京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据、人工智能下的物联网生态
物联网的发展离不开大数据,依靠大数据可以提供足够有利的资源;同时,大数据也推动了物联网的发展。新时代的发展对科技提出了更高的要求,这是一种智慧化的新形态,其外在表现是物联网,而其内涵就表现为大数据。
人工智能技术的出现将联网物体智能化,人与物之间的交流变得有意义。随着信息科技的发展从互联网、移动互联网到物联网的延伸之际,作为支撑物联网应用后端服务的人工智能技术,是物联网时代最核心的一环。尤其在各种设备联网后,在设备与“人”和“物”的交互模式上,众多厂商开始聚焦智能语音交互,其中,亚马逊所搭载智能语音助手Alexa的Echo智能音箱取得巨大成功,引发了业内的高度关注,部分厂商也选择搭载亚马逊Alexa、谷歌、科大讯飞等语音助手技术,从而使得物联网时代下的智慧生活成为现实。
从互联网到移动互联网,再到物联网
第一代互联网是机器和机器的联网。在那个时代你即使用互联网,你的人也就是在某一段时间通过计算机连到网上,大部分时候你不在互联网上。而且计算机是找IP地址,那是当时的一个特点。
到了第二代互联网,人和人的联网,移动互联网。用户随时随刻被挂在互联网上。过去你下了班离开计算机,无论是开车还是坐地铁回家都不在互联网上。你有一些应酬也好,回家辅导孩子也好也不在互联网上,晚上10点钟回去之后查邮件,你才在互联网。而今天你是随时随地在互联网上,所以这也是数据量为什么这么大的原因。
第三代互联网,万物互联网,也就是物联网。IDC预测,到2020年底,物联网设备规模将达到2120亿,包括我们想不到的:压缩机、发电机、涡轮机、鼓风机、石油钻采设备、传送带、内燃机车和医疗成像扫描仪等等。嵌入式传感器在这些机器和设备中利用物联网来传输度量为震动、温度、湿度、风速、位置、燃料消耗、辐射水平的这些数据。
从弱人工智能到强人工智能,再到超人工智能
从60年前到现在,人工智能一直在发展,它可以被分为三层:第一层是弱人工智能,第二层是强人工智能,第三层是超人工智能。
第一层,弱人工智能。每个人都在用,今天拍个照片,女孩子们美图秀秀修一修,发出去,这是弱人工智能。
第二层,强人工智能。比如计算机能理解人类的语言,能够识别,还能翻译。如果愿意把它翻译成英文,现在不需要同声翻译,直接用计算机翻译过去了,美国人和英国人都听得懂。它还可以干别的事,比如计算机能回答问题,能写作。在华尔街日报或者是纽约时报,今天大部分和财经类新闻有关的这种报道中,大部分文章是计算机写的,不是人写的。
第三层,超人工智能。当我们在讨论大脑的能力之时,我们通常会用IQ来衡量。普通人的IQ是100,爱因斯坦、达芬奇这样的天才的IQ大概在200左右。不过,同样是IQ这个指标,30年后,电脑会达到多少?应该是10000。人的IQ高于200叫天才,那么IQ达到10000的家伙,我们就应该称呼它为超级智能了。
数据在大爆发
人工智能之所以在最近一两年爆发,很大一部分原因是背后有海量的数据支持。
以前很多数据,其实没有移动互联网没有收集上传,没法存储,今天这个都变成了一个可能。在过去三年里,人类收集到的数据总和超过人类历史上6千年,从出现文字到现在6千年就有了数据记载。过去三年里,数据量超过了人类6千年的总和。这些海量的数据并非凭空而来,这得益于传感器以及IoT设备的数据采集能力。
云端是基石
物联网产业看上去很美,听起来高大上,但产业规模发展还需时日,在物联网感知、传输和应用三个层次中,核心在围绕“数据”挖掘所产生的全新商业应用。作为物联网的感知层,利用传感器、RFID/Wi-Fi/GPRS等无线连接技术收集数据,并通过传输层至“云端”,这个时候数据处理、挖掘就尤为重要,也是物联网产业的核心价值点。
而作为承载后端的“云”端,不仅为海量数据提供存储,也为数据提供后端运算大脑,可以说云计算是物联网产业发展的基石。
未来的物联网生态
未来的城市是怎么样呢,你可以把整个城市想象成一台超级电脑,你的每一个汽车是超级电脑,是一个终端。它有一个统一优化的交通方式,而且你自己出行的时间和你今天工作安排是相关的,不用每天早上都9点钟到办公室。今天会议11点钟开始,10点半去就可以了,你上班就省了一小时。
而智慧城市只是物联网的一个应用场景。大数据、人工智能以及物联网将革新制造业、节省医疗保健和生活成本,组成一个由神经系统相互连接的世界。
未来,一切设备互联,所有设备连接到互联网,让万物互联成为可能,物联网将无所不能!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16