大数据技术：通过对大量消费者数据的收集和分析，可以更好地了解消费者的需求和购物习惯，为零售商提供更精准的推荐和个性化服务。
人工智能技术：利用机器学习和深度学习等人工智能技术，可以自动识别消费者需求，提高商品推荐的准确性和效率。
物联网技术：通过将各种设备连接到互联网上，实现物品间的数据交互，实现智能化的供应链管理和库存管理。
移动支付技术：利用移动支付技术，消费者可以更加方便地进行支付，从而提高购物体验和交易速度。
AR/VR 技术：利用增强现实和虚拟现实技术，可以将消费者带入虚拟购物场景中，提供更加沉浸式的购物体验。
无人化技术：通过利用无人化技术，实现自动化的采购、库存管理和交付等环节，从而提高效率和降低成本。
区块链技术：利用区块链技术，可以建立可信的交易环境，保证商品的真实性和交易的安全性。
以上是新零售中常见的一些技术手段，但随着技术的不断发展，新的技术手段也将不断涌现。
什么是大数据
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据的定义
大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。大数据的大小经常改变，截至2012年，单一数据集的大小从数太字节（TB）至数十兆亿字节（PB）不等。
在一份2001年的研究与相关的演讲中，麦塔集团（META Group，现为高德纳）分析员道格·莱尼（Doug Laney）指出数据增长的挑战和机遇有三个方向：量（Volume，数据大小）、速（Velocity，数据输入输出的速度）与多变（Variety，多样性），合称“3V”或“3Vs”。高德纳与现在大部分大数据产业中的公司，都继续使用3V来描述大数据。高德纳于2012年修改对大数据的定义：“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。”另外，有机构在3V之外定义第4个V：真实性（Veracity）为第四特点。
大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。美国在2012年就开始着手大数据，奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中，更强调大数据会是之后的未来石油。数据挖掘（data mining）则是在探讨用以解析大数据的方法。
大数据的特点
具体来说，大数据具有4个基本特征：
一是数据体量巨大。百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过15PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
大数据的作用
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。
对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
大数据的分析
众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
1 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能足以从数据中主动地提取信息。
5数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1 大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和 *** 作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3 大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
大数据的常见误解
一、数据不等于信息
经常有人把数据和信息当作同义词来用。其实不然，数据指的是一个原始的数据点（无论是通过数字，文字，还是视频等等），信息则直接与内容挂钩，需要有资讯性（informative）。数据越多，不一定就能代表信息越多，更不能代表信息就会成比例增多。有两个简单的例子：
备份。很多人如今已经会定期的对自己的硬盘进行备份。这个没什么好多解释的，每次备份都会创造出一组新的数据，但信息并没有增多。
多个社交网站上的信息。我们当中的很多人在多个社交网站上活跃，随着我们上的社交网站越多，我们获得的数据就会成比例的增多，我们获得的信息虽然也会增多，但却不会成比例的增多。不单单因为我们会互相转发好友的微博（或者其他社交网站上的内容），更因为很多内容会十分类似，有些微博虽然具体文字不同，但表达的内容十分相似。
二、信息不等于智慧（Insight）
现在我们去除了数据中所有重复的部分，也整合了内容类似的数据，现在我们剩下的全是信息了，这对我们就一定有用吗？不一定，信息要能转化成智慧，至少要满足一下三个标准：
可破译性。这可能是个大数据时代特有的问题，越来越多的企业每天都会生产出大量的数据，却还没想好怎么用，因此，他们就将这些数据暂时非结构化（unstructured）的存储起来。这些非结构化的数据却不一定可破译。比如说，你记录了某客户在你网站上三次翻页的时间间隔：3秒，2秒，17秒，却忘记标注这三个时间到底代表了什么，这些数据是信息（非重复性），却不可破译，因此不可能成为智慧。
关联性。无关的信息，至多只是噪音。
新颖性。这里的新颖性很多时候无法仅仅根据我们手上的数据和信息进行判断。举个例子，某电子商务公司通过一组数据/信息，分析出了客户愿意为当天送货的产品多支付10块钱，然后又通过另一组完全独立的数据/信息得到了同样的内容，这样的情况下，后者就不具备新颖性。不幸的是，很多时候，我们只有在处理了大量的数据和信息以后，才能判断它们的新颖性。
大数据时代存储所面对的问题
