云计算和大数据、物联网、AI分别有何关系

云计算和大数据、物联网、AI分别有何关系
物联网
1、什么是物联网
物联网在之前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。
2、物联网的关键技术
传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3，大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
云计算
1、什么是云计算
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。
2、物联网和云计算的关系
云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
目前物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以提供以下几个层析的服务：
IaaS：基础设施即服务，消费者通过internet可以从完善的计算机设施获得服务。例如：硬件服务器租用。
PaaS：平台即服务。PaaS实际上是指软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是PaaS的出现可以加快SaaS应用的开发速度，如：软件的个性化定制开发。
SaaS：软件即服务，它是一种通过internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。
大数据
1、什么是大数据
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”。
2、大数据和云计算的关系
从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
人工智能
人工智能英文缩写为AI，它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
通过上述观点我们可以简单的得出一个结论： 物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理，然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。

工业40是由德国提出的，在2020年建成智慧工业模式，利用人工智能等技术建造智慧化工厂。互联网+指的是将互联网应用于各种产业中，利用互联网进行各种商业活动。通俗的理解就是要用到互联网，例如互联网金融，便是利用互联网这种基础，开展各种金融活动。云计算是高性能计算的一种，可以说是高性能计算发展的最新最高境界，综合了其他各种高性能计算模式，为大数据的发展提供了有力支持。

大数据，通俗的理解便是具有5v特性的数据。但是有一点需要强调，大数据不仅仅是指数据量大，而且更要强调数据的全面性，也就是说对某一类问题尽可能全面的数据。对这种全面的数据进行分析，更能得出可靠结论。

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一大数据支撑物联网，云计算供给大数据

由于这四者的关系比较复杂，所以只能逐个来给你做解释。

首先说物联网吧，其实简单通俗的去解释，就是物物联网，说白了就是任何事物都可以连接到互联网端来共享数据，如果非要去细究这个词的含义，我相信这个世界上没有人能给出你一个标准的定义，所以姑且先这么解释。

这种物联网的模式并不是很轻易就可以完成的，如果你了解互联网的发展史你会发现，完全依靠数据来运行的互联网其实早就有向物联网发展的趋势，说白了，人类不会满足于只拥有虚拟数据的互联网。

                  

只有当物与物之间也构建起一个类似于互联网的网络的时候，才能真正实现物联网的构建蓝图。

而这种模式的支撑，靠的就是大数据计算，没有大数据，无法模拟物与物之间相连的规则，没有大数据，也无法去模拟物与物之间的关系和相对行为模式，这就是大数据支撑物联网的缘由。

           

而云计算则是供给大数据的主要来源，众所周知，近年来云计算非常火，与之而来的云盘、云播放等，都是通过云计算作为基础供给衍生出的产物，而大数据，现在也几乎由云计算来完成，具体算法我们不提（反正我不会也不太懂），只需要明白，大数据现在是由云计算来供给的就可以了。（云计算的概念不建议了解，非要查的话，至少有几百种解释，而且我估计也没几个人看得懂）

二大数据制造人工智能，云计算提供基础算法

人工智能这个概念，大概二十年多年前就已经提出了，当时最强大的人工智能还停留在简单的动作上面，其原理大概是通过模拟人类行为，进行算法测算，将这种算法写入程序中。

随着时代的发展，人工智能的算法越来越复杂，当云计算出现之后，顶尖大佬将这种算法的模式放在了云计算上面。

                          

相较于传统算法，云计算更为多元化、快速化、有效化，简单来说就是更为强大。

而将大数据写入人工智能，则会让其可实现的行为或功能越来越多，最简单的呈现形式就是智能机器人，原来可能只会走路，现在可能都会变型或跑步了，这就是大数据制造出的人工智能相较于之前的进步吧，总之，人工智能的数据太过繁琐，如果不通过这样的方式很容易出现错误，人脑固然强大，但机械固化的大量运算还是没有系统计算来的可靠。

人工智能、大数据、云计算、物联网、互联网的关系

简单解释一下上图（从下往上看，本人也是吃瓜群众，不保证专业性，仅作为通俗理解用）：

IoT和IoI

IoT，Internet of Things，物联网；IoI，Internet of Information，互联网；

这两张网是用来将所有事物和信息联系起来，为何要联系起来呢？因为将事物和信息联系起来后，数据才有了关联，数据有了关联才能产生更大的价值。例如一辆车的位置数据没有太大价值，但几千辆车的位置数据关联起来，就可以用来判断路面拥堵情况，也可以用于交通调度。

云计算

物联网和互联网产生大量的数据，这些数据肯定要找一个地方集中存储和处理，这就必须要有云计算了。如果没有云计算，一台冰箱产生的数据都要部署独立一台后台服务器来接收，成本和便利性无法接受。云计算的作用就在于将海量数据集中存储和处理。

