云计算人工智能大数据区块链思维导图

1. 云计算,大数据,人工智能三者有何关系

云计算、大数据、人工智能是相辅相成的，三者缺少了谁都不行。

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。

人工智能就好像为一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。

(1)云计算人工智能大数据区块链思维导图扩展阅读

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

2. 人工智能应用场景（思维导图）包括未来的应用领域

人工智能应用场景（思维导图）包括未来的应用领域
时代的进步，催生出各种各样的新技术。从蒸汽机时代再到电子信息时代，每一次技术的变革，都为我们人类社会带来巨大的影响。在本篇文章，我们将通过思维导图，来认识即将到来的人工智能时代。
思维导图之人工智能的运用与历史发展
早在本世纪初，畅销书《失控》的作者凯文凯利就曾预言：人工智能是下一个20年颠覆人类社会的技术，其力量堪比电和互联网。而如今，已有各种各样的Ai技术渗透到我们的生活中。比如AI智能手机、AI智能音箱、AI智能语音系统等等。通过下图的思维导图，你就明白人工智能在我们现实社会里的具体运用。
显然，人工智能的未来，将和过去70年的发展进程一样，充满机遇与挑战。

3. 如何理解云计算，大数据，物联网，人工智能之间的关系

物联网、大数据、人工智能、云计算，作为当今信息化的四大版块，它们之间有着本质的联系，具有融合的特质和趋势。

从一个广义的人类智慧拟化的实体的视角看，它们是一个整体：物联网是这个实体的眼睛、耳朵、鼻子和触觉；而大数据是这些触觉到的信息的汇集与存储；人工智能未来将是掌控这个实体的大脑；云计算可以看作是大脑指挥下的对于大数据的处理并进行应用。

物联网：大数据的基础，记录人、事、物及之间互动的数据；

大数据：基于物联网的应用，人工智能的基础

云计算：计算、存储、通讯工具，物联网、大数据和人工智能必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术才能形成行业级应用。

人工智能：大数据的最理想应用，反哺物联网

4. 区块链：四维空间思维导图

技术的革新总是带来社会的巨大变革，比如第一次工业革命，开创了以机器代替手工劳动的时代，以蒸汽机作为动力机被广泛使用为标志的。这一次技术革命和与之相关的社会关系的变革，被称为第一次工业革命或者产业革命。第二次工业革命帮助人类进入了“电气时代”。 第二次工业革命极大地推动了社会生产力的发展，对人类社会的经济、政治、文化、军事，科技和生产力产生了深远的影响。资本主义生产的社会化大大加强，垄断组织应运而生。第三次科技革命以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明和应用为主要标志，涉及信息技术、新能源技术、新材料技术、生物技术、空间技术和海洋技术等诸多领域的一场信息控制技术革命更是使社会发展进入一个新的高度，而如今信息化时代，区块链技术即将为信息发展带来更加翻天覆地的变化，可能带来第四次技术革命，

长久以来，去中心化是区块链被人们提到最多的特性，除了去中心化之外，区块链还有一个特性就是开放性，比较少被提到，但它也很重要，甚至可以说开放性是去中心化特性的保证之一。当人们提起区块链开放性的时候，有各种各样的说法，有人说区块链经济就是开源经济，有人说是区块链是最伟大之处是无需许可的创新协议，有人说区块链最有价值的地方在于开放金融，还有人说区块链改变了传统的公司制组织结构，它创造了一种新的基于通证的经济体系，在这种经济体系下可以使得传统的封闭公司变成一个开放的通证形态，使得人类的大规模强协作成为可能。关于区块链的来龙去脉等等如果用文字性的东西讲出来可能会显得枯燥，下面有一张图——《区块链四维空间思维导图》可以完美的解决很多人心中关于区块链中的众多疑问。

5. 金融科技ABCD：人工智能、区块链、云计算、大数据

近日，中国信息通信研究院主任工程师、金融科技负责人韩涵在“2018中国金融科技产业峰会”上正式发布了《中国金融科技前沿技术发展趋势及应用场景研究报告》，详细讲解了A（人工智能）B（区块链）C（云计算）D（大数据）四大技术发展趋势及在金融行业的落地应用方案，预测了金融科技七大未来发展趋势。

