2030年智能 e政府---Big Data(01更新版)

2030年---EPRI :智能電網技術將令電力消耗量減少逾4%
-----2030年瑞典成全球首个不使用现金国家
-----2030年Ray Kurzweil :納米機器人替代血細胞
-----2026年台灣人口2279萬
-----2025年臺灣老年人口占總人口20%
-----2020年DECC ::英國2600萬戶房屋轉換成智能電錶
-------2020年歐盟80%房屋轉換成智能電錶
-----2020年科技市調機構IDC :物聯網創造300億個自動聯網端點、8.9兆美元營收
-----2020年南韓物聯網MEMS感測器的總產值2300億韓圜。
-----2019年南韓砸500億韓圜開創物聯網的獲利商機
-----2017年谷歌 10Gbps光纤网络
-----2017年ABI Research:800萬家庭自動化系統安裝在美國
-----2015年新加坡“智慧国2015”计划
-----2015年南韓全国52座城市打造全方位Ubiquitous City（智能城市 ）
-----2014.11.27Google X建立纳米平台检测癌症和心脏发作
-----2014.7微軟推出微軟Azure機器學習服務（Azure Machine Learning）預覽版=可透過不同的演算法和程式語言以檢視歷史數據與預測未來事件，可用於預測疾病爆發、電梯維修時間，甚至可以預防發生犯罪事件。
-----2014.1.26谷歌4億美元收購DeepMind人工智能公司
-----2013.11.3愛沙尼亞E政府=愛沙尼亞是全世界E化程度最高­的國家之一
-----2013.7.10Google災害應變平台台灣區正式啟
-----2013.5.16谷歌与美国航天局成立“量子人工智能實驗室Quantum Artificial Intelligence Lab”。
-----2012年ABI Research:150萬家庭自動化系統安裝在美國
-----2012年7月正式推出Google Fiber,超高速宽带上网最高网速可达 1Gbps
-----2012.12.5南投埔里基督教醫院遠距看診,提升偏鄉醫療照護
-----2012.11.12台灣第一個遠距健康照護中心就設置在復興鄉三光村
-----2012.4.16Kevin Kelly:台灣應全力發展醫療照護
-----2011.11.3豐田推出護理機器人
-----2011.7.14嘉南療養院設計RFID無線定位系統，有效降低失智長輩走失
-----2011年田納西Chattanooga獲得(Intelligent Community Forum, ICF）評選為全球七大智慧社群之一的智慧城
-----2010年IBM正式提出“智慧的城市”愿景
-----2009.3.3谷歌向美国议会要求在建设智能电网Smart Grid时采用非垄断性标准
-----2009.2.12Google宣布跨足PowerMeter智慧電網市場
-----2009.2.10谷歌测试谷歌电表PowerMeter的用电监测软件


2013~2025年---Google將助開發中國家建設無線網路
-----2017年谷歌10Gbps光纤网络
-----2012年7月正式推出Google Fiber,超高速宽带上网最高网速可达1Gbps
-----2012年6月Internet World Stats統計顯示非洲網路滲透率15.6%，美國78.6%
-----2015年Titan 無人機據稱可利用特殊通訊裝備，以每秒1G的高速傳輸資料
-----2014.4.15Google收購太陽能無人機製造商Titan Aerospace
-----2013.5.28Google董事長Eric Schimidt :現在當一個人上網時，平均有兩個人還活在沒有網路的世界，10年後網路滲透率將提高到「人人都能上網」。
---2012年7月正式推出Google Fiber,超高速宽带上网最高网速可达1Gbps
---2011年4月谷歌光纖在美國密蘇里州堪薩斯（Kansas）市測試光纖服務

2017年---重慶計劃使大數據技術在民生服務、城市管理及全市支柱業發展等領域廣泛應用，大數據業成為重慶市經濟發展的重要增長極，形成民生服務、城市管理和經濟建設融合發展的新模式，構建起雲端智能信息化大都市，成為具有國際影響力的大數據樞紐及業基地。
-----2014.11.12重慶與惠普推進雲計算 大數據業合作
一是惠普公司將分別與重慶市金融辦簽署“非傳統金融業務信息監管平台項目”戰略框架協議，與兩江新區、重慶大學和四川美術學院共同簽署“大數據人才教育項目”戰略合作協議，從金融信息化和人才培養兩個領域共同推進重慶雲計算和大數據業發展；
二是中國惠普有限公司重慶分公司掛牌成立，該公司未來將統籌惠普公司在雲計算大數據方面與重慶合作的業務發展和運營；
三是惠普公司與重慶本地民營企業重慶龍渲渲染科技有限公司合作的“龍渲雲平台”正式上線運營，惠普公司計劃將服務於美國好萊塢夢工廠的國際領先渲染架構和運營能力帶到中國，落戶重慶，這是惠普公司和重慶共同推動雲計算和大數據業發展合作的第一個落地行業板塊。

2015年---Titan開發多種太陽能“大氣層衛星”，投入商業化使用
-----Titan無人機能在6.5萬英尺高空飛行，並可在高空最多停留五年時間，其翼展為165英尺(約合50米)，略短於波音777飛機
-----Titan 無人機據稱可利用特殊通訊裝備，以每秒1G的高速傳輸資料，這種效率高於大多數已開發國家的寬頻網速

