上雲則為社會智能提供了重要的算力和演算法

1. 大數據、雲計算、人工智慧之間有什麼樣的關系

雲計算最初的目標是對資源的管理，管理的主要是計算資源，網路資源，存儲資源三個方面。想像你有一大堆的伺服器，交換機，存儲設備，放在你的機房裡面，你最想做的事情就是把這些東西統一的管理起來，最好能達到當別人向你請求分配資源的時候（例如1核1G內存，10G硬碟，1M帶寬的機器），能夠達到想什麼時候要就能什麼時候要，想要多少就有多少的狀態。

這就是所謂的彈性，俗話說就是靈活性。靈活性分兩個方面，想什麼時候要就什麼時候要，這叫做時間靈活性，想要多少就要多少，這叫做空間靈活性。

這個神經元有輸入，有輸出，輸入和輸出之間通過一個公式來表示，輸入根據重要程度不同(權重)，影響著輸出。

於是將n個神經元通過像一張神經網路一樣連接在一起，n這個數字可以很大很大，所有的神經元可以分成很多列，每一列很多個排列起來，每個神經元的對於輸入的權重可以都不相同，從而每個神經元的公式也不相同。當人們從這張網路中輸入一個東西的時候，希望輸出一個對人類來講正確的結果。例如上面的例子，輸入一個寫著2的圖片，輸出的列表裡面第二個數字最大，其實從機器來講，它既不知道輸入的這個圖片寫的是2，也不知道輸出的這一系列數字的意義，沒關系，人知道意義就可以了。正如對於神經元來說，他們既不知道視網膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是為了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。

對於任何一張神經網路，誰也不敢保證輸入是2，輸出一定是第二個數字最大，要保證這個結果，需要訓練和學習。畢竟看到美女而瞳孔放大也是人類很多年進化的結果。學習的過程就是，輸入大量的圖片，如果結果不是想要的結果，則進行調整。如何調整呢，就是每個神經元的每個權重都向目標進行微調，由於神經元和權重實在是太多了，所以整張網路產生的結果很難表現出非此即彼的結果，而是向著結果微微的進步，最終能夠達到目標結果。當然這些調整的策略還是非常有技巧的，需要演算法的高手來仔細的調整。正如人類見到美女，瞳孔一開始沒有放大到能看清楚，於是美女跟別人跑了，下次學習的結果是瞳孔放大一點點，而不是放大鼻孔。

聽起來也沒有那麼有道理，但是的確能做到，就是這么任性。

神經網路的普遍性定理是這樣說的，假設某個人給你某種復雜奇特的函數，f(x)：

不管這個函數是什麼樣的，總會確保有個神經網路能夠對任何可能的輸入x，其值f(x)（或者某個能夠准確的近似）是神經網路的輸出。

如果在函數代表著規律，也意味著這個規律無論多麼奇妙，多麼不能理解，都是能通過大量的神經元，通過大量權重的調整，表示出來的。

這讓我想到了經濟學，於是比較容易理解了。

我們把每個神經元當成社會中從事經濟活動的個體。於是神經網路相當於整個經濟社會，每個神經元對於社會的輸入，都有權重的調整，做出相應的輸出，比如工資漲了，菜價也漲了，股票跌了，我應該怎麼辦，怎麼花自己的錢。這裡面沒有規律么？肯定有，但是具體什麼規律呢？卻很難說清楚。

基於專家系統的經濟屬於計劃經濟，整個經濟規律的表示不希望通過每個經濟個體的獨立決策表現出來，而是希望通過專家的高屋建瓴和遠見卓識總結出來。專家永遠不可能知道哪個城市的哪個街道缺少一個賣甜豆腐腦的。於是專家說應該產多少鋼鐵，產多少饅頭，往往距離人民生活的真正需求有較大的差距，就算整個計劃書寫個幾百頁，也無法表達隱藏在人民生活中的小規律。

