物聯網大數據云計算人工智能之間的關系如何？

這四個名詞，既是四個產業，又是四種技術。同時還是四門學科。說以說起來非常的復雜。

所以我們為了不被繞暈，我們先從簡單慢慢到復雜，然后具體說說每一個領域的細節。

一、從實際生活中的案例來說說這四個領域，讓你更清晰的明白。他們都是什么？

來看一個圖：（可能有頭條顯示的不清楚，有興趣的可以去我的微頭條看原圖）

從硬件——通信層——平臺層——物聯網應用。這就是上圖的架構。

硬件層，和通信層，就是目前中美在爭奪的科技高地。

包括了芯片制造，5G通信，通信標準等等。（這方面，本文不做細節討論）

我們來聊聊：平臺層，物聯網層面。

（1）云計算與大數據，人工智能。

數據存放在固態硬盤中，固態硬盤，和CPU可以對數據進行二進制處理。

也就是說，固態硬件之上，有一套系統來準確的對數據進行梳理，計算，并且將結果顯示出來。

云計算可以說是一個系統，云計算是將硬件服務器，搭建出來一個個可以處理數據的場地。

最簡單的理解就是：給你一堆石頭（硬件），通過系統化的排列，你鋪出了一個超大的廣場，并且在每一個廣場上面，你都做好劃分，這個地方可以用來處理水稻，那個地方可以用來處理小麥，另外一個地方可以用來處理土豆等等。

因此，云計算的核心，并單單是服務器的分布式。更主要的是，將所有的服務器連接一起后，可以做到針對應用場景，為不同行業開發不同的數據運行環境。

所以就有的，阿里云這種做最底層的公有云服務商，他就是一個平整土地的供應商。在阿里云基礎上，可以搭建各種專屬的云服務。

這就延伸出了，工業互聯網領域的架構：

最底層的IAAS，中間層的PAAS，消費客戶層面的SAAS。

在應用市場層面，整個云計算可以說是工業互聯網的技術。肯定是沒有任何錯誤的。

我們接著SAAS來說，有不少人，都了解一些saas的含義。說白了，就是企業數據管理系統，或者說行業數據管理系統。

云計算作為基礎，大數據是其中一個應用：

用一個大部分都熟悉的內容:ERP企業資源管理系統。這就是一個典型的SAAS平臺。

那么在SAAS基礎上，針對已經存在的數據，做好數據規劃，可以針對數據，進行大規模的數據分析。可以將數據分類，同時可以將數據，按照相關性進行組合，勾勒出企業的市場概況，消費者輪廓。

這是一個企業內部大數據，這個其實是一個偽大數據。

在行業中，大數據是針對超大規模，例如處理Tb（1Tb=2014Gb）的數據。

數據量足夠龐大后，人們最先想到的是，大數據可以用來訓練人工智能。或者建立專家系統。

最典型的東西：警用天網

不少人都知道，網上追逃犯，經常能夠通過商場，公用攝像頭捕捉到嫌疑人的畫面，根據面部圖像進行分析。這就是最典型的圖像智能中的大數據應用。

這種圖像智能就是其實就是人工智能的一部分。與圖像智能一樣被人們熟悉的是語音智能。

人工智能是否聰明，前期的訓練主要依靠大量數據的培訓。

因此：在兩個典型場景中，例如語音智能，科大訊飛最大的依仗就是有國家語料庫。

無人駕駛領域：百度，滴滴，騰訊都在做的是高精地圖的權限。

例如網絡醫療問診（非人工），根據患者的描述，拍照，對照數據庫中，已經分類索引的各種癥狀。給出判斷。

再比如：現在經常能夠接到銀行，移動，聯通的電話，不少都是非人工的客戶。

你說一句：你好！ 對方就開始給你介紹各種產品等等。

這種日常生活中的大數據應用，比比皆是。

大數據并不是通向人工智能的唯一手段。

當下比較高端的人工智能，不少都采用了深度學習的方式，在一定程度上，并不需要每一個人工智能都學習大量的數據。

二、物聯網：物聯網本身是一個概念

他的含義是：所有物體都可以聯網，并且能夠通過網絡控制。

這就衍生出了：物聯網操作系統，物聯網的通訊架構，不同場景中物體聯網后，如何進行控制的各類應用。

物聯網操作系統：HUAWEI liteOS物聯網操作系統

然后到通信層面，工業，家用，等各個領域不同的物聯網應用通訊。

最后到應用層：工業領域的MES，WMS，數字孿生工廠都是物聯網最后呈現出來。

消費場景中，家用的電燈，冰箱等等都可以通過智能音箱控制。這也是一種場景的物聯網應用。

工業領域物聯網的實現方式：倍福節能物聯網架構

如果一定要將這四個聯系到一起，那么可以分為：云計算是基礎層，在云計算上面運行著大數據，大數據可以作為人工智能實現的其中一種手段。

整個云計算，大數據，人工智能都是物聯網應用的場景。

物聯網不是一個特定的技術，而是一個形式。如果互聯網一樣。