蓝领白领粉领金领是什么意思？

一、英文解释

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Information Technology (IT), as defined by the Information Technology Association of America (ITAA), is "the study, design, development, implementation, support or management of computer-based information systems, particularly software applications and computer hardware" IT deals with the use of electronic computers and computer software to convert, store, protect, process, transmit, and securely retrieve information

pron 它

例句与用法:

1 It's Friday

今天星期五。

2 There is a rosebush near the fence and it is very beautiful

篱笆附近有一丛玫瑰，长得非常美丽。

3 The baby next door kept me awake It cried all night

隔壁的孩子吵得我睡不著觉。他整夜哭个没完

4 Where's your car' It's in the garage'

‘你的汽车在哪儿呢’‘在车库里’

英英解释:

名词it:

1 the branch of engineering that deals with the use of computers and telecommunications to retrieve and store and transmit information

同义词：information technology

二、信息技术

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Information Technology的简称，即信息技术

基本概念和所指范围

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IT= information technology 信息技术实际上有三个层次：第一层是硬件，主要指数据存储、处理和传输的主机和网络通信设备；第二层是指软件，包括可用来搜集、存储、检索、分析、应用、评估信息的各种软件，它包括我们通常所指的ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)、SCM(供应链管理)等商用管理软件，也包括用来加强流程管理的WF(工作流)管理软件、辅助分析的DW/DM(数据仓库和数据挖掘)软件等；第三层是指应用，指搜集、存储、检索、分析、应用、评估使用各种信息，包括应用ERP、CRM、SCM等软件直接辅助决策，也包括利用其它决策分析模型或借助DW/DM等技术手段来进一步提高分析的质量，辅助决策者作决策(强调一点，只是辅助而不是替代人决策)。有些人理解的IT把前二层合二为一，统指信息的存储、处理和传输，后者则为信息的应用；也有人把后二层合二为一，则划分为前硬后软。通常第三层还没有得到足够的重视，但事实上却是唯有当信息得到有效应用时IT的价值才能得到充分发挥，也才真正实现了信息化的目标。信息化本身不是目标，它只是在当前时代背景下一种实现目标比较好的一种手段。

卡尔的IT是指什么呢？在那篇文章里面他并没有明确提出，不过他提到信息技术的核心功能--数据存储、处理和传输。从他推理的逻辑来看，即从蒸汽机、铁路、电报电话、电力等基础设施建设推过来的，还用摩尔定律来佐证主机和光纤的发展。如果他就此打住，只从这一点出发，他的逻辑论证是非常严谨的，后面对《IT不再重要》发表不管支持与反对评论的人，在这一点上都是基本认同的(除了那些硬件和网络厂商外)，笔者也认同这一点。整个文章里他对物化的IT基础设施建设部分关注很多，基本没有关注应用层面。但后面他讲到大众化趋势时，又提到“信息技术极易复制”，则把IT又推到了商业软件，这里已经迈出了“危险”的一步。在2004年他出版同名书时开篇就定义了他研究、类比过来的IT，“我用的‘IT’是指通常意义上的，即所有被用来以数字形式存储、处理和传输信息的硬件和软件，特别强调的是，我只是指技术本身，我指的‘IT’并不包括技术中流动的信息和那些使用技术的人才技能”，所以他所指的IT是指前二层。如果就这此打住，可能还是不会有太大争议(这次又加上那些难受的软件厂商)。客观地分析软件本身的特征，的确不具备核心竞争力的四个判断标准中的三个即：稀缺性、不易复制性、不易替代性，卡尔本人也没有否认而且是在强调IT具备核心竞争力的第四个判断标准，即有价值。但他偏偏又把题目定成了“IT不再重要”，几欲把整个IT一棍子打死!

可惜他在IT这一概念上是经常含混不清：一会儿指主机网络，一会儿又跑到软件，在他后来出版的书里甚至经常“一不小心”就迈到了第三层，完全违背了他在书开头所界定的IT范围，如论述信息技术的应用、对CIO发出的诘问等。有很多读者、包括哈佛商业评论的编辑当时就指出了这一点。后面其它很多人也因为这一点来攻击他，甚至有人说卡尔干脆就不懂IT，有可能是真的，因为他毕竟本来就不是做IT的。这也给我们搞研究的人也给予很大的启示和警醒，对自己不太熟悉的领域套用其它方法来研究时要特别小心，否则会闹出很多笑话。

这里笔者要强调一点，经常有软件厂商(国内外的都有)宣称上了信息化就能如何如何，就能加强企业核心竞争力（反正多是现在流行什么就跟什么，“与时俱进”）。不知道他们是有意还是无意，且不按核心竞争力判断的四个标准来推断，试反问几个简单的问题：如果上了信息化就能如何，有多少上了信息化的企业已经亏损甚至倒闭？尤其是那些宣称有几十万家客户使用他们软件的软件企业该问问自己。如果上了信息化就能如何，那么我们假设入库、出库、销售、库存等信息全是准确的，就能自动提高销售、降低库存吗？如果说没有上信息化之前，老板可能还可因为看不见而糊涂但幸福地过过日子，那么现在呢？只是痛苦地知道有如此多的库存在仓库里呆了如此长的时间，如此多的商品长时间占据着柜台却没有带来任何销售额更不要说利润!分析一下软件厂商们宣传“信息技术是企业的核心竞争力”的现象，结论只有两个：要么这些企业不懂什么是核心竞争力（我想应该大多数还是懂的，既希望他们懂又希望他们不懂，希望结果是懂是因为至少软件企业还能懂一些管理理念而不是埋头纯粹一技术性公司，希望结果是不懂是因为这样可以少被别人攻击没有职业道德，不知者不为过嘛），要么是另有所图。一般企业客户与IT企业之间存在严重的信息不对称问题。IT企业与企业客户之间的博弈，最后的结果往往会是次优选择，即所谓的“柠檬效应”。在这点上，除了IT企业和从业人员要提高自身的职业 *** 守外，政府或行业必须加强对信息化建设的培训教育，提高企业对信息化建设的认识，引进管理咨询公司、监理公司等来改变这一博弈结局，以达到新的平衡，促进IT业更健康的发展。

信息技术本身只是一个工具，就象一柄利剑或一枝好笔，买了它并不能一定保证你武功增进多少、字写漂亮多少，还需要你不断地去练习如何舞剑、如何写字，信息化建设也需要你不断地提升运用信息的能力，这才是真正核心也是最难的地方。功夫全在题外！信息化(数字化)目的并不是上系统拿几个数字，它只是基础，其核心在一个“化”字，把各种资源相关的信息整合起来后进行“合理化”、“优化”的配置。譬如用历史信息来辅助做销售预测、采购计划、生产计划、配送计划、库存计划，并按照这些计划下达指令并根据实际运行情况滚动修正计划。美国哈林顿（Joseph Harrington）博士提出的计算机集成制造（Computer Integrated Manufacturing，CIM）包含两个基本观点：一是企业生产的各个环节包括市场分析、产品设计、加工制造、经营管理和售后服务等是一个不可分割的整体，必须紧密相连、统一考虑；二是整个运作过程实质上是一个数据的采集、传递和加工处理过程，最终产品可以看作是数据的物质表现。如果上了信息系统却不用它来辅助决策，还是按照原来的运作方式运作，则信息系统的作用可能只是限于解放某些岗位的某些工作，如统计报表等，且同时还会增加另外一些岗位的工作。大量经验表明，如果不用信息系统收集上来的数据，要实现用来辅助决策的准确、及时、完整的信息根本不可能，信息系统只有用它才可能逐步提高其准确性、及时性和完整性。按照核心竞争力的评价标准，要构造核心竞争力，本质上只有整合能力才是，而且越外显的能力越容易被模仿。冰山一角，露在外面的越少越不容易被模仿，越能构成核心竞争力。

就象哈佛商业评论编辑Hal Varian（加利福尼亚大学伯克利分校信息管理与系统系主任）指出的那样：“卡尔说IT正在商品化、不再提供竞争优势，这一点他是对的。但知道如何有效使用IT还是一种非常稀缺的技能。”“提供竞争优势的不是IT本身，而是那些知道如何有效利用它的人。”“公司在花成千上万的钱在数据存储和获取客户交易数据上，但一大堆数据就躺在那儿、没有经过分析、没有使用，但是，在那些训练有素的分析人员手上同样的数据却能产生巨大的回报！”这是一个数据丰富的时代，但同时是一个知识贫乏的时代!

波士顿大学管理学院信息系统管理学教授托马斯·H达文波特要把“过去的40年，更确切地描述为‘数据时代’，而不是‘信息时代’”，“将数据转化为某种更有用的东西，需要相当多的人力投入和智慧，但大多数组织仅仅从技术的角度来看待这一问题。拥有一个数据库或数据挖掘系统，与拥有其它技术一样，是必要的，但对于高质量的信息和知识而言，则是不够的”。

所以这里我们有必要明确一下一些经常混淆的基本概念。

数据(Data)＝事实的记录，如上季度甲系列产品在华东地区销售额为120万。

信息=(Information)＝数据+ 意义，如上季度甲系列产品华东地区销售额比去年同期减少了25 %。

智能(Intelligence)＝信息+理解(understanding)与推理(reasoning)，如分析原因是华东地区销售单位不行，或甲系列产品进入了衰退期，还是公司整体营销活动落后，竞争者强力促销导致？或是其它原因。

知识(Knowledge) ＝解决问题的技能(skill)，针对这一问题公司应对的策略是什么？

智慧(Wisdom) ＝知识的选择(Selection) 应对的行动方案可能有多种，但(战略)选择哪个智慧。行动则又会产生新的交易数据。

数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动之间存在多重循环关系。

同样的高速公路、同样的高档车，开车的人不同将会开出完全不同的水平，这时更关键的因素--开车的本事就显得至关重要了。在初级阶段，竞争比较粗放，可能主要是看谁能修好道，买好车。到后面，大家硬件基础设施差不多，竞争日趋白热化，这个时候人的作用就突显出来了，光有好道好车还不行，还得有舒马赫这样的顶级选手才能赢得比赛。企业经营与赛车还不太一样，赛车有人制定规则，规定只能跑一样的道，企业之间的竞争是八仙过海各显神通，有钱的就可以买高档的服务器、小型机，没有钱的就只能买PC服务器；有钱的就可以用光纤宽带，没有钱的则只能用ADSL甚至拨号；有钱的可以花几千万去买SAP、Oracle，没有钱的则只能用用金蝶、用友，甚至只有一些基本功能的小的进销存或财务软件；有钱的可以请五大帮他们制定符合未来趋势的战略并进行培训，没有钱的则只能企业家自己摸着石头过河……的确，这是一场不太公平的竞争。但网络经济来了，用卡尔的话说，就是IT技术已经变得“大众化”，已变成商品。更何况ASP模式的出现，将极大的降低了企业信息化的门槛，昂贵的服务器、网络、软件费用的门槛被一下子降低了。好比虽然你有私家的宝马、奔驰，可以很快地到达你想要到的地方。但我也可以坐出租车差不多也能实现同样的效果，再差点儿我有公共汽车、地铁，只要很低的成本也能基本实现我的目标。但同样的宽带、同样一套系统软件，但使用的人一样，效果却完全不一样，君不见同样是使用SAP、Oracle或者金蝶、用友，有很成功的，也有很失败的？还是那句话，功夫在诗外!