基於統計的宏觀調控就靠譜的多了，每年統計局都會統計整個社會的就業率，通脹率，GDP等等指標，這些指標往往代表著很多的內在規律，雖然不能夠精確表達，但是相對靠譜。然而基於統計的規律總結表達相對比較粗糙，比如經濟學家看到這些統計數據可以總結出長期來看房價是漲還是跌，股票長期來看是漲還是跌，如果經濟總體上揚，房價和股票應該都是漲的。但是基於統計數據，無法總結出股票，物價的微小波動規律。

基於神經網路的微觀經濟學才是對整個經濟規律最最准確的表達，每個人對於從社會中的輸入，進行各自的調整，並且調整同樣會作為輸入反饋到社會中。想像一下股市行情細微的波動曲線，正是每個獨立的個體各自不斷交易的結果，沒有統一的規律可循。而每個人根據整個社會的輸入進行獨立決策，當某些因素經過多次訓練，也會形成宏觀上的統計性的規律，這也就是宏觀經濟學所能看到的。例如每次貨幣大量發行，最後房價都會上漲，多次訓練後，人們也就都學會了。

然而神經網路包含這么多的節點，每個節點包含非常多的參數，整個參數量實在是太大了，需要的計算量實在太大，但是沒有關系啊，我們有大數據平台，可以匯聚多台機器的力量一起來計算，才能在有限的時間內得到想要的結果。

於是工智能程序作為SaaS平台進入了雲計算。

網易將人工智慧這個強大的技術，應用於反垃圾工作中，從網易1997年推出郵箱產品開始，我們的反垃圾技術就在不停的進化升級，並且成功應用到各個億量級用戶的產品線中，包括影音娛樂，游戲，社交，電商等產品線。比如網易新聞、博客相冊、雲音樂、雲閱讀、有道、BOBO、考拉、游戲等產品。總的來說，反垃圾技術在網易已經積累了19年的實踐經驗，一直在背後默默的為網易產品保駕護航。現在作為雲平台的SaaS服務開放出來。

回顧網易反垃圾技術發展歷程，大致上我們可以把他分為三個關鍵階段，也基本對應著人工智慧發展的三個時期：

第一階段主要是依賴關鍵詞，黑白名單和各種過濾器技術，來做一些內容的偵測和攔截，這也是最基礎的階段，受限於當時計算能力瓶頸以及演算法理論的發展，第一階段的技術也能勉強滿足使用。

第二個階段時，基於計算機行業里有一些更新的演算法，比如說貝葉斯過濾(基於概率論的演算法)，一些膚色的識別，紋理的識別等等，這些比較優秀成熟的論文出來，我們可以基於這些演算法做更好的特徵匹配和技術改造，達到更優的反垃圾效果。

最後，隨著人工智慧演算法的進步和計算機運算能力的突飛猛進，反垃圾技術進化到第三個階段：大數據和人工智慧的階段。我們會用海量大數據做用戶的行為分析，對用戶做畫像，評估用戶是一個垃圾用戶還是一個正常用戶，增加用戶體驗更好的人機識別手段，以及對語義文本進行理解。還有基於人工智慧的圖像識別技術，更准確識別是否是色情圖片，廣告圖片以及一些違禁品圖片等等。

