高中信息技术教科版 (2019)必修1 数据与计算1.1 我们身边的数据课文配套课件ppt

这是一份高中信息技术教科版 (2019)必修1 数据与计算1.1 我们身边的数据课文配套课件ppt，共53页。PPT课件主要包含了项目提出，项目分析，相关知识点，项目实施等内容，欢迎下载使用。

课程设置目的： 以计算机为核心的信息技术应用能力已成为衡量当代学生综合素养的重要指标之一，了解人工智能、大数据、5G等基础知识，熟练掌握计算机基本操作以及在应用计算机过程中形成信息化思维意识，有助于满足社会就业需要、专业需要与创新创业创造人才培养的需要。
课程特点： 采用“项目导向、任务驱动”的模式，以“模块——项目——任务”的方式进行编写，每个项目按照“项目提出”“项目分析”“相关知识点”“小技巧”“自主训练”等环节开展，将知识点融入任务操作中，在完成任务的过程中学习知识技能。
模块一 未来已来 前沿技术浅析
项目一 初识AI 一见倾心
小王同学今年被青岛酒店管理职业技术学院录取了，他很兴奋。到了学校报名的那一天，他早早的就和爸爸妈妈在语音导航的帮助下，驱车到了美丽的学校。在这里不仅有学院师生们热情的欢迎，还有很多高科技数字智能化的迎新方式：一进校门，车牌号的自动识别，入校时新生的“刷脸”报到，再到学生宿舍的智能推荐，还有头顶上掠过的“无人机”现场拍摄等等，这让“00”后的小王同学好奇心爆棚，很希望找到这些技术背后的缘由。小王同学带着心中的疑问请教了学院的计算机教师。
老师表扬了小王同学积极求知探索的精神之后，给小王同学介绍了学院这些数字智能化迎新方式，都是当下火热的人工智能技术的典型应用，涉及了人工智能领域的图像识别技术、语音识别技术及网页文本的理解等等。而要计算机能够像人一样具备视觉、听觉和分析的能力，机器首先提取事物特征并数字化后，进行特征分类，最终利用机器学习找寻到可靠的预测函数，将输入信息的特征分类或聚类，得出科学性的高正确率的预测结论。
1.人工智能概念 人工智能（Artificial Intelligence）的定义业界有诸多不同的表述，这里采用被主流采纳的说法：人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术。其涉及面很广，包括了感知、学习、推理和决策方面的能力。最为核心的能力就是根据给定的输入自动做出最佳判断和预测的能力。图像识别语言识别猜你喜欢棋牌对弈
2.人类智慧与人工智能的不同习得方式 我们人类要通过系统的在校学习来吸收知识；为了检验学习效果要参加学校组织的统一考试。学到知识掌握技能毕业后，就能在社会中解决实际问题发挥自己的价值了。这是我们人类智慧能力的基本训练过程，可以用下图更清晰的表达出来：
2.人类智慧与人工智能的不同习得方式 人工智能是模拟人的思维模式（机器学习），首先通过大量的数据来学习称为“训练”的过程，考试过程被称之为“测试”，最后的解决问题称之为“应用”。人工智能的智慧习得过程用下图直观说明。
2.人工智能中的机器学习 人工智能中的“训练”和“测试”是指，在给定的数据中，通过一定的算法，自动寻求数学模型中的最优参数的一种称为“机器学习”的方法，机器学习过程见下图。“训练”包括三个重要方面：（1）训练数据：数据是训练的基础，保障人工智能结果的准确实现依赖大量的训练数据集（这是将要在下一项目中详细解读的大数据知识）。大数据称为人工智能产业的“燃料”，要获得一个稳定的高可靠的预测函数，需要足够多的“燃料”（大量的训练数据集）。（2）训练目标，就像我们人类学习的目标是在考试中取得好成绩，机器学习的训练目标是将预测值和实际值的误差降为最低值。（3）训练算法：在训练集基础上，向着既定的训练目标来寻求最好的参数设定的这一系列过程，就构成了训练算法。找寻最佳算法的过程就是人工智能大发展的过程。
任务一：了解人工智能的起源和发展任务二：熟知人工智能的应用场景任务三：“天网恢恢，疏而不漏”
一、横空出世 艾伦 图灵（Alan Turing）1950年在他的论文《计算机器与智能》中提出了著名的图灵测试（Turing Test）。图灵测试的内容是：测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。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，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能的机器。从1950年提出图灵测试，直到2014年6月，英国雷丁大学的聊天程序成功的冒充了13岁的小男孩，真正通过了图灵测试，意味着该台机器具备了人类思维的品质。