组成

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IT是Information Technology的缩写，意为“信息技术”，包含现代计算机、网络、通讯等信息领域的技术。IT的普遍应用，是进入信息社会的标志。不同的人和不同的书上对此有不同解释。但一个基本上大家都同意的观点是，IT有以下三部分组成：

-----传感技术 这是人的感觉器官的延伸与拓展，最明显的例子是条码阅读器；

-----通信技术 这是人的神经系统的延伸与拓展，承担传递信息的功能；

-----计算机技术 这是人的大脑功能延伸与拓展，承担对信息进行处理的功能。

所谓信息化是用信息技术来改造其他产业与行业，从而提高企业的效益。在这个过程中信息技术承担了一个得力工具的角色。

顺便说一句何谓IT产业，有一个大致的分类，可以供大家参考：

IT基础技术的提供 IC研发、软件编写 如INTEL、MS等

IT技术产品化 元器件、部件、组件制造 如精英、大众等

IT产品集成化 计算机及外设制造商 如联想、IBM

IT产品系统化 解决方案、信息系统 如华为、HP

IT产品流通 渠道、销售 如神州数码

IT产品服务 咨询服务和售后服务 如蓝色快车

IT产业舆论支持 IT类媒体 如CCW、CCID

IT产业第三方服务 各种需要配套的服务 如法律咨询、PR服务

IT后备人员培养 各种院校 如计算机专业

IT产业合作组织 各种协会、集会

集成测试的整个周期将系统性地包括软件接收测试、端到端测试、电视画面合成测试、系统测试、用户验收测试、多运动项目综合测试及技术演练等等。其目的是确保各IT系统具备所需的功能及可靠性，从而顺利地为北京2008年奥运会服务。

中国IT从业者的职业分类

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IT主体职业

11软件类

111系统分析师 112计算机程序设计员 113软件测试师 114软件项目管理师 115系统架构设计师

12硬件类

121计算机维修工

13网络类

131计算机网络管理员 132网络系统设计师 133网络综合布线员 134网络建设工程师

14信息系统类

141计算机 *** 作员 142信息系统安全师 143信息系统管理师 144数据库系统管理员 145信息系统监理师

146信息系统评估师 147信息资源开发与管理人员 148信息系统设计人员

15制造类

151半导体器件测试工 152半导体器件制作工艺师 153半导体器件制造工 154半导体器件支持工 155半导体器件封装工

IT应用职业

21控制类

211单片机应用设计师 212控制系统设计师 213逻辑控制芯片编辑员 214数据自动采集与分析员

22应用系统开发类

221嵌入式系统开发师 222网站开发师 223游戏程序开发师 224射频识别系统开发师

23设计类

231计算机平面设计师

24商务类

241网络编辑员 242计算机网络客户服务人员 243网上销售员

25娱乐类

251数字视频制作师 252数字音频制作师 253三维动画制作员 254游戏美术设计师

26教育类

261网络课件制作师

27通讯类

IT相关职业

331电子标签 *** 作员

世界IT发展史（1936-2004）

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1936年 英国数学家AMTuring发明图灵机，为现代计算机硬件和软件做了理论上的准备。

1942年

世界上第一台电子计算机ABC研制成功，它有300个电子管，采用二进制，基本体系结构与现代计算机已无二致。

1943年

英国计算机“巨人”投入运行。不过1970年之前对它一直保密。

1945年

现代计算机之父：冯·诺依曼第一次提出存储程序计算机的概念，即“冯·诺依曼机器”。

1946年

2月10日，电子数字积分机和计算机诞生。它装有18000个真空管，总重量达30吨，耗资近50万美元,是世界上第一台多功能、全电子数字计算机，可以实现每分钟几千次乘法运算。

1946年

5月英国剑桥大学研制成功第一台冯·诺依曼机器EDSAC。

1947年

12月23日，美国贝尔电话实验室发明了世界上第一个晶体管。

1948年

曼彻斯特大学开发出世界首台存储程序机Baby。

1950年

Engineering Research Associates制造出世界上第一台商用计算机ERA 1101。

1951年

第一台数字式计算机UNIVAC1为美国人口普查创建。

1952年

Grace Hopper勾画出第一个“编译程序”蓝图，即将所有程序在执行之前都翻译成机器语言，为计算机商用做出重大贡献。

1955年

Grace Hopper开发出A-3编译器Math-Matic。

1956年

世界上第一台采用晶体管元件的电脑研制成功。

第一条跨越大西洋的电话电缆敷设完成。

Bell实验室开发出可视电话样机。

1957年

IBM设计出世界上第一个计算机硬盘RAMAC 350，直径24英寸、总容量5兆字节。

IBM开发出FORTRAN语言。

1958年

第一台商用电子管计算机Univac Model 80发布。

MIT John McCarthy开始开发Lisp语言，1960年完成。

1959年

世界上第一块集成电路问世。

发表了Cobol语言规格，于1961年完成。

1964年

IBM发布IBM System/360计算机。

1965年

DEC推出真正被业界认可的世界上第一台标准小型机PDP－8。

美国Dartmouth 学院的Thomas EKurtz 和 John Kemeny 开发出Basic语言。

世界上第一部程控电话交换机—美国贝尔系统1号电子交换机问世。

国际卫星通信组织发射了一颗半试验半实用的静止（同步）通信卫星，标志着同步卫星通信时代的开始。

1967年

美国《Computerworld》报创刊。

IBM推出世界上第一张软盘，直径为32英寸。

瑞士的Njklaus Wirth 在 Algol的基础上开始开发Pascal语言，于1971年完成。

1968年

IBM开发出世界上第一个数据库管理系统IMS。

挪威计算中心的OJDahl和KNygard发表了第一个面向对象语言Simula 67。

1969年

贝尔实验室用汇编语言开发出第一个多任务多用户的计算机分时系统Unix。

IBM允许客户分开购买它的软件和硬件,从而建立了软件市场。

美国国防部开始研究ARPANET，人们将此视为Internet的开端。

1970年

美国贝尔实验室的Ken Thompson 和Dennis MRitchie开始开发Unix *** 作系统。

传输损耗仅为20分贝/公里的光纤和在室温下能连续工作的半导体激光器研制成功，光纤通信走向实用化。

1971年

Intel 开发出世界上第一个微 处理 器4004。

Niklaus Wirth 开 发出Pascal语言。

Gary Starkweather在施乐的实验室里研制出世界上第一台激光打印机。

1972年

Bell实验室的Dennis Ritchie开发出C语言。

国际电报电话咨询委员会（CCITT）首次提出ISDN的概念。

1973年

法国Luminy－Marseilles 大学的Alain Colmerauer 开发了Prolog语言。

马丁·库珀发名手机，成为第一个使用移动电话的人。

1974年

美国国防部开发出TCP(传输控制协议)。

Intel推出 8080微处理器，并被世界首台商业PC所采用。

Zilog公司推出处理器Z-80。

第一台商业成功的PC牛郎星8800研制成功。

IBM首次提出计算机精简指令集。

Xerox推出第一台工作站样机Xerox Alto。

在第一届计算机国际象棋冠军赛中,俄罗斯程序KAISASA获胜。

1975年

比尔·盖茨和保罗·艾伦为牛郎星开发了世界上第一套标准的微电脑软件Basic，并创办了Microsoft公司。

Xerox和斯坦福大学联合推出“以太网”（Ethernet）。该网络成为局域网的第一个工业标准产品。

1976年

第一台商业成功的巨型机Cray-1 研制成功，运算速度达每秒25亿次。

Hayes推出第一个PC调制解调器。

1977年

第一台带彩显的PC苹果II正式亮相。

世界上第一个商用光纤通信系统在美国芝加哥的两个电话局（相距7公里）之间开通。

1978年

TCP分成TCP和IP。

1981年

世界上第一台便携式电脑Osborne面世。

8月12日首次以“个人计算机（PC）”命名的IBM PC面世。它采用Intel的8088处理器和Microsoft的MS－DOS *** 作系统。

Ashton-Tate推出dBaseⅡ。

自称Captain Zap的23岁小伙子Ian Murphy潜入白宫、五角大楼和BellSouth的计算机系统。

1983年

蜂窝移动电话通信系统投入商用。

1984年

Apple推出Apple Macintosh机。

域名系统被创建。

MIPS计算机系统公司创建,并与斯坦福大学着手开发RISC体系结构。

HP推出面向个人的激光打印机。

1985年

Intel推出386微处理器。

Windows 10正式版本上市。

1986年

国家科学基金会创建骨干网速度为56KB/秒的NSFnet。

1987年

IBM和Microsoft公司发布OS/2 10。

柯达推出世界上首台百万像素商业数码相机。

1988年

11月1日,美国康奈尔大学的研究生Robert Morris在ARPANET中试验计算机病毒的可行性想法时,释放了一个实验性的网络蠕虫程序,在8小时之内,这一程序侵入了3000台～6000台运行Unix *** 作系统的VAX机和Sun计算机，造成严重损失。Morris既是病毒制造者，又是Internet上的首例黑客。

