因特网（Inter），物联网都是通讯网路，将装置进行连线，就好比物联网是高速公路与英特网是大马路，大马路可以走人走脚踏车走汽车，高速路只走汽车。云端计算是区别于本地计算的一种概念，是分散式计算的一种技术名称。
云端计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系，物联网只是今后云端计算平台的一个普通应用，物联网和云端计算之间是应用与平台的关系。
物联网的发展依赖于云端计算系统的完善，从而为海量物联资讯的处理和整合提供可能的平台条件，云端计算的集中资料处理和管理能力将有效的解决海量物联资讯储存和处理问题。
人工智慧是程式演算法和大资料结合的产物。
而云计算是程式的演算法部分，物联网是收集大资料的根系的一部分。
可以简单的认为：人工智慧=云端计算+大资料（一部分来自物联网）
随着物联网在生活中的铺开，它将成为大资料最大，最精准的来源。
云端计算通俗理解：1、通过网路上传到云储存东西，无需储存装置有网路便可读取。像银行
2、可以通过云端计算，有些软体无需安装便可使用，比如直接通过云写文件，不用安装word。像家里用电不用自己发电，通过电网购买。
云的使用对自己电脑的配置实用减少，而物联网是本地电脑和伺服器资讯互换，处理资讯使用的是本地电脑的资源处理东西。
物联网是客观世界在Inter上的一种应用；云端计算是建立在Inter上的一种分散式技术服务模式；三网融合是将Inter、电信网、广电网业务融合在一起的应用技术及业务模式。
希望对你有用。
随着社会迅速发展，人类逐渐进入大资料的时代，而物联网与云端计算作为近年来的热点，受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析，大资料的前景与物联网以及云端计算这两者之间的关系非常密切，那么，真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢？下面，我们就来了解一下大资料与物联网、云端计算之间的关系吧。
大资料概念
巨量资料(big data)，或称大资料、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大资料”是由数量巨大、结构复杂、型别众多资料构成的资料集合，是基于云端计算的资料处理与应用模式，通过资料的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大资料市场格局
具体意义上来讲，早在20世纪90年代“资料仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大资料”的概念。大资料之所以在最近走红，主要归结于网际网路、移动装置、物联网和云端计算等快速崛起，全球资料量大大提升。可以说，移动网际网路、物联网以及云端计算等热点崛起在很大程度上是大资料产生的原因。
我们通过分析，形象的知道大资料与移动网际网路、物联网以及传统网际网路的关系。物联网，移动网际网路再加上传统网际网路，每天都在产生海量资料，而大资料又通过云端计算的形式，将这些资料筛选处理分析，提前出有用的资讯，这就是大资料分析。
大资料与云端计算
云端计算（cloud puting）是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。近几年，云端计算的概念受到了学术界、商界，甚至 的热捧，一时间云端计算无处不在，这真让同时代其他的IT技术相形见绌，无地自容。
本质上，云端计算与大资料的关系是静与动的关系；云端计算强调的是计算，这是动的概念；而资料则是计算的物件，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的储存能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大资料需要处理大资料的能力（资料获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云端计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的储存装置提供的主要是资料储存能力，所以可谓是动中有静。
如果资料是财富，那么大资料就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，资料宝藏终究是镜中花；没有大资料的积淀，云端计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大资料与物联网
物联网是一个基于网际网路、传统电信网等资讯承载体，让所有能够被独立定址的普通物理物件实现互联互通的网路。
大资料与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大资料。美国人前几年医院一年产生500个数据，IMT1。4TB资料等各种的资料通过感测器产生，也有在网上直接产生的，我们现在处于大资料时代，物联网一分钟可以产生非常多的东西，苹果下载2万余次，一分钟会上传10万条新微博，全世界物联网上虚拟网路上，产生了大量的资料。
物联网产生的大资料与一般的大资料有不同的特点。物联网的资料是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的资料有明显的颗粒性，其资料通常带有时间、位置、环境和行为等资讯。物联网资料可以说也是社交资料，但不是人与人的交往资讯，而是物与物，物与人的社会合作资讯。
