大資料產業正在用一個超乎我們想象的速度蓬勃發展，藉助大資料的風口，雲端計算和人工智慧也同時走進我們的視野，他們三者之間有著不可分割、相互影響的關聯。

大資料、雲端計算、人工智慧三者間的關係

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。

雲端計算相當於人的大腦，是物聯網的神經中樞。雲端計算是基於網際網路的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通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。

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，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。

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，更是基於雲端計算平臺完成深度學習進化。

簡單總結：通過物聯網產生、收集海量的資料儲存於雲平臺，再通過大資料分析，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。

雲端計算與大資料

從技術上看，大資料與雲端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，必須採用分散式計算架構。它的特色在於對海量資料的挖掘，但它必須依託雲端計算的分散式處理、分散式資料庫、雲端儲存和虛擬化技術。

人工智慧與大資料

如果我們把人工智慧看成一個嗷嗷待哺擁有無限潛力的嬰兒，某一領域專業的海量的深度的資料就是餵養這個天才的奶粉。奶粉的數量決定了嬰兒是否能長大，而奶粉的品質則決定了嬰兒後續的智力發育水平。

與以前的眾多資料分析技術相比，人工智慧技術立足於神經網路，同時發展出多層神經網路，從而可以進行深度機器學習。與以外傳統的演算法相比，這一演算法並無多餘的假設前提（比如線性建模需要假設資料之間的線性關係），而是完全利用輸入的資料自行模擬和構建相應的模型結構。這一演算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據不同的訓練資料而擁有自優化的能力。

但這一顯著的優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，這樣的演算法幾乎沒有實際應用的價值。大概十幾年前，我們嘗試用神經網路運算一組並不海量的資料，整整等待三天都不一定會有結果。但今天的情況卻大大不同了。高速並行運算、海量資料、更優化的演算法共同促成了人工智慧發展的突破。這一突破，如果我們在三十年以後回頭來看，將會是不弱於網際網路對人類產生深遠影響的另一項技術，它所釋放的力量將再次徹底改變我們的生活。

人工智慧與雲端計算

人工智慧是程式演算法和大資料結合的產物。而云計算是程式的演算法部分，物聯網是收集大資料的根系的一部分。可以簡單的認為：人工智慧=雲端計算+大資料（一部分來自物聯網）。隨著物聯網在生活中的鋪開，它將成為大資料最大，最精準的來源。

現在已進入大資料、雲端計算、人工智慧時代，我們必須弄清楚他們的本質，抓住機遇，跟上趨勢，創新發展，才能在高科技的發展大潮中立於不敗之地。