信息技术自身的发展是一个由简单到复杂、并行与交叉的发展过程，信息技术是通过多项技术的交叉融合发挥作用，并在不同的发展阶段表现出不同的功能与作用。信息技术的不断发展及其交叉与融合，对其各个应用领域产生着渐进累积、由量变到质变的影响。单个信息技术的发展，推动着应用领域中信息系统功能的不断完善与优化，一些关键技术的产生、发展及与其他技术的交叉融合，使信息系统的功能产生质的变化，进入新的发展阶段。

1.计算机网络技术驱动的技术融合

计算机网络技术的发展，特别是万维网（World Wide Web）的出现，网络多媒体技术、网络数据库技术得到快速发展，实现了多媒体资源的存储、管理和共享方式的变革：多媒体资源可以存储在不同的服务器上并通过数据库进行统一管理；多媒体资源在网页中以超文本/超媒体的形式组织起来并共享给用户；视音频资源能够以流媒体的方式进行共享；用户可以通过浏览网页、使用搜索引擎检索、网络直播、点播等多种方式获取资源。这些变革带来如下影响。

（1）推动网络多媒体资源库的研发。由于网络多媒体资源库具有内容丰富、形式多样、检索界面友好、动态更新、共享范围广等特点，能够满足互联网用户对多样化网络信息资源的访问需求，政府或商业机构开始纷纷投入建设，推动了网络多媒体资源库的大规模研发，如农村远程教育资源网、国家基础资源网、央视教育视频资源库等大量的网络多媒体资源库。

（2）促进了多媒体资源的网络化发布与共享。网络技术的发展，尤其是网站开发技术的发展，将多媒体资源组织在一个个网页中，这些网页相互联系、有机组织在一起，形成多媒体资源网站，实现多媒体资源的发布与共享，用户可以通过网站提供的目录导航或站内搜索功能获取资源，也可以通过搜索引擎跨站检索多媒体资源。同时，随着流式传输技术的发展，使各类广播电视节目、会议现场、课堂教学等都可以通过互联网以直播或点播的形式发布和共享。如美国知名电视频道“探索（Discovery）”将其流行科学、崭新科技、历史考古等各类纪录片视频以流媒体的形式发布共享，世界各地的人都可以利用互联网观看节目。

2.移动互联技术驱动的技术融合

随着互联网从Web1.0进入Web2.0时代，用户成为互联网内容的创造者和消费者，能够随时随地与他人进行交流互动，其在互联网中的主动性、参与性增强。大量具有开放、共享和去中心化特征的互联网应用兴起，如博客、微博、SNS、RSS、Wiki等。随着宽带无线接入技术尤其是WiFi技术和触控技术的应用，促进了智能终端设备的快速普及，移动互联网诞生并驱动着其与多媒体技术、数据库技术和触控等技术融合，推动诸多互联网应用向移动终端迁移，各种移动应用App涌现，这些应用渗透到生活的方方面面，为人们提供随时随地地购物、支付、交流、搜索、交通、学习、医疗保健等各类服务，并带来了如下变化：

（1）使得即时交流互动得以实现。随着微博、微信、QQ、Skype等软件的广泛应用，带动了网络社交的发展，变革了人与人之间的沟通方式，拉近了人与人之间的距离，用户可以进行随时随地地交流和互动，在交流互动中产生碰撞，产生新的观点。

（2）推动了广泛的移动应用服务的发展。随着移动互联网和传统互联网的融合发展，推动了基于PC端的互联网应用向移动端迁移，创新性的移动应用产品被大量开发，移动终端正逐步成为人们获取互联网服务的主要设备，移动应用App正逐步成为获取互联网应用服务的主要入口，移动支付、移动社交、移动搜索、移动学习等各类移动应用服务成为移动互联网的核心，为用户提供个性化的、位置相关的、泛在的服务。如用户通过支付宝进行在线支付，通过滴滴打车预约出租车，通过美团外卖购买食品，通过51Talk与外教进行一对一对话，通过百度地图的路况实时播报了解交通状况。

（3）带来了泛在、移动、即时的信息创作与传播方式。Web2.0时期，各类社会化软件如博客、Wiki等应用，使得每一个用户成为互联网信息的创作者、传播者和消费者，用户拥有了一个可以发表自己观点、与他人进行互动交流、进行个人知识管理的空间。伴随着移动互联网的发展，用户的个人空间开始从PC端走向移动端，构建了更加开放、自主、移动、即时的创作与传播环境，用户可以使用各类移动端应用，进行随时随地的内容创作、交流协作与信息传播。