除此之外，大资料助力物联网，不仅仅是收集感测性的资料，实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果 释出讯息和市民微博释出讯息结合起来就知道发生什么事，物联网要过滤，过滤要有一定模式。
基于大资料与物联网，云端计算之间的关系
物联网重点突出了感测器感知的概念，同时它也具备网路线路传输，资讯储存和处理，行业应用介面等功能。而且也往往与网际网路共用伺服器，网路线路和应用介面，使人与人(Human ti Human ，H2H)，人与物(Human to thing，H2T)、物与物( Thing to Thing，T2T)之间的交流变成可能，最终将使人类社会、资讯空间和物理世界(人机槠)融为一体。
大资料目前尚没有统一的定义，比较有代表性的是3V 定义，即认为大资料需满足3 个特点：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。
以云端计算为代表的网际网路新应用的兴起，表明网际网路基础服务无论从硬体，软体还是资料资讯都在向集中和统一的方向发展。也就是说，未来的大资料还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。
你也可以参考物联商业网。
因特网是一个数据网际网路；物联网是将现实世界的事物通过感测器等连线到网际网路形成的一个管理网路；云端计算是一种大规模的计算服务平台，它可以为其他网路提供计算服务；三网融合是将电信网、电视网及网际网路融合在一起的综合应用网路。
希望对你有用。
云端计算与网格计算的概念
首先，究竟什么是云端计算（Cloud Computing）呢？钱教授指出，云就是网际网路——做网路的似乎总是把网路抽象成云；云端计算就是利用在Inter中可用的计算系统，能够支援网际网路各类应用的系统。云端计算是以第三方拥有的机制提供服务，为了完成功能，使用者只关心需要的服务，这是云端计算基本的定义。
相对于网格计算（Grid Computing）和分散式计算，云端计算拥有明显的特点：第一是低成本，这是最突出的特点。第二是虚拟机器的支援，使得在网路环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行，这样就能够使得过去很难处理的异构的程式的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化，服务化有一些新的机制，特别是更适合商业执行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢？
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么？是跨地区的，甚至跨国家的，甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理，并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的，不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的使用者构成虚拟组织（VO），在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外，网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的，支援的资料模型很广，从海量资料到专用资料以及到大小各异的临时资料集合，在网上传的资料，这是网格目前的基本形态。
云端计算与网格计算区别何在
可以看出，网格计算和云端计算有相似之处，特别是计算的并行与合作的特点；但他们的区别也是明显的。主要有以下几点：
首先，网格计算的思路是聚合分布资源，支援虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中，主要以资料中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。
其次，网格计算用聚合资源来支援挑战性的应用，这是初衷，因为高效能运算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004年以后，逐渐强调适应普遍的资讯化应用，特别在中国，做的网格跟国外不太一样，就是强调支援资讯化的应用。但云计算从一开始就支援广泛企业计算、Web应用，普适性更强。
第三，在对待异构性方面，二者理念上有所不同。网格计算用中介软体遮蔽异构系统，力图使使用者面向同样的环境，把困难留在中介软体，让中介软体完成任务。而云计算实际上承认异构，用映象执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云端计算系统还不太一样，像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支援。
第四，网格计算用执行作业形式使用，在一个阶段内完成作用产生资料。而云计算支援持久服务，使用者可以利用云端计算作为其部分IT基础设施，实现业务的托管和外包。
第五，网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。
