物联网、大数据、人工智能之间的关系，通俗的理解！
目前最火的物联网、大数据、人工智能之间到底有没有关系呢？回答是肯定的，而且关系非常紧密，现最通俗的讲下：
1、物联网——基础中的基础
物联网，万物互联的结果，就是人和物、物和物之间产生通信和交互。想象下，相当于一个物品也有了一部手机（芯片），可以给出频率、方位、轨迹、习惯。这些通信和交互，跟人类一样，最终都以数据的形式呈现。
而数据就可以被存储、建模、分析。人的数据被采集，物的数据被采集，人与人、人与物、物与物各自的数据和相互之间的数据，随时间的推移，都被记录采集了下来，OK，这些海量数据，怎么办？当然交给大数据分析和计算了！所以说，物联网是给大数据打基础。
2、大数据——基于物联网的应用，人工智能的基础
大数据的数据从何而来，就是物联网提供的。以前是人人互联、人机互联，现在是万物互联，其数据更加庞大，因此而带来的大数据结果，将更加丰富和精确。这里也能看出，大数据就是物联网的最佳应用。
也因·大数据，物联网的价值被更大的发挥。那么，大数据是做什么用的呢？对头，是为人工智能准备的。起初，大数据为人类决策（人类的大脑，也就是BI）提供支持，最终大数据将支撑机器人的大脑。
3、人工智能——大数据的最理想应用，反哺物联网
OK，人工智能来了，很好奇人工智能的智力从何而来？其实，就是来自于大数据。小数据可被人类大脑计算使用，但是，当海量超海量数据被分析挖掘应用于人工智能的时候，将呈现出几何增长的速度和精准，且几乎无失误。一个语音机器人，可以在被使用过程中收集的数据调教，越来越聪明、越来幽默，无外乎数据的量级增长的效能。
超量数据，让机器人能获知包含甚至超出人范畴的行为习惯，运行规律，甚至能分析出人类及万物的下一步进化和发展。大量的数据，能让机器人的判断能力更加精准，失误几乎消失，阿尔法狗不就是大量数据+计算分析的最佳例证嘛。在记忆和运算方面，当前机器已经远远摔人类在后，接下来，只要给机器人足够的数据，会发生什么？……，不敢想象！
写在最后：人工智能，有无穷的空间和时间可以想象和发挥。可以想象得到，有一天，机器人会嫌弃人类进步太慢，将代替人类让万物互联更加彻底，数据更加海量海量，运算更加快速敏捷，分析模型更加智能智慧。随之而来的，就是机器人更加智能、速度敏捷、几乎零失误、几乎零误差，那是时代，极有可能的场景——人类成为机器人的仆人或宠物！！！
总结：三者的关系就是，物联网支撑大数据，大数据支撑人工智能。最终人工智能会辅助物联网更加发达，形成一个恐怖的循环。
大数据、物联网与人工智能三大趋势的未来预测
物联网、大数据和人工智能是今年来备受关注的三大趋势，究竟是什么原因促使其备受我们的期待呢?
