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简介：是小泉耕二写的而关于物联网的书籍，主要以各种案例讲述了IOT对于生活，家庭，汽车行业，医疗和卫生保健行业等领域的改变，带你了解物联网。
走进一家 科技 展馆，AI导览机器人向你行“注目礼”；肚子饿了走进无人超市，AI售货员亲切地提醒你是否需要购物袋；不想开车了，叫一辆无人车，让“老司机”载你出行……AI正在为我们打开一个新“视”界，然而疑惑的是，AI的“眼睛”在哪儿？它是如何一步步“看懂”这个世界的呢？
对于人类而言，“看”几乎是与生俱来的能力——出生几个月的婴儿看到父母的脸会露出笑容，暗淡的灯光下我们仍能认出几十米之外的朋友。眼睛赋予我们仅凭极少的细节就能认出彼此的能力，然而这项对于人类来说“轻而易举”的能力，对计算机来说确实举步维艰。
因为对于人类来说，“看见”的过程，往往只在零点几秒内发生，而且几乎是完全下意识的行为，也很少会出差错（比如当我们人类看到一只猫和一只狗时，尽管它们的体型很类似，但我们还是马上能够区分它们分别是猫和狗），而对计算机而言，图像仅仅是一串数据。
近几年AI技术的迅猛发展，使得“计算机视觉”成为最热的人工智能子领域之一。而计算机视觉的目标是：复制人类视觉的强大能力。
我们的大脑中有非常多的视网膜神经细胞，有超过40亿以上的神经元会处理我们的视觉信息，视觉占据着人对外界70%的感知能力，所以“看”是我们理解这个世界最重要的部分。
人类的大脑能完美地处理好这一系列的视觉信息，以此帮助我们理解世界、做出判断。当你看见一张狗的，你能轻松地知道这只狗的毛发、品种，甚至能大概知道它的身高体重。无论这张是否模糊、有噪点，或者条纹，但是AI就会“犯傻”了。
为什么会这样呢？
因为重塑人类的视觉并不只单单是一个困难的课题，而是一系列、环环相扣的过程。
研究认为，人看的是相对高层的语义信息，比如目标的形状等；计算机看的则是相对底层的细节信息，比如纹理。也就是说，一只“披着羊皮的狼”，人类与AI的意见并不相同。
AI的神经网络架构就是根据人的视觉系统开发的。德国图宾根大学科学家团队做了一组这样的实验：他们用特殊的方法对像素进行“干扰处理”，让像素降低，再用这个图像训练神经网络，在后续识别这些被“人为扭曲干扰”的图像时，系统的表现比人好，但是如果图像扭曲的方式稍有不同（在人眼看起来扭曲方式并无不同），算法就完全无能为力了。
到底是发生了什么变化？即便是加入极其少量的噪点，为何还是会发生如此大的变化？
答案就是纹理。当在图像中加入噪点，图中对象的形状不会受到影响，但是局部的架构会快速扭曲。
多伦多约克大学计算机视觉科学家JohnTsotsos指出，“线段组按相同的方式排列，这就是纹理”。
这也说明，人类与机器的“看”有明显区别。当然，随着技术的发展，算法会越来越精准，AI正在向人类视觉逐步靠近。
1算法模型是AI的“大脑”
如果说人类通过“智慧的大脑”来认识世界，那么算法模型就是AI的“大脑”。
AI目标是创造设计出具有高级智能的机器，其中的算法和技术部分借鉴了当下对人脑的研究成果。很多当下流行的AI系统使用的人工神经网络，就是模拟人脑的神经网络，建立简单模型，按照不同的连接方式组成的网络。
机器正是通过复杂的算法和数据来构建模型，从而获得感知和判断的能力。
这些网络跟人脑一样可以进行学习，比如学习模式识别、翻译语言、学习简单的逻辑推理，甚至创建图像或者形成新设计。
其中，模式识别是一项特别重要的功能。因为人类的“识别”依赖于自身以往的经验和知识，一旦面对数以万计的陌生面孔，就很难进行识别了。而AI的“杀手锏”就是处理海量数据，这些神经网络具有数百万单位和数十亿的连接。
2AI如何高度“复制”人的眼睛？
神经网络是图像处理的“得力助手”。作为计算机视觉核心问题之一的图像分类，即给输入图像分配标签的任务，这个过程往往与机器学习和深度学习不可分割。简单来说，神经网络是最早出现，也是最简单的一种深度学习模型。
深度学习的许多研究成果，都离不开对大脑认知原理的研究，尤其是视觉原理的研究。诺贝尔医学奖获得者DavidHubel和TorstenWiesel发现人类视觉皮层结构是分级的。
比如，人在看一只气球时，大脑的运作过程是：“气球”进入视线（信号摄入）——大脑皮层某些细胞发现“气球”的边缘和方向（初步处理）——判定“气球”是圆形（抽象）——确定该物体是“气球”（进一步抽象）。