任务一：了解人工智能的起源和发展
Alan Turing
二、厚积薄发 人工智能技术的诞生震惊了全世界，人们看到了智慧通过机器产生的曙光。甚至于当时有人乐观的估计，一台完全智能的机器会在20年内出现。当然到现在我们也未曾看见一台这样机器的影子，但AI的概念点燃了人们无穷的热情，该领域内百花齐放激发了人们无限的创造力，也取得了一项项丰硕的改变社会的成果。当然，一方面，有限的计算力和快速增长的计算需求之间存在不可调和的矛盾；另一方面，自然语言和视觉理解中巨大的可变性、模糊性、不确定性在当时的条件下构成了AI发展中难以逾越的障碍，人们的热情在困难面前有所消退，AI的发展也举步维艰。
三、辉煌再现 时间走到90年代，历经AI发展的低谷后，科学家们开始引入高等代数及概率统计和优化理论等数学工具，为AI技术打造了更加坚实的数学基础。这打开了AI跨学科融合的渠道，也使得AI的落地成果获得了更为严谨的科学检验。AI在数学的驱动下，相当数量的数学模型和算法被发展起来，比如，统计学习理论，支持向量机，概率图模型等。这些算法被引入到语音识别，图像识别，智能推荐等诸多实际领域。所取得的丰硕成果集中体现在2017年谷歌通过深度学习训练出的Alpha G在围棋比赛中战胜了世界排名第一的中国围棋选手柯洁，这项胜利为人工智能技术带来了新一轮的投资浪潮。
Alpha G VS 柯洁
在计算机中图像是由一系列被称之为像素（pixel）的小格子组成的，每个小格子是一个色块，我们用不同的数字（0-255之间）表示不同的色块（0表示黑色，255表示白色）。图片的清晰度由图片像素和图片尺寸大小共同决定。在计算机中图像表示为由数字组成的矩形阵列，称为矩阵（matrix）存储在计算机中。这里的小格子称之为像素（pixel），格子的行数和列数，统称为分辨率（reslutin）。给出一个完整的数字矩阵，并且将该矩阵中的数值转换为相应的颜色在电脑中呈现出来后就复现了该张图像了。所以说，这些矩阵数值就是图像的特征，人工智能技术要自动识别出图像，首先得提取图像特征，然后通过分类器将特征分类后识别出图形 。
任务二：熟知人工智能的应用场景
场景一：“火眼金睛”识图认物 计算机中图像的表示及识别
“刷脸”是人脸生物特征识别技术的俗称，即通过识别人脸技术进行身份鉴定的过程。在青岛酒店管理职业技术学院入学报到的场景中：支付宝中的刷脸支付来缴纳学费，刷脸报到识别入学新生身份。
人脸图像识别在日常生活中的应用
声音的重要特征是频率，单位为赫兹（Hz）。频率代表了发声物体在一秒内的振动的次数，人耳只对一定频率范围内的声音能感知得到，不同的人声音频率也是不相同的。 将声波进行数字化处理的基本步骤：采样（simpling）、量化（quantizatin）和编码（encding）。经过数字化处理后的声音才能被计算机存储和识别。 有了数字化声波的过程就可以利用人工智能技术对输入的声音（音乐）进行分类识别。例如网易云音乐，虾米音乐等都有音乐类型推荐，其应用原理都是基于人工智能技术对声音的识别。
场景二：“言听计从”语音识别与人机交互 1．声音的特征量及数字化
不同音乐类型的分类流程图
通过声音的数字化，计算机能“感知到”声音；语音识别实施下的人机交互是把人说的话转化为文字或机器可以理解的指令，从而实现人与机器的语音交流。语音识别在生活中有很多的实际应用场景（图1-11）：科大讯飞语音输入法、百度旗下的人工智能助手“小度”是一个内置DuerOS对话式人工智能系统、还有家政机器人都是采用语音输入的人机交互命令操作系统。
场景二：“言听计从”语音识别与人机交互 2．语音识别在日常生活中的应用
日常生活中的语音识别场景