现在，就让我们来看看：
大数据
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大，其在获取、存储、管理、分析方面传统数据库软件工具已经无法应付的数据集合。大数据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等特征。
大数据的价值可以用于预测分析、用户行为分析，高级数据方法(包括人工智能)等等。
2017年，期待区块链技术应用的出现，特别是在分类帐系统中以代码编写的智能契约合同。这些通常比传统合同更安全和不可逆转，但同时在引用和执行这些合同时产生更高效率。
另外，数据自助服务解决方案的兴起也将使普通架构的公司能够分析其数据，而无需建立数据科学部门。这对于没有预算雇用数据科学家的中小企业来说是非常有价值的，要知道数据科学家在2016年是非常抢手的职业。
Hadoop的使用也迅速下降，这个框架允许大型数据集的分布式处理，因为雇用必要的人才来支持这个框架在内部被证明是具有挑战性的。在云上使用应用程序来减少数据中心的支出成为更优化的选择，因而数据自助服务模式也更受欢迎。
研究公司GartnerInc.在其数据分析数据管理解决方案魔力象限中指出“由于灵活性，敏捷性和运营定价模式，预期正在转向云作为替代部署选项。”
因此，由于更多的公司能够为员工提供从结构化和非结构化数据获得的正确知识，所以可以期待非公司高管人员同样更容易洞察公司的运营情况。
大数据对于我们来说，有利亦有弊端，但随着大数据技术的发展，高管们的期望将是立即获得数据，而不是等待批量分析报告。因此，在对近乎实时产生的数据做出可行性分析产生的压力也随之而来。
物联网
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。物联网就是物物相连的互联网，福布斯将物联网描述为连接任何具有开启和关闭功能的设备(和/或彼此)的概念。这就是说，只要设备具有开关，就可能将其配置为物联网的一部分。
想象“智能家居”设备，如智能锁，当它检测到你的手机在附近时，就自动解锁;或者在我们现在生活中很常见的在楼梯口我们都是使用感应的灯泡，当检测到有移动时，自动开灯。
在2016年，我们看到来自许多具有类似解决方案的供应商的新突破。在2017年，我们预测这些供应商中的一些将战胜另一些，这意味着市场上只留下少数供应商。随着供应商的减少，我们预计监管和标准化也将发挥更大作用。与此同时，安全问题也将日益凸显，早在去年，乌克兰西部的一个电网就遭到了来自IoT网络的攻击破坏;关于无人驾驶汽车遭遇黑客的研究也引发了关注，所以2017年，物联网领域的安全问题可能有新动向和突破。
我们预测，两个主要领域的应用可能将成为物联网的焦点，即智能城市和智能家居。在智能家居部分，由于带宽是任何IoT技术工作的先决条件，预计今年网络管理网格或类似网状产品将有简易化的趋势。
这正是非营利蓝牙特别兴趣小组品牌和开发商营销副总裁ErrettKroeter所希望的，“目前网格划分的其他一些标准是难以设立的。我们的目标是保持网状网络简单，以便人们真正想要使用它们。”
物联网的发展，并与其他产生大量数据的设备和系统相结合，正在加速让人工智能成为现实，让人们得以真正从海量信息中创造出意义和价值。
人工智能
人工智能是计算机科学的一个分支，它是企图了解智能的实质，模拟人类做出反应的智能机器。虽然我们在2016年已经看到了AI的大幅进步，但我们预测2017将迎来AI的一个爆发。去年，我们看到亚马逊的Alexa已经能够以跟人对话的方式表现人工智能，而现在，Alexa已经进入了超过五百万个家庭。你可以向Alexa询问天气，或让Ta帮你叫车等等。这意味着，去年，AI已经进入主流用户的实际应用阶段。
然而，医疗行业人工智能的发展还有很多。专注于医疗健康AI领域的创业公司从2012年的20个增长到2016年的近70个。显然，值得重点注意的有iCarbonX，旨在建立数字生活的生态系统，以实现个性化的健康管理系统，和FlatironHealth，旨在通过组织化数据对付癌症，帮助肿瘤学家提高护理质量。
在医疗健康领域的技术巨头飞利浦，目前大约有百分之六十的研究人员，开发人员和软件工程师正在致力于医疗信息学领域的创新工作，其中大部分人员正在研究人造智能在当前和未来医疗创新中的应用。