2015年---南韓全国52座城市打造全方位Ubiquitous City（智能城市 ）
-----2015年南韓全面數位化教學，將成為全球第一個實施數位化教學的國家 =韩国以网络为基础，打造绿色、数字化、无缝移动连接的生态、智慧型城市。通过整合公共通讯平台，以及无处不在的网络接入，消费者可以方便的开展远程教育、医疗、办理税务，还能实现家庭建筑能耗的智能化监控等。
-----韩国以网络为基础，打造绿色、数字化、无缝移动连接的生态、智慧型城市。通过整合公共通讯平台，以及无处不在的网络接入，消费者可以方便的开展远程教育、医疗、办理税务，还能实现家庭建筑能耗的智能化监控等。

2015年---新加坡“智慧国2015”计划
-----通过物联网等新一代信息技术的积极应用，将新加坡建设成为经济、社会发展一流的国际化城市。在电子政务、服务民生及泛在互联方面，新加坡成绩引人注目。其中智能交通系统通过各种传感数据、运营信息及丰富的用户交互体验，为市民出行提供实时、适当的交通信息

2014.11.12---華爾街日報 :Big Data時代來臨，公司急需的數據家不僅需要擁有工程知識和商業能力，還需對數據有敏銳的感覺，這樣他們才能勝任分析和處理「大數據」公司提供的各項數據和信息
-----北卡州立大學高等分析學院（Institute for Advanced Analytics at North Carolina State University）創始人拉帕（Michael Rappa）表示，傳統大學的結構並不利於跨科目的教育方式。
-----北卡州立大學高等分析學院的創始人拉帕表示，要想具備這些能力，關鍵是採用跨部門的學習和培訓。在他們的學院，學生必須花整整十個月，一周五天，朝九晚五，主修應用數學、統計、計算機、金融和市場學。其中許多課目是一個數據家應當暸解的內容。學院會提供給學生來自政府的真實、但隱去真名實姓的數據，讓他們分析並解決經營方面的具體問題。
-----SunTrust Banks Inc銀行任職信息主管Anil Cheriyan表示，數據家的職位由兩人擔任。一位數據能力強的工作人員先以深度的商業知識和經驗將數據進行歸類、整合和管理。然後，另一位致力分析的工作人員採用數據模型和數據挖掘的方式來對客戶分類，或研究有關產品、風險等方面的課題。要找到一個人有能力同時涉足這兩大領域非常困難。不過他相信，隨著這個領域的發展和成熟，這樣的全面型人才逐漸會出現。該行已經開始將數據處理和分析這兩個領域的工作人員一起培訓了。

2014.11.12---LinkedIn中国商务分析及战略总监王昱尧:每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。，在一个成熟的数据驱动型公司，“大数据工程师”往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换—概括来讲，这是一个支持企业做出商业决策、发掘商业模式的重要群体。由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。
-----2014.11.13阿里巴巴[微博]集团研究员薛贵荣 :学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求
-----2014.11.13联合国[微博]百度[微博]大数据联合实验室数据科学家沈志勇 :学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家；沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。
A 大数据工程师做什么？
阿里巴巴集团研究员薛贵荣=大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。
沈志勇=如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么大数据工程师的工作就是，“第一步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。最后是应用，把数据可视化等。”因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。
找出过去事件的特征==大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰对说。下一步到了业务层面，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式，比如微信的电影票业务。
预测未来可能发生的事情==通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。“比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。”薛贵荣说。在百度，沈志勇支持“百度预测”部分产品的模型研发，试图用大数据为更广泛的人群服务。已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。以百度景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤？
找出最优化的结果==根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。以腾讯来说，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试（AB Test），即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。作为电商的阿里巴巴，则希望通过大数据锁定精准的人群，帮助卖家做更好的营销。“我们更期待的是你能找到这样一批人，比起现有的用户，这些人对产品更感兴趣。”薛贵荣说。一个淘宝的实例是，某人参卖家原来推广的目标人群是产妇，但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现，针对孕妇群体投放的营销转化率更高。
B 需要具备的能力
数学及统计学相关的背景==就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。沈志勇认为，缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域（Danger Zone）—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。”沈志勇说。
计算机编码能力==实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。”郑立峰说。举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。
对特定应用领域或行业的知识==在颜莉萍看来，大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。“他不能只是懂得数据，还要有商业头脑，不论对零售、医药、游戏还是旅游等行业，能就其中某些领域有一定的理解，最好还是与公司的业务方向一致的，”就此薛贵荣还打了个比方，“过去我们说一些奢侈品店员势利，看人一眼就知道买得起买不起，但这群人恰恰是有敏锐度的，我们认为他们是这个行业的专家。又比如对医疗行业了解的人，他在考虑医疗保险业务时，不仅会和人们医院看病的记录相关，也会考虑饮食数据，这些都是基于对该领域的了解。”
C 大数据工程师的职业发展
如何成为大数据工程师==由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。2014年8月，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫[微博]平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。“通过这个方式来激励内部员工，同时也发现外部人才，让各行业的大数据工程师涌现出来。”颜莉萍建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。
薪酬待遇==作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。
职业发展路径==由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍说。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。