科技悄然改变金融行业生态

一是互联网金融快速兴起，对传统金融行业带来巨大冲击。首先，互联网技术极大拓展了信息传播的渠道、方式，大幅减小了信息不对称的现象，扩展了金融服务供需双方的客户群。其次，互联网金融模式下，交易双方直接在网上进行互动，打破了时空上的限制，提高了交易效率，减少了中间环节与中间成本的消耗。再者，互联网利用先进的技术实现资源高度实时共享，能够使业务处理逐步实现自助化、自动化与系统化，使交易更加便捷、有效。

二是大量非金融企业进入金融行业，金融市场主体出现显著变化。一方面大量科技企业借助金融科技发展契机，积极获取金融牌照，跨界提供金融服务，“科技+牌照”成为趋势。另一方面，大量具有To C服务经验的传统企业，发挥用户规模优势，通过用户数据资源与金融科技的结合，也积极跨界提供金融服务。此外，大量依托于金融科技的新兴创业企业，成为金融市场的新兴力量，在金融科技领域的技术和商业模式创新成为其核心竞争力。

四大技术落地金融行业

当前，“大智移云”等新兴科技快速演进，人类社会正在从信息化走向数字化和智能化。随着云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术在金融行业的深入应用，科技对于金融的作用被不断强化，创新性的金融解决方案层出不穷，金融科技发展进入新阶段。

其中，云计算技术能够为金融机构提供统一平台，有效整合金融结构的多个信息系统，消除信息孤岛，在充分考虑信息安全、监管合规、数据隔离和中立性等要求的情况下，为机构处理突发业务需求、部署业务快速上线，实现业务创新改革提供有力支持。大数据技术为金融业带来大量数据种类和格式丰富、不同领域的大量数据，而基于大数据的分析能够从中提取有价值的信息，为精确评估、预测以及产品和模式创新、提高经营效率提供了新手段。人工智能能够替代人类重复性工作，提升工作效率与用户体验，并拓展销售与服务能力，广泛运用于客服、智能投顾等方面。区块链技术能够有效节约金融机构间清算成本，提升交易处理效率，增强数据安全性。

金融科技七大发展趋势

随着，金融与科技的不断融合，金融科技将出现七大发展趋势，韩涵表示，

云计算技术发展已经进入成熟期，金融云的应用也正在向更加核心和关键的“深水区”迈进。据中国信息通信研究院的调研，已有过半数的金融机构使用OpenStack等开源云计算技术。传统计算、网络和存储云方案已经同质化，客户需要的是上层PaaS甚至SaaS 能力甚至是业务和商业解决方案能力，有互联网金融实际业务经验、有生态合作伙伴的厂商更能得到客户青睐。云这个领域特别强调“吃自己的狗食”。

金融行业数据资源丰富，而且业务发展对数据依赖程度高。大数据技术在金融领域的应用起步早、发展快，已经成为金融行业的基础能力。当前，金融行业的大数据应用已经非常普遍和成熟，也取得了较为显著的应用成效，最大的特点是数据资产化的 愈加凸显、有深度的大数据分析变得越来越重要，用户画像和知识图谱成为最重要的技术。2017年知识图谱一下子火起来，除了传统实体知识图谱外，事件图谱（描述动态关系）开始越来越重要，即实时性要求越来越高，时间就是金钱。另外，还有一个关键问题就是合法获取数据，涉及法律、政策、技术、机制等问题，需要各方推动和努力，

人工智能一般分为计算智能、感知智能和认知智能三个层次。从目前人工智能在金融领域的应用趋势来看，计算智能通过与大数据技术的结合应用，已经覆盖营销、风控、支付、投顾、投研、客服各金融应用场景。人工智能最重要就是AI in all，传统金融很多是“知道型”的业务，按规则、经验办事，很多简单重复性工作被证明完全可以被AI取代（例如客服），认知型的业务目前看也可能机器不比人差（例如智能投顾、智能营销）。那么金融业最重要的是如何最大发挥人的价值。一是风险防范，AI算法不一定完全正确需要人在样本特征准备或审核上来补充；二是金融创新，创新是门艺术，目前没有证据表明AI在创新上有啥独到之处，所以人的创新非常重要；三是发挥领域知识的价值，AI目前最大的缺陷就是它是没有常识是不行的，知识会成为重要的竞争力分水岭，知识图谱、业务规则补充、业务数据标注这些都是产生知识的手段。

