解读物联网、云计算、大数据、人工智能之间关系
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（Internetofthings）
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（DigData）
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”．
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（ArtificialIntelligence）
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。
人工智能（ArtificialIntelligence），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。
人工智能、大数据、云计算、物联网，彼此之间有哪些内在联系
不得不说的人工智能背后的基石：大数据
大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。简单而言何为大数据？
虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。
但是，这个说法并不准确！
“大规模”只是指数据的量而言。
数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。
例如：地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值！
大数据这里我们参阅马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：
信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。
信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。
信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。
大数据在应用层面：大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、大数据都可以实时获取、大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。
没有人工智能的物联网：没大戏
而物联网又让人工智能：更准确
物联网：英文名为InternetofThings，可以简单地理解为物物相连的互联网，正是得益于大数据和云计算的支持，互联网才正在向物联网扩展，并进一步升级至体验更佳、解放生产力的人工智能时代。
在未来，虚拟世界的一切将真正实现物理化！
物联网主要通过各种设备（比如RFID，传感器，二维码等）的接口将现实世界的物体连接到互联网上，或者使它们互相连接，以实现信息的传递和处理。
对于人工智能而言，物联网（IoT）其实肩负了一个至关重要的任务：资料收集
概念上，物联网可连接大量不同的设备及装置，包括：家用电器和穿戴式设备。嵌入在各个产品中的传感器（sensor）便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。
互联网在现实的物理世界之外新建了一个虚拟世界，物联网将会把两个世界融为一体。
物联网的终极效果是万物互联，不仅仅是人机和信息的交互，还有更深入的生物功能识别读取等等！
人工智能背后强大的助推器：云计算
云计算（详情参阅之前回答：什么是云计算？）是将我们传统的IT工作转为以网络为依托的云平台运行，NIST（美国国家标准与技术研究院）在2011年下半年公布了云计算定义的最终稿，给出了云计算模式所具备的5个基本特征（按需自助服务、广泛的网络访问、资源共享、快速的可伸缩性和可度量的服务）、3种服务模式（SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和IaaS（基础设施即服务））和4种部署方式（私有云、社区云、公有云和混合云）
云计算发展较早，经过10年发展，国内已经拥有超百亿规模，云计算也不再只是充当存储与计算的工具而已！
未来可以预见的是，云计算将在助力人工智能发展层面意义深远！
而反之，人工智能的迅猛发展、巨大数据的积累，也将会为云计算带来的未知和可能性！
人工智能也好、大数据也好、物联网及云计算也好，彼此依附相互助力，藕不断丝且相连！
合力搭档在一起，组合拳出击才更有力量：给未来多一些可能，给未知多一些可能性，给不可能多一些可能！
希望我们都能认清这个时代，拥抱这个时代，然后活好余生。
新的时代正在来临，马云创造淘宝的时候说：要消灭纸币！我要让天下没有难做的生意！
从2016年开始，王健林甩卖万达广场，大步迈向轻资产之路；
雷军带领小米触底反弹，又迎来一个雷布斯的时代；
王小川去美国上市敲了钟，AI时代搜索的未来是问答。
15年前，马云如何锁定18罗汉，成就了今天阿里巴巴的神话？因为他选择了时代的趋势，改变了传统生意。
华为为什么能从4万元发展为2000多亿？因为他在90年代就开始与客户在全国建立合资公司，因为项目是大家一起做的！
近年来，人工智能技术创新如火如荼，但最终的发展前景取决于产业落地。中国人工智能技术和产业的发展，不仅会成为中国经济转型和升级的内生动力，也能够为世界经济的繁荣和发展贡献中国智慧。
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VR/AR/MR/HR、人工智能、大数据、云计算之间的关系分析
VR/AR/MR/HR、人工智能、大数据、云计算之间的关系分析2018-10-2510:39VR网关键词：人工智能大数据云计算导读：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。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。
很多人搞不清楚VR、AR、MR、HR、人工智能、大数据、云计算之间的关系，今天VR网(hiavr.com)整理一篇扫盲文章，读完这篇文章，你将对VR/AR、人工智能、大数据、云计算有个全面的了解。如果对你有用，建议收藏，小编将感到荣幸至极。
请先允许我啰嗦一下，关于各个名词的解释，更多精彩的还在后面。
VR(虚拟现实)
虚拟现实技术是仿真技术的一个重要方向，是仿真技术与计算机图形学人机接口技术多媒体技术传感技术网络技术等多种技术的集合，是一门富有挑战性的交叉技术前沿学科和研究领域。虚拟现实技术(VR)主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感设备等方面。模拟环境是由计算机生成的、实时动态的三维立体逼真图像。感知是指理想的VR应该具有一切人所具有的感知。除计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，甚至还包括嗅觉和味觉等，也称为多感知。自然技能是指人的头部转动，眼睛、手势、或其他人体行为动作，由计算机来处理与参与者的动作相适应的数据，并对用户的输入作出实时响应，并分别反馈到用户的五官。传感设备是指三维交互设备。