随着大数据应用的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的，就这个例子来说，我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。
从另一方面看，这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个机会。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。存储厂商已经意识到这一点，他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求。在这里，我们会讨论哪些与大数据存储基础设施相关的属性，看看它们如何迎接大数据的挑战。
容量问题
这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。基于这样的需求，客户现在越来越青睐Scale-out架构的存储。Scale-out集群结构的特点是每个节点除了具有一定的存储容量之外，内部还具备数据处理能力以及互联设备，与传统存储系统的烟囱式架构完全不同，Scale-out架构可以实现无缝平滑的扩展，避免存储孤岛。
“大数据”应用除了数据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题，处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。所幸的是，基于对象的存储架构就不存在这个问题，它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量，而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰。基于对象的存储系统还具有广域扩展能力，可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。
延迟问题
“大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。举个例子来说，网络成衣销售行业的在线广告推广服务需要实时的对客户的浏览记录进行分析，并准确的进行广告投放。这就要求存储系统在必须能够支持上述特性同时保持较高的响应速度，因为响应延迟的结果是系统会推送“过期”的广告内容给客户。这种场景下，Scale-out架构的存储系统就可以发挥出优势，因为它的每一个节点都具有处理和互联组件，在增加容量的同时处理能力也可以同步增长。而基于对象的存储系统则能够支持并发的数据流，从而进一步提高数据吞吐量。
有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能(IOPS (Input/Output Operations Per Second)，即每秒进行读写（I/O） *** 作的次数，多用于数据库等场合，衡量随机访问的性能)，比如HPC高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求，正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质的可扩展存储系统等等都在蓬勃发展。
并发访问一旦企业认识到大数据分析应用的潜在价值，他们就会将更多的数据集纳入系统进行比较，同时让更多的人分享并使用这些数据。为了创造更多的商业价值，企业往往会综合分析那些来自不同平台下的多种数据对象。包括全局文件系统在内的存储基础设施就能够帮助用户解决数据访问的问题，全局文件系统允许多个主机上的多个用户并发访问文件数据，而这些数据则可能存储在多个地点的多种不同类型的存储设备上。
安全问题
某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，因此大数据应用也催生出一些新的、需要考虑的安全性问题。
成本问题
“大”，也可能意味着代价不菲。而对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件。目前，像重复数据删除等技术已经进入到主存储市场，而且现在还可以处理更多的数据类型，这都可以为大数据存储应用带来更多的价值，提升存储效率。在数据量不断增长的环境中，通过减少后端存储的消耗，哪怕只是降低几个百分点，都能够获得明显的投资回报。此外，自动精简配置、快照和克隆技术的使用也可以提升存储的效率。
很多大数据存储系统都包括归档组件，尤其对那些需要分析历史数据或需要长期保存数据的机构来说，归档设备必不可少。从单位容量存储成本的角度看，磁带仍然是最经济的存储介质，事实上，在许多企业中，使用支持TB级大容量磁带的归档系统仍然是事实上的标准和惯例。
对成本控制影响最大的因素是那些商业化的硬件设备。因此，很多初次进入这一领域的用户以及那些应用规模最大的用户都会定制他们自己的“硬件平台”而不是用现成的商业产品，这一举措可以用来平衡他们在业务扩展过程中的成本控制战略。为了适应这一需求，现在越来越多的存储产品都提供纯软件的形式，可以直接安装在用户已有的、通用的或者现成的硬件设备上。此外，很多存储软件公司还在销售以软件产品为核心的软硬一体化装置，或者与硬件厂商结盟，推出合作型产品。
数据的积累
许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全，而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。
灵活性
大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。
应用感知
最早一批使用大数据的用户已经开发出了一些针对应用的定制的基础设施，比如针对政府项目开发的系统，还有大型互联网服务商创造的专用服务器等。在主流存储系统领域，应用感知技术的使用越来越普遍，它也是改善系统效率和性能的重要手段，所以，应用感知技术也应该用在大数据存储环境里。
小用户怎么办？
