达优高科 一、机器人的发展历史？
从工业革命开始之后的两百年时间里，人们就一直不断提高机器的设计理念和制造工艺。尤其是自20世纪中期以来，大规模生产的迫切需求推动了自动化技术的发展，进而衍生出三代机器人产品。第一代机器人是遥控操作的机器，工作方式是人通过遥控设备对机器进行指挥，而机器本身并不能独自控制运动。第二代机器人通过程序控制，可以使其自动重复完成某种方式的操作。第三代机器人被称为智能机器人。
第一代机器人的诞生源于发展核技术的需求。20世纪40年代，美国建立了原子能实验室，但实验室内部的核辐射环境对人体的伤害较大，迫切需要一些操作机械能代替人处理放射性物质。在这个需求的推动下，美国原子能委员会的阿尔贡研究所于1947年开发了遥控机械手，随后又在1948年开发了机械耦合的主从机械手。所谓主从机械手，即当操作人员控制主机械手做一连串动作时，从机械手可准确地模仿主机械手的动作。
1952年，美国帕森斯公司制造了一台由大型立式仿形铣床改装而成的三坐标数控铣床，这标志着数控机床的诞生。此后，科学家和工程师们对控制系统、伺服系统、减速器等数控机床关键零部件技术的深入研究，为机器人技术的发展奠定了坚实的基础。
然而这些机器人是遥控操作的机器，工作方式是人通过遥控设备对机器进行指挥，而机器人本身并不能独立控制运动。
凭借自动化技术和零部件技术的研究积累，第二代机器人登上了历史舞台。1954年，美国人乔治·沃尔德制造出世界第一台可编程的机械手，并注册了专利。按照预先设定好的程序，该机械手可以从事不同的工作，具有通用性和灵活性。
随后的1958年，被誉为“机器人之父”的美国人约瑟夫·恩格尔伯格创建了世界上第一家机器人公司——Unimation，正式把机器人向产业化方向推进。1962年，Unimation公司的第一台机器人产品Unimate问世。该机器人由液压驱动，并依靠计算机控制手臂执行相应的动作。同年，美国机床铸造公司也研制了Versatran机器人，其工作原理于Unimate相似。一般认为，Unimate和Versatran是世界上最早的工业机器人。
世界上最早的工业机器人——Unimate
机器人发展到第二代，依旧是通过程序被控制，可以自动重复完成某种方式的操作。
在机器人技术的研发过程中，人们尝试利用传感器提高机器人的可操作性，具备感知能力的第三代智能机器人渐成研发热点。如厄恩斯特的触觉传感机械手、托莫维奇和博尼的安装有压力传感器的“灵巧手”、麦肯锡的具备视觉传感器系统的机器人以及约翰·霍普斯金大学应用物理实验室研制出的Beast机器人等的成功尝试，第三代智能机器人的发展曙光渐显。
1968年，美国斯坦福国际研究所成功研制出移动式机器人Shakey，它是世界上第一台带有人工智能的机器人，能够自主进行感知、环境建模、行为规划等任务。该机器配有电视摄像机、三角法测距仪、碰撞传感器、驱动电动以及编码器等硬件设备，并由两台计算机通过无线通信系统控制。限于当时的计算水平，Shakey 需要相当大的机房支持其进行功能运算，同时规划行动也往往要耗时数小时。
世界上首台智能移动机器人—Shakey
即便Shakey笨重且效率低下，但它具备人工智能机器人所具备的特征，即利用各种传感器和测量器等来获取环境信息，然后基于智能技术进行识别、理解和推理，并做出规划决策，同时能够自主行动实现预定目标。于是，第三代智能机器人由此展开。
由上述机器人的发展历程我们可以看到，工业生产的内在需求以及传统工业方式亟待转变的趋势，都是推动机器人发展的核心力量。
二、数据安全与数据发展的关系？
网络安全的客观概念是网络系统包括使用网络过程中网络信息的产生、储存、传输和使用都不受任何威胁与侵害，能正常地实现资源共享功能。
数据安全具对立面的两个含义：一是数据本身的安全，主要是指采用现代密码算法对数据进行主动保护，如数据保密、数据完整性、双向强身份认证等，二是数据防护的安全，主要是采用现代信息存储手段对数据进行主动防护，如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据的安全。
网络安全是以网络为主要的安全体系的立场，主要涉及网络安全域、防火墙、网络访问控制、抗DDOS等场景，更多是指向整个网络空间的环境。
网络信息和数据都可以存在于网络空间之内，也可以是网络空间之外。“数据”可以看作是“信息”的主要载体，信息则是对数据做出有意义分析的价值资产，常见的信息安全事件有网络入侵窃密、信息泄露和信息被篡改等。
而数据安全则是以数据为中心，主要关注数据安全周期的安全和合规性，以此来保护数据的安全。常见的数据安全事件有数据泄露、数据篡改等。
三、数据发展意义？
数据发展对于企业战略的意义非常重要，它可以帮助企业制定有效的经营决策、推动技术创新、提升供应链管理、改善用户体验、提升市场竞争力等。
通过数据发展，企业可以更好地分析客户的行为和需求，利用数据洞察和细分客户，引领市场，提升企业核心竞争力。
四、大数据的发展历程？
