物联网、AI和大数据是一个硬币的三面

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，而人工智能可以简单的理解为一个感知和决策的过程，当然这个过程要追求一种合理性。

人工智能的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。云计算除了能够为人工智能提供算力支撑之外，云计算也能够为大数据提供数据的存储和计算服务，而大数据则是人工智能发展的另一个重要基础，所以从这个角度来看，云计算对于人工智能的发展还是比较重要的。当然，说到大数据还需要提一下物联网，物联网为大数据提供了主要的数据来源，可以说没有物联网也就不会有大数据。

云计算目前正在从IaaS向PaaS和SaaS发展，这个过程中与人工智能的关系会越来越密切，主要体现在以下三个方面：

第一：PaaS与人工智能的结合来完成行业垂直发展。当前云计算平台正在全力打造自己的业务生态，业务生态其实也是云计算平台的壁垒，而要想在云计算领域形成一个庞大的壁垒必然需要借助于人工智能技术。目前云计算平台开放出来的一部分智能功能就可以直接结合到行业应用中，这会使得云计算向更多的行业领域垂直发展。

第二：SaaS与人工智能的结合来拓展云计算的应用边界。当前终端应用的迭代速度越来越快，未来要想实现更快速且稳定的迭代，必然需要人工智能技术的参与。人工智能技术与云计算的结合能够让SaaS全面拓展自身的应用边界。

第三：云计算与人工智能的结合降低开发难度。云计算与人工智能结合还会有一个明显的好处，就是降低开发人员的工作难度，云计算平台的资源整合能力会在人工智能的支持下，越来越强大。

工业环境已经被用于技术和数据的收集，因为仅使用数据就可实时影响下达的决策，如检查压力水平、温度等。直到专业传感器的数据变得精细化及存储成本的下降时，人们才考虑将数据存储起来供以后分析使用。Viswanathan说：“随着存储成本下降以及云存储在过去5至8年间投入使用，我们终于有机会回顾历史数据并发现数据当中的模式。”大数据为AI提供无限可能.

一旦数据存储成为各个企业的可行选择，云就可以收集庞大而详细的数据集，人工智能终于有了坚实的基础。多年来，人工智能研究经历了多次研究，其中算法技术的发展由于兴趣或投资的缺乏而陷入困境。

随着越来越多数据的可用性的增强，人工智能研究分为越来越细的应用，最新一代算法在基础领域取得了巨大的进步，例如自然语言处理、计算机视觉和机器翻译，这是因为出现了数量巨大且可供学习的信息。

可用于训练的各种来源的数据的激增，使得人工智能系统获得了巨大的改进，这种现象被称为“数据的不合理有效性”，这表明即使是简单的算法，只要有足够的数据，也可以得出准确的结论。结合几十年的工作来完善这些算法，从而去执行类人化的表现而完成特定的任务，人工智能终于有了值得全力以赴的一面——用于获取有现实意义的结果。

大数据的发展必然推动了人工智能领域，正如红木软件首席问题解决官Devin Gharibian-Saki所说：“人工智能系统的运行基于统计模型，因此如果没有大量数据来支持人工智能，就无法运行人工智能。”

物联网、AI和大数据是一个硬币的三面

现在，我们可以运用大量传感器、物联网设备，甚至是用户数据，在所有业务领域进行预测和决策，但前提是用户必须了解这些数据的含义和来源。“你必须知道你最终想要什么，否则，所有数据、技术和传感器都是无用的。”Gharibian-Saki说道。特别是在一个任何可测量的环境中，数据丢失的风险比以往更大。企业必须记住，孤立地使用物联网、大数据或人工智能无法快速取胜，Gharibian-Sak接着说：“我们总是寻找能够解决所有问题的一个方案，但物联网设备、传感器、机器人技术和人工智能是同一系统中的不同所有组成部分，如果没有这种整体观点，将需要很长时间才能取得巨大成功。”

物联网、大数据和人工智能相互融合并创建自动化生态系统。物联网设备收集数百万条标准的数据，然后在云中进行整理，用于训练和改进人工智能算法。物联网、大数据和人工智能相互联系，相互促进。未来，必将带来新世界的巨变。