2014.10.6---OFweek 工控网:未来人工智能的十大应用方向
1、机器视觉==机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。人工智能能使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析，即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。就像人做的那样。所以机器视觉是人工智能中非常重要的一个领域。机器视觉在许多人类视觉无法感知的场合发挥重要作用，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，机器视觉更突出他的优越性。现在机器视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像分析，安全减半、监视与跟踪，国防系统等。它们的应用于机器视觉的发展起着相互促进的作用。
2、指纹识别==指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入，应用最广泛，发展最成熟的技术。指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。很显然指纹识别属于模式识别范畴。
3、人脸识别==人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流.首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。在人工智能与人脸识别技术结合上，百度可能已经领先众人一步，有人在秘密上爆料，说是百度人脸识别技术有了新成果，估计是与支付相关。如果百度这次推出的确实是人脸识别支付，则在移动支付上就可以甩开阿里、企鹅很大一步。百度的人脸识别技术加支付场景，有两个层面上的解读。第一方面是将识图技术与商业层面打通，建立更加丰富的购物场景。目前我们的购物支付场景多是遵循常规的手法：code，命令。人脸在很大程度上可以提升交易安全性和速度，是未来的必要趋势。而更深层次的是和大数据打通。尤其人脸大数据，无论在日常生活，还是商业运作上都是语音、动作之后最重要的数据之一，它更能够将个人大数据实现更大化的整合，甚至重建信用体系规则。
4、智能信息检索技术==数据库系统是储存某个学科大量事实的计算机系统，随着应用的进一步发展，存储的信息量越来越大，因此解决智能检索的问题便具有实际意义。智能信息检索系统应具有如下的功能：
　　（1）能理解自然语言，允许用自然语言提出各种询问；
　　（2）具有推理能力，能根据存储的事实，演绎出所需的答案；
　　（3）系统具有一定常识性知识，以补充学科范围的专业知识。系统根据这些常识，将能演绎出更一般的一些答案来。
实现这些功能要应用人工智能的方法。据此前百度公布的信息显示，百度已经建成全球规模最大的深度神经网络，这一称为“百度大脑”的智能系统，目前可以理解分析200亿个参数，达到了两、三岁儿童的智力水平。随着成本降低和计算机软硬件技术的进步，再过20年，当量变带来质变，用计算机模拟一个10-20岁人类的智力“几乎一定可以做到”。似乎可以毫无悬念地预判到人工智能在互联网企业日后竞争中的核心地位，在这个发展的过程了，相信人工智能也会开始接触更多更大，那些我们本以为互联网很难渗透进去的领域。
5、智能控制==智能控制（intelligentcontrols）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支（如系统工程、系统学、运筹学、信息论）结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。
6、视网膜识别==视网膜是眼睛底部的血液细胞层。视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征，血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。 视网膜也是一种用于生物识别的特征，有人甚至认为视网膜是比虹膜更唯一的生物特征，视网膜识别技术要求激光照射眼球的背面以获得视网膜特征的唯一性。虽然视网膜扫描的技术含量较高，但视网膜扫描技术可能是最古老的生物识别技术，在20世纪30年代，通过研究就得出了人类眼球后部血管分布唯一性的理论，进一步的研究的表明，即使是孪生子，这种血管分布也是具有唯一性的，除了患有眼疾或者严重的脑外伤外，视网膜的结构形式在人的一生当中都相当稳定。
7、虹膜识别==人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。这些特征决定了虹膜特征的唯一性，同时也决定了身份识别的唯一性。虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和总的外观。人发育到八个月左右，虹膜就基本上发育到了足够尺寸，进入了相对稳定的时期。除非极少见的反常状况、身体或精神上大的创伤才可能造成虹膜外观上的改变外，虹膜形貌可以保持数十年没有多少变化。另一方面，虹膜是外部可见的，但同时又属于内部组织，位于角膜后面。要改变虹膜外观，需要非常精细的外科手术，而且要冒着视力损伤的危险。虹膜的高度独特性、稳定性及不可更改的特点，是虹膜可用作身份鉴别的物质基础。在包括指纹在内的所有生物识别技术中，虹膜识别是当前应用最为方便和精确的一种。虹膜识别技术被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途的生物认证技术，未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用，也必然的会以虹膜识别技术为重点。这种趋势已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来，市场应用前景非常广阔。
8、掌纹识别==掌纹识别是近几年提出的一种较新的生物特征识别技术。掌纹是指手指末端到手腕部分的手掌图像。其中很多特征可以用来进行身份识别：如主线、皱纹、细小的纹理、脊末梢、分叉点等。掌纹识别也是一种非侵犯性的识别方法，用户比较容易接受，对采集设备要求不高。掌纹中最重要的特征是纹线特征，而且这些纹线特征中最清晰的几条纹线基本上是伴随人的一生不发生变化的。并且在低分辨率和低质量的图像中仍能够清晰的辨认。点特征主要是指手掌上所具有的和指纹类似的皮肤表面特征，如掌纹乳突纹在局部形成的奇异点及纹形。点特征需要在高分辨率和高质量的图像中获取，因此对图像的质量要求较高。纹理特征，主要是指比纹线更短、更细的一些纹线，但其在手掌上分布是毫无规律的。掌纹的特征还包括几何特征：如手掌的宽度、长度和几何形状，以及手掌不同区域的分布。掌纹中所包含的信息远比一枚指纹包含的信息丰富，利用掌纹的纹线特征、点特征、纹理特征、几何特征完全可以确定一个人的身份。因此，从理论上讲，掌纹具有比指纹更好的分辨能力和更高的鉴别能力。
9、专家系统==专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性、系统的透明性和灵活性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。
10、自动规划===自动规划是一种重要的问题求解技术，与一般问题求解相比，自动规划更注重于问题的求解过程，而不是求解结果。此外，规划要解决的问题，如机器人世界问题，往往是真实世界问题，而不是比较抽象的数学模型问题。与一些求解技术相比，自动规划系统与专家系统均属高级求解系统与技术。规划是一种重要的问题求解技术，它从某个特定的问题状态出发，寻求一系列行为动作，并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止。规划可用来监控问题求解过程，并能够在造成较大的危害之前发现差错。规划的好处可归纳为简化搜索、解决目标矛盾以及为差错补偿提供基础。