那么，可不可以利用人类大脑的这个特点，构建一个类似的多层神经网络，低层的识别图像的初级特征，若干底层特征组成更上一层特征，最终通过多个层级的组合，最终在顶层做出分类呢？
答案当然是肯定的。这也就是深度学习系统中最重要的一个算法——卷积神经网络（CNN）的灵感来源。
CNN具有输入层、输出层和各种隐藏层。其中一些层是卷积的，它将结果经过分析，再传递给连续的层。这过程模拟了人类视觉皮层中的一些动作。
由于这种特点，CNN十分擅长处理图像。同样，视频是图像的叠加，因此同样擅长处理视频内容。生活中比较常见的自动驾驶、人脸识别、美图秀秀以及视频加工等都用到了CNN。
经典的图像分类算法就是基于强大的CNN设计的。例如，一只猫的图像，对计算机来说，只是一串数据，这时候，神经网络第一层会通过特征来检测出动物的轮廓，第二层将这些轮廓组合再次检测形成一些简单形状，例如动物的耳朵、眼睛等，第三层检测这些简单形状所构成的动物身体部位，如腿、头等，最后一层检测这些部位的组合，从而形成一只完整的猫。
由此可见，每一层神经网络都会对图像进行特征检测、分析、判断，再将结果传递给下一层神经网络。实际上，比这个案例中使用神经网络的层次深度更复杂的情况，在生活中更多。
为了更好地训练AI，就需要大量的被标记的图像数据。神经网络会学习将每个图像与标签对应、联系起来，还可以将之前未见过的图像与标签进行配对。
这样，AI系统就能够梳理各种图像、识别图像中的元素，不再需要人工标记输入，让神经网络自我学习。
对于AI系统而言，处理好视觉感知如同眼睛对于人类而言是一样重要的。也正是因为视觉感知对AI的重要性，计算机视觉（CV）成为了一门研究如何使机器“看”的科学。
但是很多人容易将计算机视觉与机器视觉（MV）混淆，尽管他们有共同点，但仍有差异。
相较于机器视觉侧重于量的分析，计算机视觉主要是对质的分析，比如分类识别，这是一个苹果那是一条狗；或者做身份确认，比如人脸识别，车牌识别；或者做行为分析，比如人员入侵，徘徊，人群聚集等。
计算机视觉并不仅仅停留在浅层的感知层面，大量高级智能与视觉密不可分。如果计算机能真正理解图像中的场景，真正的智能也将不再遥远。可以说，计算机视觉本身蕴含更深远的通用智能的问题。
随着技术的不断成熟，计算机视觉的应用场景愈加广泛，从消费者到企业，计算机视觉技术在各大领域都有着一席之地。如面向消费者市场的AR/VR、机器人、无人驾驶、自动驾驶 汽车 等，面向企业市场的医疗图像分析、视频监控、房地产开发优化、广告插入等。
在这些已经落地的应用案例中，无法忽视的问题是很多项目都处于小范围的试用阶段。相关理论的不完善使得这些先行者与创新者遇到不少挑战。如缺少可用于AI模型训练的大规模数据集，以及动态图像识别、实时视频分析等技术瓶颈有待突破。
目前AI对图像的处理不仅限于进行图像分类，常见的还有AI对老旧、破损图像的修复。我们在观看一些经典的、年代久远的老时，往往对其“高糊画质”难以接受。
用传统的方式对这些低画质的进行修复，速度慢就不提，而如果遇到图像缺失部分很大的情况，传统方法也无力回天。
但是AI的效率就高了，能够通过机器学习和模型训练来填充细节，提高画质，再利用神经网络上色，最后进行转录和人脸识别，半天就完成了。对于原图像缺失的部分，AI还能“开动大脑”，发挥自己的“想象力”，对缺失部分进行补充。
AI为何能拥有这么高的“想象力”？其根本原因在于其学习能力。基于生成对抗网络（GAN）的深度学习算法，证明了计算机视觉任务在图像恢复方面具有巨大的潜力。
GAN是基于CNN的一种模型，其特点在于它的训练处于一种对抗博弈的状态中。
我们常用“球员与裁判”的比喻来解释GAN的基本原理。
在足球运动中，某些球员经常“假摔”来迷惑裁判，使得自己的进攻或者防守动作是合规的，而裁判，负责找出这些“假摔”的球员的犯规动作，做出相应惩罚。
在球员与裁判的不断对抗中，球员“假摔”的水平越来越高，裁判识别“假摔”的水平也越来越高。
终于有一天，球员“假摔”的水平已经“炉火纯青”，成功的骗过了裁判，裁判已经无法识别出该球员是“假摔”还是“真摔”，这说明该球员的水平已经实现了以假乱真。就是通过这样不断地尝试和识别，球员欺骗过了裁判，目的达到。这就是GAN的基本原理。
GAN的主要结构包括一个生成器（G）和一个判别器（D），上面的例子中，球员=生成器，裁判=判别器。生成器可以是任意可以输出的模型。同理，判别器与生成器一样，可以是任意的判别器模型。
