云计算大数据物联网之间的区别与联系

1物联网是互联网大脑的感觉神经系统
因为物联网重点突出了传感器感知的概念，同时它也具备网络线路传输，信息存储和处理，行业应用接口等功能。而且也往往与互联网共用服务器，网络线路和应用接口，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、信息空间和物理世界（人机物）融为一体
2云计算是互联网大脑的中枢神经系统
在互联网虚拟大脑的架构中，，互联网虚拟大脑的中枢神经系统是将互联网的核心硬件层，核心软件层和互联网信息层统一起来为互联网各虚拟神经系统提供支持和服务，从定义上看，云计算与互联网虚拟大脑中枢神经系统的特征非常吻合。在理想状态下，物联网的传感器和互联网的使用者通过网络线路和计算机终端与云计算进行交互，向云计算提供数据，接受云计算提供的服务。
3大数据是互联网智慧和意识产生的基础
随着博客、社交网络、以及云计算、物联网等技术的兴起，互联网上数据信息正以前所未有的速度增长和累积。互联网用户的互动，企业和政府的信息发布，物联网传感器感应的实时信息每时每刻都在产生大量的结构化和非结构化数据，这些数据分散在整个互联网网络体系内，体量极其巨大。这些数据中蕴含了对经济，科技，教育等等领域非常宝贵的信息[52]。这就是互联网大数据兴起的根源和背景。
与此同时，深度学习为代表的机器学习算法在互联网领域的广泛使用，使得互联网大数据开始与人工智能进行更为深入的结合，这其中就包括在大数据和人工智能领域领先的世界级公司，如百度，谷歌，微软等。2011年谷歌开始将“深度学习”运用在自己的大数据处理上，互联网大数据与人工智能的结合为互联网大脑的智慧和意识产生奠定了基础。
4工业40或工业互联网本质上是互联网运动神经系统的萌芽
互联网中枢神经系统也就是云计算中的软件系统控制工业企业的生产设备，家庭的家用设备，办公室的办公设备，通过智能化，3D打印，无线传感等技术使的机械设备成为互联网大脑改造世界的工具。同时这些智能制造和智能设备也源源不断向互联网大脑反馈大数据数，供互联网中枢神经系统决策使用。
5互联网+的核心是互联网进化和扩张，反映互联网从广度、深度融合和介入现实世界的动态过程

足球分析软件的精度可以通过科技化算法和物联网技术的应用来提高。具体来说，可以考虑以下方面：
1 数据采集：通过传感器、摄像头等物联网设备采集现场比赛的数据，如球员跑动轨迹、球的位置、传球次数、射门次数等。
2 数据处理：通过算法分析采集到的数据，提取出有价值的信息，如球员的跑动速度、传球精度、进攻效率、防守能力等，从而得出比赛的局势和趋势。
3 模型建立：通过机器学习算法建立预测模型，根据历史数据、球队战术、球员实力等因素进行预测，从而预测比赛结果。
4 可视化展示：将分析结果以图表、动画等形式进行展示，让用户可以直观地看到比赛的情况和分析结果。
通过应用科技化算法和物联网技术，足球分析软件可以更加准确、全面地分析比赛，为教练员、球迷等提供更好的服务和支持。

数据分析、机器学习与物联网
我们当前所处的世界，联网程度不断上升，低成本传感器和分布式智能也在不断普及，产业即将面临这一切带来的革命性的冲击；同时，在此过程中还会产生大量的数据，其规模将庞大到远远超过人类所能处理的范畴。对此，企业是否能足够迅速地适应并演进自身的业务，以维持在竞争格局中所处的位置？面对我们栖身的环境中植入的这些全新的信息来源和智能设备，人类应当如何掌握它们并从中获益？利用不断演进的技术组织机构将需要建立起内部数据仓库，以便能够利用新的数据源和数据流。智能接入设备亦将在某些情况下取代人的角色，它们将能够自行决策、执行自我调整，或是根据需要引发对自身的纠正和修复。