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物聯(lián)網(wǎng)的概念、核心及關(guān)鍵要素
物聯(lián)網(wǎng)（IoT）顧名思義就是物體設(shè)備之間的網(wǎng)絡(luò)通信互接，即萬物互聯(lián)，從以往主要以人-人連接的時(shí)代，到目前人-物連接的時(shí)代逐漸過渡到物與物連接。任何的物體都可以通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)的交互往來，相互通信、“交流”，除了實(shí)現(xiàn)設(shè)備間基本的通訊外，今后將由普通的IoT逐漸發(fā)展為AIoT（AI+IoT），即智能物聯(lián)網(wǎng)，在基礎(chǔ)的IoT能力上，融合了AI人工智能，使得每一個(gè)設(shè)備不僅僅是可以相互連接、通訊，還能夠通過AI機(jī)器學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析實(shí)現(xiàn)物聯(lián)設(shè)備的自我進(jìn)化、自我預(yù)測、自我改造，真正做到物聯(lián)設(shè)備的感知智能化、分析智能化、控制智能化。
物聯(lián)網(wǎng)的核心在于物聯(lián)設(shè)備網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，連接的目的在于獲取設(shè)備數(shù)據(jù)，在于管理，在于提質(zhì)增效，根本使命就是服務(wù)于人類生產(chǎn)生活發(fā)展。
物聯(lián)網(wǎng)從技術(shù)架構(gòu)上來看，可分為三層：感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層。第一層：感知層，即設(shè)備需要感知外界環(huán)境，收集數(shù)據(jù)。通常由各種傳感器構(gòu)成，如溫、濕度傳感器、二維碼及RFID標(biāo)簽、攝像頭等感知終端。第二層：網(wǎng)絡(luò)層，由各種私有網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)、有線和無線通信網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)和云計(jì)算平臺等組成，相當(dāng)于人的神經(jīng)中樞和大腦，負(fù)責(zé)傳遞和處理感知層獲取的數(shù)據(jù)信息。第三層：應(yīng)用層，可理解為IoT的核心目標(biāo)，將獲取數(shù)據(jù)處理分析之后應(yīng)用于生產(chǎn)、生活，指導(dǎo)實(shí)踐，提質(zhì)增效。
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人工智能的概念、核心及關(guān)鍵要素
AI人工智能就像是數(shù)學(xué)是一門學(xué)科，是研究使計(jì)算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，其中一個(gè)主要的目的就是想讓計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。即便AI在近些年發(fā)展迅速，但人工智能未來的發(fā)展也將發(fā)生“天花板效應(yīng)”，“機(jī)器智能”除了邏輯、計(jì)算、存儲等方面外，也只能是無限趨近于人類大腦，而不會超越人腦，如思維方式、情感表達(dá)等方面。
人工智能的核心在于算法，算法決定了人工智能的發(fā)展高度，沒有成熟強(qiáng)大的算法人工智能都是空中樓閣，毫無意義。
人工智能有三大要素：算法（可理解為解決實(shí)際問題的方式、方法、模型），算力（處理海量練習(xí)數(shù)據(jù)需要強(qiáng)大的計(jì)算能力，這部分角色通常由AI芯片及處理器來承擔(dān)，可理解為電腦CPU），數(shù)據(jù)（訓(xùn)練算法模型的原料，不斷練習(xí)以優(yōu)化算法）。那么他們之間具有怎么樣的關(guān)系呢？
一句話，可以將AI理解為一個(gè)不斷做題尋求最優(yōu)解的一個(gè)過程。
如果將AI機(jī)器人比作一個(gè)學(xué)生，那么AI訓(xùn)練師（目前為一種職業(yè)）就是“老師”，老師教AI機(jī)器人不同解題、計(jì)算方法（即算法，解決實(shí)際生產(chǎn)、生活問題，建模等）；“老師”通過不斷的將海量的數(shù)據(jù)“喂”給這個(gè)學(xué)生，讓TA不斷地計(jì)算、不斷地學(xué)習(xí)，逐漸讓這個(gè)“學(xué)生”擁有發(fā)現(xiàn)并改進(jìn)現(xiàn)有解題方法的能力，直至可以實(shí)現(xiàn)獨(dú)自解題。這是一個(gè)教學(xué)相長的過程，通過“學(xué)生”的學(xué)習(xí)反饋，“老師”也在不斷調(diào)整自己教授的算法，在年復(fù)一年日復(fù)一日周而復(fù)始的練習(xí)過程中，使得“老師”培養(yǎng)出的這個(gè)“學(xué)生”能夠較好的處理相關(guān)問題并趨于完美，總結(jié)并形成理論體系，即成熟的算法、模型。
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云計(jì)算的概念、核心及關(guān)鍵要素
云計(jì)算較為狹義的理解：以往數(shù)據(jù)的計(jì)算大家都需要自己買一個(gè)笨重的實(shí)體計(jì)算器，而云計(jì)算則是將實(shí)體的計(jì)算器進(jìn)行了虛擬化，只需要通過付費(fèi)在軟件上就可以實(shí)現(xiàn)以往的計(jì)算需求。云計(jì)算的發(fā)展離不開服務(wù)器和IDC（ Internet Data Center）的技術(shù)支持。服務(wù)器為云計(jì)算提供了強(qiáng)大的計(jì)算和存儲能力，而IDC數(shù)據(jù)中心將規(guī)模化的硬件服務(wù)器整合虛擬到云端，為用戶提供的是服務(wù)能力和IT效能，是云計(jì)算發(fā)展的重要支撐。
