交通技术和手段已不适应经济社会发展的要求。智能交通系统是交通事业发展的必然选择，是交通事业的一场革命。通过先进的信息技术、通信技术、控制技术、传感技术、计算器技术和系统综合技术有效的集成和应用，使人、车、路之间的相互作用关系以新的方式呈现，从而实现实时、准确、高效、安全、节能的目标。
交通安全、交通堵塞及环境污染是困扰当今国际交通领域的三大难题，尤其以交通安全问题最为严重。采用智能交通技术提高道路管理水平后，每年仅交通事故死亡人数就可减少30%以上，并能提高交通工具的使用效率50%以上。为此，世界各发达国家竞相投入大量资金和人力，进行大规模的智能交通技术研究试验。很多发达国家已从对该系统的研究与测试转入全面部署阶段。智能交通系统将是21世纪交通发展的主流，这一系统可使现有公路使用率提高15%到30%。
美、欧、日是世界上智能交通系统开发应用的最好国家，从它们发展情况看，智能交通系统的发展，已不限于解决交通拥堵、交通事故、交通污染等问题。经30余年发展，ITS的开发应用已取得巨大成就。美、欧、日等发达国家基本上完成了ITS体系框架，在重点发展领域大规模应用。可以说，科学技术的进步极大推动了交通的发展，而ITS的提出并实施，又为高新技术发展提供了广阔的发展空间。
随着传感器技术、通信技术、GIS技术（地理信息系统）、3S技术（遥感技术、地理信息系统、全球定位系统三种技术）和计算机技术的不断发展，交通信息的采集经历了从人工采集到单一的磁性检测器交通信息采集到多源的多种采集方式组合的交通信息采集的历史发展过程，同时国内外对交通信息处理研究的逐步深入，统计分析技术、人工智能技术、数据融合技术、并行计算技术等逐步被应用于交通信息的处理中，使得交通信息的处理得到不断的发展和革新，更加满足ITS各子系统管理者、用户的需求。信息采集与处理设备行业呈现如下特点： 1、信息采集与处理方式的多样化
交通信息采集的方式分为人工采集方式和自动采集方式。自动采集方式包括磁性检测器（包括感应线圈检测器、磁阻传感器等）、光学检测器（包括视频检测器、激光检测器）、微波检测器（包括微波检测器和雷达测速仪）、路面情况及测重传感器（雨雾检测器，路面结冰检测器，轮、轴重仪等）。随着科学技术的发展，自动采集技术得到了不断的研究、发展和应用。各种采集技术都有各自的优点和缺点，利用多种采集方式的进行组合采集交通信息是国内外研究的热点和焦点。
开发了信息的质量控制技术、多源交通信息融合技术、信息的多时间尺度预测技术、信息集成技术、信息压缩技术和存储技术等，大大提高了信息的精度及信息提供的种类。
2、信息的内容及地理范围广
不同的交通采集方式采集的参数种类有限，例如感应线圈只能采集到交通流量、占有率、速度等固定地点的截面交通参数;视频检测器只能采集到交通流量、速度、占有率、排队长度等固定地点的交通参数；随着多种交通采集方式的组合，可以获得交通流量、速度、占有率、排队长度、行程时间、区间速度等截面和路段交通参数，丰富了交通信息的采集内容的同时也提高了采集地理范围的广度。
随着交通数据获取源的增加，交通信息用户对海量交通信息实时性需求的逐步提高。近几年，国内外逐渐将分布式并行计算技术、高性能计算服务器以及高性能的数据处理算法应用于海量交通信息的处理之中，改善了信息的处理速度。
3、信息采集的精度和经济性提高
随着磁性和光学传感器工艺的提高、图像处理技术和定位技术的发展，交通信息的采集精度也不断得到提高。同时，随着近几年对交通检测器配置优化技术的不断深入研究，交通信息的采集在保证信息全面性和动态性的前提下，也提高了交通信息采集的经济性。这为ITS系统的开发和应用奠定了基础。随着人工智能、统计分析、模糊逻辑、混沌理论等的逐渐成熟，逐渐开发出了一些基于这些理论及方法的交通信息处理方法，大大提高了信息处理的精度及质量。
1、强化学习领域
强化学习是一种通过实验和错误来学习的方法，它受人类学习新技能的过程启发。在典型的强化学习案例中，我们让试验者通过观察当前所处的状态，进而采取行动使得反馈结果最大化。每执行一次动作，试验者都会收到来自环境的反馈信息，因此它能判断这次动作带来的效果是积极的还是消极的。
2、生成模型领域
人工智能通过对众多样本的采集，生成的模型具有很强的相似性。这就是说，若训练数据是脸部的图像，那么训练后得到的模型也是类似于脸的合成。
人工智能顶级专家 Ian Goodfellow为我们提出两种新思路：一个是生成器，它负责将输入的数据合成为新的内容；另一个是判别器，负责判断生成器生成内容的真假。这样一来，生成器必须反复学习合成的内容，直到判别器无法区分生成器内容的真伪。
3、记忆网络领域
为了让人工智能系统像人类一样适应各式各样的环境，它们必须持续不断地掌握新技能，并且学会应用这些技能。传统的神经网络很难做到这些要求。比如，当一个神经网络对A任务完成训练后，若是再训练它解决B任务，则网络模型就不再适用于A了。
