Tech數碼科技愛好者
說到關係，首先要要明白這些名詞的含義，提問者很明白，這些都與互聯網相關，那就先說互聯網。
一、互聯網（Internet，因特網）
是全球最大的計算機互聯網絡，最早由美國軍方的ARPA網發展起來的，採用TCP/IP協議，通過路由器、交換機、傳輸線路把全世界的計算機聯網，實現了論壇、信息搜索、網頁瀏覽、視頻點播、文件傳輸、即時通信等功能，1990年代以來發展迅速，成為全球的信息高速公路，極大的方便了全世界的信息交流，推動了世界的發展。物聯網、雲計算、大數據、工業4.0、人工智能都離不開互聯網，可以說是互聯網在某些領域的深入發展的和重點應用的結果。
二、物聯網（Internet of things，縮寫IoT）
之前互聯網每臺設備背後都人在操作，是人與人之間的聯網，物聯網強調萬物互聯，是物與物的聯網，所謂機器對機器。實現實時在線監測、定位追溯、報警聯動、調度指揮、預案管理、遠程控制、安全防範、遠程維保等功能，目前主要應用在遠程抄表、視頻監控、智慧交通等領域。物聯網主要的關鍵技術包括通過射頻識別（RFID）、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等。為了萬物互聯的需要，原來Internet設計的32位的IP地址（IPV4）已經無法滿足需要，直接催生了IPV6的產生，使每粒沙子都能擁有一個IP地址。
三、雲計算（cloud computing）
雲計算又稱為網格計算，就是簡單的分佈式計算，解決任務分發，並進行雲計算又稱為網格計算計算結果的合併。通過這項技術，可以在很短的時間內（幾秒種）完成對數以萬計的數據的處理，從而達到強大的網絡服務。雲計算通過分佈式計算、效用計算、負載均衡、並行計算、網絡存儲、熱備份冗雜和虛擬化等計算機技術混合演進並躍升的結果。
四、大數據
大數據是互聯網發展到一定階段，在數據層面上的新應用，移動互聯網、物聯網、社交網絡、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
五、工業4.0
工業4.0”的本質是產業互聯網。“互聯網與工業”的高度融合，將推動工業設計、生產、銷售、管理與互聯網密不可分，是一場時代的革命。
五、人工智能
人工智能與互聯網關係稍遠，屬於計算機科學領域，通過能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。但人工智能的應用同樣離不開互聯網這個信息高速公路。
鄭說豫見
一、通俗解釋
所謂物聯網，相當於傳統互聯網的實體化，在比特的世界裡，傳統互聯網是網絡之間的聯繫，而物聯網則是通過網絡技術，將物與物連接在一起。
工業4.0是德國的一種叫法，通俗來說是德國希望藉助於物聯網系統，將從訂單到生產出來的產品，以更快的速度和更個性化的方式生產出來，以滿足用戶的需要。
至於雲計算和大數據，都是服務於互聯網、物聯網，工業4.0的技術。對雲計算來說，它採用的是分佈式的運算能力，在網絡中如雲一般分散在各個電腦上，以此最大限度的提高運算能力。同時，因為運算需要大量且全面的數據，而這就是大數據技術的通俗解釋。可以說雲計算和大數據是相輔相成的兩種技術。
二、彼此之間的關係
所以我們可以說，物聯網和工業4.0，是互聯網的延伸和發展，而他們所用應用的技術，則是雲計算和大數據。
發酵於上個世紀的人工智能技術，可以說是物聯網大數據雲計算工業4.0的集大成者，也是他們發展的方向。在人工智能逐漸興起的今天，類似前面這些互聯網技術，到逐漸融合起來，並湧現出了，漸漸具有自主意識的機器，這就是屬於人工智能新未來。