2. 雲計算和人工智慧有關系嗎\是否屬於人工智慧的研究范圍-

雲計算和人工智慧有何關系？究竟哪個更有前途？雲計算、人工智慧是近幾年來新興的技術，很多人模糊的了解二者關系密切，但卻缺少實質性的知識理解。接下來就給大家揭秘雲計算和人工智慧之間的關系。
雲計算主要是通過互聯網為用戶提供各種服務，針對於不同的用戶可以提供IaaS、PaaS和SaaS三種服務。人工智慧可以簡單的理解為一個感知和決策的過程，發展需要三個重要的基礎，分別是數據、算力和演算法，而雲計算是提供算力的重要途徑，所以雲計算可以看成是人工智慧發展的基礎。
就應用來說，雲計算提供強大的數據分析能力，人工智慧有強大的仿生能力，同時可以通過人工智慧技術獲取到用戶需求，將需求通過雲計算進行分析。通過互聯網數據的分析得到自己需要的那一部分，可以說是因為人工智慧與雲計算的存在，人們獲取到自己的需求變得越來越方便，使得生活變得更加便利。
在第八屆中國國際石油貿易大會上，商務部部長助理任鴻斌表示，將推動能源與雲計算、大數據、互聯網和移動應用和人工智慧等信息技術、智能技術的深度融合，促進智慧能源的發展。
有人好奇雲計算和人工智慧究竟學哪個更有前途?其實這完全依賴於你的興趣以及努力。無論你是學習雲計算還是人工智慧都可以拿到不錯的薪資，前提是你所掌握的技術能夠滿足企業的需求。
如果你想快速學習雲計算，可以選擇去專業學習一下。學習雲計算你還可以從事容器工程師、安全架構師、安全運維師等，而勝任工作的一切前提是你掌握企業所需的技術。

3. 雲計算和人工智慧有關系嗎是否屬於人工智慧的研究范圍

看了也許能給你些啟發！

目前雲計算是新新事物，新新事物風險和機遇並存。

雲計算最有價值的理念之一是資源整合，物盡其用,之二是即服務的盈利模式.

以直白的方式來表達：
雲計算是整合資源以即方式提供服務(按需分配及支付)，它主要在三個層面體現技術和服務。

一個是硬體基礎設施層面，讓硬體資源以即方式提供服務；
（客戶要硬體環境資源，登錄資源池自己定製、然後交錢、最後獲取資源，用多少付多少錢；
付費對象是：應用開發者，企業IT管理者，應用平台供應商等。）；

一個是應用平台層面，讓應用平台以即方式提供服務；
（供應商提高軟體平台，平台可以開發、部署、管理、監控應用，提供開放的類APP商店；
付費對象是：應用開發者。）

一個是應用層面，讓應用以即方式提供服務；
（應用開放商，把應用部署在應用平台，用戶可以去使用這些應用，按即方式享受服務和付費；
付費對象是：終端消費者。）

即方式服務：
像水電一樣，從你開始使用到你結束使用進行度量，你登錄應用入口就可以直接使用應用，
甚至不用在你本地安裝應用，就像打開水龍頭就可以用水一樣，然後付費，它本質是一種推
的服務、盈利模式。

所以，雲計算要學習就多方多面。

不過，他們的根本基礎還是計算機科學與技術，包括網路、硬體、軟體等，
只是硬體或平台會比較側重虛擬機、網格計算、分布式計算等方面的技術，
而應用會比較在意用戶體驗、大眾互聯方面，應用主要技術還是軟體開放技術，
特別可能會熱於android或ios或wm的WIFI移動應用的開發。

下一波的IT浪潮就是雲計算、物聯網、人工智慧、生物技術。

目前雲計算是新新事物，教學資源緊張是正常的，新新事物風險和機遇並存。
請相信機遇的東西確實是過了這個村，沒了這個店，雲計算目前就像初期的計算機專業一樣，
等它成熟了，等你看到它的發展了，那時候你就落後，只能在前人後面撿煙頭。

好好把握學習這個專業的機會，目前雲計算處於發展初期，等你畢業剛好是大展拳腳的好時機！
相信選擇這個新新行業有風險，但機會總是給第一個敢吃螃蟹的人。

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來自:廣州溯源—物聯網、雲計算、人工智慧---構建綠色未來