第一个横跨大西洋的海底通信光缆（TAT－8）系统敷设成功。

1989年

美国发射了第一颗全球定位系统（GPS）工作卫星。

英国科学家Timothy Berners Lee开发出万维网。

新加坡创新公司推出声霸卡，标志着PC多媒体时代的来临。

1990年

IBM发布基于RISC的RS/6000。

World Wide Web 软件开发成功。

Internet搜索程序Archie在McGill大学问世。

最早的局域网交换机研制成功。

1991年

芬兰赫尔辛基大学学生Linus Torvalds开发出Linux *** 作系统，并将它作为自由软件传播。

1992年

3月22日Intel推出第5代芯片Pentium处理器。

1993年

Peter de Jager在《Computerworld》上发表“2000年末日”一文,对Y2K问题的危险性及解决成本提出警告。

美国克林顿政府宣布了美国国家信息基础设施的规划，简称NII，俗称信息高速公路。

Microsoft正式发布Windows NT。

1994年

美国Netscape公布用于Internet 的浏览器Navigator。

Internet进入商品化时代。

1995年

Microsoft推出32位桌面 *** 作系统Windows 95。

Microsoft推出Internet 浏览器Internet Explorer。

IP电话初次亮相，VocalTec推出Internet Phone客户软件。

世界上第一个商用CDMA移动通信网在香港开通。

Sun公司推出Java语言。

Oracle公司总裁拉里·埃里森提出网络计算机（NC）概念。

Amazoncom在Internet上卖出第一本书。

一些与网络有关的公司挂牌上市。Netscape成为第三大Nasdaq IPO股票价值。

域名登记不再免费,每年收费50美元。

1996年

美国34所著名大学在芝加哥发起研发“下一代Internet”项目。

可改写光盘(CD-RW)技术问世。

PDA产品Palm Pilot 1000上市。

1997年

IBM“深蓝”机上的国际象棋软件，第一次打败了世界国际象棋冠军 Gary Kasparov。

IETF提出IPv6标准。

无线局域网标准IEEE 80211出台。

Yahoo和Amazoncom等成功上市。

电子商务发展年，网上零售商超过了10万家。截至1997年年底，Cisco在Web网站上的网络设备销售额为30亿美元，Dell网站上每天的PC销售额达100万美元。1997年，Cisco 64亿美元的总收入的39%源于其Web网站。

1998年

iMac苹果电脑面世。

Larry Page和Sergey Brin创建了Google，Google成为被广泛应用的Internet搜索引擎。

英国广播公司（BBC）在世界上首先播放了数字电视节目。

“铱星”系统开始向全世界提供个人通信商业服务。

1月26日，Compaq以96亿美元收购DEC。

加拿大北方电讯以91亿美元并购美国Bay。

10月19日美国联邦法院决定正式开庭审理美国司法部和20个州政府对微软所提起的反垄断诉讼。

11月服务商American Online以42亿美元股价收购Netscape 通信公司。

1999年

1月14日朗讯科技宣布以240亿美元收购Ascend。

2000年

1月10日全球最大的Internet接入服务商America Online宣布以总交易金额超过1600亿美元的换股方式并购Time Warner。

5月17日全球最大的网上时装零售企业、欧洲资金最雄厚的com公司宣布倒闭。美国至少有130家Internet公司因资金枯竭而倒闭。

美IT市场增速9年来首次放缓。

2001年

4月24日IBM公司宣布以10亿美元现金收购Informix的数据库业务。

5月29日Intel第一款64位处理器芯片Itanium正式发布。

8月28日Microsoft发布第一个64位Windows *** 作系统Windows Advanced Server限制版。

9月4日，HP宣布将以250亿美元的股票交易价格收购Compaq。

9月NTT DoCoMo在全球率先启动3G服务。

10月25日Microsoft发布Windows XP。

12月NTT公司宣布将与Intel、SGI公司联合进行网格计算试验。

2002年

5月IEEE 8023以太网标准组织批准了万兆以太网标准的最后草案。

IBM公司宣布投资10亿美元支持Linux。

IDC表示，-23%的增长率使2002年成为IT产业有史以来最差的一年。

IBM宣布将投入100亿美元用于按需计算(On Demand)。

Nasdaq指数跌至6年前com兴起前的水平。

2003年

3月SCO以“不当利用本公司拥有知识产权的Linux *** 作系统”为由起诉IBM。

3月12日Intel公司在全球同步发布其最新一代移动计算技术Centrino（迅驰）。

AMD推出分别面向桌面与移动计算平台的AMD Athlon 64位微处理器。

Apple推出在线音乐服务，开张后的第一周内就以每首歌99美分的价格销售了100万首。

2004年

16月14日RFID(Radio Frequency Identification)标准组织EPCgloba称确定了第一个全球性标准，以加速各公司采用RFID技术改进其供应链的运作。

4月2日，美国Sun公司宣布与微软公司达成一项为期十年的合作协议，了结了一切未决诉讼。根据协议，微软将向Sun支付7亿美元以解决所有未决反垄断问题，另外支付9亿美元解决所有专利问题。

6月28日Intel推出基于32/64位至强处理器的新平台系统。

一、大数据的初步理解

似乎一夜之间，大数据(Big Data)变成一个IT行业中最时髦的词汇。

首先，大数据不是什么完完全全的新生事物，Google的搜索服务就是一个典型的大数据运用，根据客户的需求，Google实时从全球海量的数字资产(或数字垃圾)中快速找出最可能的答案，呈现给你，就是一个最典型的大数据服务。只不过过去这样规模的数据量处理和有商业价值的应用太少，在IT行业没有形成成型的概念。现在随着全球数字化、网络宽带化、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大，越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率，才逐步形成大数据这个概念。

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

有一个有趣的故事是关于奢侈品营销的。PRADA在纽约的旗舰店中每件衣服上都有RFID码。每当一个顾客拿起一件PRADA进试衣间，RFID会被自动识别。同时，数据会传至PRADA总部。每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间，数据都被存储起来加以分析。如果有一件衣服销量很低，以往的作法是直接干掉。但如果RFID传回的数据显示这件衣服虽然销量低，但进试衣间的次数多。那就能另外说明一些问题。也许这件衣服的下场就会截然不同，也许在某个细节的微小改变就会重新创造出一件非常流行的产品。

单个的数据并没有价值，但越来越多的数据累加，量变就会引起质变，就好像一个人的意见并不重要，但1千人、1万人的意见就比较重要，上百万人就足以掀起巨大的波澜，上亿人足以改变一切。

数据再多，但如果被屏蔽或者没有被使用，也是没有价值的。中国的航班晚点非常多，相比之下美国航班准点情况好很多。这其中，美国航空管制机构一个的好做法发挥了积极的作用，说起来也非常简单，就是美国会公布每个航空公司、每一班航空过去一年的晚点率和平均晚点时间，这样客户在购买机票的时候就很自然会选择准点率高的航班，从而通过市场手段牵引各航空公司努力提升准点率。这个简单的方法比任何管理手段(如中国政府的宏观调控手段)都直接和有效。这里多说一两句，过去一个暴政国家对内的控制主要是物理上的暴力，就是强力机构权力无限大，搞国家恐怖主义;而现在一个暴政国家，主要是就靠垄断信息、封锁信息，让民众难以获得广泛而真实的信息，从而实现国家的控制。这个信息封锁，就是对大数据的封锁。

没有整合和挖掘的数据，价值也呈现不出来。《永无止境》中的库珀如果不能把海量信息围绕某个公司的股价整合起来、串联起来，这些信息就没有价值。

因此，海量数据的产生、获取、挖掘及整合，使之展现出巨大的商业价值，这就是我理解的大数据。在互联网对一切重构的今天，这些问题都不是问题。因为，我认为大数据是互联网深入发展的下一波应用，是互联网发展的自然延伸。目前，可以说大数据的发展到了一个临界点，因此才成为IT行业中最热门的词汇之一。

二、大数据将重构很多行业的商业思维和商业模式

我想以对未来汽车行业的狂野想象来展开这个题目。

在人的一生中，汽车是一项巨大的投资。以一部30万车、七年换车周期来算，每年折旧费4万多(这里还不算资金成本)，加上停车、保险、油、维修、保养等各项费用，每年耗费应在6万左右。汽车产业也是一个很长产业链的龙头产业，这个方面只有房地产可以媲美。

但同时，汽车产业链是一个低效率、变化慢的产业。汽车一直以来就是四个轮子、一个方向盘、两排沙发(李书福语)。这么一个昂贵的东西，围绕车产生的数据却少的可怜，行业产业链之间几无任何数据传递。

我们在这里狂野地想象一番，如果将汽车全面数字化，都大数据了，会产生什么结果

有些人说，汽车数字化，不就是加个MBB模块吗不，这太小儿科了。在我理想中，数字化意味着汽车可以随时联上互联网，意味着汽车是一个大型计算系统加上传统的轮子、方向盘和沙发，意味着可以数字化导航、自动驾驶，意味着你和汽车相关的每一个行动都数字化，包括每一次维修、每一次驾驶路线、每一次事故的录像、每一天汽车关键部件的状态，甚至你的每一个驾驶习惯(如每一次的刹车和加速)都记录在案。这样，你的车每月甚至每周都可能产生T比特的数据。

