原創 知識擺渡人PMz 知識農夫

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物聯網的概念、核心及關鍵要素

物聯網（IoT）顧名思義就是物體設備之間的網絡通信互接，即萬物互聯，從以往主要以人-人連接的時代，到目前人-物連接的時代逐漸過渡到物與物連接。任何的物體都可以通過網絡進行數據的交互往來，相互通信、“交流”，除了實現設備間基本的通訊外，今后將由普通的IoT逐漸發展為AIoT（AI+IoT），即智能物聯網，在基礎的IoT能力上，融合了AI人工智能，使得每一個設備不僅僅是可以相互連接、通訊，還能夠通過AI機器學習對數據進行智能化分析實現物聯設備的自我進化、自我預測、自我改造，真正做到物聯設備的感知智能化、分析智能化、控制智能化。

物聯網的核心在于物聯設備網絡互聯，連接的目的在于獲取設備數據，在于管理，在于提質增效，根本使命就是服務于人類生產生活發展。

物聯網從技術架構上來看，可分為三層：感知層、網絡層和應用層。第一層：感知層，即設備需要感知外界環境，收集數據。通常由各種傳感器構成，如溫、濕度傳感器、二維碼及RFID標簽、攝像頭等感知終端。第二層：網絡層，由各種私有網絡、互聯網、有線和無線通信網、網絡管理系統和云計算平臺等組成，相當于人的神經中樞和大腦，負責傳遞和處理感知層獲取的數據信息。第三層：應用層，可理解為IoT的核心目標，將獲取數據處理分析之后應用于生產、生活，指導實踐，提質增效。

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人工智能的概念、核心及關鍵要素

AI人工智能就像是數學是一門學科，是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，其中一個主要的目的就是想讓計算機去做過去只有人才能做的智能工作。即便AI在近些年發展迅速，但人工智能未來的發展也將發生“天花板效應”，“機器智能”除了邏輯、計算、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展高度，沒有成熟強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（可理解為解決實際問題的方式、方法、模型），算力（處理海量練習數據需要強大的計算能力，這部分角色通常由AI芯片及處理器來承擔，可理解為電腦CPU），數據（訓練算法模型的原料，不斷練習以優化算法）。那么他們之間具有怎么樣的關系呢？

一句話，可以將AI理解為一個不斷做題尋求最優解的一個過程。

如果將AI機器人比作一個學生，那么AI訓練師（目前為一種職業）就是“老師”，老師教AI機器人不同解題、計算方法（即算法，解決實際生產、生活問題，建模等）；“老師”通過不斷的將海量的數據“喂”給這個學生，讓TA不斷地計算、不斷地學習，逐漸讓這個“學生”擁有發現并改進現有解題方法的能力，直至可以實現獨自解題。這是一個教學相長的過程，通過“學生”的學習反饋，“老師”也在不斷調整自己教授的算法，在年復一年日復一日周而復始的練習過程中，使得“老師”培養出的這個“學生”能夠較好的處理相關問題并趨于完美，總結并形成理論體系，即成熟的算法、模型。

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云計算的概念、核心及關鍵要素

云計算較為狹義的理解：以往數據的計算大家都需要自己買一個笨重的實體計算器，而云計算則是將實體的計算器進行了虛擬化，只需要通過付費在軟件上就可以實現以往的計算需求。云計算的發展離不開服務器和IDC（ Internet Data Center）的技術支持。服務器為云計算提供了強大的計算和存儲能力，而IDC數據中心將規?；挠布掌髡咸摂M到云端，為用戶提供的是服務能力和IT效能，是云計算發展的重要支撐。

云計算的核心在于云服務器的數據分析處理，巨大的數據計算處理請求程序分解成無數個小程序，然后通過地面多部服務器計算結果并返回給用戶。云服務器是指在實體服務器的操作系統下，利用軟件，虛擬出來的服務器。相比傳統的實體服務器，即不用考慮場地占用又不用擔心設備資產折舊，云服務器還具有可快速部署、靈活擴容、安全穩定可靠等諸多特點。

云計算具有3種服務模式SaaS（軟件即服務）、PaaS（平臺即服務）和IaaS（基礎設施即服務），簡單的說如果你想建立一個自己的網站，那么你依次需要做幾件事情：①購買服務器→②安裝服務器軟件→③開發網站→④投入使用。這個過程中，如果你購買他人提供的IaaS服務，那么意味著你就不用自己買服務器了，只需要從第②步開始，自己裝服務器軟件；如果你購買他人提供的PaaS服務，那么意味著你既不需要買服務器，也不需要自己裝服務器軟件，只需要從第③步開始，自己開發網站程序 ；如果你購買他人提供的SaaS服務，這意味著你什么也不用干，只需要使用他們開發好的程序，而且他們會負責軟件的日常升級、維護，而你自己只需要專心運營即可。

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大數據的概念、核心及關鍵要素

大數據(Big Data)是指“無法用現有的軟件工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合?！贝髷祿哂?V特征：①數據體量巨大(Volume)，通常是PB/EB（1PB=1024TB=1024*1024G）級別；②數據類型繁多(Variety)，除了傳統的文字數字還包括照片、音視頻等；③價值密度低(Value)，這些數據具有一定的相關關系，并不一定具有因果關系，而且價值密度的高低與數據總量的大小成反比；④處理速度快(Velocity)，海量的數據要求處理的速度需要不斷地提升以提高效率。

大數據的核心在于預測，因為量變將會引發質變，在龐大的數據中通過數據的分析處理去挖掘復雜數據中的特定規律以此來預測未來事件的發展。

大數據有幾大關鍵環節，分別為數據來源→數據存儲→數據分析處理→生產生活實際應用。針對于數據來源主要可以分為企業數據；IoT設備數據；社交數據；數據儲存通常是采用云儲存的形式；數據分析處理則為其中的關鍵，因為要分析處理數據類型既有結構化數據也具有非結構化數據，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；最終分析處理的數據都是為了創造價值、應用于生產生活實踐，去預測做到超前反應。

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與5G的聯系？

大數據需要依賴云計算進行儲存、計算分析，而物聯網則是未來大數據的主要來源之一；而人工智能則需要大數據、云計算（提供算力）結合算法不斷的進化、學習并優化算法模型，物聯網則會借助AI成熟算法以提升物聯設備的智能化程度。而5G作為通訊網絡，在這些關系鏈中起到的則是紐帶作用，是數據的搬運工，是科技時代的血液。預計在2023年前后，我國的5G網絡將會全面普及，屆時無論是物聯網設備入網量、數據量、AI技術等都將有一個質的改變！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的物联网、人工智能、云计算、大数据及5G的区别及联系？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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