什么是人工智能雾霾(2023年最新解答)

导读：本篇文章新媒号来给大家介绍有关什么是人工智能雾霾的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

人工智能与物联网的区别到底是什么？

区别

一、什么是物联网?

1，物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。

后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。

广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。

二、什么是人工智能?

人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

什么是人工造雾的原理，它的适合范围是啥

人造雾的工作原理是采用国际高精尖科技设备，将纯水或自来水进行过滤系统处理，以确保整个系统处在最佳条件下顺利运转的，经过高压机组加压后，完成系统传输，在水形成1-15微左右的自然颗粒，呈锥形喷雾滴至整个空间，这些微小的人造雾粒大量聚集并漂浮在空气中，形成白色云状效果，这种效果在空气中蒸发，类似于水蒸气原理。

人工造雾的目的是什么，说道这个问题，很多人首先想到的是为了降温，其实最早设计人工造雾的目的是为了美化和欣赏，后来随着科技的发展，人工造雾的领域逐渐也扩大，不仅仅只是用来欣赏，对于消防、降温等领域都有着极大的推动。

人工智能是什么？

简而言之，人工智能就是用人造的方法模拟智能。

这里包含两个关键概念，一个是“人造”，另一个就是“智能”。

“人造”好理解，就是用人工的方法去模拟。但是“智能”是什么呢？

在回答什么是“智能”前，让我们先看看以下哪个物品有智能：

第一排很好判断，大家都认为它们是有智能的。

那第二排的呢？

1. 向日葵有智能吗？它可以跟随太阳移动。

2. 搜索引擎有智能吗？它能把输入问题的答案列出来，比如：输入“著名的餐馆”，他可以给出著名餐馆的列表。

3. 抽水马桶有智能吗？它在放水后能够知道何时停止放水，转而进行蓄水，当蓄满的时候又知道何时停止蓄水。

第二排的物品（向日葵、搜索引擎、抽水马桶）和第一排的物品（现代人类、智人、猫）都有个共同之处，那就是： 它们能够根据外部环境的变化，从而自发的改变自己。

比如：向日葵可以根据太阳的移动而移动自己的花盘；搜索引擎可以根据用户的不同输入展示不同的结果；抽水马桶可以根据水位来决定自己是放水还是蓄水，还是停止。

进一步的一个问题是，同样都可以根据外部环境改变而自发的改变自己，那么这两排的物品有什么不同吗？

这个区别还是很明显的，那就是： 在面对外部环境新的变化的时候，是否可以自主学习、理解环境，从而在新的外部环境下自发改变自己？

第二排的物品都是为了某些特定情景提前设定好的，如果跳出这个特点情景，它们就不会有任何自发行为。

比如：向日葵只是在发芽到花盘盛开前的这段时间是随着太阳移动的。搜索引擎也是通过事先计算好的关键字对应关系来呈现结果。最后的抽水马桶只是为了冲水这一件事情设计的。它们都不会对新的情景产生新的动作。

“智能”通常具备以下两个特征：

1. 根据外部环境的状态变化，而自发的决定自己的状态。

2. 在面对新的外部环境的时候，可以自己学习、理解环境，从而在新的环境状态下自发决定自己的状态。

根据这两个特征，第一排的物品是有智能的，而第二排的物品是没有智能的，只是有“功能”。

人工智能就是用人造的方法模拟智能，模拟的智能能达到智能物品的两个特征即可。

目前大家已知的智能物中，人类是被认为智能最强的。那么有没有什么方法来判断人造智能物是否达到了人类智能的级别？

著名的现代计算机之父图灵曾经提出过一个思想实验，能通过这个实验的，就被认为拥有人类智能的级别。这个思想实验也被称为 “图灵测试” 。

图灵测试是这样的，一个人和一个机器在隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向这个机器随意提问，进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这个机器就通过了测试，被认为拥有人类级别的智能。

在图灵测试中，图灵并没有检验机器是否有合作、分工、演化、自由意志等因素，只是单纯的检测机器是否有足够的智能。但是这并没有妨碍哲学家讨论这些问题，哲学家认为，如果这些因素机器都能满足，那么这种智能叫强人工智能，如果不满足这些因素，而仅仅是通过了图灵测试，那么是一种弱人工智能。

目前在人工智能领域还没有一种机器（或系统）能通过图灵测试。

“智能”有一个特征就是在面对新的外部环境的时候，可以自己学习、理解环境，从而在新的环境状态下决定自己的状态。那么要如何才能学习呢？

人类的学习方法是这样的：从一个问题的一些经验中进行归纳、演绎、联想，得出结论，进一步将结论用于解决这一类的问题上，在这个推广过程中不断利用上述步骤修正结论。人类的经验非常丰富，这些经验有的成为了全人类的一些共识，这使得人类的学习速度加快。

