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。物联网，Internet of Things,简称“IoT”，即通过传感器或物理识别装置等感知技术，对物理世界进行感知，通过ICT通信传输技术将数据传输至物联网云处理平台进行计算和处理，实现人与人、人与物、物与物的链接，进而对物理世界进行管理和控制。一句话解释：互联网的升级迭代版，互联网实现人与人的链接，物联网增加人与物理世界的链接；感知物理世界的变化，并对物理世界进一步的管理和控制
萌芽期：（1991年-2004年）：1994年美国麻省理工学院Kevin教授提出物联网概念，1995年，比尔盖茨在《未来之路》中构想物物互联，并未引起广泛关注。1999年，麻省理工学院首先提出物联网的定义。2003年，美国《技术评论》将传感网络技术列为未来生活的十大技术之首。
初步发展期：（2005年-2008年）：2005年，国际电信联盟（ITU）发布《ITU互联网报告2005：物联网》，2008年第一届国际物联网大会在瑞士苏黎世举行。
高速发展期（2009年-至今）：2009年美国政府将新能源和物联网确定为美国国家战略。2009年温家宝总理在无锡视察时提出“感知中国”，无锡率先建立“感知中国”研究中心，中科院、运营商和多所大学建立物联网研究院。中国正式开始物联网行业战略部署。2010年中国政府将物联网列为关键技术，并宣布物联网是长期发展计划的一部分。2015年，欧盟成立物联网创新联盟。2016年，NB-IoT技术即将进入规模商用阶段。2018年6月，5G通信技术成熟化，第一阶段全功能标准化工作完成，进入产业全面冲刺阶段。
总结中国物联网产业发展，大致经历：
第一阶段：智能消费产品的涌现
2012-2015年期间，消费类物联网产品一夜爆发，过后却慢慢消退。包括智能灯泡、智能插座、智能水壶、智能电饭煲等等智能产品出现在市场上。大致思路是将传统硬件产品，添加上Wi-Fi、蓝牙、ZiBbee等无线技术，再结合APP进行控制。这股热潮来的快、去的也快，因为害怕的稳定性和用户体验存在问题，再加上价格比较高，对于消费者而言性价比不高，市场认可度比较低。
第二阶段：底层技术完善
第二阶段相对于上个阶段，技术有更深层次的突破。这个时候涌现了各种各样的针对物联网的技术，比如NB-IoT、LoRa等新型的传输技术、AI算法、智能语音技术等等，边缘计算、智能计算等计算存储技术走上台，传感器产品也更加的智能化，具有更多的功能。
第三阶段：行业级应用兴起
完成技术突破之后，物联网的应用逐渐从早期的消费类应用往企业级应用发展。更多的应用于城市建设、政府政务、各行各业产业当中。
物联网IoT产业架构分四层：感知层、网络层、平台层、应用层；物联网IoT产业链：端——管——边——云——用
随着云端数据处理能力开始下沉，更加贴近数据源头，使得边缘计算成为物联网产业的重要关口；将来将有75%的数据需要在网络的边缘侧分析、处理和存储。因而物联网产业链由之前的“端——管——云——用”发展为现在的“端——管——边——云——用”；
“端”：物联网终端，主要是完成数据采集以及向网络端发送的作用；包含芯片、感知技术（传感器+识别技术）、 *** 作系统；
“管”：管道层，保证通信的作用，无线连接、卫星和量子通信等方式；
“边”：边缘计算，将集中式架构分解成边缘位置的点；
“云”：云平台，主要进行数据的计算和存储；包含云计算平台和AI技术；按厂商类型分：运营商、ICT、互联网和工业制造厂商以及第三方物联网平台；按商业模式分PaaS和本地部署；按照平台功能可以划分：设备管理平台、连接管理平台、应用开发平台和业务分析平台；