好了，我们假设这些数据都可以存储并分享给相关的政府、行业和企业。这里不讨论隐私问题带来的影响，假设在隐私保护的前提下，数据可以自由分享。

那么，保险公司会怎么做呢保险公司把你的所有数据拿过去建模分析，发现几个重要的事实：一是你开车主要只是上下班，南山到坂田这条线路是非繁华路线，红绿灯很少，这条路线过去一年统计的事故率很低;你的车况(车的使用年限、车型)好，此车型在全深圳也是车祸率较低;甚至统计你的驾驶习惯，加油平均，临时刹车少，超车少，和周围车保持了应有的车距，驾驶习惯好。最后结论是你车型好，车况好，驾驶习惯好，常走的线路事故率低，过去一年也没有出过车祸，因此可以给予更大幅度的优惠折扣。这样保险公司就完全重构了它的商业模式了。在没有大数据支撑之前，保险公司只把车险客户做了简单的分类，一共分为四种客户，第一种是连续两年没有出车祸的，第二种过去一年没有出车祸，第三种过去一年出了一次车祸，第四种是过去一年出了两次及以上车祸的，就四种类型。这种简单粗暴的分类，就好像女人找老公，仅把男人分为没有结过婚的、结过一次婚的、结过二次婚的、结过三次及以上婚的四种男人，就敢嫁人一样。在大数据的支持下，保险公司可以真正以客户为中心，把客户分为成千上万种，每个客户都有个性化的解决方案，这样保险公司经营就完全不同，对于风险低的客户敢于大胆折扣，对于风险高的客户报高价甚至拒绝，一般的保险公司就完全难以和这样的保险公司竞争了。拥有大数据并使用大数据的保险公司比传统公司将拥有压倒性的竞争优势，大数据将成为保险公司最核心的竞争力，因为保险就是一个基于概率评估的生意，大数据对于准确评估概率毫无疑问是最有利的武器，而且简直是量身定做的武器。

在大数据的支持下，4S店的服务也完全不同了。车况信息会定期传递到4S店，4S店会根据情况及时提醒车主及时保养和维修，特别是对于可能危及安全的问题，在客户同意下甚至会采取远程干预措施，同时还可以提前备货，车主一到4S店就可以维修而不用等待。

对于驾驶者来说，不想开车的时候，在大数据和人工智能的支持下，车辆可以自动驾驶，并且对于你经常开的线路可以自学习自优化。谷歌的自动驾驶汽车，为了对周围环境作出预测，每秒钟要收集差不多1GB的数据，没有大数据的支持，自动驾驶是不可想象的;在和周围车辆过近的时候，会及时提醒车主避让;上下班的时候，会根据实时大数据情况，对于你经常开车的线路予以提醒，绕开拥堵点，帮你选择最合适的线路;在出现紧急状况的时候，比如爆胎，自动驾驶系统将自动接管，提高安全性(人一辈子可以难以碰到一次爆胎，人在紧急时的反应往往是灾难性的，只会更糟);到城市中心，寻找车位是一件很麻烦的事情，但未来你可以到了商场门口后，让汽车自己去找停车位，等想要回程的时候，提前通知让汽车自己开过来接。

车辆是城市最大最活跃的移动物体，是拥堵的来源，也是最大的污染来源之一。数字化的车辆、大数据应用将带来很多的改变。红绿灯可以自动优化，根据不同道路的拥堵情况自动进行调整，甚至在很多地方可以取消红绿灯;城市停车场也可以大幅度优化，根据大数据的情况优化城市停车位的设计，如果配合车辆的自动驾驶功能，停车场可以革命性演变，可以设计专门为自动驾驶车辆的停车楼，地下、地上楼层可以高达几十层，停车楼层可以更矮，只要能高于车高度即可(或者把车竖起来停)，这样将对城市规划产生巨大的影响;在出现紧急情况，如前方塌方的时候，可以第一时间通知周围车辆(尤其是开往塌方道路的车辆);现在的燃油税也可以发生革命性变化，可以真正根据车辆的行驶路程，甚至根据汽车的排污量来收费，排污量少的车甚至可以搞碳交易，卖排放量卖给高油耗的车;政府还可以每年公布各类车型的实际排污量、税款、安全性等指标，鼓励民众买更节能、更安全的车。

电子商务和快递业也可能发生巨大的变化。运快递的车都可以自动驾驶，不用赶白天的拥堵的道路，晚上半夜开，在你家门口设计自动接收箱，通过密码开启自动投递进去，就好像过去报童投报一样。

这么想象下来，我认为，汽车数字化、互联网化、大数据应用、人工智能，将对汽车业及相关的长长的产业链产生难以想象的巨大变化和产业革命，具有无限的想象空间，可能完全被重构。当然，要实现我所描述的场景，估计至少50年、100年之后的事情了，估计我这辈子是看不到的。

下面一个想象是围绕着人本身来展开的。人的数字化生存也就是这几十年的事情。我爷爷奶奶那辈子，是在人生末年的时候有照片，算是初步在个人形象方面有了一点数字化，让我们及后代还可以知道爷爷奶奶的光辉形象。而我们从小就有照片，这些年我们的数字化就越来越多了，身份是数字的(就是身份z)，银行存款是数字的，照片是全数字，体检单也数字化，购物数字化(淘宝上有我的几十个地址、几百条购物信息、上万次搜索信息)，沟通数字化(微信上有新的朋友圈生态)，初步构建了一个数字化生存的状态。而我们的下一辈或下下一辈将进入完全的数字化生存，人从一出生就有基因图谱，到后续的每一次体检、每一次化验，到每一年、每一个月、每一个日子的活动，到相关亲戚的轨迹，从每一个人，到每一代人，到整个族谱，到整个国家，到整个全球，这些海量数据的产生将从量变到质变，这些数据的挖掘与使用将对人类本身产生革命性的影响。这里，我们也想象一下：

比如，在你找对象的时候，碰上一位心爱的姑娘，大数据系统就像算命系统一样，根据双方海量数据的挖掘，告诉你和姑娘匹配指数是多少，告诉你全球类似情况的夫妻日后离婚概率是多少，低于某个匹配指数，大数据系统会慎重建议你认真考虑不要这个姑娘继续交往下去。听起来是不是特别像门当户对的数字化呢当然，你可能会说，这样的人生多没有意思啊，错误本来就是人生最美丽的一部分。呵呵，我只讨论科学问题，对你这种以“浪漫主义”为名，事实上是不以结婚为目的的耍流氓式的恋爱，不予以理睬。其实，我内心也承认，偶尔耍耍流氓是很好的。呵呵，开个玩笑。

大数据一定程度上将颠覆了企业的传统管理方式。现代企业的管理方式是来源于对军队的模仿，依赖于层层级级的组织和严格的流程，依赖信息的层层汇集、收敛来制定正确的决策，再通过决策在组织的传递与分解，以及流程的规范，确保决策得到贯彻，确保每一次经营活动都有质量保证，也确保一定程度上对风险的规避。过去这是一种有用而笨拙的方式。在大数据时代，我们可能重构企业的管理方式，通过大数据的分析与挖掘，大量的业务本身就可以自决策，不必要依靠膨大的组织和复杂的流程。大家都是基于大数据来决策，都是依赖于既定的规则来决策，是高高在上的CEO决策，还是一线人员决策，本身并无大的区别，那么企业是否还需要如此多层级的组织和复杂的流程呢

大数据另外一个重大的作用是改变了商业逻辑，提供了从其他视角直达答案的可能性。现在人的思考或者是企业的决策，事实上都是一种逻辑的力量在主导起作用。我们去调研，去收集数据，去进行归纳总结，最后形成自己的推断和决策意见，这是一个观察、思考、推理、决策的商业逻辑过程。人和组织的逻辑形成是需要大量的学习、培训与实践，代价是非常巨大的。但是否这是唯一的道路呢大数据给了我们其他的选择，就是利用数据的力量，直接获得答案。就好像我们学习数学，小时候学九九乘法表，中学学几何，大学还学微积分，碰到一道难题，我们是利用了多年学习沉淀的经验来努力求解，但我们还有一种方法，在网上直接搜索是不是有这样的题目，如果有，直接抄答案就好了。很多人就会批评说，这是抄袭，是作弊。但我们为什么要学习啊不就是为了解决问题嘛。如果我任何时候都可以搜索到答案，都可以用最省力的方法找到最佳答案，这样的搜索难道不可以是一条光明大道吗换句话说，为了得到“是什么”，我们不一定要理解“为什么”。我们不是否定逻辑的力量，但是至少我们有一种新的巨大力量可以依赖，这就是未来大数据的力量。

通过大数据，我们可能有全新的视角来发现新的商业机会和重构新的商业模式。我们现在看这个世界，比如分析家中食品腐败，主要就是依赖于我们的眼睛再加上我们的经验，但如果我们有一台显微镜，我们一下就看到坏细菌，那么分析起来完全就不一样了。大数据就是我们的显微镜，它可以让我们从全新视角来发现新的商业机会，并可能重构商业模型。我们的产品设计可能不一样了，很多事情不用猜了，客户的习惯和偏好一目了然，我们的设计就能轻易命中客户的心窝;我们的营销也完全不同了，我们知道客户喜欢什么、讨厌什么，更有针对性。特别是显微镜再加上广角镜，我们就有更多全新的视野了。这个广角镜就是跨行业的数据流动，使我们过去看不到的东西都能看到了，比如前面所述的汽车案例，开车是开车，保险是保险，本来不相关，但当我们把开车的大数据传递到保险公司，那整个保险公司的商业模式就全变了，完全重构了。

最后一点，我想谈的是大数据发展对IT本身技术架构的革命性影响。大数据的根基是IT系统。我们现代企业的IT系统基本上是建立在IOE(IBM小型机、Oracle数据库、EMC存储)+Cisco模型基础上的，这样的模型是Scale-UP型的架构，在解决既定模型下一定数据量的业务流程是适配的，但如果是大数据时代，很快会面临成本、技术和商业模式的问题，大数据对IT的需求很快就会超越了现有厂商架构的技术顶点，超大数据增长将带来IT支出增长之间的线性关系，使企业难以承受。因此，目前在行业中提出的去IOE趋势，利用Scale-out架构+开源软件对Scale-up架构+私有软件的取代，本质是大数据业务模型所带来的，也就是说大数据将驱动IT产业新一轮的架构性变革。去IOE潮流中的所谓国家安全因素，完全是次要的。

所以，美国人说，大数据是资源，和大油田、大煤矿一样，可以源源不断挖出大财富。而且和一般资源不一样，它是可再生的，是越挖越多、越挖越值钱的，这是反自然规律的。对企业如此，对行业、对国家也是这样，对人同样如此。这样的东西谁不喜欢呢因此，大数据这么热门，是完全有道理的。

三、新智慧生物的诞生

下面的想象就更狂野了，真正要实现，估计至少是我们十辈子或者一百辈子以后的事情。那时候，我们已经是祖宗了哈。大家就当科幻小说来看好了。

从最近一位微软副总裁的演讲说起。瑞克·拉希德(Rick Rashid)是微软研究院的高级副总裁，有一天，他在中国的天津迈上讲台，面对2000名研究者和学生，要发表演讲，他非常非常紧张。这么紧张是有原因的。问题在于，他不会讲中文，而他的翻译水平以前非常糟糕，似乎注定了这次的尴尬。