2014.10.6---Lifehack: 未來15 個智能新科技
1. 智能眼鏡
雖然大家都知現時已有 Google Glass，不過它仍然是尚未成熟的產品，在未來仍然有很多可開拓出來的功能。現時 Google Glass 成本仍很高，很多人亦可能覺得它是不太需要。不過隨著日後成本降低，可能人人也會配戴也說不定。
2. 智能/自動化數據
雖然很多數據已經電子化，不過它們都需要我們人手輸入，例如電話中的聯絡人資料。在未來這些工序都可能自動化起來並成為主流，例如國外有一個名為 RelateIQ 的服務，可以讀取用戶在電郵服務、手機、社交網結等的聯絡人數據，自動化整合、同步並且可分析、過濾、分享。用戶不需再每每自行處理數據，未來更可能套用至更多其他類型的服務。
3. 更深入的穿戴式電子產品
有別於智能眼鏡、智能手錶或者一些智能運動用品，現時有不少更「深入」的裝置正積極開發中。例如可準確測心跳的智能耳機、可測血糖的智能隱藏眼鏡、可開鎖的暫時性紋身等等。它們將可更快速準確的取得人體資訊，甚至可將資料發送出去，在未來可能會拯救不少生命。
4. 智能家居
智能家居已經講了很多年，而各種各樣的技術亦已經存在。隨著手機發展，智能家居將會更加普及，因為只需手機安裝了相關的 Apps，我們將可做到用手機控制絕大部份支援的家庭電器，還可學習到使用者的習慣來作出合適的安排，不論成本與方便程度都較以往的智能家居吸引。
5. 虛擬實境遊戲
VR 遊戲裝置 Oculus Rift 及 Project Morpheus 相信大家都略有所聞，與 Google Glase 同樣它們仍未算十分成熟，不過有不少試玩過的人都覺得其遊戲體驗非常迫真，感覺似進入另一世界。而且除了視覺上的感官之外亦不斷發展出配合四肢的感官裝置，未來將有機會令遊戲進入感官的新時代。
6. 不需螢幕的投射技術
在電影中經常看到、在空中在出現的映像投射，在未來亦可能成為主流技術。現時有不少博物館、嘉年華、演唱會等都使用了 3D 全息投影技術，可以把電腦映像投射出來，而觀眾只需用肉眼觀看就已經看到 3D 效果。這些技術如果可以做到更輕量化、更便宜，日後要在街上投影看電視，可能都會做得到。
7. 腦機介面
腦機介面的技術同樣地已經存在了幾十年了，它們多數都應用於身體不健全者，讓他們可透過腦電波來進行一些簡單的機器操作，以讓經過鍛鍊的不健全者可自行處理生活需要或與其他人進行溝通。如果此技術可持續發展，說不定未來我們也不需要 Keyboard 與 Mouse 呢。
8. 世界通行的服務
除了信用卡之外，其實越來越多服務都有變成世界性的趨勢。例如電召的士的服務 Uber，你不論在美國、台灣、甚至是香港，使用同一個 App 都可召到的士為你服務，不需怕語言不通或不知的士站在哪裡。這種「同一個服務在其他地區都通用」，在末來相信會越來越常見。
9. 電子版取代實體版
傳統購物模式實實在在，不過隨著所有事情都電子化，人們已越來越不介意購買電子版產品，最佳的例子就是 Steam 上的遊戲及 iTunes 上的音樂。這除了實體版佔空間之外，足不出戶就可買到、安裝使用起來更快更方便、不需「換碟」等等，亦是電子版的優點。實體版在未來可能只會剩下收藏價值。 10. 機械人
現時很多工業也變得機械化，不過獨立一個的機械人還好像未普及。其實打掃用機械人、手術用機械人已經被採用中，雖然當中有不少是人手操作的，不過假以時日，只需編好程序及做好面對意外的措施，機械人將有機會普及，幫助處理一些重覆、繁瑣的事情。
11. 生物燃料與再生能源
石油與煤能源終有用完的一日，這件事在這幾十年大家都很清楚了。人類正設法搜尋其他生物燃料或再生能源，除了太陽能發電、風力發電後更有人研究小麥能源及海藻能源等。在未來日子我們將可看到更多的電力、太陽能等設備，慢慢取代舊有能源。
12. 無線充電
現時越來越多手機都支援無線充電，只需有個可配合的裝置，不需插線也可把手機放在上面進行充電。而在未來日子，我們除了可看到手機無線充電越來越普及之外，亦有機會可看到其他電子產品亦陸續支援無線充電，實行無線的「unwire」世界。
13. 5G 數據網絡
4G 在香港已經十分普及，不過科技很多時都不會就此放下腳步，現時第五代流動數據系統即 5G 已在研究中，Samsung 亦曾在上年表示過已成功開發出 5G 核心技術，下載一部高清電影只需一秒鐘，表示 5G 技術可於 2020 年開始推向商業化。
14. Artificial Intelligence人工智能
電影中的人工智能好像仍是遙不可及，不過 Apple 的 Siri 及 Google 的 Google Now，就某程度上顯示了人工智能的第一步，透過龐大的網絡來補完個體的不足，為用戶取得資料，提供分析報告、回答問題、提醒用戶各種狀況等等，而且更可為你解悶、進行一定程度的聊天、學習用戶習慣等。
15. Graphene石墨烯
石墨烯是現時世上最薄以及最堅硬的納米材料，它擁有完全透明、電阻極低、導熱系數極高的特點，可以用來製成集成電路、電晶體、導電電極、導熱材料、抗菌物質等，用作海水化淡、太陽能發電、 感光元件等感用。如果科學家研發出量產石墨烯的方法，未來有非常多的東西都會以此取代，甚至可能成為新一代的科技革命。
-----石墨烯（Graphene）是一種由碳原子以sp2雜化軌道組成六角型呈蜂巢晶格的平面薄膜，只有一個碳原子厚度的二維材料[1]。石墨烯一直被認為是假設性的結構，無法單獨穩定存在，直至2004年，英國曼徹斯特大學物理學家安德烈·海姆和康斯坦丁·諾沃肖洛夫，成功地在實驗中從石墨中分離出石墨烯，而證實它可以單獨存在，兩人也因「在二維石墨烯材料的開創性實驗」為由，共同獲得2010年諾貝爾物理學獎。石墨烯目前是世上最薄卻也是最堅硬的奈米材料，它幾乎是完全透明的，只吸收2.3%的光"；導熱係數高達5300 W/m·K，高於碳奈米管和金剛石，常溫下其電子遷移率超過15000 cm2/V·s，又比奈米碳管或矽晶體（monocrystalline silicon）高，而電阻率只約10-6 Ω·cm，比銅或銀更低，為目前世上電阻率最小的材料[5]。因為它的電阻率極低，電子跑的速度極快，因此被期待可用來發展出更薄、導電速度更快的新一代電子元件或電晶體。由於石墨烯實質上是一種透明、良好的導體，也適合用來製造透明觸控螢幕、光板、甚至是太陽能電池。石墨烯另一個特性，是能夠在常溫下觀察到量子霍爾效應。

