我是物聯網工程專業的學生，大致講下他們的區別與關係，如有不對請指正，畢竟我是一枚學渣~~

一、物聯網

1、什麼是物聯網？

物聯網在之前被定義為透過射頻識別（RFID）、紅外線感應器、全球定位系統、鐳射掃描器、氣體感應器等資訊感測裝置按約定的協議把任何物品與網際網路連線起來進行資訊交換，以實現智慧化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網路，簡言之物聯網就是“物物相連的網際網路”。

後來被重新定義為當下幾乎所有技術與計算機、網際網路技術的結合，實現物體與物體之間：環境以及狀態資訊實時的實時共享以及智慧化的收集、傳遞、處理、執行。廣義上說，當下涉及的資訊科技的應用，都可以納入物聯網的範疇。

2、物聯網的關鍵技術

感測器技術：這也是計算機應用中的關鍵技術。大家都知道，到目前為止絕大部分計算機處理的都是數字訊號。自從有計算機以來就需要感測器把模擬訊號轉換成數字訊號計算機才能處理。

RFID標籤：也是一種感測器技術，RFID技術是融合了無線射頻技術和嵌入式技術為一體的綜合技術，RFID在自動識別、物品物流管理有著廣闊的應用前景。

嵌入式系統技術：是綜合了計算機軟硬體、感測器技術、積體電路技術、電子應用技術為一體的複雜技術。經過幾十年的演變，以嵌入式系統為特徵的智慧終端產品隨處可見；小到人們身邊的MP3，大到航天航空的衛星系統。嵌入式系統正在改變著人們的生活，推動著工業生產以及國防工業的發展。如果把物聯網用人體做一個簡單比喻，感測器相當於人的眼睛、鼻子、面板等感官，網路就是神經系統用來傳遞資訊，嵌入式系統則是人的大腦，在接收到資訊後要進行分類處理。這個例子很形象的描述了感測器、嵌入式系統在物聯網中的位置與作用。

現在的物聯網產業以應用層、支撐層、感知層、平臺層以及傳輸層這五個層次構成。

二、雲計算

1、什麼是雲計算？

雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路、伺服器、儲存、應用軟體、服務），這些資源能夠快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務商進行很少的互動。

2、物聯網和雲計算的關係

雲計算相當於人的大腦，是物聯網的神經中樞。雲計算是基於網際網路的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及透過網際網路來提供動態易擴充套件且經常是虛擬化的資源。

目前物聯網的伺服器部署在雲端，透過雲計算提供應用層的各項服務。雲計算可以提供以下幾個層析的服務：

IaaS：基礎設施即服務

消費者透過internet可以從完善的計算機設施獲得服務。例如：硬體伺服器租用。

PaaS：平臺即服務

PaaS實際上是指軟體研發的平臺作為一種服務，以SaaS的模式提交給使用者。因此，PaaS也是SaaS模式的一種應用。但是PaaS的出現可以加快SaaS應用的開發速度，如：軟體的個性化定製開發。

SaaS：軟體即服務

它是一種透過internet提供軟體的模式，使用者無需購買軟體，而是向提供商租用基於Web的軟體，來管理企業經營活動，如：亞馬遜。

三、大資料

1、什麼是大資料？

大資料是一種規模大到在獲取、管理、分析方面大大超出傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。如果將大資料比作一個產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵在於提高對資料的“加工能力”，透過“加工”實現資料的“增值”。

2、大資料和雲計算的關係

從技術上來看，大資料和雲計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大資料必然無法用單臺的計算機進行處理，必須採用分散式架構。它的特色在於對海量資料進行分散式資料探勘，但它必須依託雲計算的分散式處理、分散式資料庫和雲端儲存、虛擬化技術。

雲時代的來臨，大資料的關注度也越來越高，分析師團隊認為大資料通常用來形容一個公司創造的大量非結構化資料和半結構化資料。大資料分析常和雲計算聯絡到一起，因為實時的大型資料集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大資料需要特殊的技術以有效地處理大量的容忍經過時間內的資料。適用於大資料的技術，包括大規模的並行處理資料庫、資料探勘、分散式檔案系統、分散式資料可、雲計算平臺、網際網路和可擴充套件的儲存系統。

