这四个名词，既是四个产业，又是四种技术。同时还是四门学科。说以说起来非常的复杂。
所以大家为了不被绕晕，大家先从简单慢慢到复杂，然后具体说说每一个领域的细节。
一、从实际生活中的案例来说说这四个领域，让你更清晰的明白。他们都是什么？
来看一个图：（可能有头条显示的不清楚，有兴趣的可以去偶的微头条看原图）
从硬件——通信层——平台层——物联网应用。这就是上图的架构。
硬件层，和通信层，就是目前中美在争夺的科技高地。
包括了芯片制造，5G通信，通信标准等等。（这方面，本文不做细节讨论）
大家来聊聊：平台层，物联网层面。
（1）云计算与大数据，人工智能。
数据存放在固态硬盘中，固态硬盘，和CPU可以对数据进行二进制处理。
也就是说，固态硬件之上，有一套系统来准确的对数据进行梳理，计算，并且将结果显示出来。
云计算可以说是一个系统，云计算是将硬件服务器，搭建出来一个个可以处理数据的场地。
最简单的理解就是：给你一堆石头（硬件），通过系统化的排列，你铺出了一个超大的广场，并且在每一个广场上面，你都做好划分，这个地方可以用来处理水稻，那个地方可以用来处理小麦，另外一个地方可以用来处理土豆等等。
因此，云计算的核心，并单单是服务器的分布式。更主要的是，将所有的服务器连接一起后，可以做到针对应用场景，为不同行业开发不同的数据运行环境。
所以就有的，阿里云这种做最底层的公有云服务商，他就是一个平整土地的供应商。在阿里云基础上，可以搭建各种专属的云服务。
这就延伸出了，工业互联网领域的架构：
最底层的IAAS，中间层的PAAS，消费客户层面的SAAS。
在应用市场层面，整个云计算可以说是工业互联网的技术。肯定是没有任何错误的。
大家接着SAAS来说，有不少人，都了解一些saas的含义。说白了，就是企业数据管理系统，或者说行业数据管理系统。
云计算作为基础，大数据是其中一个应用：
用一个大部分都熟悉的内容:ERP企业资源管理系统。这就是一个典型的SAAS平台。
那么在SAAS基础上，针对已经存在的数据，做好数据规划，可以针对数据，进行大规模的数据分析。可以将数据分类，同时可以将数据，按照相关性进行组合，勾勒出企业的市场概况，消费者轮廓。
这是一个企业内部大数据，这个其实是一个伪大数据。
在行业中，大数据是针对超大规模，例如处理Tb（1Tb=Gb）的数据。
数据量足够庞大后，人们最先想到的是，大数据可以用来训练人工智能。或者建立专家系统。
最典型的东西：警用天网
不少人都知道，网上追逃犯，经常能够通过商场，公用摄像头捕捉到嫌疑人的画面，根据面部图像进行分析。这就是最典型的图像智能中的大数据应用。
这种图像智能就是其实就是人工智能的一部分。与图像智能一样被人们熟悉的是语音智能。
人工智能是否聪明，前期的训练主要依靠大量数据的培训。
因此：在两个典型场景中，例如语音智能，科大讯飞最大的依仗就是有国家语料库。
无人驾驶领域：百度，滴滴，腾讯都在做的是高精地图的权限。
例如网络医疗问诊（非人工），根据患者的描述，拍照，对照数据库中，已经分类索引的各种症状。给出判断。
再比如：现在经常能够接到银行，移动，联通的电话，不少都是非人工的客户。
你说一句：你好！ 对方就开始给你介绍各种产品等等。
这种日常生活中的大数据应用，比比皆是。
大数据并不是通向人工智能的唯一手段。
当下比较高端的人工智能，不少都采用了深度学习的方式，在一定程度上，并不需要每一个人工智能都学习大量的数据。
二、物联网：物联网本身是一个概念
他的含义是：所有物体都可以联网，并且能够通过网络控制。
这就衍生出了：物联网操作系统，物联网的通讯架构，不同场景中物体联网后，如何进行控制的各类应用。
物联网操作系统：HUAWEI liteOS物联网操作系统
然后到通信层面，工业，家用，等各个领域不同的物联网应用通讯。
最后到应用层：工业领域的MES，WMS，数字孪生工厂都是物联网最后呈现出来。
消费场景中，家用的电灯，冰箱等等都可以通过智能音箱控制。这也是一种场景的物联网应用。
工业领域物联网的实现方式：倍福节能物联网架构
如果一定要将这四个联系到一起，那么可以分为：云计算是基础层，在云计算上面运行着大数据，大数据可以作为人工智能实现的其中一种手段。
整个云计算，大数据，人工智能都是物联网应用的场景。
物联网不是一个特定的技术，而是一个形式。如果互联网一样。
