四、计算机发展的趋势

自ENIAC诞生以来，距今已有70多年的历史。在这几十年中，计算机及其所涉及的技术领域不断发展与完善，计算机技术的发展也飞速前进。当前计算机正朝着巨型化、微型化、智能化、网络化、多媒体化等方向发展。

1.计算机的发展方向

当今计算机的发展趋势，可从以下三个角度来考虑。

第一，未来计算机要向“高”度发展。所谓“高”即指计算机的“高性能”和“高速度”，主要表现为计算机的CPU主频越来越高。以目前最普通的家用台式计算机为例，其CPU频率已超过4GHz。高速计算机已成为未来计算机发展的一个必然趋势。

第二，未来计算机要向“深”度发展，即向信息的智能化发展。如何把互联网的大量信息转换成人们想要的知识，同时人机界面更加友好，是计算科学需要完成的重要课题。未来的计算机要致力于模拟人类思维，不仅能完成“复杂”的任务，更需要做出一些“智慧”的判断，如推理、学习、联想等。自“人工智能”的概念提出以来，计算机在智能化方向迈进的步伐较为缓慢，许多预期的目标都未能实现，这说明探索人类智能是一项十分艰巨的任务。

第三，未来计算机要向“广”度发展，计算机发展的趋势就是无处不在，也就是说，要让计算机无处不在，像“没有计算机一样”。这里的计算机，不仅仅指个人计算机，而是指人们家里的每一件家用电器中都渗透着计算机技术，所有的电器都会被智能化。另外，日常用的书籍、相册、学习用品等，全部都被计算机技术所电子化，而且这些计算机与现在的手机合为一体，随时随地都可以上网，相互交流信息。所以有人预言未来计算机将成为不被人所注意的最常用的生活用品。

2.未来新一代的计算机

直到今天，人们使用的所有计算机，都采用冯·诺依曼提出的“存储程序”原理为体系结构，因此也统称为冯·诺依曼型计算机。20世纪80年代以来，美国、日本等发达国家开始研制新一代计算机，是微电子技术、光学技术、超导技术、电子仿生技术等多学科相结合的产物，目标是希望打破以往固有的计算机体系结构，使计算机能进行知识处理、自动编程、测试和排错，能用自然语言、图形、声音和各种文字进行输入和输出，能具有人类那样的思维、推理和判断能力。非传统计算机技术有：利用光作为载体进行信息处理的光计算机；利用蛋白质、DNA的生物特性设计的生物计算机；模仿人类大脑功能的神经元计算机，以及具有学习、思考、判断和对话能力，可以辨别外界物体形状和特征，且建立在模糊数学基础上的模糊电子计算机等。未来的计算机还可能是超导计算机、量子计算机、DNA计算机或纳米计算机等。

3.计算机技术与网络技术的新发展

在当代，计算机科学与技术的发展可谓突飞猛进。各种新概念、新应用、新产品不断在市场上推出，令人目不暇接。走在各类学科中最尖端的计算机科学，正全面影响着人们的生活、学习和工作方式。

（1）物联网

物联网，顾名思义就是连接物品的网络，其概念早在20世纪末就已提出。1999年，美国麻省理工学院建立了“自动识别中心（Auto-ID）”，提出“万物皆可通过网络互联”，阐明了物联网的基本含义。早期的物联网是依托射频识别（RFID）技术的物流网络，随着技术和应用的发展，物联网的内涵已经发生了较大变化。

国际电信联盟（ITU）对物联网定义是：通过二维码识读设备、射频识别装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

简单地说，物联网就是解决物品与物品（Thing to Thing，T2T）、人与物品（Human to Thing，H2T）、人与人（Human to Human，H2H）之间的互联。但是与传统互联网不同的是：H2T是指人利用通用装置与物品之间的连接，从而使得物品连接更加简化；H2H是指人之间不依赖于PC而进行的互连；而物联网希望做到的则是T2T，即物品能够彼此进行“交流”，无须人的“干预”。因为互联网并没有考虑到对于任何物品连接的问题，故人们使用物联网来解决这个传统意义上的问题。物联网示意图如图1-13所示。