依赖大数据的不仅仅是那些特殊的大型用户群体，作为一种商业需求，小型企业未来也一定会应用到大数据。我们看到，有些存储厂商已经在开发一些小型的“大数据”存储系统，主要吸引那些对成本比较敏感的用户。
文/杨剑勇
以深度学习、机器学习为核心的AI技术得到迅猛发展，主要得益于算力、算法上的突破，使得AI技术得到广泛应用落地。在金融业，因把人工智能引入金融服务，让蚂蚁金服成为全球独角兽之王，估值高达2000亿美元，且有望A+H模式登陆科创板。以及传统银行也在积极拥抱新技术，以人工智能技术为手段，以大数据为驱动，推动零售金融数字化转型。
还有制造业、供应链管理、医疗、智能家居等细分领域，人工智能技术得到广泛落地，整体来说，人工智能技术已成为全 社会 智能化转型关键技术之一。各国为把握人工智能所带来的新一轮产业智能化变革，纷纷出台相关政策。
为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，我国于2017年出台新一代人工智能发展规划。预计到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在人工智能升格到国家战略后，以BAT、华为等为代表的 科技 巨头纷纷调整战略，以及AI创新独角兽也得到快速发展。主要在于我国在用户、数据和应用场景等方面优势明显，推动国内人工智能呈现出蓬勃发展态势。
如今，为进一步落实发展人工智能的决策部署，推动人工智能技术在开源、开放的产业生态不断自我优化，包括基础共性、伦理、安全隐私等方面标准的引领作用，我国印发了国家新一代人工智能标准体系建设指南。立足国内并兼顾国际的同时，促进创新成果与产业深度融合，注重与智能制造、工业互联网、机器人、车联网 等相关标准体系的协调配套，为高质量发展保驾护航。
对于国家人工智能标准体系指南出炉，以及当前新基建大背景下，深耕人工智能应用的厂商来说，将会释放新一轮发展机遇。那么，除BAT、华为等 科技 巨头以外，本文梳理在机器视觉、智能语音、智能家居、AI云、AI芯片等各细分赛道核心玩家，对于他们来说，有望受益于人工智能这一波红利，迎来最好的发展时期。
机器视觉：旷视 科技
计算机视觉与智能语音市场增长强劲，IDC报告指出，在疫情之后，包括园区、办公楼宇将带来一拨新的人脸识别需求。在传统行业，工业质检、巡检应用正在兴起。只是，在机器视觉市场则主要被旷视、商汤、云从和依图为首的四大AI独角兽占市场主导地位。
旷视、商汤 科技 等机器视觉独角兽作为人工智能技术后浪，显然在机器视觉市场超海康威视、大华股份等前浪。因人工智能应用落地，也使得旷视 科技 等后浪AI独角兽一跃成为机器视觉细分场景的佼佼者。根据旷视 科技 早前披露的数据显示：2016年营收为6780万元增至2017年的313亿元，到2018年增长至1427亿元，复合年增长率为3588%。业绩高速增长这主要得益于视频物联网应用于城市及公共场所所释放的巨大机遇。
此外，在面对新基建国家战略，旷视 科技 也积极推进，并助力新基建落地，公布了AI新基建线路图。专注于“算法”，结合应用，在个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大细分赛道落地，并通过新一代AI生产力平台把 AI 能力分享世界，开发者可以基于旷视Brain++平台，覆盖更多场景的应用，推进AI新基建进程。
智能语音：科大讯飞
相比机器视觉由后浪主导不同的是，智能语音技术则由科大讯飞、百度、阿里等 科技 巨头占主导。当然，思必驰、小i机器人等优秀人工智能创新企业也跻身中国人工智能语音应用主流玩家。IDC报告显示，2019年中国语音语义应用市场达1225亿美元。除了智能家居等消费级产品，在智能客服、法庭庭审语音转文字，贡献了较大的市场规模。
就市场格局来看，科大讯飞占据领先地位。作为智能语音领导厂商，在2019年营收更是突破百亿大关。对于人工智能这条赛道深耕二十多年的科大讯飞来说，意味着其人工智能技术布局成果显现，也预示着将迈入新的里程碑。
目前，科大讯飞语音技术教育、金融、政法、城市、 汽车 、翻译等场景。此外，其AI开放平台有超过112万开发者。在平台+赛道战略指引下，使得开放平台、教育和智能硬件方向增长尤为迅猛，推动整体业绩稳健增长。
智能家居：海尔智家
在人工智能、物联网等技术推动下，家庭智能化快速发展，以及消费者对家庭场景中各种智能设备保持强劲的竞争态势，使得各类玩家纷纷涌入智能家居这条赛道，大致可以分成传统家电厂商、手机厂商以及互联网企业为首的三大阵营。而传统厂商当中，以海尔智家尤为突出，并已锐变为物联网生态品牌。
对于海尔智家来说，因早早布局智慧家庭，将场景品牌和生态品牌提升为集团战略，所以在生态培育上有先发优势。在业界看来，深耕家电多年且始终追随用户体验的海尔智家，深知如今用户已经不满足于单一的家电产品，必须以家庭全场景来满足用户变化了的生活需求。为此，海尔智家基于衣、食、住、娱不同生活场景，以成套化满足人们个性化的智慧生活。
AI云：百度智能云
随着全球智能化转型趋势背景下，各界积极部署物联网、工业互联网，以及将更多应向云端迁移，进一步激活全球云服务市场。与此同时，在云端这条赛道上玩家竞争进入比拼人工智能应用能力阶段。根据《IDC中国人工智能云服务市场研究报告（2019）》显示：AI能力已成为用户进行云服务选型时的重要考量因素。
截止到2020年4月，各厂商在公有云上开放AI能力的数量，从统计数据来看，百度智能云、阿里云开放的能力最为丰富。需要指出的是，凭借丰富的AI能力，百度智能云在多个细分领域排名第一。
从2019年AI公有云服务市场份额来看，百度智能云市场份额第一，且连续两年在AI Cloud领域排名中国第一。在自然语言处理领域，目前实现一定规模的商业化营收的仅有百度智能云。不管是智能音箱、家居等消费级产品市场还是其他企业级市场，百度智能云都建立了广泛的客户基础。
AI芯片：地平线
近年来，信息 科技 以惊人的速度在发展，尤其NB-IoT、5G等无线通信技术署规模日益扩大，使得物联网连接数高速增长。截至2019年，全球物联网连接数高达120亿个，到2025年将增长至246亿，年复合增长率达到13%，这一数据来自今年早些时候GSMA所发布的《2020年移动经济》报告。
