大数据，人工智能，机器人三者之间到底有什么关系
大数据，人工智能，机器人是三个行业。观察员从相互联系和各行业不同的结构进行分析。【友情提醒：内容很长，干货很多。关注：机器人观察员，我是你们机器人行业朋友】一、相互联系大数据是基础，人工智能是核心，机器人是执行对象。这是一个：五官信息——大脑处理——手脚执行的过程。大数据采集的数据：当下普及的数据，主要分为：结构性数据可以获取，同时可以针对包括文字，图片，声音进行识别及处理。在数据获取方面，现在的机器人视觉，音频采集，既刻意做到实时采集，同时可以做到在终端计算，对于要求更高一些的可以进行边缘计算，再高级的那就进行云端计算。具备数据分析的能力：现在比较多的逻辑分析，神经树分析，以及那些你们听不懂的高端逻辑分析。归类到最基层都是，归类，相关性，模型回归分析，更为高深的分析都是在这些数据的归纳以及训练中，慢慢建立起来的。很明显咱们这篇文章，不是介绍技术的，就是介绍，我也没有能力在一篇文章中介绍完。类比一下人类学习的过程。大数据1、归类分析：我们从小学习，一直都在被训练，被教育规则，规则就是归类分析的一种。我们看到有胸，有长头发都归类为女性。当然根据动态的环境获取信息，我们会发现这是一个什么样的女性，是漂亮的，还是一个。（这里面就是类似于归类，这类归类用大数据比较好理解）2、相关性分析：类似于，将单个条件做纵向相关，例如，我们慢慢的发现，女人喜欢购物，喜欢逛街，你如果谈恋爱，最好是带她去逛街，去看电影。这种相关性，毕竟不是像客观条件一下，客观条件是女人都有胸，但这种女人爱逛街，女人出现的场景在衣服店，都是关联到女性这个个体上面，社会没有一个固定的规则说，女人都爱逛街（确实有人不喜欢）。这类相关性分析，就是模型分析的基础。在机器人中，我们训练的时候，例如说训练无人驾驶，我们会在汽车进行右转的时候，看看右转专用道的旁边有没有行人，电动车等？为什么，因为根据视觉动作，你要根据出现的场景判定，这些行人不要闯红灯。不然一个“鬼探头”，那就惨了。现在应用最典型的是什么？是电销机器人。现在给你们打最多的不是真实的客户，都是机器人。拨通后，你沉默不语，机器人会直接说，如果你问了某一个关键词，那么系统制动设定一个话术回复。这就是最简单的大数据分析。 3、模型分析很多人都有疑问，为什么做人工智能的都是大公司，为什么大公司都进步这么快？我来简单的说一下，即使你召集几个人做了一个智能语音，你也不能做到高端的人工智能！为什么？人工智能需要训练！训练人工智能的就是给他喂数据，喂超过PB级别的数据。你没有语料库，科大讯飞，百度，阿里巴巴，腾讯，微软，facebook都是超级大公司，都是即时通讯系统，能够拿到国家级别的各类语料信息。同时国家也同你采集这些信息。（这里看到你的信息被收集了吧！这都是要授权的。）例如无人驾驶，更是难度极高。因为你要训练无人驾驶系统，很显然需要能够难道大量的路况数据，以及各类交通场景的数据。这个一般人也拿不到啊，只有交通系统才有。模型分析，比较典型的是判断。属于高深的一种机器学习。模型学习，你可以理解为，我们训练一个新员工工作，怎么去训练？让他做一件事情，做一个方案！方案就是模型，你可以不会，你什么都没接触过，客户，供应商都没接触过，但用这个模型你知道怎么做，在进行第一步行动后，根据反馈数据做下一步反馈。谷歌那个alpha Go算是这类的代表了。下围棋的训练。一切指向人工智能：大脑人工智能解释为：机器人的智商或许更好理解。我们介绍了大数据的作用，那么一切都是为了人工智能的出现，或者说机器人的智商能够更高服务的。我们看到，当前主要的人工智能集中在：智能语言，图像智能，无人驾驶。这三种应用场景。为什么是这三种？语言智能，是一切智能的基础，因为语言是人来创造的数据。你我沟通都是靠语言。语言智能不单单包含识别语言，还包括情感分析，情感分析的含义就是理解你的意思。图像识别，是人类生活的三维世界同外部物质交互的唯一媒介。当然还包括触觉，还有嗅觉。后面我们介绍这两种感官。所以图像识别就很有必要了，不然你认为我们国家的安保系统，支付系统，以及公共交通系统都是通过什么这么方便的？还不是通过面部图像识别。那么无人驾驶就属于这两种应用更为复杂，并且落地场景最合适的一种应用。毕竟无人驾驶相对而言，不需要极其高端的情感判断。我不需要考虑你是不是不高兴，我只需要判断你的车和我的的状态。