在另一些情景中，众多设备的集合将聚集在一起成为完整的系统，这样的系统可以采用新的方法进行优化；而由系统聚集成的系统，将会彼此共享数据，并成为由数据和设备组成的生态系统。机器学习（指从数据中推导出意义的众多方法）注定将成为这个生态系统中的一部分；此外，随着企业着手为物联网（IoT）做准备，传统业务和数据分析技术也同样将被纳入到该生态系统之中物联网——某些人更愿意称之为“万物互联”（Internet of Everything）——正处于不断上升的轨道上。一项Gartner研究指出，在2020年IoT单元的数量将达到260亿，而IoT产品和服务的市值将达到3000亿美元1。另外，GE在工业互联网（Industrial Internet）——这一概念包含用于监控和优化工业设备（例如喷气式引擎、铁路机车、动力涡轮机和制造工艺）性能的机制和应用——领域已经活跃了很长时间。根据GE的估算和预测，在接下来20年中，工业互联网将帮助全球GDP产值提高10到15万亿美元（没错，万亿量级）。当然，围绕着已问世的全新技术和正在逐步浮现的技术概念，市场中充斥着大量炒作。例如，Gartner备受争议的 “成熟度曲线”（注：也有些人使用“炒作周期”这一贬义说法）报告就把IoT摆在了“翘首以望的顶峰”的位置上（而大数据作为之前的热点，已经进入了“理想幻灭的低谷” 3）。然而，哪怕企业家们为之表现出群情激昂的兴奋，或是记者们在笔下展现出了对未来的狂热展望，在现实中依旧存在着大量的挑战，组织机构必须克服它们，才能够真正乘上这次技术演进的东风。挑战组织机构必须聚焦于：了解产品技术和IT领域中，企业能力的相对成熟度；了解可以纳入哪些类型的IoT功能，以及新能力将会在哪些方面对客户价值带来影响；了解机器学习和预测分析模型的角色；基于市场变化的迅捷程度和竞争对手的相对敏捷度，重新思考业务模型和价值链。接下来，让我们对这些挑战逐一进行更详细地分析。理解产品和IT成熟度可以从产品和IT两个维度分别进行分析。首先，产品组合的成熟度如何？它是属于变更较缓慢且逐步演进的传统类型的产品，还是属于前进速度更快，同时具有更复杂生态系统的产品？矿产设备在技术上非常复杂。并且，与科学研究仪器相比，它拥有更为漫长的设备生命周期，和相对更缓慢的演进速度。然而，这并不意味着科研仪器的公司，在利用IoT产品进行系统优化方面更具优势。另一个需要考虑的因素是IT流程的成熟度。各种类型的组织机构都可能会因采用IoT而获益；然而，要想达成这一目标，它们所需采用的模型却各不相同。让我们进一步分析一下IT成熟度水平这个因素。举例来说，科学研究仪器供应商或许拥有先进技术，但却可能缺乏强有力的IT架构、流程和IT治理能力。与之相反，矿业设备制造商或许拥有非常成熟的内部IT流程。对科学研究仪器公司而言，IoT将让它们能够对安置在现场的仪器设备进行功能升级；但面对由多种类型设备组成的实验室信息生态系统库，公司并不一定愿意尝试去进行优化。（当然，以IT作为成本中心——例如内部IT管理——方面的成熟度不足，并不等于以IT作为利润中心——例如IT产品——方面成熟度的缺失；但当开发或拓展IT服务的时候，许多组织机构都选择在现有的基础IT能力之上构建。）在去年的哈佛商业评论（Harvard Business Review）中，讨论了一个矿业设备领域的例子：Joy Global是一家矿业设备制造商，其专家团队横跨与采矿作业相关的多种系统和流程。Joy Global以此为依托，针对来自多家供货商的一系列设备，提供监控、维护和优化的服务4。了解IoT能力接下来，应该考虑一下使用智能联网设备中的哪些能力。刚刚提到的哈佛商业评论刊登的文章4指出，IoT包含四种类型的能力：监视——传感器提供关于运行环境、产品使用和性能方面的数据；控制——可以控制并定制个性化产品功能；优化——来自监视与控制的反馈回路，能够提供更高的效率、更好的性能、预防性维护，以及诊断和修复；自治——监视、控制和优化将支持独立运行、不同系统间的协作、与环境交互、个性化、补给，以及自我诊断和修复。