因数百亿设备连接至网络，对物联网芯片和人工智能芯片需求剧增，结合ABI Research调研机构早前发布的报告显示，全球云端AI芯片市场规模预计2024年将达100亿美元，边缘AI芯片同样也呈现出高速增长态势，未来几年，年复合增长率为31％。
对于地平线来说，其AI芯片商业落地聚焦在智能驾驶与智能物联网两条赛道上，地平线创始人余凯对曾笔者表示，AI芯片对技术要求极高，地平线在商业落地上进展比较顺利。当然，绝对不是一飞冲天，需要稳扎稳打。
目前，地平线在 ADAS、自动驾驶、高精地图和智能座舱等领域已赋能一大批行业顶级Tier 1、OEM、通讯运营商，包括长安、福瑞泰克、奥迪、佛吉亚、SK电讯、理想等多个顶尖企业在内的合作伙伴正与地平线携手加速智能驾驶时代的到来。诸如长安 汽车 发布主力车型UNI-T，内置中国首款车规级人工智能芯片——地平线征程二代，具备每秒4万亿次的算力，预示着地平线车规级人工智能中国芯首次前装量产。
此外，地平线与中汽创智签署合作协议。中汽创智又叫T3 科技 ，由国资委投资，中国一汽、东风公司和长安 汽车 三大央企 汽车 厂商成立的共性技术平台。根据协议，双方将基于地平线行业领先的车规级 AI 芯片和人工智能算法，以高级辅助驾驶（ADAS）、高等级自动驾驶和智能座舱为重点，全面深入合作，加速智能 汽车 量产方案中的平台技术研发。
“地平线作为边缘AI芯片领导者，长期致力于AI芯片的软硬件研发和商业落地工作。”在地平线联合创始人兼技术副总裁黄畅博士2020全球人工智能和机器人峰会上对此表示。
最后
世界经济总体较弱的局面下，全球积极利用 科技 推动新经济发展。我国也提出加大新型基础建设，为经济释放增长活力。其中，人工智能技术正在与各行各业快速融合，推动传统行业转型升级、提质增效的同时，也不断催生出新技术、新模式、新业态，以人工智能为代表的信息化技术将成为智能化经济的核心驱动力。
在人工智能标准指南、新基建战略下，为发展新技术释放出政策红利，以人工智能、自动驾驶、云服务、大数据和物联网等为核心技术为创新方向的企业，也迎来新一轮的机遇。
杨剑勇，福布斯专栏作家、网易签约作者，并连续三年（2017-2019年）获得年度最佳签约作者。致力于深度解读5G、物联网经济和人工智能等前沿 科技 ，观点和研究策略被众多权威媒体和知名企业引用。
物联网工程专业考研方向主要集中在：计算机技术、电子科学与技术、计算机科学与技术、电子与通信工程，以下是各专业介绍：计算机技术
专业介绍
计算机技术的内容非常广泛，可粗略分为计算机系统技术、计算机器件技术、计算机部件技术和计算机组装技术等几个方面。计算机技术包括：运算方法的基本原理与运算器设计、指令系统、中央处理器(CPU)设计、流水线原理及其在CPU设计中的应用、存储体系、总线与输入输出。
计算机技术是（专业硕士）工程下的二级学科专业。计算机技术领域重点研究的是如何扩展计算机系统的功能和发挥计算机系统在各学科、各类工程、人类生活和工作中的作用。计算机技术是信息社会中的核心技术，也是实现现代化的关键技术之一。计算机领域包括计算机软、硬件系统的设计、开发以及与其他领域紧密相关的应用系统的研究、开发和应用、涉及计算机科学与技术学科理论、技术和方法等等。
培养目标
本专业培养德、智、体全面发展，具有计算机应用技术的基础理论知识，具备计算机及相关设备的维护与维修、行业应用软件、平面图像处理、广告设计制作、动画制作、计算机网络及网站建设与管理、数据库管理与维护等应用能力和 *** 作能力的高等技术应用性人才。
就业方向
毕业生主要面向银行、证券、交通系统各单位、交通信息化与电子政务建设与应用部门、各类计算机专业化公司、广告设计制作公司、汽车营销技术服务等从事IT行业工作。
电子科学与技术
专业介绍
电子科学与技术是国家一级学科，下设自动化、微电子材料与器件、光电技术等本科专业。
本学科属于工学学科门类，涉及广播、电视、电路、视频、音乐、图像、雷达、新媒体、微电子、人工智能等众多高科技领域。学生需拥有较好的数学、英语、物理、化学、计算机、逻辑分析、阅读理解的基础。
电子科学与技术专业培养具备物理电子、光电子与微电子学领域内宽广理论基础、实验能力和专业知识，能在该领域内从事各种电子材料、元器件、集成电路、乃至集成电子系统和光电子系统的设计、制造和相应的新产品、新技术、新工艺的研究、开发等方面工作的高级工程技术人才。
培养目标
电子科学与技术专业学生主要学习数学、基础物理、物理电子、光电子、微电子学领域的基本理论和基本知识，受到相关的信息电子实验技术、计算机技术等方面的基本训练，掌握各种电子材料、工艺、零件及系统的设计、研究与开发的基本能力。
就业方向
根据前面对国内外电子科学与技术行业的现状和发展趋势分析，美国、西欧、日本、韩国、台湾地区的电子科学与技术产业已经步入上升轨道。中国随着市场开放和外资的不断涌入，电子科学与技术产业开始焕发活力。中国“十一五”规划的建议书将信息产业列入重点扶植产业之一，中国军事和航天事业的蓬勃发展也必然带动电子科学与技术行业的发展和内需。中国电子科学与技术产业将有一个明显的发展空间，高科技含量的自主研发的产品将进入市场，形成自主研发和来料加工共存的局面；中国大、中、小企业的分布和产品结构趋于合理，出口产品将稳步增加；高技术含量产品将向民用化发展，必然促进产品的内需和产量。随着社会需求会逐步扩大，电子科学与技术专业总体就业前景看好。
计算机科学与技术
专业介绍
计算机科学与技术是国家一级学科，下设信息安全、软件工程、计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术、计算机技术等专业。
主修大数据技术导论、数据采集与处理实践、Web前/后端开发、统计与数据分析、机器学习、高级数据库系统、数据可视化、云计算技术、人工智能、自然语言处理、媒体大数据案例分析、网络空间安全、计算机网络、数据结构、软件工程、 *** 作系统等课程，以及大数据方向系列实验，并完成程序设计、数据分析、机器学习、数据可视化、大数据综合应用实践、专业实训和毕业设计等多种实践环节。
