上云则为社会智能提供了重要的算力和算法

1. 大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系

云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源，网络资源，存储资源三个方面。想象你有一大堆的服务器，交换机，存储设备，放在你的机房里面，你最想做的事情就是把这些东西统一的管理起来，最好能达到当别人向你请求分配资源的时候（例如1核1G内存，10G硬盘，1M带宽的机器），能够达到想什么时候要就能什么时候要，想要多少就有多少的状态。

这就是所谓的弹性，俗话说就是灵活性。灵活性分两个方面，想什么时候要就什么时候要，这叫做时间灵活性，想要多少就要多少，这叫做空间灵活性。

这个神经元有输入，有输出，输入和输出之间通过一个公式来表示，输入根据重要程度不同(权重)，影响着输出。

于是将n个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起，n这个数字可以很大很大，所有的神经元可以分成很多列，每一列很多个排列起来，每个神经元的对于输入的权重可以都不相同，从而每个神经元的公式也不相同。当人们从这张网络中输入一个东西的时候，希望输出一个对人类来讲正确的结果。例如上面的例子，输入一个写着2的图片，输出的列表里面第二个数字最大，其实从机器来讲，它既不知道输入的这个图片写的是2，也不知道输出的这一系列数字的意义，没关系，人知道意义就可以了。正如对于神经元来说，他们既不知道视网膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是为了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。

对于任何一张神经网络，谁也不敢保证输入是2，输出一定是第二个数字最大，要保证这个结果，需要训练和学习。毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。学习的过程就是，输入大量的图片，如果结果不是想要的结果，则进行调整。如何调整呢，就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调，由于神经元和权重实在是太多了，所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果，而是向着结果微微的进步，最终能够达到目标结果。当然这些调整的策略还是非常有技巧的，需要算法的高手来仔细的调整。正如人类见到美女，瞳孔一开始没有放大到能看清楚，于是美女跟别人跑了，下次学习的结果是瞳孔放大一点点，而不是放大鼻孔。

听起来也没有那么有道理，但是的确能做到，就是这么任性。

神经网络的普遍性定理是这样说的，假设某个人给你某种复杂奇特的函数，f(x)：

不管这个函数是什么样的，总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入x，其值f(x)（或者某个能够准确的近似）是神经网络的输出。

如果在函数代表着规律，也意味着这个规律无论多么奇妙，多么不能理解，都是能通过大量的神经元，通过大量权重的调整，表示出来的。

这让我想到了经济学，于是比较容易理解了。

我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出，比如工资涨了，菜价也涨了，股票跌了，我应该怎么办，怎么花自己的钱。这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？却很难说清楚。

基于专家系统的经济属于计划经济，整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。于是专家说应该产多少钢铁，产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个计划书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。

基于统计的宏观调控就靠谱的多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率，通胀率，GDP等等指标，这些指标往往代表着很多的内在规律，虽然不能够精确表达，但是相对靠谱。然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙，比如经济学家看到这些统计数据可以总结出长期来看房价是涨还是跌，股票长期来看是涨还是跌，如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。但是基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。

基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于从社会中的输入，进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。想象一下股市行情细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上的统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。

然而神经网络包含这么多的节点，每个节点包含非常多的参数，整个参数量实在是太大了，需要的计算量实在太大，但是没有关系啊，我们有大数据平台，可以汇聚多台机器的力量一起来计算，才能在有限的时间内得到想要的结果。

于是工智能程序作为SaaS平台进入了云计算。

网易将人工智能这个强大的技术，应用于反垃圾工作中，从网易1997年推出邮箱产品开始，我们的反垃圾技术就在不停的进化升级，并且成功应用到各个亿量级用户的产品线中，包括影音娱乐，游戏，社交，电商等产品线。比如网易新闻、博客相册、云音乐、云阅读、有道、BOBO、考拉、游戏等产品。总的来说，反垃圾技术在网易已经积累了19年的实践经验，一直在背后默默的为网易产品保驾护航。现在作为云平台的SaaS服务开放出来。

回顾网易反垃圾技术发展历程，大致上我们可以把他分为三个关键阶段，也基本对应着人工智能发展的三个时期：

第一阶段主要是依赖关键词，黑白名单和各种过滤器技术，来做一些内容的侦测和拦截，这也是最基础的阶段，受限于当时计算能力瓶颈以及算法理论的发展，第一阶段的技术也能勉强满足使用。

第二个阶段时，基于计算机行业里有一些更新的算法，比如说贝叶斯过滤(基于概率论的算法)，一些肤色的识别，纹理的识别等等，这些比较优秀成熟的论文出来，我们可以基于这些算法做更好的特征匹配和技术改造，达到更优的反垃圾效果。