2014.7---微軟推出微軟Azure機器學習服務（Azure Machine Learning）預覽版=可透過不同的演算法和程式語言以檢視歷史數據與預測未來事件，可用於預測疾病爆發、電梯維修時間，甚至可以預防發生犯罪事件。
-----2014.6.16微軟表示將結合自有軟體和開源軟體，提供操作簡易的機器學習服務。曾任職於亞馬遜多年，微軟機器學習部副總經理Joseph Sirosh表示，這是雲端服務首次推出全面性機器學習服務，目前市面相關軟體多半複雜難用，但微軟這個服務簡化了使用方式，甚至連國中生都可以很快上手。
=機器學習技術可運用不同的演算法和程式語言以檢視歷史數據與預測未來事件，可用於網路搜尋、產品推薦、數位語音助理Cortana等。Sirosh表示，可以實際運用Azure機器學習服務，預測疾病爆發、電梯維修時間，甚至可以預防發生犯罪事件。
=卡內基美隆大學（Carnegie Mellon University， CMU）利用Azure 機器學習服務，來分析校園建築的能源消耗趨勢，從而找出降低整體成本的關鍵。
-----2014.1.26谷歌4億美元收購DeepMind人工智能公司=谷歌正在大規模招攬人工智能領域人才，收購DeepMind是這一計劃的一部分。Google会变成一个“机器学习”技术方案的底层提供商，来帮助那些没有技术能力的小型公司或传统商业企业来提升他们的产品。而DeepMind恰恰便是这种模式的先行者之一。DeepMind的投資方包括Founders Fund，以及香港富豪李嘉誠旗下的創投機構維港投資(Horizons Ventures),DeepMind公司位于英國倫敦，由神經係統科學家Demis Hassabis、網絡語音通訊軟件Skype開發者Jaan Tallin和研究人員Shane Legg共同創辦。DeepMind Demis Hassabis是國際象棋神童，被稱為“智力運動會”(Mind Sports Olympiad)有史以來最佳選手。智力運動會創辦于1997年，是全球最聰明大腦的競爭舞臺。-DeepMind公司為模擬程序、電子商務和遊戲開發學習算法。
-----2013.5.16谷歌与美国航天局成立“量子人工智能實驗室Quantum Artificial Intelligence Lab”。該實驗室的目標是研究量子計算機能否解決傳統計算機無法勝任的一些問題。谷歌聘請Ray Kurzweil從事機器學習和語言處理等方面的研究。美国谷歌与美国航天局联手购入一台D－Wave量子计算机，并建立一个专门实验室致力于借助量子计算推动人工智能领域机器学习方面的研究课题。机器学习是一门人工智能科学，研究计算机如何通过分析现有数据的规律改进输出。个性化互联网搜索和根据GPS数据预测交通堵塞都是机器学习的例子。此领域对面部或语音识别、生物行为、大型复杂系统的管理尤其重要。“量子人工智能实验室”将设在美国航天局艾姆斯研究中心 Ames Research Center。非营利机构“高校空间研究协会”负责D－Wave量子计算机的日常运行，全球研究人员还可以申请共享使用该设备的运行时段。量子计算机由加拿大D－Wave系统公司制造，预计售价1500万美元。这是该公司售出的第二台商用量子计算机。此前洛克希德－马丁公司曾于2011年购买了一台D－Wave量子计算机。 量子计算机与传统计算机的一个主要区别是，传统计算机只使用1和0两种状态来记录数据和进行计算，而量子计算机可同时用多个不同的量子态，因此具有更大的信息存储和处理能力，被认为是未来计算机发展的方向。-D-Wave首席执行官Vern Brownell称，量子计算机的潜在用途包括金融、医疗和国防。长期愿景是量子云，后台配备一些高端系统。它可用于训练手机内的算法或为金融机构完成大量模拟

