
理清“互联网+”与物联网、云计算、大数据、工业4.0的关系
我们在互联网进化论和互联网神经学的研究过程中,提出“互联网正在向着与人类大脑高度相似的方向进化,它将具备自己的视觉、听觉、触觉、运动神经系统,也会拥有自己的记忆神经系统、中枢神经系统、自主神经系统。另一方面,人脑至少在数万年以前就已经进化出所有的互联网功能,不断发展的互联网将帮助神经学科学家揭开大脑的秘密。科学实验将证明大脑中也经拥有Google一样的搜索引擎,Facebook一样的SNS系统,IPv4一样的地址编码系统,思科一样的路由系统……”。
之前也根据这一研究结果所绘制的“互联网虚拟大脑结构图”对互联网与云计算,大数据,物联网,工业4.0(工业互联网)的关系进行了阐释。
1.物联网是互联网大脑的感觉神经系统
因为物联网重点突出了传感器感知的概念,同时它也具备网络线路传输,信息存储和处理,行业应用接口等功能。而且也往往与互联网共用服务器,网络线路和应用接口,使人与人(Human to Human,H2H),人与物(Human to thing,H2T)、物与物(Thing to Thing,T2T)之间的交流变成可能,最终将使人类社会、信息空间和物理世界(人―机―物)融为一体。
2.云计算是互联网大脑的中枢神经系统
在互联网虚拟大脑的架构中,互联网虚拟大脑的中枢神经系统是将互联网的核心硬件层,核心软件层和互联网信息层统一起来为互联网各虚拟神经系统提供支持和服务,从定义上看,云计算与互联网虚拟大脑中枢神经系统的特征非常吻合。在理想状态下,物联网的传感器和互联网的使用者通过网络线路和计算机终端与云计算进行交互,向云计算提供数据,接受云计算提供的服务。
3.大数据是互联网智慧和意识产生的基础
随着博客、社交网络、以及云计算、物联网等技术的兴起,互联网上数据信息正以前所未有的速度增长和累积。互联网用户的互动,企业和政府的信息发布,物联网传感器感应的实时信息每时每刻都在产生大量的结构化和非结构化数据,这些数据分散在整个互联网网络体系内,体量极其巨大。这些数据中蕴含了对经济,科技,教育等等领域非常宝贵的信息。这就是互联网大数据兴起的根源和背景。
与此同时,深度学习为代表的机器学习算法在互联网领域的广泛使用,使得互联网大数据开始与人工智能进行更为深入的结合,这其中就包括在大数据和人工智能领域领先的世界级公司,如百度,谷歌,微软等。2011年谷歌开始将“深度学习”运用在自己的大数据处理上,互联网大数据与人工智能的结合为互联网大脑的智慧和意识产生奠定了基础。
大数据
4.工业4.0或工业互联网本质上是互联网运动神经系统的萌芽
互联网中枢神经系统也就是云计算中的软件系统控制工业企业的生产设备,家庭的家用设备,办公室的办公设备,通过智能化,3D打印,无线传感等技术使的机械设备成为互联网大脑改造世界的工具。同时这些智能制造和智能设备也源源不断向互联网大脑反馈大数据,供互联网中枢神经系统决策使用。
什么是工业4.0时代,视频将带你认识工业1.0到4.0……
5.互联网+的核心是互联网进化和扩张,反映互联网从广度、深度融合和介入现实世界的动态过程
对于互联网+这个2015年在中国迅速升温的新互联网概念,我们无法用上面单独的一张图表示。这是因为互联网+本质上反映互联网从广度、深度侵蚀现实世界的动态过程。互联网从1969年在大学实验室里诞生,不断扩张,从美国到美洲,从亚洲,欧洲到非洲,南极洲,应用领域从科研,到生活,从娱乐到工作,从传媒到工业制造业。互联网+提出者,易观国际的于扬老师认为互联网像黑洞一样,不断把这个世界吞噬进来。其实互联网+反映了于扬老师的互联网黑洞论进一步提升,+这个符号可以看做是一张黑洞的入口或嘴。这也是为什么我们叫互联网+,而不叫+互联网。
在互联网进化论一书中,我们提出了互联网进化的膨胀规律,用图示的方法演示了互联网从实验室扩张到智慧宇宙的过程。其实也可以看做互联网+的未来发展趋势。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03