红伊豆
在这个思考碎片化并且分工又精细化的时代，类似这样有深度、有难度、又有意义的问题应该来一打。
笔者在这六个领域都有实际的产品和项目经验，期望下文能让大家对相关领域有基本的认识：
发展顺序
随着互联网、物联网的发展，信息传递加速的同时，越来越多的现实被记录成数据，这些数据通过各种相关性进行融合，形成大数据，随之而来的是通过机器学习快速处理这些大量、大范围、多维度的数据。数据中除了蕴含现实记录，更多的是为人们发现现实发展的规律提供线索，进而预测未来、计划未来、改变未来……于是人工智能技术的发展不再是单纯地还原现实，人们更加期望它能预测现实、虚拟现实、改变现实。
人工智能学习已有的人类智慧后，能够代替重复的脑力劳动，结合机器手臂，便能从事各种物理活动；结合人类的价值判断，就能成为人类的AI伙伴，现实世界将进入生产更加自动化、服务更加个性化的时代，这个时代人们将能掌握神所具有的“智慧控物”、“智慧造物”的能力——这就是工业4.0。
包含关系
然而，我们回到现实世界，大多数组织还处于工业1.0、工业2.0时代，进入工业4.0还有很长一段路要走：一方面，社会变革需要深思熟虑；另一方面，技术的普及和应用还需要大量的教育和创新，而这些是挑战也是机遇，唯有依靠具有未来观并且具有冒险精神的各种组织领袖共同推进。
依存关系
互联网时代，人们为了便捷的互联网服务，心甘情愿地奉献自己的数据，真正拥有大数据的组织除了国家政府，只看互联网巨头。很多企业的大数据战略、数据资产战略已经叫嚣多年，然而仅凭单一的企业，何来大数据？不完成互联网化，打通内外部数据渠道，数据维度不够丰富、数据范围不够广，如何进行正确地预测？
然而企业比个人更明白数据的价值，于是各自捂着自身的数据不放，也拿不到相关行业主体的其他数据，只能在激烈的行业竞争中高成本抢夺行业资源。
回到互联网，虽然赢家通吃的过程中也有激烈的竞争，但信息通畅后的行业领域内，往往能够实现对内提升质效，对外融通发展，使得整个行业能效整体提升。
因此，更加深入的互联网化还将继续深入，才能全面进入大数据时代，然而这个时代到临之前对于数据资产的归属及安全问题还需要更多与之配套的制度保驾护航。
未来终将到来，任何组织和个人都无法改变时代发展的洪流，只能选择拥抱。认清组织通向工业4.0之路，就显得格外重要：
AI-人工智能
虽然这个概念已经流行已久，但其实不管是国内还是国外，对人工智能的定义仍然分为好几个流派，至今未统一。笔者比较倾向的定义是：用机器实现原本必须人类智慧才能完成的任务。
在组织内，人工智能除了技术本身的挑战外，更多面临的是：如何让员工心甘情愿将个人智慧转化为人工智能？
API形式是曾经与一位海龟博士合作过程中用到的一种方法，即：博士自己实现人工智能后，对外开通接口，使用者可以调用这个接口传入数据获取处理结果，使用者只要确保相关结果的正确率即可。
然而这种方式对一般的企业来讲，又缺乏动力。
BI-商业智能
个人参与到的BI项目涉及军队、银行、高校，也有世界五百强的国际型企业，但BI发展水平都不够充分。一方面业务自身还不具备商业智能化的基础；另一方面受限于技术应用的投入、回报，大多数企业只能采取头痛医头、脚痛医脚的方式，碎片化地开展商业智能化工作。绝大多数企业通往充分的商业智能还有很大距离：
商业智能充分化的状态：所有正式流程线上化，自上而下、自下而上的信息流通自动化。实现高精度的流程监控及优化，风险及控制。
从业务上，当前掣肘企业进入充分商业智能化的普遍问题在于，很多企业的正式流程并未精细化，因此往往BI项目会伴随类似阿米巴的精细化管理制度引入。
从技术上，目前已经有大量数据治理工具和BI产品能够很好地支撑不同业务场景及业务变化下的数据治理及可视化。主要存在的挑战还是技术能力与业务能力的融合上。
CI-客户智能
因为洞察到了重复的脑力劳动必将被替代，因此面向客户需求的持续创新成为打造领先战略优势的企业首选。这些企业，不管是服务业还是制造业，都不再满足于处理千万个同样的订单，而是追求处理千万个客制化的订单。
