智慧城市与物联网的关系
现在，大家提到智慧城市时，基本上都是将物联网放在前面，智慧城市放在后面，因为大家普遍认为物联网造就了智慧城市。美国IBM公司提出物联网就是智慧地球。笔者认为，智慧城市是一个大的范围，物联网实际是含在智慧城市中间的。字典上智慧这两个词的解释：智表示建设，那么，建设整个体现在什么地方呢?它体现在一个信息源，也就是说，你掌握的信息越多，你的信息来源越新，你的信息越智能，那你的智也就越大；慧表示聪明，信息怎么会使它变得聪明呢?那就是靠我们的智能化，就是说，智慧加起来，我们从信息的角度来看实现了智能化。智慧的服务对象是什么?它的服务对象是城市，是我们城市每一个建筑物，是我们城市的每一个家庭，每一个建筑。因此我们说，实际上的智慧城市的最亮点在于信息化的应用和信息化的提升，以及附属于信息化的一些产业和技术。
因此，归纳为信息的主导，可以从四个方面去考虑，也就是说，我们的所谓信息，首先要能够提供从各个智能化单元来提供相关的信息。第二是信息通过传递，要能实现信息的互通和资源的共享。我认为，智慧城市的目的就是要使得高度发展的信息得到一种合理的应用。
1 浅谈智慧城市
所谓智慧城市，第一要有三网融合的通讯信息平台，而且在这个平台上有它的共享资源。在这个大的平台上，有三个信息会聚点：首先是智能建筑。智能建筑包含单体建筑和建筑群；第二方面是智能家居，住宅同样包含了单体的住户和智能小区，另外还包含社区、园区等等；第三大块就是物联网。实际上，整个智慧城市是由一个品牌、三个信息会聚点组成的。至少我个人是这么理解的。
只有当这三个信息会聚点通过我们的三网融合平台进行互通、传递、共享的时候，我们的城市才展现出它的智慧能力。
实际上，从建筑智能化来说，无非就是要体现三大块:第一大块是信息通讯，这个信息通讯涵盖于人与人，而且主要是体现在人与人之间的通讯。在我们提出智能建筑初衷的时候，并没有提出物联网的概念，所以智慧建筑的通讯主要是人与人之间的通讯。
第二大块就是设备管理，就是我们说的楼宇自控。通过一个系统对建筑物内的设备进行实时监控、控制和管理。在这一部分体现了物与物之间的关系，也就是信息流通，主要体现了物与人之间的信息沟通。
第三大块就是安防系统，这个相对来说，独立性比较强。它的每一部分在建筑物内起的作用是不一样的，但目标都是为我们人类创造一个安全、舒适、高效的环境。
对这个建筑群来说，如何对这些设备进行管理和监测,可以通过远程方式和就地方式。从智能建筑和建筑群来说,它主要是体现在一个固定场合的物联网管理概念。
我们可以看看智能家居。智能家居的最大一个要点就是要设置一个智能家居终端，这个智能家居终端可以起到一个家庭信息和外部信息之间互通的作用，起到网关的作用。这个智能家居把我们屋内所有的信息可以和外部进行互通。对于智能家居来说，同样包含了安保和通讯，但是,它又有两个特点：第一是对家电的控制；第二是表具信息的抄送。而家电控制和表具抄送又贴近于物体之间的信息交流。但是，在智能家居方面，这部分无限的应用发展越来越快。从智能家居这点来说，智能化建设同样是通过我们大的信息平台和我们的智能建筑进行沟通，和物联网进行沟通，另外，它还可以进入社区，进入住宅小区。由单体的家居设置组成住宅区的智能化。
不管是家居智能化，还是住宅区的智能化，都要考虑到它和大网之间的互通。从目前国家政策来说，现在经常提到光纤入户，这就是说，也和布线有关联。
2 物联网与三网融合
2.1 物联网
物联网和智能建筑、智能家居之间有什么不同呢？一般情况下，物联网主要分为三个层次一一知层、网络层和应用层。
所谓感知层，它可以对我们的物体进行哪几方面的感知呢？实际上，首先就是对物体预先设置的信息进行感知，当然，每个物体都有它的身份，有固定的信息源，所谓感知，主要是对物体本身的信息源进行感知；第二，就是对物体本身所处的环境进行感知，对它所处的环境发生了什么变化进行感知；第三，是对物体地址码，即对物体所在的位置进行感知；第四，是对物体在变化过程中的路径和实体的变化进行感知。
从感知层来说，最重要的一点就是电子标签的应用。电子标签信息的传送通常采用的是无线方式。电子标签在物联网中的应用是智能建筑和智能小区所没有的。但是，物联网出来的信息传到哪去呢？这些信息一般要通过网络传到它的感知中心，该网络可以是物联网自身体系的网络，但更多的是通过三网融合的网络来进行互通，以便充分利用现有的资源。
另外，物联网本身就可以组成一个网络，但是，它的应用层可以是在不同的地点，应用层可以体现在智能建筑、智能家居、智能小区，它的应用层是分散的。但是，它的感知层相对来说,都涵盖在物联网范围之内。