以生成为例，G随机生成一张x，需要D来判别是不是真实的，D（x）代表真实的概率，如果D（x）为1，表示100%为真实，如果D（x）为0，则表示为假图。在理想状态下，D无法判别G生成的是否为真实的，
D（x）则为05，那么，我们的目的就达到了：得到了生成式模型G，就可以用它来生成。
因此，在训练过程中，G的目标就是尽量生成真实的去欺骗判别网络D。
而D的目标就是尽量把G生成的和真实的分别开来。这就是一个“博弈”的过程。这样，不仅可以上色，还可以将普通提升为高清。
AI在学会这个技巧之后，不需要原始照片对照也能准确地修复、重建低分辨率图像。给图像“上色”之前，AI会对图像进行分析，区分出标志性的物体，如人脸、 汽车 和天空等，结合色彩信息进行彩色化。
其实，这个过程就相当于训练一段程序，让它对低质量的图像进行“想象”，并非完全能实现100%的图像恢复。相较于CNN，GAN采用的是一种无监督的学习方式训练。
值得一提的是，GAN的作用不仅限于老照片上色，他在各种涉及图像风格转换的任务中都有用武之地。如自动生成动漫角色并上色、让马变成斑马、生成人脸、作曲等。总之，GAN在图像生成、处理修复领域的应用十分广泛。
五、解释性、鲁棒性，安全性的提升，让AI更了解世界
AI席卷百业，作为AI时代的主要入口之一，计算机视觉正成为AI落地规模最大、应用最广的领域。官方数据显示，2016年，我国计算机视觉市场规模仅114亿元，到2019年，中国计算机视觉行业市场规模增长至2196亿元。
到2025年，全球计算机视觉市场规模，将从2016年的11亿美元增长到262亿美元。
对计算机视觉技术的研究在学术界与工业界已经掀起了热潮，在未来，随着算法的改进、硬件的升级、以及5G与物联网技术带来的高速网络与海量数据，计算机视觉技术必然会有更大的想象空间。曾经,人类用眼睛“记录”了波澜壮阔的 历史 ，未来，AI能够真正的像人类一样去“观察”世界吗？
遗憾的是，从目前来看，即便我们已经创造了许多在单个项目上已经超越人类的高级AI，但是这些机器仍然能力有限，它还无法成为人类的替代品，无法像人类一样去观察与思考，有自我意识的AI还不会很快出现，AI很难真正像人类一样去“看”世界万物。
即便如此，我们也不能否认AI的解释性、鲁棒性，安全性等正在不断提升，AI将在越来越“了解”这个丰富多彩的世界的同时，帮助我们的更高效、智能的完成更多工作，人类与AI将一起创造更多彩、更智慧的世界。
参考资料
[2]MomozhongAI赋能视觉技术，五大应用市场机遇多，>大家最近天天都能听到区块链这个词，那什么是区块链呢？“分布式、难以篡改、一致存储”等解释太技术化且较为干涩。我这里来通俗的科普下：区块链主要为了解决互不信任的个体之间的信任问题。
举个通俗的例子：话说老李和老王一个村，老李最近手头有点紧，想向老王借点钱。老王呢，担心借了老李后他赖账怎么办，于是找来“德高望重”的村长，不过想想，村长也不可信，以前村长还偷过别人家的地瓜啊！怎么办？
区块链的方法是：老王借了1000块钱给老李后，然后用大喇叭在村里大喊“我老王今天借了老李1000元钱，大家都赶紧记录下”，于是村里的所有人都记录在了自己家里的账本上，谨慎的保管了起来。这下可好，老李再也赖不过了，村里即便有不守信的人，那还是好人多呀，老李也不可能找村里全部的人偷偷抹掉自己的借钱记录的。就这样，区块链解决了互不信任的老王和老李之间的借钱的信任问题。
在没有出现区块链之前，我们是如何解决互不信任个体间的信任问题呢？简单啊，找两者都信任的“德高望重”的“见证人”就好了，例如故事里的村长，例如买卖双方之间的支付宝，例如公证处等等。不过可能这类“见证人”也不一定一直诚信下去，所以区块链干脆就让大家都作为见证人。
老王放心了，但老李头疼啊！老李要等村里人都记录好了才能拿到借给他的钱，谁家还没个大爷大妈手脚慢一些的。所以目前区块链距离应用还有一定的距离，效率问题需要得到大幅提升才可以。
回想一下，你平时是怎么和别人交易的：一件漂亮的衣服，你可以在实体店挑好，确认好了对方衣服质量不错，对方确认你的钱是真钱，那么我们面对面一手交钱一手拿货。
要是我们隔着十万八千里，彼此既不认识也不信任还是想交易呢？那就要有我们都信任的第三方了，也就是达成所谓的共识机制。比如：你可以在淘宝通过第三方见证担保完成交易，钱先给支付宝——支付宝收款让卖家发货——卖家发货——你确认收货——支付宝再把钱给卖家。