总之，云端计算是以相对集中的资源，执行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源，支援大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说，从应对Inter的应用的特征特点来说，他们是一致的，为了完成在Inter情况下支援应用，解决异构性、资源共享等等问题。
那么，网格计算和云端计算有没有可能取长补短、互为补充呢？钱教授提到，如果这两者结合起来，也许可以聚合大量分散的资源，从而支援各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后，钱教授还谈到，在云端计算技术方面，有三个需要关注的问题。第一是安全，因为要想作为公共基础设施必须取得使用者的充分信任。第二是标准化，不能再走中介软体的老路。第三是开源，要走开放的平台，这样才有发展。
简明的描述，看了有茅塞顿开的感觉。
观点一：网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上（一般来说是一个远端可用的），在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务，然后被分配到这些伺服器上执行；而云计算则强调把资源动态的从硬体基础架构上产生出来，以适应工作任务的需要，云端计算可以支援网格计算，也可以支援非网格计算。（简单理解，即动态产生的计算资源是来自一台伺服器还是多台，是否使用了网格计算的演算法。本人的理解）
观点二：网格计算与云端计算主要有三点区别，第一，网格主要是通过聚合式分布的资源，通过虚拟组织提供高层次的服务，而云计算资源相对集中，通常以资料中心的形式提供对底层资源的共享使用，而不强调虚拟组织的观念；第二，网格聚合资源的主要目的是支援挑战性的应用，主要面向教育和科学计算，而云计算一开始就是用来支援广泛的企业计算、web应用等；第三，网格用中介软体遮蔽异构性，而云计算承认异构，用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云端计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云端计算的比较
网格计算
云端计算
目标
共享高效能运算力和资料资源，实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和储存空间，提供各种软体服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源型别
异构资源
同构资源
资源节点
高效能运算机
伺服器/PC
虚拟化检视
虚拟组织
虚拟机器
计算型别
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用型别
科学计算为主，计算密集
资料处理为主，资料密集
使用者型别
科学界
商业社会
付费方式
免费（ 出资）
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准，但已经有了开放云端计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子：在概念上争论多年，在体系结构上三次伤筋动骨，在标准规范上花费了大量的心力，所设定的目标又非常远大－－要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境 享资源和协同解决问题，所要共享的资源也是五花八门－－从高效能运算机、资料库、装置到软体、甚至知识；云端计算走的是现实派的路子：暂时不管概念、不管标准，Google云端计算与Amazon云端计算的差别非常大，云端计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法；所共享的储存和计算资源暂时仅限于某个企业内部，省去了许多跨组织协调的问题；以Google为代表的云端计算在内部管理运作方式上的简洁一如其介面，能省的功能都省了，Google档案系统甚至不允许修改已经存在的档案，大大降低了实现难度，却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云端计算的关系，就像是OSI与TCP/IP之间的关系：ISO制定的OSI（开放系统互联）网路标准，考虑得非常周到，也异常复杂，在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见，但过于阳春白雪了，实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版－－TCP/IP冒出来之后，将七层协议简化为四层，内容也大大精简，因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年，语义网等问题才被提上议事日程，开始为TCP/IP补课，增加其会话和表示的能力。因此，OSI是学院派，TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础，TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题，而是滚动发展的问题。