“我们希望，几年之内，我们能够打破人们之间的语言障碍，”这位微软研究院的高级副总裁对听众们说。令人紧张的两秒钟停顿之后，翻译的声音从扩音器里传了出来。拉希德继续说：“我个人相信，这会让世界变得更加美好。”停顿，然后又是中文翻译。

他笑了。听众对他的每一句话都报以掌声。有些人甚至流下了眼泪。这种看上去似乎过于热情的反应是可以理解的：拉希德的翻译太不容易了。每句话都被理解，并被翻译得天衣无缝。令人印象最深的一点在于，这位翻译并非人类。

这就是自然语言的机器翻译，也是长期以来人工智能研究的一个重要体现。人工智能从过去到未来都有清晰而巨大的商业前景，是以前IT业的热点，其热度一点不亚于现在的“互联网”和“大数据”。但是，人类过去在推进人工智能的研究遇到了巨大的障碍，最后几乎绝望。

当时人工智能就是模拟人的智能思考方式来构筑机器智能。以机器翻译来说，语言学家和语言专家必须不辞劳苦地编撰大型词典和与语法、句法、语义学有关的规则，数十万词汇构成词库，语法规则高达数万条，考虑各种情景、各种语境，模拟人类翻译，计算机专家再构建复杂的程序。最后发现人类语言实在是太复杂了，穷举式的做法根本达不到最基本的翻译质量。这条道路最后的结果是，1960年代后人工智能的技术研发停滞不前数年后，科学家痛苦地发现以“模拟人脑”、“重建人脑”的方式来定义人工智能走入一条死胡同，这导致后来几乎所有的人工智能项目都进入了冷宫。

这里讲个小插曲。我读大学的时候，有个老师是国内人工智能的顶级教授，还是国内某个人工智能研究会的副会长。他评述当时的人工智能，不是人工智能，而是人工愚蠢，把人类简单的行为分解、分解再分解，再去笨拙地模拟，不是人怎么聪明怎么学，而是模拟学习最蠢的人的最简单的动作。他说，对于当时人工智能的进步，有些人沾沾自喜，说好像登月计划中人类离月亮更进一步了，其实，就是站上了一块石头对着月亮抒情，啊，我离你更近了。他对自己事业的自我嘲讽，让我至今记忆非常深刻。

后来有人就想，机器为什么要向人学习逻辑呢，又难学又学不好，机器本身最强大的是计算能力和数据处理能力，为什么不扬长避短、另走一条道路呢这条道路就是IBM“深蓝”走过的道路。1997年5月11日，国际象棋大师卡斯帕罗夫在和IBM公司开发的计算机“深蓝”进行对弈时宣布失败，计算机“深蓝”因此赢得了这场意义深远的“人机对抗”。“深蓝”不是靠逻辑、不靠所谓的人工智能取胜的，就是靠超强的计算能力取胜：思考不过你，但是算死你。

类似的逻辑在后续也用到了机器翻译上。谷歌、微软和IBM都走上了这条道路。就是主要采用匹配法，同时结合机器学习，依赖于海量的数据及其相关相关统计信息，不管语法和规则，将原文与互联网上的翻译数据对比，找到最相近、引用最频繁的翻译结果做为输出。也就是利用大数据以及机器学习技术来实现机器翻译。现有的数据量越是庞大，那么这个系统就能越好地运行，这也正是为何新的机器翻译只有在互联网出现以后才有可能重新取得突破性进展的原因所在。

因此，目前这些公司机器翻译团队中，有不少计算机科学家，但却连一个纯粹的语言学家也没有，只要擅长数学和统计学，然后又会编程，那就可以了。

总而言之，利用这种技术，计算机教会自己从大数据中建立模式。有了足够大的信息量，你就能让机器学会做看上去有智能的事情，别管是导航、理解话语、翻译语言，还是识别人脸，或者模拟人类对话。英国剑桥微软研究院的克里斯·毕肖普(Chris Bishop)打了个比方：“你堆积足够多的砖块，然后退上几步，就能看到一座房子。”

这里我们假设这种技术能够持续进步，未来基于大数据和机器学习基础上的人工智能达到比较流畅地模拟人类对话，就是人类可以和机器进行比较自如的对话。事实上，IBM的“沃森”计划就是这样科技工程，比如试图让计算机当医生，能够对大部分病进行诊断，并和病人进行沟通。另外，也假设目前刚刚兴起的穿戴式计算设备取得巨大的进展。这种进展到什么程度呢就是你家的宠物小狗身上也装上了各种传感器和穿戴式设备，比如有图像采集，有声音采集，有嗅觉采集，有对小狗的健康进行监控的小型医疗设备，甚至还有电子药丸在小狗的胃中进行消化情况监控。小狗当然也联上网，也一样产生了巨大的数据量。这时，我们假设基于这些大数据建模，能够模拟小狗的喜怒哀乐，然后还能够通过拟人化的处理进行语音表达，换句话说，就是模拟小狗说人话，比如主人回家时，小狗摇尾巴，旺旺叫，那么这个附着于小狗身上的人工智能系统就会说，“主人，真高兴看到你回家”。不仅如此，你还可以和小狗的人工智能系统进行对话，因为这个人工智能系统能基本理解你的意思，又能够代替小狗拟人化表达。以下我们模拟一下可能的对话：

你：“小狗，今天过得好”

小狗：“不错啊，主人你今天换的新狗粮味道很好，总觉得没有吃够。”

你：“那很好。我们以后继续买这种狗粮。对了，今天有什么人来吗”

小狗：“只有邮递员来投递报纸。另外，邻居家的小狗玛丽也来串门，我们一起玩了一下午。”

你：“那你们玩的怎么样”

小狗：“很开心啊。我好像又进入了初恋呢。”

……

我们可以把上面的模拟对话当成一个笑话。但其实，我们这个时候就会发现一个惊人的事实，就是你其实是面对了两只小狗，一只是物理意义上的小狗，一只是基于大数据和机器学习的人工智能虚拟小狗，而且虚拟小狗比物理小狗还要聪明，真正善解人意。那么，这个虚拟小狗是不是新的智慧生物呢

我们继续把这个故事来做延伸，把小狗换成未来的人，人在一生中产生大量的数据，根据这些数据建模可以直接推演出很多的结论，比如喜欢看什么样的**啊，喜欢什么口味的菜啊，在遇到什么问题时会怎么采取什么行动啊。

这样的数据一直累积下来，直到这个人去世。我们有个大胆的想象，这些巨大的数据能否让这个人以某种方式继续存在下去呢后代有什么问题需要寻求答案的时候，比如在人生的关键抉择时，比如大学要上什么专业、该不该和某个姑娘结婚，可不可以问问这个虚拟的人(祖先)有什么建议呢答案是当然可以。在这种情况下，数字化生存不仅在人生前存在，也可以在人死后继续存在。人死了，可以在虚拟空间中继续存在。一辈子、一辈子的人故去，这些虚拟的智慧都可以继续存在，假设很多年过去了，这些虚拟智慧的祖宗们太多太多了，活着的子孙们甚至可以组建一个“祖宗联席参谋委员会”，优选那些考得好的(比如中过状元)，当过国家高级公务员(比如太守)、当过企业高管(比如CEO)、当过教授、当过作家的等等当过成功人士的祖宗，专门用于后代的咨询、解惑。让这些祖宗死后还有竞争，别死了就没有事情干了。这个场景是不是很熟悉啊就是迪斯尼动画片《花木兰》中出现过的场景啊，花木兰在面临是否代父参军的重大人生时刻，就向“祖宗联席参谋委员会”倾诉过困惑，得到了指点。

再更大胆地想象一下，假设材料科学也取得巨大的进展，那我们能不能把这些虚拟的生命重新植入到模拟人类的生态体上呢当然也可以。这个新智慧体可非常像真正的人啊。那这算不算人死后复生呢那这个新智慧体能不能继续拥有以前的身份z呢能不能继续拥有以前的财产呢能不能继续享受养老金呢是不是也要有强制规定一定的寿命限制呢这种智慧体会不会自学习、自进化他们会不会爆发和人类的战争往深处多想想，感觉全乱套了，现在的伦理、法律等都面临巨大的挑战。

这些说明什么呢就是随着大数据和机器学习的进一步进展，这个世界出现了新的智慧生物!大数据和机器学习在改变、重构和颠覆很多企业、行业和国家以后，终于到了改变人类自身的时候了!人类的演进出现了新的分支!

