转载自百家号作者：张康康

在黑科技层出不穷的AI行业，各种新技术常常令人眼花缭乱。或者你已经了解了AI与大数据之间的关系，也弄明白了什么是ML和DL，但是一个新的概念又要刷新你的知识库——AI与云计算的融合。

AI是什么？

这个问题其实还是比较复杂的，简单的说AI（Artificial Intelligence）是利用计算机来对人的意识、思维信息过程、智能行为进行模拟（如学习、推理、思考、规划等）和延伸，使计算机能实现更高层次的应用。ML（Machine Learing）是AI下的一个子集，简单的理解一下就是从数据中学习的AI叫做机器学习，机器学习是指从一系列的原始数据中提取人们可以识别的特征，然后通过学习这些特征，最终产生一个模型。而DL（Deep Learning）是ML的一个子集，用复杂、庞大的神经网络进行机器学习，也是机器学习里面现在比较火的一个Topic，目前在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。

综合来说，可以理解为：所有的机器学习都是人工智能，但不是所有的人工智能都是机器学习。例如，符号逻辑、规则引擎、专家系统和知识图都可以被描述为人工智能，它们都不是机器学习。将机器学习与知识图和专家系统分开的一个方面是它在暴露于更多数据时修改自身的能力；即机器学习是动态的，不需要人为干预来做出某些改变。这使得它不那么脆弱，更不依赖于人类专家。

AI作为人工智能未来最大的变革之一，是否能成为一种“趋势”还未知，因为AI技术需要的数据样本和硬件投入都非常高，只有那些渗透到生活场景中的科技公司才有能力去经营这一事业，就比如Facebook的DeepFace人脸库、2018世界人工智能大会中BAT对于人工智能的布局、科大讯飞的智能语音平台、极链科技Video++的ASMP等。能积累到庞大数据规模的企业屈指可数，所以与其说AI与云计算融合是一个科技趋势，不如说这是一场企业与企业之间逐渐拉开距离的长跑。

而在实际应用方面，AI主要应用在机器视觉、生物识别、编码遗传、专家系统、机器人学上。云计算则是将服务器、存储器、存储设备以及网络等资源打包成云端，为客户提供相关的按使用量付费的模式，大数据则是将结构化数据和非结构化数据形成的所有数据整合起来，用以分析发现数据背后相关关系的信息资产。

大数据与云计算是原料与机器之间的关系，光有大数据，那么就只是一堆单纯的数据而已，而有了云计算，则可以对这些数据进行分析，从而变成有用的信息。AI与云计算就是这样的一种存在，两者都可以进行计算，但AI进行学习，云计算则负责进行分析。AI现在之所以火爆，就是因为其关键的技术，那就是深度学习，而这项技术恰恰是在云计算与大数据日趋成熟之后才得到实质性进展的。2006年是人工智能的一个拐点，因为数据量越来越大，计算能力越来越强，过去不实用的到了2006年都逐步进入了实用阶段，在通往人工智能的这条路上，大数据和云计算则成为了坚固的三角关系。

在云计算与大数据成熟的沃土上诞生的AI可谓是天选之子，随着新科技时代的到来，人们的生活将会更加紧密地与AI技术、大数据和云计算等新科技粘连在一起，在这种背景下三者的深度融合无疑会使AI与我们的生活之间联系的更加密切。

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“互联网+”的大背景下，物联网、大数据和云计算相关产业也得到迅速发展，这些名词在我们生活中也频繁出现，虽如此，相信还是有很多人不太了解，所以通过本文笔者带大家了解一下三者之间的关系吧！

物联网

物联网又称为传感网，是新一代信息技术的高度集成和综合运用，被认为是世界产业技术革命的第三次高潮，有着前所未有的大市场。物联网就是物物相连的互联网，只要嵌入一个感应芯片，把它变得智能化，拿蓝牙连接举例，很多蓝牙产品都是内部添加了相应的蓝牙模块而已，然后就可以达到人物“对话”，物物“交流”的功能，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。随着信息技术的发展，物联网目前已涵盖交通、健康、家居、零售、办公和物联等领域。