1．物联网产生大资料，大资料助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、网际网路之后冲击现代社会的第三次资讯化发展浪潮。物联网在将物品和网际网路连线起来，进行资讯交换和通讯，以实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量资料也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大资料，正在逐步显示出巨大的商业价值。
2．大资料是高速跑车，云端计算是高速公路。在大资料时代，使用者的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是使用者的这些需求却依然被不断地实现。在云端计算、大资料的时代，那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形，而这其中最大的功臣并非工程师和科学家，而是网际网路使用者，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。
知识和技术。
国际金融危机后，世界主要经济体纷纷将制造业作为经济振兴的重中之重，将创新作为驱动制造业发展的核心力量，将制造业创新体系建设作为抢占制造业竞争制高点的利器。当前，新一轮科技革命与产业变革迎来历史性交汇，科技创新活动不断突破地域、组织、技术的界限，全球制造业创新体系也随之转变，以跨界、融合、协同为核心的全球制造业创新生态系统正在形成。
新一代信息与通讯技术的快速发展，催生了移动互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能等的普及应用，推动了制造业生产方式和发展模式的深刻变革，数字化、网络化、智能化成为制造业发展的未来图景。当前，智能制造的浪潮在全球涌动，德国提出工业40，美国部署工业互联网，一个强调“硬制造”，一个注重“软服务”，引起世界各国的广泛关注和谋划跟进。
扩展资料未来政策要从产业升级方面考虑以下七个因素：
一是特别关注宏观政策，尤其是货币政策的行业影响；
二是短期内要切实加大企业减税力度，推进上游国有企业产品适度降价，增加企业流动资金；
三是基建方面，尤其是运输业基建，不是现在产业升级的迫切短板；
四是财政支出应该关注职工培训和社会安全网建设，减少企业社保缴费；
五是切实加快国有资产划拨社保，加大转型的社会保障力度；
六是适当允许增加金融机构风险暴露，转型期不宜从外部过分收缩信贷条件，强化金融机构内部治理建设；
七是加大跨境资本监管，维护国内各项资产价格稳定。
1、先进的信息技术应用于侦察探测系统，使得对目标监视探测和定位识别的距离、范围、精度、分辨率等提高了几个数量级；
2、先进的信息技术应用于信息传输系统，使得传输速度、综合传输业务能力、抗毁伤能力、抗干扰能力以及一体化水平空前提高；
3、先进信息技术应用于指挥控制系统，形成指挥、控制、计算机、通信、情报、监视、侦察综合一体化信息系统，将整个作战范围内的诸军种、兵种、各种作战平台、通信系统、情报监视与侦察系统、保障系统等集成为一个信息共享的有机整体，使战场指挥控制能力得到突破性提高。
4、武器系统和作战平台广泛利用侦察探测系统、信息系统、指挥控制系统，提高了夺取信息优势的能力，进而提高了武器系统打击精度和毁伤能力，使武器装备体系整体作战效能显著提高。
5、信息化装备发展趋势是：通过增强火力投入效率和加速作战进程，提高武器装备的整体作战效能。信息化作战平台向高机动、隐身化、多功能方向发展；信息化d药向低成本、智能化、高精度和多功能方向发展。
扩展资料：
随着信息化装备的发展，出现了信息优势战略、信息威慑战略、非线式作战、网络中心战、超视距作战、一体化联合作战等一系列新军事理论。
各主要军事大国陆续组建了数字化部队、电子战部队、网络战部队、联合作战部队等新型部队。信息化装备和新的作战理论，导致新军事革命，推动着战争形态由机械化战争向信息化战争演变。
其余的不知道，就了解中消云，通过消防物联网远程传输设备，将消防设施运行数据动态实时上传至数据中心，实现在线实时生成单位消防安全等级评估报告，自动形成数据研判结果，所有数据汇总至消防监管云平台，消防隐患一目了然。当前，我国南北方全面进入主汛期，强降雨天气频发，防汛抗洪已到关键阶段。在防汛抗洪中，创新科技成为利器。从气象和水情预报到防汛监测与预警；从上天入地的科技设备到大数据、人工智能等前沿技术，多种“黑科技”的应用让防汛抗洪更智慧。
耳聪目明 守好防汛第一关
今年6月，我国华南和江南一带迎来入汛以来首轮强降水。就在强降水来临一周前，这片区域已被国家气象中心的预报员提前“锁定”。在密切关注天气形势发展的同时，国家气象局已提醒相关地区做好防汛准备。
气象服务是防灾减灾的第一道防线。近年来，我国的气象预报预测技术不断跨越升级，预报预测的准确率也大幅提升。2019年，我国暴雨预警准确率已提高到88%，强对流预警时间提前量达38分钟，台风路径预报水平保持世界领先。
今年5月，国家科技支撑项目“中期天气预报关键技术研究”课题通过验收，相关技术已应用于此次防汛过程中。据了解，该项目研发的多项预报产品，能够帮助预报员准确勾勒出中长期预报时效内副热带高压、南亚高压、季风等多种大型关键环流系统的特征，以便精准锁定雨带位置、确定降雨强度等信息。