目前，有一些网络结构能够让模型具备不同程度的记忆能力。长短期记忆网络可以处理和预测时间序列；渐进式神经网络，它学习各个独立模型之间的横向联系并提取共同的特征，以此来完成新的任务。
4、数据学习领域
一直以来，深度学习模型都是我们需要用大量的训练数据才能达到最佳的效果。离开大规模的训练数据，深度学习模型就不会达到最理想的效果。比如，当我们用人工智能系统解决数据缺乏的任务时，这时就会出现各种各样的问题。有种被称为迁移学习的方法，就是把训练好的模型迁移到新的任务中，这样问题就迎刃而解了。
5、仿真环境领域
若要将人工智能系统应用到实际生活中，那么人工智能必须具有适用性的特点。因此，开发数字环境来模拟真实的物理世界和行为，将为我们提供测试人工智能的机会。在这些模拟环境中的训练可以帮助我们很好的了解人工智能系统的学习原理，如何改进系统，也为我们提供了可以应用于真实环境的模型。
6、医疗技术领域
目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用，但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通，导致企业与医院之间合作不透明等问题，使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。
7、教育领域
科大讯飞、乂学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。
8、物流管理领域
物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人 *** 作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节，京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机，力求抢占市场机会。
主要看你之前是否有接触过前端，是否有些前端基础，另外还要看你的接受能力以及是否喜欢这个专业。
如果接受对力尚佳，或者有些前端基础，15天到1个月就差不多能够入门。如果慢一些的，三个月也差不多了。但是这只能说是一个基础部分，找工作是找不到的。
接下来就是需要再深入系统地学习，再学习一些前端自动化，一些流行的框架，还要稍微懂些node知识等，如果学习能力强并且自制力强的话，大概一共需要5个月的时间。当然这期间需要做大量的实践与练习，来巩固基础知识。
如果是零基础，并且自控力不强，还是建议报一个培训班，系统学习一下前端知识，把基础知识打扎实了，将来的学习会很简单。不管框架如何改变，都万变不离其宗的。如果基础知识不扎实，框架日新月异，会感到很吃力。
5G时代 高清**“秒”下载
作为第五代移动通信技术，5G网络带给人们的第一感受就是——“快”！打开手机视频客户端，下载一部高清视频，只需一秒就能完成。
5G身上有很多新标签：“大规模天线”“新的编码技术”“超密集组网”……5G的“高带宽、高速率”这两个有别于4G的特性，使得5G网络的峰值速度比4G高出20倍。
在5G时代，人们能流畅地观看比现在1080p分辨率更高的视频，“5G时代的分辨率可以提高到4K、甚至是8K。”中国移动研究院无线与终端技术研究所主任研究员邓伟用视频举例，希望让普通用户更直接地了解5G的特性。
“人工智能”“虚拟现实”“车联网”“物联网” 这些科技领域的“新风口”，正在改变我们的生活。但4G网络技术的“天花板”，某种程度上，让这类技术的潜能难以充分发挥。
如虚拟现实技术，VR、AR设备虽经过几次迭代，但目前大多数设备的视觉效果仍不佳，其中一方面的原因和网络环境有关。而5G的高速率、低时延的特性将改变这种现状。赛迪顾问机构曾预测，5G网络大规模商用后，VR、AR设备的出货量将达到千万台级别。
“5G技术天生是为自动驾驶服务的”，在邓伟看来，5G的高速率、高稳定性和低时延特性将提高无人驾驶的安全性能，“自动驾驶需要加载高清地图，并对周围环境做出迅速判断反应，以及对车辆的远程控制，这些都对数据传输的可靠性、速率有很高的要求。”而5G网络的普及，会极大地推动无人驾驶应用场景的发展。
除了“无人驾驶”，借5G网络这股“东风”，2020年之后，“远程手术”“智能家居”等应用场景也将进一步走近消费者。根据目前业界的分析，全球5G应用领域将主要集中在车联网、公共安全、智慧城市、媒体及信息娱乐四个方面。这也是业界人士认为5G网络最大的价值。
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