四、人工智慧

什麼是人工智慧？

人工智慧英文縮寫為AI，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分枝，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。它是對人的意識、思維的資訊過程的模擬，人工智慧不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。

透過上述觀點我們可以簡單的得出一個結論： 物聯網的正常執行是透過大資料傳輸資訊給雲計算平臺處理，然後人工智慧提取雲計算平臺儲存的資料進行活動。

物聯網就是用來收集資料的當然現在離萬物互聯還早呢收集來的資料就是大資料當然現在大資料主要靠網際網路收集然後透過雲計算把它們分類統計以後再用來訓練人工智慧當然還有其它用處比如投放廣告人工智慧利用深度學習找的裡面的規律就會變得更聰明

這是眼下最熱門的四個新概念新思維，也是目前四個最快速發展的新領域新技術。作為思維是抽象的概念，看不到摸不著，作為技術是具象的應用，看得見摸得著。

單從文字上看，這四種東西其實是一脈相承，乾的都是同一件事，就是解決人類社會迄今為止生存發展的複雜性，追求終極的簡單技術解題方案。

比如物聯網，當萬物聯網實現之際，這個世界將會變成什麼樣子？簡單講就是一切盡在人類的掌控之中。這樣一種狀態下的世界，大概最直接的感受就是一切皆是循規蹈矩，有規可循。因為一切物變皆程式化可控可測，人類生存的總體風險性成本將漸趨於零。

可以佐證的例子有許多，比如交通駕駛控制、自然災難監測、瘟疫及健康監控、工農業產品食品衛生監管等等。

資料的採集是一切的源頭，採集的資料堆積在分散式的資料中心伺服器儲存倉庫形成大資料叢集，而對付這種海量資料的加工處理只有藉助於雲平臺的計算能力，分散式儲存、分散式計算、集散式加工、集中式彙總，最終依靠人類智慧的分散式運作，集中式匯聚，形成集大成者的人工智慧邏輯，人類最終將被自己所造就的這種超智慧體系所征服和統治，或許這便是達成某種理想社會形態的途徑之一。

物質是基礎，感知物質世界的基礎資料獲取一靠感測器監控器等終端感應採集，二靠人工智慧設施的互動抓取處理，但決定因素還是取決於人的意願，因為人是精神的主宰，精神世界是物質世界的主宰，即便是人工智慧也只能看作是人類精神世界的延伸，絕非物質統治精神。

這些問題的探討無非是一種預研，比如之前有人研造轉基因物種甚至人造生物體，必然引發社會道德文化精神文明方面的反響一樣。未來科技的發展依然不能脫離人類精神世界的發展，畢竟物質世界無法取代精神世界，而精神世界始終卻要支配物質世界的存在。

或許對未來世界科技發展的把握上，人類更需要率先從科技之外的人文層面預先探討出成熟的理念，以避免再出現原子彈這種足以毀滅人類的技術成果並且令人類措手不及悔之晚矣，至少祈望人類在其有生之年不要再次敗於AI之類的技術之手。

