（一）、物联网
物联网（The Intern of Things）是指通过信息传感设备，按约定的协议将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、监控和管理的网络。
物联网架构可分为三层：感知层、网络层、应用层。
物联网关键技术主要涉及传感器技术、传感网和应用系统框架等。
传感器是一种检测装置，是物联网获取物理世界信息的基本手段。
射频识别技术（RFID）是物联网中使用的一种传感器技术。
微机电系统（MEMS）是由微传感器、微执行器、信号处理和控制电路、通信接口和电源等部件组成的一体化的微型器件系统。
物联网应用系统框架是一种以机器终端智能交互为核心的、网络化的应用与服务。它将使对象实现智能化的控制，涉及5个重要的技术部分：机器、传感器硬件、通信网络、中间件和应用。
（二）、云计算
云计算（Cloud Computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络"云"将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过由多部服务器组成的系统进行处理和分析这些序得到结果并返回给用户。
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式将网络上配置为共享的软件资源、计算资源、存储资源和信息资源，按需求提供给网上的终端设备和终端用户。
云计算实现了"快速、按需、弹性"的服务，用户可以随时通过宽带网络接入"云"并获得服务，按照实际需求获取或释放资源，根据需求对资源进行动态扩展。
按照云计算服务提供的资源层次，可以分为基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS) 三种服务类型。
IaaS向用户提供计算机能力、存储空间等基础设施方面的服务。这种服务模式需要较大的基础设施投入和长期运营管理经验，其单纯出租资源的盈利能力有限。
PaaS向用户提供虚拟的操作系统、数据库管理系统、Web应用等平台化的服务。PaaS服务的重点不在于直接的经济效益，而更注重构建和形成紧密的产业生态。
SaaS向用户提供一应用软件（如CRM 、办公软件等）、组件、工作流等虚拟化软件的服务，SaaS一般采用Web技术和SOA架构。
云计算的关键技术主要涉及虚拟化技术、云存储技术、多租户和访问控制管理、云安全技术等。
虚拟化技术可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程。虚拟化技术与多任务以及超线程技术是完全不同的。
云存储技术是基于传统媒体系统发展而来的一种全新信息存储管理方式，该方式整合应用了计算机系统的软硬件优势，可较为快速、高效地对海量数据进行在线处理，通过多种云技术平台的应用，实现了数据的深度挖掘和安全管理。
云计算访问控制的研究主要集中在云计算访问控制模型、基于ABE密码体制的云计算访问控制、云中多租户及虚拟化访问控制研究。
云计算访问控制模型：基于任务的访问控制模型、基于属性模型的云计算访问控制、基于UCON模型的云计算访问控制、基于BLP模型的云计算访问控制等。
基于ABE密码机制的云计算访问控制：数据提供者、可信第三方授权中心、云存储服务器和用户。
云中多租户及虚拟化访问控制是云计算的典型特征。
云安全研究主要包含两个方面的内容，一是云计算技术本身的安全保护工作，涉及相应的数据完整性及可用性、隐私保护性以及服务可用性等方面的内容；二是借助于云服务的方式来保障客户端用户的安全防护需求，通过云计算技术来实现互联网安全，涉及基于云计算的病毒防治、木马检测技术等。
"创新、垂直、混合、生态"这四大趋势伴随云计算快速发展。
云计算对IT件资源与软件组件进行了标准化、抽象化和规模化，某种意义上颠覆和重构了IT业界的供应链，是当前新一代信息技术发展的巨大的革新与进步。
（三）、大数据