那么如果是一个机器呢，我们该如何让一个机器学习？它能学习到什么程度？

一个模拟人类学习的方法是： 给机器输入关于这个问题的数据，利用一些数学方法让机器根据这些数据做归纳、演绎，从而得出结论，再利用这个结论解决这一类的问题 。这个过程，称为机器学习。

在机器学习中，得出的结论有个特定的名称，叫做“模型”；让机器根据数据做归纳、演绎的过程叫做“模型训练”；将模型用于解决这类问题的过程，叫做“泛化”。整个过程如下图所示：

人们利用泛化结果的好坏来评价学习的模型的好坏。

机器学习由于其方法的普适性和解决问题的泛化能力，被很多领域都广泛使用。目前，机器学习的成功已经广泛使用在很多方面。比如： 判断一封电子邮件是否是垃圾邮件，一些新闻资讯类App自动呈现用户感兴趣的内容，根据诊断结果判断一些病的患病几率，自动驾驶，和人类对弈围棋且战胜人类，图片中的一些元素的识别，语音翻译，虚拟个人助理等等。随着机器学习在这些应用领域的不断使用，机器也在不断优化自己的结果，从而不断提高机器学习的质量和效果。

照这个趋势下去，机器会超越人类吗？

机器学习和人类学习相比，机器学习还有以下几个硬伤：

1. 缺少跳跃式的建模。

目前机器学习的建模方法是逐步递进的，缺少了一些跳跃式的前进。人类经常有灵光一现等想象力飞跃的时刻，但是机器学习没有，它只有层层递进，逐步收敛，最终得到模型。

2. 计算能力还不够强

虽然比人脑单个神经元的计算速度快，但是人脑的并行计算能力远超现代计算机好几个量级。人脑可以同时有上亿个神经元被激活，参与计算。相比之下，机器的计算力有限，如果计算机目前的体系结构在未来保持不变，那机器在未来也没可能超越人类的计算能力。

3. 知识储备不足

人类的学习有个重要的来源就是人类共有的知识，这些知识给人类理解和学习问题提供基础，有时即便问题信息不足，人类依然可以利用这些知识来学习、梳理问题。而每个机器有自己学习到的模型，目前还不能将这些模型让其他机器共享。这也正是机器学习在很多领域很难达到人类水平的一个原因，比如：自然语言处理。

4. 不能举一反三

机器学习不能脱离要解决的实际问题，得出的模型也只是在这类实际问题中得到有限的泛化能力。这就限制了机器能像人类一样拥有举一反三的能力，只能一个个的学习。这就缺少了面对环境变化后的自主学习能力。

综合来看，机器学习要想超越人类，需要解建模方法、决计算力、知识共享，举一反三这四个问题。目前还不能超越人类，只能在一些高度结构化而且频繁重复某些模式的领域才能适用。

到此，我们宏观的了解了什么是人工智能，以及它的长处和短处，希望能对想要了解人工智能领域的人起到帮助。

数据智能时代：数据体系建设的实质、思路和方式

二十一世纪，互联网新科技层出不穷。伴随着大数据、云技术以及整个算力的发展，人工智能技术的研究及应用也迅速壮大，在语音、图像和自然语言方面取得了卓越的成绩。更为重要的是，政府也在大力发展数字经济，包括党的十九届四中全会首次增列了“数据”作为生产要素，这也进一步反映了随着经济活动数字化转型的加快，数据对提高生产效率的乘数作用凸显，成为最具时代特征新生产要素的重要变化。个推作为专业的数据智能服务商，于2010年成立至今，在大数据技术的发展过程中，收获了一些成果，也得到了自己的经验和体会。

2019年3月，个推（每日互动，300766.SZ）在创业板上市，主打数据智能。公司在该领域积极布局，并在实践中探索总结了数据沉淀、数据挖掘和数据应用的“三步走”数据智能方法论。关于底层，个推提供了消息推送、用户画像、应用统计、一键认证四种开发者服务，同时沉淀了海量数据；中间层是个推引擎层，通过对数据脱敏、筛选、清洗、整理，并经深度挖掘后建模,自主构建“个推大数据平台”。最上层为数据应用层，提供品牌营销、风控服务、人口空间规划、公共服务等多种大数据服务，增能诸多垂直领域。