区块链技术近年来一直受到广泛关注，其技术公开、不可篡改和去中心化的技术属性，拥有在金融领域应用的先天优势，因为本质上区块链就是一种经济模式，主要解决非信任网络的记账问题，如果说其他技术主要是生产力变革，区块链更像是生产关系变革，我们有几个判断：

（1）区块链的技术还没有成熟到金融级，包括金融经常用的联盟链有没有技术问题，还是一个探索的过程，所以会看到并没有大型的金融区块链应用（非数字货币类）上线，尝试很多，普及还早；

（2）因为区块链不仅仅是技术，所以这一轮技术革命中区块链的影响要远大于其他技术，可能会有颠覆性的业务、技术或者企业出现，这个趋势是不可阻挡的，有人说这是价值互联网的春天可能并不过分；

（3）区块链3.0叫去中心化应用就是应用生态将决定最后的赢家。目前公链和私链（或联盟链）都有一些金融应用，但还不成气候，应该胜负未分，这里面大公司不一定有优势，开源力量不可小觑；

（4）政策风险仍然很大，包括最近ICO还有代币发行，有些可能就是伪创新。

国家高度重视金融风险防控和安全监管，十九大报告明确指出要“健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线”。随着金融科技的广泛应用，金融产业生态发生深刻变革，以互联网金融为代表的金融服务模式创新层出不穷。传统模式下事后的、手动的、基于传统结构性数据的监管范式已不能满足金融科技新业态的监管需求，以降低合规成本、有效防范金融风险为目标的监管科技(Regtech)正在成为金融科技的重要组成部分。

利用监管科技，一方面金融监管机构能够更加精准、快捷和高效的完成合规性审核，减少人力支出，实现对于金融市场变化的实时把控，进行监管政策和风险防范的动态匹配调整。另一方面金融从业机构能够无缝对接监管政策，及时自测与核查经营行为，完成风险的主动识别与控制，有效降低合规成本，增强合规能力。可以预见，未来1-3年监管科技将依托于监管机构的管理需求和从业结构的合规需求，进入快速发展阶段，成为金融科技应用的爆发点。

技术满足需求的同时，也将在需求的驱动下不断发展创新。金融科技应用在推动金融行业转型发展的同时，金融业务发展变革也在不断衍生出新的技术应用需求，将实现对金融科技创新发展的反向驱动。这种驱动可以从发展和监管两条主线上得到显著体现：

一是发展层面，新技术应用推动金融行业向普惠金融、小微金融和智能金融等方向转型发展，而新金融模式又衍生出在营销、风控和客服等多个领域的一系列新需求，要求新的技术创新来满足。

二是监管层面，互联网与金融的结合带来了一系列创新的金融业务模式，但同时互联网金融业务的快速发展也带来了一系列的监管问题，同样对金融监管提出了新的要求，需要监管科技创新来实现和支撑。从未来的发展趋势看，随着金融与科技的结合更加紧密，技术与需求相互驱动作用将更加明显，金融科技的技术创新与应用发展将有望进入更加良性的循环互动阶段。

云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术并非彼此孤立，而是相互关联、相辅相成、相互促进的。大数据是基础资源，云计算是基础设施，人工智能依托于云计算和大数据，推动金融科技发展走向智能化时代。区块链为金融业务基础架构和交易机制的变革创造了条件，它的实现离不开数据资源和计算分析能力的支撑。

从未来发展趋势看，云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术，在实际应用过程变得越来越紧密，彼此的技术边界在不断削弱，未来的技术创新将越来越多的集中在技术交叉和融合区域。

尤其是在金融行业的具体应用落地方面，金融云和金融大数据平台一般都是集中一体化建设，人工智能的相关应用也会依托集中化平台来部署实现。新一代信息技术的发展正在形成融合生态，并推动金融科技发展进入新阶段。