大数据（Big Data）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是具有更强的决策力、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。
大数据从数据源到最终价值实现一般需要经过数据准备、数据存储与管理、数据分析和计算、数据治理和知识展现等过程。
大数据技术架构主要包含大数据获取技术、分布式数据处理技术和大数据管理技术，以及大数据应用和服务技术。
大数据获取技术：大数据获取的研究主要集中在数据采集、整合和清洗三个方面。
数据采集技术主要是通过分布式爬取、分布式高速高可靠性数据采集、高速全网数据映像技术，从网站上获取数据信息。
数据整合技术是在数据采集和实体识别的基础上，实现数据到信息的高质量整合。
数据清洗技术一般根据正确性条件和数据约束规则，清除不合理和错误的数据，对重要的信息进行修复，保证数据的完整性。
分布式数据处理技术：主流的分布式计算系统有Hadoop、Spark、Storm。Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理， Spark常用于离线的快速的大数据处理，而Storm常用于在线的实时的大数据处理。
大数据管理技术：主要集中在大数据存储、大数据协同和安全隐私等方面。
大数据应用和服务技术：主要包含分析应用技术和可视化技术。
（四）、区块链
区块链技术具有多中心化存储、隐私保护、防篡改等特点，提供了开放、分散和容错的事务机制，成为新一代匿名在线支付、汇款和数字资产交易的核心，被广泛应用于各大交易平台，为金融、监管机构、科技创新、农业以及政治等领域带来了深刻的变革。
区块链概念可以理解为以非对称加密算法为基础，以改进的默克尔树为数据结构，使用共识机制、点对点网络、智能合约等技术结合而成的一种分布式存储数据库技术。
区块链分为公有链、联盟链、私有链和混合链四大类。
分布式账本是区块链技术的核心之一。分布式账本中存储的资产是指法律认可的合法资产，如金融、实体、电子的资产等任何形式的有价资产。
区块数据的加密是区块链研究和关注的重点，其主要作用是保证区块数据在网络传输、存储和修改过程中的安全。区块链系统中的加密算法一般分为散列（哈希）算法和非对称加密算法。
散列算法也叫数据摘要或者哈希算法，其原理是将一段信息转换成一个固定长度并具备以下特点的字符串：如果某两段信息是相同的，那么字符也是相同的：即使两段信息十分相似，但只要是不同的，那么字符串将会十分杂乱、随机并且两个字符串之间完全没有关联。
非对称加密算法由对应的一对唯一性密钥（即公开密钥和私有密钥）组成的加密方法。任何获悉用户公钥的人都可用用户的公钥对信息进行加密与用户实现安全信息交互。由于公钥与私钥之间存在的依存关系，只有用户本身才能解密该信息，任何未受授权用户甚至信息的发送者都无法将此信息解密。常用的非对称加密算法包括RSA、Elgamal、D-H、ECC （椭圆曲线加密算法）等。
区块链共识问题需要通过区块链的共识机制来解决。
区块链的共识机制的思想是：在没有中心点总体协调的情况下，当某个记账节点提议区块数据增加或减少，并把该提议广播给所有的参与节点，所有节点要根据一定的规则和机制，对这一提议是否能够达成一致进行计算和处理。 目前，常用的共识机制主要有PoW、PoS、DPoS、Paxos、PBFT等。
根据区块链不同应用场景中各种共识机制的特性，共识机制分析可基于：
合规监管：是否支持超级权限节点对全网节点、数据进行监管。
性能效率：交易达成共识被确认的效率。
资源消耗：共识过程中耗费的CPU、网络输入输出、存储等资源。
容错性：防攻击、防欺诈的能力。
（1）区块链将成为互联网的基础协议之一。区块链（协议〉会和传输控制协议／因特网互联协议（ TCP/IP ）一样，成为未来互联网的基础协议，构建出一个高效的、多中心化的价值存储和转移网络。
（2）区块链架构的不同分层将承载不同的功能。未来区块链结构也将在一个统一的、多中心化的底层协议基础上，发展出各种各样应用层协议。