本文将结合个推实践，主要围绕三个方面进行展开：数据智能时代的特征、企业面临的实际挑战、数据智能体系建设思路。

数据智能时代的特征

数据智能时代已经来临，如同《大数据时代》中阐述的那样，我们发现并印证了大数据对我们思维、商业、管理等方面存在着巨大的影响。

思维变革

在思维变革方面，我们认为数据智能时代的特征可以归纳为三点：更多、更繁杂、更相关。更多，意味着人们不再依赖于一小部分数据，而是使用全部数据，并从第三范式向第四范式跃进。

那么，第三范式和第四范式的区别是什么呢？以“雾霾形成的原因”为例进行说明。第三范式的雾霾研究过程是：首先，提出问题。比如说,想了解雾霾是什么？怎么预防？其次，提出理论。根据已有的机理认识，雾霾天气的形成不仅与源头、大气化学成分相关，还与气象因素，包括地形、风向、温度、湿度等有关。而参数之多，超过了我们常规监测的能力范围。

为此，我们只能去除一些看起来不怎么重要的参数，保留一些简单的参数，提出一个理论。然后收集数据、模拟计算，并根据计算结果对理论进行修正。最后获取可信度比较高的结果，对雾霾天气进行预测。

相对应地，第四范式的研究方法是怎样的呢？它的第一个环节与最后一个环节跟第三范式相同，但在中间两个环节两者顺序是相反的，即在第四范式中，我们要先进行数据收集再形成理论。

在第一步问题提出后，我们首先去做的并不是创建一个理论模型，而是把所有可能有用的数据收集起来，然后在此基础上通过机器学习的方法，或者说人工智能的方法，找出对于雾霾形成影响较大的因素，进而提出有关理论。最后，进行预测，验证结果。得益于大数据的出现，第三范式才能向第四范式跃进，这也带来了整个思维方式和方法论的变革。

思维变革的第二个特点是更繁杂，即从精确性向概率性的转变。精确性作为信息缺乏时代和模拟时代的产物，要求数据保证质量、减小误差。而大数据时代，海量的数据使我们无法一一验证数据的准确性。更多情况是，我们通过整个数据的分布，找出数据背后的概率性，然后找到有用的数据，剔除没用的数据。

思维变革的第三个特点是更相关。数据之间不是因果关系，而是相关关系，核心是建立在相关关系分析法上的预测。

总结起来，大数据时代思维变革的特点可以归纳为：

1.  改变操作方式，使用收集到的所有数据，而不是样本；

2.  不把精确性作为重心；

3.  接受混乱和错误的存在；

4.  侧重于分析相关关系，而不是预测背后的原因。

商业变革

在商业变革方面，数据智能时代的特点主要有三：一切皆可量化、无限的创新可能、数据的选择价值。

“一切皆可量化”指的是随着数据智能时代的发展，我们会发现身边所有的东西都在产生数据，也就是说我们所处的现实世界，与信息世界存在着对应关系。未来，我们物理世界里的每一种事物都将与数字孪生世界里的一一对应。

数据的真实价值犹如冰山，首要价值只是上面看得见的部分，而背后蕴藏着“无限的创新可能”。数据在完成直接的业务用途之后，看似好像没有用了，但是一旦跟别的行业数据结合，我们会发现其协同效应非常强，可以创造出巨大的使用价值。也就是说，目前看似没有价值的业务数据或许在以后能发挥出重要作用。因此我们建议数据较为丰富的企业或者公司，最好能从现在开始，把业务数据通过某种方式予以保存，譬如采用数据湖的方案。

数据的价值是其所有可能用途的总和，面对这些无限可能的潜在用途就像是在选择，这些选择的总和便是数据的价值，即数据的选择价值。

总结起来，在商业变革方面，数据智能时代的特点主要可以概括为：

1. 数据的选择价值意味着无限可能；

2．数智时代要求我们对待数据有别于传统资产；

3．数据的创新意味着很大的不确定性。

我们面临的实际挑战

数智时代我们面临挑战的本质在于数据组织及管理要求（侧重稳定性）与业务的创新需求（侧重灵活性）的冲突。

使用数据核心要解决的几个问题

数据不可知：用户不知道大数据平台有什么样的数据，也不知道这些数据和业务的关系是什么。虽然用户意识到了大数据的重要性，但不清楚平台中是否存在能解决业务问题的关键数据以及该如何寻找相关数据。