2014.2.26---世界經濟論壇（WEF）新興技術全球議程理事會列出今年10大可能改變未來生活方式的新興技術
---10大新興技術包括大腦與電腦接合介面（brain-computer interfaces）、大規模海水淡化、超輕量汽車、電網級規模的儲電、穿戴式電子裝置、奈米線（nanowire）電池、無屏顯示器、人體微生物療法、核醣核酸（RNA）療法、預測分析。

2014.2.17---發明家Mir Imran開發出一種機器人藥丸，可直接取代治療慢性疾病(如糖尿病)的針劑型藥物。
-----這款科技裝置是由可消化的聚合物以及糖類作成的中空針頭組合而成，能將藥物安全送抵小腸，目前還在臨床前研究(preclinical studies)階段，但已獲得谷歌(Google Inc.)創投事業「Google Ventures」的贊助。Imran的機器人藥丸還未經過人體實驗，因此至少還要花一年之久才會向FDA申請核准，另外也需要大筆資金來製造數百萬顆藥丸。若Imran的發明能夠順利上市，那麼總值數十億美元的針劑型藥物市場肯定會受到干擾，但深受糖尿病、類風濕關節炎等慢性病之苦的病患卻可因此提升生活品質。
-----Google Ventures合夥人Blake Byers表示，Imran可望為生技業解惑，找出不需注射筒即可將蛋白質藥物(例如基礎胰島素)注入人體的方式。用來治療糖尿病、類風濕關節炎、骨質疏鬆症、多發性硬化症的蛋白質藥物目前仍無法製成藥丸吞服，因為蛋白質會遭到胃酸分解。
-----2014.2月美國FDA已核准兩款機器人藥丸。「PillCam」是一款只有藥丸大小的攝影機，可拍攝人體內部結構、找尋大腸息肉(colon polyps)，是由Given Imaging Ltd.製造。Proteus Digital Health Inc.在2013年取得核可獲准在藥丸中置入可消化的感測器，以協助病患與醫生判定病況。

2014.1.14---國雲端服務供應商Akamai調查 :2014年第三季網際網路現狀報告
==台灣網路速度在全球排名第27名，平均連線速度9.5Mbps；
==亞太地區韓國、香港、日本、新加坡、台灣

2013.12.16---韩国全南大学细菌机器人研究所研发世界上首个可治疗癌症的纳米机器人(nanorobot)，可对大肠癌、乳腺癌、胃癌和肝癌等高发性癌症进行诊断和治疗
-----该细菌机器人直径为3 ，由大幅生物体细菌和药物的微型结构两部分构成，可利用遗传基因杀死癌细胞。机器人可避开抗癌剂等微型结构，准确找到引发癌症的病源。找到癌症发病处后，微型结构就会自动破裂，机器人便会在病原体表面撒上抗癌剂。
-----韩国未来创造科学部表示，若该机器人投入使用，将有可能发现早期癌症病原体然后注射抗癌剂。细菌机器人的成功开发在癌症诊断和治疗史上具有划时代的意义
-----纳米机器人的研制属于分子仿生学的范畴，它根据分子水平的生物学原理为设计原型，设计制造可对纳米空间进行操作的“功能分子器件”。纳米生物学的近期设想，是在纳米尺度上应用生物学原理，发现新现象，研制可编程的分子机器人，也称纳米机器人。合成生物学对细胞信号传导与基因调控网络重新设计，开发“在体”（in vivo）或“湿”的生物计算机或细胞机器人，从而产生了另种方式的纳米机器人技术

2013.11.3---愛沙尼亞E政府
-----愛沙尼亞這個國家對於台灣的觀眾，還是挺陌生的，或許你不知道他是全世界E化程度最高­的國家之一。他的內閣開會，完全無紙化，所有的議案、公文，透過電腦網路閱覽，電子簽­署。因為90年代建國，碰上網路革命，愛沙尼亞所有的政府單位或者金融體系一成立就數­位化，所有的服務交易都是透過網路。
-----2000年愛沙尼亞的紙質文件依據的決策體系，選擇了一個創新的數字系統 - 電子櫃。這種量身定制的解決方案的設計，製備，並以電子形式進行政府會議 - 完全無紙。會議大廳是沒有任何固定的電子設備。這意味著部長們可以簡單地從自己的便攜式數字設備訪問的電子櫃，無論是筆記本電腦，平板電腦或智能手機。