“用”：物联网IoT应用层，落地到不同行业应用场景中；三大业务主线：消费性物联网、政策驱动物联网和生产性物联网；（政策驱动物联网和生产性物联网并称产业物联网）
从产业集聚发展情况来看，我国已初步形成以北京—天津、上海—无锡、深圳—广州、重庆—成都为核心的 环渤海、长三角、珠三角、中西部 地区四大物联网产业集聚区的空间布局。
其中， 环渤海地区 凭借丰富的产学研资源和总部优势，成为我国物联网产业重要的研发、设计和生产制造基地； 长三角地区 以上海、无锡双核发展为带动，整体发展比较均衡，在技术研发与产业化、应用推广方面发挥了引领示范作用； 珠三角地区 是国内物联网市场化最成熟、体系最完备的地区，目前已形成了一批自主的、竞争力强的物联网应用技术成果和信息增值服务模式，产业规模领先其他地区； 中西部地区 软件、信息服务、传感器等领域发展迅猛，成为第四大产业基地，且在自然资源和人力资源方面均存在优势，对物联网产业链底端感知层具有一定的促进作用。
产业集聚区的形成有利于产业规模效应凸显，形成产业链；有助于改善协作条件，节约生产成本；而且能更好的发挥核心城市的辐射带动作用，促进区域一体化发展。目前，四大产业集聚区相互独立、各有特色，汇聚了一批具有全国影响力的龙头企业，产业链逐渐完善，研发机构和公共服务等配套体系基本完备。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。
某一天清晨起床，突然发现把手机落在别处了。没有手机，整整一天失魂落魄的，感觉做什么都不方便，和外界几乎断了联系。
直到拿到手机，那一刻，心终于安了下来。
不知道大家有没有这样的经历和感觉，手机似乎一刻也不能离手。
我在想， 人工智能已经来到我们身边并深深影响着我们。
面对未来，估计会越来越“厉害”，那么，我们，我们的孩子，究竟要如何准备，去迎接这个世界呢？
我不是引导焦虑，这不仅是为人父母要考虑的事情，也值得职场人士深深地思考。
我们是给孩子一个旱涝保收的金饭碗，或者干脆让孩子学习编程和人工智能技术，还是给孩子留下足够的财富？或者
01
人工智能的冲击
我们来看看人工智能，依据本人非专业的理解，其核心能力基础在于三点：
一、 海量数据： 超多的数据，随时调用不用“伤脑经”。
二、 深度学习： 有了大量数据，有了因果数学关系，人工神经网络就可以进行深度学习，依此做出判断和识别。
三、 超强算法： 我们现在都知道大数据杀熟等新鲜事物，机器人拥有超强计算力，可以对海量的数据进行分析、归纳和整理，算法赋予了它快速思考解决问题的能力。
拥有这三项高超的能力，再加上人工智能不需要吃喝拉撒睡来补充能量，就会给人类未来的工作和生活带来巨大的冲击， 引发不确定性，导致有些人失业，甚至遇到生存问题。
电子钱包让小偷下岗，自动驾驶让司机失业，新冠疫情让商场关门，刚刚松口气又突然紧张，黑天鹅、灰犀牛、独角兽无不让人感觉到现代 社会 的不确定性，正如德国 社会 学家乌尔里希·贝克所指出的， 现代 社会 实际上进入一种风险 社会 。
为人父母，我们希望按照自己的分析和判断，为孩子规划一条道路，让他遵照前行，未来能够找到一个稳定的好工作，有个好收入，拥有好生活。
但是，未来，在很多领域中，机器人将以高效率、不需要休息来抢占人类的饭碗，不仅是脑力劳动的白领，体力劳动的蓝领也不能幸免，造成结构性失业。
什么是结构性失业？按照经济学家的话来说，枯燥，难懂，我试着简单“谱”一下。
李开复说，未来，大部分人类需要思考5秒钟以下的工作都会被取代。 只要有大数据支撑，所有能被理性推理的工作，机械重复的工作，人工智能都能取代人。 比如驾驶、下棋，医院里看X片的医生，保安、护士、银行柜员、货物分拣、翻译、财务统计等等。