有科学家画了下面一张图，来描述这两者智慧生物。一种是基于生物性的，经过几百万年的进化而来;一种是基于IT技术，基于大数据和机器学习，通过自模拟、自学习而来。前者更有逻辑性，更有丰富的情感，有创造力，但生命有限;后者没有很强的逻辑性，没有生物上的情感，但有很强的计算、建模和搜索能力，理论上生命是无限的。

当然，这些事情要发生都会非常非常遥远。反正我们活着的时候是见不到了，死了也见不到，因为我们死的时候，我相信这种建立在大数据和机器学习之上的虚拟生命还不会存在。

四、结束语

我最后想说的是，我们对未来的认知，主要是基于常识和对未来的想象。根据统计，现在《纽约时报》一周的信息量比18世纪一个人一生所收到的资讯量更大，现在18个月产生的信息比过去5000年的总和更多，现在我家一台5000元电脑的计算能力比我刚入大学时全校的计算能力更强大。科技的进步在很多的时候总会超出我们的想象，试想如果未来我们一个人拥有的电脑设备超过现在全球现在计算能力的总和，一个人产生的数据量超过现在全球数据量的总和，甚至你的宠物小狗产生的信息量都超过现在全球数据量的总和，世界会发生什么呢那就取决于你的想象力了。

金领累并快乐着

金领是高收入阶层的一支主要队伍，一般年薪都在30万以上。金领从事的职业主要集中在IT领域及传媒、通讯、金融、法律、贸易等行业。金领不一定拥有生产资料的所有权，但一定拥有重要的技术和经营权，他们大多是公司的CEO(首席执行官)、CFO(财务总监)、COO(首席运营长)等高级管理人员。

族代特征　金领是不折不扣的城市精英，有十足的事业成就感和生活素质上的优越感。一流的工作环境、从头到脚的顶级品牌、自信内敛的笑容、一秒钟一步的匀速步伐是他们的普遍特征。出差频繁是他们经常的生活状态。当然，他们大部分时间都处于工作状态，加班是家常便饭。他们关注时政，是国际新闻版、财经版和体育版的忠实读者；他们工作卖力，30岁以后才考虑结婚；他们关注自我感受和自我实现，选择职业像交朋友一样凭个人喜好，能发挥个性和能力才是最重要的；他们随时要充电学习，夜晚和周末，各种高级培训班里常有他们的身影。所以，他们“累并快乐着”。

白领小资而舒适

白领和小资是相对应的两个词，高学历、高收入、高消费、高工作强度、谈吐优雅、举止得体、信息丰富、兴趣广泛的白领们是小资生活的领跑人，白领一族以特有的优雅和舒适生活引领着生活的时尚。

族代特征　白领们衣着光鲜地出现在都市的街头，傲然行走，神情淡漠，从城市的各个角落涌向“高尚工作园区”；一尘不染的皮鞋踏出急促的脚步，时刻提醒着路人：我有许多工作要做，我很忙；电脑、电话、传真是他们最亲密的工作伙伴；他们的竞争对手不计其数，所以他们时刻准备接受新信息、新知识，不断提高自己，同时为步入金领储备能量；他们公私分明，下班时间很少办公，他们把自己的业余时间用来休闲充电，娱乐健身。

蓝领握好金刚钻

蓝领的调查显示：男性略多于女性；呈现年轻化的趋势，35岁以下者占蓝领人群的55%；近50%的蓝领具有高中、中专或技校学历；蓝领收入为中等，42%的蓝领个人月均收入在1000元到2000元。

族代特征　我国的蓝领人口规模正在迅猛增长，甚至已经大大超出了白领。电脑、空调、手机等新型工业的涌现，蓝领就业的范围已经从“生产线”，延伸到了售后服务。现代蓝领具有统一的生产技能和职业规范，存在于各个产业当中，比如高级技术工人、服务规范化的出租司机与物流运输工人、具有高标准卫生条件约束下的厨艺人员、具备现代农技知识进行机械化作业的农民等。

绿领寄情山水间

绿领是指从事环境卫生、环境保护、农业科研、护林绿化等行业以及那些喜欢把户外、山野作为梦想的人们。绿领们虽然寄情于山水之间，但要享受顶级绿领生活，就要具备一些蓝领的体魄、白领的知识，这样，绿领们才能通过蓝天、白云和金色阳光创造出绿色的生活。

族代特征　他们有着健康的体魄、自然纯朴的性情，自然和绿色是他们心中最重要的部分。在生活观念和方式上他们秉持环保、友善的态度；着装更是穿越品牌神话，洞悉衣服与人的关系；他们与人为善，永远让人觉得亲切而舒服。绿领似乎更符合我们对男人的定义——山的厚重、海的博大、竹的气节、松的风骨，在旷达、洒脱间，将男人的魅力挥洒到极致。与其说这是一种外在时尚，不如说是一种内在的生活观念。

灰领复合型人才

灰领原指负责维修电器、机械的技术工人，因穿灰色制服而得名。最近调查的11个灰领职业和3个灰领技术模块，灰领职业主要集中在两大行业：一是IT行业，二是设计行业。

族代特征　现在通常所指的灰领，是指既掌握较高的现代科学知识，又具有较高 *** 作技能的复合型职业技能人才。包括电子商务员、多媒体作品制作员、计算机程序设计员、计算机网络技术人员、网页设计与制作员、数码影像技术人员、工业产品造型设计员、集成电路版图设计员、室内装饰设计员、首饰设计员、印前制作人员都属灰领，灰领的典型特征是动脑与动手兼备。例如飞行员、外科医生、记者都属灰领，它具有蓝领和白领的双重优势。

粉领在家行天下

近年来，在北京、上海、广州等大城市，粉领已成了追求自我心理满足和自由创业女性的心仪职业，而现代科技也为催生孵育粉领创造了条件。粉领多出自“食脑”阶层，大多从事自由撰稿、广告设计、网页设计、工艺品设计、产品营销、进出口贸易、媒体、管理、咨询服务等工作，她们的出现使就业方式更丰富化、乐趣化和个性化了。

族代特征　粉领们是指在家上班的SOH0族丽人，她们不用早起，不需像白领那般朝九晚五；她们不用看上司的脸色，不需察同事的反应，怡然自得；她们不用像白领那样着套装、化淡妆，可以穿着睡袍或内衣在房间里穿行，甚至可以脸上敷着面膜上网搜寻信息，收发邮件。除了SOH0族外，粉领还包括那些受过高等教育、经济独立、寻求个人价值、有消费激情、有勇气、自信而平淡从容的现代女性。

银领最新族代

她们从事一些时髦的工作，而工作则是她们一种可以享受的状态。她们对于生活意义的理解不再是去实现什么，而是去享受什么。她们没有蓝领的生活压力、不懂白领的办公室哲学、也没有金领称雄一方的财富与权力、但是比粉领更热烈地享受生活——我们把她们归纳为银领。自由、独立、时尚是银领的生活信念。享受更轻松、更自由、更新鲜的过程，是她们生活的意义。

族代特征　作为新潮一族，银领们更轻松、更自由、更新鲜享受工作与生活。她们怎么自由怎么来，怎么简单怎么穿，两个字：个性。她们的职业或者千奇百怪，只有你想不到的，没有她们做不到的。她们对时尚敏锐，走在时尚的最前端，善于接受最前沿的信息。你刚在哪本杂志上看到的天桥表演照片，指不定抬脚走出家门就能看见一银领穿着同样的款式迤逦而行，连脸上化的妆也和杂志上的一模一样。

Information Technology的简称，即信息技术

基本概念和所指范围

[编辑本段]

IT= information technology 信息技术实际上有三个层次：第一层是硬件，主要指数据存储、处理和传输的主机和网络通信设备；第二层是指软件，包括可用来搜集、存储、检索、分析、应用、评估信息的各种软件，它包括我们通常所指的ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)、SCM(供应链管理)等商用管理软件，也包括用来加强流程管理的WF(工作流)管理软件、辅助分析的DW/DM(数据仓库和数据挖掘)软件等；第三层是指应用，指搜集、存储、检索、分析、应用、评估使用各种信息，包括应用ERP、CRM、SCM等软件直接辅助决策，也包括利用其它决策分析模型或借助DW/DM等技术手段来进一步提高分析的质量，辅助决策者作决策(强调一点，只是辅助而不是替代人决策)。有些人理解的IT把前二层合二为一，统指信息的存储、处理和传输，后者则为信息的应用；也有人把后二层合二为一，则划分为前硬后软。通常第三层还没有得到足够的重视，但事实上却是唯有当信息得到有效应用时IT的价值才能得到充分发挥，也才真正实现了信息化的目标。信息化本身不是目标，它只是在当前时代背景下一种实现目标比较好的一种手段。

卡尔的IT是指什么呢？在那篇文章里面他并没有明确提出，不过他提到信息技术的核心功能--数据存储、处理和传输。从他推理的逻辑来看，即从蒸汽机、铁路、电报电话、电力等基础设施建设推过来的，还用摩尔定律来佐证主机和光纤的发展。如果他就此打住，只从这一点出发，他的逻辑论证是非常严谨的，后面对《IT不再重要》发表不管支持与反对评论的人，在这一点上都是基本认同的(除了那些硬件和网络厂商外)，笔者也认同这一点。整个文章里他对物化的IT基础设施建设部分关注很多，基本没有关注应用层面。但后面他讲到大众化趋势时，又提到“信息技术极易复制”，则把IT又推到了商业软件，这里已经迈出了“危险”的一步。在2004年他出版同名书时开篇就定义了他研究、类比过来的IT，“我用的‘IT’是指通常意义上的，即所有被用来以数字形式存储、处理和传输信息的硬件和软件，特别强调的是，我只是指技术本身，我指的‘IT’并不包括技术中流动的信息和那些使用技术的人才技能”，所以他所指的IT是指前二层。如果就这此打住，可能还是不会有太大争议(这次又加上那些难受的软件厂商)。客观地分析软件本身的特征，的确不具备核心竞争力的四个判断标准中的三个即：稀缺性、不易复制性、不易替代性，卡尔本人也没有否认而且是在强调IT具备核心竞争力的第四个判断标准，即有价值。但他偏偏又把题目定成了“IT不再重要”，几欲把整个IT一棍子打死!