2013.7.10---Google災害應變平台台灣區正式啟用
2012.12.5---南投埔里基督教醫院遠距看診,提升偏鄉醫療照護=南投埔里基督教醫院目前在南投仁愛鄉中正、法治及萬­豐村的村辦公室設置有「無線傳輸多合一生理測量裝置」，除了以中文說明，介面清晰、操­作容易，可以測量各項生理機能像是高血壓、心血管疾病、癌症等等的疾病，再藉由資訊傳­輸到山下的埔里基督教醫院，供醫師判讀個人的健康狀況，讓疾病能夠早期發現早期預防，­也免除居民上下山的交通不便
2012.11.12---台灣第一個遠距健康照護中心就設置在復興鄉三光村=衛生署選擇三光村就是因為­三光村是復興鄉十個村最偏遠最深山的村落，為了要掌握村民的健康變化，針對慢性病患者­，是可以透過遠距照護中心量身打造個人化健康照護方案。
2012.4.16---Kevin Kelly:台灣應全力發展醫療照護
2011.7.14---嘉南療養院設計RFID無線定位系統，有效降低失智長輩走失

2012.5.5---美國Akamai科技 :2011年第4季全球網路報告 ,南韓、日本及香港，是全球­網路速度最快前3名，台灣則排到第43名
---南韓平均網速可達17.5Mbps，日本，香港平均網速也達9.1Mbps
---Akamai網路報告針對網路普及率、行動上網、全球及區域性連網速度等數據進行評比，涵蓋逾百個國家或地區
---全球網路最快100個城市，69個位於亞太地區，日本佔61個，南韓6個，
---南韓大邱平均速度高達21.8Mbps，是全球網路速度最快城市
---Akamai報告指2011年第3季台灣下載速度僅3.7Mbps，比南韓要多花4倍時間。

2012年4月5日中国室内装饰协会智能化委员会《智能家居系统产品分类指导手册》的分类依据，智能家居系统产品共分为二十个分类：
控制主机（集中控制器）：Smarthome Control Center。
智能照明系统。Intelligent Lighting System（ILS）。
电器控制系统。Electrical Apparatus Control System（EACS）。
家庭背景音乐。Whole Home Audio（WHA）。
家庭影院系统。Speakers, A/V & Home Theater。
对讲系统。Video Door Phone（VDP）。
视频监控。Cameras and Surveillance。
防盗报警。Home Alarm System。
电锁门禁。Door Locks & Access Control。
智能遮阳（电动窗帘）。Intelligent Sunshading System/Electric Curtain。
暖通空调系统。Thermostats & HVAC Controls。
太阳能与节能设备。Solar & Energy Savers。
自动抄表。Automatic Meter Reading System（AMR）。
智能家居软件。Smarthome Software。
家居布线系统。Cable & Structured Wiring。
家庭网络。Home Networking。
厨卫电视系统。Kitchen TV & Bathroom Built-In TV System。
运动与健康监测。Exercise and Health Monitoring。
花草自动浇灌。Automatic Watering Circuit。
宠物照看与动物管制。Pet Care & Pest Control。


2011年---田納西Chattanooga獲得(Intelligent Community Forum, ICF）評選為全球七大智慧社群之一的智慧城。
---2009年EPB完成全美第一個遍及全城的千兆位元被動光纖網路系統（gigabit passive optical network）,被動光纖網路，是一種新興的「覆蓋最後一哩」（Ethernet for the last mile，即深入使用者家庭之意）的寬頻帶接入光纖技術，而由於被動光纖網路到用戶端之間，採用的是被動元件，不需要向傳輸網路的主動元件提供管理與保養，降低了供應方成本；又由於故障發生率低，更降低了維護成本。EPB建構更多其他的服務，例如智能電網網路（Smart Grid Network），這個系統幫助EPB更有效的管理供電系統，也幫助用戶可以隨時得到即時的用電量和電費選向等資訊。這對一般的個人用戶來說，是個貼心方便又好用的小利多，對於企業用戶來說，則能大大的幫他們節省成本、提高效率。田納西州立大學查塔努加分校，和州立查塔努加社區大學，利用EPB的網路，開發網路課程，培育人才，滿足企業主的雇用需求。網路在查塔努加所在的漢米爾頓郡的公立中小學學區、查塔努加社區中心、老人中心，都扮演重要的角色
---1935年(Electric Power Board，簡稱EPB）成立
---(Chattanooga Area Regional Transportation Authority；簡稱CARTA）不但完整覆蓋查塔努加市中心，而且搭乘大眾運輸工具完全免費，讓查塔努加成為一個適合人們移動的城市。CARTA和當地公司Airnet Croup合作，在公車上提供免費的無限網路服務。許多機構也都跟進，大大增加了查塔努加的免費無線網路覆蓋率


2011.5.16---Akamai :2010年第4季網際網路全球連線速度最快100個城市
---日本60個城市進榜，南韓16個城市進入百大
---1~5名=南韓大邱（Daegu）、南韓大田（Taejon）、南韓保寧（Toryang）、南韓馬山（Masan）、南韓一山邑（Ilsan）
---第41名=香港是大中華區網路連線最快的城市
---第77名=加州河濱市（Riverside）是美國網路連線最快的城市
---第56名=羅馬尼亞康斯坦察是歐洲連線最快速城市
--全球網路速度最慢=非洲馬約特（Mayotte）

