一文读懂 大数据、区块链、人工智能、云计算和物联网的关系丨中誉云计算 40年以来，中国经济发展经历两大历史性变革，第一次是20世纪八九十年代，从计划经济转向市场经济，社会生产力大解放，经济高
来源：雪球App，作者：夏天的万物互联，（https://xueqiu.com/1947619297/191865984）
40年以来，中国经济发展经历两大历史性变革，第一次是20世纪八九十年代，从计划经济转向市场经济，社会生产力大解放，经济高速度增长，中国成为世界第二大经济体，实现第一次历史性的大变革。第二次是21世纪从现在起，从传统经济转向数字新经济，新经济将使社会生产力大跃升，经济高质量发展，中国将迈上经济强国的新台阶。数字新经济的基石是数字新技术，新一轮技术革命的核心是数字技术革命，通过数字新技术发展新经济。
纵向关系梳理
(1)物联网
物联网简单来讲就是“物物相连的互联网”，使用信息传感物理设备按照约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换的网络，以实现物理生产环境的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。
物联网是未来数字经济得以发展的最底层信息基础设施，为数字经济的发展提供一手的精准、实时的数据，当前物联网基础设施并没有得到大规模部署和应用导致数据的录入和采集由于人的参与，而出现系统误差、人为错误、低时效等问题，源头数据的错误致使后续计算分析不能实际指导业务开展与生产规划，缺少了真实数据支撑的数字经济也成了空中楼阁。
(2)云计算
本质上是将具备一定规模的物理资源转化为服务的形式提供给用户，用户不需要见到物理机器，自然不需要考虑各种运维的事情，因为云厂商已经将这一层封装好了，客户只需要告诉云平台是需要一台具体配置的计算机、还是某个开发平台、或者干脆就是一个具体的应用(如网盘)。
云平台还可以做到各种资源的全面弹性，动态满足客户实时变化的需求，比如客户上午想要一台计算机，下午还想要十台，云平台通过可计量的虚拟化资源能够及时满足用户所需。
如果用户通过这种可计量的服务形式使用物理机器，就会越来越关注自身业务本身，因为使用数据化的门槛会越来越低，有了云计算在底层撑腰，将物理世界的业务转化到数据的速度会越来越快，以至于必须找到新的技术来组织这些数据。
(3)大数据大数据，需要应对海量化和快增长的存储，这要求底层硬件架构和文件系统在性价比上要大大高于传统技术，能够弹性扩张存储容量，这种情况下出现了数据组织技术。所谓数据组织技术：数据化初级阶段数据少，形式单一，所以主要采取集中式结构化存储，实体关系就成了这一时期的数据组织的关键点，包括开发语言的面向对象技术其实也是受到这种数据组织形式影响而产生的。
大数据形成的数据组织技术必须能够有效将没有价值的数据剔除，同时还要将结构化数据、非结构化数据、业务系统实时采集数据等以分布式数据库、关系型数据库、费关系型数据库等数据存储计算技术进行分类存储与处理，使得数据研发计算与应用能够真正服务于企业内部决策与生产指导，支撑企业数字化转型。
(4)人工智能组织好数据，接下来就需要深度挖掘数据。就像人类发明语言和文字一样，最终目的是要帮助人类进行大规模分工协作来完成人类认为有意义的事情的。而面对这样的海量数据，人类的大脑已经处理不过来了，于是人类将各种意义转化为算法交给机器，让机器自行决策，最终给我们提供一个收敛的结果，就有了有效信息。
我们很少关心数据，真正关心的是数据背后的信息。人工智能帮助人类在海量数据中找到了有用的信息，于是便有了各种意义的存在，为我们在进行数字新经济建设的过程中指明了出路和方向。
(5)区块链
如何有效的利用信息呢?在区块链技术之前，基本靠人类的各种信念：“我们坚信人是有良知的!”还有一种就是靠强有力的中心组织保障，但前提是这个组织必须是有良知的。
在信息化的进程中，人的信念是不可靠的一环，在面临因中心化架构带来各种弊端与问题时，提出了区块链技术，简单的说就是利用分布式网络+非对称加密算法将已经形成的信息有效的串联起来，保证信息是达成人们共识的还不可修改，人们准备利用区块链技术消除各种不美好的事情，这也是为什么大家现在都这么看好区块链的原因，毕竟所有人都向往一个理想世界，那里没有任何欺骗，而区块链技术指明了一条方向。
未来的数字经济建立在虚拟网络构建的信息基础设施之上，诚信在任何时候都是商业得以进行的基础，区块链构建的诚信网络使得人们在毫无信任的条件下，开展商业活动、进行价值交换、促进经济发展。
横向关系梳理
(1)区块链与物联网
区块链技术可以为物联网提供点对点直接互联的方式来传输数据，而不是通过中央处理器，这样分布式的计算就可以处理数以亿计的交易了。同时，还可以充分利用分布在不同位置的数以亿计闲置设备的计算力、存储容量和带宽，用于交易处理，大幅度降低计算和储存的成本。
另外，区块链技术叠加智能合约可将每个智能设备变成可以自我维护调节的独立的网络节点，这些节点可在事先规定或植入的规则基础上执行与其他节点交换信息或核实身份等功能。这样无论设备生命周期有多长，物联网产品都不会过时，节省了大量的设备维护成本。