数据不可控：数据不可控是从传统数据平台开始就一直存在的问题，在大数据时代表现得尤为明显。缺乏统一的数据标准导致数据难以集成，缺乏质量控制导致许多数据因质量过低而难以被利用。 

数据不可取：用户即使知道自己业务所需要的是哪些数据，也不能自助便捷地拿到数据。实际上，数据获取需要很长的开发过程，漫长的需求响应与大数据时代需要快速出具问题解决方案的目标相违背。

数据不可联：大数据时代，企业虽然拥有海量数据，但企业数据知识间的关联还比较弱，尚未把数据和知识体系关联起来。此外，企业员工难以做到数据与知识之间的快速转换，无法对数据进行深入探索和挖掘，这导致数据的深层价值难以凸显。

我们在公司内部对数据问题进行收集，发现存在几大困难点：业务响应速度慢、数据质量问题频发、数据使用难且取数慢、开发效能低、试错成本高以及数据能力重复建设等。

数据智能技术体系建设思路

总体目标

1．敏捷地支撑业务部门的创新需求，打造快速响应商业需求的服务能力；   

2．把不同领域的数据实时打通，体现数据的最大价值；

3．把数据作为资产进行管理。

大多数情况下，我们通过业务的需求，反过来推进公司数据智能体系的建设，其直接的价值体现是成本节约、效率提升和质量提升。 

建设思路和原则

1．主要面向内部客户，特别是公司的研发人员及建模人员，以提高业务开发效率为目标；

2．做好元数据、血缘关系管理，提高数据治理程度，以保证数据的质量和安全；

3．提炼公共服务能力等复用程度高的能力优先建设，如：数据提取分析速度、数据治理平台、数据开发平台；

4．数据能力原则上由相应领域熟悉业务，有一定技术积累的团队一起参与建设；

5．能力建设需要重点考虑几大标准：稳定、易运维、可运营、可审计。

在能力建设方面，公司可以设立三层结构：底层是技术中台；中层是数据中台；上层是业务系统。需要注意的是，有了平台并不意味着问题就解决了。我们认为最理想的方式是平台与人的能力相结合。平台沉淀证明了的、可复用的能力；而人更多地去应对创新需求，利用知识创造工具和完善平台。这也是一个螺旋上升的过程。平台需要专门的人进行运营、推广；业务需要有会使用平台的、能快速产生解决方案的人，来保证与平台人员的良好沟通与协作。

基于这样的想法，个推在公司的组织保障上构建了这样一个体系：上层目前是虚拟的数据中台部，在合适的时候会成为一个实体部门。架构组与技术组参与建设数据中台。此外，我们把部分与数据相关的技术人员派驻到业务部，这样不仅能更好地把数据应用于业务，还能让他们把业务部门的使用效果及问题予以反馈，以此形成一个闭环，我们把它称之为DO（Data Owner）。

互联网的发展将大家带入了大数据时代，而数据智能时代是大数据时代一个重要的发展阶段，机会与挑战并存。个推将积极把握机会、应对挑战，不断探索数据智能与行业应用的结合点，以创新的技术为开发者提供增能服务、为移动互联网和品牌营销等各垂直领域提供定制化的大数据解决方案。未来，个推将持续用数据的力量，携手更多的行业伙伴，创建数据智能共赢生态！

十大的科技热词有哪些

现在已经是新的时一年了，有很多的科技热词已经进入到我们的视线。下面为您精心推荐了十大热门的科技热词，希望对您有所帮助。

十大科技热词

虚拟现实

简称VR(Virtual Reality)，是一套由计算机仿真系统创建出来的虚拟世界。通俗讲，就是使用技术手段，让人身临其境，并可以与这个环境进行交互。这套技术主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感器各等方面，除了计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，甚至还包括嗅觉和味觉等多感知。目前，虚拟现实技术已经应用于医学、军事航天、室内设计、工业仿真、游戏、娱乐等多个行业。越来越多的大公司加入研发虚拟现实设备的大军，如谷歌、三星、HTC、Oculus等，虚拟现实越来越多的进入人类的生活。

人工智能

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。其所使用的技术旨在根据数据和分析赋予计算机能够做出类似人类的判断。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

大数据

大数据的定义是，一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。但大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。大数据的价值体现在以下几个方面：1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;2、做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，但企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元;为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵;分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存;根据客户的.购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息;从大量客户中快速识别出金牌客户等等。

独角兽

独角兽企业原本是美国风投界的术语。用来描述估值超过10亿美元的初创公司。这些企业最初通常是以软件为主，但现在渐渐包括了其他领域的行业。到2015年8月止，在独角兽企业名单上排行在前的企业有Uber(交通)，小米(电子消费品)，Airbnb(住宿)， Palantir(大数据)和Snapchat(社交媒体)。