而且由於人工智能將湧現出自己的意志。所以它可以進行自我學習，在很大程度上將會成為超越人類的生命的第三種身材，前面兩種生命體系，是生命1.0的微生物，以及生命2.0的多細胞生物（包括人類）。
總而言之，物聯網雲計算，大數據工業4.0，可以說都是即將到來的，真正的人工智能時代，前奏。
鎂客網
工業4.0是由德國提出的，在2020年建成智慧工業模式，利用人工智能等技術建造智慧化工廠。互聯網+指的是將互聯網應用於各種產業中，利用互聯網進行各種商業活動。通俗的理解就是要用到互聯網，例如互聯網金融，便是利用互聯網這種基礎，開展各種金融活動。雲計算是高性能計算的一種，可以說是高性能計算發展的最新最高境界，綜合了其他各種高性能計算模式，為大數據的發展提供了有力支持。
大數據，通俗的理解便是具有5v特性的數據。但是有一點需要強調，大數據不僅僅是指數據量大，而且更要強調數據的全面性，也就是說對某一類問題儘可能全面的數據。對這種全面的數據進行分析，更能得出可靠結論。
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AI中國
作為一名IT行業的從業者，同時也是一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。
首先，要想對這些概念有一個整體的瞭解過程，可以按照這些概念出現的先後順序做一個描述。互聯網出現之後緊接著就提出了物聯網的概念，簡單的說，物聯網就是把互聯網的應用邊界進行了極大的拓展，互聯網不再僅僅侷限在電腦之間的連接，任何具備通信能力的物體都可以連接到網絡上，從而形成了一個萬物互聯的世界，從大的概念上來說，以移動電話為主的移動互聯網也是一種物聯網。
物聯網的出現促使了大數據的出現，而大數據與雲計算幾乎是同一時期提出的概念，因為二者在技術體系結構上是高度一致的，都是基於分佈式存儲和分佈式計算的，只不過大數據關注於數據的價值化，而云計算則關注於如何通過互聯網為用戶提供計算服務（IaaS、PaaS和SaaS）。
物聯網之所以能夠促使大數據概念的形成，一個重要的原因是物聯網能夠產生大量的數據，這些數據不僅數量龐大，而且結構具有多樣性，這對於傳統的數據管理提出了極大的挑戰，因此提出了大數據和雲計算相結合的方式來處理物聯網產生的海量數據。
物聯網、大數據和雲計算的發展則最終指向了人工智能，因為物聯網的體系結構包括設備、網絡、平臺、分析和應用，其中“應用”位於物聯網體系的最高層，如果想提升整個物聯網體系的運行效率，物聯網自身必須具備自主決策的能力，把“應用”的主體從人轉變為“智能體”，而這正是人工智能的研究領域。
最後，物聯網、大數據、雲計算和人工智能等技術在產業領域的結合就是工業4.0，涉及到智能製造的一系列相關概念。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言！
IT人劉俊明
在這個思考碎片化並且分工又精細化的時代，類似這樣有深度、有難度、又有意義的問題應該來一打。
筆者在這六個領域都有實際的產品和項目經驗，期望下文能讓大家對相關領域有基本的認識：
發展順序
隨著互聯網、物聯網的發展，信息傳遞加速的同時，越來越多的現實被記錄成數據，這些數據通過各種相關性進行融合，形成大數據，隨之而來的是通過機器學習快速處理這些大量、大範圍、多維度的數據。數據中除了蘊含現實記錄，更多的是為人們發現現實發展的規律提供線索，進而預測未來、計劃未來、改變未來……於是人工智能技術的發展不再是單純地還原現實，人們更加期望它能預測現實、虛擬現實、改變現實。
