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所以为了不混淆,我们先从简单到复杂,再详细说一下各个领域的细节。
先从现实生活案例来说说这四个方面,让你更清楚的理解。它们是什么?看一张图:(可能有标题不太清楚。有兴趣的可以去我的微头条看原图)
从硬件——通信层、——平台层看物联网在——的应用。这是上面显示的架构。
硬件层,和通信层,是目前中美正在争夺的科技高地。
包括芯片制造,5G通信,通信标准等等。(这方面,本文就不详细讨论了)
让 咱们来说说:平台层面,物联网层面。
(1)云计算和大数据,人工智能。数据存储在固态硬盘中,固态硬盘和CPU可以对数据进行二进制处理。
也就是说,在固态硬件上,有一个系统对数据进行准确的整理、计算和显示。
云计算可以说是一个系统。云计算就是设置硬件服务器来处理数据。
最简单的理解就是:给你一堆石头(硬件)。通过系统的排列,你铺了一个超大的正方形,在每个正方形的上面,你做了很好的划分。这个地方可以用来处理大米,那个地方可以用来处理小麦,另一个地方可以用来处理土豆,等等。
所以云计算的核心不仅仅是服务器的分布。更重要的是,所有服务器连接在一起后,就可以根据应用场景,为不同行业开发不同的数据运行环境。
于是就有了阿里云,最底层的公有云服务商,是平整土地的供应商。在阿里云的基础上,可以搭建各种专属云服务。
这延伸出去,在工业互联网领域建筑:
IAAS在底层,PAAS在中间,SAAS在消费者层。
在应用市场层面,整个云计算可以说是产业互联网的技术。肯定没毛病。
接下来,让我们 让我们来谈谈SAAS。很多人都知道saas的含义。说白了就是企业数据管理系统,或者行业数据管理系统。
大数据作为云计算的基础,是它的应用之一::ERP企业资源管理系统,内容很熟悉。这是一个典型的SAAS平台。
然后在SAAS的基础上,根据已有的数据做数据规划,根据数据进行大规模的数据分析。可以对数据进行分类,同时根据相关性对数据进行组合,勾勒出企业的市场概况和消费者的概况。
这是企业内部的大数据,这其实是伪大数据。
在行业内,大数据针对的是非常大的规模,比如处理Tb(1Tb=2014Gb)的数据。
在数据量足够庞大之后,人们首先想到的是大数据可以用来训练人工智能。或者建立专家系统。典型的事情:警察天网。
很多人都知道,网上追逃时,往往可以通过商场和公共摄像头抓拍到嫌疑人的画面,根据面部图像进行分析。这是图像智能中最典型的大数据应用。
这种图像智能其实是人工智能的一部分。和图像智能一样熟悉的还有语音智能。
人工智能是否聪明,前期的训练主要依靠大量数据的训练。
因此,在两个典型的情景中,如语音智能,科大讯飞 美国最大的依赖是国家语料库。
无人驾驶领域:百度、滴滴、腾讯都在做高精地图的权限。
比如在线医疗咨询(非人工),根据患者 的描述,拍摄照片,并比较已在数据库中分类和索引的各种症状。给出一个判断。
比如现在我能经常接到银行、移动、联通的,很多都是非人工客户。
你说:你好!对方开始给你介绍各种产品等等。
这种大数据在日常生活中的应用随处可见。
大数据不是人工智能的必经之路。
目前很多高端人工智能都采用深度学习的。在一定程度上,并不是每个人工智能都需要学习大量的数据。
2.物联网:物联网本身就是一个概念。它的意思是所有的物体都可以联网,并通过网络进行控制。
这就产生了:物联网的操作系统,物联网的通信架构,物联网在不同场景下连接后如何控制物联网的各种应用。
物联网操作系统:华为liteOS物联网操作系统
再到通信层面,工业、家居、等不同领域的物联网应用。
最后到应用层:工业领域的MES、WMS、数字孪生工厂都是物联网。最后呈现。
在消费场景中,家用灯、冰箱等。可以用智能音箱控制。这也是物联网应用的一个场景。
物联网在工业领域的实现:Bev节能物联网架构
如果一定要把这四个要素联系在一起,可以分为:云计算是基础层,大数据运行在上面,大数据可以作为实现人工智能的手段之一。
整个云计算、大数据、人工智能都是物联网应用的场景。
物联网不是具体的技术,而是一种形式。如果互联网也一样。
网站名称:公司如何充分利用互联网大数据云计算?(大数据有实时计算功能吗?)
标题来源:http://www.gawzjz.com/qtweb2/news29/15279.html
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