最后，随着人工智能算法的进步和计算机运算能力的突飞猛进，反垃圾技术进化到第三个阶段：大数据和人工智能的阶段。我们会用海量大数据做用户的行为分析，对用户做画像，评估用户是一个垃圾用户还是一个正常用户，增加用户体验更好的人机识别手段，以及对语义文本进行理解。还有基于人工智能的图像识别技术，更准确识别是否是色情图片，广告图片以及一些违禁品图片等等。

2. 云计算和人工智能有关系吗\是否属于人工智能的研究范围-

云计算和人工智能有何关系？究竟哪个更有前途？云计算、人工智能是近几年来新兴的技术，很多人模糊的了解二者关系密切，但却缺少实质性的知识理解。接下来就给大家揭秘云计算和人工智能之间的关系。
云计算主要是通过互联网为用户提供各种服务，针对于不同的用户可以提供IaaS、PaaS和SaaS三种服务。人工智能可以简单的理解为一个感知和决策的过程，发展需要三个重要的基础，分别是数据、算力和算法，而云计算是提供算力的重要途径，所以云计算可以看成是人工智能发展的基础。
就应用来说，云计算提供强大的数据分析能力，人工智能有强大的仿生能力，同时可以通过人工智能技术获取到用户需求，将需求通过云计算进行分析。通过互联网数据的分析得到自己需要的那一部分，可以说是因为人工智能与云计算的存在，人们获取到自己的需求变得越来越方便，使得生活变得更加便利。
在第八届中国国际石油贸易大会上，商务部部长助理任鸿斌表示，将推动能源与云计算、大数据、互联网和移动应用和人工智能等信息技术、智能技术的深度融合，促进智慧能源的发展。
有人好奇云计算和人工智能究竟学哪个更有前途?其实这完全依赖于你的兴趣以及努力。无论你是学习云计算还是人工智能都可以拿到不错的薪资，前提是你所掌握的技术能够满足企业的需求。
如果你想快速学习云计算，可以选择去专业学习一下。学习云计算你还可以从事容器工程师、安全架构师、安全运维师等，而胜任工作的一切前提是你掌握企业所需的技术。

3. 云计算和人工智能有关系吗是否属于人工智能的研究范围

看了也许能给你些启发！

目前云计算是新新事物，新新事物风险和机遇并存。

云计算最有价值的理念之一是资源整合，物尽其用,之二是即服务的盈利模式.

以直白的方式来表达：
云计算是整合资源以即方式提供服务(按需分配及支付)，它主要在三个层面体现技术和服务。

一个是硬件基础设施层面，让硬件资源以即方式提供服务；
（客户要硬件环境资源，登录资源池自己定制、然后交钱、最后获取资源，用多少付多少钱；
付费对象是：应用开发者，企业IT管理者，应用平台供应商等。）；

一个是应用平台层面，让应用平台以即方式提供服务；
（供应商提高软件平台，平台可以开发、部署、管理、监控应用，提供开放的类APP商店；
付费对象是：应用开发者。）

一个是应用层面，让应用以即方式提供服务；
（应用开放商，把应用部署在应用平台，用户可以去使用这些应用，按即方式享受服务和付费；
付费对象是：终端消费者。）

即方式服务：
像水电一样，从你开始使用到你结束使用进行度量，你登录应用入口就可以直接使用应用，
甚至不用在你本地安装应用，就像打开水龙头就可以用水一样，然后付费，它本质是一种推
的服务、盈利模式。

所以，云计算要学习就多方多面。

不过，他们的根本基础还是计算机科学与技术，包括网络、硬件、软件等，
只是硬件或平台会比较侧重虚拟机、网格计算、分布式计算等方面的技术，
而应用会比较在意用户体验、大众互联方面，应用主要技术还是软件开放技术，
特别可能会热于android或ios或wm的WIFI移动应用的开发。

下一波的IT浪潮就是云计算、物联网、人工智能、生物技术。

目前云计算是新新事物，教学资源紧张是正常的，新新事物风险和机遇并存。
请相信机遇的东西确实是过了这个村，没了这个店，云计算目前就像初期的计算机专业一样，
等它成熟了，等你看到它的发展了，那时候你就落后，只能在前人后面捡烟头。

好好把握学习这个专业的机会，目前云计算处于发展初期，等你毕业刚好是大展拳脚的好时机！
相信选择这个新新行业有风险，但机会总是给第一个敢吃螃蟹的人。

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来自:广州溯源—物联网、云计算、人工智能---构建绿色未来

