各位老铁们好，相信很多人对云都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于云以及大数据与人工智能专业的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
本文目录
- 云计算，大数据，人工智能，到底是什么意思？云计算是计算什么东西？大数据是什么数据？
- 物联网、大数据、云计算和人工智能之间的关系是怎样的？
- 云服务互联网大数据人工智能的内在联系
- 如今，人人都在说，大数据、人工智能、云计算，它们之间是什么关系？
云计算，大数据，人工智能，到底是什么意思？云计算是计算什么东西？大数据是什么数据？
云计算、大数据、人工智能都是当前科技界的热门技术，它们支撑了各行各业的发展。下面我通俗地回答一下。
1、云计算①、云计算概念通俗讲解
IT界只要讲云计算，就会用“喝水的故事”来通俗的解释，这里我扩展一下来来讲。故事如下：
某村子里有一家人要喝水，于是就请人在自家门口挖了口水井，于是一家人喝上了水。这就是本地计算，也就是自己买服务器、装网络、装软件为自己的业务提供服务。这种模式投入成本比较高，需要自己建设、自己维护。同时，不喝水时，水井也就闲置着。
可是，这家人还养了很多家禽家畜，它们也要喝水。而且周边还种了果树和菜地，这里也需要经常浇水。以前按照传统的“本地计算”模式，就在每个地方都打口井，很费钱。于是，家长想了个整合的办法。先打一口大井，然后在多个用水点装上水管联通。这样哪里要用水就开水龙头即可。这就是私有云。就是将本地服务器进行资源整合，提供本地计算存储资源的共享和弹性使用。
上面私有云模式，依然还是要自己打井，自己买装备，自己维护，一次性投入比较高。而且，整个村子的村民都按这种方式搞，村里面还是比较浪费投资。于是村长决定，成立自来水公司。由自来水公司负责打井，取水，储水，净化等工作，同时，自来水公司为每一户用水的村民接上水管，装上水表。这样，村民用水时，只需要打开水龙头就可以用水。水表会记录用了多少水，每个月按量付费给自来水公司就可以了。这就是公有云。这种公有云模式只是提供了基础水资源，我们可以称之为IAAS，翻译成中文就是基础架构既服务。就是有云服务商统一提供IT基础架构，租户可以弹性使用资源，按量付费。而服务商可以将资源共享提供给很多租户。
村民要想真正靠卖猪、卖菜、卖水果赚钱。他们还需要在水资源到位的基础上，各自做围蔽、猪圈、安防等环境设施。这又是一种投资浪费。于是，村长决定建设养殖基地和种植基地。基地按承包的面积来付计费，水按水表计费。这样，村民只管使用这些基础水资源和环境就可以了。这就是PAAS，翻译成中文平台即服务。就是在IAAS的服务基础上，又增加了软件的开发环境、运行环境、维护环境等等服务。用户只需专心自己的业务即可。
有了PAAS模式，村民方便了很多。但还是需要自己购买化肥、农药、疫苗等等来为养殖、种植服务。这时候，村长决定，既然大家都在一起种植，就飞机统一喷洒农药，统一施肥。养殖的也可以统一打疫苗。村民只管使用这些服务，最后按照用量来付费就可以了。这种模式就是SAAS，翻译成中文是软件即服务。就是在PAAS的基础上，再次增加了租户生产需要的各类应用软件。这回用户只要有云账户就可以为他们自己的生产提供服务了。
②、云计算计算什么
了解了概念，其实就不难理解云计算在计算什么了。云计算和本地服务器计算是一样的，他们都在运行计算机软件。计算机软件按照程序员设定的程序在计算各种数据。云计算相比本地计算，只是一种更加弹性的资源，资源共享程度更高的集中环境。它比较依赖于网络。
2、大数据①、大数据的通俗解释
什么是大数据？顾名思义就是有大量的数据。还是拿上面的故事接着说。
每个村民每一次使用水、环境、化肥都是一条数据。村民每一次买原来、卖产品的价格、数量也是一条数据。村民想知道自己什么时候用水最多，村长也想知道什么时候是用水高峰。于是这些数据需要被汇总起来做统计分析。这些被汇总起来的各类数据，就是大数据。当然计算机行业里的大数据至少也要上个几百T，或者PB级别。只有这样才能真正称得上大数据。
②、大数据是什么数据
大数据包含的数据非常广泛，包括结构化的数据库数据以及文本、图片、视频等非结构化数据。这里听起来有点过于专业。那我们还是以上面的故事来说一下：村长的大数据其实就包括：自来水厂记录的有标准表头的数据（结构化数据）。还有村民各自写的账本、电话录音、平时生产拍的照片、视频（非结构化数据）。
3、人工智能人工智能就比前面两个概念先进很多了。它是计算机通过算法获得了一种类似人类思考方式的决策能力。还是用上面的故事来讲。