个性化的服务和个性化的产品是客户智能的关键词。
但是客户智能的终极状态绝非听取用户个性化的需求进行个性化满足，而是预测用户的个性化需求，推荐个性化的产品和服务，而做到这一点，对影响客户需求的各种环境和环节都需要有所洞察。
DI-数据智能
组织跑通了AI、BI、CI，让客户需求（现金）、员工智慧（知识）以数据的方式在业务流程中流通，才能真正体现数据智能的商业价值：基于历史业务数据，预测市场变化，并充分利用已有的AI、BI成果进行自动化响应，整体上提高市场销售和降低服务成本。
然后很多组织单独做BI项目、AI项目，都离生意太远，企业看不到数据带来的商业价值，因此往往缺乏推进数据治理项目的动力。
ERI-企业资源智能
企业对业务单元具备高精度的管控能力后，使用内部企业资源与外部企业资源都能保证较高的能效。持有战略资产，而把部分企业资产商品化，构建自己的企业资源云，实现ERI（企业资源智能）。到达这一步后，组织就能凭借智能化的订单，灵活调遣企业内外的企业资源，这一步做得比较好的是各大外卖平台、打车平台。
结语
组织迈向工业4.0的核心能力是对大数据AI技术的充分应用，但其难点在于，其应用并非过去信息系统那样可以标准化购买和使用。
企业需要的不仅仅是大数据平台、AI模型平台，更需要的是业务职能与大数据AI职能的深度融合，实现大数据AI职能化，组织智能化。
暴走的产品总监
从2007年开始，科学院相关研究团队发表论文提出互联网未来趋势：“互联网正在向着与人类大脑高度相似的方向进化，它将具备自己的视觉、听觉、触觉、运动神经系统，也会拥有自己的记忆神经系统、中枢神经系统、自主神经系统。”。并由此产生互联网云脑（Internet Cloud Brain）架构。
到2017年，随着人工智能，物联网，大数据，云计算，机器人，虚拟现实，工业互联网等科学技术的蓬勃发展，互联网云脑的架构也逐步清晰起来，从2008年到2017年形成4个版本的互联网云脑架构图（下图为2017年版本）
应该说互联网云脑是互联网在进化过程中形成的类大脑架构，它并不是一开始就成熟和完整的，而是在科学探索和商业创新过程中逐步发育而成。web2.0,物联网，云计算，工业互联网，大数据，人工智能。。，它们不是脱离互联网的新事物，而是互联网云脑发育过程中，由于各神经系统发育的不均匀导致的波浪式高峰，往往是一个技术或模式成熟后，下一个技术或模式才有蓬勃发育的基础。我们可以看一下人工智能热潮产生之前的互联网进展。
1.物联网本质上是互联网云脑的中枢神经系统和其控制的感觉神经系统和运动神经系统
2.云计算本质上是互联网云脑的中枢神经系统，它通过服务器，网络操作系统，神经元网络（大社交网络），大数据和基于大数据的人工智能算法对互联网云脑的其他组成部分进行控制。
3.大数据本质上是互联网云脑各神经系统在运转过程中传输和积累的有价值信息。因为在过去50年随着互联网的快速进化而急速膨胀，体量极其巨大。是互联网云脑产生智慧智能的基础。
4.人工智能本质是互联网云脑产生产生智慧智能的动力源泉，人工智能不仅仅通过算法如深度学习，机器学习与大数据结合，也运用到互联网云脑的神经末梢，神经网络和智能终端中。使得互联网云脑各个神经系统同时提升能力。
5.工业4.0和工业互联网本质是互联网云脑的运动神经系统，这将是互联网云脑未来非常庞大的组成部分，它也将包含6中介绍的各种前沿技术。
6.智能驾驶，云机器人，无人机，3D打印本质上是互联网云脑运动神经系统中最活跃的部分，他们通过延展运动和机械操作，帮助人类完成对世界更强有力的探索和改造。
7.边缘计算本质是互联网云脑神经末梢的发育和成长，人工智能技术不但应用在中枢神经系统中的大数据，神经元网络中，也分布到神经系统的末梢。让互联网云脑的感觉神经系统，运动神经系统的末梢控制变得更为智能和健壮。
8.移动互联网本质是互联网云脑神经纤维种类的丰富，让互联网用户更便捷，更不受地域限制的链接到互联网云脑中。