医疗健康人工智能应用趋势主要集中在成像和诊断，人工智能可以帮助您发现人们看不到的微妙细节和图像变化。这越来越成为一个拥挤的行业细分。使用大数据集，帮助预防健康人群和处于慢性病危险中人群的健康恶化也是一个重点领域。
飞利浦首席创新和策略官JeroenTas认为“AI有助于放射科医师为病例准备相关信息，并确定患者状况的微妙变化。另一个领域是重症监护病房，人工智能可以帮助确定急性发作的早期迹象，或是心脏骤停等急性发作。
Tas也声称“可以通过将遗传信息与病理学、医学图像、实验室结果、家族史数据和之前的治疗相结合，而创建更丰富的患者图片。这些数据可以在AI的帮助下进行组织，从而有助于帮助临床医生做出更准确的诊断，并支持个性化的治疗。”
软件工程师、设计师和其他领域专家组成的多学科团队似乎已经为放射科医师创建并推出了首个经过验证的应用程序。在远程病人监护中，人工智能可以实现虚拟护理，包括虚拟护理助理等工作。
2017与未来
物联网、大数据和人工智能都在不断精进和取得突破，并且越来越接近商业模式和大众化应用。而当它们进入普通人的日常生活时，三个趋势将进一步融合和交叉，从而提供更强大、流畅、符合实际应用的产品。
物联网和大数据应用案例
物联网和大数据是近年来最受媒体和企业关注的两大宏观技术趋势。可以理解，这样做——可以开启真正的业务转型。
两者也并驾齐驱。物联网旨在特定组织或环境中创建一个互联网络，并使用该网络来收集数据并集中执行特定功能。换句话说，物联网部署会生成大量以前未开发的数据，并自动执行以前靠手动操作的任务。然而，为了理解这些数据，并使自动化有意义，需要对这些数据进行分析。
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将物联网和大数据分析相结合，众多不同行业的组织可以释放新的商业智能源，简化其运营，降低成本并用更少的资源做更多事情。
以下是五个已经成为现实的业务用例：
用例1：工业物联网(IIOT)工业物联网(IIoT)是指物联网在工业和制造环境中的应用，其中大数据分析使从高价值设备的预测性维护到仓库中更顺畅物流的一切工作成为可能。在整个工厂车间、仓库以及其他地方创建物联网基础设施，使此类组织能够采取更主动的方法来进行各种不同的操作，无论是自动拣选不同的组件，还是确保有价值的设备在小缺陷成为大问题之前得到修复。
用例2：营销和销售通过将连网传感器嵌入到产品中，跨多个行业的组织可以快速收集和汇总大量关于这些产品如何使用的数据，并反过来将这些数据应用于未来的销售和营销策略，例如，物联网分析可以通过将产品使用信息与评论和其他预测数据相结合，以实现对客户需求和趋势的智能预测。可以汇总来自物联网内外的多个不同来源的数据，以执行分析和预测，进而形成新的增值服务。来自正确来源的数据还可以帮助规划基于结果的定价和订阅模型，从而提供灵活的定价和计费方式。所有这些技术都有助于更好的市场定位和更大的市场渗透率。
用例3：能源管理所有组织都有能源需求，从建筑物所需的简单供暖和照明，到运行复杂设备和应对可预测——和意外——需求起伏所需的高度复杂的电力需求。物联网和大数据分析可以随着时间推移集中、主动地查看能源需求，自动执行手动流程，实现智能建筑管理，甚至与能源供应商共享，以更有效地在整个建筑中使用能源。
用例4：虚拟助理近年来，Siri、Alexa和Google智能助手之类的产品已成为消费者的最爱，它们使用语音识别和AI来执行各种命令。但是，它们在企业上下文中也发挥着越来越有趣的作用。它们不仅可以执行诸如发送会议提醒、提供事件指示以及与其他应用程序共享数据之类的功能，而且还可以对其数据应用预测分析来搜索模式和趋势。反过来，这可以帮助组织更好地了解其员工和客户。
用例5：医疗保健物联网和大数据在医疗保健领域的潜在应用是巨大的。连网传感器能够直接从患者那里收集大量重要数据，而大数据分析使这些数据能够为诊断、预防和治疗提供宝贵见解。但这不仅仅是面向公众的环境——还有企业应用。对于渴望并确保其员工健康的大型组织来说，医疗保健信息技术提供了无数的机会来监测关键的健康指标，并主动对不安全的噪音水平、空气污染或员工疲劳工作等情况发出警报。