物聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用拓展，與其說物聯(lián)網(wǎng)是網(wǎng)絡(luò)，不如說物聯(lián)網(wǎng)是業(yè)務(wù)和應(yīng)用。因此，應(yīng)用創(chuàng)新是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心，以用戶體驗為核心的創(chuàng)新是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的靈魂。

云計算相當于人的大腦，是物聯(lián)網(wǎng)的神經(jīng)中樞。云計算是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動態(tài)易擴展且經(jīng)常是虛擬化的資源。

大數(shù)據(jù)相當于人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創(chuàng)造出更大的價值。

人工智能打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識（數(shù)據(jù)），不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智能離不開大數(shù)據(jù)，更是基于云計算平臺完成深度學習進化。

簡單總結(jié)：通過物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集海量的數(shù)據(jù)存儲于云平臺，再通過大數(shù)據(jù)分析，甚至更高形式的人工智能為人類的生產(chǎn)活動，生活所需提供更好的服務(wù)。這必將是第四次工業(yè)革命進化的方向。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)的挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù)。

如果我們把人工智能看成一個嗷嗷待哺擁有無限潛力的嬰兒，某一領(lǐng)域?qū)I(yè)的海量的深度的數(shù)據(jù)就是喂養(yǎng)這個天才的奶粉。奶粉的數(shù)量決定了嬰兒是否能長大，而奶粉的質(zhì)量則決定了嬰兒后續(xù)的智力發(fā)育水平。

與以前的眾多數(shù)據(jù)分析技術(shù)相比，人工智能技術(shù)立足于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時發(fā)展出多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而可以進行深度機器學習。與以外傳統(tǒng)的算法相比，這一算法并無多余的假設(shè)前提（比如線性建模需要假設(shè)數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系），而是完全利用輸入的數(shù)據(jù)自行模擬和構(gòu)建相應(yīng)的模型結(jié)構(gòu)。這一算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據(jù)不同的訓練數(shù)據(jù)而擁有自優(yōu)化的能力。

但這一顯著的優(yōu)點帶來的便是顯著增加的運算量。在計算機運算能力取得突破以前，這樣的算法幾乎沒有實際應(yīng)用的價值。大概十幾年前，我們嘗試用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算一組并不海量的數(shù)據(jù)，整整等待三天都不一定會有結(jié)果。但今天的情況卻大大不同了。高速并行運算、海量數(shù)據(jù)、更優(yōu)化的算法共同促成了人工智能發(fā)展的突破。這一突破，如果我們在三十年以后回頭來看，將會是不弱于互聯(lián)網(wǎng)對人類產(chǎn)生深遠影響的另一項技術(shù)，它所釋放的力量將再次徹底改變我們的生活。

人工智能是程序算法和大數(shù)據(jù)結(jié)合的產(chǎn)物。而云計算是程序的算法部分，物聯(lián)網(wǎng)是收集大數(shù)據(jù)的根系的一部分。可以簡單的認為：人工智能=云計算+大數(shù)據(jù)（一部分來自物聯(lián)網(wǎng)）。隨著物聯(lián)網(wǎng)在生活中的鋪開，它將成為大數(shù)據(jù)最大，最精準的來源。

現(xiàn)在已進入大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能時代，我們必須弄清楚他們的本質(zhì)，抓住機遇，跟上趨勢，創(chuàng)新發(fā)展，才能高科技的發(fā)展大潮中立于不敗之地。