9。大社交网络（Big Sns)是互联网云脑神经元网络，也是互联网云脑最重要的部分。它由互联网传统社交网络Facebook，微信，微博发育而成，从链接人与人，发展到链接人与物，物与物，甚至包括链接人工智能软件系统
10.云反射弧（Cloud reflex arcs)是互联网云脑最重要的神经活动现象，与人类神经系统相仿，也包含感受器、传入神经纤维、神经中枢、传出神经纤维和效应器。是互联网云脑智能智慧与现实世界互动的重要运行动作。它的种类有7种。将在以后的文章中专门介绍。
11.智慧城市本质是互联网云脑与具体的地域结合的结果，是互联网云脑的缩小版应用，智慧城市的建设，从互联网云脑的架构看，需要关注城市居民，单位，机构，企业建设统一的神经元网络（大社交）的情况，也要关注城市的云反射弧的反应速度和健壮情况，譬如防火云反射弧，金融云反射弧，交通云反射弧，新零售云反射弧，能源云反射弧等。
西线学院
一、通俗解释
所谓物联网，相当于传统互联网的实体化，在比特的世界里，传统互联网是网络之间的联系，而物联网则是通过网络技术，将物与物连接在一起。
工业4.0是德国的一种叫法，通俗来说是德国希望借助于物联网系统，将从订单到生产出来的产品，以更快的速度和更个性化的方式生产出来，以满足用户的需要。
至于云计算和大数据，都是服务于互联网、物联网，工业4.0的技术。对云计算来说，它采用的是分布式的运算能力，在网络中如云一般分散在各个电脑上，以此最大限度的提高运算能力。同时，因为运算需要大量且全面的数据，而这就是大数据技术的通俗解释。可以说云计算和大数据是相辅相成的两种技术。
二、彼此之间的关系
所以我们可以说，物联网和工业4.0，是互联网的延伸和发展，而他们所用应用的技术，则是云计算和大数据。
发酵于上个世纪的人工智能技术，可以说是物联网大数据云计算工业4.0的集大成者，也是他们发展的方向。在人工智能逐渐兴起的今天，类似前面这些互联网技术，到逐渐融合起来，并涌现出了，渐渐具有自主意识的机器，这就是属于人工智能新未来。
而且由于人工智能将涌现出自己的意志。所以它可以进行自我学习，在很大程度上将会成为超越人类的生命的第三种身材，前面两种生命体系，是生命1.0的微生物，以及生命2.0的多细胞生物（包括人类）。
总而言之，物联网云计算，大数据工业4.0，可以说都是即将到来的，真正的人工智能时代，前奏。
镁客网
在20XX年的某一天:
你对着手机说：“hi,我想换辆车”，
手机说：“嗯，是该换一辆车子了，您的车子已经跑了26.8万公里，最近修了两次前轮电动机，电池蓄电量也明显不足...”
你说：“买什么车好呢？SUV？”
手机说：“根据您近一年的出行状况，有八成的时间在跑客户接待客户，建议您还是买辆轿车...”
就这样，你在手机的建议下，决定选择一辆某品牌的自动驾驶轿车，于是你在手机上的某个直购APP上找到这个品牌的轿车，选择车身颜色、电机参数、座椅颜色、中控颜色等各种配置，提交订单，支付首付款，随后直购APP告诉你，你的订单已经受理，汽车将在两日后送至你家。
在你提交订单的一瞬间，整车厂的LeanMES系统就根据当前工厂的产能状况，计算出你的车子的出厂日期，这个整车厂是一无人工厂，由LeanMES系统整体协调控制生产。确认订单后，各零配件厂商也收到了零配件采购订单，当然，这些厂商工厂也是无人车间，进行自动化生产。
半小时后，你打开直购APP,想了解下当前的生产进度，于是打开远程查看功能，你通过远程摄像头看到车架正在由机械臂进行自动喷漆，油漆用的是某品牌的某批次产品，喷完漆后，车架由AGV自动搬运至烘干室...
五小时后，你收到直购APP一条消息，通知你选择颜色的座椅在运输途中物流车出现故障，不能按时送达，要么多等一天，要么只能换另一个颜色，你等车心切，就同意换另一个颜色。
就这样，在你关注的过程中，汽车生产完毕，通过物流车运送至你家，你确认收货，坐进新车的驾驶室，将车子与自己手机关联起来,查看各项配置参数...
