物联网，云计算，大数据是近两年科技、产业界的热门话题。分别什么意思？之间又有什么关系呢？很多人也非常感兴趣，经过学习了解，查阅资料，一点浅显认识和总结与朋友们分享。

物联网

简单理解：物物相连的互联网，即物联网。物联网在国际上又称为传感网，这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。世界上的万事万物，小到手表、钥匙，大到汽车、楼房，只要嵌入一个微型感应芯片，把它变得智能化，这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网络技术，人们就可以和物体“对话”，物体和物体之间也能“交流”，这就是物联网。随着信息技术的发展，物联网行业应用版图不断增长。

现在的物联网产业以应用层、支撑层、感知层、平台层以及传输层这五个层次构成。

云计算

云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。

经典应用案例：苹果icloud

苹果icloud不仅是一个云端硬盘，它可让你轻松访问你所有苹果设备上的一切内容，并自动同步所有设备中的文件、图片、音乐、日程表、邮件、联系人目录，更贴心的是，在你修改文件后还能自动将修改同步到所有苹果设备并对旧文件备份。你可以选择免费的5G存储空间，也可以每年花费24.99美元购买iTunes Match服务，这样一来，你可以通过任何苹果设备收听存放在苹果云服务器中的音乐。

大数据

大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。

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。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。换而言之，如果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”，通过“加工”实现数据的“增值”。

物联网和云计算的关系

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

大数据与云计算的关系

大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它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。

大数据、云计算和物联网的关系

物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网则推动了大数据的发展。

无论是否你这个学校里面有没有人工智能、大数据、云计算等专业，老师们的研究方向中肯定会有这些。即使你所在是专业是计算机科学与技术、软件工程亦或是网络工程等，你还是可以去跟着老师研究单独的一个方向，即使你们不学这个。

人工智能强校名单

当前，中国人工智能领域的差距其实是在与美国高校的差距上。因为一篇顶尖论文的发表后，我们大概在3、4个月就能消化吸收了。所以在应用领域里，我们与美国的差距不大。但在基础研究方面，我们的差距是巨大的。下面是排名20强的高校，都是知名的学校，高考或者考研的你可以把这些高校作为目标。

智能科学与技术专业

目前，全国仅有20多所高校招收智能科学与技术专业，其中，开设该专业较早的高校有北京大学、北京邮电大学、南开大学、西安电子科技大学、华南理工大学、中南大学、中山大学、北京科技大学、厦门大学、东北电力大学、首都师范大学、北京信息科技大学、西安邮电大学等。近几年，华南理工大学、大连东软信息学院等院校也新开设了该专业。

大数据

自2015年教育部开设了“数据科学与大数据技术专业”，首批只有北京大学、中南大学和对外经济贸易大学三所学校申报成功，2016年有31所高校申报成功。从两次获批的”数据科学与大数据技术专业”名单中可以看出，该专业学制都为四年，授予工学学位或理学学位。

云计算

国内高校开展云计算专业研究最早是在2015年，目前为止也已经有不少的院校已经开设了云计算相关的专业课程，但是目前阶段，云计算相关专业还没有正式列入本科专业目录。大家可以参考一下以下的内容，首批开设云计算与数据科学专业方向的院校有：北京航空航天大学，浙江大学，复旦大学，上海交通大学，西安交通大学，南京大学，武汉大学，华南理工大学。

这件事起源于2016年11月，马云在浙商大会提出了一个很惊人的观点，那就是”未来计划经济将会越来越强大”，他认为未来三十年内，市场经济和计划经济将会被重新定义。很快吴敬琏、刘胜军、陈志武、钱颖一、张维迎等重量级经济学家都没有点名的对马云的这一观点予以反驳。

我们坚信，中国目前的繁荣盛况是离不开改革开放和市场经济的，但随着科技的发展，互联网大数据以及人工智能等技术的日益成熟，仿佛也给了我们更大的勇气和信心在经济领域有所作为。