物联网安全性的核心缺陷，就是缺乏设备与设备之间相互的信任机制，所有的设备都需要和物联网中心的数据进行核对，一旦数据库崩塌，会对整个物联网造成很大的破坏。而区块链分布式的网络结构提供一种机制，使得设备之间保持共识，无需与中心进行验证，这样即使一个或多个节点被攻破，整体网络体系的数据依然是可靠、安全的。
未来物联网不仅仅是将设备连接在一起完成数据的采集，人们更加希望连入物联网的设备能够具有一定的智能，在给定的规则逻辑下进行自主协作，完成各种具备商业价值的应用。
(2)区块链与云计算
从定义上来看，云计算是按需分配，区块链则构建了一个信任体系，两者好像并没有直接关系。但是区块链本身就是一种资源，有按需供给的需求，是云计算的一个组成部分，云计算的技术和区块链的技术之间是可以相互融合的。
云计算与区块链技术结合，将加速区块链技术成熟，推动区块链从金融业向更多领域拓展，比如无中心管理、提高可用性、更安全等。
区块链与云计算两项技术的结合，从宏观上来说，一方面，利用云计算已有的基础服务设施或根据实际需求做相应改变，实现开发应用流程加速，满足未来区块链生态系统中初创企业、学术机构、开源机构、联盟和金融等机构对区块链应用的需求。另一方面，对于云计算来说，“可信、可靠、可控制”被认为是云计算发展必须要翻越的“三座山”，外汇返佣网页链接而区块链技术以去中心化、匿名性，以及数据不可篡改为主要特征，与云计算长期发展目标不谋而合。从存储方面来看，云计算内的存储和区块链内的存储都是由普通存储介质组成。而区块链里的存储是作为链里各节点的存储空间，区块链里存储的价值不在于存储本身，而在于相互链接的不可更改的块，是一种特殊的存储服务。云计算里确实也需要这样的存储服务。
从安全性方面来说，云计算里的安全主要是确保应用能够安全、稳定、可靠的运行。而区块链内的安全是确保每个数据块不被篡改，数据块的记录内容不被没有私钥的用户读取。利用这一点，如果把云计算和基于区块链的安全存储产品结合，就能设计出加密存储设备。
与云计算技术不同的是，区块链不仅是一种技术，而是一个包含服务、解决方案的产业，技术和商业是区块链发展中不可或缺的两只手。 区块链技术和应用的发展需要云计算、大数据、物联网等新一代信息技术作为基础设施支撑，同时区块链技术和应用发展对推动新一代信息技术产业发展具有重要的促进作用。
(3)区块链与大数据区块链是底层技术，大数据则是对数据集合及处理方式的称呼。区块链上的数据是会形成链条的，它就有真实、顺序、可追溯的特性，相当于已经从大数据中抽取了有用数据并进行了分类整理。所以区块链降低了企业对大数据处理的门槛，而且能够让企业提取更多有利数据。
另外，大数据中涉及到用户的隐私数据问题，在区块链技术的加持下也不会出现。用户完全不用担心自己的私人信息被偷偷收集，也不用担心自己的隐私被公之于众，更不用担心自己被杀熟。隐私数据使用决定权完全在用户自己手里，甚至可能会出现，企业会通过一定的付费手段获取隐私信息，用户从中能够盈利。
(4)区块链与人工智能
对于任何广泛接受的技术的进步，没有比缺乏信任具有更大的威胁，也不排除人工智能和区块链。为了使机器间的通信更加方便，则需要有一个预期的信任级别。想要在区块链网络上执行某些交易，信任则是一个必要条件。
区块链有助于人工智能实现契约管理，并提高人工智能的友好性。例如通过区块链对用户访问进行分层注册，让使用者共同设定设备的状态，并根据智能合约做决定，不仅可以防止设备被滥用，还能防止用户受到伤害，可以更好地实现对设备的共同拥有权和共同使用权。
人工智能与区块链技术结合最大的意义在于，区块链技术能够为人工智能提供核心技能——贡献区块链技术的“链”功能，让人工智能的每一步“自主”运行和发展都得到记录和公开，从而促进人工智能功能的健全和安全、稳定性。
总结
数字经济建设在数字新技术体系上，数字新技术主要包括物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等五大技术。根据数字化生产的要求，物联网技术为数字传输，云计算技术为数字设备，大数据技术为数字资源，人工智能技术为数字智能，区块链技术为数字信息，五大数字技术是一个整体，相互融合呈指数级增长，才能推动数字新经济的高速度高质量发展。————————————————
浙江中誉云计算专注区块链行业投资领域，同时聚焦挖掘全球优质项目，欢迎添加wx号“中誉云计算”留言加入社区，共享财富密码。CCmall矿场目前拥有安全稳定的算力中心，电费低廉，服务业界第一，中誉云计算一站式解决方案助力所有合作伙伴抢头矿先机。更多资讯和关于矿机算力，以及BZZ可关注wx号“中誉云计算”。
对大数据、云计算与人工智能三者间的认识及理解
一、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。
[[391874]]
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。