4. 雲計算大數據物聯網之間的區別與聯系

雲計算與大數據概述
雲計算(cloud computing)是基於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。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。狹義雲計算指IT基礎設施的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需資源;廣義雲計算指服務的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需服務。這種服務可以是IT和軟體、互聯網相關，也可是其他服務。它意味著計算能力也可作為一種商品通過互聯網進行流通。
大數據(big data)，或稱海量數據，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
從技術上看,大數據與雲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台的計算機進行處理,必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘,但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。
大數據管理，分布式進行文件系統，如Hadoop、Maprece數據分割與訪問執行;同時SQL支持，以Hive+HADOOP為代表的SQL界面支持，在大數據技術上用雲計算構建下一代數據倉庫成為熱門話題。從系統需求來看，大數據的架構對系統提出了新的挑戰：
1、集成度更高。一個標准機箱最大限度完成特定任務。
2、配置更合理、速度更快。存儲、控制器、I/O通道、內存、CPU、網路均衡設計，針對數據倉庫訪問最優設計，比傳統類似平台高出一個數量級以上。
3、整體能耗更低。同等計算任務，能耗最低。
4、系統更加穩定可靠。能夠消除各種單點故障環節，統一一個部件、器件的品質和標准。
5、管理維護費用低。數據藏的常規管理全部集成。
6、可規劃和預見的系統擴容、升級路線圖。

雲計算與大數據的關系
簡單來說：雲計算是硬體資源的虛擬化，而大數據是海量數據的高效處理。雖然從這個解釋來看也不是完全貼切，但是卻可以幫助對這兩個名字不太明白的人很快理解其區別。當然，如果解釋更形象一點的話，雲計算相當於我們的計算機和操作系統，將大量的硬體資源虛擬化後在進行分配使用。
可以說，大數據相當於海量數據的「資料庫」，通觀大數據領域的發展我們也可以看出，當前的大數據發展一直在向著近似於傳統資料庫體驗的方向發展，一句話就是，傳統資料庫給大數據的發展提供了足夠大的空間。
大數據的總體架構包括三層：數據存儲，數據處理和數據分析。數據先要通過存儲層存儲下來，然後根據數據需求和目標來建立相應的數據模型和數據分析指標體系對數據進行分析產生價值。
而中間的時效性又通過中間數據處理層提供的強大的並行計算和分布式計算能力來完成。三者相互配合，這讓大數據產生最終價值。
不看現在雲計算發展情況，未來的趨勢是：雲計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大數據處理，而大數據的發展趨勢是，實時互動式的查詢效率和分析能力，借用Google一篇技術論文中的話：「動一下滑鼠就可以在妙極操作PB級別的數據」，確實讓人興奮不能止。

5. 企業為什麼要上雲

一提到企業上雲，總會有很多人問上雲有什麼好處、為什麼要上雲這類問題。這些問題很簡單，卻不是簡單幾句就能回答的，問這些問題的甚至不知道什麼是雲，更不用提工業互聯網，有些企業連內部互聯網還沒用上。

所以，老王感覺有必要從基礎層面談談企業上雲，讓更多企業明白到底企業為什麼要上雲，以及上雲有什麼好處。為了便於理解，老王會盡量用簡單的語句去闡述。

什麼是「雲」?

因此，中國要構建相應規模的產業互聯網，先要從企業應用雲計算開始。可以說，「企業上雲」是發展工業互聯網的必要前提，也是推動製造業和互聯網深度融合的關鍵因素。

2017 年 11 月，國務院出台《關於深化「互聯網+先進製造業」發展工業互聯網的指導意見》，鼓勵中小企業業務系統向雲端遷移，指出到 2025 年，形成 3-5 傢具有國際競爭力的工業互聯網平台，實現百萬工業 APP 培育以及百萬企業上雲。

所以，不管是企業自身需求，還是未來發展，企業都有上雲的理由。

看到這里，相信大家應該都明白企業為什麼要上雲了。目前全國各地基本都已發布了相應的「企業上雲」政策，從各種政策中能看到企業上雲的進程是不可逆的。也就是說，不管你的企業現在上不上雲，將來所有企業、政府及相關機構的業務對接肯定都是在雲上的。