但是，倘若这个中心化的机构作恶了，马爸爸撕了账本，不承认你给了钱，或者和卖家联合起来骗你钱，那可怎么办？
又或者政府借了你一100万，最后用超发货币的方式还给你钱，100万缩水到1万，由你来承受通货膨胀的损失，你又怎么办？
有没有不被任何政府、组织机构控制，能公开透明的完成仲裁，记录了就不被篡改，没有跑路风险的第三方呢？
别着急，我们的主角区块链技术解决就是这样的问题——你们之间的交易可以被所有在这个区块链系统的人见证，大家的小账本里头都会记录你们的交易。B如果否认收了A的钱，或者A说自己借了300块钱，都会被路人甲乙丙丁质疑。具体是如何做到的呢？
1）系统给每个人都发了个小账本，让每个人都有记账的权利，咱们称之为分布式记账。
2）为了鼓励大家帮别人记账，系统代码设定将比特币这样的代币奖励给记账者，为了防止一堆人记账堵死，还将代币设为有限个，甲乙丙丁需要通过系统规定的机制进行计算，算的最快最好的才能获得记账的权利，记录之后通过系统广播给大家，所有人复制一份相同的账本，这个通过计算获得奖励的过程就叫挖矿，记账的路人甲乙丙丁就是矿工。
3）有一天，最初记录这笔交易的甲Game Over了，这个账本却还是存在在其他人的账本里，A和B谁想否认都不行。我们把通过代码写好了如何仲裁和分配，无需银行、政府、企业等中心化组织机构作为第三方见证（去中心化），直接点对点（P2P）交易的方式，称为去中心化。
4）系统把多个交易打包成区块，按时间顺序链接起来成为最后人手一本的账本，这就是区块链技术
其实把区块链简单理解为账本不过是最浅显的解读了，把它的每个特点拆分开来，所能应用的领域很多很多。
现在传统金融行业、券商、投资机构正在跑步入场，物联网， 游戏 ，储存，版权，防伪，征信，支付，预测市场（赌博之类）、社区等众多领域已经开始了区块链的 探索 应用。
互联网让万物皆可连，区块链能否让所连皆可信呢？
我用天地自然运化的奇石解读一下区块链：
所有科学、哲学、道义⋯⋯天地都包涵着。任何一个事物、任何一种文化都与天地道化有关。
区块链自然逃不脱天地运化法：即顺然、随然、无穷、无常。
它就是这块奇石，其表面整体上的数据运化，一是，整体向着无形无象。二是线点守着一个规律：即无常之道。就是说它们每条线，每个点，追求的都不是一个闭合的目标和一个局限的目的。这样说大家我好理解了：一个画家要画一只鸡，是有目的的，有终结相的，而奇石，大自然造化时，是没有终结相的。所以相不闭合，线、点数据也不终结。区块连接之技术，就是这个天运之道。无常运化无形无象，永无终结。(无中心化，就是无形无相，形式不封闭，结构不封闭，思想不封闭⋯⋯如“石”办事就行)。
山东曲阜孔子灵石馆
大家好，我是皮皮，我在这里用几个生活小例子给大家解读一下什么叫区块链？
去中心化，不可篡改级，分布式存贮的，以加密信息做链接地址的数据区块链接系统，叫区块链
这玩意本来就是许多高 科技 的复合品，没法简单，再简单也是一大段话，而且未必能说清楚
区块链（Blockchain）严格的定义是指通过基于密码学技术设计的共识机制方式，在对等网络中多个节点共同维护一个持续增长，由时间戳和有序记录数据块所构建的链式列表账本的分布式数据库技术。该技术方案让参与系统中的任意多个节点，把一段时间系统内全部信息交流的数据，通过密码学算法计算和记录到一个数据块（block），并且生成该数据块的指纹用于链接（chain）下个数据块和校验，系统所有参与节点来共同认定记录是否为真。
区块链是一种类似于NoSQL（非关系型数据库）这样的技术解决方案统称，并不是某种特定技术，能够通过很多编程语言和架构来实现区块链技术。并且实现区块链的方式种类也有很多，目前常见的包括POW（Proof of Work，工作量证明），POS（Proof of Stake，权益证明），DPOS（Delegate Proof of Stake，股份授权证明机制）等。
区块链的概念首次在论文《比特币：一种点对点的电子现金系统（Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System）》中提出，作者为自称中本聪（Satoshi Nakamoto）的个人（或团体）。因此可以把比特币看成区块链的首个在金融支付领域中的应用。
通俗解释
