原链接：吃瓜群众一图看懂人工智能、物联网等技术的关系 作为一个奔四的大龄中年程序员，一边焦虑中年大叔的未来，一边担忧人类的未来，于是一头扎进这几个技术潮流的大坑，看看能否在机器人灭绝人类之前，通过自己的力量能否做点什么事情，也许能改变人类历史呢？ 结果发现扎进去容易，游出来就难了，一大堆各种技术名词混在一起，就像刘姥姥进了大观园，虽然都很新奇，但是眼花缭乱啊，好不容易花了几个月，才慢慢理清了，发现其实没那么复杂，而且这几个技术都是相关的，明白了这些技术的关联后，理解起来就容易多了！ （发了朋友圈，吃瓜群众纷纷表示太他妈清晰易懂了！） 人工智能、大数据、云计算、物联网、互联网的关系简单解释一下上图（从下往上看，本人也是吃瓜群众，不保证专业性，仅作为通俗理解用）： [*]IoT和IoI[/*]IoT，Internet of Things，物联网；IoI，Internet of Information，互联网； 这两张网是用来将所有事物和信息联系起来，为何要联系起来呢？因为将事物和信息联系起来后，数据才有了关联，数据有了关联才能产生更大的价值。例如一辆车的位置数据没有太大价值，但几千辆车的位置数据关联起来，就可以用来判断路面拥堵情况，也可以用于交通调度。 [*]云计算[/*]物联网和互联网产生大量的数据，这些数据肯定要找一个地方集中存储和处理，这就必须要有云计算了。如果没有云计算，一台冰箱产生的数据都要部署独立一台后台服务器来接收，成本和便利性无法接受。云计算的作用就在于将海量数据集中存储和处理。 [*]大数据[/*]海量数据上传到云计算平台后，自然而然的就需要对数据进行深入分析和挖掘了，这就是大数据的目的。将几千辆车的位置信息综合起来分析出某条路的拥堵状况；将某个城市几百万人的健康状况综合分析，也许就可以得出某个工厂周围某种疾病的发病率比较高的结论。。。。。。这些都是大数据做的事情。 [*]人工智能[/*]大数据是基于海量数据进行分析从而发现一些隐藏的规律、现象、原理等，而人工智能在大数据的基础上更进一步，人工智能会分析数据，然后根据分析结果做出行动，例如无人驾驶，自动医学诊断。 看完是否觉得很清晰了？记得点赞 ：） 实际上这张图对吃瓜群众来说，还有另外一个作用：不要被人工智能唬住了，也不要担心不做人工智能就要被淘汰了！ 人工智能不是无源之水，也是需要整个生态配合的，做不了人工智能，可以做大数据；做不了大数据，可以做云计算；做不了云计算，还可以做物联网呢。。。。。。就算是人工智能，也不可能立马就取代人类，人工智能应用到具体行业和领域时，必须要有之前具备丰富行业经验的人参与和改造才能落地！ 其实，回想互联网不也是一样吗？互联网有做网络设备的（思科、华为）、有做操作系统的（微软、苹果）、有做行业的（淘宝、facebook、微信等）、有做终端的（苹果、华为、小米）、有做公众号的。。。。。。每个领域都是一个市场和机会，不要过于焦虑和担心！ 未来已来，虽然无需焦虑，但最好做好准备！