现在有一种很超前的观点，认为在大数据时代，经济集体和个体之间的联系更加密切，人们对数据进行计算和再加工的能力也远远超出了以前，而且对世界的认识水平也会有全新的提升，这也意味着，大数据技术能够让我们对经济领域的事物进行更加科学准确地评估，在这种情况下，市场经济的优势可能并不能超越计划经济。

计划经济体系的缺陷在于，在一个人口众多的社会，没有一个中枢机构可以准确获知的每个行为主体随时变化的精神和物质需求，并按需生产和分配，个体需求必然会被压抑，不会被及时满足，票凭经济就是一个很好的体现。

市场经济体系的巨大缺陷在于，个体需求无法通过市场机制汇聚成整体，供求必然出现极大偏差，导致资源浪费。

事实上，在上世纪七十年代，苏联在研究计划经济方面已到了相当的高度，苏联经济学家康托罗维奇曾因为《生产组织与计划管理中的数学方法》，对资源最优分配理论做出了卓越贡献，获得1975年诺贝尔经济学奖。理论上，康氏的研究可以实现全社会范围的资源最优分配和利用，即在现有资源条件下，全社会能够以最小的劳动消耗，获得最大限度的生产量，由此得出的生产计划叫最优计划。

1990年，笔者第一次赴苏联，那时候苏联尚未解体，还不叫俄罗斯。第一次在饭堂吃饭的时候，特意观察过他们的餐具，印证了老前辈所讲过的苏联计划经济典型案例，苏联对民用工业产品有一种变态的价格限制，一般商品上面都铭刻着价格。记得钢制的汤勺是2戈比，玻璃杯5戈比，一个官窑的瓷盘子只要8戈比。

不过，苏联式的计划经济最后还是失败了。苏联在第十个五年计划（1976-1981年）期间，每年要报废10-20%的工业品，积压库存30-40亿卢布以上的残次消费品。在随后的第十一个和第十二个五年计划，苏联的计划经济显示出巨大的缺陷，到了80年代末，苏联形成了极度的军工经济特征，军品占机器制造业的80%以上，军事支出占国民总产值28%。经济结构失衡，工业技术工艺落后，苏联人民饱受食品和生活物资短缺的痛苦，经济接近崩溃。

苏联的失败表明，以上世纪的组织和技术能力，要对整个国民经济进行精确的指令性计划管理，就是超大型计算机可能也无能为力。

但是，进入新世纪以后，由于人类的计算能力以几何速度递增，一切美好的计划都开始变的可能起来。

近些年，由于计算机、软件和网络技术的进步，出现大数据，共享数据，云统计，云计算。人们可以对订单、消费和物流进行精确统计和安排，这样可以用计算机化的比较精确的计划经济来整体安排社会产出和消费。这只是企业基于市场预测的生产计划，而不是政府指令性计划。

互联网、人工智能和大数据，解决了计划经济所需要的技术支持。有了互联网技术的大规模应用，使得人类社会在庞大复杂的微观经济领域也可以自然而然的进入计划经济时代。互联网经济的出现恰恰证明了马克思思想的前瞻和伟大。

那么问题来了，在互联网大数据以及人工智能技术风起云涌的时代，计划经济真的可能卷土重来吗？

俺黑君够黑，慎关注！

物联网，云计算，大数据，人工智能是近两年科技、产业界的热门话题。分别什么意思?彼此之间又有什么关系呢?

一

物联网

1、什么是物联网?

物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。

后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。

2、物联网的关键技术

嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3，大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。

传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。

RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。

二

云计算

1、什么是云计算?

云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)，这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。

2、物联网和云计算的关系

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

目前物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以提供以下几个层析的服务：

IaaS：基础设施即服务

消费者通过internet可以从完善的计算机设施获得服务。例如：硬件服务器租用。

PaaS：平台即服务

PaaS实际上是指软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是PaaS的出现可以加快SaaS应用的开发速度，如：软件的个性化定制开发。

SaaS：软件即服务

它是一种通过internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，如：亚马逊。

三

大数据

1、什么是大数据?