AR(增强现实)
增强现实技术，它是一种将真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”集成的新技术，是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息(视觉信息，声音，味道，触觉等)，通过电脑等科学技术，模拟仿真后再叠加，将虚拟的信息应用到真实世界，被人类感官所感知，从而达到超越现实的感官体验。真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到了同一个画面或空间同时存在。
增强现实技术，不仅展现了真实世界的信息，而且将虚拟的信息同时显示出来，两种信息相互补充、叠加。在视觉化的增强现实中，用户利用头盔显示器，把真实世界与电脑图形多重合成在一起，便可以看到真实的世界围绕着它。增强现实技术包含了多媒体、三维建模、实时视频显示及控制、多传感器融合、实时跟踪及注册、场景融合等新技术与新手段。增强现实提供了在一般情况下，不同于人类可以感知的信息。
MR(混合现实)
混合现实是一组技术组合，不仅提供新的观看方法，还提供新的输入方法，而且所有方法相互结合，从而推动创新。输入和输出的结合对中小型企业而言是关键的差异化优势。这样，混合现实就可以直接影响您的工作流程，帮助您和您的员工提高工作效率和创新能力。让我们来看一些可行的方案，了解其工作原理和对有何助益。混合现实技术(MR)是虚拟现实技术的进一步发展，该技术通过在现实场景呈现虚拟场景信息，在现实世界、虚拟世界和用户之间搭起一个交互反馈的信息回路，以增强用户体验的真实感。
HR(全息现实)
全息现实(HolographicReality)也称虚拟成像技术是利用干涉和衍射原理记录并再现物体真实的三维图像的记录和再现的技术。其第一步是利用干涉原理记录物体光波信息，此即拍摄过程：被摄物体在激光辐照下形成漫射式的物光束;另一部分激光作为参考光束射到全息底片上，和物光束叠加产生干涉，把物体光波上各点的位相和振幅转换成在空间上变化的强度，从而利用干涉条纹间的反差和间隔将物体光波的全部信息记录下来。记录着干涉条纹的底片经过显影、定影等处理程序后，便成为一张全息图，或称全息照片。其第二步是利用衍射原理再现物体光波信息，这是成象过程：全息图犹如一个复杂的光栅，在相干激光照射下，一张线性记录的正弦型全息图的衍射光波一般可给出两个象，即原始象(又称初始象)和共轭象。再现的图像立体感强，具有真实的视觉效应。全息图的每一部分都记录了物体上各点的光信息，故原则上它的每一部分都能再现原物的整个图像，通过多次曝光还可以在同一张底片上记录多个不同的图像，而且能互不干扰地分别显示出来。
AI(人工智能)
人工智能(ArtificialIntelligence)，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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、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。
BD(大数据)
大数据(bigdata)，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)。
CC(云计算)
云计算(CloudComputing)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。
普及概念之后，重点来了。
1、VR/AR/MR/HR都是某种现实，技术原理差不多，只是显示原理不一样，可以理解为一台显示器;
2、VR/AR/MR/HR没有云计算，它就是个娱乐小工具，翻不起大浪，只有真正通过云计算解决VR/AR/MR/HR端CPU、GPU的计算和渲染速率，才具有真正意义;
3、VR/AR/MR/HR如果没有引入大数据，它就是个应用，不可能具有稳定长期现金流，也就不可能有好的商业模式，只有具备了大数据的功能，VR/AR/MR/HR才能真正快速发展，给人民的生活水平带来质的提高;
4、VR/AR/MR/HR如果没有跟人工智能结合，它就是个技术工具，所开发出来的各种应用和工具都不具有竞争性，很容易被市场淘汰，只有具备了人工智能的潜质，才能真正发挥VR/AR/MR/HR的优势;
5、AI(人工智能)通俗讲其实就是一种计算方法，一种会自动或深度学习的算法，如果没有大数据，他就是个婴儿，不会干任何的事情，他需要大量的基础数据来做尝试、做学习、做研究，只有通过数据学习和研究出套路来，他才叫人工智能;
6、AI(人工智能)还要跟云计算结合起来，如果没有云计算，人工智能等于闭门造车，等于在自己的小窝窝里过家家，何况本地根本没有那么多计算机或服务器供他计算，除非量子计算机出现。所以AI要爆发，必须把计算和学习能力放到云端，通过云计算来快速处理AI的深度学习算法;
7、AI(人工智能)除了算法，更多的是通过机器视觉来捕捉数据，也就是图像识别，图像识别就是AI的五官，眉、眼、耳、鼻、口，而图像识别则是AR(增强现实)的基础，所以说AI是AR的延伸也不为过;
8、BD(大数据)很多人理解就是一堆服务器，一个IDC机房，跟云计算容易混淆，其实可以简单通过一个例子来理解，比如商场选址问题，现在的市场模式是商场一般是在人居住最多的附近开，这样大家会集中去一个地方购物消费，类似于淘宝建立了一个商店，大家都集中在一个地方购物。而大数据是恰恰相反的市场模式，通过互联网大家之间没有什么距离了，剩下的就是靠商家搜集大家平时的搜索关键词，对产品的不满意，以及想法搜集整理，然后做出产品在满足市场需求的一个模式，这个包含了市场调研的工作，大大节省开发成本和人们需求的判断。大数据真正的意义在于不用人为主观判断一件事情是否对错，而是交由数据进行分析处理得出结果。所以大数据如果用人工智能的方法来分析，用云来计算，大数据就有先天优势，可以使很多人丢饭碗了，很多都交由计算机来处理;
9、AI、BD、CC可以理解为基础架构，而真正未来能运用的就是VR/AR/MR/HR这些应用端，基础+应用才能所向披靡。
总结
VR/AR/MR/HR/AI/BD/CC之间相辅相成，只有各种技术和原理相结合，市场才能迎来大爆发，这也就是为什么5G会是VR/AR/MR/HR爆发的前提，只有5G，各个R和AI/BD/CC才能有真正的快速应用，5G就像是人的血管，血管细小容易得脑溢血、血管堵塞容易中风一个道理，只有血管足够大，血流足够畅通，人才能健康和长寿。VR/AR/MR/HR/AI/BD/CC之间协同发展，服务于实体经济转型升级，服务于社会发展，让人们生活更加快乐健康，如马云所说，技术要和实体经济紧密结合，才能真正有未来。