物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系如何？

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。

AIoT（人工智能物联网）未来发展前景十分广阔。它将使用AI技术实现对设备、数据和应用的连接，从而为企业带来新的发展机遇。AIoT可以帮助企业实现效率的大幅度提升，同时也可以帮助企业减少成本开销。此外，AIoT还能够帮助企业针对不断变化的需要快速作出决定和行动。

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。
物联网即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。

一、人工智能：向纵深探索

新冠肺炎疫情给人工智能的研究和应用按下了加速键。人脸识别系统、智能机器人等产品在疫情防控过程中发挥了重要作用。此外，电商客服、物流分拣等流程化、重复性较高的行业在引入人工智能技术之后，大幅实现了降本增效的大幅提升。

随着疫情防控逐渐常态化，复工复产有条不紊地进行，各种新颖的业态和复杂的工作场景逐渐显现。这些兴起的风潮给人工智能技术的发展指引了风向。

二、5G：释放生产效能

2021年，我国的5G建设持续提速，5G终端连接数稳居全球第一。在日渐完备的基础设施支撑下，5G技术正给工业制造领域带来一场名为“万物互联”的革新。借助5G高速率、低时延、大容量的优势，人与机器、机器与机器间能够搭建起更加高效、精确、安全的工业互联网。

三、云技术：更贴近云端

在云计算的技术构想中，其中之一便是运维下沉，将和业务无关的管理功能和运维工作尽量集成到基础设施中，使企业可以聚焦于业务能力的开发和运营。沿着这一思路，越来越多的企业把目光投向了更贴近云端的云原生。

四、元宇宙：让“虚拟”更“现实”

2020年，疫情加速了社会的虚拟化，新冠疫情隔离政策下，全社会上网时长大幅增长，“宅经济”快速发展。线上生活由此前片段式的例外状态变为了常态，由现实世界的补充变成了与现实世界平行的虚拟世界。

五、自动驾驶：迈向规模化商用

2021年是自动驾驶阔步前进的一年。资本方面，百度、苹果、小米、滴滴、360等科技企业纷纷宣布加入智能造车队列，为自动驾驶引入了雄厚的资金和技术支撑。一批深耕自动驾驶领域的企业也获得了资本的青睐，12月14日，L4级自动驾驶科技公司文远知行WeRide宣布获得广汽集团战略投资，双方将共同推进Robotaxi前装量产车型的研发制造。

六、区块链：聚焦数字货币

作为新型基础设施的一员，区块链正快速发展并渗透到经济社会的各个领域。但由于区块链分布式、去中心化的特点与现代商业中心化的模式天然冲突，使得区块链与现有商业体系的融合困难重重。

不过在数字货币领域，区块链技术的应用成就正在不断扩大。数据显示，截至2021年10月22日，我国已开立数字人民币个人钱包14亿个，企业钱包1000万个，累计交易笔数达到15亿笔，交易额超600亿元，试点场景已超过350万个，包括公用事业、餐饮服务、交通、零售和政府服务。

七、物联网：向“智联”迭代

2021年，物联网向智联网的迭代还在持续进行。大数据技术的发展使得物联网对实时性的要求不断拔高，一旦在数据处理过程中出现延误，那么数据的收效将大大贬损。于是，通过机器学习对物联网产生、收集的海量数据进行智能化分析成为整个行业关键的技术发展方向。

八、数据中心：走入绿色未来

数字经济正在引领整个经济社会的发展，千行百业的数字化转型正在持续不断地推进。这一过程伴随着数据量的爆炸式增长，因此需要越来越多的数据中心来实现数据的存储、调用乃至分析处理。数据中心在建设和运营过程中，通常要消耗大量的自然资源，面对这一现状，很多组织开始呼吁数据中心的绿色可持续发展。

九、隐私计算：监管与应用持续加码

形态丰富的互联网应用已深入到生产和生活的方方面面。在带来便利的同时，也使许多侵害用户权益、违规收集使用个人信息的行为浮出水面。随着越来越多的信息泄露事件被曝出，相关领域的立法和技术研发工作走上了快车道。

自2021年11月1日起，《中华人民共和国个人信息保护法》开始施行，旨在保护个人信息不泄露，通过数据库防火墙实现批量数据防泄漏，也可以通过数据脱敏实现批量个人数据的匿名化，通过数字水印实现溯源处理。实施之后，任何公司或者软件都不得过度收集公民的信息，一经查实，将会受到法律的严惩。

十、硅光芯片：突破摩尔定律限制

1965年，戈登·摩尔发现，在芯片开发中，同样面积芯片上晶体管数量每隔18-24个月就会增加一倍。这意味着芯片的存储容量和计算能力相对于时间周期在持续呈指数式的上升。这一定律指引了半导体行业在超过半个世纪的时间里不断取得突破。然而随着时间的发展，这一“定律”似乎也在近年来摇曳不定，芯片行业似乎触碰到了“物理极限”的门槛。

这个问题在于你如何理解这两个概念。
目前国内对物理网的定义，源自十二五规划，即：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，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概念。该定义并没能够描绘出具体的物联网形态，而是对相关技术集群的联系和应用进行了描述。这就如同问：互联网是什么？回答者说：互联网是通过路由器、服务器、海底电缆、计算机、交换机等信息传输设备，按照约定的协议，把全球各地的计算机相互连接，进行信息交换和通信，以实现信息远程传输、交换、计算和应用的一种网络概念。那这么说，我们很难理解什么是互联网。相比之下，我们理解的互联网可能就是Web20，是我们浏览器中看到的网络世界。
因此，对于物联网和人工智能的关系，我觉得需要从物联网的未来发展可能性和人工智能的未来去理解。
这样一来，两者之间的关系是非常密切的。在这里，我仅把人工智能理解为信息处理的高级中介。
在物联网时代一个显著的特征就是大数据时代的到来。很显然，要想处理好这些信息，进行筛选、分析、数据挖掘等任务，单靠人是不行的。而现有的数据库系统其固有的弊端又对这些信息的处理能力有限，包括现有的计算方式和软件能力也限制了信息的过滤能力。而人工智能的目标就在于为人们提供能够有所超越的信息处理能力，提高信息采集和应用的效率。
对于人工智能，其也经历了计算主义到联结主义的变迁，自身也在不断的完善过程中。
因而，物联网与人工智能之间的联系，本应当是非常密切的。问题只是在于你如何看待：人工智能。如果你将日常的计算机视为一种人工智能的低级形态，那么两者之间已经建立了密切的联系，问题只是在于，现有的这种能力与需求非常不匹配，因而不是我们所指的“人工智能”的方向和含义。
在未来，物联网的广泛应用达到一定的阶段，人工智能就是物联网顶层数据处理的中心、就像很多科幻的故事一样。在《我，机器人》、《夺命手机》、《鹰眼》以及《云图》的作者米切尔的小说《幽灵代笔》之中，都存在这类想象，只不过，大多处于悲观。即一台超级人工智能的电脑，借助普遍存在的物联网络，控制，影响人类。
因此，我认为，两者的联系是非常密切的。但是这种联系，需要放在很远的未来来看。在现阶段，两者都像是隔着一层纸的不同领域的研究。
希望对你有帮助。

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、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。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、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。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

区别

一、什么是物联网

1，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。

二、什么是人工智能

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。

一片大好。人工智能是研究、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，在物联网行业的应用前景是一片大好。物联网行业起源于传媒领域，是信息科学技术产业的第三次革命的产物，物联网是基于互联网、广播电视网、传统电信网等信息承载体。

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