一、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生,各行各业都有,数据量也是相当之大,但如何整合数据,清洗数据,然后实现数据价值,这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合,应用到应用场景,大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloud computing)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。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。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。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算,至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义: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),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。
说白了,云计算计算的是什么?云存储存储的是什么?还是大数据!所以离开大数据谈云计算,离开云计算谈大数据,这都是不科学的。
三、人工智能
人工智能(Artificial Intelligence),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。
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR,沉浸式体验,就是依赖与大数据与云计算,让用户能够由更加真切的体验,并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人,传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作,而人工智能则包含了机器学习,从被动到主动,从模式化实行指令,到自主判断根据情况实行不同的指令,这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热,但是也就是近两年才开始慢慢落地,依赖于云计算的发展,以及人们对人工智能的预期。两者的关系应该是互为补充,互为表里的关系
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。物联网也是人工智能的一个方向。二者是不冲突的。
实现物联网需要智能传感器,智能总线,需要伺服系统支持其工作,当然物联网也需要通信工程,电子技术,作为工具。
有一个比喻是很好的,物联网是手,是皮肤,人工智能是大脑,但也不完全,我觉得人工智能应该是神经系统和内分泌系统的总和,对外界做出反应,计算,处理,分析,规划,处理问题,这是人工智能的实现要求,而物联网侧重解决问题,传输和控制。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。
嵌入式与物联网之间的关系
物联网是新一代信息技术的重要组成部分,是互联网与嵌入式系统发展到高级阶段的融合。作为物联网重要技术组成的嵌入式系统,嵌入式系统视角有助于深刻地、全面地理解物联网的本质。
物联网是在微处理器基础上,通用计算机与嵌入式系统发展到高级阶段相互融合的产物。物联网囊括了多个学科、具有无限多的应用领域。物联网有3个源头:智慧源头、网络源头、物联源头。智慧源头是微处理器,网络源头是互联网,物联源头是嵌入式系统,嵌入式系统诞生于嵌入式处理器,距今已有30多年历史。早期经历过电子技术领域独立发展的单片机时代,进入21世纪,才进入多学科支持下的嵌入式系统时代。从诞生之日起,嵌入式系统就以“物联”为己任,具体表现为:嵌入到物理对象中,实现物理对象的智能化。
基础上的嵌入式应用系统,嵌入到物理对象中,给物理对象完整的物联界面。与物理参数相联的是前向通道的传感器接口;与物理对象相联的是后向通道的控制接口;实现人-物交互的是人机交互接口;实现物-物交互的是通信接口。
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。
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