在整个村子的运营过程中，有些村民的菜种的特别好，猪养的特别肥。村长为了大家都能做到最好，决定找出窍门。但单独问村民，村民也描述不出来，或者不愿意全盘说出。于是，村长就利用前面收集的大数据内容。将它全部交给计算机的深度学习算法去学习，计算机在学习的过程中，村民只需要告诉它哪些行为是正确的，哪些是不正确的。计算机在不断学习的过程中，就能总结出一套自己的经验决策。这些经验决策的形成过程就是人工智能。现实生产生活中，现在的智能客服、智能机器人都是在模仿和学习人类的思维提供服务。
总结以上就是云计算、大数据、人工智能的通俗解释。故事未必非常贴切，但基本是这个逻辑。
感谢阅读！我是数智风，如果有不同看法，欢迎评论指出。如果有所帮助，欢迎关注讨论。
物联网、大数据、云计算和人工智能之间的关系是怎样的？
人工智能、大数据、物联网以及云计算，彼此之间存在着千丝万缕的“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（ArtificialIntelligence）简称AI，AI能根据大量的历史资料和实时观察（real－timeobservation）找出对于未来预测性的洞察（predictiveinsights）。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InternetofThings，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（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！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！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！
云服务互联网大数据人工智能的内在联系
互联网、大数据、人工智能这三个概念本身都有一个巨大的生态体系和价值空间，从技术的角度来说，广义的互联网奠定了数据交换的基础，这也直接推动了大数据的产生，而大数据的出现也把人工智能推到了一个新的发展阶段，可以说互联网是大数据的基础，而大数据则是人工智能的基础。
如今，人人都在说，大数据、人工智能、云计算，它们之间是什么关系？
大数据和机器学习是我的主要研究方向，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
要想了解大数据、云计算和人工智能之间的关系，首先要搞清楚他们各自的概念以及应用场景。
大数据的核心是数据的价值化，整个大数据技术体系紧紧围绕数据展开。大数据的产业链包括数据的采集、存储、安全、分析和应用，其中大数据分析是大数据价值化的重要手段。大数据的主要数据来源有三个渠道，分别是传统信息系统、Web系统和物联网系统，其中物联网系统是大数据的主要数据来源，所以说大数据是互联网和物联网发展的必然结果。
云计算的核心是服务，云计算通过互联网为不同用户提供针对性的计算资源服务，包括IaaS、PaaS和SaaS。云计算的特点有三个，其一是为用户提供廉价的计算资源；其二是云计算的服务是动态可扩展的；其三是云计算能够根据用户的不同需求提供针对性的服务。另外，云计算不仅为用户节省了硬件建设的成本，同时也降低了系统的运维成本，在安全控制方面也有系统的解决方案，云计算正逐渐成为整个互联网的支撑性服务。
人工智能的核心是合理的决策和行动，主要的研究方向包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、自动推理、知识表示和机器人学，目前计算机视觉、自然语言处理和机器学习的应用比较普遍。
大数据的基础是物联网和云计算，可以说大数据是物联网和云计算发展的必然结果，从计算体系上来看，大数据与云计算都是以分布式存储和分布式计算为基础，只不过大数据关注数据，而云计算关注于服务。
大数据是人工智能的基础，人工智能的决策依赖于大数据的分析，所以从层次结构上来看，物联网是第一层，负责感知和操控环境；云计算位于第二层，负责为大数据和人工智能提供服务支撑；大数据位于第三层，完成数据的整理和分析；人工智能位于第四层，完成最终的智能决策。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
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