培养具备物理电子、光电子与微电子学领域内宽广理论基础、实验能力和专业知识，能在该领域内从事各种电子材料、元器件、集成电路、乃至集成电子系统和光电子系统的设计、制造和相应的新产品、新技术、新工艺的研究、开发等方面工作的高级工程技术人才。
培养目标
主要学习数学、基础物理、物理电子、光电子、微电子学领域的基本理论和基本知识，受到相关的信息电子实验技术、计算机技术等方面的基本训练，掌握各种电子材料、工艺、零件及系统的设计、研究与开发的基本能力。
就业方向
根据前面对国内外电子科学与技术行业的现状和发展趋势分析，美国、西欧、日本、韩国、台湾地区的电子科学与技术产业已经步入上升轨道。中国随着市场开放和外资的不断涌入，电子科学与技术产业开始焕发活力。中国“十一五”规划的建议书将信息产业列入重点扶植产业之一，中国军事和航天事业的蓬勃发展也必然带动电子科学与技术行业的发展和内需。中国电子科学与技术产业将有一个明显的发展空间，高科技含量的自主研发的产品将进入市场，形成自主研发和来料加工共存的局面；中国大、中、小企业的分布和产品结构趋于合理，出口产品将稳步增加；高技术含量产品将向民用化发展，必然促进产品的内需和产量。随着社会需求会逐步扩大，电子科学与技术专业总体就业前景看好。
电子与通信工程
专业介绍
电子与通信工程是电子技术与信息技术相结合的构建现代信息社会的工程领域，电子技术是利用物理电子与光电子学、微电子学与固体电子学的基础理论解决电子元器件、集成电路、仪器仪表及计算机设计和制造等工程技术问题；信息技术研究信息传输、信息交换、信息处理、信号检测等理论与技术。
其工程硕士学位授权单位培养从事信号与信息处理、通讯与信息系统、电路与系统、电磁场与微波技术、电子元器件、集成电路等工程技术的高级工程技术人才。
研修的主要课程有：政治理论课、外语课、矩阵论、泛函分析、数值分析、半导体光电子学导论、半导体器件物理、固体电子学、电子信息材料与技术、现代材料分析技术、电路设计自动化、电路优化设计、数字信息处理、信息检测与估值理论、导波原理与方法、导波光学、微波电路理论、高等电磁场理论、应用信息论基础、数字通讯、系统通信网络理论基础、现代管理学基础等。
培养目标
电子与通信工程专业培养工程硕士学位授权单位培养从事信号与信息处理、通讯与信息系统、电路与系统、电磁场与微波技术、电子元器件、集成电路等工程技术的高级工程技术人才。
就业方向
学生毕业后可在通信企事业单位从事通信网络的设计和维护工作，并能从事通信系统的建设、监理及通信设备的生产、营销等方面工作。智慧旅游的内涵是什么？
这个我也想知道
什么是智慧旅游，智慧旅游的发展前景
智慧旅游是基于新一代信息技术(也称信息通信技术，ICT)，为满足游客个性化需求，提供高品质、高满意度服务，而实现旅游资源及社会资源的共享与有效利用的系统化、集约化的管理变革。从内涵来看，智慧旅游的本质是指包括信息通信技术在内的智能技术在旅游业中的应用，是以提升旅游服务、改善旅游体验、创新旅游管理、优化旅游资源利用为目标，增强旅游企业竞争力、提高旅 业管理水平、扩大行业规模的现代化工程。智慧旅游是智慧地球及智慧城市的一部分。
“智慧旅游”正是未来旅 业加快“互联网+”、发展“未来旅游”的重要方式。智慧旅游是顺应时代发展的要求，是未来行业的发展趋势，是促进现代服务业发展的重要契机。
智慧旅游主要应用了哪些技术，具体应用在什么系统
云计算
确切地说，云计算(Cloudputing)不是指某项具体的技术或标准，而是一个概念，是一种计算模式和一种对于IT资源的应用模式，是对共享的可配置的计算资源(如网络、服务器、存储、应用和服务)提供无所不在的、方便的、随需的网络访问。终端使用者不需了解云计算的技术细节或相关专业知识，只需关注自己需要什么样的资源以及如何通过网络来得到相应服务，其目的是解决互联网发展所带来的海量数据存储与处理问题。“云计算”的核心思想是计算、信息等资源的有效分配。 云计算包含两个方面的含义：一方面指用来构造应用程序的系统平台，其地位相当于个人计算机上的 *** 作系统，称为云计算平台(简称云平台);另一方面描述了建立在这种平台之上的云计算应用(简称云应用)。云计算平台可按需动态部署、配置、重新配置以及取消部署服务器;这些服务器可以是物理的或者虚拟的。云计算应用指一种可以扩展至通过互联网访问的应用程序，其使用大规模的数据中心以及功能强劲的服务器来运行网络应用程序与网络服务，使得任何用户通过适当的互联网接入设备与标准的浏览器就能够访问云计算应用。云计算的服务可以分为三个层面：基础构架即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。
智慧旅游 的云计算建设须同时包含云计算平台与云计算应用。目前智慧旅游实践中经常混淆了云计算平台与云计算应用两个概念，如“旅游云”、“旅游云计算”、“旅游云计算平台”等。实际上，云平台具有某种程度的应用无关性，因此智慧旅游的云计算的应用研究应侧重于云计算应用，如研究如何将大量、甚至海量的旅游信息进行整合并存放于数据中心，如何构建可供旅游者、旅游组织(企业、公共管理与服务等)获取、存储、处理、交换、查询、分析、利用的各种旅游应用(信息查询、网上预订、支付等)。从某种程度上讲，云计算在智慧旅游中体现的是旅游资源与社会资源的共享与充分利用以及一种资源优化的集约性智慧。
2物联网
物联网(InternetofThings，IOT)的概念于1999年由美国麻省理工学院提出。主要是指依托射频识别(RFID)等信息传感技术与设备，将任何物品按照约定协议与网络进行连接和通信，从而构成“物物相连的网络”，实现物品信息的职能识别和管理。随着信息技术和应用的不断发展，物联网的内涵也不断扩展。目前，业界和学界普遍认可的物联网是指利用射频识别(RFID)、全球定位系统(GPS)，以及传感器、执行器等装置对物理世界进行感知识别，依托通信网络进行传输和互联，利用计算设施和软件系统进行信息处理和知识挖掘，实现人与物、物与物的信息交互和无缝链接，从而达到对物理世界的实时控制、精确管理和科学决策。 物联网的体系构架由感知层(传感设备、识别技术)、传输层(无线通信技术、广域网技术、网关技术)和应用层(云计算、海量数据存储、数据挖掘与分析、人工智能)组成。