因此，我们说的物联网感知，既包括应用层感知，也包括物联网本身的感知，这两个部分通过网络组成了物联网的整体。我们说的物联网，是物体和物体之间信息的沟通，物体和人之间的信息沟通。但是，它并不全部体现人和人之间的信息沟通。
2.2 三网融合
另外一个大的平台就是我们所说的三网融合。三网融合主要融合哪几个平台呢?所谓三网融合，它融合的是通讯网络、计算机互联网和有线电视网，就是对这三个网进行融合。但是，现在有人说物联网是计算机互联网向下一代延伸的网络。我不太赞成这种提法。我认为，物联网和计算机互联网有不一样的地方。
三网融合主要是解决人们传统的通讯业务和发展的通讯业务，主要体现在电话、数据、IT电话、IP电视、高清电视等。三网融合的目的是给我们每一个智能单元、每一个信息会聚点提供更高速、更好的信息服务。
事实上，网络对于每个部分来说，都有一个接入的问题,接入可以通过不同的手段。因此，不管智能建筑也好，智能家居也好，物联网也好，都要考虑和三网融合这个大网平台的连接，这些连接就是目前大家所关注的标准体系。尤其是对物联网来说，物联网跟大网之间的互通，现在还没有统一的标准。对物联网的一些标准制订，有相当一部分主要体现在接口上的标准制订。
另外，对于三网融合这个大的信息通讯网络平台，从智慧城市的角度来说，它有三个信息源。第一是应急指挥调度。作为一个智慧城市，如果没有针对突发事件进行及时响应和反应的话，我们的城市就会变得不安全、不可靠。应急指挥调度系统的任务就是为政府、为城市安全服务。第二就是电信应用上提供的传统业务和增值业务。这里所谓的传统业务，就是大家知道的电话、计算机网络、数据终端应用，而增值业务则是在传统业务上开发的一些多媒体应用。第三，就是我们应当在智慧城市上建立一个信息源中心，也就是数据中心。这个数据中心不是由一个部门，一个单位去建立的。实际上，这个数据中心主要有三个作用：其一是对信息的管理，其二是管理信息的应用，其三是信息之间互通的应用。
此外，还有云计算。当我们的智慧城市信息量变得非常巨大时，云计算就可以起到它的作用，云计算可以帮助我们策划数据中心建设的规模。数据中心主要是由存储、交换、服务三部分组成。一个城市建立一个统一的数据中心，这些数据中心的信息实际上是给三个信息会聚点共享。但是，这些数据中心可以建立在三网融合这个大的平台基础之上。
因此，我们说，有了上述三块，有了信息源，有了三网融合信息网络，就可以组成智慧城市构架。这个构架是一个整体的构架，但是，这个构架的建设者、运营者、管理者可能都不一样。这张网络不应该是由政府去建设，而应该由政府组织相关的力量，对智慧城市规划方案制订一些政策，而且,这个智慧城市的建设应该是分布在不同的领域、不同的行业,由大家去同步建设，而且是逐步提升、逐步完善。
3 智慧城市建设的误区
这里提出目前智慧城市建设的一个不同看法，即现在智慧城市建设的几个误区：
第一是由产品决定方案。笔者参加的一些方案的评审,都是产品生产厂家根据他的产品去提出一个方案建设，我认为这样的做法是片面的。一个产品组成不了一个智慧城市。也许安防产品生产厂家会提出以安防系统组成一个智慧城市，系统集成软件开发厂家会提出来用软件去组成一个智慧城市，而如果通过产品去组成一个智慧城市，这个智慧城市一定是不完整的。事实上，应该倒过来，应该先对智慧城市有一个总体的规划，而产品只是在智慧城市中一个应用而已。
第二，建设智慧城市，必须考虑信息端到端的全程传送路径。任何信息的互通都是端到端的一个路径，在这个路径上,通常会遇到很多相关联的技术、网络、产品，只有考虑了全程全网的概念，智慧城市才能变得比较具体。但是，有了整体的规划，还要分布实施，同步建设。
什么叫分布实施呢？智能建筑也好，智能家居也好，物联网也好，它们有共性，也有个性。另外，每一部分都有自己技术发展的要点和前景。因此，对于这三部分的建设，从目前来看，它们的建设时间不完全一样，进度也不完全一样。如何把这三个信息会聚点的建设做到同步，也是在智慧城市建设中要考虑的。当然，我们要分布实施，同时要考虑投资和政府政策，通常应当同步建设，分布实施。
另外，建一个新的网络，比如建设一个互联网，我们不能不考虑原有资源的利用问题，而且，原有信息通讯网络已经为我们的智慧城市创造了一个良好的平台。尤其是目前无线的技术应用，为我们建筑的智能化，为我们的物联网开创了一个新的天地。这个资源我们当然应该充分加以利用，而不是去做重复建设。我们只有把三个信息会聚点各自的事情做好，再利用现在社会现存的一些资源，才能真正建设一个完整的智慧城市。