大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出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。如果将大数据比作一个产业，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”，通过“加工”实现数据的“增值”。

2、大数据和云计算的关系

从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它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。

云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

四

人工智能

1、什么是人工智能?

人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

通过上述观点我们可以简单的得出一个结论： 物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理，然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。

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为什么说现在是投资云计算和大数据的最好时机？云计算具体指什么？为什么企业云服务是未来的发展重点？云计算和大数据的未来发展趋势又如何？

本文为天鹰资本合伙人陈越在6月17日由天鹰资本和国际前瞻基金会联合主办的“硅谷人工智能与创新文化分享会”上作的主题演讲《关于技术投资的几点思考》。创客猫受邀作为合作媒体到场进行图文直播及报道。本文经创客猫整理精编，有删减，如有转载请注明来源。

天鹰资本合伙人陈越

我在天鹰资本这边主要做技术投资和早期投资。今天我主要讲下我们在云计算和大数据里面的一些思考逻辑。

云计算两大特点：按需来取、弹性大

云计算，可能大家经常听到有人在说云计算相关的东西，但是云计算是什么？“云计算”的概念最早是由google提出的，它是一种网络应用的模式。其实很简单，我们每个人都会有微信，微信就是云计算的一种体现。

也就是说你在手机里面有APP，但是APP里面有很多的东西，比如说有存储的数据，它的信息不是实时放在你手机里面，而是从云端请求，它从云端把信息拿到手机上面来，所以这是云计算的一种表现形式。

再比如有时候我们攒一个电脑，大学时候大家都愿意去攒电脑，攒电脑时就要到中关村买硬盘、内存这类的东西。现在有可能就不需要了，在云端就能完成。现在大家有可能不再需要用很大的硬盘，我们也可以用百度的网盘，这些主要是把一些计算机或者网络里面相互调用的资源放在云端，这基本上就算是云计算的服务。

这个服务，举一个例子，它特别像电厂。比如说电厂生产出来的电，通过电线传输到家庭里面，电灯就可以用了。每个用户其实他并不关心你电怎么生产，我只要想用电的时候有电就可以了，你用的电越多付的钱越多，用的电越少付的钱越少。所以云计算其实就是一个电厂的模式，电厂负责生产，用户只要用的时候按照需求来付费。

因此云计算有两个大的特点，第一个是按需，也就是说你需要多少就用多少。第二个大的特点，它是弹性的，比如一个公司需要电脑设备，这个时候它的业务量很小，所以只需要很少的设备。但是如果它一旦遇到大的突发事件，比如双十一，需要很多资源，这个时候如果原来的模式，他只能是买很多冗余的硬件资源，这时候对他来说是一种浪费，因为他通常用不到那么资源，所以他的需求是弹性的。这时候云计算提供了非常好的途径，也就是说他需要多的时候多用，不需要的时候就少用。所以这就是云计算大致的概念，它有两个特点，一个是按需来取同时又很大的弹性。

云计算的三个种类：IaaS、SaaS、PaaS

云计算我们做几种分类，比如我是一个房东，我有这个房子，这个房子我要租出来给大家用，其实是有几种收费模式。

第一种收费模式就提供了一个房子，你们谁都可以用，做什么都可以。这个房子里面你如果愿意把它装修成咖啡馆那就装修成咖啡馆，如果想装修成健身房那就是健身房，所以我不在乎你到底怎么用，这个状态我就提供基础设施，只是一个房子而已。

在这之上我还可以提供另外一个服务，比如把房间装修成咖啡馆，租户要来租的时候你就租自己的配源，这个时候我的房子就做成品牌的模式，就是做成咖啡馆，谁来做都可以，可以变成星巴克咖啡馆，也可以变成一个zone咖啡馆。这是一种平台的模式。