人工智能學習已有的人類智慧後，能夠代替重複的腦力勞動，結合機器手臂，便能從事各種物理活動；結合人類的價值判斷，就能成為人類的AI夥伴，現實世界將進入生產更加自動化、服務更加個性化的時代，這個時代人們將能掌握神所具有的“智慧控物”、“智慧造物”的能力——這就是工業4.0。
包含關係
然而，我們回到現實世界，大多數組織還處於工業1.0、工業2.0時代，進入工業4.0還有很長一段路要走：一方面，社會變革需要深思熟慮；另一方面，技術的普及和應用還需要大量的教育和創新，而這些是挑戰也是機遇，唯有依靠具有未來觀並且具有冒險精神的各種組織領袖共同推進。
依存關係
互聯網時代，人們為了便捷的互聯網服務，心甘情願地奉獻自己的數據，真正擁有大數據的組織除了國家政府，只看互聯網巨頭。很多企業的大數據戰略、數據資產戰略已經叫囂多年，然而僅憑單一的企業，何來大數據？不完成互聯網化，打通內外部數據渠道，數據維度不夠豐富、數據範圍不夠廣，如何進行正確地預測？
然而企業比個人更明白數據的價值，於是各自捂著自身的數據不放，也拿不到相關行業主體的其他數據，只能在激烈的行業競爭中高成本搶奪行業資源。
回到互聯網，雖然贏家通吃的過程中也有激烈的競爭，但信息通暢後的行業領域內，往往能夠實現對內提升質效，對外融通發展，使得整個行業能效整體提升。
因此，更加深入的互聯網化還將繼續深入，才能全面進入大數據時代，然而這個時代到臨之前對於數據資產的歸屬及安全問題還需要更多與之配套的制度保駕護航。
未來終將到來，任何組織和個人都無法改變時代發展的洪流，只能選擇擁抱。認清組織通向工業4.0之路，就顯得格外重要：
AI-人工智能
雖然這個概念已經流行已久，但其實不管是國內還是國外，對人工智能的定義仍然分為好幾個流派，至今未統一。筆者比較傾向的定義是：用機器實現原本必須人類智慧才能完成的任務。
在組織內，人工智能除了技術本身的挑戰外，更多面臨的是：如何讓員工心甘情願將個人智慧轉化為人工智能？
API形式是曾經與一位海龜博士合作過程中用到的一種方法，即：博士自己實現人工智能後，對外開通接口，使用者可以調用這個接口傳入數據獲取處理結果，使用者只要確保相關結果的正確率即可。
然而這種方式對一般的企業來講，又缺乏動力。
BI-商業智能
個人參與到的BI項目涉及軍隊、銀行、高校，也有世界五百強的國際型企業，但BI發展水平都不夠充分。一方面業務自身還不具備商業智能化的基礎；另一方面受限於技術應用的投入、回報，大多數企業只能採取頭痛醫頭、腳痛醫腳的方式，碎片化地開展商業智能化工作。絕大多數企業通往充分的商業智能還有很大距離：
商業智能充分化的狀態：所有正式流程線上化，自上而下、自下而上的信息流通自動化。實現高精度的流程監控及優化，風險及控制。
從業務上，當前掣肘企業進入充分商業智能化的普遍問題在於，很多企業的正式流程並未精細化，因此往往BI項目會伴隨類似阿米巴的精細化管理制度引入。
從技術上，目前已經有大量數據治理工具和BI產品能夠很好地支撐不同業務場景及業務變化下的數據治理及可視化。主要存在的挑戰還是技術能力與業務能力的融合上。
CI-客戶智能
因為洞察到了重複的腦力勞動必將被替代，因此面向客戶需求的持續創新成為打造領先戰略優勢的企業首選。這些企業，不管是服務業還是製造業，都不再滿足於處理千萬個同樣的訂單，而是追求處理千萬個客製化的訂單。