大数据

海量数据上传到云计算平台后，自然而然的就需要对数据进行深入分析和挖掘了，这就是大数据的目的。将几千辆车的位置信息综合起来分析出某条路的拥堵状况；将某个城市几百万人的健康状况综合分析，也许就可以得出某个工厂周围某种疾病的发病率比较高的结论。。。。。。这些都是大数据做的事情。

人工智能

大数据是基于海量数据进行分析从而发现一些隐藏的规律、现象、原理等，而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。

人工智能（Artificial Intelligence，缩写AI），起源于上世纪五十年代，通常情况下，人工智能是指通过计算机程序来呈现人类智能的技术[2]。
从 Deep Blue到 Watson，再到 AlphaGo横扫棋类领域，人工智能显然已在众多时刻表现出超越人类的趋势，在各行各业都得到了广泛的应用。
在教育领域，上世纪六十年代时，伊利诺亚大学便研发了首个计算机辅助教育系统“PLATO”，近年来，人工智能+教育的热度始终居高不下，人工智能的发展对传统教育也形成了不小的变革与冲击。
AI+教育下，传统教育又将何去何从？
01
AI+教育，值得被看好吗？
2020年11月，联合国教科文组织教育信息技术研究所（UNESCO Institute for Information Technologies in Education，UNESCO IITE）发布《教育中的人工智能》(AI in Education: Change at the Speed of Learning)（下称《报告》），从视觉方式和做事方式等两个方面对人工智能在教育中的应用做出了展望。
人工智能将如何应用于教育
报告指出，人工智能应用于教育，可以在新的视觉方式上产生三个重大影响[3]。
其一是认知服务。人工智能技术的发展可以使得微软这样的大型公司提供给开发者相关技术，从而促进许多新兴应用程序的诞生。
而这些应用程序对于教育的影响是巨大的，可以消除残疾学生的一些障碍；对于有基础学习挑战的学习者，他们可以在发展这些技能的同时，积极参与更高阶的学习，而不是在掌握这些能力之前将其排除在外。
第二是虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）技术的发展。这些技术使得学习对于学生来说更具沉浸感和吸引力。
VR让学生们可以从教室到世界的任何地方旅行；AR可以让学生通过特殊的眼镜或耳机观看数字内容，并将数字内容覆盖到真实环境中；MR更是能将虚拟对象与现实世界结合起来，在两者之间互动。
第三是物联网与边缘计算的广阔前景。例如，从使用传感器到应用控制器，根据教室或建筑物的实际占用情况提供供暖和照明，使用远程摄像头和生物识别技术帮助校园更加安全等等。
在做事方式变革方面，也会有两类影响[3]。
一是人工智能可以在元认知脚手架中发挥作用。在个体需要帮助时，人工智能可以帮助他们进行监测，并施以适当的帮助。学生成为人工智能解决方案和服务的主要用户，而不仅仅是教育者、管理员和系统所有者分析数据的对象。
二是人工智能可以在支持个性化评估和认证上发挥重要作用。人工智能有潜力实现个性化学习，通过吸收大量数据，为学生个人需要和才能量身定制学习路径；此外，还可以支持个性化评估，对软技能、人际交往技能、道德品质、团队合作、协作等内容进行跟踪分析并评估。
人工智能+教育市场甚广
如《报告》所言，人工智能在教育领域的发展潜力是巨大的，其可提供的个性化教育等内容，都直击当下传统教育之痛点，困境与难题对撞[3]。
由此，人工智能和教育，这两个看似不相关领域的结合，在当下整个社会都是十分火热的话题。
在国内，好未来、字节跳动、腾讯、科大讯飞等知名大厂纷纷对AI+教育平台发起投资，全球也兴起了人工智能教育的浪潮。
以松鼠AI为代表的智适应学习系统
作为亚太区第一家将人工智能“智适应”学习技术应用于K12教育领域，中国TOP20人工智能独角兽科技公司，乂学教育3轮累计融资近10亿元，获SIG、NGP、景林资本、国科嘉和（中科院）、青松基金、新东方教育集团、好未来教育集团、正和岛、俞敏洪个人等联合投资[4]。
在一次演讲中，乂学教育创始人称松鼠AI将创造一个达芬奇+爱因斯坦+苏格拉底一样的超级教师。
通过算法，AI对学生进行一对一的用户画像和内容侧写，动态、实时的学习路径，无论是学霸还是学渣，都有最适合自己的学习方式。此外，松鼠AI还提供“超纳米级”的知识点拆分以及学习能力和学习方法的拆分等等技术。
