人工智能、大数据、物联网、云计算到底是什么关系
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。
何为大数据？
大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出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。如果将大数据比作一个产业，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”。
所以，有人提出的“大数据就是大规模的数据”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。
美国《大西洋月刊》曾公布过一段A.I.聊天记录截图
实际上人工智能的发展，离不开海量数据进行训练。究其根本，基于大数据的循环往复无数次的训练才有了人工智能！
什么是物联网?
物联网英文名为InternetofThings，可以简单地理解为物物相连的互联网。物联网在以前曾被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
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。
可以说，没有人工智能的物联网：没大戏；而物流网又让人工智能：更准确。
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
云计算是一种按使用量付费的模式，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)，这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。
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：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！返回搜狐，查看更多
区块链和人工智能、大数据与物联网是什么关系，不妨看看这篇文章
一、引言
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。
二、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。
三、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”，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。
四、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。
责任编辑：张旖旎
浅谈人工智能、大数据等技术在交通领域的应用
随着人工智能、大数据、物联网、云计算等技术的兴起与发展，各类设备、终端、系统平台等都会产生海量的数据，加之传统的处理方式已经逐渐落伍，因此，这些智能便捷化的技术便逐渐渗透到各行各业中。像交通行业随着交通路线、卡口的增多及大规模联网，这就汇集了海量车辆通行记录信息，如果单纯地延续传统的数据统计模式来进行分析和事件处理，将会有大量数据及信息得不到及时反馈与解决。
而利用人工智能、大数据、物联网、云计算等技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率。城市级的人工智能大脑，实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息，停车场的车辆信息，以及小区的停车信息，能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化，合理调配资源、疏导交通，实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。
本文我们将浅谈一下人工智能、大数据、云计算、物联网等技术将会给交通行业带来哪些便利与变革：
1.数据资源整合
由于我国线路众多，与交通相关的绝大多数部门都有自己的信息化平台，并产生着海量数据，但是现在的每个部门及单位内的系统平台大都是独立的，信息与数据也大都不互通互联，这就造成数据资源的散乱与不共享。现在，由于云计算的深入应用，交通行业也开始了数据上云、资源整合，这将为交通行业的管理、规划、运营与服务提供有利的支撑。
比如EasyNVR+EasyNVS的结合就已经实现了交通上云的转变，在某省高速集团撤销省界站项目的视频云服务项目中，已成功接入设备2000+路，借助于视频大数据分析加速案件处理效率。
2.智能分析与决策
由于交通行业的卡口、监控视频、交通事故、公交线网、车辆定位、车辆运营等模块众多、数据体量大，如果继续采用之前的统计分析来辅助决策，就会增加时间、人力、物力等成本。现在基于大数据计算、人工智能辅助决策的方式来处理交通行业的事件，会达到及时、有效的处理，并且可以及时追溯事件的发生，为未来避免相同事件的发生提供决策及依据。
3.车辆统计与识别
目前车辆统计与识别是交通行业最为热门的应用，虽然现在的识别度不是很高，但是随着人工智能、深度学习的应用，这一情况将会得到很大的改善。目前EasyCVR已经实现了车牌识别，在未来也将会在持续在智能分析上发力。借助智能视频分析与识别技术，交通行业能统计车流量、车牌识别、车型检测等，利于交通行业实现公路交通的全方位监控、巡逻；便于疏通交通堵塞；利于交通事件的追查与溯源。
4.自动处理与车辆跟踪
基于智能视频识别技术与大数据计算能力，可以实现除车流量统计、车辆识别，还可以根据提取出的车辆信息结合GIS或卫星定位技术，用来进行车辆的跟踪。并在高速出入口设置自动收费系统，实现自动化、智能化的业务处理，便于车辆快速通行。
5.远程指挥调度
基于车辆跟踪技术，一旦发生追捕、急救等事件，交通部门可以进行应急预案，通过交通平台的数据互联互通，实现急救与抓捕的人员、车辆调度，并及时做好疏通与运营。
在AI智能分析、大数据、云计算、物联网等新技术给各行各业带来的变革与创新会一直驱动着我们推陈出新，而TSINGSEE青犀视频所具备的智能分析平台EasyGBS、EasyCVR等也将适应时代的发展，与新技术结合，这些新兴技术在交通行业的应用也远不止于此，未来在交通信号控制、智能联网汽车、智能公交车等领域也会实现新的发展与突破。TSINGSEE青犀视频智能分析平台可以为众多行业场景下的物联网设备提供安全、可靠、高效的视频连接、存储、智能应用服务，为众多的行业用户提供PaaS级的智能化视频云平台服务。