智慧旅游中的物联网可以理解为互联网旅游应用的扩展以及泛在网的旅游应用形式。如果称基于互联网技术的旅游应用为“线上旅游”，那么基于物联网技术的旅游应用则可称为同时涵盖“线上”与“线下”的“线上线下旅游”。物联网技术突破了互联网应用的“在线”局限，而这种突破是适应旅游者的移动以及非在线特征的。泛在网是指无所不在的网络，即基于个人和社会的需求，利用现有的和新的网络技术，实现人与人、人与物、物与物之间无所不在的按需进行的信息获取、传递、存储、认知、决策及使用等的综合服务网络体系。基于物联网的旅游应用的“线上”、“线下”融合体现了泛在网“无所不在”的本质特征，而这种本质也是适应旅游者的动
香格里拉的内涵是什么？
总结
回归正题，这当中首先要说的是：
A、宁静和谐是香格里拉的主题，这是个很抽象的东西，可以存在于人们的心灵中，想象中，渴望中。但是不一定需要很真实。因为詹姆斯·希尔顿是个作家，不是历史学家，不是史官。
B、詹姆斯·希尔顿本人没到过这地方，他的小说的素材来自美国人奥地利血统的洛克的探险照片、日记、记录。讲到这里就不能不提洛克，他是美国夏威夷大学的植物学教授，应《国家地理》杂志的稿约而来到中国的西南边陲地方进行植物学的研究的，在中国的二十年代就深藏中国的丽江古城里，只是被当地的淳朴人文、厚重历史、多样民俗所深深吸引，一呆呆了近三十年，直到解放前才恋恋不舍的离开。
C、还值得一提的是，此篇小说的结尾与中国的桃花源记有异曲同工之秒，同样是那四个西方人士离开后，想要再次返回的时候，已经无法返回了，无法找到旧时的道路了。
D、同样值得重视的是，小说中提到了道家和儒教、基督教。佛教不足为其，因为藏传佛教在中国的雪域高原上广为流传。其中的道家和儒教可以说是中国所特有的人文景观。基督教在中国的西南边陲中同样存在，西方的传教士在19世纪的时候已经在中国的西南边陲从事此项活动，现今的云南迪庆藏族自治州的一些地方还保存有基督教堂，著名的如：茨中教堂。
E、文中提到的香格里拉是藏语中的香巴拉的音译，文中也提到他的含义是宁静美好、心中的日月的意思，与藏语香巴拉的意思完全吻合。
综合以上几点，现今的学者普遍认为，香格里拉是一种向往的地方，是心灵中的理想国度，未必真实存在，一如中国的桃花源一样。不过其原型在中国西南的横段山脉中，因此现今人们普遍认为：在云南、四川、 交界的藏区为希尔顿笔下的香格里拉，概因当年的洛克就在这一地区活动了数十年。此川滇藏地区的范围大致包括：丽江、泸沽湖、香格里拉（云南迪庆中甸）、梅里雪山、虎跳峡、最后的香格里拉（四川稻城亚丁）、四川泸沽湖、贡嘎山、丹巴美人谷、太阳谷（四川得荣）、乡城、 芒康、昌都、波密、墨脱、雅鲁藏布江这一大片域。这一带的风景与《消失的地平线》中描述的总体一致，特别是书中提到的很有特点的东西在这里都能够找到。如；梅里雪山、稻城亚丁三神山等。但是不是具体提到某个地点。
现在云南有个叫香格里拉的地方是迪庆藏族自治州的州府中甸于2001年批准更名而来的。这倒不是说书中说的香格里拉是在这个地方，而是当地 出自开发旅游经济上的考虑而做出的决策。说起这个香格里拉还有个趣闻：早在七八十年代，就有消息不断传出，香格里拉已经被找到了，在印度在尼泊尔等等，但是后来都被认为是旅游经济上的需要而进行的炒作，非严格意义上的学术认证得来的。云南可以说是很早就认识到开发旅游对经济的促进作用，比方99年的世博会。他最早提请中央 批准香格里拉的更名，当四川 认识到旅游经济的重要性的时候，香格里拉的名称命名已经不可更改了 ，于是四川 就 在四川境内的稻城亚丁的日瓦乡更名为香格里拉乡，这还不够，还将稻城亚丁加个前缀—最后的香格里拉，这还不够，还将最原汁原味的香巴拉名称授予稻城亚丁，因为县级城市的更名需要中央 的批准而不好擅自更该，于是就在四川境内以香巴拉的名称来称呼稻城亚丁。这是一段国内香格里拉的纷争的由来及内幕。当然说这么多的香格里拉，将我们本土生产的桃花源给遗忘在一旁很不 应该，当然中国的桃花源更早，只是近代中国的经济实力还没能够左右世界经济的时候，古代文化上的先行优势不一定能够被世界所充
智慧景区的相关信息
---访巅峰美景智慧旅游专家梁广宇北京智慧旅游需求与产业对接会议—景区专场于2013年1月15日在中关村科技软件园区北京神州数码多功能报告厅展开。北京市旅游发展委员会、北京市经济和信息化委员会、中关村科技园区管理委员会、神州数码(中国)有限公司、北京巅峰美景有限责任公司(简称“巅峰美景”)等代表出席了会议。报告会上，北京市经信委委电子政务与信息资源处副处长刘旭先生亲自担任主持人。北京市经信委童腾飞主任介绍了“智慧北京需求与产业对接工作”，表示出对北京智慧旅游建设的热切期望。北京市旅委邹伟南委员介绍了北京市智慧旅游工作的情况，肯定了一直以来北京市智慧旅游建设的部分成果，并对下一步工作做了详细的计划概述。巅峰美景应邀出席此次会议。巅峰美景成立于2008年1月，致力于为旅游主管部门、规划部门、景区、旅游企业等提供智慧旅游规划与建设、系统研发与集成、信息安全、IT咨询、软硬件规划与实施，电子商务规划与应用，虚拟现实和数字旅游设计等方面的产品和服务。公司强大的智慧旅游专家团队，结合多年旅 业信息化建设与规划经验，愿为中国智慧旅游的发展和建设提 业支撑和服务。始终坚持“均衡创新、诚信服务、共赢发展”的经营方针，志在成为中国智慧旅游领导者，为推动中国旅游产业智慧发展和技术进步不断地努力着。在智慧景区的建设方向，巅峰美景的智慧旅游专家梁广宇先生说，智慧景区的建设主要以围绕景区经营资源和服务设施等产业要素为主，通过软件系统的应用和数字化网络的部署建立起经营资源和服务设施相统一的作业体系，形成旅游景区的网格化管理。巅峰美景始终坚持“总体规划部署，管理战略导向、纵向逐步推进，横向保持平衡、开放创新机制、应用结合经营”的建设原则，成功地逐步推进景区的旅游接待和响应能力，充分提升游客体验感受中的“智慧”和“舒适”的形象。