再往上走就是我自己配备服务员，把它变成一个进来就可以买咖啡的状态，这时候我收取的是对买咖啡这些人所服务的费用。

其实这三种模式恰恰就形成了云计算的三个种类，或者说三个层级。第一层级叫硬件级服务，这叫IaaS，它是为企业提供基础服务，比如说企业原来需要自己买硬盘、服务器，现在不需要，只要在云端就可以。

往上层级是paas平台级的服务，提供一个开发服务，所有人想开发系统在我平台上开发就可以了。

再往上就是SaaS，是一种通过网络提供软件服务的模式，云服务提供商提供在云端的软件，大家都使用这个软件就可以，你不用在电脑里面装，也不用在手机里面装过多的东西，只要一些很简单很便捷的安装就可以完成服务的驱动。这是云计算大概的分类，IaaS、SaaS、PaaS。

企业云服务是未来发展的重点

接下来讲讲云计算市场的规模。为什么大家对云计算这么关注，因为它的市场规模还是非常大的。当然对于云计算市场规模每一家都有自己的计算方式和口径，差别还是挺大。但至少都说明一个问题，中国云计算市场的规模是以每年60%的速度在往上增长，增长速度非常惊人，也就是说这是未来非常好的投资方向。不论从宏观还是微观的调研看这都是个上千亿规模的市场。

另外我们刚刚说到大部分的云计算，其实我们在概念里面提到的都是针对于企业的云计算，为什么我们认为企业云服务是未来发展的重点？首先解释一下企业云服务，企业云服务是客户和应用场景是为企业提供的云计算服务，或者我们在行业说的比较多的就是to B的云服务。因为我们整个把云服务分成两个场景，一种是to C，比如说微信，这是最好的例子。to B比如阿里丁丁、销售易、纷享销客，我们都把它叫做to B的云服务。

为什么我们说to B是未来非常大的前景，我们可以做一个比较，中美企业服务市场的比较，在美国和中国大概提供的云服务的主要厂商里，不管亚马逊还是ebay还是阿里巴巴还是京东，他们提供的可能更多是to C服务。而提供toB的服务，比如有Sosbof、oracle、IBM，在国内是用友和金碟。我们来比较一下他们公司的市值，to C的在美国大的几个公司它的市值可能加起来是5000、6000亿美元，在中国是4000多亿。也就是说不管在美国或者是在中国，提供to C云服务的厂商大概市场规模都差不多，都是4000、5000、6000亿，差异不是特别大。但是我们看企业应用，美国to 企业应用市值和to C市值差不多，都是4000、5000亿。但中国的用友和金碟的市值规模加起来非常小，从这个角度上来讲中国的to B应用还有很大的空间。

但是有人会觉得是不是中国和美国的市场规模不一样，美国的企业数一共是2700万家，这是一个券商的数据，中国的企业是2200万家，其实没有差很多。为什么中国和美国的企业云服务差别会这么大？我觉得这里面可能有它整个云服务市场在云计算方面发展技术上的时间差。

美国大概是在2011年之后从企业到公众都开始使用云服务，中国基本上是从2015年才开始广泛使用。所以我们认为，从云服务角度来讲，云计算美国的今天就是中国的明天，如果中国跑的快一点，可能美国的今天就是中国的今天晚上。所以企业云服务未来会有非常大的爆发空间。

中国已经具备了基础设施硬件的条件，所以已经有比较成熟的技术，所以这个产业一定是处在爆发的前列。另外中国的企业有可能不会经历像美国企业那么长时间的发展就可以达到很好的状况，因为技术已经很成熟了。所以我们认为企业云服务是未来非常大的前景。

云计算未来发展趋势：呈现“BEAT”

这是云计算的发展趋势，我们总结了四个字母，就是“BEAT”，我们认为它是未来云的发展趋势，BEAT在英文里面是节奏的词儿，所以我们认为按照这个趋势来做投资一定会踩在云计算投资的点上。