无论多大的系统或者多小的网站，一般在它背后都有数据库。那么这个数据库由谁来维护？在一般情况下，谁负责运营这个网络或者系统，那么就由谁来进行维护。如果是微信数据库肯定是腾讯团队维护，淘宝的数据库就是阿里的团队在维护。大家一定认为这种方式是天经地义的，但是区块链技术却不是这样。
如果我们把数据库想象成是一个账本：比如支付宝就是很典型的账本，任何数据的改变就是记账型的。数据库的维护我们可以认为是很简单的记账方式。在区块链的世界也是这样，区块链系统中的每一个人都有机会参与记账。系统会在一段时间内，可能选择十秒钟内，也可能十分钟，选出这段时间记账最快最好的人，由这个人来记账，他会把这段时间数据库的变化和账本的变化记在一个区块（block）中，我们可以把这个区块想象成一页纸上，系统在确认记录正确后，会把过去账本的数据指纹链接（chain）这张纸上，然后把这张纸发给整个系统里面其他的所有人。然后周而复始，系统会寻找下一个记账又快又好的人，而系统中的其他所有人都会获得整个账本的副本。这也就意味着这个系统每一个人都有一模一样的账本，这种技术，我们就称之为区块链技术（Blockchain），也称为分布式账本技术。
由于每个人（计算机）都有一模一样的账本，并且每个人（计算机）都有着完全相等的权利，因此不会由于单个人（计算机）失去联系或宕机，而导致整个系统崩溃。既然有一模一样的账本，就意味着所有的数据都是公开透明的，每一个人可以看到每一个账户上到底有什么数字变化。它非常有趣的特性就是，其中的数据无法篡改。因为系统会自动比较，会认为相同数量最多的账本是真的账本，少部分和别人数量不一样的账本是虚假的账本。在这种情况下，任何人篡改自己的账本是没有任何意义的，因为除非你能够篡改整个系统里面大部分节点。如果整个系统节点只有五个、十个节点也许还容易做到，但是如果有上万个甚至上十万个，并且还分布在互联网上的任何角落，除非某个人能控制世界上大多数的电脑，否则不太可能篡改这样大型的区块链。
要素
结合区块链的定义，我们认为必须具有如下四点要素才能被称为公开区块链技术，如果只具有前3点要素，我们将认为其为私有区块链技术（私有链）。
1、点对点的对等网络（权力对等、物理点对点连接）
2、可验证的数据结构（可验证的PKC体系，不可篡改数据库）
3、分布式的共识机制（解决拜占庭将军问题，解决双重支付）
4、纳什均衡的博弈设计（合作是演化稳定的策略）
特性
结合定义区块链的定义，区块链会现实出四个主要的特性：去中心化（Decentralized）、去信任（Trustless）、集体维护（Collectively maintain）、可靠数据库（Reliable Database）。并且由四个特性会引申出另外2个特性：开源（Open Source）、隐私保护（Anonymity）。如果一个系统不具备这些特征，将不能视其为基于区块链技术的应用。
去中心化（Decentralized）：整个网络没有中心化的硬件或者管理机构，任意节点之间的权利和义务都是均等的，且任一节点的损坏或者失去都会不影响整个系统的运作。因此也可以认为区块链系统具有极好的健壮性。
去信任（Trustless）：参与整个系统中的每个节点之间进行数据交换是无需互相信任的，整个系统的运作规则是公开透明的，所有的数据内容也是公开的，因此在系统指定的规则范围和时间范围内，节点之间是不能也无法欺骗其它节点。
集体维护（Collectively maintain）：系统中的数据块由整个系统中所有具有维护功能的节点来共同维护的，而这些具有维护功能的节点是任何人都可以参与的。
可靠数据库（Reliable Database）：整个系统将通过分数据库的形式，让每个参与节点都能获得一份完整数据库的拷贝。除非能够同时控制整个系统中超过51%的节点，否则单个节点上对数据库的修改是无效的，也无法影响其他节点上的数据内容。因此参与系统中的节点越多和计算能力越强，该系统中的数据安全性越高。
开源（Open Source）：由于整个系统的运作规则必须是公开透明的，所以对于程序而言，整个系统必定会是开源的。
隐私保护（Anonymity）：由于节点和节点之间是无需互相信任的，因此节点和节点之间无需公开身份，在系统中的每个参与的节点的隐私都是受到保护的。
区块链意义之一 ：解决拜占庭将军问题
