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、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！

一、大数据

大数据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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、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。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。

人工智能就是大数据应用的体现。

二、云计算

云计算(cloud computing)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。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：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)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。

三、人工智能

人工智能(Artificial Intelligence)，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。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。

人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。

现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。

人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。

大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。

说到底，云计算是大数据的底层架构，大数据依赖云计算来处理大数据，人工智能是大数据的场景应用。三者直接建立起一个体系，从而实现改变世界的目的。三者不能分开说，一定要紧密结合。

互联网的下一个风口，也一定是大数据、云计算、人工智能的共同风口。

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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。

在2017GMIC全球移动互联网大会上，亚马逊AWS首席云计算技术顾问费良称，云计算或大数据的市场是一个让人眼花缭乱的市场，各种架构、工具、技术、实践案例，充斥着各种媒体，各种分享。

蓝鲸TMT贾琼

在4月28日的2017GMIC全球移动互联网大会上，亚马逊AWS首席云计算技术顾问费良宏发表了《云计算大数据实践与设计范式》的主题演讲。费良宏称，云计算或大数据的市场是一个让人眼花缭乱的市场，各种架构、工具、技术、实践案例，充斥着各种媒体，各种分享。

回顾过去几年大数据的发展，费良宏有两个明显态势需要格外重视。

第一是规模的膨胀，如果几年前我们认为大数据还只是GB、PB级别的话，接下来则会看到，从TB到ZB的增长速度越来越快，接下来5年、10年会有一个新的认知。

第二则是非结构化数据已经占据了主导地位，比如说基因工程、社交媒体等话题产生的数据更多是以非结构化形式存在的。我们熟悉的结构化模式已经不太适用了。

对于如何利用今天的技术和手段帮助我们解决第二个问题。费良宏表示，从大数据应用场景来看无非是几种应用模式。

1.批处理模式，从事大数据的人已经很熟悉了，在今天和过去都用这样的方法来操控大数据。

2.流处理，流处理是过去几年出现的，且如今已经越来越普遍了。流处理模式有其特定的历史渊源，主要来自于数据产生的特殊性以及处理的特殊要求。

3.机器学习，数据本身并不具有价值，如果把它变成一种知识，其数据才会变得更有价值，费良宏称这个关键就是机器学习。

今天的人工智能是很热的话题，机器学习是一种很真实、可以帮助我们去解决从数据到知识化的有效手段，所以我们需要关心的是在大数据的环境里，如何利用批处理、流处理、机器学习达成我们的目标。

对于大数据的设计架构原则，费良宏总结归纳为五点，即解耦数据总线、选择恰当工具、有效利用云计算、以日志为中心、并且具有成本意识。

第一点是解耦的数据线，将数据的存储、处理、分析和得到的答案，这几个环节在数据层面做到真正的解耦，配合好的软件架构，应该能满足今天的需要，并且有很大的伸缩灵活性。

第二点是选择适当的工具，每个工具都有自己擅长的领域，要考虑数据是什么结构，是结构化还是非结构化，是毫秒级别还是分钟级别的，以及吞吐量和访问模式的问题，这些说法明确的时候，依据标准选择工具的话就不是很困难的事情了。

第三点是有效利用云计算，因为当下的数据概念已经不再是GB、TB的概念，而是ZB的概念了，管理大数据不是简单的事情。所以现在越来越多的大数据可以跟云计算结合在一起，利用云计算提升的可用性、弹性、大数据托管工具等，来实现大数据的解决方案。

第四点是以日志为中心的设计模式，大数据的核心就是对日志的管理。如果日志数据的有效管理是大数据的关键因素，在设计之初就要考虑到这些数据的特殊性。比如说在日志管理方面，存储处理方面，选择一些不可变日志和物化视图方法会更有效。

第五点是成本的意识，成本是大数据非常关键的因素，如果不能有效权衡成本，也许在项目之初，尝试阶段就不能有效解决这个问题。当有一定规模和积累的时候，这个办法可能就没有办法解决了，因为会被成本拖累。

过去两年里，渐渐兴起数据湖概念越来越广为人知，数据湖在某种意义上强调企业建立一个全数据的集中管理能力。“利用目前云计算和大数据的处理能力，真的可以为企业提供全数据的概念，利用全数据我们在大数据的操作、分析，不同主题的应用里，就具备了真正意义上的大数据的处理。”费良宏说。