梁先生还介绍说，2012年上半年，北京旅委同巅峰美景合作规划设计并发布了《北京市智慧景区建设规范》并且委托其编制了《北京智慧旅游顶层设计》，受到广大旅游企业机构的关注。无论是智慧景区建设规范还是顶层设计都对北京的智慧旅游建设具有很大的推动作用。梁广宇经理以北京智慧顶层设计方案为案例，向记者简单讲述北京智慧旅游“五个一”建设推进方案中合作机制的创新。即：建立一个沟通机制、出台一批支持政策、组织一系列对接活动、搭建一个展示平台、推出一批示范项目。智慧旅游总体规划从顶层设计的组织高度，对智慧旅游的各项建设任务给予系统的部署，有利于具体项目落地化，最大程度地避免因建设标准、技术体系、数据接口等多多元主体而导致信息孤岛化。 北京智慧旅游应用系统架构图示就目前来看，智慧北京的建设在国内处于领先，北京智慧旅游是智慧北京的一部分，智慧旅游顶层设计紧密联系智慧北京城市建设，将智慧旅游建设完全融入智慧城市建设的大环境下，第一次完整诠释了智慧旅游与智慧城市的建设关系。此次景区同各个智慧旅游方案提供商的成功对接，对中国旅游产业信息化建设与产业融合建设有着异曲同工之效，实现经济与社会效益的双赢结局。“智慧北京”的应用需求对于引导处于发展初期的新一代信息技术产业的快速发展具有重要的意义。 城市的整体智慧景区化指运用信息化手段，挖掘城市内涵，进行智慧旅游创意，将现有的城市建设成智慧型旅游城市。我国很多城市具有丰富的人文历史内涵，旅游资源丰富，然而，对这种内涵的挖掘往往不够，其原因包括对旅游资源的理解不够宽，城市品牌传播手段单一以及旅游市场开拓不足等。智慧景区化城市，要重视智慧旅游创意，应用智能技术创造风景，丰富旅游资源。风景不仅仅局限于人文、历史景观，美国西
智慧景区解决方案是什么？
风景固然好 wifi不能少
让游客畅游在美丽风景的同时，实时与好友分享
游客到旅游景区游玩，想实时把看到的美景及人物发到微信朋友圈、微博与好友互动。
但有些景区本身运营商信号不佳，即使信号稳定大量的照片上传和实时互动所产生的
大量流量也让游客有所顾忌。景区开设免费无线上网，不仅能给游客带来全新游玩体
验，在当下这个网络使用盛行的年代，也已称为旅游景区的一项“硬指标”。
一、推进旅游景点 充分利用信息科技手段
提高景点的文化与历史内涵的呈现水平
1 让旅游者充分享受现代科技带来的便捷、安全的旅游乐趣；
2 建立安全、智慧、规范、高效、经济的管理运行体系；
3 建立旅游资源信息的共享、交换、互动系统；
4 有效降低旅游资源的管理成本，提高旅游景点的开放效率；
5 有效降低旅游者多余的旅游成本，让游客玩得开心、玩得经济，增强旅游体验。
二、一键上网 随时随地畅游网络
支持一键上网，短信，手机号等多种认证方式，简单有效；
认证一次，覆盖范围内秒速漫游切换，不用重复登录认证；
一台设备支持百人以上承载，轻松应对黄金周、小长假等人流高峰；
智能负载均衡，高密区域自动选择最佳AP接入，上网体验直线上升；
三、接入景区内部商家广告
实现景区内部闭环商圈
内置营销中心，小微官网，因地制宜、因时制宜、个性化推送景区内部商家介绍、促销折扣、便民通知等；
后台直接呈现图形化展示客流分布，灵活、直观统计游客总量驻留时长等；
独创异业联盟营销，根据不同的行业，不同领域推送广告，实现商圈联动供给；
大数据分析功能，蒐集游客对自己喜爱景点的偏好程度，适时推送相关信息及商品。
四、实现无线感知定位
在需要时进行主动干预，确保游客的生命财产安全
智能分析物品遗留或游客异常行为等状况；
并在需要时进行主动干预，确保游客的生命财产安全。
通智能前端感知到的景区内各项数据和旅游指标，
并利用商业智能功能进行分析，深度挖掘旅游资源，
开发优质旅游产品，完善旅游产品的全周期管理，用实际数据支持管理决策。
五、内置企业级防火墙设置
拒绝公共Wi-Fi安全隐患
符合国家公共Wi-Fi安全检测，完美对接公安网监审计平台，上网记录有据可查；
独家防火墙设置，避免误接伪装、病毒信号；
内置企业级防火墙firewall、以及负载平衡程序，小伙伴们再也不用担心信息丢失；
支持内外网隔离、终端隔离，景区办公、游客上网互不干扰，连的放心、用的安心。
旅游的定义是什么
基本解释
词目：旅游 拼音：lǚ yóu 英文：travel; touri ,tour 释义：国际上普遍认同的概念：为了休闲、娱乐、探亲访友或者商务目的进行的旅行活动统称为旅游。
详细解释
1亦作“旅游”。1旅行游览。南朝 梁 沉约《悲哉行》：“旅游媚年春，年春媚游人。” 辛亥革命元老，“何子渊故居”：光裕庐
唐 王勃《涧底寒松赋》：“岁八月壬子旅游于蜀，寻茅溪之涧。” 宋 无名氏《异闻总录》卷一：“ 临川画工黄生，旅游如广昌，至秩巴寨，卒长郎巖馆之。” 明吴承恩《著》：“东园公初晋七袠，言开曼龄，是日高宴……会有京华旅游淮海浪士，闻之欢喜。”《人民文学》1981年第3期：“旅游事业突起后，就有人在半山寺开设茶水站。” 2谓长期寄居他乡。唐 贾岛《上谷旅夜》诗：“世难那堪恨旅游，龙钟更是对穷秋。故园千里数行泪，邻杵一声终夜愁。” 唐 尚颜《江上秋思》诗：“到来江上久，谁念旅游心。故国无秋信，邻家有夜砧。” 明 文征明《枕上闻雨有怀宜兴杭道卿》诗：“应有旅游人不寐，凄凉莫到小楼前。” 清 陆以湉《冷庐杂识·孔宥函司马》：“廿载邗江路，行吟动值秋……旅游复何事，飘泊问沙鸥。”
编辑本段字义
概述
“旅游”从字意上很好理解。“旅”是旅行，外出，即为了实现某一目的而在空间上从甲地到乙地的行进过程；“游”是外出游览、观光、娱乐，即为达到这些目的所作的旅行。二者合起来即旅游。所以，旅行偏重于行，旅游不但有“行”，且有观光、娱乐含义。
字根
旅游（Tour）来 旅游景点
源于拉丁语的“tornare”和希腊语的“tornos”，其含义是“车床或圆圈；围绕一个中心点或轴的运动。”这个含义在现代英语中演变为“顺序”。后缀—i 被定义为“一个行动或过程；以及特定行为或特性”，而后缀—ist则意指“从事特定活动的人”。词根tour与后缀—i 和—ist连在一起，指按照圆形轨迹的移动，所以旅游指一种往复的行程，即指离开后再回到起点的活动；完成这个行程的人也就被称为旅游者（Tourist）。