手机、无人车间和自动驾驶使用了人工智能和物联网，在线订单使用了互联网，以上都是基于云计算和大数据。
精易会
智能家居，用这几种方式改变你的生活
随着智能科技的快速发展，各种各样的智能家居设备将越来越多的便利和创新功能融入到我们的家庭生活中。未来的家庭将会是一个互联互通的智能家庭。
最新发布的研究报告《2018年全球智能家居市场预测》指出，2017年全球智能家居市场规模达到840亿美元，较2016年的720亿美元增长16%。2018年全球智能家居设备，系统和服务的消费者支出总额将接近960亿美元，并在预测期（2018年至2023年）的复合年增长率达到10%，达到1550亿美元。北美将占总支出的41%或400亿美元，其次是亚太地区260亿美元，西欧则为170亿美元。
今天，我们一起来分享将重塑未来智能家庭生活的几种智能连接生活方式。
1、自动照明
云开关，是实习对灯具照明的智慧节能管理。基于移动互联技术，在普通开关功能基础上，实习云端操作和节能管理，是“互联网+照明”的具体应用，是照明智能升级的最佳方案。可直接替代普通开关，为您提供方便快捷的照明智能管理。云开关的主要优势就是采用ZigBee或WiFi无线通讯方式，结合手机APP，来互联你的照明设备，对照明灯具智能管理。
2、空调控制
夏季到了使用空调的高峰期，那与空调的互联互通和智能管理则是当下比较流行的智能家居应用。
互联不同的空调有两种不同的设备。云温控器实现对中央空调的智慧节能管理，云遥控器来对分体空调进行智能管理，由云控模块和云感模块两部分组成，以此来对空调进行智能化的升级。采用ZigBee或无线通讯技术，结合智慧家庭APP，来远程管理空调。可以进行无线升级，随时下载公司发布的最新程序，进行无线固件升级，真正实现设备互联互通，对空调进行智能化管理。
3、家用/办公电器控制
继空调互联之后，云插座与各家用/办公电器的互联也是当前最实用最节能的智能家居的应用。节能环保并不是我们多喊几句口号就可以实现的，它需要我们真正的从实际生活中去改善，去实践，从身边的每一件事情开始做起。 作为每一个家庭，我们更应该提高家庭的综合素质，切实了解节能环保的现实意义和重大作用，将每个家庭成员组织起来，牢牢抱成一团，从生活的方方面面着手去认识，去改进，将节能环保的主题落到实处。云插座在普通插座的基础上，实现云端操作，适用于住宅、企事业单位、公共建筑、办公楼等，可直接替代普通插座。来实现对家用/办公电器的互通互联，来达到智慧节能的效果。
这几种智能连接设备的应用，正在改变我们的家庭生活。这些智能科技让我们的生活变得越来越便捷、舒适，同时还能让家庭更加安全，费用支出更少。
春泉节能
首先，大数据是技术基础，云计算是解决途径，物联网和人工智能是这二者技术结晶。
当我们在畅谈当下最火的物联网和人工智能的时候，就始终不能忘记大数据和云计算。大数据可以将互联网上的形形色色的信息进行综合整理，然后分析归纳，然后将同一类的数据或者信息交给云计算进行统计，最后用计算的形式，把这些数据反应出来的现象或者是预测结果进行总结。最后交给那些需要的人。
而物联网和人工智能就是基于这样的基础上，可以这样说，大数据和云计算是物联网和人工智能的命根子。物联网实时控制需要的信息来源于大数据整合和云计算之后的结果，只有云计算越来越快，物联网的发展才能越来越让人满意。而对于人工智能来说，大数据更是它最渴求的资源，只有足够多的数据才可以实现机器对于某些状况的反应和处理手段最符合人类本身的认知能力。
而云计算是决定了人工智能的反应速度。当下的好多人工智能公司都开始入住华为云，就是因为华为云有足够的硬件和服务为他们提供更快更合适的云计算服务，为他们的创业发展助力，对于有梦想有技术的公司，有了华为云的助力，绝对是如虎添翼。
所以，在未来的科技的发展过程中，这四者只有都不停歇的加速发展才不会彼此制约，才可以实现并驾齐驱，共同为人类的发展共享力量。
栗子笔记
物联网的代表就好比摩拜单车就是物联网的产品体现之一，在不久的将来包括电视都可能和手机等终端进行联网。云计算的体现就是阿里云，给互联网小公司，政府提供计算能力自己服务器托管。大数据，任何行为，商业活动只要每秒产生数以亿计的数据，需要运算分析用户行为自己习惯都属于云计算范畴。工业4.0简单说就是依靠以上东西进行C端消费者的需求定制，然后B端工厂再进行定制生产，进行配送。人工智能就是以深度学习为基础，算法为依据的机器学习，机器开始有了自己的学习能力。以上这些都依靠互联网这个基础服务在进行。
洞见美好
掌握软件技术，这些领域都可进入。
因为它们有个共同的切面，那就是软件。
梨花
其实在这些名词里关键词就是数据什么是数据呢打个比方我们人就是无时无刻都在收集数据比如用眼睛看就是收集图像数据用耳朵听就是收集音频数据等等那么收集了数据有什么用呢就是用收集来的数据再经过对数据的处理来优化我们的行为更好的完成某些任务比如吃饭走路开飞机等等你不收集数据都是无法完成的大数据也是一样它通过互联网物联网等等来收集数据再把收集来的数据通过大算力的计算机处理变成有用的数据就能使互联网更聪明就可以更好的服务于用户比如做电视剧的可以从人们搜索那类电视剧多决定他去做什么电视剧医生可以根据网上搜索发展流感爆发还有商家根据你的喜好推送产品或是服务当然我说的都是比效简单的大数据还可以训练人工智能未来大数据和人工智能的深度结合与发展这个潜力是不可限量的还要说一下处理数据主要就是用各种算法来完成的非常复杂简单理解就是归类对比