物联网☞形成大数据☞云计算分析处理☞作用于物联网。在我看来是这样。

从2007年开始，科学院相关研究团队发表论文提出互联网未来趋势：“互联网正在向着与人类大脑高度相似的方向进化，它将具备自己的视觉、听觉、触觉、运动神经系统，也会拥有自己的记忆神经系统、中枢神经系统、自主神经系统。”。并由此产生互联网云脑（Internet Cloud Brain）架构。（参考1） 到2017年，随着人工智能，物联网，大数据，云计算，机器人，虚拟现实，工业互联网等科学技术的蓬勃发展，互联网云脑的架构也逐步清晰起来， 互联网大脑（云脑）架构，就是互联网向与人类大脑高度相似的方向进化过程中，形成的类脑巨系统架构。互联网大脑架构具备不断成熟的类脑视觉、听觉、躯体感觉、运动神经系统、记忆神经系统、中枢神经系统、自主神经系统。互联网大脑通过类脑神经元网络将互联网各神经系统和世界各元素关联起来，互联网大脑在群体智慧和人工智能的驱动下通过云反射弧实现对世界的认知，判断，决策和反馈。 应该说互联网云脑是互联网在进化过程中形成的类大脑架构，它并不是一开始就成熟和完整的，而是在科学探索和商业创新过程中逐步发育而成。web2.0,物联网，云计算，工业互联网，大数据，人工智能。。，它们不是脱离互联网的新事物，而是互联网云脑发育过程中，由于各神经系统发育的不均匀导致的波浪式高峰，往往是一个技术或模式成熟后，下一个技术或模式才有蓬勃发育的基础。我们可以看一下人工智能热潮产生之前的互联网进展。 1.物联网本质上是互联网大脑的感觉神经系统和运动神经系统，传感器和通过AI控制的智能设备通过互联网线路连接到互联网中枢神经系统供云端的群体智慧和云AI使用。 2.云计算本质上是互联网大脑的中枢神经系统，它通过服务器，网络操作系统，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大脑的其他组成部分进行控制。 3.大数据本质上是互联网大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。是互联网大脑产生智慧智能的基础。 4.人工智能本质是互联网大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，也运用到互联网大脑的神经末梢，神经网络和智能终端中。使得互联网大脑各个神经系统同时提升能力。 5.工业4.0和工业互联网本质是互联网大脑的运动神经系统，这将是互联网大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大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操作，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大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。让互联网大脑的感觉神经系统，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大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大脑中。 9。大社交网络（Big Sns)是互联网大脑神经元网络，也是互联网大脑最重要的部分。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)是互联网大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。是互联网大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大脑与具体的地域结合的结果，是互联网大脑的缩小版应用，智慧城市的建设，从互联网大脑的架构看，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。

简单解释 人工智能，就是改变了过去人去学习机器的状况，有了人工智能，机器会更懂你，机器会主动去了解你，满足你的需求。同时，机器之间也能相互学习。 过去人能读懂机器，是因为人有大脑，如今机器要读懂人，同样需要一个大脑，这个大脑去让你判断对与错，会根据判断作出决策的行为，这个过程就是云计算。 能让云计算有效，快速，合理进行，那就需要储存大量数据信息，就类似人的大脑，需要经验积累，才会融会贯通，这就是大数据，有了大数据，云计算才是有效的。 获取数据的来源，就是通过机器与机器之间的连接，机器与零部件之间的连接，这个过程就是物联网。 用一句话说 就是通过IOT，获取大数据，储存在云端，再根据云计算，作出行为，此过程就是人工智能。