可惜他在IT这一概念上是经常含混不清：一会儿指主机网络，一会儿又跑到软件，在他后来出版的书里甚至经常“一不小心”就迈到了第三层，完全违背了他在书开头所界定的IT范围，如论述信息技术的应用、对CIO发出的诘问等。有很多读者、包括哈佛商业评论的编辑当时就指出了这一点。后面其它很多人也因为这一点来攻击他，甚至有人说卡尔干脆就不懂IT，有可能是真的，因为他毕竟本来就不是做IT的。这也给我们搞研究的人也给予很大的启示和警醒，对自己不太熟悉的领域套用其它方法来研究时要特别小心，否则会闹出很多笑话。

这里笔者要强调一点，经常有软件厂商(国内外的都有)宣称上了信息化就能如何如何，就能加强企业核心竞争力（反正多是现在流行什么就跟什么，“与时俱进”）。不知道他们是有意还是无意，且不按核心竞争力判断的四个标准来推断，试反问几个简单的问题：如果上了信息化就能如何，有多少上了信息化的企业已经亏损甚至倒闭？尤其是那些宣称有几十万家客户使用他们软件的软件企业该问问自己。如果上了信息化就能如何，那么我们假设入库、出库、销售、库存等信息全是准确的，就能自动提高销售、降低库存吗？如果说没有上信息化之前，老板可能还可因为看不见而糊涂但幸福地过过日子，那么现在呢？只是痛苦地知道有如此多的库存在仓库里呆了如此长的时间，如此多的商品长时间占据着柜台却没有带来任何销售额更不要说利润!分析一下软件厂商们宣传“信息技术是企业的核心竞争力”的现象，结论只有两个：要么这些企业不懂什么是核心竞争力（我想应该大多数还是懂的，既希望他们懂又希望他们不懂，希望结果是懂是因为至少软件企业还能懂一些管理理念而不是埋头纯粹一技术性公司，希望结果是不懂是因为这样可以少被别人攻击没有职业道德，不知者不为过嘛），要么是另有所图。一般企业客户与IT企业之间存在严重的信息不对称问题。IT企业与企业客户之间的博弈，最后的结果往往会是次优选择，即所谓的“柠檬效应”。在这点上，除了IT企业和从业人员要提高自身的职业 *** 守外，政府或行业必须加强对信息化建设的培训教育，提高企业对信息化建设的认识，引进管理咨询公司、监理公司等来改变这一博弈结局，以达到新的平衡，促进IT业更健康的发展。

信息技术本身只是一个工具，就象一柄利剑或一枝好笔，买了它并不能一定保证你武功增进多少、字写漂亮多少，还需要你不断地去练习如何舞剑、如何写字，信息化建设也需要你不断地提升运用信息的能力，这才是真正核心也是最难的地方。功夫全在题外！信息化(数字化)目的并不是上系统拿几个数字，它只是基础，其核心在一个“化”字，把各种资源相关的信息整合起来后进行“合理化”、“优化”的配置。譬如用历史信息来辅助做销售预测、采购计划、生产计划、配送计划、库存计划，并按照这些计划下达指令并根据实际运行情况滚动修正计划。美国哈林顿（Joseph Harrington）博士提出的计算机集成制造（Computer Integrated Manufacturing，CIM）包含两个基本观点：一是企业生产的各个环节包括市场分析、产品设计、加工制造、经营管理和售后服务等是一个不可分割的整体，必须紧密相连、统一考虑；二是整个运作过程实质上是一个数据的采集、传递和加工处理过程，最终产品可以看作是数据的物质表现。如果上了信息系统却不用它来辅助决策，还是按照原来的运作方式运作，则信息系统的作用可能只是限于解放某些岗位的某些工作，如统计报表等，且同时还会增加另外一些岗位的工作。大量经验表明，如果不用信息系统收集上来的数据，要实现用来辅助决策的准确、及时、完整的信息根本不可能，信息系统只有用它才可能逐步提高其准确性、及时性和完整性。按照核心竞争力的评价标准，要构造核心竞争力，本质上只有整合能力才是，而且越外显的能力越容易被模仿。冰山一角，露在外面的越少越不容易被模仿，越能构成核心竞争力。

就象哈佛商业评论编辑Hal Varian（加利福尼亚大学伯克利分校信息管理与系统系主任）指出的那样：“卡尔说IT正在商品化、不再提供竞争优势，这一点他是对的。但知道如何有效使用IT还是一种非常稀缺的技能。”“提供竞争优势的不是IT本身，而是那些知道如何有效利用它的人。”“公司在花成千上万的钱在数据存储和获取客户交易数据上，但一大堆数据就躺在那儿、没有经过分析、没有使用，但是，在那些训练有素的分析人员手上同样的数据却能产生巨大的回报！”这是一个数据丰富的时代，但同时是一个知识贫乏的时代!

波士顿大学管理学院信息系统管理学教授托马斯·H达文波特要把“过去的40年，更确切地描述为‘数据时代’，而不是‘信息时代’”，“将数据转化为某种更有用的东西，需要相当多的人力投入和智慧，但大多数组织仅仅从技术的角度来看待这一问题。拥有一个数据库或数据挖掘系统，与拥有其它技术一样，是必要的，但对于高质量的信息和知识而言，则是不够的”。

所以这里我们有必要明确一下一些经常混淆的基本概念。

数据(Data)＝事实的记录，如上季度甲系列产品在华东地区销售额为120万。

信息=(Information)＝数据+ 意义，如上季度甲系列产品华东地区销售额比去年同期减少了25 %。

智能(Intelligence)＝信息+理解(understanding)与推理(reasoning)，如分析原因是华东地区销售单位不行，或甲系列产品进入了衰退期，还是公司整体营销活动落后，竞争者强力促销导致？或是其它原因。

知识(Knowledge) ＝解决问题的技能(skill)，针对这一问题公司应对的策略是什么？

智慧(Wisdom) ＝知识的选择(Selection) 应对的行动方案可能有多种，但(战略)选择哪个智慧。行动则又会产生新的交易数据。

数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动之间存在多重循环关系。

同样的高速公路、同样的高档车，开车的人不同将会开出完全不同的水平，这时更关键的因素--开车的本事就显得至关重要了。在初级阶段，竞争比较粗放，可能主要是看谁能修好道，买好车。到后面，大家硬件基础设施差不多，竞争日趋白热化，这个时候人的作用就突显出来了，光有好道好车还不行，还得有舒马赫这样的顶级选手才能赢得比赛。企业经营与赛车还不太一样，赛车有人制定规则，规定只能跑一样的道，企业之间的竞争是八仙过海各显神通，有钱的就可以买高档的服务器、小型机，没有钱的就只能买PC服务器；有钱的就可以用光纤宽带，没有钱的则只能用ADSL甚至拨号；有钱的可以花几千万去买SAP、Oracle，没有钱的则只能用用金蝶、用友，甚至只有一些基本功能的小的进销存或财务软件；有钱的可以请五大帮他们制定符合未来趋势的战略并进行培训，没有钱的则只能企业家自己摸着石头过河……的确，这是一场不太公平的竞争。但网络经济来了，用卡尔的话说，就是IT技术已经变得“大众化”，已变成商品。更何况ASP模式的出现，将极大的降低了企业信息化的门槛，昂贵的服务器、网络、软件费用的门槛被一下子降低了。好比虽然你有私家的宝马、奔驰，可以很快地到达你想要到的地方。但我也可以坐出租车差不多也能实现同样的效果，再差点儿我有公共汽车、地铁，只要很低的成本也能基本实现我的目标。但同样的宽带、同样一套系统软件，但使用的人一样，效果却完全不一样，君不见同样是使用SAP、Oracle或者金蝶、用友，有很成功的，也有很失败的？还是那句话，功夫在诗外!

组成

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IT是Information Technology的缩写，意为“信息技术”，包含现代计算机、网络、通讯等信息领域的技术。IT的普遍应用，是进入信息社会的标志。不同的人和不同的书上对此有不同解释。但一个基本上大家都同意的观点是，IT有以下三部分组成：

-----传感技术 这是人的感觉器官的延伸与拓展，最明显的例子是条码阅读器；

-----通信技术 这是人的神经系统的延伸与拓展，承担传递信息的功能；

-----计算机技术 这是人的大脑功能延伸与拓展，承担对信息进行处理的功能。

所谓信息化是用信息技术来改造其他产业与行业，从而提高企业的效益。在这个过程中信息技术承担了一个得力工具的角色。

顺便说一句何谓IT产业，有一个大致的分类，可以供大家参考：

IT基础技术的提供 IC研发、软件编写 如INTEL、MS等

IT技术产品化 元器件、部件、组件制造 如精英、大众等

IT产品集成化 计算机及外设制造商 如联想、IBM

IT产品系统化 解决方案、信息系统 如华为、HP

IT产品流通 渠道、销售 如神州数码

IT产品服务 咨询服务和售后服务 如蓝色快车

IT产业舆论支持 IT类媒体 如CCW、CCID

IT产业第三方服务 各种需要配套的服务 如法律咨询、PR服务

IT后备人员培养 各种院校 如计算机专业

IT产业合作组织 各种协会、集会

集成测试的整个周期将系统性地包括软件接收测试、端到端测试、电视画面合成测试、系统测试、用户验收测试、多运动项目综合测试及技术演练等等。其目的是确保各IT系统具备所需的功能及可靠性，从而顺利地为北京2008年奥运会服务。

中国IT从业者的职业分类

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IT主体职业

11软件类

111系统分析师 112计算机程序设计员 113软件测试师 114软件项目管理师 115系统架构设计师

12硬件类

121计算机维修工

13网络类

131计算机网络管理员 132网络系统设计师 133网络综合布线员 134网络建设工程师

14信息系统类

141计算机 *** 作员 142信息系统安全师 143信息系统管理师 144数据库系统管理员 145信息系统监理师

146信息系统评估师 147信息资源开发与管理人员 148信息系统设计人员

15制造类

151半导体器件测试工 152半导体器件制作工艺师 153半导体器件制造工 154半导体器件支持工 155半导体器件封装工

IT应用职业

21控制类

211单片机应用设计师 212控制系统设计师 213逻辑控制芯片编辑员 214数据自动采集与分析员

22应用系统开发类

221嵌入式系统开发师 222网站开发师 223游戏程序开发师 224射频识别系统开发师

23设计类

231计算机平面设计师

24商务类

241网络编辑员 242计算机网络客户服务人员 243网上销售员

25娱乐类

251数字视频制作师 252数字音频制作师 253三维动画制作员 254游戏美术设计师

26教育类

261网络课件制作师

27通讯类

IT相关职业

331电子标签 *** 作员

世界IT发展史（1936-2004）

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1936年 英国数学家AMTuring发明图灵机，为现代计算机硬件和软件做了理论上的准备。

1942年

世界上第一台电子计算机ABC研制成功，它有300个电子管，采用二进制，基本体系结构与现代计算机已无二致。

1943年

英国计算机“巨人”投入运行。不过1970年之前对它一直保密。

1945年

现代计算机之父：冯·诺依曼第一次提出存储程序计算机的概念，即“冯·诺依曼机器”。

1946年

2月10日，电子数字积分机和计算机诞生。它装有18000个真空管，总重量达30吨，耗资近50万美元,是世界上第一台多功能、全电子数字计算机，可以实现每分钟几千次乘法运算。