2011.5.6---Akamai :2010年第4季亞太國家平均連網速度
全球排名-經濟體-平均連網速度
1南韓South Korea=13.7Mbps
2香港Hong Kong=9.4Mbps
3日本Japan=8.3Mbps
19台灣Taiwan=4.8Mbps
39紐西蘭New Zealand=3.4Mbps
45新加坡Singapore=3.1Mbps
51澳大利亞Australia=3.0Mbps
56泰國Thailand=2.7Mbps
105馬來西亞Malaysia=1.3Mbps
123菲律賓Philippines=1.0Mbps
129中國China=1.0Mbps
143印度India=0.8Mbps

2010年---IBM正式提出“智慧的城市”愿景
---希望为世界和中国的城市发展贡献自己的力量。IBM经过研究认为，城市由关系到城市主要功能的不同类型的网络、基础设施和环境六个核心系统组成：组织（人）、业务/政务、交通、通讯、水和能源。这些系统不是零散的，而是以一种协作的方式相互衔接。而城市本身，则是由这些系统所组成的宏观系统
---在IBM的《智慧的城市在中国》白皮书中，基于新一代信息技术的应用，对智慧城市基本特征的界定是：全面物联、充分整合、激励创新、协同运作等四方面。即智能传感设备将城市公共设施物联成网，物联网与互联网系统完全对接融合，政府、企业在智慧基础设施之上进行科技和业务的创新应用，城市的各个关键系统和参与者进行和谐高效地协作。
-----2009年迪比克市与IBM合作，建立美国第一个智慧城市。利用物联网技术，在一个有六万居民的社区里将各种城市公用资源（水、电、油、气、交通、公共服务等等）连接起来，监测、分析和整合各种数据以做出智能化的响应，更好的服务市民。

2008年---数据科学家Data Scientist由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher提出，他们后来分别成为LinkedIn和Facebook数据科学团队的负责人
-----互聯網、社交網站、電子商務等新一代技術的廣泛應用催生了「大數據」。「大數據」（Big Data）指巨量數據的集合。大數據具有多樣化和海量的特點，而且無法用常規軟件工具分析。西方企業開始認識到，善用「大數據」將成為提高核心競爭力的關鍵。卡內基梅隆大學（Carnegie-Mellon University）海因茲學院（Heinz College）院長Ramayya Krishnan說，「大數據」具有催生社會變革的能量。但是釋放這樣能量，需要嚴謹的數據家、富有洞見的數據分析和激發管理創新的環境。
-----大資料的應用範例包括了大科學、RFID、感測裝置網路、天文學、大氣學、基因組學、生物學、大社會資料分析、網際網路檔案處理、製作網際網路搜尋引擎索引、通訊記錄明細、軍事偵查、社群網路、通勤時間預測、醫療記錄、照片圖像和影像封存、大規模的電子商務等
大科學==大型強子對撞機中有1億5000萬個感測器，每秒傳送4000萬次的資料。實驗中每秒產生將近6億次的對撞，在過濾去除99.999%的撞擊資料後，得到約100次的有用撞擊資料,將撞擊結果資料過濾處理後僅記錄了0.001%的有用資料，全部四個對撞機的資料量複製前每年產生25拍位元組（PB），複製後為200拍位元組。如果將所有實驗中的資料在不過濾的情況下全部記錄，資料量將會變得過度龐大且極難處理。每年資料量在複製前將會達到1.5億拍位元組，等於每天有近500艾位元組（EB）的資料量。這個數字代表每天實驗將產生相當於500垓（5×1020）位元組的資料，是全世界所有資料來源總和的200倍。 衛生學==國際衛生學教授漢斯·羅斯林使用「Trendalyzer」工具軟體呈現兩百多年以來全球人類的人口統計資料，跟其他資料交叉比對，例如收入、宗教、能源使用量等。
公共服務部門==目前，已開發國家的政府部門開始推廣大數據的應用。2012年歐巴馬政府投資近兩億美元開始推行《大數據的研究與發展計劃》，本計劃涉及美國國防部、美國衛生與公共服務部門等多個聯邦部門和機構，意在透過提高從大型複雜的的資料中提取知識的能力，進而加快科學和工程的開發，保障國家安全。
社會學==大數據產生的背景離不開臉書、微網誌等社群網路的興起，人們每天透過這種自媒體傳播資訊或者溝通交流，由此產生的資訊被網路記錄下來，社會學家可以在這些資料的基礎上分析人類的行為模式、交往方式等。美國的塗爾干計劃就是依據個人在社群網路上的資料分析其自殺傾向，該計劃從美軍退役士兵中揀選受試者，透過臉書的行動App收集資料，並將用戶的活動資料傳送到一個醫療資料庫。收集完成的資料會接受人工智慧系統分析，接著利用預測程式來即時監視受測者是否出現一般認為具傷害性的行為。

2006年---新加坡启动“智慧国2015”计划，通过物联网等新一代信息技术的积极应用，将新加坡建设成为经济、社会发展一流的国际化城市。在电子政务、服务民生及泛在互联方面，新加坡成绩引人注目。其中智能交通系统通过各种传感数据、运营信息及丰富的用户交互体验，为市民出行提供实时、适当的交通信息

2006年---欧盟发起了欧洲Living Lab组织，它采用新的工具和方法、先进的信息和通讯技术来调动方方面面的“集体的智慧和创造力”，为解决社会问题提供机会。该组织还发起了欧洲智慧城市网络。Living Lab完全是以用户为中心，借助开放创新空间的打造帮助居民利用信息技术和移动应用服务提升生活质量，使人的需求在其间得到最大的尊重和满足。


-------------------------------