物聯網、雲計算、大資料、人工智慧，彼此之間皆存在著千絲萬縷的“親緣”關係！！！

半個多世紀的某個夏天，麥卡錫、明斯基等眾科學家們舉辦了一次Party，共同研究用機器模擬智慧的問題，也是在那時，“人工智慧(AI)”的理念正式被提出！人工智慧（Artificial Intelligence）簡稱AI，AI能根據大量的歷史資料和實時觀察（real－time observation）找出對於未來預測性的洞察（predictive insights）。如今人工智慧商業化正在快速推進中，比如我們所知道和了解的人像識別、影象識別技術、語音識別、自然語言理解、使用者畫像等。此類技術也現階段已經在金融、物聯網等行業得到應用！對於未來而言，人工智慧會在人類生活的方方面面，發揮越來越多的作用，也會刷更多的存在感，慢慢的更會懂我們很多！不遠的將來會有越來越多的自動化的系統出現，比如刷臉支付已經在來的路上了！先以人工智慧為例，拋棄其他任何，也便不會有今天大紅大紫的人工智慧！不得不說的人工智慧背後的基石：大資料大資料是人工智慧的基石，目前的深度學習主要是建立在大資料的基礎上，即對大資料進行訓練，並從中歸納出可以被計算機運用在類似資料上的知識或規律。簡單而言何為大資料？雖然很多人將其定義為“大資料就是大規模的資料”。但是，這個說法並不準確！“大規模”只是指資料的量而言。資料量大，並不代表著資料一定有可以被深度學習演算法利用的價值。例如：地球繞太陽運轉的過程中，每一秒鐘記錄一次地球相對太陽的運動速度、位置，可以得到大量資料。可如果只有這樣的資料，其實並沒有太多可以挖掘的價值！大資料這裡我們參閱馬丁·希爾伯特的總結，今天我們常說的大資料其實是在2000年後，因為資訊交換、資訊儲存、資訊處理三個方面能力的大幅增長而產生的資料：資訊交換：據估算，從1986年到2007年這20年間，地球上每天可以透過既有資訊通道交換的資訊數量增長了約217倍，這些資訊的數字化程度，則從1986年的約20%增長到2007年的約99.9%。在數字化資訊爆炸式增長的過程裡，每個參與資訊交換的節點都可以在短時間內接收並存儲大量資料。資訊儲存：全球資訊儲存能力大約每3年翻一番。從1986年到2007年這20年間，全球資訊儲存能力增加了約120倍，所儲存資訊的數字化程度也從1986年的約1%增長到2007年的約94%。1986年時，即便用上我們所有的資訊載體、儲存手段，我們也不過能儲存全世界所交換資訊的大約1%，而2007年這個數字已經增長到大約16%。資訊儲存能力的增加為我們利用大資料提供了近乎無限的想象空間。資訊處理：有了海量的資訊獲取能力和資訊儲存能力，我們也必須有對這些資訊進行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在資料量逐漸增大的同時，也相應建立了靈活、強大的分散式資料處理叢集。大資料在應用層面：大資料往往可以取代傳統意義上的抽樣調查、大資料都可以實時獲取、大資料往往混合了來自多個數據源的多維度資訊、大資料的價值在於資料分析以及分析基礎上的資料探勘和智慧決策。美國《大西洋月刊》公佈的一段A.I.聊天記錄截圖延伸閱讀：聊天機器人竟自創語言“對話” 臉書將其緊急關停實際上人工智慧的發展，離不開海量資料進行訓練，究其根本大資料的迴圈往復無數次的訓練和深度學習才有了人工+智慧！沒有人工智慧的物聯網：沒大戲而物流網又讓人工智慧：更準確物聯網：英文名為Internet of Things，可以簡單地理解為物物相連的網際網路，正是得益於大資料和雲計算的支援，網際網路才正在向物聯網擴充套件，並進一步升級至體驗更佳、解放生產力的人工智慧時代。在未來，虛擬世界的一切將真正實現物理化！物聯網主要透過各種裝置（比如RFID，感測器，二維碼等）的介面將現實世界的物體連線到網際網路上，或者使它們互相連線，以實現資訊的傳遞和處理。對於人工智慧而言，物聯網（IoT）其實肩負了一個至關重要的任務：資料收集概念上，物聯網可連線大量不同的裝置及裝置，包括：家用電器和穿戴式裝置。嵌入在各個產品中的感測器（sensor）便會不斷地將新資料上傳至雲端。這些新的資料以後可以被人工智慧處理和分析，以生成所需要的資訊並繼續積累知識。網際網路在現實的物理世界之外新建了一個虛擬世界，物聯網將會把兩個世界融為一體。物聯網的終極效果是萬物互聯，不僅僅是人機和資訊的互動，還有更深入的生物功能識別讀取等等！人工智慧背後強大的助推器：雲計算雲計算（詳情參閱之前回答：什麼是雲計算？）是將我們傳統的IT工作轉為以網路為依託的雲平臺執行，NIST（美國國家標準與技術研究院）在2011年下半年公佈了雲計算定義的最終稿，給出了雲計算模式所具備的5個基本特徵（按需自助服務、廣泛的網路訪問、資源共享、快速的可伸縮性和可度量的服務）、3種服務模式（SaaS（軟體即服務）、PaaS（平臺即服務）和IaaS（基礎設施即服務））和4種部署方式（私有云、社群雲、公有云和混合雲）雲計算發展較早，經過10年發展，國內已經擁有超百億規模，雲計算也不再只是充當儲存與計算的工具而已！未來可以預見的是，雲計算將在助力人工智慧發展層面意義深遠！而反之，人工智慧的迅猛發展、巨大資料的積累，也將會為雲計算帶來的未知和可能性！人工智慧也好、大資料也好、物聯網及雲計算也好，彼此依附相互助力，藕不斷絲且相連！合力搭檔在一起，組合拳出擊才更有力量：給未來多一些可能，給未知多一些可能性，給不可能多一些可能！