二、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。
三、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。
四、大数据、云计算与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。
(一)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。
(二)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。
(三)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，才能在高科技的发展大潮中立于不败之地。
【EI/SCOPUS征稿】第四届大数据、人工智能与软件工程国际研讨会（ICBASE 2023）
第四届大数据、人工智能与软件工程国际研讨会（ICBASE2023）
20234th InternationalConferenceonBigData&ArtificialIntelligence&SoftwareEngineering
会议时间与地点：2023年08月25-27日，中国南京
>>>【独立出版，Ei稳定检索】
大数据云计算，人工智能概念兴起，多相Buck电源不容错过
什么是多相Buck电源？
大数据，云计算，人工智能概念的兴起，通信基站，数据中心等基建设施及汽车电动智能化催生出的自动驾驶等终端应用都需要耗电更大的CPU，GPU及ASIC来支持更为强劲的算力需求。这对供电电压调节器模块(VRM/Vcore)和负载点电源(PoL)提出了严峻挑战，包括：更高的效率、更高的功率密度，同时满足处理器di/dt>1000A/us瞬态响应要求。
拓扑架构
常说的多相Buck电源包含控制器和DrMOS，是一种多路交错并联的同步Buck拓扑，被公认为是此类应用场景的最佳解决方案。
每相Buck对应的半桥MOSFET可由包含驱动和温度/电流检测的DrMOS代替，由一个控制器采集反馈的电压、电流、温度/错误等信号，并发出各PWM波实现功率的闭环控制。控制器可通过特定协议的通信接口(如PMBus，AVSBus，SVID，SVI2/3，PWM-VID等)和信号指示IO口，与系统上位机或负载处理器进行信号交互。
多相控制器连接DrMOS可实现多相拓补结构的大电流DC/DC系统，可大幅提升供电功率，优化能耗，提升整体性能，简化系统电源设计，是大功率供电芯片的核心，是GPU的主流供电形式。
矽力杰采用行业领先的工艺技术，设计创新的混合信号及模拟芯片，产品广泛用于汽车，工业，消费类，云计算和通信设备中，旨在提高效率并节约或衡量能源使用，始终致力于为客户提供更高性能，更高可靠性的模拟芯片解决方案。
**矽力杰多相Buck电源SQ51201**
矽力杰SQ51201是一款大电流多相Buck控制器，能够为高性能ASIC提供高品质的稳定电源输出方案。输出电压由至多6个DrMOS交错并联。实现300kHz~1MHz范围内可编程开关频率，与矽力杰DrMOS方案完全兼容。
SQ51201内置PMBus接口，线性模式下输出电压为0.25~2.5V，步长为1/512V；在VID模式下步长为5mV/10mV。采用基于纹波的自适应导通时间控制，为大电流应用提供快速瞬态响应。
SQ51201提供过压、欠压、过温和过流保护，同时检测远端反馈是否出现开路或短路，为负载点稳压器应用提供了一套完整的高级保护功能。
矽力杰16V/70A集成功率级DrMOSSQ29663
SQ29663采用业界标准封装，芯片内部集成两个高性能的MOS和驱动及控制单元，通过优化设计的内部结构和驱动控制，能够实现高效率、高功率密度以及良好的散热性能。严密的控制和保护逻辑使其能轻松兼容主流的前级控制器，适用于CPU，GPU以及POL的电源设计。
SQ29663支持5V~16V的Vin电压范围。输入信号兼容3.3V/5V电平，支持三态信号以实现不同工作模式的控制。死区时间，传播延迟和驱动边沿的调整使其可以高效安全运行。
SQ29663内部集成了8mV/℃的温度传感器，通过TMON实时报告温度，25℃下典型输出电压为800mV，TMON内部可上拉或下拉用作故障标志位。SQ29663可以实时采样内部MOSFET的电流信息并重建为与电感电流成正比的三角波，内建的温度补偿使其能达到5mV/A±5%的精度输出。SQ29663支持包括OCP，NOCP，OTP，pre-OVP，HSS等多种保护，以实现安全可靠运行。
广大客户现可通过华秋商城购买矽力杰系列产品！作为本土“元器件电商”的“探索者”之一，华秋商城致力为全球电子产业创造价值，向客户提供围绕“品牌选型+现货采购+海外代购+BOM配单”的全流程服务。通过与全球3000多家原厂品牌及代理商搭建战略合作伙伴关系，华秋商城可直接获得原厂货源，并可为用户提供从方案设计到各类元件采购的一站式解决方案，包括BOM配单一键采购、PCBA加工。