从事这些职业的人员，他们因为工作被新的人工智能取代，又不能真正再找到适合他们的工作岗位的情况，就被结构性失业了。
为了避免结构性失业，为了给孩子更好的未来。 很多父母想尽办法，要最早知道将来哪个产业和领域比较吃香，把自己的孩子安排到这个产业领域当中进行学习。
填报大学专业志愿如此，报考各种兴趣班如此，乃至于学龄前也如此，所谓“不要输在起跑线上”。
可是，世界变化如此之快，人工智能发展如此迅速，10年之后，20年之后，当我们的孩子进入职场，到底什么样的产业将被替代，如何替代？人工智能如何迭代？现在，真难以分析和判断。
我们从幼儿园就开始安排的学科和兴趣学习，能保证不被结构性失业吗？
02
君子不器
有人会说，到时候，我总是选择新兴行业不就可以了嘛。
这个想法确实不错，乐观估计的话，只要我们自己跳得够快，永远跟上人工智能的节奏就行。
这样的话，我要说出我今天写这篇文章的核心思想了，就是向中国古人学习。
孔子在《论语》里说到： 君子不器。
从字面上来看，就是人要成为君子，而不是一个器皿、工具、东西、机器。
孔子认为：作为君子，不能像器皿一样成为一个定型的人，不能囿于一技之长，不能只求学到一两门手艺，要博学而通达，不要让自己的才能和思想拘泥于某种“专业”的狭隘中。
现在的大数据和算法已经有把我们困在信息茧房里的迹象了，打开购物平台，推送给你的正是你想要的，打开抖音短视频，印入眼帘的正是你感兴趣的
每个人的时间都被自己最感兴趣的内容填充得满满的，没有精力再去涉猎其他。 推荐算法大大压缩了人们接触到不同信息的机会，我们迅速进入了单向度的信息茧房。
我们每天不断接受着丰富的信息，觉得自己随时随地了解着世界，但实际上这不过是因为自己总能看到感兴趣的东西，从而获得了舒适的错觉。
打破信息茧房的关键是调整我们的心态，愿意接纳不同观点的人，能够听取不一样的声音。
在这样的互联网信息传递中， 孩子的信息茧房也在一天天构建，但他们有着天然的对抗武器——好奇心。
面对人工智能时代，我们能给到孩子的第一项能力，就是保护他们的好奇心。父母毋须用自己固有的思维和观念去局限孩子们的想法，尽量带孩子了解不同领域的信息，多去看看不一样的世界，哪怕看起来是那么的不相干。
我们要尽量少说教，而是放手，让孩子去体验，去经历。
读万卷书，行万里路。
03
提升软实力
每一次工业革命都会带来巨大的结构性失业。
第四次工业革命依然会如此。
创新，创造，正是第四次工业革命带来的时代特征，这个时候，我们不仅仅需要显性知识，或者叫做硬实力，更需要的是隐形知识，也可以叫做软实力。
《溢出》一书的作者，北京大学史学博士，外交学院施展教授写道， 规范化教育所传递的都是显性知识， 但正因为作为前提的隐性知识的存在，“人”才不会被规范化教育单向度地塑造，而是在学习过程中有着一种积极的主体性—通过隐性知识不自觉地决定该如何消化和理解显性知识。
这保障了“人”是学习的主体而不是客体，从而令“人”能够突破给定知识，形成创造力。隐性知识与显性知识在这个过程中不断地相互作用、相互生成。
隐性知识在本质上是一种个体化的理解力、领悟力、判断力镶嵌在实践活动当中，无法通过规范化的方式加以传播。
孔子在《易传》里也说到：形而上者谓之道，形而下者谓之器。道是无形的，器是有形的。
我们看，机器人就是形而下者，是个机器，对数据有强烈的依赖性。虽然它们可以深度学习，乃至创作（画画、d琴等），但总是离不开所有收集的数据。