個性化的服務和個性化的產品是客戶智能的關鍵詞。
但是客戶智能的終極狀態絕非聽取用戶個性化的需求進行個性化滿足，而是預測用戶的個性化需求，推薦個性化的產品和服務，而做到這一點，對影響客戶需求的各種環境和環節都需要有所洞察。
DI-數據智能
組織跑通了AI、BI、CI，讓客戶需求（現金）、員工智慧（知識）以數據的方式在業務流程中流通，才能真正體現數據智能的商業價值：基於歷史業務數據，預測市場變化，並充分利用已有的AI、BI成果進行自動化響應，整體上提高市場銷售和降低服務成本。
然後很多組織單獨做BI項目、AI項目，都離生意太遠，企業看不到數據帶來的商業價值，因此往往缺乏推進數據治理項目的動力。
ERI-企業資源智能
企業對業務單元具備高精度的管控能力後，使用內部企業資源與外部企業資源都能保證較高的能效。持有戰略資產，而把部分企業資產商品化，構建自己的企業資源雲，實現ERI（企業資源智能）。到達這一步後，組織就能憑藉智能化的訂單，靈活調遣企業內外的企業資源，這一步做得比較好的是各大外賣平臺、打車平臺。
結語
組織邁向工業4.0的核心能力是對大數據AI技術的充分應用，但其難點在於，其應用並非過去信息系統那樣可以標準化購買和使用。
企業需要的不僅僅是大數據平臺、AI模型平臺，更需要的是業務職能與大數據AI職能的深度融合，實現大數據AI職能化，組織智能化。
暴走的產品總監
首先，大數據是技術基礎，雲計算是解決途徑，物聯網和人工智能是這二者技術結晶。
當我們在暢談當下最火的物聯網和人工智能的時候，就始終不能忘記大數據和雲計算。大數據可以將互聯網上的形形色色的信息進行綜合整理，然後分析歸納，然後將同一類的數據或者信息交給雲計算進行統計，最後用計算的形式，把這些數據反應出來的現象或者是預測結果進行總結。最後交給那些需要的人。
而物聯網和人工智能就是基於這樣的基礎上，可以這樣說，大數據和雲計算是物聯網和人工智能的命根子。物聯網實時控制需要的信息來源於大數據整合和雲計算之後的結果，只有雲計算越來越快，物聯網的發展才能越來越讓人滿意。而對於人工智能來說，大數據更是它最渴求的資源，只有足夠多的數據才可以實現機器對於某些狀況的反應和處理手段最符合人類本身的認知能力。
而云計算是決定了人工智能的反應速度。當下的好多人工智能公司都開始入住華為雲，就是因為華為雲有足夠的硬件和服務為他們提供更快更合適的雲計算服務，為他們的創業發展助力，對於有夢想有技術的公司，有了華為雲的助力，絕對是如虎添翼。
所以，在未來的科技的發展過程中，這四者只有都不停歇的加速發展才不會彼此制約，才可以實現並駕齊驅，共同為人類的發展共享力量。
栗子筆記
從2007年開始，科學院相關研究團隊發表論文提出互聯網未來趨勢：“互聯網正在向著與人類大腦高度相似的方向進化，它將具備自己的視覺、聽覺、觸覺、運動神經系統，也會擁有自己的記憶神經系統、中樞神經系統、自主神經系統。”。並由此產生互聯網雲腦（Internet Cloud Brain）架構。
到2017年，隨著人工智能，物聯網，大數據，雲計算，機器人，虛擬現實，工業互聯網等科學技術的蓬勃發展，互聯網雲腦的架構也逐步清晰起來，從2008年到2017年形成4個版本的互聯網雲腦架構圖（下圖為2017年版本）