1．“词袋模型”提取网页文本特征 将一篇网页文档看成是“装有若干词语的袋子”，只考虑词语在文档中出现的频次，而忽略掉词语的顺序及结构的方法称之为“词袋模型”（bag-f-wrds mdel）。词袋模型是网页文本数字化的方式，将网页文档进行了很大程度的简化。构建基于“词袋”若干词语的词典，并借助于“词典”将词袋转换为特征向量。在公共的词典对网页文档进行词频统计（也就是统计每篇文档中每个词语出现的次数）。 词袋模型很简单，但如果要进行中文文本的识别，就必须要有其他文本处理技术的配合，才能在实际应用中有很好的中文文本正确的识别率。
场景三：“你的心思我最懂” 理解文本互联网网页中有大量的文本信息，随着自媒体的流行，微博、微信中产生了大量的文本内容。如何利用人工智能技术自动读懂这些文本，对网页文本信息进行自动监督、回复和推荐等系列互动操作，节省人类有限的阅读时间和注意力的同时也能净化网络空间呢？
2．中文文本识别中的几个概念中文分词：计算机不明白这个字是和前面还是后面的字组成一个有意义的词语。因此，在中文网页文本的识别中，对文本构建“词袋”之前，要借助特定的手段将中文词语分隔开，这项技术称为中文分词（wrd segmentatin）停止词：中文句子中常常包含“的”“了”“也”等基本词语，无论什么文档都不可避免的包含这些词，但这些词对文本内容的识别帮助并不大。这样一些不携带主题信息的高频中文被称为停止词（stp wrd）。低频词：与这些停止词相对应的一个概念是低频词，在中文句子中也会出现一些频率极低的并不常用的专有名词。这些低频词同样无益于对中文文本内容的识别，还会加大特征量计算的复杂性。必须去掉这些停止词和低频词简化文本特征量后再构建词典。
场景三：“你的心思我最懂” 理解文本
2．中文文本识别中的几个概念 词频率：中文句子中每个出现的词语对于整篇文档的重要性的指标不同。用一个词语在一篇文档中出现的次数与这段文本中词语的总数的商表示为词频率（term frequency）。很显然，我们认为一个词语在一篇文档中出现的次数越多（词频率越高），就代表这个词语对整篇文档很重要。但这个假设中的漏洞在于有些词在一篇文档中出现的频次是相当高的，举例来说，在山东省城市服务技师学院的官方网页中会大量的出现“城市服务”，那么这个词就不能算是对于文本识别有重要贡献的词，很可能这个词的重要性远远不及一个“入学”这个出现次数不多的词，对整篇文档的内容识别贡献更大。这时，引入一个“逆文档频率（inverse dcument frequency）”来修正每个词语在每篇中文文档中的重要性。逆文档频率和词频率一样都描述了词语在文本中的重要程度，其值越高，重要程度越大。 将一个词语在某篇中文文档中的词频率与该词的逆文档频率相乘，就得到这个词语在整篇文档中的词频率-逆文档频率（tf-idf）。为了更好地突出文档中的重要信息，采用词频率-逆文档频率对词频率进行修正是很有效的手段。将词频率-逆文档频率向量作为中文文档的特征。
3．网页文本识别在日常生活中的应用 日常网页浏览的经历中，特别是你在逛“淘宝”“天猫”一些电子商务网站后会发现，你先前搜索和访问过的“宝贝”，在你下一次浏览该平台时，平台会自动推荐给你很多类似的你所感兴趣的产品。你的心思被“马爸爸”一下子“猜中”，你是不是有种“不明觉厉”的感觉呢？ 这背后其实就是网页文本的主题被识别后，你的喜好就被平台所知，在你下次登录该平台的时候，就会“投其所好”把你所感兴趣主题的其他新的网页发送给你，实现了“精准营销”。类似的有“今日头条”网页新闻的智能推荐，QQ好友推荐也是一个原理。
日常生活中的文本智能推荐场景
互联网不是法外之地，当下自媒体盛行的，人人都是“路透社”，个个都有“麦克风”，这是一个“网红”诞生的时代，很多人为了刷流量，不惜发布惊悚言论，低级趣味的信息，或者引起公众恐慌的一些错误言论。
任务三：天网恢恢 疏而不漏
网络谣言违法犯罪典型案例1： 2019年3月，临汾网警收到网络反馈发现，临汾本地微信朋友圈中传播着一段关于“外地人来吉县偷小孩”的视频信息，引发大量网民关注，造成恶劣的社会影响。公安机关迅速传唤信息发布者张某。经查，3月10日，张某在自己经营的店铺门前看到有几个外地人经过，在未经证实的情况下，就拍摄视频并转发到朋友圈，声称“外地人来吉县偷小孩”。经临汾公安机关调查，“外地人来吉县偷小孩”的事实并不成立。归案后，违法行为人张某对其散布网络谣言的违法行为供认不讳，公安机关对其作出罚款的行政处罚。