6. 人工智能、区块链、云计算、大数据将如何影响未来

最近几年区块链和人工智能一直很热门

首先区块链是建立去中心化的网络，所谓的去中心化，就是说这个网络不属于你也不属于我。

它属于所有人。

而人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。也就是说，“机器的自我学习”

这样一来我们就可以思考区块链与人工智能的结合了。

首先我们要了解到，区块链目前可以简单的分为三个阶段。

而在前三个阶段中，都存在着：无法正真实现去中心化 、低扩展性、出块者获得的激励与全网的最佳收益不匹配、 网络总是以最大容量运行等问题。严重的浪费资源并降低效率。

那么我们是不是可以将人工智能结合到底层公链技术当中，来解决这些问题呢？

答案是可以的！并且已经有团队研发，并已经取得了一定的进度。

Velas 是一个通过人工智能（AI）优化的神经网络来增强 其共识算法，进行自我学习和自我优化的公链，致力于提高转账过程以及智能合约的 安全性、互操作性、和高度可扩展性。 Velas 采用通过 AI 增强的 DPoS 共识，在不 降低安全性和交易速度的情况下，完全实现去中心化。不光如此， AI 根据区块链的需求选择谁来抵押代币 ；Velas 只在需要时出块； 每 1 秒到每 2 分钟之间 ；可扩展性（可扩展至 30,000 TPS) ； 区块生产商是通过人工直觉选出的。

7. 如何绘制区块链会计节点思维导图

一般说来，区块链系统由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成。其中，数据层封装了底层数据区块以及相关的数据加密和时间戳等基础数据和基本算法；网络层则包括分布式组网机制、数据传播机制和数据验证机制等；共识层主要封装网络节点的各类共识算法；激励层将经济因素集成到区块链技术体系中来，主要包括经济激励的发行机制和分配机制等；合约层主要封装各类脚本、算法和智能合约，是区块链可编程特性的基础；应用层则封装了区块链的各种应用场景和案例。该模型中，基于时间戳的链式区块结构、分布式节点的共识机制、基于共识算力的经济激励和灵活可编程的智能合约是区块链技术最具代表性的创新点。
狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。广义来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式。
在保险公司的日常业务中，虽然交易不像银行和证券行业那样频繁，但是对可信数据的依赖是有增无减。因此，笔者认为利用区块链技术，从数据管理的角度切入，能够有效地帮助保险公司提高风险管理能力。具体来讲主要分投保人风险管理和保险公司的风险监督。

8. 物联网，云计算，大数据，人工智能怎么区分与彼此关系

物联网：

在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。

后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。

云计算：

是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)，这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。

物联网和云计算的关系

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

大数据：

是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据和云计算的关系

从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

人工智能：

英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能与大数据、云计算的关系

人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖于大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。

9. 物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系如何

人工智能、大数据、云计算、物联网、互联网的关系

简单解释一下上图（从下往上看，本人也是吃瓜群众，不保证专业性，仅作为通俗理解用）：

IoT和IoI

IoT，Internet of Things，物联网；IoI，Internet of Information，互联网；

这两张网是用来将所有事物和信息联系起来，为何要联系起来呢？因为将事物和信息联系起来后，数据才有了关联，数据有了关联才能产生更大的价值。例如一辆车的位置数据没有太大价值，但几千辆车的位置数据关联起来，就可以用来判断路面拥堵情况，也可以用于交通调度。

云计算

物联网和互联网产生大量的数据，这些数据肯定要找一个地方集中存储和处理，这就必须要有云计算了。如果没有云计算，一台冰箱产生的数据都要部署独立一台后台服务器来接收，成本和便利性无法接受。云计算的作用就在于将海量数据集中存储和处理。

大数据

海量数据上传到云计算平台后，自然而然的就需要对数据进行深入分析和挖掘了，这就是大数据的目的。将几千辆车的位置信息综合起来分析出某条路的拥堵状况；将某个城市几百万人的健康状况综合分析，也许就可以得出某个工厂周围某种疾病的发病率比较高的结论。。。。。。这些都是大数据做的事情。