應該說互聯網雲腦是互聯網在進化過程中形成的類大腦架構，它並不是一開始就成熟和完整的，而是在科學探索和商業創新過程中逐步發育而成。web2.0,物聯網，雲計算，工業互聯網，大數據，人工智能。。，它們不是脫離互聯網的新事物，而是互聯網雲腦發育過程中，由於各神經系統發育的不均勻導致的波浪式高峰，往往是一個技術或模式成熟後，下一個技術或模式才有蓬勃發育的基礎。我們可以看一下人工智能熱潮產生之前的互聯網進展。
1.物聯網本質上是互聯網雲腦的中樞神經系統和其控制的感覺神經系統和運動神經系統
2.雲計算本質上是互聯網雲腦的中樞神經系統，它通過服務器，網絡操作系統，神經元網絡（大社交網絡），大數據和基於大數據的人工智能算法對互聯網雲腦的其他組成部分進行控制。
3.大數據本質上是互聯網雲腦各神經系統在運轉過程中傳輸和積累的有價值信息。因為在過去50年隨著互聯網的快速進化而急速膨脹，體量極其巨大。是互聯網雲腦產生智慧智能的基礎。
4.人工智能本質是互聯網雲腦產生產生智慧智能的動力源泉，人工智能不僅僅通過算法如深度學習，機器學習與大數據結合，也運用到互聯網雲腦的神經末梢，神經網絡和智能終端中。使得互聯網雲腦各個神經系統同時提升能力。
5.工業4.0和工業互聯網本質是互聯網雲腦的運動神經系統，這將是互聯網雲腦未來非常龐大的組成部分，它也將包含6中介紹的各種前沿技術。
6.智能駕駛，雲機器人，無人機，3D打印本質上是互聯網雲腦運動神經系統中最活躍的部分，他們通過延展運動和機械操作，幫助人類完成對世界更強有力的探索和改造。
7.邊緣計算本質是互聯網雲腦神經末梢的發育和成長，人工智能技術不但應用在中樞神經系統中的大數據，神經元網絡中，也分佈到神經系統的末梢。讓互聯網雲腦的感覺神經系統，運動神經系統的末梢控制變得更為智能和健壯。
8.移動互聯網本質是互聯網雲腦神經纖維種類的豐富，讓互聯網用戶更便捷，更不受地域限制的鏈接到互聯網雲腦中。
9。大社交網絡（Big Sns)是互聯網雲腦神經元網絡，也是互聯網雲腦最重要的部分。它由互聯網傳統社交網絡Facebook，微信，微博發育而成，從鏈接人與人，發展到鏈接人與物，物與物，甚至包括鏈接人工智能軟件系統
10.雲反射弧（Cloud reflex arcs)是互聯網雲腦最重要的神經活動現象，與人類神經系統相仿，也包含感受器、傳入神經纖維、神經中樞、傳出神經纖維和效應器。是互聯網雲腦智能智慧與現實世界互動的重要運行動作。它的種類有7種。將在以後的文章中專門介紹。
11.智慧城市本質是互聯網雲腦與具體的地域結合的結果，是互聯網雲腦的縮小版應用，智慧城市的建設，從互聯網雲腦的架構看，需要關注城市居民，單位，機構，企業建設統一的神經元網絡（大社交）的情況，也要關注城市的雲反射弧的反應速度和健壯情況，譬如防火雲反射弧，金融雲反射弧，交通雲反射弧，新零售雲反射弧，能源雲反射弧等。
西線學院
智能家居，用這幾種方式改變你的生活
隨著智能科技的快速發展，各種各樣的智能家居設備將越來越多的便利和創新功能融入到我們的家庭生活中。未來的家庭將會是一個互聯互通的智能家庭。
最新發布的研究報告《2018年全球智能家居市場預測》指出，2017年全球智能家居市場規模達到840億美元，較2016年的720億美元增長16%。2018年全球智能家居設備，系統和服務的消費者支出總額將接近960億美元，並在預測期（2018年至2023年）的複合年增長率達到10%，達到1550億美元。北美將佔總支出的41%或400億美元，其次是亞太地區260億美元，西歐則為170億美元。
今天，我們一起來分享將重塑未來智能家庭生活的幾種智能連接生活方式。
1、自動照明