“B”是什么意思？就是大客户。我们认为现在云计算的重点正在逐渐从中小型客户变成中大型客户。原来大家觉得云服务是小公司用的比较多，因为它便宜。但是现在看起来不是这样，越来越多的大公司会转向云架构软件需求，所以它未来一定是以大客户为主，是云计算大的趋势。

“E”是生态化。所以现在云计算不再是每一个小公司在单打独斗自己做业务，一定是联合起来做。生态化，又分两个方向，合纵连横。合纵意思是说很多小公司把自己的特点结合起来，有互补性，他给大公司提供综合性、打包性的云服务的特点。还有一个特点就是连横，以大企业为核心，把自己做成很大的体系平台，众多的企业在这个平台上面为大家提供各种各样的服务，所以这是生态化的具体体现。

“A”的意思就是融合。融合这块相对来说比较技术，大概的意思就是它从Saas到Iaas到paas，几个层级的界限越来越混合，不会有特别明显的界限，同时它会把各种各样的技术要素放在里面。

最后“T”的意思就是T型化的战略。这是比较技术的说法，一横是管理型SaaS会做平台化的运作，平台搭起来，让大家都来用。同时一竖是行业SaaS服务垂直化，比如行业的医疗客户，因为别的用户做不了医疗行业，大概是这样一横一竖的战略。

所以BEAT是我们认为未来云计算整个的发展趋势。

为什么说现在是投资大数据的好时机

大数据，其实也是谈了很多年，具体是什么，大家可能基本上都有一些了解和认识。比如你的消费、你的行为、你的位置等各种各样的信息可能都汇聚在某些地方，把这个价值体现出来，其实就是很多的数据。

大数据已经渗透到我们日常生活中每一个人的身边，比如马云他说互联网已经从IT时代变成DT时代，IT就是信息技术，DT就是数字技术，所以他认为数据将取代石油，成为未来制造业最大的能源。我觉得这是非常前瞻性和非常现实的说法。

大数据虽然已经渗透到我们生活中每一个地方，但是它却是从一个地方消失掉了，从哪儿消失了？它在技术曲线上消失了。我大概解释一下，这个技术曲线是gartner技术成熟度曲线。比如新的技术从曲线上某点（这儿）出现，大家开始炒作，炒作到顶点它就下去了，因为炒作得太多但技术又跟不上整个市场的发展，就会进入原来幻想破灭的阶段，破灭之后，等到一定阶段技术会重新进入比较成熟和正常的发展阶段再起来。

2015年度新兴技术成熟度曲线 来源：gartner

2016年新兴科技技术成熟度曲线 来源：gartner

我们看gartner2015年的曲线，这时候我们发现大数据在曲线上已经从最热的地方掉下去了。到2016年时，后来发现大数据已经从技术曲线里面消失了，说明什么？说明大数据已经不是前瞻性的技术了吗？我们不这样想，其实说明了大数据已超越了炒作的概念，实实在在进入向生态的方向演进的阶段。

从我们投资角度来讲，如果我们在炒作最高点的时候投资，那就比较被动。而在要进入低谷的时候投资，我觉得恰恰是比较好的状态，因为它会进入低谷，但是它又是未来比较长足的发展和比较强劲的增长空间，所以这是我们认为现在大数据是非常好的投资方向的原因之一。也就是说炒作已经结束了，基本上尘埃已经落定，这时候真真正正可以做一些实业的发展，去做不能说是长期投资，可以是中期非常好的标的。

另外，大数据市场概况我们多少看一下，一个是全球大数据市场规模，今年大概是1800亿美元的概念。中国2017年，我们预计是358亿大数据的市场规模。我们可以看到中国大数据市场占据非常重要的地位，同时另外一个非常重要的事情，也可以看到中国的大数据市场增长速度远远高于全球的增长速度，这也是我们为什么觉得在国内大数据是一个非常好的投资方向的重要的原因。

