關心前沿科技的人們都有一個體會，就是最近的科技名詞特别多，尤其是雲計算、物聯網、人工智能、大數據甚至還有區塊鍊等概念組合在一起的時候，往往把人一下子弄懵了。為了讓大家在面對各種情況時都能保持清醒的頭腦和思維，本文以雲計算、物聯網、人工智能這三個目前最頻繁出現的概念為切入點，幫你梳理一遍這些你不能不知道的概念。

　1物聯網

筆者猜想物聯網資本論的讀者們對于這個詞是最為熟悉的，沒錯，物聯網的本質在于“萬物互聯”。直接看這四個字可能有點抽象，對比一下互聯網，我們可以把物聯網想象成互聯網的一個延伸，互聯網的終端是計算機(PC、服務器)，我們運行的所有程序，無非都是計算機和網絡中的數據處理和數據傳輸。 物聯網的本質還是互聯網，但是終端設備不局限于計算機，而是有更多的嵌入式計算機系統及其配套的傳感器，如穿戴設備、環境監控設備、虛拟現實設備，形式更加多樣，但是都有硬件或産品連上網，發生數據交互，這就形成了物聯網。

标準的物聯網系統可以大緻分為四個層面：感知識别層，網絡構建層，管理服務層，綜合應用層。

　2雲計算

整體上來看，雲計算(Cloud Computing)是分布式計算、并行計算、效用計算、 網絡存儲、虛拟化、負載均衡、熱備冗餘等傳統計算機和網絡技術發展融合的産物。其實一開始的雲計算更傾向于分布式計算，可以簡單地認為是把計算任務分開、計算結果合并。

在解決了效率與計算問題之後，人們漸漸發現這個能力也可以提供給外部使用，因此就出現了公共雲計算 ，把計算機的計算能力直接放在網上賣出去。它往往有以下幾種形式：

IaaS：基礎設施即服務，比如硬件服務器租用。

PaaS：平台即服務，比如軟件的個性化定制開發。

SaaS：軟件即服務，比如谷歌。

傳統的應用正在變得越來越複雜：更多的并發數，更快的計算能力，更強的穩定性等，為了支撐這些不斷增長的需求，企業在硬件設備、軟件配置和管理運維人員上成本和開銷在不斷上升。所以更大、更快、更強的雲計算應運而生，将應用部署到雲端後，可以不必再關注那些令人頭疼的硬件和軟件問題，它們會由雲服務提供商的專業團隊去解決。

我們也看到了雲計算不同于傳統計算平台的兩個特點：1、計算資源虛拟化，按計算能力購買。2、雲計算能力的彈性伸縮能力。當我們去阿裡雲、騰訊雲等平台上購買服務的時候，就會清晰地看到你的賬單是由這兩個特點決定的。

3人工智能

人工智能不僅僅是計算機科學範疇内的概念，它是研究使計算機模拟人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考、規劃等)的學科，主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。整個過程中涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。

人工智能最簡單的認識在于讓機器實現原來隻有人類才能完成的任務，而且其核心是各種算法。在自然語言處理、語音識别、專家系統、計算機視覺等方面，人工智能已經開始影響我們的生活。從蘋果Siri、百度度秘、微軟小冰等智能助理和智能聊天類應用到谷歌的阿爾法狗和無人駕駛都屬于人工智能。 從分類上看，模式識别、機器學習、數據挖掘、智能算法是人工智能目前四大主流的分支;從組成上看，有兩個必要的前提條件是不可忽視的。

要訓練一個巨大的神經網絡(NN)

要有大數據。

4三者的聯系

上文說到物聯網的特點在于海量的計算節點和終端，不同于普通軟件業務，物聯網在處理海量數據時對于計算能力的要求是很高的，而雲計算剛好就可以擔負起這一角色。當然也可以直接地把雲計算當成計算網絡的大腦，在物聯網中起到中樞的作用。

而在雲計算這個平台上，決定最終性能的關鍵因素就是應用的各種算法，而這也是人工智能承擔的角色。人工智能同樣離不開大數據，同時也是要靠雲計算平台以完成深度學習進化。

同時，人工智能雖然核心在于算法，但是它是根據大量的曆史數據和實時數據來對未來進行預測的。所以大量的數據對于人工智能的重要性也就不言而喻了，它可以處理和從中學習的數據越多，其預測的準确率也會越高。人工智能需要的是持續的數據流入，而物聯網的海量節點和應用産生的數據也是來源之一。另外一方面，對于物聯網應用來說，人工智能的實時分析更是能幫助企業提升營運業績，通過數據分析和數據挖掘等手段，發現新的業務場景。

從這個層面上來說，物聯網是目标，人工智能是實現方式，實現物聯網離不開人工智能的發展。人工智能計算、處理、分析、規劃問題，而物聯網側重解決方案的落地、傳輸和控制，兩者相輔相成。

所以我們可以看到，通過物聯網産生、收集海量的數據存儲于雲平台，再通過大數據分析，甚至更高形式的人工智能為人類的生産活動，生活所需提供更好的服務。人工智能是程序算法和大數據結合的産物。 你設置可以簡單的認為：人工智能=雲計算 大數據(很大部分來自物聯網)。随着物聯網在生活中的鋪開，它将成為大數據最大，最精準的來源

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