关心前沿科技的人们都有一个体会，就是最近的科技名词特别多，尤其是云计算、物联网、人工智能、大数据甚至还有区块链等概念组合在一起的时候，往往把人一下子弄懵了。为了让大家在面对各种情况时都能保持清醒的头脑和思维，本文以云计算、物联网、人工智能这三个目前最频繁出现的概念为切入点，帮你梳理一遍这些你不能不知道的概念。
1物联网
物联网的本质还是互联网，但是终端设备不局限于计算机，而是有更多的嵌入式计算机系统及其配套的传感器，如穿戴设备、环境监控设备、虚拟现实设备，形式更加多样，但是都有硬件或产品连上网，发生数据交互，这就形成了物联网。
标准的物联网系统可以大致分为四个层面：感知识别层，网络构建层，管理服务层，综合应用层。
2云计算
整体上来看，云计算(Cloud Computing)是分布式计算、并行计算、效用计算、 网络存储、虚拟化、负载均衡、热备冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物。其实一开始的云计算更倾向于分布式计算，可以简单地认为是把计算任务分开、计算结果合并。
在解决了效率与计算问题之后，人们渐渐发现这个能力也可以提供给外部使用，因此就出现了公共云计算 ，把计算机的计算能力直接放在网上卖出去。它往往有以下几种形式：
IaaS：基础设施即服务，比如硬件服务器租用。
PaaS：平台即服务，比如软件的个性化定制开发。
SaaS：软件即服务，比如谷歌。
传统的应用正在变得越来越复杂：更多的并发数，更快的计算能力，更强的稳定性等，为了支撑这些不断增长的需求，企业在硬件设备、软件配置和管理运维人员上成本和开销在不断上升。所以更大、更快、更强的云计算应运而生，将应用部署到云端后，可以不必再关注那些令人头疼的硬件和软件问题，它们会由云服务提供商的专业团队去解决。
我们也看到了云计算不同于传统计算平台的两个特点：1、计算资源虚拟化，按计算能力购买。2、云计算能力的弹性伸缩能力。当我们去阿里云、腾讯云等平台上购买服务的时候，就会清晰地看到你的账单是由这两个特点决定的。
3人工智能
人工智能不仅仅是计算机科学范畴内的概念，它是研究使计算机模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。整个过程中涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
从分类上看，模式识别、机器学习、数据挖掘、智能算法是人工智能目前四大主流的分支;从组成上看，有两个必要的前提条件是不可忽视的。
要训练一个巨大的神经网络(NN)
要有大数据。
4三者的联系
上文说到物联网的特点在于海量的计算节点和终端，不同于普通软件业务，物联网在处理海量数据时对于计算能力的要求是很高的，而云计算刚好就可以担负起这一角色。当然也可以直接地把云计算当成计算网络的大脑，在物联网中起到中枢的作用。
而在云计算这个平台上，决定最终性能的关键因素就是应用的各种算法，而这也是人工智能承担的角色。人工智能同样离不开大数据，同时也是要靠云计算平台以完成深度学习进化。
同时，人工智能虽然核心在于算法，但是它是根据大量的历史数据和实时数据来对未来进行预测的。所以大量的数据对于人工智能的重要性也就不言而喻了，它可以处理和从中学习的数据越多，其预测的准确率也会越高。人工智能需要的是持续的数据流入，而物联网的海量节点和应用产生的数据也是来源之一。另外一方面，对于物联网应用来说，人工智能的实时分析更是能帮助企业提升营运业绩，通过数据分析和数据挖掘等手段，发现新的业务场景。
从这个层面上来说，物联网是目标，人工智能是实现方式，实现物联网离不开人工智能的发展。人工智能计算、处理、分析、规划问题，而物联网侧重解决方案的落地、传输和控制，两者相辅相成。
你设置可以简单的认为：人工智能=云计算+大数据(很大部分来自物联网)。随着物联网在生活中的铺开，它将成为大数据最大，最精准的来源。
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