互联网大数据云计算物联网

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一、如何理解互联网与物联网云计算大数据的关系我们在研究互联网的演化和互联网的神经学的过程中，提出“互联网正在朝着与人脑非常相似的方向演化，它将有自己的视觉、听觉、触觉和运动神经”。系统，还有它的神经系统“自身记忆、神经系统”、中枢神经系统、自主神经系统，而人类的大脑至少在几万年前就发展出了互联网的所有功能，并且互联网的进化将有助于神经科学家发现大脑的秘密，科学实验将证明中国拥有与谷歌相同的搜索引擎、与Facebook相同的SNS系统、与IPv4相同的地址编码系统以及与互联网相同的路由系统。思科“
虚拟互联网在此研究成果的基础上，还绘制了大脑的结构图”。》阐述了互联网与云计算、大数据、物联网、工业4.0（工业互联网）的关系。
1、物联网是互联网大脑的感觉神经系统
由于物联网侧重于感官感知的概念，因此还具有网络线路传输、信息存储和处理、工业应用接口等功能，此外，服务器、线路网络和应用接口往往与互联网共享。，使人（HumantiHuman，H2H）、人与物（Humantothing，H2T）、物与物（ThingtoThing，T2T，最终）之间的通信成为可能，信息空间和物理世界（人、机器和物）
2、云计算是互联网大脑的中枢神经
在互联网虚拟大脑的架构中，虚拟互联网大脑的中枢神经系统统一了中央硬件层、中央软件层和互联网的互联网信息层，为互联网的各个虚拟神经系统提供支撑和服务，从定义上来看，云计算和互联网虚拟大脑的中枢神经系统的特点有很大不同。在理想的世界中，物联网传感器和互联网用户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，并接受云计算提供的服务。
3、大数据是互联网智慧和意识的基础
随着博客、社交网络、云计算、物联网等技术的出现，互联网上的信息不断增长和积累。前所未有的速度。互联网用户的交互、企业和政府的信息发布、物联网传感器检测到的实时信息，每时每刻都在产生大量的结构化和非结构化数据。这些数据遍布整个互联网网络系统。而且体积极其巨大。这些数据包含了经济、科技、教育等领域非常有价值的信息[52]。这就是互联网大数据兴起的根源和背景。
同时，以深度学习为代表的机器学习算法在互联网领域的广泛应用，使得互联网大数据开始与人工智能进行更深层次的融合，也为大数据和人工智能领域的发展铺平了道路。来自百度、谷歌、微软等世界一流企业的情报2011年，谷歌开始将“深度学习”应用到大数据处理中。互联网大数据与人工智能的结合，奠定了互联网大脑的智慧和意识基础。
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
互联网的中枢神经是云计算中控制工业企业生产设备的软件系统，家庭和办公室的家用设备。办公设备、机械设备通过智能化、3D打印、无线传感等技术成为互联网大脑改造世界的工具。同时，这种智能制造和智能设备不断向互联网大脑提供大数据，供互联网中枢神经系统做出决策。
5、互联网+的核心是互联网的演进和扩展，体现了互联网与现实世界深度融合、深度融合的动态过程
互联网+是互联网的新概念2015年在国内迅速火爆，其中与国家倡议、腾讯对张晓峰、杜军主编的《互联网+，国家战略行动路线图》等书籍的大力推广和深入研究密不可分。我们应该大力支持这个最初由中国创造并受到广泛关注的互联网概念，特别是因为“互联网+”确实深刻地塑造了互联网的发展形态。
我们不能用上面的一张图片来表达我们对互联网+的理解。因为“互联网+”本质上反映了互联网在广度和深度上侵蚀现实世界的动态过程。互联网于1969年诞生于大学实验室，并不断从美国扩展到美洲，从亚洲和欧洲扩展到非洲和南极洲。其应用领域从科研到生活，从娱乐到工作，从媒体到工业生产生活。易观国际的互联网+倡导者于洋认为，互联网就像一个黑洞，不断吞噬着世界。事实上，互联网+体现了于阳大师互联网黑洞理论的进一步完善。+符号可以看作黑洞的入口或口。这就是为什么我们称之为互联网+而不是+互联网。

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二、什么是云计算，物联网和大数据

云计算是一种按使用付费的模式，提供对可配置的共享计算资源池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务）的可用、方便、按需的网络访问，这些资源可以只需最少的管理工作或与服务提供商的最少交互即可快速配置。

物联网是万物互联的互联网。目前，几乎所有技术都与计算机和互联网技术相结合，实现物体之间环境和态势信息的实时共享以及智能采集、传输、处理和执行。广义上讲，任何现有的与信息技术相关的应用都可以纳入物联网的范畴。

“大数据”需要新的处理模型，具有强大的决策能力、洞察发现能力和流程优化能力，以适应其出现的规模大、增长率高、多样化的信息资产。。

详细信息

大数据的价值体现在以下几个方面：

1．提供产品或服务大量生活服务企业可以利用大数据进行精准营销

2.小而美的中小微企业可以利用大数据改造服务3、面对互联网的压力，需要传统企业与时俱进，充分体会到大数据的价值需要利用

例如：

1.洛杉矶警察局和加州大学合作利用大数据来预测犯罪的发生。

流感趋势使用搜索关键词来预测禽流感的传播。

3.统计学家NateSilver利用大数据预测了2012年美国大选的结果。

4.麻省理工学院使用手机位置数据和交通数据来制定城市规划。

参考资料：-云计算-物联网-大数据