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。

大数据产业正在用一个超乎我们想象的速度蓬勃发展，在上个月贵阳的数博会上，让全世界感受到了大数据的巨大魅力。借助大数据的风口，云计算和人工智能也同时走进我们的视野，他们三者之间有着不可分割相互影响的关联。

大数据的概念

大数据，或称巨量资料，指的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。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

大数据时代已经来临，它将在众多领域掀起变革的巨浪。但我们要冷静的看到，大数据的核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值，而不是软硬件的堆砌。因此，针对不同领域的大数据应用模式、商业模式研究将是大数据产业健康发展的关键。我们相信，在国家的统筹规划与支持下，通过各地方政府因地制宜制定大数据产业发展策略，通过国内外IT龙头企业以及众多创新企业的积极参与，大数据产业未来发展前景十分广阔。进充分利用大数据的价值。

云计算的概念

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，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），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。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。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

人工智能的概念

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

大数据、云计算、人工智能三者间的关系

物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。

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。

人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。

简单总结：通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，甚至更高形式的人工智能为人类的生产活动，生活所需提供更好的服务。这必将是第四次工业革命进化的方向。

云计算与大数据

从技术上看,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,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

人工智能与大数据

如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿，某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。

与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比，这一算法并无多余的假设前提（比如线性建模需要假设数据之间的线性关系），而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。

但这一显著的优点带来的便是显著增加的运算量。在计算机运算能力取得突破以前，这样的算法几乎没有实际应用的价值。大概十几年前，我们尝试用神经网络运算一组并不海量的数据，整整等待三天都不一定会有结果。但今天的情况却大大不同了。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破。这一突破，如果我们在三十年以后回头来看，将会是不弱于互联网对人类产生深远影响的另一项技术，它所释放的力量将再次彻底改变我们的生活。

人工智能与云计算

人工智能是程序算法和大数据结合的产物。而云计算是程序的算法部分，物联网是收集大数据的根系的一部分。可以简单的认为：人工智能=云计算+大数据（一部分来自物联网）。随着物联网在生活中的铺开，它将成为大数据最大，最精准的来源。

现在已进入大数据、云计算、人工智能时代，我们必须弄清楚他们的本质，抓住机遇，跟上趋势，创新发展，才能高科技的发展大潮中立于不败之地。

云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者既有区别又有联系。云计算最初主要包括了两类含义：一类是以谷歌的GFS和MapReduce为代表的大规模分布式并行计算技术;另一类是以亚马逊的虚拟机和对象存储为代表的“按需租用”的商业模式。

随着大数据概念的提出，云计算中的分布式计算技术开始更多地被列入大数据技术，而人们提到云计算时，更多指的是底层基础IT资源的整合优化以及以服务的方式提供IT资源的商业模(如Iaas、PaaS、SaaS)。

从云计算和大数据概念的诞生到现在，二者之间的关系非常微妙，既密不可分，又千差万别。因此，我们不能把云计算和大数据割裂开来作为截然不同的两类技术来看待。此外，物联网也是和云计算、大数据相伴相生的技术。

云计算、大数据和物联网三者已经彼此渗透、相互融合，在很多应用场合都可以同时看到三者的身影，在未来，三者会继续相互促进、相互影响，更好地服务于社会生产和生活的各个领域。

下面总结一下三者的联系与区别：

1、大数据、云计算和物联网的区别

大数据侧重于海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活;云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价提供给用户;物联网的发展目标是实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。

2. 大数据、云计算和物联网的联系

从整体上看，大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算，云计算的分布式和数据存储和管理系统(包括分布式文件系统和分布式数据库系统)提供了海量数据的存储和管理能力，分布式并行处理框架MapReduce提供了海量数据分析能力，没有这些云计算技术作为支撑，大数据分析就无从谈起。反之，大数据为云计算提供了“用武之地”，没有大数据这个“练兵场”，云计算技术再先进，也不能发挥它的应用价值。

物联网的传感器源源不断产生的大量数据，构成了大数据的重要来源，没有物联网的飞速发展，就不会带来数据产生方式的变革，即由人工产生阶段向自动产生阶段，大数据时代也不会这么快就到来。同时，物联网需要借助于云计算和大数据技术、实现物联网大数据的存储、分析和处理。

云计算、大数据和物联网，三者会继续相互促进、相互影响，更好地服务于社会生产和生活的各个领域。

无论是企业还是个人，要想不被时代淘汰，唯有创新和永不停歇地前进！淘汰我们的，从来不是我们的竞争对手，而是我们自己未及时更新的观念！时代机遇永远属于擅于把握趋势并且敢于行动的人！

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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）

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