大数据发展历程可以追溯到20世纪90年代，但真正的突破性进展是在21世纪初。以下是大数据发展历程的几个关键阶段：
萌芽期（20世纪90年代到21世纪初）：在这个阶段，数据库技术逐渐成熟，数据挖掘理论也开始形成。随着数据量的不断增加，人们开始意识到数据的重要性，并开始尝试利用数据挖掘技术来分析和利用数据。
突破期（2003年-2006年）：在这个阶段，社交网络的流行导致大量非结构化数据的出现，传统数据处理方法难以应对。为了解决这个问题，人们开始重新思考数据处理系统和数据库架构，大数据的概念逐渐形成。
成长期（2006年-2009年）：在这个阶段，大数据开始形成并行计算和分布式系统，为大数据的成熟发展奠定了基础。同时，一些商业智能工具和知识管理技术也开始被应用，大数据的应用范围不断扩大。
成熟期（2010年至今）：在这个阶段，随着智能手机和物联网的普及，数据碎片化、分布式、流媒体特征更加明显，移动数据急剧增长。大数据的概念开始风靡全球，各种大数据技术和应用不断涌现，大数据已经成为信息化社会的重要基础设施。
总的来说，大数据的发展历程是一个不断演进的过程，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，大数据将会在未来发挥更加重要的作用。
五、大数据未来的发展？
大数据市场规模的增长，在全球范围、在国内范围，都是有目共睹的，而与此同时，大数据人才供给，也成为亟待解决的重要问题。
大数据的未来发展前景是值得肯定的，但是不管是在全球市场上，还是在国内市场上，大数据人才供需不均衡，也始终是个问题。
国内大数据发展面临的瓶颈中，高端综合型人才短缺问题日益突出，大数据行业面临人才供需结构不均衡问题。
六、纳米机器人发展的途径？
未来的纳米机器人甚至可以通过血管直达病灶，杀死癌细胞。
七、中国机器人的发展历程？
我国工业机器人起步于70年代初期，经过20多年的发展，大致经历了3个阶段：
70年代的萌芽期
70年代是世界科技发展的一个里程碑：人类登上了月球，实现了金星、火星的软着陆。我国也发射了人造卫星。世界上工业机器人应用掀起一个高潮，尤其在日本发展更为迅猛，它补充了日益短缺的劳动力。在这种背景下，我国于1972年开始研制自己的工业机器人。
80年代的开发期
进入80年代后，在高技术浪潮的冲击下，随着改革开放的不断深入，我国机器人技术的开发与研究得到了政府的重视与支持。
“七五”期间，国家投入资金，对工业机器人及其零部件进行攻关，完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发，研制出了喷涂、点焊、弧焊和搬运机器人。
1986年国家高技术研究发展计划（863计划）开始实施，智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿，经过几年的研究，取得了一大批科研成果，成功地研制出了一批特种机器人。
90年代的适用化期。
从90年代初期起，我国的国民经济进入实现两个根本转变时期，掀起了新一轮的经济体制改革和技术进步热潮，我国的工业机器人又在实践中迈进一大步，先后研制出了点焊、弧焊、装配、喷漆、切割、搬运、包装码垛等各种用途的工业机器人；
并实施了一批机器人应用工程，形成了一批机器人产业化基地，为我国机器人产业的腾飞奠定了基础。
八、金融机器人的发展流程？
以下是我的回答，金融机器人的发展流程一般分为以下几个步骤：需求分析：首先需要明确金融机器人的需求，包括功能、应用场景、目标用户等。方案设计：根据需求分析结果，设计金融机器人的整体方案，包括硬件、软件、算法等方面。技术研发：根据方案设计，开展技术研发工作，开发金融机器人的核心功能和算法。测试与优化：对开发完成的金融机器人进行功能测试、性能测试、安全测试等，并根据测试结果进行优化和改进。部署与实施：将金融机器人部署到目标场景中，并进行实施和调试，确保其能够正常运行。运营与维护：对金融机器人进行日常运营和维护，包括监控运行状态、处理故障等。升级与迭代：根据市场需求和技术发展，对金融机器人进行升级和迭代，以保持其竞争力和满足用户需求。
九、什么是数据发展？
根据互联网三定律中的迈特卡夫定律，对互联网技术价值的认知，给出了一个最基础的范畴，即网络价值与网络使用者数量的平方成正比。现在，每天会产生450亿的微信条目。用手机的网民已经达到8.17亿。
看似只是一个简单的道理和具体的数字而已，但是却为我们带来了一个庞大的市场，一笔巨大的财富袭来。基数如此庞大的用户，和天文数字般的数据，里面包含着太多有用的信息。大数据运营将它们分类整理，然后按照不同的特性，不同的企业将其应用起来，从各个方面直观地为人们提供想要的产品，信息，货物等等，为企业带来高效稳定的财富。大数据运营俨然成为了企业的关键，甚至可以改变企业的生存方式和发展趋势。
如果说把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，并且通过“加工”实现数据的“增值”。