既然你的企業早晚都要上雲，為何不趁著現在有優惠政策的情況下上雲呢?還是老王常說的那句話，千萬不要錯過「企業上雲」這個巨大紅利。

6. 物聯網，雲計算，大數據和人工智慧有什麼關系

一.大數據支撐物聯網，雲計算供給大數據

由於這四者的關系比較復雜，所以只能逐個來給你做解釋。

首先說物聯網吧，其實簡單通俗的去解釋，就是物物聯網，說白了就是任何事物都可以連接到互聯網端來共享數據，如果非要去細究這個詞的含義，我相信這個世界上沒有人能給出你一個標準的定義，所以姑且先這么解釋。

這種物聯網的模式並不是很輕易就可以完成的，如果你了解互聯網的發展史你會發現，完全依靠數據來運行的互聯網其實早就有向物聯網發展的趨勢，說白了，人類不會滿足於只擁有虛擬數據的互聯網。

相較於傳統演算法，雲計算更為多元化、快速化、有效化，簡單來說就是更為強大。

而將大數據寫入人工智慧，則會讓其可實現的行為或功能越來越多，最簡單的呈現形式就是智能機器人，原來可能只會走路，現在可能都會變型或跑步了，這就是大數據製造出的人工智慧相較於之前的進步吧，總之，人工智慧的數據太過繁瑣，如果不通過這樣的方式很容易出現錯誤，人腦固然強大，但機械固化的大量運算還是沒有系統計算來的可靠。

7. 上雲意思是什麼

企業上雲，是指企業以互聯網為基礎進行信息化基礎設施、管理、業務等方面應用，並通過互聯網與雲計算手段連接社會化資源、共享服務及能力的過程。

當企業轉型了平台型組織後，還應該走向「企業上雲」，即把自己變成一個「雲組織」。業界已經普遍承認「企業整體上雲」的趨勢不可逆轉。

企業上雲方向

「在線化」，讓企業能夠活在線上。不僅僅是要讓業務上線，還要讓管理上線。

「網路化」，通過線上的廣闊空間，連接更多的合作者，形成一張龐大的共生網路，企業要做到「不為所有，但為所用」。

「智能化」，當共生網路一旦在線上跑起來以後，就會有大量的數據交互和沉澱，而基於數據和算力，就可以用演算法來挖掘紅利空間。考慮數據的堆積、算力的進化、演算法的迭代可以發現更多的機會，這種正反饋循環會讓組織甚至生態越來越茁壯。

8. 大數據和雲計算有什麼關系

如今，兩種主流技術已成為IT領域關注的焦點-大數據和雲計算。根本不同的是，大數據只涉及處理海量數據，而雲計算則涉及基礎架構。但是，大數據和雲技術提供的簡化功能是其被大量企業採用的主要原因。例如，亞馬遜的「 Elastic Map Rece」演示了如何利用Cloud Elastic Computes的功能進行大數據處理。

兩者的結合為組織帶來了有益的結果。更不用說，這兩種技術都處於發展階段，但是它們的結合在大數據分析中利用了可擴展且具有成本效益的解決方案。

那麼，我們可以說大數據與雲計算完美結合嗎？好吧，有數據點支持它。除此之外，還需要處理一些實時挑戰。

大數據與雲計算的關系

大數據和雲計算這兩種技術本身都是有價值的。 此外，許多企業的目標是將兩種技術結合起來以獲取更多的商業利益。兩種技術都旨在提高公司的收入，同時降低投資成本。盡管Cloud管理本地軟體，但大數據有助於業務決策。