区块链解决的核心问题不是“数字货币”，而是在信息不对称、不确定的环境下，如何建立满足经济活动赖以发生、发展的“信任”生态体系。而这个问题称之为“拜占庭将军问题”，也可称为“拜占庭容错”或者“两军问题”，这是一个分布式系统中进行信息机交互时面临的难题，即在整个网络中的任意节点都无法信任与之通信的对方时，如何能创建出共识基础来进行安全的信息交互而无需担心数据被篡改。区块链使用算法证明机制来保证整个网络的安全，借助它，整个系统中的所有节点能够在去信任的环境下自动安全的交换数据。更多介绍请参见《比特币与拜占庭将军问题》。
区块链意义之二：实现跨国价值转移
互联网诞生最初，最早核心解决的问题是信息制造和传输，我们可以通过互联网将信息快速生成并且复制到全世界每一个有着网络的角落，但是它尚始终不能解决价值转移和信用转移。这里所谓的价值转移是指，在网络中每个人都能够认可和确认的方式，将某一部分价值精确的从某一个地址转移到另一个地址，而且必须确保当价值转移后，原来的地址减少了被转移的部分，而新的地址增加了所转移的价值。这里说的价值可以是货币资产，也可以是某种实体资产或者虚拟资产（包括有价证券、金融衍生品等）。而这 *** 作的结果必须获得所有参与方的认可，且其结果不能受到任何某一方的 *** 纵。
在目前的互联网中也有各种各样的金融体系，也有许多政府银行提供或者第三方提供的支付系统，但是它还是依靠中心化的方案来解决。所谓中心化的方案，就是通过某个公司或者政府信用作为背书，将所有的价值转移计算放在一个中心服务器（集群）中，尽管所有的计算也是由程序自动完成，但是却必须信任这个中心化的人或者机构。事实上通过中心化的信用背书来解决，也只能将信用局限在一定的机构、地区或者国家的范围之内。由此可以看出，必须要解决的这个根本问题，那就是信用。所以价值转移的核心问题是跨国信用共识。
在如此纷繁复杂的全球体系中，要凭空建立一个全球性的信用共识体系是很难的，由于每个国家的政治、经济和文化情况不同，对于两个国家的企业和政府完全互信是几乎做不到的，这也就意味着无论是以个人抑或企业政府的信用进行背书，对于跨国之间的价值交换即使可以完成，也有着巨大的时间和经济成本。但是在漫长的人类 历史 中，无论每个国家的宗教、政治和文化是如何的不同，唯一能取得共识的是数学（基础科学）。因此，可以毫不夸张的说，数学（算法）是全球文明的最大公约数，也是全球人类获得最多共识的基础。如果我们以数学算法（程序）作为背书，所有的规则都建立一个公开透明的数学算法（程序）之上，能够让所有不同政治文化背景的人群获得共识。
未来的发展
互联网将使得全球之间的互动越来越紧密，伴随而来的就是巨大的信任鸿沟。目前现有的主流数据库技术架构都是私密且中心化的，在这个架构上是永远无法解决价值转移和互信问题。所以区块链技术有可能将成为下一代数据库架构。通过去中心化技术，将能够在大数据的基础上完成数学（算法）背书、全球互信这个巨大的进步。
区块链技术作为一种特定分布式存取数据技术，它通过网络中多个参与计算的节点开共同参与数据的计算和记录，并且互相验证其信息的有效性（防伪）。从这一点来，区块链技术也是一种特定的数据库技术。互联网刚刚进入大数据时代，但是从目前来看，大数据还处于非常基础的阶段。但是当进入到区块链数据库阶段，将进入到真正的强信任背书的大数据时代。这里面的所有数据都获得坚不可摧的质量，任何人都没有能力也没有必要去质疑。
也许我们现在正处在一个重大的转折点之上——和工业革命所带来的深刻变革几乎相同的重大转折的早期阶段。不仅仅是新技术指数级、数字化和组合式的进步与变革，更多的惊喜也许还会在我们前面。在未来的24个月里，这个星球所增长的计算机算力和记录的数据将会超过所有 历史 阶段的总和。在过去的24个月里，这个增值可能已经超过了1000倍。这些数字化的数据信息还在以比摩尔定律更快的速度增长。区块链技术将不仅仅应用在金融支付领域，而是将会扩展到目前所有应用范围，诸如去中心化的微博、微信、搜索、租房，甚至是打车软件都有可能会出现。因为区块链将可以让人类无地域限制的、去信任的方式来进行大规模协作。
区块链是一种技术，基于这项技术产生很多应用，包括与数据和信息相关的一切行业业务，比特币就是其中最为人熟知的一种应用。对于区块链的通俗解释就是，假如在网上买一只口红，首先找到心仪的产品和卖家下单，先把钱给中间平台，等到卖家发货买家确认收货以后，中间平台再把钱转给卖家，因为信任问题买卖家之间都依赖于中间平台，而区块链作为去中心化的分布式账本数据库，则着力于去掉这个中间平台但同时又解决信任问题。在区块链中每个人拥有自己的记账本，用来记录发生的每一件事，假如在交易中出现卖家拿钱不发货的行为，这一条记录将永久存在不可修改，不需要互相交换信息，区块链的世界会选择在同一个时间节点记录最快质量最好的那个人的记账本进行复制发送并串联，最后越叠越厚形成区块。