网络谣言违法犯罪典型案例2： 2019年4月21日下午3时许，晋城网警收到网络反馈发现，快手用户“雅儿 cc”上传一段时长12秒的视频，声称“多人被杀”。经公安机关调查，该视频与事实不符。经查，违法行为人郭某路过案发地时，发现路边停放着警车、120急救车，随即拍摄现场视频，在未经调查事情真相的情况下，郭某即主观臆断捏造“多人被杀”案情，在“快手”视频平台散布网络谣言，造成恶劣社会影响。公安机关对郭某处以行政拘留10日。
网络谣言违法犯罪典型案例3： 2019年5月，山东网民陈某在《昆山论坛》发帖，造谣称“昆山城中派出所提醒，夜间超过凌晨两点，满背纹身者将被拘留24小时”，造成恶劣社会影响。苏州公安机关依法对陈某实施刑事拘留。
同学们，首先，要有“慧眼”识别这样的言论。二是，千万不要尝试随意发布不实的、有煽动性等的假新闻。学过AI基础知识的我们都知道，在网页中你留下的所有数字记录都是有迹可循，并能被人工智能自动高效识别，跟踪到具体发帖人的，千万不可以身试法。网络社会也有法律底线，传播网络谣言不仅是一种“拉低智商”的行为，更是一种违法行径。理性上网，不造谣，不信谣，不传谣。 网络不是法外之地，是受国家法律规范的公共空间，在AI和网警的人机协同巡查中维护网络清朗。每位公民，包括我们大学生都要对自己的网上言论负责，必须自觉遵守国家法律法规。对编造、传播网络谣言等违法犯罪的行为人，都会受到公安机关的依法查处。
项目二 Big Data “数”我精彩
大数据（Big data）逐步渗透至生活的方方面面，智慧旅游、智慧停车、智慧校园、智慧城市等各行各业逐步融入智慧的力量。在新闻媒体上也经常会看到“旅游大数据”、“医疗大数据”、“征信大数据”等相关新闻报道。小王同学对大数据感到迷茫的同时又充满了好奇，于是他决定深入探索一下大数据的奥秘。
21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子政务等极大拓展了互联网的便捷和应用范围。互联网、物联网、车联网、金融、电信等都在疯狂产生着数据。海量数据中潜在的知识，可能会推动某个行业的智慧发展或者打破原有壁垒。数据资产成为越来越有价值的隐形财富。作为未来的弄潮儿，大学生需要熟悉大数据的概念、技术发展与应用场景。
1．“大数据”概念的诞生说法一：“大数据”的名称来自于未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》。早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。说法二：“大数据”随着Hadp项目的发展而来。2005年Hadp项目诞生。Hadp项目的目标是提供一个使得对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。随着Hadp项目的发展，2008年末，“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可，业界组织计算社区联盟 (Cmputing Cmmunity Cnsrtium)，发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》。它提出：大数据真正重要的是新用途和新见解，而非数据本身。此组织可以说是最早提出大数据概念的机构。
2.大数据的定义 对于“大数据”，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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：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。 业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（Vlume、Variety、Value、Velcity）：第一，数据体量巨大(Vlume)。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多(Variety)。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高（Value）。第四，处理速度快(Velcity)。