讓我們從這兩種技術的基本概述開始！

大數據與雲計算

大數據處理大量的結構化，半結構化或非結構化數據，以進行存儲和處理以進行數據分析。大數據有五個方面，通過5V來描述

• 數量–數據量

• 種類–不同類型的數據

• 速度–系統中的數據流率

• 價值 –基於其中包含的信息的數據價值

• 准確性 –數據保密性和可用性

雲計算以按需付費的模式向用戶提供服務。雲提供商提供三種主要服務，這些服務概述如下：

• 基礎架構即服務（IAAS）

在這里，服務提供商將提供整個基礎架構以及與維護相關的任務。

• 平台即服務（PAAS）

在此服務中，Cloud提供程序提供了諸如對象存儲，運行時，排隊，資料庫等資源。但是，與配置和實現相關的任務的責任取決於使用者。

• 軟體即服務（SAAS）

此服務是最便捷的服務，它提供所有必要的設置和基礎結構，並為平台和基礎結構提供IaaS。


大數據與雲計算的關系模型雲計算在大數據中的作用

大數據和雲計算的關系可以根據服務類型進行分類：

• IAAS在公共雲中

IaaS是一種經濟高效的解決方案，利用此雲服務，大數據服務使人們能夠訪問無限的存儲和計算能力。對於雲提供商承擔所有管理基礎硬體費用的企業而言，這是一種非常經濟高效的解決方案。

• 私有雲中的PAAS

PaaS供應商將大數據技術納入其提供的服務。因此，它們消除了處理管理單個軟體和硬體元素的復雜性的需求，而這在處理TB級數據時是一個真正的問題。

• 混合雲中的SAAS

如今，分析社交媒體數據已成為公司進行業務分析的基本參數。在這種情況下，SaaS供應商提供了進行分析的出色平台。

大數據與雲計算有何關系？

因此，從以上描述中，我們可以看到，Cloud通過可伸縮且靈活的自助服務應用程序抽象了挑戰和復雜性，從而啟用了「即服務」模式。從最終用戶提取海量數據的分布式處理時，大數據需求是相同的。

雲中的大數據分析有多個好處。

• 改進分析

隨著雲技術的進步，大數據分析變得更加完善，從而帶來了更好的結果。因此，公司傾向於在雲中執行大數據分析。此外，雲有助於整合來自眾多來源的數據。

• 簡化的基礎架構

大數據分析是基礎架構上一項艱巨的艱巨工作，因為數據量大，速度和傳統基礎架構通常無法跟上的類型。由於雲計算提供了靈活的基礎架構，我們可以根據當時的需求進行擴展，因此管理工作負載很容易。

• 降低成本

大數據和雲技術都通過減少所有權來為組織創造價值。雲的按用戶付費模型將CAPEX轉換為OPEX。另一方面，Apache降低了大數據的許可成本，該成本應該花費數百萬美元來構建和購買。雲使客戶無需大規模的大數據資源即可進行大數據處理。因此，大數據和雲技術都在降低企業成本並為企業帶來價值。

• 安全與隱私

數據安全性和隱私性是處理企業數據時的兩個主要問題。此外，當您的應用程序由於其開放的環境和有限的用戶控制安全性而託管在Cloud平台上時，這成為主要的問題。另一方面，像Hadoop這樣的大數據解決方案是一個開源應用程序，它使用了大量的第三方服務和基礎架構。因此，如今，系統集成商引入了具有彈性和可擴展性的私有雲解決方案。此外，它還利用了可擴展的分布式處理。

除此之外，雲數據是在通常稱為雲存儲伺服器的中央位置存儲和處理的。服務提供商和客戶將與之一起簽署服務水平協議（SLA），以獲得他們之間的信任。如果需要，提供商還可以利用所需的高級安全控制級別。這可確保涵蓋以下問題的雲計算中大數據的安全性：

• 保護大數據免受高級威脅。

• 雲服務提供商如何維護存儲和數據。

有一些與服務級別協議相關的規則可以保護

• 數據

• 容量

• 可擴展性

• 安全

• 隱私

• 數據存儲的可用性和數據增長

另一方面，在許多組織中，大數據分析被用來檢測和預防高級威脅和惡意黑客。

• 虛擬化

基礎架構在支持任何應用程序中都起著至關重要的作用。虛擬化技術是大數據的理想平台。像Hadoop這樣的虛擬化大數據應用程序具有多種優勢，這些優勢在物理基礎架構上是無法訪問的，但它簡化了大數據管理。大數據和雲計算指出了各種技術和趨勢的融合，這使IT基礎架構和相關應用程序更加動態，更具消耗性和模塊化。因此，大數據和雲計算項目嚴重依賴虛擬化