云計(jì)算的核心在于云服務(wù)器的數(shù)據(jù)分析處理，巨大的數(shù)據(jù)計(jì)算處理請求程序分解成無數(shù)個(gè)小程序，然后通過地面多部服務(wù)器計(jì)算結(jié)果并返回給用戶。云服務(wù)器是指在實(shí)體服務(wù)器的操作系統(tǒng)下，利用軟件，虛擬出來的服務(wù)器。相比傳統(tǒng)的實(shí)體服務(wù)器，即不用考慮場地占用又不用擔(dān)心設(shè)備資產(chǎn)折舊，云服務(wù)器還具有可快速部署、靈活擴(kuò)容、安全穩(wěn)定可靠等諸多特點(diǎn)。
云計(jì)算具有3種服務(wù)模式SaaS（軟件即服務(wù)）、PaaS（平臺即服務(wù)）和IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)），簡單的說如果你想建立一個(gè)自己的網(wǎng)站，那么你依次需要做幾件事情：①購買服務(wù)器→②安裝服務(wù)器軟件→③開發(fā)網(wǎng)站→④投入使用。這個(gè)過程中，如果你購買他人提供的IaaS服務(wù)，那么意味著你就不用自己買服務(wù)器了，只需要從第②步開始，自己裝服務(wù)器軟件；如果你購買他人提供的PaaS服務(wù)，那么意味著你既不需要買服務(wù)器，也不需要自己裝服務(wù)器軟件，只需要從第③步開始，自己開發(fā)網(wǎng)站程序 ；如果你購買他人提供的SaaS服務(wù)，這意味著你什么也不用干，只需要使用他們開發(fā)好的程序，而且他們會負(fù)責(zé)軟件的日常升級、維護(hù)，而你自己只需要專心運(yùn)營即可。
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大數(shù)據(jù)的概念、核心及關(guān)鍵要素
大數(shù)據(jù)(Big Data)是指“無法用現(xiàn)有的軟件工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合?！贝髷?shù)據(jù)具有4V特征：①數(shù)據(jù)體量巨大(Volume)，通常是PB/EB（1PB=1024TB=1024*1024G）級別；②數(shù)據(jù)類型繁多(Variety)，除了傳統(tǒng)的文字?jǐn)?shù)字還包括照片、音視頻等；③價(jià)值密度低(Value)，這些數(shù)據(jù)具有一定的相關(guān)關(guān)系，并不一定具有因果關(guān)系，而且價(jià)值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比；④處理速度快(Velocity)，海量的數(shù)據(jù)要求處理的速度需要不斷地提升以提高效率。
大數(shù)據(jù)的核心在于預(yù)測，因?yàn)榱孔儗l(fā)質(zhì)變，在龐大的數(shù)據(jù)中通過數(shù)據(jù)的分析處理去挖掘復(fù)雜數(shù)據(jù)中的特定規(guī)律以此來預(yù)測未來事件的發(fā)展。
大數(shù)據(jù)有幾大關(guān)鍵環(huán)節(jié)，分別為數(shù)據(jù)來源→數(shù)據(jù)存儲→數(shù)據(jù)分析處理→生產(chǎn)生活實(shí)際應(yīng)用。針對于數(shù)據(jù)來源主要可以分為企業(yè)數(shù)據(jù)；IoT設(shè)備數(shù)據(jù)；社交數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)儲存通常是采用云儲存的形式；數(shù)據(jù)分析處理則為其中的關(guān)鍵，因?yàn)橐治鎏幚頂?shù)據(jù)類型既有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也具有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如照片、音頻、視頻、符號、表情等，這對分析處理能力提出了較高的要求；最終分析處理的數(shù)據(jù)都是為了創(chuàng)造價(jià)值、應(yīng)用于生產(chǎn)生活實(shí)踐，去預(yù)測做到超前反應(yīng)。
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與5G的聯(lián)系？
大數(shù)據(jù)需要依賴云計(jì)算進(jìn)行儲存、計(jì)算分析，而物聯(lián)網(wǎng)則是未來大數(shù)據(jù)的主要來源之一；而人工智能則需要大數(shù)據(jù)、云計(jì)算（提供算力）結(jié)合算法不斷的進(jìn)化、學(xué)習(xí)并優(yōu)化算法模型，物聯(lián)網(wǎng)則會借助AI成熟算法以提升物聯(lián)設(shè)備的智能化程度。而5G作為通訊網(wǎng)絡(luò)，在這些關(guān)系鏈中起到的則是紐帶作用，是數(shù)據(jù)的搬運(yùn)工，是科技時(shí)代的血液。預(yù)計(jì)在2023年前后，我國的5G網(wǎng)絡(luò)將會全面普及，屆時(shí)無論是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備入網(wǎng)量、數(shù)據(jù)量、AI技術(shù)等都將有一個(gè)質(zhì)的改變！
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