大家在谈论虚拟货币时，往往离不开区块链这个概念，那么区块链到底是个神马玩意呢？
区块链是一种底层技术，本质上是一个去中心化的分布式账本数据库。听起来好像十分高端，遥不可及，其实是很容易理解的。
举个例子，假如要在淘宝上购买商品，那么一般首先要做的就是打开淘宝，找到想要的商品并下单将钱支付给作为交易中介的淘宝。等收到商品并确认收货后淘宝便会将货款打给卖家。这本来只是我和卖家的交易，但却多了个“中心”，即淘宝。
在交易进行的过程中，这个“中心”拥有无限大的权力，甚至随意修改账单。因此，“中心”往往需要强大的后台为其背书。
于是，有一个名叫中本聪的男人想要干掉这个权力无穷大的中心，他想创造一个去中心化的系统，在这个系统里，每个人都是中心，都有记账的权力。于是，他创造了比特币。
在比特币的系统中，每个人都有一个小账本用以记录发生的每一笔交易。一笔交易只有经过大部分人确认后才有效。如果卖家不发货，那么每个人的小账本都会将这件事记录下来，让他无处可逃。
这时候大家可能会有疑问，既然只是一个公开的账本，那么为什么又要叫区块链呢？这就涉及到了共识问题，区块链系统是一个由众多“中心”组成的系统，整个区块链是属于所有参与记账的个体的。这时候就产生了新的问题，一个系统必须要有秩序才能长远的存在。假如记账者可以不计成本地胡作非为，那就可能出现本来只是购买一台手机，但收到的却是一台特斯拉的情况。
于是，中本聪发明了一种名为PoW的共识方式。这种方式提高了记账者记账的成本，让其不能轻易作恶。PoW通过密码学的方式要求记账者需要通过竞争计算能力来获取记账权，第一个计算出结果的记账者即可获得一个由若干笔交易打包而来的区块的记账权，同时获得一定的代币作为奖励。这就是我们俗称的“挖矿”。
既然记账者已经将一个包含了若干笔交易的区块记录了下来，那么系统就需要进行整理排序，不可能让无数的区块杂乱无章地分布在系统中。于是就需要把所有区块按照时间顺序首尾相连链接链接起来，这时，区块链便诞生了。区块链的核心是技术。
《物联网：未来已来》
这本书讲的比较浅显易懂，或者说比较科普，陆老师很快就看完了。介绍了物联网的定义，用很多实例来介绍了物联网技术在日常生活中的应用。对于刚接触物联网的人来说，还算是比较适合的入门级书。正如书名所说，未来已来，在“物联网”这个概念火热之前， 其实相关技术已经运用在日常生活中了。
《抢占下一个智能风口 移动物联网》
这本书以介绍移动物联网时代的智能化发展与应用为核心目标，能够快速了解并掌握移动物联网的基础知识、技术构成和行业应用等内容。全书以图解的方式解析了移动物联网的基本概念、原理与类别、关键技术、应用模式、发展局势和行业应用等方面的内容。从横向案例线和纵向技术线两方面全面解析了移动物联网的相关内容。
从横向案例来看，书中精彩剖析了10多个行业的 移动物联网智能产品，包括交通、电网、物流、医疗 、安防和家居等，通过目前的智能产品和硬件应用， 为后来者提供发展指向和应用借鉴。
从纵向技术线来看，内容包括云计算、电子标签 、M2M、两化融合、条形码、大数据、移动支付、EPC 编码、传感器、GPS技术和4G技术等，一条龙式的讲 解帮助读者理解移动物联网的技术架构。
《物联网 商业设计与案例》
陆老师认为这本书有一定的深度，对物联网专业的学生学习有帮助， 全面系统的介绍了物联网的关键技术、发展历史、物联网的产业链状态。介绍了物联网技术生态链中的：芯片厂商、模块厂商、设备制造商、物联网终端设备厂商、行业集成商、 公有云服务商、技术标准组织等。有大量设计物联网解决方案的案例，包括：智能水务——泵房物联网升级方案、智能电网配电房物联网升级方案、工业40物联网解决方案、码头电机设备物联网升级方案 、智慧养老方案、道路监控杆物联网运维解决方案等。是比较落地的一本书。
《智能穿戴 物联网时代的下一个风口》
