大数据、云计算、人工智能。堪称当前年代里很火热的三个概念，不论怎样的商业模式，估值可能会翻一翻！但是乍一听，它们之间好像互相有关系，又好像没关系，那么到底又是什么关系。
一，故事还是要从云计算说起
云计算做什么的，一句话解释就是“对资源的管理”，管理硬盘空间，管理cpu算力，管理网络带宽，可以设想一下，如果你平时打游戏，虽然只需要买一台电脑，但是还是要需要仔细研究电脑的cpu，显卡型号，并计算一下自己家的网络带宽会不会有延迟，放到一个公司里，它需要超过1000台电脑，如果每一台都这么研究配置，运维同学会累疯的！
那有没有一种方式，能够让配置更加灵活，想要多少就有多少，完全不用考虑背后每一台电脑怎么做配置？
这就是云计算诞生的初衷了，云计算的优点，就是两个灵活性。
首先是时间灵活性，想什么时候要就什么时候要，需要的时候一点就出来了；第二个是空间灵活性，想要多少就有多少。
云盘给每个人分配的空间，动不动就很大很大。随时上传随时有空间，永远用不完，俗话说“由奢入简易，由简入奢难”当程序员们用上了如此好用的产品之后，就在云计算的道路上一去不复返了。
二，我们再来讲讲大数据
很多人会有误解，认为只有数据“大”了，它才有智慧，但实际并非如此，再小的数据，也有智慧。
过去的信息量没有那么大，大家获取信息的方式是读书看报，同样能够产生价值，只是后来随着信息化时代的到来，数据变得很多，人力已经难以对庞大的数据进行有效分析了，才产生了大数据的概念。
但是，大数据的原始信息是十分杂乱的，只有经过梳理和清洗才能够称之为信息，信息会包含很多规律，我们将信息中的规律总结出来，就可以称之为知识。
例如，很多做电商的商家都会问，你看我收集了这么多的数据，能不能基于这些数据来帮我做下一步的决策，来改善我的产品；例如，让用户看视频的时候旁边弹出广告，正好是视频里出现的商品；再例如，让用户听音乐的时候，推荐一些与歌手相关的衍生品。
说到这里，大家可能有些明白了，就是大数据需要非常多的电脑，凑在一起，不停的算，才能产生知识，而云计算的灵活性，正好完美符合了大数据的需求，所以说云计算需要大数据，大数据需要云计算，二者就这样结合了。
三， 那么人工智能又与前两者有什么关联呢？
虽然说我们有了大数据，能够总结规律，产生知识，但这种知识是基于规律的，而非人性，例如在淘宝买东西的时候，我们时常会有这样的感受，我想要的东西不会搜，搜索出来的东西又不是我想要的，这个时候，人工智能就登场了。
它诞生的初衷，便是教会大数据，“教给机器知识”过去，我们把人的推理过程总结成规律，告诉机器。再让机器根据你的提问，推理出相应的回答，但是发现这个行不通，就像语言翻译一样，语言的表达千变万化，规律太难总结了。
这个时候我们就想，机器是和人完全不一样的物种，能不能让机器自己学习，当我们看到有些事物，瞳孔放大时，就是神经元从视网膜出发到大脑再回到瞳孔。在这个过程中，其实很难总结出每个神经元对最终结果起到了哪些作用，反正就是起作用了，于是人们开始用一个数字单元模拟神经元，这个神经元有输入，也有输出，输入和输出之间通过一个公式来表示，输入根据重要程度不同，影响着输出，将n个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起，就诞生了“神经网络”。
可以说神经网络将人工智能的底层算法打通了，是未来实现机器智能的重要一环。你看，人工智能又是要算、算、算，跟云计算的关系就更加不一样了。
所以，当云计算、大数据、人工智能这样整合起来，便完成了相遇、相知、相识的过程。指不定未来的某一天，你突然发现自己的网恋对象，还真是个电脑，而且是在“云”上的。
一，故事还是要从云计算说起
云计算做什么的，一句话解释就是“对资源的管理”，管理硬盘空间，管理cpu算力，管理网络带宽，可以设想一下，如果你平时打游戏，虽然只需要买一台电脑，但是还是要需要仔细研究电脑的cpu，显卡型号，并计算一下自己家的网络带宽会不会有延迟，放到一个公司里，它需要超过1000台电脑，如果每一台都这么研究配置，运维同学会累疯的！
那有没有一种方式，能够让配置更加灵活，想要多少就有多少，完全不用考虑背后每一台电脑怎么做配置？
这就是云计算诞生的初衷了，云计算的优点，就是两个灵活性。
首先是时间灵活性，想什么时候要就什么时候要，需要的时候一点就出来了；第二个是空间灵活性，想要多少就有多少。
云盘给每个人分配的空间，动不动就很大很大。随时上传随时有空间，永远用不完，俗话说“由奢入简易，由简入奢难”当程序员们用上了如此好用的产品之后，就在云计算的道路上一去不复返了。
二，我们再来讲讲大数据
很多人会有误解，认为只有数据“大”了，它才有智慧，但实际并非如此，再小的数据，也有智慧。
过去的信息量没有那么大，大家获取信息的方式是读书看报，同样能够产生价值，只是后来随着信息化时代的到来，数据变得很多，人力已经难以对庞大的数据进行有效分析了，才产生了大数据的概念。
但是，大数据的原始信息是十分杂乱的，只有经过梳理和清洗才能够称之为信息，信息会包含很多规律，我们将信息中的规律总结出来，就可以称之为知识。
例如，很多做电商的商家都会问，你看我收集了这么多的数据，能不能基于这些数据来帮我做下一步的决策，来改善我的产品；例如，让用户看视频的时候旁边弹出广告，正好是视频里出现的商品；再例如，让用户听音乐的时候，推荐一些与歌手相关的衍生品。
说到这里，大家可能有些明白了，就是大数据需要非常多的电脑，凑在一起，不停的算，才能产生知识，而云计算的灵活性，正好完美符合了大数据的需求，所以说云计算需要大数据，大数据需要云计算，二者就这样结合了。
三， 那么人工智能又与前两者有什么关联呢？
虽然说我们有了大数据，能够总结规律，产生知识，但这种知识是基于规律的，而非人性，例如在淘宝买东西的时候，我们时常会有这样的感受，我想要的东西不会搜，搜索出来的东西又不是我想要的，这个时候，人工智能就登场了。
它诞生的初衷，便是教会大数据，“教给机器知识”过去，我们把人的推理过程总结成规律，告诉机器。再让机器根据你的提问，推理出相应的回答，但是发现这个行不通，就像语言翻译一样，语言的表达千变万化，规律太难总结了。
这个时候我们就想，机器是和人完全不一样的物种，能不能让机器自己学习，当我们看到有些事物，瞳孔放大时，就是神经元从视网膜出发到大脑再回到瞳孔。在这个过程中，其实很难总结出每个神经元对最终结果起到了哪些作用，反正就是起作用了，于是人们开始用一个数字单元模拟神经元，这个神经元有输入，也有输出，输入和输出之间通过一个公式来表示，输入根据重要程度不同，影响着输出，将n个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起，就诞生了“神经网络”。
可以说神经网络将人工智能的底层算法打通了，是未来实现机器智能的重要一环。你看，人工智能又是要算、算、算，跟云计算的关系就更加不一样了。
所以，当云计算、大数据、人工智能这样整合起来，便完成了相遇、相知、相识的过程。指不定未来的某一天，你突然发现自己的网恋对象，还真是个电脑，而且是在“云”上的。
