什么是物聯(lián)網(wǎng)？物聯(lián)網(wǎng)可以理解為互聯(lián)網(wǎng)的第三階段。第一階段，上網(wǎng)設(shè)備數(shù)量約為10億臺(tái)，我們現(xiàn)在通過(guò)網(wǎng)線連接的臺(tái)式電腦就是屬于這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的終端。在這個(gè)階段，計(jì)算機(jī)可以通過(guò)IP地址找到另一臺(tái)計(jì)算機(jī)；在第二階段

什么是物聯(lián)網(wǎng)？

物聯(lián)網(wǎng)可以理解為互聯(lián)網(wǎng)的第三階段。

第一階段，上網(wǎng)設(shè)備數(shù)量約為10億臺(tái)，我們現(xiàn)在通過(guò)網(wǎng)線連接的臺(tái)式電腦就是屬于這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的終端。在這個(gè)階段，計(jì)算機(jī)可以通過(guò)IP地址找到另一臺(tái)計(jì)算機(jī)；

在第二階段，連接到互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備數(shù)量約為50億。手機(jī)和可穿戴設(shè)備都是通過(guò)這個(gè)網(wǎng)絡(luò)連接的?，F(xiàn)階段由于移動(dòng)設(shè)備實(shí)名，網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是人找人；

第三階段，接入互聯(lián)網(wǎng)(即物聯(lián)網(wǎng))的設(shè)備數(shù)量為500億臺(tái)。包括互聯(lián)網(wǎng)的第一階段和第二階段，加上人類，以及大量的傳感器和專業(yè)芯片，連接成一個(gè)更大的網(wǎng)絡(luò)。這是 "物聯(lián)網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)的 "萬(wàn)物互聯(lián)IOT。

至于物聯(lián)網(wǎng)能給人類帶來(lái)什么好處，一句話:人類走到了十字路口，遇到了瓶頸。沒(méi)有物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和云計(jì)算等新技術(shù)的加持，他們可以 不要繼續(xù)了。因?yàn)槲磥?lái)太復(fù)雜，太不確定。

人類文明發(fā)展有兩條主線，一是能源利用水平；另一個(gè)是控制信息的級(jí)別。

物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，極大地拓展了人們二維觀察世界的。一是時(shí)間維度，物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)傳感器、通信設(shè)備、計(jì)算設(shè)備和存儲(chǔ)設(shè)備，已經(jīng)對(duì)大到恒星、小到血液參數(shù)的世界進(jìn)行了連續(xù)觀測(cè)；另一個(gè)是空間維度。物聯(lián)網(wǎng)無(wú)處不在，所有的數(shù)據(jù)(信息)都是連接的:一個(gè)飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)有1000個(gè)傳感器，一次飛行產(chǎn)生幾十克的數(shù)據(jù)。汽車行業(yè)最令人興奮的是生產(chǎn)各種傳感器的工廠。

人工智能的發(fā)展前景？

人工智能發(fā)展趨勢(shì)？要真正理解這個(gè)問(wèn)題，首先要明白支撐人工智能發(fā)展的核心技術(shù)是什么。答案很簡(jiǎn)單。

第一是算法，第二是算力，第三是數(shù)據(jù)，第四是網(wǎng)絡(luò)。很容易弄清楚這些主要制約因素的發(fā)展?fàn)顩r和趨勢(shì)。

算法方面，以深度學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)近年來(lái)有了實(shí)質(zhì)性的突破，新算法據(jù)說(shuō)用之不竭，未來(lái)可期！

在計(jì)算能力方面，隨著gpu和云存儲(chǔ)技術(shù)的快速發(fā)展，Moore 美國(guó)的法律已經(jīng)被打破，道路是光明的。

網(wǎng)絡(luò)方面，5g未來(lái)的必然趨勢(shì)越來(lái)越清晰，沒(méi)有太大問(wèn)題。

那真的沒(méi)問(wèn)題嗎？葉飛

問(wèn)題出現(xiàn)在名為人工智能滋養(yǎng)的數(shù)據(jù)上。問(wèn)題出在哪里？

目前數(shù)據(jù)收集沒(méi)有問(wèn)題。

問(wèn)題在于數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)一致性、處理時(shí)間，尤其是與工業(yè)機(jī)理密切相關(guān)的數(shù)據(jù)預(yù)處理。為什么，既懂行業(yè)又懂?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)的人太少，積累的機(jī)制和經(jīng)驗(yàn)太少，這是人工智能發(fā)展的最大瓶頸?。。。?/p>