大数据

大数据其实一个比较空洞的商业术语，它又被称为巨量资料，是指从海量信息数据中，快熟获得有价值信息的能力，从而具有更强的决策力和程序优化能力。

近年来，大数据产业发展十分迅猛，其应用领域不断扩大。大数据有5个比较突出特点，也被称为5V特点：

1、数据量巨大（Volume）

2、数据类型多样（Variety）

3、数据处理速度快（Velocity）

4、价值密度低（Value）

5、真实性（Veracity）

云计算

云计算一般来说就是从网络资源按需获取所需要的服务内容就是云计算，其中提供资源的网络被称为“云”，是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，并且可以随时扩展和获取。云计算对海量大数据的处理能力已经成为很多企业的核心运算机构

物联网、大数据和云计算之间的关系

物联网、大数据和云计算关系缩略图

由上图可以看出：

物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。

大数据代表了互联网的信息层，是互联网智慧和意识产生的基础。

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。

总结：

物联网、云计算和大数据三者互为基础，物联网产生大数据，大数据需要云计算。物联网在将物品和互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量数据，云计算解决万物互联带来的巨大数据量，所以三者互为基础，又相互促进。如果不那么严格的说，它们三者可以看做一个整体，相互发展、相互促进。

如果您对传统企业互联网转型、大数据、智能制造、企业管理等内容的资料、PPT等感兴趣，欢迎关注兮易强企阅闻微信

来源／唐老鸭看科技

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？之间又有什么关系呢？笔者也非常感兴趣，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IoT（Internet of Things）

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。

以下图为例，物联网大致分为以下几个层级：感知层，网络层，应用层。

感知层相当于人的感官和神经末梢，用来感知和采集应用环境中的各种数据。包括温度、湿度、速度、位置、震动、压力、流量、气体等各种各样的传感器。灵敏度和精度高，功耗低，可以无线传输是对传感层的要求。

网络层相当于人的神经系统，用来传输数据。包括各种各样的无线通讯技术和标准，比如Zigbee/BLE/Wifi/NFC/RFID /LTE等。低功耗，广域覆盖，更多连接是无线网络的发展方向。目前新的通讯技术和标准NB-IoT,LoRa,eLTE-IoT都是往这个方向努力。未来的5G会取代目前很多的无线通讯技术，一统江湖。

应用层相当于人的大脑指示和反应，通过指令反向控制输出。如设备管理，环境监测，工业控制等。

云计算（Cloud）

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。

目前很多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。云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。

云计算IaaS：基础设施即服务

IaaS(Infrastructure-as-a-Service)：基础设施即服务。消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。例如：硬件服务器租用。

云计算PaaS：平台即服务

PaaS(Platform-as-a-Service)：平台即服务。PaaS实际上是指将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的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。例如：软件的个性化定制开发。

云计算SaaS：软件即服务

SaaS(Software-as-a-Service)：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。

亚马逊是最早意识到服务价值的公司，它把服务于公司内部的基础设施，平台，技术，成熟后推向市场，为社会提供各项服务，也因此成为全球云计算市场的领头羊。

大数据（Big Data）

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”.

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。

人工智能AI（Artificial Intelligence）

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。

人工智能是研究、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支，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。

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。

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。

基于互联网，来为人们提供更便捷、快速服务，这就是物联网。物联网以数据为中心，通过采集数据，经过处理，来总结物联网的各类数据、以及特性，以此获取更好的选择不同物联网技术来实施。

物联网的物物相连有两层意思：一、物联网的核心与基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸、扩展的网络；二、用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网是互联网的延伸，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素(设备、资源及通信等)都是个性化的和私有化的。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络实体，不如说是业务和应用。

云计算，大数据与物联网有着密不可分的关系，物联网像是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。大数据是互联网的信息层，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。云计算与物联网推动大数据发展。

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。

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。

大数据分析常与云计算联系在一起，大数据的大，意义并不在于数据的庞大，而是对数据进行专业化处理，变成有意义的数据。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，必须采用分布式云结构，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。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”。

大数据的特征：4个“V”——volume、variety、velocity、value,分别对应数据体量大；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；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;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。

物联网的传感器与云计算的大数据相结合，一个提供感应，一个提供反应，在大数据的提供下进行便利的生活，办公。随着物联网的不断发展，运营商推进物联网与云计算的融合，为实现通信业的快速转型和升级做到以物联网、云计算创新应用为载体，对人们的衣食住行和公共安全领域进行智能防护，遵循科学发展观，顺应自然发展规律，开发使用低碳环保新能源，使得现代水利、电力和商业等与公众相关的产业变得智能，满足人们的需求。

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。

本文版权归原作者所有。转载文章仅为传播更多信息之目的，如有侵权请与我们联系，我们将及时处理。

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。

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。