水情监测预报是水灾防御的“参谋”和“耳目”。进入7月，我国东部主雨区逐渐“北抬”至华北、东北。华北和东北地区洪水预报难，一些山区中小河流降水汇流时间短，洪水形成时间快，监测预报预警难度大，突发暴雨洪水威胁不容低估，科技支撑尤为重要。
对此，水利部水文水资源监测预报中心副主任刘志雨说，我国已通过科技手段，提高预测预报精准度，延长预报精度，缩短预知度时间，不断增强对洪水预报能力。
“得益于新技术手段的应用，我们升级完善了业务系统，包括洪水作业预报平台、移动会商平台等，提高洪水预报效率。如今，水利部收齐全国12万个报汛站的雨水情信息仅需10分钟至15分钟，一次洪水作业预报时间只需几十分钟。”刘志雨说，近年来，大数据、人工智能等技术在中小河流预警预报上得到有效应用，显著提升了我国洪水预报能力。
智慧大脑 城市不再“看海”
自7月1日起，黄河正式进入汛期。“智慧黄河”工程的推进，为黄河防汛提供了有力支持——利用卫星遥感跟踪监测河势的变化情况；利用无人机监测河势情况，第一时间传输实时视频，为防御洪水提供信息支撑……如今，黄河流域内346座大型及重点中型水库已实现在线监测，1000多路视频信号实时传输，为防汛抢险科学决策提供了便利。
5G、无人机、物联网、虚拟现实……在今年的防汛抗洪中，众多前沿技术大显身手。巡视无人机、水下探视仪等一系列设备在空中、水面、水下分工合作，助力防汛抗洪。
在安徽安庆，当地电信运营商利用“5G+VR”技术，创新水位实时观测功能。低延时的5G信号可以将360°全景摄像头拍摄的内容及时、高清地传递给监测人员。工作人员只需通过VR眼镜等技术手段便可观察水位尺刻度，实时掌握现场情况及抢险进度，大幅提高汛期巡查工作效率。
一场暴雨，常常让不少城市陷入“看海”窘境。借助物联网技术，城市的排水防涝有了“智慧大脑”。
在福建省福州市、贵州省贵阳市等地，城区易积水地段被标注在可视化地图上。下大雨时，工作人员只需站在大屏幕前，就能实时看到各易积水点的情况。贵阳市白云区还在辖区内的1000多盏路灯上加载路灯传感器，通过系统平台进行远程控制和隐患排查。
上海自入汛开始便上线了“防汛防台指挥系统20版”，将防汛防台工作纳入“一网统管”，通过统一的在线平台自动监测积水动态、信息实时共享、智能调度指挥、多部门联动响应，构建起更科学、高效的防汛体系。
上天下水 抗洪救援有利器
连日来，全国多地举行防汛抗洪演练。其中，无人机成为抗洪救援的“标配”。
在抗洪抢险过程中，无人机具有先天优势。它反应速度快、侦察范围广、不受地形限制，可以把灾害现场的高清和视频传回指挥中心。如果有人员被困，无人机还可利用其搭载的装备开展搜索、定位和救援工作。如果搭载夜视功能，无人机可实现全天候救援，还可以向被困人员进行物资精准投送。
在抗疫期间发挥重要作用的机器人，在抗洪一线也有用武之地。近日，水上救援机器人在多地亮相。救援机器人外形像小艇，可通过平板电脑或控制器 *** 控，一次可以救助3到4个人。当救援对象在河道比较湍急的地方且距离岸边较远时，救援人员可 *** 作机器人朝着落水者的方向全速前进，落水者抓稳机器人就可获得救助。
目前，无人机、救援机器人等装备已“入列”各地的救援队伍。应急管理部消防救援局特种灾害救援处工程师熊伟说，各地消防部门均组建了抗洪抢险专业队伍，其中省级救援队31支。各省级支队级救援队伍都配备了无人机、水上救援机器人、水下声呐等高新装备，关键岗位的救援队员全部通过了专业机构的培训考核，实现了持证上岗。编程语言Toit开源了！
Toit 是一种面向对象的物联网编程语言，在 IoT设备上能够实现秒级代码部署（注：如果使用C语言，一个简单的代码更改需要几分钟才能重新部署）；同时，Toit也是一种现代的、内存安全的编程语言，集成了先进的编辑器功能，如语法高亮、goto-definitions 、代码自动补全等等。
Toit 编程语言具备以下特征：
Toit的出现是因为有一群软件工程师对IoT开发的现状感到不满，凭借着在Google为Flutter构建V8 JavaScript 引擎和Dart语言的丰富经验，他们开始自己构建适用于IoT的最佳平台。也正是在平台构建过程中，他们意识到必须有一种高效的编程语言来满足物联网的需求。最开始，他们尝试使用了Python和JavaScript，但在微控制器上，这两种语言的速度都不够快。
为了解决性能和健壮性问题，Toit团队开始研究Toit语言，经过测试发现，Toit在 ESP32 上的执行代码速度比 MicroPython 快 30 倍以上，同时学习门槛也很低，Python开发人员在几小时内就可以学会它。
为什么会选择开源Toit？Toit团队表示：“从一开始，我们就明确知道Toit肯定是会在某个时刻开源的，因为所有主流的编程语言都是开源的。开源可以获得充满活力的生态系统，编程语言才能被大规模采用。经过多次迭代和实际环境的应用，Toit语言已经成为微控制器编写强大软件的利器，我们希望更多开发者能够从中受益，因此选择将它开源出来。”
链接：>随着社会迅速发展，人类逐渐进入大数据的时代，而物联网与云计算作为近年来的热点，受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析，大数据的前景与物联网以及云计算这两者之间的关系非常密切，那么，真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢？下面，我们就来了解一下大数据与物联网、云计算之间的关系吧。
大数据概念
巨量资料(big data)，或称大数据、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大数据市场格局
