大數據、人工智能下的物聯網生態

物聯網的發展離不開大數據，依靠大數據可以提供足夠有利的資源；同時，大數據也推動了物聯網的發展。新時代的發展對科技提出了更高的要求，這是一種智慧化的新形態，其外在表現是物聯網，而其內涵就表現為大數據。

人工智能技術的出現將聯網物體智能化，人與物之間的交流變得有意義。隨著信息科技的發展從互聯網、移動互聯網到物聯網的延伸之際，作為支撐物聯網應用后端服務的人工智能技術，是物聯網時代最核心的一環。尤其在各種設備聯網后，在設備與“人”和“物”的交互模式上，眾多廠商開始聚焦智能語音交互，其中，亞馬遜所搭載智能語音助手Alexa的Echo智能音箱取得巨大成功，引發了業內的高度關注，部分廠商也選擇搭載亞馬遜Alexa、谷歌、科大訊飛等語音助手技術，從而使得物聯網時代下的智慧生活成為現實。

從互聯網到移動互聯網，再到物聯網

第一代互聯網是機器和機器的聯網。在那個時代你即使用互聯網，你的人也就是在某一段時間通過計算機連到網上，大部分時候你不在互聯網上。而且計算機是找IP地址，那是當時的一個特點。

到了第二代互聯網，人和人的聯網，移動互聯網。用戶隨時隨刻被掛在互聯網上。過去你下了班離開計算機，無論是開車還是坐地鐵回家都不在互聯網上。你有一些應酬也好，回家輔導孩子也好也不在互聯網上，晚上10點鐘回去之后查郵件，你才在互聯網。而今天你是隨時隨地在互聯網上，所以這也是數據量為什么這么大的原因。

第三代互聯網，萬物互聯網，也就是物聯網。IDC預測，到2020年底，物聯網設備規模將達到2120億，包括我們想不到的：壓縮機、發電機、渦輪機、鼓風機、石油鉆采設備、傳送帶、內燃機車和醫療成像掃描儀等等。嵌入式傳感器在這些機器和設備中利用物聯網來傳輸度量為震動、溫度、濕度、風速、位置、燃料消耗、輻射水平的這些數據。

從弱人工智能到強人工智能，再到超人工智能

從60年前到現在，人工智能一直在發展，它可以被分為三層：第一層是弱人工智能，第二層是強人工智能，第三層是超人工智能。

第一層，弱人工智能。每個人都在用，今天拍個照片，女孩子們美圖秀秀修一修，發出去，這是弱人工智能。

第二層，強人工智能。比如計算機能理解人類的語言，能夠識別，還能翻譯。如果愿意把它翻譯成英文，現在不需要同聲翻譯，直接用計算機翻譯過去了，美國人和英國人都聽得懂。它還可以干別的事，比如計算機能回答問題，能寫作。在華爾街日報或者是紐約時報，今天大部分和財經類新聞有關的這種報道中，大部分文章是計算機寫的，不是人寫的。

第三層，超人工智能。當我們在討論大腦的能力之時，我們通常會用IQ來衡量。普通人的IQ是100，愛因斯坦、達芬奇這樣的天才的IQ大概在200左右。不過，同樣是IQ這個指標，30年后，電腦會達到多少？應該是10000。人的IQ高于200叫天才，那么IQ達到10000的家伙，我們就應該稱呼它為超級智能了。

數據在大爆發

人工智能之所以在最近一兩年爆發，很大一部分原因是背后有海量的數據支持。

以前很多數據，其實沒有移動互聯網沒有收集上傳，沒法存儲，今天這個都變成了一個可能。在過去三年里，人類收集到的數據總和超過人類歷史上6千年，從出現文字到現在6千年就有了數據記載。過去三年里，數據量超過了人類6千年的總和。這些海量的數據并非憑空而來，這得益于傳感器以及IoT設備的數據采集能力。

云端是基石

物聯網產業看上去很美，聽起來高大上，但產業規模發展還需時日，在物聯網感知、傳輸和應用三個層次中，核心在圍繞“數據”挖掘所產生的全新商業應用。作為物聯網的感知層，利用傳感器、RFID／Wi-Fi／GPRS等無線連接技術收集數據，并通過傳輸層至“云端”，這個時候數據處理、挖掘就尤為重要，也是物聯網產業的核心價值點。
而作為承載后端的“云”端，不僅為海量數據提供存儲，也為數據提供后端運算大腦，可以說云計算是物聯網產業發展的基石?！?

未來的物聯網生態

未來的城市是怎么樣呢，你可以把整個城市想象成一臺超級電腦，你的每一個汽車是超級電腦，是一個終端。它有一個統一優化的交通方式，而且你自己出行的時間和你今天工作安排是相關的，不用每天早上都9點鐘到辦公室。今天會議11點鐘開始，10點半去就可以了，你上班就省了一小時。

而智慧城市只是物聯網的一個應用場景。大數據、人工智能以及物聯網將革新制造業、節省醫療保健和生活成本，組成一個由神經系統相互連接的世界。

未來，一切設備互聯，所有設備連接到互聯網，讓萬物互聯成為可能，物聯網將無所不能！