天鹰资本的投资逻辑

我们在做早期投资的时候其实有一些标准，这个标准是“三长一短”。

“长”也可以说是“高”或者是比较“强”，我们认为投资一定要投市场空间非常大，这时候尤其是以蓝海市场为主，如果有这样一些市场我们会非常重点的来看。所以市场空间首先要大。

另外投资标的壁垒要高，这个壁垒有可能是它占据的资源、有可能是他的团队，有可能是他的技术。

第三个高是成长性，因为市场空间大、壁垒高，同时就形成比较强的成长性。这时候我们需要它的商业模式是比较确定的商业模式，我们给他注入资金和资源时，它的发展速度就会非常快。

一“短”是，我们希望退出的时间短。为什么我们投资的时候不希望投一些特别前沿的技术，因为特别前沿的技术发展起来时间太长了，未来我们可能会投，但是现在我们还是希望在中短期内给投资人比较好的财务回报，这些才能形成比较高的回报状况。

这是我们在这个领域的投资标准，也会是我们在其他领域的投资标准。

（以上为创客猫现场原创报道，如有转载请注明来源）

大数据：藏在啤酒和尿布背后的秘密; 云计算：物联网的隐形大脑

我们提到物联网，就不得不把它与现在非常火热的另一个概念联系起来，那就是“大数据”。

大数据是怎么一回事呢？有一个为人津津乐道经典案例，就是啤酒与尿布的例子。一家美国超市把尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起，但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。

在这个案例里面，丈夫的行为被预测出来，其预测的依据是根据长期经验所得的。假定不在尿布旁边放啤酒，爱喝酒的丈夫可能也会去买，但嫌麻烦或者酒瘾不那么大的丈夫可能就只会买了尿布就走，而想不到去买啤酒。因而，大数据就此产生了经济价值。当然，这背后基本是一个零和游戏，这家超市的啤酒销售得多了，别家超市卖得就少了。

腾讯的QQ我们都用过，它能够把我们久未联系的老同找出来，推荐给我们去联系，但也会把你的前女友推荐给你的未婚妻认识。而淘宝在我们买东西的时候会把相关产品推荐给我们，还会告诉我们诸如某省狮子座最败家、某省水瓶座最花心、某省天蝎座最抠门这样的信息。而百度则会对人们使用关键字搜索进行排名，从而让更多人知道最近大家的关注点在哪里。

显然，这些数据或多或少已经开始影响我们的生活。而在未来，万物联网产生的数据量与现在人们通过互联网活动产生的数据量不可同日而语，开发的价值也会更加巨大。比如我们现在的手环、手表读取我们的心率、运动量等数据，仅仅是反馈给我们让我们管理自身健康。而未来随着大数据的分析能力增强，加上能够互动的设备增多，那么这些数据就变成了健康服务，甚至能提前预防疾病发生。

反过来，大数据的处理能力能力会反过来帮助物联网实现智能控制和产品改进。比如，我们的智能家居的学习功能，可以看做是对用户一段时间的行为数据的收集，然后通过特定算法得出主人的喜好从而自己完成对家庭环境的控制。

前面讲了大数据，那么还有另一个大数据的亲兄弟不得不讲，那就是云计算。从成本和实际效果来考虑，其实很多物联网设备并不需要太多的计算能力，只要能够取得数据并反馈给上层具有计算能力的数据处理中心就好了，多一点的还有能够通过从计算中心获取的指令完成某些活动就可以了。

那么，这些数据谁谁在处理呢，他们又是怎么处理的呢，这里就要提到云计算的概念。云计算被认为是一种革命性的计算方法，是继大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一关于计算方式的重大转变。

举一个不那么恰当但比较好理解得例子。使用过QQ远程助手的朋友大概可以体验云计算，你在QQ提供的界面里面访问对方的电脑，使用对方的软件。云计算大概也可以看做这么种方式，不过对方的电脑变成了处理能力超强的云计算中心，而处理方式更加复杂一些。

