2016你必须知道的那些IT圈儿科技常用语

“然并卵”，“吓死宝宝了”，“主要看气质”等等这些网络流行语大家已经再熟悉不过了吧，可谓是2015的精华总结，小编也从网上搜罗整合了点科技圈儿的热门儿词儿，我们一起来涨涨姿势啊!

简称VR(Virtual Reality)，也叫灵境技术，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。

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”。

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。

DT时代

顾名思义，应该是Data Technology， 数据处理技术。这个词虽然很早就被人提出了。但是直到2015年3月的IT领袖峰会上，马云演讲中提出“从IT时代走入DT世界”之后才在中国火热起来。马云称，二者的区别在于，IT时代以“我“为中心，DT时代则以“别人”为中心，让别人更强大，开放和承担更多的责任。

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。

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。

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。

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。

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。

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」。

雾计算

雾计算(Fog Computing)是云计算的延伸概念，是对云计算的扩展。由思科(Cisco)首创。这个因“云”而“雾”的命名源自“雾是更贴近地面的云”这一名句。有别于云端计算，雾计算所采取的架构更分散、更接近网路边缘，将计算、通讯、控制和储存资源与服务，分配给用户或靠近用户的设备与系统。雾计算是以个人云，私有云，企业云等小型云为主，以量制胜，强调数量。

区块链

对大众而言，区块链的概念最先出现在比特币的相关论述中。区块链就是比特币的底层技术基础。比特币只是区块链的最为出名的一个应用。区块链(Blockchain)是在没有中央控制点的分布式对等网络，使用分布式集体运作的方法，实现一套不可篡改的，可信任的数据库技术方案，其特点为去中心化存储、信息高度透明、不易篡改等。通俗点说，就是利用计算机程序在全网记录所有交易信息的“公开大账本”。数据区块记录了整个数字货币网络上的交易记录数据，并且这些数据是被所有数字货币节点共享的。通过数据区块，我们可以查询到每一笔数字货币交易的历史。

 

区块链的核心，是一个全球性的分布式数据库，它不仅仅能够记录金融交易，它几乎可以记录所有有价值的东西：出生证明、死亡证明、结婚证、教育程度、财务帐目、医疗过程、保险理赔、投票…… 任何可用代码来表示的东西。

数据湖

“DATA LAKE”这个词在国外很热，简单通俗的来讲, 数据湖是包含以下两个特征的信息系统：1、可以保存大数据的并行系统，2、能够在数据不移动的情况下进行计算的系统。

其价值在于把不同种类的数据汇聚到一起，另一部分价值是不需要预定义的模型就能进行数据分析。现在的大数据架构是可扩展的，并且可以为用户提供越来越多的实时分析。在商业智能(BI)和数据仓库还没有被淘汰的今天，大数据分析和大数据湖正在向更多类型的实时智能服务发展，这些实时的智能服务可以支持实时的决策制定。