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“技术元素”（technium）是凯文·凯利（KK）专门造出来的一个词。他其实想表述的是一个“大”技术的概念：“不仅仅包括一些具象的技术（例如汽车、雷达和计算机等），它还包括文化、法律、社会机构和所有的智能创造物。”凯文·凯利把这种科技的延伸面看成一个能产生自我动力的整体。
在思考了文明进化、数字出版、免费经济、人工智能、物联网、数字化生活等热议的话题之后，凯文·凯利挖掘出更深层次的问题：
技术元素的本质是什么？人类应该拥抱还是拒绝它？人类对它本身的未来发展究竟有多少把握？
2014年笔者在与凯文，凯利对话时，曾经向他也是向我自己提出了这个问题：“如果说人工智能成立、人类知识可以独立进化，那么，人类本身是否也将成为整个技术进化链条中的一个环节？”
现在看来，在连接一切、跨界融合的“互联网+”大背景下，这个问题或许有了一个阶段性的答案。
信息通信技术
21世纪初，八国集团在冲绳发表的《全球信息社会冲绳宪章》中认为：“信息通信技术是21世纪社会发展的最强有力动力之一，并将迅速成为世界经济增长的重要动力。”
国际社会都制定了面向信息通信技术的国家战略和技术进步的策略，包括美国、欧盟、日本、韩国、印度，都有明确的时间表，而且渗透到整个社会的每一个细枝末节当中。他们把信息通信技术作为走出危机、开发新增长点的依托。2012年，美国科学技术顾问委员会给奥巴马提交了关于下一个15年技术创新的动向和重点领域的报告，其中所提8个领域有5个领域全部是信息通信技术。
智能终端的普及以及移动业务应用的蓬勃发展，促使移动互联网呈现出爆炸式发展趋势。统计表明，无线业务流量以每年接近100%的幅度增长，这意味着未来10年，无线数据流量将增长1000倍。未来的SG将服务于人类社会生活和工作的方方面面，如无线支付、移动办公、智能家居、位置服务、远程医疗等等，同时也将与电网、交通、医疗、家居等传统行业深度融合。
云计算
云计算的好处在于，你可以像购买水电服务一样购买互联网资源，“用多少买多少”，而不需要自己去铺设各种管道，也不需要自己去生产或拥有这些资源。
维基百科对云计算是这样定义的：它是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。这是继20世纪80年代大型计算机到客户端——服务器的大转变之后的又一巨变。用户不再需要了解“云”中基础设施的细节，不必具有相应的专业知识，也无须直接进行控制。云计算描述了一种基于互联网的新的IT（信息技术）服务增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态、易扩展而且虚拟化的资源。服务的提供方式不同，包括SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和IaaS（基础架构即服务）等形式。
这些服务能力不再是简单的技术服务更新，而更强调基于互联网的服务能力输出。例如腾讯云的云技术并非信息技术的简单迭代，而是基于腾讯大生态，基于游戏、社交等海量互联网服务的经验，通过互联网的方式提供服务，最初从IaaS出发为全球客户提供基础云服务，接着快速将云服务能力拓展到更强调开放的PaaS和SaaS层面，引入各行各业的服务商，为开发者和企业提供更完整的云服务。这也是云服务商与传统信息技术服务商的本质区别，前者更具互联网基因，步伐更轻盈更快速，可以在全球范围提供服务，客户接入成本也更低。这种环境中长出来的云服务商，比以往的IT服务商更具成长的张力和想象力，它们完全颠覆了传统的IT资源供给模式，同时制造出了一个全新的商业科技时代。
根据美国国家标准和技术研究院的定义，云计算服务具备以下特征：随需应变自助服务、随时随地用任何网络设备访问、多人共享资源池、快速重新部署灵活度、可被监控与量测的服务、基于虚拟化技术快速部署资源或获得服务、减少用户终端的处理负担、降低了用户对于IT专业知识的依赖。互联网所汇聚的计算资源、存储资源、数据资源和应用资源，正随着网络规模的扩大而不断扩大，云计算依赖资源的共享达成规模经济，类似基础设施（如电力网）服务。
对于用户而言，云计算颠覆了他们使用IT资源的传统模式，同时还颠覆了内部业务的运作模式，给IT决策者带来了巨大冲击。有的IT决策者认为，如果不快速迁移到云上，他们会在企业管理阵营中被边缘化。他们的担忧来自，这种改变不仅仅是IT资源使用方式的改变，还带来了内外部服务模式的改变。比如酒店集团如果对整体IT资源进行云化，可以快速推动每家门店的开店进程，同时降低门店的人员配比等管理成本。比如钢铁公司的整体数据放在云端，可以加强各业务链条的协同，将每份订单的进展全程开放给终端用户。
大数据
美国知名研究机构高德纳（Gartner）对于“大数据”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。大数据分析常与云计算联系在一起。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，即在于提高对数据的加工能力，通过加工实现数据的增值。
从技术看，大数据与云计算就像硬币的正反面。大数据必然无法用单台计算机进行处理，必须采用分布式云架构。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、数据挖掘电网、可扩展存储系统等。
大数据的特征经常被称为4个“V”-volume，数据体量大，从TB级别，跃升到PB级别；variety，数据类型繁多，包括提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等；velocity，处理速度快，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也和传统的数据挖掘技术有着本质的不同；value，价值密度高，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。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、个人电脑以及遍布地球各个角落的种种传感器，都是数据来源或者承载的方式，包括网络日志、无线射频识别（RFID）、传感器网络、社会网络、社会数据、互联网文本和文件、互联网搜索索引、呼叫详细记录、天文学、大气科学、基因组学、生物地球化学、生物学、其他复杂或跨学科的科研、军事侦察、医疗记录、摄影档案馆视频档案、大规模电子商务等。