“在这样的教育下，孩子即便只是上午上课、下午、晚上、周末都不用上课，还可以比原来的成绩好。某种程度上，人工智能所带给人们的不止是福利，还可能是威胁。
近年来，AI将取代人类工作这句话时有听闻。的确，以目前来看，随着诸多工序变得自动化，不少工作正逐渐消失在生活中。牛津大学的研究报告表明，根据预估，美国大约有47%的职业将在未来被取代[5]。
那么，传统教育依旧如此吗？人工智能+教育优势如斯，是否意味着传统教育、老师将被取代？
要回答这些问题，还要看当前的AI+教育发展如何。
人工智能在当下教育场景中的实际应用
现如今，由于人工智能技术的逐步成熟，无论是线下的学校还是线上教育平台，不少都打出了“人工智能”的口号。
不少学校设置了个性化教案、知识图谱教学设计、虚拟化教室、AR/VR/MR虚拟教学，考试也大多由原来的全部线下笔试改为线上机考。
市面上，以作业帮、小猿搜题等APP为代表的拍照搜题也一度风靡于中小学，个性化答疑、拍照搜题、大数据学英语、自适应题库等层出不穷
人工智能+教育，看似一片繁荣，而事实上，如今的人工智能+教育更像是衍生出的泡沫。
扎克伯格在与马云的对话中提到，目前人工智能的能力仍有限，尚需要五到十年的时间来发展[
而人工智能在教育领域的实践更是一项新的内容，既无经验，也鲜有参照对象，仍在摸索中。
在很大程度上，现如今的许多教育行业的人工智能都只是分析算法、题库、评判规则的堆砌，许多学校即便是打出了“智慧学校”“人工智能做教育”的旗号，但在实际应用中，只是在教学管理上有所体现；一些学校的人工智能教育，甚至在概念上就被窄化为编程课、STEM教育、机器人教育等等。
此外，现如今应用于教育领域的的人工智能系统也因为数据稀疏、学习模型容易以偏概全，智能化系统无从谈起，“人工智能”变“人工智障”。
从根本上来看，人工智能并没有对教学育人以及教育改革产生根本性的影响，许多都只是作为招生的噱头，离真正的人工智能有效落地，还有很长的一段路。
传统教育依旧无法被AI取代
疫情中的在线教育经验告诉我们，教育依旧需要回归教室，教育最合适的场景仍然是线下，教室应该存在，教师也应该存在。
人工智能目前所能够替代的，是一些复杂琐碎的工作，在管理上解决了不少的重复性和规则性活动，而教师及学校在爱与关怀上为孩子所付出的一切，是任何人工智能都无法比拟的
《教育中的人工智能》报告中也探讨了人工智能对于传统教育所产生的影响[3]。
人工智能承担了批改问卷等繁琐的工作，设计的个性化学习路径也有助于节约老师的时间。
人工智能为老师们节约的时间可以让老师们将精力放在备课和学习上，让学生得到更多的支持、重视、爱和关心。
人工智能通过数据分析，让教师之间密切合作。
人工智能还可以帮助老师进行专业发展和自我反思。
归根结底，人工智能会有助于实现学习的个性化，但无法真正取代老师所代表的传统教育的位置，反而进一步肯定了老师的角色。
而即便AI不会取代教育工作者的位置，也重塑了教师教学和学生学习的方式，就像许多其他的行业。
在过去的十几年里，教育信息化更多地体现在基于电脑等电子设备上的普及和升级，数字教育、各类办公系统、教学系统、评估系统等等改变了老师的工作方式和学习方式，让教学方式更加便捷，也为教育的目的提供了更多的选项。
在将来，人工智能带给教育的，也将会是新的发展方向。
03
AI+教育，尚有值得探索的边界
曾几何时，杭州第十一中学的“ai天眼监控”一度引爆舆论。
“智慧课堂管理系统”，3个摄像头在起立的瞬间完成全班点名，将学生置于全方位的监控之下，每一个表情都会被清晰记录，每一次发呆都被事无巨细地分析。
在人工智能与教育结合的过程中，“智慧课堂管理系统”已经不是个例。人工智能在一方面方便了教学过程，在另一方面也与伦理之线相互纠缠。
此外，人工智能本是推动教育均衡发展的利器，但在实际发展中，由于受到各种制约，人工智能应用于教育，反而在当下造成了另一种程度上的不公平。一些地区因经济、空间、地理等因素无法使用人工智能，数字鸿沟依然存在，且逐渐拉大。
在现如今人工智能的效果尚不明朗的情况下，要不要把教育这片净土向人工智能开放？如果开放，边界又该如何界定？这些都是值得商榷的问题。
而我们能够达成的共识是，技术是不断发展的，人工智能应用于教育，无论是其将带来的巨大变革，还是在进步当中触及到的伦理边界，AI与传统教育从来都不是此消彼长。
由此，在拥抱技术的前提下，让AI与传统教育共同前行，寻求最好的教育方向可能是终极之道。

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