而人类，就有着机器人无法企及的能力：思考、创造、 情感 与社交。机器人可以画画，但却没有了蒙娜丽莎的微笑，机器人可以写字，却没有王羲之的笔迹游走之情，机器人可以行走，却无法理解为什么非要到冈仁波齐去看繁星漫天
尤其中国人很多的能力，比如盐少许，看火候，依药性配伍，你看着办，分分钟能让机器人崩溃，最后只能学着中国人的语气，来一句：这件事儿啊，您请。
作为很多鸡娃，很多时候我们做爸妈的都是基于现在的市场、人才需要，还有些是依照过去自己走过的路。但是，人工智能以及未来20年后，什么样的能力最能凸显一个人的价值，最具有具有竞争力，谁也不知道十年二十年后会是什么样。
但是， 有些趋势和通用能力我们是知道的，比如自信心、想象力、终身学习力、跨领域的思维力，解难试错的能力
以往我们注重培养孩子的知识和技能等硬实力，尤其看重学科学习，而这样的学习据说来自于美国，是用来培养流水线上工作人员的，说的不好听一点就是培养机器人，很容易被人工智能取代。
《未来简史》大胆预测，就是那些需要 情感 投入的工作未来不会被取代。
面对未来，我们除了给孩子知识技能的学习， 要更注重培养孩子的自信、批判、创造、想象、 情感 、社交等等软实力。
BBC 基于剑桥大学研究者 Michael Osborne 和 Carl Frey 的数据体系分析了 365 种职业在未来的“被淘汰概率”。
看图说话，不难发现，越是机械、重复的劳动，被淘汰率就越高；而需要投入 情感 ，需要团队协同的工作，机器人很难取代。
按照牛津大学经济学家弗雷和奥斯本的说法，难以被人工智能取代的技能主要有3类： 感知能力、社交能力、创造力。
04
拥抱不确定的未来
不确定性、快速迭代、风险看起来令人焦虑，但这恐怕就是现实。
世界的真相就是变化，我们要给到孩子以不变应万变的信念和能力，在人工智能时代依然幸福地生活。
不给孩子灌输确定性、稳定性的逻辑，而更是让孩子不断地拥抱变化，迎接各种挑战和不确定性。
荀子在《劝学》篇里说到： 假舆马者，非利足也，而致千里；假舟楫者，非能水也，而绝江河。君子生非异也，善假于物也。
善假于物，我们的孩子将以开放的心态、宽广的胸怀、足够的自信使用驾驭人工智能，创造属于自己的世界！
人工智能的研究方法与传统的计算机程序设计是截然不同的，由于人们对人类智能的本质有着各种各样的理解，因此人工智能诞生以来就衍生了形形色色的研究方法。目前来看，主要分为符号主义、行为主义和联结主义三大学派。天环信息技术PACOM智能建筑能耗系统运用物联网技术，将数据用传感器设备实时感知采集，通过无线网络把楼宇与互联网相连接，实现信息的交换与管控。能帮助用户实现照明智能管控、温度智能管控、能耗智能管控、环境监测管控、空间智能管控及人员和资产定位等内容，对楼宇空间进行智慧化控制、监控、管理。系统在安全性上对系统进行多层加密和黑名单机制，能够提供物联网所需的工业级、政府级、多层级的安全性。以及在平台上加入了AI算法，使其具备超强人工智能算法，通过不断的数据采集、分析、挖掘，能够对整体建筑系统运行进行预测性维护，同时针对用户体验数据、环境数据等进行自动控制策略优化，无感知智控。人工智能从大的范畴来讲属于物联网的一个子领域。人工智能需要用到一些传感设备，加上网络的传输，以及中央处理的分析处理，并最终控制执行部件执行。人工智能里面还会有个机器学习的过程，是根据大量的数据分析建模后，根据预设的算法，自主完成处理。
这里面的传感设备、传输设备、及后台的处理（或嵌入式处理）都符合物联网的典型架构模型。
因此，从大范围来讲，人工智能可以归属于物联网。只是目前人工智能很热，着重突出了这个概念而已。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）