1946年

5月英国剑桥大学研制成功第一台冯·诺依曼机器EDSAC。

1947年

12月23日，美国贝尔电话实验室发明了世界上第一个晶体管。

1948年

曼彻斯特大学开发出世界首台存储程序机Baby。

1950年

Engineering Research Associates制造出世界上第一台商用计算机ERA 1101。

1951年

第一台数字式计算机UNIVAC1为美国人口普查创建。

1952年

Grace Hopper勾画出第一个“编译程序”蓝图，即将所有程序在执行之前都翻译成机器语言，为计算机商用做出重大贡献。

1955年

Grace Hopper开发出A-3编译器Math-Matic。

1956年

世界上第一台采用晶体管元件的电脑研制成功。

第一条跨越大西洋的电话电缆敷设完成。

Bell实验室开发出可视电话样机。

1957年

IBM设计出世界上第一个计算机硬盘RAMAC 350，直径24英寸、总容量5兆字节。

IBM开发出FORTRAN语言。

1958年

第一台商用电子管计算机Univac Model 80发布。

MIT John McCarthy开始开发Lisp语言，1960年完成。

1959年

世界上第一块集成电路问世。

发表了Cobol语言规格，于1961年完成。

1964年

IBM发布IBM System/360计算机。

1965年

DEC推出真正被业界认可的世界上第一台标准小型机PDP－8。

美国Dartmouth 学院的Thomas EKurtz 和 John Kemeny 开发出Basic语言。

世界上第一部程控电话交换机—美国贝尔系统1号电子交换机问世。

国际卫星通信组织发射了一颗半试验半实用的静止（同步）通信卫星，标志着同步卫星通信时代的开始。

1967年

美国《Computerworld》报创刊。

IBM推出世界上第一张软盘，直径为32英寸。

瑞士的Njklaus Wirth 在 Algol的基础上开始开发Pascal语言，于1971年完成。

1968年

IBM开发出世界上第一个数据库管理系统IMS。

挪威计算中心的OJDahl和KNygard发表了第一个面向对象语言Simula 67。

1969年

贝尔实验室用汇编语言开发出第一个多任务多用户的计算机分时系统Unix。

IBM允许客户分开购买它的软件和硬件,从而建立了软件市场。

美国国防部开始研究ARPANET，人们将此视为Internet的开端。

1970年

美国贝尔实验室的Ken Thompson 和Dennis MRitchie开始开发Unix *** 作系统。

传输损耗仅为20分贝/公里的光纤和在室温下能连续工作的半导体激光器研制成功，光纤通信走向实用化。

1971年

Intel 开发出世界上第一个微 处理 器4004。

Niklaus Wirth 开 发出Pascal语言。

Gary Starkweather在施乐的实验室里研制出世界上第一台激光打印机。

1972年

Bell实验室的Dennis Ritchie开发出C语言。

国际电报电话咨询委员会（CCITT）首次提出ISDN的概念。

1973年

法国Luminy－Marseilles 大学的Alain Colmerauer 开发了Prolog语言。

马丁·库珀发名手机，成为第一个使用移动电话的人。

1974年

美国国防部开发出TCP(传输控制协议)。

Intel推出 8080微处理器，并被世界首台商业PC所采用。

Zilog公司推出处理器Z-80。

第一台商业成功的PC牛郎星8800研制成功。

IBM首次提出计算机精简指令集。

Xerox推出第一台工作站样机Xerox Alto。

在第一届计算机国际象棋冠军赛中,俄罗斯程序KAISASA获胜。

1975年

比尔·盖茨和保罗·艾伦为牛郎星开发了世界上第一套标准的微电脑软件Basic，并创办了Microsoft公司。

Xerox和斯坦福大学联合推出“以太网”（Ethernet）。该网络成为局域网的第一个工业标准产品。

1976年

第一台商业成功的巨型机Cray-1 研制成功，运算速度达每秒25亿次。

Hayes推出第一个PC调制解调器。

1977年

第一台带彩显的PC苹果II正式亮相。

世界上第一个商用光纤通信系统在美国芝加哥的两个电话局（相距7公里）之间开通。

1978年

TCP分成TCP和IP。

1981年

世界上第一台便携式电脑Osborne面世。

8月12日首次以“个人计算机（PC）”命名的IBM PC面世。它采用Intel的8088处理器和Microsoft的MS－DOS *** 作系统。

Ashton-Tate推出dBaseⅡ。

自称Captain Zap的23岁小伙子Ian Murphy潜入白宫、五角大楼和BellSouth的计算机系统。

1983年

蜂窝移动电话通信系统投入商用。

1984年

Apple推出Apple Macintosh机。

域名系统被创建。

MIPS计算机系统公司创建,并与斯坦福大学着手开发RISC体系结构。

HP推出面向个人的激光打印机。

1985年

Intel推出386微处理器。

Windows 10正式版本上市。

1986年

国家科学基金会创建骨干网速度为56KB/秒的NSFnet。

1987年

IBM和Microsoft公司发布OS/2 10。

柯达推出世界上首台百万像素商业数码相机。

1988年

11月1日,美国康奈尔大学的研究生Robert Morris在ARPANET中试验计算机病毒的可行性想法时,释放了一个实验性的网络蠕虫程序,在8小时之内,这一程序侵入了3000台～6000台运行Unix *** 作系统的VAX机和Sun计算机，造成严重损失。Morris既是病毒制造者，又是Internet上的首例黑客。

第一个横跨大西洋的海底通信光缆（TAT－8）系统敷设成功。

1989年

美国发射了第一颗全球定位系统（GPS）工作卫星。

英国科学家Timothy Berners Lee开发出万维网。

新加坡创新公司推出声霸卡，标志着PC多媒体时代的来临。

1990年

IBM发布基于RISC的RS/6000。

World Wide Web 软件开发成功。

Internet搜索程序Archie在McGill大学问世。

最早的局域网交换机研制成功。

1991年

芬兰赫尔辛基大学学生Linus Torvalds开发出Linux *** 作系统，并将它作为自由软件传播。

1992年

3月22日Intel推出第5代芯片Pentium处理器。

1993年

Peter de Jager在《Computerworld》上发表“2000年末日”一文,对Y2K问题的危险性及解决成本提出警告。

美国克林顿政府宣布了美国国家信息基础设施的规划，简称NII，俗称信息高速公路。

Microsoft正式发布Windows NT。

1994年

美国Netscape公布用于Internet 的浏览器Navigator。

Internet进入商品化时代。

1995年

Microsoft推出32位桌面 *** 作系统Windows 95。

Microsoft推出Internet 浏览器Internet Explorer。

IP电话初次亮相，VocalTec推出Internet Phone客户软件。

世界上第一个商用CDMA移动通信网在香港开通。

Sun公司推出Java语言。

Oracle公司总裁拉里·埃里森提出网络计算机（NC）概念。

Amazoncom在Internet上卖出第一本书。

一些与网络有关的公司挂牌上市。Netscape成为第三大Nasdaq IPO股票价值。

域名登记不再免费,每年收费50美元。

1996年

美国34所著名大学在芝加哥发起研发“下一代Internet”项目。

可改写光盘(CD-RW)技术问世。

PDA产品Palm Pilot 1000上市。

1997年

IBM“深蓝”机上的国际象棋软件，第一次打败了世界国际象棋冠军 Gary Kasparov。

IETF提出IPv6标准。

无线局域网标准IEEE 80211出台。

Yahoo和Amazoncom等成功上市。

电子商务发展年，网上零售商超过了10万家。截至1997年年底，Cisco在Web网站上的网络设备销售额为30亿美元，Dell网站上每天的PC销售额达100万美元。1997年，Cisco 64亿美元的总收入的39%源于其Web网站。

1998年

iMac苹果电脑面世。

Larry Page和Sergey Brin创建了Google，Google成为被广泛应用的Internet搜索引擎。

英国广播公司（BBC）在世界上首先播放了数字电视节目。

“铱星”系统开始向全世界提供个人通信商业服务。

1月26日，Compaq以96亿美元收购DEC。

加拿大北方电讯以91亿美元并购美国Bay。

10月19日美国联邦法院决定正式开庭审理美国司法部和20个州政府对微软所提起的反垄断诉讼。

11月服务商American Online以42亿美元股价收购Netscape 通信公司。

1999年

1月14日朗讯科技宣布以240亿美元收购Ascend。

2000年

1月10日全球最大的Internet接入服务商America Online宣布以总交易金额超过1600亿美元的换股方式并购Time Warner。

5月17日全球最大的网上时装零售企业、欧洲资金最雄厚的com公司宣布倒闭。美国至少有130家Internet公司因资金枯竭而倒闭。

美IT市场增速9年来首次放缓。

2001年

4月24日IBM公司宣布以10亿美元现金收购Informix的数据库业务。

5月29日Intel第一款64位处理器芯片Itanium正式发布。

8月28日Microsoft发布第一个64位Windows *** 作系统Windows Advanced Server限制版。

9月4日，HP宣布将以250亿美元的股票交易价格收购Compaq。

9月NTT DoCoMo在全球率先启动3G服务。

10月25日Microsoft发布Windows XP。

12月NTT公司宣布将与Intel、SGI公司联合进行网格计算试验。

2002年

5月IEEE 8023以太网标准组织批准了万兆以太网标准的最后草案。

IBM公司宣布投资10亿美元支持Linux。

IDC表示，-23%的增长率使2002年成为IT产业有史以来最差的一年。

IBM宣布将投入100亿美元用于按需计算(On Demand)。

Nasdaq指数跌至6年前com兴起前的水平。

2003年

3月SCO以“不当利用本公司拥有知识产权的Linux *** 作系统”为由起诉IBM。

3月12日Intel公司在全球同步发布其最新一代移动计算技术Centrino（迅驰）。

AMD推出分别面向桌面与移动计算平台的AMD Athlon 64位微处理器。

Apple推出在线音乐服务，开张后的第一周内就以每首歌99美分的价格销售了100万首。

2004年

16月14日RFID(Radio Frequency Identification)标准组织EPCgloba称确定了第一个全球性标准，以加速各公司采用RFID技术改进其供应链的运作。

4月2日，美国Sun公司宣布与微软公司达成一项为期十年的合作协议，了结了一切未决诉讼。根据协议，微软将向Sun支付7亿美元以解决所有未决反垄断问题，另外支付9亿美元解决所有专利问题。

6月28日Intel推出基于32/64位至强处理器的新平台系统。

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