感谢邀请！ 这里分享一篇之前的分享，希望能够帮助知友更好的理解，如有不妥，欢迎吐槽、批评及建议！ 人工智能、大数据、物联网以及云计算，彼此之间皆存在着千丝万缕的“亲缘”关系！！ 半个多世纪的某个夏天，麦卡锡、明斯基等众科学家们举办了一次Party，共同研究用机器模拟智能的问题，也是在那时，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！ 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，AI能根据大量的历史资料和实时观察（real－time observation）找出对于未来预测性的洞察（predictive insights）。 如今人工智能商业化正在快速推进中，比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用！ 对于未来而言，人工智能会在人类生活的方方面面，发挥越来越多的作用，也会刷更多的存在感，慢慢的更会懂我们很多！ 不远的将来会有越来越多的自动化的系统出现，比如刷脸支付已经在来的路上了！ 先以人工智能为例，抛弃其他任何，也便不会有今天大红大紫的人工智能！ 不得不说的人工智能背后的基石：大数据 大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。 简单而言何为大数据？ 虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。 但是，这个说法并不准确！ “大规模”只是指数据的量而言。 数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。 例如：地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值！ 大数据这里我们参阅马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据： 信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。 信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。 信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。 大数据在应用层面：大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、大数据都可以实时获取、大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。 美国《大西洋月刊》公布的一段A.I.聊天记录截图 延伸阅读：聊天机器人竟自创语言“对话” 脸书将其紧急关停 实际上人工智能的发展，离不开海量数据进行训练，究其根本大数据的循环往复无数次的训练和深度学习才有了人工+智能！ 没有人工智能的物联网：没大戏 而物流网又让人工智能：更准确 物联网：英文名为Internet of Things，可以简单地理解为物物相连的互联网，正是得益于大数据和云计算的支持，互联网才正在向物联网扩展，并进一步升级至体验更佳、解放生产力的人工智能时代。 在未来，虚拟世界的一切将真正实现物理化！ 物联网主要通过各种设备（比如RFID，传感器，二维码等）的接口将现实世界的物体连接到互联网上，或者使它们互相连接，以实现信息的传递和处理。 对于人工智能而言，物联网（IoT）其实肩负了一个至关重要的任务：资料收集 概念上，物联网可连接大量不同的设备及装置，包括：家用电器和穿戴式设备。嵌入在各个产品中的传感器（sensor）便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。 互联网在现实的物理世界之外新建了一个虚拟世界，物联网将会把两个世界融为一体。 物联网的终极效果是万物互联，不仅仅是人机和信息的交互，还有更深入的生物功能识别读取等等！ 人工智能背后强大的助推器：云计算 云计算是将我们传统的IT工作转为以网络为依托的云平台运行，NIST（美国国家标准与技术研究院）在2011年下半年公布了云计算定义的最终稿，给出了云计算模式所具备的5个基本特征（按需自助服务、广泛的网络访问、资源共享、快速的可伸缩性和可度量的服务）、3种服务模式（SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和IaaS（基础设施即服务））和4种部署方式（私有云、社区云、公有云和混合云） 云计算发展较早，经过10年发展，国内已经拥有超百亿规模，云计算也不再只是充当存储与计算的工具而已！ 未来可以预见的是，云计算将在助力人工智能发展层面意义深远！ 而反之，人工智能的迅猛发展、巨大数据的积累，也将会为云计算带来的未知和可能性！ 人工智能也好、大数据也好、物联网及云计算也好，彼此依附相互助力，藕不断丝且相连！ 合力搭档在一起，组合拳出击才更有力量：给未来多一些可能，给未知多一些可能性，给不可能多一些可能！ 推荐阅读： 云计算是什么？视界云：大话：人工智能、大数据、物联网、云计算

首先物联网（IoT）的本质，是互联网的延伸。只是它的终端不再是计算机，而是拓展到嵌入式系统和传感器上。 通俗来说，就是把“物”和“互联网”连接起来，进行信息交换和通信。 比如说智能家居，家里的所有电子设备、安防设置等都可以连接到家庭智能终端。你在公司看到终端显示家里着火了，就可以马上启动消防装置并报警；快到家了、可以在手机上操作打开空调微波炉等。 因此我们可以看到，物联网是一个非常非常强大的数据来源。物联网所搭建的“万物互联”网络会令数据量呈爆炸性的增长。 这些数据的价值，就需要用到大数据（Big data）对其进行管理、分析来发掘，从而整理出有价值的规律、有意义的洞见。 云计算（cloud computing）很难用一两句话解释的清楚，通俗的来说就是“共享”——我想吃到全国各地的美食，但我没必要自己请到全国各地的厨师，这样成本也太高。 现在有一个大公司开了一家大酒楼全国各地的厨师都有，这样我想什么时候去吃就什么时候去吃，其他和我一样想吃到各地美食的人也可以随时去满足自己的需求。 云计算就是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地访问共享资源池（如计算设施、存储设备、应用程序等）的计算模式。 人工智能（Artificial Intelligence）则是一门十分广泛的科学。大数据和云计算能够为人工智能的发展提供助力，而人工智能的技术又能更好地作用于物联网。 事实上大数据、云计算、人工智能这三者是有很多重叠和交叉的部分的。比如无人驾驶、语音识别等这些实际应用中，这三者都要起到作用，他们的边界也是相对模糊的。 总体而言，物联网、大数据、云计算、人工智能是当前最前沿的高新技术之四，每一个都是一个庞大的领域，且他们都有着不可估量的发展前景。目前他们的发展是齐头并进、相互交叉、相互协作的。

大数据 不是 抽样数据，而是全部的数据； 所以大数据必须依赖云计算，不可能是局域网的； 物联网目标是把所有的物体都连接到互联网，并把物体虚拟化，数据上传，自然就是大数据了。 所以，大数据、云计算是物联网的基础设施。