雲開關，是實習對燈具照明的智慧節能管理。基於移動互聯技術，在普通開關功能基礎上，實習雲端操作和節能管理，是“互聯網+照明”的具體應用，是照明智能升級的最佳方案。可直接替代普通開關，為您提供方便快捷的照明智能管理。雲開關的主要優勢就是採用ZigBee或WiFi無線通訊方式，結合手機APP，來互聯你的照明設備，對照明燈具智能管理。
2、空調控制
夏季到了使用空調的高峰期，那與空調的互聯互通和智能管理則是當下比較流行的智能家居應用。
互聯不同的空調有兩種不同的設備。雲溫控器實現對中央空調的智慧節能管理，雲遙控器來對分體空調進行智能管理，由雲控模塊和雲感模塊兩部分組成，以此來對空調進行智能化的升級。採用ZigBee或無線通訊技術，結合智慧家庭APP，來遠程管理空調。可以進行無線升級，隨時下載公司發佈的最新程序，進行無線固件升級，真正實現設備互聯互通，對空調進行智能化管理。
3、家用/辦公電器控制
繼空調互聯之後，雲插座與各家用/辦公電器的互聯也是當前最實用最節能的智能家居的應用。節能環保並不是我們多喊幾句口號就可以實現的，它需要我們真正的從實際生活中去改善，去實踐，從身邊的每一件事情開始做起。 作為每一個家庭，我們更應該提高家庭的綜合素質，切實瞭解節能環保的現實意義和重大作用，將每個家庭成員組織起來，牢牢抱成一團，從生活的方方面面著手去認識，去改進，將節能環保的主題落到實處。雲插座在普通插座的基礎上，實現雲端操作，適用於住宅、企事業單位、公共建築、辦公樓等，可直接替代普通插座。來實現對家用/辦公電器的互通互聯，來達到智慧節能的效果。
這幾種智能連接設備的應用，正在改變我們的家庭生活。這些智能科技讓我們的生活變得越來越便捷、舒適，同時還能讓家庭更加安全，費用支出更少。
春泉節能
在20XX年的某一天:
你對著手機說：“hi,我想換輛車”，
手機說：“嗯，是該換一輛車子了，您的車子已經跑了26.8萬公里，最近修了兩次前輪電動機，電池蓄電量也明顯不足...”
你說：“買什麼車好呢？SUV？”
手機說：“根據您近一年的出行狀況，有八成的時間在跑客戶接待客戶，建議您還是買輛轎車...”
就這樣，你在手機的建議下，決定選擇一輛某品牌的自動駕駛轎車，於是你在手機上的某個直購APP上找到這個品牌的轎車，選擇車身顏色、電機參數、座椅顏色、中控顏色等各種配置，提交訂單，支付首付款，隨後直購APP告訴你，你的訂單已經受理，汽車將在兩日後送至你家。
在你提交訂單的一瞬間，整車廠的LeanMES系統就根據當前工廠的產能狀況，計算出你的車子的出廠日期，這個整車廠是一無人工廠，由LeanMES系統整體協調控制生產。確認訂單後，各零配件廠商也收到了零配件採購訂單，當然，這些廠商工廠也是無人車間，進行自動化生產。
半小時後，你打開直購APP,想了解下當前的生產進度，於是打開遠程查看功能，你通過遠程攝像頭看到車架正在由機械臂進行自動噴漆，油漆用的是某品牌的某批次產品，噴完漆後，車架由AGV自動搬運至烘乾室...
五小時後，你收到直購APP一條消息，通知你選擇顏色的座椅在運輸途中物流車出現故障，不能按時送達，要麼多等一天，要麼只能換另一個顏色，你等車心切，就同意換另一個顏色。
就這樣，在你關注的過程中，汽車生產完畢，通過物流車運送至你家，你確認收貨，坐進新車的駕駛室，將車子與自己手機關聯起來,查看各項配置參數...
手機、無人車間和自動駕駛使用了人工智能和物聯網，在線訂單使用了互聯網，以上都是基於雲計算和大數據。
精易會
掌握軟件技術，這些領域都可進入。
因為它們有個共同的切面，那就是軟件。