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人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，四者的含义和关系
人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，四者的含义和关系人工智能机器学习深度学习神经网络四者的关系在很多关于人工智能的书中都提到了这些词：人工智能，机器学习，深度学习，神经网络。为了弄懂这些词的含义，我查看了百度百科，翻了各种书籍，来看下我的总结吧。
人工智能英语：ArtificialIntelligence，缩写为AI。Artificial有人造的、仿造的、虚伪的、人工的，这些意思。Intelligence有智力、才智、智慧等这些意思。其实就是由人制作出来的，并带有知识储备的机器、计算机或者机器人，所表现出来的一种智慧。从广义来说，人工智能可以指一切能够自己工作的机器或代码。而狭义的人工智能，则是一种科学，是从计算机科学独立出来的一个分支。百度百科上说：
人工智能是研究、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。
360百科上说：
通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。
百度百科上说的更为狭义，而360百科上说的则是广义的人工智能。百科上还说：
人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。
我觉得不全对，人工智能的研究方向是属于自然科学和社会科学的，但是如果要学习人工智能的技术，就是思维科学的范畴。思维学有三个组成部分，抽象(逻辑)思维学、折叠形象(直感)思维学、折叠灵感(顿悟)思维学。所以，想要学习人工智能，思维科学、自然科学、社会科学，一个都不能少。用一张图来简单表示：另外百科上还介绍了人工智能涉及的学科和研究范畴：
涉及学科哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论研究范畴自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法
简单来说，人工智能可以处理人类可以利用直觉就能解决的问题。
机器学习百科中给出的定义：
机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
机器学习比人工智能更进一步，不仅有了知识储备，还有了自我学习的能力。百科中有这样一句话：
它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。
说的再具体一些，机器学习就是利用现有的数据，建立数据模型，然后利用模型去预测。就像一个人，在小时候，由父母和老师灌输一些知识，等到大一些，就能自己去举一反三地学习。
机器学习的应用范围有：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。
深度学习百度百科上是这样说深度学习的：
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。
360百科是这样说深度学习的：
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
深度学习的应用范围：搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。那么先来看看什么是神经网络？
神经网络神经网络也叫人工神经网络。英语：ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs。360百科上的定义是：
是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
神经网络的研究领域主要包括：模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。
四者的关系人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，四者的关系如下：机器学习是人工智能的进阶，机器学习深入后是深度学习，深度学习是从神经网络研究中发掘的。