物联网大数据人工智能三大领域（人工智能大数据）

导读

工业互联网自去年首次被写入政府工作报告，到今年初被划分为“新基建”重点方向之一，吸引了各行各界的持续关注。

但工业互联网中涉及的各类概念，如人工智能、大数据、云计算、物联网等，你了解多少呢？

人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。人工智能的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能分类

·弱人工智能，包含基础的、特定场景下角色型的任务，如Siri、AlphaGo 等机器人。

·通用人工智能，包含人类水平的任务，涉及机器的持续学习。

·强人工智能，指比人类更聪明的机器。

人工智能算法

·监督式学习：在建立预测模型的同时，监督式学习建立学习过程，将预测结果与输入数据的实际结果进行比较，然后不断调整预测模型，直到模型的预测结果达到预期的准确率。

·强化学习：输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。让机器处于一个能够通过反复试错来训练自己的环境中。机器从过去的经验中进行学习，并试图通过学习最合适的知识来作出精准的判断。

·神经网络：深度学习算法是人工神经网络中的最新算法，其实质是通过隐层的机器学习模型和海量的训练数据，学习更有用的特征，从而提升分类或预测的准确性。

大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的信息资产。

·从对象角度，大数据是数据规模超出传统数据库处理能力的数据集合。

·从商业模式角度，大数据是企业获得商业价值的业务创新方向。

·从技术角度，大数据是从海量数据中快速获得有价值信息的技术。

·从应用角度，大数据是对特定数据集合应用相关技术获得价值的行为。

大数据分类

·结构化数据：固定格式和有限长度的数据，例如表格；

·非结构化数据：不定长、无固定格式的数据，例如网页；

·半结构化数据：是结构化数据的一种形式，例如xml或者html。

5V特征

volume海量化、velocity快速化、veracity真实性、value低价值密度、variety多样化

大数据增值过程

·数据的收集：抓取、爬取和推送。

·数据的传输：大量的数据一般会通过队列方式行进。

·数据的存储：存储大量的原始数据。

·数据的处理和分析：通过清洗和过滤得到高质量数据并标注、分类和分析。

·数据的检索和挖掘：搜索和挖掘大数据的真正价值。

云计算

云计算是分布式计算的一种，指通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统，处理和分析这些小程序，得到结果并返回给用户。

2

通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而实现强大的网络服务。

云分类

·公有云：公有云是由云服务提供商控制，用于云服务用户和资源的云部署模式，一般可通过 Internet 使用，价格相对低廉；

·私有云：私有云是为一个客户单独使用而构建的，能够提供对数据安全性和服务质量的最有效控制，但维护成本较大；

·混合云：混合云是公有云和私有云两种服务方式的结合。

云计算核心技术

·虚拟化技术：

虚拟化技术为云计算服务提供基础架构层面的支撑，是ICT服务快速走向云计算的最主要驱动力。

从实现虚拟化的层次角度，虚拟化技术可以分为硬件虚拟化，操作系统虚拟化，应用程序虚拟化等；

从应用领域角度，虚拟化技术可以分为服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化、桌面虚拟化、CPU虚拟化、文件虚拟化等。

·分布式数据存储技术：

分布式存储用于将大量服务器整合为一台超级计算机，提供海量的数据存储和处理服务，分布式文件系统、分布式数据库允许访问共同存储资源，实现应用数据文件的IO共享。

将数据存储在不同的物理设备中，不仅摆脱了硬件设备的限制，而且提高了扩展性，能够更加快速、高效地处理海量数据，更好地响应用户需求的变化。

·编程模型：

严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map(映射)和Reduce(化简)，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配(调度)给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce程序将结果汇整输出。

物联网

物联网即“万物相连的互联网”，是将各种信息传感设备与互联网结合起来形成的巨大网络，实现在任何时间、地点的人、机、物的互联互通。

物联网层次及技术

·感知层：

传感器技术：将传输线上的模拟信号转化为可由计算机处理的数字信号；

RFID射频识别技术：射频识别是集射频技术和嵌入式技术于一体的集成技术，广泛应用于自动识别和货物物流管理。

·网络层：

无线网络技术：进行大批量数据传输的无线网络，其速度决定设备连接的时效性和稳定性。

·应用层：

嵌入系统技术：集计算机软件、计算机硬件、传感器技术、集成电路技术和电子应用技术为一体的复杂技术。

,