这四个层级的能力，将为重新定义供应链并重新配置价值链提供支持。我们不应该抱有产品的功能应固定不变的观点；相反，我们应该认为它们将更具灵活性和适应性。那些智能联网设备和产品将具有可变特性，并能够随着用户需求的变化而改变。在数年以前，软件制造商就已经认识到了这一点。而现在，物理对象也正在逐渐转变为软件驱动功能的载体或容器。上述这些层级的能力要求越来越精密的数据分析方法——从收集和应用数据，到支持算法自身运用数据并在同时进行学习。第一个层级的能力——监视——将成为一套实时的机制，我们可以运用它更好地了解现场情况和用户需求，并提供新的能力。这意味着组织机构的传统产品和服务将不再泾渭分明，而且二者的边界将彼此渗透。在过去，现场设备的维护由某个现场服务承包公司承担，设备制造商的业务并不涉及此环节。而在智能设备与监视能力结合后，设备可以在故障发生前将所需的服务提前告知制造商。同时，设备制造商也可以将常规维护纳入自己的服务范畴。不过，如果利润和物流对组织机构而言是个问题的话，那么复杂的维修工作将依旧由专业承包商完成。这一“去中介化”(disintermediation)的模式也可以运用到分发链中。设备可以自动发起补充供应的请求，从而降低甚至消除供应链中的物流和库存压力。控制是建立在监视之上的更复杂的应用。我们可以监视设备运行情况，并通过控制设备的多个部分或多个系统，来扩展人工干预的边界。想象一下，在 *** 作大部分功能都是自动化执行的系统或机器时，人类所扮演的角色：人类指导机器运转，并寻找系统设计的时候没有预料到（或是基于经济划算的角度未设计应对预设）的边界条件、异常和例外。接下来，人类使用自己的判断做出变更、纠正或调整。我们并不需要（在空间上）与设备在一起，或许我们也无需实时监视它们（这取决于流程）。我们通过监视层面采集数据并进行处理（某些数据处理必须在特定时刻完成），并通过控制层面将这些数据实时（或准实时）地运用到设备或装置的运行上。需要组织机构做出的战略决策是，是否以及何时在产品中提供更多的控制能力，以及是将其作为一种服务向客户开放，还是让客户拥有这些功能。第三个层级的能力——优化——可以拓展到某个单体对象、一系列对象，或是一套由来自多家制造商、使用不同技术的对象组成的生态系统的表现方面。是否将提供的服务拓展到这一领域，取决于围绕着价值链和流程边界的知识和经验的水平。前面提到的矿业的例子，反映出Joy Global与供应商相比的优势，主要在于拥有在流程生态系统中更加聚焦的视角。以卡车制造商为例，它无法很好地优化复杂的矿业设备，但却会凭借对自己的一系列卡车（以及潜在的一系列其他制造商生产的卡车）进行优化而获益——如果行业动态确实具有商业意义的话。要将优化的范围延伸到独立运行，还需要对这三个层级的能力进行一些拓展，以支持与环境及其他系统进行受限程度更低的交互。自治要求围绕着算法提供更多的智能，以便应对计划外的情况——程序员和系统工程师未能明确设计这些情况下的方案。自主运行需要整合具有适应性的机器学习方法，以应对新出现的情况，并将之纳入到用于监视、控制和优化的核心算法中。了解分析和机器学习2014年11月，施乐公司帕洛阿尔托研究中心的Mike Kuniavsky在IDTechEx上进行了一场名为“IoT领域中预测分析方面的用户体验”的演讲。在演讲中他表示，我们应该将几乎所有功能都存放（或是在不久的将来存放）在云上。数据和功能可以从任何位置、通过任何设备访问。而专业设备则提供用户访问数据的环境。健康手环可以通过iPhone或笔记本电脑，在特定的锻炼环境中访问用户的身体健康数据。