它的意义不仅仅在于掌握庞大的数据信息，而更在于对这些含有意义的数据进行专业化处理之后产生的价值。重点并不是我们拥有了多少数据，而是我们拿数据去做了什么。核心就在于：整理、分析、预测、控制。
无论某一部门数据分析和应用的主要场景如何，典型的特征是用户行为数据、用户活动和交易记录、用户社会数据。这是一个广泛的数据环境，以人为中心的核心数据仍然是必不可少的。
十、移动数据的发展史？
第一代是模拟蜂窝移动通信网，时间是本世纪七十年代中期至八十年代中期。1978年，美国贝尔实验室研制成功先进移动电话系统(AMPS)，建成了蜂窝状移动通信系统。而其它工业化国家也相继开发出蜂窝式移动通信网。这一阶段相对于以前的移动通信系统，最重要的突破是贝尔实验室在七十年代提出的蜂窝网的概念。蜂窝网，即小区制，由于实现了频率复用，大大提高了系统容量。
第一代移动通信系统的典型代表是美国的AMPS系统和后来的改进型系统TACS，以及NMT和NTT等。AMPS(先进的移动电话系统)使用模拟蜂窝传输的800MHz频带，在北美，南美和部分环太平洋国家广泛使用；TACS(总接入通信系统)使用900MHz频带，分ETACS(欧洲)和NTACS(日本)两种版本，英国，日本和部分亚洲国家广泛使用此标准。
第一代移动通信系统的主要特点是采用频分复用，语音信号为模拟调制，每隔30KHz/25KHz一个模拟用户信道。第一代系统在商业上取得了巨大的成功，但是其弊端也日渐显露出来：
(1) 频谱利用率低
(2) 业务种类有限
(3) 无高速数据业务
(4) 保密性差，易被窃听和盗号
(5) 设备成本高
(6) 体积大，重量大。
为了解决模拟系统中存在的这些根本性技术缺陷，数字移动通信技术应运而生，并且发展起来，这就是以GSM和IS-95为代表的第二代移动通信系统，时间是从八十年代中期开始。欧洲首先推出了泛欧数字移动通信网 (GSM) 的体系。随后，美国和日本也制订了各自的数字移动通信体制。数字移动通网相对于模拟移动通信，提高了频谱利用率，支持多种业务服务，并与ISDN等兼容。第二代移动通信系统以传输话音和低速数据业务为目的，因此又称为窄带数字通信系统。第二代数字蜂窝移动通信系统的典型代表是美国的DAMPS系统，IS-95和欧洲的GSM系统。
(1) GSM(全球移动通信系统)发源于欧洲，它是作为全球数字蜂窝通信的DMA标准而设计的，支持64Kbps的数据速率，可与ISDN互连。GSM使用900MHz频带，使用1800MHz频带的称为DCS1800。GSM采用FDD双工方式和TDMA多址方式，每载频支持8个信道，信号带宽200KHz。GSM标准体制较为完善，技术相对成熟，不足之处是相对于模拟系统容量增加不多，仅仅为模拟系统的两倍左右，无法和模拟系统兼容。
(2) DAMPS (先进的数字移动电话系统)也称IS-54(北美数字蜂窝)，使用800MHz频带，是两种北美数字蜂窝标准中推出较早的一种，指定使用TDMA多址方式。
(3) IS-95是北美的另一种数字蜂窝标准，使用800MHz或1900MHz频带，指定使用CDMA多址方式，已成为美国PCS(个人通信系统)网的首先技术。
由于第二代移动通信以传输话音和低速数据业务为目的，从1996年开始，为了解决中速数据传输问题，又出现了2.5代的移动通信系统，如GPRS和IS-95B。移动通信现在主要提供的服务仍然是语音服务以及低速率数据服务。由于网络的发展，数据和多媒体通信的发展势头很快，所以，第三代移动通信的目标就是移动宽带多媒体通信。从发展前景看，由于自有的技术优势，CDMA技术已经成为第三代移动通信的核心技术。为实现上述目标，对3G无线传输技术(RTT：Radio Transmission Technology)提出了以下要求：
(1) 高速传输以支持多媒体业务。室内环境至少2Mbps；室内外步行环境至少384kbps；室外车辆运动中至少144kbps；卫星移动环境至少9。6kbps。
(2) 传输速率能够按需分配。
(3) 上下行链路能适应不对称需求。
第三代移动通信系统最早由国际电信联盟(ITU)于1985年提出，当时称为未来公众陆地移动通信系统(FPLMTS，Future Public Land Mobile Telecommunication System)，1996年更名为IMT-2000(International Mobile Telecommunication-2000)，意即该系统工作在2000MHz频段，最高业务速率可达2000kbps，预期在2000年左右得到商用。主要体制有WCDMA，cdma2000和TD-SCDMA。1999年11月5日，国际电联ITU-R TG8/1第18次会议通过了IMT-2000无线接口技术规范建议，其中我国提出的TD-SCDMA技术写在了第三代无线接口规范建议的IMT-2000 CDMA TDD部分中。