成万上亿的物联网设备产生大量的数据（形成大数据），大量的数据存储到云端（云储存），并在云端进行计算、分析、学习（云计算），从而产生认知决策（或者说智能），决策于物联网设备终端（比如由传感器检测室内环境，自动调节温度、湿度、通风等，整个过程不需要人为的参与），这样就会形成一个所谓的闭环。 这里面，物联网、大数据、云计算、人工智能等等都在其中，相互作用，缺一不可（当然还有一些看不到的技术，涉及的太多了，比如说安全问题，隐私问题，想详细的说三天三夜都说不完）。

肉体、灵魂和思想之间的关系。

半个多世纪的某个夏天，麦卡锡、明斯基等众科学家们举办了一次Party，共同研究用机器模拟智能的问题，也是在那时，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！ 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，AI能根据大量的历史资料和实时观察（real－time observation）找出对于未来预测性的洞察（predictive insights）。 如今人工智能商业化正在快速推进中，比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用！ 对于未来而言，人工智能会在人类生活的方方面面，发挥越来越多的作用，也会刷更多的存在感，慢慢的更会懂我们很多！ 不远的将来会有越来越多的自动化的系统出现，比如刷脸支付已经在来的路上了！ 人工智能、大数据、物联网以及云计算，彼此之间皆存在着千丝万缕的“亲缘”关系！ 先以人工智能为例，抛弃其他任何，也便不会有今天大红大紫的人工智能！ 不得不说的人工智能背后的基石：大数据 大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。 简单而言何为大数据？ 虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。 但是，这个说法并不准确！ “大规模”只是指数据的量而言。 数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。 例如：地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值！ 大数据这里我们参阅马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据： 信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。 信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。 信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。 大数据在应用层面：大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、大数据都可以实时获取、大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。 美国《大西洋月刊》公布的一段A.I.聊天记录截图 延伸阅读：聊天机器人竟自创语言“对话” 脸书将其紧急关停 实际上人工智能的发展，离不开海量数据进行训练，究其根本大数据的循环往复无数次的训练才有了人工+智能！ 人工智能背后强大的助推器：云计算 云计算（详情参阅之前回答：什么是云计算？）是将我们传统的IT工作转为以网络为依托的云平台运行，NIST（美国国家标准与技术研究院）在2011年下半年公布了云计算定义的最终稿，给出了云计算模式所具备的5个基本特征（按需自助服务、广泛的网络访问、资源共享、快速的可伸缩性和可度量的服务）、3种服务模式（SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和IaaS（基础设施即服务））和4种部署方式（私有云、社区云、公有云和混合云） 云计算发展较早，经过10年发展，国内已经拥有超百亿规模，云计算也不再只是充当存储与计算的工具而已！ 未来可以预见的是，云计算将在助力人工智能发展层面意义深远！ 而反之，人工智能的迅猛发展、巨大数据的积累，也将会为云计算带来的未知和可能性！ 没有人工智能的物联网：没大戏 而物流网又让人工智能：更准确 物联网：英文名为Internet of Things，可以简单地理解为物物相连的互联网，正是得益于大数据和云计算的支持，互联网才正在向物联网扩展，并进一步升级至体验更佳、解放生产力的人工智能时代。 在未来，虚拟世界的一切将真正实现物理化！ 物联网主要通过各种设备（比如RFID，传感器，二维码等）的接口将现实世界的物体连接到互联网上，或者使它们互相连接，以实现信息的传递和处理。 对于人工智能而言，物联网（IoT）其实肩负了一个至关重要的任务：资料收集 概念上，物联网可连接大量不同的设备及装置，包括：家用电器和穿戴式设备。嵌入在各个产品中的传感器（sensor）便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。 互联网在现实的物理世界之外新建了一个虚拟世界，物联网将会把两个世界融为一体。 物联网的终极效果是万物互联，不仅仅是人机和信息的交互，还有更深入的生物功能识别读取等等！ 人工智能也好、大数据也好、物联网及云计算也好，彼此依附相互助力，藕不断丝且相连！合力搭档在一起：给未来多一些可能，给未知多一些可能性，给不可能多一些可能！ 原文参阅：人工智能、大数据、云计算、物联网，彼此之间有哪些内在联系？