物联网概念的提出
1998年,MIT的Kevin Ashton第一次提出:把RFID技术与传感器技术应用于日常物品中形成一个“物联网”
2005年,ITU报告:物联网是通过RFID和智能计算等技术实现全世界设备互联互联的网络。
2008年,IBM提出:把传感器设备安装到各种物体中,并且普遍链接形成网络,即“物联网”,进而再次基础上形成“智慧地球”。
物联网形式早已存在,统一意义上的物联网概念提出是在架构在互联网发展成熟的基础上。
物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。因此,应用创新是物联网发展的核心,以用户体验为核心是物联网发展的灵魂。
大数据,指的是所涉及的资料量规模据达到无法透过目前主流软件工具,在河里时间内达到管理、处理并且整理成为帮助企业经营决策更有积极目的的资讯。
大数据的误区
1、“大数据”不等于“海量数据”;
2、“大数据”不是一门“新兴技术”;
3、“大数据”不仅仅是“一种理念”。
智慧化的新经济形态
外在:物联网
人和机器的智慧融合
信息和物理世界的智慧融合
信息化与三大产业的智慧融合
内涵:大数据
每个人都是数据产生者、拥有者和消费者;
数据成为新“工业”革命的原材料;
数据中提出信息和智慧
新范式的确立表现为智慧产品的普遍化。
以上由物联传媒转载,如有侵权联系删除1物联网本质上是互联网云脑的中枢神经系统和其控制的感觉神经系统和运动神经系统
2云计算本质上是互联网云脑的中枢神经系统,它通过服务器,网络 *** 作系统,神经元网络(大社交网络),大数据和基于大数据的人工智能算法对互联网云脑的其他组成部分进行控制。
3大数据本质上是互联网云脑各神经系统在运转过程中传输和积累的有价值信息。因为在过去50年随着互联网的快速进化而急速膨胀,体量极其巨大。是互联网云脑产生智慧智能的基础。
4人工智能本质是互联网云脑产生产生智慧智能的动力源泉,人工智能不仅仅通过算法如深度学习,机器学习与大数据结合,也运用到互联网云脑的神经末梢,神经网络和智能终端中。使得互联网云脑各个神经系统同时提升能力。
5工业40和工业互联网本质是互联网云脑的运动神经系统,这将是互联网云脑未来非常庞大的组成部分,它也将包含6中介绍的各种前沿技术。
6智能驾驶,云机器人,无人机,3D打印本质上是互联网云脑运动神经系统中最活跃的部分,他们通过延展运动和机械 *** 作,帮助人类完成对世界更强有力的探索和改造。
7边缘计算本质是互联网云脑神经末梢的发育和成长,人工智能技术不但应用在中枢神经系统中的大数据,神经元网络中,也分布到神经系统的末梢。让互联网云脑的感觉神经系统,运动神经系统的末梢控制变得更为智能和健壮。
8移动互联网本质是互联网云脑神经纤维种类的丰富,让互联网用户更便捷,更不受地域限制的链接到互联网云脑中。
9。大社交网络(Big Sns)是互联网云脑神经元网络,也是互联网云脑最重要的部分。它由互联网传统社交网络Facebook,微信,微博发育而成,从链接人与人,发展到链接人与物,物与物,甚至包括链接人工智能软件系统
10云反射弧(Cloud reflex arcs)是互联网云脑最重要的神经活动现象,与人类神经系统相仿,也包含感受器、传入神经纤维、神经中枢、传出神经纤维和效应器。是互联网云脑智能智慧与现实世界互动的重要运行动作。它的种类有7种。将在以后的文章中专门介绍。
11智慧城市本质是互联网云脑与具体的地域结合的结果,是互联网云脑的缩小版应用,智慧城市的建设,从互联网云脑的架构看,需要关注城市居民,单位,机构,企业建设统一的神经元网络(大社交)的情况,也要关注城市的云反射弧的反应速度和健壮情况,譬如防火云反射弧,金融云反射弧,交通云反射弧,新零售云反射弧,能源云反射弧等。
物联网、云计算服务、大数据、5G等是新一代信息技术与信息资源充分利用的全新业态,是信息化发展的主要趋势,也是信息系统集成行业今后面临的主要业务范畴。
通过信息传感设备、通过约定协议,将任何对象与互联网相连接、进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。涉及的技术有:传感器技术、RFID标签、嵌入式系统技术。
基于互联网 的计算方式,通过这种方式,在网络上配置共享的软件资源、计算资源、存储产资源和信息资源,这些网络上配置的资源可以按需求提供给网上 终端设备和终端用户 。
大数据应用需要经过五个环节:
1)数据准备
2)数据存储与管理
3)计算处理
4)数据分析
5)知识展现
成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。快速部署和拓展、稳定性强、安全可靠、易于整合、低成本等
人工智能
人工智能在大数据的基础上更进一步,人工智能会分析数据,然后根据分析结果做出行动,例如无人驾驶,自动医学诊断。并且随着自动学习自我进化模型会越来越智能
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