4. 云计算大数据物联网之间的区别与联系

云计算与大数据概述
云计算(cloud computing)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。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
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。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Maprece数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。

云计算与大数据的关系
简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。
大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。
而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。
不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。

5. 企业为什么要上云

一提到企业上云，总会有很多人问上云有什么好处、为什么要上云这类问题。这些问题很简单，却不是简单几句就能回答的，问这些问题的甚至不知道什么是云，更不用提工业互联网，有些企业连内部互联网还没用上。

所以，老王感觉有必要从基础层面谈谈企业上云，让更多企业明白到底企业为什么要上云，以及上云有什么好处。为了便于理解，老王会尽量用简单的语句去阐述。

什么是“云”?

因此，中国要构建相应规模的产业互联网，先要从企业应用云计算开始。可以说，“企业上云”是发展工业互联网的必要前提，也是推动制造业和互联网深度融合的关键因素。

2017 年 11 月，国务院出台《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，鼓励中小企业业务系统向云端迁移，指出到 2025 年，形成 3-5 家具有国际竞争力的工业互联网平台，实现百万工业 APP 培育以及百万企业上云。

所以，不管是企业自身需求，还是未来发展，企业都有上云的理由。

看到这里，相信大家应该都明白企业为什么要上云了。目前全国各地基本都已发布了相应的“企业上云”政策，从各种政策中能看到企业上云的进程是不可逆的。也就是说，不管你的企业现在上不上云，将来所有企业、政府及相关机构的业务对接肯定都是在云上的。

既然你的企业早晚都要上云，为何不趁着现在有优惠政策的情况下上云呢?还是老王常说的那句话，千万不要错过“企业上云”这个巨大红利。

6. 物联网，云计算，大数据和人工智能有什么关系

一.大数据支撑物联网，云计算供给大数据

由于这四者的关系比较复杂，所以只能逐个来给你做解释。

首先说物联网吧，其实简单通俗的去解释，就是物物联网，说白了就是任何事物都可以连接到互联网端来共享数据，如果非要去细究这个词的含义，我相信这个世界上没有人能给出你一个标准的定义，所以姑且先这么解释。

这种物联网的模式并不是很轻易就可以完成的，如果你了解互联网的发展史你会发现，完全依靠数据来运行的互联网其实早就有向物联网发展的趋势，说白了，人类不会满足于只拥有虚拟数据的互联网。

相较于传统算法，云计算更为多元化、快速化、有效化，简单来说就是更为强大。

而将大数据写入人工智能，则会让其可实现的行为或功能越来越多，最简单的呈现形式就是智能机器人，原来可能只会走路，现在可能都会变型或跑步了，这就是大数据制造出的人工智能相较于之前的进步吧，总之，人工智能的数据太过繁琐，如果不通过这样的方式很容易出现错误，人脑固然强大，但机械固化的大量运算还是没有系统计算来的可靠。

7. 上云意思是什么

企业上云，是指企业以互联网为基础进行信息化基础设施、管理、业务等方面应用，并通过互联网与云计算手段连接社会化资源、共享服务及能力的过程。

当企业转型了平台型组织后，还应该走向“企业上云”，即把自己变成一个“云组织”。业界已经普遍承认“企业整体上云”的趋势不可逆转。

企业上云方向

“在线化”，让企业能够活在线上。不仅仅是要让业务上线，还要让管理上线。

“网络化”，通过线上的广阔空间，连接更多的合作者，形成一张庞大的共生网络，企业要做到“不为所有，但为所用”。

“智能化”，当共生网络一旦在线上跑起来以后，就会有大量的数据交互和沉淀，而基于数据和算力，就可以用算法来挖掘红利空间。考虑数据的堆积、算力的进化、算法的迭代可以发现更多的机会，这种正反馈循环会让组织甚至生态越来越茁壮。

8. 大数据和云计算有什么关系

如今，两种主流技术已成为IT领域关注的焦点-大数据和云计算。根本不同的是，大数据只涉及处理海量数据，而云计算则涉及基础架构。但是，大数据和云技术提供的简化功能是其被大量企业采用的主要原因。例如，亚马逊的“ Elastic Map Rece”演示了如何利用Cloud Elastic Computes的功能进行大数据处理。

两者的结合为组织带来了有益的结果。更不用说，这两种技术都处于发展阶段，但是它们的结合在大数据分析中利用了可扩展且具有成本效益的解决方案。

那么，我们可以说大数据与云计算完美结合吗？好吧，有数据点支持它。除此之外，还需要处理一些实时挑战。

大数据与云计算的关系

大数据和云计算这两种技术本身都是有价值的。 此外，许多企业的目标是将两种技术结合起来以获取更多的商业利益。两种技术都旨在提高公司的收入，同时降低投资成本。尽管Cloud管理本地软件，但大数据有助于业务决策。

