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物联网+云计算+大数据+人工智能 之间关系浅析 通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，在通过大数据分析，甚至更高形式的人工智 能为人类的生产活动，生产所需提供更好的服务。这必将是第四次工业革命的方向。 2017年6月 物联网IoT （Internet of things） • 物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展 的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。 • 物联网大致分为：感知层、网络层、应用层。 – 感知层：相当于人的感官和神经末梢，用来感知和采集应 用层应用环境中的各种数据：包括温度、湿度、速度、位 置、、震动、压力、流量、气体等各种各样的传感器。灵 敏度和精度高，功耗低，可以无线传输是对传感层的要求。 – 网络层：相当于人的神经系统，用来传输数据。包括各种 各样的无线通讯技术和标准，比如： Zigbee/BLE/Wifi/NFC/RFID/LTE等。低功耗，广域覆盖，更 多连接是无线网络的发展方向。目前新的通讯技术和标准 NB-IoT，LoRa，Elte-IoT都是往这个方向努力。未来的5G 会取代很多的无线通讯技术，一统江湖。 – 应用层：相当于人的大脑指示和反应，通过指令反向控制 输出。如设备管理，环境监测，工业控制等。 网络层 • 低功耗，广域覆盖，更多连接是无线网络的发展方向。目前新的通讯技术和标准NB-IoT，LoRa，Elte-IoT都是往这 个方向努力。未来的5G会取代很多的无线通讯技术，一统江湖。 物联网产业体系 物联网产业全景图 云计算（Cloud） • 云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算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月扩展且经常是虚拟化的资源。 • 目前很多物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。亚马逊是最早意识到服务价值的公司， 它把服务与公司内部的几处设施，平台，技术，成熟后推向市场，为社会提供各项服务，也因此成为i全球云计算 市场的领头羊。 • 云计算可以认为包括以下几个层次的服务： – 云计算IaaS ：Infrastructure-as-a-Service ，基础设施及服务。消费者通过Internet可以 从完善的计算机基础设施获得服务。例如：硬件服务器租用。 – 云计算PaaS ：Platform-as-a-Service ，平台即服务。PaaS实际上是指将软件研发的平 台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此PaaS也是SaaS模式的一种应用。但 是，PaaS的出现可以加快SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开放速度。例如：软件 的个性化定制开发。 – 云计算SaaS ：Software-as-a-Service ，软件即服务。它是一种通过Internet提供软件的 模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web 的软件，来管理企业经营活动。 大数据（Dig Data） • 大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收，再造才能创造出更 大的价值。 • 麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具 能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据 技术的战略意义不必再与掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果 把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提供对数据的 “加工能力”，通过“加工”实现数据的 “增值”。 • 从技术上看，大数据与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，必须采用分布式构架。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。 大数据技术十大核心原理 1、数据核心原理：从“流程”核心转变为“数据”核心 • 大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。Had