（3）区块链的应用和发展呈螺旋式上升趋势。区块链作为数字化浪潮中下个阶段的核心技术，其发展周期将比预想得要长，影响的范围和深度也会远远超出人们的想象，将会构建出多样化生态的价值互联网，从而深刻改变未来商业社会的结构和每个人的生活。
（五）、人工智能
人工智能是指研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。
从当前的人工智能技术进行分析可知，其在技术研究方面主要聚焦在热点技术、共性技术和新兴技术3个方面。其中以机器学习为代表的基础算法的优化改进和实践，以及迁移学习、强化学习、多核学习和多视图学习等新型学习方法是研究探索的热点；自然语言处理相关的特征提取、语义分类、词嵌入等基础技术和模型研究，以及智能自动问答、 器翻译等应用研究也取得诸多的成果；以知识图谱、专家系统为逻辑的系统化分析也在不断地取得突破，大大拓展了人工智能的应用场景，对人工智能未来的发展具有重要的潜在影响。
人工智能的关键技术主要涉及机器学习、自然语言处理、专家系统等技术。
机器学习是一种自动将模型与数据匹配，并通过训练模型对数据进行"学习"的技术。机器学习模型是以统计为基础的，而且应该将其与常规分析进行对比以明确其价值增量。
自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
专家系统是一个智能计算机程序系统，通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。
人工智能发展趋势：
（1）从人工智能向人机混合智能发展。
（2）从"人工＋智能"向自主智能系统发展。
（3）人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。
（4）人工智能产业将蓬勃发展。
（5）人工智能的社会学将提上议程。
（六）、虚拟现实
虚拟现实（VR）是一种可以创立和体验虚拟世界的计算机系统（其中虚拟世界是全体虚拟环境的总称） 。
虚拟现实技术的主要特征包括沉浸性、交互性、多感知性、构想性（也称想象性）和自主性。
随着虚拟现实技术的快速发展，按照其"沉浸性"程度的高低和交互程度的不同，虚拟现实技术已经从桌面虚拟现实系统、沉浸式虚拟现实系统、分布式虚拟现实系统等，向着增强式虚拟现实系统（AR）和元宇宙的方向发展。
虚拟现实的关键技术主要涉及人机交互技术、传感器技术、动态环境建模技术和系统集成技术等。
人机交互技术：虚拟现实中的人机交互技术与传统的只有键盘和鼠标的交互模式不同，是一种新型的利用VR眼镜、控制手柄等传感器设备，能让用户真实感受到周围事物存在的一种三维交互技术，将维交互技术与语音识别、语音输入技术及其他用于监测用户行为动作的设备相结合，形成了目前主流的人机交互手段。
传感器技术：VR技术的进步受制于传感器技术的发展，现有的VR设备存在的缺点与传感器的灵敏程度有很大的关系。例如VR头显（即VR眼镜）设备过重、分辨率低、刷新频率慢等，容易造成视觉疲劳；数据手套等设备也都有延迟长、使用灵敏度不够的缺陷，所以传感器技术是VR术更好地实现人机交互的关键。
动态环境建模技术：虚拟环境的设计是VR技术的重要内容，该技术是利用三维数据建立虚拟环境模型。目前常用的虚拟环境建模工具为计算机辅助设计（CAD），操作者可以通过CAD技术获取所需数据，并通过得到的数据建立满足实际需要的虚拟环境模型。除了通过CAD技术获取三维数据，多数情况下还可以利用视觉建模技术，两者相结合可以更有效地获取数据。
系统集成技术：VR系统中的集成技术包括信息同步、数据转换、 模型标定、识别和合成等技术，由于VR系统中储存着许多的语音输入信息、感知信息以及数据模型，因此VR系统中的集成技术显得越发重要。
虚拟现实发展趋势：
硬件性能优化迭代加快
网络技术的发展有效助力其应用化的程度
虚拟现实产业要素加速融通。
元宇宙等新兴概念为虚拟现实技术带来了"沉浸和叠加""激进和渐进""开放和封闭"等新的商业理念，大大提升了其应用价值和社会价值，将逐渐改变人们所习惯的现实世界物理规则，以全新方式激发产