那么，如何理解物联网与实际物品之间的交流呢？我们来举一些例子说明。

例如，有一天，在衣橱里的每件衣服上，都能有一个电子标签，当拿出一件上衣时，就能显示这件衣服搭配什么颜色的裤子，在什么季节、什么天气穿比较合适。又如，给放养的每一只羊都分配一个二维码，这个二维码会一直保持到超市出售的每一块羊肉上，消费者通过手机扫描二维码，就可以知道羊的成长历史，确保食品安全。再如，在电梯上装上传感器，当电梯发生故障时，无须乘客报警，电梯管理部门会借助网络在第一时间得到信息，以最快的速度去现场处理故障。

（2）云计算

云计算（Cloud Computing）的概念是由Google首先提出的。云计算作为一种网络应用模式，由一系列可以动态升级和被虚拟化的资源组成，这些资源被所有云计算的用户共享并且可以方便地通过网络访问，用户无须掌握云计算的技术，只需要按照个人或者团体的需要租赁云计算的资源。

根据美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务等），这些资源能够被快速提供，只须投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互，云计算简图如图1-14所示。云计算概念被大量运用到生产环境中，国外的云计算已经非常成熟，如IBM、Microsoft都拥有自己的云平台。而国内的腾讯、新浪、百度等企业目前也都拥有云平台，以提供相应的数据服务。各种基于云计算的应用服务范围正日渐扩大，影响力也无可估量。

对于云计算服务的使用者来说，“云”中的资源是可以随时获取，并且无限扩展的。用户可以按需支付并使用“云”服务。云计算提供了最可靠、最安全的数据存储中心，用户不用再担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。因为在“云”的另一端，有全世界最专业的团队来帮助管理信息，有全世界最先进的数据中心来帮助保存数据。

云计算是当前一个热门的技术名词，很多专家认为，云计算会改变互联网的技术基础，甚至会影响整个产业的格局。正因为如此，很多大型企业都在研究云计算技术和基于云计算的服务，亚马逊、谷歌、微软、戴尔、IBM等IT国际巨头以及百度、阿里巴巴等国内业界都在其中。几年之内，云计算已从新兴技术发展成为当今的热点技术。

（3）大数据

对于“大数据”（Big Data），研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。大数据的特点有四个层面：第一，数据量巨大，从TB级别跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，大数据的数据来自多种数据源。第三，处理速度快，这也是大数据的鲜明特征。第四，价值密度低，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。一般将其归纳为四个V——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。

（4）计算思维

计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等，涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。计算思维选择合适的方式去陈述一个问题，对一个问题的相关方面建模并用最有效的办法实现问题求解。

计算思维是每个人的基本技能，不仅仅属于计算机科学家。在培养解析能力时，不仅要掌握阅读、写作和算术（Reading，wRiting，and aRithmetic，3R），还要学会计算思维。

计算思维利用启发式推理来寻求解答，就是在不确定情况下的规划、学习和调度。它就是搜索、搜索、再搜索，结果是一系列的网页，一个赢得游戏的策略，或者一个反例。计算思维利用海量数据来加快计算，在时间和空间之间，在处理能力和存储容量之间进行权衡。

那么，如何理解计算思维渗透到人们的日常生活中？我们来举几个简单的例子。例如，学生上学前把当天需要的书、习题册、文具等放进背包，这就是“预置”和“缓存”。当孩子丢了自己的物品时，家长建议他沿着经过的道路寻找，这就是“回推”。对于滑冰爱好者来说，在什么时候停止租用冰鞋而为自己买一双呢？这就是“在线算法”。事实上，计算思维将渗透到每个人的生活之中。

可以这样理解：计算思维是一条人类求解问题的途径，但并非要使人类像计算机那样地思考。计算机枯燥且沉闷，而人类聪明并富有想象力，是人类赋予计算机激情。只要配置了计算设备，就能用自己的智慧去解决那些在计算时代之前不敢尝试的问题，真正达到“只有想不到，没有做不到”的境界。