编辑本段定义
概念定义
旨在提供一个理论框架，用以确定旅游的基本特点以及将它与其他类似的、有时是相关的，但是又不相同的活动区别开来。国际上普遍接受的艾斯特定义，1942年，瑞士学者汉沃克尔和克拉普夫 旅游是非定居者的旅行和暂时居留而引起的一种现象及关系的总和。这些人不会因
晋蒙交界神奇美妙的掌柜窑风光(20张)而永久居留，并且主要不从事赚钱的活动。
技术定义
用它来为统计和立法提供旅游信息。各种旅游技术定义所提供的含义或限定在国内和国际范畴上都得到了广泛的应用。技术定义的采用有助于实现可比性国际旅游数据收集工作的标准化。 世界旅游组织和联合国统计委员会推荐的技术性的统计定义 旅游指为了休闲、商务或其他目的离开他她们惯常环境，到某些地方并停留在那里，但连续不超过一年的活动。旅游目的包括六大类：休闲、娱乐、度假，探亲访友，商务、专业访问，健康医疗，宗教/朝拜，其他。
其他相关定义
交往定义：1927年，德国的蒙根·罗德对旅游的定义，旅游从狭义的理解是那些暂时离开自己的住地，为了满足生活和文化的需要，或各种各样的愿望，而作为经济和文化商品的消费者逗留在异地的人的交往。注意：这个定义强调的是：旅游是一种社会交往活动。 目的定义：20世纪50年代，奥地利维也纳经济大学旅游研究所对旅游的定义，旅游可以理解为是暂时在异地的人的空余时间的活动，主要是出于修养；其次是出于受教育、扩大知识和交际的原因
什么是智慧城市
智慧城市是把新一代信息技术充分运用在城市的各行各业之中的基于知识社会下一代创新（创新20）的城市信息化高级形态。智慧城市基于物联网、云计算等新一代信息技术以及维基、社交网络、Fab Lab、Living Lab、综合集成法等工具和方法的应用，营造有利于创新涌现的生态，实现全面透彻的感知、宽带泛在的互联、智能融合的应用以及以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的可持续创新。
什么是有内涵有心境的女人？
有内涵的女人也一定是善良的，拥有着一颗纯净而又透明的心，让人一目了然，不必防范。
有内涵的女子，也必定是聪明的，有魅力的。她的聪明和涵养会规范出她做事的尺度，懂得进退，在进退之间往往会展示出一种大家的风范，让人欣赏，倾慕和艳羡。
有内涵的女人不管她处在什么样的位置，拥有什么样的权利，她都不会太在意自已，拿自已当回事，她会处处以一个平常女子的心态要求自已，平和的与人相处，用自已善良纯真的本性，无私而又真诚地帮助需要她帮助的人。她的眼睛里总会充满著善良与智慧，举手投足之间的从容，镇定和落落大方浑然天成，散发出一种人格的魅力。
有内涵的女子必定具有丰富的学识和修养，会认真地倾听别人的谈话，不会抢话说，不会显摆自已在大庭广众之下喧哗取闹，不会在人多的时候夸夸其谈，张扬自已的个性。
有内涵的女人也必定是沉稳而收敛的，知道什么该说，什么不该说，什么该做什么不该做。会恪守“君子相交不出恶言”之道，即使碰到实在难以相处下去的朋友，分手之后，也决不会恶言相向。不会张三李四的背后去品评别人，传播别人的闲话。能分清什么是自已的，什么是别人的。对于别人的东西，不会觊觎产生贪婪之念，处心积虑，挖空心思的想去得到。不会为了上下级的关系苦恼，不会在同事之间勾心斗角，制造矛盾，不会为个人利益不择手段地伤害别人，不会对别人刻意的伤害选择报复。
有内涵的女子也一定活得真实简单，会用一种淡然的心境去面对自己周围的人或事，善于发现别人的长处来弥补自已的短处。能清楚地意识到生命的本质的含义。让自已快乐的生活。也能把快乐带给别人。
有内涵的女子完全不需要借助任何外力，内在的美感就会令人怦然心动，就像陈年老酒一样惹人心醉，越品越香，让女性尊敬，让异性注目，让所有相处过的人都被打动。浅薄的女人只会让人一览无余，而有内涵的女人却能让人仔细品味，回味无穷。有一种女人，年少的时候并不美，她像一块平平无奇的鹅卵石，陪衬著光彩夺目的名玉。可是随着时光流逝，她褪却了青涩，过滤掉渣滓，留下来的是云清月朗的本质。这种女人便是有内涵的女人。比如，年轻时候相貌并不出众但慢慢散发出韵味的张曼玉，充满知性和优雅的主持人吴小莉。有人曾形容女性：女人如花，千娇百媚!花有百媚千红，女子则有风情万种。花与女人，有着很深的源渊，女人爱花，怜花，有花的地方定有女人。诗仙李白曾这样描述女性：越王勾践破吴归，义士还乡尽锦衣。宫女如花满春殿，只今惟有鹧鸪飞。有些女性的外表并不漂亮，也算不上天生丽质，但她们的举止十分得体幽雅，举手投足，或一颦一笑都让人赏心悦目。其实女人并不需要过多的装扮，有涵养三分漂亮可增加到七分。台湾著名歌手吴佩慈拥有令人羡慕的身材和演艺条件，在当红的时候重新考研，让人折服。看来，女人拥有内涵比外在美更重要，女人可以不美丽，但一定要有内涵。做有内涵的女人，仪态端庄，举止优雅，言谈自信幽默，气质超俗不凡。有内涵的女人，也可以是慵懒的。女人不能没有来自内心的美丽，女人的美要用心栽培，散发出持久的馨香。女人的内在气质，是从骨子里流露出来的风度品位，是女人行走的步态，端坐的身姿，甚至一个眼神的流露，心态的从容。女人要时时绽放光芒，因为这种光芒，会使平庸的外表，简朴的衣着升华起来，让人看到美。时间可以扫去女人青春的红颜，却扫不去女人经历岁月的积淀之后，才焕发出来的美丽。这份真正的美丽就是女人的内涵、修养与智慧，她就像秋天里弥漫的果香一样，由内而外的散发出来。内涵、修养与智慧是女人一种简单纯净平衡的心态。一个有内涵的女人是对人生感悟的一种平衡，它是中国文化的自身修养。是在淡
旅游信息化的概念和构成 20分
旅游信息化
是数字旅游的基础阶段，它通过对信息技术的运用来改变传统的旅游生产、分配和消费机制，以信息化的发展来优化旅游经济的运作，实现旅游经济的快速增长。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
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