3.数据挖掘 数据挖掘（Data Mining），是数据库知识发现（Knwledge-Discvery in Databases,KDD）中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘需要的知识积累包括概率论、矩阵论、信息论与统计学等等。其中，概率论是支撑整个数据挖掘算法和机器学习算法的数学基础。线性代数中矩阵论是对数据挖掘最有用的部分。信息论是将信息和数学紧密连接在一起并完美的表达的桥梁。统计学是数据分析最早的依赖基础，通常和概率论一起应用，现在的机器学习和数据挖掘很多都是基于统计的。
任务一： 了解大数据技术的发展任务二： 探索大数据的应用场景任务三：“数”说天下，安全先行
任务一：了解大数据技术的发展
1.大数据相关技术的发展 大数据相关技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易和迅速，成为利用数据的好助手，已经改变了许多行业的商业模式，大数据相关技术的发展可以分为六大方向，如图所示：
大数据技术发展六大方向
2.大数据人才与就业 海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。大数据已经广泛应用于电网运行、经营管理及优质服务等各大领域，也引领了大数据人才的变革。 随着国家重视大数据的应用，政府大力扶持大数据的发展，大数据在企业中生根发芽，开花结果。大数据的就业主要有三大方向：一是数据分析，二是系统研发，三是应用开发。基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师，如图1-13所示。就业去向有：数据类企业、互联网企业、金融部门、大型企事业单位等。
任务二：探索大数据的应用场景
大数据可以说是无处不在，已逐步渗透至生活的方方面面，让我们的生活更加智慧。包括金融、汽车、餐饮、电信、能源和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹，如下图所示。
场景一 ：探秘“购物篮”
小王同学作为青岛酒店管理职业技术学院的一名“萌新”大学生，初入大学开始独立生活，超市购物必不可少。当他走进沃尔玛超市，可能会发现尿布与啤酒摆放在同一货架上。其实，美国的沃尔玛超市对积累的原始交易数据进行了关联规则挖掘，得到一个意外发现：与尿布一起被购买最多的商品竟然是啤酒。借助于大数据挖掘技术，商家发现了这个隐藏在背后的事实：美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布，而30%～40%的丈夫在买完尿布之后又要顺便购买自己爱喝的啤酒。有了这个发现后，超市调整了货架的设置，把这两种感觉上并无关联的物品：尿布和啤酒，摆放在一起销售，从而大大增加了销售额，如图所示。
场景二 ：酒店“心”体验
酒店行业是能够有效利用大数据分析技术来改变企业运营方式的行业，它是一个数据丰富的领域，可以捕获包括音频、视频和网络数据在内的各种各样的数据。借助大数据，酒店可以精准的定位消费群体，从而进行更精确的营销，如图1-16所示。 首先，大数据营销具有很强的时效性。在互联网时代，用户的消费行为极易在短时间内发生变化，大数据营销可以在用户需求最旺盛时及时进行营销策略实施。 其次，可以实施个性化、差异化营销。大数据营销可以根据用户的兴趣爱好及个性化需求，对用户实施一对一的营销策略，让业务的营销做到有的放矢，并可以根据实时性的效果反馈，及时调整营销策略。由此可以实现与目标客户进行有效率的双向、互动沟通，有利于提升客户在酒店的“心”体验，进而建立稳定的忠诚客户群，大大提高客户的满意度和忠诚度，形成酒店独有的个性化品牌。
场景三 ： “智”在旅游
随着大数据的应用热潮，在旅游行业的应用也得到了业界的高度重视，智慧旅游应运而生。利用大数据深挖游客的产品需求与产品体验，分析旅游客源地域、产品关注度、消费者关注点等信息，为旅游目的地品牌的提升、营销推广和舆情监测等提供可视化的数据服务。（1）提高服务质量。利用旅游行业数据库进行分析，建立纵向和横向的纬度，进行分析建模，依托行业数据分析推演，可以有效的指导旅游政府部门和景区的公共服务体系建设，真正提高旅游公共服务满意度。（2）改善经营管理。通过对大量数据的挖掘和分析，有效指导旅游局和景区企业的管理工作。根据游客的特征和偏好，提供有力的旅游产品和服务，利用大数据进行产业运行状况分析，有效的运行监测，对产业实施有效的管理，是推动旅游产业建设的必要手段。（3）改变营销策略。通过大数据可以了解用户画像数据、掌握游客的行为和偏好，真正的实现“投其所好”，以实现推广资源效率和效果最大化。