由独角兽衍生而来的词：十角兽，指估值超过100 亿美元的初创企业。超级独角兽，super-unicorn，指估值超过1千亿的公司，例如Facebook。独角鲸，加拿大技术独角兽一般被称为独角鲸。

人脸识别

是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别产品目前已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

智慧城市

“智慧城市”是一个非常火热的词。但在很多人看来，这一高大上的话题显得既陌生又遥远。其实，智慧城市建设早已通过各种不同的展现方式渗入到了我们的日常生活中，并从众多方面来改变我们的生活，比如智能家居、智能可穿戴设备以及工业4.0等。智慧城市实际上就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进的信息技术，实现城市智慧式管理和运行，进而为城市中的人创造更美好的生活，促进城市的和谐、可持续成长。

认知计算

认知计算出自于IBM人工智能超级计算机“沃森”的称谓，而现在，它更多的代表着一种全新的大数据分析方式。随着信息的增加，计算机可在已有经验的基础上随着时间推移，以学习的、交互的方式，随着数据的进一步增长逐步提高认知的分析行为， 就像大脑会自然而然地做事情，“认知计算”是人工智能和大数据的“联姻”。

量子计算

量子计算，是当前最热门的研究领域。相对于普通计算机，基于量子力学特性的量子计算机，拥有超乎想象的并行计算与存储能力，求解一个亿亿亿变量的方程组，具有亿亿次计算能力的“天河2号”需要100年，而万亿次的量子计算机理论上只需要0.01秒就可解出。当量子计算机应用之时，现在的密码破译、基因测序等科学难题，将可迎刃而解。

深度学习

深度学习Deep Learning的概念源于人工神经网络的研究。机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。自2006 年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验(图灵，计算机和人工智能的鼻祖)，至少不是那么可望而不可及了。在技术手段上不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是Deep Learning。借助于Deep Learning 算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。

计算机视觉

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。形象地说，就是给计算机安装上眼睛(相机)和大脑(算法)，让机器能够感知环境与对象。我们中国人的成语“眼见为实”和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。不难类比，机器有了视觉以后的前途是不可估量的，例如：智能机器人、智能视频监控、新型人机界面等等。

热门的科技热词

互联网+

“互联网+”上升为国家战略。中国在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划。从3月到12月，仅与“互联网+”有关的专著就出版了超过100本，网络链接则超过了1500万个。更重要的是，这个词汇寄托了中国人对于未来的梦想。中国的社会、经济和文化都将迎来前所未有的重塑。

三体

科幻小说《三体》和它的作者刘慈欣都迎来了自己的巅峰时刻：在第73届世界科幻大会上，《三体》荣获雨果奖最佳长篇小说奖。

这不仅是中国，也是亚洲首次获得这项最有声誉的科幻奖，标志着世界科幻界对中国作家和作品的认可。《三体》这部讲述人类与外星文明接触的故事成了刘慈欣创作的高峰，拉升了中国科幻文学的水平。

雾霾

雾霾是我们在这份榜单里最不想见到又必须面对的热词。雾霾并不是什么新鲜事物，它像个工业幽灵一样一直伴随着人类的现代化进程。从1930年的比利时马斯河谷烟雾事件到1943年的洛杉矶烟雾事件，从1948年的美国多诺拉烟雾事件到1952年的英国伦敦烟雾事件。实际上，20世纪70年代之后，伦敦才慢慢摘掉了“雾都”的帽子，蜕变成为生态之城。雾霾是个环境难题。公众的警醒、政府的坚决、科技的手段、生活的变革、经济的转型，还有长期的坚持，才是最终战胜雾霾的可靠保证。

知名的科技热词

幽灵震动

幽灵震动，(phantom vibration)，是一种由科技产品所带来的现象，在手机普及化后大家开始依赖手机，当手机放在包包、口袋等，这些无法看到的地方时，就会开始产生不安与幻觉，人们会时不时的用手或身体去感受手机是否在震动，甚至觉得手机正在震动。

巴氏奶

巴氏奶(pasteurised milk)，又称巴氏乳、市乳，是由巴氏消毒法处理的鲜奶。一般保质期较短，但保存了绝大部分的营养和口感。

物联网

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”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，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;其二，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。物联网就是“物物相连的互联网”。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。

活点定义：利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网是互联网的延伸，它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素(所有的设备、资源及通信等)都是个性化和私有化的。

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