具体意义上来讲，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。
我们通过分析，形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网，移动互联网再加上传统互联网，每天都在产生海量数据，而大数据又通过云计算的形式，将这些数据筛选处理分析，提前出有用的信息，这就是大数据分析。
大数据与云计算
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。近几年，云计算的概念受到了学术界、商界，甚至政府的热捧，一时间云计算无处不在，这真让同时代其他的IT技术相形见绌，无地自容。
本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花；没有大数据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大数据与物联网
物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。
大数据与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大数据。美国人前几年医院一年产生500个数据，IMT1。4TB数据等各种的数据通过传感器产生，也有在网上直接产生的，我们现在处于大数据时代，物联网一分钟可以产生非常多的东西，苹果下载2万余次，一分钟会上传10万条新微博，全世界物联网上虚拟网络上，产生了大量的数据。
物联网产生的大数据与一般的大数据有不同的特点。物联网的数据是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的数据有明显的颗粒性，其数据通常带有时间、位置、环境和行为等信息。物联网数据可以说也是社交数据，但不是人与人的交往信息，而是物与物，物与人的社会合作信息。
除此之外，大数据助力物联网，不仅仅是收集传感性的数据，实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果政府发布消息和市民微博发布消息结合起来就知道发生什么事，物联网要过滤，过滤要有一定模式。当前，制造业蓬勃发展，改变着人们的生产生活方式。数字化制造技术的应用，为传统制造业完成智能化升级提供着慢慢的能量。
10月11日，在河北石家庄举办的2019中国国际数字经济博览会上，中国信息通信研究院发布了《全球数字经济新图景(2019年)——加速腾飞 重塑增长》研究报告，详细分析了全球数字经济发展的现状与特点。
报告指出，虽然全球经济增长动能减弱，但各国数字经济发展依然取得了明显成效。据《全球数字经济新图景(2019年)——加速腾飞 重塑增长》研究报告显示，2018年美国数字经济规模达到1234万亿美元，中国依然保持全球第二大数字经济体地位，规模达到473万亿美元。
从整体来看，我国数字经济包括数字产业化和产业数字化两大部分。数字产业化主要指信息通信产业，包括电信业、电子信息制造业、软件和信息技术服务业、互联网行业等。产业数字化主要指传统产业由于应用数字技术所带来的生产数量和生产效率提升，其新增产出构成数字经济的重要组成部分。
数字化制造技术的应用，为相关产业的发展注入了活力。在传统的机械加工过程中，机械的生产往往以流程为核心，不同的加工流程在不同的设备上运行，流程之间区分明确。随着 科技 的发展，数字化制造、工业自动化等等前沿 科技 也逐渐投入了产品制造的各个环节，功能单一的传统设备正在被具有复合加工能力的加工中心所取代。
智慧工厂作为智能制造的一大典型应用，在我国各地也加快试点应用。在一家智慧工厂内，机器人包揽了生产线上大部分的工作。在数万平方米的厂房中，机器人在自动化生产线、注塑、立体库等环节各司其职，这与以往工厂流水线上工人忙碌的场景显然不同。
目前，中国制造业数字化的先导者依然是大型生产企业，因为大型生产企业一般较早完成自动化，也较早遇到降本增效的瓶颈。中小企业由于规模小、资金周转较慢，在采用数字化制造等前沿技术方面所面临的制约因素也较多。
不过，在生产要素成本上升、人口红利逐渐消退、资源环境制约加剧的大背景下，越来越多的制造业企业意识到，数字化转型是一个机遇，运用好礼物联网、云计算、工业自动化等技术尤为重要。一些企业立足实际，已经开始引入数字化制造、工业机器人等技术及设备。
制造业作为立国之本、强国之基，其重要性不言而喻。推动制造业高质量发展，应成为推动数字经济与实体经济融合发展的主攻方向和关键突破口。对于处于转型升级关键时期的中国来说，通过物联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，能使中国制造竞争力得到大幅提升，在激烈的国际竞争中也能掌握更多话语权。
值得重视的是，大数据、物联网、机器人、3D打印等领域的持续进步，为提高效率和优化制造流程提供了新的机遇，并且对全球价值链产生了巨大的影响。随着 科技 的不断进步，很多危险系数较高、劳动强度较大的工作将由机器取代，从而降低工人的劳动强度。
未来产品制造的流程和模式，也许远远超过人们的想象。综合运用前沿 科技 成果推动制造效率提升的方式，将有望在各国推广开来。
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