大数据|一文读懂云计算、大数据和AI间的关系和区别自动驾驶|智能|李开复|人工智

相信大家都听说过云计算、大数据和人工智能，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、大数据的时候会提人工智能、谈人工智能的时候会提云计算……三者之间相辅相成又不可分割，那么这三者之间到底是怎么一回事呢，今天小编就来讲讲。
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云计算

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云计算最初的目标

云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源、网络资源、存储资源三个方面。管理的目标就是要达到空间灵活性和时间灵活性，即我们常说的云计算的弹性。而解决这个弹性的问题，经历了漫长时间的发展。

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；
空间灵活性：想要多少就有多少。需要一个太很小的电脑，可以满足；需要一个特别大的空间例如云盘，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，也是可以满足的。

然后人们发明了一个叫做调度(Scheduler)的算法。通俗一点说，就是有一个调度中心，几千台机器都在一个池子里面，无论用户需要多少CPU、内存、硬盘的虚拟电脑，调度中心会自动在大池子里面找一个能够满足用户需求的地方，把虚拟电脑启动起来做好配置，用户就直接能用了。这个阶段我们称为池化或者云化。到了这个阶段，才可以称为云计算，在这之前都只能叫虚拟化。

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云计算的私有与公有

云计算大致分两种：一个是私有云，一个是公有云。

私有云：把虚拟化和云化的这套软件部署在别人的数据中心里面。使用私有云的用户往往很有钱，自己买地建机房、自己买服务器，然后让云厂商部署在自己这里。VMware后来除了虚拟化，也推出了云计算的产品，并且在私有云市场赚的盆满钵满。
公有云：把虚拟化和云化软件部署在云厂商自己数据中心里面的，用户不需要很大的投入，只要注册一个账号，就能在一个网页上点一下创建一台虚拟电脑。例如AWS即亚马逊的公有云；例如国内的阿里云、腾讯云、网易云等。

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云计算基本上实现了时间灵活性和空间灵活性；实现了计算、网络、存储资源的弹性。计算、网络、存储我们常称为基础设施Infranstracture, 因而这个阶段的弹性称为资源层面的弹性。管理资源的云平台，我们称为基础设施服务，也就是我们常听到的IaaS（Infranstracture As A Service）。

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大数据

人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。

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大数据拥抱云计算

大数据里面的数据，就分三种类型，一种叫结构化的数据，一种叫非结构化的数据，还有一种叫半结构化的数据。

结构化的数据：即有固定格式和有限长度的数据。例如填的表格就是结构化的数据，国籍：中华人民共和国，民族：汉，性别：男，这都叫结构化数据。