人工智能

大数据是基于海量数据进行分析从而发现一些隐藏的规律、现象、原理等，而人工智能在大数据的基础上更进一步，人工智能会分析数据，然后根据分析结果做出行动，例如无人驾驶，自动医学诊断。

10. 【区块链思维导图】002：比特币

在这里，杰Sir为你送出第002张区块链思维导图：002比特币~

下面是比特币的相关内容简述：

比特币（英语：Bitcoin）是一种去中心化，非普遍全球可支付的电子加密货币。比特币由中本聪（又译中本哲史）（化名）于2009年1月3日，基于无国界的对等网络，用共识主动性开源软件发明创立。截至目前2018年2月12日，比特币是目前市场总值最高的加密货币。【1】

为什么会产生比特币这种加密货币呢？或者说，比特币为什么会广受大众的欢迎，从极客圈的潮流玩意逐渐走进普通人的日常生活投资之中？？

有观点认为，比特币的问世是人们憎恨商品经济中国家主权货币超发、以及货币政策干预、向往礼物经济中社区共识货币自主的结果。相信大家都会对于“通货膨胀”的问题深有感触吧？

查阅资料可得：通货膨胀，一般定义为：在信用货币制度下，流通中的货币数量超过经济实际需要而引起的货币贬值和物价水平全面而持续的上涨--用更通俗的语言来说就是：在一段给定的时间内，给定经济体中的物价水平普遍持续增长，从而造成货币购买力的持续下降。【2】

在中国，我们可以用个形象的例子来说明：在改革开放之初的1980年左右，“万元户”都是很厉害的富翁了；而过了30多年后的今天，估计要到亿万资产的级别才能算得上“富翁”了吧？？ 而这上千万倍的差距变化，背后就是因为货币超发而造成的货币贬值大问题 。

中本聪对于这种“通货膨胀”类的问题可谓是深恶痛绝的。于是，他提出了自己解决问题的方法论： 基于对技术的信仰和自由货币主义的信念，提出了区块链技术系统；并且以区块链技术为依托，创造了比特币 。

有趣的是，中本聪创造了比特币系统的第一个区块，即“创世区块”，并附有一句“The Times 03/Jan/2009 Chancellor on brink of second lout for banks”（2009年1月3日，财政大臣正处于实施第二轮银行紧急援助的边缘），而这句是当天泰晤士报的头版文章标题。

至此，人们自主发行货币系统的大胆尝试开始启动，而一旦启动了的试验车轮，便很难被阻挡下来。后来，比特币历经了不断的迭代发展，也产生了许许多多的硬分叉币种。

资料显示：

当然，比特币的发展也并不是一帆风顺的，黑客们会攻击比特币的交易网站；而很多的犯罪组织也会利用比特币进行非法的交易；甚至很多人至今认为比特币是一种“庞氏骗局”。

另外，名人大咖们对于比特币的褒贬也是不一的，资料显示：

诺贝尔经济学得主保罗·克鲁曼，认为“比特币是邪恶的”，发表了若干对于比特币的看法。

美银美林利率与外汇研究全球主管David Woo 认为“比特币能够成为电子商务的一种主要支付方式，并且成为传统货币交易的有力竞争者”。。。【3】

比特币到底是如何呢？每个人都会有自己不同的看法。不过，杰Sir觉得： 对于不清楚的新事物，在我们轻易地做下判断之前，不如先主动去学习去了解它吧。而学习比特币，先去了解比特币的白皮书就是一种很好的方法论 。

杰Sir在之前的文章里面也曾经写到过比特币的官方白皮书解读，欢迎大家查看：

题目：【说数字货币】比特币白皮书解读

链接： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1MTA2NDM1NA==&mid=2247483713&idx=1&sn=&chksm=5c761a#rd

总的来说，一个新的时代已经到来，区块链、比特币等新事物，必将会在未来展现出它们巨大的能量！我们都是时代的幸运儿与见证者，大家赶紧去学习、去了解区块链的世界吧！！！

注：

【1】摘自维基网络：比特币

【2】摘自网络：通货膨胀

【3】摘自维基网络：比特币