语言智能，图像智能，以及高端的各类智能分析，都是相当于机器人的大脑。做到智能够高。机器人——执行机构执行机构，熟悉工业的朋友，应该知道，我们一般会把一个自动化的结构，叫做执行机构。机器人说白了，就是通过控制器（含有人工智能算法的芯片）——驱动动力（电动机）——金属结构驱赶。当然机器人也需要同外部进行反馈，这时候就是传感器的天下了，包括力觉传感器，以及气敏传感器等。这里用工业机器人的结构说明一下运动，智能机器人的结构式一样的。没有任何区别，区别就在于运动模型的复杂程度。每个关节都是伺服电机+减速机进行驱动高端的仿人型机器人，也同样是这样的。只是更为复杂。波士顿动力的atlas机器人。二、大数据，人工智能，机器人是三个行业1、大数据行业——互联网行业淘金行业，工业自动化大咖的领域有联系，但这三个也是三个很庞大的行业。现在大数据，在互联网，工业自动化都有很多应用。举个例子：对于当下电商，以及今日头条这种企业，可以分析观众的模型。获取你的用户喜欢从而分析你。这就是典型的大数据应用。很多互联网的从业者都是知道，低端的爬虫工程师，高端的数据架构工程师就是典型的大数据分析的典型。那么工业领域是怎么做的呢？有根据离散制造，还是过程制造专门做好的数字孪生平台，以及MES系统。这就是典型工业大数据的分析平台。现在工业自动化的大咖，都在这个领域玩耍，例如西门子，施耐德，博世，通用都是工业自动化数字化先行者。就这个样子（不好意思，图片不是我，我没出境）2、人工智能行业：你们熟悉的商汤科技，依图科技，云丛科技，旷视科技都是图像智能的大企业。应用在智能终端，例如手机，安防监控，公共场所安防，智能家具等等都比较多。像科大讯飞，百度，腾讯等等在智能语言上面技术比较领先，也在智能家居，智能终端应用较多。现在的人工智能努力在做的是，拓展各类应用场景。当然，比较牛的例如华为这种，开始做AI智能芯片，也就是属于人工智能终端硬件产品。3、机器人行业：工业机器人，及服务机器人。当前发展最好的应当属于工业机器人，国内埃斯顿，汇川技术，新松都是工业机器人的佼佼者。并且应用场景非常丰富。服务机器人领域，当前以教育服务机器人发展的最好，优必选算是这个领域的领先者了。国外的NAO是这个行业的领先品牌。综述：未来的天下肯定是人工智能的时代，你我都不能错过。错过了就真的没有机会喽！【关注：机器人观察员，我是你们机器人行业朋友】
大数据和人工智能有什么关联
大数据是人工智能发展的重要支撑力，为人工智能提供“养料”。例如，在 AlphaGo 的学习过程中，核心数据是来自互联网的 3000 万例棋谱。互联网和智能手机的快速普及催生了海量数据。无论是人们无论是用手机、跑步、看电视还是行驶在车流中，几乎所有的活动都会留下数字足迹，海量数据已汇成数据洪流，加上算法的突破和计算力的支撑成就了人工智能获得突破、走向应用。所以说，没有大数据就没有人工智能的发展。反过来看，人工智能让大数据的价值得以最大程度的挖掘运用，而如果没有人工智能，大数据的价值会大打折扣。
学习人工智能都要了解哪些方面
作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，人工智能专业属于计算机大类专业之一，虽然是新兴专业，但是由于当前人工智能领域的发展前景比较广阔，同时一系列人工智能技术也进入到了落地应用的阶段，所以当前人工智能专业也是热点专业之一。人工智能专业有三个特点，其一是多学科交叉，涉及到计算机、数学、控制学、经济学、神经学、语言学等诸多学科，因此整体的知识量还是比较大的，其二是学习难度较大，人工智能本身的知识体系尚处在完善当中，很多领域还有待突破，其三是实践场景要求高。基于这三个特点，要想在本科阶段有较好的学习效果，要有针对性的解决方案。针对于多学科交叉的情况，在大一期间一定要多做加法，尤其要重视编程语言的学习，基于编程语言来打开计算机技术大门，进而学习机器学习，而机器学习则被称为是打开人工智能技术大门的钥匙。其二是选择一个自己的主攻方向，围绕该主攻方向来制定学习和科研实践计划。人工智能领域的方向非常多，大的方向就包括nlp、cv、机器学习、机器人学等，选择一个主攻方向会更容易形成突破。从目前的知识体系成熟度和落地应用情况来看，可以重点关注nlp、cv这两个方向。其三是要重视为自己营造一个较好的交流和实践场景，这对于学习效果有较大的影响，建议在大一、大二期间积极参加人工智能相关的课题组。在选择课题组的时候，要考虑到自己的兴趣爱好、课题周期、实践资源等因素，从这个角度来看，学校的科研资源对于人工智能专业的同学有较大的影响。我从事教育、科研多年，目前在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