让我们从这两种技术的基本概述开始！

大数据与云计算

大数据处理大量的结构化，半结构化或非结构化数据，以进行存储和处理以进行数据分析。大数据有五个方面，通过5V来描述

• 数量–数据量

• 种类–不同类型的数据

• 速度–系统中的数据流率

• 价值 –基于其中包含的信息的数据价值

• 准确性 –数据保密性和可用性

云计算以按需付费的模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务，这些服务概述如下：

• 基础架构即服务（IAAS）

在这里，服务提供商将提供整个基础架构以及与维护相关的任务。

• 平台即服务（PAAS）

在此服务中，Cloud提供程序提供了诸如对象存储，运行时，排队，数据库等资源。但是，与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。

• 软件即服务（SAAS）

此服务是最便捷的服务，它提供所有必要的设置和基础结构，并为平台和基础结构提供IaaS。


大数据与云计算的关系模型云计算在大数据中的作用

大数据和云计算的关系可以根据服务类型进行分类：

• IAAS在公共云中

IaaS是一种经济高效的解决方案，利用此云服务，大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对于云提供商承担所有管理基础硬件费用的企业而言，这是一种非常经济高效的解决方案。

• 私有云中的PAAS

PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务。因此，它们消除了处理管理单个软件和硬件元素的复杂性的需求，而这在处理TB级数据时是一个真正的问题。

• 混合云中的SAAS

如今，分析社交媒体数据已成为公司进行业务分析的基本参数。在这种情况下，SaaS供应商提供了进行分析的出色平台。

大数据与云计算有何关系？

因此，从以上描述中，我们可以看到，Cloud通过可伸缩且灵活的自助服务应用程序抽象了挑战和复杂性，从而启用了“即服务”模式。从最终用户提取海量数据的分布式处理时，大数据需求是相同的。

云中的大数据分析有多个好处。

• 改进分析

随着云技术的进步，大数据分析变得更加完善，从而带来了更好的结果。因此，公司倾向于在云中执行大数据分析。此外，云有助于整合来自众多来源的数据。

• 简化的基础架构

大数据分析是基础架构上一项艰巨的艰巨工作，因为数据量大，速度和传统基础架构通常无法跟上的类型。由于云计算提供了灵活的基础架构，我们可以根据当时的需求进行扩展，因此管理工作负载很容易。

• 降低成本

大数据和云技术都通过减少所有权来为组织创造价值。云的按用户付费模型将CAPEX转换为OPEX。另一方面，Apache降低了大数据的许可成本，该成本应该花费数百万美元来构建和购买。云使客户无需大规模的大数据资源即可进行大数据处理。因此，大数据和云技术都在降低企业成本并为企业带来价值。

• 安全与隐私

数据安全性和隐私性是处理企业数据时的两个主要问题。此外，当您的应用程序由于其开放的环境和有限的用户控制安全性而托管在Cloud平台上时，这成为主要的问题。另一方面，像Hadoop这样的大数据解决方案是一个开源应用程序，它使用了大量的第三方服务和基础架构。因此，如今，系统集成商引入了具有弹性和可扩展性的私有云解决方案。此外，它还利用了可扩展的分布式处理。

除此之外，云数据是在通常称为云存储服务器的中央位置存储和处理的。服务提供商和客户将与之一起签署服务水平协议（SLA），以获得他们之间的信任。如果需要，提供商还可以利用所需的高级安全控制级别。这可确保涵盖以下问题的云计算中大数据的安全性：

• 保护大数据免受高级威胁。

• 云服务提供商如何维护存储和数据。

有一些与服务级别协议相关的规则可以保护

• 数据

• 容量

• 可扩展性

• 安全

• 隐私

• 数据存储的可用性和数据增长

另一方面，在许多组织中，大数据分析被用来检测和预防高级威胁和恶意黑客。

• 虚拟化

基础架构在支持任何应用程序中都起着至关重要的作用。虚拟化技术是大数据的理想平台。像Hadoop这样的虚拟化大数据应用程序具有多种优势，这些优势在物理基础架构上是无法访问的，但它简化了大数据管理。大数据和云计算指出了各种技术和趋势的融合，这使IT基础架构和相关应用程序更加动态，更具消耗性和模块化。因此，大数据和云计算项目严重依赖虚拟化