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物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能之間的關(guān)系如何？

通俗理解云計(jì)算,大數(shù)據(jù)云計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)

作為一名IT從業(yè)者，同時也是一名教育工作者，我來回答一下這個問題。首先，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能之間存在著比較緊密的聯(lián)系，從技術(shù)體系結(jié)構(gòu)來看，云計(jì)算和大數(shù)據(jù)是比較接近的，都是以分布式存儲和分布式計(jì)算為核心，但是云計(jì)算主要提供服務(wù)，而大數(shù)據(jù)主要完成數(shù)據(jù)的價(jià)值化。物聯(lián)網(wǎng)的層次結(jié)構(gòu)能夠很好的呈現(xiàn)出與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能之間的關(guān)系，物聯(lián)網(wǎng)的層次目前分為六大層次，分別是設(shè)備層、網(wǎng)絡(luò)層、物聯(lián)網(wǎng)平臺層、數(shù)據(jù)分析層、應(yīng)用層和安全層，其中安全層是全覆蓋的。
在物聯(lián)網(wǎng)的六大層次當(dāng)中，算力部分需要由云計(jì)算來支撐，也有一部分需要邊緣計(jì)算來提供服務(wù)，數(shù)據(jù)分析層主要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，而應(yīng)用層則主要由人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，或者說未來人工智能技術(shù)在應(yīng)用層的作用會越來越重要。未來物聯(lián)網(wǎng)要想真正發(fā)揮出巨大的作用，一定離不開人工智能技術(shù)，而人工智能技術(shù)要想實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用，一定離不開物聯(lián)網(wǎng)提供的場景，所以二者之間存在非常緊密的依賴關(guān)系，目前AIoT也是一個重要的研究領(lǐng)域，不少大型科技公司也紛紛布局該領(lǐng)域。
隨著5G技術(shù)的落地應(yīng)用，基于5G網(wǎng)絡(luò)能夠明顯拓展物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場景，這會在很大程度上促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，而物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展也會全面加速大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，一方面物聯(lián)網(wǎng)為大數(shù)據(jù)提供了主要的數(shù)據(jù)來源，另一方面萬物互聯(lián)的背后必然是萬物智能。最后，在新基建計(jì)劃的推動下，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能等技術(shù)會得到進(jìn)一步的關(guān)注，大量的社會資源會向這些新技術(shù)領(lǐng)域匯集，這也會促進(jìn)這些技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。
物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能之間的關(guān)系是怎樣的？

【通俗理解云計(jì)算,大數(shù)據(jù)云計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)】人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及云計(jì)算，彼此之間存在著千絲萬縷的“親緣”關(guān)系！半個多世紀(jì)的某個夏天，麥卡錫、明斯基等眾科學(xué)家們舉辦了一次Party，共同研究用機(jī)器模擬智能的問題，也是在那時，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！人工智能（Artificial Intelligence）簡稱AI，AI能根據(jù)大量的歷史資料和實(shí)時觀察（real－time observation）找出對于未來預(yù)測性的洞察（predictive insights）。
如今人工智能商業(yè)化正在快速推進(jìn)中，比如我們所知道和了解的人像識別、圖像識別技術(shù)、語音識別、自然語言理解、用戶畫像等。此類技術(shù)也現(xiàn)階段已經(jīng)在金融、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)得到應(yīng)用！對于未來而言，人工智能會在人類生活的方方面面，發(fā)揮越來越多的作用，也會刷更多的存在感，慢慢的更會懂我們很多！不遠(yuǎn)的將來會有越來越多的自動化的系統(tǒng)出現(xiàn)，比如刷臉支付已經(jīng)在來的路上了！先以人工智能為例，拋棄其他任何，也便不會有今天大紅大紫的人工智能！不得不說的人工智能背后的基石：大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)是人工智能的基石，目前的深度學(xué)習(xí)主要是建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，即對大數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并從中歸納出可以被計(jì)算機(jī)運(yùn)用在類似數(shù)據(jù)上的知識或規(guī)律。
簡單而言何為大數(shù)據(jù)？雖然很多人將其定義為“大數(shù)據(jù)就是大規(guī)模的數(shù)據(jù)” 。但是，這個說法并不準(zhǔn)確！“大規(guī)?！敝皇侵笖?shù)據(jù)的量而言。數(shù)據(jù)量大，并不代表著數(shù)據(jù)一定有可以被深度學(xué)習(xí)算法利用的價(jià)值。例如：地球繞太陽運(yùn)轉(zhuǎn)的過程中，每一秒鐘記錄一次地球相對太陽的運(yùn)動速度、位置，可以得到大量數(shù)據(jù) 。可如果只有這樣的數(shù)據(jù)，其實(shí)并沒有太多可以挖掘的價(jià)值！大數(shù)據(jù)這里我們參閱馬丁·希爾伯特的總結(jié)，今天我們常說的大數(shù)據(jù)其實(shí)是在2000年后，因?yàn)樾畔⒔粨Q、信息存儲、信息處理三個方面能力的大幅增長而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)：信息交換：據(jù)估算，從1986年到2007年這20年間，地球上每天可以通過既有信息通道交換的信息數(shù)量增長了約217倍，這些信息的數(shù)字化程度，則從1986年的約20%增長到2007年的約99.9% 。