云计算给我们带来了全新的解决思路。由于通讯技术的不断发展，我们的计算不一定要在本地进行。比如，在远程操作的例子，哪怕你的电脑没有安装一个程序，你仍然能够获得这个程序的使用结果。而我们平时收发邮件，这些邮件存储在我们的邮箱里，而不是在我们的电脑上，这其实可以视作早期的云服务。这种理念，简单概括起来就是“网络即电脑”。只要有网络，我们就能获得更高的运算能力。

目前云计算还处于基础阶段，现在的云计算被分为三层：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。基础设施可以看做是我们的电脑主机，其实质是大规模的主机集群。平台的地位大致相当于我们的计算机系统，类似于windos，是开发和运行程序的基础。软件服务我们就明白多了，微信、游戏客户端、美图秀秀这样的都是软件。

借助云计算，企业的管理成本将降低。由于云计算的作用，一些企业不用浪费金钱和精力建立自己的数据处理中心，而将自己的一些数据和企业管理软件放在公共的云服务器上；而另一些企业对于数据的安全性和专业性等要求较高，于是自建云服务器，于是有了公有云、私有云、的概念之别；有一些私有云并不能满足企业的运算需求，向公有云服务器寻求支持，于是就有了混合云的提法。

同时，云计算中心能够根据实际需求来安排服务器的运算，让整个计算中心保持高效的运作，避免了运算资源的浪费。除此之外，云计算的好处在于按使用付费。这就是说，你可以按照实际需要的存储空间或者运算能力购买云服务。这是云服务诞生之初的“电厂模式阶段”就提出的理念，即把计算能力当做像水、电这样的产品来出售。现在基本已经变成现实，而在未来，个人用户也将慢慢感受到这种全新方式给生活带来的改变。

讲了这么多云计算，那么云计算和物联网是是怎么结合起来的呢？前面我们已经提到，我们的物联网设备只需要能够联网，云计算就能够通过网络为我们的设备提供数据处理能力。其次，大数据的运用对物联网来说十分重要，而云计算和大数据分析就像一枚硬币的两面密不可分。

比如智能家居系统，其一部分运算其实就是依托云服务器，因为我们的家里面的数据处理中心（电脑或手机）没有必要一直保持开机状态。而更多的诸如交通系统、工厂制造系统、社区服务系统等等都将依托于私有云或者公有云的服务。除了这些，我们前面提到云计算还是打通各种物联网标准的有效手段，两个采用不同技术标准的设备也具有了互相交换数据的可能，简单说来，就像你在网上和一个外国人聊天，哪怕你不懂他的语言，只要通过相应的翻译软件，就能够理解对方的意思了。

云计算是什么？云计算与大数据要学啥？云计算的虚拟空间无限大，物联网和互联网产生的大量数据，要找一个地方集中存储和处理，就要用云来存储。比如我们平时手机或电脑存储空间不够的情况下，会把一些图片及视频存在云盘，云端。

云计算，简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上，统一动态调用，现在最有名的云计算服务商是亚马逊的AWS。以前你要玩最新的大型3D游戏或者做了个大型3D动画需要渲染，首先想到的都是重新买一台更高配置电脑或者换个显卡等；

有了云计算之后，你只需要一台显示器，连到服务商的云计算平台上，如果想玩两天新游戏，就单独购买这两天的高配CPU和显卡，只付两天的钱，玩腻了就恢复成普通的配置；如果你今晚要做大量渲染，就买今晚几个小时的高配，第二天早上拿到成片，就可以恢复原来的配置。所有这些计算和渲染工作都在云计算服务商的数据中心统一完成，你只需要按小时甚至按分钟计费，不用再自己买电脑和服务器了。做云计算的服务商都会自建数据中心。