任务三 ：“数”说天下，安全先行
大数据应用通过对海量数据的分析和挖掘，使数据转化为多种具有价值的信息，进而为决策、发展、选择提供建议和帮助。数据已成为当今社会最具财富价值的宝藏。大数据技术的兴起改变了我们习以为常的工作、生活及思维方式，但随之而来的便是在享受大数据红利的同时必然伴随着一系列的问题，例如数据安全、个人隐私泄露等。面临的主要风险如图所示。
项目三 5G时代 中华先行
小徐同学最近和信息工程学院的朋友聊天，朋友告诉他今年是5G元年，5G时代下载一部高清电影几秒钟就可以完成。并且聊到了物联网、无人驾驶、大数据、人工智能等话题，小徐对这方面的了解并不多，于是他决定深入了解一下这些信息新技术。
小徐和朋友聊到的人工智能、大数据、5G等话题，是当下最热门的信息新技术方面，随着科技的飞速发展，我们的社会和生活方式等都将发生巨大变化。而5G作为第七次信息革命的基础，起到了关键性的作用。作为新时代的大学生要广泛涉猎新知识，了解新技术，熟悉这些新技术的应用场景和对我们生活的影响。
1． 5G的主要特点（1）高速度（2）泛在网（3）低时延（4）低功耗（5）万物互联（6）重构安全
任务一：了解5G技术的“前世今生”
从上世纪八十年代至今，移动通信经历了从纯电路域语音业务到高速宽带数据业务的飞跃式发展。从1G(第一代移动通信技术)到现在的5G(第五代移动通信技术)，几乎每隔十年就会进行一次技术革命。移动通信的不断发展，解决了社会最主要的需求，更好的服务于人类，给人民的生活带来极大地便利。
（1）1G:人类进入移动通信时代 20世纪80年代，移动通信系统实现了大规模的商用，被认为是真正意义上的1G（The first generatin,第一代）移动通信系统。第一代系统主要采用频分多址技术，模拟调制语音信号，存在业务种类有限、保密性较差、设备成本高等弊端。这一阶段主要代表产品为汽车电话、肩背电话、大哥大等，主要实现了语音通话。
（2）2G：人类进入数字通信时代 20世纪90年代，2G（The secnd generatin,第二代）移动通信系统蓬勃发展。2G系统主要采用时分多址技术，也称为窄带数字通信系统。相对于1G系统，提高了频谱利用率，支持针对多种业务的服务。这一阶段主要代表产品小灵通、传呼机、手机等。除语音通话外还支持短信等文字信息。
（3）3G:人类进入数据时代 进入21世纪，伴随网络的发展，数据和多媒体通信得到飞速发展，出现了以移动宽带多媒体通信为目标的第三代移动通信。2000年5月，国际电信联盟正式发布了第三代移动通信标准，中国的TD-SCDMA、欧洲的WCDMA和美国的CDMA2000一起成为了3G（The third generatin,第三代）时代的三大主流技术，人类也迎来了智能手机的时代。这一阶段手机全面普及，支持照相、彩信、上网等功能。
（4）4G：数据的全面爆发 2010年10月，国际电信联盟作为移动通信系统的监管机构确定了4G（The furth generatin）系统，也称为IMT-Advanced。4G集3G和WLAN于一体，标志着数据时代的全面爆发，速度之快前所未有，使音频、视频和图像可以快速传输，并且能以100Mbps以上的速度下载，满足用户对无线网络的服务需求，比过去的移动通信有着压倒性的优势。这一阶段移动支付、移动电子商务、社会信息沟通能力大幅度提高，人类社会生活方式发生许多有价值的变化。
（5）5G:万物互联新时代 2019年6月，工信部正式颁发了5G(The fifth generatin)牌照，宣告我们已经进入到了第五代移动通信技术元年。与以往4代移动网络不同，5G不仅是一项移动通信技术，它还广泛应用于智能制造、智能汽车、智能家居、智能医疗、智慧物流、社会服务等各个智能领域，它将成为影响人类进步与社会发展的一支重要力量。5G时代人类将进入一个把移动互联、智能感应、大数据、人工智能等整合起来的智能万物互联的新时代，人与人，人与物，物与物均通过5G联系在一起。5G不仅能改变社会，也会渗透到社会管理领域，改变生活的方方面面。