在这种情况下，健康手环扮演了IoT传感器的角色，同时也提供了访问和使用数据的一种途径，而且它还通过软件功能包含了其他一些设备（例如计步器）的能力。设备上产生的数据可以为厂家提供额外的洞见，帮助其了解消费者的使用情况和喜好，并藉此升级功能或开发新特性。如果汇聚来自用户群的数据并结合其他数据集，那么新的洞见可以阐明流行病方面的数据、人群活动水平、生活方式和人口统计数据。对市场人员、健康服务提供者、保险公司和政府机构来说，这些信息具有宝贵的价值。（当然，我们必须认真对待隐私和数据使用许可方面的责任。）我们可以使用机器学习算法，基于这些数据模式作出预测。例如，在一份来自Mayo Clinic的研究中，发掘出了活动数据与心脏病人恢复速度的相关性5。同样的机器学习和预测算法也是许多联网智能消费设备的基础。例如，Nest恒温器是一套能够使用数据模式的设备，它预测消费者对于某个特定房间、在一天中的某个特定时刻的温度要求。（另一个控制和优化的例子体现在聚居区的层面。在获得了业主许可的情况下，电力设施可以通过远程调节的方式，控制成百上千的Nest设备，将室温调高或调低几度，从而完成高峰期的用能负载调度）。这类消费设备涵盖了从声音模式（例如亚马逊的个人助理输入设备Echo6）到更复杂的行为和活动模式（例如捷豹的路虎监视系统，它依赖于一套复杂的软件系统，该系统让汽车能够学习、预测和检查，并提醒车上的乘客帮助驾驶员自动委派次要任务，以便驾驶员将更多的注意力集中在驾驶上7）进行学习的范围。优化算法通过使用机器学习机制，来利用从动态环境下交互的传感器和智能设备传回的数据。算法不能基于特定的参数，精确地预测这些多变的情况，而是需要不断地感知、响应并适应。例如，随着汽车从驾驶员身上分担了更多的责任，它们需要与周边环境中更多的数据来源进行交互（传感器、灯光、其他车辆等等）。在工业自动化、物流和交通运输、电力网络与能源系统、交通管理、安全系统以及其他“系统的系统”等领域中的各类应用，都将让机器直接与其他机器进行交流。此外，这些应用还将基于能够演进和自适应的算法，帮助机器翻译数据流，从而使机器能够依据给定的运行参数达到要求的最终状态。反思业务模型和价值链智能联网设备要求组织机构重新检视，它们处在市场中的什么位置、以什么方式创造价值，以及这些价值将如何随着竞争环境和信息生态系统的演进而增加或减少。分析将帮助验证某些决策（例如，在对特性进行变更或是增加服务和功能后，获得实时使用数据）；不过，市场新进入者和新的价值链结构或许会对业务模式带来巨大的转变，而基于公司传统业务模式做出的分析将不再具有相关性。因此，产品或服务的基础，或许会转变为来自传统产品的数据流，而不是来自产品本身的收入。新的业务模式将得以延展，甚至有可能远远超出产品本身的范畴，覆盖上游供应商或下游消费者。最重要的是，所有这些可能性，都会要求组织机构拥有围绕着其内部数据健康度和用于分析的基础设施的基础能力：数据“打捞”（curation）、所有制和质量标准、具有一致性的企业架构、干净整洁地集成在一起的系统、自动化的数据载入流程，以及成熟的分析专家。如果欠缺或未能有效管理这些基础条件，组织机构将很难进行快速反应，并演化出新的分析和数据管理功能与能力。IoT将基于数据流和复杂的方法，从信息中获取洞见，并通过与企业知识整合，将之运用到价值创造方面。而不具备这些能力的组织机构将在市场上落后，或是降级到低价值、低利润的层次。数据被称为“新的石油”——我们可以拓展这一比喻，这意味着通过分析能力中的知识提炼环节，数据将被精炼为高价值产品。组织机构现在就需要在构建此类基础设施的方面投入资源，以便为接下来数年中应对供应链和价值创造环节的转型、扰动和颠覆做好准备。信息敏捷性将成为必备的核心能力。

