物聯網是互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網絡，不如說物聯網是業務和應用。因此，應用創新是物聯網發展的核心，以用戶體驗為核心的創新是物聯網發展的靈魂。

云計算相當于人的大腦，是物聯網的神經中樞。云計算是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。

大數據相當于人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。

人工智能打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識（數據），不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智能離不開大數據，更是基于云計算平臺完成深度學習進化。

簡單總結：通過物聯網產生、收集海量的數據存儲于云平臺，再通過大數據分析，甚至更高形式的人工智能為人類的生產活動，生活所需提供更好的服務。這必將是第四次工業革命進化的方向。

云計算與大數據

從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構。它的特色在于對海量數據的挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化技術。

人工智能與大數據

如果我們把人工智能看成一個嗷嗷待哺擁有無限潛力的嬰兒，某一領域專業的海量的深度的數據就是喂養這個天才的奶粉。奶粉的數量決定了嬰兒是否能長大，而奶粉的質量則決定了嬰兒后續的智力發育水平。

與以前的眾多數據分析技術相比，人工智能技術立足于神經網絡，同時發展出多層神經網絡，從而可以進行深度機器學習。與以外傳統的算法相比，這一算法并無多余的假設前提（比如線性建模需要假設數據之間的線性關系），而是完全利用輸入的數據自行模擬和構建相應的模型結構。這一算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據不同的訓練數據而擁有自優化的能力。

但這一顯著的優點帶來的便是顯著增加的運算量。在計算機運算能力取得突破以前，這樣的算法幾乎沒有實際應用的價值。大概十幾年前，我們嘗試用神經網絡運算一組并不海量的數據，整整等待三天都不一定會有結果。但今天的情況卻大大不同了。高速并行運算、海量數據、更優化的算法共同促成了人工智能發展的突破。這一突破，如果我們在三十年以后回頭來看，將會是不弱于互聯網對人類產生深遠影響的另一項技術，它所釋放的力量將再次徹底改變我們的生活。

人工智能與云計算

人工智能是程序算法和大數據結合的產物。而云計算是程序的算法部分，物聯網是收集大數據的根系的一部分。可以簡單的認為：人工智能=云計算+大數據（一部分來自物聯網）。隨著物聯網在生活中的鋪開，它將成為大數據最大，最精準的來源。

現在已進入大數據、云計算、人工智能時代，我們必須弄清楚他們的本質，抓住機遇，跟上趨勢，創新發展，才能高科技的發展大潮中立于不敗之地。