這些設(shè)備不需要安裝驅(qū)動，也不需要重新開發(fā)app，這意味著可穿戴設(shè)備可以在生產(chǎn)過程中自主學(xué)習(xí)；edge 計算可以在工廠或機場的位置找到對象并控制它們。Big 數(shù)據(jù)(bigdata)是一種創(chuàng)建、分析和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的技術(shù)。根據(jù)開發(fā)進度，Big 數(shù)據(jù)可以進行預(yù)測分析，預(yù)測市場、趨勢、用戶體驗；或者預(yù)測工作崗位、產(chǎn)品增長、轉(zhuǎn)化率的數(shù)字化趨勢。

如何深度融合4、大 數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng) 人工智能之間的關(guān)系

物聯(lián)網(wǎng)，Big 數(shù)據(jù)和人工智能？人工智能:人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，以及與Big 數(shù)據(jù)、Cloud 計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的深度融合，正在推動智能化轉(zhuǎn)型升級，助力各行業(yè)數(shù)字化、智能化發(fā)展。人工智能本質(zhì)上是互聯(lián)網(wǎng)云大腦產(chǎn)生智慧和智能的動力源。人工智能不僅通過深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)和large等算法的結(jié)合數(shù)據(jù)，還應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)云大腦的神經(jīng)末梢、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和智能終端。

應(yīng)用層人工智能在應(yīng)用上類似于感應(yīng)層，都是在對象上的功能改進。比如我們可以利用分析層的命令信息，智能調(diào)整一些路口的紅綠燈。人工智能與物聯(lián)網(wǎng)有什么關(guān)系？所以我覺得物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的關(guān)系需要從物聯(lián)網(wǎng)未來的發(fā)展可能性和人工智能的未來來理解。這樣，兩人的關(guān)系就很密切了。這里我只理解人工智能作為信息處理的高級中介。

人工智能，Da 數(shù)據(jù)，Yun 計算，物聯(lián)網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)。解釋一下上圖中的關(guān)系(自下而上，我也是吃瓜的，不保證專業(yè)性，只是通俗理解用的):IoT和IOII。IoI，InternetofInformation，互聯(lián)網(wǎng)；這兩張網(wǎng)是用來連接一切和信息的。為什么要把它們聯(lián)系起來？因為事物與信息相關(guān)，數(shù)據(jù)具有相關(guān)性，數(shù)據(jù)具有相關(guān)性才能產(chǎn)生更大的價值。

Cloud 計算物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)必須找到一個地方集中存儲和處理，所以必須有cloud 計算。如果沒有云計算，就要部署獨立的后臺服務(wù)器來接收一個冰箱產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，成本和便利性都無法接受。云計算的功能是集中存儲和處理海量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)Massive數(shù)據(jù)上傳到云端計算平臺后，自然要對數(shù)據(jù)進行深入的分析和挖掘，這也是數(shù)據(jù)的目的。

人工智能和Da 數(shù)據(jù)都是人們比較熟悉的通俗名詞，但可能會有些混淆。人工智能和數(shù)據(jù)有什么異同？他們有什么共同點嗎？他們相似嗎？能否進行有效的對比？有些人認(rèn)為將人工智能與數(shù)據(jù)組合在一起是一種自然的錯誤，部分原因是它們實際上是相同的。但是它們是完成相同任務(wù)的不同工具。但首先要做的是明確兩者的定義。很多人不知道這一點。