物聯網IoT(Internet of things)

物聯網是網際網路的應用拓展，與其說物聯網是網路，不如說物聯網是業務和應用。因此，應用創新是物聯網發展的核心，以使用者體驗為核心的創新是物聯網發展的靈魂。

以下圖為例，物聯網大致分為以下幾個層級：感知層，網路層，應用層。

雲計算(Cloud)

雲計算相當於人的大腦，是物聯網的神經中樞。雲計算是基於網際網路的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及透過網際網路來提供動態易擴充套件且經常是虛擬化的資源。

目前很多物聯網的伺服器部署在雲端，透過雲計算提供應用層的各項服務。雲計算可以認為包括以下幾個層次的服務：基礎設施即服務(IaaS)，平臺即服務(PaaS)和軟體即服務(SaaS)。

大資料(Dig Data)

大資料相當於人的大腦從小學到大學記憶和儲存的海量知識，這些知識只有透過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。大資料技術的戰略意義不在於掌握龐大的資料資訊，而在於對這些含有意義的資料進行專業化處理。換而言之，如果把大資料比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對資料的“加工能力”，透過“加工”實現資料的“增值”。

人工智慧AI(Artificial Intelligence)

人工智慧打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識(資料)，不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智慧離不開大資料，更是基於雲計算平臺完成深度學習進化。

人工智慧(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。

透過物聯網產生、收集海量的資料儲存於雲平臺，再透過大資料分析，甚至更高形式的人工智慧為人類的生產活動，生活所需提供更好的服務。這必將是第四次工業革命進化的方向。

我是智慧科學與技術專業的大三學生，說說對人工智慧的理解。

人工智慧:簡單來說就是讓計算機具有像人一樣的智慧。

牛津高階詞典對它的解釋為: The ability to learn, understand and think in a logical way about things.

百度百科對他的解釋如上面幾位老兄所言，他們很會複製。

人工智慧是一門技術，人工智慧同時也是一門研究人工智慧這門技術的學科。我學的智慧科學屬於交叉學科，涉及計算機科學、認知科學、腦科學、生物學、哲學等等。目前國內在智慧科學這一塊比較厲害的人物有鍾義信、史忠值、周昌樂等。

人工智慧這個詞是1956年麥卡錫第一次提出來的，因此麥卡錫被稱作"人工智慧"之父，但是他只是第一個提出來"人工智慧"這個詞的人，並不是第一個提出這個概念的人，真正的人工智慧之父應該是指偉大的圖靈。

人工智慧又分為強人工智慧和弱人工智慧。

強人工智慧是指有自我直覺，擁有思維和自主意識。

弱人工智慧是看上去智慧，但是也就是看上去，它是沒有自主意識的。

我們現在看到的都是屬於弱人工智慧，也就是智力水平很低，弱智AI。而且我個人覺得強人工智慧遙遙無期，埃隆.馬斯克和霍金等人有點杞人憂天了。

人工智慧的發展分為三個階段。

1.孕育階段(1956年之前)

2.形成階段(1956-1969)

3.發展階段(1970至今)

在1970年左右人工智慧迎來了將近20年的寒冰期，由於一些科學家和哲學家的錯誤判斷，導致一些國家尤其是英國政府減少或者不再支援AI領域的研究工作。目前人工智慧迎來了發展大爆炸的年份，很多國家還有企業都押注人工智慧，可以說下一個浪潮就是AI，人人都想站在浪潮之巔，中國也已經把人工智慧寫進了政府報告，所以對未來還在張望的人，關注人工智慧沒跑兒，人生苦短，何不用Matlab