任务二：认识5G技术的应用场景
国际标准化组织3GPP定义了5G的三大应用场景：（1） eMBB：增强移动宽带，主要是指在现有移动宽带使用的基础上，对其进一步的提升和增强，这也是最贴近我们日常生活的场景。最直观感受就是速度的大幅度提升，即便观看4K高清视频，峰值速度也能够达到10Gbps。例如国庆70周年大阅兵时，就是使用 5G 网络实现了移动状态下的 4K 超高清视频直播。（2） URLLC：超高可靠超低时延通信。它包括以下各类场景及应用：工业应用和控制、交通安全和控制、远程制造、远程培训、远程手术等。特别是在无人驾驶业务方面拥有很大潜力。此外，这对于安防行业也十分重要。（3）mMTC：大规模连接物联网，5G 低功耗和低时延高可靠场景主要面向物联网业务，作为 5G 的三大场景之一，重点解决物联网应用中传统移动通信无法很好支持的瓶颈问题。低功耗大连接场景主要面向智慧城市、环境监测、智能农业、森林防火等以传感和数据采集为目标的应用场景，具有小数据包、低功耗、海量连接等特点。这类终端分布范围广、数量众多，不仅要求网络具备超千亿连接的支持能力，满足 100 万 /km2 连接数密度指标要求，而且还要保证终端的超低功耗和超低成本。
场景一：70华诞，5G显身手 2019年10月1日是中华人民共和国成立70周年纪念日。70年风雨兼程，70年砥砺前行。在中国共产党领导下，伟大的祖国发生了翻天覆的变化。习近平总书记在庆祝大会上发表重要讲话，深情回顾中华人民共和国70年波澜壮阔的历史。2019年是5G商用元年，5G激发了很多创新应用，也让众多既有业务焕发新光彩，其中便包括直播。十月一日国庆节大阅兵，不仅展现了强大的国家实力、极大地提升了民族自豪感，还是首次通过 5G 网络实现了移动状态下的 4K 超高清视频直播，由中国移动、中国联通、中国电信联手华为顺利保障 5G+4K 超高清视频直播。阅兵直播背后的功臣就是eMBB（增强型移动宽带），eMBB 典型应用包括超高清视频、虚拟现实、增强现实等。
场景二：无人驾驶 “驾照”随风逝 人类的交通工作从最原始的双脚、骑马，到蒸汽机发明，汽车火车的出现。随着科技发展现在人类上天入海都已实现。而在5G时代，“科幻感”十足的无人驾驶将粉墨登场。 2018年2月，美国加利福尼亚州成为首个允许无人驾驶汽车进行公路测试的州，同年3月北京市交管局向百度发放了北京市首批自动驾驶测试实验的号牌，三辆自动驾驶汽车正式上路测试。可以想象一下，未来大街上来来往往的都将是无人驾驶的汽车，驾驶员的双手和注意力都被解放出来享受生活或从事更具创造力的社会活动。
场景三：智能家居 享美好生活 智能家居的概念从提出到现在已经20年了，但是其发展并不顺利，主要问题在于智能控制过于简单，无法形成真正意义上的智能化系统。智能家居产品功能单一，造成用户体验差强人意。随着5G时代的发展，家电、门禁、厨卫等家居均实现了互联（mMTC），智能家居将从被动接受用户控制，转为主动感知用户需求，借助大数据等新技术分析，为用户提供最优秀的个性化的服务体验。用户无论在哪，智能家居都可以精确的感知，例如早上起床开启窗帘调节灯光，进入卫生间调节好水温甚至是马桶圈的温度；外出安防系统会自动开启，对家中可能出现的险情进行布防；回家空调已经打开并且调至最适合的温度。总之智能家居就是一个贴心细致、“最懂”我们的贴心管家。
任务三：共守安全、清朗网络空间
网络作为一个社会信息大平台，亿万网民在上面获得信息、交流信息，这会对他们的求知途径、思维方式、价值观念产生重要影响，特别是会对他们对国家、对社会、对工作、对人生的看法产生重要影响。5G的发展进一步拉近了人们与网络之间的关系，未来人们生活的方方面面都将基于网络平台完成。随着网络的快速发展，网络安全威胁和风险日益突出，并逐渐向政治、经济、文化、社会、生态、国防等领域传导渗透。网络安全主要有以下几种：（1）系统安全 运行系统安全即保证信息处理和传输系统的安全。它侧重于保证系统正常运行。避免因为系统的崩溃，损坏而对系统存储、处理和传输的消息造成破坏和损失。例如勒索病毒肆虐全球，一天之内横扫150多个国家和地区，造成重大经济损失;同学们在上网过程中不要点击非法链接、查收不明来源的邮件等，避免电脑感染病毒，造成系统的损坏。