3.大数据分析技术驱动的技术融合

Web2.0及移动互联网的发展，带来了数据的爆炸性增长，呈现出大数据特征，人们开始关注数据背后隐藏的价值，大数据分析技术引发了多媒体技术、虚拟现实技术、人工智能技术的交叉与融合发展，数据潜在的价值被不断挖掘，推动着各个领域科学决策、精准预测、个性化服务水平的提升。(www.daowen.com)

（1）推动资源的个性化表征。大数据技术与多媒体技术的融合，资源元数据、用户与资源作用过程中的动态行为数据得到采集与分析，资源的动态属性标签得以扩展，资源的关联关系得以建立，资源的个性化数据属性不断完善，为资源与用户需求之间的精准匹配提供数据支持。

（2）推动云服务的聚合和个性化推送。借助云计算强大的运算和存储能力，各类互联网应用服务在云端聚合，通过云服务标准接口，为用户提供服务。同时，借助大数据分析技术对服务过程中产生的数据进行分析，建立用户个性化特征模型，依据用户的兴趣、喜好和需求推送个性化服务。

（3）促进个性化服务系统的研发。大数据分析技术通过对用户的个体建模和群体建模，更精准地识别用户个体和用户群体的特征与需求，为各类资源、可穿戴设备、互联网应用的个性化功能完善与研发提供数据支撑，同时，也能增强产品与服务的个性化，基于大数据分析技术的适应性系统得到广泛的重视与研发。

（4）促使个性化虚拟现实环境的开发。VR/AR借助可穿戴设备获取用户行为习惯数据，通过大数据分析技术预测用户的兴趣和需求，进而实现对虚拟环境的个性化改造或构建，增强用户的个性化体验。如Oculus公司的Gear VR平台可以使用户创建个人虚拟现实中心，其中的Social Trivia服务将能让用户和朋友的化身们在虚拟现实社交空间中见面，并一起玩小游戏。用户还可以用Social Trivia创建虚拟现实聊天室，并一起观看Vimeo或Twitch上的视频。

4.人工智能驱动的技术融合

人工智能的发展，推动了机器的计算智能、感知智能、认知智能的发展，特别是深度学习的发展及应用，使机器认知智能取得了突破性进展。人工智能与大数据、虚拟现实技术等技术的融合，对各类服务和产品的人机交互界面、环境和决策产生重大影响，带来了以下变化。

（1）推动了人机交互入口的智能化。语音识别、图像识别、肢体动作识别、生物特征识别和情感识别等人工智能技术的发展，并与可穿戴设备、虚拟现实技术、全息显示技术融合，使得各种人机交互设备具备更加智能化的交互界面，用户通过语音、肢体动作、眼神、情感实现与虚拟世界的交互。如Baidu Eye利用人机交互技术、动态传感技术和基于深度学习的图像识别技术，对佩戴者的行为进行智能呼应和交互，为佩戴者实时提供各种信息、知识、解答、提示、解决方案、服务等。

（2）推动了决策服务的智能化。人工智能和可穿戴设备、AR/VR、大数据等技术的融合，使得隐藏于人机交互界面之后的决策系统智能化程度大幅提升，推动了图像检索、语音检索、管理决策、人机博弈等各类服务的决策精准度，精准识别用户需求并为用户构建虚实融合的智能化的生活、工作和学习环境。如Google的自动驾驶汽车，数百万公里试驾的大数据成了行驶经验数据，为人工智能的自动驾驶提供了决策分析依据。

（3）推动了智能代理的出现及应用。机器认知智能的发展，提升了硬件和软件的智能性，出现了可以辅助人和充当他们代表的软硬件智能助手（代理）。这些智能代理具备推理和学习能力，扮演着智能导师、智能导游、智能伙伴、智能教师等角色，为用户提供个性化、智能化的服务。如智能化运动训练系统中的智能教练，根据训练者的各项生理指标制订个性化训练计划，在训练过程中，依据采集的训练数据对动作进行指导，提升运动训练效果。

计算机网络技术、移动互联技术、大数据分析技术、人工智能技术在互联网发展的不同时期，驱动着信息技术的融合，产生不同的融合效应，形成四个不同的融合阶段。如图8.1所示。

图8.1　关键技术引发的技术融合阶段