下面的大神回答得很詳細。我這裡算是畫蛇添足。

所謂的物聯網，可以理解為，以前的聯網終端都是計算機，而物聯網的出現，是可以把含智慧晶片的所有裝置，比如電冰箱、汽車、智慧電視等等原本在人們印象中不能聯結起來的物體都透過網路聯結起來，可以進行統一的控制。要知道，現在的很多裝置內部實際都是有一個小型或微型的電腦控制。

所謂的雲計算，可以理解為超級計算機，從普通使用者的角度看，雲端實際就是一臺超級電腦，而對雲來說，他會把使用者的請求分派給不同的伺服器，以實現快速響應和風險分解發，確保可靠性服務。

所謂大資料，凡是一切可以用計算機處理的都是資料，大的含義是細化，比如你本人，從你的身高，直到每根毫毛的直徑，都是資料，如果所有這些資料都集中起來，再擴充套件到所有人，這個資料就是海量的。大資料究竟有多大？可以是無限大。

所謂的人工智慧，這個其實與大資料是分不開的，如果離開大資料的支撐，人工智慧是不可能實現的，人工智慧的基本原理就是深度學習，學習的資料從哪裡來，就是大資料，當智慧裝置從大資料中總結出了某些規律，它就會利用這些規律來做一些事，在人看來，他們就很智慧了。

今天阿里雲在雲棲大會上給了一個答案，大家可以這麼去看。

IoT是神經網路：他是負責將各個觸手（就是我們的硬體終端）所感受到的或者接收到人工智慧（大腦）的指令後，做出相應的反應，也就是我們的傳遞系統。

人工智慧是大腦：這個很好理解，就是集中的處理中樞，他會判斷下一步該做什麼和不做什麼，最高指揮官。

雲計算是心臟：簡單理解就是提供能量的，雲端能承載著海量的資料，透過計算能力，對這些資料進行處理，提供處理後的資料給大腦，進而大腦指揮神經網路做出反應。

可以這麼說，未來，將雲計算，人工智慧，物聯網連線在這一起，大資料才能發揮其真正的作用，所以今天阿里會宣佈：在雲計算之後，全面進軍IoT，將其戰略定位新主賽道，可以看出阿里對物聯網，對雲計算的重視程度。

總結起來，可以用這樣的一句話來概況：人擁有智慧，離不開大腦、心臟和神經網路。IoT就像無處不在的神經網路，連線資料，將物數字化；但連線不是目的，沒有大腦的連線只是植物人，這就需要AI的能力；而智慧的背後是計算能力，像心臟一樣提供源源不斷的動力。

順便也說說這背後的原因：其實可以從這裡來看，網際網路的上半場和下半場。

1，網際網路上半場已經走過了以電商、社交、文化娛樂為主的網際網路娛樂時代，背後是全球40億網民。

2，而從去年開始，網際網路也開始正式進入下半場，最突出的表現是人工智慧各種替代人類，如下圍棋，解說足球，機器人產線等等，未來的城市道路、汽車、森林、河流、廠房……甚至一個垃圾桶都將會被連到網際網路上，這就是網際網路的下半場。

從這裡看，就知道為什麼阿里要將IoT作為主賽道之一了，不說了，得趕緊去補習物聯網知識投身創業潮中去。

(1)物聯網是物品與物品之間，進行資訊交換和通訊，也是網際網路的一種。 (2)雲計算是對資源的管理與分配，是把程式自動分拆成無數個較小的子程式，再交由多部伺服器進行搜尋，分析，最後傳回給使用者。 (3)大資料是把所有的資料放到一起分析，找到關聯，實現預測。 (4)人工智慧是模擬人類大腦的某些思維，智力的功能，是延伸和擴充套件人的智慧的理論，方法的一種新技術科學。 (5)它們的關聯之處是，物聯網的物品與物品之間資訊交換，產生大量的資料，透過大資料的分析，再經過雲計算的資源管理與分配，用人工智慧為人類的生產活動，生活所需提供更好的服務。