各种很潮的可穿戴设备，总是吸引年轻人买买买， 这确实是很酷的一种应用，也是物联网最贴近我们日常的应用方式。在这本书里，你会发现可穿戴设备竟然有这么广泛，除了众所周知的眼镜、手环，竟然还有鞋子、袜子、内衣等等。本书从投资角度深入分析智能穿戴设备行业，对智能穿戴产业的技术、专利、未来趋势进行了深入的剖析与展望，向大家展示智能穿戴时代人们的想象空间与创意。介绍了智能穿戴设备主流芯片产商，例如： 德州仪器、飞思卡尔、联发科、华为、英特尔等。介绍了各种生物识别技术，令人大开眼界。包括、指纹识别、人脸识别、虹膜识别、声纹识别、手形识别、掌纹识别、步态识别、静脉识别等。
《一本书读懂物联网》
这本书的内容真是挺全的，讲到了移动物联网技术、产品、架构及应用，物联网的现状与未来发展的机遇，还结合十大行业(电网行业、交通行业、物流行业、环保行业、家居行业与安防行业等)的100多个物联网案例，让投资、创业人士彻底看懂物联网。例举几个案例，比如：世界杯大数据、林志颖的智能家居、海尔物流案例、无人驾驶公交等等。对于物联网专业的学生， 能在大量的案例之中，得到很多灵感。在学习中，不论是参加竞赛，还是做设计，都是很有帮助的。
物联网的知识体系非常庞大，总之，努力吧少年。分享一个新大陆物联网云平台>物联网是新一代信息技术的重要组成部分。其英文名称是“The Internet of things”。由此，顾名思义，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络
物联制造：就是制造相关物联网发展所需要的商品的制造业一句话，不建议首选，不反对备选。
虽说物联网是兴起的行业，但实际上其所用的技术绝大部分都是现有的成熟技术。
我在问题「物联网技术到底是什么技术？物联网工程到底是学什么的啊？」的答案下详细介绍了一些相关物联网技术，这里就重新简单复述一下。
物联网技术，我认为最基础的技术就是单片机/嵌入式开发。但是呢，并不是只有物联网专业才学这种技术。电子系、电气系、通信系都会学这类课程。单片机也可以称为微控制器，只需要把代码烧写进去，就可以让单片机获取检测数据和控制设备了，比如获取房间的温度，打开房间的灯。
设备终端可以靠单片机/嵌入式技术开发了，那么怎么联网呢？这个时候就要学习网络通信的基础知识了，完成学业后最少也会知道什么是TCP/IP协议。这一块的内容，我瞎猜和计算机系的网络课程半斤八两。即是说，如果你在物联网专业学着学着，发觉对计算机网络协议这一块更感兴趣，可能你更应该去网络工程之类的专业。
设备靠单片机技术，联网靠TCP/IP。那么联网后的服务器端程序该怎么写呢？这一块，你可以到计算机系的相关课程找到答案。
服务器端也搞定了，还有个问题，设备与设备之间需要联网吗？可以怎样组网？这就涉及到了电子通信系的自组网（比如ZigBee）相关知识。如果你想通过蜂窝移动网络（2G、3G、4G）控制设备而不是局域网。那这更应该找通信系要一套方案了。
综上所述，物联网专业=电子+计算机+网络通信。
如果各位高中毕业生看懂了上面的描述，很不错，算是对物联网所用的技术有一定感性的认识了。但这也间接证明了物联网专业所学内容可能没有其他专业那么有深度。比电子硬件比不过电子系，比软件编程也比不过计算机系，通信技术学得又没有通信系强。
物联网本身就是属于一种应用学科。支撑起现有的物联网的技术都是成熟的电子类、计算机类和通信类技术。自然，物联网专业所开设的课程不外乎可以从电子系、计算机系和通信系的课程挑选出来，拼凑一下即可称为物联网专业。
不好吗？电子系出身的人看物联网专业感觉就是自家的知识，计算机系和通信系的人也是这么想的。所以这类正统人士可能都感觉物联网专业徒有其表、浪得虚名，是一个炒作起来的专业。还不如去计算机系（电子系/通信系）专业。
不置可否。如果选择去了电子系，可能就接触不到相关的计算机知识和编程思想（比如 *** 作系统原理和类的思想）；如果去了计算机系，拿不起电烙铁，不会摸万用表，除了写代码就是写代码。但是物联网专业是一个折衷的选择，至少比计算机系懂一点硬件，比电子系懂一些服务端开发。
题外话，有些学校是入学一段时间后才开始分专业，私以为这是非常人性化的做法。因为这是一个重新选择的机会，虽然可能只能是在学院拥有的专业里选择，但是这已经足够了。且不说电子系和计算机系差别很大却也有人分辨不出差别，计算机系和网络工程之间、电子系和通信工程之间都有细微的差别。在大学里学习，就好像调整导d的角度，偏差了一厘米发射出去的导d可能就轰炸不到你当初的目标了，别的专业课程会教的内容，为什么到了这专业就需要自学呢？
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