我们在互联网进化论和互联网神经学的研究过程中，提出“互联网正在向着与人类大脑高度相似的方向进化，它将具备自己的视觉、听觉、触觉、运动神经系统，也会拥有自己的记忆神经系统、中枢神经系统、自主神经系统。另一方面，人脑至少在数万年以前就已经进化出所有的互联网功能，不断发展的互联网将帮助神经学科学家揭开大脑的秘密。科学实验将证明大脑中也经拥有Google一样的搜索引擎，Facebook一样的SNS系统，IPv4一样的地址编码系统，思科一样的路由系统。”
之前也根据这一研究结果所绘制的“互联网虚拟大脑结构图”对互联网与云计算，大数据，物联网，工业40（工业互联网）的关系进行了阐释。
1物联网是互联网大脑的感觉神经系统
因为物联网重点突出了传感器感知的概念，同时它也具备网络线路传输，信息存储和处理，行业应用接口等功能。而且也往往与互联网共用服务器，网络线路和应用接口，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、信息空间和物理世界（人机物）融为一体
2云计算是互联网大脑的中枢神经系统
在互联网虚拟大脑的架构中，，互联网虚拟大脑的中枢神经系统是将互联网的核心硬件层，核心软件层和互联网信息层统一起来为互联网各虚拟神经系统提供支持和服务，从定义上看，云计算与互联网虚拟大脑中枢神经系统的特征非常吻合。在理想状态下，物联网的传感器和互联网的使用者通过网络线路和计算机终端与云计算进行交互，向云计算提供数据，接受云计算提供的服务。
3大数据是互联网智慧和意识产生的基础
随着博客、社交网络、以及云计算、物联网等技术的兴起，互联网上数据信息正以前所未有的速度增长和累积。互联网用户的互动，企业和政府的信息发布，物联网传感器感应的实时信息每时每刻都在产生大量的结构化和非结构化数据，这些数据分散在整个互联网网络体系内，体量极其巨大。这些数据中蕴含了对经济，科技，教育等等领域非常宝贵的信息[52]。这就是互联网大数据兴起的根源和背景。
与此同时，深度学习为代表的机器学习算法在互联网领域的广泛使用，使得互联网大数据开始与人工智能进行更为深入的结合，这其中就包括在大数据和人工智能领域领先的世界级公司，如百度，谷歌，微软等。2011年谷歌开始将“深度学习”运用在自己的大数据处理上，互联网大数据与人工智能的结合为互联网大脑的智慧和意识产生奠定了基础。
4工业40或工业互联网本质上是互联网运动神经系统的萌芽
互联网中枢神经系统也就是云计算中的软件系统控制工业企业的生产设备，家庭的家用设备，办公室的办公设备，通过智能化，3D打印，无线传感等技术使的机械设备成为互联网大脑改造世界的工具。同时这些智能制造和智能设备也源源不断向互联网大脑反馈大数据数，供互联网中枢神经系统决策使用。
5互联网+的核心是互联网进化和扩张，反映互联网从广度、深度融合和介入现实世界的动态过程
互联网+是2015年在中国迅速升温的新互联网概念，这其中离不开国家的倡议，腾讯的大力推动，张晓峰，杜军主编的《互联网+，国家战略行动路线图》等书的深入研究。对于这个原创于本土并被广泛关注的互联网概念，我们应该给与大力支持，更因为互联网+的确深刻刻画了互联网发展形态。
我们无法用上面单独的一张图表示我们对互联网+的理解。这是因为互联网+本质上反映互联网从广度、深度侵蚀现实世界的动态过程。互联网从1969年在大学实验室里诞生，不断扩张，从美国到美洲，从亚洲，欧洲到非洲，南极洲，应用领域从科研，到生活，从娱乐到工作，从传媒到工业制造业。互联网+提出者，易观国际的于扬老师认为互联网像黑洞一样，不断把这个世界吞噬进来。其实互联网+反映了于扬老师的互联网黑洞论进一步提升，+这个符号可以看做是一张黑洞的入口或嘴。这也是为什么我们叫互联网+，而不叫+互联网。

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