大数据，简单说，就是把所有的数据放到一起分析，找到关联，实现预测。这里的所有数据对应的是之前的抽样调研取得的部分数据。比如传统的市场调研方法，就是去大街上或者网上发问卷，能得到成百上千份结果就很不错了，或者邀请几个典型用户到会议室访谈一下；大数据的做法是把收集所有人的数据进行分析，把每个人都当做独立个体进行分析，而不是找群体特征。大数据的结果就是更精准，更细致，更个性化。

再比如我们经常会看一些现代谍战片，侦察部如何找到罪犯？就是通过全城监控录像，在海量数据中搜索一个人的面孔，犯罪分子只要出现在监控中都会保留一条数据及位置，从而更好地实施下一步方案，大大提高破案效率。这也是企业为什么在极力追捧云计算大数据技术。再比如京东、淘宝、今日头条、新浪、百度、网易、等购物网站，就是采用这种技术。今天看过或搜过的，下次再打开就会主动推送什么类型的文章。

简单的说大数据就是超级存储的意思，海量数据上传到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。在在各行各业均存在大数据。比如天气预报，气象中心会通过卫星发送回气象局无数条关于空气温度、湿度、密度、空气微粒等的数据，运用大数据技术，从而分析判断出这些数据。得出天气状况、空气质量、温度及风量。再比如将几千辆车的数据位置信息综合起来分析出某条路的拥堵状况。大数据必须有云作为它的基础架构，才可以推广并体现出强大的实用价值。云计算和大数据是相辅相成的。

随着科学技术的迅速发展，人类开始进入大数据时代，云计算、大数据、移动互联网已成为时代三大主题，正在推动着新经济时代的发展。在科学领域、经济领域及社会生活的方方面面，呈现出海量数据特征，在海量数据中蕴含着人类各种行为、心理信息。

对此有网友表示称，常说的"大数据"和"云计算"应该当成动词。即"大数据"指大数据分析或大数据处理。"大数据"对应"小数据算法"，"云计算"对应"单个计算机的计算"。比如"1+1等于几"这个问题，我们可以通过小数据算法（口算），用单个计算机的计算（甚至计算器）完成计算。再想象一个复杂的问题，需要跨时间、跨空间计算的问题，比如"去年中国各行各业的生产总值，加上美国今年各行各业的生产总值是多少？"这个问题我们就需要通过大数据的分析或处理方法，用云计算完成。

进一步说，要通过分析或处理各地各时段存储的各种数据资源，用互联网上（云）大量的计算机进行计算（计算）得出结果。这就是大数据、云计算。你可以通俗的理解为：大数据（分析或处理）是前台，云计算是后台。

或者理解为：大数据（分析或处理）是软件方法，云计算是硬件设备资源。或者可以再直观的理解为：大数据就是人直接操作的界面（网页、软件或App），云计算就是这些网站、软件或App供应商提供的服务。

云计算和大数据哪个发展前景好？

说实在话，二者之间都是未来的发展趋势，没有说那种好或者不好，根据你的兴趣，你未来的发展方向，来判断你想走那条路!

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂)，所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。

整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗?

在谈大数据的时候，首先谈到的就是大数据的4V特性，即类型复杂，海量，快速和价值。IBM原来谈大数据的时候谈3V，没有价值这个V。而实际我们来看4V更加恰当，价值才是大数据问题解决的最终目标，其它3V都是为价值目标服务。在有了4V的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即大数据的总体架构包括三层，数据存储，数据处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。

数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合，让大数据最终产生价值。

传统的BI分析通过大量的ETL数据抽取和集中化，形成一个完整的数据仓库，而基于大数据的BI分析，可能并没有一个集中化的数据仓库，或者将数据仓库本身也是分布式的了，BI分析的基本方法和思路并没有变化，但是落地到执行的数据存储和数据处理方法却发生了大变化。

谈了这么多，核心还是想说明大数据两大核心为云技术和BI，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单总结就是大数据目标驱动是BI，大数据实施落地式云技术。