什么是app
那就说一下自己使用过的一些并且觉得很不错的app。网易蜗牛读书网易蜗牛读书致力于为热爱阅读的用户提供沉浸、简洁的电子阅读体验，并希望与用户一起构建起立体化、全方位的移动阅读社区，满足不同阅读层次用户的个性化阅读需求。每天可以免费阅读一个小时。夸克浏览器一直在使用的一款轻量级的手机浏览器，急速简洁，无广告，无推送，无信息流，拒绝打扰，支持智能语音搜索搜索直达，用户体验，个人觉得很不错。简单搜索来自百度的一款良心应用，承诺永无广告。小日常创建一个习惯，每天坚持完成，并用app记录，相信有一天你会成为更好的自己。Google 文件极客功能特点，智能清理，释放更多存储空间；更快速地查找文件；轻盈小巧，不会加重手机存储负担，离线分享文件。一款不错的手机文件管理软件。F.LUX一款轻巧的护眼软件，能够根据每天的时间自动调节屏幕的色温，当然屏幕的色温是根据你的设置来调节的，可以设置3个时段，白天，傍晚，和晚上睡觉的时间，可以设置地区，可以根据地区判断时间段，注意爱护眼睛。SNIPASTEsnipaste一款强大的截图，贴图软件，免费并且纯净的软件，问软件能有多好用，大概就是这样的一款软件吧。不只是截图，可以将剪切板中的文字，html等等变成图片，另外其贴图功能，也是相当好用的。IEASEMUSIC是wewechat基于网易云音乐打造的另一款优秀的开源软件，看了wewechat的颜值，这款音乐播放器的颜值也不会差到哪里去，毕竟出自一个地方，总得有其风格吧。虽然基于网易云音乐客户端制作，但是在内容上有其独有的特点，喜欢的不妨试试。LISTARY关于文件搜索很早之前一直使用系统自带的文件搜索功能，但是越来越发现，它太慢了，之后就使用了everything，感觉好多了，最近看到这款搜索工具，也是很棒的，别让找文件浪费你的时间，试试吧。PROXYEE-DOWN一款开源的下载工具，使用本地http代理服务器嗅探下载请求，支持所有操作系统和大部分主流浏览器,支持分段下载和断点下载。在安装成功之后，进入浏览器下载资源时会跳转到创建任务页面，然后选择保存的路径和分段数进行创建下载任务。它一个比较实用的功能就是破解度盘限速,小伙伴一定会喜欢的。
物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系如何
作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，物联网、大数据、云计算和人工智能之间存在着比较紧密的联系，从技术体系结构来看，云计算和大数据是比较接近的，都是以分布式存储和分布式计算为核心，但是云计算主要提供服务，而大数据主要完成数据的价值化。物联网的层次结构能够很好的呈现出与大数据、云计算和人工智能之间的关系，物联网的层次目前分为六大层次，分别是设备层、网络层、物联网平台层、数据分析层、应用层和安全层，其中安全层是全覆盖的。在物联网的六大层次当中，算力部分需要由云计算来支撑，也有一部分需要边缘计算来提供服务，数据分析层主要采用大数据技术来实现，而应用层则主要由人工智能技术来实现，或者说未来人工智能技术在应用层的作用会越来越重要。未来物联网要想真正发挥出巨大的作用，一定离不开人工智能技术，而人工智能技术要想实现落地应用，一定离不开物联网提供的场景，所以二者之间存在非常紧密的依赖关系，目前AIoT也是一个重要的研究领域，不少大型科技公司也纷纷布局该领域。随着5G技术的落地应用，基于5G网络能够明显拓展物联网的应用场景，这会在很大程度上促进物联网的发展，而物联网的发展也会全面加速大数据和人工智能技术的发展，一方面物联网为大数据提供了主要的数据来源，另一方面万物互联的背后必然是万物智能。最后，在新基建计划的推动下，物联网、大数据、云计算和人工智能等技术会得到进一步的关注，大量的社会资源会向这些新技术领域汇集，这也会促进这些技术的发展和应用。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！